CN115860282A - 水风光系统总功率可控预报方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供水风光系统总功率可控预报方法及装置，水风光系统总功率可控预报方法包括：步骤1，构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型；包括如下子步骤：步骤1‑1，基于基础数据构建风光功率和入库流量输入序列库；步骤1‑2，考虑水库水电站可调特征构建水风光系统总功率可控预报模型；步骤2，采用步骤1构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报。本发明获得的总功率预报结果能够合理有效地保障水风光系统和电网安全的稳定运行，为水风光系统总功率调度预报提供了科学合理的新途径。

Description

水风光系统总功率可控预报方法及装置

技术领域

本发明属于适用于预测目的的处理方法或系统技术领域，具体涉及水风光系统总功率可控预报方法及装置。

背景技术

大力发展可再生能源是应对气候变化和能源危机的重要措施，但是风电和光电等可再生能源易受气象过程影响，具有波动性、随机性和间歇性的特点，大规模可再生能源发电的电网消纳面临挑战。水风光互补系统利用水库水电站的调节能力和不同能源间的互补特性，调节水电对冲风光功率波动，水电、风电和光电通过打捆的方式输送到电网，有利于可再生能源的开发与利用。在此背景下，水风光系统总功率预报可以使电网调度人员及时调整，协调水风光系统和电网有序运行。

但目前功率预报方法多针对于单一能源电站或其集群，不能考虑水风光系统中水库水电站对风光功率的调节能力，缺乏有效适用于水风光互补系统可控预报的预报方法和装置。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供水风光系统总功率可控预报方法及装置，能够充分考虑水库水电站可调特征，构建水风光系统总功率可控预报模型，合理有效地保障水风光系统和电网安全的稳定运行。

本发明为了实现上述目的，采用了以下方案：

本发明提供水风光系统总功率可控预报方法，包括以下步骤：

步骤1，构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型；包括如下子步骤：

步骤1-1，基于基础数据构建风光功率和入库流量输入序列库：

式中：G为风光功率和入库流量输入序列库；G ₁ 为风光功率输入序列库；G ₂ 为入库流量输入序列库；t为调度时段编号；N _t 和I _t 分别为t时段风光功率和入库流量；

为t时刻入库流量预报值；

和

分别为t时段的风电和光电功率预报值；λ _1,t 、λ _2,t 和λ _3,t 分别为风电功率、光电功率和入库流量输入序列库的优化目标参数；

步骤1-2，考虑水库水电站可调特征构建水风光系统总功率可控预报模型：

式中：λ ^G 为输入序列库目标；N ^S 为系统总功率目标；E ^C 为系统弃电量目标；W ^H 为水电耗水量目标；T为调度总时段数；N _t ^HS 为t时段系统预报总功率；Δt为时段间隔；E _t ^C 为t时段系统弃电量；M _u 为水电机组台数；u _m,t 为t时段第m台水电机组开停机状态，机组开启时u _m,t =1，机组关闭时u _m,t =0；q _m,t 为t时段第m台水电机组耗水量；N ^HS 为水风光系统在各时段的预报总功率；Q为各台水电机组在各时段的发电流量；F ₁ ()和F ₂ ()为约束条件；

步骤2，采用步骤1构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报。

优选地，本发明提供的水风光系统总功率可控预报方法，在步骤2中，构建可实现性指标评估模型预报精度，根据实际预报要求输出符合要求的预报总功率。

优选地，本发明提供的水风光系统总功率可控预报方法，在步骤2中，基于模型预报解集生成多组风光功率和入库流量联合序列，并通过如下公式构建预报功率完成率和预报功率完成时间占比指标进行评估：

式中：ρ ₁ 为预报功率完成率；ρ ₂ 预报功率完成时间占比；M _s 为风光功率和入库流量序列数；ρ _1,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成率；ρ _2,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成状态；

，

，

和

分别为风电功率、光电功率、水电功率和系统预报总功率。

优选地，本发明提供的水风光系统总功率可控预报方法，在步骤2中，对风光功率和入库流量联合序列进行评估后，从模型预报解集中剔除评估结果不符合预报要求的那些序列，形成新的解集，进行输出。

进一步，本发明还提供水风光系统总功率可控预报装置，包括：

序列库构建部，基于基础数据构建风光功率和入库流量输入序列库：

式中：G为风光功率和入库流量输入序列库；G ₁ 为风光功率输入序列库；G ₂ 为入库流量输入序列库；t为调度时段编号；N _t 和I _t 分别为t时段风光功率和入库流量；

