CN117913921A - 一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明为一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法，属于电力系统规划技术领域。针对风光等新能源渗透率较高的电力系统，提出一种考虑风光并网的时序输电扩展规划模型。该模型以构建循环结构的建模方法，充分考虑传统火力发电机组、用电负荷以及风光资源的时序关联性，最终得到考虑风光并网的时序输电扩展规划方案，在保证模型求解精度及合理性的同时，大幅度提高求解效率。本发明的工业实用性是，在当前风光等新能源大规模并网的背景下为电力系统提供一种更加符合实际、高效的输电扩展规划方法，对电力系统规划技术领域的发展具有重要价值。

Description

一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法
技术领域
本发明涉及电力系统规划技术领域，具体涉及一种考虑风光并网的时序输电扩展规划建模和求解方法。
背景技术
随着全球对可再生能源的关注不断增加，风能和光能作为两种主要的可再生能源，具有分布广、可再生性强的特点，逐渐成为了能源转型的重要组成部分。在电力系统中，风光等新能源的并网将导致更多的不确定性问题产生，这些问题主要源于可再生能源的特性以及系统运行的复杂性。风光等新能源受天气、季节、地理位置等因素的影响会产生波动，例如风速的变化和日照强度的不稳定性将导致风光发电的间歇性，这使得风光发电量难以预测。此外，风光并网的电力系统需要考虑可再生能源发电站与传统火力发电站和输电网络的协调运行，但由于可再生能源的不确定性，系统的调度和运行将变得更加复杂。需要合理安排发电站的出力、调整输电网的负荷平衡，以及应对不可预测的运行状况，如突发天气变化等。这些因素给电力系统的运行和稳定带来了巨大挑战。
随机规划是解决电力系统运行中不确定性问题的主要方法之一，其中两阶段随机规划常用于输电扩展规划中。两阶段随机规划分为投资决策阶段和运行决策阶段。投资决策通常考虑较长的规划周期（例如每5-15年）；而运行决策则考虑更加精细的时间尺度（例如每小时）。虽然两阶段随机规划受到不少国内外研究者的青睐，但仍然存在几处缺陷：首先运行决策阶段更短的时间间隔意味着模型将引入更多的场景，虽然可以得到更加准确的结果，但是大幅增加了时间成本，对于大系统甚至无法求解。其次虽然可以通过聚类方法对场景数量进行削减以减少计算负担，但聚类方法会对输入数据的时序特征造成一定的破坏。此外，两阶段随机规划不考虑各场景间联系，但负荷、风光出力以及火力发电机组出力与状态等在以时间序列划分的各场景中是存在联系的。
为解决上述问题，本发明构建考虑风光并网的时序输电扩展规划模型，模型的核心点在于既使计算在可接受的时间范围内完成，又保留了各场景间负荷、风光出力以及火力发电机组出力与状态等在时间尺度上的联系，保证了模型求解的准确性。
发明内容
针对当前输电扩展规划模型的缺陷，本发明的目的是构建一种考虑风光并网的时序输电扩展规划模型，并提供相应的求解方法。该方法完善了当前输电扩展规划模型的缺陷，所创建的模型考虑了更全面的因素。
为实现以上目的，本发明采用的技术方案如下：
1、获取电力系统网架数据，发电数据，规划期内连续的负荷数据与风光数据；
2、本发明的输电扩展规划方法考虑输电线路的功率损耗；
3、构建时序输电扩展规划模型，以规划期内的输电线路投资费用、火力发电机组运行费用和弃风、弃光成本最低为目标，并包括多个约束条件；
4、将模型中的非线性约束条件线性化，使模型转换成混合整数规划模型进行求解，最终得到考虑风光并网的时序输电扩展规划方案。
考虑到模型中输电线路投资费用和火力发电机组运行费用、弃风弃光惩罚成本并不在同一时间跨度上，本发明采用分层目标函数对模型优化处理。
考虑风光并网的时序输电扩展规划模型的主要目标函数表达式为：
式中：为新投建线路集合；/>为线路/>的投建费用（万元）；/>为二进制变量，为1时线路/>存在，/>为0时线路/>不存在。
考虑风光并网的时序输电扩展规划模型的次要目标函数表达式为：
式中：为规划期小时数的集合；/>为系统内所有火力发电机组的集合；/>为系统内所有风力发电机组的集合；/>为系统内所有光伏发电机组的集合；/>为火力发电机组/>的运行费用（元/MWh）；/>为火力发电机组/>在/>时刻的有功出力；/>为风力发电机组/>的弃风惩罚费用（元/MWh）；/>为风力发电机组/>在/>时刻的最大出力；/>为风力发电机组/>在/>时刻的实际出力；/>为光伏发电机组/>的弃光惩罚费用；/>为光伏发电机组/>在/>时刻的最大出力；/>为光伏发电机组/>在/>时刻的实际出力。
约束条件为：
（1）功率平衡约束：
式中：为节点/>处的火力发电机组的集合；/>为节点/>处的风力发电机组的集合；/>为节点/>处的光伏发电机组的集合；/>为与节点/>相连线路/>的集合；/>为系统节点的集合；/>为节点/>在/>时刻的负荷；/>为线路/>在/>时刻流过的有功功率；/>为线路/>在/>时刻的功率损耗。
