CN108062606A - 一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，用以解决虚拟电厂内部可再生出力和负荷连续变化时的最优调度问题。考虑虚拟电厂的聚合单元包括燃气轮机、风电机组、抽水蓄能电站和负荷，针对可再生能源出力和负荷连续变化的情况，应用黎曼积分的思想，考虑变量在时间上的连续性，建立基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化模型。根据黎曼积分定义，通过对虚拟电厂调度时间区间的分割、作和、求极限，将该积分问题转化为极限求和问题，从而使该问题可解。本发明能够给出一段连续时间内适应可再生能源出力和负荷连续变化的虚拟电厂最优调度方案，为决策者选择最佳策略提供有效支持，具有一定的工程实用价值。
Description
技术领域
本发明属于电力系统调度领域，特别涉及了一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法。
背景技术
传统发电带来的环境污染以及当今世界可持续发展的理念促使包括风电在内的可再生能源迅速发展。然而，可再生能源发电具有很强的随机性和不可控性，可再生能源的单独并网会影响到电力系统的安全运行。为了克服上述缺点，国内外学者提出了虚拟发电厂的概念。虚拟电厂通过对可再生能源机组、可控机组、负荷和储能设施等设备的有机聚合，不但可以减少可再生能源发电间歇性和随机性的影响，并且可以获得规模经济的效益。
在实际电力系统中，可再生能源出力和负荷在各种因素的综合影响下时刻变化着，电力系统安全稳定控制的最基本原则是满足电网功率平衡，因此电网的调度运行实际上是一个动态平衡过程。现有的虚拟电厂日前调度研究通常简单的将一天分为24个调度时段，并假设在每个时段可再生能源出力和负荷保持不变。然而实际上，可再生能源出力和负荷是一连续变化的函数，忽略可再生能源出力和负荷的连续性将导致理论和实际脱节。目前为止，还未有考虑可再生能源出力和负荷连续性的虚拟电厂调度优化研究，该问题的研究具有一定的现实意义。
发明内容
为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明旨在提供一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，求解出一段连续时间内匹配可再生能源出力和负荷连续变化的最优调度方案。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，包括以下步骤：
(1)根据可再生能源出力和负荷在时间上的连续性，建立基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化模型；
(2)对时间区间进行分割、作和、求极限，将积分模型转化为极限求和模型；
(3)求解极限求和模型，得到最优调度方案。
进一步地，步骤(1)中建立的虚拟电厂调度优化模型包括积分型目标函数、燃气轮机约束、抽水蓄能电站约束和虚拟电厂内部功率平衡约束。
进一步地，步骤(1)的具体步骤如下：
(101)建立虚拟电厂调度优化模型的目标函数：
虚拟电厂运营者的目标是成本最小化，设优化时间区间为[Ta,Tb]，将目标函数表示为如下积分形式：
上式中，Ta、Tb分别为优化的初始和结束时刻；λ(t)为t时刻电力市场电价；gs(t)为t时刻虚拟电厂在电力市场的交易量，为正表示购电量，为负表示售电量，为决策变量；k0为燃气轮机固定成本；布尔变量x(t)表示t时刻燃气轮机是否工作，是则置1，否则置0；k为燃气轮机发电成本斜率；g(t)为t时刻燃气轮机出力，为决策变量；dt为微小的时间单元；
(102)建立燃气轮机约束：
gminx(t)≤g(t)≤gmaxx(t)
-rddt≤g(t+dt)-g(t)≤rudt
上式中，gmax、gmin分别为燃气轮机最大、最小输出功率；rd、ru分别为燃气轮机向上、向下爬坡率；g(t+dt)为t+dt时刻燃气轮机出力，为决策变量；
(103)建立抽水蓄能电站约束：
抽水蓄能电站由水泵和水轮机构成，现使用的抽水蓄能电站大多数为可逆水泵水轮机，将上游水库的蓄水量等效成相应的蓄电量，则抽水蓄能电站的约束条件如下：
gt(t)≤gtmax
gp(t)≤gpmax
0≤sc(t)≤scmax
sc(t+dt)＝sc(t)+gp(t)dt-gt(t)dt
上式中，sc(t)、sc(t+dt)分别为t和t+dt时刻抽水蓄能电站等效蓄电量；gt(t)、gp(t)分别为t时刻水轮机、水泵功率，为决策变量；gtmax、gpmax分别为水轮机、水泵的最大输出功率；scmax为最大等效蓄电量。
(104)建立虚拟电厂内部功率平衡约束：
上式中，gw(t)为t时刻风电出力预测值；ρt、ρp为水轮机、水泵效率；l(t)为t时刻负荷预测值。
进一步地，步骤(2)的具体步骤如下：
