CN110866646A - 一种电力系统安全校核方法及安全校核装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力系统安全校核方法，通过获取所有电厂的基础数据，在不同场景下对新能源发电量进行预测，得到不同新能源场景下预期发电量和交易电量的完成偏差，通过判断完成偏差是否符合预设的标准，实现对中长期安全校核的概率化分析。相较于传统确定型校核方法，该方法能够更全面的考虑新能源预测不准对安全校核的影响，更适应当前新能源高占比电网的中长期安全校核需求。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统领域，特别地，涉及一种电力系统安全校核方法及安全校核装置。
背景技术
中长期安全校核，是指基于中长期负荷预测、新能源预测等边界数据，对发电企业市场化交易电量是否满足电力系统运行要求进行校验的过程。传统的中长期安全校核本质上是一种确定型校核模式，即安全校核所依据的负荷预测、新能源预测等边界数据信息均为确定型数据。
然而，必须指出的是安全校核所依据的边界数据均存在不确定性，其中新能源发电预测数据的不确定性尤为突出。根据当前风电、光伏等新能源电站中长期预测的研究，受限于气象因素不够细致和准确，新能源变化会影响燃煤机组发电计划的空间，进而影响燃煤机组的发电计划，最终影响到交易电量计划。目前的新能源中长期预测精度难以满足准确分析的精度要求。新能源发电预测等边界数据的不确定性将导致确定型中长期安全校核难以得到准确的评估结果。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种能够得到准确评估结果的电力系统安全校核方法及安全校核装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一方面，
一种电力系统安全校核方法，包括以下步骤：
获取电网中所有电厂的基础数据；
根据所述基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
根据所述基础数据计算不同新能源预测场景下的所述预期发电量和交易电量的完成偏差；
判断所述完成偏差是否符合预设的标准；
根据判断结果得出安全校核是否通过。
进一步地，所述获取电厂的基础数据包括：从调度机构能量管理系统中获取燃煤电厂及燃煤机组基本参数和发电机组日负荷率要求、从调度机构生产管理系统中获取燃煤机组检修计划、从交易机构获取燃煤电厂市场化交易电量、从新能源预测管理系统获取多场景新能源预测数据、从负荷预测管理系统获取用电负荷预测数据、从生产管理系统中获取电网运行断面控制要求以及从生产管理系统获取外送受电计划。
进一步地，根据所述基础数据得到所述电厂的预期发电量和交易电量计划中的交易电量包括：
根据燃煤电厂及燃煤机组基本参数和发电机组日负荷率要求、燃煤机组检修计划、用电负荷数据和外送受电计划以及电网运行断面控制要求得到燃煤机组发电计划发电量；根据多场景新能源预测数据得到新能源电站预测发电量；将所述燃煤机组发电计划发电量与新能源预测发电量相加得到所述预期发电量；
根据市场化交易电量得到交易电量计划中的交易电量。
进一步地，根据所述基础数据计算不同新能源预测场景下的所述预期发电量和交易电量的完成偏差包括：
根据所述基础数据建立数学模型；
对所述数学模型进行求解得到最优解，即所述预期发电量和交易电量的完成偏差。
进一步地，所述根据所述基础数据建立数学模型包括：
建立目标函数：
其中
为新能源预测场景fs下发电厂的预期发电量，NFS为新能源预测场景fs的数量，NCFP为燃煤电厂数量，
为交易电量计划的交易电量，
分别为校核期间发电机组cfu的预期发电量和校核周期内第d天的发电机组cfu预期发电量，cfu∈cfp表示发电机组cfu隶属于发电厂cfp，ND为该校核周期内的天数；
建立约束项：
为该场景fs下第d天发电机组cfu高峰时段最大出力，
分别为该场景下第d天外送电计划高峰时段最大传输电力和全天送受电量，Rd为当天的运行备用要求，第d天全网用电量为
高峰时段负荷为
NCFU为燃煤机组数量；
进一步地，所述对所述数学模型进行求解得到最优解包括：采用分支定界法对所述数学模型进行求解；或调用商用软件包进行求解。
进一步地，当所述基础数据中燃煤机组开停计划能够满足新能源预测要求时，所述预设标准为预期发电量和交易电量偏差为0。
进一步地，当所述基础数据中燃煤机组开停计划不能满足新能源预测要求时，所述预设标准为一阈值范围。
