CN105656025A - 提高风电消纳能力的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种提高风电消纳能力的方法，包括：获取第二天的风电出力数据，根据所述风电出力数据及负荷数据，生成含风电的第一日前调度计划；获得是否存在弃风，若不存在弃风，则将第一所述日前调度计划发送给火电厂及风电场；若存在弃风，则采用含有可平移负荷的机组组合模型，生成第二日前调度计划；获得新的弃风出现的时间分布及弃风电量相关，并将第二调度计划发送给火电厂，将平移负荷信息发送给含有可平移负荷的高载能企业，将弃风出现的时间及弃风电量发送给含有自备电厂的高载能企业；含有自备电厂的高载能企业获得可消纳的弃风电量；以及根据收到的可消纳的弃风电量，形成风电的第三日前调度计划，并将第三日前调度计划发送给风电场。

Description

提高风电消纳能力的方法

技术领域

本发明属于电力系统控制技术领域，尤其涉及一种利用高载能负荷提高风电消纳能力的方法。

背景技术

我国风力发电持续快速发展，已经成为我国第四大电源。近年来却出现了越来越严重的弃风现象，这一问题在西部地区尤为严重，严重制约了风电的进一步发展。2014年，甘肃，内蒙古和新疆的弃风率分别达到11%，9%，15%，高于8%的全国平均水平。

然而，按照现有传统机组组合模型在出现弃风时难以处理，导致能源浪费。而高载能负荷的负荷量大，还具有自备电厂，具有作为需求响应资源消纳弃风的潜力。因此如何在现有机组组合模型的基础上，利用高载能负荷提高风电消纳能力十分具有必要性和可用性。

发明内容

综上所述，确有必要提供一种的利用高载能负荷提高风电消纳能力的方法。

一种提高风电消纳能力的方法，包括：由传统机组组合模型获取第二天的风电出力数据，得到风电出力的曲线，同时获得第二天的负荷数据，得到负荷曲线，根据所述风电出力数据及负荷数据，生成含风电的第一日前调度计划；根据第一日前调度计划，获得是否存在弃风及弃风出现的时间段，若不存在弃风，则将第一所述日前调度计划发送给火电厂及风电场；若存在弃风，则调用需求侧响应，采用含有可平移负荷的机组组合模型，生成第二日前调度计划；由第二日前调度计划，获得新的弃风出现的时间分布及弃风电量相关，并将第二调度计划发送给火电厂，将平移负荷信息发送给含有可平移负荷的高载能企业，将弃风出现的时间及弃风电量发送给含有自备电厂的高载能企业；含有自备电厂的高载能企业在得到弃风出现的时间及弃风电量后，结合第二天所述自备电厂的运行情况，获得可消纳的弃风电量；以及根据收到的可消纳的弃风电量，更新风电的弃风时间及弃风电量，形成风电的第三日前调度计划，并将第三日前调度计划发送给风电场。

相对于现有技术，本发明提供的提高风电消纳能力的方法，基于负荷平移和高载能负荷自备电厂出力调节，通过采用含有可平移负荷的机组组合模型，提高了风电场的弃风的利用率，从而提高的资源的利用效率。

附图说明

图1为提高风电电力消纳的方法的流程图。

图2为本发明实施例提供的风电和高载能负荷联合运行的日前调度示意图。

具体实施方式

下面根据说明书附图并结合具体实施例对本发明的技术方案进一步详细表述。

请一并参阅图1及图2，本发明实施例提供的一种基于负荷平移和高载能负荷自备电厂出力调节的提高风电消纳能力的方法包括：

步骤S10，按照传统机组组合模型获取第二天的风电出力数据，得到风电出力的曲线，同时获得第二天的负荷数据，得到负荷曲线，根据所述风电出力数据及负荷数据，生成含风电的第一日前调度计划；

步骤S20，根据第一日前调度计划，获得是否存在弃风及弃风出现的时间段，若不存在弃风，则将第一所述日前调度计划发送给火电厂及风电场；若存在弃风，则调用需求侧响应，采用含有可平移负荷的机组组合模型，生成第二日前调度计划；

步骤S30，根据第二日前调度计划，获得新的弃风出现的时间分布及弃风电量相关，并将第二调度计划发送给火电厂，将平移负荷信息发送给含有可平移负荷的高载能企业，将弃风出现的时间及弃风电量发送给含有自备电厂的高载能企业；