（2）线路有功功率容量约束：
式中：为线路/>的有功功率容量上限；/>，/>为线路/>两端节点在/>时刻的相角差的辅助变量；/>为线路/>的电纳；M为很大的常数。
（3）线路有功功率损耗约束：
式中：为线路损耗线性化分段数的集合；/>为线路/>的电导；N为线路损耗线性化的最大分段数；/>为线路损耗线性化分段的第/>段；/>为线路/>两端节点电压相角差的上限；/>为线路/>在/>时刻的损耗线性化分段第/>段的斜率。
（4）火力发电机组有功出力约束：
式中：表示在满足条件/>的基础上还要满足条件/>；/>为火力发电机组/>在/>时刻超出有功出力下限的功率；/>为二进制变量，/>为1时表示火力发电机组/>在/>时刻处于开启状态，/>为0时表示火力发电机组/>在/>时刻处于关闭状态；/>为火力发电机组/>的有功出力下限；/>为火力发电机组/>的有功出力上限；/>为火力发电机组/>的启动爬坡速率；/>为火力发电机组/>在/>时刻的启动状态变量；/>为火力发电机组/>的最小开机时间；/>为火力发电机组/>的最小关机时间；/>为火力发电机组/>的关机下坡速率；/>为火力发电机组/>在/>时刻的关闭状态变量；/>为时刻索引/>的最大值。
（5）火力发电机组爬坡约束：
式中：为火力发电机组/>的爬坡速率；/>为火力发电机组/>的下坡速率。
（6）火力发电机组最小开关机时间约束：
（7）火力发电机组状态逻辑约束：
（8）风电、光伏机组有功出力约束：
（9）线性化约束条件：
式中：为线路/>两端节点在/>时刻的相角差。
发明内容中所述技术方案具有以下优点：
与现有技术相比，本发明充分考虑火力、风力和光伏发电机组以及负荷的时序特征，对规划期内的连续时间段建立关联性约束条件，考虑随时间变化显著的新能源出力，构建考虑风光并网的时序输电扩展规划模型，应用分段线性化的方法简化模型并求解，加快求解效率，得到更经济、更清洁的电力系统输电扩展规划方案。本发明在当前风光等新能源大规模并网的背景下为电力系统提供一种更加符合实际、高效的输电扩展规划方法，对电力系统规划技术领域的发展具有重要价值。
附图说明
图1为考虑风光并网的时序输电扩展规划建模示意图；
图2为考虑风光并网的随机输电扩展规划建模示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明所提供的考虑风光并网的时序输电扩展方法进行详细说明。
如图1所示，本发明公开了一种考虑风光并网的时序输电扩展规划的建模方法，所述方法包含以下步骤：
本发明将一天24小时作为一个小型规划周期，并将8736小时的大型规划周期分成364天即364个小型规划周期，对应364个小型模型，根据火力发电机组的运行状态，将前一天的火力发电机组开关机时间、运行状态、出力情况与小型模型求解结果一并输入到下个小型模型中进行求解，如此反复循环，直至得到最终规划方案。具体流程如下：
步骤1：输入初始数据，包括网架参数、发电机组参数、负荷数据、风光数据；
步骤2：将第一天的负荷数据、风光数据输入至模型中求解；
步骤3：根据第一天火力发电机组的运行状态，记录火力发电机组的开关机时间、出力情况，并将其与规划的线路以及第二天的负荷、风光数据输入至模型求解；
步骤4：重复步骤3，进行第三天的模型求解；
步骤5：反复重复步骤4，直至完成364天的模型运行；
步骤6：循环结束后得到最终规划方案。
由此在保证规划结果精度的基础上大幅减少求解时间。
与图2所示随机规划直接求解大型模型相比，本发明所提方法依次求解小型模型，大幅减少计算负担，提高了求解效率；与随机规划应用聚类方法进行场景削减相比，本发明所提模型保留了规划期内风光出力、负荷等随机变量的时序特征，提高了规划结果的准确性与合理性。
模型构建的目标函数和约束条件如下：
考虑风光并网的时序输电扩展规划模型的主要目标函数表达式为：
式中：为新投建线路集合；/>为线路/>的投建费用（万元）；/>为二进制变量，为1时线路/>存在，/>为0时线路/>不存在。
考虑风光并网的时序输电扩展规划模型的次要目标函数表达式为：
式中：为规划期小时数的集合；/>为系统内所有火力发电机组的集合；/>为系统内所有风力发电机组的集合；/>为系统内所有光伏发电机组的集合；/>为火力发电机组/>的运行费用（元/MWh）；/>为火力发电机组/>在/>时刻的有功出力；/>为风力发电机组/>的弃风惩罚费用（元/MWh）；/>为风力发电机组/>在/>时刻的最大出力；/>为风力发电机组/>在/>时刻的实际出力；/>为光伏发电机组/>的弃光惩罚费用；/>为光伏发电机组/>在/>时刻的最大出力；/>为光伏发电机组/>在/>时刻的实际出力。
约束条件为：
（1）功率平衡约束：
