CN109978233A - 一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法及系统，包括：基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。本发明考虑了将中长期电量交易合同合理分解到日前，为调度部门制定合理的调度计划提供了手段。

Description

一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法及系统。
背景技术
近年来，为了促进电力体制改革的进行，电力公司与电厂通过自主协商、集中竞价等市场化方式，开展多年、季、月、周等日以上的电力交易，并签订了中长期电量合同，从而降低市场风险。目前电力中长期交易品种主要包括：电力直接交易、跨省跨区交易、合同电量转让交易、辅助服务补偿交易等，鼓励开展分时电量交易。每一个交易品种都可采用不同的交易方式和交易周期，从而形成多品种、多方式、多周期的市场交易体系。与此同时，风电、光伏的大规模接入对电力市场也带来一定的冲击与挑战，现有的调度计划并没有考虑风电、光伏的接入，以及中长期电量交易合同，不能准确有效地引导资源配置，因此需要提供一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的调度计划并没有考虑风电、光伏的接入，以及中长期电量交易合同，不能准确有效地引导资源配置的问题，本发明提供一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法及系统。本发明首先利用时序生产模拟方法评估新能源的消纳空间；然后通过引入日电量约束因子控制交易电量的执行进度，形成日前交易计划；最后综合考虑中长期交易、新能源接纳空间、风电厂的发电能力等因素，利用多种电量优先级填补法制定合理的日前调度计划，该方法同时为建立在市场环境下响应多类型中长期交易合同的大规模风电调控模型提供前期基础。
本发明提供的技术方案是：一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法，包括：
基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；
基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；
基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。
优选的，所述基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量，包括：
基于交易电量的完成进度设置不同日电量约束因子；
基于所述日电量约束因子和中长期电量交易合同中的月度交易电量，获得日交易电量。
优选的，所述日交易电量，按下式计算：
式中：Ej：第j天的日交易电量；εj：第j天的日电量约束因子，用于控制交易电量的执行进度；E：当月总的交易电量；Ej-1：第j-1天的日交易电量；Nd：当月总天数。
优选的，所述基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划，包括：
基于最大的风电场出力和最大的光伏出力构建目标函数；
基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量为所述目标函数构建常规机组出力约束、风电场出力约束、光伏出力约束、端面外送功率约束和电力电量平衡约束；
所述日前调度计划为，满足所述常规机组出力约束、风电场出力约束、光伏出力约束、端面外送功率约束和电力电量平衡约束下的风电场出力、光伏出力和常规机组出力。
优选的，所述目标函数，如下式所示：
式中：Nt：总的时段数；Pi w(t)：风电场中的机组i在t时段的出力；I：风电场中的机组个数；光伏电站中的机组k在t时段的出力；K：光伏电站中的机组个数。
优选的，所述常规机组出力约束，如下式所示：
式中：Pn(t)：常规机组n在t时段的出力；常规机组n在t时段的最大出力；
所述风电场出力约束，如下式所示：
0＜Pi w(t)＜Pi w_pre(t)
式中：Pi w(t)：风电场中的机组i在t时段的出力；Pi w_pre(t)：风电场中的机组i在t时段的预测出力；
所述光伏出力约束，如下式所示：
式中：光伏电站中的机组k在t时段的出力；光伏电站中的机组k在t时段的预测出力；
所述端面外送功率约束，如下式所示：
式中：t时段下断面的最大外送功率；Pline(t)：t时段下断面的外送功率；Nt：总的时段数；Ej：第j天的日交易电量；
所述电力电量平衡约束，如下式所示：
式中：pL(t)：t时段下的负荷；
其中，所述可接纳空间的省内消纳空间包括负荷消耗的电量。
优选的，所述基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划，还包括：
基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定调度计划时，优先调用光伏出力、风电场出力，当光伏出力和风电场出力不满足可接纳空间时调用常规机组出力。
优选的，所述风电场出力包括：
基于风电场的历史性能因子获得各风电场的等效容量；
基于所述各风电场的等效容量确定风电场的优先级；
基于风电场的优先级顺序确定参与发电的风电场。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度系统，包括：
第一获取模型，用于基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；
第二获取模型，用于基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；
