CN109617133A - 一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法，包括如下步骤：S10确定区域用电的峰时段、谷时段和平时段；S20确定各类柔性负荷在峰时段、谷时段和平时段的电价，所述各类柔性负荷包括大工业用户柔性负荷、商业用户柔性负荷和居民用户柔性负荷；S30根据各类负荷在峰谷平时段的电价建立考虑柔性负荷的机组组合模型，所述模型的目标函数包含发电成本、开机成本和用电成本，所述模型的约束条件包括机组启停时间约束、机组出力约束、机组爬坡速率约束、直流潮流约束、线路潮流约束以及柔性负荷调度和运行特性约束；S40求解所述柔性负荷的机组组合模型。

Description

一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法

技术领域

本发明涉及电力系统调度技术领域，具体涉及一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法。

背景技术

柔性负荷是用电行为在时间上或空间上灵活可变的负荷。柔性负荷可通过调节用电行为来降低用电成本，同时在电力系统中可发挥削峰填谷的作用。目前，柔性负荷的调度主要有响应电价和事先签订合约(包含激励与惩罚措施)两类方法。通过电价信号引导用户用电行为，是缓解用电高峰和改善用电方式的有效手段。文献[1]根据负荷预测的结果，考虑了温控负荷和电动汽车响应电价的调度，同时比较了集中式、层级式和分布式三种控制调度方法的优缺点。通过算例说明层级式负荷调度最具有应用前景，也验证了负荷参与调度的可行性和有效性，但文中未考虑柔性负荷的具体响应特性。文献[2]考虑了分时电价环境下柔性负荷受电价的影响在不同时段发生平移和削减的需求响应模型。根据可平移和可削减负荷的定义，建立了自弹性和互弹性系数矩阵，并通过弹性系数矩阵分析柔性负荷发生平移和削减的情况。文中验证了所提出的需求响应分析方法的有效性，但弹性系数矩阵的使用误差大且无法让柔性灵活参与经济调度。通过响应电价方式来引导柔性负荷的用电行为，可在一定程度上减少调度部门的调峰压力，但柔性负荷自主响应行为的不确定性较大。当大量柔性负荷同时响应电价变化的时可能导致负荷同时转移或者平移到低电价时段，从而造成新的用电高峰。通过事先与用户签订合约，规定用户基本负荷量和负荷削减量的计算方法、激励的确定方法以及违约的惩罚措施等，是电力调度部门引导柔性负荷参与调度运行另一种有效调控手段。由用户根据与电力公司签订的合同自行调整用电量的负荷称为可中断负荷。文献[3]以购电成本最小为目标函数，建立了可中断负荷的最优购买模型。该模型考虑了两类可中断负荷的类型，并可根据平衡市场的预测电价和用户报价来安排可中断负荷购买策略。文献[4]研究了基于可中断负荷合同的偏差电量考核，提出了考虑可中断负荷的售电公司的最优经营购买模型，通过可中断负荷的调整减少了正偏差电量的，降低了售电公司的购电成本。但上述文献中可中断负荷作用主要是用于售电公司的经营策略，具有局限性。

综上所述，柔性负荷调度参与经济调度尚存在以下3个问题：①弹性系数矩阵无法准确反应柔性负荷的响应特征，同时容易引起新的用电高峰；②柔性负荷的响应方式无法充分发挥其参与经济调度的作用；③柔性负荷的种类未考虑全面。

发明内容

本发明目的在于提供一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法，以充分发挥柔性负荷参与电力系统经济调度的作用。

为了实现本发明目的，本发明提供一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法，包括如下步骤：

S10确定区域用电的峰时段、谷时段和平时段；

S20确定各类柔性负荷在峰时段、谷时段和平时段的电价，所述各类柔性负荷包括大工业用户柔性负荷、商业用户柔性负荷和居民用户柔性负荷；

S30根据各类负荷在峰谷平时段的电价建立考虑柔性负荷的机组组合模型，所述模型的目标函数包含发电成本、开机成本和用电成本，所述模型的约束条件包括机组启停时间约束、机组出力约束、机组爬坡速率约束、直流潮流约束、线路潮流约束以及柔性负荷调度和运行特性约束；

