CN116154863A - 考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法 - Google Patents

考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116154863A
CN116154863A CN202211490701.9A CN202211490701A CN116154863A CN 116154863 A CN116154863 A CN 116154863A CN 202211490701 A CN202211490701 A CN 202211490701A CN 116154863 A CN116154863 A CN 116154863A
Authority
CN
China
Prior art keywords
flexible
period
capacity
unit
load
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211490701.9A
Other languages
English (en)
Inventor
梁燕
王尧
吉喆
隋薏
邵亚林
王凯凯
张阿敏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, Economic and Technological Research Institute of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN202211490701.9A priority Critical patent/CN116154863A/zh
Publication of CN116154863A publication Critical patent/CN116154863A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H02J3/144—Demand-response operation of the power transmission or distribution network
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，包括以下步骤：分析电力系统灵活性资源综合供给能力、设立灵活性资源容量配置优化模型的优化目标、建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件。所提配置方法综合考虑了源侧、网侧、荷侧和储侧的灵活性资源出力，以系统经济性和系统低碳性为目标，引入系统整体和源网荷储的平衡性为约束，建立多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法。该方法可以为多侧灵活性资源配置提供参考，提供计算各侧供给能力的方法，保证在多类型灵活性资源协同互补配置过程中符合实际并降低系统运行成本和碳排放量，使规划方案在满足灵活性供需平衡条件下实现经济性最优。

Description

考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法
技术领域
本发明涉及一种配置方法，尤其是涉及一种考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，属于能源领域。
背景技术
灵活性资源是指能够增加电力系统供需柔性、灵活性，响应系统动态变化的资源。源、网、荷、储各类灵活性资源存在优势互补，多种资源的科学组合能够吸收各灵活性资源的优势，扬长避短，兼顾灵活性提升效果和经济性。因此，注重多元提升手段，充分利用系统发电侧和需求侧的灵活性资源，进行灵活性资源优化配置，可实现各类灵活性资源的协调发展和有序衔接，促进电力系统灵活性的持续稳定提升。可再生能源需要消耗大量灵活性资源，而其受环境影响较大且有时不能与负荷完全匹配，这将造成灵活性调节的巨大压力。因此，尽可能减少系统成本和系统碳排放是灵活性资源调度的重要目的。但现有研究仅对源荷两端灵活性资源进行优化配置，仅以经济性为优化目标进行研究，如鲁宗相等学者的文献《含高比例可再生能源电力系统灵活性规划及挑战》和黄启航等学者的文献《面向灵活资源配置的电力系统超短期优化调度》等；肖定垚等学者的文献《考虑可再生能源电源功率不确定性的电源灵活性评价》和翟一唯学者的文献《考虑网络约束的电力系统灵活性评价与优化配置》从系统灵活性的角度对高比例可再生能源系统运行问题进行了分析，并提出灵活性裕度的概念以全面评估电力系统对可再生能源的消纳能力，但对于灵活性的研究大多以原理分析和定性评价为主，仍缺乏实用的电力系统灵活性量化评价指标和建模方法。
因此，如何综合考虑源、网、荷、储端的灵活性资源出力，建立多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，以满足经济、绿色的优化目标是一个值得研究的问题。
发明内容
本发明参考电力系统灵活性定义，综合考虑各类电源的运行特性，提出一种考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，使规划方案在满足灵活性需求条件下实现经济性最优。
考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，该方法主要包括以下步骤：
步骤Ⅰ：分析电力系统灵活性资源综合供给能力：根据不同资源的特点对灵活性资源进行分类，考虑的灵活性资源主要涉及传统火电机组、经过灵活性改造后的火电机组、水电机组、需求响应和储能。根据源网荷储的灵活性资源出力特点提出计算方法，确定系统灵活性水平及供给能力。
