CN110601190B - 一种区域电网运行域划分方法 - Google Patents
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Abstract
一种区域电网运行域划分方法属于电网运行调控技术领域。本发明是一种面向高比例可再生能源接入的区域电网运行域划分方法。利用本发明的方法将电网运行域分为正常域、异常域和紧急域,分别对各运行域进行协调控制,缓解了电网调度复杂性,为区域性电网调度提供了一定的辅助决策作用。
Description
技术领域
本发明属于电网运行调控技术领域,特别是涉及到一种区域电网运行域划分方法。
背景技术
随着新能源技术的发展,以风电、光伏为代表的可再生能源发电在电网中所占的比例越来越大,装机容量不断增加。一方面我国电网接纳风电的能力并未跟上风电装机容量的发展,弃风现象严重;另一方面可再生能源发电受天气的短期波动和气候的周期性变化的影响,其出力具有间歇性、随机性、不稳定性和分布不均匀性等特点,使区域电网调度更加复杂化,增加调度运行的难度。
因此现有技术当中亟需要一种新型的技术方案来解决这一问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种区域电网运行域划分方法用来解决因风光不确定性造成的调度复杂化技术问题。
一种区域电网运行域划分方法,包括以下步骤,并且以下步骤顺次进行,
步骤一、建立风力发电模型,并获得风电场输出功率PW;
步骤二、建立光伏发电模型,并获得光伏面板的输出功率PR;
步骤三、建立电池储能模型,并获得电池充放电功率与电池荷电约束条件,所述电池储能模型包括锌溴液流电池储能系统模型或铅酸电池储能系统模型;
步骤四、根据步骤一中获得的风电场输出功率PW、步骤二中获得的光伏面板的输出功率PR以及在设定时间段内运行的功率不平衡量ΔPt公式,获得功率不平衡量ΔPt,
根据功率不平衡量ΔPt和测得的常规火电机组的调节出力大小,设定运行域划分指标Kcon,并通过运行域划分指标Kcon划分运行域。
所述步骤一中建立风力发电模型的具体方法为:
风速的随机变化用Weibull韦布尔分布来描述,其概率密度函数表示如下:
其中:v为风速,C为尺度参数,K为形状参数;
根据风速与出力的关系以及公式(1),获得风电场输出功率为:
其中:PW为风电场输出功率;vcin为切入风速;vi为风速;Prwi为第i台风电机组额定输出功率;vr为机组达到额定功率Prw的风速;vcout为切出风速。
所述步骤二中建立光伏发电模型的具体方法为:
太阳辐射的概率密度函数由贝塔分布函数表示:
其中:R为太阳辐射值,单位为W/m2;α,β为形状参数,α>0,β>0;
根据公式(3)获得太阳辐射值,光伏面板的输出功率PR通过辐射功率曲线获得:
其中:PR为光伏电场的输出功率;Ri为太阳辐射值;Prsi为第i个光伏阵列的额定功率;RS为标准太阳辐射值;RC为参考辐射点。
所述步骤三中建立锌溴液流电池储能系统模型的具体方法为:
锌溴液流电池充放电功率与电池荷电状态相关函数为:
其约束条件为:
所述步骤三中建立铅酸电池储能系统模型的具体方法为
1)铅酸电池的充放电容量Sch随温度T变化情况由下述公式表示:
其中:S0为铅酸电池在0℃的充放电容量;e为自然常数;k1为温度在零下的温补系数;k2为温度在零上的温补系数;
2)铅酸电池储能系统受充放电功率约束和SOC荷电状态约束:
①充放电最大最小功率约束:
其中:Pc t为储能系统在t时间段的充电功率,为储能系统在t时间段最小充电功率,/>为储能系统在t时间段最大充电功率,/>为储能系统在t时间段的放电功率,为储能系统在t时间段最小放电功率,/>为储能系统在t时间段最大放电功率;
