CN110400056B - 基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置 - Google Patents

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CN110400056B CN201910598453.1A CN201910598453A CN110400056B CN 110400056 B CN110400056 B CN 110400056B CN 201910598453 A CN201910598453 A CN 201910598453A CN 110400056 B CN110400056 B CN 110400056B
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Abstract

本发明公开了一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置，其中，该方法包括：获取目标函数，通过约束条件对目标函数进行约束生成日前优化调度模型；获取风光出力的历史数据，根据风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；对高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将多个风光有功出力场景输入日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。该方法在提供稳定有功出力的同时充分消纳可再生能源，能够充分利用风电、光电和梯级水电间的互补特性，又可以快速准确地求得优化调度结果。

Description

基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置
技术领域
本发明涉及电力调度技术领域，特别涉及一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置。
背景技术
在全球范围内环境问题日益严重的背景下，大规模开发清洁可再生能源成为了研究的热点。我国西南地区风能、太阳能和水能资源较为丰富，以雅砻江流域新能源基地为例，目前已规划建设风电装机1181.4万千瓦，光伏装机1887.5万千瓦，水电装机接近3000万千瓦，建设完成后有望成为世界上规模最大的风光水互补示范基地。但风电和光伏发电有着显著的不确定性和随机波动性，风光渗透率的持续增大也会威胁到电力系统的安全稳定运行，可再生能源消纳的矛盾也愈发突出。
统计结果表明风电、光电和水电具有较好的时空互补特性。从全年来看，风能和太阳能通常在枯水季较为丰富，而在丰水期较为匮乏，很好地与水能形成了电量互补；日内风电和光伏发电有着显著的昼夜互补特性，水电快速调节的特性又能进一步互补不确定的风光，进而共同提供稳定的有功出力。目前，风光水多能互补协调优化运行成为了促进电力系统消纳可再生能源的重要研究方向之一。
高比例风电和光伏的接入给电力系统运行带来了新的挑战。水电机组调节速度很快，但梯级水电的优化调度需要同时考虑电力和水力两方面的约束条件，来水量也会在很大程度上限制梯级水电站的调蓄能力，大规模风光有功出力的时空相关特性还会进一步加大模型的复杂度，传统优化调度方法已难以适用。目前，风光出力时空不确定性的有效描述和梯级水电的准确建模成为了亟需解决的问题。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法，该方法在稳定有功出力的同时充分消纳可再生能源，能够充分利用风电、光电和梯级水电间的互补特性，又可以快速准确地求得优化调度结果。
本发明的另一个目的在于提出一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置。
为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法，包括：
获取目标函数，通过约束条件对所述目标函数进行约束生成日前优化调度模型；
获取风光出力的历史数据，根据所述风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；
对所述高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将所述多个风光有功出力场景输入所述日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。
本发明实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法，通过以全系统发电成本最小为优化目标，考虑到系统功率和备用约束、水电机组运行约束、梯级水库运行约束等条件，建立了考虑大范围风电场和光伏电站处理时空特性的机组组合优化调度模型，并通过多种线性化方法将优化模型转化成混合整数线性规划问题来求解。通过对风光出力时空特性更准确地描述，在日前可以得到更为合理的机组组合策略，进而更充分地利用了梯级水电强大的调蓄能力，提高了可再生能源的利用效率并提供稳定的出力以满足负荷需求。
另外，根据本发明上述实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述目标函数为：
Figure GDA0003478550790000021
其中，N是水电站的数目；K是风电场的数目；J是光伏电站的数目；T是总时段数；Δt为时段间隔；
Figure GDA0003478550790000022
是水电站i中的机组数量；yi,h,t和
Figure GDA0003478550790000023
分别代表水电机组的启停操作，为0/1变量；Xi,h,t为水电站i中机组h在时段t下启停折算得到的耗水量；S为风光出力的场景总数；πs为场景s对应的概率；
Figure GDA0003478550790000024
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电流量；
Figure GDA0003478550790000025
为场景s下水电站i在时段t下的弃水流量；
Figure GDA0003478550790000026
为场景s下风电场k在时段t下的限电功率；
