CN112436510A - 一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种风‑光‑火特高压直流外送调度方法，包括：根据模糊层次分析法确定等效新能源与受端电网负荷的调峰时间段的第一权重系数、源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数；确定最小火电容量；以受端电网调峰程度最低为目标，根据调峰时间段和源荷扰动程度及其权重系数构建目标函数；依据最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件并最终得到优化调度最优解。对特高压直流外送功率进行优化，可提高新能源综合使用能力，降低受端电网反调峰时段和源荷扰动程度，减小弃风、弃光量，提高特高压直流外送风‑光‑火的调峰能力改善受端电网调峰裕度。

Description

一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统
技术领域
本发明涉及特高压输电领域，特别是涉及一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统。
背景技术
近年来，我国风电、光伏巨型基地的开发，受当地电网消纳能力不足的限制，迫切需要实现新能源电力的跨区域输送。由于直流输电线路无电感，本身不存在稳定问题，并且直流线路造价低、控制快速简便、能量损耗小，因此运用特高压直流输电进行新能源电力的大容量、远距离输送。如图1所示，送端电网在本地未消纳新能源的条件下，需配套火电机组平抑其波动，再经由额定容量为8GW的特高压直流传输给受端电网。换流站1、换流站2分别为整流站、逆变站，其作用为直流与交流之间相互转换，以达到特高压直流输电线路稳定运行的目的。
风电、光伏在时间上具有一定的互补性，如图2所示，可明显看出风电装机容量与风光总装机容量相同情况下，风光联合后实际的出力曲线较为平缓。在7-14h时段内，单独风电出力不足，此时处于白天光照辐射强度较强时间段，联合后可明显改善风电白天出力不足的情况。直流运行多呈“直线式”，为保证直流系统安全稳定运行，必须根据所外送的风电、光伏容量增加相应的常规火电机组旋转备用，来补充风电、光伏出力不足时所需功率。由于风电、光伏的时间互补特性，风光联合相比于单独风电的缺额功率较小，风-光-火联合直流外送时，可大大减少火电机组的备用容量。
同时由于风电、光伏的随机性，为保证直流系统安全稳定的运行，需配套火电机组平抑其波动。为比较风光联合与单独风电所需配套火电机组出力大小，相同总装机容量下的单独风电与风光联合出力值如图2所示，设定若干台不同型号的火电机组与之配套进行直流外送，并设定模式一为风-火联合外送，模式二为风-光-火联合外送。图3可看出在相同总装机容量下的单独风电与风光联合分别进行直流外送，风光联合可大大减小配套火电机组出力。
但现有技术中受限于传统直流定功率运行方式的特点(低负荷时小功率外送、高负荷时大功率外送)，不能灵活调整直流通道外送功率量，使得受端电网调峰裕度不足，进而使弃风、弃光量明显增加。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统。能够可灵活改善受端电网调峰裕度，减小弃风、弃光量，提高特高压直流外送风-光-火的调峰能力。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种风-光-火特高压直流外送调度方法，包括：
将等效新能源与受端电网负荷波动幅度之差，记为源荷扰动程度；
根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数；
确定最小火电容量；
以受端电网调峰程度最低为目标，根据所述调峰时间段、所述源荷扰动程度、第一权重系数、所述第二权重系数和所述第三权重系数构建目标函数；
依据所述最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件；
由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解；
根据所述优化调度最优解进行风-光-火特高压直流外送调度。
优选地，所述调峰时间段具体为：
Figure BDA0002774459100000021
其中：ui为调峰时间段；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值。
优选地，所述源荷扰动程度具体为：
Figure BDA0002774459100000031
其中，F1为源荷扰动程度；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值；T为调度日内的时间段。
优选地，所述目标函数，具体为：
Figure BDA0002774459100000032
其中，Y为受端电网调峰因素；T为调度日内的时间段；x1为所述第一权重系数；x2为所述第二权重系数，x3为所述第三权重系数；
Figure BDA0002774459100000033
为直流外送新能源预测值；Pnew为直流外送新能源实际上网值；F1为源荷扰动程度；ui为调峰时间段。
优选地，所述约束条件包括：
火电机组出力约束：
Figure BDA0002774459100000034
其中，Pk,t为k型号火电机组t时刻出力值；
Figure BDA0002774459100000035
为k型号火电机组t时刻最小出力值；
Figure BDA0002774459100000036
