CN102694391A - 风光储联合发电系统日前优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风光储联合发电系统日前优化调度方法，包括下列步骤：获取各类优化数据，确定风光储联合发电系统的优化空间；根据实际电网的电网模型建立以有功总电力最大为目标的优化模型；将总有功出力曲线变动关系的惩罚量加入到优化目标中，获得考虑发电曲线平滑的优化调度模型；将模型中的非线性因素线性化，采用对偶单纯形法求解，得出风光储联合发电系统的有功发电曲线，上报至上级调度中心，并得到储能装置的充放电计划，下发子系统执行。采用本发明的方法大大提高了电力资源优化配置能力。

Description

风光储联合发电系统日前优化调度方法

技术领域

本发明属于电力系统调度自动化技术领域，涉及一种风光储联合发电系统日前优化调度方法。

背景技术

随着能源与环境问题的日益严峻，节能减排问题在世界范围内得到广泛关注。风能与太阳能作为可再生无污染的绿色能源，风力发电、光伏发电近年来得到了大力发展。风光发电依赖于变化的气象条件，有功出力会在不同时段间剧烈波动，比如前一时段输出功率很高，到下一时段又跌落到较低水平。系统中日益增加的大型风电与光伏发电等可再生能源对传统电网的可靠性及稳定性带来很大的冲击，这与系统需要平稳、确定的电能注入相矛盾。当大型可再生能源接入电力系统后，传统机组的爬坡速率往往不能满足可再生能源带来的大幅度、短时的功率波动要求，这就迫使电网对接入系统的可再生能源进行限制。

由于风能和光能的间歇性和随机性，风、光独立运行系统很难提供连续稳定的能量输出，如果在风、光互补的基础上加入储能装置组成风光储联合发电系统，就可以充分利用风能和光能在时间及地域上的天然互补性，同时配合储能系统对电能的存储和释放，改善整个风光发电系统的功率输出特性，缓解风电、光电等可再生能源的间歇性和波动性与电力系统需要实时平衡之间的矛盾，降低其对电网的不利影响。

在风光储联合发电系统运行过程中，根据电网用电需要及风速、光照预测，优化风电厂、光伏电站、储能电站的有功功率，制定合理的风光储联合发电计划，是发挥风光储联合发电系统综合效益，实现安全性、经济性、环保性的重要内容，也是建设风光储联合发电智能全景优化控制系统必不可少的环节。基于风光发电出力在通常情况下是不可调度的，风光储系统联合调度的主要任务是确定储能装置的充放电过程，确保系统能够最大程度地达到预定控制目标。然而，目前尚没有有效的调度方法，实现风光储联合发电系统的有功优化调度。在实际运行中，电力系统调度中心往往根据运行经验，人工制定风光储联合发电系统的发电计划，从而难以保证调度运行的安全性和经济性，也给运行人员带来了巨大的工作量。

发明内容

本发明实施的目的在于提供一种风光储联合发电系统日前优化调度方法，通过风光发电与储能的联合优化调度，利用储能装置对电能的存储和释放，平滑发电系统的功率输出曲线，改善风光储联合发电系统的功率输出特性，增加电网对可再生能源的吸收接纳程度。

为解决上述技术问题，本发明提出了一种适用于日前调度计划编制的风光储联合发电系统有功优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据风光储联合发电系统内的机组类型，将全部机组划分为风电机组、光伏机组、储能电池组三部分；风电与光伏机组通过并网发电实现清洁能源的转化利用，储能装置负责电能的存储与释放；

2)确定需要进行风光储联合发电系统优化调度的周期范围(即调度时段长度与时段总数目)，从短期风电功率预测系统获取周期内各时段风电机组有功功率的预测值，从短期光伏发电功率预测系统获取周期内各时段光伏发电机组有功功率预测值，以此预测值作为风机组、光机组的出力上限；从储能管理系统获+得储能装置的可用容量，作为储能容量限额；

