一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法技术方案

本发明专利技术针对现有技术在电力系统优化调度中存在的不足，提出了一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，包括：结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测；建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法；建立极端期气候条件下的基于机会约束的提升电力系统弹性的多目标优化模型；对所述多目标优化模型进行求解，主动进行电网拓扑变换。本发明专利技术先对含风电并网的电力系统弹性进行评估，再做提高电力系统弹性的基于机会约束和输电线路开合约束的多目标优化调度，主动地结合输电线路开合操作的电网拓扑变换，可为极端天气下电力运营商的制定运营方案提供理论建议和指导。

【技术实现步骤摘要】
一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法
本专利技术涉及电力系统优化调度
，特别涉及一种基于机会约束和输电线路开合约束的含风电并网的多目标优化调度方法。
技术介绍
近年来，风电场越来越多的以大规模、集中式并入电力系统。中国的风电装机量大量增加，导致风电渗透比例在逐年地增长。然而，随着全球气候变化越来越频繁，极端事件出现的频次越来越高。风力发电机、变电站、输电线路、配电线路等基础设施故障的风险加大，可能会导致更大规模的停电事故。在对电力系统性能评估的方面，传统的电力系统可靠性评估只考虑经常发生的、对电力系统影响较小的典型故障。而对于一些低概率发生的极端事件，可靠性评估是不足以表示极端事件下电力系统的安全性。因此，本专利技术引入了电力系统弹性的概念，可适用于低概率高影响的极端天气事件。定量评估电力系统的弹性可以为后续优化调度提供系统性能可参考的指标。目前，传统的电力系统优化调度可以分为经济调度、机组组合、最优潮流等类型，以可靠性、安全性为考虑指标的电力系统优化调度模型也被国内外学者总结并提炼出来。但这些模型并没有充分考虑电力系统的弹性特性，以及没有考虑更贴合实际含风电并网情况的多目标优化调度问题。因此，如何有效、合理地制定含风电并网的电力系统防御灾害的应急体系，采取有效的调度措施防灾，减小灾害损失成为当前研究电力系统弹性亟需解决的首要问题，也是未来国内外学术界研究的热点问题。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术在电力系统优化调度中存在的不足，提出了一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，可为极端天气下电力运营商的制定运营方案提供理论建议和指导。本专利技术解决上述技术问题所采取的技术方案是：一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，包括：结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测；建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法；建立极端期气候条件下的基于机会约束的提升电力系统弹性的多目标优化模型；对所述多目标优化模型进行求解，主动进行电网拓扑变换。所述“结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测”，包括：对研究区域的风速进行预测，生成风电场的预测序列输出功率；将所述的预测序列输出功率与风力发电机输出功率特性曲线结合，获得t时间内的单个风力发电出力水平。所述“对研究区域的风速进行预测，生成风电场的预测序列输出功率”，包括：使用自回归-滑动平均模型耦合灰色预测模型GM(1,1)，对以每小时为精度的历史序列数据进行分析，预测得到未来某一天24小时的风速序列数据。所述“t时间内的单个风力发电出力水平”，包括：单个风力发电机在t时段的输出功率：式中，PR为风机额定输出功率；vt为每小时的风速；vCI为切入风速；vCO为切出风速；vR为额定风速。所述“建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法”，包括：1)获取因风灾和线路负载率过高共同导致的线路综合故障概率a.线路风灾故障率：根据风荷载系数δw得到第t时间段线路风灾故障率Pw,t，如式所示：其中，F0为线路设计风荷载；b.线路故障概率：c.结合所述线路故障概率与所述.线路风灾故障率，得到第t时间段的线路综合故障概率：Pi,t＝1-(1-Pw,t)(1-Pn,t)；2)模拟设定时间周期内电网输电线路的故障场景第t时间段第i条线路的状态如下：其中，Xi为在区间(0，1)上的均匀分布的随机变量，得到每个时段的输电线路的故障场景；3)电力系统的弹性指标采用线路故障数和/或在线输电线路数以及以单位时间内各线路故障场景下电力系统的缺供电量作为弹性指标。所述“多目标优化模型”，包括：1)目标函数：式中，表示单个常规燃煤发电机的发电成本，Cg表示单位发电量所需的成本价格，Pg,t表示常规机组在t时段的发电量，Ng表示电力系统中常规燃煤发电机的数量；表示在t时段电力系统的切负荷惩罚成本，CD是切负荷的单位惩罚成本，Nd是电力系统的负荷节点数，LDd,t是切负荷量，即缺供电量；表示为电网的潮流熵；li,t为在t时段输电网中剩余线路i的负载率，Nl为电网中剩余线路数；表示网络拓扑熵；N是电力系统的节点总的数量，网络节点j的重要度ki表示与第j个节点相连的线路数量；α、β为惩罚项系数；2)约束条件：a.系统功率平衡约束其中，Pwind,t表示单个风力发电机在t时段的输出功率，Pd是节点d的负荷值；Nw表示风力发电场的发电机的个数；Pd负荷需求量；b.常规燃煤发电机组出力约束c.常规燃煤发电机的爬坡速率约束式中，DRi和URi分别为常规机组i在时段t的有功出力下降速率和上升速率；β1为调度前给定的置信水平；d.系统的上、下旋转备用约束式中，USRt、DSTt分别为系统在时段t的上、下旋转备用要求；β2、β3为调度前给定的置信水平；e.切负荷量约束0≤LDd,t≤Pd,d∈Ndf.线路潮流平衡约束式中，为线路开合状态的自变量，取值为0或者1，分别表示线路的打开和闭合；Bi为线路i的电抗值的负倒数；θfr,t、θto,t分别为线路i连接的潮流输入、潮流输出节点的相位；M是一个预先设好的常数；g.线路传输容量约束h.线路可开合数量约束式中，Ns,t是一个每t时段系统可允许改变状态的线路数量。所述“对所述多目标优化模型进行求解”，包括：使用改进骨干粒子群算法、遗传算法、神经网络的耦合算法、模拟退火算法、蚁群算法中的一种对所述多目标优化模型进行求解。所述“对所述多目标优化模型进行求解”，采用改进骨干粒子群算法进行求解，包括以下步骤：a.设置算法参数，设定：种群数量M，空间维数N，最大迭代次数MAXDT，循环次数TT,交叉概率因子p,变异概率因子和运行时间t，选择适应度函数；b.初始化种群得到粒子的个体和种群的全局极值，迭代数k＝1；c.更新粒子的个体和种群的全局极值；d.根据下列公式更新种群中各粒子的位置，得到粒子的个体和种群的全局极值：其中，为粒子的位置；N表示高斯分布；和为高斯分布的均值和标准差；为粒子个体的历史极值；rand(0,1)为在(0,1)分布中随机抽取一个值和0.5进行比较，分别对应上述不同的表达式；e.通过交叉操作和变异操作更新粒子的位置，令k＝k+1。f.若满足判定条件(k≥MAXDT)，停止搜索，输出最优解；若未满足判定条件k<MAXDT，则返回步骤a，继续执行算法。本专利技术所带来的有益效果为：本专利技术先对含风电并网的电力系统弹性进行评估，再做提高电力系统弹性的基于机会约束和输电线路开合约束的多目标优化调度。从被动地因恶劣天气导致线路故障的电网拓扑变换，变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于，包括：/n结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测；/n建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法；/n建立极端期气候条件下的基于机会约束的提升电力系统弹性的多目标优化模型；/n对所述多目标优化模型进行求解，主动进行电网拓扑变换。/n

