CN109344478A - 考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，包括构造调峰需求分析模型，分析系统调峰需求；若系统存在调峰需求，在现有短周期发电计划优化模型的基础上，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型；通过考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型，计算获得机组出力计划和火电机组深度调峰出清结果。本发明通过分析调峰需求，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型，实现调峰市场出清和短周期发电计划的一体化编制，促进调峰市场公平竞争，激励火电机组参与深度调峰，充分挖掘系统调峰潜力，满足日益精益化的大电网新能源消纳和安全运行需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，属于电力系统调度自动化技术领域。
背景技术
随着国家新能源建设的大力推进，宁夏电网新能源大量投运，截至目前，装机容量达1596万千瓦，其中风电976万千瓦、光伏620万千瓦，占统调装机容量的40％。与此同时，供热机组装机比重不断提高，约占统调火电装机容量的40％，火电开机方式受限较为严重，特别是在供热期电网面临极大的调峰压力。
2014年5月宁夏电网首次出现电网断面引起的新能源弃风，全年弃风电量0.32亿千瓦时，弃电率0.49％。进入2015年后，因新能源装机超过了电网的全额接纳能力，调峰和断面弃电问题交织，全年弃电15.56亿千瓦时，弃电率11.84％。2016年弃风弃光成为电网运行新常态，全年弃风弃光23.78亿千瓦时，弃电率11.61％。到了2017年限电情况依然存在，截止年底，新能源弃电量12.5亿千瓦时，新能源大规模并网带来的消纳难题已成为宁夏电网调控运行的重要课题。
为了保障供热和电网安全稳定运行，促进新能源消纳，以市场化方式挖掘电网深度调峰能力，结合宁夏电网运行的实际需求，决定2017年在宁夏开展以调峰为主的电力辅助服务市场建设工作。为保证宁夏调峰辅助服务市场建设的顺利开展，应充分结合宁夏短周期(日前、日内、实时)发电计划的实际运行情况，建立考虑调峰辅助服务市场出清的短周期发电计划优化方法，实现调峰市场出清和短周期发电计划的一体化编制，为“三公调度”模式下调峰辅助服务市场的上线运行提供技术支撑。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，实现调峰市场出清和短周期发电计划的一体化编制，为“三公调度”模式下调峰辅助服务市场的上线运行提供技术支撑。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，包括以下步骤，
构造调峰需求分析模型，分析系统调峰需求；
若系统存在调峰需求，在现有短周期发电计划优化模型的基础上，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型；
通过考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型，计算获得机组出力计划和火电机组深度调峰出清结果。
以新能源最大消纳为优化目标，构造调峰需求分析模型；调峰需求分析模型的约束条件包括系统平衡约束条件、机组运行约束条件、备用约束条件、平滑约束条件、分组弃风约束条件、网络安全约束条件和机组群约束条件。
调峰需求分析模型的优化函数为，
其中，F是消纳的新能源，pw,t为t时刻新能源机组w的出力，0≤pw,t≤Pw,t，Pw,t为t时刻新能源机组w的预测有功功率。
若系统不存在调峰需求，则构建现有短周期发电计划优化模型，计算获得机组出力计划和火电机组深度调峰出清结果。
考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型的优化函数＝现有短周期发电计划优化模型的优化函数+以虚拟调峰成本最小为目标的优化函数；
考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型的约束条件为：在现有短周期发电计划优化模型的约束条件上增加调峰辅助服务市场火电机组深度调峰资源的相关约束条件，同时对现有短周期发电计划优化模型约束条件中的最小技术出力约束条件进行了改造。
调峰辅助服务市场火电机组深度调峰资源的相关约束条件包括火电机组分段调峰的约束条件和最大调峰深度约束条件；
火电机组分段调峰的约束条件为，
其中，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的调峰深度，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的右端点，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l-1的左端点，为t时刻火电机组i的深度调峰功率，Sl为火电机组虚拟调峰分段功率区间集合；
最大调峰深度约束条件为，
其中，为t时刻火电机组i的最小技术出力，为t时刻火电机组i的深度调峰下限。
改造后的最小技术出力约束条件为，
其中，pi,t为t时刻火电机组i的有功功率，为t时刻火电机组i的深度调峰功率，为t时刻火电机组i的最小技术出力。
考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型的优化函数为，
