一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法及系统技术方案

本发明专利技术属于风力发电机组调度领域，提供了一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法及系统。其中，考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法包括获取风电场及机组运行相关参数；在机组出力上下限约束、最小开停机时间约束、机组爬坡约束以及由表征弃风和失负荷风险的机会约束转化的概率约束条件下，求解考虑风功率预测误差的机组组合目标函数，输出24小时内机组启停组合方案，以调度日前机组组合的启停。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法及系统
本专利技术属于风力发电机组调度领域，尤其涉及一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。由于风能受到天气等因素的直接影响，风电出力具有间歇性及不确定性，风电的高比例接入更加剧了其不确定性对电力系统的影响，为电力系统的机组组合的决策带来挑战。风电的不确定性需要更多的灵活性资源及灵活的配置调度措施来应对，以提高决策水平与决策效率，优化系统内资源配置。目前，现有研究大多在已有预测水平的基础上，提高预测误差信息在不确定性建模和辅助决策方面的利用率，以提高优化决策的效果。现有研究表明，当位于同一地区的多个风电场同时并入区域电网时，受到相近地区风力、气象等因素的影响，预测数据或者预测误差往往具有一定程度的时空相关性，可用某些相关性模型对此加以考虑，如线性相关性、马尔科夫过程、自回归滑动平均模型、改进的数值天气预测、Rankcorrelation、copula等方法。风功率预测误差不仅存在时空相关性，而且误差的大小与风功率预测值也具有一定的相关关系。当风电穿透率不断增加时，这种相关关系带来的不确定性也变得不可忽略，否则将会因对不确定性的刻画不够精确而导致更多的弃风、失负荷的风险。专利技术人发现，目前尚未有研究给出同时考虑预测误差时间、空间与条件相关性多重相关性的模型表达，然而，这些相关性的考虑将会直接影响到误差随机属性的表达，进而影响到含风电电力系统机组组合的经济性与可靠性。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法及系统，其考虑风功率预测误差相关特征，能够减少因考虑事实中并不存在的极端场景而计算弃风失负荷的风险，减少机组的启停次数，从而减少起停费用。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术的第一个方面提供一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法。一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，包括：获取风电场及机组运行相关参数；在机组出力上下限约束、最小开停机时间约束、机组爬坡约束以及由表征弃风和失负荷风险的机会约束转化的概率约束条件下，求解考虑风功率预测误差的机组组合目标函数，输出24小时内机组启停组合方案，以调度日前机组组合的启停；其中，考虑风功率预测误差的机组组合目标函数为机组的燃料成本、机组启动成本、系统弃风风险成本和失负荷的风险成本的总成本最小。本专利技术的第二个方面提供一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度系统。一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度系统，包括：数据获取模块，其用于获取风电场及机组运行相关参数；目标函数求解模块，其用于在机组出力上下限约束、最小开停机时间约束、机组爬坡约束以及由表征弃风和失负荷风险的机会约束转化的概率约束条件下，求解考虑风功率预测误差的机组组合目标函数，输出24小时内机组启停组合方案，以调度日前机组组合的启停；其中，考虑风功率预测误差的机组组合目标函数为机组的燃料成本、机组启动成本、系统弃风风险成本和失负荷的风险成本的总成本最小。本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法中的步骤。本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法中的步骤。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：为在机组组合中精确刻画这种相关性，首先建立了考虑弃风与失负荷的机会约束模型将其转化为确定性模型再进行求解，采用机会约束模型刻画预测误差的相关性，并通过置信水平很好得平衡备用与风险，节约成本，考虑相关性以后，减少了因考虑事实中并不存在的极端场景而计算弃风失负荷的风险，减少了机组的启停次数，从而减少了起停费用。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。图1是本专利技术实施例的弃风与失负荷风险示意图；图2是本专利技术实施例的装机容量分别为150MW,100MW和150MW的三个风电场A、B、C的预测功率值；图3是本专利技术实施例的考虑相关性的机组组合结果；图4是本专利技术实施例的不考虑相关性的机组组合结果；图5是本专利技术实施例的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法流程图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。实施例一如图5所示，本实施例的一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，包括：S101：获取风电场及机组运行相关参数。其中，风电场及机组运行相关参数包括但不限于风电场的数量、单个风电场输出的最大有功功率、弃风量、失负荷量、单个机组的启动成本。S102：在机组出力上下限约束、最小开停机时间约束、机组爬坡约束以及由表征弃风和失负荷风险的机会约束转化的概率约束条件下，求解考虑风功率预测误差的机组组合目标函数，输出24小时内机组启停组合方案，以调度日前机组组合的启停；其中，考虑风功率预测误差的机组组合目标函数为机组的燃料成本、机组启动成本、系统弃风风险成本和失负荷的风险成本的总成本最小。在具体实施中，机组组合的目标是降低系统的发电成本，传统的机组组合成本主要包括机组的燃料成本和机组启动成本。然而，在风电大规模接入后，需要同时将弃风成本考虑在内，给机组组合问题的成本衡量增加了难度。为此，可引入一定的弃风失负荷机制，允许系统通过一定量的弃风、失负荷来保证运行的经济性。引入新能源后的机组组合，需要更多得考虑电力系统的可靠性，从而保证尽量得减少弃风与失负荷的风险。弃风、失负荷风险可以用在投资管理领域被广泛使用的风险价值理论进一步分析。条件风险价值可以很好得计量与管理风险，基于风险价值发展而来。风险价值(VaR)是一定置信水平下，投资组合面临的最大损失。由于VaR不具有次可加性，因此具有此可加性特点的CVaR常被用来衡量组合的风险。不同于VaR对一定置信水平下的最大风险进行刻画，CVaR则反映的是在一定的置信水平下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，其特征在于，包括：/n获取风电场及机组运行相关参数；/n在机组出力上下限约束、最小开停机时间约束、机组爬坡约束以及由表征弃风和失负荷风险的机会约束转化的概率约束条件下，求解考虑风功率预测误差的机组组合目标函数，输出24小时内机组启停组合方案，以调度日前机组组合的启停；/n其中，考虑风功率预测误差的机组组合目标函数为机组的燃料成本、机组启动成本、系统弃风风险成本和失负荷的风险成本的总成本最小。/n

