一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统技术方案

一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，获取所述可中断负荷用户的切负荷备用容量，并生成日前备用容量模型的目标函数和约束条件；步骤2，采用蒙特卡洛法对于系统各个元件的不同状态数据进行抽样，并基于抽样结果生成初始粒子群，以及计算所述初始粒子群中每一个粒子的所述可中断负荷用户的失负荷概率是否满足供电可靠性要求；步骤3，剔除不满足供电可靠性要求的粒子，并采用粒子群算法对于剩余粒子的适应度值进行计算以获得最优粒子，从而输出机组备用容量、可中断负荷补偿价格和可中断负荷补偿的总成本。本发明专利技术方法精确定位最优解，满足复杂电力系统中可中断负荷备用计划的准确生成。力系统中可中断负荷备用计划的准确生成。力系统中可中断负荷备用计划的准确生成。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，更具体地，涉及一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统。

技术介绍

[0002]随着智能电网的快速建设，电网出现了大规模间歇式新能源渗透率不断攀升、大容量特高压直流落点密集等新的特征，同时以可中断负荷可中断负荷、储能等为代表的柔性负荷参与电网互动运行也逐步走向实用化。电源、电网和负荷特性的变化一方面为电网调度运行带来了更加丰富的调节资源和手段，同时也对电力系统有功平衡带来了更为复杂的不确定性因素。
[0003]国内各区域电网依照《电力系统技术导则》，将运行备用划分为负荷备用和事故备用，又根据发电机运行状态分为旋转备用和非旋转备用，此外，部分区域电网将负荷侧资源也纳入到运行备用管理中，并规定了负荷侧资源参与运行备用的响应时间。新能源作为一种特殊的电力资源，其输出功率具有很强的波动性和不确定性。因此，新能源大规模并网在给电力系统带来大量绿色能源的同时，也给电网运行带来诸多新的挑战，其中对备用的影响是一个主要方面。由于无法准确预测新能源的输出功率，大规模新能源并网后，系统需要预留更多的备用容量以保证电网的安全与可靠运行。
[0004]一方面，现有技术中的备用是从发电侧获取，即由火电机组和水电机组提供。然而，一方面随着以风电为代表的新能源并网比例的不断提升，传统发电容量的增长份额逐渐减少，火电机组和水电机组作为备用的潜力也随之减少；另一方面风电并网比例的增大又增加了系统的备用需求，而且是低调用概率的备用。此时，若依旧仅从发电侧获备用，不管是技术上还是经济上都具有一定的困难。因此，负荷侧柔性资源也将作为系统备用的有效来源，纳入到备用体系中。
[0005]电力系统中往往重大事故发生概率较小，而一般性事故发生概率较大。因此，系统的旋转备用机组不可避免地经常会出现空置的情况，对发电商来说，这也是一种资源的浪费。可见，传统的备用资源缺乏经济性。而可中断负荷可中断负荷等需求响应资源作为一种可替代发电机组的紧急备用容量资源，在系统中出现各种容量事故问题时，电力公司可以根据具体情况选择调用发电机旋转备用容量或者购买负荷侧中断资源，也能够实现更为经济同时更为环保的效果。
[0006]然而，在电力系统运行过程中，发电机停运、输电网故障、负荷波动等不确定因素会随时破坏电力系统功率的实时平衡、造成系统失负荷，在备用市场出清备用容量时，市场需求和竞争交易存在的不确定性也使得系统的运行工况、系统间的电能交换、不可预测的潮流等都不同程度地存在着不确定性。另外，大规模集中式新能源如风电、光伏等的波动性、间歇性也给系统的安全可靠水平带来了一定程度的威胁。电网中接入的柔性调节负荷资源在参与削峰填谷的互动行为时也存在一定的不确定性。以上各种问题，均使得可中断负荷在参与电力系统备用容量的优化配置过程中存在一定的困难。
[0007]针对上述问题，本专利技术中提供了一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统。

