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基于可控负荷提升新能源接纳能电网日前发电计划优化方法及系统

阅读:2发布:2021-01-09

专利汇可以提供基于可控负荷提升新能源接纳能电网日前发电计划优化方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于可控负荷提升新 能源 接纳能 力 的 电网 日前发电计划优化方法,包括如下步骤:首先,对不同类型可控负荷进行分析,得到可控负荷安全运行约束;其次,对可控负荷定价问题进行研究,制定可控负荷报价曲线 ,定价应考虑可控负荷的沉没成本、边际成本及资金的时间成本;分别建立新能源发电出力周期 波动 的确定性模型和随机波动的概率模型,进而建立考虑新能源发电消纳、含可控符合的电力系统日前发电计划制定优化模型然后制定可控负荷最优运用策略。本发明通过合理调配可控负荷的负荷曲线平抑电力系统负荷曲线的波动幅度,提高系统的调峰能力,进而提高电力系统对新能源发电的接纳能力。,下面是基于可控负荷提升新能源接纳能电网日前发电计划优化方法及系统专利的具体信息内容。

1.基于可控负荷提升新能源接纳能电网日前发电计划优化方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1、建立日前发电计划中可控负荷的数学模型,研究可控负荷价格空间及可控负荷运行的约束条件;
S11、首先,对不同类型可控负荷进行分析,得到可控负荷安全运行约束;
可控负荷 在时段 的有功负荷 的安全约束具有如下形式:
S12、其次,对可控负荷定价问题进行研究,制定可控负荷报价曲线 ,定价应考虑可控负荷的沉没成本、边际成本及资金的时间成本;
S13、分别建立新能源发电出力周期波动的确定性模型和随机波动的概率模型,进而建立考虑新能源发电消纳、含可控符合的电力系统日前发电计划制定优化模型;
该优化模型的目标函数为火电机组启停费用和发电费用最小,形式为
式中, ,为日前调度的时段数; 为制定日前发计划可以调度的火电机组数; 为机组 在时段 的运行状态,是一个0-1整数变量,取1表示机组为运行状态,取0为停机状态;目标函数用 项计入了机组 启动费用,只有在
时 才会被计入,用 项计入了机组 停机费用,只有
在 才会被计入; 是机组 在时段 发出的有功功率,
的形式表明,只有在 是发电费用 才会被计入;
S2、制定可控负荷最优运用策略;
S21、根据可控负荷的多种用途,建立可控负荷运行综合效益考察模型,将各种用途加以量化,其不同用途的收益与消耗的功率关系表示为:
式中, 为用途总数,其中一种收益即为交由电网调度的可调节负荷产生的收益,由计算得到, 为前述可控负荷报价曲线;多数情况下 是不同
性质、不同类型的物理量,比较考察需要对它们做无量纲化处理,并使各个收益值有相同的变化范围,可以采用下式把第 用途的收益值无量纲化,即
接下来,建立加权形式的综合收益模型,即

S22、确定可控负荷所有者的收益所产生费用如何在各种类型发电机组分摊,得到如下形式约束
式中, 是支付给可控负荷总费用的上限;
S23、建立以新能源消纳能力最大、可控负荷运行综合效益最大为目标的多目标可控负荷竞价优化模型并求解,模型需考虑可控负荷的安全运行约束;
在时段 采用 补偿系统的弃功率 ,故新能源消纳能力最大目标函数取为最小化各时段它们之间的差值,即