分别为k型号火电机组t时刻最大出力值；
火电机组爬坡约束：
Figure BDA0002774459100000037
其中，Pk,t-1为k型号火电机组t-1时刻出力值；
Figure BDA0002774459100000038
为k型号火电机组向上的爬坡速率；
Figure BDA0002774459100000039
为k型号火电机组向下的爬坡速率；
新能源预测约束：
Figure BDA00027744591000000310
其中，
Figure BDA00027744591000000311
为在时刻t的直流外送新能源预测值；Pnew(t)为在时刻t的直流外送新能源实际上网值；
直流通道平衡约束：
Figure BDA0002774459100000041
其中，PDC(t)为直流通道t时刻所外送功率；
直流通道爬坡速率约束：
Figure BDA0002774459100000042
Figure BDA0002774459100000043
其中，
Figure BDA0002774459100000044
为直流通道爬坡速率上限；
Figure BDA0002774459100000045
为直流通道爬坡速率下限；
直流运行阶梯化约束：
Figure BDA0002774459100000046
Figure BDA0002774459100000047
Figure BDA0002774459100000048
其中，stmt定义为0-1变量，表示PDC在t时刻调整状态变量，stmt定义0为直流通道外送功率运行状态未改变，定义1为直流通道调整状态，外送功率发生改变；M为直流通道最小调整时间间隔；
直流通道调整次数约束：
Figure BDA0002774459100000049
其中，N为调度日直流通道可调整的最大次数；T为调度日内的时间段；
日交易量约束：
Figure BDA00027744591000000410
其中，Q为直流外送日交易总预设电量；
直流通道上、下限约束：
PDC,down≤PDC,t≤PDC,up
其中，PDC,down为直流通道上限出力值；PDC,up为直流通道下限出力值。
优选地，所述确定最小火电容量，包括：
根据功率平衡关系确定最小火电容量，所述功率平衡关系具体为：
PDCN·TDC-PWN·TW-PSN·TS＝PFN·TF
其中，PDCN为所述直流通道额定容量；PFN为所述最小火电容量；PWN为风电机组的装机容量；PSN为光伏机组的装机容量；TDC为特高压直流机组的有效利用小时数、TW为所述风电机组有效利用小时数、TS为所述光伏机组有效利用小时数、TF为所述火电机组有效利用小时数。
优选地，由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解，包括：
根据所述目标函数和所述约束条件建立优化调度模型；
采用CPLEX软件对所述优化调度模型进行求解，得到所述优化调度最优解。
一种风-光-火特高压直流外送调度系统，包括：
定义模块，用于获取所述等效新能源与受端电网负荷波动幅度之差记为源荷扰动程度；
权重系数确定模块，用于根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数；
最小火电容量确定模块，用于确定最小火电容量；
目标函数构建模块，用于以受端电网调峰程度最低为目标，根据所述调峰时间段、所述源荷扰动程度、第一权重系数、所述第二权重系数和所述第三权重系数构建目标函数；
约束构建模块，用于依据所述最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件；
计算模块，用于由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解；
调度模块，用于根据所述优化调度最优解进行风-光-火特高压直流外送调度。
优选地，所述调峰时间段具体为：
Figure BDA0002774459100000061
其中：ui为调峰时间段；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值。
优选地，所述源荷扰动程度具体为：
Figure BDA0002774459100000062
其中，F1为源荷扰动程度；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值；T为调度日内的时间段。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明风-光-火特高压直流外送调度方法及系统通过模糊层次分析法计算调峰时间段和源荷扰动程度的权重系数，并依此构建目标函数，从而对特高压直流外送功率进行优化，可提高新能源综合使用能力，降低受端电网反调峰时段和源荷扰动程度，减小弃风、弃光量，提高特高压直流外送风-光-火的调峰能力改善受端电网调峰裕度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中特高压直流输送风光火示意图；
图2为现有技术中风光联合与单独风电实际出力值示意图；
图3为现有技术中风光联合/单独风电外送时的配套火电出力示意图；
图4为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的方法流程图；
图5为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的概率密度函数分布图；