制定模型，用于基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。
优选的，所述第二获取模型，包括：
设置单元，用于基于交易电量的完成进度设置不同日电量约束因子；
计算单元，用于基于所述日电量约束因子和中长期电量交易合同中的月度交易电量，获得日交易电量。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供的技术方案，基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划，考虑了中长期电量交易合同，为调度部门制定合理的调度计划提供了手段。
本发明提供的技术方案，基于电量追赶模式分解月度交易电量，引入日电量约束因子，控制交易电量的执行进度，保障月度交易的完成。
附图说明
图1为本发明的一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法流程图；
图2为本发明实施例中调度方法的详细流程图；
图3为本发明实施例中按顺序分解交易计划的流程示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
实施例1：
如图1所示，本发明涉及一种考虑新能源中长期电量交易合同的日前优化调度方法，具体实施步骤如下：
步骤S1、基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；
步骤S2、基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；
步骤S3、基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。
本发明中划分区域的标准为：将国家设为第一级，以所述国家的电网分布形式依次设级；
本实施例以中国为例，将中国设为第一级；中国下设五大区域，为第二级；每个区域对应多个省；其中第二级的区域包括：华北区域、华中区域、华东区域、西北区域和东北区域。以第二级的华东区域为例，第三级包括山东、江苏、安徽、浙江、福建和上海。本实施例虽以中国为例，但是本发明不仅仅局限于中国，提到的省，对应的是电网中的第三级。
如图2所示，本实施例提供的优化调度方法具体包括：
步骤S1、基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间，包括：
搜集中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测、电量交易曲线，利用时序生产模拟方法计算新能源的可接纳空间。本实施例采用的时序生产模拟方法的基本原理是：对一段时间内每个时间断面电力系统运行情况进行模拟，其中充分考虑了电网实际运行中的各种边界条件同时还能计及新能源出力的波动性、随机性和季节性等特征，可借鉴申请号为201510829972.6的发明申请中的时序生产模拟方法。
新能源的可接纳空间包括新能源省内消纳空间和新能源外送接纳空间，而新能源外送接纳空间即交易电量。
步骤S2、基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量，包括：
如图3所示，考虑新能源外送接纳空间，基于“电量追赶”模式分解月度交易电量，获得日交易电量，生成日交易计划。
本发明中引入日电量约束因子，控制交易电量的执行进度，保障月度交易的完成。日电量交易因子的值根据日前的实际用电量设置，并保证每日的交易电量之和等于月度交易电量。
步骤S3、基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划，包括：
本发明中在满足系统基本约束条件下以实现新能源发电量最大化为目标构建如下式所示的目标函数：
式中：Pi w(t)风电场中的机组i在t时段下的出力；Pk PV(t)是光伏电站中的机组k在t时段下的出力；Nt为优化时段数。
为公式(1)所示的目标函数构建约束条件，包括：日电量约束、常规机组出力约束、风电出力约束、光伏出力约束、断面外送功率约束和电力电量平衡约束，具体如下式所示：
(1)日电量约束：
式中：εj为第j天的日电量约束因子，设置不同的日电量约束因子可实现控制交易电量的执行进度。Ej为月度交易分解到日的第j天日计划，E0为0；E为当月总的交易量；Nd为当月总天数。
(2)常规机组出力约束：
式中：Pn(t)为常规机组在第t时段的出力；为常规机组最大允许出力。
本实施例中的常规机组包括火电机组、水电机组等，其中火电机组包括燃煤发电机组、凝汽式汽轮发电机组、柴油机发电机组等。
(3)风电出力约束：
0＜Pi w(t)＜Pi w_pre(t) (4)
式中：；Pi w_pre(t)为t时段下风电场预测出力。
(4)光伏出力约束：
式中：Pk PV_pre(t)为t时段下光伏电站预测出力。
(5)断面外送功率约束：
式中：为t时段下断面最大外送功率。
(6)电力电量平衡约束：
式中：PL(t)为t时段下的负荷；Pline(t)为t时段下断面外送功率。
本实施例还包括基于新能源的可消纳空间，利用电量优先级填补法制定新能源场站的日前计划。
调度部门依据风电场的上报率、准确率、合格率等因素通过个性化计算得出风电场的历史性能因子，基于历史性能因子得出各风电场的等效容量；
根据等效容量确定风电场的优先级，即等效容量大的优先级高；
结合新能源的可消纳空间制定执行场站的日前计划，并根据风电场的优先级确定参与发电的风电场。
等效容量＝风电场历史性能因子*装机容量；
日前计划制定原则：等效容量占比*可消纳空间≤发电场站的发电能力
实施例2：
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度系统，包括：
