CN103326396A - 一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，该方法包括提高具有概率分布相似性序列的计算效率的方法，该方法充分利用不同受限情况下风电场有功输出的概率分布具有极大相似性的特点，提出“分离算法”并采用概率变化序列替代原概率性序列进行序列运算，利用概率变化序列的高度稀疏性，大幅降低计算量，提高计算速度。整个计算过程无任何近似，所得计算结果与直接采用概率性序列进行序列运算完全相同。同时，该方法也适用于其他具有概率分布相似性的问题分析中。

Description

一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法

技术领域

本发明涉及一种属新能源发电及接入技术领域的方法，具体讲涉及一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法。

背景技术

与传统化石类能源相比，风力发电具有无能源消耗和无污染的特点，但同时也具有随机性和间歇性的特点，无法获到准确的风电出力预测结果。受风能资源的限制，我国的风电开发呈大规模、集中开发的特点。随着部分地区风电比例的持续增加，在对含大规模风电场的电力系统进行分析时，必须考虑风电出力的不确定性影响。

序列运算理论因其物理意义明确，计算量小等特点，在考虑风电出力不确定性的分析中得到了广泛应用。在计算过程中，采用一个概率性序列来表征未来风电出力的概率分布情况。

受我国风电集中式开发、电网建设滞后及电力系统结构的限制，大风时段部分地区风电场出力受限已是普遍现象，为保证电网运行安全，有时不得不设定风电场的风电运行出力上限值。此时，当风电出力低于风电运行出力上限值时，风电场将维持原状；当风电出力高于风电运行出力上限值时，风电场将采取相应的控制策略，使风电场的有功输出不超过风电运行出力上限值。

当进行风电出力的相关分析时，也会涉及到风电场出力的受限情况。而针对不同的风电运行出力上限值，表征概率分布的风电场出力概率性序列将具有极大的相似性，低于较小风电运行出力上限值的部分将完全相同。而现有技术中，使用概率性运算分析风电运行出力上限值，计算量大，计算速度较慢，工作效率较差，占用空间较大，影响遇到电网运行风险时给出风险抵御措施的效率。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种测定电力系统风电运行时出力上限值的方法，所述方法包括提高具有概率分布相似性序列计算效率的概率变化序列运算方法，提出了分离运算以及概率变化序列的概念，提高运算速度，提升工作效率。

实现上述目的所采用的解决方案为：

一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，所述方法包括确定风电运行出力上限值分析效率，包括以下步骤：I、获得风电场出力不受限时的风电出力概率性序列W_free；II、获得风电运行出力上限值lim^new受限时的风电出力的概率性序列

；其改进之处在于：III、检测是否有经分析的风电运行出力上限值；

IV、对概率性序列

进行序列运算并存储；

V、获得当前待分析的风电运行出力上限值与已分析完的风电运行出力上限值的空间距离的最小值d_min；

VI、对比最小空间距离d_min与风电运行出力上限值到原点的空间距离；

VII、获得风电出力的概率变化序列W^s；

VIII、对概率变化序列W^s进行序列运算；

IX、获得风电运行出力上限值为lim^new时的概率性序列的序列运算结果Z^new；并存储风电运行出力上限值lim^new、概率性序列

和概率性序列的序列运算结果Z^new。

进一步的，根据风电场的风电功率预测信息获得所述步骤I的风电出力概率性序列W_free。

进一步的，所述步骤II的获得方法包括：所述步骤I中的出力概率性序列W_free中大于风电运行出力上限值lim^new的概率值加风电运行出力上限值lim^new对应的概率，得风电运行出力上限值为lim^new的受限情况下的风电出力概率性序列

进一步的，所述步骤III中的所述检测包括判断是否有经分析完的其他风电运行出力上限值，若当前无经分析完的风电运行出力上限值，则执行步骤IV，否则执行步骤V。

进一步的，获得所述步骤V中的空间距离方法包括获得下式（1）表征的空间距离d：

$d=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{({\lim }_i^{\mathrm{new}}-{\lim }_i^{\mathrm{old}})}^2}---\left(1\right);$