图6为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的风电、光伏预测值示意图；
图7为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的受端电网负荷预测值示意图；
图8为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的直流功率优化结果示意图；
图9为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的风-光-火出力曲线示意图；
图10为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的两种方式下火电机组出力情况；
图11为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的四个典型日受端电网负荷预测示意图；
图12为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的四个典型日直流功率优化结果；
图13为本发明风-光-火特高压直流外送调度系统的系统模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统，能够灵活改善受端电网调峰裕度，减小弃风、弃光量，提高特高压直流外送风-光-火的调峰能力。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图4为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法及系统的方法流程图，如图4所示，本发明风-光-火特高压直流外送调度方法包括：
步骤100：将等效新能源与受端电网负荷波动幅度之差，记为源荷扰动程度。
步骤200：根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的反调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数。
步骤300：确定最小火电容量。
步骤400：以受端电网调峰程度最低为目标，根据所述反调峰时间段、所述源荷扰动程度、第一权重系数、所述第二权重系数和所述第三权重系数构建目标函数。
步骤500：依据所述最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件。
步骤600：由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解。
步骤700：根据所述优化调度最优解进行风-光-火特高压直流外送调度。
具体的，所述等效新能源由特高压直流外送的功率与受端电网的本地新能源构成。
可选地，等效新能源与受端电网负荷的调峰时段ui，为不利调峰时间段。不利调峰时间段中ui定义1表示受端电网新能源与直流外送之和，与当地负荷呈反调峰趋势，为不利于本地调峰时间段；定义0表示受端电网新能源与直流外送之和，与当地负荷呈正调峰趋势，为有利于本地调峰时间段。
优选地，所述调峰时间段具体为：
Figure BDA0002774459100000081
其中：ui为调峰时间段；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值。
具体的，所述源荷扰动程度为受端电网负荷做一阶差分，受端电网新能源与直流外送功率之和做一阶差分，两者取差值表示源荷之间扰动程度。
优选地，所述源荷扰动程度具体为：
Figure BDA0002774459100000091
其中，F1为源荷扰动程度；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值；T为调度日内的时间段。
可选地，调峰时间段和源荷扰动程度分别表示受端电网调峰趋势与扰动程度，其中不利调峰时间段优势在于可直观看出两者同增减的趋势，劣势在于无法看出两者增减幅度；源荷扰动程度优势在于可直观看出两者相差幅度，劣势在于无法看出调峰趋势。两者优缺点达到互补，可更加精准、灵活改变送电曲线，进一步改善受端电网调峰裕度。因此本发明考虑受端电网调峰趋势的这两个重要因素进行风光火联合特高压直流外送。
具体的，由于风光出力具有一定的不确定性，导致风光预测出现误差，为保证送电充裕性，对其风光预测量进行处理，该偏差服从均值为0、方差为∏2的正态分布。该标准差可表示为：
Figure BDA0002774459100000092
其中：∏为正态分布的标准差；PWN、PSN分别为风电、光伏的装机容量。
图5为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的概率密度函数分布图，如图5所示，该函数为风光预测偏差的概率密度函数，将函数划为5个有限区间，其中区间概率密度积分函数值近似为该区间期望值的概率，其式表示为：
Figure BDA0002774459100000093
Figure BDA0002774459100000094
Figure BDA0002774459100000101
其中c＝1，2，....，7。针对于调度日24个时刻的风光预测值产生偏差进行修正，若偏差超出规定范围，则取此时刻风光实际出力为此时段平均值。对于风-光-火一体联合直流外送日前调度，通过风光预测误差分析，可保证直流送电充裕性。
优选地，所述确定最小火电容量，包括：
根据功率平衡关系确定最小火电容量，所述功率平衡关系具体为：
PDCN·TDC-PWN·TW-PSN·TS＝PFN·TF
