CN108767895B - 考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，包括以下步骤：根据送受端系统需求制定两种直流送电曲线拟定方法，所述方法包括送端不参与受端调峰和送端部分参与受端调峰；考虑资源约束对水风光配套电源容量模型进行优化；计算求解。其考虑资源约束的送端系统水电、风电和光伏配套电源的容量优化方法，该方法可充分考虑不同类型水电机组的调节特性，且适应多种直流外送模式，能有效解决现有相关研究存在的问题，提高水电比重可再生能源送端系统电源外送的安全性、稳定性及消纳能力。

Description

考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法

技术领域

本发明涉及水风光配套电源容量优化方法技术领域，具体涉及一种考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法。

背景技术

加快推进可再生能源开发是实现我国能源安全、清洁、高效、可持续发展的必然选择。截止2017年，我国可再生能源发电装机已6.5亿千瓦，约占全部电力装机的36.6％。在中国某些可再生能源资源富集省份，可再生能源装机占比已达到80％以上。但由于我国可再生能源富集区域大多位于经济发展较为滞后的西部地区，省内消纳市场十分有限，必须通过远距离输电线路外送到省外负荷中心消纳。

可再生能源跨省外送主要有如下三种模式：一是纯水电/风电/光伏外送，适用于由单一可再生能源大型发电基地；二是可再生能源与火电打捆外送；三是多类型可再生能源打捆外送，适用于水电/风电/光伏等可再生能源资源均较为丰富的区域。特高压直流是可再生能源跨省外送的主要输电技术。为提升直流输电线路的利用率、安全稳定性及可再生能源消纳能力，需对通过特高压直流打捆外送的可再生能源配套电源优化配置方法进行研究。针对上述问题，国内外学者已提出了相关方法，但这些方法未充分考虑多类型可再生能源打捆外送时，缺乏对某些影响因素的考虑，将无法保证高水电比重可再生能源送端系统如四川、云南等的电源外送的安全性、稳定性及消纳能力。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题提供一种考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法。

本发明通过下述技术方案实现：

考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，包括以下步骤：

A、根据送受端系统需求制定两种直流送电曲线拟定方法，所述方法包括送端不参与受端调峰和送端部分参与受端调峰；

B、考虑资源约束对水风光配套电源容量模型进行优化；

C、计算求解。

现有方法中，缺乏对径流式、日调节和年调节水电站出力特性对配套电源配置的影响，以及不同直流外送模式例如是否参与受端地区调峰对配套电源配置的影响，无法保证高水电比重可再生能源送端系统电源外送的安全性、稳定性及消纳能力，本方案考虑资源约束的送端系统水电、风电和光伏配套电源的容量优化方法，该方法可充分考虑不同类型水电机组的调节特性，且适应多种直流外送模式，能有效解决现有相关研究存在的问题，提高水电比重可再生能源送端系统电源外送的安全性、稳定性及消纳能力。

送端不参与受端调峰时，时段t外送功率P_dc,m为：

P_dc,m(t)＝Q_dc,m/N_T，

其中，NT为时段数，Qdc,m为第m条直流日外送电量；

送端部分参与受端调峰时，

承担基荷的外送电量Q1dc,m为：Q_1dc,m＝(1-k)Q_dc,m，

其对应的时段t送电功率P1dc,m(t)为：P_1dc,m(t)＝Q_1dc,m/N_T，

其中，k为外送调峰电量系数；

参与调峰的外送电量Q2dc,m为：Q_2dc,m＝kQ_dc,m，

丰、枯水期各时段参与调峰的直流送电功率分别为：

P_2dc,m(t)＝P_Ndc,m-P_1dc,m(t), t∈N_h，wet season，

P_2dc,m(t)＝βP_Ndc,m-P_1dc,m(t), t∈N_h,dry season，

P_2dc,m(t)＝(Q_2dc,m-P_Ndc,mN_h)/(N_T-N_h),

t∈N_T-N_h，

P_dc,m(t)＝P_1dc,m(t)+P_2dc,m(t)，

其中，PNdc,m为第m条直流额定送电功率，P2dc,m(t)为时段t第m条特高压直流调峰功率。

水风光配套电源容量模型为：

其中，D为仿真总天数；T为每日仿真的总时段数；ΔT为每个仿真时段的长度；C_h,d(t),C_pv,d(t),C_w,d(t)分别为第d日时段t径流式水电弃水功率、弃光功率和弃风功率，Q_hs,s为季调节水电季度s的总弃水电量，Q_ha为年调节水电年度总弃水电量。α_pv,α_w,α_h,α_hs,α_ha分别为弃光、弃风惩罚费用，以及径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用。M_th,d(t)为第d日时段t火电机组发电费用；