其中，F′表示引入虚拟调峰成本后的优化目标；F0为现有短周期发电计划优化模型的优化目标，为机组优化出力与初始出力偏差成本，φi,t为t时刻火电机组i的虚拟调峰成本。
虚拟调峰成本基于虚拟调峰分段报价曲线计算得到，虚拟调峰分段报价曲线是为消除同等调峰报价火电机组调峰深度随机性波动而构造的。
本发明所达到的有益效果：本发明分析调峰需求，在现有短周期发电计划优化模型的基础上，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型，实现调峰市场出清和短周期发电计划的一体化编制，促进调峰市场公平竞争，激励火电机组参与深度调峰，充分挖掘系统调峰潜力，满足日益精益化的大电网新能源消纳和安全运行需求。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为调峰市场机组分档功率报价曲线图；
图3为机组虚拟调峰分段功率价格曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，包括以下步骤：
步骤1，计算场景生成。
从调峰辅助服务市场获取火电机组深度调峰的相关参数信息，包括火电机组深度调峰分段报价、调峰下限等信息，综合短期发电调度各类基础数据，生成考虑调峰市场出清的短期发电计划计算场景。
短期发电调度各类基础数据包括短期系统负荷预测、短期新能源预测、短期检修计划、稳定断面限额、机组停机信息、联络线计划、机组可调出力、机组经济参数信息、以及机组对监视元件灵敏度信息。其中监视元件灵敏度信息是获取最新电网物理模型和未来运行方式数据，采用PQ解耦法计算得到的；监视元件是指电网中的各类设备，灵敏度是现有短期发电计划优化模型(以下简称A模型)计算直流潮流需要的参数。
步骤2，构造调峰需求分析模型，分析系统调峰需求。
考虑系统平衡约束条件、机组运行约束条件、备用约束条件、平滑约束条件、分组弃风约束条件、网络安全约束条件和机组群约束条件(上述约束条件与A模型的约束条件一致)，以新能源最大消纳为优化目标，构造调峰需求分析模型，具体优化函数如下：
其中，F是消纳的新能源，pw,t为t时刻新能源机组w的出力，新能源机组出力应不大于其预测有功功率，即0≤pw,t≤Pw,t，Pw,t为t时刻新能源机组w的预测有功功率。
步骤3，若系统不存在调峰需求，则构建现有短周期发电计划优化模型；若系统存在调峰需求，在A模型的基础上，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型(以下简称B模型)。
B模型是在A模型的基础上，引入调峰辅助服务市场火电机组深度调峰资源的相关约束条件，优化目标引入虚拟调峰成本。虚拟调峰成本基于虚拟调峰分段报价曲线计算得到，虚拟调峰分段报价曲线是为消除同等调峰报价火电机组调峰深度随机性波动而构造的。
调峰辅助服务市场火电机组深度调峰采用两档负荷率区间报价方式，参见图2。由于大多机组相同档位报价相同，导致不同机组相同档位深度调峰存在很大随机性，为保证相同档位相同报价机组无在限约束时同步深度调整，这里首先根据报价排序，保证有序调整，而后对相同报价机组对应的档位出力区间进行细分，形成虚拟调峰分段功率区间，并构造相应的分段递增价格曲线(参见图3)，即虚拟调峰分段报价曲线，消除相同报价机组深度调峰的随机性，实现调峰机组的有序同步深度调整，激励电厂参与市场调峰的积极性。
B模型优化函数＝A模型的优化函数+以虚拟调峰成本最小为目标的优化函数，具体如下：
其中，F′引入虚拟调峰成本后的优化目标；F0为现有短周期发电计划优化模型的优化目标，为机组优化出力与初始出力偏差成本，初始出力通过考虑月度计划电量、负荷走势等因素分解得到；φi,t为t时刻火电机组i的虚拟调峰成本。
基于虚拟报价曲线，虚拟调峰成本可进一步表示为：
其中，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的调峰深度；Sl为火电机组虚拟调峰分段功率区间集合；μi,l,t为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的虚拟调峰报价。
B模型的约束条件为：在A模型的约束条件上增加调峰辅助服务市场火电机组深度调峰资源的相关约束条件，包括火电机组分段调峰的约束条件和最大调峰深度约束条件。
火电机组分段调峰的约束条件表示为：
其中，，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的右端点；为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l-1的左端点，为t时刻火电机组i的深度调峰功率。
由于A模型的机组运行约束条件中存在最小技术出力约束，深度调峰是在最小技术出力的基础上进一步下调出力，为了实现火电机组深度调峰需求，需要对原有最小技术出力约束进行改造：
其中，pi,t为t时刻火电机组i的有功功率，为t时刻火电机组i的深度调峰功率，为t时刻火电机组i的最小技术出力。此约束使得火电机组出力可以突破最小技术出力，实现火电机组深度调峰，然而，火电机组存在深度调峰下限，因此，引入火电机组最大调峰深度约束：
其中，为t时刻火电机组i的最小技术出力，为t时刻火电机组i的深度调峰下限；最小技术出力减去深度调峰下限即为火电机组的最大调峰深度。
上述优化函数、约束条件和常规约束条件一起形成了B模型，实现调峰市场出清和发电计划编制一体化优化。
步骤4，通过B模型，计算获得机组出力计划和火电机组深度调峰出清结果。
