CN111327080A - 一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法。针对各个机组不同运行特性进行差异化中长期电量分解;建立多类别发电机组中长期电量联合分解的目标函数和约束条件,联合分解各个机组的中长期电量到中长期的每个时间点,获得每台机组各时段的电量分解功率;处理获得每台机组的机组必须运行功率;根据每台机组的机组必须运行功率和每台机组各时段的电量分解功率进行比较判断调整机组的出力功率输出,提高电力系统稳定性。本发明能充分发挥机组的运行特性,不需要循环分配检修期间的中长期电量,发现并平抑发电侧主体多类别机组的风险,提高电力系统稳定性。
Description
技术领域
本发明属于电力系统领域的一种发电机组电量分配优化方法,涉及一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法。
背景技术
中长期电量分解是电力系统安全稳定运行的关键环节之一,公平合理的分解方法需要满足发电机组运行约束和保障电力系统负荷需求。由于不同类型发电机组的出力特性各异,且机组执行中长期电量分解结果会受检修时间影响,中长期电量的分解方法面临着差异化机组出力特性、机组检修时间、分解结果合理性检验等诸多亟待研究的现实问题。
然而,现有的电量分解方法主要集中在分解单一类型机组的中长期电量,没有考虑与不同类型机组共同承担负荷;使用滚动修正的方法分配机组检修期间的中长期电量,计算复杂度较高;电量分解结果的合理性没有得到校核,在电力系统部分输电线路上产生输电阻塞时,分解结果可能不满足负荷需求。传统的机组中长期电量分解方法已不能满足多种类型发电机组参与电力系统运行的现状,亟需一种考虑分解结果合理性检验的多类别发电机组中长期电量联合分解方法。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题,本发明的目的是提供了一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法,其考虑了不同类型机组的运行特性和机组检修时间,并对电量分解结果的合理性进行了检验,能保证系统安全高效运行
如图1所示,本发明的技术方案如下:
第一步:针对核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组不同的运行特性,进行差异化中长期电量分解,获得各个机组分解后的电量曲线;
所述的电力系统中具有多类别发电机组。
第二步:根据第一步差异化后的中长期电量分解结果,建立多类别发电机组中长期电量联合分解的目标函数和约束条件,联合分解核电、水电、燃气、燃煤机组的中长期电量到中长期的每个时间点,获得每台机组各时段的电量分解功率;
第二步中基于历史负荷曲线与中长期年的电量增长情况、检修时间和机组运行条件限制,分别形成中长期电量分配平衡约束、机组检修约束与机组出力、爬坡率和最小启停时间约束。
第三步:处理获得每台机组的机组必须运行功率;
第四步:根据每台机组的机组必须运行功率和每台机组各时段的电量分解功率进行比较判断调整机组的出力功率输出,提高电力系统稳定性。
本发明所述的中长期电量是指在一个季度及以上时间段的电量。
所述第一步具体为:
1.1)本发明考虑核电机组的功率调节能力较差,频繁调节出力可能会降低机组寿命,会增加安全风险。设置核电机组承担基荷以恒定功率运行,分解后的电量曲线表示为:
1.2)本发明考虑水电机组为受到能源约束的代表性机组,其中径流式水电站的出力功率与来水的径流量直接相关,总体呈现季节变化性较强的特征。设置水电机组的中长期电量的电量分解曲线和标准来水曲线类似,也即使得水电机组的出力曲线呈季节性波动,这样能使得水电机组尽量不弃水,充分利用水能资源和有效降低系统发电成本,分解后的电量曲线表示为:
PHi,t=γHi·9.8ηQi,tHi,t (2)
其中,PHi,t为水电机组i在t时刻的电量分解功率,γHi是表示水电机组i中长期电量比例的一个常数,η为水电机组的效率,Qi,t为水电机组i在t时刻的发电流量,Hi,t为t时刻作用于水电机组i的水位落差,i=1,2,...NH,NH为电力系统中水电机组的总数量;
1.3)本发明考虑燃气机组启停迅速、调节能力强,适于承担电力系统峰荷和作为应急备用电源。设置燃气机组按照以下公式,使得燃气机组在总电量曲线的尖峰时段运行且在非尖峰时段停机,总电量曲线是指四种机组的电量曲线的总和,尖峰时段是指高于平均值的电量点,分解后的电量曲线表示为:
其中,uGi,t表示燃气机组i在t时刻的启停状态,PQ,t为总电量曲线在t时刻的功率,为当天总电量曲线的平均功率;e()是以为变量的单位阶跃函数:当时,燃气机组i运行,uGi,t=1;反之,燃气机组i停机,uGi,t=0;