进一步地，所述根据判断结果得出校核结论包括：
当所述完成偏差符合预设标准时，安全校核通过；
当所述完成偏差不符合预设标准时，安全校核不通过。
另一方面，
一种电力系统安全校核装置，包括：
基础数据获取模块，用于获取电网中所有电厂的基础数据；
预期发电量和交易电量获取模块，用于根据所述基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
完成偏差计算模块，用于根据所述基础数据计算不同新能源预测场景下的所述预期发电量和交易电量的完成偏差；
判断模块，用于判断所述完成偏差是否符合预设的标准；
结论得出模块，用于根据判断结果得出安全校核是否通过。
本申请采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
本发明技术方案提供了一种电力系统安全校核方法，通过获取所有电厂的基础数据，在不同场景下对新能源发电量进行预测，得到不同新能源场景下预期发电量和交易电量的完成偏差，通过判断完成偏差是否符合预设的标准，实现对中长期安全校核的概率化分析。相较于传统确定型校核方法，该方法能够更全面的考虑新能源预测不准对安全校核的影响，更适应当前新能源高占比电网的中长期安全校核需求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种电力系统安全校核方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种电力系统安全校核方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种电力系统安全校核装置结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的描述说明。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。
参照图1，本发明实施例提供一种电力系统安全校核方法，包括以下步骤：
S110:获取电网中所有电厂的基础数据；
S120:根据基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
S130:根据基础数据计算不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量的完成偏差；
S140:判断完成偏差是否符合预设的标准；
S150:根据判断结果得出安全校核是否通过。
本发明实施例提供的一种电力系统安全校核方法，通过获取所有电厂的基础数据，在不同场景下对新能源发电量进行预测，得到不同新能源场景下预期发电量和交易电量的完成偏差，通过判断完成偏差是否符合预设的标准，实现对中长期安全校核的概率化分析。相较于传统确定型校核方法，该方法能够更全面的考虑新能源预测不准对安全校核的影响，更适应当前新能源高占比电网的中长期安全校核需求。
作为对上述实施例的一种补充说明，本发明实施例还提供了另一种电力系统安全校核方法，如图2所示，包括以下步骤：
获取电厂的基础数据；
一些可选的实施例中，获取电网中所有电厂的基础数据包括：
1.燃煤电厂及燃煤机组基本参数，规定全网共有NCFP个燃煤电厂、NCFU台燃煤机组及电厂与机组之间的对应关系，第cfu台燃煤机组的最大、最小技术出力分别为
其中，NCFP为燃煤电厂数量英文(number of coal-fired power plant)的首字母缩写，NCFU为燃煤机组数量英文(number of coal-fired unit)的首字母缩写，CFPP、CFU分别为燃煤电厂英文(coal-fired power plant)及燃煤机组英文(coal-fired unit)的首字母缩写，MAX、MIN分别为最大值英文(maximum)、最小值英文(minimum)的前三个字母缩写，上述数据可从调度机构能量管理系统中获取。
2.燃煤机组检修计划，即各台发电机组的检修起止日期，该数据可从调度机构生产管理系统中获取。
3.燃煤电厂市场化交易电量，规定第cfp个燃煤电厂市场化交易电量为
其中MT为市场化交易英文(market transaction)的首字母缩写，该数据由交易机构提供。
4.多场景新能源预测数据，规定全网新能源电站共有NFS个预测场景，第fs个预测场景中第d天的预测电量为
高峰时段新能源预测电力为
低谷时段新能源预测电力为
