CN112821462B - 一种电网多种调节资源的协调优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电网多种调节资源的协调优化方法。目前的调频、备用与调峰等辅助服务的优化模型基本只考虑传统的火电机组与水电机组，风电、光伏等可再生能源仅仅作为被消纳、被平抑的被动资源，且对储能电站的考虑不够充分。本发明提出多种调节资源的电能量‑调频‑备用联合优化模型，考虑了火电机组、风电、光伏发电、水电机组与储能电站提供的电能量、调频服务与备用服务，实现了多种资源的协调互补；同时考虑发生最大可再生能源/负荷波动与最大发电机故障时的网络约束，以有效处理电能量、调频与备用的传输容量耦合关系，实现多种资源之间的协调优化，提高了电力系统的运行弹性、安全性与经济性。
Description
技术领域
本发明属于电网资源协调优化领域，具体地说是一种多元融合高弹性电网多种调节资源的协调优化方法。
背景技术
随着电网中光伏、风力发电等新能源发电的不断增加，电网对于调峰、调频、备用等灵活性辅助服务的需求不断提高。而越来越多的规模化储能电站的建设，也需要电网加强对于储能资源的调控利用，充分挖掘储能参与灵活性辅助服务的潜力。在多元融合高弹性电网的建设背景下，通过对风、光、水、火、储等多种调节资源的协调优化，可以提高电网对可再生能源的消纳能力，实现源网荷储四个环节的紧密交互，提升电网的运行弹性、运行安全性与运行效率，推动电网的低碳发展。因此，对全网多种调节资源的协调优化方法的研究正在成为电力领域的研究热点，受到了越来越多的研究关注。
电网中不断提高的可再生能源比例有效的降低了碳排放，为能源结构的转型提供了有力支撑，是实现碳中和的重要路径。但是，目前的调频、备用与调峰等辅助服务的优化模型基本只考虑传统的火电机组与水电机组，风电、光伏等可再生能源仅仅作为被消纳、被平抑的被动资源；同时，目前对储能电站参与辅助服务的考虑不够充分。因此，如何建立多种调节资源参与的电能量-调频-备用-调峰协调优化方法，充分实现各种资源之间的协调互补，充分挖掘新能源机组与储能电站提供调峰、调频与备用等辅助服务的潜力，是一个急需解决的问题。
调频服务与备用服务是两种非常重要的市场化辅助服务，是用于平抑可再生能源与负荷波动、应对新能源与负荷预测偏差、应对发电机故障的重要工具。但是，目前的调频与备用出清模型只考虑出清调频与备用的整体数量要满足固定的辅助服务需求参数，而不考虑调频与备用资源在系统或辅助服务区域中的位置，因此当出现不平衡时，系统无法保证调频与备用能够有效的输送到发生不平衡的节点与区域，不能有效的处理电能量、调频服务与备用服务的传输容量耦合关系。
发明内容
本发明的目的是弥补现有多种调节资源的协调优化方法的不足，提供一种电网多种调节资源的协调优化方法，其提出多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型，考虑火电机组、风电、光伏发电、水电机组与储能电站提供的电能量、调频服务与备用服务，实现多种资源的协调互补；同时考虑发生最严重可再生能源/负荷波动与最大发电机故障时的网络约束，以有效处理电能量、调频与备用的传输容量耦合关系，实现多种资源之间的协调优化，提高系统的运行弹性、安全性与经济性；本发明的进一步目的是还提出一种存在弃风、弃光情况下的深度调峰优化模型，基于电能量-调频-备用联合优化模型的优化结果与弃风、弃光的情况，对火电机组提供的调峰进行优化，以提高系统吸纳可再生能源的能力，提高电网的运行弹性。
为此，本发明采用如下的技术方案：一种电网多种调节资源的协调优化方法，其包括：
建立多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型，其包括：
步骤1)，确定多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数，所述的目标函数分为四部分，分别是各种调节资源的电能量出清成本、各种调节资源的调频出清成本、各种调节资源的备用出清成本与系统(指电力系统，简称系统)内备用不足时的惩罚成本；
步骤2)，确定多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的约束条件，包括：21)电能量平衡约束，22)正常运行状态下的线路容量约束，23)系统出清的调频量大于系统的调频需求，24)系统出清的备用量大于系统的备用需求，25)调用调频前后的线路容量约束，26)调用备用前后的线路容量约束，27)火力发电机组内部约束，28)风电、光伏与水电机组内部约束，29)储能电站内部约束，30)火电机组、风电、光伏发电、水电机组、储能电站的电能量、调频与备用的出清量都要为非负；
步骤3)，对所述的电能量-调频-备用联合优化模型进行求解，对系统的总体成本进行优化。