1.4)本发明考虑燃煤机组的启停过程耗时长,并耗用大量燃料,承担调峰、调频等任务会提高强迫停运率和事故率,燃煤机组适合承担比较均匀的负荷,不宜频繁启停和大幅度调整出力。
设置燃煤机组的中长期电量以总电量曲线进行分解,在获得核电机组、水电机组、燃气机组分解后的电量曲线后,其余电量负荷由燃煤机组承担,由总电量曲线减去核电机组、水电机组、燃气机组分解后的电量曲线获得燃煤机组的分解后的电量曲线,表示为:
其中,PCi,t为燃煤机组i在t时刻的电量分解功率,i=1,2,...NC,NC为电力系统中燃煤机组的总数量,NG为电力系统中燃气机组的总数量。
核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组是发电量最高的四种机组,这四种机组的运行特性各不相同,决定了各自分别适合承担不同的负荷,本发明考虑四种机组的不同特点进行不同处理,在已知总电量曲线情况下采用上述方法获得四种机组分解后的电量曲线,使得整个电网中长期电量联合分解结果更准确有效。
所述第二步具体为:
建立以下最大化带权重的四种机组总出力作为目标函数:
a1>a2>a3>a4
式中,f表示目标函数值,NG表示电力系统中燃气机组的总数量, 和分别为核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组的总出力,出力即为功率,PUi,t、PHi,t、PGi,t和PCi,t分别表示第i台核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组的在t时刻的电量分解功率;a1、a2、a3、a4分别为核电、水电、燃气和燃煤机组的出力权重,设置a1>a2>a3>a4能保证核电机组尽可能满发、水电机组充分利用水能资源、燃气机组峰荷时运行和燃煤机组承担其余负荷的目标;
并建立以下约束条件,具体如下:
2.1)中长期电量分配平衡约束
综合考虑负荷增长趋势、气温等多重因素通过负荷预测方法获得未来中长期年的总电量曲线,具体先构建以下短期与长期预测方法的负荷预测模型:
式中,Trend为表示负荷增长趋势常数,Load表示未来中长期年的负荷预测结果,Tt为当前温度;Tt-k为前k小时的温度;Ta为过去24小时的平均温度;Month、Weekday、Day和Hour分别表示月、周、日和小时变量;α和b分别表示第一、第二历史负荷系数,使用历史负荷数据训练模型得到;
根据上述负荷预测模型结合中长期电量比例参数获得中长期年的总电量曲线后,建立中长期电量分配平衡约束,表示为:
其中,PQ,t表示总电量曲线在t时刻的功率,t表示当前时刻;
2.2)机组检修约束
已知各机组检修时间时,采用机组检修时间编入电量分解结果的方法,不再给检修机组分配中长期电量,则每台机组在运行期间自动承担了其他机组检修期间的电量,反之亦然。针对每种机组,以机组的检修时间单位为天,建立机组检修约束表示为:
式中,fi,j为机组i在第j天的运行状态参数,运行则运行状态参数fi,j=1,检修则运行状态参数fi,j=0;ds和de分别为机组i的检修开始天数和检修结束天数;
2.3)机组出力约束、爬坡率约束、最小运行和停机时间约束:
|ui,tPi,t-ui,t-1Pi,t-1|≤Pi up (10)
|ui,tPi,t-ui,t-1Pi,t-1|≤Pi down (11)
式中,和分别为机组i在t时刻的最小出力和最大出力,Pi,t表示机组i在t时刻的电量分解功率,ui,t表示机组i在t时刻的启停状态,Pi up表示机组i的向上爬坡率限值,Pi down表示机组i的向下爬坡率限值,ui,m表示机组i在m时刻的启停状态,和分别表示机组i的最小运行时间和最小停机时间,m是表示时刻的参数;
(9)式表示机组i在t时刻的出力约束,i=1,2,...NU+NH+NG+NC。(10)-(11)式表示燃气和燃煤机组i的爬坡率约束,i=1,2,...NG+NC。(12)-(13)式分别为燃煤机组i的最小运行时间和最小停运时间约束,i=1,2,...NC。
结合(5)式的目标函数和(7)-(13)式的约束条件,采用线性规划方法求解上述目标函数,即联合分解核电、水电、燃气、燃煤机组的中长期电量到全年每个时间点,获得核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组的每台机组的每个时刻的出力PUi,t、PHi,t、PGi,t和PCi,t,即作为电量分解功率。
所述第三步具体为:
由第二步得到每台机组的电量分解功率后,
