高比例风电电力系统的调度方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种高比例风电电力系统的调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：基于风电和负荷预测值的模糊不确定性，以系统功率平衡和高比例风电电力系统的旋转备用为约束条件，以火电机组的最小成本为目标函数，构建高比例风电电力系统调度模型；采用蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数进行计算；计算得到电力系统的火电机组的出力值以及风电在电力系统的比例系数，以及风电在电力系统的比例系数，预测风电机组的出力值；根据出力值对电力系统的风电机组和火电机组进行调度；出力值包括风电机组的出力值和火电机组的出力值，对火电机组和风电机组的出力值进行预测，有效减少了计算难度和计算时间。时间。时间。

【技术实现步骤摘要】
高比例风电电力系统的调度方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及电力系统电力调度
，特别是涉及一种高比例风电电力系统的调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]为了应对全球变暖以及降低化石能源的依赖性，需加大风力发电等新型清洁能源在电力系统中的比例已成为共识。
[0003]伴随风电系统装机容量的日益加大，局部高比例风电电力系统已逐步形成并快速发展。风电的接入能给电网提供清洁能源，但风速的波动等会给电力系统的有功平衡和系统稳定等方面带来一定的挑战，从而使得电网整体的惯性受影响而减弱，对电网的频率造成较大影响。
[0004]有研究提出了基于VSWT的动态减载电力系统调频方法，该方法考虑了风电功率预测误差对电力系统整体造成的影响，实际使用过程仍然存在电力机组出力值预测不准的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高预测准确性的高比例风电电力系统的调度方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种高比例风电电力系统的调度方法，所述方法包括：
[0007]基于风电和负荷预测值的模糊不确定性，以系统功率平衡和高比例风电电力系统的旋转备用为约束条件，以火电机组的最小成本为目标函数，构建高比例风电电力系统调度模型；
[0008]采用蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数进行计算；
[0009]根据火电机组的日内调度计划和所述高比例风电电力系统调度模型，得到所述电力系统的火电机组的出力值以及风电在所述电力系统的比例系数；
[0010]根据所述火电机组的出力值，以及风电在所述电力系统的比例系数，预测所述风电机组的出力值；
[0011]根据所述出力值对所述电力系统的所述风电机组和所述火电机组进行调度；所述出力值包括所述风电机组的出力值和所述火电机组的出力值。
[0012]在其中一个实施例中，所述采用蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数进行计算，包括：
[0013]设定所述高比例风电电力系统调度模型的参数的取值；
[0014]对蝙蝠的初始位置和速度进行初始化；
[0015]计算不同蝙蝠的适应度取值；
[0016]判断是否满足所述约束条件，若否，则更新蝙蝠的位置和速度，并返回计算不同蝙蝠的适应度取值的步骤进行迭代，直到满足所述约束条件时，获得所述高比例风电电力系
统调度模型的参数的最优解。
[0017]在其中一个实施例中，在所述更新蝙蝠的位置和速度之后，还包括：
[0018]随机生成第一常数；
[0019]若所述第一常数大于预设值，则更新蝙蝠所在的位置，同时替换原始位置，并返回计算不同蝙蝠的适应度取值的步骤进行迭代，直到满足所述约束条件时，获得所述高比例风电电力系统调度模型的参数的最优解。
[0020]在其中一个实施例中，在所述更新蝙蝠所在的位置，同时替换原始位置的步骤之后，还包括：
[0021]随机生成第二常数；
[0022]若所述第二常数大于预设值，则更新蝙蝠所在的位置，同时替换原始位置，并返回计算不同蝙蝠的适应度取值的步骤进行迭代，直到满足所述约束条件时，获得所述高比例风电电力系统调度模型的参数的最优解。
[0023]在其中一个实施例中，所述高比例风电电力系统调度模型为：
[0024][0025]其中，ω
i
代表高比例风电电力系统对应的比例系数，P
forcsat
代表风电以及负荷预测值的模糊参数对应的隶属函数的四元组；隶属度函数为μ(P
F
)代表隶属度函数；P
Fi
代表梯形函数对应的隶属度参数。
[0026]在其中一个实施例中，所述火电机组的成本为：
[0027][0028]其中，γ
n
代表火电机组在i时间段内的单位出力成本。
[0029]第二方面，本申请提供了一种高比例风电电力系统的调度装置，所述装置包括：
[0030]模型构建模块，用于基于风电和负荷预测值的模糊不确定性，以系统功率平衡和高比例风电电力系统的旋转备用为约束条件，以火电机组的最小成本为目标函数，构建高比例风电电力系统调度模型；
