CN110601233B - 一种电力系统中储能电站的调峰调度方法 - Google Patents

一种电力系统中储能电站的调峰调度方法 Download PDF

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CN110601233B CN201910943083.0A CN201910943083A CN110601233B CN 110601233 B CN110601233 B CN 110601233B CN 201910943083 A CN201910943083 A CN 201910943083A CN 110601233 B CN110601233 B CN 110601233B
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    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy

Abstract

本发明涉及一种电力系统中储能电站的调峰调度方法，属于电力系统调度技术领域。本发明方法构建了包含储能电站以提升系统调峰能力的电力系统调峰调度优化模型，同时模型中考虑了各节点的电压偏差以满足系统安全性的要求。模型以系统调峰调度成本最小和所有节点归一化电压偏差平方和的时序平均值最小为多目标，考虑的约束条件包括系统约束、机组约束和储能约束。优化模型求解采用遗传算法。本发明能够实现通过储能电站参与系统调峰提升系统调峰能力，缓解火电机组调峰压力，同时调度保证了系统安全性和电能质量，对于储能电站参与调峰具有一定的参考作用。

Description

一种电力系统中储能电站的调峰调度方法
技术领域
本发明涉及一种电力系统中储能电站的调峰调度方法，属于电力系统调度技术领域。
背景技术
国家能源局发布的《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》中指出储能是智能电网、可再生能源高占比能源系统、“互联网+”智慧能源的重要组成部分和关键支撑技术。随着具有间歇性和波动性的光伏、风电不断并网运行，以及电网结构的不断重组完善，电网的安全稳定运行受到了新的挑战，将储能运用到发电侧、电网侧和用户侧可以有效缓解新能源渗透率提高的一系列问题。
相比传统的火电机组的响应时间长，水电机组受枯汛季节的影响，储能技术的响应速度快，调节范围大，可精确跟踪且可双向调节。考虑到储能技术的优良特性以及建设成本的下降，储能参与调峰、调频、备用、黑启动等多种服务，将为电力系统带来极大的经济性与安全性。
在调度中心进行调峰日前调度时，电力调度中心首先需要公布次日需要深度调峰时段和各时段深度调峰电量，参与调峰的机组以此进行报价。电力调度中心按照调峰调度成本最小进行优化调度，获得各机组的中标电量。储能参与调峰可以通过配合常规机组或者独立储能电站参与调峰。在《电池储能系统协同火电厂参与电网实时深度调峰的经济配置方法》中，发明人发明了一种电池储能系同配合火电机组调峰的方法，但未考虑到储能系统的运行，会影响系统的潮流，因此缺少了表征系统安全性的指标，如电压偏差。
发明内容
本发明的目的是提供一种电力系统中储能电站的调峰调度方法，以提升电力系统调峰能力，缓解火电机组调峰压力，保证电力系统的安全性和电能质量。
本发明提出的电力系统中储能电站的调峰调度方法，包括以下步骤：
(1)设定电力系统中包含M台火电机组和N台储能电站，建立电力系统中火电机组和储能电站的调峰调度的优化模型，该优化模型的目标函数如下：
Figure BDA0002223460600000021
Figure BDA0002223460600000022
其中，F1为最小化调峰调度成本，t为调度时段，
Figure BDA0002223460600000023
为电力系统中第m台火电机组在时段t的深度调峰报价，从电力系统调度中心获取，TV为深度调峰时段，
Figure BDA0002223460600000024
为第m台火电机组在调度时段t的中标深度调峰量，即火电机组的下调有功功率，为待求量；F2为电力系统中各节点最小化归一化电压偏差平方和时序平均值，Nbus为系统中的节点数，T为调度总时段，调度总时段T中包括深度调峰时段，
Figure BDA0002223460600000025
为电力系统中第n个储能电站在调度时段t的深度调峰报价，从电力系统调度中心获取，
Figure BDA0002223460600000026
为第n个储能电站在调度时段t的中标深度调峰量，即储能电站的下调充电功率，为待求变量；Ui,t表示电力系统中第i个节点在调度时刻t的电压幅值，Ui,t与调度时刻t的调度计划有关，通过电力系统潮流计算求得，
Figure BDA0002223460600000027