所述资源约束包括径流式水电出力约束、季调节水电出力约束、年调节水电出力约束、风电出力约束、光伏出力约束、火电出力约束、功率平衡约束。

所述径流式水电出力约束为：

M_h≤m_h≤M_h,max，

P_h,d(t)≥0,C_h,d(t)≥0，

其中，m_h为径流式水电总装机容量，为优化变量；M_h,M_h,max分别为径流式水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_h,d(t)为第d日时段t径流式水电发电功率；

为径流式水电出力特性标幺值曲线；

所述季调节水电出力约束为：

M_hs≤m_hs≤M_hs,max，

0≤P_hs,d(t)≤m_hs，

其中，m_hs为季调节水电总装机容量，为优化变量；M_hs,M_hs,max分别为季调节水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_hs,d(t)为第d日时段t季调节水电发电功率；

为第k个季度单位装机的季调节水电可发电量，由其月平均出力特性决定；Q_hs,k为季调节水电第k个季度弃水电量；S_k为第k个季度的天数集合；

所述年调节水电出力约束为：

M_ha≤m_ha≤M_ha,max，

0≤P_ha,d(t)≤m_ha，

其中，m_ha为年调节水电总装机容量，为优化变量；M_ha,M_ha,max分别为年调节水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_ha,d(t)为第d日时段t年调节水电发电功率；

为单位装机的年调节水电年度可发电量，由其月平均出力特性决定；Q_ha为年调节水电弃水电量；

所述风电出力约束为：

M_w≤m_w≤M_w，max，

P_w,d(t)≥0,C_w,d(t)≥0，

其中，m_w为风电总装机容量，为优化变量；M_w,M_w,max分别为风电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_w,d(t)为第d日时段t风电发电功率；

为风电出力特性标幺值曲线；

所述光伏出力约束为：

M_pv≤m_pv≤M_pv，max，

P_pv,d(t)≥0,C_pv,d(t)≥0，

其中，m_pv为光伏总装机容量，为优化变量；M_pv,M_pv,max分别为光伏已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_pv,d(t)为第d日时段t光伏发电功率；

为光伏出力特性标幺值曲线；

所述火电出力约束为：

P_th,min,i≤P_th,d,i(t)≤P_th,max,i，i∈G_th，

P_th,d,i(t)-P_th,d,i(t-1)≤R_u,iΔT，i∈G_th，

P_th,d,i(t)-P_th,d,i(t-1)≥-R_d,iΔT，i∈G_th，

其中，P_th,d,i(t)为第d日时段t火电机组i发电功率；P_th,min,i,P_th,max,i为火电机组i最小、最大发电功率；G_th为火电机组最小开机方式集合；R_u,i,R_d,i为火电机组i上、下爬坡率；

所述功率平衡约束为：

其中，P_load(t)为第d日时段t送端系统负荷功率；P_ac,d(t)为第d日时段t交流断面总外送功率；P_dc,d,m(t)为第d日时段t第m条直流外送功率，由直流外送功率曲线决定；N_dc为送端系统总直流外送线路数目。

所述步骤C具体为：

C1、根据直流运行模式，确定不同运行模式下直流输电线路的年送电功率曲线；

C2、根据水电、风电和光伏实测运行数据，计算得到算例地区径流式水电、风电和光伏年出力特性标幺值曲线

季调节水电各季度单位装机容量对应的可发电量

年调节水电年度单位装机容量对应的可发电量

C3、初始化优化模型中相关典型参数：弃光、弃风惩罚费用α_pv,α_w，径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用α_h,α_hs,α_ha，资源约束下风电、光伏、径流式水电、季调节水电、年调节水电最大装机容量

及已建装机容量M_w,M_pv,M_h,M_h,sM；火电机组最小开机方式集合G_th，火电机组上、下爬坡率R_u,i,R_d,i，火电机组最小、最大发电功率P_th,min,i,P_th,max,i；

