CN107332237B - 一种直流通道输电计划的优化方法及装置 - Google Patents

一种直流通道输电计划的优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种直流通道输电计划的优化方法及装置，该方法包括：利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数；确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值和受端地区日负荷预测值；确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。本发明实施例充分综合统筹调用送、受端地区电网的调峰资源，有效减轻送端地区因新能源出力波动带来的调峰压力，当新能源出力较大时自动提高了送端地区的新能源消纳和通道的新能源输送比例。

Description

一种直流通道输电计划的优化方法及装置
技术领域
本发明涉及电力系统运行与调度自动化技术领域，特别是涉及一种直流通道输电计划的优化方法及装置。
背景技术
近年来，我国以风电和光伏发电为代表的新能源发电迅猛发展，发电装机和发电量连年快速增长。但另一方面，相对于火电和大型水电等常规电源，新能源发电具有随机性强、可控性差，并具有间歇性特点，需要通过常规电源，如火电和水电进行调节。我国的西北地区是风能、太阳能等新能源富集地区，新能源发电开发潜力大，但本地电力消费水平相对较低；而京津冀鲁、华中及华东等地区是我国电力消费的负荷中心地区。为改善西北地区和东部地区能源供需不平衡的矛盾，采用超/特高压直流线路将西北地区的电能跨区域远距离输送到东部负荷，实现更大范围内的资源优化配置，促进西北地区的新能源发展和消纳。
目前，跨区输电计划一般按照固定的输电计划曲线输送功率，输电模式为分段方式，一般划分高峰和低谷两个输电时段，每段内的输送功率恒定。但是由于新能源出力波动变化较大，为保证输电功率与计划功率相一致，需要在送端地区调用大量能够用于灵活调峰的常规电源，而作为送端的西北地区的电力系统中整体电源装机规模相对较小，调峰能力相对不足，从而导致送端地区调峰压力较大。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种直流通道输电计划的优化方法，以解决现有输电方式中送端地区调峰压力较大的难题。
相应的，本发明实施例还提供了一种直流通道输电计划的优化装置，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本发明公开了一种直流通道输电计划的优化方法，包括：
步骤10，利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；所述送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述送端地区常规机组日出力表示为：
PS,t＝PLS,t-PRE,t+PT,t；
其中，PS,t表示t时刻送端地区常规机组出力值；
PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
步骤20，利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；所述受端地区向下调峰能力与受端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述受端地区常规机组日出力表示为：
PR,t＝PLR,t-PT,t；
其中，PR,t表示t时刻受端地区常规机组出力值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
步骤30，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数；
步骤40，确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值和受端地区日负荷预测值；
步骤50，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
进一步地，所述方法具体包括：
步骤11，利用送端地区常规机组日出力的峰谷差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
步骤21，利用受端地区常规机组日出力的峰谷差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
步骤31，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最小为目标构建目标函数；
所述目标函数表示为：
Figure BDA0001351055010000031
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
进一步地，所述方法具体包括：
步骤12，利用送端地区常规机组日出力的谷值与送端地区常规机组最小技术出力的差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
步骤22，利用受端地区常规机组日出力的谷值与受端地区常规机组最小技术出力的差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
步骤32，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最大为目标构建目标函数；
所述目标函数还表示为：
Figure BDA0001351055010000032
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PSF表示为送端地区常规机组最小技术出力；
PRF表示受端地区常规机组最小技术出力；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
步骤42，确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值、受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力和受端地区常规机组最小技术出力；
步骤52，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力、受端地区常规机组最小技术出力和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
进一步地，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数的步骤，包括：
根据送端地区常规机组对应的总装机容量和受端地区常规机组对应的总装机容量，确定所述送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