Figure GDA0003478550790000027
为场景s下光伏电站j在时段t下的限电功率；ζ和ξ分别是弃水流量和风光限电量在所述目标函数中的权重系数，通常取ζ为1，ξ则根据实际水电机组的发电系数和风光限电成本来决定。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述约束条件包括：
(1)机组动力特性约束
Figure GDA0003478550790000031
其中，
Figure GDA0003478550790000032
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电功率；
Figure GDA0003478550790000033
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电水头；
(2)机组最小、最大功率约束
Figure GDA0003478550790000034
其中，ui,h,t是水电站i机组h在时段t的运行状态，为0/1变量；
Figure GDA0003478550790000035
和
Figure GDA0003478550790000036
分别为水电站i机组h的出力上下限；
(3)机组最小、最大水头约束
Figure GDA0003478550790000037
其中，
Figure GDA0003478550790000038
和
Figure GDA0003478550790000039
分别为水电站i机组h的水头上下限；
(4)机组最小、最大发电流量约束
Figure GDA00034785507900000310
其中，
Figure GDA00034785507900000311
和
Figure GDA00034785507900000312
分别为水电站i机组h的发电流量上下限；
(5)机组振动区约束
Figure GDA00034785507900000313
其中，
Figure GDA00034785507900000314
和
Figure GDA00034785507900000315
分别为水电站i机组h振动区μ的功率上下限；
(6)机组持续运行时间约束
Figure GDA00034785507900000316
其中，αi,h和βi,h分别为水电站i机组h的最小开/停机持续时间；
(8)水库最大弃水流量约束
Figure GDA00034785507900000317
其中，
Figure GDA00034785507900000318
为水库i的弃水流量上限；
(9)梯级水库水力联系约束
Figure GDA0003478550790000041
其中，τi-1为流量从水库i-1到水库i的时滞；
Figure GDA0003478550790000042
为场景s下水电站i在时段t下的来水量；
(10)风电场功率约束
Figure GDA0003478550790000043
其中，
Figure GDA0003478550790000044
为场景s下风电场k在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA0003478550790000045
为场景s下风电场k在时段t下的计划发电功率；
(11)光伏电站功率约束
Figure GDA0003478550790000046
其中，
Figure GDA0003478550790000047
为场景s下光伏电站j在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA0003478550790000048
为场景s下光伏电站j在时段t下的计划发电功率；
(12)系统功率平衡约束
Figure GDA0003478550790000049
其中，Dt为时段t的负荷需求；
(13)系统备用容量约束
Figure GDA00034785507900000410
其中，SRup,t和SRdown,t分别为系统时段t的上下备用需求。
进一步地，在本发明的一个实施例中，利用所述Coupla函数C(·)得到高维联合分布函数，包括：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)) (15)
其中，F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)为多元随机变量的边缘分布函数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过蒙特卡洛法从所述高维联合分布函数中随机抽样得到所述多个风光有功出力场景；
通过McCormick不等式对所述日前优化调度模型进行线性化处理。
为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置，包括：
建模模块，用于获取目标函数，通过约束条件对所述目标函数进行约束生成日前优化调度模型；
生成模块，用于获取风光出力的历史数据，根据所述风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；
调度模块，用于对所述高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将所述多个风光有功出力场景输入所述日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。
本发明实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置，通过以全系统发电成本最小为优化目标，考虑到系统功率和备用约束、水电机组运行约束、梯级水库运行约束等条件，建立了考虑大范围风电场和光伏电站处理时空特性的机组组合优化调度模型，并通过多种线性化方法将优化模型转化成混合整数线性规划问题来求解。通过对风光出力时空特性更准确地描述，在日前可以得到更为合理的机组组合策略，进而更充分地利用了梯级水电强大的调蓄能力，提高了可再生能源的利用效率并提供稳定的出力以满足负荷需求。
另外，根据本发明上述实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述目标函数为：
Figure GDA0003478550790000051
