CN107240932B - 一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法 - Google Patents

Abstract

一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法，该方法针对水光互补系统中光伏电站容量优化问题，建立了基于机会约束规划的光伏电站容量优化模型。本发明方法中的光伏电站容量优化模型通过机会约束规划建模，考虑了光伏电站出力的随机性，以及水光互补系统无法满足负荷要求而调用系统备用机组的费用，以系统净收益最大为目标函数。本发明的一种基于机会约束规划的水光互补系统中光伏电站容量优化方法充分利用调度水量受限的水电站，将其与光伏电站组成水光互补系统，不仅使水电站摆脱了运营困难的处境，而且为电网接入更多的光伏电站容量提供了新方向。

Description

一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法

技术领域

本发明涉及一种基于机会约束规划的水光互补系统中光伏电站容量优化方法，属于新能源及高效节能领域。

背景技术

水电站虽然因调度水量受限而使其发电量受限，但是其调峰容量不受限，将调度水量受限的水电站与并网困难的光伏电站组成水光互补发电系统，既可以使水电站摆脱运营困难的处境，又可以使电网接纳更多的光伏电源。在设计和规划水光互补系统时，需要确定接入系统的光伏电站容量，这不仅关系到整个系统运行的经济性，还有可能影响到整个电网运行的安全性。水光互补系统中光伏电站容量的配置属于多能源发电系统的容量优化问题。目前的研究中，多能源系统的容量优化模型可分为单目标优化模型和多目标优化模型两种。单目标优化模型以系统成本最小或者系统最大经济效益作为优化目标，约束条件一般包括供电可靠性约束、环境保护约束、电源自身的约束，另外还有N-1潮流约束、多能源互补性约束等。而多目标优化模型除以系统最小成本为优化目标，还将单目标优化模型中的部分约束作为目标函数，如可靠性、环保效益。此外，还会根据应用对象的特点添加目标函数，如最大可再生能源利用比例。但现有的研究成果大多针的是对含有风电、光伏发电及储能的多能源微电网或虚拟电厂。

发明内容

本发明的目的是提出一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法，考虑了光伏出力的随机性，不仅能够充分利用水电站的调节能力，增加光伏电站的接入容量，而且对水电站运行不会产生不利影响。

本发明的技术方案如下：

一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

1)建立光伏电站容量优化模型的目标函数：

式(1)中，f为目标函数，Pr{·}表示{·}中事件成立的概率，β是事先给定的目标函数的置信水平，

是目标函数f在保证置信水平至少是β时所取得最大值，T表示调度周期的时段个数，Δt表示时段历时，P_hy,t表示t时段的水电站有功出力，c_hy表示水电站的上网电价，P_pv,t表示t时段的光伏电站有功出力，P_drop,t表示t时段的光伏电站的弃光功率，c_pv表示光伏电站的上网电价，P_re,t表示t时段的备用机组有功出力，w_re表示备用机组的出力偏离惩罚系数；

2)建立光伏电站容量优化模型的约束条件：

2.1)、系统的功率平衡约束：

P_eq＝(P_pv,t-P_drop,t)+P_re,t+P_hy,t (2)

式中，P_eq表示水光互补系统的等效开机容量；

2.2)机组备用出力约束：

0≤P_re,t≤P_eq (3)

2.3)与光伏电站相关约束：

C_pv≥0 (4)

式(4)中，C_pv是光伏电站装机容量，式(4)表示光伏容量大于等于0；

P_pv,t＝P_pv,base,tC_pv (5)

式(5)为光伏出力与光伏容量的关系式，P_pv,base,t表示t时段的基准功率值，假设光伏电站的出力服从正态分布

μ_t、σ_t分别为t时段光伏电站出力的均值和标准差，通过模拟得到t时段的基准功率值P_pv,base,t；

0≤P_drop,t≤P_pv,t (6)

式(6)表示t时段的弃光功率P_drop,t应小于等于该时段的光伏电站的有功出力P_pv,t；

式(7)表示t时段的光伏出力波动率小于等于统计波动率ε_pv,t的概率大于等于置信度α_t，α_t为与ε_pv,t对应的概率值，T_pv表示光伏开机时段集合，即T_pv时段内的光伏出力大于0；