第一获取模型，用于基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；
第二获取模型，用于基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；
制定模型，用于基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。
实施例中，所述第二获取模型，包括：
设置单元，用于基于交易电量的完成进度设置不同日电量约束因子；
计算单元，用于基于所述日电量约束因子和中长期电量交易合同中的月度交易电量，获得日交易电量。
实施例中，所述制定模型，包括：
目标函数单元，用于基于最大的风电场出力和最大的光伏出力构建目标函数；
约束条件单元，用于基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量为所述目标函数构建常规机组出力约束、风电场出力约束、光伏出力约束、端面外送功率约束和电力电量平衡约束；
所述日前调度计划为，满足所述常规机组出力约束、风电场出力约束、光伏出力约束、端面外送功率约束和电力电量平衡约束下的风电场出力、光伏出力和常规机组出力。
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度方法，其特征在于，包括：
基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；
基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；
基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量，包括：
基于交易电量的完成进度设置不同日电量约束因子；
基于所述日电量约束因子和中长期电量交易合同中的月度交易电量，获得日交易电量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述日交易电量，按下式计算：
式中：Ej：第j天的日交易电量；εj：第j天的日电量约束因子，用于控制交易电量的执行进度；E：当月总的交易电量；Ej-1：第j-1天的日交易电量；Nd：当月总天数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划，包括：
基于最大的风电场出力和最大的光伏出力构建目标函数；
基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量为所述目标函数构建常规机组出力约束、风电场出力约束、光伏出力约束、端面外送功率约束和电力电量平衡约束；
所述日前调度计划为，满足所述常规机组出力约束、风电场出力约束、光伏出力约束、端面外送功率约束和电力电量平衡约束下的风电场出力、光伏出力和常规机组出力。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标函数，如下式所示：
式中：Nt：总的时段数；Pi w(t)：风电场中的机组i在t时段的出力；I：风电场中的机组个数；光伏电站中的机组k在t时段的出力；K：光伏电站中的机组个数。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述常规机组出力约束，如下式所示：
式中：Pn(t)：常规机组n在t时段的出力；常规机组n在t时段的最大出力；
所述风电场出力约束，如下式所示：
0＜Pi w(t)＜Pi w_pre(t)
式中：Pi w(t)：风电场中的机组i在t时段的出力；Pi w_pre(t)：风电场中的机组i在t时段的预测出力；
所述光伏出力约束，如下式所示：
式中：光伏电站中的机组k在t时段的出力；光伏电站中的机组k在t时段的预测出力；
所述端面外送功率约束，如下式所示：
式中：t时段下断面的最大外送功率；Pline(t)：t时段下断面的外送功率；Nt：总的时段数；Ej：第j天的日交易电量；
所述电力电量平衡约束，如下式所示：
式中：pL(t)：t时段下的负荷；
其中，所述可接纳空间的省内消纳空间包括负荷消耗的电量。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划，还包括：
基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定调度计划时，优先调用光伏出力、风电场出力，当光伏出力和风电场出力不满足可接纳空间时调用常规机组出力。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述风电场出力包括：
基于风电场的历史性能因子获得各风电场的等效容量；
基于所述各风电场的等效容量确定风电场的优先级；
基于风电场的优先级顺序确定参与发电的风电场。
9.一种考虑中长期电量交易合同的日前优化调度系统，其特征在于，包括：
第一获取模型，用于基于中长期尺度下的电源最小出力、联络线计划、负荷预测和电量交易曲线，获得新能源的可接纳空间；
第二获取模型，用于基于所述可接纳空间将中长期电量交易合同中的交易电量进行分解，获得日交易电量；
制定模型，用于基于可接纳空间中的省内消纳空间和所述日交易电量制定日前调度计划。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第二获取模型，包括：
设置单元，用于基于交易电量的完成进度设置不同日电量约束因子；
计算单元，用于基于所述日电量约束因子和中长期电量交易合同中的月度交易电量，获得日交易电量。
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