为t时刻入库流量预报值；

和

分别为t时段的风电和光电功率预报值；λ _1,t 、λ _2,t 和λ _3,t 分别为风电功率、光电功率和入库流量输入序列库的优化目标参数；

模型构建部，构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型：

式中：λ ^G 为输入序列库目标；N ^S 为系统总功率目标；E ^C 为系统弃电量目标；W ^H 为水电耗水量目标；T为调度总时段数；N _t ^HS 为t时段系统预报总功率；Δt为时段间隔；E _t ^C 为t时段系统弃电量；M _u 为水电机组台数；u _m,t 为t时段第m台水电机组开停机状态，机组开启时u _m,t =1，机组关闭时u _m,t =0；q _m,t 为t时段第m台水电机组耗水量；N ^HS 为水风光系统在各时段的预报总功率；Q为各台水电机组在各时段的发电流量；F ₁ ()和F ₂ ()为约束条件；

总功率预报部，采用模型构建部构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报；

控制部，与序列库构建部、模型构建部和总功率预报部均通信相连，控制它们的运行。

优选地，本发明所提供的水风光系统总功率可控预报装置，还可以包括：调整部，与总功率预报部和控制部均通信相连，根据预报的水风光系统总功率，生成相应水电、风电和光电系统的运行参数，以调整水电、风电和光电系统的运行。

优选地，本发明所提供的水风光系统总功率可控预报装置，还可以包括：输入显示部，与序列库构建部、模型构建部、总功率预报部、调整部和控制部均通信相连，用于让用户输入操作指令，并进行相应显示。

优选地，本发明所提供的水风光系统总功率可控预报装置，在总功率预报部中，构建可实现性指标评估模型预报精度，根据实际预报要求输出符合要求的预报总功率。

优选地，本发明所提供的水风光系统总功率可控预报装置，在总功率预报部中，基于模型预报解集生成多组风光功率和入库流量联合序列，并通过如下公式构建预报功率完成率和预报功率完成时间占比指标进行评估：

式中：ρ ₁ 为预报功率完成率；ρ ₂ 预报功率完成时间占比；M _s 为风光功率和入库流量序列数；ρ _1,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成率；ρ _2,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成状态；

，

，

和

分别为风电功率、光电功率、水电功率和系统预报总功率。

优选地，本发明所提供的水风光系统总功率可控预报装置，在总功率预报部中，对风光功率和入库流量联合序列进行评估后，从模型预报解集中剔除评估结果不符合预报要求的那些序列，形成新的解集，进行输出。

本发明所提供的水风光系统总功率可控预报方法及装置，基于基础数据构建了风光功率和入库流量输入序列库，提出并充分考虑水库水电站可调特征构建兼具有效性和合理性的水风光系统总功率可控预报模型，采用构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报，获得的总功率预报结果能够合理有效地保障水风光系统和电网安全的稳定运行，为水风光系统总功率调度预报提供了科学合理的新途径。

进一步，生成多组风光功率和入库流量联合序列，并通过构建的预报功率完成率和预报功率完成时间占比指标对模型的解集进行评估，根据实际预报要求从模型预报解集中剔除评估结果不符合预报要求的那些序列，输出符合要求的解集，能够进一步提升预报精度，获得更准确的总功率预报数据。

附图说明

图1为本发明实施例涉及的水风光系统总功率可控预报方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明涉及的水风光系统总功率可控预报方法及装置的具体实施方案进行详细地说明。

实施例一

如图1所示，本实施例提供的水风光系统总功率可控预报方法包括如下步骤：

步骤1，构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型。具体包括如下子步骤：

步骤1-1，基于基础数据构建风光功率和入库流量输入序列库：

式中：G为风光功率和入库流量输入序列库；G ₁ 为风光功率输入序列库；G ₂ 为入库流量输入序列库；t为调度时段编号；N _t 和I _t 分别为t时段风光功率和入库流量；

为t时刻入库流量预报值；

和

分别为t时段的风电和光电功率预报值；λ _1,t 、λ _2,t 和λ _3,t 分别为风电功率、光电功率和入库流量输入序列库的优化目标参数；

步骤1-2，考虑水库水电站可调特征构建水风光系统总功率可控预报模型：

式中：λ ^G 为输入序列库目标；N ^S 为系统总功率目标；E ^C 为系统弃电量目标；W ^H 为水电耗水量目标；T为调度总时段数；N _t ^HS 为t时段系统预报总功率；Δt为时段间隔；E _t ^C 为t时段系统弃电量；M _u 为水电机组台数；u _m,t 为t时段第m台水电机组开停机状态，机组开启时u _m,t =1，机组关闭时u _m,t =0；q _m,t 为t时段第m台水电机组耗水量；N ^HS 为水风光系统在各时段的预报总功率；Q为各台水电机组在各时段的发电流量；F ₁ ()和F ₂ ()为约束条件；