步骤Ⅱ：设立灵活性资源容量配置优化模型的优化目标：考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本等，以系统经济性和系统低碳性为优化目标进行配置。
步骤Ⅲ：建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件：分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，考虑电力系统中灵活性资源多样，各类资源参与灵活性调节时考虑因素不同，针对性建模。如系统整体约束条件、源侧约束条件荷侧约束条件、储侧约束条件等，介绍其灵活性调节相关约束。
有益效果
本发明通过分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，根据源网荷储的灵活性调节能力，分析各类型灵活性资源的出力特征，为计算各侧供给能力提供方法；考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本、碳排放量等，设置多类型灵活性资源协同互补的配置的优化目标，为降低系统配置成本、系统运行中的碳排放量提供思路；考虑系统电量平衡，机组的运行状态、和设备的功率等，建立多类型灵活性资源协同互补的配置的约束条件，保证在多类型灵活性资源协同互补配置过程中符合实际情况，使规划方案在满足灵活性供需平衡条件下实现经济性最优。
附图说明
图1为本发明提出方法的流程图。该图详细展示了本发明提出方法的3个步骤，分别是：分析电力系统灵活性资源综合供给能力、设立配置优化目标、建立优化约束条件。
图2为电力系统灵活性资源的分类图。该图详细展示了本发明对电力系统灵活性资源分类并得到灵活性资源出力特征指标的过程。
具体实施方式
考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，该方法主要包括以下步骤：
步骤Ⅰ：分析电力系统灵活性资源综合供给能力：根据不同资源的特点对灵活性资源进行分类，考虑的灵活性资源主要涉及传统火电机组、经过灵活性改造后的火电机组、水电机组、需求响应和储能。根据源网荷储的灵活性资源出力特点提出计算方法，确定系统灵活性水平及供给能力。
步骤Ⅱ：设立灵活性资源容量配置优化模型的优化目标：考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本等，以系统经济性和系统低碳性为优化目标进行配置。
步骤Ⅲ：建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件：分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，考虑电力系统中灵活性资源多样，各类资源参与灵活性调节时考虑因素不同，针对性建模。如系统整体约束条件、源侧约束条件荷侧约束条件、储侧约束条件等，介绍其灵活性调节相关约束。
方法的具体流程图如图1所示。
该方法的具体内容如下所示：
步骤Ⅰ：分析电力系统灵活性资源综合供给能力
灵活性供给指灵活电源在给定时间尺度下的调节能力，图2给出本发明所研究的电力系统灵活性资源的分类及特性情况。考虑的灵活性资源主要涉及传统火电机组、经过灵活性改造后的火电机组、水电机组、储能和需求响应。传统火电机组、改造后的灵活性火电机组、水电机组和抽水蓄能机组均可提供向上、向下双向灵活性供给；需求响应中可平移负荷可提供向上、向下双向灵活性供给，可削减负荷只能提供向上灵活性供给；储能充放电过程可提供向上、向下双向灵活性供给。
某个机组在特定时段提供的可调容量是该机组在该时段能够提供的灵活性调节容量，针对负荷上升和下降的情况，分别称之为上调灵活性和下调灵活性供给。
(1)源侧灵活性供给
电源侧灵活性资源主要有传统火电机组、改造后的灵活性火电机组。火电机组的供给能力由上调灵活性容量和下调灵活性容量衡量。
1)传统火电机组供给能力计算
传统火电机组i在t时段的上调灵活性容量
Figure SMS_1
是该机组向上爬坡速率ri up乘调度时间间隔Δt得到的数值与该机组在t时段的最大出力/>
Figure SMS_2
减在t时段的出力/>
Figure SMS_3
得到的数值之间的最小值；同理，传统火电机组i在t时段的下调灵活性容量/>
Figure SMS_4
是机组向下爬坡速率ri dn乘调度时间间隔Δt得到的数值与该机组在t时段的出力/>
Figure SMS_5
减在t时段的最小出力
Figure SMS_6
得到的数值之间的最小值。计算式如下：
Figure SMS_7
式中：
Figure SMS_8
分别为传统火电机组i在t时段提供的上调、下调灵活性容量；ri up、ri dn分别为传统火电机组i的向上、向下爬坡速率；/>
Figure SMS_9
分别为传统火电机组i在t时段的最大、最小出力；/>
Figure SMS_10
为传统火电机组i在t时段的出力；Δt为调度时间间隔。
2)灵活性改造后的火电机组供给能力计算
灵活性改造后的火电机组供给能力计算与传统火电机组供给能力计算方式类似，计算式如下：
Figure SMS_11
式中：
Figure SMS_12
分别为改造后火电机组i在t时段提供的上调、下调灵活性容量；/>
Figure SMS_13
分别为改造后火电机组i的向上、向下爬坡速率；/>
Figure SMS_14
分别为改造后火电机组i在t时段的最大、最小出力；/>
Figure SMS_15
为改造后火电机组i在t时段的出力。
(2)网侧灵活性供给
本发明将抽水蓄能机组归为网侧灵活性资源供给。我国已投运的抽水蓄能电站中，由国家电网公司下属的国网新源和南方电网公司下属的南网调峰调频公司占据主要份额，所以两大电网是我国抽水蓄能电站建设的主力。
