CN115528674A - 基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法及系统，根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；以海上风电场减载量及系统内传统机组运行变量为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。优点：本发明可由具备调频能力的海上风电场减载提供惯量支撑，从而弥补新能源接入造成的惯量缺失。该惯量分配方法避免了为提高系统备用容量或转动惯量而开启新的传统机组的情况，提高了运行的经济性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法及系统，属于新能源电力系统稳定运行技术领域。
背景技术
由于新能源通常运行在最大功率捕获的模式，无法给系统提供惯性支撑，当电力系统内新能源的占比较高时，系统转动惯量、调频备用容量及开机方式持续减小，电网频率支撑能力不断下降。按照以往的机组出力优化方案可能导致系统惯量的不足，容易引起系统频率波动甚至引发严重的连锁性故障。因此，在安排传统机组出力时，需考虑高比例新能源接入对系统惯量及频率变化的影响，在保证频率安全性的前提下制定最优的出力方案，提高运行经济性的同时增大新能源的消纳能力。
然而，随着新能源出力占比不断提升，源荷侧双重不确定性使电网供需不匹配风险增加，系统频率稳定风险持续增大，加剧了传统机组惯量需求和新能源占比提升之间的矛盾。为了适应新能源由替代能源向主导电源转变的发展趋势，解决传统火电机组与新能源发展间的矛盾，我国对新能源的电网同步支撑能力提出了更高要求。目前，已有研究将虚拟同步发电技术应用于大电网，模拟传统机组的惯量响应、频率阻尼效应，提高了新能源的并网适应能力。
但是，现有技术未从系统全局角度调控网内多元调频资源，未能充分挖掘新能源的主动支撑能力。当传统机组常规约束下的组合方式不满足频率限值要求时，可由具备调频能力的新能源机组减载提供惯量支撑，从而弥补新能源接入造成的惯量缺失。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法及系统，通过海上风电场虚拟惯量最优分配和系统暂态频率指标评估实现海上风电场的出力优化，增强系统频率稳定性的同时提高新能源的消纳能力。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，包括：
根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；
以海上风电场减载量及系统内传统机组运行变量为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；
求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
进一步的，所述求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案，包括：
采用补充优化割的方法将混合整数非线性优化模型转化为主从双层优化问题，主问题为混合整数线性规划问题，从问题为电力系统暂态频率指标评估；
通过主从问题的反复迭代计算及评估，最终混合整数非线性优化模型收敛于最优解，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
进一步的，所述电力系统暂态频率指标评估，包括：
通过计算主问题得到当前迭代下的传统机组启停标志以及海上风电场的出力减载比例；
获取功率扰动量，将功率扰动量、当前迭代下的传统机组启停标志以及海上风电场的出力减载比例代入预先基于海上风电场群与传统机组调频模型相结合构建的多类型电源联合一次调频数学模型，计算得到系统暂态频率偏差；
将系统暂态频率偏差与预先设置的偏差阈值进行比较，若不大于，则满足电力系统暂态频率指标，将当前迭代下计算得到的风电场实时出力作为海上风电场的实时运行计划，将当前迭代下计算得到的减载量作为海上风电场的最优惯量分配方案；若大于，则根据当前迭代下的传统机组启停标志以及海上风电场的出力减载比例计算得到的总的等效惯量和总的等效调频系数作为下一次迭代的系统惯量及频率能力约束，进行下一轮迭代。
进一步的，所述混合整数非线性优化模型为：
式中，
为系统内第i台传统机组时间段t内的运行成本，Ci U、Ci D为机组启停产生的开停机成本，ui,t为第i个传统机组t时间内的启停标志，δi,t为第i个海上风电场在时段t的出力减载比例，μ为海上风电场单位出力减载成本系数，k为海上风电场单位出力的维护成本系数，PRi,t表示海上风电场预测出力值，ai、bi、ci表示传统机组的煤耗系数，ui,t-1为第i个传统机组t-1时间内的启停标志，Hi表示机组i的单次启动成本，Ji表示机组i的单次停机成本，N表示系统中传统机组数量，M表示系统中风电场数量，T表示调度周期数；
所述混合整数非线性优化模型的约束条件包括传统线性功率约束和系统惯量及频率能力约束；
所述系统惯量及频率能力约束为：
式中，Heq为总的等效惯量，RT为总的等效调频系数，
为前一次迭代计算得到的总的等效惯量，
为前一次迭代计算得到的总的等效调频系数。
进一步的，所述多类型电源联合一次调频数学模型为：
式中，Δω表示系统暂态频率偏差ui,t为传统机组启停标志，为0-1变量，0表示停止，1表示启动；Ri为传统机组静态调差系数；Fhi为机组产生的总功率的分数；TRi为传统机组调速器的时间常数；s为拉普拉斯变换的标志；RT1表示系统中所有传统机组的调频能力；RT2表示系统中所有风电场的调频能力；ΔPL表示功率扰动量；Rvi为海上风电场站的虚拟静态调差系数；HGi为传统机组实际惯量，Hvi为海上风电场站分配的虚拟惯量，由场站减载后保留的容量决定，表示为：
式中，SB为海上风电场站的容量，RoCoFmax为系统允许的最大频率变化率，Δωmax系统允许的最大频率偏差，ωn表示额定频率。
一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配系统，包括：
