一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，包括如下步骤：构建非线性的抽水蓄能模型；将非线性转化为线性，简化抽水蓄能模型；应对风电出力的不确定性，得到风电出力的不确定集；度量日前电价的不确定性引起的风险价值；以系统收益最大化为目标，制定相应的调度策略。本发明专利技术能够将抽水蓄能与新能源配合发电，抑制风电出力的波动，并制定相应的调度策略，保证系统的收益，具有较高的经济性。高的经济性。高的经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法


[0001]本专利技术属于新能源电力系统的调度
，具体涉及一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法。

技术介绍

[0002]目前随着新能源在电网中的比例越来越高，其带来的影响也愈加凸显。受到风速的影响，风电出力具有间隙性、随机性和波动性等特点，同时由于风电机组的可调性差，一般夜晚风速大于白天的风速，风电出力通常会出现逆调峰特性，被迫使得夜间常规火电机组的出力降低，甚至停机，加重了电力系统的调峰需求。同时随着电力市场化改革的深入，电价作为电力市场的核心内容，使得电能像商品一样随着供求关系变化，电价成为不确定量，经常波动，使系统的收益不能得到保证。
[0003]抽水蓄能电站有着运行方式灵活、储存能量大、启停迅速、爬坡速度快等特点，在电力系统中担任黑启动、事故备用、调峰调频等功能，主要作为电力系统中的调峰电源。随着电网电压等级越来越高，规模越来越大，以及高比例新能源接入电网，峰谷差随之增大，对高质量的电能需求越来越高，但传统电源调峰能力弱，无法快速调节出力变化，大力发展抽水蓄能电站成为必然趋势。
[0004]除了不确定性带来的影响，还应考虑系统对风险的承受能力，目前常用的方法有风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)等。由于CVaR的单调、次可加、平移不变和正其次性，基于CVaR的方法受到了广泛关注，成为研究风险度量的有效方法。信息间隙决策理论(IGDT)是一种研究存在严重不确定因素的决策方法，可以有效的处理不确定量的误差。IGDT中共有两种不同的策略，一种认为不确定量不利于系统目标，会降低系统目标值，其目的是保证系统目标始终不低于设定的最差目标，称为风险规避策略；另一种则认为不确定量可以提升系统的目标值，其目的是使得系统目标有机会超过设定的积极目标值，称为机会寻求策略。其独特之处在于：不确定量对系统设置的目标可能是有害的，也可能是有利的，并对不确定量产生的两个不同方面的影响进行量化。因此在考虑电力系统不确定性的前提下，如何保证系统的收益是很有意义的。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，能够将抽水蓄能与新能源配合发电，抑制风电出力的波动，并制定相应的调度策略，保证系统的收益，具有较高的经济性。
[0006]本专利技术采用的技术方案为：一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，包括如下步骤：
[0007]S1：构建非线性的抽水蓄能模型；
[0008]S2：将非线性转化为线性，简化抽水蓄能模型；
[0009]S3：应对风电出力的不确定性，得到风电出力的不确定集；
[0010]S4：度量日前电价的不确定性引起的风险价值；
[0011]S5：以系统收益最大化为目标，制定相应的调度策略。
[0012]具体的，所述抽水蓄能模型指的是抽水蓄能机组的输出功率，所述抽水蓄能机组的输出功率是净水头、水流量和机组效率的非线性函数，抽水蓄能机组抽水、发电时的输出功率分别表示如下：
[0013][0014][0015]式中，p
P
、p
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电时的输出功率，G为重力加速度，h
net
为净水头，q
P
、q
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电时的水流量，η
P
、η
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电时的机组效率，ρ
iP
、ρ
iT
为与抽水蓄能机组的参数有关的常数，能从抽水蓄能机组的效率曲线中获得。
[0016]具体的，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：
[0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023]其中，分别为抽水蓄能机组抽水、发电时水流量的最大值，u
P
、u
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电的启停状态，0表示停止，1表示启动，分别为上、下水头的最大值，V
up
分别为上水库容量的上、下限，V
down
分别为下水库容量的上、下限。
[0024]具体的，所述步骤S2中，采用分段线性化技术将非线性转化为线性，具体为：对于定义在上的一元非线性函数h＝f(q)，将区间划分成M个子区间，在子区间上用一次函数代替原来的非线性函数，具体过程如下：
[0025][0026][0027]z