抽水蓄能机组供给能力由抽水蓄能机组提供的上调、下调灵活性容量衡量。
抽水蓄能机组m在t时段的上调灵活性容量
Figure SMS_16
是该机组在t时段抽水最大功率
Figure SMS_17
减去在t时段的出力/>
Figure SMS_18
得到的值与抽水蓄能机组m在t时段的充电功率之间的最小值；同理，抽水蓄能机组m在t时段的下调灵活性容量/>
Figure SMS_19
是该机组在t时段抽水最大功率/>
Figure SMS_20
加上在t时段的出力/>
Figure SMS_21
得到的值与抽水蓄能机组m在t时段的放电功率之间的最小值；计算式如下：
Figure SMS_22
式中：
Figure SMS_23
分别为抽水蓄能机组m在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure SMS_24
分别为抽水蓄能机组m在t时段抽水、发电最大功率；/>
Figure SMS_25
为抽水蓄能机组m在t时段的出力；Wm,max、Wm,min分别为抽水蓄能机组m在t时段的最大、最小容量；Wm,t为抽水蓄能机组m在t时段的容量；/>
Figure SMS_26
分别为抽水蓄能机组的抽水效率和发电效率。
(3)荷侧灵活性供给
负荷侧灵活性资源主要是依据需求响应机制，如基于激励的可中断负荷控制、直接负荷控制和基于电价的分时电价机制等。负荷响应的能力通常为10MW以内，同时，负荷响应速度很快，其响应功率变化的时间从秒级至分钟级不等，达到最值的时间最快可在3～7秒内。本发明的负荷侧灵活性供给主要为提供一定比例的需求响应，可分为可平移负荷和可削减负荷，其中可平移负荷是用户侧的负荷总量不变，只改变用电时间，而可削减负荷是直接将负荷中断并不平移。
1)可平移负荷供给能力计算
可平移负荷通过经济激励改变负荷的用电时段。可平移负荷f在t时段提供的上调灵活性容量
Figure SMS_27
是该负荷在t时段可转移的最大值/>
Figure SMS_28
减去该负荷在t时段的转移值/>
Figure SMS_29
的差值；可平移负荷f在t时段提供的下调灵活性容量/>
Figure SMS_30
是该负荷在的t时段的转移值
Figure SMS_31
减去该负荷在t时段可转移的最小值/>
Figure SMS_32
的差值。可用下式表示：
Figure SMS_33
式中：
Figure SMS_34
分别为可平移负荷f在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure SMS_35
分别为可平移负荷f在t时段可转移的最大、最小值；/>
Figure SMS_36
为可平移负荷f在t时段的转移值。
2)可削减负荷供给能力计算
可削减负荷只能提供向上的灵活性容量，可削减负荷j在t时段提供的上调灵活性容量
Figure SMS_37
等于在t时段可削减的最大值/>
Figure SMS_38
与t时段的削减值/>
Figure SMS_39
的差值，计算式如下：
Figure SMS_40
式中：
Figure SMS_41
为可削减负荷j在t时段提供的上调灵活性容量；/>
Figure SMS_42
为可削减负荷j在t时段可削减的最大值；/>
Figure SMS_43
为可削减负荷j在t时段的削减值。
(4)储侧灵活性供给
储能装置不仅可以通过充放电在时间上实现对电量的转移，即“削峰填谷”提高系统配置和运行的经济性，由于其完全可控的特点，可以作为优质的灵活性资源应对净负荷的变化。储能类灵活性资源具有相似的工作特性，在一定时间尺度内其可调节范围受到充放能功率、效率以及能量的限制。储能机组k在t时段的上调灵活性容量
Figure SMS_44
是该机组在t时段放电最大功率/>
Figure SMS_45
减去在t时段的出力/>
Figure SMS_46
得到的值与储能机组k在t时段的放电功率之间的最小值；同理，储能机组k在t时段的下调灵活性容量/>
Figure SMS_47
是该机组在t时段充电最大功率/>
Figure SMS_48
加上在t时段的出力/>
Figure SMS_49
得到的值与储能机组k在t时段的充电功率之间的最小值；计算式如下：
Figure SMS_50
式中：
Figure SMS_51
分别为储能机组k在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure SMS_52
分别为储能机组k在t时段充电、放电最大功率；/>
Figure SMS_53
为储能机组k在t时段的出力；Ek,max、Ek,min分别为储能机组k在t时段的最大、最小容量；Ek,t为储能机组k在t时段的容量；/>
Figure SMS_54
分别为储能机组的充电和放电效率。
步骤Ⅱ：设立灵活性资源容量配置优化模型的优化目标
规划过程中我们主要考虑经济因素和环保因素，因此该方法的优化目标是保障系统的经济性和系统的低碳性。
(1)系统经济性
灵活性资源优化配置的目的是通过最小的成本实现系统的灵活运行。系统运行总成本是灵活性资源新建成本、改造成本、运营成本、环境成本、新能源弃电成本、灵活性资源不足惩罚成本或充裕奖励收益的总和，该目标函数式为：
C＝Cne+Cre+Cop+Cen+Cab+Cin(7)
式中：C为系统灵活性经济成本；Cne、Cre、Cop和Cen分别灵活性资源新建成本、改造成本、运营成本、环境成本；Cab为系统中新能源弃电成本；Cin为灵活性资源不足惩罚成本或充裕奖励收益。
系统经济性目标函数式考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本等，具体计算式如下：
1)新建及改造成本
