计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统。目前的电力系统调度方法大多给出机组出力计划曲线，难以反应不确定性对电网调度计划的影响。本发明专利技术基于tLocation

【技术实现步骤摘要】
计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统


[0001]本专利技术属于大电网不确定性优化调度领域，具体涉及一种计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，以风电为代表的可再生能源得到了迅猛发展，目前中国已成为世界风电装机容量最大的国家。然而在目前的技术水平下，风电功率预测精度远低于传统电力系统负荷预测精度，风电出力的随机性与波动性对传统确定性调度方式提出了挑战。
[0003]众多学者围绕风电不确定性下的电力系统调度已经开展了大量研究，从优化问题的建模形式上可分为随机优化和鲁棒优化两大类。随机优化首先用概率密度函数对风电不确定性功率进行拟合，再基于概率密度函数进行采样得到随机场景，对所有场景进行协同优化。虽然不同概率分布函数各有特点，但实际上风电的精确概率分布信息是难以获取的，利用概率分布函数来拟合风电预测误差的精确度有限；并且随机优化的计算效率随着场景数的增多大幅下降。鲁棒优化采用不确定集的方式来描述风电出力的不确定性，不需要场景采样，避免了维数灾问题，并可保证满足所有随机场景的运行约束，提升系统运行的鲁棒性，因而得到了广泛应用。
[0004]然而现有大部分研究虽然已经考虑不确定性对调度计划的影响，但通常孤立地给出调度计划，缺乏不确定性对调度计划影响的定量刻画。