根据所述权重，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
进一步地，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值的步骤，还包括：
确定输电日计划值的约束条件；
根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述日负荷预测值、所述输电日计划值的约束条件和所述目标函数，确定所述输电日计划值。
进一步地，确定输电日计划值的约束条件的步骤，包括：
确定输电日计划值对应的日交易总电量；
确定输电日计划值的日内调整次数；
确定输电日计划值对应的输电功率的上下限。
本发明实施例还公开了一种直流通道输电计划的优化装置，包括：
第一构建模块，用于利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；所述送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述送端地区常规机组日出力表示为：
PS,t＝PLS,t-PRE,t+PT,t；
其中，PS,t表示t时刻送端地区常规机组出力值；
PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
第二构建模块，用于利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；所述受端地区向下调峰能力与受端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述受端地区常规机组日出力表示为：
PR,t＝PLR,t-PT,t；
其中，PR,t表示t时刻受端地区常规机组出力值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
第三构建模块，用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数；
第一确定模块，用于确定送端地区日负荷预测值；
第二确定模块，用于确定新能源日出力预测值；
第三确定模块，用于确定受端地区日负荷预测值；
第四确定模块，用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
进一步地，所述第一构建模块，还用于利用送端地区常规机组日出力的峰谷差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
所述第二构建模块，还用于利用受端地区常规机组日出力的峰谷差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
所述第三构建模块，还用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最小为目标构建目标函数；
所述目标函数表示为：
Figure BDA0001351055010000051
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
进一步地，所述第一构建模块，还用于利用送端地区常规机组日出力的谷值与送端地区常规机组最小技术出力的差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
所述第二构建模块，还用于利用受端地区常规机组日出力的谷值与受端地区常规机组最小技术出力的差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
所述第三构建模块，还用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最大为目标构建目标函数；
所述目标函数还表示为：
Figure BDA0001351055010000061
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PSF表示为送端地区常规机组最小技术出力；
PRF表示受端地区常规机组最小技术出力；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
还包括第五确定模块，用于确定送端地区常规机组最小技术出力和受端地区常规机组最小技术出力；
第四确定模块，还用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力、受端地区常规机组最小技术出力和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
进一步地，所述第三构建模块包括：
第一确定单元，用于根据送端地区常规机组对应的总装机容量和受端地区常规机组对应的总装机容量，确定所述送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
构建单元，用于根据所述权重，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例在确定输电日计划值时，充分考虑了输电日计划值的决定因素，包括送端地区的日负荷预测值、受端地区的日负荷预测值和新能源日出力预测值，在确保准确完成交易电量的基础上，充分综合统筹调用送、受端地区电网的调峰资源，有效减轻送端地区因新能源出力波动带来的调峰压力，当新能源出力较大时自动提高了送端地区的新能源消纳和通道的新能源输送比例，提高了能源利用率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种直流通道输电计划的优化方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的一种常规机组日出力曲线图；
图3是本发明实施例提供的一种直流通道输电计划的优化装置的框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1，示出了本发明实施例提供的一种直流通道输电计划的优化方法的步骤流程图，该方法具体可以包括如下步骤，
步骤10，利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；所述送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述送端地区常规机组日出力表示为：
PS,t＝PLS,t-PRE,t+PT,t；
其中，PS,t表示t时刻送端地区常规机组出力值；
PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值。
步骤20，利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；所述受端地区向下调峰能力与受端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述受端地区常规机组日出力表示为：
