一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法及系统，涉及电力系统优化调度领域；包括：确定不同研究周期对应的预测结果数据；根据预测结果数据、水火电系统多时间尺度联合优化调度模型及其约束条件，采用随机对偶动态规划算法，确定水火电系统发电计划；水火电系统多时间尺度联合优化调度模型是根据未来成本函数，将不同时间尺度的长期运行优化模型、中期运行优化模型和短期运行优化模型动态嵌套耦合得到的；本发明专利技术通过构建未来成本函数，将不同时间尺度的运行模型动态耦合起来，从而在较长的时间尺度内实现全周期水力资源优化配置，降低弃水概率，提高系统可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法及系统
本专利技术涉及电力系统优化调度领域，特别是涉及一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法及系统。
技术介绍
传统电力系统的规划或调度通常基于单一时间尺度进行，彼此解耦，因此只能保证在自身时间尺度内的水能资源最优分配，无法实现较长时间尺度内的全周期优化，进而造成电力系统可靠性降低，且弃水概率增加。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法及系统，以提高系统可靠性以及降低弃水概率。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，包括：确定不同研究周期对应的预测结果数据；所述研究周期包括第一研究周期、第二研究周期以及第三研究周期；所述第一研究周期为一年或多年，所述第二研究周期为不超过一年的期限，所述第三研究周期为一周或多周；所述第一研究周期对应的预测结果数据包括可控入流电量和不可控入流电量；所述第二研究周期对应的预测结果数据包括水电站期末库容和水电站入库径流量；所述第三研究周期对应的预测结果数据为水本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，包括：/n确定不同研究周期对应的预测结果数据；所述研究周期包括第一研究周期、第二研究周期以及第三研究周期；所述第一研究周期为一年或多年，所述第二研究周期为不超过一年的期限，所述第三研究周期为一周或多周；所述第一研究周期对应的预测结果数据包括可控入流电量和不可控入流电量；所述第二研究周期对应的预测结果数据包括水电站期末库容和水电站入库径流量；所述第三研究周期对应的预测结果数据为水电站期末库容；/n根据所述预测结果数据、水火电系统多时间尺度联合优化调度模型以及所述水火电系统多时间尺度联合优化调度模型对应的约束条件，采用随机对偶动态规划算法，...

【技术特征摘要】
1.一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，包括：
确定不同研究周期对应的预测结果数据；所述研究周期包括第一研究周期、第二研究周期以及第三研究周期；所述第一研究周期为一年或多年，所述第二研究周期为不超过一年的期限，所述第三研究周期为一周或多周；所述第一研究周期对应的预测结果数据包括可控入流电量和不可控入流电量；所述第二研究周期对应的预测结果数据包括水电站期末库容和水电站入库径流量；所述第三研究周期对应的预测结果数据为水电站期末库容；
根据所述预测结果数据、水火电系统多时间尺度联合优化调度模型以及所述水火电系统多时间尺度联合优化调度模型对应的约束条件，采用随机对偶动态规划算法，确定水火电系统发电计划；所述水火电系统发电计划包括水火电系统月度发电计划、每座电站发电计划以及实际运行前N周每座电站的发电计划；
其中，所述水火电系统多时间尺度联合优化调度模型是根据未来成本函数，将不同时间尺度的长期运行优化模型、中期运行优化模型和短期运行优化模型动态嵌套耦合得到的；所述水火电系统多时间尺度联合优化调度模型对应的约束条件包括长期运行优化模型对应的约束条件、中期运行优化模型对应的约束条件和短期运行优化模型对应的约束条件；
所述长期运行优化模型是在第一研究周期内，以等效水电站蓄能电量为状态变量，以水电发电量、弃水电量为决策变量，以最小化全周期全系统运行成本为目标函数的随机动态规划模型；所述长期运行优化模型的时间粒度为月；
所述中期运行优化模型是在第二研究周期内，考虑各水电站的入库径流随机性，以每座水电站期末库容为状态变量，以发电流量、溢流量为决策变量，以最小化全周期全系统运行成本为目标函数的随机动态规划模型；所述中期运行优化模型的时间粒度为月或周；
所述短期运行优化模型是在第三研究周期内，引入直流潮流约束，以每座水电站的期末库容为状态变量，以发电流量、溢流量为决策变量，以最小化全周期全系统运行成本为目标函数的随机动态规划模型；所述短期运行优化模型的时间粒度为周；
所述目标函数包括即时成本函数和未来成本函数；所述可控入流电量用于表示流经含库容式电站水库群的入流所产生的电量；所述不可控入流电量用于表示流经径流式水电站的增量入流所产生的电量，并受径流式电站的发电流量约束；所述即时成本函数为计算火电燃料成本及各子系统失负荷损失的函数。