针对每个机组的建立以下机组必须运行功率(Must-Run Generation,MRG)模型和约束条件,由(14)-(17)式通过线性规划方法求解获得机组必须运行功率以评估机组的必须发电能力,以确保机组的中长期电量分解功率满足负荷需求。在考虑发电和输电容量约束时,MRG是机组为了满足负荷需求而必须运行的功率:
eT(Pt m-PL,t)=0 (15)
Pt min≤Pt m≤Pt max (16)
-Plmax≤F(Pt m-PL,t)≤Plmax (17)
其中,为机组i在t时刻的机组必须运行功率,Pt m和PL,t分别为机组出力和负荷向量,Pt min和Pt max为机组出力约束向量,i=1,2,...NU+NH+NG+NC,Plmax为线路潮流约束向量,F为潮流分布系数矩阵,t表示当前时刻。
(14)式为求解的目标函数,即最小化每台机组的机组必须运行功率,使机组的中长期电量分解功率尽量满足负荷需求,(15)-(17)式分别为功率平衡约束、机组出力约束和潮流约束。
若机组的电量分解功率小于机组的机组必须运行功率,即则机组的中长期电量分解功率Pi,t不能满足负荷需求,电力系统中部分输电线路上产生了输电阻塞,该机组增加的出力功率输出,则使得返回第二步重新计算,直至每台机组的电量分解功率满足条件
本发明具有的有益效果如下:
本发明提出的差异化中长期电量分解原则,更加贴合不同类型机组的运行特性,可利用各自的运行特性分别承担不同负荷;本发明提出的检修时间编入电量分解的方法,避免了检修期间中长期电量的循环修正,降低了分解方法的复杂度;本发明以MRG参数检验分解结果,保证分解结果能满足电力系统符合需求,提高电力系统稳定性。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图2是用于测试本发明所述方法的IEEE 24节点系统结构图;
图3是一年中所有机组中长期电量分解结果;
图4是10月份核电机组的中长期电量分解结果图;
图5是10月份水电机组的中长期电量分解结果图;
图6是10月份部分燃气机组的中长期电量分解结果图;
图7是10月份部分燃煤机组的中长期电量分解结果图;
图8是第216天机组23的中长期电量分解结果与MRG对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示,按照本发明发明内容的完整方法进行实施的完整实例如下:
以含有32台发电机组的IEEE 24节点系统为例,对核电、水电、燃气、燃煤机组的中长期电量进行分解,形成每天96点的中长期电量分解曲线。四类机组的容量参照国内发电量比例进行分配,每类机组的总容量如表1所示,机组的位置与类型如图2所示。根据某省历史负荷数据,预测中长期年的负荷曲线并进行仿真。假设标准来水曲线以月为单位变化,并近似认为同一月份的最大发电功率不变。
表1:每种类型机组的发电容量
四类机组的年中长期电量分解结果如图3所示,每类机组在图形中覆盖的面积即为该类型机组的年度中长期电量。四类机组的出力情况与分解原则一致,核电承担了总电量曲线的基荷部分,考虑到机组计划检修,核电机组出力并非保持始终持平;水电机组覆盖区域的形状基本与标准来水曲线一致,呈现夏季发电功率高、冬季发电功率低的特点;承担峰荷的燃气机组需要频繁启停,发电功率的波动显著;燃煤机组根据总电量曲线调整出力,承担其余的负荷需求。
提取出10月份电量分解结果用以观察单台机组的检修与出力情况,如图4至图7所示,分别表示核电、水电、燃气和燃煤机组的出力情况,不同阴影区域分别代表一种类型机组中的不同台机组。从图4至图7看出,每种类型机组都有一台在10月份检修,检修时期内不分配中长期电量,不占据图形面积。
考虑到电力系统中可能有输电线路发生阻塞,为确保中长期电量分解结果满足负荷需求,需要对机组的电量分解结果进行检验,以第23台机组在第216天的电量分解结果为例,对电量分解结果的检验情况如图8所示。机组的中长期电量分解曲线始终高于MRG曲线,说明电量分解结果能满足负荷需求,不需要返回第二步重新进行中长期电量的联合分解。
由此可见,本发明提出的方法更加贴合不同类型机组的运行特性,可利用各自的运行特性分别承担不同负荷,以检修时间编入电量分解的方法,避免了检修期间中长期电量的循环修正,降低了方法的复杂度,并使用MRG检验能降低机组的风险,促进了电力系统的有序高效运行,具备有效性和实用性。
Claims (5)
1.一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法,其特征在于:
第一步:针对核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组不同的运行特性,进行差异化中长期电量分解;
