考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法及系统，根据获取的参数，利用基于混沌多项式的解析评估方法，生成故障事件下的解析表达式，确定负荷侧可靠性指标；通过场景生成方法得到风电出力和负荷水平的典型场景；建立计及风险和不确定性的日内滚动调度模型；对当前时段的负荷侧可靠性指标进行解析计算，基于解析计算的负荷侧可靠性指标，采用随机优化算法对计及风险和不确定性的日内滚动调度模型进行求解，得到所有候选方案的经济性指标和相应的可靠性指标，选取总成本最低的方案作为该时段的最优调度方案

【技术实现步骤摘要】
考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法及系统


[0001]本专利技术属于电力调度
，具体涉及一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法及系统
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]随着风电的迅速发展，大规模的风电接入导致电力系统的随机性与波动性凸显，系统供需失配风险加剧，安全可靠运行面临严峻挑战
。
为保证系统的可靠性指标处于安全范围，系统调度员需要安排更多的传统调频
/
调峰电源和备用容量
。
因此，在电力系统经济调度中如何计及可靠性约束，制定日内调度方案是一个迫切需要解决的问题
。
[0004]实现计及可靠性约束的机组日内滚动调度通常需要将期望失电量
(EENS)
等可靠性指标纳入经济调度的目标函数或约束中
。
考虑到经济决策
、
元件随机故障和风电不确定性，电力系统运行可靠性评估的计算复杂性显著增加，与之同时，日内滚动调度要求在
15
分钟内输出未来4个小时，共
16
个时段
(
一个时段
15
分钟
)
满足可靠性约束的调度计划，进而保证负荷和风电波动情形下的电力系统运行可靠性
。
因此，实现可靠性指标快速计算，对提高电力系统日内运行的经济性和可靠性具有重要意义
。
[0005]综上，由于运行决策与风险之间的耦合关系复杂，如何满足日内滚动调度对可靠性评估严格的计算时间要求，综合风电出力
、
主要元件的随机故障等多种不确定因素，实现计及可靠性约束的日内滚动调度，为电力系统运行提供更为高效可靠的调度计划，是目前亟待研究的技术问题
。