进一步地，步骤1)中，各种调节资源的电能量出清成本表示为：
式中，T表示优化时段数，F、W、S、H、E分别代表火电、风电、光伏发电、水电与储能；NF、NW、NS、NH、NE分别表示不同种类资源的数目；
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的电能量报价，
分别代表t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标电量；
各种调节资源的调频成本表示为：
式中，
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的调频报价，
各种调节资源的备用成本表示为：
式中，
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的备用报价，
在电力市场优化出清时，如果系统中所有资源的备用申报量无法满足备用需求，使系统处于备用短缺状况，则系统引入惩罚因子这一参数，为电网备用缺额进行定价，从而产生电网内备用不足时的惩罚成本：
式中，P表示由系统运营商设置的固定惩罚因子；
表示系统在t时段的备用需求值，由系统运营商预先设置；
所述电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数为：
进一步地，21)电能量平衡约束：在任意时段内，系统出清的电能量总和等于该时段的负荷总量，即：
式中，dn,t表示第n个负荷在t时段的容量，Nd表示负荷数量；
22)正常运行状态下的线路容量约束：在正常运行状态下时，经过线路的潮流不能超过线路的最大长期传输容量，即：
式中，S为网络的传输分布因子矩阵，
分别由
组成，分别代表t时段每个节点的火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标电量组成的向量，f代表线路的最大长期传输容量向量；
23)系统出清的调频量大于系统的调频需求：在系统运行中，系统将调频需求量设置为一定比例的总负荷与一定比例的总可再生能源的总和，即：
式中，
为系统的总调频需求，α、β为系统预先确定的调频需求系数；
24)系统出清的备用量大于系统的备用需求：在系统运行中，系统将任意时段的备用需求设置为该时段最大在线机组的出力，即：
式中，
为系统在t时段的总备用需求；
25)调用调频前后的线路容量约束：在实际运行阶段，如果电网内的负荷或新能源机组的功率相较其预测值发生偏移，线路的潮流将短暂超过长期最大传输容量，但仍受到事故后的短期最大传输容量的限制；为了让系统恢复平衡，系统会对调频资源进行调用，调用调频后的一段时间内线路的潮流将受到恢复期最大传输容量的限制；为了降低运算负担，电能量-调频-备用联合优化模型只考虑两种极端情况：①所有负荷按照α系数正向偏移，同时所有可再生能源按照β系数负向偏移；②所有负荷按照α系数负向偏移，同时所有可再生能源按照β系数正向偏移；对应这两种极端情况，系统会相应的将全部调频资源分别向上调用与向下调用，以应对系统不平衡，即：
式中，
分别由
组成，分别代表t时段每个节点的火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标调频量组成的向量；fDA与fSE分别表示事故后的短期最大传输容量向量与恢复期最大传输容量向量；
26)调用备用前后的线路容量约束：如果在电网内发生机组故障，线路的潮流将短暂超过长期最大传输容量，但仍受到事故后的短期最大传输容量的限制；为了让系统恢复平衡，系统会对备用资源进行调用，调用备用后的一段时间内线路的潮流受到恢复期最大传输容量的限制；为了降低运算负担，电能量-调频-备用联合优化模型只考虑最大机组故障前后的情况，即：
式中，
进一步地，27)火力发电机组内部约束，包括：
271)机组出清的电能量、调频容量与备用容量之和不能高于其最大容量，即：
272)机组出清的电能量与调频容量之差不能低于其最小容量，即：
273)机组的爬坡能力会影响其参与备用跟调频市场的能力，即：
式中，
分别表示机组的最大运行容量与最小运行容量，
为机组i在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，
和
分别为机组i在调频响应时间内最大的向上与向下爬坡能力。机组出清的调频与备用容量不能高于其在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，机组出清的备用容量同样不能高于其在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，而机组出清的调频容量不能高于其在调频响应时段内最大的向上与向下爬坡能力；
274)机组在相邻时段的出清电量也会受到爬坡速率的约束，即：
式中，
和
