一种新能源厂网交互分层优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种新能源厂网交互分层优化调度方法，包括以下步骤：(1)获取电网的网架结构数据、新能源出力历史数据和负荷需求历史数据；(2)采用混合高斯分布建立新能源出力的概率分布模型和负荷需求的概率分布模型；(3)将含新能源电厂的配电网分成若干个网格供电单元并进行分层定义；(4)建立新能源厂网交互分层优化中各子层供电单元本地调度模型；(5)定义交互变量；(6)建立基于多层目标级联法的上层协调控制模型，从而形成新能源厂网交互分层优化上层协调控制框架。本发明专利技术考虑分布式新能源和负荷随机性，并在此基础上尽可能减少厂网间数据共享范围，实现全网安全优化运行。实现全网安全优化运行。实现全网安全优化运行。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源厂网交互分层优化调度方法


[0001]本专利技术涉及电网优化调度领域，尤其涉及一种新能源厂网交互分层优化调度方法。

技术介绍

[0002]当前，环境问题和气候危机日益凸显，在此背景下，传统电网的石化能源发电模式正逐步向新能源发电模式过渡。新能源发电包括了风力发电、光伏发电、潮汐能发电等，这些发电方式充分利用了新能源“清洁”的特点，有利于电网的绿色、低碳、环保、可持续发展。然而，由于新能源发电受气候影响较大，其出力具有随机性特点，会造成电网运行的不确定性，需要在电网优化调度过程中计及新能源随机特性，否则电网运行将可能出现电压越界、潮流越界等运行风险，存在安全隐患。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种新能源厂网交互分层优化调度方法，该方法具有能够考虑分布式新能源和负荷随机性，并在此基础上尽可能减少厂网间数据共享范围，实现全网安全优化运行。
[0004]本专利技术的技术方案为:包括以下步骤：
[0005]步骤1)：获取电网的网架结构数据、新能源电厂出力历史数据和负荷需求历史数据；
[0006]步骤2)：在步骤1)的基础上，采用混合高斯分布建立新能源出力的概率分布模型和负荷需求的概率分布模型；
[0007]步骤3)：将含新能源电厂的配电网分成若干个网格供电单元并进行分层定义；
[0008]步骤4)：在步骤2)
‑
3)的基础上，建立新能源厂网交互分层优化中各子层供电单元本地调度模型；
[0009]步骤5)：定义子层优化的交互变量；
[0010]步骤6)：建立基于多层目标级联法的上层协调控制模型，从而形成新能源厂网交互分层优化上层协调控制框架。
[0011]步骤2)中，建立新能源出力的概率分布模型和负荷需求的概率分布模型如下：
[0012][0013][0014]式中，f
WT
(x
WT
)、f
PV
(x
PV
)、f
L
(x
L
)分别为风电、光伏、负荷预测误差的概率密度函数；x
WT
、x
PV
、x
L
分别为风电、光伏、负荷的预测误差；K
WT
、K
PV
分别为风电出力和光伏出力预测误差概率密度拟合函数中正态分布函数的个数；μ
k
、ω
k
分别为权重值；σ
WT,k
、σ
PV,k
、μ
WT,k
、μ
PV,k
分别为风电出力和光伏出力预测误差概率密度拟合函数中第k个分量的标准差以及期望值；σ
L
、μ
L
分别为负荷预测误差标准差和期望值；
[0015]分别为风电、光伏、负荷的概率密度函数；WT、PV、P
L
分别为风电、光伏、负荷的预测期望值。
[0016]步骤3)中，
[0017]对电网进行网格化分区处理，分解为若干个供电单元，每个供电单元包括本单元的负荷和分布式电源，各供电单元之间通过联络线相连，相连后需满足配电网的辐射状约束；
[0018]在实施整个电网的优化调度之前，对各供电单元的优化层级进行定义：与上级电网相连的供电单元为第一层级，通过联络线与第一层级供电单元直接相连的供电单元为第二层级，通过联络线与第二层级供电单元直接相连的供电单元为第三层级
……
通过联络线与第n层级供电单元直接相连的供电单元为第n+1层级，其中，n≥3且取整数；
[0019]各供电单元独立地实施本地调度，属于同一层级的供电单元之间可将数据传递给相邻供电单元。
[0020]步骤4)中，以最小化运行成本为目标，建立各子层供电单元本地调度模型，表示为：