其中，PDCN为所述直流通道额定容量；PFN为所述最小火电容量；PWN为风电机组的装机容量；PSN为光伏机组的装机容量；TDC为特高压直流机组的有效利用小时数、TW为所述风电机组有效利用小时数、TS为所述光伏机组有效利用小时数、TF为所述火电机组有效利用小时数。
具体的，由于风电、光伏的随机性，导致其出力大小无法确定。根据年统计数据可得风电、光伏年总出力值，通过风电、光伏年总出力值与装机容量做商可得两者的最大出力时间，即为有效利用小时数。通过功率平衡关系，直流通道年交易量以及风光年总出力预测值，并根据不同地区的环境以及检修计划，确定其火电机组有效利用小时数，最终可求得其配套火电装机容量，并对其进行校验，保证送电可靠性。
可选地，模糊层次分析法是一种将决策问题按照总目标以及评判准则进行求解权重系数的方法，此方法不会因为评估对象的不同而发生改变，但对于不同的方案以及目标函数，权重系数会发生改变。
优选地，根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的反调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数的具体步骤为：
(1)建立一级准则层，并按照0.1-0.9标度方式进行确定判断矩阵值，其中0.1-0.9标度方式定义如表1所示，判断矩阵值具有mii＝0.5且mij+mji＝1的特点，其表示为：
Figure BDA0002774459100000111
表1
Figure BDA0002774459100000112
(2)由判断矩阵M求解得各个指标权重系数，其中X＝(x1,x2,x3)计算方式如下表示为：
Figure BDA0002774459100000113
α≥(n-1)/2
其中α取值越小说明对指标之间重要程度差异的关注度越大，由于本发明风-光-火特高压直流外送调度方法及系统中的目标函数中需确定指标阶数为3阶(n＝3),故取值α＝1。
(3)对求取权重系数进行校验，其校验过程表示为：
Figure BDA0002774459100000114
Figure BDA0002774459100000121
其中，IR为随机一致性指标，一般三阶判断矩阵，IR＝0.52。校验结果，若LCR<0.1即认为判断矩阵的一致性可以接受，若LCR>0.1则需重新构建判断矩阵。
具体的，建立风-光-火一体特高压直流外优化调度模型，以新能源最大消纳为前提，基于调峰时间段、源荷扰动程度等两个指标，使受端电网调峰程度最低为目标，确定其目标函数。
所述目标函数，具体为：
Figure BDA0002774459100000122
其中，Y为受端电网调峰因素；T为调度日内的时间段；x1为所述第一权重系数；x2为所述第二权重系数，x3为所述第三权重系数；
Figure BDA0002774459100000123
为直流外送新能源预测值；Pnew为直流外送新能源实际上网值；F1为源荷扰动程度；ui为反调峰时间段。
优选地，所述约束条件包括：
火电机组出力约束：
Figure BDA0002774459100000124
其中，Pk,t为k型号火电机组t时刻出力值；
Figure BDA0002774459100000125
为k型号火电机组t时刻最小出力值；
Figure BDA0002774459100000126
分别为k型号火电机组t时刻最大出力值。
火电机组爬坡约束：
Figure BDA0002774459100000127
其中，Pk,t-1为k型号火电机组t-1时刻出力值；
Figure BDA0002774459100000128
为k型号火电机组向上的爬坡速率；
Figure BDA0002774459100000129
为k型号火电机组向下的爬坡速率。
新能源预测约束：
Figure BDA00027744591000001210
其中，
Figure BDA0002774459100000131
为在时刻t的直流外送新能源预测值；Pnew(t)为在时刻t的直流外送新能源实际上网值。
直流通道平衡约束：
Figure BDA0002774459100000132
其中，PDC(t)为直流通道t时刻所外送功率。
直流通道爬坡速率约束：
Figure BDA0002774459100000133
Figure BDA0002774459100000134
其中，
Figure BDA0002774459100000135
为直流通道爬坡速率上限；
Figure BDA0002774459100000136
为直流通道爬坡速率下限。
直流运行阶梯化约束：
Figure BDA0002774459100000137
Figure BDA00027744591000001310
Figure BDA00027744591000001311
其中，stmt定义为0-1变量，表示PDC在t时刻调整状态变量，stmt定义0为直流通道外送功率运行状态未改变，定义1为直流通道调整状态，外送功率发生改变；M为直流通道最小调整时间间隔。
直流通道调整次数约束：
Figure BDA0002774459100000138
其中，N为调度日直流通道可调整的最大次数；T为调度日内的时间段。
日交易量约束：
Figure BDA0002774459100000139
其中，Q为直流外送日交易总预设电量。
直流通道上、下限约束：
PDC,down≤PDC,t≤PDC,up
其中，PDC,down为直流通道上限出力值；PDC,up为直流通道下限出力值。