技术实现思路

[0005]为解决上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法及系统，其首先建立经济运行域的数学模型，随后利用t
‑
location scale分布对风电出力预测误差进行拟合，利用K
‑
medoids聚类方法获得典型风电出力场景，并基于考虑多场景的随机优化给出系统的经济运行域求解模型；经济运行域可定量反应出力不确定性对于调度计划的影响，以便调度人员更好地把握系统运行状况及风险。
[0006]本专利技术采用的一种技术方案为：计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法，其包括步骤：
[0007](1)基于t Location
‑
scale分布，拉丁超立方采样和K
‑
medoids聚类，获取典型风电出力场景及其对应概率；
[0008](2)根据价格型需求侧响应规则，建立需求侧响应模型；
[0009](3)根据经济运行域定义，以及步骤(1)和(2)得到的典型风电出力场景及其对应概率和需求侧响应模型，建立计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成模型，通过商业求解器快速求解。
[0010]进一步地，所述步骤(1)具体内容如下：
[0011](1.1)利用tLocation
‑
scale分布对风电预测误差历史数据进行拟合：
[0029][0030]式中：C1、C2、C3和C4分别为弃负荷惩罚、弃风惩罚、经济运行域宽度和燃料费用；NG、NS、NB、NW、NT分别为发电机数、场景数、节点数、风电场数目和时段数目；ρ
s
为场景s对应的概率；ΔL
b,t,s
为场景s时刻t节点b的弃负荷量，A
w,t,s
和P
w,t,s
为场景s时刻t风电场w的可用风电功率和并网风电功率；EU
g,t
和ED
g,t
分别表示时刻t机组g的经济运行域上界和下界；i
g,t
为机组启停状态指示符，为0
‑
1整数变量，0表示机组处于停机状态，1表示机组处于开机状态；P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力。
[0031]更进一步地，所述步骤(3)具体内容还包括：
[0032](3.2)模型的约束条件：
[0033]1)机组运行费用约束：
[0034][0035]式中：机组运行费用采用二次模型，α
1,i
、α
2,i
、α
3,i
为各次项参数；i
g,t
为机组启停状态指示符，为0
‑
1整数变量，0表示机组处于停机状态，1表示机组处于开机状态；P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力；
[0036]2)机组出力约束：
[0037][0038]式中：分别为机组g的出力下限和上限，P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力；
[0039]3)经济运行域限值约束：
[0040][0041]式中：P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力，EU
g,t
和ED
g,t
分别表示时刻t机组g的经济运行域上界和下界；
[0042]4)机组爬坡约束
[0043][0044]式中：分别为机组g出力的最大下调速率和最大上调速率，P
g,t,s
和P
g,t
‑
1,s
分别为场景s时刻t和t
‑
1机组g的出力；
[0045]5)风电场并网功率约束
[0046][0047]式中：A
w,t,s
和P
w,t,s
为场景s时刻t风电场w的可用风电功率和并网风电功率；
[0048]6)弃负荷约束
[0049][0050]式中，ΔL
b,t,s
和L
b,t
分别表示场景s节点b时刻t的弃负荷量和节点b时刻t的负荷功率；
[0051]7)电力平衡约束
[0052][0053]式中：o1(b)和o2(b)表示功率注入和流出节点b的输电线路集合，P
l,t,s
为场景s时刻t线路l的传输功率，取值正负表示方向；P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力；P
w,t,s
为场景s时刻t风电场w的并网风电功率；G
b
和W
b
分别表示节点b所连接的发电机和风电场集合；ΔL
b,t,s
和L
b,t
分别表示场景s节点b时刻t的弃负荷量和节点b时刻t的负荷功率；为PDR实施后场景s节点b时刻t的负荷变化量；
[0054]8)直流潮流方程约束
[0055][0056]式中：P
l,t,s
为场景s时刻t线路l的传输功率，B
l
为线路l的电纳，和分别为场景s时刻t线路l的首末节点电压相角；
[0057]9)线路潮流约束
[0058][0059]式中：P
l,t,s
为场景s时刻t线路l的传输功率，P
lmax
为线路l的最大传输容量。
[0060]本专利技术采用的另一种技术方案为：计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成系统，其包括：
[0061]典型风电出力场景及其对应概率获取单元：基于t Location
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成方法，其特征在于，包括步骤：(1)基于t Location
‑
scale分布，拉丁超立方采样和K
‑
medoids聚类，获取典型风电出力场景及其对应概率；(2)根据价格型需求侧响应规则，建立需求侧响应模型；(3)根据经济运行域定义，以及步骤(1)和(2)得到的典型风电出力场景及其对应概率和需求侧响应模型，建立计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成模型，通过商业求解器快速求解。2.根据权利要求1所述的电网经济运行域生成方法，其特征在于，所述步骤(1)具体内容如下：(1.1)利用tLocation
‑
scale分布对风电预测误差历史数据进行拟合：式中，x为随机变量，此处为风电预测误差，Γ为伽马函数，μ为位置参数，σ为尺度参数，ν为形状参数；(1.2)利用拉丁超立方采样获取风电出力离散场景：假设随机标量X
k
的累计概率分布函数为Y
k
＝F
k
(X
k
)，将Y
k
曲线沿纵轴等分为N个区间，选择每个区间的中点作为Y
k
采样值，然后通过累计概率分布函数的反函数计算X
k
的采样值，即X
k
的第n个采样值为(1.3)利用K
‑
medoids聚类方法对(1.2)中获取的离散场景进行聚类：medoids聚类方法对(1.2)中获取的离散场景进行聚类：式中，d
ij
为欧几里得距离，为场景i的第a个风电出力值，NT为时段数目，N
X
为原始场景集的样本总数；w
s,i
为场景i与以典型场景s为中心的簇的隶属关系，1表示属于该簇，0表示不属于该簇；ρ
s
为场景s对应的概率。3.根据权利要求1所述的电网经济运行域生成方法，其特征在于，所述步骤(2)具体内容如下：(2.1)价格型需求响应实施前后负荷需求满足如下约束：L＝L0+ΔL
PDR
，
ꢀꢀꢀꢀ
(4)(4)(4)
式中：L与L0分别为响应前后的负荷需求；ΔL
PDR
为PDR实施后的负荷变化量；为PDR实施后负荷的变化归一化矩阵；Δp
nor
为分时电价变化归一化矩阵；NT为时段数目；和分别为时刻t原电力需求和分时电价；ΔL
t
与Δp
t
分别为时刻tPDR实施后的电力需求与分时电价变化量；E'为电量电价弹性矩阵。4.根据权利要求1所述的电网经济运行域生成方法，其特征在于，所述步骤(3)具体内容包括：(3.1)计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成模型的目标函数包括弃负荷惩罚、弃风惩罚、经济运行域宽度和燃料费用：式中：C1、C2、C3和C4分别为弃负荷惩罚、弃风惩罚、经济运行域宽度和燃料费用；NG、NS、NB、NW、NT分别为发电机数、场景数、节点数、风电场数目和时段数目；ρ
s
为场景s对应的概率；ΔL
b,t,s
为场景s时刻t节点b的弃负荷量，A
w,t,s
和P
w,t,s
为场景s时刻t风电场w的可用风电功率和并网风电功率；EU
g,t
和ED
g,t
分别表示时刻t机组g的经济运行域上界和下界；i
g,t
为机组启停状态指示符，为0
‑
1整数变量，0表示机组处于停机状态，1表示机组处于开机状态；P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力。5.根据权利要求4所述的电网经济运行域生成方法，其特征在于，所述步骤(3)具体内容还包括：(3.2)模型的约束条件：1)机组运行费用约束：式中：机组运行费用采用二次模型，α
1,i
、α
2,i
、α
3,i
为各次项参数；i
g,t
为机组启停状态指示符，为0
‑
1整数变量，0表示机组处于停机状态，1表示机组处于开机状态；P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力；2)机组出力约束：式中：分别为机组g的出力下限和上限，P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力；3)经济运行域限值约束：
式中：P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力，EU
g,t
和ED
g,t
分别表示时刻t机组g的经济运行域上界和下界；4)机组爬坡约束式中：分别为机组g出力的最大下调速率和最大上调速率，P
g,t,s
和P
g,t
‑
1,s
分别为场景s时刻t和t
‑
1机组g的出力；5)风电场并网功率约束式中：A
w,t,s
和P
w,t,s
为场景s时刻t风电场w的可用风电功率和并网风电功率；6)弃负荷约束式中，ΔL
b,t,s
和L
b,t
分别表示场景s节点b时刻t的弃负荷量和节点b时刻t的负荷功率；7)电力平衡约束式中：o1(b)和o2(b)表示功率注入和流出节点b的输电线路集合，P
l,t,s
为场景s时刻t线路l的传输功率，取值正负表示方向；P
g,t,s
为场景s时刻t机组g的出力；P
w,t,s
为场景s时刻t风电场w的并网风电功率；G
b
和W
b
分别表示节点b所连接的发电机和风电场集合；ΔL
b,t,s
和L
b,t
分别表示场景s节点b时刻t的弃负荷量和节点b时刻t的负荷功率；为PDR实施后场景s节点b时刻t的负荷变化量；8)直流潮流方程约束式中：P
l,t,s
为场景s时刻t线路l的传输功率，B
l
为线路l的电纳，和分别为场景s时刻t线路l的首末节点电压相角；9)线路潮流约束式中：P
l,t,s
为场景s时刻t线路l的传输功率，P
lmax
为线路l的最大传输容量。6.计及源荷双侧不确定性的电网经济运行域生成系统，其特征在于，包括：典型风电出力场景及其对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博文，华文，陆承宇，叶琳，祁伟雯，董炜，郭创新，杨滢，周正阳，申屠磊璇，罗刚，江博游，周升彧，徐华廷，陈哲，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司浙江大学，
类型：发明
国别省市：