S40求解所述柔性负荷的机组组合模型。

其中，所述步骤S10包括：

计算出日最大负荷和日最小负荷,基于所述日最大负荷和日最小负荷，通过偏大型半梯形模糊隶属度函数确定满足峰时段的边界负荷，并通过偏小型半梯形模糊隶属度函数得到满足谷时段的边界负荷；其中，负荷大于所述满足峰时段的边界负荷的时段为峰时段，负荷小于所述满足谷时段的边界负荷的时段为谷时段，负荷大于所述满足谷时段的边界负荷且小于所述满足峰时段的边界负荷的时段为平时段。

其中，所述步骤S10具体包括：

所述偏小型半梯形隶属度函数公式为：

所述偏大型的半梯形隶属度函数的表达式为：

其中，x为当前的负荷值，b为日最大负荷值，a为日最小负荷值；

通过偏大型半梯形模糊隶属度函数得到满足峰时段的边界负荷为：x_up＝(b-a)×α+a；

通过偏小型半梯形模糊隶属度函数可得到满足谷时段的边界负荷：x_low＝b-(b-a)×α。

其中，所述步骤S20包括：

峰时段电价＝平时段电价×(1+峰时段浮动比)

谷时段电价＝平时段电价×(1+谷时段浮动比)

根据上述计算方式分别计算大工业用户柔性负荷、商业用户柔性负荷和居民用户柔性负荷在峰时段、谷时段及平时段的电价；

其中，所述步骤S30中的发电成本目标函数为：

其中，T为日前调度的时段数，一般取T＝24；S_G为发电机组组成的集合；P_Gi,t为第i台机组在第t个时段的出力；a_i、b_i和c_i为第i台机组的成本系数；I_Gi,t为第i台机组在第t个时段的开停机状态；

所述步骤S30中的开机成本目标函数为：

其中，St_Gi为第i台机组的开机成本；I_Gi,0为第i台机组在初始时刻的启停状态；

所述步骤S30中的柔性负荷用电成本目标函数为：

其中，S为系统所有节点组成的集合；p_i,t为第i个节点的负荷在第t个时段的电价；P_FLi,t为第i个节点第t个时段的平均负荷功率；Δt＝T/24为调度时段间隔；

所述步骤S30中机组启停时间约束为：

对于第i台机组和第t个时段，最小开机时间约束为：

其中，h表示时间段,和分别为第i台机组的最小关机、开机时间，min(·)表示取最小值；

所述步骤S30中机组出力约束为：

对于第i台机组，需要满足如下出力约束：

其中，和分别为第i台机组的最小和最大出力；

所述步骤S30中机组爬坡约束为：

对于第i台机组，从第t-1个时段到第t个时段，需要满足上下爬坡速率要求

其中，和分别第i台机组的向上爬坡和向下爬坡速度；

所述步骤S30中直流潮流约束为：

对于第t个时段，发电机节点P_Gi,t满足：

负荷节点i∈S\S_G的潮流方程为：

其中，B_ij为导纳矩阵虚部的第i行第j列元素，P_Li,t为第i个节点在第t个时段的负荷，θ_j,t为第t个时段节点j的相角；

所述步骤S30中线路潮流约束为：

对于第t个时段，连接节点i(i∈S)和节点j(j∈S)的线路需满足如下潮流约束：

其中，为连接节点i和节点j线路的传输容量；

所述考虑柔性负荷的的机组组合模型为：

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可转移负荷，满足一天总负荷量保持不变，即：

其中，TP_FLi为第i个节点的可转移柔性负荷一天的总负荷量；

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷P_FLi,t为可平移负荷，满足一天总负荷量保持不变，但只能按时段进行平移，即：

其中，为第i个节点第h个时段可平移负荷平移的初始量，x_i,t,h为标记第i个节点第h个时段负荷是否发生平移的0-1变量，1代表发生平移，0代表不发生平移；

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可削减负荷，用电量可根据具体情况进行削减，即：

其中，为第i个节点第t个时段初始可削减负荷总量；

所以，第t个时段第i个节点柔性负荷的总量可表示为：

其中，所述步骤S40包括通过MATLAB软件调用GAMS软件中的CPLEX求解器求解所述考虑柔性负荷的机组组合模型。

其中，所述通过MATLAB软件调用GAMS软件中的CPLEX求解器求解所述考虑柔性负荷的机组组合模型具体包括：

线性化模型中的成本函数，对于目标函数中的二次成本函数，可采用线性插值的方法对其进行线性化处理；GAMS中通过定义SOS2变量对非线性函数进行线性化；其中，SOS2变量为一组λ₁,λ₂,…,λ_n+1＞0中的元素，变量组中最多有两个变量为非零，且满足λ₁+λ₂+…+λ_n+1＝1；

