CN112968480A - 基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开提出了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法及系统，包括：获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小；基于接收的总负荷指令，按上述获得的机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，计算得到每个机组得到的负荷指令；判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，做出适应调节，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。充分考虑了风电机组出力的不确定性。风电机组的负荷响应能力不是固定不变的，不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围各有不同。

Description

基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法及系统

技术领域

本公开属于电网负荷指令优化调度技术领域，尤其涉及基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着新能源产业的快速发展，大规模风电、光伏等并网发电，电网频率波动加剧，对电网稳定运行带来挑战。自动发电控制能在大负荷变化或其它干扰下维持系统频率稳定性，是提高电力系统安全性的辅助服务之一。当电网频率出现波动时，根据电网功率偏差产生一个总负荷指令，电网调度中心依照某种分配方法把总负荷指令分配给每台发电机组，然后，发电机组通过增大或减少出力，消除电网功率偏差，保证电网安全稳定运行。风电并网机组所占比重增加，风电机组也逐步具备自动发电控制性能，风电机组与火电机组联合控制技术响应电网的负荷指令是未来的一种发展趋势。所以，依据火电机组和风电机组的运行特性，建立科学合理的负荷指令优化调度方法，对于电网平稳运行和新能源发电消纳具有重要意义。

本公开发明人发现，现有的负荷指令优化调度方法存在两个局限性。首先，现有的负荷指令优化调度方法没有考虑到将风电机组和火电机组共同作为负荷指令响应机组；其次没有考虑到不同风速下风电机组负荷响应能力的差异性，以及该差异性对电网调节时间的重要影响。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本公开提供了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，考虑不同类型火电机组和不同风速下风电机组的负荷响应能力和旋转备用量，根据负荷响应能力进行优化调度，能够在最短的调节时间内完成对电网总负荷指令的响应。旋转备用量用于确定机组输出功率的可调节范围。

为实现上述目的，本公开的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

第一方面，公开了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，包括：

获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小；

基于接收的总负荷指令，按上述获得的机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，计算得到每个机组得到的负荷指令；

判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，做出适应调节，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。

进一步的技术方案，适应调节的过程中，如果某台机组得到的调节负荷超出该机组的最大可调节范围，那么该按机组最大可调节容量进行指令分配。

进一步的技术方案，适应调节的过程中，如果某台机组得到的调节负荷在该机组的最大可调节范围内，但是若该台机组的得到调节负荷低于该机组的最低限值，机组无法根据指令改变出力，则剔除该越限机组。

进一步的技术方案，剔除越限机组后，需要基于优化方程重新计算得到每个机组得到的负荷指令。

进一步的技术方案，适应调节的过程中，如果某台机组得到的调节负荷在该机组的最大可调节范围内，但是若该台机组的得到调节负荷不低于该机组的最低限值，则该台机组按照计算得到每个机组得到的负荷指令执行。

进一步的技术方案，确定机组负荷响应能力时，根据风速统计数据，判断当前风速大小，确定出当前风电机组的负荷响应能力，以及调节范围。

进一步的技术方案，按机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，即：

约束条件：

其中，T为电网总响应时间，数值上等于I-1台火电机组和风电场中最大的调节时间，ΔP_i和r_i分别为第i台火电机组的调节负荷和负荷响应能力；ΔP_I和r_I分别为风电场的调节负荷和负荷响应能力，i＝1,…,I-1。

进一步的技术方案，第i台机组的最大可调节范围为：

其中，

为机组最大可下调出力，

为机组最大可上调出力；P_i,min和P_i,max分别为机组的最小和最大功率输出，P_i,0为机组当前功率输出。

第二方面，公开了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度系统，包括：

数据处理模块，被配置为：获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小；

指令分配模块，被配置为：基于接收的总负荷指令，按上述获得的机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，计算得到每个机组得到的负荷指令；

指令判断模块，被配置为：判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，做出适应调节，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。

以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

本公开根据机组负荷响应能力进行优化调度。由于风电机组的负荷响应能力较强，在进行优化调度时，风电机组承担了较多的调节负荷，充分得利用了新能源，保证在最短调节时间内完成对电网总负荷指令的响应，在实际电网负荷优化调度方面具有良好的应用价值。

