一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法及系统，考虑储能系统的功率特性和负载特性，建立了具有储能系统的SCUC模型。然后，本发明专利技术用时间序列分解的方法简化了原问题。最后，使用ATC方法在每个子区间之间协调储能、可再生能源和火电机组的耦合变量。结果表明，该模型可以充分利用计算机的线程资源，在损失一定精度的前提下明显提高计算速度，在长时间尺度的SCUC问题中具有优势，本发明专利技术方法能有效提高长期SCUC问题的计算效率。此外，本发明专利技术还分析了储能系统的运行特点，定量论证了储能系统在新电力系统中的作用。论证了储能系统在新电力系统中的作用。论证了储能系统在新电力系统中的作用。

【技术实现步骤摘要】
一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法及系统


[0001]本专利技术属于电力调度
，具体涉及一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法及系统。

技术介绍

[0002]以风力发电和光伏发电为代表的可再生能源的大规模安装使得电力输出更加随机、间歇和波动，这对传统调度策略提出了新的挑战。如何在可再生能源比例较高的新电力系统中快速、准确地制定发电计划，已引起越来越多学者的关注。目前，中国的装机容量结构以大型燃煤火电机组为主，启动步骤多，启停时间长。有必要根据长时间尺度制定机组启停顺序，以提高机组平均负荷率和系统的整体经济性和节能性。此外，为了应对长期波动并充分利用可再生能源，必须研究长期SCUC问题。
[0003]随着时间尺度的增加，SCUC模型的复杂度呈指数增长。因此，很难研究一种实用的求解算法来将优化时间控制在合理的范围内，为此需要进一步探索长期SCUC算法。在现有的研究中，储能系统和系统的其他电源经常参与优化调度，结合经济、环境保护和安全等不同因素，还应围绕提高系统运行的整体经济性和应对风能和太阳能输出的波动进行研究。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法及系统，用于在可再生能源比例高的电力系统中解决长时间尺度SCUC的技术问题，有效提高长期SCUC问题的计算速度和精度。
[0005]本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法，包括以下步骤：<br/>[0007]S1、构建具有储能系统的长期SCUC模型；
[0008]S2、根据时间序列将步骤S1得到的长期SCUC问题解耦为短期SCUC问题；
[0009]S3、采用ATC方法协调每个子区间之间储能、可再生能源和火电机组的耦合变量，将步骤S1得到的长期SCUC模型转化为包含上层模型和下层模型的两层结构，上层模型根据下层模型的反馈协调各子区间的耦合变量，并给出推荐值指导下层模型；下层模型求解步骤S2得到的各个子区间的短期SCUC问题的可行解，再返回求解上层模型，更新主要参数，不断迭代求得可行解，可行解对应长期SCUC问题的求解结果，实现长期到短期的时间序列分解。
[0010]具体的，步骤S1中，首先从电力系统规划部门获取主要数据，然后针对长期SCUC模型设立最小化电力系统经济运行成本的目标函数；然后考虑储能系统的电源特性，添加相应的约束，构建得到具有储能系统的长期SCUC模型。
[0011]进一步的，目标函数为：
[0012][0013]其中，ND/ND
T
为运行模拟时间刻度中包含的每天的天数/h；Ω
TG
/Ω
NEG
为一组热单位/可再生能源单位；为热力机组i的燃料成本/启动成本/停机成本；为热机组是否启动/关闭的指示变量；为可再生能源机组的预测输出/实际发电量；β
NE
为削减可再生能源单位资源的成本。
[0014]进一步的，约束条件具体为：
[0015]充电和放电功率限制：
[0016][0017]其中，Ω
ESS
为储能系统的一组集合；为储能系统i组的最大充放电功率；为充电/放电状态变量；为储能系统i组的充电/放电功率；
[0018]能源约束：
[0019][0020]其中，为时间t时的储能i的电量；为储能系统i组允许的最小/最大能量；为储能系统i组的充放电效率；
[0021]周期调节电量约束：
[0022][0023]其中，为储能系统的调节期；为初始储能系统量；
[0024]充放电状态约束的逻辑约束
[0025][0026]可再生能源约束
[0027][0028][0029]其中，为新能源机组i的t时刻的实际功率，为新能源机组i的t时刻的最大功率，为新能源机组i的t时刻的最大功率与实际功率的差值，T为时间尺度。
[0030]进一步的，系统基本技术数据包括电力系统中各类型电源的技术参数、可再生能源信息、电网网架参数以及负荷需求参数。
[0031]具体的，步骤S2中，利用计算机的并行计算能力求解每个子区间的短期SCUC问题。
[0032]具体的，步骤S3中，采用ATC方法协调每个子区间之间储能、可再生能源和火电机组的耦合变量具体为：
[0033]S301、将中长期时间区间按日进行分解，分解成若干子区间；
[0034]S302、忽略ATC罚项，并行求解各子区间的短期机组组合问题，作为初始解；
[0035]S303、对上层模型进行求解，得到χ0，γ0的初始解；
[0036]S304、初始化参数λ0，ρ0；
[0037]S305、若不满足收敛条件|χ
k
‑
γ
k