m
∈{0,1}m＝0,1,
···
,M
[0028][0029][0030][0031][0032]式中，为各个子区间的端点，Z
m
为0
‑
1变量，从而确定出q所在区间，然后计算出水头的近似值；
[0033]对于定义在的二元非线性函数p＝g(h,q)，首先将划分成N个子区间，在每个子区间[h
n
‑1,h
n
]上选择合适的将函数转换为n个一元函数g
n
(q)，对于一元非线性函数g
n
(q)，将区间划分成M个子区间，在每个子区间上用一次函数代替原来的非线性函数，具体如下：
[0034][0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046]式中，为各个子区间的端点，为0
‑
1变量，从而确定水头h和水流量q所在区间，然后利用线性函数近似计算出抽水蓄能机组的输出功率。
[0047]具体的，所述步骤S3中，应对风电出力的不确定性时，采用IGDT得到风电出力的不确定集，其表达式如下：
[0048][0049]式中，U为风电出力的不确定集，为风电出力的预测值，P
w
为风电出力的实际值，α为风电出力的波动范围。
[0050]具体的，所述步骤S4中，采用CVaR度量日前电价的不确定性引起的风险价值，其表达式如下：
[0051][0052]式中，F由日前电价引起的风险价值，η为置信度，π
s
为场景s的概率，N
s
为场景的个数，f为目标函数。
[0053]具体的，所述步骤S5具体为：在考虑风电出力和日前电价风险的情况下，系统目标函数为收益最大化，其表达式如下：
[0054][0055]式中，T为时段数，J抽水蓄能机组的个数，λ
t
为t时刻的日前电价，为系统在t时刻的输出功率，SU
i,t
、SD
i,t
分别为t时刻抽水蓄能机组中水泵i的启、停成本，μ为风险偏好系数，为计算条件风险价值而引入的辅助变量。
[0056]本专利技术的有益效果：本专利技术针对现有的新能源出力和日前电价的不足，提出了风电抽水蓄能调度方法，并考虑到了抽水蓄能模型的非线性，将其转换为线性模型，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建非线性的抽水蓄能模型；S2：将非线性转化为线性，简化抽水蓄能模型；S3：应对风电出力的不确定性，得到风电出力的不确定集；S4：度量日前电价的不确定性引起的风险价值；S5：以系统收益最大化为目标，并根据决策者的风险偏好，制定相应的调度策略。2.根据权利要求1所述的一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，其特征在于：所述抽水蓄能模型指的是抽水蓄能机组的输出功率，所述抽水蓄能机组的输出功率是净水头、水流量和机组效率的非线性函数，抽水蓄能机组抽水、发电时的输出功率分别表示如下：别表示如下：式中，p
P
、p
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电时的输出功率，G为重力加速度，h
net
为净水头，q
P
、q
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电时的水流量，η
P
、η
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电时的机组效率，ρ
iP
、ρ
iT
为与抽水蓄能机组的参数有关的常数，能从抽水蓄能机组的效率曲线中获得。3.根据权利要求2所述的一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，其特征在于，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：征在于，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：征在于，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：征在于，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：征在于，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：征在于，所述抽水蓄能机组模型的约束条件为：其中，分别为抽水蓄能机组抽水、发电时水流量的最大值，u
P
、u
T
分别为抽水蓄能机组抽水、发电的启停状态，0表示停止，1表示启动，分别为上、下水头的最大值，V
up
分别为上水库容量的上、下限，V
down
分别为下水库容量的上、下限。4.根据权利要求2所述的一种考虑条件风险和不确定性的风电抽水蓄能调度方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用分段线性化技术将非线性转化为线性，具体为：对于定义在上的一元非线性函数h＝f(q)，将区间划分成M个子区间，在子区间上用一次函数代
替原来的非线性函数，具体过程如下：替原来的非线性函数，具体过程如下：...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文杰，王世谦，李虎军，刘军会，邓方钊，杨钦臣，邓振立，贺明康，吴雄，刘炳文，尹硕，柴喆，郭兴五，
申请(专利权)人：国家电网有限公司西安交通大学，
类型：发明
国别省市：