CN111181198A - 一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及新能源并网领域，目的是提供一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，本发明兼顾电源侧和电网侧，构建了基于网源互馈的异质能源互补发电短期优化调度模型，将源荷匹配度最大和清洁电能弃电量最小两个目标分解到子模型中，降低了求解难度，提高了计算效率，在保证电源与负荷高度匹配地情况下尽可能消纳了新能源，并降低梯级水电弃水量，最大化利用了清洁能源，为电网提供稳定的优质电量。

Description

一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法

技术领域

本发明涉及并网发电领域，具体涉及一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法。

背景技术

为了限制温室气体排放、减少环境污染，中国提出了一系列提高清洁能源比重、促进可再生清洁能源发展、加快能源结构转型的优惠政策，这些措施带动了风能和太阳能产业的蓬勃发展，新能源在中国电力系统中占比逐步增进。但不容乐观的是由于新能源发电具有波动性、随机性和间歇性等特征，而且新能源基地输电规划滞后于电网建设，输送通道规划分配不够合理，导致并网困难，弃风弃光形势严峻，这是阻碍中国新能源发展的最大障碍。现阶段，解决新能源并网困难，促进风光电量消纳，主要有以下三种途径：一、配以相应的调峰电源，补偿风光调峰能力不足的缺陷；二、新建包含储能装置的混合系统，如蓄电池、抽蓄水泵等；三、突破传统能源调度管理体制，通过多种异质能源互补协调运行，提高多区域电网之间的输送能力。

调峰电源应具备启动灵活、成本便宜等特点，现有研究表明传统热能发电正好具备这些特性，利用热能发电可以减少风电光电的弃电量，但传统火电调峰会产生煤炭消耗造成污染气体排放，不利于环境保护；包含储能装置的混合系统可以临时存贮多余电量，在需要时释放出来，以增加风光电量的消纳率，但储能设备通常技术初始成本较高且限定条件较多，蓄电池更适合小规模可再生能源集成应用，抽水蓄能需要考虑地理条件，更适合离网发电系统；跨区域异质能源互补发电的交互型运行方式作为一个低碳环保、资源整合利用方法，是目前最值得研究推广的。

因此,需要一种能源互补发电调度方法，兼顾电网侧和电源侧，建立双向互馈模式，同时重点考虑安全性问题，将电网负荷需求响应与促进新能源的消纳相结合，通过梯级水电调蓄能力，削峰填谷，为大规模异质能源互补发电运行调度提供了经济可行的方案。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，构建了基于网源互馈的异质能源互补发电短期优化调度模型，将源荷匹配度最大和清洁电能弃电量最小两个目标分解到子模型中，降低了求解难度，提高了计算效率，在保证电源与负荷高度匹配地情况下尽可能消纳了新能源，并降低梯级水电弃水量，最大化利用了清洁能源，为电网提供稳定的优质电量；

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，包括下面步骤：

步骤1：预测梯级水电站与分布式光伏电站的发电值并发送至电网；

步骤2：所述电网将各电站的发电值以及电网的并网需求值输入已构建的异质能源互补发电调度模型，得到所述水电站和所述分布式光伏电站的发电计划值；

步骤3：根据步骤2中的发电计划值和所述水电站中各梯级水库和所述分布式光伏电站的实际运行状态，对所述水电站和所述分布式光伏电站互补发电调度方案进行调整，得到基于网源互馈异质能源互补发电调度方法的优化调度方案。

通过上述技术手段，调度准备阶段基于分布式光伏发电能力预测以及水库径流预测，向电网上报各电站发电能力，电网侧则根据收集到的用电负荷预测曲线，协调制定各电站发电计划；分布式光伏电站和梯级水电站根据并网容量和水库水位检测确定发电计划。运行阶段电源侧根据发电计划运行并实时上报电网，电网进行系统安全检查，计算功率潮流和系统稳定性，反馈给电站运行调整方案，分布式光伏尽量不弃电，梯级水电在厂间进行经济分配，互补协作完成发电任务。