本公开充分考虑了风电机组出力的不确定性。风电机组的负荷响应能力不是固定不变的，不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围各有不同。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1为本公开实施例提供的整体方法流程图；

图2为本公开实施例提供的基于负荷响应能力进行电网负荷优化调度的流程图。

图3为本公开实施例提供的发电机组负荷指令响应图。

图4为本公开实施例提供的总电网负荷指令响应图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

目前关于风电、火电机组联合的负荷调度优化，优先考虑了经济性，忽略了负荷响应的快速性对电网稳定运行的重要作用，因此，本公开提出了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法。

实施例一

本实施例公开了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，如图1、2所示，包括以下步骤：

步骤1：风电机组的调节速率和出力可调节范围不是一个固定值，它随着风速的变化而变化。风电机组发出功率可以通过下面的公式计算：

式中的R是叶片半径，V是风速，ρ是空气密度,C_p为风能利用系数，该值的大小与桨距角β和叶尖速比λ有关。存在最大风能利用系数，使得机组出力达到最大值。由此可知，风电机组的出力调节范围和调节速率与风速大小有关。因此首先获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小，进而根据风速统计数据，判断当前风速大小，确定出当前风电机组的负荷响应能力，以及调节范围；

其中，基于机组实际发电功率的时间序列，调节速率r可以通过功率变化量与对应变化持续时间的比值来计算，用公式表示为:

其中ΔP′的为功率变化大小。Δt为实现功率变化所需的时间。

步骤2：按机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，即：

约束条件：

其中，T为电网总响应时间，数值上等于I-1台火电机组和风电场中最大的调节时间。ΔP_i和r_i分别为第i(i＝1,…,I-1)台火电机组的调节负荷和负荷响应能力；ΔP_I和r_I分别为风电场的调节负荷和负荷响应能力。公式(3)所示的越是条件可以转化为：ΔP_i/r_i≤T,i＝1,…,I，然后引入非负拉格朗日乘子，得到拉格朗日函数：

对拉格朗日函数求偏导，并使偏导等于0，可以得到函数的解，即

通过求偏导过程可知，该方法要求所有机组同时完成负荷响应：

因此电网响应时间为：

每个机组得到的负荷指令为：

本公开技术方案中当i＝1,2，…，I-1时，表示火电机组，当i取I时表示风电场。

步骤3：判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，得到最终的调度结果。

判断第i台发电机组的调节负荷ΔP_i是否超出机组的最大可调节范围。第i台机组的最大可调节范围为：

其中，

为机组最大可下调出力，

为机组最大可上调出力，P_i,min和P_i,max分别为机组的最小和最大功率输出，P_i,0为机组当前的功率输出。如果第i台机组的调节负荷ΔP_i超出机组的最大可调节范围，那么按机组最大可调节容量进行指令分配，调节负荷ΔP更新

ΔP＝ΔP-ΔP_i (13)

如果所有机组的调节负荷都没有超过机组的调节范围，并且机组分得负荷指令大于机组最低限值，则此时计算出来的调节负荷大小为机组最终分得负荷大小。

重复步骤2-3，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。

因为机组可以减小/增加功率，公式(12)表示的最大可调节范围为机组最大可以下调/上调功率的约束。最低限制是指火电机组对分得的指令负荷最小值有要求，当机组分配的负荷小于该值时，火电机组无法对该指令进行响应，即要保证机组下调/上调的出力不能小于该值。所以上述“调节范围的最小值”应该理解为最大下调出力值。

判断第j台发电机组的调节负荷ΔP_j是否大于机组最低限值Δp。当机组的调节负荷过小时，机组无法根据指令改变出力。为确保机组能正常执行负荷指令，要使调节负荷大于机组最低限值Δp，即

|ΔP_j|≥Δp (14)

如果第j台机组的调节负荷小于Δp，则剔除第j台机组，重复步骤2-3，直到所有机组分配的功率调节指令都满足上式，得到最终的分配结果。

以下是本实施例所述方法在具体示例中的应用。

以某区域电网为例，该区域含有3台火电机组和1个风电场，火电机组参数如表1所示。风电场由100台同类型风电机组组成，且风电场内风电机组所受风速相同，风电场的参数在不同风速下有不同的取值。现电网需要增加120MW功率输出，即ΔP＝120MW，计算分配到每台机组的调节负荷ΔP_i，使电网能在最短时间内完成总负荷调整。

表1：火电机组参数信息表。

第一步，判断出当前的风速大小为6m/s，确定出当前风速下风电场的负荷响应能力，用调节速率表示，即r_i,i＝1,2,…,I。以及出力调节范围为表2中的[p_i,min,p_i,max]。

表2：风电场参数信息表。

第二步，建立以最短调节时间为目标函数的优化模型，通过拉格朗日乘子法求解该优化问题，确定按机组负荷响应能力比例对负荷指令进行分配，分配到每台机组的调节负荷如表3所示。本实施例所述的负荷调度方法完成总负荷指令大约需要156s的调节时间，风电机组的调节时间为6.87s。图3所示为3台火电机组和风电场对调节负荷指令的响应情况，图4为电网对总负荷指令的响应情况。

表3：机组调节负荷分配结果信息表

实施例二

本实施例的目的是提供一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述例子方法的具体步骤。

实施例三

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行上述例子方法的具体步骤。

实施例四

本实施例的目的是提供了基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度系统，包括：

数据处理模块，被配置为：获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小；

指令分配模块，被配置为：基于接收的总负荷指令，按上述获得的机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，计算得到每个机组得到的负荷指令；

指令判断模块，被配置为：判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，做出适应调节，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。

以上实施例二、三和四的装置中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本公开中的任一方法。

本领域技术人员应该明白，上述本公开的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本公开不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，包括：

获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小；

基于接收的总负荷指令，按上述获得的机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，计算得到每个机组得到的负荷指令；

判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，做出适应调节，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。

2.如权利要求1所述的基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，适应调节的过程中，如果某台机组得到的调节负荷超出该机组的最大可调节范围，那么该按机组最大可调节容量进行指令分配。

3.如权利要求1所述的基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，适应调节的过程中，如果某台机组得到的调节负荷在该机组的最大可调节范围内，但是若该台机组的得到调节负荷低于该机组的最低限值，机组无法根据指令改变出力，则剔除该越限机组。

优选的，剔除越限机组后，需要基于优化方程重新计算得到每个机组得到的负荷指令。

4.如权利要求1所述的基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，适应调节的过程中，如果某台机组得到的调节负荷在该机组的最大可调节范围内，但是若该台机组的得到调节负荷不低于该机组的最低限值，则该台机组按照计算得到每个机组得到的负荷指令执行。

5.如权利要求1所述的基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，确定机组负荷响应能力时，根据风速统计数据，判断当前风速大小，确定出当前风电机组的负荷响应能力，以及调节范围。

6.如权利要求1所述的基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，按机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，即：

其中，T为电网总响应时间，数值上等于I-1台火电机组和风电场中最大的调节时间，ΔP_i和r_i分别为第i台火电机组的调节负荷和负荷响应能力；ΔP_I和r_I分别为风电场的调节负荷和负荷响应能力，i＝1,…,I-1。

7.如权利要求1所述的基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度方法，其特征是，第i台机组的最大可调节范围为：

ΔP_i ^-≤ΔP_i≤ΔP_i ⁺

其中，

ΔP_i ^-＝P_i,min-P_i,0为机组最大可下调出力，ΔP_i ⁺＝P_i,max-P_i,0为机组最大可上调出力，P_i,min和P_i,max分别为机组的最小和最大功率输出，P_i,0为机组当前的功率输出。

8.基于机组负荷响应能力的风火电联合优化调度系统，其特征是，包括：

数据处理模块，被配置为：获得火电机组以及不同风速下风电机组的负荷响应能力以及调节范围大小；

指令分配模块，被配置为：基于接收的总负荷指令，按上述获得的机组负荷响应能力比例进行电网负荷调度，以总负荷指令的最短调节时间为目标建立优化方程，计算得到每个机组得到的负荷指令；

指令判断模块，被配置为：判断各机组的调节负荷大小是否满足机组最低限值以及是否在调节范围之内，做出适应调节，直到所有机组分配的调节负荷都在机组可调节范围内。

9.一种计算装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-7任一所述的方法的具体步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时执行上述权利要求1-7任一所述的方法的具体步骤。

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