CN110350599A - 一种风光一体消纳控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风光一体消纳控制方法及系统，该方法通过获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息，根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量，根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型以及根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清，解决了现有在单一清洁能源交易中存在的能源消耗率低，市场消纳不足的技术问题，通过风资源和光资源之间的互补性，在日前市场中以小时为单位进行捆绑电量，促进风电和光电的共同消纳。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统新能源消纳领域，具体涉及一种针对湖北地区的风光一体消纳控制方法及系统。
背景技术
近年来，湖北省经济发展迅速，全社会用电快速增长，根据湖北省能源局发布电力数据：上半年本省全社会用电量954.87亿KW·h，同比增长11.08％，超过全国平均增长率9.4％。针对当地供电压力的问题，为当地负荷进一步增长提供一定保障，促进经济与环境的协调发展，湖北省大力推动新能源发展，机容量逐年攀升。湖北省地处我国中部，位于中纬度季风环流，属亚热带季风气候，年平均气温15.4℃，无霜期220-240d，风能和太阳能资源丰富。
其中，风电和光电出力特性与当地年负荷特性有温和也有一定差异。以年为时间单位分析：1-6月份风力资源逐步减少，而日照强度逐步增强，风电和光电出力互补，此时电网负荷水平处于年水平偏下；7-8月份，风力因其反调峰性相对较小，日照强度受季节影响达到全年最大，此时电网负荷水平处于全年最高水平，光电出力与电网负荷需求一致；在冬季负荷最高的12-1月份，风能和太阳能资源均匮乏，有时无法满足电网负荷用电需求，需火电等传统能源参与配合电网调度。以日为时间单位分析：在0-7时间段内，风电接近其额定出力，处于满载发电状态，而此时光照强度为0，光伏处于未发电状态；在7-12时间段内，风电出力随着风力资源减少而快速下降至低谷，约为额定出力的45％，光伏出力随着日照强度加强而上升至最大值，约为额定出力的75％；在12-24时间段，风力资源慢慢恢复，风电在23点接近满载发电，而光伏出力在12-17时间段内随着光资源的匮乏快速下降至0，光电在无日照时处于未发电状态。由此可见，风电和光伏出力形成了良好的互补特性，风资源冬季和夜间处于富余状态，风电出力大；在夏季和白天日照强度最高，光电出力大。在现货市场环境下，风光电一体化的交易可弥补风光电的不足，促进风光发电协调消纳。
发明内容
本发明提供的一种风光一体消纳控制方法及系统，解决了现有在单一清洁能源交易中存在的能源消耗率低，市场消纳不足的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提出的一种风光一体消纳控制方法包括：
获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息；
根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量；
根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型；
根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清。
进一步地，根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型具体为：
根据风光电量和火电机组电量，以最小化购电成本为目标，建立风光一体市场出清模型。
进一步地，风光一体市场出清模型具体为：
其中，N表示参与日前市场的火电机组总数，Nnew表示参与日前市场的新能源机组数，T表示所考虑的总时段数，且T＝24，Aj，t(Pj，t)为系统对火电机组j在时段t的购电费用，Pj，t为火电机组j在时段t中标的出力，M为火电机组报价总段数，Pj，t，m为火电机组j在时段t第m个出力区间的中标电力，Cj，t，m为火电机组j在时段t申报的第m个出力区间对应的价格，Bnew，t(Pnew，t)为系统在时段t对新能源捆绑体new的购电费用，Pnew，t为新能源捆绑体new在时段t中标的出力，Mnew为新能源捆绑体new报价总段数，为新能源捆绑体new在时段t第mnew个出力区间的中标电力，为新能源捆绑体new在时段t申报的第mnew个出力区间对应的价格，uj，t-1表示机组j在时段t-1的运行状态，Cs，j表示机组j的一次启动成本。
且风光一体市场出清模型约束条件包括：
0≤Pnew，t≤(Pw，t+Ppv，t)
其中，Lt为时段t的系统负荷需求，分别为机组j最大上爬坡速率和最大下爬坡速率，和分别为火电机组j在t时段的连续运行、停运时间，和分别为火电机组j必须保持运行状态、停运状态的最小时间，uj，t表示机组j在时段t的运行状态，和分别为火电机组j在t时段的出力上、下限，Pw，t为风电机组w在t时段的出力，为风电机组w的装机容量，Ppv，t为光伏电站pv在t时段的出力，为光伏电站pv的装机容量，分别为机组j申报的第n个出力区间上下界，分别为新能源捆绑体申报的第n个出力区间上下界，分别为t时段系统的上调、下调备用要求。