C4、调用Cplex优化包辅助求解优化模型；

C5、校核收敛条件是否满足要求，若满足，则终止迭代过程，所求结果即为最优解；否则，返回C4重新求解。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明考虑资源约束的送端系统水电、风电和光伏配套电源的容量优化方法，该方法可充分考虑不同类型水电机组的调节特性，且适应多种直流外送模式，能有效解决现有相关研究存在的问题，提高水电比重可再生能源送端系统电源外送的安全性、稳定性及消纳能力。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。

图1为水电/风电/光伏打捆外送的运行原理图。

图2为实施例2的系统示意图。

图3为实施例2丰水期某日可再生能源出力曲线，此时送端不参与调峰。

图4为实施例2丰水期某日可再生能源出力曲线，此时送端参与调峰。

图5为本发明的优化模型求解流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

一种考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，包括以下步骤：

A、根据送受端系统需求制定两种直流送电曲线拟定方法，所述方法包括送端不参与受端调峰和送端部分参与受端调峰；

B、考虑资源约束对水风光配套电源容量模型进行优化；

C、计算求解。

结合图1、图5对本实施例进行说明。在高比例可再生能源系统中，通常由水电、火电机组共同参与调峰，共同平抑风电、光伏出力及本地负荷波动，使特高压直流送出功率保持稳定。如图1所示为水电/风电/光伏打捆外送的运行原理，其中，A部分为火电发电量，在高比例可再生能源系统中，丰水期火电通常按保障系统安全稳定运行的最小开机容量运行；B、C和D部分分别为光伏、风电和水电发电量，曲线E为送端系统本地负荷曲线，曲线F为水电发电曲线。水电发电曲线和本地负荷曲线之间的阴影部分为送端系统富余电量，需通过特高压直流外送到负荷中心消纳。

设可通过特高压直流外送的电量为Pdc1和Pdc2所示，则剩下的富余电量即为弃水/风/光电量。本文研究目的即合理优化水电、风电和光伏装机容量，以及径流式、季调节和年调节水电站装机配比，在满足多直流外送需求条件下最小化弃水/风/光电量。

根据上述原理，综合送受端系统需求，提出考虑不同运行模式的直流外送曲线拟定方法，提出考虑资源约束的水电/风电/光伏配套电源容量优化模型及其求解方法。该方法充分考虑不同类型水电机组的调节特性，且适应多种直流外送模式，能有效解决现有相关研究存在的问题，提高水电比重可再生能源送端系统电源外送的安全性、稳定性及消纳能力。

直流外送曲线对送端系统配套电源配置有着显著影响。一般而言，为尽可能多输送可再生能源，减小在直流小负荷运行方式时送端系统的弃水/风/光电量，直流小负荷方式运行功率不宜过低，但直流小负荷方式运行功率太高又会增加受端系统调峰压力。因此，综合考虑送受端系统需求，提出如下两种直流送电曲线制定方法。

具体的，特高压直流日内各时段均按一条直线送电，设第m条直流日外送电量为Q_dc,m，其根据丰枯期外送电量协议确定，则各时段外送功率P_dc,m如式(1)所示，其中NT为时段数：

P_dc,m(t)＝Q_dc,m/N_T (1)

送端部分参与受端调峰时，将直流日外送电量Q_dc,m分为Q_1dc,m和Q_2dc,m两部分。

其中，Q_1dc,m为承担基荷的外送电量，其对应的时段t送电功率P_1dc,m(t)在日内各时段均相等，

承担基荷的外送电量Q_1dc,m为：Q_1dc,m＝(1-k)Q_dc,m (2)

其对应的时段t送电功率P_1dc,m(t)为：P_1dc,m(t)＝Q_1dc,m/N_T (3)

其中，k为外送调峰电量系数；

参与调峰的外送电量Q_2dc,m为：Q_2dc,m＝kQ_dc,m (4)

基于Q_2dc,m可计算得到丰、枯水期各时段参与调峰的直流送电功率。丰水期受端大负荷运行方式下，直流按额定功率送电；枯水期受端大负荷运行方式下降功率运行，占额定功率的比例为β，则丰、枯水期受端大负荷方式下参与调峰的送电功率分别满足式(5)、(6)。设受端小负荷运行方式下降功率运行，且送电功率小于大负荷运行方式，则全年受端小负荷方式下参与调峰的送电功率满足式(7)。