而可控负荷运行综合效益最大为目标为
S24、用目标函数 构成多目标规划模型并求解,据此得到在整个调度
周期各个可控负荷的负荷运行曲线,这一曲线中的 是发电计划曲线优化模型中的已知量,此处需要计算可控负荷安全运行约束。
2.如权利要求1所述的基于可控负荷提升新能源接纳能力的电网日前发电计划优化方法,其特征在于:所述可控负荷报价曲线 宜采用线性、二次函数或线性分段形式。
3.如权利要求1所述的基于可控负荷提升新能源接纳能力的电网日前发电计划优化方法,其特征在于:约束条件除前面得到的可控负荷安全运行约束外,还有如下约束:
机组日合同电量约束:
式中, , 为机组 在分解到下一日合同电量;
各时段系统功率平衡约束:
式中, 与 都是已知量,前者是时段 系统不可控负荷的预测值,后者;
发电机组最小、最大输出功率限制约束:
式中, 为机组 有功输出功率最小值、最大值;
机组最小运行时间、最小停运时间约束:
式中, 为机组 的至时段 时的连续停机时间、连续运行时间,它们是由整数变量 决定的状态变量, 则分别是机组的最小连续停机时间、最小连续运行时间;
机组爬坡速度约束:
对机组 ,若
式中, 分别是机组 有功输出功率调整时的最大下降速率和最大上升速率;
机组及系统旋转备用约束:
式中, 为机组 的旋转备用及最大旋转备用, 是 时段系统需要的总旋
转备用值;
如需考虑线路传输功率安全约束,则其形式为:
式中, 时段流过线路 的功率, 是线路允许流过的最大功率, 为系统的支路数。
4.基于可控负荷提升新能源接纳能力的电网日前发电计划优化系统,其特征在于:采用如权利要求1-3任一项所述的方法制定电网日前发电计划。

说明书全文

基于可控负荷提升新能源接纳能电网日前发电计划优化

方法及系统

技术领域

背景技术

[0002] 以力发电、光伏发电为主的新能源发电规模不断扩大,在电网中的渗透率不断提高。风电、光伏在发电过程中不消耗化石燃料,具有绿色、环保的特点,有益于人类社会的可持续发展。但是,它们的发电情况与风速、日照强度等很难准确预测的自然因素紧密相关,新能源发电机组有功出力曲线既在宏观上呈现出以一定时间为周期波动的规律性,也在微观上呈现出一定幅度内波动的随机性。这些波动是电力系统的调峰、调频面对新问题。弃风、弃光是我国新能源发电领域长期存在的一个问题,电网消纳能力不足是一个重要原因。“履行环保低责任,努力做绿色发展的表率”是国家电网公司的社会责任。国家电网公司在系统调度运行中优先调度新能源,利用先进运行技术支持新能源消纳,2016年国家电网公司消纳清洁能源11893亿千瓦时,东北跨省跨区累计外送新能源113.02亿千瓦时,同比增长12.07%。
[0003] 另一方面,市场化使电力系统中出现了带有需求响应的电力负荷,技术发展与社会需求使电力系统中出现了电热储能炉、电锅炉等用电设备。与一般意义上负荷不同的是,这两类负荷具有可控性。随着人工智能技术和智能电网技术的飞速发展,越来越多的智能设备会使电力系统负荷中的可控负荷比例不断提高。日前发电计划面对的电力系统,正在从以可控的发电侧、不可控的负荷侧为特点向部分可控的发电侧、部分可控的负荷侧为特点进化。因负荷波动而产生的电力系统调峰问题是日前发电计划需要解决的关键问题,而新能源发电带来的发电侧功率不可控波动和电力系统原本已经捉襟见肘的调峰能力的矛盾限制了电力系统的新能源接纳能力。
[0004] 我国的风力发电、光伏发电等容量仍在持续增长,电网公司仍然需要新的新能源消纳技术,随着可控负荷数量越来越多,规模越来越大,在日前发电计划中计入可控负荷影响是大势所趋。
[0005] 日前发电计划制定问题多以经济性作为优化目标,并要考虑负荷、电网、发电机组存在的多种限制,因此,约束条件数量巨大。机组启、停两个状态作为数学变量是离散的,而机组有功输出功率又是连续变量,因此,问题的数学模型是混合整数规划。
[0006] 混合整数规划问题求解是NP难问题,求解难度要远高于连续的线性规划和非线性规划问题。可直接采用专针对整数规划问题的割平面法、分支定界法求解模型;亦可先不考虑变量的离散特点,采用连续规划方法求解;也可动态规划方法或智能优化方法求解。问题的性质决定了所有实用化算法都不能给出全局最优解,问题的求解要在计算量和计算效果之间取得平衡。
[0007] 当前,用于求解各种优化问题的通用优化软件在市场上有售,但这些通用软件普遍存在的问题是,针对性不强,计算效率较低,且在使用前需要人工把问题转化为软件能够处理的形式;针对具体环境、具体问题——如日前发电计划优化——提出专门解决方案,针对性强,有较高的计算效率和较好效果,但需要付出更多分析和编程工作。