确定模块，用于根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；
构建模块，用于以海上风电场减载量及系统内传统机组运行变量为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；
求解模块，用于求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行所述的方法中的任一方法。
一种计算设备，包括，
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行所述的方法中的任一方法的指令。
本发明所达到的有益效果：
本发明可由具备调频能力的海上风电场减载提供惯量支撑，从而弥补新能源接入造成的惯量缺失。该惯量分配方法避免了为提高系统备用容量或转动惯量而开启新的传统机组的情况，提高了运行的经济性。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明公开了一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，适用于高比例新能源电力系统的安全稳定运行。本发明提出的海上风电场虚拟惯量最优分配计算流程图如图1所示，该方法主要由两部分构成：风电场虚拟惯量最优分配和系统暂态频率指标评估。
所述风电场虚拟惯量最优分配根据海上风电场及负荷出力预测结果，优化计算各机组及风电场的实际出力，形成海上风电场虚拟惯量最优分配方案，为电力系统提供惯量支撑；所述系统暂态频率指标评估通过构建含海上风电场参与的系统一次调频模型，评估系统受扰后的最大频率变化率及频率最低点，为海上风电场的惯量分配模型提供频率安全约束。
所述考虑电力系统暂态频率指标约束的风电场虚拟惯量最优分配模型是混合整数非线性优化模型，求解较为复杂，因此，采用补充优化割的方法将非线性模型转化为主从双层优化问题。根据图1所示求解流程，其具体计算步骤如下：
步骤1：根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；
步骤2：以海上风电场减载量(分配惯量)及系统内传统机组运行变量(开机状态及出力大小)为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；
步骤3：采用补充优化割的方法将步骤二建立的非线性模型转化为主从双层优化问题。主问题为混合整数线性规划问题，从问题为暂态频率指标评估；
步骤4：通过主从问题的反复迭代计算及评估，最终模型收敛于最优解，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
所述系统暂态频率指标评估通过构建含海上风电场参与的系统一次调频模型，评估系统受扰后的最大频率变化率及频率最低点，其具体评估过程如下：
步骤一：根据海上风电场一次调频策略以及惯量分配方案，计算海上风电场群等效惯量，等效调频系数等参数，明确各调节参数的意义；
步骤二：将海上风电场群与传统机组调频模型相结合，构建多类型电源联合一次调频数学模型，分别计算系统内总的等效惯量Heq及总的等效调频系数RT；
步骤三：将功率扰动量作为输入，计算当前惯量分配方案下系统频率的最低点及系统频率变化率最大值，评估最优惯量分配模型中暂态频率指标约束是否满足条件。
利用海上风电场减载运行特性，建立风电场参与一次调频的最优惯量分配模型：
式中，
为系统内第i台传统机组时间段t内的运行成本，Ci U、Ci D为机组启停产生的开停机成本，ui,t为第i个传统机组t时间内的启停标志，δi,t为第i个海上风电场在时段t的出力减载比例，μ为海上风电场单位出力减载成本系数，k为海上风电场单位出力的维护成本系数。约束条件包括：
1)等式约束条件
式中，NL表示系统中负荷节点总数，Pd,t表示各节点上的负荷；
2)不等式约束条件
a)热备用
式中，Pi,max表示第i台机组的出力上限，ρ表示热备用系数；
b)机组出力约束
ui,tPi,min≤Pi≤ui,tPi,max (4)
式中，Pi,min表示第i台机组的出力下限，Pi表示第i台机组的实时出力；
c)机组爬坡约束
Pi,t-Pi,t-1≤ui,t-1(Ru-Si,u)+Si,u (5)
Pi,t-1-Pi,t≤ui,t(Rd-Si,d)+Si,d (6)
式中，Pi,t-1表示第i台机组t-1时刻的出力，Ru、Rd表示传统机组的上/下爬坡速率，Si,u、Si,d表示机组启动最大升速率和停机最大降速率，取为：
d)机组起停时间约束
式中，TS、TO表示机组最小关停/开机时间，μi,k表示第i个传统机组k时间内的启停标志；
e)起停费用约束
f)潮流安全约束
Pl,min≤Pl,t≤Pl,max (11)
式中，Pl,t表示系统内联络线功率，Pl,min、Pl,max表示联络线功率的下限/上限，
计算潮流的转移分布因子矩阵G，将上式改写为：
其中,Gl-i为描述节点i的注入功率对于线路l产生的影响，Gl-k表示线路l-k的转移分布因子，PRk,t表示海上风电场k时刻预测出力值。
除了上述传统的线性功率约束外，还包含系统惯量及频率能力约束：
式中，Heq为总的等效惯量，RT为总的等效调频系数，表征系统的一次调频能力。
本发明利用构建的含海上风电场参与的系统一次调频模型来评估上述最优惯量分配模型中系统惯量及频率约束是否满足条件，构建的用于系统暂态频率指标评估的数学模型为：
式中，ui为传统机组启停标志，为0-1变量；Ri为传统机组静态调差系数；Fhi为机组产生的总功率的分数；TRi为传统机组调速器的时间常数；Rvi为海上风电场站的虚拟静态调差系数；HG为传统机组实际惯量，Hv为海上风电场站分配的虚拟惯量，由场站减载后保留的容量决定：
式中，SB为海上风电场站的容量，RoCoFmax为系统允许的最大频率变化率，Δωmax系统允许的最大频率偏差。
实施例2，相应的本发明还提供一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配系统，包括：