其中，N表示序列运算中包含的风电场个数，

表示风电场i待分析的风电运行出力上限值，

表示风电场i已分析完的风电运行出力上限值。

进一步的，所述步骤VI中所述对比方法包括比较所述最小空间距离d_min与风电运行出力上限值到原点的空间距离

若

则执行步骤IV，否则执行步骤VII。

进一步的，所述步骤VII中获得风电出力的概率变化序列W^s的方法包括分离运算；

所述分离运算包括：将经存储的风电运行出力上限值lim^old对应的风电出力概率性序列

与概率性序列

在相同取值处的概率进行相减运算。

进一步的，将所述步骤VII中的概率变化序列W^s替代概率性序列

根据风电出力相关分析的要求，对W^s进行序列运算，获得序列运算结果Z^s。

进一步的，所述步骤IX中的获得方法包括：将已存储的风电运行出力上限值lim^old对应的序列运算结果Z^old与所述概率变化序列W^s的序列运算结果Z^s进行分离运算，获得概率性序列

的序列运算结果Z^new。

进一步的，所述序列运算包括卷和、卷差、序乘、序除、交积及并积运算。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

（1）本发明的方法充分利用不同受限情况下风电场有功输出的概率分布具有极大相似性的特点，采用概率变化序列替代原概率性序列进行序列运算，并利用概率变化序列的高度稀疏性，大幅降低计算量，提高计算速度。

（2）本发明运用“分离运算”，获得“概率变化序列”来表征两个概率性序列之间的区别，方法的确定过程无任何近似，所得计算结果与直接采用概率性序列进行序列运算完全相同。

（3）本发明的方法适用于其他具有概率分布相似性的问题分析。

（4）本发明的方法适用于抵御电网运行风险的风电场限电措施在线评估中，快速准确地评估不同限电措施下的风险抵御效果，为及时给出正确的运行风险抵御措施提供时间上的保证。

附图说明

图1是测定电力系统风电运行出力上限值的方法的技术框图；

图2是概率性序列与概率变化序列的非零项个数显示图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。

一、风电场最优出力上限值的确定方法

如图1所示，图1为测定电力系统风电运行出力上限值的方法的技术框图；

由于风电出力的相关分析过程中，经常需要对不同的风电运行出力上限值进行分别分析，以寻求设定最佳的风电运行出力上限值。因此，在计算过程中，可以利用不同受限情况下风电场出力的相似性特点，以已计算结果为基础，对涉及风电出力的相关计算进行快速精确求解，降低计算量，提高计算速度。本发明提供的一种风电场风电运行出力上限值的确定方法，包括一种提高具有概率分布相似性序列计算效率的概率变化序列运算方法，采用概率变化序列替代原概率性序列进行序列运算，并利用概率变化序列的高度稀疏性，大幅降低计算量，提高计算速度，该方法包括以下步骤：

1、根据风电场的风电功率预测信息，形成不受限情况下的风电场的出力概率性序列W_free；

2、对风电场的风电运行出力上限值为lim^new时进行分析，将步骤1中的风电出力概率性序列W_free大于风电运行出力上限值lim^new的所有概率值，加到风电运行出力上限值对应的概率上，形成风电运行出力上限值为lim^new的受限情况下的风电出力概率性序列

3、检查是否有已分析完的其他风电运行出力上限值；若当前无已分析完的风电运行出力上限值，则执行步骤4，否则执行步骤5；

4、根据风电出力相关分析的要求，对概率性序列

进行相应的序列运算，其中，序列运算包括卷和、卷差、序乘、序除、交积及并积运算，最终得到

的序列运算结果Z^new，执行步骤10；

5、针对需要进行计算的风电场出力，计算当前待分析的风电运行出力上限值与已分析完的风电运行出力上限值之间的空间距离

其中，N表示序列运算中包含的风电场个数，

表示风电场i待分析的风电运行出力上限值，

表示风电场i已分析完的风电运行出力上限值；

6、从d中找到最小的空间距离d_min，将其与风电运行出力上限值到原点的空间距离进行比较，若

则执行步骤4，否则执行步骤7；

7、读取已存储的风电运行出力上限值lim^old对应的风电出力概率性序列

将其与概率性序列

在相同取值处的概率进行相减运算，即进行“分离运算”，得到表征两个概率性序列区别的“概率变化序列”W^s；

8、将概率变化序列W^s替代概率性序列根据风电出力相关分析的要求，对W^s进行相应的序列运算，其中，序列运算包括卷和、卷差、序乘、序除、交积及并积运算，最终得到W^s的序列运算结果Z^s；

