CN113824149A - 一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法 - Google Patents

一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法 Download PDF

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魏博
吕清泉
高鹏飞
张彦琪
张健美
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张睿骁
杨贤明
刘克权
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余姣
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Abstract

本发明公开了一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，包括：A1；建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型：考虑风、光、水预测、月负荷预测和月度系统运行约束等建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型，得到修正的月度发电计划；A2；建立月合同电量分解及日前衔接模型：结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型；A3；建立日前优化调度模型：结合机组运行约束要求建立日前优化调度模型。本发明的有益效果是：该发明通过构建新能源不确定性的月度电量偏差修正模型可以针对不同的调度场景进行电量计划的调整，进而使得该分析方法有效的适应风、光、水等不同的新能源出力的随机性。

Description

一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法
技术领域
本发明涉及一种电力电量平衡分析方法，具体为一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，属于电力系统调度技术领域。
背景技术
电力电量平衡是电力系统调度计划编制的核心，当前水电、风电、光伏发电等清洁能源迅猛发展，在缓解能源短缺等方面发挥了重要作用，然而，新能源出力的不确定性，增加了系统运行风险，同时，新能源占比不断提高，导致电力系统灵活性供给不足问题日益加剧。因此，面向新能源特点进一步开展电力电量平衡分析，具有重要的研究意义。
电力系统包含众多的不确定性，不确定性问题是影响机组安全可靠运行不可忽略的因素，现有的部分方法是将风电预测出力等效为可信出力，纳入电力电量平衡分析问题进行计算；或通过水电站弃水或火电站增加出力的方法确保电力电量平衡；以及基于历史数据进行数据挖掘，对风电及光伏电量进行预估，并以此作为合同电量分解的基础，上述对于新能源不确定性的研究提供了方法，但考虑的电源结构单一，且对将新能源不确定性因素转变成定性变量的分析方式，得到的结果不精确，因此，如何采用恰当的分析方法，在电力电量平衡分析中合理表征随机因素的影响，仍是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，包括：
A1；建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型：考虑风、光、水预测、月负荷预测和月度系统运行约束等建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型，得到修正的月度发电计划；
A2；建立月合同电量分解及日前衔接模型：结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型；
A3；建立日前优化调度模型：结合机组运行约束要求建立日前优化调度模型；
A4；模型求解流程：月度电量分解修正及日前调度模型的构建，得到月度电量与日前电力衔接优化调度模型；
优选的，充分考虑系统中可再生能源发电量的不确定性，以系统内月度电量偏差调整成本最小为目标，建立如下月度电量偏差修正模型：
Figure RE-GDA0003367296930000021
优选的，所述月度电量偏差修正模型满足电量供需平衡约束、增发电量和减发电量的上下限约束、机组剩余天数发电量上下限约束和外送电量限制约束等约束条件。
优选的，所述月度发电计划，结合次日负荷需求预测，进一步优化各机组的日前发电计划，得到计算公式如下；
Figure RE-GDA0003367296930000022
Figure RE-GDA0003367296930000023
Figure RE-GDA0003367296930000031
Figure RE-GDA0003367296930000032
Figure RE-GDA0003367296930000033
优选的，根据结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型，包括：
根据修正的月度发电计划，需要将各发电厂的月合同电量分解到日，各发电厂再根据分解得到的次日合同电量，结合次日负荷需求预测，进一步优化各机组的日前发电计划。
优选的，所述建立日前优化调度模型以1天为调度周期，调度间隔为1 小时，日前优化调度模型以各机组出力调整量最小为目标，同时需要确保弃风、弃光、弃水量最小，对各机组日前出力计划进行优化，目标函数如下：
Figure RE-GDA0003367296930000034
优选的，所述目标函数满足火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、水电机组发电流量约束、水库下泄流量约束、库容约束、始末库容约束、水库水量平衡约束、风电、光伏出力约束、电力平衡约束和水电出力约束等约束条件。
