CN109245169B - 一种风光水储联合调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种风光水储联合调度方法，它包括：步骤一、建立风光水储联合系统经济最优目标函数；步骤二、建立风光水储联合系统约束条件：步骤三、获取优化运行最优解集；建立了一个互补出力系统，并提出了以系统运行成本最优的模型；互补系统相比于单独新能源接入电网时能有效弥补新能源出力的波动性，向电网提供更加稳定的电能，提高新能源的利用率，减少火电机组的出力调整，降低系统的运行成本，为解决风光水储调度问题提供了有效途径；解决了现有技术存在的电网消纳新能源的能力不强的问题。

Description

一种风光水储联合调度方法
技术领域
本发明涉及属于分布式发电技术领域，尤其涉及一种风光水储联合调度方法。
背景技术
随着社会经济的不断发展，风能、太阳能等间歇性能源由于其低碳经济的特点正逐步取代化石能源，发展前景非常广阔。随着新能源装机规模的快速增长，其出力的波动性和间歇性给电网的安全运行带来了很大的挑战。目前关于新能源的调度研究主要集中在单一新能源并网的优化调度，通过调整火电机组的功率输出来应对新能源的波动，随着新能源装机比例的增加，这些调节方式将变得困难。风电、光伏发电、水电之间具有天然的时空互补特性，可弥补单一能源并网运行时的不足。
国内外有一些关于多种能源互补运行的初步研究，研究重点关注风光互补发电，风水互补发电，水光互补发电等，但主要应用于偏远地区的小型电力系统。有些人提出了一种火电机组和抽水蓄能水电站联合运行的机组组合模型。有些人建立了水电和光电互补的发电调度模型，以水光互补在负荷高峰时段总出力最大为目标函数，综合考虑各种约束条件，构建了水光互补日间调度模型；但是这些现有技术均存在电网消纳新能源的能力不强的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种风光水储联合调度方法，以解决有技术均存在电网消纳新能源的能力不强的问题。
本发明具体采用以下技术方案：
一种风光水储联合调度方法，它包括：
步骤一、建立风光水储联合系统经济最优目标函数；
所述建立风光水储联合系统经济最优目标函数为：
Figure GDA0002450537650000011
Figure GDA0002450537650000021
式中:fit(Pit)、
Figure GDA0002450537650000022
为火电机组的运行费用、启动费用和停机费用；ai、bi、ci为机组的运行费用函数的系数；Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；T为运行总时间，G为机组数量；STi、SHi为第i台火电机组的启动和停机的费用；
步骤二、建立风光水储联合系统约束条件；
所述建立风光水储联合系统约束条件，包括：
步骤2.1、建立火电机组出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000023
式中:Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；
Figure GDA0002450537650000024
为第i台火电机组的出力上下限；
步骤2.2、建立火电机组最小启停时间约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000025
Figure GDA0002450537650000031
式中:Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；
Figure GDA0002450537650000032
为第i台火电机组的最小开停机时间，T为总运行时间；
步骤2.3、建立风电出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000033
式中:Wit为第i个风电场在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000034
为第i个风电场在第t 个时段的预测出力；
步骤2.4、建立光伏出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000035
式中:Sit为第i个光伏站在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000036
为第i个光伏站在第t个时段的预测出力；
步骤2.5、建立水电出力约束，其数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000037
式中:Hit为第i个水电站在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000038
为第i个水电站在第t个时段的出力上下限；
Figure GDA0002450537650000039
为第i个水电站的库容；T为总运行时间；
步骤2.6、建立抽水蓄能机组出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000041
式中:PSit为第i个抽水蓄能机组在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000042
为第i个机组在第t个时段的出力上下限；Et为抽蓄机组库容；ηg、ηd分别为发电和蓄能的效率；Emax、Emin为库容上下限；T为总运行时间；
