【技术实现步骤摘要】
考虑风电正/反调峰场景的电力系统调度方法
[0001]本专利技术属于电力系统调度
，具体涉及考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法
。
技术介绍
[0002]随着可再生能源发电设备和新能源并网技术的快速发展，以新能源为主导的新型电力系统逐步形成
。
根据国家能源局发布的全国电力工业统计数据显示，截止
2023
年3月底，全国累计发电装机容量约为
26.2
亿千瓦，同比增长
9.1
％
。
其中，风电装机容量约为
3.8
亿千瓦，同比增长
11.7
％；太阳能发电装机容量约为
4.3
亿千瓦，同比增长
33.7
％
。
新能源的并网容量大规模增加，其波动性和反调峰性会使得电力成本成正比趋势增长，如果仅采用传统调度方法来抑制新能源并网对电力系统产生的波动，会对火电机组安全稳定运行造成巨大影响，同时也会带来严重的弃风弃光问题
。
如何降低弃风电量
、
提高风电消纳水平是当今含有大规模风电并网的电力系统亟需解决的现实问题
。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是提供考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法，充分利用需求响应资源的多少时间尺度特性，使弃风量最小，提高电力系统经济效益
。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是，考虑风电...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：采集过去
24
小时风电出力，通过对风电出力进行聚类得到风电正调峰
、
反调峰的两个典型日场景，计算每个风电场景发生的概率；以
1h
为时间尺度，以系统运行总成本最小作为目标，结合每个风电场景发生的概率构建日前调度模型；将日前调度模型的时间尺度改为
15min
，构成日内调度模型；输入日前调度模型中涉及的物理参数求解日前调度模型，得到常规机组启停计划
、
价格型需求响应可调用资源的调用量和
A
类激励型需求响应资源调用量，并以这些量作为确定量带入日内调度模型中求解得到常规机组出力计划
、B
类激励型需求响应调用量和电化学储能电站充放电量
。2.
根据权利要求1所述考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法，其特征在于，所述计算每个风电场景发生的概率时，正调峰与反调峰概率比为3：
7。3.
根据权利要求1所述考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法，其特征在于，所述日前调度模型包括日前调度目标函数和相关约束
。4.
根据权利要求3所述考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法，其特征在于，所述日前调度目标函数是以
1h
为时间尺度，以系统运行总成本最小作为目标，结合每个风电场景发生的概率构建目标函数表示为：场景发生的概率构建目标函数表示为：其中，
f
TH,t
、f
QT,t
、f
w,t
、f
qw,t
、f
IDR,t
、f
bat,t
、f
loss,t
分别表示为常规机组运行成本
、
启停成本
、
风电场运行成本
、
弃风惩罚成本
、
激励型需求响应资源调用补偿成本
、
储能成本和负荷缺电成本为场景个数；
N
G
指的是常规机组；
p
s
为第
s
个场景发生的概率；
P
Gi,s,t
为
t
时刻在第
i
个常规机组在
s
场景下的发电量；
a
i
、b
i
和
c
i
分别是第
i
台机组的发电成本系数；
S
i
为第
i
台常规机组的启停成本系数；
u
Gi,t
是在
t
时刻第
i
台机组的启停状态，是一个决策变量，1表示启动，0表示停止；
k
w
为风电场运行成本系数；
P
w,s,t
为在
t
时刻风电场在
s
场景下的出力；
k
qw
为弃风惩罚系数；为在
t
时刻，日前风电场在
s
场景下的风电预测出力；
k
IDRA
和
k
IDRB
分别是
A
类激励型需求响应负荷和
B
类激励型需求响应负荷调用成本系数；
Δ
P
IDRA,t
和
Δ
P
IDRB,t
分别
是
A
类激励型需求响应和
B
类激励型需求响应在
t
时刻的调用量；和分别是储能的充放电成本系数；和分别是
t
时刻储能的充放电功率，
λ
loss
为负荷缺失成本系数，
P
loss,t
为负荷缺失量
。5.
根据权利要求3所述考虑风电正
/
反调峰场景的电力系统调度方法，其特征在于，所述相关约束包括：
1)
有功功率平衡约束：式中，
P
Gi,s,t
为
t
时刻在第
i
个常规机组在
s
场景下的发电量；
P
w,t
为
t...
【专利技术属性】
技术研发人员：王艺博，俞昊，熊健，刘闯，蔡国伟，王东哲，郝春阳，赵旭东，向紫炜，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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