优选的，所述月合同电量分解模型，可确定机组次日各时段预分解电力，同时可满足机组运行约束的要求。
本发明的有益效果是：
一、该发明通过构建新能源不确定性的月度电量偏差修正模型可以针对不同的调度场景进行电量计划的调整，进而使得该分析方法有效的适应风、光、水等不同的新能源出力的随机性。
二、该发明通过对月度电量预日前电力衔接优化模型可以保证月度电量的有效分解，有利于促进电力电量的平衡。
三、该发明是根据修正的月度电量计划，进而优化得到的各个机组出力，使得该方法可以较好的跟踪月度电量偏差。
附图说明
图1为本发明操作步骤流程图；
图2为本发明月度电量与日前电力衔接优化调度方法流程。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2所示，一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，包括：
A1；建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型：考虑风、光、水预测、月负荷预测和月度系统运行约束等建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型，得到修正的月度发电计划；
A2；建立月合同电量分解及日前衔接模型：结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型；
A3；建立日前优化调度模型：结合机组运行约束要求建立日前优化调度模型；
A4；模型求解流程：月度电量分解修正及日前调度模型的构建，得到月度电量与日前电力衔接优化调度模型；
作为本发明的一种技术优化方案，月内运行时，调度机构是根据当月用电负荷需求预测及可再生能源发电量预测，与月合同电量比较，确定机组提供的增发电量与减发电量，并且同时需要充分考虑系统中可再生能源发电量的不确定性，以系统内月度电量偏差调整成本最小为目标，以上述需求建立如下月度电量偏差修正模型：
Figure RE-GDA0003367296930000051
同时月度电量偏差修正模型还满足以下约束条件：
1)电量供需平衡约束
Figure RE-GDA0003367296930000052
式中：Wm为当日对系统月度负荷需求的预测值；Wh,c为c场景下水电机组月度发电量预测值；Wpv,c为光伏月度发电量预测值；Ww,c为风电月度发电量预测值；Wi为机组i的月度合同电量；
Figure RE-GDA0003367296930000053
为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量；Wde为约定的外送电量。
2)增发电量和减发电量的上下限约束
Figure RE-GDA0003367296930000054
Figure RE-GDA0003367296930000055
式中：
Figure RE-GDA0003367296930000056
分别为机组i当月发电能力上限和必发电量下限；Wi为机组i的月度合同电量；
Figure RE-GDA0003367296930000057
为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量。
3)机组剩余天数发电量上下限约束
Figure RE-GDA0003367296930000061
式中：
Figure RE-GDA0003367296930000062
分别为机组i的最大出力上限和最小出力下限；
Figure RE-GDA0003367296930000063
为已完成的合同电量；r为当月剩余天数；Wi为机组i的月度合同电量；
Figure RE-GDA0003367296930000064
为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量。
4)外送电量限制约束
Figure RE-GDA0003367296930000065
Figure RE-GDA0003367296930000066
作为本发明的一种技术优化方案，月度电量偏差修正模型满足电量供需平衡约束、增发电量和减发电量的上下限约束、机组剩余天数发电量上下限约束和外送电量限制约束等约束条件：
作为本发明的一种技术优化方案，月度发电计划，结合次日负荷需求预测，进一步优化各机组的日前发电计划，得到计算公式如下；
Figure RE-GDA0003367296930000067
Figure RE-GDA0003367296930000068
Figure RE-GDA0003367296930000069
Figure RE-GDA00033672969300000610
Figure RE-GDA00033672969300000611
式中：
Figure RE-GDA0003367296930000071
为已完成的合同电量；Wi,d为机组i在d日分解得到的日合同电量值；Wm,d为在d日对系统月度负荷需求的预测值；D为天数；Wi为机组i的月度合同电量；ki为机组i的月度预发电计划电量占比；
Figure RE-GDA0003367296930000072
为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量；
Figure RE-GDA0003367296930000073
为机组i次日t时段的预分解电力；Ph,t为t时段的水电出力；Ppv,t为t时段的光伏发电出力；Pw,t为 t时段的风电出力；Lt为t时段的负荷需求预测值。
作为本发明的一种技术优化方案，根据结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型，包括：