【技术特征摘要】
1.一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于，包括：
结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测；
建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法；
建立极端期气候条件下的基于机会约束的提升电力系统弹性的多目标优化模型；
对所述多目标优化模型进行求解，主动进行电网拓扑变换。


2.根据权利要求1所述的一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于：
所述“结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测”，包括：
对研究区域的风速进行预测，生成风电场的预测序列输出功率；
将所述的预测序列输出功率与风力发电机输出功率特性曲线结合，获得t时间内的单个风力发电出力水平。


3.根据权利要求2所述的一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于：
所述“对研究区域的风速进行预测，生成风电场的预测序列输出功率”，包括：
使用自回归-滑动平均模型耦合灰色预测模型GM(1,1)，对以每小时为精度的历史序列数据进行分析，预测得到未来某一天24小时的风速序列数据。


4.根据权利要求2所述的一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于：所述“t时间内的单个风力发电出力水平”，包括：
单个风力发电机在t时段的输出功率：



式中，PR为风机额定输出功率；vt为每小时的风速；vCI为切入风速；vCO为切出风速；vR为额定风速。


5.根据权利要求1所述的一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于，所述“建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法”，包括：
1)获取因风灾和线路负载率过高共同导致的线路综合故障概率
a.线路风灾故障率：
根据风荷载系数δw得到第t时间段线路风灾故障率Pw,t，如式所示：



其中，F0为线路设计风荷载；
b.线路故障概率：



c.结合所述线路故障概率与所述.线路风灾故障率，得到第t时间段的线路综合故障概率：
Pi,t＝1-(1-Pw,t)(1-Pn,t)；
2)模拟设定时间周期内电网输电线路的故障场景
第t时间段第i条线路的状态如下：

其中，Xi为在区间(0，1)上的均匀分布的随机变量，得到每个时段的输电线路的故障场景；
3)电力系统的弹性指标
采用线路故障数和/或在线输电线路数以及以单位时间内各线路故障场景下电力系统的缺供电量作为弹性指标。


6.根据权利要求1所述的一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，其特征在于，所述“多目标优化模型”，包括：
1)目标函数：



式中，表示单个常规燃煤发电机的发电成本，Cg表示单位发电量所需的成本价格，Pg,t表示常规机组在t时段的发电量，Ng表示电力系统中常规燃煤发电机的数量；表示在t时段电力系统的切负荷惩罚成本，CD是切负荷的单位惩罚成本，Nd是电力...

【专利技术属性】
技术研发人员：周子旋，谭倩，周雅，蔡宴朋，赵敏怡，肖俊，郭红江，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44