技术实现思路

[0008]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统，通过获取可中断负荷用户的切负荷备用容量，生成日前备用容量模型的目标函数和约束条件，同时基于蒙特卡洛法抽样系统状态以生成初始粒子群，并利用供电可靠性要求剔除无效粒子后实现最优粒子的生成，从而依据粒子群算法获取可中断负荷参与备用的最优方案。
[0009]本专利技术采用如下的技术方案。本专利技术第一方面，涉及一种基于粒子群的备用容量配置优化方法，其方法包括以下步骤：步骤1，获取可中断负荷用户的切负荷备用容量，并生成日前备用容量模型的目标函数和约束条件；步骤2，采用蒙特卡洛法对于系统各个元件的不同状态数据进行抽样，并基于抽样结果生成初始粒子群，以及计算初始粒子群中每一个粒子的可中断负荷用户的失负荷概率是否满足供电可靠性要求；步骤3，剔除不满足供电可靠性要求的粒子，并采用粒子群算法对于剩余粒子的适应度值进行计算以获得最优粒子，从而输出最优粒子的机组备用容量、可中断负荷补偿价格和可中断负荷补偿的总成本。
[0010]优选的，可中断负荷用户的切负荷备用容量为式中，为第个可中断负荷用户的备用负荷率，由可中断负荷用户的补偿水平确定，为第个可中断负荷用户所要求的综合供电可靠性水平，为第个可中断负荷用户正常运行情况下的有功负荷值。
[0011]优选的，日前备用容量模型的目标函数为式中，为发电机组的备用容量成本，为发电机组的备用容量，为发电机组的备用电量电价，为发电机组实际被调用的备用电量，为可中断负荷用户削减电量的补偿价格，为可中断负荷用户在补偿价格下的削减电量。
[0012]优选的，发电机组实际被调用的备用电量为式中，为总计台发电机组中第台发电机组的强迫停运率，为第台发电机组停运时发电侧投入的备用容量，为总计条母线中第条母线发生断线故障的概率，为第条母线发生断线故障时发电侧投入的备用容量，为按照负荷预测值
安排时发电机组的备用容量的第段上的发电备用容量，为按照负荷预测值安排时第段上的发电备用容量为时实际负荷不会继续增加的概率，为负荷发生波动时第段上的发电备用容量的变化量。
[0013]优选的，按照负荷预测值安排时第段上的发电备用容量为时实际负荷增加的概率分布符合正态分布，且有式中，为概率密度分布函数中的均值，为的方差。
[0014]优选的，可中断负荷用户在补偿价格下的削减电量为式中，为总计个可中断负荷用户中第个用户的切负荷备用容量，为期望。
[0015]优选的，日前备用容量模型的约束条件包括系统潮流约束、发电机组出力上下限约束、节点电压约束和线路约束。
[0016]优选的，粒子群算法的输入样本数据包括供电可靠性指标、可中断负荷用户削减电量的初始补偿价格、发电机组的初始备用容量、区域内所有用户的负荷响应值；粒子群算法基于电网交流潮流实现建模；粒子群算法中的每个粒子中均包含所述机组备用容量、可中断负荷补偿价格。
[0017]优选的，可中断负荷用户的失负荷概率为其中，为蒙特卡洛法的抽样样本数，为采用蒙特卡洛法抽样时获取的第个样本的系统状态参数，为可靠性测试函数，且当第个样本的系统状态参数使得系统交流潮流收敛时，的取值为0，否则取值为1。
[0018]优选的，供电可靠性要求为式中，为第个节点的可靠性要求。
[0019]优选的，粒子的适应度值基于粒子的机组备用容量、可中断负荷补偿价格的取值，代入日前备用容量模型的目标函数并求解的取值获得。
[0020]本专利技术第二方面，涉及一种基于粒子群的备用容量优化系统，其中，系统采用如本专利技术第一方面中所述的一种基于粒子群的备用容量配置优化方法实现。
[0021]本专利技术的有益效果在于，与现有技术相比，本专利技术中一种基于粒子群的备用容量配置优化方法及系统，能够通过获取可中断负荷用户的切负荷备用容量，生成日前备用容量模型的目标函数和约束条件，同时基于蒙特卡洛法抽样系统状态以生成初始粒子群，并利用供电可靠性要求剔除无效粒子后实现最优粒子的生成，从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群的备用容量配置优化方法，其特征在于，所述备用容量配置优化方法包括以下步骤：获取可中断负荷用户的切负荷备用容量，并生成日前备用容量模型的目标函数；对于电力系统各个元件的不同状态数据进行抽样，以基于抽样结果生成初始粒子群，并计算所述初始粒子群中每一个粒子的所述可中断负荷用户的失负荷概率是否满足供电可靠性要求；剔除不满足供电可靠性要求的粒子，计算剩余粒子的适应度值以获得最优粒子，从而获取最优的发电机组备用容量、可中断负荷补偿价格和可中断负荷补偿的总成本。2.根据权利要求1中所述的一种基于粒子群的备用容量配置优化方法，其特征在于：所述可中断负荷用户的切负荷备用容量为可中断负荷用户的备用负荷率、综合供电可靠性水平、正常运行情况下的有功负荷值的乘积。3.根据权利要求2中所述的一种基于粒子群的备用容量配置优化方法，其特征在于：所述日前备用容量模型的目标函数为所述发电机组备用容量的总成本、实际被调用的备用电量的总电价、所述可中断负荷用户削减电量的总补偿价格之和的最小值。4.根据权利要求3中所述的一种基于粒子群的备用容量配置优化方法，其特征在于：所述发电机组实际被调用的备用电量为式中，为总计台发电机组中第台发电机组的强迫停运率，为第台发电机组停运时发电侧投入的备用容量，为总计条母线中第条母线发生断线故障的概率，为第条母线发生断线故障时发电侧投入的备用容量，为按照负荷预测值安排时所述发电机组备用容量的第段上的发电备用容量，为按照负荷预测值安排时第段上的发电备用容量为时实际负荷不会继续增加的概率，为负荷发生波动时所述第段上的发电备用容量的变化量。5.根据权利要求4中所述的一种基于粒子群的备用容量配置优化方法，其特征在于：按照负荷预测值安排时第段上的发电备用容量为时实际负荷增加的概率分布符合正态分布，且有...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亦非，张宝群，宫成，王芳，于钊，李天乐，杨亚奇，史迪新，
申请(专利权)人：北京鼎诚鸿安科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：