一种基于改进模型预测控制的多时间尺度火电-光伏-抽水蓄能联合优化调度方案制造技术

本发明专利技术提供了一种基于改进模型预测控制(MPC)的多时间尺度火电-光伏-抽水蓄能联合优化调度模型，属于新能源发电调度技术领域。对于日前优化调度，在目标函数中引入了光伏未消纳量和火电污染物排放量，与火电运行费用加权得到综合指标，可使调度方案中光伏消纳量最大，同时减少污染物排放；对于日内滚动优化，以跟踪日前计划值为目标，考虑了光伏出力极限场景调节能力约束与抽水蓄能机组启停速率约束，并采用自适应调节预测时域与控制时域的MPC方法改进了传统MPC，使得日内滚动优化在功率平衡的基础上更加快速与经济。最后，以海南某区域电网进行算例分析，验证了本发明专利技术综合模型的有效性。有效性。有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进模型预测控制的多时间尺度火电-光伏-抽水蓄能联合优化调度方案


[0001]本专利技术涉及一种基于改进模型预测控制(MPC)的多时间尺度火电-光伏-抽水蓄能联合优化调度模型，综合考虑了光伏消纳、污染物排放、抽水蓄能运行机制等因素，并采用自适应调节预测时域与控制时域的MPC方法改进了传统MPC，属于新能源发电调度