优选地，由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解，包括：
根据所述目标函数和所述约束条件建立优化调度模型。
采用CPLEX软件对所述优化调度模型进行求解，得到所述优化调度最优解。
具体的，本发明一种风-光-火特高压直流外送调度方法采用IBM CPLEX软件，该软件能高效准确计算出其模型的最佳解决方案，针对特高压直流外送问题，可优化降低不利受端电网调峰情况下特高压直流外送风电、光伏最大消纳下的方案。
优选地，所述调度方法还包括：对所述优化调度模型进行有效性验证。
具体的，为验证本发明提出的风-光-火特高压直流外送调度方法的有效，在保证直流系统安全稳定的前提下进行计算，算例数据送端电网来自于西北某地区，受端电网来源于华东某地区电网运行数据。考虑受端电网日前负荷调峰趋势，根据日前调度计划，得到一个调度日中的风电、光伏预测值，配套火电机组，对其进行直流外送，以降低该调度日不利于受端电网调峰的两种指标，优化送电曲线。本算例中一个调度日以24个时间段进行计算，每个时间间隔为1h，图6为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的风电、光伏预测值示意图；如图6所示考虑新能源出力不确定性，对算例中送端电网外送新能源出力预测值进行修正。图7为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的受端电网负荷预测值示意图，受端电网负荷预测值如图7所示。
其中该模型以降低受端电网不利调峰率和源荷扰动率为目标，，通过判断矩阵M(如下所示)可求取目标函数中三项权重系数分别为x1＝0.467，x2＝0.3，x3＝0.233，并对其进行一致性校验即LCR<0.1，故此权重系数选取合理。具体直流数据如表2所示：
Figure BDA0002774459100000151
表2
Figure BDA0002774459100000152
特高压直流外送风光所需最小配套火电容量按照能量守恒定律(功率平衡关系)，假设风电、光伏、火电机组有效利用小时数分别为2500h、2000h、4900h计算，特高压直流通道容量和有效利用小时数分别按8000MW和5100h考虑，则装机6240MW的风电和5200MW的光伏需要最小配套火电容量3000MW。配套火电机组需保证直流在低谷时段外送功率大于直流通道下限值，在高峰时段外送功率大于直流通道额定容量的50％。本发明通过全年风电、光伏出力曲线可证明配套3000MW火电机组符合要求。
选取方式一为传统定功率直流运行方式；方式二为考虑受端电网调峰趋势，以降低受端电网不利调峰率和源荷扰动率为目标进行优化的直流外送运行方式。其中以一个调度日为单位，以1h为时间间隔进行分析，通过模型建立，数据处理，进行优化。
图8为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的直流功率优化结果示意图，仿真结果如图8所示，方式二的直流外送功率呈“多段折线式”相比于传统定功率运行方式，在5-11h、11-14h、17-20h时段内，由图5受端电网负荷预测曲线可看出，负荷均有所增长趋势，方式二中考虑受端电网调峰趋势，其直流通道也做出调整进行提高外送功率；在1-5h、21-24h时段内，受端电网负荷出现下降趋势，其直流通道调整降低外送功率，由此可见方式二的运行方式可较为灵活的改善受端电网调峰。
考虑受端电网调峰趋势进行调整直流外送运行方式，如表3相关数据对比可知，提高了新能源综合使用率，并且两种不利于受端电网调峰的因素分别下降了16.67％、8.47％，大大改善了受端电网调峰裕度。
表3
Figure BDA0002774459100000161
图9为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的风-光-火出力曲线示意图，如图9所示，当8-21h风电出力不足时，此时光伏出力与风电形成互补性，将缺额功率补充上，使直流通道安全稳定的运行。
图10为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的两种方式下火电机组出力情况，如图10所示，方式二中火电机组出力仅在5-10h、20-23h时间段大于方式一中火电机组出力，从图7可以看出，这两个时间段也是受端电网负荷增长趋势的时段，故方式二的运行方式可以考虑受端电网调峰趋势，同时灵活的调整火电机组出力。
为了进一步验证本发明调度方法的有效性，本发明选取一年中四个典型日进行直流通道优化。图11为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的四个典型日受端电网负荷预测示意图，如图11所示，四个典型日中负荷增长趋势一般在5-8h、11-13h、16-19h时间段内，16-20h增长趋势明显上升。
图12为本发明风-光-火特高压直流外送调度方法的四个典型日直流功率优化结果，如图12所示，直流通道一般1-7h低功率运行，8h-9h通道第一次调整增加外送功率；在10-14h、18-21h时间段内，由于受端电网负荷明显增长，直流通道相对应对外送功率做出调整。结果表明优化后的“多段折线式”运行方式，相比于传统定功率运行方式，可考虑受端电网调峰趋势进行直流外送调度，进而改善受端电网调峰裕度。一年中四个典型日直流通道优化结果如表4所示，在新能源综合使用方面，方式二直流外送提高了新能源消纳水平，夏季、秋季尤为明显；方式二在直流功率外送至受端电网时，明显降低了受端电网的不利调峰率；同时也降低了受端电网的源荷扰动率，夏季、秋季尤为明显。综上考虑受端电网调峰趋势进行风-光-火特高压直流外送，可表明此调度方法的有效性。
