CN111342500B - 小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法 - Google Patents

小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法 Download PDF

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CN111342500B CN202010193875.3A CN202010193875A CN111342500B CN 111342500 B CN111342500 B CN 111342500B CN 202010193875 A CN202010193875 A CN 202010193875A CN 111342500 B CN111342500 B CN 111342500B
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Abstract

本发明涉及一种小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，包括以下步骤；步骤S1:日前优化调度，基于日前风电机组出力预测，构建虚拟电厂的日前总计划出力；步骤S2:日内滚动优化调度,基于日前出力计划和短期风电机组出力预测，通过滚动优化的形式和利用实时数据修正发电计划；步骤S3:日内实时优化调度,以超短期负荷预测为基础，减小实时调度计划出力和滚动计划出力的偏差，最终得到实际的实时出力；步骤S4:根据日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，并基于日前优化调度电网中风电功率变化的实际情况，实现对电网风电功率波动进行优化调控。本发明实现对虚拟电厂的优化调度，平抑风电功率的波动，为电力系统的安全、稳定运行提供保障。

Description

小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法
技术领域
本发明涉及电力系统安全及稳定运行领域,具体涉及一种小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法。
背景技术
随着风电的大量接入电网，风电功率的随机性波动影响电力系统的安全、稳定运行。目前，针对风电功率的波动，主要是采用加储能装置，例如蓄电池、抽水蓄能机组等技术平抑风电的功率波动，电力系统调度难以对其控制。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，实现对虚拟电厂的优化调度，平抑风电功率的波动。
实现对虚拟电厂的优化调度，平抑风电功率的波动。为电力系统的安全、稳定运行提供保障。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，包括日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，具体包括以下步骤：
步骤S1:日前优化调度，基于日前风电机组出力预测，构建虚拟电厂的日前总计划出力；
步骤S2:日内滚动优化调度,基于日前出力计划和短期风电机组出力预测，通过滚动优化的形式和利用实时数据修正发电计划；
步骤S3:日内实时优化调度,以超短期负荷预测为基础，减小实时调度计划出力和滚动计划出力的偏差，最终得到实际的实时出力；
步骤S4:根据日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，并基于日前优化调度电网中风电功率变化的实际情况，实现对电网风电功率波动进行优化调控。
进一步的，所述日前优化调度具体为：
(1)系统功率平衡方程
小水电虚拟电厂系统的功率平衡方程如下：
Figure BDA0002416873540000021
式中，
Figure BDA0002416873540000022
为可调控水电厂i在t时刻的出力值；
Figure BDA0002416873540000023
为日常出力水电厂i在t时刻的出力值；
Figure BDA0002416873540000024
为风电场i在t时刻的出力值；NW为总的风电场个数；PLoad,t为在t时刻的负荷值；PLoss,t为第t时刻的网损；
(2)小水电有功出力约束
Figure BDA0002416873540000025
式中，
Figure BDA0002416873540000026
和
Figure BDA0002416873540000027
分别是水电机组i在t时刻的最小和最大出力；
(3)风电场出力约束
Figure BDA0002416873540000028
式中，
Figure BDA0002416873540000029
为日前风电预测出力；
(4)小水电爬坡/滑坡约束
设定水电机组在1小时内有功功率变化不能超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure BDA0002416873540000031
Figure BDA0002416873540000032
式中，σ1和σ2表示水电机组i的滑坡率和爬坡率，T60取1小时；
(5)水量平衡约束