【技术特征摘要】
1.一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，其特征在于，包括：
获取风电场及机组运行相关参数；
在机组出力上下限约束、最小开停机时间约束、机组爬坡约束以及由表征弃风和失负荷风险的机会约束转化的概率约束条件下，求解考虑风功率预测误差的机组组合目标函数，输出24小时内机组启停组合方案，以调度日前机组组合的启停；
其中，考虑风功率预测误差的机组组合目标函数为机组的燃料成本、机组启动成本、系统弃风风险成本和失负荷的风险成本的总成本最小。


2.如权利要求1所述的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，其特征在于，弃风风险成本与失负荷风险成本的构建过程为：分别设定允许弃风的概率最大和失负荷的概率最大，采用条件风险价值表达风险，进而构建弃风风险成本与失负荷风险成本。


3.如权利要求1所述的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，其特征在于，表征弃风和失负荷风险的机会约束用于保证所有风电场的弃风和失负荷概率不超过相应最大概率。


4.如权利要求1所述的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，其特征在于，最小开停机时间约束为：一台机组在退出运行后的Toff时间内不允许重新投入，或在投入后的Ton时间内不允许退出运行。


5.如权利要求1所述的考虑风功率预测误差相关特征的日前调度方法，其特征在于，采用抽样平均逼近方法将表征弃风和失负荷风险的机会约束转化为概率约束。


6.一种考虑风功率预测误差相关特征的日前调度系统，其特征在于，包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉志，晋飞，刘静利，李国强，刘晓亮，邢方方，王磊，秦扬，黄海丽，卢晓惠，唐敏，宋战慧，刘忠辉，温国强，杨君仁，辛翠芹，王娟娟，曹凯，张迪，邱正美，侯保刚，魏玉苓，孙守鑫，周玉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司潍坊供电公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37