CN109961185B - 考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法，建立以稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放的系统运行灵活性综合协调供需平衡机制；考虑系统一次调频灵活性与二次调频灵活性，构建电力系统运行灵活性综合协调配置策略；建立电力系统运行灵活性综合协调配置的多目标机组组合模型，并运用CPLEX工具以及扩展e约束法对所建模型进行求解，从而得到系统运行灵活性的最优配置结果。本发明从灵活性角度对系统的不确定性能力进行刻画，解决了传统备用配置无法描述的灵活性问题；本发明的系统运行灵活性综合协调平衡机制放宽了系统对稳态频率的限制，提高了系统应对不确定性的能力。

Description

考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法
技术领域
本发明属于电力系统调度领域，具体涉及考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法。
背景技术
由于我国风资源地理分布以及能源消耗特点，风能的大规模利用会使得电力系统中出现一些含高渗透率风电的孤立电网。高渗透率风电并网情况下，一方面，不确定性波动变为了负荷和高渗透率风电的波动性及不确定性综合而得的“净负荷”随机波动，极大的增加了不确定性波动功率。另一方面，传统发电机组被大规模风电机组替代，显著减少了系统的备用。传统机组组合中，主要由自动发电控制AGC(Automatic Gain Control)完成系统应对不确定性，此时AGC机组的备用成为系统应对不确定性的主要措施，但是大量AGC机组被风电替代，使得系统应对不确定性的能力大大减弱。此时，在机组组合中依然沿用增加备用应对不确定性波动的模式在技术和经济上均已难以为继，亟需建立一种新的不确定性应对模式和机制。电力系统灵活性是指在机组组合和经济调度的时间尺度内，应对负荷及高渗透率风电波动性及不确定性综合而得的“净负荷”随机波动的能力，等价于系统应对不确定性的能力。
从电力系统已有的灵活性资源角度，电力系统运行灵活性具有三个方面特点：
(1)方向性。系统上行运行灵活性，反应系统应对上行“净负荷”随机波动的上调能力。系统下行运行灵活性，反应系统应对下行“净负荷”随机波动的下调能力。
(2)时间尺度相依性。电力系统需求在不同时间尺度的特征是变化的。同时，不同灵活性资源的响应能力也与时间具有相关性。对于系统运行灵活性而言，灵活性需求来自调频尺度的“净负荷”波动，因此系统运行灵活性资源需要具有调频时间尺度的响应能力。
(3)支撑平台属性。系统运行灵活性的释放有多种形式，目前抑制“净负荷”波动的运行灵活性来自两种方式。第一种是基于电力系统的负荷和发电机的有功频率特性，也就是通常所说的系统一次调频，此时释放的灵活性称为一次调频运行灵活性。第二种是通过AGC系统来调节机组的出力，从而消除系统的“净负荷”波动，也就是通常所说的二次调频，此时释放的灵活性称为二次调频灵活性。
因此，基于电力系统灵活性的概念，研究一种电力系统灵活性综合配置的机组组合优化方法。
发明内容
本发明的目的是解决上述问题，从灵活性角度对系统应对不确定性的能力进行刻画，解决了传统备用配置无法描述的灵活性问题；放宽了系统对稳态频率的限制，提高了系统应对不确定性的能力。
本发明的技术方案是考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法，包括以下步骤，
步骤1：基于电力系统不确定性波动场景下的电力系统运行灵活性概念，建立电力系统运行灵活性供需平衡方程；
步骤2：建立以稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放的系统运行灵活性综合协调供需平衡机制；
步骤3：考虑系统一次调频灵活性与二次调频灵活性，构建电力系统运行灵活性综合协调配置策略；
步骤4：建立电力系统运行灵活性综合协调配置的多目标机组组合模型；
步骤5：运用CPLEX工具以及扩展e约束法对所建模型进行求解，从而得到系统运行灵活性的最优配置结果。
进一步地，步骤1中，不确定波动需求下的电力系统运行灵活性供需平衡方程为
Figure BDA0002004255830000021
式中ΔP需求为系统灵活性需求，NA表示系统中AGC自动发电控制机组的台数；ΔPgi表示第i台AGC机组的二次调频灵活性，Δf为系统的频率偏差，fn为系统的额定频率；
Figure BDA0002004255830000022
