CN110729721A - 电力系统全局备用容量计算方法 - Google Patents

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CN110729721A CN201911006232.7A CN201911006232A CN110729721A CN 110729721 A CN110729721 A CN 110729721A CN 201911006232 A CN201911006232 A CN 201911006232A CN 110729721 A CN110729721 A CN 110729721A
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Abstract

本发明公开了一种电力系统全局备用容量计算方法,包括计算待分析区域间的资源互补性并配对资源互补区域形成统一备用区域集合;以新能源消纳最大化目标构建优化目标函数;建立待分析区域的运行约束条件;采用规划方法进行求解从而得到最终的待分析区域的电力系统全局备用容量计算结果。本发明提供的这种电力系统全局备用容量计算方法,在考虑新能源资源特性和互补特性基础上,从电源侧和负荷侧多方面计算系统全局备用容量,进行跨区域备用容量计算,在保证系统最大化消纳新能源的同时,确保系统安全稳定运行;因此本发明方法针对新能源电源进行设计,能够有效促进新能源的消纳,而且能够保证电网的安全稳定运行,准确性好,可靠性高。

Description

电力系统全局备用容量计算方法
技术领域
本发明具体涉及一种电力系统全局备用容量计算方法。
背景技术
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高,电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源,给人们的生产和生活带来了无尽的便利。而随着环境问题的凸显,新能源发电,如风力发电、光伏发电等,也得到了长足的发展。
但是,目前我国电力系统的备用主要还是由电源侧常规机组提供,由于新能源的波动性大,特别是部分电网的风电反调峰特性,需要采用大量的调节资源和备用资源对新能源的波动进行平衡,才能保证新能源的安全消纳,而预留过多的备用资源会挤占新能源的消纳空间,造成大量的弃风、弃光。
虽然目前已经有了部分备用容量计算的研究,但是当前的研究均针对的是没有新能源发电并网的情况。显然,随着新能源发电的越来越普及,目前的备用容量计算方法明显已经不符合现今的计算要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可靠性高、准确性高且针对新能源发电所设计的电力系统全局备用容量计算方法。
本发明提供的这种电力系统全局备用容量计算方法,包括如下步骤:
S1.对待分析区域间的资源互补性进行计算,并配对资源互补区域,从而形成统一备用区域集合;
S2.以新能源消纳最大化目标,构建优化目标函数;
S3.根据优化目标函数,建立待分析区域的运行约束条件;
S4.采用规划方法,以步骤S3得到的运行约束条件作为约束,对步骤S2得到的优化目标函数进行求解,从而得到最终的待分析区域的电力系统全局备用容量计算结果。
步骤S1所述的对待分析区域间的资源互补性进行计算,并配对资源互补区域,从而形成统一备用区域集合,具体为采用如下步骤形成统一备用区域集合:
A.根据联络线传输断面约束,将待分析区域的电力系统划分为Nk个子区域;
B.采用Pearson相关性系数法对步骤A得到的各个子区域间的新能源出力与负荷出力进行互补性评估;
C.采用Pearson相关性系数法对各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列进行互补性评估;
D.根据步骤C的评估结果,进一步进行互补配对区域筛选,从而得到最终的统一备用区域集合。
所述的Pearson相关性系数法,具体为采用如下算式计算Pearson相关性系数:
Figure BDA0002242865040000021
式中rX,Y为变量X与变量Y的Pearson相关性系数;cov(X,Y)表示变量X与变量Y的协方差;E(X)表示变量X的期望;E(Y)表示变量Y的期望;σX表示变量X的标准差;σY表示变量Y的标准差。
步骤B所述的互补性评估,具体按照如下规则进行互补性评估:
若-1.0≤P<-0.8,则认定互补性为极强互补;
