CN109038689B - 一种电力系统的超短期优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种电力系统的超短期优化调度方法，首先，建立超短期时段内的灵活资源运行模型和电力系统超短期优化调度模型；其次，为考虑灵活资源进入超短期调度的种类和数目，提出灵活资源调用的数学模型；最后，给出电力系统灵活资源调用的流程；本发明所提方法能够对增调灵活资源进行超短期调度进行仿真分析，满足调度实际的需求；同时能够使用灵活资源调用模型确定调用的灵活资源种类及数量，保证优化调度有解的同时控制计算规模。在超短期运行模拟过程中，综合考虑电力系统调度的灵活性和经济性，对调用燃气/燃油机组、储能机组、可中断负荷三类灵活资源的方式进行优化，有效地满足了电力系统的调峰、爬坡需求。
Description
技术领域
本发明属于电力系统调度技术领域,具体涉及一种电力系统的超短期优化调度方法。
背景技术
随着新能源的大规模接入，电力系统的调峰和爬坡问题变得愈加突出。为了解决调峰和爬坡问题，使电力系统更安全稳定地运行，电力系统需要调用一些灵活资源，包括燃气机组、燃油机组、抽水蓄能机组、蓄电池电站、可中断负荷。
但是灵活机组调度过程中时间尺度小、约束复杂，因此决策变量多，计算规模很大，在实际中应用较不方便。灵活资源功率变化范围大、变化速度快、启停次数多，在短期运行模拟中进行经济调度非常复杂。
因此对灵活资源进行运行模拟需要在超短期的时间尺度内进行考虑。超短期运行模拟过程中，常规机组的开机方式根据短期运行模拟确定的常规机组各时刻的开机方式确定。
若超短期运行模拟中考虑过多的灵活机组，则计算规模太大；若超短期运行模拟中考虑过少的灵活机组，则导致优化调度过程无解。因此采用灵活机组调用模型，以确定参与超短期运行模拟的灵活机组种类和数量至关重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电力系统的超短期优化调度方法，解决了现有的短期运行模拟中电力系统灵活性不足的问题。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
本发明提供的一种电力系统的超短期优化调度方法，包括以下步骤：
步骤1，根据电力系统短期运行确定常规机组的开机方式，根据常规机组的开机方式对电力系统进行超短期运行模拟，用以计算上下爬坡、调峰容量缺额；
步骤2，根据步骤1计算所得的上下爬坡、调峰容量缺额，利用灵活资源调用模型计算出需要新增进入超短期优化运行的灵活资源的数量；
步骤3，根据步骤1所确定的常规机组的开机方式和步骤2所得的灵活资源的数量对电力系统进行超短期运行模拟，其中，若电力系统的爬坡、调峰容量缺额降为0，则结束计算，输出超短期运行模拟后的开机方式；若电力系统的爬坡、调峰容量缺额降不为0，则说明原始电源结构需要进行修改，输出爬坡、调峰容量缺额。
优选地，步骤1中，电力系统的超短期运行模拟包括电力系统超短期运行模拟的优化目标和电力系统超短期运行模拟的约束条件，其中，电力系统超短期运行模拟的优化目标的函数表示为：
式中：T表示运行时刻数，GC表示常规机组数，f()表示运行费用函数，
表示常规机组在t时刻的出力；ρIL为可中断负荷补偿价格；
分别为风电、光伏的可用资源量，
分别为风电、光伏在t时刻的实际出力，ρw、ρs分别为弃风、弃光惩罚因子；
分别表示上、下调峰功率缺额，
分别表示上、下爬坡功率缺额，ρ1～ρ4分别表示相应的缺额惩罚因子；
电力系统超短期运行模拟的约束条件包含常规机组的运行约束、新能源机组的运行约束、系统功率平衡约束、灵活资源的机组出力约束和灵活资源的含松弛变量的爬坡约束。
优选地，电力系统超短期的运行费用包括机组发电煤耗费用、可中断负荷使用费用、弃风惩罚、弃光惩罚、上爬坡容量不足惩罚、下爬坡容量不足惩罚、上调峰容量不足惩罚和下调峰容量不足惩罚。
优选地，灵活资源的机组出力约束的表达式为：
灵活资源的含松弛变量的爬坡约束的表达式为：
式中：
分别为灵活资源的最小技术出力和额定功率，
为灵活资源在t时刻的开机变量，且由短期运行模拟或灵活资源调用模型确定，为常数，
为灵活资源在t时刻的出力，
分别为灵活资源的上、下运行爬坡容量，
分别为灵活资源的开机、关机爬坡容量。
优选地，步骤2中，灵活资源包括燃气/燃油机组、储能机组和可中断负荷。
优选地，灵活资源调用模型包括灵活资源调用模型的优化目标和灵活资源调用模型的约束条件，其中：
灵活资源调用模型的优化目标的函数表达式：