其中，N是水电站的数目；K是风电场的数目；J是光伏电站的数目；T是总时段数；Δt为时段间隔；
Figure GDA0003478550790000052
是水电站i中的机组数量；yi,h,t和
Figure GDA0003478550790000053
分别代表水电机组的启停操作，为0/1变量；Xi,h,t为水电站i中机组h在时段t下启停折算得到的耗水量；S为风光出力的场景总数；πs为场景s对应的概率；
Figure GDA0003478550790000054
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电流量；
Figure GDA0003478550790000055
为场景s下水电站i在时段t下的弃水流量；
Figure GDA0003478550790000056
为场景s下风电场k在时段t下的限电功率；
Figure GDA0003478550790000057
为场景s下光伏电站j在时段t下的限电功率；ζ和ξ分别是弃水流量和风光限电量在所述目标函数中的权重系数，通常取ζ为1，ξ则根据实际水电机组的发电系数和风光限电成本来决定。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述约束条件包括：
(1)机组动力特性约束
Figure GDA0003478550790000061
其中，
Figure GDA0003478550790000062
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电功率；
Figure GDA0003478550790000063
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电水头；
(2)机组最小、最大功率约束
Figure GDA0003478550790000064
其中，ui,h,t是水电站i机组h在时段t的运行状态，为0/1变量；
Figure GDA0003478550790000065
和
Figure GDA0003478550790000066
分别为水电站i机组h的出力上下限；
(3)机组最小、最大水头约束
Figure GDA0003478550790000067
其中，
Figure GDA0003478550790000068
和
Figure GDA0003478550790000069
分别为水电站i机组h的水头上下限；
(4)机组最小、最大发电流量约束
Figure GDA00034785507900000610
其中，
Figure GDA00034785507900000611
和
Figure GDA00034785507900000612
分别为水电站i机组h的发电流量上下限；
(5)机组振动区约束
Figure GDA00034785507900000613
其中，
Figure GDA00034785507900000614
和
Figure GDA00034785507900000615
分别为水电站i机组h振动区μ的功率上下限；
(6)机组持续运行时间约束
Figure GDA00034785507900000616
其中，αi,h和βi,h分别为水电站i机组h的最小开/停机持续时间；
(8)水库最大弃水流量约束
Figure GDA00034785507900000617
其中，
Figure GDA00034785507900000618
为水库i的弃水流量上限；
(9)梯级水库水力联系约束
Figure GDA0003478550790000071
其中，τi-1为流量从水库i-1到水库i的时滞；
Figure GDA0003478550790000072
为场景s下水电站i在时段t下的来水量；
(10)风电场功率约束
Figure GDA0003478550790000073
其中，
Figure GDA0003478550790000074
为场景s下风电场k在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA0003478550790000075
为场景s下风电场k在时段t下的计划发电功率；
(11)光伏电站功率约束
Figure GDA0003478550790000076
其中，
Figure GDA0003478550790000077
为场景s下光伏电站j在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA0003478550790000078
为场景s下光伏电站j在时段t下的计划发电功率；
(12)系统功率平衡约束
Figure GDA0003478550790000079
其中，Dt为时段t的负荷需求；
(13)系统备用容量约束
Figure GDA00034785507900000710
其中，SRup,t和SRdown,t分别为系统时段t的上下备用需求。
进一步地，在本发明的一个实施例中，利用所述Coupla函数C(·)得到高维联合分布函数，包括：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)) (15)
其中，F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)为多元随机变量的边缘分布函数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过蒙特卡洛法从所述高维联合分布函数中随机抽样得到所述多个风光有功出力场景；
通过McCormick不等式对所述日前优化调度模型进行线性化处理。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明一个实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法流程图；
图2为根据本发明一个实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法流程框图；
图3为根据本发明一个实施例的生成有功出力场景的流程框图；
图4为根据本发明一个实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置。