根据修正的月度发电计划，需要将各发电厂的月合同电量分解到日，各发电厂再根据分解得到的次日合同电量，结合次日负荷需求预测，进一步优化各机组的日前发电计划。
作为本发明的一种技术优化方案，建立日前优化调度模型以1天为调度周期，调度间隔为1小时，日前优化调度模型以各机组出力调整量最小为目标，同时需要确保弃风、弃光、弃水量最小，对各机组日前出力计划进行优化，目标函数如下：
Figure RE-GDA0003367296930000074
式中：C(Pi,t)为火电机组i在t时段的发电成本；SUi,t为启动成本；Pi,t为火电机组i在t时段的出力；
Figure RE-GDA0003367296930000075
为风电场w在t时段的弃风量；
Figure RE-GDA0003367296930000076
为光伏电站p在t时段弃光量；ΔPh,t为水库h在t时段的弃水量；λi为火电机组i的出力调整成本系数；λw为风电场w的出力调整成本系数；λpv为光伏电站p的出力调整成本系数；λh为水库h的出力调整成本系数；Nw为风电场数；Nh为水电站数；Npv为光伏发电站数。
日前优化调度模型中还满足以下约束条件：
1)火电机组出力约束
Pi,min·yi,t≤Pi,t≤Pi,max·yi,t (13)
式中：Pi,max和Pi,min分别为火电机组i的出力上、下限；yi,t为0-1变量，表示火电机组i在t时段的运行状态，为1时表示处于启动状态，为0时表示处于停运状态。
2)火电机组爬坡约束
-Pi,down≤Pi,t-Pi,t-1≤Pi,up (14)
式中：Pi,up和Pi,down分别为火电机组i在t时段内的爬坡功率上、下限。
3)水电机组发电流量约束
yh,tQh,min≤qh,t≤yh,tQh,max (15)
式中：yh,t为0-1变量，表示水电机组h在t时段的运行状态，为1时表示处于启动状态，为0时表示处于停运状态；qh,t为水电机组h在t时段的发电流量；Qh,max、Qh,min分别为水电机组h发电流量上下限。
4)水库下泄流量约束
Figure RE-GDA0003367296930000081
ΔPh,t≥0 (17)
式中：h∈s表示水电机组h属于水库s；
Figure RE-GDA0003367296930000082
为水库s下泄流量的上、下限。
5)库容约束
Vs,min≤Vs,t≤Vs,max (18)
式中：Vs,min、Vs,max为水库s在调度时期允许的库容上、下限。
6)始末库容约束
Figure RE-GDA0003367296930000083
Figure RE-GDA0003367296930000084
式中：Vs,0、Vs,T分别表示水库s在调度初始时段和末时段的库容；
Figure RE-GDA0003367296930000085
Figure RE-GDA0003367296930000091
分别为水库s的始末库容值。
7)水库水量平衡约束
Figure RE-GDA0003367296930000092
式中：Vs,t为水库s在t时段的库容；Rs,t为水库s在t时段的区间入库流量。qh,t为t时段水电机组的发电流量，Δqh,t为t时段水电站区间弃水量，Δqh1,t和qh1,t为t时段内上游电站的弃水量和上游电站发电机组的发电流量。
8)风电、光伏出力约束
Figure RE-GDA0003367296930000093
Figure RE-GDA0003367296930000094
式中：
Figure RE-GDA0003367296930000095
为风电的出力预测值；
Figure RE-GDA0003367296930000096
为光伏的出力预测值。
9)电力平衡约束
Figure RE-GDA0003367296930000097
式中：
Figure RE-GDA0003367296930000098
分别为t时段风电和光伏发电的出力值；PL,t为t时段负荷需求值。
10)水电出力约束
Ph,t＝eh,rqh,t+fh,r (25)
Ph,min≤Ph,t≤Ph,max (26)
式中：Ph,min、Ph,max为水电机组h出力的上下限；eh,r为水电机组h第r 段库容下发电功率线性曲线的一次项，fh,r为常数项；水库库容分为r段， r∈{1,2,...,r}。
作为本发明的一种技术优化方案，目标函数满足火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、水电机组发电流量约束、水库下泄流量约束、库容约束、始末库容约束、水库水量平衡约束、风电、光伏出力约束、电力平衡约束和水电出力约束等约束条件。
作为本发明的一种技术优化方案，月合同电量分解模型，可确定机组次日各时段预分解电力，同时可满足机组运行约束的要求。
本发明在使用时；
实施操作一：
首先在月内运行时，调度机构根据当月用电负荷需求预测及可再生能源发电量预测，与月合同电量比较，从而确定机组的增发电量与减发电量，同时充分考虑到系统内可再生能源发电等因素，以系统内月度电量偏差调整成本最小为目标，建立月度电量偏差修正模型；
实施操作二：
接着根据修正后的月度发电计划，将各个发电厂的月合同电量分解到日，然后各个发电厂在根据分解到次日合同电量，结合次日负荷需求预测，进一步优化各个机组的日前发电计划；
实施操作三：
通过月合同分解模型可以确定机组次日的各个时间段的预分解电力，然后以1天为调度周期，调度间隔为1小时，日前优化调度模型以各机组出力调整量最小为目标，同时需要确保弃风、弃光、弃水量最小，对各机组日前出力计划进行优化，从而得到日前优化调度模型。
实施操作四：
在根据前面对月度电力分解修正以及日前调度模型的构建，最终得到月度电量预日前电力衔接优化调度模型。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (8)