分别为机组i在相邻时段间最大的向上与向下爬坡能力。
进一步地，28)风电、光伏与水电机组内部约束，包括：
281)风电、光伏与水电机组出清的电能量、调频容量与备用容量之和都不能高于其在该时段的预测最大出力，即：
式中，
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在t时段的预测最大出力；
282)风电、光伏与水电机组出清的电能量与调频容量之差不能低于其最小容量，即：
式中，
分别为为风电机组j、光伏机组k与水电机组l的最小容量；
283)风电、光伏与水电机组的出力调整能力影响其参与备用跟调频市场的能力，即：
式中，
为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在备用响应时段内最大的上调出力能力；
和
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在调频响应时间内最大的上调和下调出力能力；
284)风电、光伏与水电机组在相邻时段的电量也会受到爬坡速率的约束，即：
式中，
和
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在相邻时段间最大的上调与下调出力能力。
进一步地，29)储能电站内部约束，包括：
291)充放电功率、充放电状态与电能量出清约束：
对于储能电站m，其出清电能量与充放电状态、充放电功率具有约束关系，即：
式中，
与
分别为储能电站m的充电与放电功率，t时段储能电站m的出清电能量
要等于其该时段的充电功率减去放电功率；
同时，储能电站的充放电状态之间存在约束，即：
式中，
与
分别代表t时段储能电站m的充/放电状态，均为0-1变量，两者相加不能超过1，代表储能电站只能处于充电、功率为0与放电三种状态的其中之一；
此外，储能电能的充放电功率同时受到充放电状态以及最大充放电功率的约束，即：
式中，
与
代表储能电站m的最大充电与放电功率。
292)充放电功率、充放电状态与荷电状态约束：
式中，SOCm,t与SOCm,t-1分别为t与t-1时段储能电站m的荷电状态，
与
为t时段储能电站m的充电与放电效率，
为储能电站m的最大容量；
同时，储能电站的荷电状态也存在上限与下限，即：
SOCm,min≤SOCm,t≤SOCm,max,m∈NE,t∈T
式中，SOCm,min与SOCm,max分别为储能电站m的最小与最大荷电状态；
此外，储能站在调度开始时的SOC等于调度结束时的SOC，即：
SOCm,0＝SOCm,T,m∈NE，
293)储能电站出清的电能量、调频与备用之和不能高于其最大功率，即：
294)储能电站出清的电能量与调频之差不能低于其最小功率，即：
式中，
为储能电站m的最小容量。
进一步地，本发明电网多种调节资源的协调优化方法，其还包括建立深度调峰优化模型，其为：
a)确定深度调峰优化模型的目标函数，分为两部分，分别是调峰的出清成本，以及无法消纳的弃风、弃光量带来的惩罚成本；
a1)调峰的出清成本表示为：
式中，
代表火电机组i在t时段的调峰报价，
代表火电机组i在t时段的调峰出清量；
a2)弃风、弃光的惩罚成本表示为：
式中，QW与QS分别表示弃风与弃光的单位惩罚价格，
与
分别表示调峰市场优化后，风电机组j与火电机组k在t时段的弃风与弃光量；
深度调峰优化模型的目标函数为：
更进一步，所述深度调峰优化模型的约束条件，包括：
调峰市场优化后的弃风、弃光量的总和，等于调峰市场优化前的弃风、弃光总量，减去调峰市场的出清量，即：
式中，
与
分别代表风电机组j、火电机组k与火电机组l在电能量-调频-备用联合优化模型中的出清电能量、调频与备用，
与
分别代表风电机组j、火电机组k与火电机组l在调峰市场优化前的弃风与弃光量。
更进一步地，所述深度调峰优化模型的约束条件，还包括：
火电机组出清的调峰量要低于该时段的电能量出清，即：
调峰出清结果后的火电机组仍然需要满足相邻时段的爬坡约束，即：
火电机组出清的调峰量都要为非负，即：
更进一步地，对深度调峰优化模型进行求解，得到最优的调峰出清结果。
本发明具有的有益效果如下：本发明提出了火电机组、风电、光伏发电、水电机组与储能电站的电能量-调频-备用的协调优化模型，模型中考虑了发生最大可再生能源/负荷波动与最大故障时的网络约束，有效处理了电能量、调频与备用的传输容量耦合关系，确保了调频与备用可以有效输送到发生不平衡的节点与区域；同时提出了火电机组提供深度调峰的优化模型，基于电能量-调频-备用联合优化模型的优化结果与弃风弃光情况，对火电机组提供的调峰进行优化，提高系统吸纳可再生能源的能力，提高电网的运行弹性。
本发明提出的多种调节资源的电能量-调频-备用-调峰的协调优化方法，实现了多种资源之间的协调互补，提高了电网的运行弹性、安全性与经济性。
具体实施方式