进一步地，根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清之后还包括：
根据日前市场交易出清结果进行系统安全校核，确保电网系统安全有效地运行；
形成次日发电计划，汇总日前市场交易出清结果并向市场成员反馈。
本发明提出的一种风光一体消纳控制系统包括：
存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现本发明提出的风光一体消纳控制方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明提供的风光一体消纳控制方法及系统，通过获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息，根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量，根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型以及根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清，解决了现有在单一清洁能源交易中存在的能源消耗率低，市场消纳不足的技术问题，通过风资源和光资源之间的互补性，在日前市场中以小时为单位进行捆绑电量，促进风电和光电的共同消纳。
附图说明
图1是本发明实施例一的风光一体消纳控制方法的流程图；
图2是本发明实施例二的风光一体消纳控制方法的流程图；
图3是本发明实施例二的系统日负荷曲线、风电、光伏及其捆绑体的预测出力曲线图；
图4是本发明实施例二的各机组的单位发电成本价格曲线附图；
图5是本发明实施例二的风光单独参与日前市场风光消纳曲线图；
图6是本发明实施例二的风光一体参与日前市场风光消纳曲线图；
图7是本发明实施例的风光一体消纳控制系统框图。
附图标记：
10、存储器；20、处理器。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下文将结合说明书附图和较佳的实施例对本发明作更全面、细致地描述，但本发明的保护范围并不限于以下具体的实施例。
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例一
参照图2，本发明实施例一提供的风光一体消纳控制方法，包括：
步骤S101，获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息；
步骤S102，根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量；
步骤S103，根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型；
步骤S104，根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清。
本发明实施例提供的风光一体消纳控制方法，通过获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息，根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量，根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型以及根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清，解决了现有在单一清洁能源交易中存在的能源消耗率低，市场消纳不足的技术问题，通过风资源和光资源之间的互补性，在日前市场中以小时为单位进行捆绑电量，促进风电和光电的共同消纳。
为了更好地帮助理解，本发明实施例对一些风电交易中使用的专有名词进行简单说明，具体如下：
日前市场：“日前”是提前一天的意思，“市场”的意思就是交易。因此，在电力领域内，日前市场就是指相对实时运行提前一天进行的次日24h的电能交易。
日前市场出清：日前市场往往有一个日前市场出清模型，该模型包括一定的目标函数和约束条件，比如，目标函数为购电成本最小；约束条件包括功率平衡约束、机组出力上下限约束、爬坡约束、最小启停时间约束、中标电力约束等等。求解这个数学模型的过程就是其出清的过程，因此日前市场出清指的就是求解日前市场出清模型的过程。
出力区间：出力区间即是机组的出力范围，比如一个机组的最小技术出力是50MW，最大技术出力是200MW，那么其整个出力区间就是[50，200]，这个大的出力区间又可以分为几个小的出力区间来申报。
实施例二
参照图2，本发明实施例二提供的风光一体消纳控制方法，包括：
步骤S201，获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息。
具体地，本实施例首先获取交易中心发布次日负荷曲线、风电和光电功率预测曲线；风电机组、光伏机组、火电机组以及大用户进行申报，如报价曲线、功率预测误差、机组功率上下限、机组最大最小开停机时间等。
步骤S202，根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量。
步骤S203，根据风光电量和火电机组电量，以最小化购电成本为目标，建立风光一体市场出清模型。