P_2dc,m(t)＝P_Ndc,m-P_1dc,m(t),t∈N_h，wet season， (5)

P_2dc,m(t)＝βP_Ndc,m-P_1dc,m(t), t∈N_h,dry season， (6)

P_2dc,m(t)＝(Q_2dc,m-P_Ndc,mN_h)/(N_T-N_h),

t∈N_T-N_h， (7)

其中，p_load(t)为受端系统时段t负荷相对于该日最大负荷的标幺值，a为大负荷时段参考值。当p_load(t)≥a时视为大负荷运行方式，总时段数为Nh；当p_load(t)＜a时视为小负荷运行方式(总时段数为NT-Nh)。P_Ndc,m为第m条直流额定送电功率，P_2dc,m(t)为时段t第m条特高压直流调峰功率。

该模式下时段t第m条直流总外送功率Pdc,m(t)如式(8)所示。

P_dc，m(t)＝P_1dc，m(t)+P_2dc，m(t)

(8)

优化模型的目标函数如式(9)为最小化送端系统一年的弃风、弃光和弃水电量，以及火电机组发电费用。其中，D为仿真总天数；T为每日仿真的总时段数；ΔT为每个仿真时段的长度，单位为小时。C_h,_d(t),C_pv,d(t),C_w,d(t)分别为第d日时段t径流式水电弃水功率、弃光功率和弃风功率，单位为MW；Q_hs,s为季调节水电季度s的总弃水电量，单位为MWh；Q_ha为年调节水电年度总弃水电量，单位为MWh。α_pv,α_w,α_h,α_hs,α_ha分别为弃光、弃风惩罚费用，以及径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用，单位为CNY/MWh。M_th,d(t)为第d日时段t火电机组发电费用，单位为CNY。

所述资源约束包括径流式水电出力约束、季调节水电出力约束、年调节水电出力约束、风电出力约束、光伏出力约束、火电出力约束、功率平衡约束。

所述径流式水电出力约束为：

M_h≤m_h≤M_h,max，

P_h,d(t)≥0,C_h,d(t)≥0，

其中，m_h为径流式水电总装机容量，为优化变量，单位为MW；M_h,M_h,max分别为径流式水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量，单位为MW；P_h,d(t)为第d日时段t径流式水电发电功率，单位为MW；

为径流式水电出力特性标幺值曲线；

所述季调节水电出力约束为：

M_hs≤m_hs≤M_hs,max，

0≤P_hs,d(t)≤m_hs，

其中，m_hs为季调节水电总装机容量，为优化变量，单位为MW；M_hs,M_hs,max分别为季调节水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量，单位为MW；P_hs,d(t)为第d日时段t季调节水电发电功率，单位为MW；

为第k个季度单位装机的季调节水电可发电量，单位为MWh，由其月平均出力特性决定；Q_hs,k为季调节水电第k个季度弃水电量，单位为MWh；S_k为第k个季度的天数集合；

所述年调节水电出力约束为：

M_ha≤m_ha≤M_ha,max，

0≤P_ha,d(t)≤m_ha，

其中，m_ha为年调节水电总装机容量，为优化变量，单位为MW；M_ha,M_ha,max分别为年调节水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量，单位为MWh；P_ha,d(t)为第d日时段t年调节水电发电功率，单位为MWh；

为单位装机的年调节水电年度可发电量，由其月平均出力特性决定，单位为MWh；Q_ha为年调节水电弃水电量，单位为MWh；

所述风电出力约束为：

M_w≤m_w≤M_w，max，

P_w,d(t)≥0,C_w,d(t)≥0，

其中，m_w为风电总装机容量，为优化变量，单位为MW；M_w,M_w,max分别为风电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量，单位为MW；P_w,d(t)为第d日时段t风电发电功率，单位为MW；

为风电出力特性标幺值曲线；

所述光伏出力约束为：

M_pv≤m_pv≤M_pv，max，

P_pv,d(t)≥0,C_pv,d(t)≥0，

其中，m_pv为光伏总装机容量，为优化变量，单位为MW；M_pv,M_pv,max分别为光伏已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量，单位为MW；P_pv,d(t)为第d日时段t光伏发电功率，单位为MW；