技术介绍

[0002]“大机小网”电网机组容量大、负荷小的结构性问题，为系统运行带来一系列问题，如可靠性低、抵抗风险能力弱；尤其是近年来大量光伏的集中接入，更加剧了电网功率的不平衡，为应对光伏接入后“大机小网”下电网功率不平衡问题，投入抽水蓄能电站可以解决此问题。为充分利用响应速度快、可储可发的抽水蓄能电站来平衡因光伏接入带来的波动性功率，需要借助准确的电网调度方案；传统调度方案依赖于准确的日前负荷预测和光伏功率预测，然而日前光伏功率预测的误差通常高达20％～30％，难以满足调度的高精度要求。本专利技术通过多级调度以有效解决这一问题，即在多个时间尺度下完成调度方案的协调优化，可统一考虑日前、日内甚至更小时间尺度下的调度优化组合。有研究结果表明，光伏功率预测随时间尺度的精细化而更加精确，因而本专利技术中多级调度可基于高频率的光伏功率预测来实现更准确的优化调度。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于通过多级调度方案来实现更准确的优化调度，在日前调度中引入光伏未消纳量与污染物排放量，以实现综合指标最低的目标，在日内滚动优化阶段，以改进MPC实现滚动，并引入抽水蓄能机组约束，最后获得最优结果。
[0004]本专利技术所述问题是以下述技术方案实现的：
[0005]1.一种基于改进模型预测控制的多时间尺度火电-光伏-抽水蓄能联合优化调度方案，区别于一般的单断面调度，本专利技术在日前与日内两个层面进行，并分别以不同的目标进行综合建模，从而得到最优调度方案。
[0006]在日前优化调度中，本专利技术不同于一般基于火电运行费用的经济调度，在火电运行费用的基础上，同时考虑到光伏消纳问题与火电污染排放问题，以火电运行费用、光伏未消纳量和火电污染物排放量进行加权，形成一个总的目标：
[0007]min F＝f1+ρ
j
f2+ρ
i
f3[0008]其中，ρ
i
、ρ
j
表示权重系数，f1为火电机组运行与启停费用，f2为光伏未消纳量，f3为火电机组污染物排放量。
[0009][0010]其中，T为一个优化周期内的总时段数，N1为联合系统内火电机组台数，P
Gi，t
指第i
台火电机组在t时段的有功出力，S
Gi
为火电机组i的启动成本，I
i，t
表示火电机组i在t时段的启停状态，0为停机状态，1为启动状态，a
i
、b
i
、c
i
为第i台机组的发电成本系数。
[0011][0012]其中，N2为光伏机组台数，表示光伏机组j在t时段的发电日前预测值，P
pvj，t
表示光伏j在t时段发电值。
[0013][0014]其中，α
i
、β
i
、γ
i
、ζ
i
、λ
i
表示火电机组i的排放系数。
[0015]日内滚动优化利用改进MPC方法实现，包括预测模型、滚动优化、反馈校正三个部分。
[0016]在预测模型控制中，输入变量为负荷与光伏日前预测值，状态变量为实测的各类机组有功出力值，控制变量为火电机组和光伏机组的有功出力增量值，优化可得到未来一个控制周期内的各控制变量取值，利用第一个控制变量值得到新的预测值。
[0017]在滚动优化模型中，为了保证功率平衡，以火电机组出力和光伏机组出力跟踪日前计划参考值为目标，通过抽水蓄能机组平衡日前预测误差，建立目标函数：
[0018][0019]其中，p为预测步长，P(k+n|k)表示在k时刻对k+n时刻的有功出力的预测值，Q为权重系数矩阵，P
f
(k+p)为日前调度中k+n时刻的有功出力日前参考值，包括每台火电机组与光伏机组。
[0020]同时，传统MPC模型参数固定，即预测步长与控制步长为定值，在对其选值时，如果过长则不能充分减小光伏出力不确定性的影响，一定程度上失去滚动优化的意义，并且需要不断迭代寻优从而增加了计算量，如果过短则不能充分考虑系统全局状态，优化结果不准确，本专利技术采用自适应步长的改进MPC模型，在数据实际值与预测值误差较大时减小步长，以充分适应不确定性程度，在误差较小时则增加适当步长，可以既能提高控制性能，又能避免不必要的计算。
[0021]在k时刻进行一次优化后，可得到一个控制时域m内的所有控制变量，进而得到m个优化值{P(k+1)，...，P(k+m)}，但是这种单时刻优化误差较大，在MPC中进行反馈校正解决这一问题，故只采用P(k+1)作为k+1时刻的优化值，在k+1时刻用实测值来更新初始值，这一更新的过程就是反馈校正。
[0022]2.根据述调度方案框架，本专利技术针对火电、光伏和抽水蓄能各自的特点，对复杂系统进行约束，更适合于三者联合发电系统。
[0023]在日前优化调度阶段，约束条件为功率平衡约束、火电机组出力上下限及爬坡约束、光伏上网功率约束、正负旋转备用约束，其中，考虑到“大机小网”电网的特点，系统应具备足够的备用容量来应对负荷与光伏的波动，备用以火电机组来承担。
[0024]在日内滚动优化阶段，抽水蓄能机组参与调度，作为不确定性备用来平衡日前预测误差，故应在日前优化模型约束条件中加入与抽水蓄能有关的约束。
[0025]系统的功率平衡应包含抽水蓄能机组的发电功率和抽水功率：
[0026][0027]其中，N3为抽水蓄能机组总台数，P
lg，t
、P
lp，t
为第1台抽水蓄能机组在t时刻的发电功率与抽水功率。
[0028]抽水蓄能机组包括常规机组与变速机组，它们各自的抽水功率与发电功率不相同，因此需要单独进行约束：
[0029][0030][0031]其中，表示抽水蓄能机组1发电、抽水功率上限值。
[0032]发电功率与水流量平衡约束：
[0033][0034][0035]其中，q
lg，t
、q
lp，t
表示抽水蓄能机组1在t时刻发电、抽水时的水流量，c1、c2、c3、c4为发电、抽水功率的二次、一次系数。
[0036]对水库容量进行约束：
[0037]r
min
≤r
t
≤r
max
[0038]其中，r
t
为t时刻水库容量，r
max
、r
min
为水库容量上下限。
[0039]抽水蓄能机组在发电与抽水不能同时进行，需进行约束如下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进模型预测控制的多时间尺度火电-光伏-抽水蓄能联合优化调度方案，区别于一般的单断面调度，本发明在日前与日内两个层面进行，并分别以不同的目标进行综合建模，从而得到最优调度方案；在日前优化调度中，不同于一般基于火电运行费用的经济调度，本发明在火电运行费用的基础上，同时考虑到光伏消纳问题与火电污染排放问题，以火电运行费用、光伏未消纳量和火电污染物排放量进行加权，形成一个总的目标：min F＝f1+ρ
j
f2+ρ
i
f3其中，ρ
i
、ρ
j
表示权重系数，f1为火电机组运行与启停费用，f2为光伏未消纳量，f3为火电机组污染物排放量；其中，T为一个优化周期内的总时段数，N1为联合系统内火电机组台数，L
+
指第i台火电机组在t时段的有功出力，S
Gi
为火电机组i的启动成本，I
i，t
表示火电机组i在t时段的启停状态，0为停机状态，1为启动状态，a
i
、b
i
、c
i
为第i台机组的发电成本系数；其中，N2为光伏机组台数，表示光伏机组j在t时段的发电日前预测值，P
pvj，t
表示光伏j在t时段发电值；其中，α
i
、β
i
、γ
i
、ζ
i
、λ
i
表示火电机组i的排放系数；日内滚动优化利用改进MPC方法实现，包括预测模型、滚动优化、反馈校正三个部分；在预测模型控制中，输入变量为负荷与光伏日前预测值，状态变量为实测的各类机组有功出力值，控制变量为火电机组和光伏机组的有功出力增量值，优化可得到未来一个控制周期内的各控制变量取值，利用第一个控制变量值得到新的预测值；在滚动优化模型中，为了保证功率平衡，以火电机组出力和光伏机组出力跟踪日前计划参考值为目标，通过抽水蓄能机组平衡日前预测误差，建立目标函数：其中，p为预测步长，P(k+n|k)表示在k时刻对k+n时刻的有功出力的预测值，Q为权重系数矩阵，P
f
(k+p)为日前调度中k+n时刻的有功出力日前参考值，包括每台火电机组与光伏机组；同时，传统MPC模型参数固定，即预测步长与控制步长为定值，在对其选值时，如果过长则不能充分减小光伏出力不确定性的影响，一定程度上失去滚动优化的意义，并且需要不断迭代寻优从而增加了计算量，如果过短则不能充分考虑系统全局状态，优化结果不准确，本发明采用自适应步长的改进MPC模型，在数据实际值与预测值误差较大时减小步长，以充分适应不确定性程度，在误差较小时则增加适当步长，可以既能提高控制性能，又能避免不必要的计算；
在k时刻进行一次优化后，可得到一个控制时域m内的所有控制变量，进而得到m个优化值{P(k+1)，...，P(k+m)}，但是这种单时刻优化误差较大，在MPC中进行反馈校正解决这一问题，故只采用P(k+1)作为k+1时刻的优化值，在k+1时刻用实测值来更新初始值...

【专利技术属性】
技术研发人员：余加喜，莫若慧，毛李帆，何勇琪，吴锋，谢磊，
申请(专利权)人：海南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：