一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划优化方法技术

本发明专利技术提出了一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划联合优化方法。利用多个风电场的历史风速数据分别拟合对应风电场的每小时风速的双峰威布尔分布函数，对生成所需风速场景的多个风电场建模生成具有时空尾部相关性的风速场景，并得到典型场景。通过扩充考虑社会经济类因素和环保因素的BiLSTM负荷预测模型得到最终月度负荷预测结果。然后以第一阶段目标和第二阶段目标建立考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划联合优化模型，并求得模型最优解。将本方法与常规不考虑社会类碳排放因素、不考虑日前机组组合、不考虑检修计划模型进行比较，验证了所提方法的合理性。验证了所提方法的合理性。验证了所提方法的合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划优化方法


[0001]本专利技术属于新能源优化调度领域，尤其涉及一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划优化方法。

技术介绍

[0002]机组组合广泛被看作是电力系统优化调度的至关重要的一环，在机组组合中进一步考虑碳排放这一社会类因素可以降低碳排放，实现经济效益和环境效益的最优。在多时间尺度的机组组合中，中长期的月度机组组合比短期的机组组合的优化空间更大，时间尺度更长，可以避免机组频繁启停，进而达到更优异的优化效果，进一步降低碳排放和促进新能源消纳。为了降低碳排放，促进新能源进一步消纳，考虑社会类碳排放因素和短期机组组合效益的月度机组组合和机组检修的合理联合优化极大程度上影响着新能源消纳，在保证电力系统可靠、经济运行方面具有十分重要的意义。
[0003]现有的传统月度机组组合方法虽然部分考虑了月度机组组合和日前机组组合的联合优化，但是对大规模高比例新能源接入的场景还考虑的不够完善，尤其是没有在月度时间层面充分考虑社会类碳排放因素的影响，也没有综合考虑本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：利用多个风电场的历史风速数据分别拟合对应风电场的每小时风速的双峰威布尔分布函数；对多个风电场的时空相关性进行建模得到时空尾部相关性的风速场景，然后通过同步回代缩减方法对其进行缩减得到典型场景；步骤2：通过对负荷的历史数据和相关社会类、天气等特征进行数据预处理和归一化，然后采用MI互信息进行特征选择，并将选择的关键特征输入BiLSTM负荷预测模型训练，最终预测得到月度负荷时间序列；步骤3：以月度机组启停成本和检修成本为月度成本目标，以日度机组启停成本、日度机组运行煤耗成本、碳排放环境惩罚成本和弃风成本为日度成本目标，建立考虑社会类碳排放因素的短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划的联合优化调度模型，其中第一阶段目标函数为月度成本最低，第二阶段目标函数为日度成本最低；然后通过Benders分解算法将上述考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划的联合优化调度问题拆分成主子问题迭代求解得到其最优解,具体包括:考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划的联合优化调度模型的目标函数主要包括第一阶段月度成本目标和第二阶段的日度成本目标，具体可用数学模型表述为：F＝F
M
+F
D1
+F
D2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)(9)其中，F
M
为月度成本，F
D
＝F
D1
+F
D2
为日度成本，月度成本F
M
包含月度机组启停成本和检修计划成本，日度成本F
D
＝F
D1
+F
D2
包含日度机组启停成本、日度机组运行煤耗成本、碳排放环境惩罚成本和弃风成本；为日度火电机组运行煤耗成本，为碳排放环境惩罚成本；a
i
、b
i
、c
i
为火电机组i运行煤耗成本特性系数；λ
c
和λ
s
分别为CO2和SO2气体排放对应的成本系数；和分别为火电机组i的CO2和SO2气体排放系数；为火电机组i在第d天第t时段的燃料消耗量；β
i
为火电机组i的单位发电煤耗量；D代表每月30h，T代表每天24h，I代表火电机组数量，Y
iM
是决定火电机组是否是月度机组的标志，Y
iD
是决定火电机组是否是日度机组的标志，是属于月度机组组合中的火电机组i在第d天第
t时段的启停机状态；是场景s下属于日度机组组合中的火电机组i在第d天第t时段的启停机状态；S是所分析风电场的场景总数；I
s,i,d,t
是场景s下，最终确定从属的火电机组i在第d天第t时段的启停机状态；为场景s下，火电机组i在第d天第t时段的计划出力；F
i
(
·
)为火电机组i的发电成本特性函数；F
envs,i,t
(
·
)为CO2和SO2气体排放的环境惩罚函数，SUC
i
为第i火电机组的启停成本；N是检修项目总数，W
n,d
是第n个检修项目在第d天开始检修的费用,τ
n,d
是第n个检修项目在第个i检修时段的开始检修状态，1表示开始检修，0表示不是开始检修时段；λ
w
是弃风惩罚，是弃风功率；引入月度和日度决策下每台火电机组每个时段的启动成本决策变量和并将分段线性化，相应的目标函数可简化为：线性化后产生的相应约束条件：线性化后产生的相应约束条件：线性化后产生的相应约束条件：最终通过Benders分解算法将上述模型拆分成主子问题迭代求解得到其最优解。2.根据权利要求1所述的一种考虑社会类碳排放因素和短期效益的两阶段月度机组组合和检修计划优化方法，其特征在于，步骤1的实现包括：步骤1.1、设定月度内每天相同小时的风速v
i
符合相同的概率分布，利用多个风电场的历史风速数据分别拟合以双峰(七参数)威布尔分布函数来描述的每小时风速的分布函数，双峰威布尔分布函数表达式如下：双峰威布尔分布函数表达式如下：双峰威布尔分布函数表达式如下：式中：为第w个...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊小伟，徐箭，孙荣富，龚烈锋，丁然，廖思阳，徐海翔，柯德平，王靖然，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司电力科学研究院武汉大学，
类型：发明
国别省市：