3)基于风光储联合发电系统的经济参数与运行参数，考虑间歇式能源发电的出力限制、储能装置充放电的电力电量限制，将风发电单元、光发电单元、储能单元的有功功率进行相加，获得联合发电系统的有功总出力，建立以并网有功总出力最大为目标函数的优化调度模型，实现风光储短期出力计划的联合优化以及发电计划的多时段整体优化，

优化调度模型为：

目标函数：

$\max \underset{t\∈\mathrm{NT}}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{sum}}\left(t\right)---\left(1\right)$

约束条件：

$\underset{g\∈G_W}{\mathrm{\Σ}}{p}_w(w,t)+\underset{g\∈G_{\mathrm{PV}}}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{pv}}(\mathrm{pv},t)+\underset{g\∈G_S}{\mathrm{\Σ}}{p}_s(s,t)=p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)---\left(2\right)$

-Δ≤p_sum(t)-p_sum(t-1)≤Δ                (3)

$p_w(w,t)\≤\stackrel{\‾}{P_{w,t}}---\left(4\right)$

$p_{\mathrm{pv}}(\mathrm{pv},t)\≤\stackrel{\‾}{P_{\mathrm{pv},t}}---\left(5\right)$

$p_s(s,t)\≤\stackrel{\‾}{P_{s,t}}---\left(6\right)$

E_s(s，t)＝E_s(s，t-1)-p_s(s，t)*η*dt       (7)

$\underset{\‾}{E_{s,t}}\≤E_s(s,t)\≤\stackrel{\‾}{E_{s,t}}---\left(8\right)$

其中：

式(2)是系统有功平衡等式约束；式(3)是系统有功爬坡约束；式(4)是风电场出力上限约束；式(5)是光伏电站出力上限约束；式(6)是储能电力上限约束；式(7)是储能充放电能量表达式；式(8)是储能存储能量约束；NT为调度时段数；G_W为风电场集合；G_PV为光伏电站集合；G_S为储能装置集合；w为风电场的索引；pv为光伏电站的索引；s为储能装置的索引；p_sum(t)为系统t时段的总有功出力；p_w(w，t)为风电场在时段t的有功出力；p_pv(pv，t)为光伏电站在时段t的有功出力；p_s(s，t)为储能装置在时段t的有功计划；Δ为系统有功出力每时段爬坡速率的最大值；

为风电场输出功率的上限；

为光伏电站输出功率的上限；

为储能装置输出功率的上限；E_s(s，t)为储能装置在时段t的存储电量；η为储能装置充放电效率系数；dt为调度周期内的时段长度；

和E_s，t分别为储能允许的存储电量的最大值和最小值；

4)将有功总出力的多时段间变化量加入到优化目标中，基于发电曲线多时段间的耦合关系，建立考虑发电曲线平滑的优化调度模型，通过储能的充放电控制，降低发电曲线的波动性；

加入平滑建模后的调度模型优化目标表达为：

$\max \underset{t\∈\mathrm{NT}}{\mathrm{\Σ}}(p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)-|p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)-p_{\mathrm{sum}}(t-1)\left|\right)---\left(9\right)$

5)将优化调度模型中的非线性因素线性化，在步骤3)与4)所述优化模型中，只有式(9)中含有绝对值，为非线性形式，对式(9)的优化目标进行线性化转化，得到线性优化模型；采用对偶单纯形法求解优化调度模型，得出风光储联合发电系统的有功发电曲线，并得到各风电场、光伏电站在调度周期内的有功出力，以及储能装置的充放电计划；

6)将调度周期内的风光储发电计划下发，风光储各场站接收到发电计划后，制定本场站内的发电计划；同时，将风光储联合发电系统的总发电曲线上报至上级调度中心。

本发明的方法具有以下特点和功能：

(1)通过建立风光储联合发电系统日前优化模型，能够根据风光发电预测信息，考虑多种运行约束，统筹协调各类发电资源，制定切实有效的风光储联合发电计划。

(2)优化模型中考虑了发电曲线的多点变化关系，在目标函数中加入有功出力曲线变动关系的惩罚量，通过曲线平滑，改善风光储联合发电系统的功率输出特性。

(3)优化调度方法考虑调度周期时段间的耦合，实现了风光储有功出力的连续过程整体优化，获得更为有效的发电计划结果；利用储能的充放电特性，考虑多时段耦合的电量累积效应，平抑间歇式能源发电出力的波动，获得较为平滑友好的系统发电功率曲线。