其中，NFS为预测场景数量英文(number of forecast scenario)的首字母缩写，fs为预测场景英文(forecast scenario)的首字母缩写，d为天英文(day)的首字母缩写，E为电量英文(energy)的首字母，P为电力英文(power)的首字母，NE为新能源英文(newenergy)的首字母缩写，上标中P、OP分别为高峰英文(peak)和低谷英文(off-peak)的首字母，该数据可从新能源预测管理系统提供。
5.用电负荷预测数据，规定第d天全网用电量为
高峰时段负荷为
低谷时段负荷为
其中PL为用电负荷英文(Power load)的首字母缩写，该数据可从负荷预测管理系统获取。
6.电网运行断面等控制要求，由电网网架、输变电设备检修等因素造成的燃煤机组发电能力受限统一以其对燃煤电厂或燃煤电厂群出力限值的形式表示，规定第d天断面s的限值为
其中，s为断面英文(section)的首字母，SL为断面限值英文(sectionlimitation)的首字母缩写，该数据可从生产管理系统中获取。
7.外送受电计划，规定校核期间的计划外送受电量为EEXC，受入为正，送出为负，高峰时段外送受电力限值为PEXC,P,MAX，同样规定受入为正，送出为负，日外送受电调峰率范围为[PRMIN,PRMAX]，其中，EXC为交换英文(exchange)的前三字母，PR为调峰英文(peakregulation)的首字母缩写，该数据来源于生产管理系统。
8.其他参数，主要为发电机组日负荷率要求，规定燃煤机组日负荷率须在其合理范围内，其上下限值分别为LRMAX、LRMIN，其中，LR为负荷率英文(load rate)的首字母缩写。
根据基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
在实际应用中，可选的，根据燃煤电厂及燃煤机组基本参数和发电机组日负荷率要求、燃煤机组检修计划、用电负荷数据和外送受电计划以及电网运行断面控制要求得到燃煤机组发电计划发电量；根据多场景新能源预测数据得到新能源电站预测发电量；将所述燃煤机组发电计划发电量与新能源预测发电量相加得到所述预期发电量；
根据市场化交易电量得到交易电量计划中的交易电量。
根据基础数据计算不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量的完成偏差；
可选地，包括：
根据基础数据建立数学模型；
考虑多场景新能源预测后，中长期安全校核的优化目标可表述为燃煤机组发电计划在不同新能源预测场景下的预期发电量与其交易电量的完成偏差最小。该目标可表示为：
式(1)中，
为新能源预测场景fs下发电厂cfp的预期发电量，则其与该电厂交易电量的差(即表达式中
)为该场景下发电厂的完成偏差。其中，EXP为预期英文(expect)的前三个字母。
任一新能源预测场景下发电厂的预期发电量为该场景下发电厂所辖发电机组的发电量之和，可表示为：
式(2)中，
分别为校核期间发电机组cfu的预期发电量和校核周期内第d天的发电机组cfu预期发电量，cfu∈cfp表示发电机组cfu隶属于发电厂cfp，ND为该校核周期内的天数。
电力电量平衡约束要求在燃煤机组的开停计划能够满足多场景新能源预测变化情况下的电力电量平衡要求，该约束可表示为：
式(3)和式(4)分别为新能源预测场景fs下电力平衡约束和电量平衡约束。式(3)中，
为该场景fs下第d天发电机组cfu高峰时段最大出力，
分别为该场景下第d天外送电计划高峰时段最大传输电力和全天送受电量，Rd为当天的运行备用要求，
和
的含义见前文基础数据部分。
电网传输能力约束要求按照电网网架特性、输变电设备检修等边界条件要求，发电机组、发电厂或发电厂群出力必须满足其运行限制要求。由于用电负荷特性，低谷时段用电需求较低，一般不会触及该限制，因此一般仅考虑高峰时段的出力限制要求。该约束可统一表示为：
式(5)中，
表示隶属于运行断面s限制范围内的所有发电机组集合，则
为该断面发电机组高峰时段的最大出力，
的含义见基础数据部分。
燃煤机组运行约束包括出力范围约束、发电量与电力约束、检修计划约束、发电量限制约束等。
出力范围约束是指考虑发电机组开停状态后，该燃煤机组的发电能力应在其最大、最小发电能力范围内，该约束可表示为：
式(6)中，
为该场景fs下第d天发电机组cfu高峰时段最大出力，
分别为该发电机组的最大、最小技术出力，
为当天该发电机组的开停状态，为0-1变量，即满足：