步骤S40，含有自备电厂的高载能企业在得到弃风出现的时间及弃风电量后，结合第二天所述自备电厂的运行情况，获得可消纳的弃风电量；以及

步骤S50，根据收到的可消纳的弃风电量，更新风电的弃风时间及弃风电量，形成风电的第三日前调度计划，并将风电的第三日前调度计划发送给风电场。

在步骤S10中，风电调度中心可按照传统机组组合模型获取第二天的风电出力数据，形成风电出力的曲线，所述风电出力数据的采集包括96个点，每15分钟一个。所述负荷数据的采集包括96个点，每15分钟一个。调度中心利用预测的风电数据和负荷数据，使用传统机组组合模型，生成一个测试用的含风电的第一日前调度计划，根据第一日前调度计划，调度中心可以预测是否存在弃风，以及弃风出现的时段。

具体的，作为一具体的实施例，本实施例中采用的所述传统机组组合模型可包括：

（1）目标函数

(1)

(2)

其中，p(i,t),y(i,t)分别表示机组i在t时段的出力。表示运行的总时间，表示机组的数量，表示机组i发电成本与输出功率的二次函数的二次项系数，一次项系数和常数项，为机组i在t时段的发电成本，为机组i在t时段的启动成本。的计算与机组在启动前的停机时间有关，具体的计算在约束条件中详细解释。v(i,t)为机组i在t时刻的工作启停状态变量，表示机组i在t时段处于开机状态，而则代表处于停机状态。停机成本一般不予考虑，因为其对于总成本影响较小。

（2）约束条件

A.功率平衡约束

(3)

表示t时段系统的负荷值，为运行时间的集合。功率平衡约束保证了每一时段机组总出力和负荷的匹配。

B.机组出力上下限约束

(4)

表示机组i在t时段的出力下限，表示机组i在t时段的出力上限，表示所有机组的集合。该约束条件保证各机组都能在其正常运行的出力范围内运行。

C.启停辅助变量约束

(5)

(6)

z(i,t)为机组i在t时刻的转换状态变量，表示机组i在t时段由开机变为关机，而则表示机组处于其它状态。公式（5）约束了一个机组在同一时刻不可以同时启动和停机。公式（6）约束了启动和停机的动作和机组工作状态的一致性。

D.最小运行时间约束

(7)

(8)

(9)

其中，，表示在运行开始后，机组i最初所需的最短运行时间。表示机组i的最小开机运行时间，表示机组i的初始运行状态，则机组i初始处于运行状态，则机组i初始处于停机状态。表示机组i初始已经运行或停运的时间，若为初始已运行时间，则取正数，若为初始停机时间则取负数。v(i,k)为机组i在t时刻的工作启停状态变量，表示机组i在t时段处于开机状态，而则代表处于停机状态。公式（7）主要考虑前一天结束时的运行状况对于新的一天开始运行的影响。如果机组的初始状态是运行的，则表示该机组还需要至少运行的时间的约束。公式（8）表示机组i每次启动后的最小运行的时间的约束。公式（9）表示运行时间的最后的-1小时内的最小运行时间约束，如果机组在该时段内启动就必须一直运行到一天结束，不能再次停机；

E.最小停运时间约束

(10)

(11)

(12)

其中，，表示在运行开始后，机组i最初所需的最短停机时间。表示机组i的最小停机时间。公式（10）主要考虑前一天结束时的运行状况对于新的一天开始运行的影响。如果机组的初始状态是停机的，则表示该机组还需要至少停运的时间的约束。公式（11）表示机组i每次关停后的最小停机的时间的约束。公式（12）表示运行时间的最后的-1小时内的最小停机时间约束，如果机组在该时段内关停就必须一直停机到一天结束，不能再次开机。

F.爬坡率约束

(13)

(14)

表示机组i的上爬坡率，即机组i出力上调的速度，表示机组i的下爬坡率，即机组i出力下调的速度。p(i,t)为机组i在t时段的出力。由于机组调节出力的速度是有限的，两个相邻时段之间出力的变化时有限的，爬坡率约束就是表征这一限制的。

G.停机时间计数器约束

(15)

(16)

(17)

(18)

是一个停机时间计数变量，它表示的是机组i在t时段已经累计连续停机的时间，由于模型中的启动成本是分段的，与机组停机时间有关，所以利用以上的约束记录停机时间是必要的。这四个约束条件实现的功能就是当时，，而时，,实现了连续停机时间的累计。