优选的，在步骤1中，所述水电站的发电值包括所述水电站的径流预测值，所述分布式光伏电站的发电值为分布式光伏电站的发电能力。

优选的，在步骤2中，所述电网根据各电站的发电值以及电网的并网需求得到负荷需求曲线，并确定各电站的发电计划。

优选的，在步骤2中，异质能源互补发电调度模型的构建还包括下面步骤：

步骤21：异质能源互补发电调度模型的构建包括有建立多个目标值；

步骤22：通过对电力系统约束和水资源系统约束来实现对异质能源互补发电调度模型的约束；

步骤23：得到构建后的异质能源互补发电调度模型。

优选的，所述步骤21中，多个目标值包括目标函数Ⅰ、目标函数Ⅱ和目标函数Ⅲ，所述目标函数Ⅰ为

minN_r＝α₁K_P+α₂K_G+α₃K_θ

式中，N_r为源荷差异指标，K_P为实际出力波动标准差，K_G为剩余负荷标准差，K_θ为曲线转角标准差，α₁、α₁、α₁为对应指标的权重系数。

所述目标函数Ⅱ为最大分布式光伏电站出力，即

式中，P_V，mt为第m个光伏电站在t时段的功率。

所述目标函数Ⅲ为最小梯级水库弃水量，即

式中，Q_s为梯级水库总弃水量，q_s，t为t时段的梯级弃水量。

优选的，步骤22中，所述电力系统约束包括对所述水电站和分布式光伏电站的电量平衡约束、通道限制约束、发电值限制约束、爬坡约束和最小开机发电值。

优选的，步骤22中，所述水资源系统约束是对所述水电站的水量平衡约束、流量平衡约束、水位库容约束和下泄流量约束。

优选的，在步骤3中，根据电网的需求值减去所述分布式光伏发电站的实际发电值确定所述水电站的实际发电值。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1.兼顾电网侧和电源侧，建立双向互馈模式，同时重点考虑安全性问题，将电网负荷需求响应与促进分布式光伏的发电量消纳相结合；

2.通过梯级水电调蓄能力，削峰填谷，为大规模异质能源互补发电运行调度提供了经济可行的方案；

3.将源荷匹配度最大和清洁电能弃电量最小两个目标分解到子模型中，降低了求解难度，提高了计算效率，在保证电源与负荷高度匹配地情况下尽可能消纳了分布式光伏，并降低梯级水电弃水量，最大化利用了清洁能源，为电网提供稳定的优质电量。

附图说明

图1为一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法的结构图；

图2为本发明两阶段解耦优化萤火虫算法流程图；

图3为本发明中一个实施例的异质能源互补发电调度优化结果示例图；

图4为本发明中一个实施例的异质能源互补发电调度框架。

具体实施方式

下面结合本发明的附图1～4，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

实施例1：

图1为本发明一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法的结构图；

一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，包括下面步骤：

步骤1：预测梯级水电站与分布式光伏电站的发电值并发送至电网；

步骤2：所述电网将各电站的发电值以及电网的并网需求值输入已构建的异质能源互补发电调度模型，得到所述水电站和所述分布式光伏电站的发电计划值；

步骤3：根据步骤2中的发电计划值和所述水电站中各梯级水库和所述分布式光伏电站的实际运行状态，对所述水电站和所述分布式光伏电站互补发电调度方案进行调整，得到基于网源互馈异质能源互补发电调度方法的优化调度方案。

值得说明的是，在步骤1中，所述水电站的发电值包括所述水电站的径流预测值，所述分布式光伏电站的发电值为分布式光伏电站的发电能力，在步骤2中，所述电网根据各电站的发电值以及电网的并网需求得到负荷需求曲线，并确定各电站的发电计划，在步骤2中，异质能源互补发电调度模型的构建还包括下面步骤：