假设非线性函数f(x)在x∈[a,b]上被线性化n段，即有n+1个分段点a＝x₁＜x₂＜…＜x_n+1＝b；若每段的横坐标步长一样，则第i段的起点为：

假设为第i段中的点，λ_i、λ_i+1满足λ_i+λ_i+1＝1；则对应的线性近似值为：

进一步，可将写成

通过MATLAB调用GAMS软件进行求解，MATLAB先读取前面步骤得到的数据，通过调用gams函数向GAMS软件传输数据，GAMS软件接收数据并建立考虑柔性负荷的机组组合模型，再调用CPLEX求解器中的混合整数规划算法对模型进行求解，得到最后优化结果。

本发明实施例具有以下有益效果：

(1)本发明实施例提出的考虑柔性负荷的机组组合模型，可准确反应柔性负荷的响应特征，同时可充分发挥柔性负荷参与经济调度的作用。

(2)本发明实施例在考虑柔性负荷的机组组合模型中同时考虑了三种柔性负荷，即可平移、可转移和可削减负荷，适应性更广。

(3)本发明实施例提出考虑柔性负荷的机组组合模型中柔性负荷参与经济调度可减少自身的用电成本，同时可进一步降低系统的运行成本，可提高电力系统运行的经济性。

(4)本发明实施例提出采用MATLAB调用GAMS软件求解机组组合模型，可同时结合MATLAB软件处理数据的灵活性和GAMS软件求解优化问题的优越性，算法的实用性更强。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一中一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法流程图。

图2是本发明实施例一中为确定峰谷时段的半梯形隶属度函数曲线图。

图3是本发明实施例一中考虑柔性负荷的机组组合模型中的成本函数线性化示意图。

图4是本发明实施例二中所述三种方案最后的负荷曲线。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。

如图1所示，本发明实施例一提出一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法，包括如下步骤：

步骤S10，确定区域用电的峰时段、谷时段和平时段；

具体而言，根据半梯形模糊隶属度函数确定峰、谷、平时段，先计算出日最大负荷和日最小负荷,再通过偏大型半梯形模糊隶属度函数可得到满足峰时段的边界负荷，负荷大于峰时段的边界负荷的时段为峰时段；通过偏小型半梯形模糊隶属度函数可得到满足谷时段的边界负荷，负荷小于谷时段的边界负荷的时段为谷时段。

步骤S20，确定各类柔性负荷在峰时段、谷时段和平时段的电价，所述各类柔性负荷包括大工业用户柔性负荷、商业用户柔性负荷和居民用户柔性负荷；

其中，根据电价和峰谷的电价浮动比可计算出各时段大工业用户、商业用户和居民用户的电价，通过电价浮动比可计算各类柔性负荷的在峰、谷时段的电价情况，即：

峰时段电价＝平时段电价×(1+峰时段浮动比)

谷时段电价＝平时段电价×(1+谷时段浮动比)

按照上述计算方式，可得到三类柔性负荷在峰、谷、平时段的电价。

步骤S30，根据各类负荷在峰谷平时段的电价，建立考虑柔性负荷的机组组合模型。考虑柔性负荷的机组组合模型的目标函数包含三部分，即发电成本、开机成本和用电费用。考虑的约束条件包含机组启停时间约束、机组出力约束、机组爬坡速率约束、直流潮流约束和线路潮流约束以及柔性负荷调度和运行特性约束。

步骤S40，求解所述柔性负荷的机组组合模型；

具体而言，通过MATLAB软件调用GAMS软件中的CPLEX求解器求解考虑柔性负荷的机组组合模型。为求解该模型，先通过SOS2变量将模型中的成本函数进行线性化，将其转化为一个线性混合整数规划，再通过MATLAB调用GAMS软件采用混合整数规划算法进行求解。

在上述步骤S10中，根据半梯形模糊隶属度函数确定峰、谷、平时段的步骤具体为：

1)构造半梯形隶属度函数。对于谷时段，可采用偏小型半梯形隶属度函数确定，如图1中(a)部分所示；对于高峰时段，可采用偏大型半梯形隶属度函数确定，如图1中(b)部分所示。除谷时段和峰时段中的其他时段，其他时段为平时段。

