考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法及装置，该方法基于系统频率响应模型，得到一个四变量的频率最低点约束模型，该约束关于机组决策变量是非线性的，采用最小二乘分段线性化方法对其进行线性化；考虑机组组合中其它约束单元模型，并以发电总成本最小为目标，得到一个考虑四变量频率最低点约束的机组组合模型。考虑风电出力的不确定性，将风电出力表示为不确定集，得到一个考虑四变量频率最低点约束的风电不确定性鲁棒机组组合模型，提高了模型的鲁棒性；求解最小化总成本的机组组合日前调度方案。本发明专利技术可以确保所得调度方案具有较强的频率安全性，并且提高了风电接纳能力有较好的鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法及装置，属于电力系统运行与优化。
技术介绍
1、新型电力系统中风电渗透率大幅度增加，风电出力难，具有强波动性、间歇性、随机性和反调峰等特点，使得风电机组的出力难以精确预测和控制，系统的不确定性增强。随着风电渗透率的增加，电网的运行方式更加复杂多变。
2、现阶段，针对不确定性场景下机组组合的调度方法，已有大量研究，依据不确定性模型的差异可以分为模糊优化法(fo)、随机规划法(so)和鲁棒优化法(ro)。模糊优化法，在处理风电功率不确定性的模糊隶属度函数的选取尚未形成客观的方法，只能依赖于人为主观因素。随机规划方法，其缺点在于，为了达到可接受的解决方案精度，通常需要大量的场景。而鲁棒优化方法只需要不确定性参数的波动区间，且求得的解能够满足不确定集中所有场景，并被广泛应用于求解含有不确定性变量的优化问题，其中两阶段鲁棒优化模型应用广泛，但一般难以直接求解。
3、除此之外，由于风电机组本身没有同步惯量以及调频能力，当系统中接入大量风电机组后将导致系统频率动态响应特性变差，抵抗功率扰动的能力大大降低。风能等可再生能源渗透率的迅速提高对新型电力系统的运行提出了新的挑战，其降低了系统的惯性并且导致系统频率调节能力不足。因此，有必要在电力系统的机组组合中考虑频率安全约束尤其是频率最低点约束。然而，现有的考虑频率最低点约束的机组研究中，频率最低点约束多为三个自变量，其中的功率扰动一般为给定值，需要一种考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度技术方案。
r/>技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法及装置，解决风电带来的不确定性问题，并考虑四变量的频率最低点约束，确保所得调度方案具有较强的频率最低点安全性，提高风电接纳能力以具有较好的鲁棒性。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，包括：
3、构建目标函数，所述目标函数以最小化电力系统的发电总成本为目标；
4、利用系统频率响应模型得到一个四变量的频率最低点约束模型，采用最小二乘分段线性化方式对所述频率最低点约束模型进行线性化处理；
5、根据设定的约束条件建立指定约束单元模型，所述指定约束单元模型包括二进制变量约束模型、发电机最短运行/停机时间约束模型、发电机组旋转备用约束模型、发电机组爬坡限制约束模型、发电机组出力约束模型、系统功率平衡约束模型和输电线路潮流约束模型，将所述指定约束单元模型结合所述目标函数，以及结合四变量的所述频率最低点约束模型，得到包括四变量频率最低点约束参数的机组组合模型；
6、将风电出力表示为不确定集，根据所述不确定集将得到的包括四变量频率最低点约束参数的机组组合模型，转换为包括四变量频率最低点约束参数的风电不确定性鲁棒机组组合模型；
7、对包括四变量频率最低点约束参数的风电不确定性鲁棒机组组合模型进行解析，得到最小化电力系统的发电总成本的机组组合日前调度方案。
8、本专利技术还提供考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度装置，采用上述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，包括：
9、目标函数构建模块，用于构建目标函数，所述目标函数以最小化电力系统的发电总成本为目标；
10、第一模型处理模块，用于利用系统频率响应模型得到一个四变量的频率最低点约束模型，采用最小二乘分段线性化方式对所述频率最低点约束模型进行线性化处理；
11、第二模型处理模块，用于根据设定的约束条件建立指定约束单元模型，所述指定约束单元模型包括二进制变量约束模型、发电机最短运行/停机时间约束模型、发电机组旋转备用约束模型、发电机组爬坡限制约束模型、发电机组出力约束模型、系统功率平衡约束模型和输电线路潮流约束模型，将所述指定约束单元模型结合所述目标函数，以及结合四变量的所述频率最低点约束模型，得到包括四变量频率最低点约束参数的机组组合模型；
12、第三模型处理模块，用于将风电出力表示为不确定集，根据所述不确定集将得到的包括四变量频率最低点约束参数的机组组合模型，转换为包括四变量频率最低点约束参数的风电不确定性鲁棒机组组合模型；