②SOC荷电状态约束:
SOCmin≤SOCt≤SOCmax (9)
其中:SOCt为储能系统在t时间段的荷电状态;SOCmin为储能系统荷电状态的下限;SOCmax为储能系统荷电状态的上限。
所述步骤四中功率不平衡量ΔPt公式为:
所述步骤四中运行域划分指标Kcon公式为:
所述步骤四中运行域划分的具体方法为:
Kcon>1,划分系统运行于正常域;
1-fch.con<Kcon<1,划分系统运行于异常域;
Kcon<1-fch.con,划分系统运行于紧急域。
通过上述设计方案,本发明可以带来如下有益效果:
本发明是一种面向高比例可再生能源接入的区域电网运行域划分方法。利用本发明的方法将电网运行域分为正常域、异常域和紧急域,分别对各运行域进行协调控制,缓解了电网调度复杂性,为区域性电网调度提供了一定的辅助决策作用。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明:
图1是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例1中区域电网运行域划分概念图。
图2是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例1中风电随机出力结果图。
图3是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例1中光伏随机出力结果图。
图4是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例1中输出功率与总负荷对比图。
图5是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例1中仿真系统运行域划分结果图。
图6是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例2中实际系统接线图。
图7是本发明一种区域电网运行域划分方法的实施例2中实际电网系统运行域划分结果图。
具体实施方式
一种区域电网运行域划分方法,包括以下步骤:
步骤一、建立风力发电模型,并获得风电场输出功率PW;
步骤二、建立光伏发电模型,并获得光伏面板的输出功率PR;
步骤三、建立电池储能模型,并获得电池充放电功率与电池荷电约束条件,所述电池储能模型包括锌溴液流电池储能系统模型或铅酸电池储能系统模型;
步骤四、根据步骤一中获得的风电场输出功率PW、步骤二中获得的光伏面板的输出功率PR以及在设定时间段内运行的功率不平衡量ΔPt公式,获得功率不平衡量ΔPt,
根据功率不平衡量ΔPt和测得的常规火电机组的调节出力大小,设定运行域划分指标Kcon,并通过运行域划分指标Kcon划分运行域。
一、所述步骤一中建立风力发电模型,并获得风电场输出功率PW的具体方法为:
风速的随机变化通常可以用Weibull分布来描述,其概率密度函数可表示为:
其中:v为风速;C为尺度参数;K为形状参数。K和C的值可通过风电场实际测量的风速数据分析得出。
根据风速与出力的关系以及公式(1),得到风电场输出功率为:
其中:PW为风电场输出功率;vcin为切入风速;vi为风速;Prwi为第i台风电机组额定输出功率;vr为机组达到额定功率Prw的风速;vcout为切出风速。
二、所述步骤二中建立光伏发电模型,并获得光伏面板的输出功率PR的具体方法为:
太阳辐射具有高度的不确定性。光伏电池输出功率与时间因素,环境条件,光照入射角等相关,表现出明显的间歇性。通常,太阳辐射的概率密度函数可由贝塔分布函数表示:
其中:R为太阳辐射值(单位:W/m2);α,β为形状参数(α>0,β>0)。
根据公式(3)得到的太阳辐射值,光伏面板的输出功率PR可以通过辐射功率曲线来计算