Figure BDA0002416873540000033
式中，
Figure BDA0002416873540000034
Vt i分别为t时刻和t+1时刻水库i的库容；
Figure BDA0002416873540000035
分别为电厂的入库流量和出库流量；
(6)水电厂流量上下限约束
Figure BDA0002416873540000036
式中，
Figure BDA0002416873540000037
和
Figure BDA0002416873540000038
分别为水电厂i在调度期内要求的最小和最大过机水量；
(7)水库库容约束
Figure BDA0002416873540000039
式中，
Figure BDA00024168735400000310
分别表示水库i在调度期内要求的最小和最大库容。最小库容取死水位库容，最大库容取正常蓄水位库容；
(8)节点电压约束
Vi,min≤Vi,t≤Vi,max
式中,Vi,min、Vi,max分别表示节点i在t时刻电压幅值最小和最大值；
(9)支路潮流上下限约束
-Pji,max≤Pij,t≤Pij,max
式中，Pij,t为t时刻ij支路的传输功率；Pij,max为ij支路正向最大传输功率；Pji,max为ij支路反向最大传输功率。
进一步的，所述日内滚动优化调度，以日前出力计划和短期风电机组出力预测为基础，以虚拟电厂小水电的总出力与日前计划量的偏差最小作为目标函数，通过滚动优化的形式和利用实时数据修正发电计划，减小实际出力与计划出力的偏差，具体如下：
(1)系统功率平衡方程
Figure BDA0002416873540000041
式中，
Figure BDA0002416873540000042
为虚拟电厂在时段i的滚动计划出力；
Figure BDA0002416873540000043
为风电厂在时段i的滚动计划出力；
(2)风电场出力约束
Figure BDA0002416873540000044
式中，
Figure BDA0002416873540000045
为风电功率在时段i的短期预测值；
(3)水电厂出力约束
Figure BDA0002416873540000046
式中，PH-min和PH-max分别为水电厂在时段i的最小和最大出力值；
(4)水电厂爬坡/滑坡约束
设定水电厂在1小时内有功功率变化不超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure BDA0002416873540000047
Figure BDA0002416873540000048
式中，σ1和σ2分别表示滑坡率和爬坡率，T取1h。
进一步的，所述日内实时优化调度以超短期负荷预测为基础，以日内实时优化调度和日内滚动优化调度出力的偏差最小为目标函数，减小实时调度计划出力和滚动计划出力的偏差，最终得到实际的实时出力，具体如下：
系统功率平衡方程
Figure BDA0002416873540000051
式中，
Figure BDA0002416873540000052
为虚拟电厂在时段i的总实时计划出力；
Figure BDA0002416873540000053
为风电厂在时段i的实时计划出力；
(2)风电场出力约束
Figure BDA0002416873540000054
式中，
Figure BDA0002416873540000055
为风电功率在时段i的超短期预测值；
(3)水电厂出力约束
Figure BDA0002416873540000056
式中，PH-min和PH-max分别为水电厂在时段i的最小和最大出力值；
(4)水电厂爬坡/滑坡约束
设定水电厂在1小时内有功功率变化不能超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure BDA0002416873540000057
Figure BDA0002416873540000058
式中，σ1和σ2分别表示滑坡率和爬坡率，T取1h。
进一步的，所述步骤S4具体为：
步骤S41:根据日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，减小小水电虚拟电厂出力偏差,得到虚拟电厂功率偏差量；
步骤S42:将得到的虚拟电厂功率偏差量按照每个AGC机组现有可调容量占总可调容量的比例大小进行功率分配。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明实现对虚拟电厂的优化调度，平抑风电功率的波动。为电力系统的安全、稳定运行提供保障。
附图说明
图1是本发明一实施例中小水电虚拟电厂的基本框架；
图2是本发明一实施例中小水电虚拟电厂的日前优化调度实现流程图；
图3是本发明一实施例中小水电虚拟电厂的日内滚动优化调度实现流程图；
图4是本发明一实施例中小水电虚拟电厂的日内实时优化调度实现流程图
图5是本发明一实施例中典型日风电出力预测和可调控水电厂日前计划出力曲线；
图6是本发明一实施例中可调控水电的日前出力计划曲线；
图7是本发明一实施例中风电的实际出力和预测出力曲线；
图8是本发明一实施例中风电的实际出力/预测出力和可调控水电的实际出力/滚动计划出力；
图9是本发明一实施例中可调控水电的滚动计划出力曲线；
图10是本发明一实施例中风电场超短期预测和实际出力曲线；