若-0.8≤P<-0.6,则认定互补性为极强互补;
若-0.6≤P<-0.4,则认定互补性为极强互补;
若-0.4≤P<-0.2,则认定互补性为极强互补;
若-0.2≤P<0.0,则认定互补性为极强互补。
步骤C所述的采用Pearson相关性系数法对各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列进行互补性评估,具体为首先计算各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列之间的Pearson相关性系数,然后将Pearson相关性系数结果在-0.4~-1之间的区域划分为一组。
步骤D所述的根据步骤C的评估结果,进一步进行互补配对区域筛选,从而得到最终的统一备用区域集合,具体为若存在相同的受端区域与多个送端区域对应的情况,则将该受端区域全部合并,并将该送端区域全部合并,从而得到统一备用区域。
步骤S2所述的以新能源消纳最大化目标,构建优化目标函数,具体为采用如下函数作为优化目标函数:
Figure BDA0002242865040000031
式中obj为优化目标函数;Ni为基于资源互补特性划分后的区域数量;T为时段总数;Pw,k(t)为子系统k内风电在t时刻的实际处理,Ppv,k(t)为子系统k内光伏在t时刻的实际处理,
Figure BDA0002242865040000032
为区域Ni各机组分时段的正备用分配量,
Figure BDA0002242865040000033
为为区域Ni各机组分时段的负备用分配量,
Figure BDA0002242865040000034
为子系统k内各机组备用权重,Dk(t)为区域Ni内每个大用户分时段的负荷削减量,
Figure BDA0002242865040000035
为子系统k内大用户备用权重。
步骤S3所述的根据优化目标函数,建立待分析区域的运行约束条件,具体为采用如下步骤建立约束条件:
a.采用如下算式作为网络间线路传输容量约束:
-Pl,max≤Pl(t)≤Pl,max
式中Pl(t)为传输线的输电功率,设定电流参考方向为,流入区域为正方向,流出区域为负方向;Pl,max和-Pl,max分别为传输线传输容量上下限;
b.采用如下算式作为区域内负荷平衡约束:
Figure BDA0002242865040000042
式中Pw(t)为风电出力;Ps(t)为太阳能出力;Pg(t)为常规机组出力;Ph(t)为水电机组的出力;Pph(t)为抽水蓄能电站出力;Nw为风电场数量;Ns为太阳能电站数量;Ng为常规机组数量;Nh为水电站数量;Nph为抽水蓄能电站数量;Nl为传输线数量;Pld(t)为区域Ni内的负荷;
c.采用如下算式作为区域内旋转备用约束:
Figure BDA0002242865040000043
Figure BDA0002242865040000044
式中Pg,min和Pg,max为常规机组最小和最大技术出力;Xg(t)表示机组的运行状态,为二进制变量,0表示机组已停机,1则表示机组正在运行;Cpw为风力发电各时段的可信容量;Pld(t)为各时段的负荷功率,Nre(t)为各机组分时段的负备用分配量,Dk(t)为大用户分时段的负荷削减量;
d.采用如下算式作为常规火电机组的机组出力约束:
Xg(t)Pg,min≤Pg(t)≤Xg(t)Pg,max
式中Xg(t)为机组的运行状态;Pg(t)为常规机组出力;
e.采用如下算式作为常规火电机组的机组爬坡率约束:
Pg(t+1)-Pg(t)≤ΔPg,upΔT
Pg(t)-Pg(t+1)≤ΔPg,dΔT
式中ΔPg,up为火电机组的上爬坡率,ΔPg,d为火电机组的下爬坡率,ΔT为上/下爬坡时间长度;
f.采用如下算式作为常规火电机组的最小启停机时间约束:
Figure BDA0002242865040000051
式中uj(t)为第j台机组在第t时段末决定下一时段状态的离散控制变量,1表示开机状态,-1表示关机状态;vj(t)为第j台机组在时段t的状态变量,表示已经开或关了几个时段;k由机组最小启机或停机时间参数决定,其反映了最小启机或停机的时间步长;
g.采用如下算式作为常规火电机组的启停机状态约束:
Figure BDA0002242865040000052
式中uj(t)为第j台机组在第t时段末决定下一时段状态的离散控制变量,1表示开机状态,-1表示关机状态;vj(t)为第j台机组在时段t的状态变量,表示已经开或关了几个时段;
