CN105896535A - 用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法 - Google Patents
用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105896535A CN105896535A CN201610341757.6A CN201610341757A CN105896535A CN 105896535 A CN105896535 A CN 105896535A CN 201610341757 A CN201610341757 A CN 201610341757A CN 105896535 A CN105896535 A CN 105896535A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wind
- power
- power plant
- output
- power generation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 145
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 45
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 14
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 11
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 11
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 7
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims description 4
- 238000006477 desulfuration reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000023556 desulfurization Effects 0.000 claims description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 4
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 3
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 3
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,通过对风电场、火电厂和水电厂的日前发电权置换进行评估。从而最大化新能源发电量,最小化弃风、弃光。并简化交易电量滚动修正的过程,只进行日前的置换电量评估,简化计算过程。从而达到提高新能源利用率以及发电企业利润的目的。
Description
技术领域
本发明涉及大规模风力发电量运行评估技术领域,具体地,涉及一种用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法。
背景技术
发电权是发电厂商发电运行并将电能出售给电网或通过电网出售给终端用户的权利。在管制电力系统中,它对应于发电厂商在特定机制下获得的发电配额;而在自由竞争的电力市场中,它是指发电厂商在远期电力市场或当前电力市场中通过报价竞标获得的电量。
发电权置换是指上述配额或中标电量的交换。发电权置换本质上是电力系统在调度、发电资源重新配置的过程。积极合理的发电权置换能够使经济高效的发电形式替代高能耗、高污染的发电形式承担负荷,提升电力系统运行的经济性和可靠性、保护环境、促进可持续发展,同时使参与发电权置换的发电集团获益。发电权置换交易完成后,各发电厂的出力计划会相应调整,这也意味着电力系统运行方式的改变。
发电权置换的研究背景是一方面,当前我国部分地区尤其是“三北”风电、光伏等新能源装机增长较快,用电负荷增长较慢,造成大量弃风、弃光;另一方面,由于火电厂消耗大量煤炭等非可再生资源,同时造成环境污染严重,雾霾天气频发。发电权置换的主要对象是常规电源和新能源企业,通过将常规电源的发电量置换成新能源电源的发电量,从而实现降低发电成本、提高企业利润,同时节能减排、保护环境。发电权置换的形式包括中长期发电权置换、短期发电权置换、以及日前发电权置换等置换方式,需要指出的是日前发电权置换需要考虑线路传输容量等运行问题。
目前,发电权置换在发电权重新配置,特别是日前电力系统运行方式调整等方面的效益并未得到充分显示。已开展的相关研究也相对较少。
专利201510375285.1提出了一种“一种促进风电消纳的多时间尺度发电权交易方法”,研究的是不同发电厂商之间的发电权交易,涉及电量交易和资金交易,研究目标是最大化社会效益总和,并通过逐小时修正发电权交易计划最终确定发电权交易电量,因为风电预测的不确定性、负荷预测的不确定性以及机组开停机的变化性等因素,该过程本身就是在一定概率意义下的评估,进行逐小时滚动修正会增加大量的工作量,其效果并不显著。
发明内容