根据步骤1获得的数据和步骤3构建的优化模型，对优化模型和安全校核进行迭代计算，获得满足电网安全等约束的调峰辅助服务市场出清结果和短周期机组出力计划，发送调峰市场出清结果至调峰辅助服务市场，发送机组出力计划至AGC跟踪执行。
对于B模型，其优化算法与A模型的优化算法相同，都采用分支定界切平面和对偶单纯型算法；其安全校核算法也是与A模型的校核算法相同，校核内容相同。具体计算和校核过程参见现有技术，此处不多赘述。
上述方法是在现有短周期发电计划优化模型的基础上，引入调峰市场火电深度调峰资源的相关约束，并对调峰市场分档报价进行虚拟报价处理得到虚拟成本的优化目标，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型。从某种意义上讲，是对常规模型火电机组计划的一次修正，使得修正后优化模型为调峰市场和短周期计划编制一体化优化提供技术支撑，实现调峰市场出清和短周期发电计划的一体化编制，促进调峰市场公平竞争，激励火电机组参与深度调峰，充分挖掘系统调峰潜力，满足日益精益化的大电网新能源消纳和安全运行需求。同时，该方法具有计算强度低、适应性强的特点，更加适合在我国各种规模的调度机构推广应用。
上述方法在某些省级电网得到应用，应用效果符合预期。实际应用表明，上述方法能够结合电网未来运行情况，在充分评估系统新能源消纳能力和系统调峰需求的情况下，实施调峰市场出清的同时，编制更加可靠有效的实用化程度更高的短周期发电计划，释放系统负备用，减轻系统调峰压力，实现新能源最大消纳，满足日益精益化的大电网安全运行需求。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：包括以下步骤，
构造调峰需求分析模型，分析系统调峰需求；
若系统存在调峰需求，在现有短周期发电计划优化模型的基础上，构造考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型；
通过考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型，计算获得机组出力计划和火电机组深度调峰出清结果。
2.根据权利要求1所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：以新能源最大消纳为优化目标，构造调峰需求分析模型；调峰需求分析模型的约束条件包括系统平衡约束条件、机组运行约束条件、备用约束条件、平滑约束条件、分组弃风约束条件、网络安全约束条件和机组群约束条件。
3.根据权利要求1所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：调峰需求分析模型的优化函数为，
其中，F是消纳的新能源，pw,t为t时刻新能源机组w的出力，0≤pw,t≤Pw,t，Pw,t为t时刻新能源机组w的预测有功功率。
4.根据权利要求1所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：若系统不存在调峰需求，则构建现有短周期发电计划优化模型，计算获得机组出力计划和火电机组深度调峰出清结果。
5.根据权利要求1所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型的优化函数＝现有短周期发电计划优化模型的优化函数+以虚拟调峰成本最小为目标的优化函数；
考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型的约束条件为：在现有短周期发电计划优化模型的约束条件上增加调峰辅助服务市场火电机组深度调峰资源的相关约束条件，同时对现有短周期发电计划优化模型约束条件中的最小技术出力约束条件进行了改造。
6.根据权利要求5所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：调峰辅助服务市场火电机组深度调峰资源的相关约束条件包括火电机组分段调峰的约束条件和最大调峰深度约束条件；
火电机组分段调峰的约束条件为，
其中，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的调峰深度，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l的右端点，为t时刻火电机组i在虚拟调峰分段功率区间l-1的左端点，为t时刻火电机组i的深度调峰功率，Sl为火电机组虚拟调峰分段功率区间集合；
最大调峰深度约束条件为，
其中，为t时刻火电机组i的最小技术出力，为t时刻火电机组i的深度调峰下限。
7.根据权利要求6所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：改造后的最小技术出力约束条件为，
其中，pi,t为t时刻火电机组i的有功功率，为t时刻火电机组i的深度调峰功率，为t时刻火电机组i的最小技术出力。
8.根据权利要求6所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化模型的优化函数为，
其中，F′表示引入虚拟调峰成本后的优化目标；F0为现有短周期发电计划优化模型的优化目标，为机组优化出力与初始出力偏差成本，φi,t为t时刻火电机组i的虚拟调峰成本。
9.根据权利要求1所述的考虑调峰市场出清的短周期发电计划优化方法，其特征在于：虚拟调峰成本基于虚拟调峰分段报价曲线计算得到，虚拟调峰分段报价曲线是为消除同等调峰报价火电机组调峰深度随机性波动而构造的。
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