CN112769158B - 一种考虑vsc和储能快速控制的交直流系统机组组合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法,该方法构建了考虑VSC快速控制以及储能无功支撑能力的交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型,并考虑到所提模型求解规模过大、直接使用求解器求解会出现计算速度过慢、难以收敛等问题,因此针对所提模型提出了基于双线性Benders分解算法的快速求解方法,不仅能降低求解规模,而且能提高求解速度。该方法可充分利用储能系统、柔性负荷、连接交流子系统和直流子系统的VSC的快速调节能力,能够避免故障后短期运行阶段出现支路过载和节点电压越限问题,并确保系统功率平衡能够以一定置信水平得以满足。
Description
技术领域
本发明属于电力系统及其自动化领域,特别涉及一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法。
背景技术
风能作为一种清洁型的可再生能源,其分布范围广、总量规模大,逐渐成为绿色能源中发展极为迅速的一种。基于全控型器件的电压源型换流器高压直流输电(Voltagesource converter high voltage direct current,VSC-HVDC)技术,具有能够实现对所传输的有功功率和无功功率进行独立控制的能力,非常适合于近海岸风电场的并网发电场景,相关内容可参考文献[1]。未来,越来越多的海上风电场将通过VSC-HVDC系统接入近海岸主网。
海上风电不同于传统能源,它具有间歇性、波动性、随机性等特点,相关内容可参考文献[2]-[3];于此同时,文献[4]指出海上风电的规模化并网会对电力系统的优化调度和安全稳定运行带来了极大的挑战。在实际运行中,常规火电机组具有较大的惯性,难以快速响应调度指令和动作(尤其在发生故障后的初期阶段)。与此同时,文献[5]指出当系统处在常规火电机组不能快速响应和动作的故障后初期阶段,有可能出现支路功率越限和节点电压越限的情况。若不及时对上述安全问题进行处理,很有可能引发危害程度更大的连锁故障。因此,在制定日前调度计划时,不仅需要考虑不确定性因素(如海上风电出力与节点负荷的不确定性),而且需要充分考虑故障后初期阶段的短时运行安全问题。
为了同时考虑不确定性因素以及N-1故障的影响,电网常常会预留一定的备用容量以保障稳定运行,相关内容可参考文献[6]。与此同时,文献[7]中指出由于常规火电机组爬坡能力、支路传输容量等因素的限制,仅仅简单考虑备用容量会造成系统运行不安全。为了考虑不确定性对电网运行的影响,目前机组组合的建模方法主要包括文献[8]提出的随机优化、文献[9]提出的鲁棒优化、文献[10]提出的区间优化以及文献[11]提出的机会约束优化等。其中,机会约束优化以一定的置信水平约束系统运行方式,可实现电网运行安全性与经济性的平衡。然而,随机变量的概率分布往往没有显性表达式,使得机会约束问题求解难度很大。为解决这一问题,文献[12]中提出一种可行的求解方法是采样平均近似算法,根据随机输入变量的概率分布曲线,通过蒙特卡洛采样法生成不同场景,并引入0-1整数变量表征场景的可行性以确定机会约束是否得到满足。与此同时,考虑到常规火电机组具有较大的惯性,难以快速响应调度指令和动作,而故障发生初期阶段又可能出现支路潮流越限和节点电压越限的情况,文献[13]-[15]将故障后的电网状态划分成短期运行子阶段和长期运行子阶段:在短期运行子阶段中,系统通过快速调控装置确保短时运行安全;在长期运行子阶段中,利用快速性和非快速性的调控装置确保长时间运行安全。
上述研究均未同时考虑系统不确定性因素的影响以及常规火电机组不能快速响应调度指令的问题。
发明内容
本发明提出一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法,该方法充分利用VSC、储能系统(BSS)以及柔性负荷的快速调节能力,能够有效避免交直流系统在故障后初期阶段出现安全问题(支路过载和电压越限),并确保系统功率平衡能够以一定置信水平得以满足。与此同时,本发明可以充分发挥BSS和VSC的无功支撑能力以确保交直流电力系统具有良好的电压分布。本发明所指VSC为连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。以下所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法,包括:
首先,构建面向交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型,所述模型以运行经济性为目标,同时分两阶段设置约束条件:第一阶段约束条件为考虑海上风电出力与负荷的预测值的约束条件;第二阶段约束条件为考虑海上风电出力与负荷的不确定性的约束条件,分为正常运行子阶段约束条件、故障后短期运行子阶段约束条件、故障后长期运行子阶段约束条件,所述故障指N-1故障;
接着,对交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型进行近似处理,得到近似后的混合整数随机优化模型;
最后,采用双线性Benders算法求解所述近似后的混合整数随机优化模型,获得机组组合方案。
进一步地,面向交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型的目标函数如下:
其中,和分别为火电机组g上调有功和下调有功的单位成本;和分别为火电机组g的开机成本和停机成本;为火电机组g的单位燃料成本;Cbss,t为储能系统的单位充放电成本;Cload_res,t为柔性负荷的单位备用成本;为反映第一阶段火电机组g从时段t-1的停机状态变为时段t的开机状态的二进制变量,为反映第一阶段火电机组g从时段t-1的开机状态变为时段t的停机状态的二进制变量;和分别为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的上调备用量和下调备用量;为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的有功;和分别为在时段t第一阶段所确定的柔性负荷l的上调备用量和下调备用量;和分别为在时段t第一阶段储能系统b的充电功率和放电功率;Ωgen,i、Ωbss,i和分别表示交流子系统中与节点i相连的火电机组集合、储能系统集合以及柔性负荷集合,NT为调度周期内的时段集合,为交流子系统的节点集合。
进一步地,所述第一阶段约束条件包括:第一阶段的交直流系统潮流平衡约束、第一阶段的支路传输功率约束、第一阶段的VSC功率约束与下垂控制约束、第一阶段的储能系统运行约束、第一阶段的火电机组运行约束、第一阶段的柔性负荷备用约束以及第一阶段的节点电压约束;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
进一步地,第二阶段的正常运行子阶段约束条件包括:第二阶段的正常运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束、第二阶段的正常运行子阶段的直流子系统功率平衡约束、第二阶段的正常运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束、第二阶段的正常运行子阶段的火电机组有功调整约束与无功约束、第二阶段的正常运行子阶段的支路传输功率约束以及第二阶段的正常运行子阶段的节点电压约束;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
进一步地,第二阶段的故障后短期运行子阶段约束条件包括:
1)第二阶段的故障后短期运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束
其中,对于时段t,假定N-1故障发生时刻为时段t的结束时刻;为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的有功;对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC注入交流子系统的有功和无功,和分别为储能系统b注入的有功和无功,为火电机组g输出的无功功率,和分别为交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功功率和无功功率,为以随机变量表示的节点i的有功负荷;对于时段t,为以随机变量表示的故障前节点i的无功负荷;α为根据实际运行情况人为设定的置信水平;Pr[]表示约束方程成立的概率;Ωac,i表示交流子系统中与节点i相连的交流节点集合;
2)第二阶段的故障后短期运行子阶段的直流子系统功率平衡约束
其中,对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,为第v个VSC向直流子系统吸收的有功,为直流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功功率;为以随机变量表示的第w个风电机组在时段t注入到直流子系统的有功功率;Ωwg,i、Ωconv,i和Ωdc,i分别表示直流子系统中与节点i相连的海上风电场集合、VSC集合以及直流节点集合;所述VSC指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
3)第二阶段的故障后短期运行子阶段的支路传输功率约束
其中,对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,和分别为交流子系统中节点i的电压值和电压相角,为直流子系统节点i的电压值,和分别为交流子系统支路ij的电导和电纳,为直流子系统支路ij的电导;为交流子系统支路ij在正常运行状态下的视在功率上限;为直流子系统支路ij在正常运行状态下的有功功率上限;为交流子系统支路ij的短期过载能力系数,分别为直流子系统支路ij的短期过载能力系数;
4)第二阶段的故障后短期运行子阶段的火电机组无功约束
5)第二阶段的故障后短期运行子阶段的柔性负荷功率调节约束
6)第二阶段的故障后短期运行子阶段的储能系统运行约束
其中,对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言, 以及分别为储能系统b的紧急充电功率、紧急放电功率、紧急有功注入功率、紧急无功注入功率、紧急放电状态以及紧急充电状态,为储能系统b在故障后短期运行子阶段结束时刻储存的能量;为储能系统b在时段t结束时刻储存的能量;τ1为火电机组响应调度指令的时间;τ2为火电机组的机组爬坡时间;
7)第二阶段的故障后短期运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束
其中,换流站中的电抗器和变压器被等效为一条支路,和分别为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的电导和电纳;为第v个VSC的视在功率上限;对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路的首端电压和末端电压,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路的首端电压相角和末端电压相角,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压,为第v个VSC向直流子系统吸收的无功;和分别为第v个VSC的下垂控制的参考电压和参考功率;和分别为第v个VSC的下垂控制系数的下限和上限;
第二阶段的故障后短期运行子阶段的节点电压约束
进一步地,第二阶段的故障长期运行子阶段约束条件包括:第二阶段的故障后长期运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的直流子系统功率平衡约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的支路传输功率约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的柔性负荷功率调节约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的火电机组有功调整约束与无功约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束以及第二阶段的故障后长期运行子阶段的节点电压约束;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
进一步地,所述对交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型进行近似处理,具体如下:
其中,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压值;和分别表示与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压上限和下限;和分别表示第v个VSC的下垂控制系数的上限和下限;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
2)利用六边形松弛法将VSC视在功率约束、储能系统视在功率约束、交流子系统支路视在功率约束进行如下近似:
在对VSC视在功率约束进行近似时,通过VSC注入到交流子系统的有功功率和无功功率分别可视为A和B,VSC的视在功率上限视为C;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
在对储能系统视在功率约束进行近似时,储能系统注入交流子系统的有功功率和无功功率分别可视为A和B,储能系统的视在功率上限视为C;
在对交流子系统支路视在功率约束进行近似时,交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功分别可视为A和B,交流子系统支路ij的视在功率上限视为C;
所述VSC指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
进一步地,所述采用双线性Benders算法求解近似后的混合整数随机优化模型的过程如下:
步骤一:建立基于自回归滑动平均模型的风电和节点负荷预测模型,并利用风电和节点负荷预测模型计算调度周期内各时段风电和负荷功率的预测值;
步骤二:根据风电和各节点负荷的预测误差概率分布,通过蒙特卡洛抽样生成n个含风电和节点负荷的确定性场景,并利用k-means算法将所述确定性场景进行聚类获取典型场景;
步骤四:利用双线性Benders分解算法对近似后的混合整数随机优化模型进行分解,获得主问题和子问题;
步骤五:求解当前主问题,如果该主问题无解,结束求解过程;如果当前主问题有解,则获得第w次迭代的结果,若w=1,则第w次迭代的结果包括日前调度成本火电机组启停状态火电机组有功出力火电机组有功备用柔性负荷备用储能系统有功出力储能系统无功出力储能系统能量若w>1,则第w次迭代的结果包括日前调度成本火电机组启停状态火电机组有功出力火电机组有功备用柔性负荷备用储能系统有功出力储能系统无功出力储能系统能量以及场景可行性状态变量在获得第w次迭代的结果之后,进入步骤六;
步骤六:将步骤五求解主问题时所获得的结果作为已知量,然后对所有的典型场景进行第二阶段中正常运行子阶段的可行性检验,判断是否存在支路过载、电压越限以及功率不平衡概率不符合要求的情况:如果该可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于第二阶段正常运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;当第二阶段中正常运行情况的可行性检验问题的目标函数首次等于0时,将场景可行性状态变量的数值设为步骤五求解主问题时所获得的并在接下来的迭代过程不再发生变化,并转入步骤七;
步骤七:将步骤五求解主问题时所获得的结果作为已知量,对所有的典型场景的第二阶段故障短期运行子阶段和故障后长期运行子阶段进行可行性检验,判断是否存在支路过载、电压越限以及功率不平衡概率不符合要求的情况;如果故障后短期运行子阶段的可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于故障后短期运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;如果故障后长期运行子阶段的可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于故障后长期运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;如果不存在不可行割,则本次迭代过程中获得的结果为最终的机组组合方案。
有益效果
本发明技术方案提出一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法,该方法建立了考虑VSC快速控制与储能无功支撑能力的交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型,并考虑到所提模型求解规模过大、直接使用求解器求解会出现计算速度过慢、难以收敛等问题,针对所提模型建立了基于双线性Benders分解算法的快速求解方法,不仅能降低求解规模,而且能提高求解速度。本发明技术方案可充分利用VSC、储能系统以及柔性负荷的快速调节能力,能够避免故障后短期运行阶段出现的安全问题(支路过载和节点电压越限),并确保系统功率平衡能够以一定置信水平得以满足。与此同时,本发明所述方案将BSS和VSC的无功支撑能力纳入优化调度中,可以改善系统故障前和故障后的电压分布情况。
附图说明
图1为本发明实例所述方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做进一步的说明。
一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法,包括:
构建面向交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型,所述模型以运行经济性为目标,同时分两阶段设置约束条件:第一阶段约束条件为考虑海上风电出力与负荷的预测值的约束条件;第二阶段分为正常运行子阶段、故障后短期运行子阶段、故障后长期运行子阶段,该阶段考虑海上风电出力与负荷的不确定性,所述故障均指N-1故障;
对交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型进行近似处理,得到近似后的混合整数随机优化模型;然后采用双线性Benders算法求解所述近似后的混合整数随机优化模型,获得机组组合方案。
分阶段的基本原则主要包括以下几个方面:
1)因为海上风电的风速和电网负荷具有一定的随机性,难以精准的预测,所以日前调度计划的制定需要考虑不确定性带来的影响,因此利用文献[10]中的两阶段机会约束方法对日前优化调度问题进行建模,即:分成不考虑随机性的第一阶段问题和考虑随机性的第二阶段问题,对应的约束条件也分两阶段设置;
2)在考虑随机性的第二阶段问题进一步考虑N-1故障的影响。由于常规火电机组具有较大的惯性,不具备快速响应调度指令的能力,因此将故障后运行阶段分成故障后短期运行子阶段和故障后长期运行子阶段,这两个子阶段过程划分的依据就是常规火电机组的调度指令响应时间与机组爬坡时间,而常规火电机组响应调度指令的时间以及机组爬坡时间均需根据机组运行的实际情况进行设置,并无统一的调度指令响应时间以及机组爬坡时间,这一点已经在文献[13-15]中指出。基于以上原因,第二阶段分为正常运行子阶段、故障后短期运行子阶段、故障后长期运行子阶段。为简化分析,对于时段t,假定N-1故障发生时刻为时段t的结束时刻。
考虑到所提模型的变量数目较多,为了更好区分变量,在列写所提模型之前先对同一变量在不同阶段的意义进行说明:1)包含“f”符号的变量说明此变量属于第一阶段;2)包含“sn,ss,sl”符号的变量说明此变量分别属于第二阶段的正常运行子阶段、故障后短期运行子阶段、故障后长期运行子阶段;3)包含“k”符号的变量说明此变量考虑了元件k的N-1故障。由于仅在第二阶段中考虑海上风电出力和负荷的预测误差,故包含“f”符号的第一阶段变量为确定性变量,而包含“sn,ss,sl”符号的第二阶段变量为不确定性变量。
具体如下所示:
A.目标函数
该目标函数考虑的是火电机组成本、储能充放电成本以及柔性负荷备用成本:
其中,和分别为火电机组g上调有功和下调有功的单位成本;和分别为火电机组g的开机成本和停机成本;为火电机组g的单位燃料成本;Cbss,t为储能系统的单位充放电成本;Cload_res,t为柔性负荷的单位备用成本;为反映第一阶段火电机组g从时段t-1的停机状态变为时段t的开机状态的二进制变量,为反映第一阶段火电机组g从时段t-1的开机状态变为时段t的停机状态的二进制变量;和分别为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的上调备用量和下调备用量;为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的有功;和分别为在时段t第一阶段所确定的柔性负荷l的上调备用量和下调备用量;和分别为在时段t第一阶段储能系统b的充电功率和放电功率;Ωgen,i、Ωbss,i和分别表示交流子系统中与节点i相连的火电机组集合、储能系统集合以及柔性负荷集合,NT为调度周期内的时段集合,为交流子系统的节点集合。
B.第一阶段约束条件:
第一阶段是在给定的风电和负荷预测值的前提下,确定机组组合方案;与此同时,第一阶段的日前调度需考虑第二阶段正常调控与故障调控的有功备用需求和无功备用需求。第一阶段确定性约束条件主要包括第一阶段的交直流系统潮流平衡约束、第一阶段的支路传输功率约束、第一阶段的VSC功率约束与下垂控制约束、第一阶段的储能系统运行约束、第一阶段的火电机组运行约束、第一阶段的柔性负荷备用约束以及第一阶段的节点电压约束。
1)第一阶段的交直流系统潮流平衡约束约束
其中,对于时段t的第一阶段而言,和分别为交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功,为与直流子系统中节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功功率,和分别为火电机组g输出的有功与无功,和分别为第v个VSC注入到交流子系统的有功和无功,和分别为储能系统b注入到交流子系统的有功与无功,和分别表示为节点i的有功负荷和无功负荷的预测值,和为第v个VSC向直流子系统吸收的有功和无功,为第w个风电机组注入到直流子系统的有功功率的预测值;Ωac,i表示交流子系统中与节点i相连的交流节点集合;Ωdc,i表示直流子系统中与节点i相连的直流节点集合;Ωgen,i、Ωpcc,i和Ωbss,i分别表示交流子系统中与节点i相连的火电机组集合、VSC集合以及储能系统集合;Ωwg,i和Ωconv,i分别表示直流子系统中与节点i相连的海上风电场集合、VSC集合。
2)第一阶段的支路传输功率约束
其中,和δf,i,t分别为交流子系统中节点i在时段t的电压值和电压相角;和分别为交流子系统支路ij的电导和电纳;为直流子系统支路ij的电导;为在时段t直流子系统节点i的电压值;为交流子系统支路ij在正常运行状态下的视在功率上限;为直流子系统支路ij在正常运行状态下的有功功率上限;。
3)第一阶段的VSC功率约束与下垂控制约束
忽略有功损耗,VSC功率约束如下:
其中,换流站中的电抗器和变压器被等效为一条支路,和分别为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的电导和电纳;为第v个VSC的视在功率上限;对于时段t的第一阶段而言,和分别为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的首端电压和末端电压,δf,v,c,t和δf,v,s,t为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的首端电压相角和末端电压相角;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;。
本方案仅考虑不包含死区的下垂控制策略,其控制策略的通用表达式如下:
其中,对于时段t的第一阶段而言,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压值;和分别为第v个VSC的下垂控制的参考电压和参考功率;和分别为第v个VSC的下垂控制系数的下限和上限;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;。
4)第一阶段的储能系统运行约束
其中,分别储能系统b储存能量的下限和上限;和分别为储能系统b的充电效率、放电效率;和分别为储能系统b放电功率和充电功率的上限;对于时段t的第一阶段而言,和分别为储能系统b在时段t的充电功率和放电功率;为储能系统b在时段t结束时储存的能量;为储能系统b的视在功率上限;和均为二进制整数变量,它们分别为储能系统b在时段t的充电和放电状态的标志量;和分别为调度周期起始时刻和结束时刻储能系统的能量;调度周期内每个时段的持续时间相同,Td代表每个时段的持续时间。
5)第一阶段的火电机组运行约束
其中,为在t时段第一阶段所确定的火电机组g的二进制状态变量,说明在t时段第一阶段的火电机组g已处于停机状态,说明在t时段第一阶段的火电机组g已处于开机状态;和分别为火电机组g的最小开机和停机时间;和分别为火电机组g的上爬坡速率和下爬坡速率;和分别为火电机组g的有功出力上限和下限;与分别为火电机组g的无功出力上限和下限;和分别为火电机组g的上调备用和下调备用的限值;NTL为调度周期内的时段的总个数。
6)第一阶段的柔性负荷备用约束
7)第一阶段的节点电压约束
C.第二阶段约束条件:正常运行子阶段
第二阶段中的正常运行子阶段主要考虑的是通过协调系统中的可调度资源,在确保系统功率平衡能够以一定置信水平得以满足的前提下,改善交直流系统的电压分布情况。此阶段约束条件涉及随机因素,具体如下:
1)第二阶段的正常运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束
其中,约束(39)是机会约束方程,交流子系统实现功率平衡的概率大于置信度α,α为根据实际运行情况人为设定的置信水平;对于第二阶段的时段t而言,和分别为以随机变量表示的故障前节点i的实际的有功负荷和无功负荷;由于第二阶段考虑了负荷的不确定性,因此和是随机变量;Pr[]表示约束方程成立的概率;对于时段t第二阶段的正常运行子阶段,和分别为第v个VSC注入交流子系统的有功和无功,和分别为火电机组g输出的有功与无功,和分别为交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功;
2)第二阶段的正常运行子阶段的直流子系统功率平衡约束
其中,为以随机变量表示的第w个风电机组注入到直流子系统的有功功率的实际值。由于第二阶段考虑了风电出力的不确定性,故是随机变量;对于时段t第二阶段的正常运行子阶段,为第v个VSC向直流子系统吸收的有功,为与节点i相连的直流子系统支路ij向节点i吸收的有功功率;
3)第二阶段的正常运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束
其中,对于时段t第二阶段的正常运行子阶段,和分别为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的首端电压和末端电压,δsn,v,c,t和δsn,v,s,t为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的首端电压相角和末端电压相角,为第v个VSC向直流子系统吸收的无功,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
4)第二阶段的正常运行子阶段的火电机组有功调整约束和无功约束
5)第二阶段的正常运行子阶段的支路传输功率约束
6)第二阶段的正常运行子阶段的节点电压约束
D.第二阶段约束条件:故障后短期运行子阶段
第二阶段中的故障后短期运行子阶段不仅需要考虑负荷和风电出力的预测误差,还需要考虑在故障后初期阶段火电机组难以快速响应和动作的问题。本方案在故障后短期运行子阶段中通过调控具有可快速动作的设备(本方案考虑的是VSC、储能系统以及柔性负荷)来避免系统中的支路短时过载和电压越限,并确保系统功率平衡能够以一定置信水平得以满足。该阶段约束条件条件也涉及随机因素,具体如下:
1)第二阶段的故障后短期运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束
其中,约束(59)表示交流子系统实现功率平衡的概率大于置信度α,α为根据实际运行情况人为设定的置信水平;对于时段t,假定N-1故障发生时刻为时段t的结束时刻;为时段t第一阶段火电机组g的有功输出功率;对于时段t第二阶段的故障后短期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC注入交流子系统的有功和无功,和分别为储能系统b注入的有功和无功,为火电机组g输出的无功功率,和分别为交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功,为以随机变量表示的节点i的实际有功负荷值;Pr[]表示约束方程成立的概率。
2)第二阶段的故障后短期运行子阶段的直流子系统功率平衡约束
3)第二阶段的故障后短期运行子阶段的支路传输功率约束
其中,对于时段t第二阶段的故障后短期运行子阶段而言,和分别为交流子系统中节点i在时段t的电压值和电压相角,为在时段t直流子系统节点i的电压值,和分别为交流子系统支路ij的电导和电纳,为直流子系统支路ij的电导;为交流子系统支路ij短期过载能力系数,分别为直流子系统支路ij短期过载能力系数;
4)第二阶段的故障后短期运行子阶段的火电机组无功约束
5)第二阶段的故障后短期运行子阶段的柔性负荷功率调节约束
6)第二阶段的故障后短期运行子阶段的储能系统运行约束
其中,对于时段t第二阶段的故障后短期运行子阶段而言, 以及分别为储能系统b的紧急充电功率、紧急放电功率、紧急有功注入功率、紧急无功注入功率、紧急放电状态以及紧急充电状态,为储能系统b在故障后短期运行子阶段结束时储存的能量;τ1为火电机组响应调度指令的时间;τ2为火电机组的机组爬坡时间。
7)第二阶段的故障后短期运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束
其中,对于时段t第二阶段的故障后短期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路首端电压和末端电压,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路的首端电压相角和末端电压相角,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
8)第二阶段的故障后短期运行子阶段的节点电压约束
E.第二阶段约束条件:故障后长期运行子阶段
在故障后长期运行子阶段中,通过慢速调控设备(常规火电机组)与快速调控设备(VSC和柔性负荷)的共同作用,使得系统进入长时间尺度的安全状态。同样,该阶段约束条件也涉及随机因素,具体如下:
1)第二阶段的故障后长期运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束
其中,约束(85)表示交流子系统实现功率平衡的概率大于置信度α,α为根据实际运行情况人为设定的置信水平;对于时段t,假定N-1故障发生时刻为时段t的结束时刻;对于时段t第二阶段的故障后长期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC注入交流子系统的有功和无功,和为火电机组g输出的有功和无功,和分别为交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功,为以随机变量表示的节点i的实际有功负荷值;α为根据实际运行情况所设定的置信水平;Pr[]表示约束方程成立的概率。
2)第二阶段的故障后长期运行子阶段的直流子系统功率平衡约束
3)第二阶段的故障后长期运行子阶段的支路传输功率约束
4)第二阶段的故障后长期运行子阶段的柔性负荷功率调节约束
5)第二阶段的故障后长期运行子阶段的火电机组有功调整约束和无功约束
6)第二阶段的故障后长期运行子阶段的VSC的运行功率约束与下垂控制约束
其中,对于时段t第二阶段的故障后长期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路首端电压和末端电压,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路的首端电压相角和末端电压相角,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
7)第二阶段的故障后长期运行子阶段的节点电压约束
上述约束方程中,VSC下垂控制约束参考了文献[13],VSC功率约束参考了文献[16],支路传输功率约束参考了文献[17]-[18],常规火电机组建模及其约束参考了文献[11],柔性负荷备用约束参考了文献[19]-[20]。不同的储能系统建模及其约束参考了文献[14]-[15]以及文献[21],其中储能系统实际功率已被放电功率和充电功率两个变量替代,且对于所有时段而言,放电功率和充电功率至少有一个等于0。
上述约束方程中包含较多的非线性项和非线性约束(VSC功率约束与下垂控制约束、储能系统运行约束以及支路传输功率约束),使得所构建的模型为混合整数非线性优化模型,难以高效求解。因此,本方案利用相关的数学处理方法对非线性项和非线性约束进行处理,将原问题近似转化成混合整数线性优化模型,处理过程如下所示:
2)利用文献[23]中的六边形松弛法对VSC视在功率约束、储能系统视在功率约束、交流子系统支路视在功率约束进行线性近似:
在对VSC视在功率约束进行近似时,通过VSC注入到交流子系统的有功功率和无功功率分别可视为A和B,VSC的视在功率上限视为C;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
在对储能系统视在功率约束进行近似时,储能系统注入交流子系统的有功功率和无功功率分别可视为A和B,储能系统的视在功率上限视为C;
在对交流子系统支路视在功率约束进行近似时,交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功分别可视为A和B,交流子系统支路ij的视在功率上限视为C;
所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
以VSC视在功率约束进行近似为例进行说明。
当采用(111)-(113)近似VSC视在功率约束时,可得如下替代VSC视在功率约束的线性方程组:
本方案提到的第二阶段中包含3个机会约束,均需通过场景法将不确定性约束转化成确定性约束。以第二阶段中正常运行情况的交流子系统功率平衡机会约束(39)为例进行相关说明。首先通过自回归滑动平均模型(ARMA)作为预测模型计算调度周期内各时段风电和负荷功率的预测值;其次,根据风电和各节点负荷的预测误差的概率分布,进行蒙特卡洛随机抽样,生成n个含风电和各节点负荷的确定性场景;进一步,通过K-mean聚类法提取出Ns个典型场景,并获得各典型场景的概率πs。通过场景法的处理后,第二阶段中的与可以用每个场景中的和进行替代,并且第二阶段中相关变量也转变成与场景直接关联的变量。在上述的基础上,机会约束(39)可转化成以下确定性约束:
其中Zs为关于场景可行性的二进制标志位,当Zs=1时,则不考虑该场景s的交流子系统功率平衡方程;否则场景s的交流子系统功率平衡方程需要满足。将采用上述处理后的模型标记为模型S1。值得注意的是,虽然可进一步根据McCormick松弛法对约束(117)中的双线性项线性近似,但如果将第二阶段中的3个子阶段问题通过场景法放在同一个模型中,并用求解器进行直接求解,则会出现问题规模太大,使得求解速度太慢(该问题在大规模算例中尤为显著)。
基于上述的分析,本方案提出采用双线性Benders算法(参考文献[10])对上述处理后的模型S1进行快速求解。Benders分解算法一般是将问题分解成主问题和子问题两个部分,并通过主问题和子问题之间的交替迭代来寻找最优解。对于本方案采用的模型S1而言,目标函数和第一阶段约束构成Benders主问题,第二阶段中每个场景下的三个子阶段约束的可行性检验问题[包括正常运行状态子阶段、故障后短期运行子阶段以及故障后长期运行子阶段]构成Benders子问题,以此构建模型S1的双线性Benders算法求解框架。由于主问题考虑的是日前调度成本,所以一旦主问题得到的解能够满足每个场景下第二阶段的全部子问题约束,即所得解为最终解;若所得到的解不满足条件,就返回该次迭代的相应割到主问题。因此,相对于传统Benders分解算法而言,该求解框架并不需要返回可行割,能够达到加速迭代求解过程。此外,该求解框架中每个场景下第二阶段的子阶段可行性问题可以独立检验,而且主问题和子问题是分开求解,并不需要进行统一求解,所以问题的求解规模得到大幅度降低。
具体的求解迭代过程如下所示:
1)主问题
对于第w次迭代,其主问题目标函数依然为(1),相关的约束包括上述的第一阶段约束、约束(118)、第二阶段不可行时返回的不可行割(119)。若为第一次迭代,则主问题目标函数依然为(1),相关的约束包括上述的第一阶段约束、约束(118)。需要特别注意的是不可行割(119)代表的是第二阶段中的子阶段问题不可行时返回的不可行割的统一表达式。考虑到第二阶段中三个子阶段问题(正常运行状态子阶段、故障后短期运行子阶段以及故障后长期运行子阶段)之间具有相似的表达形式,所以通过符号“△”来统一表示第二阶段的三个子阶段问题。
代表的是第τ次(τ≤w-1)迭代过程中场景s下的第二阶段子阶段问题的目标函数值;以及为在第τ次时求解主问题所得的结果;以及分别为在第τ次迭代过程中场景s中第二阶段的子阶段问题中约束(127)-(135)的对偶变量。很显然,对约束(119)进行展开后,会发现展开式中存在如下双线性项 同样通过McCormick松弛法对这些双线性项进行松弛,松弛后约束(119)转变成(120),并且还要对每个双线性项补充类似约束(107)-(110)相关的方程,由于补充的约束与(107)-(110)较为类似,故不在赘述。
2)子问题
子问题只需要对主问题所求结果进行可行性验证,一旦子问题通过可行性验证,则主问题求得的解即为模型S1的最终解。第二阶段中每个场景均包含三个不同的子问题,所以在采用的Benders求解框架中每个场景按照不同的运行情况将划分成三个不同的子问题。在同一个场景下这三个子问题的表达形式非常相似,所以仍然用“△”来代表第二阶段中三个不同的子阶段。为了避免在对子问题的可行性检验过程中出现无解的情况,本发明添加非负松弛变量 对交流有功平衡约束、支路传输功率约束以及交直流系统的电压约束进行松弛[松弛后的约束如式(122)-(126)所示],并构造相应的目标函数(121)。因此,在第w次迭代过程中场景s下的三个子问题除了包含目标函数(121)、约束(122)-(126)以及变量的传递约束(127)-(135)之外,还分别包含上述已经提到过的第二阶段的正常运行状态子阶段、故障后短期运行子阶段以及故障后长期运行子阶段的约束方程(注意:三个子阶段中的VSC下垂控制约束中的双线性项、VSC视在功率约束、储能系统视在功率约束以及交流子系统支路视在功率约束均需利用McCormick松弛法或六边形松弛法进行线性近似处理,在此不再进行赘述)。
其中,对于第w次迭代过程中场景s的第二阶段的子阶段,表示交流子系统支路ij经过松弛后在时段t的视在功率上限,为直流子系统支路ij经过松弛后在时段t的有功功率上限。在第w次迭代过程中,需用替代原交流子系统支路传输功率约束中的同时还需用替代原直流子系统支路传输功率约束中的
所述采用双线性Benders算法求解交直流系统的混合整数随机优化模型的过程如下:
步骤一:建立基于自回归滑动平均模型的风电和节点负荷预测模型,并利用风电和节点负荷预测模型计算调度周期内各时段风电和负荷功率的预测值;
步骤二:根据风电和各节点负荷的预测误差概率分布,通过蒙特卡洛抽样生成n个含风电和节点负荷的确定性场景,并利用k-means算法将所述确定性场景进行聚类获取典型场景;
步骤四:利用双线性Benders分解算法对近似后的混合整数随机优化模型进行分解,获得主问题和子问题;
步骤五:求解当前主问题。如果该主问题无解,结束求解过程;如果当前主问题有解,则获得第w次迭代的结果,若w=1,则第w次迭代的结果包括日前调度成本火电机组启停状态火电机组有功出力火电机组有功备用柔性负荷备用储能系统有功出力储能系统无功出力储能系统能量若w>1,则第w次迭代的结果包括日前调度成本火电机组启停状态火电机组有功出力火电机组有功备用柔性负荷备用储能系统有功出力储能系统无功出力储能系统能量以及场景可行性状态变量在获得第w次迭代的结果之后,进入步骤六;
步骤六:将步骤五求解主问题时所获得的结果作为已知量,然后对所有的典型场景进行第二阶段中正常运行子阶段的可行性检验,判断是否存在支路过载、电压越限以及功率不平衡概率不符合要求的情况:如果该可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于第二阶段正常运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;当第二阶段中正常运行情况的可行性检验问题的目标函数首次等于0时,将场景可行性状态变量的数值设为步骤五求解主问题时所获得的并在接下来的迭代过程不再发生变化,并转入步骤七;
步骤七:将步骤五求解主问题时所获得的结果作为已知量,对所有的典型场景的第二阶段故障短期运行子阶段和故障后长期运行子阶段进行可行性检验,判断是否存在支路过载、电压越限以及功率不平衡概率不符合要求的情况;如果故障后短期运行子阶段的可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于故障后短期运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;如果故障后长期运行子阶段的可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于故障后长期运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;如果不存在不可行割,则本次迭代过程中获得的结果为最终的机组组合方案。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详尽的说明,所属领域的普通技术人员应当理解,上述实施例仅仅是对本发明的示意性实现方式的解释,实施例中的细节并不构成对本发明范围的限制,在不背离本发明的精神和范围的情况下,任何基于本发明技术方案的等效变换、简单替换等显而易见的改变,均落在本发明保护范围之内。
引证文献:
[1]田文超,计及无功补偿装置的风电场接入电网的优化配置方法研究,湖南大学,2018.
[2]X.Y.Lv,et al.Research on Detection Method of Power Quality forWind Power Connected to Grid,Applied Mechanics and Materials,2013,380-384.
[3]鲁加明,等.无功配置对海上风电场输出海缆损耗的影响分析[J].电力建设,2015,36(6).
[4]迟永宁,等.大规模海上风电输电与并网关键技术研究综述,中国电机工程学报,2016,36(4).
[5]K.Meng,et al.Hierarchical SCOPF Considering Wind EnergyIntegration Through Multiterminal VSC-HVDC Grids,IEEE Transactions on PowerSystems,2017,32(6).
[6]周明,等.含风电并网的直流互联电网分散协调调度方法.电网技术,2017,41(5).
[7]J.Wang,et al.Wind power forecasting uncertainty and unitcommitment[J].Applied Energy,2011,88(11).
[8]L.Wu,et al.Comparison of scenario-based and interval optimizationapproaches to stochastic SCUC.IEEE Transactions on Power Systems,2012,27(2).
[9]C.Wang,et al.Robust risk-constrained unit commitment with largescale wind generation:An adjustable uncertainty set approach.IEEETransactions on Power Systems,2017,32(1).
[10]Y.Yu,et al.Transmission contingency-constrained unit commitmentwith high penetration of renewables via interval optimization.IEEETransactions on Power Systems,2017,32(2):1410-1421.
[11]Y.Zhang,et al.Chance-constrained two-stage unit commitment underuncertain load and wind power output using bilinear bendersdecomposition.IEEE Transactions on Power Systems,2017,32(5).
[12]James L,et al.A sample approximation approach for optimizationwith probabilistic constraints.SIAM Journal on Optimization.2008,19(2):674-699.
[13]J.Cao,et al.An Improved Corrective Security Constrained OPF forMeshed AC/DC Grids with Multi-Terminal VSC-HVDC.IEEE Transactions on PowerSystems.2016,31(2).
[14]Y.Wen,et al.Enhanced Security-Constrained OPF With DistributedBattery Energy Storage,IEEE Transactions on Power Systems.2015,30(1).
[15]Y.Wen,et al.Enhanced Security-Constrained Unit Commitment withEmerging Utility-Scale Energy Storage,IEEE Transactions on Power Systems,2016,31(1)..
[16]J.Beerten,et al.A sequential AC/DC power flow algorithm fornetworks containing Multi-terminal VSC HVDC systems,IEEE PES General Meeting,2010.
[17]Z.Yang,et al.Solving OPF using linear approximations:Fundamentalanalysis and numerical demonstration.IET Generation,Transmission andDistribution,2017,11(17).
[18]R.Wiget,et al.DC optimal power flow including HVDC grids,In2013IEEE Electrical Power and Energy Conference,2013.
[19]王珂,等.电力柔性负荷调度研究综述,电力系统自动化,2014,38(20).
[20]高赐威,等.基于DLC的空调负荷双层优化调度和控制策略,中国电机工程学报,2014,34(10).
[21]A.Gabash,et al.Active-reactive optimal power flow in distributionnetworks with embedded generation and battery storage.IEEE Transactions onPower Systems,2012,27(4).
[22]Y.Tan,et al.Integrated Optimization of Network Topology and DGOutputs for MVDC Distribution Systems.IEEE Transactions on Power Systems,2017,33(1),1121–1123.
[23]H.Ahmadi,et al.Linear Current Flow Equations with Application toDistribution Systems Reconfiguration.IEEE Transactions on Power Systems,2015,30(4).
Claims (7)
1.一种考虑VSC和储能快速控制的交直流系统机组组合方法,其特征在于,包括:
首先,构建面向交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型,所述模型以运行经济性为目标,同时分两阶段设置约束条件:第一阶段约束条件为考虑海上风电出力与负荷的预测值的约束条件;第二阶段约束条件为考虑海上风电出力与负荷的不确定性的约束条件,分为正常运行子阶段约束条件、故障后短期运行子阶段约束条件、故障后长期运行子阶段约束条件,所述故障指N-1故障;
接着,对交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型进行近似处理,得到近似后的混合整数随机优化模型;
最后,采用双线性Benders算法求解所述近似后的混合整数随机优化模型,获得机组组合方案;
其中,第二阶段的故障后短期运行子阶段约束条件包括:
1)第二阶段的故障后短期运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束
其中,对于时段t,假定N-1故障发生时刻为时段t的结束时刻;为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的有功;对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,和分别为第v个VSC注入交流子系统的有功和无功,和分别为储能系统b注入的有功和无功,为火电机组g输出的无功功率,和分别为交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功功率和无功功率,为以随机变量表示的节点i的有功负荷;对于时段t,为以随机变量表示的故障前节点i的无功负荷;α为根据实际运行情况人为设定的置信水平;Pr[]表示约束方程成立的概率;Ωac,i表示交流子系统中与节点i相连的交流节点集合;Ωgen,i、Ωpcc,i和Ωbss,i分别表示交流子系统中与节点i相连的火电机组集合、VSC集合和储能系统集合;
2)第二阶段的故障后短期运行子阶段的直流子系统功率平衡约束
其中,对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,为第v个VSC向直流子系统吸收的有功,为直流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功功率;为以随机变量表示的在时段t第w个风电机组注入到直流子系统的有功功率;Ωwg,i、Ωconv,i和Ωdc,i分别表示直流子系统中与节点i相连的海上风电场集合、VSC集合以及直流节点集合;所述VSC指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
3)第二阶段的故障后短期运行子阶段的支路传输功率约束
其中,对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,和分别为交流子系统中节点i的电压值和电压相角,为直流子系统节点i的电压值,和分别为交流子系统支路ij的电导和电纳,为直流子系统支路ij的电导;为交流子系统支路ij在正常运行状态下的视在功率上限;为直流子系统支路ij在正常运行状态下的有功功率上限;为交流子系统支路ij的短期过载能力系数,分别为直流子系统支路ij的短期过载能力系数;分别为交流子系统中节点j在时段t的电压相角;
4)第二阶段的故障后短期运行子阶段的火电机组无功约束
5)第二阶段的故障后短期运行子阶段的柔性负荷功率调节约束
其中,对于第二阶段的时段t而言,为柔性负荷l在故障后的短期运行子阶段中的功率变化量,为以随机变量表示的故障前节点i的有功负荷;和分别为在时段t第一阶段所确定的柔性负荷l的上调备用量和下调备用量;表示交流子系统中与节点i相连的柔性负荷集合;
6)第二阶段的故障后短期运行子阶段的储能系统运行约束
其中,分别储能系统b储存能量的下限和上限;和分别为储能系统b的充电效率、放电效率;和分别为储能系统b放电功率和充电功率的上限;对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,以及分别为储能系统b的紧急充电功率、紧急放电功率、紧急有功注入功率、紧急无功注入功率、紧急放电状态以及紧急充电状态,为储能系统b在故障后短期运行子阶段结束时刻储存的能量;为储能系统b在时段t结束时刻储存的能量;τ1为火电机组响应调度指令的时间;τ2为火电机组的机组爬坡时间;
7)第二阶段的故障后短期运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束
其中,换流站中的电抗器和变压器被等效为一条支路,和分别为第v个VSC中的电抗器和变压器等效支路的电导和电纳;为第v个VSC的视在功率上限;对于时段t第二阶段故障后的短期运行子阶段而言,为第v个VSC向直流子系统吸收的无功,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路的首端电压和末端电压,和分别为第v个VSC的电抗器和变压器等效支路的首端电压相角和末端电压相角,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压,为第v个VSC向直流子系统吸收的无功;和分别为第v个VSC的下垂控制的参考电压和参考功率;和分别为第v个VSC的下垂控制系数的下限和上限;
8)第二阶段的故障后短期运行子阶段的节点电压约束
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,面向交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型的目标函数如下:
其中,和分别为火电机组g上调有功和下调有功的单位成本;和分别为火电机组g的开机成本和停机成本;为火电机组g的单位燃料成本;Cbss,t为储能系统的单位充放电成本;Cload_res,t为柔性负荷的单位备用成本;为反映第一阶段火电机组g从时段t-1的停机状态变为时段t的开机状态的二进制变量,为反映第一阶段火电机组g从时段t-1的开机状态变为时段t的停机状态的二进制变量;和分别为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的上调备用量和下调备用量;为在时段t第一阶段所确定的火电机组g的有功;和分别为在时段t第一阶段所确定的柔性负荷l的上调备用量和下调备用量;和分别为在时段t第一阶段储能系统b的充电功率和放电功率;Ωgen,i、Ωbss,i和分别表示交流子系统中与节点i相连的火电机组集合、储能系统集合以及柔性负荷集合,NT为调度周期内的时段集合,为交流子系统的节点集合。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一阶段约束条件包括:第一阶段的交直流系统潮流平衡约束、第一阶段的支路传输功率约束、第一阶段的VSC功率约束与下垂控制约束、第一阶段的储能系统运行约束、第一阶段的火电机组运行约束、第一阶段的柔性负荷备用约束以及第一阶段的节点电压约束;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,第二阶段的正常运行子阶段约束条件包括:第二阶段的正常运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束、第二阶段的正常运行子阶段的直流子系统功率平衡约束、第二阶段的正常运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束、第二阶段的正常运行子阶段的火电机组有功调整约束与无功约束、第二阶段的正常运行子阶段的支路传输功率约束以及第二阶段的正常运行子阶段的节点电压约束;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,第二阶段的故障长期运行子阶段约束条件包括:第二阶段的故障后长期运行子阶段的交流子系统功率平衡机会约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的直流子系统功率平衡约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的支路传输功率约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的柔性负荷功率调节约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的火电机组有功调整约束与无功约束、第二阶段的故障后长期运行子阶段的VSC功率约束与下垂控制约束以及第二阶段的故障后长期运行子阶段的节点电压约束;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对交直流系统日前优化调度的混合整数随机优化模型进行近似处理,具体如下:
其中,为第v个VSC的下垂控制系数,是与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压值;和分别表示与第v个VSC相连的直流子系统节点j的电压上限和下限;和分别表示第v个VSC的下垂控制系数的上限和下限;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
2)利用六边形松弛法将VSC视在功率约束、储能系统视在功率约束、交流子系统支路视在功率约束进行如下近似:
在对VSC视在功率约束进行近似时,通过VSC注入到交流子系统的有功功率和无功功率分别可视为A和B,VSC的视在功率上限视为C;所述VSC均指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站;
在对储能系统视在功率约束进行近似时,储能系统注入交流子系统的有功功率和无功功率分别可视为A和B,储能系统的视在功率上限视为C;
在对交流子系统支路视在功率约束进行近似时,交流子系统中与节点i相连的支路ij向节点i吸收的有功和无功分别可视为A和B,交流子系统支路ij的视在功率上限视为C;
所述VSC指连接交流子系统和直流子系统的电压源型换流站。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用双线性Benders算法求解近似后的混合整数随机优化模型的过程如下:
步骤一:建立基于自回归滑动平均模型的风电和节点负荷预测模型,并利用风电和节点负荷预测模型计算调度周期内各时段风电和负荷功率的预测值;
步骤二:根据风电和各节点负荷的预测误差概率分布,通过蒙特卡洛抽样生成n个含风电和节点负荷的确定性场景,并利用k-means算法将所述确定性场景进行聚类获取典型场景;
步骤四:利用双线性Benders分解算法对近似后的混合整数随机优化模型进行分解,获得主问题和子问题;
步骤五:求解当前主问题,如果该主问题无解,结束求解过程;如果当前主问题有解,则获得第w次迭代的结果,若w=1,则第w次迭代的结果包括日前调度成本火电机组启停状态火电机组有功出力火电机组有功备用柔性负荷备用储能系统有功出力储能系统无功出力储能系统能量若w>1,则第w次迭代的结果包括日前调度成本火电机组启停状态火电机组有功出力火电机组有功备用柔性负荷备用储能系统有功出力储能系统无功出力储能系统能量以及场景可行性状态变量在获得第w次迭代的结果之后,进入步骤六;
步骤六:将步骤五求解主问题时所获得的结果作为已知量,然后对所有的典型场景进行第二阶段中正常运行子阶段的可行性检验,判断是否存在支路过载、电压越限以及功率不平衡概率不符合要求的情况:如果该可行性检验问题的目标函数大于0,则返回关于第二阶段正常运行子阶段的可行性检验问题的割至主问题,更新w=w+1,然后返回步骤五;当第二阶段中正常运行情况的可行性检验问题的目标函数首次等于0时,将场景可行性状态变量的数值设为步骤五求解主问题时所获得的并在接下来的迭代过程不再发生变化,并转入步骤七;
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