技术实现思路

[0006]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法及系统，本专利技术可以实现多种不确定因素下海量场景的可靠性指标快速准确求解和自适应更新，提高日内滚动调度计划的求解速度，从而为电力系统运行可靠性评估和调度计划的制定提供高效可靠的依据
。
[0007]根据一些实施例，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法，包括以下步骤：
[0009]获取发电设备的可靠性数据和电气参数；
[0010]基于获取的数据，利用基于混沌多项式的解析评估方法，生成故障事件下的解析表达式，根据每一时刻所有故障事件下的解析表达式，确定负荷侧可靠性指标；
[0011]通过场景生成方法得到风电出力和负荷水平的典型场景；
[0012]建立计及风险和不确定性的日内滚动调度模型；
[0013]对当前时段的负荷侧可靠性指标进行解析计算，基于解析计算的负荷侧可靠性指标，采用随机优化算法对计及风险和不确定性的日内滚动调度模型进行求解，得到所有候
选方案的经济性指标和相应的可靠性指标，选取总成本最低的方案作为该时段的最优调度方案；
[0014]将预测窗口向后移动到下一时刻时段，作为新的当前时段，返回上一步骤，直到得到各个时段的最优调度方案
。
[0015]作为可选择的实施方式，所述可靠性数据和电气参数包含运行状态数据，
N
‑1阶故障对应的事件数，日前制定的调度计划，日内实时更新的风电出力和负荷水平的预测曲线
。
[0016]作为可选择的实施方式，利用基于混沌多项式的解析评估方法，生成故障事件下的解析表达式的具体过程包括：随机抽取多个配点作为求取混沌多项式待定系数的典型样本，对于
p
阶混沌展开式，配点的值取
p+1
阶的一维
Hermite
多项式的根；
[0017]对于给定时段
、
随机故障事件和场景，基函数采用二阶的
Hermite
多项式的稀疏形式，形成系统失负荷量的解析表达式；
[0018]设定各个配点的失负荷响应值，计算待定系数矩阵和基函数矩阵，将其中的将随机变量转换为系统的风电机组功率
、
负荷水平；
[0019]基于最优失负荷算法和系统真实出力情况以及负荷水平，计算出系统失负荷量，进而通过矩阵运算求得待定系数矩阵；
[0020]基于所述基函数矩阵和得到的待定系数矩阵，构建出给定时段内
、
随机故障事件和场景下的风电出力
、
负荷水平与系统失负荷量的解析关系式
。
[0021]作为进一步的实施方式，判断是否得到给定时段内满足数量的随机故障事件下系统失负荷量的解析公式，若是则判断是否得到一日内各个时段所有随机故障事件下系统失负荷量的解析表达式，若是则转到确定负荷侧可靠性指标的步骤，若否，则返回形成系统失负荷量的解析表达式的步骤
。
[0022]作为可选择的实施方式，负荷侧可靠性指标的解析公式为：
[0023][0024]其中，
π
k,s
表示故障场景
k
下场景
s
出现的概率；
N
k
、N
s
分别表示故障场景和不确定场景的总数，
Y
t,k,s
为
t
时段内，随机故障事件
k
和场景
s
的风电出力
、
负荷水平与系统失负荷量的解析关系式
。
[0025]作为可选择的实施方式，通过场景生成方法得到风电出力和负荷水平的典型场景的过程包括：
[0026]对于运行场景进行建模，将风电出力和负荷水平情况按比例划分并进行组合以生成典型场；
[0027]利用蒙特卡罗抽样方法分别生成多个风电情景和多个负荷情景，对随机场景进行聚类，得到多个日内调度随机情景，每个场景包括一个调度窗口内各个时刻的风电出力和负荷水平的时序数据
。
[0028]作为可选择的实施方式，建立计及风险和不确定性的日内滚动调度模型的具体过程包括：
[0029]建立的计及风险和不确定性的日内滚动调度模型，所述模型的目标函数为计及风险和不确定性日内滚动优化的总成本最低，所述总成本包括机组的运行成本
、
启停成本和
系统可靠性成本；
[0030]所述模型的约束条件包括直流潮流约束
、
功率平衡约束
、
不同场景下的直流潮流约束
、
功率平衡约束
、
发电机组和快速启动机组在滚动调度阶段的发电功率约束
、
以及用于限制不同场景下机组功率不超过日内调度计划的出力范围的约束
。
[0031]作为可选择的实施方式，采用随机优化算法对计及风险和不确定性的日内滚动调度模型进行求解的具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法，其特征是，包括以下步骤：获取发电设备的可靠性数据和电气参数；基于获取的数据，利用基于混沌多项式的解析评估方法，生成故障事件下的解析表达式，根据每一时刻所有故障事件下的解析表达式，确定负荷侧可靠性指标；通过场景生成方法得到风电出力和负荷水平的典型场景；建立计及风险和不确定性的日内滚动调度模型；对当前时段的负荷侧可靠性指标进行解析计算，基于解析计算的负荷侧可靠性指标，采用随机优化算法对计及风险和不确定性的日内滚动调度模型进行求解，得到所有候选方案的经济性指标和相应的可靠性指标，选取总成本最低的方案作为该时段的最优调度方案；将预测窗口向后移动到下一时刻时段，作为新的当前时段，返回上一步骤，直到得到各个时段的最优调度方案
。2.
如权利要求1所述的一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法，其特征是，所述可靠性数据和电气参数包含运行状态数据，
N
‑1阶故障对应的事件数，日前制定的调度计划，日内实时更新的风电出力和负荷水平的预测曲线
。3.
如权利要求1所述的一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法，其特征是，利用基于混沌多项式的解析评估方法，生成故障事件下的解析表达式的具体过程包括：随机抽取多个配点作为求取混沌多项式待定系数的典型样本，对于
p
阶混沌展开式，配点的值取
p+1
阶的一维
Hermite
多项式的根；对于给定时段
、
随机故障事件和场景，基函数采用二阶的
Hermite
多项式的稀疏形式，形成系统失负荷量的解析表达式；设定各个配点的失负荷响应值，计算待定系数矩阵和基函数矩阵，将其中的将随机变量转换为系统的风电机组功率
、
负荷水平；基于最优失负荷算法和系统真实出力情况以及负荷水平，计算出系统失负荷量，进而通过矩阵运算求得待定系数矩阵；基于所述基函数矩阵和得到的待定系数矩阵，构建出给定时段内
、
随机故障事件和场景下的风电出力
、
负荷水平与系统失负荷量的解析关系式
。4.
如权利要求3所述的一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法，其特征是，判断是否得到给定时段内满足数量的随机故障事件下系统失负荷量的解析公式，若是则判断是否得到一日内各个时段所有随机故障事件下系统失负荷量的解析表达式，若是则转到确定负荷侧可靠性指标的步骤，若否，则返回形成系统失负荷量的解析表达式的步骤
。5.
如权利要求1所述的一种考虑解析化可靠性评估的日内滚动调度方法，其特征是，负荷侧可靠性指标的解析公式为：其中，
π
k,s
表示故障场景
k
下场景
s
出现的概率；
N
k
、N
s
分别表示故障场景和不确定场景的总数，
Y
t,k,s
为
t
时段内，随机故障事件
k
和场景
s
的风电出力
、
负荷水平与系统失负荷...

【专利技术属性】
技术研发人员：王永波，李玉敦，孙运涛，李乃永，李聪聪，张建，孙其振，李娜，李宽，梁正堂，李广磊，刘萌，赵斌超，邵常政，韩煜，胡博，潘聪聪，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：