PR,t＝PLR,t-PT,t；
其中，PR,t表示t时刻受端地区常规机组出力值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值。
送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关，即常规机组日出力的峰谷差值越小，越说明向下调峰能力越大。所以，送端地区向下调峰能力可以利用送端地区常规机组日出力的峰谷差的表达式进行表示。
送端地区常规机组日出力为送端地区日负荷预测值减去新能源日出力预测值再加上输电日计划值后得到的值。受端地区常规机组日出力为受端地区日负荷预测值减去输电日计划值后得到的值。
在确定送、受端地区的常规机组的开机组合方案时，一般要保证常规机组最大技术出力要超出最大负荷，并保有一定比例的备用率。该最大负荷为常规机组日出力的峰值。在确定最大负荷时可以根据常规机组日出力的经验值进行确定。当开机组合方案确定后，常规机组最小技术出力也随之确定。
由于开机组合确定后，常规机组的最大技术出力和最小技术出力之间的差值一定。由图2所示，常规机组日出力的谷值与常规机组最小技术出力之间的差值与常规机组日出力的峰谷差值之和近似等于常规机组的最大技术出力和最小技术出力之间的差值。由于开机组合确定后，常规机组的最大技术出力和最小技术出力之间的差值一定，所以常规机组日出力的谷值与常规机组最小技术出力之间的差值与常规机组日出力的峰谷差值成负相关。向下调峰能力可以利用常规机组日出力的峰谷差的表达式进行表示，也可以利用常规机组日出力的谷值与常规机组最小技术出力之间的差的表达式进行表示。向下调峰能力与常规机组日出力的谷值与常规机组最小技术出力之间的差值成正相关。
步骤30，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
加权求和送端地区向下调峰能力和受端地区向下调峰能力后的值为综合向下调峰能力。
在具体实现中，步骤30具体可以包括：
步骤30a，根据送端地区常规机组对应的总装机容量和受端地区常规机组对应的总装机容量，确定所述送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
由于送、受端地区的负荷大小、可调节的常规机组对应的总装机容量不同，所以同样的向下调峰能力改变量对于送端地区和受端地区的调峰压力影响不同，所以需要引入权重因子。权重因子r的取值可以根据送端地区和受端地区中常规机组对应的总装机容量之间的比值来确定。例如r＝Csa/(Csa+Cra)，Csa、Cra分别为送、受端地区常规机组对应的总装机容量。
步骤30b，根据所述权重，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
本发明实施例能够根据新能源出力的波动大小，调整直流输电曲线形状，并根据送、受端地区向下调峰能力加权求和后的综合向下调峰能力，合理科学地在送、受端地区两者之间分配调峰压力。
步骤40，确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值和受端地区日负荷预测值。
送端地区日负荷预测值和受端地区日负荷预测值可以利用历史同期数据再结合一定的预测方法进行修正，该预测方法包括回归分析等经典方法、小波分析方法、人工神经网络学习方法、专家型系统方法、支持向量基方法等。通过上述预测方法可以预测到未来一天或几天的日负荷，并可以用日负荷曲线来表示。
新能源出力受资源条件影响波动较大，本发明实施例提出的外输电计划的优化方法充分考虑了新能源日出力波动较大的因素。
新能源日出力预测值也可以利用历史同期数据再结合一定的预测方法进行修正，该预测方法可以包括神经网络学习方法和支持向量基方法等。新能源日出力预测值用新能源日出力曲线表示。
步骤50，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
在本发明实施例中的一种优选示例中，步骤50具体还可以包括确定输电日计划值的约束条件；确定输电日计划值的约束条件的步骤具体可以包括：
步骤50a，确定输电日计划值对应的日交易总电量。
由送端地区向受端地区的输电日计划值PT,t应该满足：
Figure BDA0001351055010000101
Ed为输电线路的日交易总电量。
步骤50b，确定输电日计划值的日内调整次数。
为保持输电通道的稳定与直流滤波设备的可靠运行，输电功率经过一次调整后至少平稳运行一个最小间隔时间。以日前计划输电曲线时段长度为24小时，每一个可调整时段内，不再考虑输电曲线随送、受端地区调峰需求波动变化。输电日计划值的日内变化次数不固定，但换流站滤波器运行不允许过于频繁调整。以保持输电通道的稳定与滤波设备的可靠运行为前提，设定输电日计划值日内调整次数的上限，在实际输送电过程中输电日计划值的最大日内调整次数不应超过日内调整次数的上限。
步骤50c，确定输电日计划值对应的输电功率的上下限。
为保持输电通道的安全稳定，设定输电功率的上下限，输电功率上、下限分别为考虑安全运行约束的通道最大、最小输电功率。PT,t的值应当位于保证输电通道安全稳定运行的输电功率的上下限之间。
进一步地，步骤50具体还可以包括步骤50d，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、所述输电日计划值的约束条件和所述目标函数，确定输电日计划值。
将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权相求和后，可以利用非线性规划方法输出使综合向下调峰能力最大时的输电日计划值。
在具体实现中，可以利用CPLEX求解器进行求解，以得到输电日计划值。
利用CPLEX求解器进行求解的具体步骤可以为：
1、输入参数：
1)送端地区日负荷预测值PLS,t；
2)送端地区的新能源日出力预测值PRE,t；
3)受端地区的日负荷预测值PLR,t；
以上输入均为全天0点-24点的数据，数据点的时间间隔可以为15分钟或1小时，各数据点的单位为千瓦。需要说明的，数据点的时间间隔可以根据需要进行不同设置，在此，不对数据点的时间间隔的设置进行限定。
4)设定的日交易总电量Ed，单位为千瓦时；
5)输电功率的上下限值，单位：千瓦。
2、求解目标函数：
选择目标函数，根据约束条件，利用CPLEX求解器求解，得到输电通道全天0-24点各小时的功率值，即输电日计划值。
本发明实施例在确定输电日计划值时，充分考虑了输电日计划值的决定因素，包括送端地区的日负荷预测值、受端地区的日负荷预测值和新能源日出力预测值，在确保准确完成交易电量的基础上，充分综合统筹调用送、受端地区电网的调峰资源，有效减轻送端地区因新能源出力波动带来的调峰压力，当新能源出力较大时自动提高了送端地区的新能源消纳和通道的新能源输送比例，提高了能源利用率。
向下调峰能力可以利用常规机组日出力的峰谷差的表达式进行表示，也可以利用常规机组日出力的谷值与常规机组最小技术出力之间的差的表达式进行表示。
当利用常规机组日出力的峰谷差的表达式表示向下调峰能力时，本发明实施例提供一种直流通道输电计划的优化方法具体可以包括：