表示电力系统在调度时刻t第i个节点的基准电压幅值，通常取值为1.0；
Figure BDA0002223460600000028
表示电力系统在调度时刻t第i个节点的的最大允许电压偏差，从电力系统调度中心获取；
(2)电力系统中火电机组和储能电站的调峰调度的优化模型的约束条件为：
(2-1)电力系统的调峰需求平衡约束：
Figure BDA0002223460600000029
其中，
Figure BDA00022234606000000212
为电力系统在调度时刻t的深度调峰需求，
Figure BDA00022234606000000210
为第m台火电机组在调度时段t的中标深度调峰量，即火电机组的下调有功功率，
Figure BDA00022234606000000211
为第n个储能电站在调度时段t的中标深度调峰量，即储能电站的下调充电功率，为待求变量；
(2-2)电力系统中线路潮流约束：
-Plmax≤Pl≤Plmax
其中，Plmax为电力系统中线路l的最大传输容量,由电力系统调度中心提供数据；
(2-3)电力系统节点i的电压约束：
Umin≤Ui≤Umax
其中，Umin和Umax分别为节点i的电压幅值上下限，由电力系统调度中心提供数据；
(2-4)电力系统火电机组有功功率的上限和下限约束：
Figure BDA0002223460600000031
Figure BDA0002223460600000032
其中，
Figure BDA0002223460600000033
为调度时刻t电力系统中第m台火电机组的有功功率，为火电机组日前调度计划与调峰调度计划之差，
Figure BDA0002223460600000034
为调度时刻t电力系统中第m台火电机组的日前计划有功功率，由电力系统调度中心的日前发电计划确定，
Figure BDA0002223460600000035
分别为第m台火电机组的最小有功功率和最大有功功率；
(2-5)火电机组的爬坡约束：
Figure BDA0002223460600000036
Figure BDA0002223460600000037
其中，
Figure BDA0002223460600000038
和
Figure BDA0002223460600000039
分别为第m台火电机组爬坡功率限制；
(2-6)火电机组的电压约束：
Um,min≤Um≤Um,max
其中，Um,min和Um,max分别为第m台火电机组爬坡功率限制，从火电厂出厂说明书获取；
(2-7)储能电站状态变量约束：
用0表示电力系统的储能电站不处于充或放电的状态，用1表示电力系统的储能电站处于充或放的状态：
Figure BDA00022234606000000310
其中，
Figure BDA00022234606000000311
和
Figure BDA00022234606000000312
分别表示储能电池放电状态和储能电池放电状态；
(2-8)储能电站的充放电功率约束，考虑充电和放电两种状态下的功率限制：
Figure BDA00022234606000000313
Figure BDA00022234606000000314
其中：
Figure BDA00022234606000000315
和
Figure BDA00022234606000000316
分别表示第n个储能电站的充电最大功率和放电最大功率，由储能电站的出厂说明书获得；
(2-9)储能电站的储能电量约束：
Figure BDA0002223460600000041
0.25Sn,max≤Sn,t≤0.75Sn,max
Sn,0＝Sn,T＝0.25Sn,max
其中：Sn,t为调度时刻t第n个储能电站的容量，由上一时段的储能容量与该时段的充放电量确定，ηn,ch和ηn,dch分别为第n个储能电站的充电和放电效率，充电和放电效率从储能电站获取，Sn,max表示第n个储能电站的最大容量，从储能电站出厂说明书获取；Sn,0和Sn,T分别表示在调度时刻0和调度时刻T储能第n个储能电站的容量；
(3)采用带精英策略的非支配排序的遗传方法(Elitist Non-Dominated SortingGenetic Algorithm，以下简称NSGA-Ⅱ)，求解由上述步骤(1)的目标函数和步骤(2)的约束条件组成的优化模型，得到火电机组的下调有功功率和储能电站的下调充电功率，实现电力系统中储能电站的调峰调度。
本发明提出的电力系统中储能电站的调峰调度方法，其优点是：
(1)本发明的电力系统中储能电站的调峰调度方法，构建了包含储能电站和火电机组的调度优化模型，其中储能电站的加入，提升了电力系统的调峰能力，缓解了电力系统中火电机组的调峰压力；同时，在经济调峰调度的基础上，考虑了各节点的电压偏差最小，这就进一步保证了电力系统的用电安全性和电能质量。
