CN110112767A - 广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，通过：读取区域内电网运行控制参数；获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。本发明针对大规模风电并网对系统调峰的问题进行深入研究，充分挖掘广域多形态需求侧负荷调节潜力，通过优化广域多形态负荷参与系统调峰的荷源互动控制方法，进一步提升系统下调峰能力，为调度人员提供科学、合理的决策指导。
Description
技术领域
本发明属于电力系统荷源优化控制技术领域，尤其涉及一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法。
背景技术
由于我国大规模推广新能源发电，风电在电源结构中的占比逐年增加，风电反调峰特性加剧导致用电负荷低谷期时的风电资源反而充裕，以常规电源为主的系统调峰能力不足，下调峰问题尤为突出。随着智能电网等新兴技术的兴起，电网调度范围由电源侧调度层面扩大到电源侧与需求侧协调优化调度层面，高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉等一批广域多形态需求侧负荷可通过制定科学合理的生产计划为系统下调峰时期补充调度资源，提升系统调峰能力。因此，广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制不仅要考虑大规模风电并网对系统下调峰造成的影响，还要考虑不同多形态需求侧负荷的调节特性，统筹兼顾电源侧与负荷侧的协同控制。
目前针对荷源优化控制问题，国内外学者对相应的荷源互动优化控制方法已经做了很多研究，主要分为以下2个类：
1)采用空间尺度分层分区的思想，将荷源优化分为“上-下”两层控制。上层优化模型确定常规电源出力和风电调度出力；下层优化模型则根据常规电源下调峰能力不足导致风电受阻的情况，科学合理安排多形态弹性控制负荷参与电网调度。
2)采用时间尺度协调配合的思想，将荷源优化分为“日前-日内”协调优化控制。根据系统日前预测信息，建立荷源日前调度优化模型，制定日前调峰计划；在日前调峰计划的基础上，根据不断更新的风电预测，修正日前调峰计划，得到日内调峰计划。
综上所述，虽然现有的荷源互动优化控制方法已经比较成熟，但是在工程应用上仍然存在需要改进的方向：1)荷源互动优化控制涉及的负荷可从一种增加到多种，并且充分考虑不同负荷的时空特性和调节特性；2)日内时间尺度精度可进一步提升，实现“日前-实时”的协调优化控制模式。因此，在以上方法的基础上，提出一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，利用不同种类广域多形态需求侧负荷的调节特性，配合常规电源机组出力，提升系统下调峰能力，为调度人员提供科学、合理的决策指导。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，用于解决大规模风电并网引起系统下调峰能力不足的问题，为调度人员提供科学、合理的决策指导。
为实现上述目的，本发明提供的技术方案是，一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其包括以下步骤：
S1：读取区域内电网运行控制参数；
S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；
S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；
S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；
S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动实时调峰模型，求解得到实时调峰计划。
优选的，所述S1包括以下步骤：
S101：获取区域电网的网络结构参数；
S102：获取区域电网内常规电源出力计划、常规电源机组参数、风电日前- 实时预测信息和系统负荷预测值。
优选的，所述S2包括以下步骤：
S201：获取高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉时空分布和数量等参数；
S202：对电动汽车和蓄热电锅炉进行分区聚合；
S203：根据广域多形态需求侧负荷调节特性进行负荷分类。
优选的，所述S3包括以下步骤：将风电日前预测作为负的负荷与系统负荷日前预测进行叠加形成系统等效负荷，等效负荷与常规电源最低出力之间的差值为系统下调峰时期调峰缺口。
优选的，所述S4包括以下步骤：
S401：构建以系统下调峰阶段可调节量最大和调峰成本最低为优化目标的荷源互动日前调峰模型。标准化模型为：
式中：f(X)、g(X)为目标函数；X表示由该区域内常规电源机组出力、风电出力和广域多形态需求侧负荷构成的待优化决策向量；
S402：通过改进型多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解荷源互动日前调峰模型。
优选的，所述S5包括以下步骤：
S501：构建系统下调峰时期可连续调节负荷变化量与风光电功率偏移量差值最小为目标的荷源互动实时调峰模型。标准化模型为：
式中：y(X)为目标函数；X表示由该区域内常规电源机组出力、风电出力和可连续调节负荷构成的待优化决策向量；
S502：通过改进型遗传算法求解荷源互动实时调峰模型。
本发明提供的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，通过：读取区域内电网运行控制参数；获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动实时调峰模型，求解得到实时调峰计划。本发明对大规模风电并网后引起的系统下调峰能力不足问题进行深入分析，充分利用广域多形态需求侧负荷的调节潜力，配合常规电源参与系统调峰，消纳系统受阻风电，缓解电网调峰压力，进一步提升系统下调峰能力，为调度人员提供科学、合理的决策指导。
