CN112600202B - 计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法，该方法首先采集风电场连续几天风速数据为原始序列数据，将风速序列数据通过时间序列法进行建模用来预测风电场风速；再通过风电机组或风电场的功率曲线换算出风电功率，对风电场的风电功率进行预测；鉴于双芯对称离散型可控移相器具有改变电力系统潮流分布的作用，综合考虑风电场和可控移相器以最小发电成本为目标函数建立日前经济调度模型；在T时刻通过改变移相器的状态，以目标函数最小情况下的移相器状态作为T时刻移相器最佳状态。本发明在计及新能源随机性的情况下，通过求解可控移相器的最佳状态，改善了电力系统的潮流分布，从而降低了系统运行成本。

Description

计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法
技术领域
本发明涉及电力电子领域，具体涉及计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法。
背景技术
改革开放以来,中国经济飞速发展,随之相伴的是能源生产和消费的快速增长,能源工业规模迅速扩大，我国的一次能源生产总量逐年上涨,其中煤炭的比重一直维持在70％-80％左右,能源消费对煤炭的依存度很高，煤炭资源的大量消耗,不仅会面临资源枯竭的问题,而且煤炭在燃烧过程中会产生二氧化碳、二氧化硫等导致温室效应和环境污染的产物,还会对生态环境和水资源造成严重的破坏，在我国电力行业中,以煤为燃料的火电机组约占电力总装机容量的78％左右,承担了约84％的电力需求，其中有很多火电厂建设年份较早,这些火电机组的利用效率不高,不仅造成了能源的大量浪费,而且对环境也造成了更大的污染，大力发展清洁能源和可再生能源是克服传统化石燃料大量消耗带来的能源危机和环境污染问题的最佳出路，而其中风电以资源分布广泛、利用技术成熟等特点在世界各国得到了大力的发展，
最优潮流问题是指在满足特定的系统运行和安全约束的条件下，通过调整系统中可利用控制手段(如发电机功率、变压器抽头、无功补偿设备等)实现预定目标最优的系统稳定运行状态，它把电力系统经济调度和潮流计算有机地融合在一起，以潮流方程为基础，将可靠性与电能质量化成相应的经济指标，进行经济与安全(包括有功和无功)的全面优化，是一个大规模的多变量、高维数、多约束、连续和离散变量共存的混合非线性规划问题，
公开号为CN103138255A的专利提出了一种包含统一潮流控制器的电力系统最优潮流的分解计算方法，该方法把含有统一潮流控制器的电力系统最优潮流计算问题通过网络等值分解为一个两层优化问题，进行含有统一潮流控制器的电力系统最优潮流计算，该专利方法并没有考虑新能源，不能合理的安排常规发电机组的运行，工程使用价值不高，容易导致煤炭资源的浪费和环境的污染，公开号为CN107221936A的专利提出了一种含风电场的最优潮流计算方法及装置，该方法采用场景分析法对预先建立的风电场模型进行分析，确定出风电机组输出功率各个典型场景，并计算出各个所述典型场景的风电出力；计算出与各个所述典型场景对应的含风电场最优潮流模型的最优潮流解，并没有考虑潮流控制装置，不能使机组煤耗成本及碳排放量最小化，势必将造成电力系统运行成本的提高，
发明内容
发明目的：为克服现有技术的不足，本发明旨在提供一种计及可控移相器调节能力的电力系统运行成本最小化的方法，该方法不仅考虑了新能源的随机性，同时考虑了可控移相器对系统潮流的调节作用。
技术方案：本发明的计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法包括：
(S1)将风速序列数据通过时间序列法进行建模用来预测风电场风速；
(S2)通过风电机组或风电场的功率曲线换算出风电功率，对风电场的风电功率进行预测；
(S3)综合考虑风电场和可控移相器以最小发电成本为目标函数建立日前经济调度模型；
(S4)T时刻通过改变移相器的状态采用内点法进行27次计算，以目标函数最小情况下的移相器状态作为T时刻移相器最佳状态；
(S5)重复步骤(S4)完成24小时的经济调度实现最优潮流。
进一步地，所述步骤(S1)具体包括如下步骤：
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样，用时间序列作预测时，需要以过去的历史数据为依据，预测将来的某些时刻的值，