本发明的目的在于,针对上述问题,提出一种用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,以实现提高新能源利用率以及发电企业利润的优点。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,对于同一发电集团旗下的风电场与火电厂、水电厂进行日前发电权置换,Zw,h(t)为风电场与火电厂发电权置换在t时刻得到的功率,Zw,a(t)为风电场与水电厂发电权置换在t时刻得到的功率,t为时间,t∈[0,24),
其目标函数:即通过发电权置换最小化弃风电量,即最大化发电权置换电量为:
其中,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,Qw,h表示发电权置换电量,α和β表示加权系数;
方法包括以下步骤:
步骤1:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为False;
步骤2:确定风电场出力上下限约束;
步骤3:确定火电厂及水电厂出力上下限约束;
步骤4:确定调度部门给风电场预留的送出通道容量约束Pw,c(t);
步骤5:确定火电厂的最小经济技术出力约束t∈[0,24),以及确定水电厂的不弃水最小出力约束t∈[0,24);
步骤6:确定电源-负荷有功功率平衡约束;
步骤7:确定风电场的日前风电功率预测曲线;
步骤8:生成发电权置换后风电场的日前风电出力下达计划;
步骤9:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组最小启停时间约束,如果是,进入步骤11,如果否,进入步骤10;
步骤10:增加风电机组启停限制,将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,转步骤9;
步骤11:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组最小启停时间约束,如果是,进入步骤13,如果否,进入步骤12;
步骤12:增加火电机组及水电机组启停限制,将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,转步骤11;
步骤13:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组爬坡速率约束;如果是,进入步骤15,如果否,进入步骤14;
步骤14:增加风电机组爬坡率限制,即从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,并转步骤13;
步骤15:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组爬坡速率约束,如果是,进入步骤17;如果否,进入步骤16;
步骤16:增加火电机组和水电机组爬坡率限制,从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,并转步骤15;
步骤17:风电出力下达曲线是否经过校验,如果是,转步骤19,如果否,转步骤18;
步骤18:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为True,并转步骤2;
步骤19:得到经过校验的风电发电权置换后的日出力计划曲线;
步骤20:计算风电场通过日前发电权置换所减少的弃风电量;
步骤21:计算发电集团增加的利润;
步骤22:计算发电权置换社会效益;
步骤23:完成最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估。
优选的,所述步骤2中,确定风电场出力上下限约束具体为:
其中,Pw(t)为风电场在t时刻的原计划上网出力,为第i台风电机组的出力下限,为第i台风电机组的出力上限,Uw,i(t)为第i台风电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,M,M为风电场的风电机组台数,原计划上网出力根据调度部门下发的日前计划结合天前风电功率预测结果进行确定,启停状态根据风电场日前开机计划获得。
优选的,所述步骤3:确定火电厂及水电厂出力上下限约束中,火电厂出力上下限约束为:
其中,Ph(t)为火电厂在t时刻的原计划上网出力,为第i台火电机组的出力下限,为第i台火电机组的出力上限,Uh,i(t)为第i台火电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,N,N为火电厂的火电机组台数,火电厂原计划上网出力由调度部门下发的日前计划确定;
水电厂出力上下限约束为:
其中,Pa(t)为水电厂在t时刻的原计划上网出力,为第i台水电机组的出力下限,为第i台水电机组的出力上限,Uw,i(t)为第i台水电机组在在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,K,K为水电厂水电机组的台数,水电厂原计划上网出力由调度部门下发的日前计划确定。
优选的,所述步骤4中,确定调度部门给风电场预留的送出通道容量约束Pw,c(t),具体根据风电场发电规则,则有
Pw(t)+Zw,h(t)+Zw,a(t)≤Pw,c(t)
