考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法技术

本发明专利技术公开了考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，通过控制电弧炉负荷作为代表性的高能耗负荷，解决风电并网、火电厂碳减排和风电波动平滑等问题，同时，在每个风电场站部署电池能量存储装置以有效平滑风电输出，详细分析了风电并网机理和电弧炉负荷的运行特性，在日前调度中，根据历史数据，最大化了风电的日前并网比例，最小化了火电厂的碳排放，在日内调整中，减小了风电波动的方差，解决了日前风电预测误差，提出双时间尺度的低碳电力系统调度方法，通过模拟结果，证明该调度方法如何增强风电并网能力、降低碳排放、有效平滑风电波动以及解决日前风电预测误差的问题，对发展低碳绿色电力、实施可持续发展战略具有重要意义。略具有重要意义。略具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法


[0001]本专利技术属于电力系统调度
，涉及考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法。

技术介绍

[0002]近年来，为了解决能源安全、环境退化和气候变化等紧迫问题，建立清洁低碳能源系统以减少对化石燃料的依赖变得至关重要；其中，风能作为一种可再生能源得到了广泛关注并迅速发展。然而，随着风电容量的不断增加，面临着诸多挑战；风电具有峰谷差异大和风速变化快的特点，导致受限于可调度资源的情况下，风电存在限电现象。传统的调度资源主要依赖于火电厂，但在高风电渗透的系统中，火电厂很难实现电力系统功率的瞬时供需平衡；因此，需要更多的调度资源来稳定电力波动并确保系统的平衡；
[0003]随着智能电网建设的进展，需求响应(Demand Response，DR)作为一种低成本工具，已经被引入以提高系统的灵活性；需求侧负荷具有快速响应和灵活性的特点，通过在短期内重新分配电力需求，可以实现经济优化、能源损失最小化和总体利润最大化；以往的研究主要集中在需求侧负荷响应系统方面，提出了将需求响应纳入规划模型的方法，并优化发电选择以考虑不同类型的需求响应和可控负荷；同时，结合大规模能量存储，协调需求侧灵活性可以增强系统对风电不确定性的适应性，提高电网集成能力；
[0004]然而，现有的研究主要集中在将需求响应纳入系统优化中的方法，但所选择的负荷容量有限，难以准确预测需求侧电力消费行为；相比之下，高能耗负荷(Energy
‑
Intensive Loads，EILs)具有较大的调控能力和快速调整能力，适合进行有效的调度。将高能耗企业纳入电力系统的机组调度中，可以降低生产成本并提高风电并网能力。此外，已经证明利用多晶硅厂和化工厂等高能耗设施作为需求响应负荷，可以有效减少风电限电，并改善电力系统的经济性；
[0005]然而，目前对于电弧炉(Electric Arc Furnaces，EAFs)作为负荷参与电网调度的研究还不够深入。电弧炉在钢铁制造中具有重要作用，并广泛应用于各种高能耗企业中，具有电力消耗调整的灵活性。将可调节的高能耗负荷如电弧炉纳入需求侧和火电厂的协同调度，可以实现风电并网并减少火电厂的碳排放。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，解决可再生能源发展中的环境问题和能源危机问题。
[0007]本专利技术所采用的技术方案是，考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，具体按以下步骤实施：
[0008]步骤1，建立电弧炉负荷模型；
[0009]步骤2，通过上层模型优化日前风能利用，以最小化风电限电；
[0010]步骤3，建立下层模型1，计算出各火电机组的日前出力；
[0011]步骤4，计算各个风电场的日前出力；
[0012]步骤5，计算出各个风电场的日内出力；
[0013]步骤6，建立下层模型1，以最小化所有火电厂的日内CO2排放量为目标，求解各个火电厂的日内出力。
[0014]本专利技术的特点还在于：
[0015]其中步骤1的具体过程为：描述电弧炉参与风电消纳的机理，并通过分析电弧炉的运行特性，详细了解其负荷特点，并基于这些特性建立电弧炉的负荷模型。在分析过程中，考虑电弧炉的实际运行情况，以确保准确地描述电弧炉的负荷特征，这一具体过程为后续的调控策略制定提供了基础和指导；