9、读取已存储的风电运行出力上限值lim^old对应的概率性序列

的序列运算结果Z^old，将其与Z^s进行分离运算，得到对应的概率性序列Z^new，即对概率性序列

进行相应序列运算的计算结果；

10、将风电运行出力上限值lim^new及其对应的概率性序列

和

的序列运算结果Z^new进行存储，完成对风电场风电运行出力上限值lim^new的相关分析，退出。

二、举例说明

案例一、使用概率变化序列运算方法的等效负荷计算

当进行含风电场的电力系统优化调度时，为合理安排机组出力计划，通常将风电功率预测看作负的负荷，加到负荷预测中，以生成等效负荷进行分析计算。在考虑负荷和风电预测的不确定因素时，可以采用序列运算进行等效负荷LW(i)的计算，即

其中，L(i)和W(i)分别代表负荷和风电场出力的概率性序列。在优化调度模型求解过程中，通常不考虑对负荷进行控制，因此在计算前，负荷的概率性序列可以提前计算得到。而对于风电场的出力，由于每次迭代计算时给出的上限值不同，因此未来风电场出力的概率性序列也不同，但存在很大的相似性，可以采用概率变化序列进行计算。

在每次计算前，首先在存储记录中查找与此次风电场限值最相近的计算结果。其中，风电场限值为0的计算结束为负荷的概率性序列。假设本次需计算的风电运行出力上限值lim^new的概率性序列为W^new(i)；已计算最相近的风电运行出力上限值lim^old的概率性序列为W^old(i)，其等效负荷的计算结果为LW^old(i)；则本次等效负荷LW^new(i)为：

其中，W^s(i)为W^old(i)与W^new(i)的概率变化序列。在每次计算后，将此次风电场的限值和计算结果进行存储，以便后续使用。

案例二、使用概率变化序列运算方法的风电场出力总加计算

当求两个风电场出力的总和时，若考虑风电出力的不确定性，则结果为两个风电场出力概率性序列的卷和。两个受限风电场的出力都属于相似序列，采用概率变化序列的方法进行计算，具体计算过程如下：

$W_1^{\mathrm{new}}\left(i\right)\⊕W_2^{\mathrm{new}}\left(i\right)$

$=(W_1^{\mathrm{old}}\left(i\right)-W_1^s\left(i\right))\⊕(W_2^{\mathrm{old}}\left(i\right)-W_2^s\left(i\right))---\left(3\right)$

$=W_1^{\mathrm{old}}\left(i\right)\⊕W_2^{\mathrm{old}}\left(i\right)-W_1^{\mathrm{old}}\left(i\right)\⊕W_2^s\left(i\right)-W_1^s\left(i\right)\⊕W_2^{\mathrm{new}}\left(i\right)$

其中，

和

分别为风电场1的两个概率性序列，

为对应的概率变化序列；

和分别为风电场2的两个概率性序列，

为对应的概率变化序列。式(3)中第一项为之前的计算结果，可直接利用；第二项与第三项均为一个概率变化序列与概率性序列之间的序列运算，若两个概率变化序列的稀疏度较大，则总的计算量将小于直接对两个概率性序列进行序列运算。

上述案例一与二，在每次迭代计算前，为最大限度地降低计算量，应先根据两风电场的限值，搜索空间距离最小的记录，再采用式(4)进行计算，比较所述最小空间距离d_min与出力上限值到原点的空间距离；其中，限值的空间距离d定义为：

$d=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{({\lim }_i^{\mathrm{new}}-{\lim }_i^{\mathrm{old}})}^2}---\left(4\right)$

其中，

与

分别代表风电场i的两个出力上限值。

案例一、二分别运用本发明的分离算法和概率变化序列对不同风电场出力限值进行分析，所述分析包括等效负荷和风电场出力总和。案例一中，用负荷序列（定值）与受限的风电场序列（不定值）进行计算；案例二中，用受限的风电场序列（不定值）与另一受限的风电场序列（不定值）进行计算；说明本发明适用于所有含相似序列的序列运算。

三、比较概率性序列直接进行序列运算与概率变化序列运算方法的效果

采用概率变化序列运算方法能大幅降低计算量，提高计算速度，分析如下：

本发明对系统进行随机最优潮流计算，根据寻优过程的记录，将采用与不采用概率变化序列运算方法的计算时间进行比较，以验证本发明所述方法的有效性。系统随机最优潮流模型的求解采用序列运算与遗传算法相结合的智能算法，序列运算的离散化步长为0.1MW，遗传算法中群体规模为20个，遗传代数为50代。在每次迭代计算中，将首先根据每个个体的风电场出力限制，生成风电场出力的概率性序列，再根据序列运算理论对该个体的适应度进行计算，最后根据遗传算法规则对种群进行更新，直到达到迭代次数为止。