以下结合具体实施方式，对本发明的技术进行详细描述。应当知道的是，以下具体实施方式仅用于帮助本领域技术人员理解本发明，而非对本发明的限制。
本发明提出的多种调节资源的电能量-调频-备用-调峰的协调优化方法，包括多种资源的电能量-调频-备用联合优化模型，考虑了火电机组、风电、光伏发电、水电机组与储能电站提供电能量、调频服务与备用服务，同时考虑了发生最大可再生能源/负荷波动与最大故障时的网络约束；同时包括存在弃风、弃光情况下的深度调峰优化模型，基于电能量-调频-备用联合优化模型的优化结果与弃风、弃光情况，优化火电机组提供的调峰。具体实施步骤如下：
(1)建立多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型
(1-1)确定多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数
多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数分为四部分，分别是各种调节资源的电能量出清成本、各种调节资源的调频出清成本、各种调节资源的备用出清成本与电网内备用不足时的惩罚成本。
(1-1-1)各种调节资源的电能量出清成本可以表示为：
式中，T表示优化时段数，F、W、S、H、E分别代表传统火电、风电、光伏发电、水电与储能；NF、NW、NS、NH、NE分别表示不同种类资源的数目；
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的电能量报价，
分别代表t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标电量。
(1-1-2)各种调节资源的调频成本可以表示为：
式中，
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的调频报价，
分别代表t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标调频量。
(1-1-3)各种调节资源的备用成本可以表示为：
式中，
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的备用报价，
分别代表t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标备用量。
(1-1-4)在电力市场优化出清时，如果系统中所有资源的备用申报量无法满足备用需求，使系统处于备用短缺状况，则系统引入惩罚因子这一参数，为系统备用缺额进行定价，从而产生系统内备用不足时的惩罚成本：
式中，P表示由系统运营商设置的固定惩罚因子；
表示系统在t时段的备用需求量；
因此，多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数可以写为：
(1-2)确定多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的约束条件
(1-2-1)电能量平衡约束：在任意时段内，系统出清的电能量总和要等于该时段的负荷总量，即：
式中，dn,t表示第n个负荷在t时段的容量。Nd表示负荷数量。
(1-2-2)正常运行状态下的线路容量约束：在正常运行状态下时，经过线路的潮流不能超过线路的最大长期传输容量，即：
式中，S为网络的传输分布因子(power transmission distribution factors)矩阵，
分别由
组成，分别代表t时段每个节点的火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标电量组成的向量，f代表线路的最大长期传输容量向量。
(1-2-3)系统出清的调频量要大于系统的调频需求。在系统运行中，系统会将调频需求量设置为一定比例的总负荷与一定比例的总可再生能源的总和，即：
式中，
为系统的总调频需求，α、β为系统预先确定的调频需求系数。
(1-2-4)系统出清的备用量要大于系统的备用需求。在系统运行中，系统会将任意时段的备用需求设置为该时段最大在线机组的出力，即：
式中，
为系统在t时段的总备用需求。
(1-2-5)调用调频前后的线路容量约束：在实际运行阶段，如果电网内的负荷或新能源机组的功率相较其预测值发生偏移，线路的潮流将短暂超过长期最大传输容量，但仍受到事故后的短期最大传输容量的限制；为了让系统恢复平衡，系统会对调频资源进行调用，调用调频后的一段时间内线路的潮流将受到恢复期最大传输容量的限制；为了降低运算负担，电能量-调频-备用联合优化模型只考虑两种极端情况：①所有负荷按照α系数正向偏移，同时所有可再生能源按照β系数负向偏移；②所有负荷按照α系数负向偏移，同时所有可再生能源按照β系数正向偏移；对应这两种极端情况，系统会相应的将全部调频资源分别向上调用与向下调用，以应对系统不平衡，即：