步骤2，采用步骤1构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报。首先，构建可实现性指标评估模型预报精度，然后，根据实际预报要求输出符合要求的预报总功率。具体包括如下子步骤：

步骤2-1，基于模型预报解集生成多组风光功率和入库流量联合序列，并通过如下公式构建预报功率完成率和预报功率完成时间占比指标进行评估：

式中：ρ ₁ 为预报功率完成率；ρ ₂ 预报功率完成时间占比；M _s 为风光功率和入库流量序列数；ρ _1,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成率；ρ _2,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成状态；

，

，

和

分别为风电功率、光电功率、水电功率和系统预报总功率。

步骤2-2，对风光功率和入库流量联合序列进行评估后，从模型预报解集中剔除评估结果不符合预报要求的那些序列，形成新的解集，进行输出。

以雅砻江流域官地水风光互补系统为例，使用2016年9月~2017年8月历史数据构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型，并通过经济性指标和可实现性指标验证模型的合理性。通过多层嵌套方法对模型进行单目标和多目标求解，获得典型日预报功率及有效解集结果如表1所示，由表可知，本发明所提模型可以在水电机组在线时间基本不变的前提下，有效提高水风光系统总功率和负荷率。同时，预报功率解集增加了决策的灵活性，便于决策时通过负荷率指标或谷值/峰值指标等挑选合适的系统总功率曲线。

表1 典型日预报功率与实际功率对比

为评估所提出的考虑水库水电站可调特征的水风光互补系统总功率可控预报模型的通用性和有效性，将模型应用于官地水风光互补系统长系列日前总功率预报。分别使用均匀分布和正态分布生成100组风光功率和入库流量序列作为模型输入，通过经济性指标和可实现性指标对模型结果进行评估，如表2所示，由表可知，系统预报功率完成率和完成时间占比均较高，能够满足实际预报要求，表明了模型的有效性和合理性。

表2系统总功率可控预报结果评价

实施例二

本实施例二提供能够自动实现上述实施例一方法的水风光系统总功率可控预报装置，该装置包括序列库构建部、模型构建部、总功率预报部、调整部、输入显示部以及控制部。

序列库构建部基于基础数据构建上文公式1~3所描述的风光功率和入库流量输入序列库。

模型构建部构建上文公式4所描述的考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型。

总功率预报部采用模型构建部构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报。首先，根据上文公式5~8构建可实现性指标评估模型预报精度，然后根据实际预报要求输出符合要求的预报总功率。

调整部根据预报的水风光系统总功率，生成相应水电、风电和光电系统的运行参数，以调整水电、风电和光电系统的运行。

输入显示部用于让用户输入操作指令，并能够根据具体操作指令对各个部输入、输出和处理过程进行相应显示。

控制部与序列库构建部、模型构建部、总功率预报部、调整部和输入显示部均通信相连，控制它们的运行。

以上实施例仅仅是对本发明技术方案所做的举例说明。本发明所涉及的水风光系统总功率可控预报方法及装置并不仅仅限定于在以上实施例中所描述的内容，而是以权利要求所限定的范围为准。本发明所属领域技术人员在该实施例的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，都在本发明的权利要求所要求保护的范围内。

Claims (10)

1.水风光系统总功率可控预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型；包括如下子步骤：

步骤1-1，基于基础数据构建风光功率和入库流量输入序列库：

式中：G为风光功率和入库流量输入序列库；G ₁ 为风光功率输入序列库；G ₂ 为入库流量输入序列库；t为调度时段编号；N _t 和I _t 分别为t时段风光功率和入库流量；

为t时刻入库流量预报值；

和

分别为t时段的风电和光电功率预报值；λ _1,t 、λ _2,t 和λ _3,t 分别为风电功率、光电功率和入库流量输入序列库的优化目标参数；

步骤1-2，考虑水库水电站可调特征构建水风光系统总功率可控预报模型：

式中：λ ^G 为输入序列库目标；N ^S 为系统总功率目标；E ^C 为系统弃电量目标；W ^H 为水电耗水量目标；T为调度总时段数；N _t ^HS 为t时段系统预报总功率；Δt为时段间隔；E _t ^C 为t时段系统弃电量；M _u 为水电机组台数；u _m,t 为t时段第m台水电机组开停机状态，机组开启时u _m,t =1，机组关闭时u _m,t =0；q _m,t 为t时段第m台水电机组耗水量；N ^HS 为水风光系统在各时段的预报总功率；Q为各台水电机组在各时段的发电流量；F ₁ ()和F ₂ ()为约束条件；