为系统二次调频灵活性；PL为负荷量，KL为负荷的频率调节响应系数的标幺值，
Figure BDA0002004255830000023
为负荷的一次调频特性；
Figure BDA0002004255830000024
为机组的一次调频特性；
Figure BDA0002004255830000025
为系统中机组的单位调节功率的标幺值；
Figure BDA0002004255830000026
为系统运行灵活性系数，Pni为第i台机组的额定输出功率。
进一步地，步骤2中，当系统灵活性需求为ΔP需求，系统首先会在AGC机组一次、二次调频的作用下实现临时性供需平衡，此时系统运行到临时平衡点；然后基于步骤1的灵活性概念：稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放，在非AGC机组的一次调频作用下，系统将达到最终的供需平衡，该平衡机制放宽系统对稳态频率的限制，要求-0.2Hz≤Δf≤0.2Hz，从而达到系统运行灵活性综合协调的供需平衡，如下式所示：
Figure BDA0002004255830000031
Figure BDA0002004255830000032
式中λA为AGC机组的占比系数，λC为非AGC机组的占比系数，NA为AGC机组台数，NC为非AGC机组台数；γA＝γ·λA为系统基于AGC机组的灵活性占比系数；γC＝γ·λC为系统基于非AGC机组的灵活性占比系数。
进一步地，步骤3中，所述电力系统运行灵活性综合协调配置策略如下式所示：
Figure BDA0002004255830000033
Figure BDA0002004255830000034
Figure BDA0002004255830000035
Figure BDA0002004255830000036
-0.2≤Δf≤0.2
式中
Figure BDA0002004255830000037
为系统上运行灵活性综合协调配置量、
Figure BDA0002004255830000038
为系统下运行灵活性综合协调配置量；
Figure BDA0002004255830000039
为第k台非AGC机组最大可上调容量，
Figure BDA00020042558300000310
为第k台非AGC机组最大可下调容量；NA为AGC机组台数，M为未装调频器，只能进行一次调频的机组数；
Figure BDA00020042558300000311
分别代表NA台AGC机组在时段t内最大向上、向下可调容量，受各台AGC机组爬坡率及机组出力上限、下限限制；Ujt代表第j台机组在时段t的启停状态，Pjt代表第j台机组在时段t的调度出力值，
Figure BDA00020042558300000312
分别为第j台机组的出力上限、下限；
Figure BDA00020042558300000313
分别代表第j台机组爬坡上限、下限；
当-0.2≤Δf≤0时，
Figure BDA00020042558300000314
当0≤Δf≤0.2时，
Figure BDA0002004255830000041
KGk为机组k的单位调节功率；Ukt代表第k台机组在时段t的启停状态，Pkt代表第k台机组在时段t的调度出力值，
Figure BDA0002004255830000042
分别为第k台机组的出力上限、下限；
Figure BDA0002004255830000043
分别代表第k台机组爬坡上限、下限。
进一步地，步骤4中，优化变量为常规机组在24个时段内的启停状态和有功输出功率以及风电场在各时段的调度值；建立以常规机组总的发电成本最小以及系统所吸收的风能最大的多目标的优化模型，具体如下：
1)目标函数
以常规发电机组总的发电成本最小为目标，主要包括发电成本、启动成本，即
Figure BDA0002004255830000044
式中Pit为常规机组i在时段t的输出有功功率；fit(Pit)为常规机组i的运行成本；Uit为常规机组i在时段t的启停机状态，Uit＝1表示运行，Uit＝0表示停机，
Figure BDA0002004255830000045
ai，bi，ci为成本函数的系数；Sit为机组i在t时段的启动成本，T为时段数，
Figure BDA0002004255830000046
式中σi、δi、τi为启动耗量特性参数，
Figure BDA0002004255830000047
为第i台机组持续关机时间；
为了尽量提高风能的利用率，以系统所吸收风能最大为目标，即
Figure BDA0002004255830000048
PWt为风电场在时段t的调度值；
2)约束条件
忽略网损，系统功率平衡约束：