其中,Pw(t)为风电计划出力值,t为时间,t∈[0,24),Pw,c(t)为调度部门给风电场预留的风电送出通道容量。
优选的,所述步骤6中确定电源-负荷有功功率平衡约束具体为:
根据负荷预测结果,得到置信水平α的预测条带的下限结结合火电厂最小经济技术出力曲线及水电厂的不弃水最小出力曲线,确定给风电场预留的出力曲线:
其中,为置信水平的预测条带的下限,为火电厂最小经济技术出力曲线,为水电厂的不弃水最小出力曲线。
优选的,所述步骤7中确定风电场的日前风电功率预测曲线具体为:
首先利用测风塔的实测风速和修正数值天气预报的预测数据,用修正数值天气预报的预测数据结合风电场的日前开机计划通过风电功率预测系统预测明天0-24小时内风电场的出力曲线,取置信水平α的预测条带的下限取置信水平α的预测条带的上限为
优选的,
所述步骤8中生成发电权置换后风电场的日前风电出力下达计划,公式具体为:
其中表示根据负荷预测结果,结合火电厂最小经济技术出力曲线及水电厂的不弃水最小出力曲线,给风电场预留的出力曲线。
优选的,
所述步骤9中的风电机组最小启停时间约束为:
其中,为第i台风电机组的连续运行时间及连续停止时间,为第i台风电机组的最小开机时间及停机时间;
所述步骤11中的火电机组最小启停时间约束为:
其中,为第i台火电机组的连续运行时间及连续停止时间,为第i台风电机组的最小开机时间及停机时间;
所述步骤11中的水电机组最小启停时间约束为:
其中,为第i台水电机组连续运行时间及连续停止时间, 为第i台水电机组的最小开机时间及停机时间;
所述步骤13中的风电机组爬坡速率约束为:
其中,Pw(t)为风电场在t时刻的正常上网出力,为第i台风电机组的爬坡率下限,为第i台风电机组的爬坡率上限,Uw,i(t)为第i台风电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,M,M为风电场的风电机组台数;
所述步骤15中的火电机组爬坡速率约束为:
其中,Ph(t)为火电厂在t时刻的原计划上网出力,Zw,h(t)为火电厂发电权置换掉的功率,为第i台火电机组的上下爬坡率,Uh,i(t)为第i台火电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,N,N为火电厂的火电机组台数;
或/和
所述步骤15中的水电机组爬坡速率约束为:
其中,Pa(t)为水电厂t时刻的原计划上网出力,为第i台水电机组的上下爬坡率,Ua,i(t)为第i台水电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,K,K为水电机组台数。
优选的,所述步骤20中计算风电场通过日前发电权置换所减少的弃风电量具体为:
其中,Zw,h(t)和Za,h(t)为风电场在t时刻通过发电权置换得到的功率,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,为发电权置换后风电场的日前风电出力,Pw(t)为风电计划出力值。
优选的,所述步骤21计算发电集团增加的利润具体为:
其中,Zw,h风电场为通过发电权置换得到的功率,Zw,h(t)和Za,h(t)为风电场在t时刻通过发电权置换得到的功率,λb(t)为国家每度电的新能源补贴,λz(t)为火电机组的脱硫标杆上网电价,T=24表示一天的置换电量所增加的利润;
或/和
所述步骤22计算发电权置换社会效益具体为:
其中,Zw,h(t)为t时刻与火电厂发电权置换的电量,η为火电厂每度电需要消耗的标准煤,γ为火电厂每度电产生的污染物,a、b为加权系数。
本发明的技术方案具有以下有益效果:
本发明的技术方案,通过研究同一发电集集团旗下不同发电形式的发电厂之间(如火电厂和风电场、火电厂和光伏电站)的发电权置换,只涉及电量置换,不涉及资金交易,为了最大化新能源发电量,最小化弃风、弃光,从而简化交易电量滚动修正的过程,只进行日前的置换电量评估,优化简化计算过程,达到提高新能源利用率以及发电企业利润的目的。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明实施例所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法的流程图;
图2为根据典型日负荷曲线计算出由于系统平衡约束给风电场预留的出力曲线示意图;
图3为风电功率预测曲线示意图;
图4为经发电权置换后的风电出力计划下达曲线示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,一种用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,对于同一发电集团旗下的风电场与火电厂、水电厂进行日前发电权置换,Zw,h(t)为风电场与火电厂发电权置换在t时刻得到的功率,Zw,a(t)为风电场与水电厂发电权置换在t时刻得到的功率,t为时间,t∈[0,24),
其目标函数:即通过发电权置换最小化弃风电量,即最大化发电权置换电量为:
其中,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,Qw,h表示发电权置换电量,α和β表示加权系数;
方法包括以下步骤:
步骤1:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为False;
步骤2:确定风电场出力上下限约束;
步骤3:确定火电厂及水电厂出力上下限约束;
步骤4:确定调度部门给风电场预留的送出通道容量约束Pw,c(t);
步骤5:确定火电厂的最小经济技术出力约束t∈[0,24),以及确定水电厂的不弃水最小出力约束t∈[0,24);
步骤6:确定电源-负荷有功功率平衡约束;
步骤7:确定风电场的日前风电功率预测曲线;
步骤8:生成发电权置换后风电场的日前风电出力下达计划;
步骤9:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组最小启停时间约束,如果是,进入步骤11,如果否,进入步骤10;
步骤10:增加风电机组启停限制,将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,转步骤9;
步骤11:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组最小启停时间约束,如果是,进入步骤13,如果否,进入步骤12;
步骤12:增加火电机组及水电机组启停限制,将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,转步骤11;
步骤13:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组爬坡速率约束;如果是,进入步骤15,如果否,进入步骤14;
步骤14:增加风电机组爬坡率限制,即从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,并转步骤13;
步骤15:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组爬坡速率约束,如果是,进入步骤17;如果否,进入步骤16;
步骤16:增加火电机组和水电机组爬坡率限制,从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,并转步骤15;
步骤17:风电出力下达曲线是否经过校验,如果是,转步骤19,如果否,转步骤18;
步骤18:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为True,并转步骤2;
步骤19:得到经过校验的风电发电权置换后的日出力计划曲线;
步骤20:计算风电场通过日前发电权置换所减少的弃风电量;
步骤21:计算发电集团增加的利润;
步骤22:计算发电权置换社会效益;
步骤23:完成最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估。
下文结合具体的应用进行说明如下:
考虑一个20.1万千瓦装机的典型风电场与一个30万千瓦装机的典型火电厂、5万水电站进行发电权置换,风电场有134台1.5MW风电机组,火电厂有1台300MW火电机组,水电站有2台25MW机组,根据图1的流程。
目标函数:通过发电权置换最小化弃风电量,即最大化发电权置换电量
其中,Zw,h(t)为风电场与火电厂发电权置换在t时刻得到的功率,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,Zw,a(t)为风电场与水电厂发电权置换在t时刻得到的功率。
步骤1:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为False。
步骤2:确定风电场W出力上下限约束:
其中,Pw(t)为风电场W在t时刻的原计划上网出力,为第i台风电机组的出力下限,为第i台风电机组的出力上限,Uw,i(t)为第i台风电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,M,M为风电场W的风电机组台数。原计划上网出力根据调度部门下发的日前计划结合天前风电功率预测结果进行确定,启停状态根据风电场日前开机计划获得。
根据上述约束,风电场正常上网出力+置换出力应大于0,小于所有开机运行的风电机组总容量,根据当前运行情况,明日风电场有4台机组检修停运,因此风电场正常上网出力+置换出力应小于130*1.5MW=195MW。
步骤3:确定火电厂H及水电厂A出力上下限约束:
其中,Ph(t)为火电厂H在t时刻的原计划上网出力,为第i台火电机组的出力下限,为第i台火电机组的出力上限,Uh,i(t)为第i台火电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,N,N为火电厂H的火电机组台数。火电厂原计划上网出力由调度部门下发的日前计划确定。
其中,Pa(t)为水电厂A在t时刻的原计划上网出力,为第i台水电机组的出力下限,为第i台水电机组的出力上限,Uw,i(t)为第i台水电机组在在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,K,K为水电厂水电机组的台数。水电厂原计划上网出力由调度部门下发的日前计划确定。
根据上述约束,火电机组正常上网出力-置换出力应大于0,小于300MW,水电机组正常上网出力-置换出力应大于0,小于50MW。