2.4)弃光率约束：

式(8)中γ_pv表示光伏电站的弃光率，

表示光伏电站的弃光率约束上限；

2.5)与水电站相关的约束：

式(9)是水电机组出力约束，P _hy是水电机组有功出力下限，

是水电机组有功出力上限；式(10)是下泄流量约束，q_t是t时段的下泄流量，q是下泄流量下限，

是下泄流量上限；式(11)是库容大小约束，V_t是t时段的库容，V和分别是水库库容下限和水库库容上限，V和分别取所选调度周期内的最大、最小库容；式(12)是水量平衡约束，V_t+1是t+1时段的库容，q_stream,t是t时段的自然来水，下泄流量等于水电机组的发电流量，V_t取t时段初的水库库容大小作为该时段的库容值；

2.6)水光互补运行周期内调度用水量约束：

|V_T-V_plan|≤δ_hy (15)

式(15)的约束表示水光互补运行周期内调度用水量保持在库容变化要求内；

式中，V_T表示调度时段末的库容，V_plan表示调度时段末计划削减到的库容值，δ_hy表示库容控制精度要求；

2.7)转换成线性约束后的水电转换关系约束：

式(16)至式(20)为转换成线性约束后的水电转换关系的约束,

其中，r表示水头区间分段数，R为水头区间分段数集合，H_t为t时段的水头高度，H_r、H_r-1分别为r段水头区间的最大、最小值，S_r,t表示t时段水库库容位于r段水头区间的0或1状态变量，q_r,t表示t时段位于r段水头区间的水电机组下泄流量，K_r为位于r段水头区间的水电机组出力与下泄流量的线性系数；

3)光伏电站容量优化模型的求解：

3.1)输入水电站、光伏电站以及系统的基本参数；

3.2)据各个时段光伏电站出力的统计数据，拟合得到各个时段光伏电站出力的均值μ_t和标准差σ_t，随机生成N个满足正态分布的光伏电站出力序列，对于任意光伏出力序列，

t时段光伏电站出力P_pv,t服从正态分布

3.3)设置计数变量n，置n＝0，检验N个光伏电站出力序列是否满足约束式(7)；若满足，则n＝n+1，否则n＝0；

3.4)若对于

n/N≥α_t均成立，则模拟成功；不成立则返回步骤3.2)和步骤3.3)重新产生N个光伏出力序列并检验约束式(7)；

3.5)对于N个光伏出力序列，代入光伏电站容量优化模型，使用线性规划方法求解，得到目标函数值f_i，i＝1,2,…N；对N个目标函数值排序，取N₀＝int(βN)，int为取整函数，第N₀个最大目标函数值即为所求解。

本发明具有以下优点及突出性的技术效果：①本发明的基于机会约束规划的水光互补系统中光伏电站容量优化方法与其他确定性的多能源系统电源容量配置方法相比，能够充分利用水电站的调节能力，增加光伏电站的接入容量。②本发明的基于机会约束规划的水光互补系统中光伏电站容量优化方法在多能互补系统中应用后，当多能互补系统运行在光水互补状态时，系统等效开机容量是水电站独立运行的开机容量的两倍以上，显著增强了系统的调峰能力。③本发明的基于机会约束规划的水光互补系统中光伏电站容量优化方法在实现水光互补运行的同时，水电站不会受到较大影响，将本发明方法应用于水光互补运行系统具有可行性。

附图说明

图1是应用本发明的水光互补系统中光伏电站容量优化方法的实际算例结果。

具体实施方式

本发明提出了一种基于机会约束规划的水光互补系统中光伏电站容量优化方法，考虑了光伏出力的随机性，目标函数中加入了水光互补系统无法满足负荷要求而调用系统备用机组的费用。本发明提出的一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法，其具体包括如下步骤：

