一种考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑灵活性平衡机理的水‑风‑光短期联合调度方法，属于多能源互补协调调度技术领域。首先，利用分位点回归理论挖掘新能源历史运行统计信息，来量化其日前预测误差造成的灵活性需求。其次，提出了一种水电灵活性量化分析方法。基于上述灵活性供需量化方法，构建了考虑灵活性平衡机理的风光水短期优化调度模型。本发明专利技术可在不牺牲水电调峰效益的同时，充分挖掘水电系统灵活性，有效应对新能源出力不确定性，促进清洁能源消纳。因此，本发明专利技术面向西南水电主导的高比例可再生能源电网，提供了一种简单有效地量化及提升电网运行灵活性的技术途径，易于推广应用。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法
本专利技术属于多能源互补协调调度
，具体涉及一种考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法，特别涉及水电主导高比例可再生能源电力系统的水-风-光短期联合调度。
技术介绍
在能源转型和水电“西电东送”国家发展战略的推动下，我国西南地区已形成了多个水电主导的高比例可再生能源电网。以云南、青海为例，截止2018年底，两省可再生能源装机占比均超85％。其中，云南水电装机占比为73％，风电装机占比为10％，光伏装机占比为4％；青海水电装机占比为42.6％，风电装机占比为9.5％，光伏装机占比为34.4％。此外，由于丰富的风光资源，西南地区的新能源发展还有很大空间。目前，依据“新能源优先消纳原则”，电网普遍采用“预报值即为计划值”的新能源调度模式。但是，随着新能源装机占比的提升，其难预测性、不可调度性对日内负荷供需平衡的影响日益凸显。在制定电网日前调度计划时，亟需进一步挖掘水电系统灵活性，来保证电网的安全稳定运行。因此，如何量化系统灵活性需求及供给能力，并基于灵活性平衡机理，充分发挥水电系统灵活本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤(1)，采集新能源历史实际出力数据及对应的历史预测数据、调度日新能源出力预测数据；所述的新能源包括风电和光伏；/n步骤(2)，基于风电历史预测出力和实际出力数据构建其分位点线性回归模型；根据该分位点线性回归模型，通过调度日新能源出力预测数据得到风电实际出力下限和上限，从而获得调度日风电的向上灵活性需求和向下灵活性需求；/n基于光伏历史预测出力和实际出力数据构建其分位点线性回归模型；根据该分位点线性回归模型，通过调度日新能源出力预测数据得到风电实际出力下限和上限，从而获得调度日光伏的向上灵活性需求和向下灵活...

【技术特征摘要】
1.一种考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤(1)，采集新能源历史实际出力数据及对应的历史预测数据、调度日新能源出力预测数据；所述的新能源包括风电和光伏；
步骤(2)，基于风电历史预测出力和实际出力数据构建其分位点线性回归模型；根据该分位点线性回归模型，通过调度日新能源出力预测数据得到风电实际出力下限和上限，从而获得调度日风电的向上灵活性需求和向下灵活性需求；
基于光伏历史预测出力和实际出力数据构建其分位点线性回归模型；根据该分位点线性回归模型，通过调度日新能源出力预测数据得到风电实际出力下限和上限，从而获得调度日光伏的向上灵活性需求和向下灵活性需求；
将调度日风电、光伏向上灵活性需求相加，得到调度日总的上调灵活性需求；
将调度日风电、光伏向下灵活性需求相加，得到调度日总的下调灵活性需求；
步骤(3)，建立考虑灵活性平衡机理的短期优化调度模型，用余留负荷方差的期望值最小作为目标函数，以水量平衡约束、库容约束、发电流量约束、出库流量约束、水电出力函数等式约束、水电出力约束、电量约束、水电站出力爬坡约束、灵活性供给能力量化约束、灵活性供需关系约束作为该目标函数的约束条件；
步骤(4)，根据调度日新能源出力预测数据，对步骤(3)的目标函数进行求解，得到调度日水电调度计划，之后按照该计划进行调度。


2.根据权利要求1所述的考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法，其特征在于，步骤(2)的具体方法为：
由步骤(1)收集到D天新能源历史实际出力数据和历史预测数据，且每天出力数据采集次数为K，得到D×K组风电样本d＝1,2,…,D；k＝1,2,…,K，其中分别为历史第d天，第k个观测点的风电预测出力和实际出力；同样，得到D×K组光伏样本d＝1,2,…,D；k＝1,2,…,K，其中，分别为历史第d天，第k个观测点的光伏预测出力和实际出力；则调度日风电、光伏预测出力序列分别为
利用上述数据计算调度日新能源灵活性需求，步骤如下：
Step1.基于风电历史预测出力和实际出力数据构建分位点线性回归模型其中，为分位点线性回归模型参数估计值；输入任意t时刻的风电预测出力即能获得该条件下的一组实际出力值分布的分位点
Step2.在分位点集合中，选择作为t时刻的风电预测出力对应的实际出力下限和上限；从而得到调度日t时刻风电的向上灵活性需求向下灵活性需求为
Step3.同理，能得到调度日任意t时刻光伏的向上灵活性需求向下灵活性需求为
Step4.从而得到调度日任意t时刻新能源总的上调灵活性需求为：下调灵活性需求为：


3.根据权利要求1所述的考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法，其特征在于，步骤(3)中，建立考虑灵活性平衡机理的短期优化调度模型，用余留负荷方差的期望值最小作为目标函数，具体为：
目标函数如下：









式中：t为时段编号；T为调度时段总数；m为电站编号；Mh为所有参与优化的水电站编号集合；PDt为t时段系统负荷，MW；PHm,t为水电站m在t时段出力，MW；分别为t时段全网风电、光伏预测出力，MW；Rt为剩余负荷，MW；为剩余负荷均值，MW。


4.根据权利要求1所述的考虑灵活性平衡机理的水-风-光短期联合调度方法，其特征在于，步骤(3)中，目标函数的约束条件具体为：
1)水量平衡约束
Vm,t+1＝Vm,t+3600(Qm,t-QPm,t-QLm,t)Dt



式中：Vm,t为水电站m在t时段末的库容，m3；Qm,t、QPm,t、QLm,t分别为水电站m在t时段的入库流量、发电流量、弃水流量，m3/s；QNm,t为水电站m在t时段的天然径流，m3/s...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊涛，李秀峰，高孟平，赵珍玉，蒋燕，高道春，吴洋，周涵，陈凯，周彬彬，王有香，段睿钦，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南;53