本发明的有益效果是：

本发明优化编制满足电网调度运行要求的风光储联合发电计划，改善整个发电系统的功率输出特性，缓解可再生能源的间歇波动，利用储能装置对电能的存储和释放，可以使不稳定的风光发电变成稳定的具有较高品质的电力产品，增加电网对可再生能源的消纳程度。

本发明考虑了风光储联合发电系统运行的多种约束条件，可以为调度人员提供切实可行的风光储联合发电计划，替代原先的经验分析型调度方案，能够有效指导电力系统短期调度运行，大大提高了电网驾驭能力和电力资源优化配置能力。

本发明把曲线平滑作为软约束加入到优化目标中，可以根据系统运行特点自动调整曲线形状，实现了改善功率输出曲线与增加清洁能源接纳的联合优化，有助于提高发电调度的智能化水平和决策能力。同时，优化方法具有计算强度低、适应性强的特点，更加适合在我国调度机构实际应用。

具体实施方式

本发明一种风光储联合发电系统日前优化调度方法。下面是本发明的一个优选实施案例，包含了采用本发明方法的一个风光储联合发电系统的日前发电计划编制过程，它的特征、目的和优点可以从实施例的说明中看出。

在日前发电计划编制过程中，需要根据风光储联合发电系统的运行模式和风光储运行约束，包括风电可用能力、光伏可用能力、储能充放电约束、设备检修计划等，编制次日96个时段的风光储联合发电计划。

本发明的风光储联合发电系统有功优化调度方法，系统中的风光储三类机组有功出力为研究对象，以有功总加最大为优化目标，并加入曲线平滑软约束，建立优化求解模型，采用线性规划算法快速求解，获得风光储联合发电系统的有功优化结果。

本方法包括以下步骤：

1)根据风光储联合发电系统内的机组类型，将全部机组划分为风电机组、光伏机组、储能电池组三部分；风电与光伏机组通过并网发电实现清洁能源的转化利用，储能装置负责电能的存储与释放；

2)确定风光储联合发电系统有功优化调度的周期，从短期预测系统读取风电场风电功率预测信息和光伏电站发电预测信息，作为风光机组的出力上限；从储能管理系统获得储能装置的可用容量，作为储能容量限额；

3)根据风光储联合发电系统的经济模型，考虑间歇能源出力限制、储能电力电量限制，基于风光储三部分的有功功率总加，获得系统的有功总出力，建立以并网有功总电力最大为目标函数的优化调度模型，实现风光储短期出力计划的联合优化以及发电计划的多时段整体优化；

优化调度模型为：

目标函数：

$\max \underset{t\∈\mathrm{NT}}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{sum}}\left(t\right)---\left(1\right)$

约束条件：

$\underset{g\∈G_W}{\mathrm{\Σ}}{p}_w(w,t)+\underset{g\∈G_{\mathrm{PV}}}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{pv}}(\mathrm{pv},t)+\underset{g\∈G_S}{\mathrm{\Σ}}{p}_s(s,t)=p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)---\left(2\right)$

-Δ≤p_sum(t)-p_sum(t-1)≤Δ                  (3)

$p_w(w,t)\≤\stackrel{\‾}{P_{w,t}}---\left(4\right)$

$p_{\mathrm{pv}}(\mathrm{pv},t)\≤\stackrel{\‾}{P_{\mathrm{pv},t}}---\left(5\right)$

$p_s(s,t)\≤\stackrel{\‾}{P_{s,t}}---\left(6\right)$

E_s(s，t)＝E_s(s，t-1)-p_s(s，t)*PrdMin/60*η  (7)