1)建立光伏电站容量优化模型的目标函数：

式(1)中，f目标函数，Pr{·}表示{·}中事件成立的概率，β是事先给定的目标函数的置信水平，

是目标函数f在保证置信水平至少是β时所取得最大值，T表示调度周期的时段个数，Δt表示时段历时，P_hy,t表示t时段的水电站有功出力，c_hy表示水电站的上网电价，P_pv,t表示t时段的光伏电站有功出力，P_drop,t表示t时段的光伏电站的弃光功率，c_pv表示光伏电站的上网电价，P_re,t表示t时段的备用机组有功出力，w_re表示备用机组的出力偏离惩罚系数；

式(1)中第一项P_hy,t c_hy为水电站的实际发电收益；第二项(P_pv,t-P_drop,t)c_pv为光伏电站的实际发电收益，由光伏电站应发电量收益与弃光费用做差得到。弃光费用表示光伏电站主动弃光而损失的电量费用，允许主动弃光主要是使光伏电站具备一定的调节能力；第三项P_re,tc_pvw_re表示当水光互补系统的出力无法达到系统等效开机容量时，需要其他发电机组提供备用而产生的费用，备用机组只提供正备用。需要注意的是，处于蓄水期的常规水电站调节能力受限，不能与光伏电站互补运行，故本发明所建立的模型针对的是处于供水期的常规水电站，且调节能力为日以上。

2)建立光伏电站容量优化模型的约束条件：由于采用机会约束规划建模，约束条件在一定置信水平下成立，表现为概率形式。置信水平的高低表示水光互补系统对此约束要求的严格程度，当置信水平为1时，此时的约束等同于确定性规划方法下的约束，即任何条件下均应满足约束。

P_eq＝(P_pv,t-P_drop,t)+P_re,t+P_hy,t (2)

系统的功率平衡约束如式(2)所示，P_eq表示水光互补系统的等效开机容量；

0≤P_re,t≤P_eq (3)

其他机组备用出力约束如式(3)所述；

下式(4)至(7)是与光伏电站相关约束；

C_pv≥0 (4)

式(4)中，C_pv是光伏电站装机容量，式(4)表示光伏容量大于等于0；

P_pv,t＝P_pv,base,tC_pv (5)

式(5)为光伏出力与光伏容量的关系式，P_pv,base,t表示t时段的基准功率值，假设光伏电站的出力服从正态分布

μ_t、σ_t分别为t时段光伏电站出力的均值和标准差，通过模拟得到t时段的基准功率值P_pv,base,t；

0≤P_drop,t≤P_pv,t (6)

式(6)表示t时段的弃光功率P_drop,t应小于等于该时段的光伏电站的有功出力P_pv,t；

式(7)表示t时段的光伏出力波动率小于等于统计波动率ε_pv,t的概率大于等于置信度α_t，T_pv表示光伏开机时段集合，即T_pv时段内的光伏出力大于0，统计波动率ε_pv,t可根据该时段多年历时出力数据进行统计，得到概率分布函数，α_t为与ε_pv,t对应的概率值；

上式(8)表示弃光率约束，γ_pv表示光伏电站的弃光率，本发明选用弃光电量与光伏电站应发电量的比值作为弃光率，

表示光伏电站的弃光率约束上限；

下式(9)至式(12)是与水电站相关的约束；式(9)是水电机组出力约束，P _hy是水电机组有功出力下限，

是水电机组有功出力上限；式(10)是下泄流量约束，q_t是t时段的下泄流量，q是下泄流量下限，

是下泄流量上限；式(11)是库容大小约束，V_t是t时段的库容，V是水库库容下限，

是水库库容上限，水库库容上、下限为所选调度周期内的最大、最小库容；式(12)是水量平衡约束，V_t+1是t+1时段的库容，q_stream,t是t时段的自然来水，下泄流量等于水电机组的发电流量，V_t取t时段初的水库库容大小作为该时段的库容值；

计算尾水位时，认为其与下泄流量的关系是线性的，其计算式如下式(13)，Z_down,t表示尾水位，b₁、b₂为常数，Z_t是t时段的水位，Z_t取t+1时段的水位，H_t是t时段的水头，Z_t取t时段初的水库水位值作为该时段的水库水位值；

水库库容与水位关系认为近似线性如下式(14)，其中a₁、a₂为常数；

V_t＝a₁Z_t+a₂ (14)