2)给出偏小型和偏大型隶属度函数的公式。其中，偏小型半梯形隶属度函数公式为：

偏大型的半梯形隶属度函数的表达式为：

上述两个式子中，x为当前的负荷值，b代表一天中的最大负荷值，a代表一天中的最小负荷值。因此，可定义谷时段x为负荷满足A₁(x)≥α的负荷，定义峰时段x为负荷满足A₂(x)≥α。

3)通过半梯形模糊隶属度计算峰时段和谷时段的边界负荷。再通过偏大型半梯形模糊隶属度函数可得到满足峰时段的边界负荷为：x_up＝(b-a)×α+a，负荷大于x_up的时段为峰时段；通过偏小型半梯形模糊隶属度函数可得到满足谷时段的边界负荷：x_low＝b-(b-a)×α，负荷小于x_low的时段为谷时段。

所述步骤S20中的根据电价和峰谷的电价浮动比可计算出各时段大工业用户、商业用户和居民用户的电价，具体步骤如下：

事先给定大工业、商业和居民用户在平时段的电价，通过电价浮动比可计算各类柔性负荷的在峰、谷时段的电价情况。以大工业用户为例，其大工业用户峰时段电价＝大工业用户平时段电价×(1+峰时段浮动比)，其大工业用户谷时段电价＝大工业用户平时段电价×(1+谷时段浮动比)。对于商业和居民用户，计算方法一样。这里假设三类用户的峰时段和谷时段的浮动比一样。按照上述计算方式，可得到三类柔性负荷在峰、谷、平时段的电价。

所述步骤S30中根据各类负荷在峰谷平时段的电价，建立考虑柔性负荷的机组组合模型的步骤具体如下：

考虑柔性负荷的机组组合模型的建模需要分别建立目标函数、运行与安全约束和柔性负荷模型。目标函数包含三部分，即发电成本、开机成本和用电费用。考虑的约束条件包含机组启停时间约束、机组出力约束、机组爬坡速率约束、直流潮流约束和线路潮流约束。同时，柔性负荷模型包括可平移、可转移和可削减负荷的模型。具体公式如下：

1)目标函数

a)发电成本：

式中，T为日前调度的时段数，一般取T＝24；S_G为发电机组组成的集合；P_Gi,t为第i台机组在第t个时段的出力；a_i、b_i和c_i为第i台机组的成本系数；I_Gi,t为第i台机组在第t个时段的开停机状态。

b)开机成本：

式中，St_Gi为第i台机组的开机成本；I_Gi,0为第i台机组在初始时刻的启停状态，I_Gi,t-1为第i台机组在第t-1个时段的开停机状态。

c)柔性负荷用电成本：

式中，S为系统所有节点组成的集合；p_i,t为第i个节点的负荷在第t个时段的电价；P_FLi,t为第i个节点第t个时段的平均负荷功率，Δt＝T/24为调度时段间隔。

2)运行及安全约束

a)机组启停时间约束：

对于第i台机组和第t个时段，最小开机时间约束为：

最小关机时间约束为：

式中，h表示时间段,和分别为第i台机组的最小关机、开机时间，min(·)表示取最小值。

b)机组出力约束

对于第i台机组，需要满足如下出力约束：

式中，和分别为第i台机组的最小和最大出力。

c)机组爬坡约束

对于第i台机组，从第t-1个时段到第t个时段，需要满足上下爬坡速率要求

式中，和分别第i台机组的向上爬坡和向下爬坡速度。

d)直流潮流约束

对于第t个时段，发电机节点P_Gi,t满足：

负荷节点i∈S\S_G的潮流方程为：

式中，B_ij为导纳矩阵虚部的第i行第j列元素，P_Li,t为第i个节点在第t个时段的负荷，θ_j,t为第t个时段节点j的相角。

e)线路潮流约束

对于第t个时段，连接节点i(i∈S)和节点j(j∈S)的线路需满足如下潮流约束：

式中，为连接节点i和节点j线路的传输容量。

3)柔性负荷的模型

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可转移负荷，满足一天总负荷量保持不变，即：

式中，TP_FLi为第i个节点的可转移柔性负荷一天的总负荷量。

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可平移负荷，满足一天总负荷量保持不变，但只能按时段进行平移，即：