表4
Figure BDA0002774459100000171
以上证明了该方法的有效性，但该方法的经济性仍需进一步证明。为了比较两种方式下火电机组出力以及风光出力的经济成本，本发明设定新能源出力成本Cnew＝15元/MW，弃风弃光惩罚因子∮＝5元/MW，火电机组数据如下表5所示。
表5
Figure BDA0002774459100000172
通过经济成本的计算可知，方式二相比于方式一经济性仍提高了算例中选取方式一为传统定功率直流运行方式；方式二为考虑受端电网调峰趋势，以降低受端电网不利调峰率和源荷扰动率为目标进行优化的直流外送运行方式。其中以一个调度日为单位，以1h为时间间隔进行分析，通过模型建立，数据处理，进行优化。
如图13所示本发明还提供了一种风-光-火特高压直流外送调度系统，包括：
定义模块，用于获取所述等效新能源与受端电网负荷波动幅度之差记为源荷扰动程度。
权重系数确定模块，用于根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的反调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数。
最小火电容量确定模块，用于确定最小火电容量。
目标函数构建模块，用于以受端电网调峰程度最低为目标，根据所述反调峰时间段、所述源荷扰动程度、第一权重系数、所述第二权重系数和所述第三权重系数构建目标函数。
约束构建模块，用于依据所述最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件。
计算模块，用于由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解。
调度模块，用于根据所述优化调度最优解进行风-光-火特高压直流外送调度。
优选地，所述反调峰时间段具体为：
Figure BDA0002774459100000181
其中：ui为反调峰时间段；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值。
优选地，所述源荷扰动程度具体为：
Figure BDA0002774459100000191
其中，F1为源荷扰动程度；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值；T为调度日内的时间段。
本发明一种风-光-火特高压直流外送调度方法的有益效果如下：
(1)考虑受端电网调峰趋势约束，以降低不利调峰率、源荷扰动率为优化目标，建立风-光-火联合直流外送调度模型，在改善受端电网调峰裕度的同时有效提高风光新能源电力的消纳水平。即能灵活改善受端电网调峰裕度，减小弃风、弃光量，提高特高压直流外送风-光-火的调峰能力。
(2)通过风光预测误差分析，可保证直流送电充裕性。
(3)通过对特高压直流外送功率进行优化，提高新能源综合使用能力，降低受端电网不利调峰时段和源荷扰动程度，改善受端电网调峰裕度。
相对于现有技术，本发明一种风-光-火特高压直流外送调度系统与上述一种风-光-火特高压直流外送调度方法的有益效果相同，在此不再赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
现有技术中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，包括：
将等效新能源与受端电网负荷波动幅度之差，记为源荷扰动程度；
根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数；
确定最小火电容量；
以受端电网调峰程度最低为目标，根据所述调峰时间段、所述源荷扰动程度、第一权重系数、所述第二权重系数和所述第三权重系数构建目标函数；
依据所述最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件；
由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解；
根据所述优化调度最优解进行风-光-火特高压直流外送调度。
2.根据权利要求1所述的风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，所述调峰时间段具体为：
Figure FDA0002774459090000011
其中：ui为调峰时间段；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值。
3.根据权利要求1所述的风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，所述源荷扰动程度具体为：
Figure FDA0002774459090000012
其中，F1为源荷扰动程度；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值；T为调度日内的时间段。
4.根据权利要求1所述的风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，所述目标函数，具体为：
Figure FDA0002774459090000021
其中，Y为受端电网调峰因素；T为调度日内的时间段；x1为所述第一权重系数；x2为所述第二权重系数，x3为所述第三权重系数；
Figure FDA0002774459090000022
为直流外送新能源预测值；Pnew为直流外送新能源实际上网值；F1为源荷扰动程度；ui为调峰时间段。