式中，
分别由
组成，分别代表t时段每个节点的火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标调频量组成的向量。fDA与fSE分别表示事故后的短期最大传输容量向量与恢复期最大传输容量向量。
(1-2-6)调用备用前后的线路容量约束：如果在电网内发生机组故障，线路的潮流短暂将超过长期最大传输容量，但仍受到事故后的短期最大传输容量的限制；为了让系统恢复平衡，系统会对备用资源进行调用，调用备用后的一段时间内线路的潮流受到恢复期最大传输容量的限制；为了降低运算负担，电能量-调频-备用联合优化模型只考虑最大机组故障前后的情况，即：
式中，
(1-2-7)火力发电机组内部约束：
(1-2-7-1)机组出清的电能量、调频容量与备用容量之和不能高于其最大容量，即：
(1-2-7-2)机组出清的电能量与调频容量之差不能低于其最小容量，即：
(1-2-7-3)机组的爬坡能力会影响其参与备用跟调频市场的能力，即：
式中，
分别表示机组的最大运行容量与最小运行容量，
为机组i在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，
和
分别为机组i在调频响应时间内最大的向上与向下爬坡能力。机组出清的调频与备用容量不能高于其在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，机组出清的备用容量同样不能高于其在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，而机组出清的调频容量不能高于其在调频响应时段内最大的向上与向下爬坡能力。
(1-2-7-4)机组在相邻时段的出清电量也会受到爬坡速率的约束，即：
(1-2-8)风电、光伏与水电机组内部约束：
(1-2-8-1)风电、光伏与水电机组出清的电能量、调频容量与备用容量之和都不能高于其在该时段的预测最大出力，即：
式中，
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在t时段的预测最大出力。
(1-2-8-2)风电、光伏与水电机组出清的电能量与调频容量之差不能低于其最小容量，即：
式中，
分别为为风电机组j、光伏机组k与水电机组l的最小容量。
(1-2-8-3)风电、光伏与水电机组的出力调整能力会影响其参与备用跟调频市场的能力，即：
式中，
为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在备用响应时段内最大的上调出力能力。风电、光伏与水电机组调节出力的能力与其内部的控制方式有关，如在桨距角控制跟超速控制下，风电机组一段时间内能提供的调节能力就不同。
和
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在调频响应时间内最大的上调和下调出力能力。
(1-2-8-4)风电、光伏与水电机组在相邻时段的电量也会受到爬坡速率的约束，即：
式中，
和
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在相邻时段间最大的上调与下调出力能力。
(1-2-9)储能电站内部约束：
(1-2-9-1)充放电功率、充放电状态与电能量出清约束：
对于储能电站m，其出清电能量与充放电状态、充放电功率具有约束关系，即：
式中，
与
分别为储能电站m的充电与放电功率，t时段储能电站m的出清电能量
要等于其该时段的充电功率减去放电功率。
同时，储能电站的充放电状态之间存在约束，即：
式中，
与
分别代表t时段储能电站m的充/放电状态，均为0-1变量，两者相加不能超过1，代表储能电站只能处于充电、功率为0与放电三种状态的其中之一。
此外，储能电能的充放电功率同时受到充放电状态以及最大充放电功率的约束，即：
式中，
与
代表储能电站m的最大充电与放电功率。
(1-2-9-2)充放电功率、充放电状态与荷电状态(stage of charge,SOC)约束：
式中，SOCm,t与SOCm,t-1分别为t与t-1时段储能电站m的荷电状态，
与
为t时段储能电站m的充电与放电效率，
为储能电站m的最大容量。一般来说，调频信号一般分别在向上与向下两个方向上均匀分布，参与调频市场不会影响储能电站的SOC。此外，备用被调用的可能性很低，因此在模型中不考虑备用对储能电站SOC的影响。
同时，储能电站的荷电状态也存在上限与下限，即：
SOCm,min≤SOCm,t≤SOCm,max,m∈NE,t∈T
式中SOCm,min与SOCm,max分别为储能电站m的最小与最大荷电状态。
此外，储能站在调度开始时的SOC一般要等于调度结束时的SOC，即：
SOCm,0＝SOCm,T,m∈NE.