灵活性资源的新建成本Cne等于在T时段内所有灵活性资源的新建成本之和；灵活性资源的改造成本Cre等于在1～T时段内所有灵活性资源的改造成本之和。计算式如下：
Figure SMS_55
Figure SMS_56
式中：cs、cu分别为t时段灵活性资源s、u的单位新建成本和改造成本；Ns、Nu分别为新建和改造的灵活性资源数量；
Figure SMS_57
分别为t时段灵活性资源s、u的单位新建和改造容量；T为时段总数。
2)运营成本
运营成本包含火电机组运营成本、抽水蓄能运营成本、储能运营成本和需求响应的运营成本。灵活性资源的运营成本Cop等于在1～T时段内所有灵活性资源的单位运营容量
Figure SMS_58
乘以单位运营成本cv的积的总和，计算式如下：
Figure SMS_59
式中：cv为t时段灵活性资源v的单位运营成本；
Figure SMS_60
为t时段灵活性资源v的运营容量；Nv为灵活性资源的数量。
3)环境成本
灵活性资源的环境成本主要包含火电机组的CO2、SO2、NOx等排放物。灵活性资源的环境成本Cen等于在1～T时段内，传统火电和灵活性改造火电的CO2、SO2、NOx排放惩罚成本总和，计算式如下：
Figure SMS_61
式中：
Figure SMS_62
分别为传统火电CO2、SO2、NOx排放强度；/>
Figure SMS_63
Figure SMS_64
分别为传统火电CO2、SO2、NOx惩罚系数；/>
Figure SMS_65
分别为灵活性改造火电CO2、SO2、NOx排放强度；/>
Figure SMS_66
分别为灵活性改造火电CO2、SO2、NOx惩罚系数；/>
Figure SMS_67
分别为t时段传统火电、灵活性改造火电的发电量。
4)新能源弃电惩罚成本
新能源超过一定比例弃电后将引起弃电惩罚成本。灵活性资源的新能源弃电惩罚成本Cab等于在1～T时段内所有灵活性资源的弃电惩罚成本的总和，灵活性资源w在t时段的弃电惩罚成本等于扣除免罚弃电部分的单位弃电惩罚成本
Figure SMS_68
与弃电量/>
Figure SMS_69
的乘积。计算式如下：
Figure SMS_70
式中：
Figure SMS_71
为t时段灵活性资源w的单位弃电惩罚成本；/>
Figure SMS_72
为t时段灵活性资源w的弃电量；/>
Figure SMS_73
为t时段灵活性资源w的免罚弃电比例；Nw为新能源弃电的灵活性资源数量。
5)灵活性资源不足惩罚成本或充裕奖励收益
灵活性资源不足惩罚成本或充裕奖励收益Cin的大小取决于系统在t时段提供的上调、下调灵活性容量是充裕还是不足。当系统在t时段提供的上调、下调灵活性容量都充裕时，Cin等于系统灵活性资源上调、下调充裕奖励收益之和；当上调灵活性容量不足、下调灵活性容量充裕时，Cin等于系统灵活性资源上调不足惩罚成本与下调充裕奖励收益之差；当上调灵活性容量充裕、下调灵活性容量不足时，Cin等于系统灵活性资源上调充裕奖励收益与下调不足惩罚成本之差；当系统在t时段提供的上调、下调灵活性容量都不足时，等于系统灵活性资源上调、下调不足惩罚成本之和。计算式如下：
Figure SMS_74
式中：
Figure SMS_75
分别为系统在t时段提供的上调、下调灵活性容量；为
Figure SMS_76
分别为灵活性资源上调、下调不足单位惩罚成本；/>
Figure SMS_77
Figure SMS_78
分别为灵活性资源上调、下调充裕单位奖励收益。
(2)系统低碳性
灵活性资源能有效解决风、光等新能源机组在电源侧大规模接入带来的不稳定性和间歇性问题，有利于扩大风、光等新能源在电源侧的装机规模，提高电力系统的电源清洁性。在电力系统灵活性资源优化配置过程中，需要考虑到机组的环保性，本发明以系统碳交易收益和碳排放量为衡量系统环保性的指标。
1)碳交易收益
碳交易收益是火电机组在发电过程中的耗煤量转换成CO2时付出的碳交易总支出。
Figure SMS_79
等于火电机组发电煤耗量转换为CO2排放量之后的数值与t时段碳交易单价的乘积，计算式如下：
Figure SMS_80
式中：
Figure SMS_81
为系统碳交易收益；/>
Figure SMS_82
为单位煤转换成CO2的系数；qcoal为火电机组单位电量的煤耗量；/>
Figure SMS_83
为t时段碳交易单价；/>
Figure SMS_84
为新能源t时段发电量。
2)碳排放量
用二元一次函数拟合火电机组出力与碳排放量
Figure SMS_85
之间的关系，则传统火电机组i和灵活性改造火电机组g在t时段的碳排放量如下式所示：
Figure SMS_86
/>
式中，
Figure SMS_87
为火电机组在t时段的碳排放量，/>
Figure SMS_88
γi、γg为拟合系数，/>
Figure SMS_89
为传统火电机组i在t时段的出力，/>
Figure SMS_90
为改造后火电机组i在t时段的出力。
步骤Ⅲ：建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件多类型灵活性资源优化配置建立约束条件时间，需要同时考虑系统相关约束以及各类型灵活性资源实际运行特征。需要针对性建模，如系统整体约束条件、源侧约束条件荷侧约束条件、储侧约束条件等，介绍其灵活性调节相关约束。
(1)系统整体约束条件
首先需要考虑系统整体约束条件，包括系统功率平衡约束、系统电量平衡约束、新能源发电渗透率。
1)系统功率平衡约束
系统中灵活性资源总供给包含传统火电机组、经过灵活性改造后的火电机组、抽水蓄能机组、可平移负荷、可削减负荷、储能机组在t时段的出力总和。系统中灵活性资源总供给等于净负荷，建立如下约束方程式：
Figure SMS_91
式中：Pt net为t时段系统的净负荷。
2)系统电量平衡约束