h.采用如下算式作为水电机组出力约束和发电量约束:
Ph,min(t)≤Ph(t)≤Ph,max(t)
Figure BDA0002242865040000061
式中Ph(t)为水电机组的出力;Ph,min(t)和Ph,max(t)分别为水电机组最小和最大技术出力;Eh,Tt,min和Eh,Tt,max分别为水电机组指定时段T内的最小和最大电量;Ph(t)为水电机组的出力,T为时段总数;
i.采用如下算式作为抽水蓄能机组的抽放水状态约束:
a(t)+b(t)=1
式中a(t)为抽水蓄能机组抽水状态变量,1表示抽水,0表示处于非抽水状态;b(t)为抽水蓄能机组放水状态变量,1表示放水,0表示处于非放水状态;
j.采用如下算式作为抽水蓄能机组的水库容量限制:
Figure BDA0002242865040000062
式中Eph,min和Eph,max分别为抽水蓄能电站最小和最大蓄能值;Pph(t)和Eph(t)为抽水蓄能电站t时段出力和蓄能值;
k.采用如下算式作为抽水蓄能机组的最小抽水时间约束:
a(t)+b(t+1)+b(t+2)+...+b(t+tk)≤1
式中tk由机组最小抽水运行时间参数决定;
l.采用如下算式作为抽水蓄能机组的最小放水时间约束:
b(t)+a(t+1)+a(t+2)+...+a(t+tk)≤1
式中tk由机组最小放水运行时间参数决定;
m.采用如下算式作为抽水蓄能机组的出力约束:
Figure BDA0002242865040000063
式中
Figure BDA0002242865040000071
Figure BDA0002242865040000072
分别为抽水蓄能机组最小和最大抽水功率;
Figure BDA0002242865040000073
Figure BDA0002242865040000074
分别为抽水蓄能机组最小和最大放水功率;
n.采用如下算式作为风电和光伏功率约束:
Figure BDA0002242865040000075
式中
Figure BDA0002242865040000077
为风电场理论出力,
Figure BDA0002242865040000078
为太阳能电站理论出力。
本发明提供的这种电力系统全局备用容量计算方法,在考虑新能源资源特性和互补特性基础上,从电源侧和负荷侧多方面计算系统全局备用容量,进行跨区域备用容量计算,在保证系统最大化消纳新能源的同时,确保系统安全稳定运行;因此本发明方法针对新能源电源进行设计,能够有效促进新能源的消纳,而且能够保证电网的安全稳定运行,准确性好,可靠性高。
附图说明
图1为本发明方法的方法流程示意图。
具体实施方式
如图1所示为本发明方法的方法流程示意图:本发明提供的这种电力系统全局备用容量计算方法,包括如下步骤:
S1.对待分析区域间的资源互补性进行计算,并配对资源互补区域,从而形成统一备用区域集合;具体为采用如下步骤形成统一备用区域集合:
A.根据联络线传输断面约束,将待分析区域的电力系统划分为Nk个子区域;
B.采用Pearson相关性系数法对步骤A得到的各个子区域间的新能源出力与负荷出力进行互补性评估;具体按照如下规则进行互补性评估:
若-1.0≤P<-0.8,则认定互补性为极强互补;
若-0.8≤P<-0.6,则认定互补性为极强互补;
若-0.6≤P<-0.4,则认定互补性为极强互补;
若-0.4≤P<-0.2,则认定互补性为极强互补;
若-0.2≤P<0.0,则认定互补性为极强互补;
C.采用Pearson相关性系数法对各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列进行互补性评估;具体为首先计算各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列之间的Pearson相关性系数,然后将Pearson相关性系数结果在-0.4~-1之间的区域划分为一组;
D.根据步骤C的评估结果,进一步进行互补配对区域筛选,从而得到最终的统一备用区域集合;具体为若存在相同的受端区域与多个送端区域对应的情况,则将该受端区域全部合并,并将该送端区域全部合并,从而得到统一备用区域;
比如,当步骤C得到的送端区域与受端区域的原始互补配对如下:
送端 受端
n<sub>b1</sub> n<sub>c1</sub>
n<sub>b2</sub> n<sub>c1</sub>,n<sub>c2</sub>,n<sub>c3</sub>
n<sub>b3</sub> n<sub>c4</sub>