步骤21：异质能源互补发电调度模型的构建包括有建立多个目标值；

步骤22：通过对电力系统约束和水资源系统约束来实现对异质能源互补发电调度模型的约束；

步骤23：得到构建后的异质能源互补发电调度模型。

值得说明的是，所述步骤21中，多个目标值包括目标函数Ⅰ、目标函数Ⅱ和目标函数Ⅲ，所述目标函数Ⅰ为

minN_r＝α₁K_P+α₂K_G+α₃K_θ

式中，N_r为源荷差异指标，K_P为实际出力波动标准差，K_G为剩余负荷标准差，K_θ为曲线转角标准差，α₁、α₁、α₁为对应指标的权重系数。

所述目标函数Ⅱ为最大分布式光伏电站出力，即

式中，P_V，mt为第m个光伏电站在t时段的功率。

所述目标函数Ⅲ为最小梯级水库弃水量，即

式中，Q_S为梯级水库总弃水量，q_s，t为t时段的梯级弃水量。

值得说明的是，在步骤22中，所述电力系统约束包括对所述水电站和分布式光伏电站的电量平衡约束、通道限制约束、发电值限制约束、爬坡约束和最小开机发电值；在步骤22中，所述水资源系统约束是对所述水电站的水量平衡约束、流量平衡约束、水位库容约束和下泄流量约束，在步骤3中，根据电网的需求值减去所述分布式光伏发电站的实际发电值确定所述水电站的实际发电值。

实施例2：

在实施例1的基础上，请参照图4，本实施例提出的调度流程主要分为两个阶段，调度准备阶段基于分布式光伏发电能力预测以及水库径流预测，向电网上报各电站发电能力，电网侧则根据收集到的用电负荷预测曲线，协调制定各电站发电计划；分布式光伏电站和梯级水电站根据并网容量和库容水位检测确定发电计划。运行阶段电源侧根据发电计划运行并实时上报电网，电网进行系统安全检查，计算功率潮流和系统稳定性，反馈给电站运行调整方案，分布式光伏尽量不弃电，梯级水电在厂间进行经济分配，互补协作完成发电任务。

值得说明的是，混合发电系统并网运行的安全性是首先需要保障的，其安全稳定运行的主要条件是电源提供的电量等于负荷需求的电量，即异质能源总出力曲线与负荷曲线差异性越小，越能保证电力系统安全稳定运行。因此，定义了混合发电系统的源荷差异指标N_r，主要通过出力标准差K_P、余荷标准差K_G和曲线转角标准差K_θ对源、荷两条曲线波动差异程度进行刻画，N_r越小，表明异质能源总出力曲线对负荷曲线的追踪和平滑效果越好，目标函数Ⅰ如下：

minN_r＝α₁K_P+α₂K_G+α₃K_θ

P_r，t＝P_V，t+P_H，t

C_G，t＝P_G，t-P_r，t

其中，N_r为混合发电系统源荷差异指标，K_P为实际出力波动标准差，K_G为剩余负荷标准差，K_θ为曲线转角标准差，P_r，t为t时段优化混合发电系统总功率，P_V，t为t时段光伏功率，P_H，t为t时段梯级水电功率，C_G，t为t时段剩余负荷，P_G，t为t时段电网负荷，θ_t为相邻两个折线段的转角，k_t为折线段的斜率，T为总时段数，α₁、α₁、α₁为对应指标的权重系数，可根据各指标的重要性调整权重系数大小。

值得说明的是，可再生清洁能源大规模接入电力系统具有显著的环保效益，保障光伏优先上网符合国家政策，因此，分布式光伏采取优先调用原则，以分布式光伏消纳电量最大为目标，目标函数Ⅱ如下：