(2)本发明方法中涉及的优化模型，为多目标优化问题，采用了已有的遗传算法进行求解，利用遗传算法的全局搜索能力，可以避免传统的多目标优化方法在寻优过程种陷入局部最优解。
附图说明
图1为本发明方法涉及的采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)计算流程框图。
具体实施方式
本发明提出的电力系统中储能电站的调峰调度方法，包括以下步骤：
(1)设定电力系统中包含M台火电机组和N台储能电站，建立电力系统中火电机组和储能电站的调峰调度的优化模型，该优化模型的目标函数如下：
Figure BDA0002223460600000051
Figure BDA0002223460600000052
其中，F1为最小化调峰调度成本，t为调度时段，
Figure BDA0002223460600000053
为电力系统中第m台火电机组在时段t的深度调峰报价，从电力系统调度中心获取，TV为深度调峰时段，
Figure BDA0002223460600000054
为第m台火电机组在调度时段t的中标深度调峰量，即火电机组的下调有功功率，为待求量；F2为电力系统中各节点最小化归一化电压偏差平方和时序平均值，Nbus为系统中的节点数，T为调度总时段，调度总时段T中包括深度调峰时段，
Figure BDA0002223460600000055
为电力系统中第n个储能电站在调度时段t的深度调峰报价，从电力系统调度中心获取，
Figure BDA0002223460600000056
为第n个储能电站在调度时段t的中标深度调峰量，即储能电站的下调充电功率，为待求变量；Ui,t表示电力系统中第i个节点在调度时刻t的电压幅值，Ui,t与调度时刻t的调度计划有关，即考虑了深度调峰后的调度计划，通过电力系统潮流计算求得，
Figure BDA0002223460600000057
表示电力系统在调度时刻t第i个节点的基准电压幅值，通常取值为1.0；
Figure BDA0002223460600000058
表示电力系统在调度时刻t第i个节点的的最大允许电压偏差，从电力系统调度中心获取；
(2)电力系统中火电机组和储能电站的调峰调度的优化模型的约束条件为：
(2-1)电力系统的调峰需求平衡约束：
Figure BDA0002223460600000059
其中，
Figure BDA00022234606000000512
为电力系统在调度时刻t的深度调峰需求，
Figure BDA00022234606000000510
为第m台火电机组在调度时段t的中标深度调峰量，即火电机组的下调有功功率，
Figure BDA00022234606000000511
为第n个储能电站在调度时段t的中标深度调峰量，即储能电站的下调充电功率，为待求变量；
(2-2)电力系统中线路潮流约束：
-Plmax≤Pl≤Plmax
其中，Plmax为电力系统中线路l的最大传输容量,由电力系统调度中心提供数据；
(2-3)电力系统节点i的电压约束：
Umin≤Ui≤Umax
其中，Umin和Umax分别为节点i的电压幅值上下限，由电力系统调度中心提供数据，；
(2-4)电力系统火电机组有功功率的上限和下限约束：
Figure BDA0002223460600000061
Figure BDA0002223460600000062
其中，
Figure BDA0002223460600000063
为调度时刻t电力系统中第m台火电机组的有功功率，为火电机组日前调度计划与调峰调度计划之差，
Figure BDA0002223460600000064
为调度时刻t电力系统中第m台火电机组的日前计划有功功率，由电力系统调度中心的日前发电计划确定，
Figure BDA0002223460600000065
分别为第m台火电机组的最小有功功率和最大有功功率；
(2-5)火电机组的爬坡约束：由于存在机械惯性，调整有功功率需要满足一定的限制：
Figure BDA0002223460600000066
Figure BDA0002223460600000067
其中，
Figure BDA0002223460600000068
和
Figure BDA0002223460600000069
分别为第m台火电机组爬坡功率限制；
(2-6)火电机组的电压约束：
Um,min≤Um≤Um,max
其中，Um,min和Um,max分别为第m台火电机组爬坡功率限制，从火电厂出厂说明书获取；
(2-7)储能电站状态变量约束：
调度时段中，电力系统的储能电站只能处于充电或放电一个状态，用0表示电力系统的储能电站不处于充或放电的状态，用1表示电力系统的储能电站处于充或放的状态：
Figure BDA00022234606000000610
其中，
Figure BDA00022234606000000611
和