为光伏出力特性标幺值曲线；

在高比例可再生能源系统中，为充分利用可再生能源，设火电机组始终采用保障系统安全稳定运行的最小开机方式运行，暂不考虑火电机组开机方式变化。此时火电机组的出力约束为：

P_th,min,i≤P_th,d,i(t)≤P_th,max,i，i∈G_th，

P_th,d,i(t)-P_th,d,i(t-1)≤R_u,iΔT，i∈G_th，

P_th,d,i(t)-P_th,d,i(t-1)≥-R_d,iΔT，i∈G_th，

其中，P_th,d,i(t)为第d日时段t火电机组i发电功率，单位为MW；P_th,min,i,P_th,max,i为火电机组i最小、最大发电功率，单位为MW；G_th为火电机组最小开机方式集合；R_u,i,R_d,i为火电机组i上、下爬坡率，单位为MW/min；

所述功率平衡约束为：

其中，P_load(t)为第d日时段t送端系统负荷功率，单位为MW；P_ac,d(t)为第d日时段t交流断面总外送功率，单位为MW；P_dc,d,m(t)为第d日时段t第m条直流外送功率，单位为MW，由直流外送功率曲线决定；N_dc为送端系统总直流外送线路数目。

所述步骤C具体为：

C1、根据直流运行模式，确定不同运行模式下直流输电线路的年送电功率曲线；

C2、根据水电、风电和光伏实测运行数据，计算得到算例地区径流式水电、风电和光伏年出力特性标幺值曲线

季调节水电各季度单位装机容量对应的可发电量

年调节水电年度单位装机容量对应的可发电量

C3、初始化优化模型中相关典型参数：弃光、弃风惩罚费用α_pv,α_w，径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用α_h,α_hs,α_ha，资源约束下风电、光伏、径流式水电、季调节水电、年调节水电最大装机容量

及已建装机容量M_w,M_pv,M_h,M_h,sM；火电机组最小开机方式集合G_th，火电机组上、下爬坡率R_u,i,R_d,i，火电机组最小、最大发电功率P_th,min,i,P_th,max,i；

C4、调用Cplex优化包辅助求解优化模型；

C5、校核收敛条件是否满足要求，若满足，则终止迭代过程，所求结果即为最优解；否则，返回C4重新求解。

本发明提出了一种送端系统水电、风电和光伏配套电源的容量优化方法，该模型可充分考虑不同电源资源特性约束以及径流式、季调节和年调节水电调节能力差异，且可适应多种直流外送模式。基于实际规划电网的分析表明，将该方法应用于直流外送配套电源的规划分析中，可提升电源配置的合理性，提高直流输电线路的利用率及可再生能源的送电能力，从而保障系统安全稳定运行。

实施例2

本实施例结合一具体实施方式进行详细说明，详见图2至图4。

如图2所示，西南某可再生能源富集省份2025年规划网架图，考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法应用分析具体步骤如下所示。在该算例系统中，交流断面外送能力约6000MW，超高压直流外送线路额定功率为3000MW(丰水期向西北送电，枯水期西北向该省份受电)，7条特高压直流外送线路总额定功率为59600MW(各条直流额定功率分别为7200、8000、6400、10000、10000、10000和8000MW)

1)确定直流外送曲线

根据本专利所提直流外送曲线拟定方法及系统网络结构，确定在送端系统参与受端系统调峰、送端系统不参与受端系统调峰两种模式下，丰、枯水期算例系统内超高压、特高压直流典型外送曲线。

2)拟定水电、风电、光伏出力特性曲线及可发电量

根据算例系统内水电、风电、光伏实测历史运行数据，拟定径流式水电、风电、光伏年出力特性标幺值曲线，单位装机容量季调节水电对应的可发电量，单位装机容量年调节水电对应的可发电量。

3)初始化相关参数典型值

初始化优化模型中相关典型参数：弃光、弃风惩罚费用α_pv,α_w(CNY/MWh)，径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用α_h,α_hs,α_ha(CNY/MWh)，资源约束下风电、光伏、径流式水电、季调节水电、年调节水电最大装机容量M_w,max,M_pv,max,M_h,max,M_hs,max,M_ha,max(MW)及已建装机容量M_w,M_pv,M_h,M_hs,M_ha(MW)；火电机组最小开机方式集合G_th，火电机组上、下爬坡率R_u,i,R_d,i(MW/min)，火电机组最小、最大发电功率P_th,min,i,P_th,max,i(MW)。