$\underset{\‾}{E_{s,t}}\≤E_s(s,t)\≤\stackrel{\‾}{E_{s,t}}---\left(8\right)$

其中：

式(2)是系统有功平衡等式约束；式(3)是系统有功爬坡约束；式(4)是风电场出力上限约束；式(5)是光伏电站出力上限约束；式(6)是储能电力上限约束；式(7)是储能充放电能量表达式；式(8)是储能存储能量约束；NT为调度时段数；G_W为风电场集合；G_PV为光伏电站集合；G_S为储能装置集合；p_sum(t)为系统t时段的总有功出力；p_w(w，t)为风电场在时段t的有功出力；p_pv(pv，t)为光伏电站在时段t的有功出力；p_s(s，t)为储能装置在时段t的有功计划；Δ为系统有功出力每时段爬坡速率的最大值；

为风电场输出功率的上限；

为光伏电站输出功率的上限；

为储能装置输出功率的上限；E_s(s，t)为储能装置在时段t的存储电量；η为储能装置充放电效率系数；E_s(s，t)为储能装置在时段t的存储电量；

和E_s，t分别为储能允许的最大值和最小值；

4)将总有功出力曲线变动关系的惩罚量加入到优化目标中，基于多点曲线间的耦合关系，建立考虑发电曲线平滑的优化调度模型，通过储能的充放电控制，降低发电曲线的波动性；

加入平滑建模后的调度模型优化目标表达为：

$\max \underset{t\∈\mathrm{NT}}{\mathrm{\Σ}}(p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)-|p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)-p_{\mathrm{sum}}(t-1)\left|\right)---\left(9\right)$

5)将优化调度模型中的非线性因素线性化，在步骤3)与4)所述优化模型中，只有的绝对值表达为非线性形式，将优化目标进行线性化，得到线性优化模型；采用对偶单纯形法求解优化调度模型，得出风光储联合发电系统的有功发电曲线，并得到各风电场、光伏电站在调度周期内的有功出力，以及储能装置的充放电计划；

6)将调度周期内的风光储发电计划下发，风光储各场站接收到发电计划后，制定本场站内的发电计划；同时，将风光储联合发电系统的总发电曲线上报至上级调度中心。

实际应用效果

本发明能够在不同时段间电网运行方式与数据变化的条件下，动态地考虑发电计划编制的限制条件，在保障清洁能源并网最大的前提下，灵活适应实际调度中各种因素的影响，获得风光储系统的多时段联合发电计划。对发电计划优化结果进行分析，受风电出力夜间大白天小、光伏发电白天大夜间小的特点，风光发电具有一定的互补性，进一步通过储能装置的充放电过程，获得了相对平滑的系统发电曲线，并获得了储能装置的充放电计划。同时，受储能存储容量及检修的影响，当储能达到充电限值时，会影响系统曲线的平滑效果，若增加储能容量，系统发电曲线平滑效果将会得到进一步改善。通过储能装置对电能的存储与释放，改善整个发电系统的有功输出特性，整个风光储系统对电网的输出特性类似于常规电源，从而极大地提高了电网接纳新能源的能力。

本方法在实际电网数据下开展的发电计划优化的研究和尝试，摸索出风光储联合发电系统短期发电计划优化方法。该方法充分考虑风光储的运行特点和各种限制因素，采用优化得到模型，最终获得更加合理的系统短期发电计划结果。该方法不需要大量人力的参与，计算速度可以满足实际应用的需要，有效地解决了传统的发电计划制定需要大量人力，依靠经验，效率低，难以获得最优结果的弊病，具有广泛的应用前景。

此处根据特定的示例性实施案例描述了本发明。对本领域的技术人员来说不脱离本发明范围下进行适当的替换或修改是显而易见的。示例性的实施案例仅仅是例证性的，而不是对本发明的范围的限制，本发明的范围由所附属的权利要求定义。

Claims (1)

1.一种风光储联合发电系统日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据风光储联合发电系统内的机组类型，将全部机组划分为风电机组单元、光伏发电单元、储能单元三部分；风电与光伏单元通过并网发电实现清洁能源的转化利用，储能装置负责电能的存储与释放；