n<sub>b4</sub> n<sub>c2</sub>
可以看到,第一、二和第四行所示,存在着受端区域nc1和nc2与多个送端区域对应的情况,说明这些区域间的资源均存在互补特性,因此需要将这些区域重新整合为一个备用共享的区域。最终得到波动配对表如下表所示:
区域集合 送端 受端
N<sub>1</sub>={n<sub>b1</sub>,n<sub>b2</sub>,n<sub>b4</sub>,n<sub>c1</sub>,n<sub>c2</sub>,n<sub>c3</sub>} n<sub>b1</sub>,n<sub>b2</sub>,n<sub>b4</sub> n<sub>c1</sub>,n<sub>c2</sub>,n<sub>c3</sub>
N<sub>2</sub>={n<sub>b3</sub>,n<sub>c4</sub>} n<sub>b3</sub> n<sub>c4</sub>
其中,所述的Pearson相关性系数法,具体为采用如下算式计算Pearson相关性系数:
Figure BDA0002242865040000091
式中rX,Y为变量X与变量Y的Pearson相关性系数;cov(X,Y)表示变量X与变量Y的协方差;E(X)表示变量X的期望;E(Y)表示变量Y的期望;σX表示变量X的标准差;σY表示变量Y的标准差;
S2.以新能源消纳最大化目标,构建优化目标函数;具体为采用如下函数作为优化目标函数:
Figure BDA0002242865040000092
式中obj为优化目标函数;Ni为基于资源互补特性划分后的区域数量;T为时段总数;Pw,k(t)为子系统k内风电在t时刻的实际处理,Ppv,k(t)为子系统k内光伏在t时刻的实际处理,
Figure BDA0002242865040000093
为区域Ni各机组分时段的正备用分配量,为为区域Ni各机组分时段的负备用分配量,
Figure BDA0002242865040000095
为子系统k内各机组备用权重,Dk(t)为区域Ni内每个大用户分时段的负荷削减量,
Figure BDA0002242865040000096
为子系统k内大用户备用权重;
S3.根据优化目标函数,建立待分析区域的运行约束条件;具体为采用如下步骤建立约束条件:
a.采用如下算式作为网络间线路传输容量约束:
-Pl,max≤Pl(t)≤Pl,max
式中Pl(t)为传输线的输电功率,设定电流参考方向为,流入区域为正方向,流出区域为负方向;Pl,max和-Pl,max分别为传输线传输容量上下限;
b.采用如下算式作为区域内负荷平衡约束:
Figure BDA0002242865040000101
Figure BDA0002242865040000102
式中Pw(t)为风电出力;Ps(t)为太阳能出力;Pg(t)为常规机组出力;Ph(t)为水电机组的出力;Pph(t)为抽水蓄能电站出力;Nw为风电场数量;Ns为太阳能电站数量;Ng为常规机组数量;Nh为水电站数量;Nph为抽水蓄能电站数量;Nl为传输线数量;Pld(t)为区域Ni内的负荷;
c.采用如下算式作为区域内旋转备用约束:
Figure BDA0002242865040000103
Figure BDA0002242865040000104
式中Pg,min和Pg,max为常规机组最小和最大技术出力;Xg(t)表示机组的运行状态,为二进制变量,0表示机组已停机,1则表示机组正在运行;Cpw为风力发电各时段的可信容量;Pld(t)为各时段的负荷功率,Nre(t)为各机组分时段的负备用分配量,Dk(t)为大用户分时段的负荷削减量;
d.采用如下算式作为常规火电机组的机组出力约束:
Xg(t)Pg,min≤Pg(t)≤Xg(t)Pg,max
式中Xg(t)为机组的运行状态;Pg(t)为常规机组出力;
e.采用如下算式作为常规火电机组的机组爬坡率约束:
Pg(t+1)-Pg(t)≤ΔPg,upΔT
Pg(t)-Pg(t+1)≤ΔPg,dΔT
式中ΔPg,up为火电机组的上爬坡率,ΔPg,d为火电机组的下爬坡率,ΔT为上/下爬坡时间长度;
f.采用如下算式作为常规火电机组的最小启停机时间约束:
Figure BDA0002242865040000111
式中uj(t)为第j台机组在第t时段末决定下一时段状态的离散控制变量,1表示开机状态,-1表示关机状态;vj(t)为第j台机组在时段t的状态变量,表示已经开或关了几个时段;k由机组最小启机或停机时间参数决定,其反映了最小启机或停机的时间步长;