1.一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于，包括：
A1；建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型：考虑风、光、水预测、月负荷预测和月度系统运行约束等建立新能源不确定性的月度电量偏差修正模型，得到修正的月度发电计划；
A2；建立月合同电量分解及日前衔接模型：结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型；
A3；建立日前优化调度模型：结合机组运行约束要求建立日前优化调度模型；
A4；模型求解流程：月度电量分解修正及日前调度模型的构建，得到月度电量与日前电力衔接优化调度模型。
2.根据权利要求1所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于：充分考虑系统中可再生能源发电量的不确定性，以系统内月度电量偏差调整成本为目标，建立如下月度电量偏差修正模型：
Figure FDA0003140710690000011
3.根据权利要求1所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于：所述月度电量偏差修正模型满足电量供需平衡约束、增发电量和减发电量的上下限约束、机组剩余天数发电量上下限约束和外送电量限制约束等约束条件。
4.根据权利要求1所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于：所述月度发电计划，结合次日负荷需求预测，进一步优化各机组的日前发电计划，得到计算公式如下；
Figure FDA0003140710690000012
Figure FDA0003140710690000021
Figure FDA0003140710690000022
Figure FDA0003140710690000023
Figure FDA0003140710690000024
5.根据权利要求1所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于，根据结合修正的月度发电计划，建立月合同电量分解及日前衔接模型，包括：
根据修正的月度发电计划，需要将各发电厂的月合同电量分解到日，各发电厂再根据分解得到的次日合同电量，结合次日负荷需求预测，进一步优化各机组的日前发电计划。
6.根据权利要求1所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于：所述建立日前优化调度模型以1天为调度周期，调度间隔为1小时，日前优化调度模型以各机组出力调整量为目标，同时需要确保弃风、弃光、弃水量，对各机组日前出力计划进行优化，目标函数如下：
Figure FDA0003140710690000025
7.根据权利要求6所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于：所述目标函数满足火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、水电机组发电流量约束、水库下泄流量约束、库容约束、始末库容约束、水库水量平衡约束、风电、光伏出力约束、电力平衡约束和水电出力约束等约束条件。
8.根据权利要求6所述的一种面向新能源并网的电力电量平衡分析方法，其特征在于：所述月合同电量分解模型，可确定机组次日各时段预分解电力，同时可满足机组运行约束的要求。
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刘德旭 等: "基于可再生能源发电优先消纳的电力电量平衡模型研究", 《电网与清洁能源》, vol. 36, no. 01, pages 64 - 71 *
许传龙 等: "基于预招标的月度偏差电量平衡机制及其多周期发电调度优化模型", 《中国电机工程学报》, vol. 39, no. 17, pages 5085 - 5094 *

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