【技术实现步骤摘要】
一种电网日内优化调度方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术属于电力系统优化调度
,涉及一种电网日内优化调度方法
、
系统
、
设备及存储介质
。
技术介绍
[0002]传统发电机组提供的调度灵活性将难以完全满足可再生能源波动性
、
随机性所带来的灵活性需求
。
为此,日内经济调度或机组组合将成为充分释放灵活资源调节潜力,实现电网保供应
、
保消纳目标的关键环节
。
[0003]前瞻经济调度或机组组合
(
已下简称为前瞻调度
)
是广泛采用的电网日内优化调度形式,可有效应对可再生能源并网的挑战
。
前瞻调度根据最新的负荷
/
新能源预测信息滚动优化发电机组的出力计划
。
例如,加州独立运营系统
(CAISO)
的前瞻调度系统涵盖了未来4小时内的系统动态
。
同样,中国多数电力网省公司使用的调度系统 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种电网日内优化调度方法,其特征在于,包括:获取电网运行参数;将所述电网运行参数输入到训练后的数据驱动智能体,得到最优非均匀前瞻视窗的形状参数,其中,所述非均匀前瞻视窗的形状参数包括视窗长度
T、
视窗解析度
R
及视窗近视度
SS
;根据所述最优非均匀前瞻视窗的形状参数进行电网日内优化调度
。2.
根据权利要求1所述的电网日内优化调度方法,其特征在于,所述将所述电网运行参数输入到训练后的数据驱动智能体之前还包括:建立非均匀前瞻视窗;基于所述非均匀前瞻视窗,构建日内优化调度模型;根据所述非均匀前瞻视窗及所述日内优化调度模型,采用深度强化学习离线学习方法训练数据驱动智能体,得到训练后的数据驱动智能体
。3.
根据权利要求2所述的电网日内优化调度方法,其特征在于,所述建立非均匀前瞻视窗的过程为:获取日内超短期负荷信息及新能源预测信息;根据所述日内超短期负荷信息及新能源预测信息,采用层次聚类方法建立非均匀前瞻视窗
。4.
根据权利要求2所述的电网日内优化调度方法,其特征在于,所述日内优化调度模型的约束条件包括机组功率爬坡约束及机组最小开停机冷却时间约束
。5.
根据权利要求4所述的电网日内优化调度方法,其特征在于,所述机组功率爬坡约束为:为:其中,
p
i,t
、
及分别为机组
i
在时段
t
提供的机组出力
、
上备用以及下备用,
δ
t
为非均匀前瞻视窗中时段
t
的持续时间,
RU
i
及
RD
i
分别为机组
i
的向上爬坡能力及向下爬坡能力,
x
i,t
、y
i,t
及
z
i,t
分别为机组
i
在时段
t
的启停状态
、
开机标志位及停机标志位
。6.
根据权利要求4所述的电网日内优化调度方法,其特征在于,所述机组最小开停机冷却时间约束为:却时间约束为:
其中,
δ
τ
表示时段
τ
的持续时间,
UT
i
及
DT
分别为机组
i
的最小开机持续时间及停机持续时间,
UT
iI
及
...
【专利技术属性】
技术研发人员:严嘉豪,李亚平,李立新,杨胜春,姚建国,李峰,毛文博,朱克东,成梁成,
申请(专利权)人:国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:
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