2)确定需要进行风光储联合发电系统有功优化调度的周期范围，即调度时段长度与时段总数目，从短期风电功率预测系统获取周期内各时段风电机组有功功率的预测值，从短期光伏发电功率预测系统获取周期内各时段光伏发电机组有功功率预测值，以此预测值作为风单元、光单元的出力上限；从储能管理系统获得储能装置的可用容量，作为储能容量限额；

3)将风发电单元、光发电单元和储能单元的有功功率进行相加，获得联合发电系统的有功总出力，建立以并网有功总电力最大为目标函数的优化调度模型，实现风光储短期出力计划的联合优化以及发电计划的多时段整体优化；

优化调度模型为：

目标函数：

$\max \underset{t\∈\mathrm{NT}}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{sum}}\left(t\right)---\left(1\right)$

约束条件：

$\underset{g\∈G_W}{\mathrm{\Σ}}{p}_w(w,t)+\underset{g\∈G_{\mathrm{PV}}}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{pv}}(\mathrm{pv},t)+\underset{g\∈G_S}{\mathrm{\Σ}}{p}_s(s,t)=p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)---\left(2\right)$

-Δ≤p_sum(t)-p_sum(t-1)≤Δ    (3)

$p_w(w,t)\≤\stackrel{\‾}{P_{w,t}}---\left(4\right)$

$p_{\mathrm{pv}}(\mathrm{pv},t)\≤\stackrel{\‾}{P_{\mathrm{pv},t}}---\left(5\right)$

$p_s(s,t)\≤\stackrel{\‾}{P_{s,t}}---\left(6\right)$

E_s(s，t)＝E_s(s，t-1)-p_s(s，t)*η*dt     (7)

$\underset{\‾}{E_{s,t}}\≤E_s(s,t)\≤\stackrel{\‾}{E_{s,t}}---\left(8\right)$

其中：

式(2)是系统有功平衡等式约束；式(3)是系统有功爬坡约束；式(4)是风电场出力上限约束；式(5)是光伏电站出力上限约束；式(6)是储能电力上限约束；式(7)是储能充放电能量表达式；式(8)是储能存储能量约束；NT为调度时段数；G_W为风电场集合；G_PV为光伏电站集合；G_S为储能装置集合；w为风电场的索引；pv为光伏电站的索引；s为储能装置的索引；p_sum(t)为系统t时段的总有功出力；p_w(w，t)为风电场在时段t的有功出力；p_pv(pv，t)为光伏电站在时段t的有功出力；p_s(s，t)为储能装置在时段t的有功计划；Δ为系统有功出力每时段爬坡速率的最大值；

为风电场输出功率的上限；

为光伏电站输出功率的上限；

为储能装置输出功率的上限；E_s(s，t)为储能装置在时段t的存储电量；η为储能装置充放电效率系数；dt为调度周期内的时段长度；E_s(s，t)为储能装置在时段t的存储电量；

和E_s，t分别为储能允许的存储电量的最大值和最小值；

4)将有功总出力的多时段间变化量加入到优化目标中，基于发电曲线多时段间的耦合关系，建立考虑发电曲线平滑的优化调度模型，通过储能的充放电控制，降低发电曲线的波动性；

加入平滑建模后的调度模型优化目标表达为：

$\max \underset{t\∈\mathrm{NT}}{\mathrm{\Σ}}(p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)-|p_{\mathrm{sum}}\left(t\right)-p_{\mathrm{sum}}(t-1)\left|\right)---\left(9\right)$

5)将优化调度模型中的非线性因素线性化，在步骤3)与4)所述优化模型中，只有式(9)中含有绝对值，为非线性形式，对式(9)的优化目标进行线性化转化，得到线性优化模型；采用对偶单纯形法求解优化调度模型，得出风光储联合发电系统的有功发电曲线，并得到各风电场、光伏电站在调度周期内的有功出力，以及储能装置的充放电计划；

6)将调度周期内的风光储发电计划下发，风光储各场站接收到发电计划后，制定本场站内的发电计划；同时，将风光储联合发电系统的总发电曲线上报至上级调度中心。