发明内容

[0008] 为解决上述问题,本发明提供了一种基于可控负荷提升新能源接纳能力的电网日前发电计划优化方法及系统。
[0009] 为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:基于可控负荷提升新能源接纳能力的电网日前发电计划优化方法,包括如下步骤:
S1、建立日前发电计划中可控负荷的数学模型,研究可控负荷价格空间及可控负荷运行的约束条件;
S11、首先,对不同类型可控负荷进行分析,得到可控负荷安全运行约束;
可控负荷  在时段 的有功负荷 的安全约束具有如下形式:
S12、其次,对可控负荷定价问题进行研究,制定可控负荷报价曲线 ,定价应考虑可控负荷的沉没成本、边际成本及资金的时间成本;
S13、分别建立新能源发电出力周期波动的确定性模型和随机波动的概率模型,进而建立考虑新能源发电消纳、含可控符合的电力系统日前发电计划制定优化模型;
目标函数为火电机组启停费用和发电费用最小,形式为
式中, ,为日前调度的时段数; 为制定日前发计划可以调度的火电机组数; 为机组 在时段 的运行状态,是一个0-1整数变量,取1表示机组为运行状态,取0为停机状态;目标函数用 项计入了机组 启动费用,只有在
时 才会被计入,用 项计入了机组 停机费用,只有
在 才会被计入; 是机组 在时段 发出的有功功率,
的形式表明,只有在 是发电费用 才会被计入;
S2、制定可控负荷(燃料电池、电锅炉等)最优运用策略;
S21、根据可控负荷的多种用途,建立可控负荷运行综合效益考察模型,将各种用途加以量化,其不同用途的收益与消耗的功率关系表示为:
式中, 为用途总数,其中一种收益即为交由电网调度的可调节负荷产生的收益,由计算得到, 为前述可控负荷报价曲线;多数情况下 是不同性
质、不同类型的物理量,比较考察需要对它们做无量纲化处理,并使各个收益值有相同的变化范围,可以采用下式把第用途的收益值无量纲化,即
接下来,建立加权形式的综合收益模型,即

S22、确定可控负荷所有者的收益所产生费用如何在各种类型发电机组分摊,得到如下形式约束
式中, 是支付给可控负荷总费用的上限;
S23、建立以新能源消纳能力最大、可控负荷运行综合效益最大为目标的多目标可控负荷竞价优化模型并求解,模型需考虑可控负荷的安全运行约束;
在时段 采用 补偿系统的弃风功率 ,故新能源消纳能力最大目标函数取为最小化各时段它们之间的差值,即

而可控负荷运行综合效益最大为目标为
S24、用目标函数 构成多目标规划模型并求解,据此得到在整个调度
周期各个可控负荷的负荷运行曲线,这一曲线中的 是发电计划曲线优化模型中的已知量,此处需要计算可控负荷安全运行约束。
[0010] 进一步地,所述可控负荷报价曲线 宜采用线性、二次函数或线性分段等不过于复杂的形式,否则会给优化计算带来较大影响;进一步地,约束条件除前面得到的可控负荷安全运行约束外,还有如下约束:
机组日合同电量约束:
式中, , 为机组 在分解到下一日合同电量;
各时段系统功率平衡约束:
式中, 与 都是已知量,前者是时段 系统不可控负荷的预测值,后者;
发电机组最小、最大输出功率限制约束:
式中, 为机组 有功输出功率最小值、最大值;
机组最小运行时间、最小停运时间约束:
式中, 为机组 的至时段 时的连续停机时间、连续运行时间,它们是
由整数变量 决定的状态变量, 则分别是机组的最小连续停机时间、最小连续运行时间;
机组爬坡速度约束:
对机组 ,若
式中, 分别是机组 有功输出功率调整时的最大下降速率和最大上升速
率;
机组及系统旋转备用约束:
式中, 为机组 的旋转备用及最大旋转备用, 是 时段系统需要的总旋
转备用值;
如需考虑线路传输功率安全约束,则其形式为:
式中, 时段流过线路 的功率, 是线路允许流过的最大功率, 为系统的支路数。
[0011] 本发明还提供了应用上述方法优化电网日前发电计划的系统。
[0012] 本发明具有以下有益效果:1)可控负荷使原本“性”的负荷曲线产生了一定的“弹性”,合理调配可控负荷的负荷曲线可以平抑电力系统负荷曲线的波动幅度,提高系统的调峰能力,进而提高电力系统对新能源发电的接纳能力。
[0013] 2)利用可控负荷提供的调控空间提升电网对新能源的消纳能力,降低发电过程中的化石燃料消耗,体现了电网公司对环保低碳责任的有力履行;同时,提高了新能源发电的利用率,对新能源发电行业整体发展有促进作用。附图说明
[0014] 图1为本发明实施例中拉格朗日松弛法基本流程图
[0015] 图2为本发明实施例中神经网络预测弃风功率的基本流程图。

具体实施方式

[0016] 下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。实施例
[0017] 对辽宁电网2015、2016、2017年度全年风力发电数据进行整理,识别并剔除坏数据;对各时段的弃风率、弃风功率、负荷、气象信息进行统计分析,建立弃风功率预测模型,对日前发电计划优化各时段弃风功率进行预测。预测可采用回归分析、人工神经网络等方法。
[0018] 定义可控负荷参与日前平衡的可信率为式中, 是系统中风力发电的发电容量, 是时段 风力发电功率预测值。 CR%是一个正数,其数值越大,表明时段 对可控负荷参与消纳风电的需求越强。应通过对历史数据仿真计算,得到可控负荷参与消纳风电的最小可信率 CRmin %,只有当才在时段t 使用可控负荷消纳风电,以减少频繁调整可控负荷带来的不利影响。这时的预测结果 是计算可控负荷运行曲线是需要预先得到的已知量。
[0019] 基于电力市场中发电机组报价曲线形式提出可控负荷报价曲线形式,通过对可控负荷运行原理的分析和可控负荷所有者的使用需求调查得到安全运行上下限。
[0020] 建立日前发电计划模型,进而把发电计划优化分为机组组合与动态经济调度两个子问题求解,机组组合确定机组运行状态,含有整数变量,以降低火电机组启停成本为目标,主要计及火电机组运行、停机时间约束和各时段功率平衡要求,采用优先级表法或历史运行数据生成初始解,采用拉格朗日松弛法进行分解协调,结合智能优化运用方法得到系统的机组组合,基本流程如图2所示;动态经济调度确定机组发电曲线,主要计及机组功率限值约束、爬坡约束、电量合同约束和系统各时段功率平衡约束、传输安全约束,采用可行方向法或内点法进行求解。
[0021] 通过对可控负荷运行原理的分析和可控负荷所有者的使用需求调查得到综合效益考察模型;其次,基于目前电网对旋转备用成本分摊方式提出可控负荷费用分摊方式,以决定各时段系统总可控负荷成本;第三,建立多目标规划模型,采用理想点法求解。
[0022] 采用统计分析方法对历史数据预处理,然后采用人工神经网络进行各时段弃风功率预测,基本流程如图2所示;进而计算可控负荷参与消纳风电的可信率,与预设的最小可信率对比以决定各时段是否应用可控负荷消纳风电出力。
[0023] 以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
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