系统中灵活性资源总发电量是灵活性资源i、g、m、f、j、k各个机组的发电量与新能源发电量在0～T时段的总和，系统总发电量应等于系统总用电量，建立如下约束方程式：
Figure SMS_92
式中：
Figure SMS_93
分别为灵活性资源i、g、m、f、j、k在t时段的发电量；/>
Figure SMS_94
为t时段系统总用电量。/>
Figure SMS_95
为新能源在t时段的发电量；/>
Figure SMS_96
为t时段系统总用电量。
3)新能源发电渗透率
新能源发电渗透率等于在t时段新能源的发电量与系统总用电量的比值。新能源发电渗透率应该符合系统要求，处于系统要求新能源最大、最小渗透率之间，建立如下约束方程式：
Figure SMS_97
Figure SMS_98
式中：
Figure SMS_99
为t时段新能源发电渗透率；/>
Figure SMS_100
为t时段系统要求新能源最大、最小渗透率。
(2)源侧约束条件
其次需要考虑源测的约束条件，包括传统火电机组、灵活性改造后的火电机组、水电机组的相关约束条件，约束方程如下：
1)传统火电机组
传统火电机组在提供灵活性资源时应保证自身正常的启停、运行状态，建立如下约束方程式：
Figure SMS_101
Figure SMS_102
Figure SMS_103
Figure SMS_104
式中：
Figure SMS_105
分别为传统火电机组最短启、停时间；/>
Figure SMS_106
为传统火电机组的运行状态；/>
Figure SMS_107
分别为传统火电机组的启、停状态，为0-1变量。
2)灵活性改造后的火电机组
灵活性改造后的火电机组约束与传统火电机组类似。
3)水电机组
水电机组在t时段的出力应等于发电所需水流量与储水量的转换能量之和，同时在提供灵活性资源时应保证自身正常的启停、运行状态，机组出力应该符合系统要求，处于系统要求水电机组q的最大、最小出力之间，建立如下约束方程式：
Figure SMS_108
Figure SMS_109
Figure SMS_110
Figure SMS_111
式中：
Figure SMS_113
为水电机组q在t时段的出力；/>
Figure SMS_116
分别为水电机组q的能量转化系数；/>
Figure SMS_117
为水电机组q在t时段发电所需水流量；/>
Figure SMS_115
为水电机组q在t时段的储水量；
Figure SMS_118
分别为水电机组q的最大、最小出力；/>
Figure SMS_119
分别为水电机组q的最大、最小发电所需水量；/>
Figure SMS_120
分别为水电机组q的最大、最小储水量；/>
Figure SMS_112
为水电机组q在t时段自然来水量；/>
Figure SMS_114
为水电机组q在t时段弃水量；y为上游水电机组；U为水电机组q的上游水电机组集合。/>
(3)荷侧约束条件
负荷侧灵活性供给主要为提供一定比例的需求响应。可分为可平移负荷和可削减负荷，其中可平移负荷是用户侧的负荷总量不变，只改变用电时间，而可削减负荷是直接将负荷中断并不平移。
1)可平移负荷
可平移负荷是用户侧的负荷总量不变，只改变用电时间，因此可平移负荷f在各时段的转移值总和应为0，且可平移负荷f在t时段的转移值应处于可转移的最大、最小值之间。
Figure SMS_121
Figure SMS_122
2)可削减负荷
可削减负荷是直接将负荷中断并不平移，应大于0，且小于可削减负荷j在t时段可削减的最大值，约束表达式如下：
Figure SMS_123
(4)储侧约束条件
储能类灵活性资源具有相似的工作特性，在一定时间尺度内其可调节范围受到充放能功率、效率以及能量的限制。储能设备的功率约束、储能量同充/放能功率关系及储能量约束如下：
Figure SMS_124
Ek,min≤Ek,t≤Ek,max(32)
Figure SMS_125
pk,t+lk,t≤1(34)式中：pk,t、lk,t分别为储能的充、放电状态，为0-1变量。
综合考虑各类电源的运行特性，提出一种考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法。该方法包括如下内容：充分考虑了源网荷储的灵活性调节能力，对源网荷储的灵活性资源进行分类分析，计算其供给能力；以系统成本最小化、碳排放量尽可能小为目标，提出一种多类型灵活性资源配置优化方法。
该方法主要包括以下步骤：
步骤Ⅰ：分析电力系统灵活性资源综合供给能力：根据不同资源的特点对灵活性资源进行分类，考虑的灵活性资源主要涉及传统火电机组、经过灵活性改造后的火电机组、水电机组、需求响应和储能。根据源网荷储的灵活性资源出力特点提出计算方法，确定系统灵活性水平及供给能力。
步骤Ⅱ：设立灵活性资源容量配置优化模型的优化目标：考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本等，以系统经济性和系统低碳性为优化目标进行配置。
步骤Ⅲ：建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件：分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，考虑电力系统中灵活性资源多样，各类资源参与灵活性调节时考虑因素不同，需要针对性建模，如系统整体约束条件、源侧约束条件荷侧约束条件、储侧约束条件等，介绍其灵活性调节相关约束。