[0016]其中步骤2的具体过程为：引入电弧炉负荷与火电厂协同调度消纳风电，建立日前阶段的上层模型以优化日前风能利用，以最小化风电弃风；
[0017]其中步骤3的具体过程为：根据上层模型求出的日前所有火电厂的总出力，通过建立以日前火电CO2排放量最小为目标的日前阶段的下层模型1，计算出各个火电机组的日前火电出力；
[0018]步骤4的具体过程为：根据上层模型求出的日前所有风电场的总出力，按照历史风电数据每个时刻所占的大小比例进行分配，求得各个风电场的日前出力；
[0019]其中步骤5的具体过程为：将各个风电场的日前出力代入到下层模型2，在下层模型2引入各个风电场站的储能装置、在各种约束条件下，以所有风电场日内出力的波动方差和最小为目标、求解出各个风电场的日内出力；
[0020]其中步骤6的具体过程为：将各个风电场的日前出力和日内出力的差作为所有火电厂的日内调节量，以所有火电厂日内CO2排放量最小为目标建立下层模型1，求解出各个火电场的日内出力调节量，与各个火电厂日前出力相加得到各个火电厂的日内出力情况。
[0021]本专利技术的有益效果是
[0022]本专利技术的考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，旨在通过控制电弧炉负荷作为代表性的高能耗负荷，解决风电并网、火电厂碳减排和风电波动平滑等问题；同时，在每个风电场站部署电池能量存储装置以有效平滑风电输出；详细分析了风电并网机理和电弧炉负荷的运行特性；在日前调度中，根据历史数据，最大化了风电的日前并网比例，最小化了火电厂的碳排放；在日内调整中，减小了风电波动的方差，解决了日前风电预测误差，提出了一种双时间尺度的低碳电力系统调度方法；通过模拟结果，证明了该调度方法如何增强风电并网能力、降低碳排放、有效平滑风电波动以及解决日前风电预测误差的问题。
附图说明
[0023]图1是本专利技术的考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法的流程图；
[0024]图2是本专利技术在日前尺度下电弧炉能源密集型负荷参与消纳风电前后的原理示意图；
[0025]图3是本专利技术电弧炉(EAF)的运行原理示意图；
[0026]图4是本专利技术管理电弧炉高能耗需求和减轻风电波动的系统设计示意图；
[0027]图5是本专利技术双时间尺度调度的时间框架概念图；
[0028]图6是本专利技术验证实例的传统负荷和预测的风电发电量曲线，以及通过日前调度上层模型求解得到的电弧炉负荷曲线图；
[0029]图7是本专利技术实施例中测试时段的各个火电厂出力
‑
各个火电厂CO2排放量的拟合曲线及散点图；
[0030]图8是本专利技术验证实例的引入电弧炉能源密集型负荷前后的风电预测出力对比示意图；
[0031]图9是本专利技术验证实例中不同方案下的日前弃风量对比图；
[0032]图10是本专利技术验证实例中不同方案下各个火电厂日前出力的对比图；
[0033]图11是本专利技术验证实例中不同方案下所有火电厂日前CO2排放量的对比图；
[0034]图12是本专利技术验证实例中各个风电场的历史实际风电输出曲线、日前风电预测曲线、日内风电预测曲线以及各个时期的储能运行情况的对比图；
[0035]图13是本专利技术验证实例中不同方案下所有火电厂日前CO2排放量的对比图。
具体实施方式
[0036]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。
[0037]本专利技术为提供了考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：步骤1，建立电弧炉负荷模型；步骤2，通过上层模型优化日前风能利用，以最小化风电限电；步骤3，建立下层模型1，计算出各火电机组的日前出力；步骤4，计算各个风电场的日前出力；步骤5，计算出各个风电场的日内出力；步骤6，建立下层模型1，以最小化所有火电厂的日内CO2排放量为目标，求解各个火电厂的日内出力。2.根据权利要求1所述的考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，其特征在于，所述步骤1具体为：描述电弧炉参与风电消纳的机理，并通过分析电弧炉的运行特性，详细了解其负荷特点，并基于这些特性建立电弧炉的负荷模型；使用式(1)、(2)和(3)来数学表示电弧炉的高能耗负载模型：使用式(1)、(2)和(3)来数学表示电弧炉的高能耗负载模型：使用式(1)、(2)和(3)来数学表示电弧炉的高能耗负载模型：式(1)描述了时间t时每个电弧炉EAF消耗的有功功率，表示为P