[0021][0022][0023][0024][0025]其中，式(3)为新能源厂网交互优化调度的子层目标函数，为子层供电单元a在调度周期的总成本，分别为子层供电单元a在调度周期内分布式可控发电机的总发电成本、从上级电网购电的购电成本以及各子层供电单元之间联络线的投切成本；
[0026]式(4)为分布式可控发电机总发电成本表示式，为子层供电单元a的分布式可控发电机g在时段t的有功发电量，为分布式可控发电机的成本系数，为子层供电单元a拥有的分布式可控发电机集合，τ为每个时段的时长，T为调度周期；
[0027]式(5)为从上级电网购电的购电成本表示式，λ
t
为时段t预测购电价格，为子
层供电单元a在时段t从上级电网购得的电量，T为调度周期；
[0028]式(6)为各子层供电单元之间联络线投切成本的表示式，c
sw
为投切动作的成本，为与子层供电单元a相连的联络线集合，T为调度周期，为一二进制变量，若联络线k
‑
j在时段t
‑
1和时段t的开关状态相同，则为0，否则为1。
[0029]步骤4)中，含新能源电厂的配电网中，每个供电单元子层优化调度需要考虑如下的运行约束条件：
[0030][0031][0032]其中，式(7)为分布式电源出力上下限约束，为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的无功出力，分别为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的有功出力最小值与最大值，分别为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的无功出力最小值与最大值，为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的视在功率最大值；为子层供电单元a的分布式可控发电机g在时段t
‑
1的有功发电量；T为调度周期；
[0033]式(8)为爬坡约束表示式，分别为子层供电单元中分布式电源g向下和向上爬坡的极值，为子层供电单元a拥有的分布式电源集合。
[0034]步骤4)中，还考虑每个供电单元的内部线路连接状态约束、有功功率和无功功率约束、电压约束，如下为：
[0035][0036][0037][0038]其中，式(9)为每个供电单元的内部线路连接状态约束，Sb
t,kj
为t时刻线路k
‑
j的状态，Sb
t,kj
值为1时，表示线路处于工作状态，该值为0时，表示线路k
‑
j断开；为子层供电单元a的所有内部线路集合；
[0039]式(10)为有功功率和无功功率约束，Pf
t,jd
、Qf
t,jd
分别为线路j
‑
d在t时段的注入有功功率及无功功率，Pf
t,kj
、Qf
t,kj
分别为线路k
‑
j在t时段的注入有功功率及无功功率，I
t,kj
为线路k
‑
j在t时段流过的电流平方，r
kj
、x
kj
分别为线路k
‑
j的电阻及电抗，为子层供电单元a包含的节点集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源厂网交互分层优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：获取电网的网架结构数据、新能源电厂出力历史数据和负荷需求历史数据；步骤2)：在步骤1)的基础上，采用混合高斯分布建立新能源出力的概率分布模型和负荷需求的概率分布模型；步骤3)：将含新能源电厂的配电网分成若干个网格供电单元并进行分层定义；步骤4)：在步骤2)
‑
3)的基础上，建立新能源厂网交互分层优化中各子层供电单元本地调度模型；步骤5)：定义子层优化的交互变量；步骤6)：建立基于多层目标级联法的上层协调控制模型，从而形成新能源厂网交互分层优化上层协调控制框架。2.根据权利要求1所述的一种新能源厂网交互分层优化调度方法，其特征在于，步骤2)中，建立新能源出力的概率分布模型和负荷需求的概率分布模型如下：步骤2)中，建立新能源出力的概率分布模型和负荷需求的概率分布模型如下：式中，f
WT
(x
WT
)、f
PV
(x
PV
)、f
L
(x
L
)分别为风电、光伏、负荷预测误差的概率密度函数；x
WT
、x
PV
、x
L
分别为风电、光伏、负荷的预测误差；K
WT
、K
PV
分别为风电出力和光伏出力预测误差概率密度拟合函数中正态分布函数的个数；μ
k
、ω
k
分别为权重值；σ
WT,k
、σ
PV,k
、μ
WT,k