黎曼积分的处理过程包括分割、作和、求极限，当分割越来越精细时，黎曼和的极限与黎曼积分的结果近似等价；
(201)由于基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化模型是对时间上积分，为了使该积分问题可解，对时间区间[Ta,Tb]进行分割，在此区间中取一个有限的点列Ta＝t0<t1<t2<...<tn＝Tb，每个闭区间[tm,tm+1]为一个子区间，其中0≤m≤n-1，定义λ为子区间长度的最大值：λ＝max(tm+1－tm)，对每个子区间求和并取极限，则目标函数表示为如下形式：
上式中，m为子区间序列数；n为子区间个数；tm、tm+1分别为第m和m+1个子区间左端点对应的时刻；λ(tm)为子区间m左端点对应时刻电力市场电价；gs(tm)为子区间m左端点对应时刻虚拟电厂在电力市场的交易量；布尔变量x(tm)表示子区间m左端点对应时刻燃气轮机是否工作，是则置1，否则置0；g(tm)为子区间m左端点对应时刻燃气轮机出力；
(202)考虑变量在时间区间的分割，将燃气轮机约束改写为如下形式：
gminx(tm)≤g(tm)≤gmaxx(tm)
-rd×(tm+1-tm)≤g(tm+1)-g(tm)≤ru×(tm+1-tm)
上式中，g(tm+1)为子区间m+1左端点对应时刻燃气轮机出力；
(203)考虑变量在时间区间的分割，将抽水蓄能电站约束改写为如下形式：
gt(tm)≤gtmax
gp(tm)≤gpmax
0≤sc(tm)≤scmax
sc(tm+1)＝sc(tm)+gp(tm)(tm+1-tm)-gt(tm)(tm+1-tm)
上式中，sc(tm)、sc(tm+1)分别为子区间m和子区间m+1左端点对应时刻抽水蓄能电站等效蓄电量；gt(tm)、gp(tm)分别为子区间m左端点对应时刻水轮机、水泵功率。
(204)考虑变量在时间区间的分割，将虚拟电厂内部功率平衡约束改写为如下形式：
上式中，gw(tm)为m左端点对应时刻风电出力预测值；l(tm)为m左端点对应时刻负荷预测值。
进一步地，在步骤(3)中，采用GAMS软件求解极限求和模型。
采用上述技术方案带来的有益效果：
本发明针对可再生能源出力和负荷连续变化的情况，应用黎曼积分的思想，考虑变量在时间上的连续性，建立基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化模型。因此，所得优化结果为一段连续时间内适应于可再生能源出力和负荷连续变化的虚拟电厂最优调度方案，该方案能更好地匹配可再生能源出力和负荷的连续波动，获得更好地优化结果，为调度人员的正确决策提供有效支持。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为实施例中风电出力预测曲线和日负荷曲线示意图；
图3为实施例中未参与电力市场时抽水蓄能电站优化结果示意图；
图4为实施例中未参与电力市场时燃气轮机优化结果示意图；
图5为实施例中参与电力市场时电力市场交易优化结果示意图；
图6为实施例中参与电力市场时抽水蓄能电站优化结果示意图；
图7为实施例中参与电力市场时燃气轮机优化结果示意图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明设计了一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，如图1所示。
下文以一虚拟电厂为例介绍本发明。
该虚拟电厂由一台燃气轮机、一台风电机组、一座抽水蓄能电站以及负荷构成，燃气轮机采用TAU5670型号，最大输出功率为5.67MW，向上、向下爬坡率均为3MW/h。风电出力预测曲线和日负荷曲线如图2所示。假设初始时刻抽水蓄能电站上游水库存储量为0，最大等效蓄电量为40MW，水轮机、水泵的最大输出功率分别为8、6MW/h，效率均为75％。
根据各设定参数及输入数据，采用GAMS软件CPLEX求解器进行求解，所得未参与电力市场时抽水蓄能电站和燃气轮机的优化结果分别如图3、4所示。为区分水泵和水轮机功率，图3中水泵功率为正，水轮机功率为负。可以看出，抽水蓄能电站中水轮机和水泵的功率、以及燃气轮机出力均呈现波动特性，说明抽水蓄能电站和燃气轮机不断调整自身功率以适应风电出力和负荷的变化。在0:00-5:00左右，风电出力大于负荷，水泵将多余的电量转化为蓄水量，在此期间，水泵的功率根据风电出力和负荷差值的不同不断调整。5:00-9:00左右，负荷大于风电出力，水轮机利用储存的水发电，负荷和风电出力的差值越高，水轮机的功率越大。同理。9:00-14:00左右和21:00-24:00左右，水泵工作，而14:00-21:00左右，水轮机工作。需要说明的是，15:00左右，抽水蓄能电站剩余等效蓄电量不足以供应剩余优化时间区间内负荷和风电出力的差值，虚拟电厂通过调用燃气轮机在15:00-18:00左右发电以弥补功率差额。上述分析说明未参与电力市场时，虚拟电厂通过优化抽水蓄能电站和燃气轮机，平衡风电出力和负荷的波动。