式中，P_V，mt分别为第m个光伏电站在t时段的功率。

接入大规模新能源势必会对梯级水电产生影响，为保障梯级水电站发电效益，减小梯级水电做出的牺牲，以梯级水库弃水量最小为目标，目标函数Ⅲ如下：

式中，Q_S为梯级水库总弃水量，q_s，t为t时段的梯级弃水量。

值得说明的是，关于调度模型约束，第一类电力系统约束包括下列约束：

电量平衡约束：

式中：

为t时段的系统总出力；

为t时段的光伏出力；N_i，t为t时段水电站i的出力，n为电站个数，Δt为时间间隔，T为调度期时长。

通道限制约束：

式中，N_L，Max是为联络线L的最大传输能力。

出力限制约束：

式中，

为t时段光伏出力的最大值和最小值，

为t时段水电站i出力的最大值和最小值。

爬坡约束：

式中：μ_i为第i电站的爬坡能力。

最小开机出力约束：

(N_i，t-Nmin_i)N_i，t≥0

式中：Nmin_i为第i电站的最小运行出力。

值得说明的是，第二类水资源系统约束包括下列约束：

水量平衡：

式中：V_i，t+1为第t时段末第i个水库的蓄水量(m³)；V_i，t为第t时段初第i个水库的蓄水量(m³)；

为第t时段第i个水库的入库流量(m³/s)，Q_i，t为第t时段第i个水库的出库流量(m³/s)，q_i，t为第t时段第i个水库的弃水流量(m³/s)。

流量平衡：

式中：q′_i，t为第i库与第i+1库在第t时段区间流量(m³/s)。

水位库容约束：

式中：

为第t时段末第i个水库库容蓄水量的最大值和最小值(m³)；

为第t时段末第i个水库水位的最大值和最小值(m)；Z_i，t为第t时段末第i个水库的水位(m)。

下泄流量约束：

式中：

为第t时段第i个水库泄水量的最小值、最大值(m³/s)。

值得说明的是，对于多维、多变量、多约束的非线性规划问题，直接优化求解的难度很大，参考常用的复杂问题解决思路，可将原问题分解为多个子问题进行协调优化求解。异质能源混合互补发电系统中，梯级水电是十分重要的，一方面要充分发挥替代效益和均衡效益，要求尽可能消纳光伏且保障源荷匹配度高，以满足目标Ⅰ和目标Ⅱ；另一方面要兼顾水电站的经济效益，实现各级水电站间的最优负荷分配，确保目标Ⅲ。为兼顾梯级水电站发电潜力和水资源高效利用，将基于网源互馈的异质能源互补发电调度模型解耦为光、水、荷多方协调优化和梯级水电站厂间分配两阶段优化模型(本实施例中优选以分布式光伏电站为例)，先后进行求解。第一阶段优化模型中仅考虑梯级水电站总电量相关约束，其优化结果作为第二阶段中功率平衡及潮流计算的已知量，在此之后，以弃水量最小作为第二阶段目标函数参与寻优，以此降低计算维度，提高搜索效率。

值得说明的是，由于萤火虫算法中任意两只萤火虫可通过相互比较，群体进行充分全面的信息沟通，具有较强的全局搜索性能，在处理复杂多多目标函数寻优问题时比粒子群算法、遗传算法在优化效果及寻优成功率方面效果更佳，本模型采用萤火虫算法求解。萤火虫算法的核心思想是每只萤火虫均具有相对荧光亮度和吸引度，相对亮度的强弱可以表示目标值的优劣，即位置方向，吸引度则为判断萤火虫位置更新距离，即步长。依靠这两个指标不断进行迭代，最终得到优化结果。从数学角度对该算法描述如下：

相对荧光亮度I：

式中：I₀是R＝0时的自身荧光亮度，即最大荧光亮度，自身荧光亮度与目标函数值呈正比；γ为光吸收系数，用以体现荧光随距离增加和媒介吸收而减弱的特性，理论上γ∈[0，∞),但实际应用中γ∈[0.01，1]。