式中：xj表示第j台常规机组的关机变量，xi表示第i台灵活机组的开机变量，k、n分别表示常规机组和灵活机组的可调用总数量；cj表示第j台常规机组的关机惩罚；ci表示第i台灵活机组的开机惩罚。
分别表示向下、向上调峰容量增加量不足；
分别表示向下、向上爬坡容量增加量不足；ρ1～ρ4分别表示相应惩罚因子；
灵活资源调用模型的约束条件包括增加的下调峰容量不小于下调峰容量缺额、增加的上调峰容量不小于上调峰容量缺额、增加的上爬坡容量不小于上爬坡容量缺额和增加的下爬坡容量不小于下爬坡容量缺额。
优选地，增加的下调峰容量不小于下调峰容量缺额的表达式：
增加的上调峰容量不小于上调峰容量缺额的表达式：
增加的上爬坡容量不小于上爬坡容量缺额的表达式：
增加的下爬坡容量不小于下爬坡容量缺额的表达式：
式中：
分别表示最大下、上调峰容量缺额；
分别表示下、上爬坡容量缺额。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的一种电力系统的超短期优化调度方法，首先，建立超短期时段内的灵活资源运行模型和电力系统超短期优化调度模型；其次，为考虑灵活资源进入超短期调度的种类和数目，提出灵活资源调用的数学模型；最后，给出电力系统灵活资源调用的流程；本发明所提方法能够对增调灵活资源进行超短期调度进行仿真分析，满足调度实际的需求；同时能够使用灵活资源调用模型确定调用的灵活资源种类及数量，保证优化调度有解的同时控制计算规模。在超短期运行模拟过程中，综合考虑电力系统调度的灵活性和经济性，对调用燃气/燃油机组、储能机组、可中断负荷三类灵活资源的方式进行优化，有效地满足了电力系统的调峰、爬坡需求。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是实施例中的电源结构分布图；
图3是实施例中的风资源曲线图；
图4是实施例中的光资源曲线图；
图5是实施例中的负荷曲线图；
图6是未增调灵活资源的累计电量图；
图7是未增调灵活资源的上、下调峰容量的变化图；
图8是未增调灵活资源的净负荷功率变化与上、下爬坡裕度的变化图；
图9是增调灵活资源的各电源累计电量图；
图10是增调灵活资源的上、下调峰容量的变化图
图11是增调灵活资源的净负荷功率变化与上、下爬坡裕度的变化图。
具体实施方式
由于灵活资源功率变化范围大、变化速度快，因此对灵活资源进行运行模拟需要在超短期的时间尺度内进行考虑。超短期运行模拟过程中，常规机组的开机方式根据短期运行模拟确定的常规机组各时刻的开机方式确定。
若超短期运行模拟中考虑过多的灵活机组，则计算规模太大；若超短期运行模拟中考虑过少的灵活机组，则导致优化调度过程无解。因此采用灵活机组调用模型，以确定参与超短期运行模拟的灵活机组种类和数量。该灵活机组调用模型主要用于解决超短期运行模拟过程中哪些灵活机组参与调节、哪些不参与的初步判断，较好地控制计算规模。
下面结合附图，对本发明进一步详细说明。
如图1所示，本发明提供的一种电力系统的超短期优化调度方法，包括以下步骤：
步骤1，根据电力系统短期运行确定常规机组的开机方式，根据常规机组的开机方式对电力系统进行超短期运行模拟，用以计算上下爬坡、调峰容量缺额，为灵活资源的调用做准备；
其中，电力系统超短期运行模拟是一种数学优化模型，电力超短期运行模拟的优化目标为电力系统超短期运行的总费用最低，即经济性最好；电力系统超短期的运行费用包括机组发电煤耗费用、可中断负荷使用费用、弃风惩罚、弃光惩罚、上爬坡容量不足惩罚、下爬坡容量不足惩罚、上调峰容量不足惩罚和下调峰容量不足惩罚；
其中，电力系统超短期运行模拟的目标函数表示为：
式中：T表示运行时刻数，GC表示常规机组数，f()表示运行费用函数，
表示常规机组在t时刻的出力；ρIL为可中断负荷补偿价格；
分别为风电、光伏的可用资源量，
分别为风电、光伏在t时刻的实际出力，ρw、ρs分别为弃风、弃光惩罚因子；
分别表示上、下调峰功率缺额，
分别表示上、下爬坡功率缺额，ρ1～ρ4分别表示相应的缺额惩罚因子；
电力系统超短期运行模拟的约束条件包含常规机组的运行约束、新能源机组的运行约束、系统功率平衡约束、灵活资源的机组出力约束和灵活资源的含松弛变量的爬坡约束；其中，
灵活资源的机组出力约束为：
灵活资源的含松弛变量的爬坡约束为：
式中：
分别为灵活资源的最小技术出力和额定功率，
为灵活资源在t时刻的开机变量，且由短期运行模拟或灵活资源调用模型确定，为常数，Pt F为灵活资源在t时刻的出力，
分别为灵活资源的上、下运行爬坡容量，
分别为灵活资源的开机、关机爬坡容量；