步骤11，利用送端地区常规机组日出力的峰谷差构建送端地区向下调峰能力的表达函数。
步骤21，利用受端地区常规机组日出力的峰谷差构建送受地区向下调峰能力的表达函数。
步骤31，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最小为目标构建目标函数；
所述目标函数表示为：
Figure BDA0001351055010000111
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
需要说明的是，本发明实施例提供的步骤11、步骤21和步骤31是对图1所示的实施例中步骤10至步骤30的进一步细化，所以与图1所示实施例相同的内容可参见图1所示实施例。
上式中的PLS,t-PRE,t+PT,t表示送端地区常规机组日出力的表达式；和
Figure BDA0001351055010000122
分别表示送端地区常规机组出力的峰值和谷值；
Figure BDA0001351055010000123
为送端地区向下调峰能力的表达函数，其差值越小表明向下调峰能力越大。
上式中的PLR,t-PT,t表示受端地区常规机组日出力的表达式；
Figure BDA0001351055010000124
和
Figure BDA0001351055010000125
分别表示受端地区常规机组出力的峰值和谷值；为受端地区向下调峰能力的表达函数，其差值越小表明向下调峰能力越大。
进一步地，当利用常规机组日出力的谷值与常规机组最小技术出力之间的差表示向下调峰能力时，本发明实施例提供一种直流通道输电计划的优化方法具体可以包括：
步骤12，利用送端地区常规机组日出力的谷值与送端地区常规机组最小技术出力的差构建送端地区向下调峰能力的表达函数。
步骤22，利用受端地区常规机组日出力的谷值与受端地区常规机组最小技术出力的差构建送受地区向下调峰能力的表达函数。
步骤32，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最大为目标构建目标函数。
所述目标函数还表示为：
Figure BDA0001351055010000131
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PSF表示为送端地区常规机组最小技术出力；
PRF表示受端地区常规机组最小技术出力；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
该式中的
Figure BDA0001351055010000132
为送端地区向下调峰能力的表达函数；
Figure BDA0001351055010000133
为受端地区向下调峰能力的表达函数。
步骤42，确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值、受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力和受端地区常规机组最小技术出力。
步骤52，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力、受端地区常规机组最小技术出力和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
需要说明的是，本发明实施例提供的步骤12至步骤52是对图1所示的实施例中步骤10至步骤50的进一步细化，所以与图1所示实施例相同的内容可参见图1所示实施例。
本发明实施例在确定输电日计划值时，充分考虑了输电日计划值的决定因素，包括送端地区的日负荷预测值、受端地区的日负荷预测值和新能源日出力预测值，在确保准确完成交易电量的基础上，充分综合统筹调用送、受端地区电网的调峰资源，有效减轻送端地区因新能源出力波动带来的调峰压力，当新能源出力较大时自动提高了送端地区的新能源消纳和通道的新能源输送比例，提高了能源利用率。
参照图3，示出了本发明实施例提供的一种直流通道输电计划的优化装置的框图，具体可以包括：
第一构建模块31，用于利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；所述送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述送端地区常规机组日出力表示为：
PS,t＝PLS,t-PRE,t+PT,t；
其中，PS,t表示t时刻送端地区常规机组出力值；
PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值。
第二构建模块32，用于利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；所述受端地区向下调峰能力与受端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述受端地区常规机组日出力表示为：
PR,t＝PLR,t-PT,t；
其中，PR,t表示t时刻受端地区常规机组出力值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值。
第三构建模块33，用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
进一步地，所述第三构建模块具体可以包括：
第一确定单元，用于根据送端地区常规机组对应的总装机容量和受端地区常规机组对应的总装机容量，确定所述送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
构建单元，用于根据所述权重，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
第一确定模块34，用于确定送端地区日负荷预测值。
第二确定模块35，用于确定新能源日出力预测值。
第三确定模块36，用于确定受端地区日负荷预测值。
第四确定模块37，用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
进一步地，所述第一构建模块31，还用于利用送端地区常规机组日出力的峰谷差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
所述第二构建模块32，还用于利用受端地区常规机组日出力的峰谷差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
所述第三构建模块33，还用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最小为目标构建目标函数；
所述目标函数表示为：
Figure BDA0001351055010000151
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