式中：为节点/>处的火力发电机组的集合；/>为节点/>处的风力发电机组的集合；/>为节点/>处的光伏发电机组的集合；/>为与节点/>相连线路/>的集合；/>为系统节点的集合；/>为节点/>在/>时刻的负荷；/>为线路/>在/>时刻流过的有功功率；/>为线路/>在/>时刻的功率损耗。
（2）线路有功功率容量约束：
式中：为线路/>的有功功率容量上限；/>，/>为线路/>两端节点在/>时刻的相角差的辅助变量；/>为线路/>的电纳；M为很大的常数。
（3）线路有功功率损耗约束：
式中：为线路损耗线性化分段数的集合；/>为线路/>的电导；N为线路损耗线性化的最大分段数；/>为线路损耗线性化分段的第/>段；/>为线路/>两端节点电压相角差的上限；/>为线路/>在/>时刻的损耗线性化分段第/>段的斜率。
（4）火力发电机组有功出力约束：
式中：表示在满足条件/>的基础上还要满足条件/>；/>为火力发电机组/>在/>时刻超出有功出力下限的功率；/>为二进制变量，/>为1时表示火力发电机组/>在/>时刻处于开启状态，/>为0时表示火力发电机组/>在/>时刻处于关闭状态；/>为火力发电机组/>的有功出力下限；/>为火力发电机组/>的有功出力上限；/>为火力发电机组/>的启动爬坡速率；/>为火力发电机组/>在/>时刻的启动状态变量；/>为火力发电机组/>的最小开机时间；/>为火力发电机组/>的最小关机时间；/>为火力发电机组/>的关机下坡速率；/>为火力发电机组/>在/>时刻的关闭状态变量；/>为时刻索引/>的最大值。
（5）火力发电机组爬坡约束：
式中：为火力发电机组/>的爬坡速率；/>为火力发电机组/>的下坡速率。
（6）火力发电机组最小开关机时间约束：
（7）火力发电机组状态逻辑约束：
（8）风电、光伏机组有功出力约束：
（9）线性化约束条件：
式中：为线路/>两端节点在/>时刻的相角差。
为了清楚的说明本专利提出方法的优势，表1将本专利的规划结果与随机规划的结果进行了对比：
表1模型求解结果对比
项目 方案1 方案2
场景数（个） 364 8736
线路投建总费用（万元） 14000 11000
线路投建方案 2–6×2, 3–5, 4–6×2 3–5, 4–6×3
模型求解时间（s） 3797.720 245.092
如表1所示，方案1为考虑风光并网的随机规划（规划前通过层次聚类方法将8736个场景削减为364个），方案2为本专利所提的考虑风光并网的时序输电扩展规划。结果表明，方案2在保证输电线路规划结果更经济、更合理的同时，大幅提高了求解时间。
上述实施例仅是为充分说明本发明而举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或者交换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (4)

1.一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：
构建考虑风光并网的时序输电扩展规划模型，该模型以规划期内的线路投资费用、火力发电机组运行费用以及弃风弃光成本最低为目标，并包含多个约束条件；将模型中的非线性约束条件线性化，转换成混合整数规划模型进行求解，最终得到考虑风光并网的时序输电扩展规划方案。
2.根据权利要求1所述的一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法，其特征在于，所述方法还包括构建模型时的一种循环建模方法，将一天24小时作为一个小型规划周期，并将8736小时的大型规划周期分成364天即364个小型规划周期，对应364个小型模型，根据火力发电机组的运行状态，将前一天的火力发电机组开关机时间、运行状态、出力情况与小型模型求解结果一并输入到下个小型模型中进行求解，如此反复循环，直至得到最终规划方案。
3.根据权利要求1所述的一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法，其特征在于，所述模型的主要目标函数表达式为：
上述式中：为新投建线路集合；/>为投建线路/>的投资费用（万元）；/>为二进制变量，/>为1时线路/>存在，/>为0时线路/>不存在。
4.根据权利要求1所述的一种考虑风光并网的时序输电扩展规划方法，其特征在于，所述模型的次要目标函数表达式为：
上述式中：为规划期小时数的集合；/>为系统内所有火力发电机组的集合；/>为系统内所有风力发电机组的集合；/>为系统内所有光伏发电机组的集合；/>为火力发电机组/>的运行费用（元/MWh）；/>为火力发电机组/>在/>时刻产生的有功功率；/>为风力发电机组的弃风惩罚费用（元/MWh）；/>为风力发电机组/>在/>时刻的最大出力；/>为风力发电机组/>在/>时刻的实际出力；/>为光伏发电机组/>的弃光惩罚费用；/>为光伏发电机组/>在时刻的最大出力；/>为光伏发电机组/>在/>时刻的实际出力。
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