2.根据权利要求1所述的一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，所述长期运行优化模型对应的约束条件包括等效水电站蓄能电量平衡约束、子系统电量供需平衡约束、等效水电站蓄能电量上下限约束、等效水电站发电量约束、火电发电量约束和联络线约束。


3.根据权利要求1所述的一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，所述中期运行优化模型对应的约束条件包括子系统电力供需平衡约束、水电运行约束、火电运行备用约束、火电发电量约束和联络线约束；其中，所述水电运行约束包括库容平衡约束、库容上下限约束、发电流量约束、下泄流量约束、发电量上下限约束和备用约束。


4.根据权利要求1所述的一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，所述短期运行优化模型对应的约束条件包括子系统电力供需平衡约束、水电运行约束、、火电运行备用约束、火电发电量约束、联络线约束、节点电力供需平衡约束和输电线路约束；其中，所述水电运行约束包括库容变化约束、库容上下限约束、发电流量变化约束、下泄流量约束、发电量上下限约束和备用约束。


5.根据权利要求1所述的一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，所述水火电系统多时间尺度联合优化调度模型的构建过程为：
确定长期运行优化模型；
确定中期运行优化模型；
确定短期运行优化模型；
以时间粒度为周对所述中期运行优化模型和所述短期运行优化模型进行动态嵌套处理，以时间粒度为月对所述中期运行优化模型和所述长期运行优化模型进行动态嵌套处理，进而得到水火电系统多时间尺度联合优化调度模型。


6.根据权利要求1所述的一种水火电系统多时间尺度联合优化调度方法，其特征在于，
所述长期运行优化模型的目标函数：式中：下标t表示月度时间粒度；下标j为火电站索引；下标k为子系统索引；T1表示第一研究周期，取年/多年研究期；NT表示全系统火电站数；NSIST为子系统数；Eat表示时段t的入流电量；Xt表示时段t全系统的状态变量；表示在状态变量Xt下考虑入流电量随机性，全系统运行成本的期望值；Gtt,j表示火电站j在时段t的发电量，Cj(Gtt,j)为燃料成本；Lolpt,k表示子系统k在时段t的失负荷电量；Vollt(Lolpt,k)表示失负荷损失；αt(Evt)为未来成本函数，代表时段t结束至t＝T1期间全系统运行成本的期望值；β为贴现率；
所述中期运行优化模型的目标函数：式中：下标t表示周或月度时间粒度；T2表示第二研究周期；At表示时段t水库的入库径流，Xt表示水电站期末库容；上标d表示不同负荷水平，D为负荷水平数；αt(Vt)为未来成本函数，代表时段t结束至t＝T1期间系统运行成本的期望值；
所述短期运行优化模型的目标函数：式中：下标t表示周度时间粒度；T3表示第三研究周期；Nnode为系统节点数；Lolpt,n为节点n的失负荷量；αt(Vt)为未来成本函数，代表时段t结束至t＝T1期间系统运行成本的期望值。


7.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢玉辉，张茂林，王帮灿，陈然，张帆，牟春风，陈清贵，刘祥瑞，杨璇，金美含，
申请(专利权)人：昆明电力交易中心有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南;53