H.分段启动成本约束

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

这几个约束条件是利用连续停机时间的计数器，实现分段启动成本的计算的，计算方法如公式（19）。其中，m(i,t)表示虚拟变量。表示机组i在停机j小时后的启动成本。一般来讲，随着停机时间的增长，启动成本是不断变大的，当停机达到一定的时间后，启动成本不再发生变化。表示分段启动成本计算中，最后使得启动成本不再变化的时间的阈值。是表示机组停机时间状态的0-1变量，表示表示的是机组i在t时刻已经停机j小时，表示机组处于其它状态。公式（20）约束了对于每一个机组的每一个时段，至多只能有一个取1。公式（21）利用虚拟变量将连续停机时间计数和联系起来。公式（22）和公式（23）是对于虚拟变量的约束，当机组i在t时刻停机或者在t时刻启动之前已经停机已达到ND小时以上时，会被利用。ω(i,t,ND)表示机组停机时间状态的0-1变量，ω(i,t,ND)=1表示表示的是机组i在t时刻已经停机ND小时，ω(i,t,ND)=0表示机组处于其它状态。

可以理解，以上所举传统机组组合模型仅仅为一具体的实施例，也可以根据实际情况选择合适的传统机组组合模型。

在步骤S20中，含可平移负荷的高载能企业向风电调度中心确认第二天的可平移负荷的信息，包括原始运行的启停时间，不同时段的负荷大小，每15分钟一个负荷数据。

如果第一日前调度计划的结果显示的预测结果是不存在弃风，则不需要调用需求侧响应，可将第一日前调度计划作为正式的日前调度计划发送给火电厂和风电厂。如果存在弃风，则调度中心使用含有可平移负荷的机组组合模型生成第二日前调度计划。

具体的，所述含有可平移负荷的机组组合模型与传统机组组合模型的不同在于：

（1）包含了可平移负荷的影响的约束条件；

（2）增加了时段平移负荷的约束；

（3）包括自备电厂的弃风消纳匹配模型。

具体的，所述包含可平移负荷的影响的约束条件包括：

(24)

其中，表示可平移负荷i在t时段的负荷值，表示机组i在t时段的出力，表示t时段系统的固定负荷，表示可平移负荷的数量，表示机组的数量。所述约束条件将固定负荷和平移后的可平移负荷的总和与机组总出力相匹配。

所述时段平移负荷的约束包括：

(25)

(26)

(27)

其中，。为可平移负荷i的负荷序列的第j段的负荷值。表示可平移负荷i的序列的时间长度。表示可平移负荷的序号集合。Tr(i,t)表示可平移负荷的启动时间的0-1变量，Tr(i,t)=1表示可平移负荷i在t时段开始运行，Tr(i,t)=0表示可平移负荷i不是从t时段开始运行的。公式（25）计算经过平移的可平移负荷在整个运行时间中的分布和负荷值。公式（26）约束可平移负荷在整个运行时段只能调用一次。公式（27）约束可平移负荷调用后后必须在运行时间内完成全部的负荷序列，不能超过运行时间。

在利用含需求侧响应的机组组合模型产生第二日前调度计划后，可根据第二日前调度计划中的风电发电利用的出力计算每一时段的弃风功率，结合自备电厂可调节的出力的容量产生可消纳风电电量。具体的，所述自备电厂的弃风消纳匹配模型包括：

(28)

(29)

其中，表示弃风功率，表示风电的出力，表示日前调度计划中风电真实发电的出力。表示自备电厂通过调整出力可消纳的弃风功率。表示自备电厂降低出力容量的上限。

在步骤S30中，得到第二日前调度计划后，同时得到更新后的弃风的时间分布和弃风电量。调度中心将第二日前调度计划发送给火电厂。同时将可平移负荷在第二日前调度计划中的平移负荷信息发送给含有可平移负荷的高载能企业。最后，调度中心将更新后的弃风信息发送给含有自备电厂的高载能企业。