步骤2，采用步骤1构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报。

2.根据权利要求1所述的水风光系统总功率可控预报方法，其特征在于：

其中，在步骤2中，构建可实现性指标评估模型预报精度，根据实际预报要求输出符合要求的预报总功率。

3.根据权利要求2所述的水风光系统总功率可控预报方法，其特征在于：

其中，在步骤2中，基于模型预报解集生成多组风光功率和入库流量联合序列，并通过如下公式构建预报功率完成率和预报功率完成时间占比指标进行评估：

式中：ρ ₁ 为预报功率完成率；ρ ₂ 预报功率完成时间占比；M _s 为风光功率和入库流量序列数；ρ _1,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成率；ρ _2,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成状态；

，

，

和

分别为风电功率、光电功率、水电功率和系统预报总功率。

4.根据权利要求2所述的水风光系统总功率可控预报方法，其特征在于：

其中，在步骤2中，对风光功率和入库流量联合序列进行评估后，从模型预报解集中剔除评估结果不符合预报要求的那些序列，形成新的解集，进行输出。

5.水风光系统总功率可控预报装置，其特征在于，包括：

序列库构建部，基于基础数据构建风光功率和入库流量输入序列库：

式中：G为风光功率和入库流量输入序列库；G ₁ 为风光功率输入序列库；G ₂ 为入库流量输入序列库；t为调度时段编号；N _t 和I _t 分别为t时段风光功率和入库流量；

为t时刻入库流量预报值；

和

分别为t时段的风电和光电功率预报值；λ _1,t 、λ _2,t 和λ _3,t 分别为风电功率、光电功率和入库流量输入序列库的优化目标参数；

模型构建部，构建考虑水库水电站可调特征的水风光系统总功率可控预报模型：

式中：λ ^G 为输入序列库目标；N ^S 为系统总功率目标；E ^C 为系统弃电量目标；W ^H 为水电耗水量目标；T为调度总时段数；N _t ^HS 为t时段系统预报总功率；Δt为时段间隔；E _t ^C 为t时段系统弃电量；M _u 为水电机组台数；u _m,t 为t时段第m台水电机组开停机状态，机组开启时u _m,t =1，机组关闭时u _m,t =0；q _m,t 为t时段第m台水电机组耗水量；N ^HS 为水风光系统在各时段的预报总功率；Q为各台水电机组在各时段的发电流量；F ₁ ()和F ₂ ()为约束条件；

总功率预报部，采用模型构建部构建的可控预报模型对水风光系统总功率进行预报；

控制部，与序列库构建部、模型构建部和总功率预报部均通信相连，控制它们的运行。

6.根据权利要求5所述的水风光系统总功率可控预报装置，其特征在于，还包括：

调整部，与总功率预报部和控制部均通信相连，根据预报的水风光系统总功率，生成相应水电、风电和光电系统的运行参数，以调整水电、风电和光电系统的运行。

7.根据权利要求6所述的水风光系统总功率可控预报装置，其特征在于，还包括：

输入显示部，与序列库构建部、模型构建部、总功率预报部、调整部和控制部均通信相连，用于让用户输入操作指令，并进行相应显示。

8.根据权利要求6所述的水风光系统总功率可控预报装置，其特征在于：

其中，在总功率预报部中，构建可实现性指标评估模型预报精度，根据实际预报要求输出符合要求的预报总功率。

9.根据权利要求8所述的水风光系统总功率可控预报装置，其特征在于：

其中，在总功率预报部中，基于模型预报解集生成多组风光功率和入库流量联合序列，并通过如下公式构建预报功率完成率和预报功率完成时间占比指标进行评估：

式中：ρ ₁ 为预报功率完成率；ρ ₂ 预报功率完成时间占比；M _s 为风光功率和入库流量序列数；ρ _1,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成率；ρ _2,m,t 为当前序列当前时段预报功率完成状态；

，

，

和

分别为风电功率、光电功率、水电功率和系统预报总功率。

10.根据权利要求8所述的水风光系统总功率可控预报装置，其特征在于：

其中，在总功率预报部中，对风光功率和入库流量联合序列进行评估后，从模型预报解集中剔除评估结果不符合预报要求的那些序列，形成新的解集，进行输出。

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