本发明通过分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，根据源网荷储的灵活性调节能力，研究不同类型灵活性资源等效调节能力转化系数，分析各类型灵活性资源的出力特征，为计算各侧供给能力提供方法；考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本、碳排放量等，设置多类型灵活性资源协同互补的配置的优化目标，为降低系统配置成本、系统运行中的碳排放量提供思路；考虑系统电量平衡，机组的运行状态、和设备的功率等，建立多类型灵活性资源协同互补的配置的约束条件，保证在多类型灵活性资源协同互补配置过程中符合实际情况，使规划方案在满足灵活性供需平衡条件下实现经济性最优。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (8)

1.考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，其特征为:包括以下步骤：
步骤Ⅰ：分析电力系统灵活性资源综合供给能力：根据不同资源的特点对灵活性资源进行分类；根据源网荷储的灵活性资源出力特点提出计算方法，确定系统灵活性水平及供给能力；
步骤Ⅱ：设立灵活性资源容量配置优化模型的优化目标：考虑不同类型灵活性资源投资成本和灵活容量缺额惩罚成本、切负荷及新能源限电成本、环保性成本，以系统经济性和系统低碳性为优化目标进行配置；
步骤Ⅲ：建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件：分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，考虑电力系统中灵活性资源多样，各类资源参与灵活性调节时考虑因素不同，针对性建模。
2.根据权利要求1所述的考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，其特征为:灵活性资源主要涉及传统火电机组、经过灵活性改造后的火电机组、水电机组、需求响应和储能。
3.根据权利要求2所述的考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，其特征为:
(1)源侧灵活性供给：
灵活性改造后的火电机组供给能力计算式：
Figure FDA0003964865380000011
式中：
Figure FDA0003964865380000012
分别为改造后火电机组i在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure FDA0003964865380000013
分别为改造后火电机组i的向上、向下爬坡速率；/>
Figure FDA0003964865380000014
分别为改造后火电机组i在t时段的最大、最小出力；/>
Figure FDA0003964865380000015
为改造后火电机组i在t时段的出力；Δt为调节时间间隔；
(2)网侧灵活性供给
抽水蓄能机组供给能力计算式：
Figure FDA0003964865380000021
式中：
Figure FDA0003964865380000022
分别为抽水蓄能机组m在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure FDA0003964865380000023
分别为抽水蓄能机组m在t时段抽水、发电最大功率；为抽水蓄能/>
Figure FDA0003964865380000024
机组m在t时段的出力；Wm,max、Wm,min分别为抽水蓄能机组m在t时段的最大、最小容量；Wm,t为抽水蓄能机组m在t时段的容量；/>
Figure FDA0003964865380000025
分别为抽水蓄能机组的抽水效率和发电效率；
(3)荷侧灵活性供给
1)可平移负荷供给能力计算式：
Figure FDA0003964865380000026
式中：
Figure FDA0003964865380000027
分别为可平移负荷f在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure FDA0003964865380000028
分别为可平移负荷f在t时段可转移的最大、最小值；/>
Figure FDA0003964865380000029
为可平移负荷f在t时段的转移值；
2)可削减负荷供给能力计算式：
可削减负荷只能提供向上的灵活性容量，具体如下：
Figure FDA00039648653800000210
式中：
Figure FDA00039648653800000211
为可削减负荷j在t时段提供的上调灵活性容量；/>
Figure FDA00039648653800000212
为可削减负荷j在t时段可削减的最大值；/>
Figure FDA00039648653800000213
为可削减负荷j在t时段的削减值；
(4)储侧灵活性供给
各类储能机组，其供给能力计算式：
Figure FDA0003964865380000031
式中：
Figure FDA0003964865380000032
分别为储能机组k在t时段提供的上调、下调灵活性容量；
Figure FDA0003964865380000033
分别为储能机组k在t时段充电、放电最大功率；/>
Figure FDA0003964865380000034
为储能机组k在t时段的出力；Ek,max、Ek,min分别为储能机组k在t时段的最大、最小容量；Ek,t为储能机组k在t时段的容量；/>
Figure FDA0003964865380000035
分别为储能机组的充电和放电效率。
4.根据权利要求1所述的考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，其特征为:所述步骤2进一步包括如下内容：
(1)系统经济性
灵活性资源优化配置的目的是通过最小的成本实现系统的灵活运行，系统经济性目标函数式为：