具体地，本实施例建立的风光一体市场出清模型的目标函数为最小化系统的购电成本，所述模型的约束条件包括：系统功率平衡约束、火电机组爬坡约束、火电机组最小启停时间约束、火电机组出力上下限约束、风电机组运行约束、光伏电站运行约束、火电机组每一段的中标电量约束、风电捆绑体每一段的中标电量约束、系统备用约束。
本实施例的风光一体市场出清模型具体为：
其中，N表示参与日前市场的火电机组总数，Nnew表示参与日前市场的新能源机组数，T表示所考虑的总时段数，且T＝24，Aj，t(Pj，t)为系统对火电机组j在时段t的购电费用，是与机组申报的各段出力区间和对应能量价格有关的多段线性函数，Pj，t为火电机组j在时段t中标的出力，M为火电机组报价总段数，Pj，t，m为火电机组j在时段t第m个出力区间的中标电力，Cj，t，m为火电机组j在时段t申报的第m个出力区间对应的价格，Bnew，t(Pnew，t)为系统在时段t对新能源捆绑体new的购电费用，Pnew，t为新能源捆绑体new在时段t中标的出力，Mnew为新能源捆绑体new报价总段数，为新能源捆绑体new在时段t第mnew个出力区间的中标电力，为新能源捆绑体new在时段t申报的第mxew个出力区间对应的价格，uj，t-1表示机组j在时段t-1的运行状态，Cs，j表示机组j的一次启动成本。
本实施例的约束条件具体包括：
系统功率平衡约束：
式中，Lt为时段t的系统负荷需求。
火电机组爬坡约束：
式中，分别为机组j最大上爬坡速率和最大下爬坡速率。
火电机组最小启停时间约束：
式中，和分别为火电机组j在t时段的连续运行、停运时间；和分别为火电机组j必须保持运行状态、停运状态的最小时间。uj，t表示机组j在t时段的运行状态。
火电机组出力上下限约束：
式中，uj，t为火电机组j在t时段的运行状态；和分别为火电机组j在t时段的出力上、下限；Pj，t为火电机组j在t时段的出力。
风电机组运行约束：
式中，Pw，t为风电机组w在t时段的出力，为风电机组w的装机容量。
光伏电站运行约束：
式中，Ppv，t为光伏电站pv在t时段的出力，为光伏电站pv的装机容量。
火电机组每一段的中标电量约束：
式中，分别为机组j申报的第n个出力区间上下界。
新能源捆绑体每一段的中标电量约束：
分别为新能源捆绑体申报的第n个出力区间上下界。
系统备用约束：
式中，分别为机组j最大上爬坡速率和最大下爬坡速率；分别为t时段系统的上调、下调备用要求。
新能源捆绑体每一时段的中标电量约束：
0≤Pnew，t≤(Pw，t+Ppv，t) (14)
该式表示新能源捆绑体每一时段的中标电量不能超过该时段的预测出力。
步骤S204，根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清。
步骤S205，根据日前市场交易出清结果进行系统安全校核，确保电网系统安全有效地运行；
步骤S206，形成次日发电计划，汇总日前市场交易出清结果并向市场成员反馈。
本发明实施例提供的风光一体消纳控制方法，通过获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息，根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光电量，根据风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型以及根据风光一体市场出清模型，实现日前市场出清，解决了现有在单一清洁能源交易中存在的能源消耗率低，市场消纳不足的技术问题，通过风资源和光资源之间的互补性，在日前市场中以小时为单位进行捆绑电量，促进风电和光电的共同消纳。
具体地，本实施例的最低成本购电即出清模型的优化方向是最小化，也即报的价格低会被先优化，也就是说，报价低机组的会优先中标。而在报价方面，由于新能源参与市场交易能够享受可再生能源补贴，即按新能源标杆上网电价与当地火电标杆上网电价的差额享受可再生能源补贴，所以在目前补贴的支持下，风电在市场竞争中有一定的价格优势，因此相对火电来说，新能源机组报价低会优先中标。
实施例三
本实施例针对湖北地区风光资源丰富，装机容量逐年攀升的特点，在现货市场环境下，结合国内外新能源参与电力市场的研究基础，本发明提出一种针对湖北电力市场的风光一体消纳策略研究，首先，交易中心发布次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线以及火电场机组基本信息；其次，以小时为单位进行风电与光电的捆绑，相互弥补自身特性的不足；然后，根据已捆绑的风光电量和火电机组电量，建立针对湖北电力市场的风光一体市场出清模型，激励风光电主动参与市场交易，增强市场参与度，提高新能源消纳率；最后，日前市场交易结束，经系统安全校核后形成次日发电计划，汇总日前市场交易结果并向市场参与者反馈。
本实施例在新英格兰39节点系统数据的基础上进行适当的修改，使之基本符合湖北省某地区电网的基本结构。系统日负荷曲线采用湖北省某地区电网的典型日负荷需求曲线，如附图3所示。风电、光伏及其捆绑体的预测出力也如附图3所示。由于对于发电企业来说，市场竞价归根到底还是基于成本的竞争，因此本文的发电机组报价采用基于成本的报价法，各机组的单位发电成本价格曲线附图4所示。
本发明实施例提供的风光一体消纳控制方法包括：
步骤一：交易中心发布次日负荷曲线、风电和光电功率预测曲线；风电机组、光伏机组、火电机组以及大用户进行申报，如报价曲线、功率预测误差、机组功率上下限、机组最大最小开停机时间等。
