一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，包括以下步骤：S1.提出考虑系统运行风险的气水协调调峰基本原则，分析风光接入下的电力系统运行的不确定性，根据负荷不确定性和风光联合不确定性建立净负荷不确定性模型；S2.基于CVaR理论量化系统运行风险，建立考虑系统运行风险成本模型；S3.建立气电机组出力模型与水电机组出力模型；S4.根据考虑系统运行风险成本模型、气电机组出力模型和水电机组出力模型，同时计及系统协调调峰运行收益与成本、NGCC机组的调峰辅助服务补偿、燃气发电站污染物排放治理成本，建立考虑系统运行风险的气水协调调峰模型；S5.设置气水协调调峰约束条件；S6.采用线性化手段处理模型非线性因素并求解。性因素并求解。性因素并求解。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法


[0001]本专利技术涉及多能协同调峰
，更具体的说是涉及一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法。

技术介绍

[0002]川渝地区水电装机居于全国前列，然而水电“丰多枯少”，“双碳”背景下低碳能源转型加速演进，极端灾害天气下能源保供形式严峻，同时风光并网下的源荷不确定性加剧系统调峰压力，亟需寻求低碳高效稳定的调峰电源作为系统支撑。
[0003]针对多能协调调峰以实现电力平衡，目前已有大量学者展开了深入探索，多数聚焦于水气风光、水火风光协调运行，利用梯级水电的调蓄能力提供调峰容量，从而应对风光、负荷波动所造成系统切负荷或弃水运行风险；然而水电枯水期出力降低，极端干旱灾害天气下水电调峰容量不足，同时煤电环境污染严重，“双碳”背景下发展受限，并不适宜作为系统中长期运行的可靠调峰电源。
[0004]国内外针对风光接入下的电力系统不确定性开展了广泛研究。Liao Shengli，Liu Huan，Liu Benxi,提出了基于信息缺口决策技术的风险规避和机会寻求策略构建水火光短期调峰多目标优化模型，以水电作为降低风光不确定性的主导力量；Yuyu Tian，Jianxia Chang提出了一种水
‑
火
‑
光伏混合动力系统(HTWPS)的短期风险和经济调度模型，以水火电提供备用容量来应对光伏的不确定性；上述研究均是利用水电与火电调峰从而降低系统不确定性所带来的运行风险，忽视了水电枯水期调峰能力的不足，以及能源转型背景下火电发展的受限问题。
[0005]川渝天然气资源优势得天得厚，实施“气水融合”战略，利用气电启停快速、低碳高效的特性应对源荷不确定性导致的系统运行风险，进而协调水电调峰，缓解川渝电力系统调峰困境，提升极端灾害天气下能源保供能力，对改善川渝调峰电源结构、提高电力系统稳定性、助力“双碳”目标的实现具有重要意义。
[0006]然而目前尚未有利用气电协调水电以应对系统运行风险的研究。
[0007]因此，如何发挥气电灵活调峰的优势，解决川渝水电“丰多枯少”的调峰困境，以及针对源荷不确定性所引起的调峰缺额及运行风险建立合理的调度计划，加快推动川渝电力系统调峰电源结构转型，推进“双碳”目标的实现是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术提供了一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法以解决
技术介绍
中提到的部分技术问题。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0010]一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，包括以下步骤：
[0011]S1.提出考虑系统运行风险的气水协调调峰基本原则，分析风光接入下的电力系统运行的不确定性，根据负荷不确定性和风光联合不确定性建立净负荷不确定性模型；
[0012]S2.基于CVaR理论量化系统运行风险，建立考虑系统运行风险成本模型；
[0013]S3.建立气电机组出力模型与水电机组出力模型；
[0014]S4.考虑系统运行风险成本模型、气电机组出力模型和水电机组出力模型，同时计及系统协调调峰运行收益与成本、NGCC机组的调峰辅助服务补偿、燃气发电站污染物排放治理成本，建立考虑系统运行风险的气水协调调峰模型；
[0015]S5.设置气水协调调峰约束条件；
[0016]S6.采用线性化手段处理模型非线性因素并求解。
[0017]优选的，考虑系统运行风险的气水协调调峰基本原则具体为：
[0018]丰水期采用水电基荷出力和气电调峰；
[0019]枯水期采用水电、气电基荷出力和气电调峰；
[0020]采用启停快速的气电机组预留上备用及下备用容量。
[0021]优选的，S1中负荷不确定性具体为：根据t时段负荷的实际值和预测值获得负荷在t时段的预测误差及标准差；
[0022]S1中风光联合不确定性为风光出力预测误差的线性组合，具体为：
[0023]根据风电出力实际值和预测值获得风电出力在t时段的预测误差及标准差，光伏出力实际值和预测值获得光伏出力在t时段的预测误差及标准差，根据光伏出力和风电出力预测误差及标准差获得风光联合预测误差及标准差。
[0024]优选的，净负荷不确定性模型具体为：
[0025]净负荷的预测误差为：