Figure BDA0002004255830000049
式中PLt为系统第t时段的负荷预测值；
发电机组出力约束：
Figure BDA00020042558300000410
式中
Figure BDA0002004255830000051
分别为第i台机组出力的上、下限；
发电机组爬坡约束：
Di≤Pit-Pi(t-1)≤Li
式中Li、Di分别为机组i的爬坡上限、下限；
机组连续开停机时间约束：
Figure BDA0002004255830000052
Figure BDA0002004255830000053
式中UTi为机组i的最小开机时间，DTi为机组i的最小关机时间；
Figure BDA0002004255830000054
为机组i的连续开机时间，
Figure BDA0002004255830000055
为机组i的连续关机时间；
风电场出力约束：
Figure BDA0002004255830000056
式中
Figure BDA0002004255830000057
为风功率预测值。
进一步地，系统灵活性需求平衡约束为：
Figure BDA0002004255830000058
Figure BDA0002004255830000059
η、δ分别为系统上灵活性需求、下灵活性需求。
相比现有技术，本发明的有益效果：
1)摒弃了传统的备用配置思想，从灵活性角度对系统的不确定性能力进行刻画，解决了传统备用配置无法描述的灵活性问题；
2)本发明的系统运行灵活性综合协调平衡机制放宽了系统对稳态频率的限制，系统稳态频率在合理区间内波动可以实现系统的灵活性潜力的综合协调释放，提高了系统应对不确定性的能力；
3)在满足电网稳态频率约束的前提下，有效减少弃风，减小常规机组发电成本，提高了电网运行的经济性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1为基于运行灵活性综合协调的供需平衡机制示意图。
图2-1为传统电力系统灵活性需求自动平衡机制示意图。
图2-2为含AGC机组的电力系统灵活性需求供需平衡机制示意图。
图3为系统灵活性供需平衡失败情况示意图。
其中f0为系统初始平衡频率，f1为系统临时平衡频率，f2为系统最终平衡频率。
具体实施方式
考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法，包括以下步骤，
步骤1：基于电力系统不确定性波动场景下的电力系统运行灵活性概念，建立电力系统运行灵活性供需平衡方程；
步骤2：建立以稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放的系统运行灵活性综合协调供需平衡机制；
步骤3：考虑系统一次调频灵活性与二次调频灵活性，构建电力系统运行灵活性综合协调配置策略；
步骤4：建立电力系统运行灵活性综合协调配置的多目标机组组合模型；
步骤5：运用CPLEX工具以及扩展e约束法对所建模型进行求解，从而得到系统运行灵活性的最优配置结果。
步骤1中，不确定波动需求下的电力系统运行灵活性供需平衡方程为
Figure BDA0002004255830000061
式中ΔP需求为系统灵活性需求，NA表示系统中AGC自动发电控制机组的台数；ΔPgi表示第i台AGC机组的二次调频灵活性，Δf为系统的频率偏差，fn为系统的额定频率；
Figure BDA0002004255830000062
为系统二次调频灵活性；PL为负荷量，KL为负荷的频率调节响应系数的标幺值，
Figure BDA0002004255830000063
为负荷的一次调频特性；
Figure BDA0002004255830000064
为机组的一次调频特性；
Figure BDA0002004255830000065
为系统中机组的单位调节功率的标幺值；
Figure BDA0002004255830000066
为系统运行灵活性系数，Pni为第i台机组的额定输出功率。
步骤2中，当系统灵活性需求为ΔP需求，系统首先会在AGC机组一次、二次调频的作用下实现临时性供需平衡，此时系统运行到临时平衡点；然后基于步骤1的灵活性概念：稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放，在非AGC机组的一次调频作用下，系统将达到最终的供需平衡，该平衡机制放宽系统对稳态频率的限制，要求-0.2Hz≤Δf≤0.2Hz，Δf为系统稳态频率偏差，从而达到系统运行灵活性综合协调的供需平衡，如下式所示：
Figure BDA0002004255830000071
Figure BDA0002004255830000072