步骤4:确定调度部门给风电场W预留的送出通道容量约束Pw,c(t),根据风电场发电规则,则有
Pw(t)+Zw,h(t)+Zw,a(t)≤Pw,c(t)
其中,Pw(t)为风电计划出力值,t为时间,本发明研究日前置换电量评估,则有t∈[0,24),Pw,c(t)为调度部门给风电场W预留的风电送出通道容量。
调度部门为风电场明日预留的送出通道容量为180MW。风电场正常上网出力+置换出力应小于180MW。
步骤5:确定火电厂H的最小经济技术出力约束t∈[0,24)。
确定水电厂的不弃水最小出力约束t∈[0,24)。
目前,新型火电机组最小技术出力已经可以达到50%额定功率,因此,本算例中为150MW,水电厂的不弃水最小出力为10MW。
步骤6:确定电源-负荷有功功率平衡约束:
根据负荷预测结果,得到置信水平α(一般可以取α=90%)的预测条带的下限再结合火电厂最小经济技术出力曲线及水电厂的不弃水最小出力曲线,确定给风电场W预留的出力曲线
根据典型日负荷曲线计算出由于系统平衡约束给风电场预留的出力如图2所示,图2中的4条线段由上至下依次表示,负荷预测条带下限,给风电场的预留出力,火电最小经济技术出力,以及水电不弃水最小出力。
步骤7:确定风电场W的日前风电功率预测曲线。首先利用测风塔的实测风速,修正数值天气预报(NWP)的预测数据,用修正后的NWP数据结合风电场的日前开机计划通过风电功率预测系统预测明天0-24小时内风电场W的出力曲线,取置信水平α(一般可以取α=90%)的预测条带的下限风电场预测曲线如图3所示。
步骤8:生成发电权置换后风电场W的日前风电出力下达计划
其中表示根据负荷预测结果,结合火电厂最小经济技术出力曲线及水电厂的不弃水最小出力曲线,给风电场预留的出力曲线。
经发电权置换后的风电出力计划下达曲线如图4所示。
步骤9:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组最小启停时间约束:
其中,为第i台风电机组的连续运行时间及连续停止时间,为第i台风电机组的最小开停机时间。
取风电机组最小启停时间为0。
步骤10:增加风电机组启停限制
将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,本算例经检验不需要进行该设置。
步骤11:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组最小启停时间约束:
其中,为第i台火电机组的连续运行时间及连续停止时间,为第i台风电机组的最小开机时间及停机时间。
其中,为第i台水电机组连续运行时间及连续停止时间,为第i台水电机组的最小开停机时间。
取火电机组最小启停时间为5小时,水电机组最小启停时间为0。
如果是,进入步骤13;如果否,进入步骤12;
步骤12:增加火电机组及水电机组启停限制
将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止。
本算例经检验不需要进行该设置。
步骤13:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组爬坡速率约束:
其中,Pw(t)为风电场在t时刻的正常上网出力,Zw,h(t)为风电场与火电厂发电权置换在t时刻得到的功率,Zw,a(t)为风电场与水电厂发电权置换在t时刻得到的功率,为第i台风电机组的爬坡率下限,为第i台风电机组的爬坡率上限,Uw,i(t)为第i台风电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,M,M为风电场的风电机组台数。
根据上述约束风电机组正常上网出力+置换出力应变化率应介于最大负爬坡速率与最大正爬坡速率之间。此处,我们取20%/min,40MW/min。
如果是,进入步骤15;如果否,进入步骤14;
步骤14:增加风电机组爬坡率限制
从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,本算例中经校验不需要进行该项设置。
步骤15:是否满足火电机组及水电机组爬坡速率约束:
其中,Ph(t)为火电厂在t时刻的原计划上网出力,Zw,h(t)为火电厂发电在t时刻权置换掉的功率,为第i台火电机组的上下爬坡率,Uh,i(t)为第i台火电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,N,N为火电厂H的火电机组台数。
其中,Pa(t)为水电厂t时刻的原计划上网出力,Za,h(t)为水电厂发电权在t时刻置换掉的功率,为第i台水电机组的上下爬坡率,Ua,i(t)为第i台水电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,K,K为水电机组台数。
根据上述约束火电机组、水电机组正常上网出力减去置换出力应变化率应介于最大负爬坡速率与最大正爬坡速率之间。此处,取2%/min,即6MW/min。水电机组爬坡率100%/min,即50MW/min。
本算例满足水电及火电爬坡率限制。
步骤16:增加火电机组、水电机组爬坡率限制
从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率。
本算例中经校验不需要进行该项设置。
步骤17:风电出力下达曲线是否经过校验?