[0026][0027]其中，分别为t时段系统净负荷的实际值、预测值；
[0028]净负荷预测值为：
[0029][0030]其中，PL
f,t
为t时段负荷预测值，PW
f,t
为t时段风电出力预测值，PV
f，t
为t时段光伏出力预测值；
[0031]净负荷预测误差服从均值为0的正态分布，标准差为：
[0032][0033]其中，δ
L，t
为负荷预测误差的标准差，δ
un，t
为风光联合预测误差的标准差。
[0034]优选的，S2的具体内容为：
[0035]以净负荷预测误差超过其容许误差区间界限的期望值产生的切负荷和弃水成本作为净负荷波动风险，考虑系统运行风险成本模型具体为：
[0036][0037]其中，ε
u
、ε
l
分别为切负荷与弃水风险成本系数；T为调度周期；分别为切负荷与弃水风险成本系数；T为调度周期；分别
为t时段净负荷预测误差的上限和下限，分别取为和
‑
ω
j,t
；分别为t时段净负荷容许误差区间上界和下界；f(x)为t时段净负荷预测误差概率密度函数。
[0038]优选的，S3中水电机组出力模型为：
[0039][0040]式中，g＝9.81m/s2，η
i,m
为水电站i的机组m综合出力效率，Q
i,m,t
为t时段水电站i的机组m的发电流量，K
i,m
＝gη
i,m
，η
i,m
为常数，H
i,m,t
为t时段水电站i的机组m的发电水头；
[0041]气电机组出力模型为：
[0042][0043]式中，G
j,n,t
为t时段燃气发电站j的机组n出力对应的气耗量，LHV为天然气低热值，为t时段燃气发电站j的机组n发电效率。
[0044]优选的，S4中气水协调调峰模型为：
[0045]maxF＝f1‑
f2‑
f3‑
f4‑
f5[0046]其中，F为气水协调调峰运行利润；f1为气水协调调峰运行收益；f2为NGCC调峰辅助服务收益；f3为气水协调调峰运行成本；f4为污染物排放治理成本；f6为切负荷及弃水风险成本。
[0047]优选的，S5中气水协调调峰约束条件包括系统功率平衡约束、水库间水力联系、水量平衡约束、水库库容约束、水库的初末库容约束、水电站出库流量约束、水电站机组出力本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.提出考虑系统运行风险的气水协调调峰基本原则，分析风光接入下的电力系统运行的不确定性，根据负荷不确定性和风光联合不确定性建立净负荷不确定性模型；S2.基于CVaR理论量化系统运行风险，建立考虑系统运行风险成本模型；S3.建立气电机组出力模型与水电机组出力模型；S4.根据考虑系统运行风险成本模型、气电机组出力模型和水电机组出力模型，同时计及系统协调调峰运行收益与成本、NGCC机组的调峰辅助服务补偿、燃气发电站污染物排放治理成本，建立考虑系统运行风险的气水协调调峰模型；S5.设置气水协调调峰约束条件；S6.采用线性化手段处理模型非线性因素并求解。2.根据权利要求1所述的一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，其特征在于，考虑系统运行风险的气水协调调峰基本原则具体为：丰水期采用水电基荷出力和气电调峰；枯水期采用水电、气电基荷出力和气电调峰；采用启停快速的气电机组预留上备用及下备用容量。3.根据权利要求1所述的一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，其特征在于，S1中负荷不确定性具体为：根据t时段负荷的实际值和预测值获得负荷在t时段的预测误差及标准差；S1中风光联合不确定性为风光出力预测误差的线性组合，具体为：根据风电出力实际值和预测值获得风电出力在t时段的预测误差及标准差，光伏出力实际值和预测值获得光伏出力在t时段的预测误差及标准差，根据光伏出力和风电出力预测误差及标准差获得风光联合预测误差及标准差。4.根据权利要求1所述的一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，其特征在于，净负荷不确定性模型具体为：净负荷的预测误差为：其中，分别为t时段系统净负荷的实际值、预测值；净负荷预测值为：其中，PL
f,t
为t时段负荷预测值，PW
f,t
为t时段风电出力预测值，PV
f，t
为t时段光伏出力预测值；净负荷预测误差服从均值为0的正态分布，标准差为：其中，δ
L，t
为负荷预测误差的标准差，δ
un，t
为风光联合预测误差的标准差。5.根据权利要求1所述的一种考虑系统运行风险的气水协调调峰方法，其特征在于，S2的具体内容为：以净负荷预测误差超过其容许误差区间界限的期望值产生的切负荷和弃水成本作为
净负荷波动风险，考虑系统运行风险成本模型具体为：其中，ε
u
、ε
l
分别为切负荷与弃水风险成本系数；T为调度周期；分别为切负荷与弃水风险成本系数；T为调度周期；分别为t时段净负荷预测误差的上限和下限，分别取为和
‑
ω
j,t
；分别为t时段净负荷容许误差区间上界和下界；f(x)为t时段净负荷预测误差概率密度函数。6.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨威，周松，王富平，梅琦，李茜，张安安，许宇锋，毛毛雨，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：