步骤2，根据步骤1计算所得的上下爬坡、调峰容量缺额，利用灵活资源调用模型计算出需要新增进入超短期优化运行的灵活资源的种类及数量；
其中，灵活资源调用模型是一种数学优化模型，灵活资源是指电力系统中能够根据需要而灵活调节的发电侧或负荷侧资源，包括燃气/燃油机组、储能机组和可中断负荷；
该数学模型的优化目标是利用灵活资源启停方便的特点，在调用的灵活资源能够满足电力系统灵活性(即使调峰、爬坡无缺额)的基础上，追求调用灵活资源的经济成本最低，此处为方便叙述和理解，将灵活资源均看成灵活机组；
灵活资源调用模型目标函数包括灵活机组增加开机费用、常规机组减开机惩罚、向上爬坡容量增加量不足的惩罚项、向下爬坡容量增加量不足的惩罚项、向上调峰容量增加量不足的惩罚项和向下调峰容量增加量不足的惩罚项，如下式：
式中：xj表示第j台常规机组的关机变量，xi表示第i台灵活机组的开机变量，k、n分别表示常规机组和灵活机组的可调用总数量；cj表示第j台常规机组的关机惩罚；ci表示第i台灵活机组的开机惩罚。
分别表示向下、向上调峰容量增加量不足；
分别表示向下、向上爬坡容量增加量不足；ρ1～ρ4分别表示相应惩罚因子。
灵活资源调用模型的约束条件包括增加的下调峰容量不小于下调峰容量缺额、增加的上调峰容量不小于上调峰容量缺额、增加的上爬坡容量不小于上爬坡容量缺额和增加的下爬坡容量不小于下爬坡容量缺额，具体地：
增加的下调峰容量不小于下调峰容量缺额的表达式：
增加的上调峰容量不小于上调峰容量缺额的表达式：
增加的上爬坡容量不小于上爬坡容量缺额的表达式：
增加的下爬坡容量不小于下爬坡容量缺额的表达式：
式中：
分别表示最大下、上调峰容量缺额；
分别表示下、上爬坡容量缺额；
步骤3，根据步骤1所确定的常规机组的开机方式和步骤2所得的灵活资源的种类及数量对电力系统进行超短期运行模拟，其中，若电力系统的爬坡、调峰容量缺额降为0，则结束计算，输出超短期运行模拟后的开机方式；若电力系统的爬坡、调峰容量缺额降不为0，则说明灵活资源不足，需要对电源结构进行修改，同时输出爬坡、调峰容量缺额。
采用实际算例对本发明的效果进行说明。
电源结构分布如图2所示，风电、光伏等可再生能源占比较大，抽蓄、可中断负荷等灵活资源占比较少。
为了研究备用、爬坡不足的问题，选取上午7点到9点的早高峰时段进行研究，调度时间间隔选为5min。风资源曲线如图3所示，光资源曲线如图4所示，负荷曲线如图5所示。研究时段内，负荷曲线有明显的上升，风资源变化极为剧烈，光资源在波动中增加。
根据短期调度的常规机组运行方式、新能源资源和负荷情况，对电力系统进行超短期调度。累计电量图如图6所示。由图可见，未增调灵活资源的电力系统超短期调度有明显的弃风、弃光量。图7展示了上、下调峰容量的变化情况，由图可见，在7:10-7:20、7:35-8:00、8:45-8:55等时段均出现了上调峰容量不足。图8展示了净负荷功率变化与上、下爬坡裕度的变化情况。由图可见，在8:00和8:30分别出现了下爬坡容量不足和上爬坡容量不足。容量不足数值分别为244.9MW和446.1MW。
根据调峰、爬坡容量缺额进行灵活机组增调，抽蓄机组由停机变为开机，所有燃气机组由停机变为开机，1台燃煤机组由开机变为停机，可中断负荷由不调用变为调用。各电源累计电量图如图9。图10展示了上、下调峰容量的变化情况，由图可见，上调峰容量不再出现不足。图11展示了净负荷功率变化与上、下爬坡裕度的变化情况。由图可见，上、下爬坡裕度充足。
由此可见，增加对灵活资源的调用，可以增加系统的调峰容量和爬坡容量，从而满足电力系统在超短期时段内灵活性的要求。
Claims (10)
1.一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据电力系统短期运行确定常规机组的开机方式，根据常规机组的开机方式对电力系统进行超短期运行模拟，用以计算上下爬坡、调峰容量缺额；
步骤2，根据步骤1计算所得的上下爬坡、调峰容量缺额，利用灵活资源调用模型计算出需要新增进入超短期优化运行的灵活资源的数量，其中，所述灵活资源包括灵活机组；所述灵活资源调用模型包括灵活资源调用模型的优化目标和灵活资源调用模型的约束条件，其中，所述灵活资源调用模型的优化目标包括使得灵活机组增加开机费用、常规机组减开机惩罚、向上爬坡容量增加量不足部分的惩罚项、向下爬坡容量增加量不足部分的惩罚项、向上调峰容量增加量不足部分的惩罚项和向下调峰容量增加量不足部分的惩罚项的和最小化；