(1-2-9-3)储能电站出清的电能量、调频与备用之和不能高于其最大功率，即：
(1-2-9-4)储能电站出清的电能量与调频之差不能低于其最小功率，即：
对于储能电站而言，其调整出力的速率极快，因此不存在与爬坡相关的约束。
(1-2-10)火电机组、风电、光伏发电、水电机组、储能电站的电能量、调频与备用的出清量都要为非负。
(1-3)对通过步骤(1-2)与(1-3)获得的多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型进行求解，可以对系统的总体成本进行优化。
(2)建立深度调峰优化模型
在电能量-调频-备用联合优化模型运行完成后，如果存在弃风、弃光的现象，系统会组织火电机组参与的深度调峰优化模型，尽可能的提高系统对可再生能源的消纳能力。
(2-1)确定模型的目标函数。深度调峰优化模型的目标函数分为两部分，分别是调峰的出清成本，以及无法消纳的弃风、弃光量带来的惩罚成本。
(2-1-1)调峰的出清成本可以表示为：
式中，
代表火电机组i在t时段的调峰报价，
代表火电机组i在t时段的调峰出清量。
(2-1-2)弃风、弃光的惩罚成本可以表示为：
式中，QW与QS分别表示弃风与弃光的单位惩罚价格，
与
分别表示调峰市场优化后，风电机组j与火电机组k在t时段的弃风与弃光量。
综上，深度调峰优化模型的目标函数可以写为：
(2-2)确定模型的约束条件
(2-2-1)调峰市场优化后的弃风、弃光量的总和，要等于调峰市场优化前的弃风、弃光总量，减去调峰市场的出清量，即：
式中，
与
分别代表风电机组j、火电机组k与火电机组l在电能量-调频-备用联合优化模型中的出清电能量、调频与备用，
与
分别代表风电机组j、火电机组k与火电机组l在调峰市场优化前的弃风与弃光量。
(2-2-2)火电机组出清的调峰量要低于该时段的电能量出清，即：
(2-2-3)考虑调峰出清结果后的火电机组仍然需要满足相邻时段的爬坡约束，即：
(2-2-4)火电机组出清的调峰量都要为非负，即：
(2-3)对通过步骤(2-1)与(2-2)获得的深度调峰优化模型进行求解，可以得到最优的调峰出清结果。
本发明中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (8)
1.一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，包括：
建立多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型，其包括：
步骤1)，确定多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数，所述的目标函数分为四部分，分别是各种调节资源的电能量出清成本、各种调节资源的调频出清成本、各种调节资源的备用出清成本与系统内备用不足时的惩罚成本；
步骤2)，确定多种调节资源的电能量-调频-备用联合优化模型的约束条件，包括：21)电能量平衡约束，22)正常运行状态下的线路容量约束，23)系统内出清的调频量大于系统的调频需求，24)系统出清的备用量大于系统的备用需求，25)调用调频前后的线路容量约束，26)调用备用前后的线路容量约束，27)火力发电机组内部约束，28)风电、光伏与水电机组内部约束，29)储能电站内部约束，30)火电机组、风电、光伏发电、水电机组、储能电站的电能量、调频与备用的出清量都要为非负；
步骤3)，对所述的电能量-调频-备用联合优化模型进行求解，对系统的总体成本进行优化；
步骤1)中，各种调节资源的电能量出清成本表示为：
式中，T表示优化时段数，F、W、S、H、E分别代表火电、风电、光伏发电、水电与储能；NF、NW、NS、NH、NE分别表示不同种类资源的数目；
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的电能量报价，
分别代表t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标电量；
各种调节资源的调频成本表示为：
式中，
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的调频报价，
各种调节资源的备用成本表示为：
式中，