进一步地，所述第一构建模块31，还用于利用送端地区常规机组日出力的谷值与送端地区常规机组最小技术出力的差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
所述第二构建模块32，还用于利用受端地区常规机组日出力的谷值与受端地区常规机组最小技术出力的差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
所述第三构建模块33，还用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最大为目标构建目标函数；
所述目标函数还表示为：
Figure BDA0001351055010000161
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PSF表示为送端地区常规机组最小技术出力；
PRF表示受端地区常规机组最小技术出力；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
该装置还包括第五确定模块38，用于确定送端地区常规机组最小技术出力和受端地区常规机组最小技术出力；
第四确定模块37，还用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力、受端地区常规机组最小技术出力和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
进一步地，第四确定模块37具体可以包括：
第二确定单元，用于：
确定输电日计划值对应的日交易总电量；
确定输电日计划值的日内调整次数；
确定输电日计划值对应的输电功率的上下限。
第三确定单元，用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述日负荷预测值、所述输电日计划值的约束条件和所述目标函数，确定所述输电日计划值。
本发明实施例在确定输电日计划值时，充分考虑了输电日计划值的决定因素，包括送端地区的日负荷预测值、受端地区的日负荷预测值和新能源日出力预测值，在确保准确完成交易电量的基础上，充分综合统筹调用送、受端地区电网的调峰资源，有效减轻送端地区因新能源出力波动带来的调峰压力，当新能源出力较大时自动提高了送端地区的新能源消纳和通道的新能源输送比例，提高了能源利用率。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以生成一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令生成用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令生成包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以生成计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种直流通道输电计划的优化方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种直流通道输电计划的优化方法，其特征在于，包括：
步骤10，利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；所述送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述送端地区常规机组日出力表示为：
PS,t＝PLS,t-PRE,t+PT,t；
其中，PS,t表示t时刻送端地区常规机组出力值；
PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
步骤20，利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；所述受端地区向下调峰能力与受端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述受端地区常规机组日出力表示为：
PR,t＝PLR,t-PT,t；
其中，PR,t表示t时刻受端地区常规机组出力值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
步骤30，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数；
步骤40，确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值和受端地区日负荷预测值；
步骤50，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具体包括：
步骤11，利用送端地区常规机组日出力的峰谷差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
步骤21，利用受端地区常规机组日出力的峰谷差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
步骤31，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最小为目标构建目标函数；
所述目标函数表示为：
Figure FDA0002268754350000021
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具体包括：
步骤12，利用送端地区常规机组日出力的谷值与送端地区常规机组最小技术出力的差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
步骤22，利用受端地区常规机组日出力的谷值与受端地区常规机组最小技术出力的差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
步骤32，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最大为目标构建目标函数；
所述目标函数还表示为：
Figure FDA0002268754350000022
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PSF表示为送端地区常规机组最小技术出力；
PRF表示受端地区常规机组最小技术出力；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
步骤42，确定送端地区日负荷预测值、新能源日出力预测值、受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力和受端地区常规机组最小技术出力；
步骤52，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力、受端地区常规机组最小技术出力和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数的步骤，包括：