所述灵活资源调用模型的约束条件包括增加的下调峰容量不小于下调峰容量缺额、增加的上调峰容量不小于上调峰容量缺额、增加的上爬坡容量不小于上爬坡容量缺额和增加的下爬坡容量不小于下爬坡容量缺额，其中，增加的下调峰容量不小于下调峰容量缺额的表达式：
增加的上调峰容量不小于上调峰容量缺额的表达式：
增加的上爬坡容量不小于上爬坡容量缺额的表达式：
增加的下爬坡容量不小于下爬坡容量缺额的表达式：
式中：xj表示第j台常规机组的关机变量，xi表示第i台灵活机组的开机变量，k、n分别表示常规机组和灵活机组的可调用总数量；
分别表示最大下、上调峰容量缺额；
分别表示上、下爬坡容量缺额；
步骤3，根据步骤1所确定的常规机组的开机方式和步骤2所得的灵活资源的数量对电力系统进行超短期运行模拟，其中，若电力系统的爬坡、调峰容量缺额降为0，则结束计算，输出超短期运行模拟后的开机方式；若电力系统的爬坡、调峰容量缺额降不为0，则说明原始电源结构需要进行修改，输出爬坡、调峰容量缺额。
2.根据权利要求1所述的一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，步骤1中，电力系统的超短期运行模拟包括电力系统超短期运行模拟的优化目标和电力系统超短期运行模拟的约束条件，其中，电力系统超短期运行模拟的优化目标的函数表示为：
式中：T表示运行时刻数，GC表示常规机组数，f()表示运行费用函数，
表示常规机组在t时刻的出力；ρIL为可中断负荷补偿价格；Pt wind、Pt solar分别为风电、光伏的可用资源量，Pt W、Pt P分别为风电、光伏在t时刻的实际出力，ρw、ρs分别为弃风、弃光惩罚因子；
分别表示上、下调峰功率缺额，
分别表示上、下爬坡功率缺额，ρ1～ρ4分别表示相应的缺额惩罚因子；
电力系统超短期运行模拟的约束条件包含常规机组的运行约束、新能源机组的运行约束、系统功率平衡约束、灵活资源的机组出力约束和灵活资源的含松弛变量的爬坡约束。
3.根据权利要求2所述的一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，电力系统超短期的运行费用包括机组发电煤耗费用、可中断负荷使用费用、弃风惩罚、弃光惩罚、上爬坡容量不足惩罚、下爬坡容量不足惩罚、上调峰容量不足惩罚和下调峰容量不足惩罚。
4.根据权利要求2所述的一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，灵活资源的机组出力约束的表达式为：
式中：
分别为灵活资源的最小技术出力和额定功率，xt F为灵活资源在t时刻的开机变量，且由短期运行模拟或灵活资源调用模型确定，为常数，Pt F为灵活资源在t时刻的出力。
5.根据权利要求4所述的一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，灵活资源的含松弛变量的爬坡约束的表达式为：
式中：
分别为灵活资源的上、下运行爬坡容量，
分别为灵活资源的开机、关机爬坡容量。
6.根据权利要求1所述的一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，步骤2中，灵活资源包括燃气或燃油机组、储能机组和可中断负荷。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述灵活资源是电力系统中具有灵活调节功能的发电侧或负荷侧资源。
8.根据权利要求6所述的一种电力系统的超短期优化调度方法，其特征在于，灵活资源调用模型的优化目标的函数表达式：
式中：cj表示第j台常规机组的关机惩罚；ci表示第i台灵活机组的开机惩罚；
分别表示向下、向上调峰容量增加量不足部分；
分别表示向上、向下爬坡容量增加量不足部分；ρ5～ρ8分别表示相应惩罚因子。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据电力系统短期运行确定常规机组的开机方式，包括：
根据短期运行模拟确定的常规机组各时刻的开机方式，确定超短期运行模拟过程中常规机组的开机方式。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用灵活资源调用模型计算出需要新增进入超短期优化运行的灵活资源的数量，包括：
利用灵活资源调用模型计算出需要新增进入超短期优化运行的灵活资源的种类和数量。
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
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