如果是,转步骤19。
步骤19:得到经过校验的风电发电权置换后的日出力计划曲线。
步骤20:计算风电场通过日前发电权置换所减少的弃风电量
其中,Zw,h(t)和Za,h(t)为风电场通过发电权在t时刻置换得到的功率,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,为发电权置换后风电场W的日前风电出力,Pw(t)为风电计划出力值。
经计算,该风电场当日减少弃风电量96MWh。
步骤21:计算发电集团增加的利润
其中,Zw,h(t)和Za,h(t)为风电场通过发电权置换得到的功率,λb(t)为国家每度电的新能源补贴,λz(t)为火电机组的脱硫标杆上网电价,T=24表示一天的置换电量所增加的利润。
根据本算例,脱硫标杆电价加国家新能源补贴合计为0.54元/kWh,经计算,该发电集团当天由发电权置换带来的利润为51840元。
步骤22:计算发电权置换社会效益
其中,Zw,h(t)为t时刻发电权置换的电量,η为火电厂每度电需要消耗的标准煤,γ为火电厂每度电产生的污染物(CO2、SOX、NOX、烟尘等)。a、b为加权系数。
结合实际情况,设置合理加权系数后,可以算得社会效益的定量结果。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,对于同一发电集团旗下的风电场与火电厂、水电厂进行日前发电权置换,Zw,h(t)为风电场与火电厂发电权置换在t时刻得到的功率,Zw,a(t)为风电场与水电厂发电权置换在t时刻得到的功率,t为时间,t∈[0,24),
其目标函数:即通过发电权置换最小化弃风电量,即最大化发电权置换电量为:
其中,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,Qw,h表示发电权置换电量,α和β表示加权系数;
其特征在于,方法包括以下步骤:
步骤1:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为False;
步骤2:确定风电场出力上下限约束;
步骤3:确定火电厂及水电厂出力上下限约束;
步骤4:确定调度部门给风电场预留的送出通道容量约束Pw,c(t);
步骤5:确定火电厂的最小经济技术出力约束t∈[0,24),以及确定水电厂的不弃水最小出力约束t∈[0,24);
步骤6:确定电源-负荷有功功率平衡约束;
步骤7:确定风电场的日前风电功率预测曲线;
步骤8:生成发电权置换后风电场的日前风电出力下达计划;
步骤9:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组最小启停时间约束,如果是,进入步骤11,如果否,进入步骤10;
步骤10:增加风电机组启停限制,将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,转步骤9;
步骤11:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组最小启停时间约束,如果是,进入步骤13,如果否,进入步骤12;
步骤12:增加火电机组及水电机组启停限制,将不满足启停约束的机组的启停状态设置为启动并不得停止,转步骤11;
步骤13:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足风电机组爬坡速率约束;如果是,进入步骤15,如果否,进入步骤14;
步骤14:增加风电机组爬坡率限制,即从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,并转步骤13;
步骤15:判断风电场的日前风电出力下达计划是否满足火电机组及水电机组爬坡速率约束,如果是,进入步骤17;如果否,进入步骤16;
步骤16:增加火电机组和水电机组爬坡率限制,从不满足机组爬坡率的时刻开始,逐点减少发电权置换功率,并转步骤15;
步骤17:风电出力下达曲线是否经过校验,如果是,转步骤19,如果否,转步骤18;
步骤18:设置风电出力下达曲线是否经过校验标志位为True,并转步骤2;
步骤19:得到经过校验的风电发电权置换后的日出力计划曲线;
步骤20:计算风电场通过日前发电权置换所减少的弃风电量;
步骤21:计算发电集团增加的利润;
步骤22:计算发电权置换社会效益;
步骤23:完成最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估。
2.根据权利要求1所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,所述步骤2中,确定风电场出力上下限约束具体为:
其中,Pw(t)为风电场在t时刻的原计划上网出力,为第i台风电机组的出力下限,为第i台风电机组的出力上限,Uw,i(t)为第i台风电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,M,M为风电场的风电机组台数,原计划上网出力根据调度部门下发的日前计划结合天前风电功率预测结果进行确定,启停状态根据风电场日前开机计划获得。
3.根据权利要求2所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,所述步骤3:确定火电厂及水电厂出力上下限约束中,火电厂出力上下限约束为:
其中,Ph(t)为火电厂在t时刻的原计划上网出力,为第i台火电机组的出力下限,为第i台火电机组的出力上限,Uh,i(t)为第i台火电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,N,N为火电厂的火电机组台数,火电厂原计划上网出力由调度部门下发的日前计划确定;
水电厂出力上下限约束为:
其中,Pa(t)为水电厂在t时刻的原计划上网出力,为第i台水电机组的出力下限,为第i台水电机组的出力上限,Uw,i(t)为第i台水电机组在在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,K,K为水电厂水电机组的台数,水电厂原计划上网出力由调度部门下发的日前计划确定。
4.根据权利要求3所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,所述步骤4中,确定调度部门给风电场预留的送出通道容量约束Pw,c(t),具体根据风电场发电规则,则有
Pw(t)+Zw,h(t)+Zw,a(t)≤Pw,c(t)
其中,Pw(t)为风电计划出力值,t为时间,t∈[0,24),Pw,c(t)为调度部门给风电场预留的风电送出通道容量。
5.根据权利要求4所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,所述步骤6中确定电源-负荷有功功率平衡约束具体为:
根据负荷预测结果,得到置信水平α的预测条带的下限结合火电厂最小经济技术出力曲线及水电厂的不弃水最小出力曲线,确定给风电场预留的出力曲线:
其中,为置信水平的预测条带的下限,为火电厂最小经济技术出力曲线,为水电厂的不弃水最小出力曲线。
6.根据权利要求5所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,所述步骤7中确定风电场的日前风电功率预测曲线具体为:
首先利用测风塔的实测风速和修正数值天气预报的预测数据,用修正数值天气预报的预测数据结合风电场的日前开机计划通过风电功率预测系统预测明天0-24小时内风电场的出力曲线,取置信水平α的预测条带的上限为
7.根据权利要求6所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,
所述步骤8中生成发电权置换后风电场的日前风电出力下达计划,公式具体为:
其中表示根据负荷预测结果,结合火电厂最小经济技术出力曲线及水电厂的不弃水最小出力曲线,给风电场预留的出力曲线。
8.根据权利要求7所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,
所述步骤9中的风电机组最小启停时间约束为:
其中,为第i台风电机组的连续运行时间及连续停止时间,为第i台风电机组的最小开机时间及停机时间;
所述步骤11中的火电机组最小启停时间约束为:
其中,为第i台火电机组的连续运行时间及连续停止时间,为第i台风电机组的最小开机时间及停机时间;
所述步骤11中的水电机组最小启停时间约束为:
其中,为第i台水电机组连续运行时间及连续停止时间, 为第i台水电机组的最小开机时间及停机时间;
所述步骤13中的风电机组爬坡速率约束为:
其中,Pw(t)为风电场在t时刻的正常上网出力,为第i台风电机组的爬坡率下限,为第i台风电机组的爬坡率上限,Uw,i(t)为第i台风电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,M,M为风电场的风电机组台数;
所述步骤15中的火电机组爬坡速率约束为:
其中,Ph(t)为火电厂在t时刻的原计划上网出力,Zw,h(t)为火电厂发电权置换掉的功率,为第i台火电机组的上下爬坡率,Uh,i(t)为第i台火电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,N,N为火电厂的火电机组台数;
或/和
所述步骤15中的水电机组爬坡速率约束为:
其中,Pa(t)为水电厂t时刻的原计划上网出力,为第i台水电机组的上下爬坡率,Ua,i(t)为第i台水电机组在t时刻的启停状态,i=1,2,3,...,K,K为水电机组台数。
9.根据权利要求8所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,所述步骤20中计算风电场通过日前发电权置换所减少的弃风电量具体为:
其中,Zw,h(t)和Za,h(t)为风电场在t时刻通过发电权置换得到的功率,T为24,表示电量统计的时间为明天一天,为发电权置换后风电场的日前风电出力,Pw(t)为风电计划出力值。
10.根据权利要求9所述的用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法,其特征在于,
所述步骤21计算发电集团增加的利润具体为:
其中,Zw,h风电场为通过发电权置换得到的功率,Zw,h(t)和Za,h(t)为风电场在t时刻通过发电权置换得到的功率,λb(t)为国家每度电的新能源补贴,λz(t)为火电机组的脱硫标杆上网电价,T=24表示一天的置换电量所增加的利润;
或/和
所述步骤22计算发电权置换社会效益具体为:
其中,Zw,h(t)为t时刻与火电厂发电权置换的电量,η为火电厂每度电需要消耗的标准煤,γ为火电厂每度电产生的污染物,a、b为加权系数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610341757.6A CN105896535B (zh) | 2016-05-20 | 2016-05-20 | 用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610341757.6A CN105896535B (zh) | 2016-05-20 | 2016-05-20 | 用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105896535A true CN105896535A (zh) | 2016-08-24 |
CN105896535B CN105896535B (zh) | 2018-06-01 |
Family
ID=56717330
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610341757.6A Expired - Fee Related CN105896535B (zh) | 2016-05-20 | 2016-05-20 | 用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105896535B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110232202A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-09-13 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 发电权交易效果评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110445197A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-12 | 贵州电网有限责任公司 | 考虑调峰辅助服务的风光发电有功实时控制方法 |
CN108695893B (zh) * | 2018-06-13 | 2021-02-26 | 国网能源研究院有限公司 | 一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103530696A (zh) * | 2013-09-27 | 2014-01-22 | 国家电网公司 | 计入风电不确定度的火电机组中长期时序递进发电协调算法 |
CN103955862A (zh) * | 2014-04-09 | 2014-07-30 | 国家电网公司 | 一种区域电网风电发展的规划方法 |
CN104578122A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-04-29 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 抽水蓄能电站的容量确定方法 |
CN105470987A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-04-06 | 华北电力大学 | 荷-源协调控制的可再生能源日前计划修正方法 |
-
2016
- 2016-05-20 CN CN201610341757.6A patent/CN105896535B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103530696A (zh) * | 2013-09-27 | 2014-01-22 | 国家电网公司 | 计入风电不确定度的火电机组中长期时序递进发电协调算法 |
CN103955862A (zh) * | 2014-04-09 | 2014-07-30 | 国家电网公司 | 一种区域电网风电发展的规划方法 |