参与电力市场时电力市场交易、抽水蓄能电站和燃气轮机的优化结果分别如图5、6、7所示。可以看出，当虚拟电厂参与电力市场时，主要由电力市场交易来跟随风电出力和负荷的变化，表现为电力市场交易呈现明显的波动特性。并且，0:00-4:00左右，电力市场电价低，虚拟电厂向电力市场购电，4:00-20:00左右，电力市场电价高，虚拟电厂向电力市场售电。而抽水蓄能电站和燃气轮机则根据电价情况进行优化，其功率曲线基本平滑，这与未参与市场时优化情况相差甚远。
综上所述，虚拟电厂通过优化电力市场交易、抽水蓄能电站和燃气轮机，平衡可再生能源出力和负荷的波动，并使自身达到成本最小。
以上仿真结果验证了本发明所构模型有效性和实用性。说明通过求解基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化模型，能够得到一组确定的最优调度方案，该调度方案呈现出电力市场交易、抽水蓄能电站水轮机和水泵功率、燃气机组出力很好地跟随风电出力和负荷变化的情况，该优化结果能为调度人员的正确决策提供有效支持，具有一定的工程实用价值。
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)根据可再生能源出力和负荷在时间上的连续性，建立基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化模型；
(2)对时间区间进行分割、作和、求极限，将积分模型转化为极限求和模型；
(3)求解极限求和模型，得到最优调度方案。
2.根据权利要求1所述基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于，步骤(1)中建立的虚拟电厂调度优化模型包括积分型目标函数、燃气轮机约束、抽水蓄能电站约束和虚拟电厂内部功率平衡约束。
3.根据权利要求2所述基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于，步骤(1)的具体步骤如下：
(101)建立虚拟电厂调度优化模型的目标函数：
虚拟电厂运营者的目标是成本最小化，设优化时间区间为[Ta,Tb]，将目标函数表示为如下积分形式：
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上式中，Ta、Tb分别为优化的初始和结束时刻；λ(t)为t时刻电力市场电价；gs(t)为t时刻虚拟电厂在电力市场的交易量，为正表示购电量，为负表示售电量，为决策变量；k0为燃气轮机固定成本；布尔变量x(t)表示t时刻燃气轮机是否工作，是则置1，否则置0；k为燃气轮机发电成本斜率；g(t)为t时刻燃气轮机出力，为决策变量；dt为微小的时间单元；
(102)建立燃气轮机约束：
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上式中，gmax、gmin分别为燃气轮机最大、最小输出功率；rd、ru分别为燃气轮机向上、向下爬坡率；g(t+dt)为t+dt时刻燃气轮机出力，为决策变量；
(103)建立抽水蓄能电站约束：
抽水蓄能电站由水泵和水轮机构成，为可逆水泵水轮机，将上游水库的蓄水量等效成相应的蓄电量，则抽水蓄能电站的约束条件如下：
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</mfenced>
上式中，sc(t)、sc(t+dt)分别为t和t+dt时刻抽水蓄能电站等效蓄电量；gt(t)、gp(t)分别为t时刻水轮机、水泵功率，为决策变量；gtmax、gpmax分别为水轮机、水泵的最大输出功率；scmax为最大等效蓄电量。
(104)建立虚拟电厂内部功率平衡约束：
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</mrow>
上式中，gw(t)为t时刻风电出力预测值；ρt、ρp为水轮机、水泵效率；l(t)为t时刻负荷预测值。
4.根据权利要求3所述基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于，步骤(2)的具体步骤如下：
(201)对时间区间[Ta,Tb]进行分割，在此区间中取一个有限的点列Ta＝t0<t1<t2<...<tn＝Tb，每个闭区间[tm,tm+1]为一个子区间，其中0≤m≤n-1，定义λ为子区间长度的最大值：λ＝max(tm+1－tm)，对每个子区间求和并取极限，则目标函数表示为如下形式：
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上式中，m为子区间序列数；n为子区间个数；tm、tm+1分别为第m和m+1个子区间左端点对应的时刻；λ(tm)为子区间m左端点对应时刻电力市场电价；gs(tm)为子区间m左端点对应时刻虚拟电厂在电力市场的交易量；布尔变量x(tm)表示子区间m左端点对应时刻燃气轮机是否工作，是则置1，否则置0；g(tm)为子区间m左端点对应时刻燃气轮机出力；