Figure BDA00022234606000000612
分别表示储能电池放电状态和储能电池放电状态；
(2-8)储能电站的充放电功率约束，考虑充电和放电两种状态下的功率限制：
Figure BDA00022234606000000613
Figure BDA00022234606000000614
其中：
Figure BDA00022234606000000615
和
Figure BDA00022234606000000616
分别表示第n个储能电站的充电最大功率和放电最大功率，由储能电站的出厂说明书获得；
(2-9)储能电站的储能电量约束：
Figure BDA0002223460600000071
0.25Sn,max≤Sn,t≤0.75Sn,max
Sn,0＝Sn,T＝0.25Sn,max
其中：Sn,t为调度时刻t第n个储能电站的容量，由上一时段的储能容量与该时段的充放电量确定，ηn,ch和ηn,dch分别为第n个储能电站的充电和放电效率，充电和放电效率从储能电站获取，Sn,max表示第n个储能电站的最大容量，从储能电站出厂说明书获取；Sn,0和Sn,T分别表示在调度时刻0和调度时刻T储能第n个储能电站的容量；对于储能电站的3个储能电量约束其含义解释如下：储能电池的电量需要计及上一时段剩余容量，及当前时段的充放电电量，同时，在储能电池充放电时会损失一部分功率，需要考虑充放电效率。储能电池的电量也需要满足一定的上下限，通常取最大容量25％和75％。另外，为保证储能电站循环运行，全天结束运行后的剩余存储电量应尽可能地回到初始值，通常取0.25的最大容量。
(3)采用带精英策略的非支配排序的遗传方法(Elitist Non-Dominated SortingGenetic Algorithm，以下简称NSGA-Ⅱ)，求解由上述步骤(1)的目标函数和步骤(2)的约束条件组成的优化模型，得到火电机组的下调有功功率和储能电站的下调充电功率，实现电力系统中储能电站的调峰调度。
本发明方法中的目标函数和约束条件组成电力系统中储能电站的调峰调度优化模型，是一个多目标优化问题，可以采用NSGA-Ⅱ算法求解，其流程框图如图1所示，具体步骤如下：
(1)获取电力系统参数、电力系统中各火电机组和储能电站参数及其申报的调峰出力及补偿价格；
(2)确定调峰调度成本及电压偏差最小为目标函数，并添加电力系统、火电机组和储能电站的相关约束；
(3)各火电机组和储能电站深度调峰量采用实数编码方式进行编码，将调峰调度问题的可行解从其解空间转换到NSGA-Ⅱ所能处理的搜索空间的转换方法；
(4)设置待优化的各火电机组和储能电站的种群规模，并根据所建立的调峰调度模型的约束条件产生第一代初始种群，种群个体为各火电机组和储能电站深度调峰量P0；
(5)对当代种群进行快速非支配排序和拥挤度计算，快速支配法根据每个个体的调峰调度成本和电压偏差进行，拥挤度根据个体向量在变量空间中的距离信息得出；
(6)进行遗传操作，包括选择、交叉和变异，得到子代种群；
(7)进行精英保留策略，即合并上述第一代初始种群和子代种群，并进行基于非支配排序和拥挤度的计算，选择下一代父代种群；
(8)判断该父代种群的代数是否达到最大值，达到则输出最终调峰服务调用方案；否则迭代次数加1，返回至第(5)步，直到迭代次数达到设置的最大值为止。

Claims (1)

1.一种电力系统中储能电站的调峰调度方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
(1)设定电力系统中包含M台火电机组和N台储能电站，建立电力系统中火电机组和储能电站的调峰调度的优化模型，该优化模型的目标函数如下：
Figure FDA0003970755090000011
Figure FDA0003970755090000012
其中，F1为最小化调峰调度成本，t为调度时段，
Figure FDA0003970755090000013
为电力系统中第m台火电机组在时段t的深度调峰报价，
Figure FDA0003970755090000014
从电力系统调度中心获取，TV为深度调峰时段，
Figure FDA0003970755090000015
为第m台火电机组在调度时段t的中标深度调峰量，即火电机组的下调有功功率，为待求量；F2为电力系统中各节点最小化归一化电压偏差平方和时序平均值，Nbus为系统中的节点数，T为调度总时段，调度总时段T中包括深度调峰时段，
Figure FDA0003970755090000016
为电力系统中第n个储能电站在调度时段t的深度调峰报价，从电力系统调度中心获取，
Figure FDA0003970755090000017
为第n个储能电站在调度时段t的中标深度调峰量，即储能电站的下调充电功率，为待求变量；Ui,t表示电力系统中第i个节点在调度时刻t的电压幅值，Ui,t与调度时刻t的调度计划有关，通过电力系统潮流计算求得，
Figure FDA0003970755090000018
表示电力系统在调度时刻t第i个节点的基准电压幅值，通常取值为1.0；
Figure FDA0003970755090000019
表示电力系统在调度时刻t第i个节点的的最大允许电压偏差，从电力系统调度中心获取；
(2)电力系统中火电机组和储能电站的调峰调度的优化模型的约束条件为：
(2-1)电力系统的调峰需求平衡约束：
Figure FDA00039707550900000110
其中，
Figure FDA0003970755090000021
为电力系统在调度时刻t的深度调峰需求，
Figure FDA0003970755090000022
为第m台火电机组在调度时段t的中标深度调峰量，即火电机组的下调有功功率，
Figure FDA0003970755090000023
为第n个储能电站在调度时段t的中标深度调峰量，即储能电站的下调充电功率，为待求变量；
(2-2)电力系统中线路潮流约束：
-Plmax≤Pl≤Plmax
其中，Plmax为电力系统中线路l的最大传输容量,由电力系统调度中心提供数据；
(2-3)电力系统节点i的电压约束：
Umin≤Ui≤Umax
其中，Umin和Umax分别为节点i的电压幅值上下限，由电力系统调度中心提供数据；
(2-4)电力系统火电机组有功功率的上限和下限约束：
Figure FDA0003970755090000024
Figure FDA0003970755090000025
其中，
Figure FDA0003970755090000026
为调度时刻t电力系统中第m台火电机组的有功功率，为火电机组日前调度计划与调峰调度计划之差，
Figure FDA0003970755090000027
为调度时刻t电力系统中第m台火电机组的日前计划有功功率，由电力系统调度中心的日前发电计划确定，
Figure FDA0003970755090000028
Figure FDA0003970755090000029
分别为第m台火电机组的最小有功功率和最大有功功率；
(2-5)火电机组的爬坡约束：
Figure FDA00039707550900000210
Figure FDA00039707550900000211
其中，
Figure FDA00039707550900000212
和
Figure FDA00039707550900000213
分别为第m台火电机组爬坡功率限制；
(2-6)火电机组的电压约束：
Um,min≤Um≤Um,max
其中，Um,min和Um,max分别为第m台火电机组爬坡功率限制，从火电厂出厂说明书获取；(2-7)储能电站状态变量约束：
用0表示电力系统的储能电站不处于充或放电的状态，用1表示电力系统的储能电站处于充或放的状态：
Figure FDA0003970755090000031
其中，
Figure FDA0003970755090000032
和
Figure FDA0003970755090000033
分别表示储能电池放电状态和储能电池放电状态；
(2-8)储能电站的充放电功率约束，考虑充电和放电两种状态下的功率限制：
Figure FDA0003970755090000034
Figure FDA0003970755090000035
其中：
Figure FDA0003970755090000036
和
Figure FDA0003970755090000037
分别表示第n个储能电站的充电最大功率和放电最大功率，由储能电站的出厂说明书获得；
Figure FDA0003970755090000038
为t时刻第n个储能电站的充电功率，
Figure FDA0003970755090000039
为t时刻第n个储能电站的放电功率；
(2-9)储能电站的储能电量约束：
Figure FDA00039707550900000310
0.25Sn,max≤Sn,t≤0.75Sn,max
Sn,0＝Sn,T＝0.25Sn,max
其中：Sn,t为调度时刻t第n个储能电站的容量，由上一时段的储能容量与该时段的充放电量确定，ηn,ch和ηn,dch分别为第n个储能电站的充电和放电效率，充电和放电效率从储能电站获取，Sn,max表示第n个储能电站的最大容量，从储能电站出厂说明书获取；Sn,0和Sn,T分别表示在调度时刻0和调度时刻T储能第n个储能电站的容量；
(3)采用带精英策略的非支配排序的遗传方法，求解由上述步骤(1)的目标函数和步骤(2)的约束条件组成的优化模型，得到火电机组的下调有功功率和储能电站的下调充电功率，实现电力系统中储能电站的调峰调度。
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