式中λA为AGC机组的占比系数，λC为非AGC机组的占比系数，NA为AGC机组台数，NC为非AGC机组台数；γA＝γ·λA为系统基于AGC机组的灵活性占比系数；γC＝γ·λC为系统基于非AGC机组的灵活性占比系数。
步骤3中，所述电力系统运行灵活性综合协调配置策略如下式所示：
Figure BDA0002004255830000073
Figure BDA0002004255830000074
Figure BDA0002004255830000075
Figure BDA0002004255830000076
-0.2≤Δf≤0.2
式中
Figure BDA0002004255830000077
为系统上运行灵活性综合协调配置量、
Figure BDA0002004255830000078
为系统下运行灵活性综合协调配置量；
Figure BDA0002004255830000079
为第k台非AGC机组最大可上调容量，
Figure BDA00020042558300000710
为第k台非AGC机组最大可下调容量；NA为AGC机组台数，M为未装调频器，只能进行一次调频的机组数；
Figure BDA00020042558300000711
分别代表NA台AGC机组在时段t内最大向上、向下可调容量，受各台AGC机组爬坡率及机组出力上限、下限限制；Ujt代表第j台机组在时段t的启停状态，Pjt代表第j台机组在时段t的调度出力值，
Figure BDA00020042558300000712
分别为第j台机组的出力上限、下限；
Figure BDA00020042558300000713
分别代表第j台机组爬坡上限、下限。
当-0.2≤Δf≤0时，
Figure BDA0002004255830000081
当0≤Δf≤0.2时，
Figure BDA0002004255830000082
KGk为机组k的单位调节功率；Ukt代表第k台机组在时段t的启停状态，Pkt代表第k台机组在时段t的调度出力值，
Figure BDA0002004255830000083
分别为第k台机组的出力上限、下限；
Figure BDA0002004255830000084
分别代表第k台机组爬坡上限、下限。
步骤4中，优化变量为常规机组在24个时段内的启停状态和有功输出功率以及风电场在各时段的调度值；建立以常规机组总的发电成本最小以及系统所吸收的风能最大的多目标的优化模型，具体如下：
1)目标函数
以常规发电机组总的发电成本最小为目标，主要包括发电成本、启动成本，即
Figure BDA0002004255830000085
式中Pit为常规机组i在时段t的输出有功功率；fit(Pit)为常规机组i的运行成本；Uit为常规机组i在时段t的启停机状态，Uit＝1表示运行，Uit＝0表示停机，
Figure BDA0002004255830000086
ai，bi，ci为成本函数的系数；Sit为机组i在t时段的启动成本，T为时段数，
Figure BDA0002004255830000087
式中σi、δi、τi为启动耗量特性参数，
Figure BDA0002004255830000088
为第i台机组持续关机时间；
为了尽量提高风能的利用率，以系统所吸收风能最大为目标，即
Figure BDA0002004255830000089
PWt为风电场在时段t的调度值；
2)约束条件
忽略网损，系统功率平衡约束：
Figure BDA00020042558300000810
式中PLt为系统第t时段的负荷预测值；
发电机组出力约束：
Figure BDA0002004255830000091
式中
Figure BDA0002004255830000092
分别为第i台机组出力的上、下限；
发电机组爬坡约束：
Di≤Pit-Pi(t-1)≤Li
式中Li、Di分别为机组i的爬坡上限、下限；
机组连续开停机时间约束：
Figure BDA0002004255830000093
Figure BDA0002004255830000094
式中UTi为机组i的最小开机时间，DTi为机组i的最小关机时间；
Figure BDA0002004255830000095
为机组i的连续开机时间，
Figure BDA0002004255830000096
为机组i的连续关机时间；
风电场出力约束：
Figure BDA0002004255830000097
式中
Figure BDA0002004255830000098
为风功率预测值。
系统灵活性需求平衡约束为：
Figure BDA0002004255830000099