下式(15)的约束表示水光互补运行周期内调度用水量保持在库容变化要求内，其中，T表示调度周期的最后一个时段，V_T表示调度时段末的库容，V_plan表示调度时段末计划削减到的库容值，δ_hy表示库容控制精度要求；

|V_T-V_plan|≤δ_hy (15)

下式(16)至式(20)为转换成线性约束后的水电转换关系约束。式中，r表示水头区间分段数，R为水头区间分段数集合，H_t为t时段的水头高度，H_r、H_r-1分别为r段水头区间的最大、最小值，H的初始值为0，S_r,t表示t时段水库库容位于r段水头区间的0或1状态变量，q_r,t表示t时段位于r段水头区间的水电机组下泄流量，K_r为位于r段水头区间的水电机组出力与下泄流量的线性系数；

3)光伏电站容量优化模型的求解：当不考虑光伏电站出力的随机性时，本发明所提模型为混合整数线性规划模型。采用机会约束规划建模后，可采用随机模拟和传统的线性规划方法求解。模型求解流程为：

3.1)输入水电站、光伏电站以及系统的基本参数。系统参数包括调度时段、时段历时、系统等效开机容量。光伏电站的参数包括：弃光率、光伏电站出力波动率及对应概率值。水电站的参数包括：水电机组出力上下限、下泄流量上下限、水库库容上下限、来水流量、计划削减库容以及各种关系常数等。

3.2)据各个时段光伏电站出力的统计数据，拟合得到各个时段光伏电站出力的均值μ_t和标准差σ_t，随机生成N个满足正态分布的光伏电站出力序列，对于任意光伏出力序列，

t时段光伏电站出力P_pv,t服从正态分布

3.3)设置计数变量n，置n＝0，检验N个光伏电站出力序列是否满足约束式(7)。若满足，则n＝n+1，否则n＝0；

3.4)若对于

n/N≥α_t均成立，则模拟成功；不成立则返回步骤3.2)和步骤3.3)重新产生N个光伏出力序列并检验约束式(7)；

3.5)对于N个光伏出力序列，代入光伏电站容量优化模型，使用线性规划求解器CPLEX求解，得到目标函数值f_i，i＝1,2,…N；对N个目标函数值排序，取N₀＝int(βN)，int为取整函数，第N₀个最大目标函数值即为所求解。

实施例：

以下是应用本发明的水光互补系统中光伏电站容量优化方法的实际算例。

以某地区的一座年调节水电站为例，水电站装有4台水电机组，单机容量700MW，共2800MW。水电机组日开机时间为08:00-00:00，共16个小时；日开机容量，丰/平水年为2100MW，枯水年为600MW。由于多年持续干旱天气的影响，该水电站长期处于枯水年运行。将其与该地区的某一光伏电站组成水光互补系统，系统调度周期为4天，以1小时为1个调度时段，共96个调度时段；水光互补系统的等效开机容量为1400MW，开机时间不变。

设定t时段的光伏出力波动率小于统计波动率ε_pv,t的概率至少大于α_t，即式(7)中的置信度α_t＝0.5，模拟次数N＝2000次。目标函数置信度β＝0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9时的优化结果如图1所示。图1中的结果可见，随着β值的减少，系统收益越来越大，说明风险越大，系统收益越高。选取置信度β＝0.9的结果作为优化结果，即水光互补系统中光伏电站装机容量为1900MW。在确定性的规划方法下，根据水电站的开机容量，按照1:1的比例配置光伏电站装机容量，结果为600MW，比本发明方法的优化结果少1300MW的光伏电站装机容量。由此，可见发明所方法能够增加光伏电站的接入容量。

Claims (1)

1.一种水光互补系统中光伏电站容量优化方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

1)建立光伏电站容量优化模型的目标函数：

式(1)中，f为目标函数，Pr{·}表示{·}中事件成立的概率，β是事先给定的目标函数的置信水平，

是目标函数f在保证置信水平至少是β时所取得最大值，T表示调度周期的时段个数，Δt表示时段历时，P_hy,t表示t时段的水电站有功出力，c_hy表示水电站的上网电价，P_pv,t表示t时段的光伏电站有功出力，P_drop,t表示t时段的光伏电站的弃光功率，c_pv表示光伏电站的上网电价，P_re,t表示t时段的备用机组有功出力，w_re表示备用机组的出力偏离惩罚系数；