式中，为第i个节点第h个时段可平移负荷平移的初始量，x_i,t,h为标记第i个节点第h个时段负荷是否发生平移的0-1变量，1代表发生平移，0代表不发生平移。

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可削减负荷，用电量可根据具体情况进行削减，即：

式中，为第i个节点第t个时段初始可削减负荷总量。

所以，第t个时段第i个节点柔性负荷的总量可表示为：

综上，式(3)–式(17)构成了考虑柔性负荷的机组组合模型，该调度模型中含有机组启停变量，该变量为整数变量。因此，所建立的负荷调度模型是一个混合线性整数规划模型(MILP)，在理论上可以采用分枝定界法、割平面法等算法进行求解。

所述步骤S40中通过MATLAB软件调用GAMS软件中的CPLEX求解器求解考虑柔性负荷的机组组合模型的步骤具体如下：

1)线性化模型中的成本函数。对于目标函数中的二次成本函数，可采用线性插值的方法对其进行线性化处理。GAMS中通过定义SOS2变量对非线性函数进行线性化。SOS2变量为一组λ₁,λ₂,…,λ_n+1＞0中的元素，变量组中最多有两个变量为非零，且满足

λ₁+λ₂+…+λ_n+1＝1. (18)

假设非线性函数f(x)在x∈[a,b]上被线性化n段，即有n+1个分段点a＝x₁＜x₂＜…＜x_n+1＝b，若每段的横坐标步长一样，则第i段的起点为：

假设为第i段中的点，λ_i、λ_i+1满足λ_i+λ_i+1＝1，则对应的线性近似值为：

进一步，可将写成

根据式(20)，点为点(x_i,f(x_i))和点(x_i+1,f(x_i+1))连线上的点，如图2所示。当n越大，对应的近似误差越小。

2)通过MATLAB调用GAMS软件进行求解。MATLAB先读取数据，通过调用gams函数向GAMS软件传输数据，GAMS软件接收数据并建立考虑柔性负荷的机组组合模型，再调用CPLEX求解器中的混合整数规划算法对模型进行求解，得到最后优化结果。

本发明实施例所述模型同时考虑了三种柔性负荷，即可平移、可转移和可削减负荷，且模型可准确反应柔性负荷的响应特征，进一步削减发电成本，同时使得柔性负荷用电费用更低，可用于电网的电力经济调度领域。

为验证考虑柔性负荷参与经济调度的有效性，本发明实施例二采用了国际通过标准算例IEEE118节点系统进行测试。该IEEE118节点系统包含了54台发电机，64个负荷节点，169条传输线路。

其中，各时段的负荷数据如表1所示，其中柔性负荷占总负荷的比例为10％。假设柔性负荷包含三种类型用户，即大工业用户、商业用户和居民用户，占总柔性负荷的比例分别为50％，25％和25％，其电价分别为0.63，0.97和0.56(元/kW·h)。为反映实际系统中负荷集中分布的特点，此处假设大工业用户分布在第1～30号节点，商业用户分布在第31～60号节点，居民用户分布在第61～118号节点。假设峰谷时段的电价浮动比分别为+51％和-41％，峰谷时段模糊隶属函数的置信水平设为0.7，用于划分峰谷平时段。

表1 IEEE118节点系统各时段总负荷和柔性负荷数据

根据上述数据和参数设置，可通过以下三个步骤来求解考虑柔性负荷的机组组合模型。

步骤S10，根据半梯形模糊隶属度函数确定峰、谷、平时段。

先计算出日最大负荷和日最小负荷，即：日最大负荷：b＝3695.7393MW，日最小负荷：a＝2165.1806MW。

再通过偏大型半梯形模糊隶属度函数可得到满足峰时段的边界负荷为：x_up＝(b-a)×0.7+a＝3240.305MW，即负荷大于x_up的时段为峰时段；通过偏小型半梯形模糊隶属度函数可得到满足谷时段的边界负荷为：x_low＝b-(b-a)×0.7＝2583.284MW，

即负荷小于x_low的时段为谷时段；除了峰时段和谷时段，剩下的即为平时段。经计算，峰、谷、平时段的划分结果如表2所示。

表2 一天中峰、谷、平时段的划分结果

分类	时段
		谷时段	00:00～07:00
峰时段	08:00～23:00
		平时段	07:00～08:00,23:00～24:00

步骤S20，根据电价和峰谷的电价浮动比可计算出各时段大工业用户、商业用户和居民用户的电价。

通过电价浮动比可计算各类柔性负荷的在峰、谷时段的电价情况，以大工业用户为例：

峰时段电价＝平时段电价×(1+峰时段浮动比)＝0.63×(1+53％)＝0.9639元/kW·h.