分别表示t时段中火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的备用报价，
在电力市场优化出清时，如果系统中所有资源的备用申报量无法满足备用需求，使系统处于备用短缺状况，则系统引入惩罚因子这一参数，为系统备用缺额进行定价，从而产生系统内备用不足时的惩罚成本：
式中，P表示由系统运营商设置的固定惩罚因子；
表示系统在t时段的备用需求值，由系统运营商预先设置；
所述电能量-调频-备用联合优化模型的目标函数为：
21)电能量平衡约束：在任意时段内，系统出清的电能量总和等于该时段的负荷总量，即：
式中，dn，t表示第n个负荷在t时段的容量，Nd表示负荷数量；
22)正常运行状态下的线路容量约束：在正常运行状态下时，经过线路的潮流不能超过线路的最大长期传输容量，即：
式中，S为网络的传输分布因子矩阵，
分别由
组成，分别代表t时段每个节点的火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标电量组成的向量，f代表线路的最大长期传输容量向量；
23)系统出清的调频量大于系统的调频需求：在系统运行中，系统将调频需求量设置为一定比例的总负荷与一定比例的总可再生能源的总和，即：
式中，
为系统的总调频需求，α、β为系统预先确定的调频需求系数；
24)系统出清的备用量大于系统的备用需求：在系统运行中，系统将任意时段的备用需求设置为该时段最大在线机组的出力，即：
式中，
为系统在t时段的总备用需求；
25)调用调频前后的线路容量约束：在实际运行阶段，如果电网内的负荷或新能源机组的功率相较其预测值发生偏移，线路的潮流将短暂超过长期最大传输容量，但仍受到事故后的短期最大传输容量的限制；为了让系统恢复平衡，系统会对调频资源进行调用，调用调频后的一段时间内线路的潮流将受到恢复期最大传输容量的限制；为了降低运算负担，电能量-调频-备用联合优化模型只考虑两种极端情况：①所有负荷按照α系数正向偏移，同时所有可再生能源按照β系数负向偏移；②所有负荷按照α系数负向偏移，同时所有可再生能源按照β系数正向偏移；对应这两种极端情况，系统会相应的将全部调频资源分别向上调用与向下调用，以应对系统不平衡，即：
式中，
分别由
组成，分别代表t时段每个节点的火电、风电、光伏发电、水电与储能资源的中标调频量组成的向量；fDA与fSE分别表示事故后的短期最大传输容量向量与恢复期最大传输容量向量；
26)调用备用前后的线路容量约束：如果在电网内发生机组故障，线路的潮流将短暂超过长期最大传输容量，但仍受到事故后的短期最大传输容量的限制；为了让系统恢复平衡，系统会对备用资源进行调用，调用备用后的一段时间内线路的潮流受到恢复期最大传输容量的限制；为了降低运算负担，电能量-调频-备用联合优化模型只考虑最大机组故障前后的情况，即：
式中，
2.根据权利要求1所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，27)火力发电机组内部约束，包括：
271)机组出清的电能量、调频容量与备用容量之和不能高于其最大容量，即：
272)机组出清的电能量与调频容量之差不能低于其最小容量，即：
273)机组的爬坡能力会影响其参与备用跟调频市场的能力，即：
式中，
分别表示机组的最大运行容量与最小运行容量，
为机组i在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，
和
分别为机组i在调频响应时间内最大的向上与向下爬坡能力；机组出清的调频与备用容量不能高于其在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，机组出清的备用容量同样不能高于其在备用响应时段内最大的向上爬坡能力，而机组出清的调频容量不能高于其在调频响应时段内最大的向上与向下爬坡能力；
274)机组在相邻时段的出清电量也会受到爬坡速率的约束，即：
式中，
和
分别为机组i在相邻时段间最大的向上与向下爬坡能力。
3.根据权利要求2所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，28)风电、光伏与水电机组内部约束，包括：
281)风电、光伏与水电机组出清的电能量、调频容量与备用容量之和都不能高于其在该时段的预测最大出力，即：
式中，