13、模型解析处理模块，用于对包括四变量频率最低点约束参数的风电不确定性鲁棒机组组合模型进行解析，得到最小化电力系统的发电总成本的机组组合日前调度方案。
14、本专利技术具有如下优点：构建目标函数，所述目标函数以最小化电力系统的发电总成本为目标；利用系统频率响应模型得到一个四变量的频率最低点约束模型，采用最小二乘分段线性化方式对所述频率最低点约束模型进行线性化处理；根据设定的约束条件建立指定约束单元模型，所述指定约束单元模型包括二进制变量约束模型、发电机最短运行/停机时间约束模型、发电机组旋转备用约束模型、发电机组爬坡限制约束模型、发电机组出力约束模型、系统功率平衡约束模型和输电线路潮流约束模型，将所述指定约束单元模型结合所述目标函数，以及结合四变量的所述频率最低点约束模型，得到包括四变量频率最低点约束参数的机组组合模型；将风电出力表示为不确定集，根据所述不确定集将得到的包括四变量频率最低点约束参数的机组组合模型，转换为包括四变量频率最低点约束参数的风电不确定性鲁棒机组组合模型；对包括四变量频率最低点约束参数的风电不确定性鲁棒机组组合模型进行解析，得到最小化电力系统的发电总成本的机组组合日前调度方案。本专利技术可以确保所得调度方案具有较强的频率安全性，并且提高了风电接纳能力，有较好的鲁棒性。
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【技术保护点】
1.考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，所述目标函数的表达式为：
3.根据权利要求2所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，利用系统频率响应模型得到一个四变量的频率最低点约束模型过程中，结合系统频率响应模型的传递函数推导频率变化率、频率最低点和稳态频率偏差的约束表达式分别为：
4.根据权利要求3所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，利用系统平均参数M、Rh、Fh与各时刻的在线机组数量成线性比例关系，将公式(6)(7)(8)改写为：
5.根据权利要求4所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，采用最小二乘分段线性化方式对所述频率最低点约束模型进行线性化处理过程中；
6.根据权利要求5所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，所述二进制变量约束模型的表达公式为：
7.根据权利要求6所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，所述发电机组爬坡限制约束模型的表达公式为：
8.根据权利要求7所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，将所述指定约束单元模型结合所述目标函数，得到日前机组组合模型，将日前机组组合模型写成矩阵表示的紧凑形式为：
9.根据权利要求8所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，将风电出力表示为不确定集表达公式为：
10.考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度装置，采用权利要求1至9任一项所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，包括：
...
【技术特征摘要】
1.考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，所述目标函数的表达式为：
3.根据权利要求2所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，利用系统频率响应模型得到一个四变量的频率最低点约束模型过程中，结合系统频率响应模型的传递函数推导频率变化率、频率最低点和稳态频率偏差的约束表达式分别为：
4.根据权利要求3所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，利用系统平均参数m、rh、fh与各时刻的在线机组数量成线性比例关系，将公式(6)(7)(8)改写为：
5.根据权利要求4所述的考虑四变量频率约束的风电不确定性鲁棒调度方法，其特征在于，采用最小二乘分段线性化方式对所述频率最低点约束模型进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦超，胡旭，曾沅，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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