图11是本发明一实施例中风电场超短期预测/实际出力曲线和可调控水电厂计划/实时出力曲线；
图12是本发明一实施例中可调水电厂的实时出力曲线。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请参照图1，本发明提供具有可调节小水电站机组(可调节发电机组)条件的地区电网构建如图1所述，包括可控发电单元(包括可控水电机组和生物质能电厂等可控机组)、风电机组(包括大容量的光伏发电系统)、电网当地负荷、正常出力的水电机组(不可调控的机组)和虚拟电厂操作控制中心(调度中心)组成虚拟电厂。其中，平抑风电功率的波动，主要根据风电机组的日出力预测和短期、超短期出力的预测，制定虚拟电厂的日前优化调度、日内滚动优化调度、日内实时优化调度以及自动发电控制(AGC)计划，小水电虚拟电厂的日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度方法方案如下：
在本实施例中，小水电虚拟电厂日前优化调度，如图2所示，以日前风电机组出力预测为基础，制定虚拟电厂日前总计划出力：
(1)系统功率平衡方程
小水电虚拟电厂系统的功率平衡方程如下：
Figure BDA0002416873540000071
式中，
Figure BDA0002416873540000072
为可调控水电厂i在t时刻的出力值；
Figure BDA0002416873540000073
为日常出力水电厂i在t时刻的出力值；
Figure BDA0002416873540000081
为风电场i在t时刻的出力值；NW为总的风电场个数；PLoad,t为在t时刻的负荷值；PLoss,t为第t时刻的网损；
(2)小水电有功出力约束
Figure BDA0002416873540000082
式中，
Figure BDA0002416873540000083
和
Figure BDA0002416873540000084
分别是水电机组i在t时刻的最小和最大出力；
(3)风电场出力约束
Figure BDA0002416873540000085
式中，
Figure BDA0002416873540000086
为日前风电预测出力；
(4)小水电爬坡/滑坡约束
设定水电机组在1小时内有功功率变化不能超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure BDA0002416873540000087
Figure BDA0002416873540000088
式中，σ1和σ2表示水电机组i的滑坡率和爬坡率，T60取1小时；
(5)水量平衡约束
Figure BDA0002416873540000089
式中，
Figure BDA00024168735400000810
Vt i分别为t时刻和t+1时刻水库i的库容；
Figure BDA00024168735400000811
分别为电厂的入库流量和出库流量；
(6)水电厂流量上下限约束
Figure BDA00024168735400000812
式中，
Figure BDA00024168735400000813
和
Figure BDA00024168735400000814
分别为水电厂i在调度期内要求的最小和最大过机水量；
(7)水库库容约束
Figure BDA0002416873540000091
式中，
Figure BDA0002416873540000092
分别表示水库i在调度期内要求的最小和最大库容。最小库容取死水位库容，最大库容取正常蓄水位库容；
(8)节点电压约束
Vi,min≤Vi,t≤Vi,max
式中,Vi,min、Vi,max分别表示节点i在t时刻电压幅值最小和最大值；
(9)支路潮流上下限约束
-Pji,max≤Pij,t≤Pij,max
式中，Pij,t为t时刻ij支路的传输功率；Pij,max为ij支路正向最大传输功率；Pji,max为ij支路反向最大传输功率。
在本实施例中，小水电虚拟电厂日内滚动优化调度方法如图3所示，以日前出力计划和短期风电机组出力预测为基础，以虚拟电厂小水电的总出力与日前计划量的偏差最小作为目标函数，通过滚动优化的形式和利用实时数据修正发电计划，减小实际出力与计划出力的偏差，具体如下：
(1)系统功率平衡方程
Figure BDA0002416873540000093
式中，
Figure BDA0002416873540000094
为虚拟电厂在时段i的滚动计划出力；
Figure BDA0002416873540000095
为风电厂在时段i的滚动计划出力；
(2)风电场出力约束
Figure BDA0002416873540000101
式中，
Figure BDA0002416873540000102
为风电功率在时段i的短期预测值；
(3)水电厂出力约束
Figure BDA0002416873540000103
式中，PH-min和PH-max分别为水电厂在时段i的最小和最大出力值；
(4)水电厂爬坡/滑坡约束
设定水电厂在1小时内有功功率变化不超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure BDA0002416873540000104
Figure BDA0002416873540000105