R_ij为萤火虫i和j的距离：

萤火虫的吸收度：

式中：ω₀为最大吸引度，即光源处(R＝0)的吸引度，多数情况下ω₀＝1。

位置更新：

式中：x_i、x_j是萤火虫i和j所处位置；μ是步长因子，是[0,1]上的常数；ε_i表示一个服从高斯分布或者均匀分布的随机向量，如可以采用rand-1/2形式，rand是[0,1]之间的随机数，με_i为位置更新扰动项。

综上所述，本发明的实施原理为：第一阶段，系统确定接入水光电源的配置情况，电网发布用电需求负荷预测曲线和分布式光伏出力预测曲线后，在负荷曲线上扣除其工作位置，得到剩余水电负荷曲线。接下来，在剩余水电负荷曲线上安排水电的工作位置，以最小N_r和最大分布式光伏消纳电量为目标，既要满足水电机组的工作容量和出力约束，又要尽可能满足电网负荷需求，使得最终总出力过程和总负荷高度匹配，第二阶段以最小梯级水库总弃水量为目标，优先消纳光伏电量，然后在水电站之间寻找满足弃水量最小并兼顾厂间负荷匹配的高效发电分配方案，超出水电消纳范围时，允许产生弃光电量，以此合理地选择机组台数和开机方式，得到调度计划(第一阶段计算结果)下满足清洁电源弃电量最小条件的水电站机组组合状态、工作位置，发电量等数据。

Claims (8)

1.一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，包括下面步骤：

步骤1：预测梯级水电站与分布式光伏电站的发电值并发送至电网；

步骤2：所述电网将各电站的发电值以及电网的并网需求值输入已构建的异质能源互补发电调度模型，得到所述水电站和所述分布式光伏电站的发电计划值；

步骤3：根据步骤2中的发电计划值和所述水电站中各梯级水库和所述分布式光伏电站的实际运行状态，对所述水电站和所述分布式光伏电站互补发电调度方案进行调整，得到基于网源互馈异质能源互补发电调度方法的优化调度方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于,在步骤1中，所述水电站的发电值包括所述水电站的径流预测值，所述分布式光伏电站的发电值为分布式光伏电站的发电能力。

3.根据权利要求2所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，在步骤2中，所述电网根据各电站的发电值以及电网的并网需求得到负荷需求曲线，并确定各电站的发电计划值。

4.根据权利要求3中所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，在步骤2中，异质能源互补发电调度模型的构建还包括下面步骤：

步骤21：异质能源互补发电调度模型的构建包括有建立多个目标值；

步骤22：通过对电力系统约束和水资源系统约束来实现对异质能源互补发电调度模型的约束；

步骤23：得到构建后的异质能源互补发电调度模型。

5.根据权利要求4所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，所述步骤21中，所述多个目标值包括目标函数Ⅰ、目标函数Ⅱ和目标函数Ⅲ，所述目标函数Ⅰ为

min N_r＝α₁K_P+α₂K_G+α₃K_θ

式中，N_r为源荷差异指标，K_P为实际出力波动标准差，K_G为剩余负荷标准差，K_θ为曲线转角标准差，α₁、α₁、α₁为对应指标的权重系数。

所述目标函数Ⅱ为最大分布式光伏电站出力，即

式中，P_V，mt为第m个光伏电站在t时段的功率。

所述目标函数Ⅲ为最小梯级水库弃水量，即

式中，Q_s为梯级水库总弃水量，q_s，t为t时段的梯级弃水量。

6.根据权利要求4所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，在步骤22中，所述电力系统约束包括对所述水电站和分布式光伏电站的电量平衡约束、通道限制约束、发电值限制约束、爬坡约束和最小开机发电值。

7.根据权利要求4所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，在步骤22中，所述水资源系统约束是对所述水电站的水量平衡约束、流量平衡约束、水位库容约束和下泄流量约束。

8.根据权利要求1中任意一项所述的一种基于网源互馈的异质能源互补发电调度方法，其特征在于，在步骤3中，根据电网的需求值减去所述分布式光伏发电站的实际发电值确定所述水电站的实际发电值。

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