其中:PR为光伏电场的输出功率;Ri为太阳辐射值;Prsi为第i个光伏阵列的额定功率;RS为标准太阳辐射值(通常为1000W/m2);RC为参考辐射点(通常为150W/m2)。
三、所述步骤三中建立电池储能模型,并获得电池充放电功率与电池荷电约束条件的具体方法为:
储能系统能够动态吸收能量并适时释放,弥补风力发电的间歇性和波动性,提高可控性,既保证了风电的合理消纳,又保证了系统的安全运行。电池储能模型包括锌溴液流电池储能系统模型和铅酸电池储能系统模型。
锌溴液流电池储能系统是将能量储存于溶液中,具有设计灵活、可深度放电等优点。液流电池储能系统运行过程中需要通过泵将电解液从储液罐泵入反应堆,故系统充放电功率大小与泵入电堆的电解液流量直接相关,也就是充放电功率与电池荷电状态相关:
其约束条件为:
铅酸电池储能是发展较早较为成熟的电化学储能方式,在风电场中应用较为广泛。铅酸电池的特点是成本低,可靠性高,其放电程度和使用寿命受温度影响较大。以普通阀控式铅酸电池为例,温度在0℃以上时,铅酸电池的放电量与温度大致呈线性关系;温度低于0℃时,充放电容量由于电解液粘稠度下降而呈下降趋势。铅酸电池的充放电容量Sch随温度T变化情况可由下述公式近似表示:
其中:S0为铅酸电池在0℃时的充放电容量;e为自然常数;k1为温度在零下时的温补系数;k2为温度在零上时的温补系数。
铅酸电池储能系统主要受充放电功率约束和SOC状态约束。
充放电最大最小功率约束:
SOC约束:
SOCmin≤SOCt≤SOCmax (9)
其中:SOCt为储能系统在t时间段的荷电状态;SOCmin为储能系统荷电状态的下限;SOCmax为储能系统荷电状态的上限。
由于锌溴液流电池具有可深度放电性,而铅酸电池成本造价低,当需要储能系统小规模放电时,应采用铅酸电池持续平稳放电,当所需电量较大时,采用液流电池进行大电流深度放电。
四、所述步骤四中根据步骤一中获得的风电场输出功率PW、步骤二中获得的光伏面板的输出功率PR以及在设定时间段内运行的功率不平衡量ΔPt公式,获得功率不平衡量ΔPt,再根据功率不平衡量ΔPt和测得的常规火电机组的调节出力大小,设定运行域划分指标Kcon,并通过运行域划分指标Kcon划分运行域的具体方法为:
电网处于正常运行阶段,称之为正常运行域,此时系统未超过常规火电机组的调节能力;电网无正常调节能力,处于异常运行阶段,称之为异常运行域,此时由储能电池向系统充放电来平抑风功率波动;电网丧失调控能力,处于紧急运行状态,称之为紧急运行域,通过合理弃风/光来保证电网安全稳定运行。
运行域的划分与系统在时间段运行时的功率不平衡量ΔPt有关,其计算式为:
通过计算出的功率不平衡量与常规火电机组的调节出力大小定义运行域划分指标Kcon计算式为:
当系统的不平衡量超过常规机组的调节范围时,需要增加储能出力来保证系统平衡,储能系统工作时,定义储能电池的充放电因数为:
由于机组调节的出力与不平衡量均匀正负之分,故Kcon的值为正。
指标量Kcon的值决定了当前系统正处于哪种运行域:当Kcon>1时,系统运行于正常域,此时通过调节常规机组的出力满足功率平衡;当1-fch.con<Kcon<1时,系统运行于异常域,超出常规机组的调节范围,增加储能出力来保证系统平衡,储能充放电的方向取决于ΔPt的正负;当Kcon<1-fch.con时,系统运行于紧急域,偏离正常域过多,长期运行会对系统产生不利影响,应及时合理弃风/光来恢复运行状态。
五、对利用指标量Kcon的值划分的运行域进行调控优化:
系统处于正常域时,通过优化算法以网损最小为目标优化电源出力,达到经济运行的目的;系统处于异常域时,增加储能出力来维持系统运行并安全过渡到正常域;系统处于紧急域时,为避免对系统造成较坏影响,及时切出部分风光机组来维持系统稳定。