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在t时段的预测最大出力；
282)风电、光伏与水电机组出清的电能量与调频容量之差不能低于其最小容量，即：
式中，
分别为为风电机组j、光伏机组k与水电机组l的最小容量；
283)风电、光伏与水电机组的出力调整能力影响其参与备用跟调频市场的能力，即：
式中，
为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在备用响应时段内最大的上调出力能力；
和
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在调频响应时间内最大的上调和下调出力能力；
284)风电、光伏与水电机组在相邻时段的电量也会受到爬坡速率的约束，即：
式中，
和
分别为风电机组j、光伏机组k与水电机组l在相邻时段间最大的上调与下调出力能力。
4.根据权利要求3所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，29)储能电站内部约束，包括：
291)充放电功率、充放电状态与电能量出清约束：
对于储能电站m，其出清电能量与充放电状态、充放电功率具有约束关系，即：
式中，
与
分别为储能电站m的充电与放电功率，t时段储能电站m的出清电能量
要等于其该时段的充电功率减去放电功率；
同时，储能电站的充放电状态之间存在约束，即：
式中，
与
分别代表t时段储能电站m的充/放电状态，均为0-1变量，两者相加不能超过1，代表储能电站只能处于充电、功率为0与放电三种状态的其中之一；
此外，储能电能的充放电功率同时受到充放电状态以及最大充放电功率的约束，即：
式中，
与
代表储能电站m的最大充电与放电功率；
292)充放电功率、充放电状态与荷电状态约束：
式中，SOCm，t与SOCm，t-1分别为t与t-1时段储能电站m的荷电状态，
与
为t时段储能电站m的充电与放电效率，
为储能电站m的最大容量；
同时，储能电站的荷电状态也存在上限与下限，即：
SOCm，min≤SOCm，t≤SOCm，max，m∈NE，t∈T
式中，SOCm，min与SOCm，max分别为储能电站m的最小与最大荷电状态；
此外，储能站在调度开始时的SOC等于调度结束时的SOC，即：
SOCm，0＝SOCm，T，m∈NE，
293)储能电站出清的电能量、调频与备用之和不能高于其最大功率，即：
294)储能电站出清的电能量与调频之差不能低于其最小功率，即：
式中，
为储能电站m的最小容量。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，还包括建立深度调峰优化模型，其为：
a)确定深度调峰优化模型的目标函数，分为两部分，分别是调峰的出清成本，以及无法消纳的弃风、弃光量带来的惩罚成本；
a1)调峰的出清成本表示为：
式中，
代表火电机组i在t时段的调峰报价，
代表火电机组i在t时段的调峰出清量；
a2)弃风、弃光的惩罚成本表示为：
式中，QW与QS分别表示弃风与弃光的单位惩罚价格，
与
分别表示调峰市场优化后，风电机组j与火电机组k在t时段的弃风与弃光量；
深度调峰优化模型的目标函数为：
6.根据权利要求5所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，所述深度调峰优化模型的约束条件，包括：
调峰市场优化后的弃风、弃光量的总和，等于调峰市场优化前的弃风、弃光总量，减去调峰市场的出清量，即：
式中，
与
分别代表风电机组j、火电机组k与火电机组l在电能量-调频-备用联合优化模型中的出清电能量、调频与备用，
与
分别代表风电机组j、火电机组k与火电机组l在调峰市场优化前的弃风与弃光量。
7.根据权利要求6所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，所述深度调峰优化模型的约束条件，还包括：
火电机组出清的调峰量要低于该时段的电能量出清，即：
调峰出清结果后的火电机组仍然需要满足相邻时段的爬坡约束，即：
火电机组出清的调峰量都要为非负，即：
8.根据权利要求7所述的一种电网多种调节资源的协调优化方法，其特征在于，对深度调峰优化模型进行求解，得到最优的调峰出清结果。
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