附图说明
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
图1是本发明提供的荷源优化控制方法流程图。
图2是本发明提供的广域多形态需求侧负荷对日前调峰的影响。
图3是本发明提供的广域多形态需求侧负荷对日内实施调峰的影响。
具体实施方式
为了清楚了解本发明的技术方案，将在下面的描述中提出其详细的结构。显然，本发明实施例的具体施行并不足限于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的优选实施例详细描述如下，除详细描述的这些实施例外，还可以具有其他实施方式。
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。
实施例1
如图1所示，本发明所述的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其包括以下步骤：
S1：读取区域内电网运行控制参数；
S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；
S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；
S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；
S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。
所述S1包括以下步骤：
S101：获取区域电网的网络结构参数；
S102：获取区域电网内常规电源出力计划、常规电源机组参数、风电日前- 日内预测信息和系统负荷预测值。
所述S2包括以下步骤：
S201：获取高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉时空分布和数量等参数；
S202：将含有电动汽车接入的地区电网按电动汽车SOC变化范围[0,1]情况划分为K个小区间，统一每个区间内电动汽车充电潜力，基于每个区间充电潜力的情况，计算t时段所有小区间内电动汽车聚合功率：
式中：为t时刻所有小区间内电动汽车聚合功率；Pi,j为第i个区间内第辆电动汽车充电功率；为t时刻第i个区间内电动汽车充电潜力，说明该区间不具备充电潜力，说明该区间具备充电潜力；为t时刻第i个区间内可调用电动汽车数量。
将含有蓄热电锅炉接入的地区电网按储能状态SOC变化范围[0,1]情况划分为N个小区间，统一每个区间内蓄热电锅炉储能状态，基于每个区间储能状态的情况，计算时段所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率：
式中：为t时刻所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率；为t时刻第i个小区间内蓄热电锅炉储能状态的改变值；为第i个小区间内蓄热电锅炉聚合参数。
S203：根据高载能负荷、聚合电动汽车负荷和蓄热电锅炉负荷调节特性，将多形态需求侧负荷分为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷。
所述S3包括以下步骤：
S301：将风电出力Pwind作为负的负荷与系统负荷Pload进行叠加，形成等效负荷PL：
式中：为t时刻系统负荷；为t时刻风电出力；为t时刻系统等效负荷。
S302：计算系统下调峰调峰缺口。
式中：ton、toff分别为下调峰起始和结束时刻；PG,min为常规机组调峰下限；Ewind为系统下调峰调峰缺口。
所述S4包括以下步骤：
S401：构建以系统下调峰阶段可调节量最大和调峰成本最低为优化目标的荷源互动日前调峰模型。目标函数为：
式中，分别为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷在 t时刻调节功率；和分别为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷调节成本；ΔT为每个时间段长度，ΔT＝15min。
式中：为可转移负荷启动状态；TSk为高载能可转移负荷k的持续工作时段数；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的运行状态；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的调节功率；为可中断负荷投切状态；为可连续调节负荷n在时段t的调节比例；LCn,max为可连续调节负荷n的最大调节容量；表示第i个蓄热电锅炉在 t时段的运行状态；表示第j个电动汽车在t时段的调节功率；KS为电网调峰中心向可转移负荷支付的转移补偿价格；tSk,0为可转移负荷k的原始用电负荷启动时段，TSk0为可转移负荷k的原始用电负荷持续时段数；δEBi表示第i个蓄热电锅炉的调用成本；KT为电网调峰中心向可中断负荷支付的中断补偿价格；ΔT为时段t 的时间间隔；KC为电网调峰中心向可连续调节负荷支付的调节补偿价格；δEBj表示第j个电动汽车的调用成本。
约束条件包括系统功率平衡约束、风电出力约束、常规机组出力约束、多形态需求侧负荷调节约束。
(1)系统功率平衡约束
式中：分别为t时刻常规机组出力、风光电出力和系统负荷值。
(2)风电出力约束
式中：分别为t时刻风电有功预测出力。
(3)常规电源机组输出功率上下限约束
式中：PGi.max、PGi.min分别为第i台常规电源机组出力上下限。
(4)常规电源机组最小启停时间约束