在步骤S40中，含有自备电厂的高载能企业在得到调度中心发送的弃风信息后，结合第二天自备电厂的运行情况，向调度中心上报自己可消纳的弃风电量。

在步骤S50中，调度中心在收到可消纳的弃风电量后，更新风电的弃风信息和调度计划，形成第三日前调度计划，将风电的调度计划发送给风电场，进而完成日前调度的过程。

在各火电机组和风电机组都得到了日前调度的安排，含有可平移负荷的高载能企业得到了可平移负荷的平移计划，含有自备电厂的高载能企业得到了需要消纳的弃风电量后，进入日内实际运行的阶段。

在该阶段内，为了保证参与需求侧响应的高载能企业的利益，促使更多的高载能企业参与需求侧响应来消纳弃风，含有可平移负荷的高载能企业可以严格按照日前调度计划中的负荷平移计划进行生产的安排，不需要根据日内系统的实际运行情况进行更改。同样地，含有自备电厂高载能企业也可以完全按照日前调度计划的安排，安排自备电厂的出力，优先按照日前计划利用风电，不受风电出力和负荷变化的影响。

进一步，对于因风电预测误差和负荷预测误差导致的实际运行的调整，主要由火电机组来承担。

本发明提供的提高风电消纳能力的方法，基于负荷平移和高载能负荷自备电厂出力调节，通过采用含有可平移负荷的机组组合模型，符合我国国情，提高了风电场的弃风的利用率，从而提高的资源的利用效率。

另外，本领域技术人员还可在本发明精神内作其它变化，当然这些依据本发明精神所作的变化，都应包含在本发明所要求保护的范围内。

Claims (7)

1.一种提高风电消纳能力的方法，包括：

由传统机组组合模型获取第二天的风电出力数据，得到风电出力的曲线，同时获得第二天的负荷数据，得到负荷曲线，根据所述风电出力数据及负荷数据，生成含风电的第一日前调度计划；

根据第一日前调度计划，获得是否存在弃风及弃风出现的时间段，若不存在弃风，则将第一所述日前调度计划发送给火电厂及风电场；若存在弃风，则调用需求侧响应，采用含有可平移负荷的机组组合模型，生成第二日前调度计划；

由第二日前调度计划，获得新的弃风出现的时间分布及弃风电量相关，并将第二调度计划发送给火电厂，将平移负荷信息发送给含有可平移负荷的高载能企业，将弃风出现的时间及弃风电量发送给含有自备电厂的高载能企业；

含有自备电厂的高载能企业在得到弃风出现的时间及弃风电量后，结合第二天所述自备电厂的运行情况，获得可消纳的弃风电量；以及

根据收到的可消纳的弃风电量，更新风电的弃风时间及弃风电量，形成风电的第三日前调度计划，并将第三日前调度计划发送给风电场。

2.如权利要求1所述的提高风电消纳能力的方法，其特征在于，所述风电出力数据的采集包括96个点，每15分钟一个；所述负荷数据的采集包括96个点，每15分钟一个。

3.如权利要求1所述的提高风电消纳能力的方法，其特征在于，所述含有可平移负荷的机组组合模型包括：

（1）包含可平移负荷的影响的约束条件；

（2）时段平移负荷的约束；

（3）自备电厂的弃风消纳匹配模型。

4.如权利要求3所述的提高风电消纳能力的方法，其特征在于，包含可平移负荷的影响的约束条件包括：

；

其中，p(i,t)表示机组i在t时段的出力，表示可平移负荷i在t时段的负荷值，表示机组i在t时段的出力，表示t时段系统的固定负荷，表示可平移负荷的数量，表示机组的数量。

5.如权利要求4所述的提高风电消纳能力的方法，其特征在于，所述时段平移负荷的约束包括：

；

；

；

其中，表示运行的总时间，，为可平移负荷i的负荷序列的第j段的负荷值；表示可平移负荷i的序列的时间长度；Tr(i,t)表示可平移负荷的启动时间的0-1变量，Tr(i,t)=1表示可平移负荷i在t时段开始运行，Tr(i,t)=0表示可平移负荷i不是从t时段开始运行。

6.如权利要求5所述的提高风电消纳能力的方法，其特征在于，所述自备电厂的弃风消纳匹配模型包括：

；

；

其中，表示弃风功率，表示风电的出力，表示风电真实发电的出力；表示自备电厂通过调整出力可消纳的弃风功率；表示自备电厂降低出力容量的上限。

7.如权利要求1所述的提高风电消纳能力的方法，其特征在于，所述平移负荷的信息，包括原始运行的启停时间，不同时段的负荷大小，每15分钟一个负荷数据。