含多座抽蓄电站的省级电网日前计划分层递进优化方法技术

本发明专利技术公开了含多座抽蓄电站的省级电网日前计划分层递进优化方法，包括获取电力系统的基础数据；建立含多座抽水蓄能电站的电力系统日前计划最优化模型；计算风、光及常规机组的日前计划出力值；由计划出力值进一步计算各抽蓄机组的开停机计划；再由抽蓄开停机计划最终求解得到各机组日前出力计划值。本发明专利技术能够在电力系统通常采用分支界定法求解现状下，克服当整数问题和线性规划问题规模均较大时即使采用成熟的优化求解器，如CPLEX和GLPK，也会碰到的难以收敛情况，使直接求解困难的大型整数线性混合规划问题更好收敛，且达到日前计划制定在线应用要求，对实现新能源的充分消纳及抽蓄电站的高效运营有着重要的现实意义。抽蓄电站的高效运营有着重要的现实意义。抽蓄电站的高效运营有着重要的现实意义。

【技术实现步骤摘要】
含多座抽蓄电站的省级电网日前计划分层递进优化方法


[0001]本专利技术属于电力系统发电调度领域，具体涉及一种含多座抽蓄电站的省级电网日前计划分层递进优化方法。

技术介绍

[0002]抽水蓄能电站因功率和蓄能量大，启停迅速，功率调节能力相当于常规水电，是电网侧优质的灵活性资源。抽蓄电站多为日调节或周调节电站，日前调度计划中需要考虑抽蓄电站的优化运行，以及多个抽蓄电站之间的公平调度，以实现新能源的充分消纳及抽蓄电站的高效运营。
[0003]省级规模电网的优化问题，非线性规划方法难以求解，线性规划算法计算速度快，收敛可靠，在大规模电网优化问题中得以广泛应用。考虑抽蓄机组启停优化的省级电网日前计划可表述为一个大规模整数线性混合规划问题，但直接求解仍旧困难。现有的分支界定法在求解整数线性混合规划时，整数规划问题规模影响分支求解规模，线性规划问题规模影响每次界定过程的耗时，当整数问题和线性规划问题规模均较大时，即使采用成熟的优化求解器，如CPLEX和GLPK，也会碰到难以收敛情况，不能满足日前计划制定在线应用要求，导致新能源不能充分消纳、抽蓄电站本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.含多座抽蓄电站的省级电网日前计划分层递进优化方法，其特征在于，建立省级电网的电力系统日前计划最优化模型，采用分层递进优化方式求解，其中第一层优化是考虑网络约束的系统级优化求解，第二层优化是考虑系统调峰能力约束的抽蓄厂站级优化求解，最后根据抽水蓄能机组开停机计划对各机组日前计划出力值进行修正，得到最终的日前计划方案；所述分层递进优化方法包括以下步骤：步骤1：获取电力系统的基础数据；步骤2：建立含多座抽水蓄能电站的电力系统日前计划最优化模型；步骤3：基于步骤2建立的最优化模型，不考虑抽蓄机组启停优化，对目标函数和约束进行简化，将抽蓄电站机组等值为一台常规水电机组，求解得到初步的风、光及常规机组的日前计划出力值；步骤4：基于步骤2建立的最优化模型，将步骤3得到的机组日前计划出力值之和作为机组出力上限，不考虑网络约束和机组爬坡约束，将系统风电、光电、火电、常规水电机组分别等值为一台机组，日前计划最优化模型的目标函数不变，求解得到各抽蓄机组的开停机计划；步骤5：基于步骤2建立的最优化模型，根据步骤4所得抽蓄机组的开停机计划，目标函数忽略抽蓄电站月度电量完成度偏差，修正求解得各机组日前出力计划值。2.根据权利要求1所述的省级电网日前计划分层递进优化方法，其特征在于，所述分层递进优化方法通过解耦影响新能源消纳的两个主要因素即网络约束和系统调峰能力约束，把电力系统日前计划最优化问题即大规模的混合整数线性规划问题，分解成一个大规模线性规划问题、一个混合整数规划问题以及一个小规模线性规划问题，分层递进地分别优化求解。3.根据权利要求1所述的省级电网日前计划分层递进优化方法，其特征在于，步骤1中，所述基础数据，包括：1)电网实时模型数据；2)电力系统中火电机组信息：火电机组数、火电厂开机方式、每台火电机组的出力上下限、日前96点出力曲线；3)风电、光伏发电短期预测数据；4)负荷短期预测数据；5)断面限值文件数据；6)抽水蓄能电站月度计划电量。4.根据权利要求1所述的省级电网日前计划分层递进优化方法，其特征在于，电力系统日前计划最优化模型的目标函数：minf＝C
g
+C
QW
+C
QL
+C
hy
+C
p
+C
p,u
+mC
ω
式中C
g
为火电机组总运行成本；C
QW
为系统弃风光成本；C
QL
为系统失负荷成本；C
hy
为常规水电站运行成本；C
p
为抽蓄电站抽水
‑
发电成本；C
p,u
为抽蓄机组开停机费用；C
ω
为抽蓄电站月度电量完成度偏差；m为抽蓄电站月度电量完成度偏差惩罚系数；火电机组总运行成本：
式中T为优化时段数；N为火电机组数量；为火电机组i在t时段计划功率；a
i
、b
i
为火电机组i的煤耗特征系数；系统弃风光成本：式中ξ
w
、ξ
pv
分别表示弃风、弃光的惩罚系数；分别表示预测日时段t的风电、光伏预测输出功率；分别表示优化后时段t的风电、光伏计划功率；系统失负荷成本：式中ξ
L
表示失负荷的惩罚系数；为预测日时段t的负荷预测值；为系统在时段t负荷实际需求值；常规水电机组运行成本：式中c
hy
表示常规水电机组发电的运行成本系数；为常规水电机组在时段t的计划发电功率；抽蓄抽水
‑
发电成本：式中M为抽水蓄能电站中机组数量；c
pg
为抽水蓄能机组发电的运行成本系数；c
pp
为抽水蓄能机组抽水的成本系数；分别表示抽水蓄能机组j在时段t发电和抽水功率；抽蓄机组开停机费用：式中c
pg,u
、c
pp,u
分别表示发电机组、抽水机组的启动成本；分别为发电机组、抽水机组的启动数量；抽蓄电站月度电量完成度偏差值对C
ω
进行线性化，线性化后C
ω
的计算式如下：式中为抽水蓄能电站计划电量，为抽水蓄能电站当月已完成电量；u、v均为辅助
变量；电力系统日前计划最优化模型的约束条件，包括：1)功率平衡约束：2)机组出力约束：式中分别表示火电机组i的最小、最大功率；为常规水电机组的最大功率；3)火电机组爬坡约束：式中ΔP
iD
、ΔP
iU
分别表示火电机组i在时段t
‑
1到时段t的下爬坡、上爬坡功率；为火电机组i在t
‑
1时段的功率；4)系统旋转备用约束：式中为系统在时段t的正旋转备用；5)网络约束
‑‑
线路和断面的潮流约束：P
lmin
≤P
lt
≤P
lmax
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周云海，张智颖，贾倩，辛月杰，张韬，宋德璟，陈奥杰，石亮波，李伟，李伟，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：