谷时段电价＝平时段电价×(1+谷时段浮动比)＝0.63×(1-41％)＝0.3717元/kW·h.

按照上述计算方式，可得到三类柔性负荷在峰、谷、平时段的电价如表3所示。

表3 各时段各类柔性负荷的电价(单位：元/kW·h)

步骤S30-S40，根据电价建立考虑柔性负荷的机组组合模型，并通过GAMS软件调用CPLEX求解器求解。

对于目标函数中的二次成本函数，可采用线性插值的方法对其进行线性化处理。为消除用电费用和发电成本存在数量级的差别，可先对它们进行标准化处理，然后再进行优化，以保证两个目标的数量级一致。

根据上述三个步骤，可获得柔性负荷参与的机组组合模型的优化结果。为体现柔性负荷削峰填谷的作用，本算例采用了三种方案进行对比。方案一不考虑柔性负荷的参与，方案二考虑柔性负荷的参与且考虑柔性负荷的用电费用最小，方案三仅考虑柔性负荷的参与。优化后，得到三种方案最后的负荷曲线如图3所示。可以看出，方案二和方案三通过柔性的调整，可使得负荷曲线的峰谷差更小。同时，得到三种方案下机组的发电成本和柔性负荷的用电成本如表4所示。从表中可知，柔性负荷参与调度后，可同时降低发电成本和柔性负荷的用电费用。这是由于柔性负荷参与调度后，负荷曲线的峰谷差更小，参与高峰的机组更少，机组启停费用降低。此外，由于方案三考虑柔性负荷用电费用最小，优化得到的机组发电成本比方案二更大，但用电费用更小。

表4 三种方案下发电成本和柔性负荷用电成本(单位：万元)

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (7)

1.一种考虑柔性负荷的电力系统调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10确定区域用电的峰时段、谷时段和平时段；

S20确定各类柔性负荷在峰时段、谷时段和平时段的电价，所述各类柔性负荷包括大工业用户柔性负荷、商业用户柔性负荷和居民用户柔性负荷；

S30根据各类负荷在峰谷平时段的电价建立考虑柔性负荷的机组组合模型，所述模型的目标函数包含发电成本、开机成本和用电成本，所述模型的约束条件包括机组启停时间约束、机组出力约束、机组爬坡速率约束、直流潮流约束、线路潮流约束以及柔性负荷调度和运行特性约束；

S40求解所述柔性负荷的机组组合模型。

2.根据权利要求1所述的考虑柔性负荷的电力系统调度方法，其特征在于，所述步骤S10包括：

计算出日最大负荷和日最小负荷,基于所述日最大负荷和日最小负荷，通过偏大型半梯形模糊隶属度函数确定满足峰时段的边界负荷，并通过偏小型半梯形模糊隶属度函数得到满足谷时段的边界负荷；其中，负荷大于所述满足峰时段的边界负荷的时段为峰时段，负荷小于所述满足谷时段的边界负荷的时段为谷时段，负荷大于所述满足谷时段的边界负荷且小于所述满足峰时段的边界负荷的时段为平时段。

3.根据权利要求2所述的考虑柔性负荷的电力系统调度方法，其特征在于，所述步骤S10具体包括：

所述偏小型半梯形隶属度函数公式为：

所述偏大型的半梯形隶属度函数的表达式为：

其中，x为当前的负荷值，b为日最大负荷值，a为日最小负荷值；

通过偏大型半梯形模糊隶属度函数得到满足峰时段的边界负荷为：x_up＝(b-a)×α+a；

通过偏小型半梯形模糊隶属度函数可得到满足谷时段的边界负荷：x_low＝b-(b-a)×α。

4.根据权利要求3所述的考虑柔性负荷的电力系统调度方法，其特征在于，所述步骤S20包括：

峰时段电价＝平时段电价×(1+峰时段浮动比)

谷时段电价＝平时段电价×(1+谷时段浮动比)