式中，σ1和σ2分别表示滑坡率和爬坡率，T取1h。
在本实施例中，小水电虚拟电厂日内实时优化调度方法如图4示，以日内实时优化调度和日内滚动优化调度出力的偏差最小为目标函数，减小实时调度计划出力和滚动计划出力的偏差，最终得到实际的实时出力，具体如下：
系统功率平衡方程
Figure BDA0002416873540000106
式中，
Figure BDA0002416873540000107
为虚拟电厂在时段i的总实时计划出力；
Figure BDA0002416873540000108
为风电厂在时段i的实时计划出力；
(2)风电场出力约束
Figure BDA0002416873540000109
式中，
Figure BDA0002416873540000111
为风电功率在时段i的超短期预测值；
(3)水电厂出力约束
Figure BDA0002416873540000112
式中，PH-min和PH-max分别为水电厂在时段i的最小和最大出力值；
(4)水电厂爬坡/滑坡约束
设定水电厂在1小时内有功功率变化不能超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure BDA0002416873540000113
Figure BDA0002416873540000114
式中，σ1和σ2分别表示滑坡率和爬坡率，T取1h。
在本实施例中，所述步骤S4具体为：
步骤S41:根据日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，减小小水电虚拟电厂出力偏差,得到虚拟电厂功率偏差量；
步骤S42:将得到的虚拟电厂功率偏差量按照每个AGC机组现有可调容量占总可调容量的比例大小进行功率分配。
在本实施例中，为验证本发明优化调度方法的效果，针对某地区电网按图1构建的小水电虚拟电厂方案：系统中9座小水电可参对4个风电场，总装机容量为198MW的风电机组的功率波动调控，利用matlab中Cplex优化求解器和PSASP软件得到的优化计算结果如下。
(1)日前优化调度方法实证结果
利用典型日风电出力预测曲线和本发明日前优化调度方法得到的调控小水电厂的日前出力计划调控曲线如图5所示，9座小水电的日前出力计划曲线如图6所示。
(2)日内滚动优化调度方法实证效果
利用典型日风电场短期预测出力和本发明日内滚动优化方法，以每6h一个时间段做日内滚动优化，以±10％的偏差量随机生成风电扩展短期预测出力，得到的风电的实际出力和预测出力曲线如图7所示，得到的风电实际出力/预测出力和可调控水电实际出力/滚动计划出力如图8所示，9座小水电的出力曲线如图9所示。
(3)日内实时优化调度方法实证效果
利用典型日超短期风电预测和本发明实时优化调度方法，以±5％的偏差量随机生成风电超短期预测出力，仿真计算得到的风电场实际出力和超短期预测出力偏差如图10所示，得到的风电场超短期预测/实际出力曲线和可调控水电厂计划/实时出力曲线如图11所示，得到的9座可调水电厂的实时出力曲线如图12所示。
参考图5至图12的实证结果表明，本实施例提出的优化调度方法，可使得水电厂的实际出力更好的追踪计划出力，减小了系统的功率偏差，平抑了风电功率的波动性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (4)

1.一种小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，包括日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，具体包括以下步骤：
步骤S1:日前优化调度，基于日前风电机组出力预测，构建虚拟电厂的日前总计划出力；
步骤S2:日内滚动优化调度,基于日前出力计划和短期风电机组出力预测，通过滚动优化的形式和利用实时数据修正发电计划；
步骤S3:日内实时优化调度,以超短期负荷预测为基础，减小实时调度计划出力和滚动计划出力的偏差，最终得到实际的实时出力；
步骤S4:根据日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，并基于日前优化调度电网中风电功率变化的实际情况，实现对电网风电功率波动进行优化调控；
所述日前优化调度具体为：
(1)系统功率平衡方程
小水电虚拟电厂系统的功率平衡方程如下：
Figure FDA0003318084010000011
式中，
Figure FDA0003318084010000012
为可调控水电厂i在t时刻的出力值；
Figure FDA0003318084010000013
为日常出力水电厂i在t时刻的出力值；
Figure FDA0003318084010000014
为风电场i在t时刻的出力值；NW为总的风电场个数；PLoad,t为在t时刻的负荷值；PLoss,t为第t时刻的网损；
(2)小水电有功出力约束
Figure FDA0003318084010000021
式中，
Figure FDA0003318084010000022
和
Figure FDA0003318084010000023
分别是水电机组i在t时刻的最小和最大出力；
(3)风电场出力约束
Figure FDA0003318084010000024
式中，
Figure FDA0003318084010000025