|&lt;ε，则置迭代次数k＝k+1,满足则退出迭代过程；
[0038]S306、并行求解ATC下层问题，得到γ
k
；
[0039]S307、求解ATC上层问题得到γ
k
；
[0040]S308、更新参数λ
k
，ρ
k
，并返回步骤S305。
[0041]进一步的，上层模型的目标函数：
[0042][0043]其中，χ为ATC方法框架中的目标变量；其中，χ为ATC方法框架中的目标变量；为上层模型中的决策变量；γ为是ATC方法框架中的响应变量；为上层模型中的已知量；λ,ρ为惩罚系数；
[0044]耦合时刻的储能约束：
[0045][0046][0047][0048][0049]其中，(s
‑
,s)为子区间s
‑
中与子区间s相关的变量；(s,s
‑
)为子区间s中与子区间s
‑
相关的变量；t0为耦合时间；上标target表示它们是目标变量。
[0050]耦合时刻的新能源机组约束
[0051][0052][0053]耦合时刻的水电机组约束
[0054][0055][0056][0057]耦合时刻的火电机组约束
[0058][0059][0060][0061][0062][0063][0064][0065][0066][0067][0068]其中，为子区间s
‑
希望子区间s保持的最小开机/关机时间；为s子区间在初始时段需要维持的最短开机/关机时间；
[0069]耦合时刻的电力平衡约束：
[0070][0071][0072]其中，t0＝n
‑
+1。
[0073]进一步的，下层模型的目标函数：
[0074][0075]其中，χ为ATC方法框架中的目标变量；其中，χ为ATC方法框架中的目标变量；为下层模型中的已知量；γ为ATC方法框架中的响应变量；变量；为下层模型中的决策变量；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建具有储能系统的长期SCUC模型；S2、根据时间序列将步骤S1得到的长期SCUC问题解耦为短期SCUC问题；S3、采用ATC方法协调每个子区间之间储能、可再生能源和火电机组的耦合变量，将步骤S1得到的长期SCUC模型转化为包含上层模型和下层模型的两层结构，上层模型根据下层模型的反馈协调各子区间的耦合变量，并给出推荐值指导下层模型；下层模型求解步骤S2得到的各个子区间的短期SCUC问题的可行解，再返回求解上层模型，更新主要参数，不断迭代求得可行解，可行解对应长期SCUC问题的求解结果，实现长期到短期的时间序列分解。2.根据权利要求1所述的长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，步骤S1中，首先从电力系统规划部门获取主要数据，然后针对长期SCUC模型设立最小化电力系统经济运行成本的目标函数；然后考虑储能系统的电源特性，添加相应的约束，构建得到具有储能系统的长期SCUC模型。3.根据权利要求2所述的长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，目标函数为：其中，ND/ND
T
为运行模拟时间刻度中包含的每天的天数/h；Ω
TG
/Ω
NEG
为一组热单位/可再生能源单位；为热力机组i的燃料成本/启动成本/停机成本；为热机组是否启动/关闭的指示变量；为可再生能源机组的预测输出/实际发电量；β
NE
为削减可再生能源单位资源的成本。4.根据权利要求2所述的长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，约束条件具体为：充电和放电功率限制：其中，Ω
ESS
为储能系统的一组集合；为储能系统i组的最大充放电功率；为充电/放电状态变量；为储能系统i组的充电/放电功率；能源约束：其中，为时间t时的储能i的电量；为储能系统i组允许的最小/最大能量；为储能系统i组的充放电效率；周期调节电量约束：
其中，为储能系统的调节期；为初始储能系统量；充放电状态约束的逻辑约束可再生能源约束可再生能源约束其中，为新能源机组i的t时刻的实际功率，为新能源机组i的t时刻的最大功率，为新能源机组i的t时刻的最大功率与实际功率的差值，T为时间尺度。5.根据权利要求2所述的长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，系统基本技术数据包括电力系统中各类型电源的技术参数、可再生能源信息、电网网架参数以及负荷需求参数。6.根据权利要求1所述的长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，步骤S2中，利用计算机的并行计算能力求解每个子区间的短期SCUC问题。7.根据权利要求1所述的长期安全约束机组组合时间序列分解方法，其特征在于，步骤S3中，采用ATC方法协调每个子区间之间储能、可再生能源和火电机组的耦合变量具体为：S301、将中长期时间区间按日进行分解，分解成若干子区间；S302、忽略ATC罚项，并行求解各子区间的短期机组组合问题，作为初始解；S303、对上层模型进行求解，得到χ0，γ0的初始解；S304、初始化参数λ0，ρ0；S305、若不满足收敛条件|χ
k
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：王子强，马骞，丛立章，任强玉，王建学，辛阔，邓卓明，袁泉，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：