式(7)中，
取值为0时，表明该发电机组当天处于停机状态，
取值为1时，表明该发电机组当天出力开机状态。其中，s为状态英文(state)的首字母，OON为开停英文(operation or not)的首字母缩写。
发电量与电力约束是指发电机组的最大出力与其日发电量之间的关系，可表示为：
式(8)中，T为全天时间，则
分别为燃煤机组在最高负荷率、最低负荷率下的日发电量。
检修计划约束是指燃煤机组存在检修计划的当天，应将其开停状态设置为停机，即：
式(9)中，d∈Macfu表示第d天在发电机组cfu检修计划日期范围内。其中Ma为检修英文(maintenance)的前两字母。
发电量限制约束，是指各发电厂的发电量不能超过其交易电量限值，可表示为：
外送电运行约束是指校核范围内的外送电计划安排方式应符合外送电协议要求，包括传输电力约束、交易电量约束和日调峰率约束。
传输电力约束，是指外送电力不能超过外送电最大电力限制，可表示为：
交易电量约束，是指校核期间逐日外送电量计划应等于其外送电计划电量，可表示为：
日调峰率约束，是指日外送电量对应的调峰率应符合外送受电协议规定的调峰范围要求，可表示为：
对数学模型进行求解得到最优解，即预期发电量和交易电量的完成偏差。
以式(1)为目标函数，以式(3)至式(13)为约束项，联立，即可以构建考虑多场景新能源预测的中长期安全校核方法。该模型为混合整数规划问题，可采用分支定界法或直接调用成熟商用软件包(如CPLEX，GROUBI等)求解。考虑该模型有较为成熟的求解算法，本发明中不再赘述其求解过程。
判断完成偏差是否符合预设的标准；
根据判断结果得出安全校核是否通过。
当燃煤机组开停计划能够适应不同场景下新能源预测要求时，其发电量与交易电量的差始终为0，即安全校核通过；若某场景下，燃煤机组开停计划不能满足新能源变化要求时，则将产生偏差，偏差越大，表明越不符合安全约束要求。可由人工经验给定偏差阈值DevMax，当优化目标小于该阈值范围时，当完成偏差符合偏差阈值DevMax时，安全校核通过；
当完成偏差不符合偏差阈值DevMax时，安全校核不通过。
本发明实施例提供的另一种电力系统安全校验方法，考虑多场景新能源预测的中长期安全校核方法，通过评估不同新能源预测场景下的交易电量可用性，实现对中长期安全校核的概率化分析。相较于传统确定型校核方法，该方法能够更全面的考虑新能源预测不准对安全校核的影响，更适应当前新能源高占比电网的中长期安全校核需求。引入了多场景下的新能源预测数据，因此能够更加全面的考量新能源未来预测不确定性对安全校核的影响，更符合实际要求。
一个实施例中，如图3所示，本发明提供了一种电力系统安全校核装置300，包括：
基础数据获取模块310，用于获取电网中所有电厂的基础数据；
预期发电量和交易电量获取模块320，用于根据基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
完成偏差计算模块330，用于根据基础数据获取不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量的完成偏差；
判断模块340，用于判断完成偏差是否符合预设的标准；
结论得出模块350，用于根据判断结果得出安全校核是否通过。
本发明实施例提供的一种电力系统安全校核装置，通过基础数据获取模块获取电厂的基础数据；再由预期发电量和交易电量获取模块根据基础数据得到电厂的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；完成偏差计算模块根据基础数据获取不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量的完成偏差；判断模块判断完成偏差是否符合预设的标准；最后结论得出模块根据判断结果得出安全校核是否通过。安全校核装置能够通过评估不同新能源预测场景下的交易电量可用性，实现对中长期安全校核的概率化分析。更全面的考虑新能源预测不准对安全校核的影响，更适应当前新能源高占比电网的中长期安全校核需求。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
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申请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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种电力系统安全校核方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取电网中所有电厂的基础数据；