CN104578122A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-04-29 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 抽水蓄能电站的容量确定方法 |
CN105470987A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-04-06 | 华北电力大学 | 荷-源协调控制的可再生能源日前计划修正方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108695893B (zh) * | 2018-06-13 | 2021-02-26 | 国网能源研究院有限公司 | 一种省级电网新能源弃电量影响因素分解方法 |
CN110232202A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-09-13 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 发电权交易效果评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110232202B (zh) * | 2019-04-18 | 2022-07-29 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 发电权交易效果评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110445197A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-12 | 贵州电网有限责任公司 | 考虑调峰辅助服务的风光发电有功实时控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105896535B (zh) | 2018-06-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Cau et al. | Energy management strategy based on short-term generation scheduling for a renewable microgrid using a hydrogen storage system | |
US20160092622A1 (en) | Method for modeling medium and long term wind power output model of medium and long term optimal operationof power system | |
CN106099993A (zh) | 一种适应新能源大规模接入的电源规划方法 | |
CN105932668B (zh) | 用于最小化弃风弃光电量的新能源发电权置换评估的方法 | |
Ai et al. | Robust operation strategy enabling a combined wind/battery power plant for providing energy and frequency ancillary services | |
CN105006844A (zh) | 一种间歇式发电并网条件下的电力系统日前鲁棒调度系统 | |
CN111525628B (zh) | 考虑多时间尺度灵活性约束的含风电并网机组组合方法 | |
CN114676991B (zh) | 基于源荷双侧不确定的多能互补系统优化调度方法 | |
CN105896535B (zh) | 用于最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估的方法 | |
CN117040027B (zh) | 一种农村虚拟电厂的协调优化方法和装置 | |
Bartecka et al. | Sizing of prosumer hybrid renewable energy systems in Poland | |
CN106026191B (zh) | 用于最小化弃光电量光伏电站发电权置换电量评估的方法 | |
CN105939013B (zh) | 最小化弃风电量的风电场发电权置换电量评估方法 | |
Rizvi et al. | Optimal scheduling of virtual power plants utilizing wind power and electric vehicles | |
Su et al. | Capacity configuration optimization for green hydrogen generation driven by solar-wind hybrid power based on comprehensive performance criteria | |
CN104659818A (zh) | 一种正负旋转备用容量在含风电系统中的最优分配方法 | |
Jin et al. | Assessing hydropower capability for accommodating variable renewable energy considering peak shaving of multiple power grids | |
Mills et al. | Changes in the economic value of variable generation with increasing penetration levels: a pilot study of California | |
CN105894134B (zh) | 最小化弃风弃光电量的新能源发电权置换电量评估方法 | |
Jakhar | A comprehensive review of power system flexibility | |
Zhang et al. | Robust Wind Farm Layout Optimization | |
Fang et al. | Peak Shaving Strategy of Concentrating Solar Power Generation Based on Multi-Time-Scale and Considering Demand Response. | |
CN109961224B (zh) | 一种计及多种能源的月度电能交易计划制定的时序仿真法 | |
CN105976267A (zh) | 最小化弃光电量的光伏电站发电权置换电量评估方法 | |
Wang et al. | Wind‐Thermal‐Energy Storage System Optimization: Evidence from Simulations of the Economical Consumption of Wind Energy |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20180601 Termination date: 20200520 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |