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一种清洁能源电网滚动发电计划方法

阅读:473发布:2020-05-11

专利汇可以提供一种清洁能源电网滚动发电计划方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及电 力 技术领域,尤其涉及一种清洁 能源 电网 滚动发电计划方法。包括:构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数;构建 可再生能源 并网背景下的发 电机 组目标电量约束与发电计划约束;求解不同 风 电场 景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本。本发明引入基尼系数电量进度公平性约束,有助于实现日内调度经济性与公平性的平衡。在优先调度风电可再生能源前提下,保障机组电量完成进度的差异在可接受范围内,保证系统运行的经济性,保障电量计划的完成。正常运行中,将基尼系数电量进度公平性指标适当设置,保证 发电厂 商可接受范围,兼顾系统运行的经济性;在生产实践中,对该指标设置值调整,满足系统运行对经济性和公平性的需要。,下面是一种清洁能源电网滚动发电计划方法专利的具体信息内容。

1.一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:包括以下步骤:
步骤1.构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数;
步骤2.构建可再生能源并网背景下的发电机组目标电量约束与发电计划约束;
步骤3.求解不同电场景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本。
2.根据权利要求1所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数,包括:以发电厂商可接受范围内的公平性、经济性,与可再生能源消纳三者之间的平衡为目标,目标函数为同时计及火电机组发电成本、机组偏离日计划成本以及日内弃风成本的综合成本最小:
其中:N为火电机组总数;t0~T为滚动发电计划的优化周期;Ns为场景总数,s=0,1,
2,…Ns-1,s=0时表示期望场景;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出;Ci为机组i的发电成本函数,PWS表示场景s出现的概率;gi,t为机组偏离日前计划出力的罚函数;hwt为弃风罚函数。
3.根据权利要求1所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述构建可再能能源并网背景下的发电机组目标电量约束与发电计划约束,包括以下步骤:
(1)系统功率平衡约束;
(2)风电波动范围约束;
(3)机组旋转备用约束;
(4)机组出力上下限约束;
(5)机组爬坡率约束;
(6)机组跟踪日前计划出力约束;
(7)线路潮流约束;
(8)电量进度公平性约束。
4.根据权利要求3所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述系统功率平衡约束,包括:
式中:Dt表示时段t的系统总负荷需求;Ws,t为风电机组在场景s下t时段的安排出力。
5.根据权利要求3所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述风电波动范围约束,包括:
式中:Winitial,s,t为风电在场景s下t时段的预测出力;ws,t为风电机组在场景s下t时段的弃风功率。
6.根据权利要求3所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述机组旋转备用约束,包括:
式中: 分别表示机组i在场景s下t时段可提供的上、下调旋转备用容量;
分别为系统在t时段的上调、下调旋转备用需求;其中:
式中:Pi,max、Pi,min分别表示机组i的最大最小技术出力,ΔPi,max,up、ΔPi,max,down分别为机组i的向上、向下爬坡率;TR为系统要求的旋转备用响应时间,本发明中设为10min;Ii,t表示机组i在t时段的开机状态;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力。
7.根据权利要求3所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述机组出力上下限约束,包括:
式中:Pi,max、Pi,min分别表示机组i的最大最小技术出力;Ii,t表示机组i在t时段的开机状态;
所述机组爬坡率约束,包括:
式中:ΔPi,max,up、ΔPi,max,down分别为机组i的向上、向下爬坡率;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力;
所述机组跟踪日前计划出力约束,包括:
式中: 是日前计划中机组i在时段t的出力,αi,t、βi,t≥0为机组跟踪日前计划出力松弛因子,其中αi,t为机组i在时段t欠发松弛因子,βi,t为机组i在时段t超发松弛因子;P0,i,t表示机组i在时段t的日前发电计划。
8.根据权利要求3所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述线路潮流约束,包括:
式中:dl,i和dl,j分别为火电机组i和风电场j对线路l的发电机功率分布因子,NW为风电场总数,Ws,j,t为场景s下风电场j在t时段的有功出力,Pl,max为线路l的传输容量上限。
9.根据权利要求3所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述电量进度公平性约束,包括:
引入基尼系数指标对日电量进度公平性进行约束,以实现调度机构及发电企业多方接受范围内的公平;仅考虑期望场景下的电量进度公平性约束;
其中,Xi和Xj分别为机组i和机组j的电量完成进度,即按照该次滚动发电计划调整后机组i或机组j的日发电量与计划电量的比值;u为全部机组理想电量完成进度率的平均值;G0为基尼系数设定值,根据实际公平性要求设定,取值范围为0-1;N表示所有发电单元中包含的总的单位容量数。
10.根据权利要求1所述的一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其特征是:所述求解不同风电场景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本,采用场景缩减技术对模型进行简化,简化后的模型仅含一个非线性约束的非线性规划问题,且该非线性约束为含绝对值的非线性约束,应用分支定界法、拉格朗日对偶法直接进行求解。

说明书全文

一种清洁能源电网滚动发电计划方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电技术领域,尤其涉及一种清洁能源电网滚动发电计划方法。

背景技术

[0002] 近年来,全国电装机容量仍持续增加,多地区风电装机比例已超过30%,由于日前风电预测精度仍无法满足运行需求,采用清洁能源电网滚动发电计划的方式平抑风电波动已经成为业内共识。已有的为应对风电出力高不确定性而提出的清洁能源电网滚动发电计划制定方法,或因未考虑日内电量进度而可能导致月度和年度电量计划执行偏差过大,或在考虑日内电量进度中因人为确定公平性指标而导致说服力不足,且先分配电量再制定滚动计划的方式可能由于约束过紧而影响可行性和经济性并导致弃风。

发明内容

[0003] 针对上述现有技术中存在的问题,本发明提供一种清洁能源电网滚动发电计划方法,其目的是为了引入基尼系数作为衡量各发电厂商电量进度公平性的指标,同时计及偏离日前计划成本及日内弃风成本,建立清洁能源电网滚动发电计划模型,能够实现发电厂商可接受范围内的公平性、电网运行经济性、与可再生能源消纳三者之间的平衡。
[0004] 为了实现上述发明目的,本发明是通过以下技术方案来实现的:
[0005] 一种清洁能源电网滚动发电计划方法,包括以下步骤:
[0006] 步骤1.构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数;
[0007] 步骤2.构建可再生能源并网背景下的发电机组目标电量约束与发电计划约束;
[0008] 步骤3.求解不同风电场景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本。
[0009] 所述构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数,包括:以发电厂商可接受范围内的公平性、经济性,与可再生能源消纳三者之间的平衡为目标,目标函数为同时计及火电机组发电成本、机组偏离日计划成本以及日内弃风成本的综合成本最小:
[0010]
[0011] 其中:N为火电机组总数;t0~T为滚动发电计划的优化周期;Ns为场景总数,s=0,1,2,…Ns-1,s=0时表示期望场景;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力;Ci为机组i的发电成本函数,PWS表示场景s出现的概率;gi,t为机组偏离日前计划出力的罚函数;hwt为弃风罚函数。
[0012] 所述构建可再能能源并网背景下的发电机组目标电量约束与发电计划约束,包括以下步骤:
[0013] (1)系统功率平衡约束;
[0014] (2)风电波动范围约束;
[0015] (3)机组旋转备用约束;
[0016] (4)机组出力上下限约束;
[0017] (5)机组爬坡率约束;
[0018] (6)机组跟踪日前计划出力约束;
[0019] (7)线路潮流约束;
[0020] (8)电量进度公平性约束。
[0021] 所述系统功率平衡约束,包括:
[0022]
[0023] 式中:Dt表示时段t的系统总负荷需求;Ws,t为风电机组在场景s下t时段的安排出力。
[0024] 所述风电波动范围约束,包括:
[0025]
[0026]
[0027] 式中:Winitial,s,t为风电在场景s下t时段的预测出力;ws,t为风电机组在场景s下t时段的弃风功率。
[0028] 所述机组旋转备用约束,包括:
[0029]
[0030]
[0031] 式中: 分别表示机组i在场景s下t时段可提供的上、下调旋转备用容量; 分别为系统在t时段的上调、下调旋转备用需求;其中:
[0032]
[0033]
[0034] 式中:Pi,max、Pi,min分别表示机组i的最大最小技术出力,ΔPi,max,up、ΔPi,max,down分别为机组i的向上、向下爬坡率;TR为系统要求的旋转备用响应时间,本发明中设为10min;Ii,t表示机组i在t时段的开机状态;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力。
[0035] 所述机组出力上下限约束,包括:
[0036]
[0037] 式中:Pi,max、Pi,min分别表示机组i的最大最小技术出力;Ii,t表示机组i在t时段的开机状态;
[0038] 所述机组爬坡率约束,包括:
[0039]
[0040] 式中:ΔPi,max,up、ΔPi,max,down分别为机组i的向上、向下爬坡率;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力;
[0041] 所述机组跟踪日前计划出力约束,包括:
[0042]
[0043] 式中: 是日前计划中机组i在时段t的出力,αi,t、βi,t≥0为机组跟踪日前计划出力松弛因子,其中αi,t为机组i在时段t欠发松弛因子,βi,t为机组i在时段t超发松弛因子;P0,i,t表示机组i在时段t的日前发电计划。
[0044] 所述线路潮流约束,包括:
[0045]
[0046] 式中:dl,i和dl,j分别为火电机组i和风电场j对线路l的发电机功率分布因子,NW为风电场总数,Ws,j,t为场景s下风电场j在t时段的有功出力,Pl,max为线路l的传输容量上限。
[0047] 所述电量进度公平性约束,包括:
[0048] 引入基尼系数指标对日电量进度公平性进行约束,以实现调度机构及发电企业多方接受范围内的公平;仅考虑期望场景下的电量进度公平性约束;
[0049]
[0050] 其中,Xi和Xj分别为机组i和机组j的电量完成进度,即按照该次滚动发电计划调整后机组i或机组j的日发电量与计划电量的比值;u为全部机组理想电量完成进度率的平均值;G0为基尼系数设定值,根据实际公平性要求设定,取值范围为0-1;N表示所有发电单元中包含的总的单位容量数。
[0051] 所述求解不同风电场景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本,采用场景缩减技术对模型进行简化,简化后的模型仅含一个非线性约束的非线性规划问题,且该非线性约束为含绝对值的非线性约束,应用分支定界法、拉格朗日对偶法直接进行求解。
[0052] 本发明由于采用以上技术方案,具有以下优点:
[0053] 1、引入基尼系数电量进度公平性约束,有助于实现日内调度经济性与公平性的平衡。在优先调度风电可再生能源的前提下,可保障各机组电量完成进度的差异在可接受范围内,此举既在一定程度上保证系统运行的经济性,又可减轻发电厂商对于交易电量能否完成的顾虑,有利于保障月度及年度电量计划的顺利完成。
[0054] 2、正常运行中,将基尼系数电量进度公平性指标进行适当设置,推荐值为0.3,可既保证发电厂商可接受范围内的公平性,又适当兼顾系统运行的经济性;在生产实践中,运行机构可对基尼系数电量进度公平性指标设置值进行调整,以满足系统运行对经济性和公平性的侧重需要。附图说明
[0055] 为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
[0056] 图1是本发明实际及预测风电功率曲线图;
[0057] 图2是本发明风电功率预测均方根误差图;
[0058] 图3是本发明风电场景1:不同基尼系数下各机组电量完成进度图;
[0059] 图4是本发明风电场景2:不同基尼系数下各机组电量完成进度图。

具体实施方式

[0060] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0061] 为提高系统运行的经济性和可行性,在日电量计划执行中对公平性的约束不必过紧而弹性放开,本发明提出一种清洁能源电网滚动发电计划方法,包括以下步骤:
[0062] 步骤1.构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数;
[0063] 步骤2.构建可再生能源并网背景下的发电机组目标电量约束与发电计划约束;
[0064] 步骤3.求解不同风电场景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本。
[0065] 所述步骤1.构建含清洁能源的电网滚动发电计划模型目标函数。
[0066] 本发明模型以实现发电厂商可接受范围内的公平性、经济性,与可再生能源消纳三者之间的平衡为目标,目标函数为同时计及火电机组发电成本、机组偏离日计划成本以及日内弃风成本的综合成本最小:
[0067]
[0068] 其中:N为火电机组总数;t0~T为滚动发电计划的优化周期;Ns为场景总数,s=0,1,2,…Ns-1,s=0时表示期望场景;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力;Ci为机组i的发电成本函数,PWS表示场景s出现的概率;gi,t为机组偏离日前计划出力的罚函数;hwt为弃风罚函数。
[0069] 所述步骤2.构建可再能能源并网背景下的发电机组目标电量约束与发电计划约束,包括以下步骤:
[0070] (1)系统功率平衡约束:
[0071]
[0072] 式中:Dt表示时段t的系统总负荷需求;Ws,t为风电机组在场景s下t时段的安排出力。
[0073] (2)风电波动范围约束:
[0074]
[0075]
[0076] 式中:Winitial,s,t为风电在场景s下t时段的预测出力;ws,t为风电机组在场景s下t时段的弃风功率。
[0077] (3)机组旋转备用约束:
[0078]
[0079]
[0080] 式中: 分别表示机组i在场景s下t时段可提供的上、下调旋转备用容量; 分别为系统在t时段的上调、下调旋转备用需求。其中:
[0081]
[0082]
[0083] 式中:Pi,max、Pi,min分别表示机组i的最大最小技术出力,ΔPi,max,up、ΔPi,max,down分别为机组i的向上、向下爬坡率;TR为系统要求的旋转备用响应时间,本发明中设为10min;Ii,t表示机组i在t时段的开机状态;Ps,i,t为机组i在场景s下t时段的有功出力。
[0084] (4)机组出力上下限约束:
[0085]
[0086] 式中:Pi,max、Pi,min分别表示机组i的最大最小技术出力;Ii,t表示机组i在t时段的开机状态。
[0087] (5)机组爬坡率约束:
[0088]
[0089] 式中:ΔPi,max,up、ΔPi,max,down分别为机组i的向上、向下爬坡率;Ps,i,t为场景s下常规机组i在t时段的有功出力。
[0090] (6)机组跟踪日前计划出力约束:
[0091]
[0092] 式中: 是日前计划中机组i在时段t的出力,αi,t、βi,t≥0为机组跟踪日前计划出力松弛因子,其中αi,t为机组i在时段t欠发松弛因子,βi,t为机组i在时段t超发松弛因子;P0,i,t表示机组i在时段t的日前发电计划。
[0093] (7)线路潮流约束:
[0094]
[0095] 式中:dl,i和dl,j分别为火电机组i和风电场j对线路l的发电机功率分布因子,NW为风电场总数,Ws,j,t为场景s下风电场j在t时段的有功出力,Pl,max为线路l的传输容量上限。
[0096] (8)电量进度公平性约束:
[0097] 引入基尼系数指标对日电量进度公平性进行约束,以实现调度机构及发电企业等多方可接受范围内的公平。为精简模型,提高计算效率,本发明仅考虑了期望场景下的电量进度公平性约束。
[0098]
[0099] 其中,Xi和Xj分别为机组i和机组j的电量完成进度,即按照该次滚动发电计划调整后机组i或机组j的日发电量与计划电量的比值;u为全部机组理想电量完成进度率的平均值;G0为基尼系数设定值,可根据实际公平性要求设定,取值范围为0-1;N表示所有发电单元中包含的总的单位容量数。
[0100] 所述步骤3.求解不同风电场景下,满足上述目标函数与约束条件的发电成本。
[0101] 在不同风电场景下,满足基尼系数电量进度公平性非线性约束的清洁能源电网滚动发电计划模型是一个场景数众多且含单一非线性约束的大规模非线性规划问题,难以直接求解。对于该类问题,本发明采用场景缩减技术对模型进行简化,简化后的模型为仅含一个非线性约束的非线性规划问题,且该非线性约束为含绝对值的非线性约束,可以应用分支定界法、拉格朗日对偶法等方法直接进行求解。
[0102] 所述场景缩减技术是指:针对不确定变量求解问题,使用蒙特卡洛方法进行场景抽样,之后采用前向或后向削减方法完成场景削减。
[0103] 所述分支定界法是指:将解空间分割为若干小子集,即分支;之后,针对各子集计算目标下届,即定界;超出可行解集的子集不再分支,这样可实现剪枝
[0104] 所述拉格朗日对偶法是指:将原始问题转变为对偶问题,通过对对偶问题求解获得原始问题的解。
[0105] 实施例1
[0106] 为验证本发明所提方法的可行性与合理性,以某含30台火电机组的实际系统为例进行仿真分析,各机组的日电量计划如表1所示,日前风电预测曲线和两组实际风电出力曲线如图1所示。其中,风电穿透率为20%,风电预测数据按照误差随预测时间变化曲线随机生成;负荷预测精度为100%,每15min为1个时段。如图2所示。
[0107] 将机组电量完成进度基尼系数由0.1增加至0.5,两种风电场景下的电网滚动计划计算时间与发电成本如表2示,各火电机组日电量完成进度与基尼系数的关系分别如图3和图4示。
[0108] 从表2计算结果可看出,本发明计算时间满足实际调度需求,其可行性和计算效率均可保证。同时,随设定的基尼系数逐渐增大,火电机组电量进度公平性约束越来越松弛,发电总成本逐渐降低,计算时间逐渐缩短。当不考虑电量进度公平性约束时,系统经济性最优。
[0109] 由图3、4可看出,采用本发明方法考虑机组电量公平性时,随着基尼系数逐渐减小,系统对各机组电量进度的公平性要求越严格,各机组间电量完成进度的差异越小。当基尼系数要求为0.5时,风电场景1下电量进度完成最快的机组可达到125%,电量进度完成最慢的机组可达到56%,风电场景2下电量进度完成最快的机组可达到148%,电量进度完成最慢的机组可达到75%,机组间电量进度差异仍然较大,无法满足常规的公平性要求,但当对系统运行的经济性要求较高,而要少量兼顾机组间的公平性时,该基尼系数指标值较为适用;当基尼系数指标降到0.1时,风电场景1下各机组的电量完成进度在83%-108%之间,风电场景2下各机组的电量完成进度在101%-125%之间,各机组电量进度差异较小,可作为当偏重系统运行公平性时的基尼系数取值,但由表2可看出该基尼系数取值下系统运行经济性较差;当基尼系数指标等于0.3时,绝大部分机组的电量完成进度在80%-110%之间,既保证了发电厂商可接受范围内的公平性,又适当兼顾了系统运行的经济性,与国际上公认的维持系统稳定的基尼系数指标范围相一致,因此可作为日内滚动发电计划时常规的基尼系数指标设置值。
[0110] 表1 各火电机组日电量计划
[0111]
[0112] 表2 各火电机组日电量计划
[0113]
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