Figure BDA00020042558300000910
η、δ分别为系统上灵活性需求、下灵活性需求。
以系统上运行灵活性平衡为例，对传统电网灵活性供需平衡机制进行详细介绍，该机制的具体过程如图2-1、图2-2所示，图2-1为传统电力系统灵活性需求自动平衡机制，图2-2所示为含AGC机组的电力系统灵活性需求供需平衡机制，图中横坐标为频率，纵坐标为系统出力，γ上PL表示系统所蕴含的总的上运行灵活性。当系统没有出现灵活性需求时，系统运行在图2-1所示的点A，此时系统电力平衡，满足
Figure BDA00020042558300000911
当系统出现灵活性需求ΔPAC＝ΔP需求时，系统的灵活性将根据运行灵活性供需平衡机制进行释放，该释放过程分为两步：
(1)系统临时性供需平衡。当系统出现ΔP需求，系统会自动的去满足该需求，此时如图2-1所示，系统一次调频运行灵活性将释放，达到一个临时性的供需平衡
Figure BDA0002004255830000101
此时，系统将运行到图2-1所示的点B，系统出现频率偏差。
(2)以调节备用换取频率偏差为0，实现系统运行灵活性供需平衡。传统电网的调频机制的关键即是利用AGC系统实现系统的频率偏差为0。从灵活性供需平衡角度来描述即是，系统灵活性需求将由AGC机组贡献的灵活性来完全平衡。如图2-2所示，最终系统灵活性供需平衡方程为
Figure BDA0002004255830000102
图3所示为灵活性供需平衡失败情况，当大规模风电并网，替换了大量AGC机组后，系统将出现灵活性平衡失败的情况，此时按照传统灵活性供需平衡机制，系统将出现灵活性不足的情况，如图中线段EG所示，但是另一方面系统中却还有部分灵活性没有得到充分的利用，也即同时出现了运行灵活性闲置的现象，如图中线段FG所示。
图1所示为本发明的系统灵活性综合协调供需平衡机制运行示意图，当系统灵活性需求为ΔP需求，系统首先会如图2-1所示实现临时性供需平衡，此时系统运行到临时平衡点B；然后基于本发明提出的灵活性平衡机制：稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放，系统将达到最终的供需平衡H点，且ΔP需求＝ΔPOD+ΔPDG+ΔPGE，其中ΔPOD＝γ·λA·PL表示基于AGC机组释放的运行灵活性，
Figure BDA0002004255830000103
表示基于非AGC机组释放的运行灵活性；
Figure BDA0002004255830000104
表示基于负荷特性释放的运行灵活性。
上述基于运行灵活性综合协调的供需平衡机制放宽了系统对稳态频率的限制，Δf在合理区间内波动可以实现系统的灵活性进行综合协调释放，提高了系统应对不确定性的能力。
为了证明本发明所提方法的有效性及优越性，设置了三种不同的测试方案进行对比分析：方案1：传统的机组组合方式，传统的机组组合计算中仅要求系统的旋转备用大于备用需求，并未考虑功率平衡过程中可能带来频率的变化。
方案2：基于传统电网运行灵活性供需平衡机制的机组组合。大电网实际运行中AGC系统的控制目标为维持系统频率在额定值，因此方案2通过二次调频平衡所有的风功率预测误差，系统的二次调频备用容量按照大于等于0.3PWt来配置。
方案3：本发明所提的基于系统运行灵活性综合协调供需平衡机制的机组组合。孤立电网中AGC机组数目少，为了尽可能消纳风能，提高经济性，方案3综合系统运行灵活性综合协调。设置多目标优化计算的等间距q2＝20。
表一 3种方案的机组组合优化结果对比表
方案1 方案2 方案3
常规火电机组发电成本/$ 482273.5 497291 490685.7
吸收风能大小/MWh 12348.5 12253.8 12348.5
弃风量大小/MWh 31.5 126.2 31.5
有无出现频率越限的情况 有 无 无
方案1最终获得的折中解、方案2最终获得的折中解、方案3最终获得的折中解如表一所示；方案2系统留有足够大的二次备用，当风功率预测偏差在[-30％，30％]时，均靠二次备用平衡风功率预测误差，系统稳态频率偏差始终为0Hz。方案3协调利用系统的一、二次备用，且限制稳态频率偏差不超过±0.2Hz。
由以上分析可知，传统的机组组合计算模型方案1下，未考虑频率安全约束，容易导致稳态频率越限，对系统安全稳定造成影响。而方案2完全通过二次备用平衡风功率预测误差，未能充分利用系统中所有的备用资源，其优化结果过于保守。本发明所提模型方案3，在孤立电网一次备用、二次备用有限的情况下，能满足系统稳态频率约束，充分协调、利用一次备用、二次备用，可有效的提高系统所消纳的风能，减小常规机组发电成本。

Claims (2)