2)建立光伏电站容量优化模型的约束条件：

2.1)、系统的功率平衡约束：

P_eq＝(P_pv,t-P_drop,t)+P_re,t+P_hy,t (2)

式中，P_eq表示水光互补系统的等效开机容量；

2.2)机组备用出力约束：

0≤P_re,t≤P_eq (3)

2.3)与光伏电站相关约束：

C_pv≥0 (4)

式(4)中，C_pv是光伏电站装机容量，式(4)表示光伏容量大于等于0；

P_pv,t＝P_pv,base,tC_pv (5)

式(5)为光伏出力与光伏容量的关系式，P_pv,base,t表示t时段的基准功率值，假设光伏电站的出力服从正态分布

μ_t、σ_t分别为t时段光伏电站出力的均值和标准差，通过模拟得到t时段的基准功率值P_pv,base,t；

0≤P_drop,t≤P_pv,t (6)

式(6)表示t时段的弃光功率P_drop,t应小于等于该时段的光伏电站的有功出力P_pv,t；

式(7)表示t时段的光伏出力波动率小于等于统计波动率ε_pv,t的概率大于等于置信度α_t，α_t为与ε_pv,t对应的概率值，T_pv表示光伏开机时段集合，即T_pv时段内的光伏出力大于0；

2.4)弃光率约束：

式(8)中γ_pv表示光伏电站的弃光率，表示光伏电站的弃光率约束上限；

2.5)与水电站相关的约束：

式(9)是水电机组出力约束，P _hy是水电机组有功出力下限，是水电机组有功出力上限；式(10)是下泄流量约束，q_t是t时段的下泄流量，q是下泄流量下限，

是下泄流量上限；式(11)是库容大小约束，V_t是t时段的库容，V和

分别是水库库容下限和水库库容上限，V和

分别取所选调度周期内的最大、最小库容；式(12)是水量平衡约束，V_t+1是t+1时段的库容，q_stream,t是t时段的自然来水，下泄流量等于水电机组的发电流量，V_t取t时段初的水库库容大小作为该时段的库容值；

2.6)水光互补运行周期内调度用水量约束：

|V_T-V_plan|≤δ_hy (15)

式(15)的约束表示水光互补运行周期内调度用水量保持在库容变化要求内；

式中，V_T表示调度时段末的库容，V_plan表示调度时段末计划削减到的库容值，δ_hy表示库容控制精度要求；

2.7)转换成线性约束后的水电转换关系约束：

式(16)至式(20)为转换成线性约束后的水电转换关系的约束,

其中，r表示水头区间分段数，R为水头区间分段数集合，H_t为t时段的水头高度，H_r、H_r-1分别为r段水头区间的最大、最小值，S_r,t表示t时段水库库容位于r段水头区间的0或1状态变量，q_r,t表示t时段位于r段水头区间的水电机组下泄流量，K_r为位于r段水头区间的水电机组出力与下泄流量的线性系数；

3)光伏电站容量优化模型的求解：

3.1)输入水电站、光伏电站以及系统的基本参数；

3.2)据各个时段光伏电站出力的统计数据，拟合得到各个时段光伏电站出力的均值μ_t和标准差σ_t，随机生成N个满足正态分布的光伏电站出力序列，对于任意光伏出力序列，

t时段光伏电站出力P_pv,t服从正态分布

3.3)设置计数变量n，置n＝0，检验N个光伏电站出力序列是否满足约束式(7)；若满足，则n＝n+1，否则n＝0；

3.4)若对于

n/N≥α_t均成立，则模拟成功；不成立则返回步骤3.2)和步骤3.3)重新产生N个光伏出力序列并检验约束式(7)；

3.5)对于N个光伏出力序列，代入光伏电站容量优化模型，使用线性规划方法求解，得到目标函数值f_i，i＝1,2,…N；对N个目标函数值排序，取N₀＝int(βN)，int为取整函数，第N₀个最大目标函数值即为所求解。

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