根据上述计算方式分别计算大工业用户柔性负荷、商业用户柔性负荷和居民用户柔性负荷在峰时段、谷时段及平时段的电价。

5.根据权利要求4所述的考虑柔性负荷的区域电力系统机组组合方法，其特征在于，所述步骤S30中的发电成本目标函数为：

其中，T为日前调度的时段数；S_G为发电机组组成的集合；P_Gi,t为第i台机组在第t个时段的出力；a_i、b_i和c_i为第i台机组的成本系数；I_Gi,t为第i台机组在第t个时段的开停机状态；

所述步骤S30中的开机成本目标函数为：

其中，St_Gi为第i台机组的开机成本；I_Gi,0为第i台机组在初始时刻的启停状态；

所述步骤S30中的柔性负荷用电成本目标函数为：

其中，S为系统所有节点组成的集合；p_i,t为第i个节点的负荷在第t个时段的电价；P_FLi,t为第i个节点第t个时段的平均负荷功率；Δt＝T/24为调度时段间隔；

所述步骤S30中机组启停时间约束为：

对于第i台机组和第t个时段，最小开机时间约束为：

所述步骤S30中最小关机时间约束为：

其中，h表示时间段,和分别为第i台机组的最小关机、开机时间，min(·)表示取最小值；

所述步骤S30中机组出力约束为：

对于第i台机组，需要满足如下出力约束：

其中，和分别为第i台机组的最小和最大出力；

所述步骤S30中机组爬坡约束为：

对于第i台机组，从第t-1个时段到第t个时段，需要满足上下爬坡速率要求

其中，和分别第i台机组的向上爬坡和向下爬坡速度；

所述步骤S30中直流潮流约束为：

对于第t个时段，发电机节点P_Gi,t满足：

负荷节点i∈S\S_G的潮流方程为：

其中，B_ij为导纳矩阵虚部的第i行第j列元素，P_Li,t为第i个节点在第t个时段的负荷，θ_j,t为第t个时段节点j的相角；

所述步骤S30中线路潮流约束为：

对于第t个时段，连接节点i(i∈S)和节点j(j∈S)的线路需满足如下潮流约束：

其中，为连接节点i和节点j线路的传输容量；

所述考虑柔性负荷的的机组组合模型为：

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可转移负荷，满足一天总负荷量保持不变，即：

其中，TP_FLi为第i个节点的可转移柔性负荷一天的总负荷量；

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷P_FLi,t为可平移负荷，满足一天总负荷量保持不变，但只能按时段进行平移，即：

其中，为第i个节点第h个时段可平移负荷平移的初始量，x_i,t,h为标记第i个节点第h个时段负荷是否发生平移的0-1变量，1代表发生平移，0代表不发生平移；

考虑第t个时段第i个节点的柔性负荷为可削减负荷，用电量可根据具体情况进行削减，即：

其中，为第i个节点第t个时段初始可削减负荷总量；

所以，第t个时段第i个节点柔性负荷的总量可表示为：

6.根据权利要求5所述的考虑柔性负荷的区域电力系统机组组合方法，其特征在于，所述步骤S40包括通过MATLAB软件调用GAMS软件中的CPLEX求解器求解所述考虑柔性负荷的机组组合模型。

7.根据权利要求6所述的考虑柔性负荷的区域电力系统机组组合方法，其特征在于，所述通过MATLAB软件调用GAMS软件中的CPLEX求解器求解所述考虑柔性负荷的机组组合模型具体包括：

线性化模型中的成本函数，对于目标函数中的二次成本函数，可采用线性插值的方法对其进行线性化处理；GAMS中通过定义SOS2变量对非线性函数进行线性化；其中，SOS2变量为一组λ₁,λ₂,…,λ_n+1＞0中的元素，变量组中最多有两个变量为非零，且满足λ₁+λ₂+…+λ_n+1＝1；

假设非线性函数f(x)在x∈[a,b]上被线性化n段，即有n+1个分段点a＝x₁＜x₂＜…＜x_n+1＝b；若每段的横坐标步长一样，则第i段的起点为：

假设为第i段中的点，λ_i、λ_i+1满足λ_i+λ_i+1＝1；则对应的线性近似值为：

进一步，可将写成

通过MATLAB调用GAMS软件进行求解，MATLAB先读取前面步骤得到的数据，通过调用gams函数向GAMS软件传输数据，GAMS软件接收数据并建立考虑柔性负荷的机组组合模型，再调用CPLEX求解器中的混合整数规划算法对模型进行求解，得到最后优化结果。