步骤2.7、建立系统功率平衡约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000043
式中:
Figure GDA0002450537650000044
为火电机组、风电、光伏、水电、抽水蓄能总出力；Lt为第t个时段的负荷；
步骤三、获取优化运行最优解集；
所述获取优化运行最优解集的方法为：采用分支切割算法求取最优解集。
本发明有益效果：
本发明利用风力发电，光伏发电和水电具有自然互补的特点，运用它们的互补特性来提高电网消纳新能源的能力；以系统运行成本最低作为目标函数，提出一种含风电、光伏、水电和抽水蓄能的互补发电系统的优化调度方法；考虑到风光水储四种清洁能源出力的互补特性，建立了一个互补出力系统，并提出了以系统运行成本最优的模型；互补系统相比于单独新能源接入电网时能有效弥补新能源出力的波动性，向电网提供更加稳定的电能，提高新能源的利用率，减少火电机组的出力调整，降低系统的运行成本，为解决风光水储调度问题提供了有效途径；解决了现有技术存在的电网消纳新能源的能力不强的问题。
附图说明：
图1为本发明方法的具体流程图；
图2为具体实施方式风电、光伏、负荷预测出力曲线；
图3为具体实施方式各火电机组出力曲线；
图4为具体实施方式系统接入水电和抽蓄机组后的出力曲线；
图5为具体实施方式抽水蓄能机组容量为100MW时系统出力曲线。
具体实施方式
一种风光水储联合调度方法，它包括：
步骤一、建立风光水储联合系统经济最优目标函数；
步骤二、建立风光水储联合系统约束条件：
步骤三、获取优化运行最优解集。
所述建立风光水储联合系统经济最优目标函数为：
Figure GDA0002450537650000051
式中:fit(Pit)、
Figure GDA0002450537650000052
为火电机组的运行费用、启动费用和停机费用；ai、bi、ci为机组的运行费用函数的系数；Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；T为运行总时间，G为机组数量；STi、SHi为第i台火电机组的启动和停机的费用；
步骤2所述建立风光水储联合系统约束条件，包括：
步骤2.1、建立火电机组出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000061
式中:Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；
Figure GDA0002450537650000062
为第i台火电机组的出力上下限；
步骤2.2、建立火电机组最小启停时间约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000063
式中:Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；
Figure GDA0002450537650000064
为第i台火电机组的最小开停机时间，T为总运行时间；
步骤2.3、建立风电出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000065
式中:Wit为第i个风电场在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000066
为第i个风电场在第t 个时段的预测出力。
步骤2.4、建立光伏出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000067
式中:Sit为第i个光伏站在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000071
为第i个光伏站在第t个时段的预测出力；
步骤2.5、建立水电出力约束，其数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000072
式中:Hit为第i个水电站在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000073
为第i个水电站在第t个时段的出力上下限；
Figure GDA0002450537650000074
为第i个水电站的库容；T为总运行时间；
步骤2.6、建立抽水蓄能机组出力约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000075
式中:PSit为第i个抽水蓄能机组在第t个时段的出力；
Figure GDA0002450537650000076
为第i个机组在第t个时段的出力上下限；Et为抽蓄机组库容；ηg、ηd分别为发电和蓄能的效率；Emax、Emin为库容上下限；T为总运行时间；
步骤2.7、建立系统功率平衡约束，数学表达式如下:
Figure GDA0002450537650000077
式中:
Figure GDA0002450537650000081
为火电机组、风电、光伏、水电、抽水蓄能总出力；Lt为第t个时段的负荷。
步骤三获取优化运行最优解集的方法为：采用分支切割算法进行求取最优解集。本发明建立的系统优化调度模型形式较为复杂，不仅包括连续和离散两种决策变量，而且约束条件除了机组各时段的运行约束外还涉及到时段间的相关约束，是一个复杂的混合整数非线性优化问题，直接求取最优解相当困难。采用分支切割算法，即将割平面技术引入到分支寻优过程中，该算法能够有效地选择分支，加快搜索速度，将其具体应用于优化调度模型上，获得最优解集。