(1)优化目标函数
系统优化调度模型以电网的最小网损为优化目标。目标函数为
其中:Ft表示t时段的目标函数;m为支路数;Ui表示节点i的电压;Uj表示节点j的电压;δij为节点i和节点j电压的相位差;gij表示线路i-j的电导。该优化模型对每个时段都进行了优化。
(2)约束条件
1)常规机组约束
常规机组约束包括机组出力上下限约束,爬坡约束,最小运行时间和最小停运时间约束。
其中:为第i台机组在t时段出力;PGimax为常规机组出力的上限;PGimin为常规机组出力的下限;pG表示常规机组的爬坡速率;Tion为常规机组的连续运行时间;Tioff为常规机组的连续停运时间;Tionmin为常规机组最小持续运行时间;Tioffmin为常规机组最小持续停运时间。
2)系统旋转备用约束
其中:PGimax为常规机组出力的上限;PGimin为常规机组出力的下限;PGi为第i台发电机实际出力;NG为机组台数;Pup系统上旋转备用;Pde为系统下旋转备用。
3)储能约束
当系统运行域处于异常域时,增加了储能出力向系统充放电,这时要考虑储能装置的约束条件。当系统处于异常域时,需要储能系统小规模放电,应采用铅酸电池持续平稳放电,当系统处于紧急域,所需电量较大,应采用液流电池进行大电流深度放电。储能装置有其最大储能容量,且受到充放电功率的限制。
其中:SOCmin为最小荷电状态值,取值范围为(0,1];SOCmax为最大荷电状态值,取值范围为(0,1];SOCt为储能装置在t时段的荷电状态;SOCt-1为储能装置在t-1时段的荷电状态;Ec为储能额定容量;为t时段充电功率;/>为t时段放电功率;ηch为充电效率;ηdis为放电效率;ΔT为每个时段的间隔时间;Pchmax为充电最大功率;Pdismax为放电最大功率。
(3)模拟退火-粒子群优化
标准的粒子群优化算法(PSO)具有早期收敛速度快的优点,但是后期容易陷入局部最优。而模拟退火算法(SA)在搜索时有概率突跳的能力,能有效避免在搜索过程中陷入局部最优。因此,在粒子群算法中引入模拟退火的思想,提出模拟退火-粒子群算法作为本发明的优化算法。
粒子群算法的粒子速度与位置更新方程为
其中:vb为粒子速度;x为粒子位置;tg为当次迭代次数;ω为惯性权重;c1和c2均为学习因子;r1和r2均为0~1之间的随机数;pb为当前局部最优值;pg为当前全局最优值。
改进的算法中的粒子在温度tb时,由当前状态i产生新状态j,Ei为当前状态i的能量值;Ej为新状态j的能量值;若Ei>Ej,则必定接受新状态j为当前状态;否则以一定的概率eb来接受新状态j。
其中:eb为粒子接受新状态的概率;kb为玻尔兹曼常数。
这样,粒子群进化后在接受当前最优解的同时还会概率接受差解,保持了粒子的多样性,跳出局部最优的范围。自适应调整退火温度,随着温度下降,粒子逐渐形成低能量的基态,收敛于全局最优解。
下面利用附图和实例对本发明作进一步说明。
实例1:
该实例基于IEEE-30节点系统,节点2并入风电系统,节点11并入光伏系统。要求常规机组出力上下限为PGimin=0.1,PGimax=0.6,爬坡系数PZi=0.15。铅酸电池向系统充放电额定功率为UB=220KV,SB=100MW,以每30分钟为一个时间段,总时间T=24h。取风速模型Weibull分布尺度参数C=7.45,形状参数K=2.5,额定功率为48MW(24台2MW),切入风速vcin=3m/s,额定风速vr=11m/s,切出风速vcout=20m/s。光伏模型贝塔分布参数为α=0.151,β=0.963,额定功率为40MW(80串0.5MW光伏阵列)。