C＝Cne+Cre+Cop+Cen+Cab+Cin(7)式中：C为系统灵活性经济成本；Cne、Cre、Cop和Cen分别灵活性资源新建成本、改造成本、运营成本、环境成本；Cab为系统中新能源弃电成本；Cin为灵活性资源不足惩罚成本或充裕奖励收益。
5.根据权利要求1所述的考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，其特征为:所述步骤2进一步包括如下内容：
(2)系统低碳性
在电力系统灵活性资源优化配置过程中，需要考虑到机组的环保性，以系统碳排放量为衡量系统环保性的指标，用二元一次函数拟合火电机组出力与碳排放量
Figure FDA0003964865380000036
之间的关系，则传统火电机组i和灵活性改造火电机组g在t时段的碳排放量如下式所示：/>
Figure FDA0003964865380000041
式中，
Figure FDA0003964865380000042
为火电机组在t时段的碳排放量，/>
Figure FDA0003964865380000043
γi、γg为拟合系数，/>
Figure FDA0003964865380000044
为传统火电机组i在t时段的出力，/>
Figure FDA0003964865380000045
为改造后火电机组i在t时段的出力。
6.根据权利要求1所述的考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法，其特征为:所述步骤3进一步包括如下内容：
建立灵活性资源容量配置优化模型的约束条件：分析“源-网-荷-储”灵活性资源技术差异性，研究不同类型灵活性资源等效调节能力转化系数电力系统中灵活性资源多样，各类资源参与灵活性调节时考虑因素不同，需要针对性建模，考虑以下约束条件：
(1)系统整体约束条件
1)系统功率平衡约束
系统中灵活性资源总供给等于净负荷，如下式所示：
Figure FDA0003964865380000046
式中：Pt net为t时段系统总的净负荷；
2)系统电量平衡约束
Figure FDA0003964865380000047
式中：
Figure FDA0003964865380000048
分别为灵活性资源i、g、m、f、j、k在t时段的发电量；/>
Figure FDA0003964865380000049
为新能源在t时段的发电量；/>
Figure FDA00039648653800000410
为t时段系统总用电量；
3)新能源发电渗透率
Figure FDA0003964865380000051
Figure FDA0003964865380000052
式中：
Figure FDA0003964865380000053
为t时段新能源发电渗透率；/>
Figure FDA0003964865380000054
为t时段系统要求新能源最大、最小渗透率；
(2)源侧约束条件
1)传统火电机组
Figure FDA0003964865380000055
Figure FDA0003964865380000056
Figure FDA0003964865380000057
/>
Figure FDA0003964865380000058
式中：
Figure FDA0003964865380000059
分别为传统火电机组最短启、停时间；ΔT为传统火电机组启、停的间隔时间；/>
Figure FDA00039648653800000510
为传统火电机组的运行状态；/>
Figure FDA00039648653800000511
分别为传统火电机组的启、停状态，为0-1变量；
2)灵活性改造后的火电机组
灵活性改造后的火电机组约束与传统火电机组类似；
3)水电机组
Figure FDA00039648653800000512
Figure FDA00039648653800000513
Figure FDA0003964865380000061
Figure FDA0003964865380000062
式中：
Figure FDA0003964865380000063
为水电机组q在t时段的出力；/>
Figure FDA0003964865380000064
分别为水电机组q的能量转化系数；
Figure FDA0003964865380000065
为水电机组q在t时段发电所需水流量；/>
Figure FDA0003964865380000066
为水电机组q在t时段的储水量；/>
Figure FDA0003964865380000067
分别为水电机组q的最大、最小出力；/>
Figure FDA0003964865380000068
分别为水电机组q的最大、最小发电所需水量；/>
Figure FDA0003964865380000069
分别为水电机组q的最大、最小储水量；/>
Figure FDA00039648653800000610
为水电机组q在t时段自然来水量；/>
Figure FDA00039648653800000611
为水电机组q在t时段弃水量；y为上游水电机组；U为水电机组q的上游水电机组集合；
(3)荷侧约束条件
1)可平移负荷
Figure FDA00039648653800000612
Figure FDA00039648653800000613
2)可削减负荷
Figure FDA00039648653800000614
(4)储侧约束条件
储能设备的功率约束、储能量同充/放能功率关系及储能量约束如下：
Figure FDA00039648653800000615
/>
Ek,min≤Ek,t≤Ek,max(32)
Figure FDA0003964865380000071
pk,t+lk,t≤1(34)式中：pk,t、lk,t分别为储能的充、放电状态，为0-1变量。