步骤二：根据风电机组和火电机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位进行电量捆绑，减弱风电反调峰性及光电的分散性。
步骤三：进入日前市场，根据已捆绑的风电一体功率曲线，在保证电网系统平衡的基础上，以最小化系统的购电成本为目标，建立针对湖北电力市场的风光一体市场出清模型，完成日前市场出清。本实施例建立的针对湖北电力市场的风光一体市场出清模型具体具体参照实施例二中的风光一体市场出清模型，在此不再细述。
步骤四：根据日前市场交易出清结果进行系统安全校核，确保电网系统安全有效地运行；
步骤五：交易中心形成次日发电计划，汇总日前市场交易出清结果并向市场成员反馈。
本实施例建立的风光单独参与市场交易和风光一体参与市场交易的日前市场风光消纳情况具体见图5和图6。
由图5和图6可知，对于风电，当其单独参与市场时，在时段2-3、时段5、时段17-19以及时段22，风电均有明显的弃风现象，而当风光一体参与市场消纳时，只有在时段16-18有少许的弃风现象；对于光伏，当其单独参与市场时，在时段10有明显的弃光现象，而当风光一体参与市场消纳时，光伏全部消纳，无弃光现象。弃风现象的发生是因为在时段2-3、时段5、时段17-19以及时段22负荷需求处于低谷时段，而风电又处于出力的高峰段，即市场处于供大于求的买方市场，此时风电单独参与市场，由于其高额的平衡成本，市场竞争力显然不如风光一体的新能源捆绑体，因此与风光一体参与市场消纳相比，风电单独参与市场的中标电量明显减少。同时也可以看到，与风电相比，弃光时段比较少，只有在时段10有部分弃光现象，这是因为从整体上看光伏的出力曲线与负荷需求的曲线趋势基本一致，没有像风电那样明显的反调峰特性。通过以上分析，可以发现，与风光单独参与市场消纳相比，引入风光一体参与市场消纳的机制后，风光的弃风弃光时段明显减少，有效地促进了风光的消纳。
参照图7，本发明实施例提出的风光一体消纳控制系统，包括：
存储器10、处理器20以及存储在存储器20上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时实现本实施例提出的风光一体消纳控制方法的步骤。
本实施例的风光一体消纳控制系统的具体工作过程和工作原理可参照本实施例中的风光一体消纳控制方法的工作过程和工作原理。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种风光一体消纳控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取交易中心发布的次日负荷预测曲线、风功率预测曲线、光功率预测曲线、风电机组信息、光伏机组信息、火电机组信息以及大用户申报信息；
根据风电机组和光伏机组申报预测功率及预测误差，以小时为单位，将风电电量与光电电量进行捆绑，获得风光一体电量；
根据所述风光一体电量，建立风光一体市场出清模型；
根据所述风光一体市场出清模型，实现日前市场出清。
2.根据权利要求1所述的风光一体消纳控制方法，其特征在于，根据所述风光电量和火电机组电量，建立风光一体市场出清模型具体为：
根据所述风光电量和火电机组电量，以最小化购电成本为目标，建立风光一体市场出清模型。
3.根据权利要求2所述的风光一体消纳控制方法，其特征在于，所述风光一体市场出清模型具体为：
其中，N表示参与日前市场的火电机组总数，Nnew表示参与日前市场的新能源机组数，T表示所考虑的总时段数，且T＝24，Aj，t(Pj，t)为系统对火电机组j在时段t的购电费用，Pj，t为火电机组j在时段t中标的出力，M为火电机组报价总段数，Pj，t，m为火电机组j在时段t第m个出力区间的中标电力，Cj，t，m为火电机组j在时段t申报的第m个出力区间对应的价格，Bnew，t(Pnew，t)为系统在时段t对新能源捆绑体new的购电费用，Pnew，t为新能源捆绑体new在时段t中标的出力，Mnew为新能源捆绑体new报价总段数，为新能源捆绑体new在时段t第mnew个出力区间的中标电力，为新能源捆绑体new在时段t申报的第mnew个出力区间对应的价格，uj，t-1表示机组j在时段t-1的运行状态，Cs，j表示机组j的一次启动成本。
且所述风光一体市场出清模型约束条件包括：
0≤Pnew，t≤(Pw，t+Ppv，t)
其中，Lt为时段t的系统负荷需求，分别为机组j最大上爬坡速率和最大下爬坡速率，和分别为火电机组j在t时段的连续运行、停运时间，和分别为火电机组j必须保持运行状态、停运状态的最小时间，uj，t表示机组j在时段t的运行状态，和分别为火电机组j在t时段的出力上、下限，Pw，t为风电机组w在t时段的出力，为风电机组w的装机容量，Ppv，t为光伏电站pv在t时段的出力，为光伏电站pv的装机容量，分别为机组j申报的第n个出力区间上下界，分别为新能源捆绑体申报的第n个出力区间上下界，分别为t时段系统的上调、下调备用要求。
4.根据权利要求3所述的风光一体消纳控制方法，其特征在于，根据所述风光一体市场出清模型，实现日前市场出清之后还包括：
根据日前市场交易出清结果进行系统安全校核，确保电网系统安全有效地运行；
形成次日发电计划，汇总日前市场交易出清结果并向市场成员反馈。
5.一种风光一体消纳控制系统，其特征在于，所述系统包括：
存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至4任一所述方法的步骤。
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