5.根据权利要求1所述的风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，所述约束条件包括：
火电机组出力约束：
Figure FDA0002774459090000023
其中，Pk,t为k型号火电机组t时刻出力值；
Figure FDA0002774459090000024
为k型号火电机组t时刻最小出力值；
Figure FDA0002774459090000025
分别为k型号火电机组t时刻最大出力值；
火电机组爬坡约束：
Figure FDA0002774459090000026
其中，Pk,t-1为k型号火电机组t-1时刻出力值；
Figure FDA0002774459090000027
为k型号火电机组向上的爬坡速率；
Figure FDA0002774459090000028
为k型号火电机组向下的爬坡速率；
新能源预测约束：
Figure FDA0002774459090000029
其中，
Figure FDA00027744590900000210
为在时刻t的直流外送新能源预测值；Pnew(t)为在时刻t的直流外送新能源实际上网值；
直流通道平衡约束：
Figure FDA00027744590900000211
其中，PDC(t)为直流通道t时刻所外送功率；
直流通道爬坡速率约束：
Figure FDA0002774459090000031
Figure FDA0002774459090000032
其中，
Figure FDA0002774459090000033
为直流通道爬坡速率上限；
Figure FDA0002774459090000034
为直流通道爬坡速率下限；
直流运行阶梯化约束：
Figure FDA0002774459090000035
Figure FDA0002774459090000036
Figure FDA0002774459090000037
其中，stmt定义为0-1变量，表示PDC在t时刻调整状态变量，stmt定义0为直流通道外送功率运行状态未改变，定义1为直流通道调整状态，外送功率发生改变；M为直流通道最小调整时间间隔；
直流通道调整次数约束：
Figure FDA0002774459090000038
其中，N为调度日直流通道可调整的最大次数；T为调度日内的时间段；
日交易量约束：
Figure FDA0002774459090000039
其中，Q为直流外送日交易总预设电量；
直流通道上、下限约束：
PDC,down≤PDC,t≤PDC,up
其中，PDC,down为直流通道上限出力值；PDC,up为直流通道下限出力值。
6.根据权利要求1所述的风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，所述确定最小火电容量，包括：
根据功率平衡关系确定最小火电容量，所述功率平衡关系具体为：
PDCN·TDC-PWN·TW-PSN·TS＝PFN·TF
其中，PDCN为所述直流通道额定容量；PFN为所述最小火电容量；PWN为风电机组的装机容量；PSN为光伏机组的装机容量；TDC为特高压直流机组的有效利用小时数、TW为所述风电机组有效利用小时数、TS为所述光伏机组有效利用小时数、TF为所述火电机组有效利用小时数。
7.根据权利要求1所述的风-光-火特高压直流外送调度方法，其特征在于，由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解，包括：
根据所述目标函数和所述约束条件建立优化调度模型；
采用CPLEX软件对所述优化调度模型进行求解，得到所述优化调度最优解。
8.一种风-光-火特高压直流外送调度系统，其特征在于，包括：
定义模块，用于获取所述等效新能源与受端电网负荷波动幅度之差记为源荷扰动程度；
权重系数确定模块，用于根据模糊层次分析法确定所述等效新能源与受端电网负荷的调峰时间段的第一权重系数、所述源荷扰动程度的第二权重系数和直流外送新能源的第三权重系数；
最小火电容量确定模块，用于确定最小火电容量；
目标函数构建模块，用于以受端电网调峰程度最低为目标，根据所述调峰时间段、所述源荷扰动程度、第一权重系数、所述第二权重系数和所述第三权重系数构建目标函数；
约束构建模块，用于依据所述最小火电容量、火电机组出力数据、新能源出力数据、直流通道出力数据、直流外送日交易总预设电量构建约束条件；
计算模块，用于由所述目标函数和所述约束条件确定优化调度模型，对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度最优解；
调度模块，用于根据所述优化调度最优解进行风-光-火特高压直流外送调度。
9.根据权利要求8所述的风-光-火特高压直流外送调度系统，其特征在于，所述调峰时间段具体为：
Figure FDA0002774459090000051
其中：ui为调峰时间段；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值。
10.根据权利要求8所述的风-光-火特高压直流外送调度系统，其特征在于，所述源荷扰动程度具体为：
Figure FDA0002774459090000052
其中，F1为源荷扰动程度；Pi wed为i时刻的受端电网本地新能源出力与直流外送功率之和；FuHei为i时刻的受端电网负荷预测值；T为调度日内的时间段。
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