首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法。
图1为根据本发明一个实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法流程图。
如图1所示，该基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法包括以下步骤：
在步骤S101中，获取目标函数，通过约束条件对目标函数进行约束生成日前优化调度模型。
进一步地，以全系统发电成本最小为目标建立目标函数，其中，目标函数为：
Figure GDA0003478550790000081
其中，N是水电站的数目；K是风电场的数目；J是光伏电站的数目；T是总时段数；Δt为时段间隔；
Figure GDA0003478550790000091
是水电站i中的机组数量；yi,h,t和
Figure GDA0003478550790000092
分别代表水电机组的启停操作，为0/1变量；Xi,h,t为水电站i中机组h在时段t下启停折算得到的耗水量；S为风光出力的场景总数；πs为场景s对应的概率；
Figure GDA0003478550790000093
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电流量；
Figure GDA0003478550790000094
为场景s下水电站i在时段t下的弃水流量；
Figure GDA0003478550790000095
为场景s下风电场k在时段t下的限电功率；
Figure GDA0003478550790000096
为场景s下光伏电站j在时段t下的限电功率；ζ和ξ分别是弃水流量和风光限电量在目标函数中的权重系数，通常取ζ为1，ξ则根据实际水电机组的发电系数和风光限电成本来决定。
进一步地，建立了目标函数后，通过约束条件对目标函数进行约束生成日前优化调度模型。
约束条件包括多种，具体如下：
(1)机组动力特性约束
Figure GDA0003478550790000097
其中，
Figure GDA0003478550790000098
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电功率；
Figure GDA0003478550790000099
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电水头；
(2)机组最小、最大功率约束
Figure GDA00034785507900000910
其中，ui,h,t是水电站i机组h在时段t的运行状态，为0/1变量；
Figure GDA00034785507900000911
和
Figure GDA00034785507900000912
分别为水电站i机组h的出力上下限；
(3)机组最小、最大水头约束
Figure GDA00034785507900000913
其中，
Figure GDA00034785507900000914
和
Figure GDA00034785507900000915
分别为水电站i机组h的水头上下限；
(4)机组最小、最大发电流量约束
Figure GDA00034785507900000916
其中，
Figure GDA00034785507900000917
和
Figure GDA00034785507900000918
分别为水电站i机组h的发电流量上下限；
(5)机组振动区约束
Figure GDA00034785507900000919
其中，
Figure GDA00034785507900000920
和
Figure GDA00034785507900000921
分别为水电站i机组h振动区μ的功率上下限；
(6)机组持续运行时间约束
Figure GDA0003478550790000101
其中，αi,h和βi,h分别为水电站i机组h的最小开/停机持续时间；
(8)水库最大弃水流量约束
Figure GDA0003478550790000102
其中，
Figure GDA0003478550790000103
为水库i的弃水流量上限；
(9)梯级水库水力联系约束
Figure GDA0003478550790000104
其中，τi-1为流量从水库i-1到水库i的时滞；
Figure GDA0003478550790000105
为场景s下水电站i在时段t下的来水量；
(10)风电场功率约束
Figure GDA0003478550790000106
其中，
Figure GDA0003478550790000107
为场景s下风电场k在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA0003478550790000108
为场景s下风电场k在时段t下的计划发电功率；
(11)光伏电站功率约束
Figure GDA0003478550790000109
其中，
Figure GDA00034785507900001010
为场景s下光伏电站j在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA00034785507900001011
为场景s下光伏电站j在时段t下的计划发电功率；
(12)系统功率平衡约束
Figure GDA00034785507900001012
其中，Dt为时段t的负荷需求；
(13)系统备用容量约束
Figure GDA00034785507900001013
其中，SRup,t和SRdown,t分别为系统时段t的上下备用需求。
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过McCormick不等式对日前优化调度模型进行线性化处理。
在步骤S102中，获取风光出力的历史数据，根据风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，利用Coupla函数C(·)得到高维联合分布函数，包括：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)) (15)
其中，F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)为多元随机变量的边缘分布函数。