式中：分别为第i台常规电源机组在t时刻的开机持续时间和停机持续时间；分别为第i台常规电源机组在t时刻的最小运行时间和最小停机时间。
(5)常规电源机组爬坡约束
式中：PGi,up、PGi,down分别为第i台常规电源机组上升出力限制和下降出力限制。
(6)可转移负荷约束
tSk,min≤tSk≤tSk,max (20)
式中：tSk,max和tSk,min分别为可转移负荷k启动时间的最大值和最小值；PSk,0为可转移负荷k的原始总用电负荷值；T为调峰周期的时段数。
(7)可离散调节负荷约束
TTm≤TTm,max (25)
式中：LTm,max和LTm,min分别为可中断负荷m的中断容量上下限；FTm为可中断负荷m的最大允许投切次数；TTm,max为可中断负荷m的最大中断持续时间。
(8)可连续调节负荷约束
式中，PCn,max和PCn,min分别为可连续调节负荷n的调节容量上下限；PCn,up为可连续调节负荷n的单时段负荷调节上限。
S402：通过改进型多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解荷源互动日前调峰模型。
所述S5包括以下步骤：
S501：构建以日内实时调峰中系统下调峰时期可连续调节负荷变化量与风光电功率偏移量差值最小为优化目标的荷源互动日内实时调峰模型。目标函数为：
式中：为可连续调节负荷在t时刻变化量；为风电在t时刻功率偏移量。
约束条件包括下调峰系统功率平衡约束、风光电出力约束、可连续调节负荷约束。
(1)系统功率平衡约束
式中：为可连续调节负荷在t时刻调峰变化值；为t时刻未被完全消纳的风电。
(2)风光电出力约束
式中：分别为更新后的t时刻风电有功预测出力。
(3)可连续调节负荷约束
式中：为高载能可连续调节负荷n在日内实际调整大小，PCn,max和PCn,min分别为可连续调节负荷n的调节容量上下限；PCn,up为可连续调节负荷n的单时段负荷调节上限。
S502：通过改进型遗传算法求解荷源互动实时调峰模型。
按照上述方法，以某电网为实例，验证所提出的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法的可行性和有效性。
某电网东部分布着A电厂、B电厂和C电厂等大型常规电源机组，西部接有D 风电场、E风电场等大量风电场。某电网的源荷数据分别如表1、表2所示；表3 广域多形态负荷分类
表4为广域多形态需求侧负荷分类情况；表4为某电网2017年冬大典型日系统运行情况。
表1某电网部分电源机组参数
表2某电网部分调节负荷数据
表3广域多形态负荷分类
表4某电网2017年冬大典型日系统运行情况
基于广域多形态需求侧负荷调节能力和系统下调峰缺口情况，通过日前调峰模型得到广域多形态负荷参与系统日前调峰后的系统缺额情况如表5所示。广域多形态需求侧负荷参与系统日前调峰后，系统下调峰调峰缺口为7241.45MWh，相较于前系统7784MWh的系统缺额，下调峰能力提升了6.97％，如图2所示。
表5广域多形态需求侧负荷参与日前调峰后的系统下调峰缺口情况
基于可连续调节负荷的日内调节能力及日内实时风电实时波动情况，通过日内实时调峰模型得到广域多形态负荷参与系统日内实时调峰的系统缺额情况如表6所示。广域多形态需求侧负荷参与系统日内实时调峰后，系统下调峰调峰缺口为7512.91MWh，相较于前系统8184MWh的系统缺额，下调峰能力提升了1.23％，日前和日内实时调峰共提升下调峰能力8.2％，如图3所示。通过对实例2的分析计算，充分说明广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动优化控制方法能消纳系统受阻风电，提升系统下调峰能力。
表6广域多形态需求侧负荷参与日前调峰后的系统下调峰缺口情况
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述荷源优化控制方法包括以下步骤：
S1：读取区域内电网运行控制参数；
S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；
S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；
S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；
S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。
2.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S1包括以下步骤：
S101：获取区域电网的网络结构参数；
S102：获取区域电网内常规电源出力计划、常规电源机组参数、风电日前-实时预测信息和系统负荷预测值。
3.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：
S201：获取高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉时空分布和数量等参数；
S202：将含有电动汽车接入的地区电网按电动汽车SOC变化范围[0,1]情况划分为K个小区间，统一每个区间内电动汽车充电潜力，基于每个区间充电潜力的情况，计算t时段所有小区间内电动汽车聚合功率：
式中：为t时段所有小区间内电动汽车聚合功率；Pi,j为第i个区间内第j辆电动汽车充电功率；为t时段第i个区间内电动汽车充电潜力，说明该区间不具备充电潜力，说明该区间具备充电潜力；mi,t为t时段第i个区间内可调用电动汽车数量；
将含有蓄热电锅炉接入的地区电网按储能状态SOC变化范围[0,1]情况划分为N个小区间，统一每个区间内蓄热电锅炉储能状态，基于每个区间储能状态的情况，计算t时段所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率：