7.一种非易失性存储介质，其特征为：所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
8.一种电子装置，其特征为：包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
CN202211490701.9A 2022-11-25 2022-11-25 考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法 Pending CN116154863A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211490701.9A CN116154863A (zh) 2022-11-25 2022-11-25 考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211490701.9A CN116154863A (zh) 2022-11-25 2022-11-25 考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116154863A true CN116154863A (zh) 2023-05-23

Family

ID=86349704

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211490701.9A Pending CN116154863A (zh) 2022-11-25 2022-11-25 考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116154863A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116914748A (zh) * 2023-09-08 2023-10-20 杭州戈虎达科技有限公司 一种考虑灵活性互济的跨区电网灵活性资源优化调度方法
CN117689184A (zh) * 2024-02-02 2024-03-12 山东科技大学 考虑荷侧与低碳-经济协同的电力系统规划方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116914748A (zh) * 2023-09-08 2023-10-20 杭州戈虎达科技有限公司 一种考虑灵活性互济的跨区电网灵活性资源优化调度方法
CN117689184A (zh) * 2024-02-02 2024-03-12 山东科技大学 考虑荷侧与低碳-经济协同的电力系统规划方法及系统
CN117689184B (zh) * 2024-02-02 2024-04-19 山东科技大学 考虑荷侧与低碳-经济协同的电力系统规划方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109327042B (zh) 一种微电网多能源联合优化调度方法
CN109523052B (zh) 一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法
CN110288152B (zh) 考虑电/热柔性负荷的区域综合能源系统储能配置方法
CN105375479B (zh) 一种基于模型预测控制的分布式能源能量管理方法
CN104135025B (zh) 基于模糊粒子群算法的微网并网经济优化方法
CN110661246B (zh) 一种城市轨道交通光伏储能系统的容量优化配置方法
CN110188950A (zh) 基于多代理技术的虚拟电厂供电侧和需求侧优化调度建模方法
CN116154863A (zh) 考虑多类型灵活性资源协同互补的优化配置方法
CN115241931B (zh) 基于时变电碳因子曲线的园区综合能源系统调度方法
CN108154309A (zh) 计及冷热电多负荷动态响应的能源互联网经济调度方法
CN109242350A (zh) 计及可平移负荷的冷热电联供系统容量优化配置方法
CN110138004A (zh) 一种多能互补系统优化运行方法
CN101710702A (zh) 实现电力系统动态节能调度的方法
CN111639819B (zh) 一种综合能源园区多阶段优化控制方法
CN105281363B (zh) 计及用户消费粘性的多能源优化与控制方法
Yang et al. Research on the contribution of regional Energy Internet emission reduction considering time-of-use tariff
CN115994656A (zh) 分时电价下计及激励需求响应的虚拟电厂经济调度方法
CN108008629A (zh) 一种多种能源互补利用系统的优化运行方法
CN116109076A (zh) 能量和调峰市场下考虑需求响应的虚拟电厂优化调度方法
CN115170343A (zh) 一种区域综合能源系统分布式资源和储能协同规划方法
CN117791679A (zh) 一种综合考虑工业生产负荷和分时电价的光储供电及智能调度方法
CN110571868B (zh) 微电网的优化配置方法
CN117239771A (zh) 一种综合能源系统中的负荷柔性调度方法及系统
CN116961008A (zh) 计及电力弹簧与负荷需求响应的微电网容量双层优化方法
CN116245376A (zh) 一种电转气虚拟电厂降碳运行优化方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination