CN113113931B - 风光水联合发电系统的规划调度方法 - Google Patents

风光水联合发电系统的规划调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风光水联合发电系统的规划调度方法，包括获取调度周期内各时段的电力负荷数据；计算各时段的风电理论出力值、光伏理论出力值和小水电理论出力值；构建基于风光水出力互补率、风光水总出力与电力负荷的匹配度和剩余负荷波动度的多目标优化模型；对多目标优化模型进行求解得到最优装机容量比例；根据最优装机容量比例进行风光水联合发电系统的规划调度。本发明兼顾发电侧和用电侧，建立考虑可再生能源出力互补特性、发用电曲线匹配程度及可再生能源消纳后剩余负荷平滑程度的多目标优化模型，能够缓解可再生能源弃电问题，为多源联合发电系统的调度与运行提供有效辅助，能够有效缓解可再生能源的弃电问题，可靠性高、实用性好。

Description

风光水联合发电系统的规划调度方法
技术领域
本发明属于电网规划及调度领域，具体涉及一种风光水联合发电系统的规划调度方法。
背景技术
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。而随着环境问题的日益凸显，人们对于环境问题也越来越关注。
可再生能源发电主要包括水力发电、风力发电和光伏发电；同时，可再生能源发电系统具有环境友好、污染排放少等优势，现在也开始逐步扩展应用，并且开始大规模并网运行。
大事，随着可再生能源发电系统的大规模并网发电运行，新能源天然的随机波动属性对其自身消纳、电力系统规划调度及安全稳定运行的影响日益显著。统计数据显示，2019年我国弃风、弃光电量分别为169、46亿kWh。因此，如何进行多类型可再生能源发电系统的调度，对于实现大规模可再生能源的全额消纳具有重要意义。
但是，目前针对多源联合系统的规划调度方法研究，往往仅考虑可再生能源消纳率、系统投资成本及碳排放量等目标，考虑因素不全面，而且方法单一，因此使得目前的针对多源联合系统的规划调度方法，其实际应用效果较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可靠性高、实用性好且能够有效缓解可再生能源的弃电问题的风光水联合发电系统的规划调度方法。
本发明提供的这种风光水联合发电系统的规划调度方法，包括如下步骤：
S1.获取调度周期内各时段的电力负荷数据；
S2.计算各时段的风电理论出力值、光伏理论出力值和小水电理论出力值；
S3.构建基于风光水出力互补率、风光水总出力与电力负荷的匹配度和剩余负荷波动度的多目标优化模型；
S4.对步骤S3构建的多目标优化模型进行求解，得到最优装机容量比例；
S5.根据步骤S4得到的最优装机容量比例，进行风光水联合发电系统的规划调度。
步骤S2所述的风电理论出力值，具体为采用如下算式计算风电理论出力值：
Figure BDA0003026800920000021
式中PW,t为t时段的风机输出功率；PW,Rate为风机的额定输出功率；vt为t时段的风速；v1为风机的切入风速；vRate为风机的额定风速；v2为风机的切出风速。
步骤S2所述的光伏理论出力值，具体为采用如下算式计算光伏理论出力值：
Figure BDA0003026800920000022
式中PPV,t为t时段的光伏电池输出功率；PPV,Rate为光伏电池的额定输出功率；ηInv为光伏逆变器的效率；ηLoss为光伏电池的损耗率；ηRef为参考温度下光伏电池组件的效率；TAve为规划地区的平均太阳辐射强度小时；KT为光伏电池的功率温度参数；Tem,t为t时段光伏电池组件的运行温度；Tem,Ref为光伏电池组件的参考温度。
步骤S2所述的小水电理论出力值，具体为采用如下算式计算小水电理论出力值：
PHydro,t＝9.81η1η2QtHC
式中PHydro,t为t时段小水电站的输出功率；η1为小水电站发电机的效率；η2为水轮机的效率；Qt为t时段小水电站的发电流量；HC为小水电站的净水头；所述的小水电的定义为装机容量在25000kW及以下的水电站。
步骤S3所述的构建基于风光水出力互补率、风光水总出力与电力负荷的匹配度和剩余负荷波动度的多目标优化模型，具体为采用如下步骤构建多目标优化模型：
A.采用如下算式建立第一目标函数：风光水出力互补率最大：
Figure BDA0003026800920000031
式中C为风光水出力互补率；T为调度周期的总时段数；
Figure BDA0003026800920000032
为归一化处理后t时段的风光水联合出力波动幅度，
Figure BDA0003026800920000033
为经归一化处理后t时段的风光水联合发电系统的理论总出力，同时
Figure BDA0003026800920000034
为经归一化处理后t时段的风电理论出力，
Figure BDA0003026800920000035
为经归一化处理后t时段的光伏理论出力，
Figure BDA0003026800920000036
为归一化处理后t时段的小水电理论出力，a1为风电的装机容量占比，a2为光伏的装机容量占比，a3为小水电的装机容量占比，且a1+a2+a3＝1；
Figure BDA0003026800920000037
为归一化处理后t时段的风电单独出力波动幅度，且
Figure BDA0003026800920000038
为归一化处理后t时段的光伏单独出力波动幅度，且
Figure BDA0003026800920000039
为归一化处理后t时段的小水电单独出力波动幅度，且
Figure BDA0003026800920000041
归一化的计算公式为
Figure BDA0003026800920000042
为归一化后的变量值，Pt为归一化前的变量值，Pmin为归一化前的变量最小取值，Pmax为归一化前的变量最大取值；
B.采用如下算式建立第二目标函数：风光水总出力与电力负荷的匹配度最大：
Figure BDA0003026800920000043
式中D为风光水总出力与电力负荷的匹配度；PL,t为t时段的电力负荷；PU,t为t时段风光水联合发电系统的理论总出力，且PU,t＝a1PW,t+a2PPV,t+a3PHydro,t，a1为风电的装机容量占比，a2为光伏的装机容量占比，a3为小水电的装机容量占比，且a1+a2+a3＝1，PW,t为t时段的风电单独出力，PPV,t为t时段的光伏单独出力，PHydro,t为t时段的小水电单独出力，所述风电单独出力定义为目标区域仅开发风电时风电出力的大小，光伏单独出力定义为目标区域仅开发光伏发电时光伏出力的大小，小水电单独出力定义为目标区域仅开发小水电时小水电的大小；ΔPLPU为中间变量，且定义ΔPLPU的计算公式为ΔPLPU＝max[min(PL,t-PU,t),min(PU,t-PL,t)]；
C.采用如下算式建立第二目标函数：剩余负荷波动度最小：
Figure BDA0003026800920000044
式中F为剩余负荷波动度；PNet,t为t时段的剩余负荷，且PNet,t＝PL,t-PU,t；PNet,Ave为剩余负荷的平均值，且
Figure BDA0003026800920000045
D.采用如下算式作为约束条件：
功率平衡约束：PU,t+PG,t＝PL,t；PG,t为t时段常规电源的输出功率；
装机容量约束：PU,t≤PPlan,total；PPlan,total为可再生能源的总规划装机容量；
小水电站上游水库库容约束：VHydro,min≤VHydro,t≤VHydro,max；VHydro,t为t时段的小水电站上游水库的库容；VHydro,min为小水电站上游水库库容的最小值；VHydro,max为小水电站上游水库库容的最大值；
小水电站发电流量约束：Qmin≤Qt≤Qmax；Qt为t时段的小水电站发电流量；Qmin为小水电站发电流量的最小值；Qmax为小水电站发电流量的最大值；
小水电站出力约束：0≤PHydro,t≤PHydroCap,max；PHydroCap,max为小水电的最大装机容量；
风电出力约束：0≤PW,t≤PWCap,max；PWCap,max为风电的最大装机容量；
光伏出力约束：0≤PPV,t≤PPVCap,max；PPVCap,max为光伏的最大装机容量。
步骤S4所述的对步骤S3构建的多目标优化模型进行求解，具体为采用线性加权法，将多目标优化模型转化为单目标优化模型进行求解：
Figure BDA0003026800920000051
式中f为单目标优化模型；Cmin为仅考虑风光水出力互补率最大目标时的最优值；C为风光水出力互补率；Dmin为仅考虑风光水总出力与电力负荷的匹配度最大时的最优值；D为风光水总出力与电力负荷的匹配度；Fmax为仅考虑剩余负荷波动度最小时的最优值；F为剩余负荷波动度；λ1、λ2和λ3均为加权系数，且λ1+λ2+λ3＝1。
本发明提供的这种风光水联合发电系统的规划调度方法，兼顾发电侧和用电侧，建立考虑可再生能源出力互补特性、发用电曲线的匹配程度及可再生能源消纳后剩余负荷的平滑程度的多目标优化模型，能够有效缓解可再生能源弃电问题，为多源联合发电系统的调度与运行提供有效辅助，能够有效缓解可再生能源的弃电问题，而且可靠性高、实用性好。
附图说明
图1为本发明方法的方法流程示意图。
具体实施方式
如图1所示为本发明方法的方法流程示意图：本发明提供的这种风光水联合发电系统的规划调度方法，包括如下步骤：
S1.获取调度周期内各时段的电力负荷数据；
S2.计算各时段的风电理论出力值、光伏理论出力值和小水电理论出力值；
在具体实施时，采用如下算式计算风电理论出力值：
Figure BDA0003026800920000061
式中PW,t为t时段的风机输出功率；PW,Rate为风机的额定输出功率；vt为t时段的风速；v1为风机的切入风速；vRate为风机的额定风速；v2为风机的切出风速；
采用如下算式计算光伏理论出力值：
Figure BDA0003026800920000062
式中PPV,t为t时段的光伏电池输出功率；PPV,Rate为光伏电池的额定输出功率；ηInv为光伏逆变器的效率；ηLoss为光伏电池的损耗率；ηRef为参考温度下光伏电池组件的效率；TAve为规划地区的平均太阳辐射强度小时；KT为光伏电池的功率温度参数；Tem,t为t时段光伏电池组件的运行温度；Tem,Ref为光伏电池组件的参考温度；
采用如下算式计算小水电理论出力值：
PHydro,t＝9.81η1η2QtHC
式中PHydro,t为t时段小水电站的输出功率；η1为小水电站发电机的效率；η2为水轮机的效率；Qt为t时段小水电站的发电流量；HC为小水电站的净水头；所述的小水电的定义为装机容量在25000kW及以下的水电站；
S3.构建基于风光水出力互补率、风光水总出力与电力负荷的匹配度和剩余负荷波动度的多目标优化模型；具体为采用如下步骤构建多目标优化模型：
A.采用如下算式建立第一目标函数：风光水出力互补率最大：
Figure BDA0003026800920000071
式中C为风光水出力互补率；T为调度周期的总时段数；
Figure BDA0003026800920000072
为归一化处理后t时段的风光水联合出力波动幅度，
Figure BDA0003026800920000073
为经归一化处理后t时段的风光水联合发电系统的理论总出力，同时
Figure BDA0003026800920000074
为经归一化处理后t时段的风电理论出力，
Figure BDA0003026800920000075
为经归一化处理后t时段的光伏理论出力，
Figure BDA0003026800920000076
为归一化处理后t时段的小水电理论出力，a1为风电的装机容量占比，a2为光伏的装机容量占比，a3为小水电的装机容量占比，且a1+a2+a3＝1；
Figure BDA0003026800920000077
为归一化处理后t时段的风电单独出力波动幅度，且
Figure BDA0003026800920000078
为归一化处理后t时段的光伏单独出力波动幅度，且
Figure BDA0003026800920000079
为归一化处理后t时段的小水电单独出力波动幅度，且
Figure BDA00030268009200000710
归一化的计算公式为
Figure BDA00030268009200000711
为归一化后的变量值，Pt为归一化前的变量值，Pmin为归一化前的变量最小取值，Pmax为归一化前的变量最大取值；
B.采用如下算式建立第二目标函数：风光水总出力与电力负荷的匹配度最大：
Figure BDA0003026800920000081
式中D为风光水总出力与电力负荷的匹配度；PL,t为t时段的电力负荷；PU,t为t时段风光水联合发电系统的理论总出力，且PU,t＝a1PW,t+a2PPV,t+a3PHydro,t，a1为风电的装机容量占比，a2为光伏的装机容量占比，a3为小水电的装机容量占比，且a1+a2+a3＝1，PW,t为t时段的风电单独出力，PPV,t为t时段的光伏单独出力，PHydro,t为t时段的小水电单独出力；所述风电单独出力定义为目标区域仅开发风电时风电出力的大小，光伏单独出力定义为目标区域仅开发光伏发电时光伏出力的大小，小水电单独出力定义为目标区域仅开发小水电时小水电的大小；；ΔPLPU为中间变量，且定义ΔPLPU的计算公式为ΔPLPU＝max[min(PL,t-PU,t),min(PU,t-PL,t)]；
C.采用如下算式建立第二目标函数：剩余负荷波动度最小：
Figure BDA0003026800920000082
式中F为剩余负荷波动度；PNet,t为t时段的剩余负荷，且PNet,t＝PL,t-PU,t；PNet,Ave为剩余负荷的平均值，且
Figure BDA0003026800920000083
D.采用如下算式作为约束条件：
功率平衡约束：PU,t+PG,t＝PL,t；PG,t为t时段常规电源的输出功率；
装机容量约束：PU,t≤PPlan,total；PPlan,total为可再生能源的总规划装机容量；
小水电站上游水库库容约束：VHydro,min≤VHydro,t≤VHydro,max；VHydro,t为t时段的小水电站上游水库的库容；VHydro,min为小水电站上游水库库容的最小值；VHydro,max为小水电站上游水库库容的最大值；
小水电站发电流量约束：Qmin≤Qt≤Qmax；Qt为t时段的小水电站发电流量；Qmin为小水电站发电流量的最小值；Qmax为小水电站发电流量的最大值；
小水电站出力约束：0≤PHydro,t≤PHydroCap,max；PHydroCap,max为小水电的最大装机容量；
风电出力约束：0≤PW,t≤PWCap,max；PWCap,max为风电的最大装机容量；
光伏出力约束：0≤PPV,t≤PPVCap,max；PPVCap,max为光伏的最大装机容量；
S4.对步骤S3构建的多目标优化模型进行求解，得到最优装机容量比例；具体为采用线性加权法，将多目标优化模型转化为单目标优化模型进行求解：
Figure BDA0003026800920000091
式中f为单目标优化模型；Cmin为仅考虑风光水出力互补率最大目标时的最优值；C为风光水出力互补率；Dmin为仅考虑风光水总出力与电力负荷的匹配度最大时的最优值；D为风光水总出力与电力负荷的匹配度；Fmax为仅考虑剩余负荷波动度最小时的最优值；F为剩余负荷波动度；λ1、λ2和λ3均为加权系数，且λ1+λ2+λ3＝1；
S5.根据步骤S4得到的最优装机容量比例，进行风光水联合发电系统的规划调度。

Claims (5)

1.一种风光水联合发电系统的规划调度方法，包括如下步骤：
S1.获取调度周期内各时段的电力负荷数据；
S2.计算各时段的风电理论出力值、光伏理论出力值和小水电理论出力值；
S3.构建基于风光水出力互补率、风光水总出力与电力负荷的匹配度和剩余负荷波动度的多目标优化模型；具体为采用如下步骤构建多目标优化模型：
A.采用如下算式建立第一目标函数：风光水出力互补率最大：
Figure FDA0003641748670000011
式中C为风光水出力互补率；T为调度周期的总时段数；
Figure FDA0003641748670000012
为归一化处理后t时段的风光水联合出力波动幅度，
Figure FDA0003641748670000013
Figure FDA0003641748670000014
为经归一化处理后t时段的风光水联合发电系统的理论总出力，同时
Figure FDA0003641748670000015
Figure FDA0003641748670000016
为经归一化处理后t时段的风电理论出力，
Figure FDA0003641748670000017
为经归一化处理后t时段的光伏理论出力，
Figure FDA0003641748670000018
为归一化处理后t时段的小水电理论出力，a1为风电的装机容量占比，a2为光伏的装机容量占比，a3为小水电的装机容量占比，且a1+a2+a3＝1；
Figure FDA0003641748670000019
为归一化处理后t时段的风电单独出力波动幅度，且
Figure FDA00036417486700000110
Figure FDA00036417486700000111
为归一化处理后t时段的光伏单独出力波动幅度，且
Figure FDA00036417486700000112
Figure FDA00036417486700000113
为归一化处理后t时段的小水电单独出力波动幅度，且
Figure FDA00036417486700000114
归一化的计算公式为
Figure FDA00036417486700000115
Figure FDA00036417486700000116
为归一化后的变量值，Pt为归一化前的变量值，Pmin为归一化前的变量最小取值，Pmax为归一化前的变量最大取值；
B.采用如下算式建立第二目标函数：风光水总出力与电力负荷的匹配度最大：
Figure FDA0003641748670000021
式中D为风光水总出力与电力负荷的匹配度；PL,t为t时段的电力负荷；PU,t为t时段风光水联合发电系统的理论总出力，且PU,t＝a1PW,t+a2PPV,t+a3PHydro,t，a1为风电的装机容量占比，a2为光伏的装机容量占比，a3为小水电的装机容量占比，且a1+a2+a3＝1，PW,t为t时段的风电单独出力，PPV,t为t时段的光伏单独出力，PHydro,t为t时段的小水电单独出力，所述风电单独出力定义为目标区域仅开发风电时风电出力的大小，光伏单独出力定义为目标区域仅开发光伏发电时光伏出力的大小，小水电单独出力定义为目标区域仅开发小水电时小水电的大小；ΔPLPU为中间变量，且定义ΔPLPU的计算公式为ΔPLPU＝max[min(PL,t-PU,t),min(PU,t-PL,t)]；
C.采用如下算式建立第三目标函数：剩余负荷波动度最小：
Figure FDA0003641748670000022
式中F为剩余负荷波动度；PNet,t为t时段的剩余负荷，且PNet,t＝PL,t-PU,t；PNet,Ave为剩余负荷的平均值，且
Figure FDA0003641748670000023
D.采用如下算式作为约束条件：
功率平衡约束：PU,t+PG,t＝PL,t；PG,t为t时段常规电源的输出功率；
装机容量约束：PU,t≤PPlan,total；PPlan,total为可再生能源的总规划装机容量；
小水电站上游水库库容约束：VHydro,min≤VHydro,t≤VHydro,max；VHydro,t为t时段的小水电站上游水库的库容；VHydro,min为小水电站上游水库库容的最小值；VHydro,max为小水电站上游水库库容的最大值；
小水电站发电流量约束：Qmin≤Qt≤Qmax；Qt为t时段的小水电站发电流量；Qmin为小水电站发电流量的最小值；Qmax为小水电站发电流量的最大值；
小水电站出力约束：0≤PHydro,t≤PHydroCap,max；PHydroCap,max为小水电的最大装机容量；
风电出力约束：0≤PW,t≤PWCap,max；PWCap,max为风电的最大装机容量；
光伏出力约束：0≤PPV,t≤PPVCap,max；PPVCap,max为光伏的最大装机容量；
S4.对步骤S3构建的多目标优化模型进行求解，得到最优装机容量比例；
S5.根据步骤S4得到的最优装机容量比例，进行风光水联合发电系统的规划调度。
2.根据权利要求1所述的风光水联合发电系统的规划调度方法，其特征在于步骤S2所述的风电理论出力值，具体为采用如下算式计算风电理论出力值：
Figure FDA0003641748670000031
式中PW,t为t时段的风机输出功率；PW,Rate为风机的额定输出功率；vt为t时段的风速；v1为风机的切入风速；vRate为风机的额定风速；v2为风机的切出风速。
3.根据权利要求2所述的风光水联合发电系统的规划调度方法，其特征在于步骤S2所述的光伏理论出力值，具体为采用如下算式计算光伏理论出力值：
Figure FDA0003641748670000032
式中PPV,t为t时段的光伏电池输出功率；PPV,Rate为光伏电池的额定输出功率；ηInv为光伏逆变器的效率；ηLoss为光伏电池的损耗率；ηRef为参考温度下光伏电池组件的效率；TAve为规划地区的平均太阳辐射强度小时；KT为光伏电池的功率温度参数；Tem,t为t时段光伏电池组件的运行温度；Tem,Ref为光伏电池组件的参考温度。
4.根据权利要求3所述的风光水联合发电系统的规划调度方法，其特征在于步骤S2所述的小水电理论出力值，具体为采用如下算式计算小水电理论出力值：
PHydro,t＝9.81η1η2QtHC
式中PHydro,t为t时段小水电站的输出功率；η1为小水电站发电机的效率；η2为水轮机的效率；Qt为t时段小水电站的发电流量；HC为小水电站的净水头；所述的小水电的定义为装机容量在25000kW及以下的水电站。
5.根据权利要求4所述的风光水联合发电系统的规划调度方法，其特征在于步骤S4所述的对步骤S3构建的多目标优化模型进行求解，具体为采用线性加权法，将多目标优化模型转化为单目标优化模型进行求解：
Figure FDA0003641748670000041
式中f为单目标优化模型；Cmin为仅考虑风光水出力互补率最大目标时的最优值；C为风光水出力互补率；Dmin为仅考虑风光水总出力与电力负荷的匹配度最大时的最优值；D为风光水总出力与电力负荷的匹配度；Fmax为仅考虑剩余负荷波动度最小时的最优值；F为剩余负荷波动度；λ1、λ2和λ3均为加权系数，且λ1+λ2+λ3＝1。
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