1.考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法，其特征在于，包括以下步骤，
步骤1：基于电力系统不确定性波动场景下的电力系统运行灵活性概念，建立电力系统运行灵活性供需平衡方程；
步骤2：建立以稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放的系统运行灵活性综合协调供需平衡机制；
步骤3：考虑系统一次调频灵活性与二次调频灵活性，构建电力系统运行灵活性综合协调配置策略；
步骤4：建立电力系统运行灵活性综合协调配置的多目标机组组合模型；
步骤5：运用CPLEX工具以及扩展e约束法对所建模型进行求解，从而得到系统运行灵活性的最优配置结果；
步骤1中，不确定波动需求下的电力系统运行灵活性供需平衡方程为
Figure FDA0003910580820000011
式中ΔP需求为系统灵活性需求，NA表示系统中AGC自动发电控制机组的台数；ΔPgi表示第i台AGC机组的二次调频灵活性，Δf为系统的频率偏差，fn为系统的额定频率；
Figure FDA0003910580820000012
为系统二次调频灵活性；PL为负荷量，KL为负荷的频率调节响应系数的标幺值，
Figure FDA0003910580820000013
为负荷的一次调频特性；
Figure FDA0003910580820000014
为机组的一次调频特性；
Figure FDA0003910580820000015
为系统中机组的单位调节功率的标幺值；
Figure FDA0003910580820000016
为系统运行灵活性系数，Pni为第i台机组的额定输出功率；
步骤2中，当系统灵活性需求为ΔP需求，系统首先会在AGC机组一次、二次调频的作用下实现临时性供需平衡，此时系统运行到临时平衡点；然后基于步骤1的灵活性概念：稳态频率允许偏差换取灵活性潜力释放，在非AGC机组的一次调频作用下，系统将达到最终的供需平衡，该平衡机制放宽系统对稳态频率的限制，要求-0.2Hz≤Δf≤0.2Hz，从而达到系统运行灵活性综合协调的供需平衡，
Figure FDA0003910580820000017
Figure FDA0003910580820000021
式中λA为AGC机组的占比系数，λC为非AGC机组的占比系数，NA为AGC机组台数，NC为非AGC机组台数；γA＝γ·λA为系统基于AGC机组的灵活性占比系数；γC＝γ·λC为系统基于非AGC机组的灵活性占比系数；
步骤3中，所述电力系统运行灵活性综合协调配置策略如下式所示：
Figure FDA0003910580820000022
Figure FDA0003910580820000023
Figure FDA0003910580820000024
Figure FDA0003910580820000025
-0.2≤Δf≤0.2
式中ΔPt up为系统上运行灵活性综合协调配置量、ΔPt dn为系统下运行灵活性综合协调配置量；
Figure FDA0003910580820000026
为第k台非AGC机组最大可上调容量，
Figure FDA0003910580820000027
为第k台非AGC机组最大可下调容量；NA为AGC机组台数，M为未装调频器，只能进行一次调频的机组数；
Figure FDA0003910580820000028
分别代表NA台AGC机组在时段t内最大向上、向下可调容量，受各台AGC机组爬坡率及机组出力上限、下限限制；Ujt代表第j台机组在时段t的启停状态，Pjt代表第j台机组在时段t的调度出力值，
Figure FDA0003910580820000029
分别为第j台机组的出力上限、下限；
Figure FDA00039105808200000210
Figure FDA00039105808200000211
分别代表第j台机组爬坡上限、下限；
当-0.2≤Δf≤0时，
Figure FDA00039105808200000212
当0≤Δf≤0.2时，
Figure FDA0003910580820000031
KGk为机组k的单位调节功率；Ukt代表第k台机组在时段t的启停状态，Pkt代表第k台机组在时段t的调度出力值，
Figure FDA0003910580820000032
分别为第k台机组的出力上限、下限；
Figure FDA0003910580820000033
分别代表第k台机组爬坡上限、下限；
步骤4中，优化变量为常规机组在24个时段内的启停状态和有功输出功率以及风电场在各时段的调度值；建立以常规机组总的发电成本最小以及系统所吸收的风能最大的多目标的优化模型，具体如下：