tEAF，k
，第k个电弧炉在时间t的熔化电压和电流值分别表示为U
tEAF，k
和I
tEAF
，该式还包括了电弧炉电气系统的功率因数；式(2)描述了电气系统中所有电弧炉负载的总功率，这个绝对功率是每个电弧炉的基础功率P
tEAF base
和所有可调电弧炉的可调控制ΔP
tEAF，k
的总和，P
tEAFbase
指的是时间t下单个电弧炉的平均运行能力，N
EAF
表示冶炼企业中运行的电弧炉数量，而N
EAFadj
表示同一企业中可调节的电弧炉数量；ΔP
tEAF，k
表示单个电弧炉的功率调整余量，若ΔP
tEAF，k
>0，表示第k个电弧炉正在增加其有功功率；若ΔP
tMgbase
<0，表示第k个电弧炉正在减小其运行管理，S
tEAF，k
是一个状态变量，指示第k个电弧炉是否在时间t调整其有功功率，其中S
tEAF，k
＝1表示动态功率调整，S
tEAF，k
＝0表示无调整；在电弧炉的熔化过程中，为了防止因功率过高导致的事故并确保最终产品的质量，每个电弧炉的功率要求受到式(3)中给出的特定上限和下限的限制，在式(3)中，P
EAF，kmax
和P
EAF，kmin
分别表示第k个电弧炉的最大和最小有功功率值。3.根据权利要求1所述的考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，其特征在于，所述步骤2具体为：引入电弧炉负荷与火电厂协同调度消纳风电，建立日前阶段的上层模型以优化日前风能利用，以最小化风电弃风；上层优化模型的目标函数表示为式(4)：上层优化模型还包括几个约束条件：其中包括系统的日前功率平衡约束；对火电厂施
加操作限制，以限制其发电在运行范围内；对风电日前输出施加上限和下限的约束；对电弧炉高能耗负荷的调节功率施加上限和下限；通过纳入这些变量和约束条件，日前调度模型旨在在考虑各种运行和系统要求的同时，优化电力资源的分配，从而最小化风电弃电，提高系统效率。4.根据权利要求3所述的考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，其特征在于，所述步骤2中约束条件具体为：在式(5)中描述了系统的日前功率平衡约束：风电日前输出约束在式(6)中描述；在式(6)中，P
tWdout
‑
old
表示期间t内风电场在母线上的预测有功功率输出；火电厂日前输出的约束：为确保电力系统的可靠高效运行，火电厂的日前功率输出受到一定的约束，这些约束包括式(7)～(8)：火电厂日前功率输出上下限的约束如式(7)所述：式中，P
Gd，min
和P
Gd，max
分别表示所有火电厂日前功率输出上下限的下限和上限；火电厂日前功率输出的斜率约束，如式(8)所述：式(8)中，P
t
‑
1Gd
表示(t
‑
1)时段内所有火电厂的日前有功功率输出总和，P
Gdcli，max
和P
Gdcli，min
分别表示所有火电厂日前功率输出的最大和最小斜率；对高能耗负荷的功率调整限制约束在式(9)中描述：式(9)中，ΔP
tEAFmax
和ΔP
tEAFmin
分别表示高能耗负荷的功率调整的上限和下限。5.根据权利要求3所述的考虑电弧炉调控与风电功率波动的双时间尺度调控方法，其特征在于，所述步骤3具体为：以最小化日前火电厂的CO2排放量为目标，建立下层模型1计算出各火电机组的日前出力，将日前时间尺度下的下层优化模型1的目标函数表示为式(10)：式中，E
CO2 d
表示火电厂在日前调度期间的总二氧化碳排放量，U
tGd，i
表示火电厂i在时间间隔t的二进制启动/停机变量，其中U
tGi
＝0表示该电厂在时间间隔t处于维护状态，U
tGi
＝1表示该...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艺博，赵旭东，刘闯，蔡国伟，王东哲，熊健，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：