4)建立配套电源容量优化模型

以算例系统一年的弃风、弃光和弃水电量，以及火电机组发电费用为目标建立优化模型，约束条件包括径流式、季调节和年调节水电出力约束，风电、光伏和火电出力约束，功率平衡约束。

5)模型求解

运用Matlab平台编写基于Cplex优化求解器的优化程序。校核收敛条件是否满足要求，若满足，则终止迭代过程，所求结果即为最优解。

6)结果展示

采用本文所提模型，分别计算不同直流进行模式下送端系统配套电源容量，如表1所示。由结果可知，送端不参与受端调峰时，水电、风电和光伏装机容量分别为132114、9238和5170MW(其中，径流式、季调节和年调节水电装机容量分别为78800、22656和30658MW)；送端参与受端调峰时，水电、风电和光伏装机容量分别为132201、8865和4303(其中，径流式、季调节和年调节水电装机容量分别为78576、22722和30903MW)。由此可见，与不参与受端调峰模式相比，送端系统参与受端调峰后对调节性能较好的配套电源需求有所增加，季调节、年调节水电装机容量共增加约311MW；对出力波动较强的电源接纳能力有所降低，径流式水电、风电和光伏装机容量共减少约1464MW。

表1直流运行模式对配套电源容量的影响

相应地，在上述两种直流运行模式下对送端系统进行年运行仿真，结果表明：采用本文模型得到的直流配套电源，可充分利用调节型水电及火电机组的调节能力来满足直流送电曲线及送受端调峰需求，无弃风、弃光电量。同时，由结果可知，送端不参与受端调峰时，由于对新能源接纳能力提升，风电、光伏年发电量将分别增加854GWh和1430GWh，水电年总发电量将降低约2280GWh。

在两种直流运行模式下，丰水期某典型日送端系统可再生能源发电出力曲线分别如图4、5所示。由结果可知，送端系统参与受端调峰后，由于系统等效净负荷曲线丰谷差增加，为匹配净负荷曲线出力波动，季调节、年调节水电日出力曲线日内出力调整更加频繁。

综上所述，本发明所提的考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法可求解得到送端系统各类配套电源的合理装机容量；当送端系统通过直流输电线参与受端调峰后，对调节性能较好的配套电源需求将有所增加。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、根据送受端系统需求制定两种直流送电曲线拟定方法，所述方法包括送端不参与受端调峰和送端部分参与受端调峰；

B、考虑资源约束对水风光配套电源容量模型进行优化；

C、计算求解；

其中，送端不参与受端调峰时，时段t外送功率P_dc,m为：

P_dc,m(t)＝Q_dc,m/N_T，

其中，N_T为时段数，Q_dc,m为第m条直流日外送电量；

送端部分参与受端调峰时，

承担基荷的外送电量Q_1dc,m为：Q_1dc,m＝(1-k)Q_dc,m，

其对应的时段t送电功率P_1dc,m(t)为：P_1dc,m(t)＝Q_1dc,m/N_T，

其中，k为外送调峰电量系数；

参与调峰的外送电量Q_2dc,m为：Q_2dc,m＝kQ_dc,m，

丰、枯水期各时段参与调峰的直流送电功率分别为：

P_2dc,m(t)＝P_Ndc,m-P_1dc,m(t),t∈N_h，wet season，

P_2dc,m(t)＝βP_Ndc,m-P_1dc,m(t),t∈N_h,dry season，

P_dc,m(t)＝P_1dc,m(t)+P_2dc,m(t)，

其中，P_Ndc,m为第m条直流额定送电功率，P_2dc,m(t)为时段t第m条特高压直流调峰功率。

2.根据权利要求1所述的考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，其特征在于，水风光配套电源容量模型为：

其中，D为仿真总天数；T为每日仿真的总时段数；ΔT为每个仿真时段的长度；

C_h,d(t),C_pv,d(t),C_w,d(t)分别为第d日时段t径流式水电弃水功率、弃光功率和弃风功率，Q_hs,s为季调节水电季度s的总弃水电量，Q_ha为年调节水电年度总弃水电量，α_pv,α_w,α_h,α_hs,α_ha分别为弃光、弃风惩罚费用，以及径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用，M_th,d(t)为第d日时段t火电机组发电费用；