由于采用概率变化序列运算方法进行计算，中间并无任何近似环节，因此采用该方法的计算结果与直接进行序列运算的结果完全相同，这一点也在仿真中得到了验证。为直观比较两种方法的计算时间，将某处求解模型时的寻优过程进行记录，根据记录的1000个个体值，分别采用本发明的概率变化序列运算方法及直接进行序列运算进行比较。

根据寻优过程对系统总负荷序列L(i)与风电场三出力序列W₃(i)的卷差、风电场二出力序列W₂(i)与风电场三出力序列W₃(i)的卷和进行计算，表1显示未采用与采用概率变化序列运算方法的计算时间。

表1

如表1所示，在按寻优结果顺序计算1000次的过程中，有461次风电场三的上限值与之前的记录完全相同。在未采用概率变化序列进行计算时，也可以将之前的计算结果进行记录，直接利用已计算的结果，减少计算时间。但此时所占用的存储空间及在检索记录上的耗时将与采用概率变化序列进行计算完全相同。图2显示了在不计重复记录的情况下，整个计算过程中W₃(i)的长度及相应的概率变化序列的非零项个数。

如图2所示，概率变化序列的非零项个数随着计算过程的进行，呈迅速减小的趋势。本算例中，在计算50次之后，概率变化序列的最大非零项个数降为74，而在计算200次之后，最大非零项个数仅为16。此外，概率变化序列非零项个数为2的情况达到了274次，占比超过50%。由此可见，在迭代寻优的计算过程中，采用概率变化序列对具有相似性序列进行计算，可以大大减少计算时间，并且随着迭代次数的增加，节省的计算时间将更加明显。

最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，所述方法包括确定风电运行出力上限值分析效率，包括以下步骤：I、获得风电场出力不受限时的风电出力概率性序列W_free；II、获得风电运行出力上限值lim^new受限时的风电出力的概率性序列

其特征在于：III、检测是否有经分析的风电运行出力上限值；

IV、对概率性序列

进行序列运算并存储；

V、获得当前待分析的风电运行出力上限值与已分析完的风电运行出力上限值的空间距离的最小值d_min；

VI、对比最小空间距离d_min与风电运行出力上限值到原点的空间距离；

VII、获得风电出力的概率变化序列W^s；

VIII、对概率变化序列W^s进行序列运算；

IX、获得风电运行出力上限值为lim^new时的概率性序列的序列运算结果Z^new；并存储风电运行出力上限值lim^new、概率性序列

和概率性序列的序列运算结果Z^new。

2.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：根据风电场的风电功率预测信息获得所述步骤I的风电出力概率性序列W_free。

3.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：所述步骤II的获得方法包括：所述步骤I中的出力概率性序列W_free中大于风电运行出力上限值lim^new的概率值加风电运行出力上限值lim^new对应的概率，得风电运行出力上限值为lim^new的受限情况下的风电出力概率性序列

4.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：所述步骤III中的所述检测包括判断是否有经分析完的其他风电运行出力上限值，若当前无经分析完的风电运行出力上限值，则执行步骤IV，否则执行步骤V。

5.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：获得所述步骤V中的空间距离方法包括获得下式（1）表征的空间距离d：

$d=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{({\lim }_i^{\mathrm{new}}-{\lim }_i^{\mathrm{old}})}^2}---\left(1\right);$

其中，N表示序列运算中包含的风电场个数，

表示风电场i待分析的风电运行出力上限值，

表示风电场i已分析完的风电运行出力上限值。

6.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：所述步骤VI中所述对比方法包括比较所述最小空间距离d_min与风电运行出力上限值到原点的空间距离

若

则执行步骤IV，否则执行步骤VII。

7.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：所述步骤VII中获得风电出力的概率变化序列W^s的方法包括分离运算；

所述分离运算包括：将经存储的风电运行出力上限值lim^old对应的风电出力概率性序列

与概率性序列

在相同取值处的概率进行相减运算。

8.如权利要求7所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：将所述步骤VII中的概率变化序列W^s替代概率性序列

根据风电出力相关分析的要求，对W^s进行序列运算，获得序列运算结果Z^s。

9.如权利要求1所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：所述步骤IX中的获得方法包括：将已存储的风电运行出力上限值lim^old对应的序列运算结果Z^old与所述概率变化序列W^s的序列运算结果Z^s进行分离运算，获得概率性序列

的序列运算结果Z^new。

10.如权利要求9所述的一种测定电力系统风电运行出力上限值的方法，其特征在于：所述序列运算包括卷和、卷差、序乘、序除、交积及并积运算。

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