1)目标函数
以常规发电机组总的发电成本最小为目标，主要包括发电成本、启动成本，即
Figure FDA0003910580820000034
式中Pit为常规机组i在时段t的输出有功功率；fit(Pit)为常规机组i的运行成本；Uit为常规机组i在时段t的启停机状态，Uit＝1表示运行，Uit＝0表示停机，
Figure FDA0003910580820000035
ai、bi、ci分别为成本函数的系数；Sit为机组i在t时段的启动成本，T为时段数，
Figure FDA0003910580820000036
式中σi、δi、τi为启动耗量特性参数，
Figure FDA0003910580820000037
为第i台机组持续关机时间；
为了尽量提高风能的利用率，以系统所吸收风能最大为目标，即
Figure FDA0003910580820000038
PWt为风电场在时段t的调度值；
2)约束条件
忽略网损，系统功率平衡约束：
Figure FDA0003910580820000039
式中PLt为系统第t时段的负荷预测值；
发电机组出力约束：
UitPi min≤Pit≤UitPi max
式中Pi max，Pi min分别为第i台机组出力的上、下限；
发电机组爬坡约束：
Di≤Pit-Pi(t-1)≤Li
式中Li、Di分别为机组i的爬坡上限、下限；
机组连续开停机时间约束：
Figure FDA0003910580820000041
Figure FDA0003910580820000042
式中UTi为机组i的最小开机时间，DTi为机组i的最小关机时间；
Figure FDA0003910580820000043
为机组i的连续开机时间，
Figure FDA0003910580820000044
为机组i的连续关机时间；
风电场出力约束：
Figure FDA0003910580820000045
式中
Figure FDA0003910580820000046
为风功率预测值。
2.根据权利要求1所述的考虑电力系统灵活性综合协调配置的机组组合优化方法，其特征在于，系统灵活性需求平衡约束为：
ΔPt up≥η
ΔPt dn≤-δ
η、δ分别为系统上灵活性需求、下灵活性需求。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113452041B (zh) * 2021-08-19 2023-05-26 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种新能源场站的调频方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106953363A (zh) * 2017-05-04 2017-07-14 西南交通大学 一种风电场限功率运行状态下电网旋转备用优化配置方法
CN109146706A (zh) * 2018-08-14 2019-01-04 国网四川省电力公司经济技术研究院 一种考虑灵活性供需平衡的输电网规划方法
CN109167396A (zh) * 2018-08-13 2019-01-08 三峡大学 一种基于建筑热惯性的抽汽式热电联产机组调频能力挖掘方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106953363A (zh) * 2017-05-04 2017-07-14 西南交通大学 一种风电场限功率运行状态下电网旋转备用优化配置方法
CN109167396A (zh) * 2018-08-13 2019-01-08 三峡大学 一种基于建筑热惯性的抽汽式热电联产机组调频能力挖掘方法
CN109146706A (zh) * 2018-08-14 2019-01-04 国网四川省电力公司经济技术研究院 一种考虑灵活性供需平衡的输电网规划方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于相关机会目标规划的电力系统优化调度研究;李志伟等;《中国电机工程学报》;20190225(第10期);第2803-2816页 *
考虑动态频率约束的含高渗透率光伏电源的孤立电网机组组合;叶婧等;《电工技术学报》;20170704(第13期);第194-202页 *
计及风电出力不确定性的抽水蓄能-风电联合优化调度方法;陈道君等;《电网与清洁能源》;20160825(第08期);第110-116页 *

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