(202)考虑变量在时间区间的分割，将燃气轮机约束改写为如下形式：
<mfenced open = "" close = "">
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</mtable>
</mfenced>
上式中，g(tm+1)为子区间m+1左端点对应时刻燃气轮机出力；
(203)考虑变量在时间区间的分割，将抽水蓄能电站约束改写为如下形式：
<mfenced open = "" close = "">
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</mtable>
</mfenced>
上式中，sc(tm)、sc(tm+1)分别为子区间m和子区间m+1左端点对应时刻抽水蓄能电站等效蓄电量；gt(tm)、gp(tm)分别为子区间m左端点对应时刻水轮机、水泵功率。
(204)考虑变量在时间区间的分割，将虚拟电厂内部功率平衡约束改写为如下形式：
<mrow>
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上式中，gw(tm)为m左端点对应时刻风电出力预测值；l(tm)为m左端点对应时刻负荷预测值。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于，在步骤(3)中，采用GAMS软件求解极限求和模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810025195.3A CN108062606B (zh) | 2018-01-11 | 2018-01-11 | 一种基于黎曼积分的虚拟电厂调度优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (2)
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ID=62141428
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110135094A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-16 | 长沙理工大学 | 一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法 |
| CN110854929A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-28 | 华中科技大学 | 一种计及时段内不确定性的日前调度方法 |
| CN112818559A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-05-18 | 上海交通大学 | 基于随机微分方程的区域综合能源连续调度方法及其系统 |
-
2018
- 2018-01-11 CN CN201810025195.3A patent/CN108062606B/zh active Active
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110135094A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-16 | 长沙理工大学 | 一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法 |
| CN110135094B (zh) * | 2019-05-22 | 2023-05-23 | 长沙理工大学 | 一种基于收缩空间和声算法的虚拟电厂优化调度方法 |
| CN110854929A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-28 | 华中科技大学 | 一种计及时段内不确定性的日前调度方法 |
| CN110854929B (zh) * | 2019-11-12 | 2021-05-18 | 华中科技大学 | 一种计及时段内不确定性的日前调度方法 |
| CN112818559A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-05-18 | 上海交通大学 | 基于随机微分方程的区域综合能源连续调度方法及其系统 |
| CN112818559B (zh) * | 2021-02-23 | 2022-06-28 | 上海交通大学 | 基于随机微分方程的区域综合能源连续调度方法及其系统 |
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