Copula函数可以将众多随机变量的边缘分布函数进行连接来获取联合分布函数，进而对多元随机变量的相关性进行描述。基于风光出力的历史数据，可以通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合。对于多元随机变量的边缘分布函数F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)，利用Coupla函数C(·)可得到高维联合分布函数：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd))
H(x1,x2,...xd)为多元随机变量的联合分布函数。
也可以得到联合分布函数H(x1,x2,...xd)的概率密度函数h(x1,x2,...xd)：
h(x1,x2,...xd)＝c(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd))f1(x1)f2(x)·····fd(x) (16)
其中，c(·)为Coupla概率密度函数；fi(xi)为随机变量Xi对应的概率密度函数。
在步骤S103中，对高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将多个风光有功出力场景输入日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过蒙特卡洛法从高维联合分布函数中随机抽样得到多个风光有功出力场景。
具体地，从得到的联合分布函数中采样可以生成大量的风光有功出力场景，将这些场景引入日前优化调度模型即可准确描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，进而得到更为合理的优化调度策略。
下面对上述过程进行求解，如图2所示，具体包括以下步骤：
1、输入电源数据以确定计算初始边界条件
输入数据包括未来24小时电网负荷需求数据，风电和光电出力的预测结果，梯级水库研究时段内的始末水位要求，各级水电站的天然来水量大小等。另外还需要足够的风光出力历史数据来训练并拟合得到大范围风电和光伏功率的联合分布函数。
2、风光出力联合分布建模和场景生成
基于风光有功出力的预测结果和真实值得到历史预测误差序列，利用Copula函数来构造出联合分布函数，接下来可以借助蒙特卡洛法从联合分布中随机抽样而得到足够数量的风光出力场景。操作步骤如图3所示，具体流程为：
(1)基于蒙特卡洛法从K个风电场和J个光伏电站出力联合分布中随机抽样得到n组随机变量(ui1,ui2,...,uiK,ui(K+1),...,ui(K+J)),i＝1,2,....,n；
(2)对n组随机变量进行逆变换，从而得到n组服从风电场和光伏电站有功出力时空特性的场景；
(3)通过蒙特卡洛法可以快速得到大量场景，但考虑到优化调度模型计算的复杂度往往需要对场景进行聚类和削减。采用K-means法对生成的大量场景进行聚类并得到总数为S的典型场景及对应场景出现的概率πs。
3、建立日前优化调度模型
建立以全系统发电成本最小为目标函数，并满足各电源运行约束，系统功率平衡和系统备用约束的风光水互补发电系统日前优化调度模型。约束条件为上述式(2)-式(14)。
4、约束条件的线性化处理
对于复杂的非线性优化问题难以直接求解，对模型进行线性化处理。基于McCormick不等式对式(2)线性松弛，得到如下结果：
Figure GDA0003478550790000121
McCormick不等式将确定性的空间曲面搜索问题转化为凸多面体中的寻优过程，还可以进一步对机组动力特性函数分段处理以使得可行搜索区域与真实曲面足够接近。
水电站机组在实际运行中要避免发电功率处于振动区内，假设运行安全区间的数目为Ξ+1，可将对式(6)进行如下线性化表达：
Figure GDA0003478550790000122
Figure GDA0003478550790000131
Figure GDA0003478550790000132
为0/1变量，
Figure GDA0003478550790000133
表明水电站i机组h在时段t的运行于第μ个安全区。
5、混合整数线性规划模型求解
线性化处理将原优化模型转化为了混合整数线性规划(MILP)问题，可以通过成熟的商业优化软件高效求解。
通过上述步骤的求解，可以得到更为合理的机组出电组合策略。
根据本发明实施例提出的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法，通过以全系统发电成本最小为优化目标，考虑到系统功率和备用约束、水电机组运行约束、梯级水库运行约束等条件，建立了考虑大范围风电场和光伏电站处理时空特性的机组组合优化调度模型，并通过多种线性化方法将优化模型转化成混合整数线性规划问题来求解。通过对风光出力时空特性更准确地描述，在日前可以得到更为合理的机组组合策略，进而更充分地利用了梯级水电强大的调蓄能力，提高了可再生能源的利用效率并提供稳定的出力以满足负荷需求。
其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置。
图4为根据本发明一个实施例的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置结构示意图。
如图4所示，该基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置包括：
建模模块100、生成模块200和调度模块300。
建模模块100，用于获取目标函数，通过约束条件对目标函数进行约束生成日前优化调度模型。
生成模块200，用于获取风光出力的历史数据，根据风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数。
调度模块300，用于对高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将多个风光有功出力场景输入日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。
进一步地，在本发明的一个实施例中，目标函数为：
Figure GDA0003478550790000134
其中，N是水电站的数目；K是风电场的数目；J是光伏电站的数目；T是总时段数；Δt为时段间隔；