确定模块，用于根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；
构建模块，用于以海上风电场减载量及系统内传统机组运行变量为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；
求解模块，用于求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
实施例3，相应的本发明还提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法。
实施例4，相应的本发明还提供一种计算设备，包括，
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法的指令。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，其特征在于，包括：
根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；
以海上风电场减载量及系统内传统机组运行变量为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；
求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
2.根据权利要求1所述的基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，其特征在于，所述求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案，包括：
采用补充优化割的方法将混合整数非线性优化模型转化为主从双层优化问题，主问题为混合整数线性规划问题，从问题为电力系统暂态频率指标评估；
通过主从问题的反复迭代计算及评估，最终混合整数非线性优化模型收敛于最优解，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
3.根据权利要求2所述的基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，其特征在于，所述电力系统暂态频率指标评估，包括：
通过计算主问题得到当前迭代下的传统机组启停标志以及海上风电场的出力减载比例；
获取功率扰动量，将功率扰动量、当前迭代下的传统机组启停标志以及海上风电场的出力减载比例代入预先基于海上风电场群与传统机组调频模型相结合构建的多类型电源联合一次调频数学模型，计算得到系统暂态频率偏差；
将系统暂态频率偏差与预先设置的偏差阈值进行比较，若不大于，则满足电力系统暂态频率指标，将当前迭代下计算得到的风电场实时出力作为海上风电场的实时运行计划，将当前迭代下计算得到的减载量作为海上风电场的最优惯量分配方案；若大于，则根据当前迭代下的传统机组启停标志以及海上风电场的出力减载比例计算得到的总的等效惯量和总的等效调频系数作为下一次迭代的系统惯量及频率能力约束，进行下一轮迭代。
4.根据权利要求3所述的基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，其特征在于，所述混合整数非线性优化模型为：
式中，
为系统内第i台传统机组时间段t内的运行成本，
为机组启停产生的开停机成本，ui,t为第i个传统机组t时间内的启停标志，δi,t为第i个海上风电场在时段t的出力减载比例，μ为海上风电场单位出力减载成本系数，k为海上风电场单位出力的维护成本系数，PRi,t表示海上风电场预测出力值，ai、bi、ci表示传统机组的煤耗系数，ui,t-1为第i个传统机组t-1时间内的启停标志，Hi表示机组i的单次启动成本，Ji表示机组i的单次停机成本，N表示系统中传统机组数量，M表示系统中风电场数量，T表示调度周期数；
所述混合整数非线性优化模型的约束条件包括传统线性功率约束和系统惯量及频率能力约束；
所述系统惯量及频率能力约束为：
式中，Heq为总的等效惯量，RT为总的等效调频系数，
为前一次迭代计算得到的总的等效惯量，
为前一次迭代计算得到的总的等效调频系数。
5.根据权利要求4所述的基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配方法，其特征在于，所述多类型电源联合一次调频数学模型为：
式中，Δω表示系统暂态频率偏差ui,t为传统机组启停标志，为0-1变量，0表示停止，1表示启动；Ri为传统机组静态调差系数；Fhi为机组产生的总功率的分数；TRi为传统机组调速器的时间常数；s为拉普拉斯变换的标志；RT1表示系统中所有传统机组的调频能力；RT2表示系统中所有风电场的调频能力；ΔPL表示功率扰动量；Rvi为海上风电场站的虚拟静态调差系数；HGi为传统机组实际惯量，Hvi为海上风电场站分配的虚拟惯量，由场站减载后保留的容量决定，表示为：
式中，SB为海上风电场站的容量，RoCoFmax为系统允许的最大频率变化率，Δωmax系统允许的最大频率偏差，ωn表示额定频率。
6.一种基于减载运行的海上风电场虚拟惯量最优分配系统，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据海上风电场历史数据与实时运行数据，对不同位置及容量的海上风电场出力进行预测，确定参与电力系统惯量支撑的海上风电场位置及数量；
构建模块，用于以海上风电场减载量及系统内传统机组运行变量为优化变量，考虑电力系统暂态频率指标约束，构建混合整数非线性优化模型；
求解模块，用于求解所述混合整数非线性优化模型，获得海上风电场的实时运行计划及最优惯量分配方案。
7.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法。
8.一种计算设备，其特征在于，包括，
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至5所述的方法中的任一方法的指令。
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