、μ
PV,k
分别为风电出力和光伏出力预测误差概率密度拟合函数中第k个分量的标准差以及期望值；σ
L
、μ
L
分别为负荷预测误差标准差和期望值；分别为风电、光伏、负荷的概率密度函数；WT、PV、P
L
分别为风电、光伏、负荷的预测期望值。3.根据权利要求1所述的一种新能源厂网交互分层优化调度方法，其特征在于，步骤3)中，对电网进行网格化分区处理，分解为若干个供电单元，每个供电单元包括本单元的负荷和分布式电源，各供电单元之间通过联络线相连，相连后需满足配电网的辐射状约束；在实施整个电网的优化调度之前，对各供电单元的优化层级进行定义：与上级电网相连的供电单元为第一层级，通过联络线与第一层级供电单元直接相连的供电单元为第二层级，通过联络线与第二层级供电单元直接相连的供电单元为第三层级
……
通过联络线与第n层级供电单元直接相连的供电单元为第n+1层级，其中，n≥3且取整数；
各供电单元独立地实施本地调度，属于同一层级的供电单元之间可将数据传递给相邻供电单元。4.根据权利要求1所述的一种新能源厂网交互分层优化调度方法，其特征在于，步骤4)中，以最小化运行成本为目标，建立各子层供电单元本地调度模型，表示为：步骤4)中，以最小化运行成本为目标，建立各子层供电单元本地调度模型，表示为：步骤4)中，以最小化运行成本为目标，建立各子层供电单元本地调度模型，表示为：步骤4)中，以最小化运行成本为目标，建立各子层供电单元本地调度模型，表示为：其中，式(3)为新能源厂网交互优化调度的子层目标函数，为子层供电单元a在调度周期的总成本，分别为子层供电单元a在调度周期内分布式可控发电机的总发电成本、从上级电网购电的购电成本以及各子层供电单元之间联络线的投切成本；式(4)为分布式可控发电机总发电成本表示式，为子层供电单元a的分布式可控发电机g在时段t的有功发电量，为分布式可控发电机的成本系数，为子层供电单元a拥有的分布式可控发电机集合，τ为每个时段的时长，T为调度周期；式(5)为从上级电网购电的购电成本表示式，λ
t
为时段t预测购电价格，为子层供电单元a在时段t从上级电网购得的电量，T为调度周期；式(6)为各子层供电单元之间联络线投切成本的表示式，c
sw
为投切动作的成本，为与子层供电单元a相连的联络线集合，T为调度周期，为一二进制变量，若联络线k
‑
j在时段t
‑
1和时段t的开关状态相同，则为0，否则为1。5.根据权利要求4所述的一种新能源厂网交互分层优化调度方法，其特征在于，步骤4)中，含新能源电厂的配电网中，每个供电单元子层优化调度需要考虑如下的运行约束条件：行约束条件：其中，式(7)为分布式电源出力上下限约束，为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的无功出力，分别为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的有功出力最小值与最大值，分别为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的无功出
力最小值与最大值，为子层供电单元a中分布式电源g在t时刻的视在功率最大值；为子层供电单元a的分布式可控发电机g在时段t
‑
1的有功发电量；T为调度周期；式(8)为爬坡约束表示式，分别为子层供电单元中分布式电源g向下和向上爬坡的极值，为子层供电单元a拥有的分布式电源集合。6.根据权利要求4所述的一种新能源厂网交互分层优化调度方法，其特征在于，步骤4)中，还考虑每个供电单元的内部线路连接状态约束、有功功率和无功功率约束、电压约束，如下为：电压约束，如下为：电压约束，如下为：其中，式(9)为每个供电单元的内部线路连接状态约束，Sb
t,kj
为t时刻线路k
‑
j的状态，Sb
t,kj
值为1时，表示线路处于工作状态，该值为0时，表示线路k
‑
j断开；为子层供电单元a的所有内部线路集合；式(10)为有功功率和无功功率约束，Pf
t,jd
、Qf
t,jd
分别为线路j
‑
d在t时段的注入有功功率及无功功率，Pf
t...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔伯骏，朱健，王升波，朱金鑫，詹昕，陈艳，范永璞，袁爱俭，金丽莉，徐云清，黄俊，徐星旻，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：