(S11)原始序列的平稳化处理，即保证时间序列在均值附近和方差的稳定性；
(S12)模式识别，即判断模型是AR,MA,ARMA模型中的哪一种；
(S13)模型定阶，即确定模型的阶数p和q；
(S14)模型的参数估计；
(S15)模型检验，即检验利用所建立的模型得到的估计值与原始序列差(残差序列)的随机性，如果所得到的残差序列是白噪声序列的，则所建立的模型合适，否则需另选择模型重新建模。
进一步地，所述步骤(S2)具体过程如下：
风电机组的输出功率Pw和轮毂高度处的风速v之间的关系可以用风电机组的功率特性曲线或分段函数(1)近似表示：
Figure GDA0003781124200000031
式中，Vci为风电机组切入风速，Vr为切出风速，Vr是额定风速，PN是风电机组的额定功率，f(V)是风速在Vci和Vr之间时，风电机组风速与风电功率之间的函数关系，风机组处在切入风速Vci和额定风速Vr之间的状态称作降额输出功率状态，实际情况下，由于风速的波动性，不可能保持额定风速运行，所以降额输出功率状态下的风电功率曲线对风电功率预测起着决定作用，获得准确风电功率预测的前提必须是寻求精确的拟合函数，通常拟合函数f(V)可采用二次函数表示，如式(2)所示：
f(V)＝AV2-BV+C (2)
式中，A,B,C为待定系数。
进一步地，所述步骤(S3)具体包括如下：
可控移相器具有提高联络线传输潮流、抑制小干扰、提高系统稳定性、阻尼功率振荡、母线电压控制、联络线潮流控制功能，可控移相器在并联侧获取线路电压，通过变换装置得到所需幅值与相角的电压值，并通过串联变压器注入到线路中，以此起到改变线路电压和相角的作用，进而改变该条线路的传输功率，
经济调度的目标函数可以定义为式(3)最小化目标函数：
Figure GDA0003781124200000032
其中：n是发电机总数；FT是全网发电成本；Fi是第i台机组的发电成本，
Figure GDA0003781124200000033
其中ai,bi,ci,ei和fi是第i台机组的费用系数；
经济调度模型服从以下约束；
(S31)电量平衡约束
Figure GDA0003781124200000041
其中D是负荷需求；Pi是第i台机组的出力，不考虑电网损耗，
(S32)机组容量限制
Figure GDA0003781124200000042
其中Pi(t)是i时刻出力，Pimax和Pimin第i台机组的出力上下限，
(S33)爬坡率约束
Pi(t)-Pi(t-1)≤URi (7)
Pi(t-1)-Pi(t)≤DRi (8)
其中Pi(t)是i时刻出力，Pi(t-1)是之前一时刻出力，URi是第i台机组的上升爬坡率上限，DRi是下降爬坡率下限，
(S34)线路传输容量不越限
Figure GDA0003781124200000043
其中Pl为线路l的有功潮流，线路l两端节点为i和j，
Figure GDA0003781124200000044
为线路l的最大传输功率，
进一步地，所述步骤(S4)具体流程如下：
(S41)读取IEEE 30节点系统数据和负荷预测数据；
(S42)以传统发电机节点母线电压幅值和相角为控制变量，以最小运行成本为目标函数；
(S43)另变量T等于1，运用内点法计算T时刻的最小运行成本和对应的移相器最佳状态，并根据速率调节约束修改相关约束条件；
(S44)T加1后重复步骤(S43)，直到T大于23后完成24小时的经济调度并绘制相关曲线。
有益效果：相比于现有技术，有以下优点：
(1)考虑了新能源的随机性，通过风电场风速和功率的预测建立日前经济调度模型，合理利用新能源为克服传统化石燃料大量消耗带来的能源危机和环境污染问题找到了出路；
(2)考虑可控移相器对潮流的调控作用，提出了包含可控移相器的最优潮流计算方法，通过改变电力系统的潮流分布，进一步使电力系统运行成本大大地减小，提高了电力系统的经济效益；
总之，本发明可以实现电力系统潮流最优化，可以大大降低电力系统运行成本，充分利用新能源克服能源危机和环境污染。
附图说明
图1为本发明计及新能源随机性的含可控移相器电力系统结构示意图；
图2为不同时刻可控移相器的最佳状态；
图3为不同时刻安装可控移相器后节省成本；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施案例对本发明进行深入地详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施案例仅仅用以解释本发明，并不用于限定发明。
实施例1
如图1，本发明选取IEEE30节点系统为例采用内点法进行计算分析，移相器安装在支路28—27，靠近节点28，可串联在线路上的最大电压为U/3，选择20节点作为新能源发电节点，
设置目标函数：最小发电成本
设置变量：一共11个变量，包含6个发电机节点母线电压幅值，5个发电机节点母线电压相角(不包括平衡节点)，
设置约束条件：1.电量平衡约束
2.机组容量限制
3.爬坡率约束
4.线路传输容量不越限
先找到T＝1时的最佳运行点，接着再找T＝T+1的最佳运行点，直到完成24个时刻的寻优，并得到移相器的最佳状态，
添加爬坡率约束方法：在完成T时刻的寻优后，先修改T+1时刻的有功功率输出的上下限约束，再进行T+1时刻的寻优，
在实现电网最优潮流中，主要包含如下子步骤：
(S11)原始序列的平稳化处理，即保证时间序列在均值附近和方差的稳定性；
(S12)模式识别，即判断模型是AR,MA,ARMA模型中的哪一种；
(S13)模型定阶，即确定模型的阶数p和q；
(S14)模型的参数估计；
(S15)模型检验，即检验利用所建立的模型得到的估计值与原始序列差的随机性，估计值与原始序列差为残差序列，如果所得到的残差序列是白噪声序列的，则所建立的模型合适，否则需另选择模型重新建模；
(S2)风电机组的输出功率Pw和轮毂高度处的风速v之间的关系可以用风电机组的功率特性曲线或分段函数(1)近似表示：
Figure GDA0003781124200000061
式中，Vci为风电机组切入风速，Vr为切出风速，Vr是额定风速，PN是风电机组的额定功率，f(V)是风速在Vci和Vr之间时，风电机组风速与风电功率之间的函数关系，风机组处在切入风速Vci和额定风速Vr之间的状态称作降额输出功率状态，实际情况下，由于风速的波动性，不可能保持额定风速运行，所以降额输出功率状态下的风电功率曲线对风电功率预测起着决定作用，获得准确风电功率预测的前提必须是寻求精确的拟合函数，通常拟合函数f(V)可采用二次函数表示，如式(2)所示：
f(V)＝AV2-BV+C (2)
式中，A,B,C为待定系数，
(S3)可控移相器具有提高联络线传输潮流、抑制小干扰、提高系统稳定性、阻尼功率振荡、母线电压控制、联络线潮流控制功能，可控移相器在并联侧获取线路电压，通过变换装置得到所需幅值与相角的电压值，并通过串联变压器注入到线路中，以此起到改变线路电压和相角的作用，进而改变该条线路的传输功率，
经济调度的目标函数可以定义为式(3)最小化目标函数：
Figure GDA0003781124200000071
其中：n是发电机总数；FT是全网发电成本；Fi是第i台机组的发电成本，
Figure GDA0003781124200000072
其中ai,bi,ci,ei和fi是第i台机组的费用系数；
经济调度模型服从以下约束；
(S31)电量平衡约束
Figure GDA0003781124200000073
其中D是负荷需求；Pi是第i台机组的出力，不考虑电网损耗，
(S32)机组容量限制
Figure GDA0003781124200000074
其中Pi(t)是i时刻出力，Pimax和Pimin第i台机组的出力上下限，
(S33)爬坡率约束
Pi(t)-Pi(t-l)≤URi (7)
Pi(t-l)-Pi(t)≤DRi (8)
其中Pi(t)是i时刻出力，Pi(t-1)是之前一时刻出力，URi是第i台机组的上升爬坡率上限，DRi是下降爬坡率下限，
(S34)线路传输容量不越限
Figure GDA0003781124200000075
其中Pl为线路l的有功潮流，线路l两端节点为i和j，
Figure GDA0003781124200000076
为线路l的最大传输功率，
步骤(S4)具体流程如下：
(S41)读取IEEE 30节点系统数据和负荷预测数据；
(S42)以传统发电机节点母线电压幅值和相角为控制变量，以最小运行成本为目标函数；
(S43)另变量T等于1，运用内点法计算T时刻的最小运行成本和对应的移相器最佳状态，并根据速率调节约束修改相关约束条件；
(S44)T加1后重复步骤(S43)，直到T大于23后完成24小时的经济调度并绘制相关曲线。

Claims (3)

1.计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法，其特征在于，包括：
(S1)将风速序列数据通过时间序列法进行建模用来预测风电场风速；
(S2)通过风电机组或风电场的功率曲线换算出风电功率，对风电场的风电功率进行预测；所述步骤(S2)具体过程如下：
风电机组的输出功率Pw和轮毂高度处的风速v之间的关系可以用风电机组的功率特性曲线或分段函数(1)近似表示：
Figure FDA0003781124190000011
式中，Vci为风电机组切入风速，Vr为切出风速，Vr是额定风速，PN是风电机组的额定功率，f(V)是风速在Vci和Vr之间时，风电机组风速与风电功率之间的函数关系，风机组处在切入风速Vci和额定风速Vr之间的状态称作降额输出功率状态，实际情况下，由于风速的波动性，不可能保持额定风速运行，所以降额输出功率状态下的风电功率曲线对风电功率预测起着决定作用，获得准确风电功率预测的前提必须是寻求精确的拟合函数，通常拟合函数f(V)可采用二次函数表示，如式(2)所示：
f(V)＝AV2+BV+C (2)
式中，A，B，C为待定系数；
(S3)综合考虑风电场和可控移相器以最小发电成本为目标函数建立日前经济调度模型；所述步骤(S3)具体包括如下：
可控移相器具有提高联络线传输潮流、抑制小干扰、提高系统稳定性、阻尼功率振荡、母线电压控制、联络线潮流控制功能，可控移相器在并联侧获取线路电压，通过变换装置得到所需幅值与相角的电压值，并通过串联变压器注入到线路中，以此起到改变线路电压和相角的作用，进而改变该条线路的传输功率，
经济调度的目标函数可以定义为式(3)最小化目标函数：
Figure FDA0003781124190000012
其中：n是发电机总数；FT是全网发电成本；Fi是第i台机组的发电成本，
Figure FDA0003781124190000021
其中ai，bi，ci，ei和fi是第i台机组的费用系数；
经济调度模型服从以下约束：
(S31)电量平衡约束
Figure FDA0003781124190000022
其中D是负荷需求；Pi是第i台机组的出力，不考虑电网损耗，
(S32)机组容量限制
Pi min≤Pi(t)≤Pi max (6)
其中Pi(t)是i时刻出力，Pimax和Pimin第i台机组的出力上下限，
(S33)爬坡率约束
Pi(t)-Pi(t-1)≤URi (7)
Pi(t-1)-Pi(t)≤DRi (8)
其中Pi(t)是i时刻出力，Pi(t-1)是之前一时刻出力，URi是第i台机组的上升爬坡率上限，DRi是下降爬坡率下限，
(S34)线路传输容量不越限
Figure FDA0003781124190000023
其中Pl为线路l的有功潮流，线路l两端节点为i和j，
Figure FDA0003781124190000024
为线路l的最大传输功率；
(S4)T时刻通过改变移相器的状态采用内点法进行27次计算，以目标函数最小情况下的移相器状态作为T时刻移相器最佳状态；
(S5)重复步骤(S4)完成24小时的经济调度实现最优潮流。
2.根据权利要求1所述的计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法，其特征在于，所述步骤(S1)具体包括如下步骤：
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样，用时间序列作预测时，需要以过去的历史数据为依据，预测将来的某些时刻的值，
(S11)原始序列的平稳化处理，即保证时间序列在均值附近和方差的稳定性；
(S12)模式识别，即判断模型是AR，MA，ARMA模型中的哪一种；
(S13)模型定阶，即确定模型的阶数p和q；
(S14)模型的参数估计；
(S15)模型检验，即检验利用所建立的模型得到的估计值与原始序列差的随机性，估计值与原始序列差为残差序列，如果所得到的残差序列是白噪声序列的，则所建立的模型合适，否则需另选择模型重新建模。
3.根据权利要求1所述计及新能源随机性的含可控移相器电网最优潮流计算方法，其特征在于，所述步骤(S4)具体流程如下：
(S41)读取IEEE 30节点系统数据和负荷预测数据；
(S42)以传统发电机节点母线电压幅值和相角为控制变量，以最小运行成本为目标函数；
(S43)另变量T等于1，运用内点法计算T时刻的最小运行成本和对应的移相器最佳状态，并根据速率调节约束修改相关约束条件；
(S44)T加1后重复步骤(S43)，直到T大于23后完成24小时的经济调度并绘制相关曲线。
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