为了验证本发明技术方案的正确性，引入一个含火电、风电、光伏、水电、抽蓄的互补发电系统，火电机组采用某电厂的部分机组参数，具体数据如表1所示。风电、光伏、负荷的预测出力曲线如图2所示。水电站在枯水期的出力范围为100～130MW，抽水蓄能机组的最大出力为30MW。
表1火电机组参数
Figure GDA0002450537650000082
火电机组承担基荷，并与负荷曲线走势相同。火电机组的具体出力如图3所示，机组 2由于容量大，承担了主要负荷，一天之内的出力较为平稳，机组4容量较小，在第一个负荷高峰期时开机。
当系统中接入水电和抽水蓄能机组时，各能源的出力曲线如图4所示。在初始的调度时段内，负荷较低时风电出力较大，因此抽水蓄能机组以最大功率抽水蓄能，在负荷的高峰时期，风电出力较小，此时抽水蓄能机组放水发电来减弱系统调峰压力。抽水蓄能机组和水电出力弥补了风光出力的低谷，使互补系统整体出力更为平稳。
当增大抽水蓄能机组的容量至100MW后，系统运行的出力曲线如图5所示。相比于图4，此时互补系统出力更为平稳，火电机组的峰谷出力差也减小，更有利于系统调度。
三种情况下系统运行的比较如表2所示。当加入水电和抽水蓄能机组后，系统运行成本和弃风弃光量均减小，备用容量增加，并且抽水蓄能机组容量越大效果越明显，说明了互补系统相比新能源单独运行时可提高新能源利用率并减小系统运行成本。
表2三种情况下系统运行比较
Figure GDA0002450537650000091
综合算例表明:了互补系统相比于单独新能源接入电网时能有效弥补新能源出力的波动性，向电网提供更加稳定的电能，提高新能源的利用率，减少火电机组的出力调整，降低系统的运行成本，为解决风光水储调度问题提供了有效途径。

Claims (1)

1.一种风光水储联合调度方法，它包括：
步骤一、建立风光水储联合系统经济最优目标函数；
所述建立风光水储联合系统经济最优目标函数为：
Figure FDA0002450537640000011
Figure FDA0002450537640000012
Figure FDA0002450537640000013
式中:fit(Pit)、
Figure FDA0002450537640000014
为火电机组的运行费用、启动费用和停机费用；ai、bi、ci为机组的运行费用函数的系数；Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；T为运行总时间，G为机组数量；STi、SHi为第i台火电机组的启动和停机的费用；
步骤二、建立风光水储联合系统约束条件；
所述建立风光水储联合系统约束条件，包括：
步骤2.1、建立火电机组出力约束，数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000015
式中:Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；
Figure FDA0002450537640000016
为第i台火电机组的出力上下限；
步骤2.2、建立火电机组最小启停时间约束，数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000021
Figure FDA0002450537640000022
式中:Pit、Uit为第i台火电机组在第t个时段的出力和启停状态；Ti on、Ti off为第i台火电机组的最小开停机时间，T为总运行时间；
步骤2.3、建立风电出力约束，数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000023
式中:Wit为第i个风电场在第t个时段的出力；
Figure FDA0002450537640000024
为第i个风电场在第t个时段的预测出力；
步骤2.4、建立光伏出力约束，数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000025
式中:Sit为第i个光伏站在第t个时段的出力；
Figure FDA0002450537640000026
为第i个光伏站在第t个时段的预测出力；
步骤2.5、建立水电出力约束，其数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000027
Figure FDA0002450537640000028
式中:Hit为第i个水电站在第t个时段的出力；
Figure FDA0002450537640000031
为第i个水电站在第t个时段的出力上下限；
Figure FDA0002450537640000032
为第i个水电站的库容；T为总运行时间；
步骤2.6、建立抽水蓄能机组出力约束，数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000033
Figure FDA0002450537640000034
式中:PSit为第i个抽水蓄能机组在第t个时段的出力；
Figure FDA0002450537640000035
为第i个机组在第t个时段的出力上下限；Et为抽蓄机组库容；ηg、ηd分别为发电和蓄能的效率；Emax、Emin为库容上下限；T为总运行时间；
步骤2.7、建立系统功率平衡约束，数学表达式如下:
Figure FDA0002450537640000036
式中:
Figure FDA0002450537640000037
为火电机组、风电、光伏、水电、抽水蓄能总出力；Lt为第t个时段的负荷；
步骤三、获取优化运行最优解集；
所述获取优化运行最优解集的方法为：采用分支切割算法求取最优解集。
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