[0031]模型参数计算模块，用于采用蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数进行计算；
[0032]比例系数计算模块，用于根据火电机组的日内调度计划和所述高比例风电电力系统调度模型，得到所述电力系统的火电机组的出力值以及风电在所述电力系统的比例系数；
[0033]出力值计算模块，用于根据所述火电机组的出力值，以及风电在所述电力系统的比例系数，预测所述风电机组的出力值；
[0034]调度模块，用于根据所述出力值对所述电力系统的所述风电机组和所述火电机组进行调度；所述出力值包括所述风电机组的出力值和所述火电机组的出力值。
[0035]第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
[0036]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0037]第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0038]上述高比例风电电力系统的调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过考虑风电和负荷预测值的不确定性，建立高比例风电电力系统的调度模型，对火电机组和风电机组的出力值进行预测，有效减少了计算难度和计算时间，进而，根据火电机组和风电机组的出力值，获取最优的高比例风电电力系统调度方案。
附图说明
[0039]图1为一个实施例中高比例风电电力系统的调度方法的应用环境图；
[0040]图2为一个实施例中高比例风电电力系统的调度方法的流程示意图；
[0041]图3为一个实施例中构建高比例风电电力系统调度模型方法的流程示意图；
[0042]图4为一个实施例中日内滚动计划优化时序图；
[0043]图5为一个实施例中蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数计算方法流程示意图；
[0044]图6为一个实施例中基于混合蝙蝠算法的高比例风电电力系统调度方法的流程示意图；
[0045]图7为一个实施例中高比例风电电力系统的调度装置的结构框图；
[0046]图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0047]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0048]风力发电的随机性和波动性比较强，当规模较大的风电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高比例风电电力系统的调度方法，其特征在于，所述方法包括：基于风电和负荷预测值的模糊不确定性，以系统功率平衡和高比例风电电力系统的旋转备用为约束条件，以火电机组的最小成本为目标函数，构建高比例风电电力系统调度模型；采用蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数进行计算；根据火电机组的日内调度计划和所述高比例风电电力系统调度模型，得到所述电力系统的火电机组的出力值以及风电在所述电力系统的比例系数；根据所述火电机组的出力值，以及风电在所述电力系统的比例系数，预测所述风电机组的出力值；根据所述出力值对所述电力系统的所述风电机组和所述火电机组进行调度；所述出力值包括所述风电机组的出力值和所述火电机组的出力值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用蝙蝠算法对高比例风电电力系统调度模型的参数进行计算，包括：设定所述高比例风电电力系统调度模型的参数的取值；对蝙蝠的初始位置和速度进行初始化；计算不同蝙蝠的适应度取值；判断是否满足所述约束条件，若否，则更新蝙蝠的位置和速度，并返回计算不同蝙蝠的适应度取值的步骤进行迭代，直到满足所述约束条件时，获得所述高比例风电电力系统调度模型的参数的最优解。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述更新蝙蝠的位置和速度之后，还包括：随机生成第一常数；若所述第一常数大于预设值，则更新蝙蝠所在的位置，同时替换原始位置，并返回计算不同蝙蝠的适应度取值的步骤进行迭代，直到满足所述约束条件时，获得所述高比例风电电力系统调度模型的参数的最优解。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述更新蝙蝠所在的位置，同时替换原始位置的步骤之后，还包括：随机生成第二常数；若所述第二常数大于预设值，则更新蝙蝠所在的位置，同时替换原始位置，并返回计算不同蝙蝠的适应度取值的步骤进行迭代，直到满足所述约束条件时，获得所述高比例风电电力系统调度模型的参数的最优解。5.根据权利要求1所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯剑，张伟，宋学清，谢型浪，卢操，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：