为日前风电预测出力；
(4)小水电爬坡/滑坡约束
设定水电机组在1小时内有功功率变化不能超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure FDA0003318084010000026
Figure FDA0003318084010000027
式中，σ1和σ2表示水电机组i的滑坡率和爬坡率，T60取1小时；
(5)水量平衡约束
Figure FDA0003318084010000028
式中，
Figure FDA0003318084010000029
分别为t时刻和t+1时刻水库i的库容；
Figure FDA00033180840100000210
分别为电厂的入库流量和出库流量；
(6)水电厂流量上下限约束
Figure FDA00033180840100000211
式中，
Figure FDA00033180840100000212
和
Figure FDA00033180840100000213
分别为水电厂i在调度期内要求的最小和最大过机水量；
(7)水库库容约束
Figure FDA00033180840100000214
式中，
Figure FDA00033180840100000215
分别表示水库i在调度期内要求的最小和最大库容；最小库容取死水位库容，最大库容取正常蓄水位库容；
(8)节点电压约束
Vi,min≤Vi,t≤Vi,max
式中,Vi,min、Vi,max分别表示节点i在t时刻电压幅值最小和最大值；
(9)支路潮流上下限约束
-Pji,max≤Pij,t≤Pij,max
式中，Pij,t为t时刻ij支路的传输功率；Pij,max为ij支路正向最大传输功率；Pji,max为ij支路反向最大传输功率。
2.根据权利要求1所述的小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，所述日内滚动优化调度，以日前出力计划和短期风电机组出力预测为基础，以虚拟电厂小水电的总出力与日前计划量的偏差最小作为目标函数，通过滚动优化的形式和利用实时数据修正发电计划，减小实际出力与计划出力的偏差，具体如下：
(1)系统功率平衡方程
Figure FDA0003318084010000031
式中，
Figure FDA0003318084010000032
为虚拟电厂在时段i的滚动计划出力；
Figure FDA0003318084010000033
为风电厂在时段i的滚动计划出力；
(2)风电场出力约束
Figure FDA0003318084010000034
式中，
Figure FDA0003318084010000035
为风电功率在时段i的短期预测值；
(3)水电厂出力约束
Figure FDA0003318084010000041
式中，PH-min和PH-max分别为水电厂在时段i的最小和最大出力值；
(4)水电厂爬坡/滑坡约束
设定水电厂在1小时内有功功率变化不超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure FDA0003318084010000042
Figure FDA0003318084010000043
式中，σ1和σ2分别表示滑坡率和爬坡率，T取1h。
3.根据权利要求1所述的小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，所述日内实时优化调度以超短期负荷预测为基础，以日内实时优化调度和日内滚动优化调度出力的偏差最小为目标函数，减小实时调度计划出力和滚动计划出力的偏差，最终得到实际的实时出力，具体如下：
系统功率平衡方程
Figure FDA0003318084010000044
式中，
Figure FDA0003318084010000045
为虚拟电厂在时段i的总实时计划出力；
Figure FDA0003318084010000046
为风电厂在时段i的实时计划出力；
(2)风电场出力约束
Figure FDA0003318084010000047
式中，
Figure FDA0003318084010000048
为风电功率在时段i的超短期预测值；
(3)水电厂出力约束
Figure FDA0003318084010000051
式中，PH-min和PH-max分别为水电厂在时段i的最小和最大出力值；
(4)水电厂爬坡/滑坡约束
设定水电厂在1小时内有功功率变化不能超过σ，水电机组爬坡与降坡功率变化率计算公式如下所示
Figure FDA0003318084010000052
Figure FDA0003318084010000053
式中，σ1和σ2分别表示滑坡率和爬坡率，T取1h。
4.根据权利要求1所述的小水电虚拟电厂的多时间尺度优化调度方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
步骤S41:根据日前优化调度、日内滚动优化调度和日内实时优化调度，减小小水电虚拟电厂出力偏差,得到虚拟电厂功率偏差量；
步骤S42:将得到的虚拟电厂功率偏差量按照每个AGC机组现有可调容量占总可调容量的比例大小进行功率分配。
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