g.采用如下算式作为常规火电机组的启停机状态约束:
式中uj(t)为第j台机组在第t时段末决定下一时段状态的离散控制变量,1表示开机状态,-1表示关机状态;vj(t)为第j台机组在时段t的状态变量,表示已经开或关了几个时段;
h.采用如下算式作为水电机组出力约束和发电量约束:
Ph,min(t)≤Ph(t)≤Ph,max(t)
Figure BDA0002242865040000113
式中Ph(t)为水电机组的出力;Ph,min(t)和Ph,max(t)分别为水电机组最小和最大技术出力;Eh,Tt,min和Eh,Tt,max分别为水电机组指定时段T内的最小和最大电量;Ph(t)为水电机组的出力,T为时段总数;
i.采用如下算式作为抽水蓄能机组的抽放水状态约束:
a(t)+b(t)=1
式中a(t)为抽水蓄能机组抽水状态变量,1表示抽水,0表示处于非抽水状态;b(t)为抽水蓄能机组放水状态变量,1表示放水,0表示处于非放水状态;
j.采用如下算式作为抽水蓄能机组的水库容量限制:
Figure BDA0002242865040000121
式中Eph,min和Eph,max分别为抽水蓄能电站最小和最大蓄能值;Pph(t)和Eph(t)为抽水蓄能电站t时段出力和蓄能值;
k.采用如下算式作为抽水蓄能机组的最小抽水时间约束:
a(t)+b(t+1)+b(t+2)+...+b(t+tk)≤1
式中tk由机组最小抽水运行时间参数决定;
l.采用如下算式作为抽水蓄能机组的最小放水时间约束:
b(t)+a(t+1)+a(t+2)+...+a(t+tk)≤1
式中tk由机组最小放水运行时间参数决定;
m.采用如下算式作为抽水蓄能机组的出力约束:
Figure BDA0002242865040000122
式中
Figure BDA0002242865040000123
Figure BDA0002242865040000124
分别为抽水蓄能机组最小和最大抽水功率;
Figure BDA0002242865040000125
Figure BDA0002242865040000126
分别为抽水蓄能机组最小和最大放水功率;
n.采用如下算式作为风电和光伏功率约束:
Figure BDA0002242865040000127
式中为风电场理论出力,
Figure BDA0002242865040000133
为太阳能电站理论出力;
S4.采用规划方法,以步骤S3得到的运行约束条件作为约束,对步骤S2得到的优化目标函数进行求解,从而得到最终的待分析区域的电力系统全局备用容量计算结果;具体的,由于建立的目标函数和约束条件属于混合整数规划模型(Mixed-Integer LinearProgramming,MILP),因此需要采用求解整数规划问题的方法进行求解;在具体实施时,可以采用CPLEX软件进行求解。

Claims (8)

1.一种电力系统全局备用容量计算方法,包括如下步骤:
S1.对待分析区域间的资源互补性进行计算,并配对资源互补区域,从而形成统一备用区域集合;
S2.以新能源消纳最大化目标,构建优化目标函数;
S3.根据优化目标函数,建立待分析区域的运行约束条件;
S4.采用规划方法,以步骤S3得到的运行约束条件作为约束,对步骤S2得到的优化目标函数进行求解,从而得到最终的待分析区域的电力系统全局备用容量计算结果。
2.根据权利要求1所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于步骤S1所述的对待分析区域间的资源互补性进行计算,并配对资源互补区域,从而形成统一备用区域集合,具体为采用如下步骤形成统一备用区域集合:
A.根据联络线传输断面约束,将待分析区域的电力系统划分为Nk个子区域;
B.采用Pearson相关性系数法对步骤A得到的各个子区域间的新能源出力与负荷出力进行互补性评估;
C.采用Pearson相关性系数法对各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列进行互补性评估;
D.根据步骤C的评估结果,进一步进行互补配对区域筛选,从而得到最终的统一备用区域集合。
3.根据权利要求2所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于所述的Pearson相关性系数法,具体为采用如下算式计算Pearson相关性系数:
Figure FDA0002242865030000021
式中rX,Y为变量X与变量Y的Pearson相关性系数;cov(X,Y)表示变量X与变量Y的协方差;E(X)表示变量X的期望;E(Y)表示变量Y的期望;σX表示变量X的标准差;σY表示变量Y的标准差。
4.根据权利要求3所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于步骤B所述的互补性评估,具体按照如下规则进行互补性评估:
若-1.0≤P<-0.8,则认定互补性为极强互补;
若-0.8≤P<-0.6,则认定互补性为极强互补;
若-0.6≤P<-0.4,则认定互补性为极强互补;
若-0.4≤P<-0.2,则认定互补性为极强互补;
若-0.2≤P<0.0,则认定互补性为极强互补。
5.根据权利要求4所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于步骤C所述的采用Pearson相关性系数法对各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列进行互补性评估,具体为首先计算各个子区域内各送端新能源出力序列与各受端负荷序列之间的Pearson相关性系数,然后将Pearson相关性系数结果在-0.4~-1之间的区域划分为一组。
6.根据权利要求5所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于步骤D所述的根据步骤C的评估结果,进一步进行互补配对区域筛选,从而得到最终的统一备用区域集合,具体为若存在相同的受端区域与多个送端区域对应的情况,则将该受端区域全部合并,并将该送端区域全部合并,从而得到统一备用区域。
7.根据权利要求1~6之一所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于步骤S2所述的以新能源消纳最大化目标,构建优化目标函数,具体为采用如下函数作为优化目标函数:
Figure FDA0002242865030000031
式中obj为优化目标函数;Ni为基于资源互补特性划分后的区域数量;T为时段总数;Pw,k(t)为子系统k内风电在t时刻的实际处理,Ppv,k(t)为子系统k内光伏在t时刻的实际处理,
Figure FDA0002242865030000032
为区域Ni各机组分时段的正备用分配量,
Figure FDA0002242865030000033
为为区域Ni各机组分时段的负备用分配量,
Figure FDA0002242865030000034
为子系统k内各机组备用权重,Dk(t)为区域Ni内每个大用户分时段的负荷削减量,为子系统k内大用户备用权重。
8.根据权利要求7所述的电力系统全局备用容量计算方法,其特征在于步骤S3所述的根据优化目标函数,建立待分析区域的运行约束条件,具体为采用如下步骤建立约束条件:
a.采用如下算式作为网络间线路传输容量约束:
-Pl,max≤Pl(t)≤Pl,max
式中Pl(t)为传输线的输电功率,设定电流参考方向为,流入区域为正方向,流出区域为负方向;Pl,max和-Pl,max分别为传输线传输容量上下限;
b.采用如下算式作为区域内负荷平衡约束:
Figure FDA0002242865030000036
Figure FDA0002242865030000037
式中Pw(t)为风电出力;Ps(t)为太阳能出力;Pg(t)为常规机组出力;Ph(t)为水电机组的出力;Pph(t)为抽水蓄能电站出力;Nw为风电场数量;Ns为太阳能电站数量;Ng为常规机组数量;Nh为水电站数量;Nph为抽水蓄能电站数量;Nl为传输线数量;Pld(t)为区域Ni内的负荷;
c.采用如下算式作为区域内旋转备用约束:
式中Pg,min和Pg,max为常规机组最小和最大技术出力;Xg(t)表示机组的运行状态,为二进制变量,0表示机组已停机,1则表示机组正在运行;Cpw为风力发电各时段的可信容量;Pld(t)为各时段的负荷功率,Nre(t)为各机组分时段的负备用分配量,Dk(t)为大用户分时段的负荷削减量;
d.采用如下算式作为常规火电机组的机组出力约束:
Xg(t)Pg,min≤Pg(t)≤Xg(t)Pg,max
式中Xg(t)为机组的运行状态;Pg(t)为常规机组出力;
e.采用如下算式作为常规火电机组的机组爬坡率约束:
Pg(t+1)-Pg(t)≤ΔPg,upΔT
Pg(t)-Pg(t+1)≤ΔPg,dΔT