根据所述基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
根据所述基础数据计算不同新能源预测场景下的所述预期发电量和交易电量的完成偏差；
判断所述完成偏差是否符合预设的标准；
根据判断结果得出安全校核是否通过。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述获取电厂的基础数据包括：从调度机构能量管理系统中获取燃煤电厂及燃煤机组基本参数和发电机组日负荷率要求、从调度机构生产管理系统中获取燃煤机组检修计划、从交易机构获取燃煤电厂市场化交易电量、从新能源预测管理系统获取多场景新能源预测数据、从负荷预测管理系统获取用电负荷预测数据、从生产管理系统中获取电网运行断面控制要求以及从生产管理系统获取外送受电计划。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：根据所述基础数据得到所述电厂的预期发电量和交易电量计划中的交易电量包括：
根据燃煤电厂及燃煤机组基本参数和发电机组日负荷率要求、燃煤机组检修计划、用电负荷数据和外送受电计划以及电网运行断面控制要求得到燃煤机组发电计划发电量；根据多场景新能源预测数据得到新能源电站预测发电量；将所述燃煤机组发电计划发电量与新能源预测发电量相加得到所述预期发电量；
根据市场化交易电量得到交易电量计划中的交易电量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：根据所述基础数据计算不同新能源预测场景下的所述预期发电量和交易电量的完成偏差包括：
根据所述基础数据建立数学模型；
对所述数学模型进行求解得到最优解，即所述预期发电量和交易电量的完成偏差。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述根据所述基础数据建立数学模型包括：
建立目标函数：
其中
为新能源预测场景fs下发电厂的预期发电量，NFS为新能源预测场景fs的数量，NCFP为燃煤电厂数量，
为交易电量计划的交易电量，
分别为校核期间发电机组cfu的预期发电量和校核周期内第d天的发电机组cfu预期发电量，cfu∈cfp表示发电机组cfu隶属于发电厂cfp，ND为该校核周期内的天数；
建立约束项：
为该场景fs下第d天发电机组cfu高峰时段最大出力，
分别为该场景下第d天外送电计划高峰时段最大传输电力和全天送受电量，Rd为当天的运行备用要求，第d天全网用电量为
高峰时段负荷为
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述对所述数学模型进行求解得到最优解包括：采用分支定界法对所述数学模型进行求解；或调用商用软件包进行求解。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：当所述基础数据中燃煤机组开停计划能够满足新能源预测要求时，所述预设标准为预期发电量和交易电量偏差为0。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：当所述基础数据中燃煤机组开停计划不能满足新能源预测要求时，所述预设标准为一阈值范围。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据判断结果得出校核结论包括：
当所述完成偏差符合预设标准时，安全校核通过；
当所述完成偏差不符合预设标准时，安全校核不通过。
10.一种电力系统安全校核装置，其特征在于，包括：
基础数据获取模块，用于获取电网中所有电厂的基础数据；
预期发电量和交易电量获取模块，用于根据所述基础数据得到所有电厂在不同新能源预测场景下的预期发电量和交易电量计划中的交易电量；
完成偏差计算模块，用于根据所述基础数据计算不同新能源预测场景下的所述预期发电量和交易电量的完成偏差；
判断模块，用于判断所述完成偏差是否符合预设的标准；
结论得出模块，用于根据判断结果得出安全校核是否通过。
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