所述资源约束包括径流式水电出力约束、季调节水电出力约束、年调节水电出力约束、风电出力约束、光伏出力约束、火电出力约束、功率平衡约束。

3.根据权利要求2所述的考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，其特征在于，

所述径流式水电出力约束为：

M_h≤m_h≤M_h,max，

P_h,d(t)≥0,C_h,d(t)≥0，

其中，m_h为径流式水电总装机容量，为优化变量；M_h,M_h,max分别为径流式水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_h,d(t)为第d日时段t径流式水电发电功率；

为径流式水电出力特性标幺值曲线；

所述季调节水电出力约束为：

M_hs≤m_hs≤M_hs,max，

0≤P_hs,d(t)≤m_hs，

其中，m_hs为季调节水电总装机容量，为优化变量；M_hs,M_hs,max分别为季调节水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_hs,d(t)为第d日时段t季调节水电发电功率；

为第k个季度单位装机的季调节水电可发电量，由其月平均出力特性决定；Q_hs,k为季调节水电第k个季度弃水电量；S_k为第k个季度的天数集合；

所述年调节水电出力约束为：

M_ha≤m_ha≤M_ha,max，

0≤P_ha,d(t)≤m_ha，

其中，m_ha为年调节水电总装机容量，为优化变量；M_ha,M_ha,max分别为年调节水电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_ha,d(t)为第d日时段t年调节水电发电功率；

为单位装机的年调节水电年度可发电量，由其月平均出力特性决定；Q_ha为年调节水电弃水电量；

所述风电出力约束为：

M_w≤m_w≤M_w,max，

其中，m_w为风电总装机容量，为优化变量；M_w,M_w,max分别为风电已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_w,d(t)为第d日时段t风电发电功率；

为风电出力特性标幺值曲线；

所述光伏出力约束为：

M_pv≤m_pv≤M_pv，max，

P_pv,d(t)≥0,C_pv,d(t)≥0，

其中，m_pv为光伏总装机容量，为优化变量；M_pv,M_pv,max分别为光伏已建成装机容量和资源约束下的最大装机容量；P_pv,d(t)为第d日时段t光伏发电功率；

为光伏出力特性标幺值曲线；

所述火电出力约束为：

P_th,min,i≤P_th,d,i(t)≤P_th,max,i，i∈G_th，

P_th,d,i(t)-P_th,d,i(t-1)≤R_u,iΔT，i∈G_th，

P_th,d,i(t)-P_th,d,i(t-1)≥-R_d,iΔT，i∈G_th，

其中，P_th,d,i(t)为第d日时段t火电机组i发电功率；P_th,min,i,P_th,max,i为火电机组i最小、最大发电功率；G_th为火电机组最小开机方式集合；R_u,i,R_d,i为火电机组i上、下爬坡率；所述功率平衡约束为：

其中，P_load(t)为第d日时段t送端系统负荷功率；P_ac,d(t)为第d日时段t交流断面总外送功率；P_dc,d,m(t)为第d日时段t第m条直流外送功率，由直流外送功率曲线决定；N_dc为送端系统总直流外送线路数目。

4.根据权利要求3所述的考虑资源约束的送端系统水风光配套电源容量优化方法，其特征在于，所述步骤C具体为：

C1、根据直流运行模式，确定不同运行模式下直流输电线路的年送电功率曲线；

C2、根据水电、风电和光伏实测运行数据，计算得到算例地区径流式水电、风电和光伏年出力特性标幺值曲线

季调节水电各季度单位装机容量对应的可发电量

年调节水电年度单位装机容量对应的可发电量

C3、初始化优化模型中相关典型参数：弃光、弃风惩罚费用α_pv,α_w，径流式水电、季调节水电、年调节水电的弃水惩罚费用α_h,α_hs,α_ha，资源约束下风电、光伏、径流式水电、季调节水电、年调节水电最大装机容量M_w,max,M_pv,max,M_h,max，

及已建装机容量M_w,M_pv,M_h,M_hs,M_ha；火电机组最小开机方式集合G_th，火电机组上、下爬坡率R_u,i,R_d,i，火电机组最小、最大发电功率P_th,min,i,P_th,max,i；

C4、调用Cplex优化包辅助求解优化模型；

C5、校核收敛条件是否满足要求，若满足，则终止迭代过程，所求结果即为最优解；否则，返回C4重新求解。

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