式中ΔPg,up为火电机组的上爬坡率,ΔPg,d为火电机组的下爬坡率,ΔT为上/下爬坡时间长度;
f.采用如下算式作为常规火电机组的最小启停机时间约束:
Figure FDA0002242865030000043
式中uj(t)为第j台机组在第t时段末决定下一时段状态的离散控制变量,1表示开机状态,-1表示关机状态;vj(t)为第j台机组在时段t的状态变量,表示已经开或关了几个时段;k由机组最小启机或停机时间参数决定,其反映了最小启机或停机的时间步长;
g.采用如下算式作为常规火电机组的启停机状态约束:
Figure FDA0002242865030000051
式中uj(t)为第j台机组在第t时段末决定下一时段状态的离散控制变量,1表示开机状态,-1表示关机状态;vj(t)为第j台机组在时段t的状态变量,表示已经开或关了几个时段;
h.采用如下算式作为水电机组出力约束和发电量约束:
Ph,min(t)≤Ph(t)≤Ph,max(t)
Figure FDA0002242865030000052
式中Ph(t)为水电机组的出力;Ph,min(t)和Ph,max(t)分别为水电机组最小和最大技术出力;Eh,Tt,min和Eh,Tt,max分别为水电机组指定时段T内的最小和最大电量;Ph(t)为水电机组的出力,T为时段总数;
i.采用如下算式作为抽水蓄能机组的抽放水状态约束:
a(t)+b(t)=1
式中a(t)为抽水蓄能机组抽水状态变量,1表示抽水,0表示处于非抽水状态;b(t)为抽水蓄能机组放水状态变量,1表示放水,0表示处于非放水状态;
j.采用如下算式作为抽水蓄能机组的水库容量限制:
Figure FDA0002242865030000053
式中Eph,min和Eph,max分别为抽水蓄能电站最小和最大蓄能值;Pph(t)和Eph(t)为抽水蓄能电站t时段出力和蓄能值;
k.采用如下算式作为抽水蓄能机组的最小抽水时间约束:
a(t)+b(t+1)+b(t+2)+...+b(t+tk)≤1
式中tk由机组最小抽水运行时间参数决定;
l.采用如下算式作为抽水蓄能机组的最小放水时间约束:
b(t)+a(t+1)+a(t+2)+...+a(t+tk)≤1
式中tk由机组最小放水运行时间参数决定;
m.采用如下算式作为抽水蓄能机组的出力约束:
Figure FDA0002242865030000061
式中
Figure FDA0002242865030000062
Figure FDA0002242865030000063
分别为抽水蓄能机组最小和最大抽水功率;
Figure FDA0002242865030000064
Figure FDA0002242865030000065
分别为抽水蓄能机组最小和最大放水功率;
n.采用如下算式作为风电和光伏功率约束:
Figure FDA0002242865030000066
Figure FDA0002242865030000067
式中
Figure FDA0002242865030000068
为风电场理论出力,
Figure FDA0002242865030000069
为太阳能电站理论出力。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113659566A (zh) * 2021-07-19 2021-11-16 国网四川省电力公司 一种基于CVaR的多能互补发电系统的容量配置优化方法
CN114050588A (zh) * 2021-11-12 2022-02-15 许继集团有限公司 一种以新能源为主体的新型电力系统可调备用容量计算方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104156887A (zh) * 2014-08-14 2014-11-19 国家电网公司 一种基于电网约束的区域新能源开发规模及布局分析方法
CN104598755A (zh) * 2015-02-09 2015-05-06 哈尔滨工业大学 基于风速陡变占空比的风速间歇性定量刻画方法
CN106374536A (zh) * 2016-10-26 2017-02-01 西安交通大学 新能源接入条件下电力容量市场的低碳电源投资决策方法
CN107749638A (zh) * 2017-10-19 2018-03-02 东南大学 多微电网组合的虚拟发电厂分布式随机非重叠抽样的无中心优化方法
CN107967567A (zh) * 2017-12-14 2018-04-27 西南石油大学 基于虚拟电源的风电场调度方法和系统
CN108063451A (zh) * 2017-11-17 2018-05-22 国网辽宁省电力有限公司 一种提高风电接纳能力的电网多元优化调度方法
CN108335010A (zh) * 2017-12-18 2018-07-27 中国电力科学研究院有限公司 一种风电出力时间序列建模方法及系统
CN109242177A (zh) * 2018-08-30 2019-01-18 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 有源配电网规划方法
CN109325607A (zh) * 2017-08-01 2019-02-12 中国电力科学研究院 一种短期风电功率预测方法及系统
CN109936164A (zh) * 2019-03-31 2019-06-25 东北电力大学 基于电源互补特性分析的多能源电力系统优化运行方法
CN109948946A (zh) * 2019-03-27 2019-06-28 广东电网有限责任公司 一种区域风电场群预报及间歇性定量刻画方法及装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104156887A (zh) * 2014-08-14 2014-11-19 国家电网公司 一种基于电网约束的区域新能源开发规模及布局分析方法
CN104598755A (zh) * 2015-02-09 2015-05-06 哈尔滨工业大学 基于风速陡变占空比的风速间歇性定量刻画方法
CN106374536A (zh) * 2016-10-26 2017-02-01 西安交通大学 新能源接入条件下电力容量市场的低碳电源投资决策方法
CN109325607A (zh) * 2017-08-01 2019-02-12 中国电力科学研究院 一种短期风电功率预测方法及系统
CN107749638A (zh) * 2017-10-19 2018-03-02 东南大学 多微电网组合的虚拟发电厂分布式随机非重叠抽样的无中心优化方法
CN108063451A (zh) * 2017-11-17 2018-05-22 国网辽宁省电力有限公司 一种提高风电接纳能力的电网多元优化调度方法
CN107967567A (zh) * 2017-12-14 2018-04-27 西南石油大学 基于虚拟电源的风电场调度方法和系统
CN108335010A (zh) * 2017-12-18 2018-07-27 中国电力科学研究院有限公司 一种风电出力时间序列建模方法及系统
CN109242177A (zh) * 2018-08-30 2019-01-18 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 有源配电网规划方法
CN109948946A (zh) * 2019-03-27 2019-06-28 广东电网有限责任公司 一种区域风电场群预报及间歇性定量刻画方法及装置
CN109936164A (zh) * 2019-03-31 2019-06-25 东北电力大学 基于电源互补特性分析的多能源电力系统优化运行方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
梁宁: "风—水—火地区电网旋转备用协调优化策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113659566A (zh) * 2021-07-19 2021-11-16 国网四川省电力公司 一种基于CVaR的多能互补发电系统的容量配置优化方法
CN113659566B (zh) * 2021-07-19 2024-03-26 国网四川省电力公司 一种基于CVaR的多能互补发电系统的容量配置优化方法
CN114050588A (zh) * 2021-11-12 2022-02-15 许继集团有限公司 一种以新能源为主体的新型电力系统可调备用容量计算方法
CN114050588B (zh) * 2021-11-12 2023-11-10 许继集团有限公司 一种以新能源为主体的电力系统可调备用容量计算方法

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