一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，本发明专利技术首先构建新能源消纳最大以及综合能源系统运行成本最小的目标函数、能量平衡约束条件、系统供能设备约束条件、储能装置约束条件以及旋转备用约束条件；然后将上述约束条件作为非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法的约束条件，通过融合非支配排序的遗传算法和多目标粒子群算法，对上述多目标函数求最优解；最后在迭代过程中，根据拥挤距离对种群进行排序，根据排序结果将整个种群分为两部分，其中最好的一半种群通过非支配排序遗传算法优化，另一半种群由多目标粒子群算法进行优化，使它们围绕最佳解决方案收敛。本申请提供的方法能有效促进新能源的消纳以及减少系统运行成本。的消纳以及减少系统运行成本。的消纳以及减少系统运行成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法


[0001]本专利技术涉及电网规划
，尤其涉及一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法。

技术介绍

[0002]随着环境问题的日益突出，新能源发电技术的不断改进，大规模开发利用新能源发电是电力系统调度的新方向。目前，我国新能源大规模并网，风电、光伏装机容量均位居世界前列，由于清洁能源大规模并网却无法被充分利用，出现大量弃风弃光现象。由于风光发电具有不确定性，要实现风光大规模并网对电力系统提出了更高的要求。在可再生能源发展方向与定位中提到，风电作为新能源转型发展的“助推器”；太阳能发电作为新能源转型发展的“加速器”；生物质能、地热能、海洋能作为新能源转型发展的“新动能”；2035年风电光伏装机容量将超过装机总容量的50％，2045年到2050年间风电光伏发电量将超过总发电量的50％，能源系统和电力系统二氧化碳排放均可实现2030年前达峰。综上所述，新能源扮演越来越重要的角色。在这个过程中，既要考虑使新能源的消纳能力最大化，还要尽可能的降低系统成本，从而达到最优的经济效益。这是一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立基于新能源消纳能力及发电成本的优化模型，构建新能源消纳最大目标函数以及综合能源系统运行成本最小目标函数，能量平衡约束条件、系统供能设备约束条件、储能装置约束条件以及旋转备用约束条件；步骤2，设定种群数量pop、迭代次数gen、目标函数数量M、决策变量个数V、惯性权重w、个体学习系数c1、全局学习系数c2、速度向量fori；步骤3，通过非支配排序的遗传算法，迭代求解最好的一半种群的新能源消纳能力及发电成本的最优值；步骤4，通过多目标粒子群算法，迭代求解另一半种群的新能源消纳能力及发电成本的最优值；步骤5，通过混合非支配排序的遗传算法和多目标粒子群算法，迭代求解新能源消纳能力及发电成本优化模型的最优值。2.根据权利要求1所述的一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，其特征在于，步骤1中所述新能源消纳最大目标函数，表达式如下：其中，目标函数f1(x)表示新能源消纳最大，包括风光联合出力最大；和分别表示t时刻的风电和光电的输出功率，T表示系统调度周期内的小时数。3.根据权利要求1所述的一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，其特征在于，步骤1中所述综合能源系统运行成本最小目标函数，表达式如下：其中，目标函数f2(x)表示综合能源系统运行成本最小，包括热电联产机组的燃料成本、P2G运行成本、微型燃气轮机的运行成本、弃风惩罚成本、弃光惩罚成本、环境成本和碳交易成本；热电联产机组的总燃料成本，表达式如下：其中，C1为热电联产机组的总燃料成本；C
pi
、C
ci
和C
hi
分别表示第i
th
个带阀点效应的纯动力机组、第i
th
个热电联产机组和i
th
个纯热机组的燃料成本；P
i
是第i
th
个热电联产机组的
发电量，O
i
是第i
th
个热电联产机组产生的功率，H
i
是第i
th
个热电联产机组产生的热量，T
i
是第i
th
个仅供热机组产生的热量；系数a
i
,b
i
,c
i
表示第i
th
个发电机的燃料成本系数，系数d
i
和e
i
是用于合并发电机i的阀点效应的系数，α
i
,β
i
,γ
i
,δ
i
,ε
i
,ζ
i
是第i
th
个CHP单元的系数，η
i
,θ
i
,λ
i
是第i
th
个热电单元的成本系数；P2G设备的运行成本，表达式如下：其中，C2为P2G设备的运行成本，c1为运行成本系数，d1为设备所需CO2成本系数；微型燃气轮机的运行成本，表达式如下：其中，C3为微型燃气轮机的运行成本，a3为运行成本系数；弃风现象引发的惩罚成本，表达式如下：其中，C4为弃风惩罚成本，a4为惩罚成本系数；弃光现象引发的惩罚成本，表达式如下：其中，C5为弃光惩罚成本，a5为惩罚成本系数；环境成本，表达式如下：其中，C6为环境成本，a6为环境成本系数；碳交易成本，表达式如下：C7＝λ(E
p
‑
E
L
)其中，λ为市场上的碳交易价格；E
p
为实际的碳排放量；E
L
为无偿碳排放额。4.根据权利要求1所述的一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，其特征在于，步骤1中所述能量平衡约束条件，包括电能平衡约束、热能平衡约束和冷能平衡约束；电能平衡约束，表达式如下：P
PV
+P
WT
+P
MT
+P
ES
+P
GP
＝P
EB
+P
HP
+P
EC
+P
L
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)其中，P
PV
为系统光伏发电输出的电功率，P
WT
为系统风力发电输出的电功率，P
MT
为微燃机输出的电功率，P
ES
为储能系统的储存功率，P
GP
为系统从大电网的供电功率，P
EB
为电锅炉耗电功率，P
HP
为电热泵的耗电功率，P
EC
为电制冷机的耗电功率，P
L
为系统电负荷；热能平衡约束，表达式如下：Q
MT,h
+Q
GB
+Q
HP,h
+Q
EB
+Q
TES
＝P
Lh
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
其中，Q
MT,h
为微燃机输出的热功率，Q
GB
为燃气锅炉输出的热功率，Q
HP,h
为热泵输出的热功率，Q
EB
为电锅炉输出的热功率，Q
TES
为热储能系统储存的热功率，P
Lh
为系统的热负荷；冷能平衡约束，表达式如下：Q
MT,c
+Q
EC
+Q
HP,c
+Q
CES
＝P
Lc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)其中，Q
MT,c
为微燃机输出的冷功率，Q
EC
为电制冷机输出的冷功率，Q
HP,c
为热泵输出的冷功率，Q
CES
为冷储能系统储存的冷功率，P
Lc
为系统的冷负荷。5.根据权利要求1所述的一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，其特征在于，步骤1中所述系统供能设备约束条件，包括燃气轮机机出力约束、光伏发电出力约束、风力发电出力约束、热泵出力约束、电锅炉出力约束和电制冷机出力约束；燃气轮机出力约束，表达式如下：其中，分别为机组出力的最小功率限制和最大功率，P
MT
(t)为t时刻燃气轮机出力的功率；光伏发电出力约束，表达式如下：P
PV
(t)＝P
PV,f
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)其中，P
PV
(t)为光伏发电的功率，P
PV,f
(t)为光伏发电的预测功率；风力发电出力约束，表达式如下：P
WT
(t)＝P
WT,f
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)其中，P
WT
(t)为光伏...

【专利技术属性】
技术研发人员：李胜辉，赵清松，郝建成，马辉，孙峰，杨安全，戈阳阳，张强，董鹤楠，张冠锋，谢赐戬，程绪可，张潇桐，谢冰，王超，袁鹏，李平，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司国家电网有限公司三峡大学，
类型：发明
国别省市：