Figure GDA0003478550790000141
是水电站i中的机组数量；yi,h,t和
Figure GDA0003478550790000142
分别代表水电机组的启停操作，为0/1变量；Xi,h,t为水电站i中机组h在时段t下启停折算得到的耗水量；S为风光出力的场景总数；πs为场景s对应的概率；
Figure GDA0003478550790000143
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电流量；
Figure GDA0003478550790000144
为场景s下水电站i在时段t下的弃水流量；
Figure GDA0003478550790000145
为场景s下风电场k在时段t下的限电功率；
Figure GDA0003478550790000146
为场景s下光伏电站j在时段t下的限电功率；ζ和ξ分别是弃水流量和风光限电量在目标函数中的权重系数，通常取ζ为1，ξ则根据实际水电机组的发电系数和风光限电成本来决定。
进一步地，在本发明的一个实施例中，约束条件包括：
(1)机组动力特性约束
Figure GDA0003478550790000147
其中，
Figure GDA0003478550790000148
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电功率；
Figure GDA0003478550790000149
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电水头；
(2)机组最小、最大功率约束
Figure GDA00034785507900001410
其中，ui,h,t是水电站i机组h在时段t的运行状态，为0/1变量；
Figure GDA00034785507900001411
和
Figure GDA00034785507900001412
分别为水电站i机组h的出力上下限；
(3)机组最小、最大水头约束
Figure GDA00034785507900001413
其中，
Figure GDA00034785507900001414
和
Figure GDA00034785507900001415
分别为水电站i机组h的水头上下限；
(4)机组最小、最大发电流量约束
Figure GDA00034785507900001416
其中，
Figure GDA00034785507900001417
和
Figure GDA00034785507900001418
分别为水电站i机组h的发电流量上下限；
(5)机组振动区约束
Figure GDA00034785507900001419
其中，
Figure GDA00034785507900001420
和
Figure GDA00034785507900001421
分别为水电站i机组h振动区μ的功率上下限；
(6)机组持续运行时间约束
Figure GDA0003478550790000151
其中，αi,h和βi,h分别为水电站i机组h的最小开/停机持续时间；
(8)水库最大弃水流量约束
Figure GDA0003478550790000152
其中，
Figure GDA0003478550790000153
为水库i的弃水流量上限；
(9)梯级水库水力联系约束
Figure GDA0003478550790000154
其中，τi-1为流量从水库i-1到水库i的时滞；
Figure GDA0003478550790000155
为场景s下水电站i在时段t下的来水量；
(10)风电场功率约束
Figure GDA0003478550790000156
其中，
Figure GDA0003478550790000157
为场景s下风电场k在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA0003478550790000158
为场景s下风电场k在时段t下的计划发电功率；
(11)光伏电站功率约束
Figure GDA0003478550790000159
其中，
Figure GDA00034785507900001510
为场景s下光伏电站j在时段t下的最大发电功率；
Figure GDA00034785507900001511
为场景s下光伏电站j在时段t下的计划发电功率；
(12)系统功率平衡约束
Figure GDA00034785507900001512
其中，Dt为时段t的负荷需求；
(13)系统备用容量约束
Figure GDA00034785507900001513
其中，SRup,t和SRdown,t分别为系统时段t的上下备用需求。
进一步地，在本发明的一个实施例中，利用Coupla函数C(·)得到高维联合分布函数，包括：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)) (15)
其中，F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)为多元随机变量的边缘分布函数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，通过蒙特卡洛法从高维联合分布函数中随机抽样得到多个风光有功出力场景；
通过McCormick不等式对日前优化调度模型进行线性化处理。
需要说明的是，前述对基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。
根据本发明实施例提出的基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置，通过以全系统发电成本最小为优化目标，考虑到系统功率和备用约束、水电机组运行约束、梯级水库运行约束等条件，建立了考虑大范围风电场和光伏电站处理时空特性的机组组合优化调度模型，并通过多种线性化方法将优化模型转化成混合整数线性规划问题来求解。通过对风光出力时空特性更准确地描述，在日前可以得到更为合理的机组组合策略，进而更充分地利用了梯级水电强大的调蓄能力，提高了可再生能源的利用效率并提供稳定的出力以满足负荷需求。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标函数，通过约束条件对所述目标函数进行约束生成日前优化调度模型；
获取风光出力的历史数据，根据所述风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；
对所述高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将所述多个风光有功出力场景输入所述日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略；其中，所述目标函数为：
Figure FDA0003478550780000011
其中，N是水电站的数目；K是风电场的数目；J是光伏电站的数目；T是总时段数；Δt为时段间隔；
Figure FDA0003478550780000012
是水电站i中的机组数量；yi,h,t和
Figure FDA0003478550780000013
分别代表水电机组的启停操作，为0/1变量；Xi,h,t为水电站i中机组h在时段t下启停折算得到的耗水量；S为风光出力的场景总数；πs为场景s对应的概率；
Figure FDA0003478550780000014
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电流量；
Figure FDA0003478550780000015
为场景s下水电站i在时段t下的弃水流量；
Figure FDA0003478550780000016
为场景s下风电场k在时段t下的限电功率；
Figure FDA0003478550780000017
为场景s下光伏电站j在时段t下的限电功率；ζ和ξ分别是弃水流量和风光限电量在所述目标函数中的权重系数，取ζ为1，ξ则根据实际水电机组的发电系数和风光限电成本来决定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括：
(1)机组动力特性约束
Figure FDA0003478550780000018
其中，
Figure FDA0003478550780000019
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电功率；
Figure FDA00034785507800000110
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电水头；
(2)机组最小、最大功率约束
Figure FDA00034785507800000111
其中，ui,h,t是水电站i机组h在时段t的运行状态，为0/1变量；
Figure FDA00034785507800000112
和
Figure FDA00034785507800000113
分别为水电站i机组h的出力上下限；
(3)机组最小、最大水头约束
Figure FDA0003478550780000021
其中，
Figure FDA0003478550780000022
和
Figure FDA0003478550780000023
分别为水电站i机组h的水头上下限；
(4)机组最小、最大发电流量约束
Figure FDA0003478550780000024
其中，
Figure FDA0003478550780000025
和
Figure FDA0003478550780000026
分别为水电站i机组h的发电流量上下限；
(5)机组振动区约束
Figure FDA0003478550780000027
其中，
Figure FDA0003478550780000028
和
Figure FDA0003478550780000029
分别为水电站i机组h振动区μ的功率上下限；
(6)机组持续运行时间约束
Figure FDA00034785507800000210
其中，αi,h和βi,h分别为水电站i机组h的最小开/停机持续时间；
(8)水库最大弃水流量约束
Figure FDA00034785507800000211
其中，
Figure FDA00034785507800000212
为水库i的弃水流量上限；
(9)梯级水库水力联系约束
Figure FDA00034785507800000213
其中，τi-1为流量从水库i-1到水库i的时滞；
Figure FDA00034785507800000214
为场景s下水电站i在时段t下的来水量；
(10)风电场功率约束
Figure FDA00034785507800000215
其中，
Figure FDA00034785507800000216
为场景s下风电场k在时段t下的最大发电功率；
Figure FDA00034785507800000217
为场景s下风电场k在时段t下的计划发电功率；
(11)光伏电站功率约束
Figure FDA00034785507800000218
其中，
Figure FDA0003478550780000031
为场景s下光伏电站j在时段t下的最大发电功率；
Figure FDA0003478550780000032
为场景s下光伏电站j在时段t下的计划发电功率；
(12)系统功率平衡约束
Figure FDA0003478550780000033
其中，Dt为时段t的负荷需求；
(13)系统备用容量约束
Figure FDA0003478550780000034
其中，SRup,t和SRdown,t分别为系统时段t的上下备用需求。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述copula 函数C(·)得到高维联合分布函数，包括：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)) (15)
其中，F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)为多元随机变量的边缘分布函数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
通过蒙特卡洛法从所述高维联合分布函数中随机抽样得到所述多个风光有功出力场景；
通过McCormick不等式对所述日前优化调度模型进行线性化处理。
5.一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度装置，其特征在于，包括：
建模模块，用于获取目标函数，通过约束条件对所述目标函数进行约束生成日前优化调度模型；
生成模块，用于获取风光出力的历史数据，根据所述风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；
调度模块，用于对所述高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将所述多个风光有功出力场景输入所述日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略；其中，所述目标函数为：
Figure FDA0003478550780000041
其中，N是水电站的数目；K是风电场的数目；J是光伏电站的数目；T是总时段数；Δt为时段间隔；
Figure FDA0003478550780000042
是水电站i中的机组数量；yi,h,t和
Figure FDA0003478550780000043
分别代表水电机组的启停操作，为0/1变量；Xi,h,t为水电站i中机组h在时段t下启停折算得到的耗水量；S为风光出力的场景总数；πs为场景s对应的概率；
Figure FDA0003478550780000044
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电流量；
Figure FDA0003478550780000045
为场景s下水电站i在时段t下的弃水流量；
Figure FDA0003478550780000046
为场景s下风电场k在时段t下的限电功率；
Figure FDA0003478550780000047
为场景s下光伏电站j在时段t下的限电功率；ζ和ξ分别是弃水流量和风光限电量在所述目标函数中的权重系数，取ζ为1，ξ则根据实际水电机组的发电系数和风光限电成本来决定。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述约束条件包括：
(1)机组动力特性约束
Figure FDA0003478550780000048
其中，
Figure FDA0003478550780000049
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电功率；
Figure FDA00034785507800000410
为场景s下水电站i机组h在时段t下的发电水头；
(2)机组最小、最大功率约束
Figure FDA00034785507800000411
其中，ui,h,t是水电站i机组h在时段t的运行状态，为0/1变量；
Figure FDA00034785507800000412
和
Figure FDA00034785507800000413
分别为水电站i机组h的出力上下限；
(3)机组最小、最大水头约束
Figure FDA00034785507800000414
其中，
Figure FDA00034785507800000415
和
Figure FDA00034785507800000416
分别为水电站i机组h的水头上下限；
(4)机组最小、最大发电流量约束
Figure FDA00034785507800000417
其中，
Figure FDA00034785507800000418
和
Figure FDA00034785507800000419
分别为水电站i机组h的发电流量上下限；
(5)机组振动区约束
Figure FDA0003478550780000051
其中，
Figure FDA0003478550780000052
和
Figure FDA0003478550780000053
分别为水电站i机组h振动区μ的功率上下限；
(6)机组持续运行时间约束
Figure FDA0003478550780000054
其中，αi,h和βi,h分别为水电站i机组h的最小开/停机持续时间；
(8)水库最大弃水流量约束
Figure FDA0003478550780000055
其中，
Figure FDA0003478550780000056
为水库i的弃水流量上限；
(9)梯级水库水力联系约束
Figure FDA0003478550780000057
其中，τi-1为流量从水库i-1到水库i的时滞；
Figure FDA0003478550780000058
为场景s下水电站i在时段t下的来水量；
(10)风电场功率约束
Figure FDA0003478550780000059
其中，
Figure FDA00034785507800000510
为场景s下风电场k在时段t下的最大发电功率；
Figure FDA00034785507800000511
为场景s下风电场k在时段t下的计划发电功率；
(11)光伏电站功率约束
Figure FDA00034785507800000512
其中，
Figure FDA00034785507800000513
为场景s下光伏电站j在时段t下的最大发电功率；
Figure FDA00034785507800000514
为场景s下光伏电站j在时段t下的计划发电功率；
(12)系统功率平衡约束
Figure FDA00034785507800000515
其中，Dt为时段t的负荷需求；
(13)系统备用容量约束
Figure FDA0003478550780000061
其中，SRup,t和SRdown,t分别为系统时段t的上下备用需求。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，利用所述copula 函数C(·)得到高维联合分布函数，包括：
H(x1,x2,...xd)＝C(F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)) (15)
其中，F1(x1),F2(x2),...,Fd(xd)为多元随机变量的边缘分布函数。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
通过蒙特卡洛法从所述高维联合分布函数中随机抽样得到所述多个风光有功出力场景；
通过McCormick不等式对所述日前优化调度模型进行线性化处理。
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