电网运行域分为正常域、异常域和紧急域,如图1。由图可知,指标量Kcon>1时为正常域;1-fch.con<Kcon<1时为异常域,Kcon<1-fch.con时为紧急域。图2和图3为风电光伏出力,由图可知,风电出力具有较强的波动性,当各个风机的风速均小于切入风速时,风电场出力为零,图中所示的风电出力的最大差值为0~48MW。光伏出力同样具有较强的波动性,当太阳辐射强度高于标准辐射值时,光伏出力为额定出力。图4为24h时间段输出总功率与总负荷的对照情况,负荷曲线在功率曲线上方时,功率不平衡量ΔPt>0,反之,ΔPt<0。由功率不平衡量ΔPt计算得到划分指标Kcon的值,得到图5所示运行域的划分情况。结合图5可知,在时间段3.5,5,16时,系统处于正的异常域,超出常规机组调节范围,由铅酸电池向系统放电;在时间段1~2.5,4.5,13时系统处于负的异常域,发电机总出力过高,由系统向储能电池充电;在时间段3,4,6.5,13.5时系统处于紧急域,除液流电池向系统深度放电外,还需通过合理弃风/光来保证系统安全稳定。
实例2:
该实例采用大连市与丹东北交界段实际区域电网为例进行运行域划分。图6为系统接线图。计算功率不平衡量ΔPt以及运行域划分指标Kcon的值,并得到图7所示的运行域划分图。由图7可知,系统在8~8.5,10~11,时间段为正异常域(ΔPt>0),由储能电池向系统放电;系统在16~18.5为负的异常域,由系统向储能输送多余电量;在9~9.5时间段为紧急域,系统调节能力不足,需弃部分风/光保证系统平衡。
经过算例分析表明,面向高比例可再生能源接入的区域电网运行域划分方法是有效且实用的。
Claims (8)
1.一种区域电网运行域划分方法,其特征是:包括以下步骤,并且以下步骤顺次进行:
步骤一、建立风力发电模型,并获得风电场输出功率PW;
步骤二、建立光伏发电模型,并获得光伏面板的输出功率PR;
步骤三、建立电池储能模型,并获得电池充放电功率与电池荷电约束条件,所述电池储能模型包括锌溴液流电池储能系统模型或铅酸电池储能系统模型;
步骤四、根据步骤一中获得的风电场输出功率PW、步骤二中获得的光伏面板的输出功率PR以及在设定时间段内运行的功率不平衡量ΔPt公式,获得功率不平衡量ΔPt,
根据功率不平衡量ΔPt和测得的常规火电机组的调节出力大小,设定运行域划分指标Kcon,
定义储能电池的充放电因数为:
通过运行域划分指标Kcon储能电池的充放电因数fch.con划分运行域。
5.根据权利要求1所述的一种区域电网运行域划分方法,其特征是:所述步骤三中建立铅酸电池储能系统模型的具体方法为
1)铅酸电池的充放电容量Sch随温度T变化情况由下述公式表示:
其中:S0为铅酸电池在0℃的充放电容量;e为自然常数;k1为温度在零下的温补系数;k2为温度在零上的温补系数;
2)铅酸电池储能系统受充放电功率约束和SOC荷电状态约束:
①充放电最大最小功率约束:
其中:Pc t为储能系统在t时间段的充电功率,为储能系统在t时间段最小充电功率,/>为储能系统在t时间段最大充电功率,/>为储能系统在t时间段的放电功率,/>为储能系统在t时间段最小放电功率,/>为储能系统在t时间段最大放电功率;
②SOC荷电状态约束:
SOCmin≤SOCt≤SOCmax (9)
其中:SOCt为储能系统在t时间段的荷电状态;SOCmin为储能系统荷电状态的下限;SOCmax为储能系统荷电状态的上限。
8.根据权利要求1所述的一种区域电网运行域划分方法,其特征是:所述步骤四中运行域划分的具体方法为:
Kcon>1,划分系统运行于正常域;
1-fch.con<Kcon<1,划分系统运行于异常域;
Kcon<1-fch.con,划分系统运行于紧急域。
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