式中：为t时刻所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率；为t时刻第i个小区间内蓄热电锅炉储能状态的改变值；αi为第i个小区间内蓄热电锅炉聚合参数；
S203：根据高载能负荷、聚合电动汽车负荷和蓄热电锅炉负荷调节特性，将多形态需求侧负荷分为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷。
4.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S3包括以下步骤：
S301：将风电出力Pwind作为负的负荷与系统负荷Pload进行叠加，形成等效负荷PL：
式中：为t时刻系统负荷；为t时刻风电出力；为t时刻系统等效负荷；
S302：计算系统下调峰调峰缺口：
式中：ton、toff分别为下调峰起始和结束时刻；PG,min为常规机组调峰下限；Ewind为系统下调峰调峰缺口。
5.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S4包括以下步骤：
S401：构建以系统下调峰阶段可调节量最大和调峰成本最低为优化目标的荷源互动日前调峰模型，目标函数为：
式中，分别为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷在t时刻调节功率；和分别为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷调节成本；ΔT为每个时间段长度，ΔT＝15min；
式中：为可转移负荷启动状态；TSk为高载能可转移负荷k的持续工作时段数；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的运行状态；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的调节功率；为可中断负荷投切状态；为可连续调节负荷n在时段t的调节比例；LCn,max为可连续调节负荷n的最大调节容量；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的运行状态；表示第j个电动汽车在t时段的调节功率；KS为电网调峰中心向可转移负荷支付的转移补偿价格；tSk,0为可转移负荷k的原始用电负荷启动时段，TSk0为可转移负荷k的原始用电负荷持续时段数；δEBi表示第i个蓄热电锅炉的调用成本；KT为电网调峰中心向可中断负荷支付的中断补偿价格；ΔT为时段t的时间间隔；KC为电网调峰中心向可连续调节负荷支付的调节补偿价格；δEBj表示第j个电动汽车的调用成本；
S402：通过改进型多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解荷源互动日前调峰模型。
6.根据权利要求5所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S401中采用的约束条件包括系统功率平衡约束、风电出力约束、常规机组出力约束、多形态需求侧负荷调节约束：
(1)系统功率平衡约束
式中：分别为t时刻常规机组出力、风光电出力和系统负荷值；
(2)风电出力约束
式中：分别为t时刻风电有功预测出力；
(3)常规电源机组输出功率上下限约束
式中：PGi.max、PGi.min分别为第i台常规电源机组出力上下限；
(4)常规电源机组最小启停时间约束
式中：分别为第i台常规电源机组在t时刻的开机持续时间和停机持续时间；分别为第i台常规电源机组在t时刻的最小运行时间和最小停机时间；
(5)常规电源机组爬坡约束
式中：PGi,up、PGi,down分别为第i台常规电源机组上升出力限制和下降出力限制；
(6)可转移负荷约束
tSk,min≤tSk≤tSk,max (18)
式中：tSk,max和tSk,min分别为可转移负荷k启动时间的最大值和最小值；PSk,0为可转移负荷k的原始总用电负荷值；T为调峰周期的时段数；
(7)可离散调节负荷约束
TTm≤TTm,max (23)
式中：LTm,max和LTm,min分别为可中断负荷m的中断容量上下限；FTm为可中断负荷m的最大允许投切次数；TTm,max为可中断负荷m的最大中断持续时间；
(8)可连续调节负荷约束
式中，PCn,max和PCn,min分别为可连续调节负荷n的调节容量上下限；PCn,up为可连续调节负荷n的单时段负荷调节上限。
7.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S5包括以下步骤：
S501：构建以日内实时调峰中系统下调峰时期可连续调节负荷变化量与风光电功率偏移量差值最小为优化目标的荷源互动日内实时调峰模型，目标函数为：
式中：为可连续调节负荷在t时刻变化量；为风电在t时刻功率偏移量；
S502：通过改进型遗传算法求解荷源互动实时调峰模型。
8.根据权利要求7所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S501中所采用的约束条件包括下调峰系统功率平衡约束、风光电出力约束、可连续调节负荷约束：
(1)系统功率平衡约束
式中：为可连续调节负荷在t时刻调峰变化值；为t时刻未被完全消纳的风电；
(2)风光电出力约束
式中：分别为更新后的t时刻风电有功预测出力；
(3)可连续调节负荷约束
式中：为高载能可连续调节负荷n在日内实际调整大小，PCn,max和PCn,min分别为可连续调节负荷n的调节容量上下限；PCn,up为可连续调节负荷n的单时段负荷调节上限。
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