第二步:根据第一步差异化后的中长期电量分解结果,建立多类别发电机组中长期电量联合分解的目标函数和约束条件,联合分解核电、水电、燃气、燃煤机组的中长期电量到中长期的每个时间点,获得每台机组各时段的电量分解功率;
第三步:处理获得每台机组的机组必须运行功率;
第四步:根据每台机组的机组必须运行功率和每台机组各时段的电量分解功率进行比较判断调整机组的出力功率输出,提高电力系统稳定性。
2.根据权利要求1所述的一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法,其特征在于:所述第一步具体为:
1.1)设置核电机组承担基荷以恒定功率运行,分解后的电量曲线表示为:
1.2)设置水电机组的中长期电量的电量分解曲线和标准来水曲线类似,分解后的电量曲线具体表示为:
PHi,t=γHi·9.8ηQi,tHi,t (2)
其中,PHi,t为水电机组i在t时刻的电量分解功率,γHi是表示水电机组i中长期电量比例的一个常数,η为水电机组的效率,Qi,t为水电机组i在t时刻的发电流量,Hi,t为t时刻作用于水电机组i的水位落差,i=1,2,...NH,NH为电力系统中水电机组的总数量;
1.3)设置燃气机组按照以下公式,使得燃气机组在总电量曲线的尖峰时段运行且在非尖峰时段停机,总电量曲线是指四种机组的电量曲线的总和,分解后的电量曲线表示为:
其中,uGi,t表示燃气机组i在t时刻的启停状态,PQ,t为总电量曲线在t时刻的功率,为当天总电量曲线的平均功率;ε()是以为变量的单位阶跃函数:当时,燃气机组i运行,uGi,t=1;反之,燃气机组i停机,uGi,t=0;
1.4)设置燃煤机组的中长期电量以总电量曲线进行分解,在获得核电机组、水电机组、燃气机组分解后的电量曲线后,由总电量曲线减去核电机组、水电机组、燃气机组分解后的电量曲线获得燃煤机组的分解后的电量曲线,表示为:
其中,PCi,t为燃煤机组i在t时刻的电量分解功率,i=1,2,...NC,NC为电力系统中燃煤机组的总数量,NG为电力系统中燃气机组的总数量。
3.根据权利要求1所述的一种面向多类别机组的电力系统中长期电量联合分解方法,其特征在于:所述第二步具体为:
建立以下最大化带权重的四种机组总出力作为目标函数:
a1>a2>a3>a4
式中,f表示目标函数值,NG表示电力系统中燃气机组的总数量, 和分别为核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组的总出力,PUi,t、PHi,t、PGi,t和PCi,t分别表示第i台核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组的在t时刻的电量分解功率;a1、a2、a3、a4分别为核电、水电、燃气和燃煤机组的出力权重;
并建立以下约束条件,具体如下:
2.1)中长期电量分配平衡约束
具体先构建以下短期与长期预测方法的负荷预测模型:
式中,Trend为表示负荷增长趋势常数,Load表示未来中长期年的负荷预测结果,Tt为当前温度;Tt-k为前k小时的温度;Ta为过去24小时的平均温度;Month、Weekday、Day和Hour分别表示月、周、日和小时变量;α和β分别表示第一、第二历史负荷系数;
根据上述负荷预测模型结合中长期电量比例参数获得中长期年的总电量曲线后,建立中长期电量分配平衡约束,表示为:
其中,PQ,t表示总电量曲线在t时刻的功率,t表示当前时刻;
2.2)机组检修约束
针对每种机组,以机组的检修时间单位为天,建立机组检修约束表示为:
式中,fi,j为机组i在第j天的运行状态参数,运行则运行状态参数fi,j=1,检修则运行状态参数fi,j=0;ds和de分别为机组i的检修开始天数和检修结束天数;
2.3)机组出力约束、爬坡率约束、最小运行和停机时间约束:
式中,和分别为机组i在t时刻的最小出力和最大出力,Pi,t表示机组i在t时刻的电量分解功率,ui,t表示机组i在t时刻的启停状态,Pi up表示机组i的向上爬坡率限值,Pi down表示机组i的向下爬坡率限值,ui,m表示机组i在m时刻的启停状态,和分别表示机组i的最小运行时间和最小停机时间,m是表示时刻的参数;
结合目标函数和约束条件,求解上述目标函数,即联合分解核电、水电、燃气、燃煤机组的中长期电量到全年每个时间点,获得核电机组、水电机组、燃气机组和燃煤机组的每台机组的每个时刻的出力PUi,t、PHi,t、PGi,t和PCi,t,即作为电量分解功率。
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