根据送端地区常规机组对应的总装机容量和受端地区常规机组对应的总装机容量，确定所述送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
根据所述权重，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值的步骤，还包括：
确定输电日计划值的约束条件；
根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述日负荷预测值、所述输电日计划值的约束条件和所述目标函数，确定所述输电日计划值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定输电日计划值的约束条件的步骤，包括：
确定输电日计划值对应的日交易总电量；
确定输电日计划值的日内调整次数；
确定输电日计划值对应的输电功率的上下限。
7.一种直流通道输电计划的优化装置，其特征在于，包括：
第一构建模块，用于利用送端地区常规机组日出力构建送端地区向下调峰能力的表达函数；所述送端地区向下调峰能力与送端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述送端地区常规机组日出力表示为：
PS,t＝PLS,t-PRE,t+PT,t；
其中，PS,t表示t时刻送端地区常规机组出力值；
PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
第二构建模块，用于利用受端地区常规机组日出力构建受端地区向下调峰能力的表达函数；所述受端地区向下调峰能力与受端地区常规机组日出力的峰谷差值成负相关；所述受端地区常规机组日出力表示为：
PR,t＝PLR,t-PT,t；
其中，PR,t表示t时刻受端地区常规机组出力值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
第三构建模块，用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数；
第一确定模块，用于确定送端地区日负荷预测值；
第二确定模块，用于确定新能源日出力预测值；
第三确定模块，用于确定受端地区日负荷预测值；
第四确定模块，用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于：
所述第一构建模块，还用于利用送端地区常规机组日出力的峰谷差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
所述第二构建模块，还用于利用受端地区常规机组日出力的峰谷差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
所述第三构建模块，还用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最小为目标构建目标函数；
所述目标函数表示为：
Figure FDA0002268754350000051
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于：
所述第一构建模块，还用于利用送端地区常规机组日出力的谷值与送端地区常规机组最小技术出力的差构建送端地区向下调峰能力的表达函数；
所述第二构建模块，还用于利用受端地区常规机组日出力的谷值与受端地区常规机组最小技术出力的差构建送受地区向下调峰能力的表达函数；
所述第三构建模块，还用于将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以加权求和后的值最大为目标构建目标函数；
所述目标函数还表示为：
其中，PLS,t表示t时刻送端地区的负荷预测值；
PRE,t表示t时刻送端地区新能源出力预测值；
PT,t表示欲求的t时刻由送端地区向受端地区的输电计划值；
PLR,t表示t时刻受端地区的负荷预测值；
PSF表示为送端地区常规机组最小技术出力；
PRF表示受端地区常规机组最小技术出力；
r为表示送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
还包括第五确定模块，用于确定送端地区常规机组最小技术出力和受端地区常规机组最小技术出力；
第四确定模块，还用于根据所述送端地区日负荷预测值、所述新能源日出力预测值、所述受端地区日负荷预测值、送端地区常规机组最小技术出力、受端地区常规机组最小技术出力和所述目标函数，确定由送端地区向受端地区的输电日计划值。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三构建模块包括：
第一确定单元，用于根据送端地区常规机组对应的总装机容量和受端地区常规机组对应的总装机容量，确定所述送端地区向下调峰能力占综合向下调峰能力的权重；
构建单元，用于根据所述权重，将送端地区向下调峰能力的表达函数和受端地区向下调峰能力的表达函数进行加权求和，以综合向下调峰能力最大为目标构建目标函数。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104578176A (zh) * 2014-12-11 2015-04-29 国电南瑞科技股份有限公司 一种计及直流互动的发电计划编制方法
CN105978047A (zh) * 2016-05-06 2016-09-28 清华大学 一种时空分解协调的交直流互联电网日前机组组合方法
CN106786799A (zh) * 2017-01-03 2017-05-31 国电南瑞科技股份有限公司 一种直流联络线功率阶梯化发电计划优化方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103259285B (zh) * 2013-05-03 2015-04-29 国家电网公司 含大规模风电电力系统的短期运行优化方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104578176A (zh) * 2014-12-11 2015-04-29 国电南瑞科技股份有限公司 一种计及直流互动的发电计划编制方法
CN105978047A (zh) * 2016-05-06 2016-09-28 清华大学 一种时空分解协调的交直流互联电网日前机组组合方法
CN106786799A (zh) * 2017-01-03 2017-05-31 国电南瑞科技股份有限公司 一种直流联络线功率阶梯化发电计划优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
直流跨区互联电网发输电计划模型与方法;王斌等;《电力系统自动化》;20160210;第40卷(第3期);第8-13、26页 *

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