WO2018059096A1 - 一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质 - Google Patents

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WO2018059096A1
WO2018059096A1 PCT/CN2017/094366 CN2017094366W WO2018059096A1 WO 2018059096 A1 WO2018059096 A1 WO 2018059096A1 CN 2017094366 W CN2017094366 W CN 2017094366W WO 2018059096 A1 WO2018059096 A1 WO 2018059096A1
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thermal power
wind
thermal
unit
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李利利
丁恰
高宗和
戴则梅
涂孟夫
谢丽荣
昌力
彭虎
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国电南瑞科技股份有限公司
国电南瑞南京控制系统有限公司
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    • G06Q10/00—Administration; Management
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the invention belongs to the technical field of power system dispatching automation, and particularly relates to a multi-class power generation plan combination decision making method and a storage medium.
  • Pumped storage is currently the most mature large-scale energy storage method.
  • 21 pumped storage power stations have been built nationwide with an installed capacity of 16.65 million kilowatts.
  • China's planned construction of pumped storage power stations will reach 50 million kilowatts, accounting for 2.8% of the total installed capacity.
  • the pumped storage unit can shift the clean energy power in time while the total power remains unchanged, realizing the complementary and coordinated operation of multiple power sources, thereby improving the clean energy on-grid power.
  • the unit combination problem in this environment has high computational complexity, and the optimal start-stop result is difficult to quantify.
  • the multi-power combination problem includes the combination of thermal power unit, power contract completion schedule, wind power priority consumption, wind power-thermal power-storage coordinated operation, grid safety and other factors. The problem is more complicated, and the scheduling target is a fuzzy, non-quantitative concept. It is difficult to establish a unified optimization model to solve the problem of multi-power combination.
  • the purpose of the embodiments of the present invention is to overcome the deficiencies in the prior art, and provide a combined decision making method and a storage medium for a multi-type power generation plan, and realize joint decision making of multiple power generation plans such as thermal power, wind power, and pumped storage.
  • a combined decision making method and a storage medium for a multi-type power generation plan and realize joint decision making of multiple power generation plans such as thermal power, wind power, and pumped storage.
  • Arrange the start and stop of the thermal power unit play the role of peaking and filling the valley of the pumped storage unit, and improve the ability of the grid to absorb wind power.
  • an embodiment of the present invention provides a multi-class power generation plan combination decision making method.
  • the multi-type power supply includes a power generation system composed of thermal power, wind power, and pumped storage.
  • the combined decision method includes the following steps:
  • Step 1 Determine the calculation period and granularity of the combined decision, and obtain load forecast information, wind power forecast data, thermal power unit power progress information, and thermal power unit maintenance plan data for each granularity in the cycle;
  • Step 2 According to the maintenance plan data of the thermal power unit, obtain the fixed shutdown state of some thermal power units, and based on the fixed shutdown state of the thermal power unit, according to the thermal power unit progress information and the power balance between the wind power prediction data and the load prediction information. , set the start-stop state of the thermal power unit, and get the start-stop plan of the thermal power unit;
  • Step 3 based on the start-stop plan of the thermal power unit, calculate the system power adjustable space, perform system power balance analysis, if the system power balance, go to the next step, otherwise calculate the system power imbalance information, go to step 2 to system power Balance information as a new thermal power unit start-up or shutdown capacity requirement, correct the start-stop plan of the thermal power unit;
  • Step 4 Establish multiple types of electricity according to the network structure model of the power grid and the generator model parameter model
  • the source-coordination optimization model realizes the joint optimization of the active output of the wind power-thermal power-storage unit
  • Step 5 According to the optimization model, the active output of the multi-type power source is obtained, and the safety check calculation is performed according to the result of the active output; if the safety check calculation is passed, the next step is entered, otherwise the sensitivity information of the over-limit line to the thermal power unit is calculated, Go to step 2, multiply the sensitivity of the line power flow by the sensitivity information to obtain the new power-on or shutdown capacity requirements of the thermal power unit, and correct the start-stop plan of the thermal power unit;
  • Step 6 Generate multi-type power generation joint power generation plan, including the start-stop plan of the thermal power unit, and the active output plan of the three power sources of wind power, thermal power, and pumped storage.
  • the objective function of the optimization model is that the state conversion cost of the pumped storage unit is the lowest in the scheduling period, and the penalty cost of the abandoned air volume and the loss load is optimized.
  • the target is expressed as:
  • H and W are the total number of pumping units and the total number of wind turbines; T is the total number of periods; S h,t is the starting cost of pumped storage unit h at time period t; ⁇ i,t is the wind turbine w at time period t Abandoned wind punishment cost; C t is the loss of load cost of time period t;
  • the constraints of the optimization model include system balance constraints, pumping operation constraints, wind power operation constraints, thermal power operation constraints and grid safety constraints.
  • the specific formulas of each constraint condition are as follows:
  • the system balance constraint is that the power output jointly by the three power sources of thermal power, wind power and pumped storage meets the load forecast, where I is the total number of thermal power units; p i,t is the output of the thermal power unit i at the time period t; p w,t For the output of the wind turbine w at the time period t; p h,t is the output of the pumping unit h during the time period t; L t is the load forecast for the system t; and the running restraint formula of the pumped storage unit The output of the virtual generator during the t period; For the power consumed by the virtual motor during the t period; in the wind power operation constraint formula, p i,max and p i,min respectively represent the upper and lower limits of the output power of the thermal power unit i; u i,t is the combined state of the thermal power unit i at the time period t In the thermal power operation constraint formula, The predicted value of the wind turbine w during the t period; For the total number
  • the combined decision is calculated in cycles of weeks and the granularity is calculated in hours.
  • the system power adjustable space is based on the start and stop state of the thermal power unit obtained from the power generation planning system, the fixed output of the thermal power unit, the tie line plan, the wind power prediction data, and the available capacity of the pumped storage capacity. And rotating the alternate data to calculate the upper and lower limits of the available power of the system, the calculation formula is:
  • P max and P min of the system for upper and lower limits of power P un, max and P un, min is the sum of the power-thermal power output upper and lower limits; P un, fix a fixed sum output thermal power;
  • P tie For the tie line plan sum P wind is the sum of wind power forecast data;
  • P res, up and P res, down are the system's upper rotation reserve and lower rotation reserve respectively;
  • P pump is the pumped storage available capacity;
  • the system power balance analysis is used to verify whether the load forecast is between the upper and lower limits of the system power adjustable space, and also gives the rotation standby information for each time period; if the load prediction is within the upper and lower limits of the power adjustable space, the judgment system In the power balance, otherwise the power imbalance, the system power imbalance information is the deviation between the system power adjustable space and the load forecast.
  • the mixed integer programming method is used to solve the optimization model.
  • Embodiments of the present invention also provide a computer readable storage medium having stored thereon a computer program, wherein the computer program is executed by a processor to implement the steps of the method described above.
  • Multi-class power supply combination decision-making The traditional overall modeling problem, as described in the paper "Considering the unit combination model and solution of pumped-storage units", performs decomposition iteration, dispatchers participate in the start-stop state setting of the thermal power unit, and proposes scheduling.
  • the decision-making method combining personnel experience and intelligent optimization technology solves the modeling problem of multi-class power supply coordinated operation target fuzzy and constrained complex by step-by-step iterative solution.
  • the method realizes the joint arrangement of multi-power generation plans such as thermal power, wind power, pumped storage and so on.
  • the start-stop plan arrangement of the thermal power unit is combined with the system power balance analysis to fit the dispatcher's business habits, with clear concept and clear calculation process. Improved planning capabilities for multiple power supplies.
  • FIG. 1 is a flow chart of a method of an embodiment of the present invention.
  • Modern large power grids include a variety of power sources, such as thermal power, wind power, and pumped storage.
  • wind power wind power generation
  • pumped storage units are used as electric motors to draw power from the grid when the load is low, and power is injected into the grid as a generator during peak load.
  • the role of cutting peaks and filling valleys has become the first to solve the problem of peaking of power grids. selected.
  • the curve of pumped storage is arranged according to the dispatcher's experience, and the dispatch plan does not have the function of pumping and storage planning.
  • the embodiment of the present invention proposes a combined decision method, according to the grid demand information, combined with the power balance analysis result, preferably the start-stop state of the thermal power unit; establishing a multi-class power supply coordination optimization model, and implementing the wind power-thermal power-storage unit active Joint optimization of output; safely check the active output plan of multiple types of power supplies, iteratively modify the start-stop plan of thermal power units, and finally generate a joint power generation plan for multiple types of power supplies.
  • FIG. 1 is a multi-type power generation plan combination decision-making method according to an embodiment of the present invention.
  • the multi-type power supply includes a power generation system composed of thermal power, wind power, and pumped storage, and the combined decision method includes the following steps:
  • Step 1 Determine the calculation period and granularity of the combined decision, and obtain load forecast information, wind power forecast data, thermal power unit power progress information, and thermal power unit maintenance plan data for each granularity in the cycle;
  • the cycle is calculated in cycles, and the granularity is calculated in hours. From the grid energy management system in the prior art, the hourly load forecast information, the thermal power unit power progress information, and the thermal power unit maintenance are obtained. Plan data and complete data preparation.
  • Step 2 According to the maintenance plan data of the thermal power unit, obtain the fixed shutdown state of some thermal power units, and based on the fixed shutdown state of the thermal power unit, according to the thermal power unit progress information and the power balance between the wind power prediction data and the load prediction information. , set the start-stop state of the thermal power unit, and get the start-stop plan of the thermal power unit;
  • the thermal power unit's start-stop plan can be obtained.
  • Step 3 based on the start-stop plan of the thermal power unit, calculate the system power adjustable space, perform system power balance analysis, if the system power balance, go to the next step, otherwise calculate the system power imbalance information, go to step 2 to system power Balance information as a new thermal power unit Or stop the capacity demand, and correct the start-stop plan of the thermal power unit;
  • the system power adjustable space is based on the start-stop state of the thermal power unit obtained from the power generation planning system, the fixed output of the thermal power unit, the tie line plan, the wind power prediction data, the pumped storage available capacity, and the rotating standby data, and the calculation system is available for power.
  • the upper and lower limits are calculated as:
  • P max and P min of the system for upper and lower limits of power P un, max and P un, min is the sum of the power-thermal power output upper and lower limits; P un, fix a fixed sum output thermal power; P tie For the tie line plan sum; P wind is the wind power forecast data sum; P res, up and P res, down are the system's upper spin reserve and the lower spin reserve, respectively; P pump is the pumped storage available capacity.
  • the system power balance analysis is used to verify whether the load forecast is between the upper and lower limits of the system power adjustable space, and also gives the rotation standby information for each time period; if the load prediction is within the upper and lower limits of the power adjustable space, the judgment system In the power balance, otherwise the power imbalance, the system power imbalance information is the deviation between the system power adjustable space and the load forecast.
  • Step 4 According to the network structure model of the power grid and the parameter model of the generator set, an optimization model for multi-class power supply coordination is established, and the joint optimization of the active output of the wind power-thermal power-storage unit is realized;
  • the optimization model of the multi-class power supply coordination model has the lowest state conversion cost of the pumped storage unit in the scheduling period, that is, the starting cost of the virtual generator (the power generation state of the pumped storage unit) and the virtual motor (pumping of the pumped storage unit)
  • the starting cost of the state because the pumped storage unit generally does not directly switch between the power generation state and the pumping state, but first stops for a period of time, generally taking 15 minutes or 1 hour as a time period, and only needs to limit the shutdown period.
  • the objective function also includes the penalty cost of the amount of abandoned air and the amount of lost load.
  • the optimization goal is expressed as:
  • H and W are the total number of pumping units and the total number of wind turbines; T is the total number of periods; S h,t is the starting cost of pumped storage unit h at time period t; ⁇ i,t is the wind turbine w at time period t The abandonment wind punishes the cost; C t is the unloading cost of the time period t.
  • the constraints of the optimization model include system balance constraints, pumping operation constraints, wind power operation constraints, thermal power operation constraints and grid safety constraints.
  • the specific formulas of each constraint condition are as follows:
  • the system balance constraint is that the power output jointly by the three power sources of thermal power, wind power and pumped storage meets the load forecast, where I is the total number of thermal power units; p i,t is the output of the thermal power unit i at the time period t; p w,t It is the output of the wind turbine w at the time period t; p h,t is the output of the pumping unit h at the time period t; L t is the load forecast of the system t.
  • I is the total number of thermal power units
  • p i,t is the output of the thermal power unit i at the time period t
  • p w,t It is the output of the wind turbine w at the time period t
  • p h,t is the output of the pumping unit h at the time period t
  • L t is the load forecast of the system t.
  • the running constraint formula of pumped storage unit The output of the virtual generator during the t period; The power consumed by the virtual motor during
  • p i,max and p i,min respectively represent the upper and lower limits of the output power of the thermal power unit i;
  • u i,t is the combined state of the thermal power unit i in the period t;
  • p mn,max represents the upper limit of the power flow of the line mn;
  • M is the set of power grid computing nodes;
  • p m,t is the power of the node m;
  • l m,t is Node m load power;
  • S m,n,t is the sensitivity of the injection power of node m to line mn.
  • Multi-class power supply combination decision-making will be the traditional overall modeling problem, as described in the paper "Considering the unit combination model and solution of pumped storage unit", the decomposition iteration, the dispatcher participate in the start-stop state setting of the thermal power unit, and put forward the dispatcher experience.
  • the decision-making method combined with intelligent optimization technology solves the modeling problem of multi-class power supply coordinated operation target fuzzy and constrained complex by step-by-step iterative solution.
  • Step 5 According to the optimization model, the active output of the multi-type power source is obtained, and the safety check calculation is performed according to the result of the active output; if the safety check calculation is passed, the next step is entered, otherwise the sensitivity information of the over-limit line to the thermal power unit is calculated, Go to step 2, multiply the sensitivity of the line power flow by the sensitivity information to obtain the new power-on or shutdown capacity requirements of the thermal power unit, and correct the start-stop plan of the thermal power unit;
  • the active power output of the power generation system is calculated by the mixed integer programming method in the prior art, and the safety check is performed based on all the power grid lines.
  • the process is referred to the prior art, and if the power flow calculation value of the power grid line is lower than the power flow upper limit Then, the safety check is passed, otherwise the safety check fails, and the sensitivity information of the over-limit line to the thermal power unit is calculated.
  • the sensitivity information refer to the prior art.
  • Step 6 Generate multi-type power generation joint power generation plan, including the start-stop plan of the thermal power unit, and the active output plan of the three power sources of wind power, thermal power, and pumped storage.
  • the embodiment of the present invention changes the power generation plan preparation scheme of the system through the combined decision of the multi-type power generation plan, and the number of the start-up of the thermal power unit in the system is reduced, and the start-stop scheme of the unit is improved, which provides space for the consumption of the wind power.
  • Embodiments of the present invention also provide a computer readable storage medium, such as a memory including a computer program, which is executable by a processor to perform the steps described in the foregoing methods.
  • the computer readable storage medium may be a magnetic random access memory (FRAM), a Read Only Memory (ROM), a Programmable Read-Only Memory (PROM), and an erasable memory. Erasable Programmable Read-Only Memory (EPROM), Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM), Flash Memory, Magnetic Surface Memory, Optical Disc Or a memory such as a CD-ROM (Compact Disc Read-Only Memory); or a device including one or any combination of the above memories.
  • FRAM magnetic random access memory
  • ROM Read Only Memory
  • PROM Programmable Read-Only Memory
  • EPROM Erasable Programmable Read-Only Memory
  • EEPROM Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory
  • Flash Memory Magnetic Surface Memory
  • the embodiment of the invention integrates the wind power prediction data into the power balance, arranges the start and stop of the thermal power unit in advance, and exerts the peak-shaving and valley-filling function of the pumped-storage unit to realize the joint of the multi-power generation plan such as thermal power, wind power and pumped storage. Make decisions to replace or reduce the amount of power generated by thermal power plants and improve the level of clean energy consumption in the grid.
  • the multi-class power supply combination decision decomposes the traditional overall modeling problem, the dispatcher participates in the start-stop state setting of the thermal power unit, and proposes a decision-making method combining the dispatcher experience and the intelligent optimization technology.
  • this invention realizes the joint arrangement of multi-power generation plans such as thermal power, wind power, pumped storage and the like, and the start-stop plan arrangement of the thermal power unit is combined with the system power balance analysis to conform to the dispatcher's business habits, and has the characteristics of clear concept and clear calculation process. , improved the planning ability of multiple power sources.

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Abstract

一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质，多类电源包括火电、风电和抽水蓄能组成的发电系统，组合决策方法为：根据电网需求信息，结合电力平衡分析结果，优选火电机组的启停状态；建立多类电源相协调的优化模型，开展风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；对多类电源的有功出力计划进行安全校核，迭代修正火电机组的开停机计划，最终生成多类电源的联合发电计划。本方案将风功率预测数据纳入到电力平衡中，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，替代或减少火电机组发电量，提升电网清洁能源消纳水平。

Description

一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质
相关申请的交叉引用
本申请基于申请号为201610873813.0、申请日为2016年09月30日的中国专利申请提出，并要求该中国专利申请的优先权，该中国专利申请的全部内容在此引入本申请作为参考。
技术领域
本发明属于电力系统调度自动化技术领域，具体涉及一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质。
背景技术
随着以风电和光伏发电为代表的大规模清洁能源的上网发电，清洁能源的波动性和反调峰等特性导致电网的调频调峰困难，由此而带来的清洁能源消纳问题已经成为制约中国清洁能源发电规模化利用的瓶颈问题。解决这一问题的重要措施是利用储能设备，使风电大发期间的电能存储下来，在负荷高峰期得以利用，从而最大限度地发挥风电的效益。
抽水蓄能是目前最为成熟的大规模储能方式，截至2015年底，全国已建抽水蓄能电站21座，装机容量1665万千瓦。2020年，我国规划建设抽水蓄能电站装机容量将达到5000万千瓦，占总装机容量的2.8％。抽水蓄能机组能在总电量保持不变的情况下，将清洁能源电量在时间上进行平移，真正实现多电源互补协调运行，从而提高清洁能源上网电量。
对于包含风电与抽水蓄能的多电源联合优化运行，目前尚无有效的技术支持手段，在实际调度中主要依赖运行人员的经验手动设置。国内发电调度既要贯彻落实节能发电调度办法的实施，保障风电优先调度，又要保 证电厂的电量合同得到有效执行，该环境下的机组组合问题具有较高的计算复杂性，最优的开停机结果难以量化衡量。多电源组合问题包含了火电机组组合、电量合同完成进度、风电优先消纳、风电-火电-抽蓄协调运行、电网安全等因素，问题更加复杂，同时调度目标是个模糊、非量化的概念，从数学角度难以建立统一的优化模型解决多电源组合问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种多类电源发电计划的组合决策方法及存储介质，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，提升电网消纳风电的能力。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种多类电源发电计划组合决策方法，所述多类电源包括火电、风电和抽水蓄能组成的发电系统，其中，组合决策方法包括以下步骤：
步骤一，确定组合决策的计算周期和粒度，获取周期内每个粒度的负荷预测信息、风功率预测数据、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据；
步骤二，根据火电机组的检修计划数据，获取部分火电机组的固定停机状态，并在火电机组固定停机状态的基础上，根据火电机组电量进度信息和风功率预测数据与负荷预测信息之间的电力平衡，设置火电机组的启停状态，得到火电机组的开停机计划；
步骤三，基于火电机组的开停机计划，计算系统电力可调空间，进行系统电力平衡分析，若系统电力平衡，则进入下一步，否则计算系统电力不平衡信息，转至步骤二将系统电力不平衡信息作为新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
步骤四，根据电网的网络结构模型和发电机组参数模型，建立多类电 源相协调的优化模型，实现风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；
步骤五，根据优化模型求解获得多类电源的有功出力，根据有功出力结果进行安全校核计算；若安全校核计算通过，则进入下一步，否则计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，转至步骤二，根据线路潮流越限量乘以灵敏度信息，获得新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
步骤六，生成多类电源联合发电计划，包括火电机组的开停机计划，以及风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划。
上述方案中，步骤四中建立的多类电源相协调的优化模型中，优化模型目标函数为调度周期内抽水蓄能机组的状态转换成本最低，还包括弃风量与失负荷量的惩罚成本，优化目标表示为：
Figure PCTCN2017094366-appb-000001
式中：H、W分别为抽蓄机组总数与风电机组总数；T表示时段总数；Sh,t为抽水蓄能机组h在时段t的启动成本；Δi,t为风电机组w在时段t的弃风惩罚成本；Ct为时段t的失负荷成本；
优化模型的约束条件包括系统平衡约束、抽蓄运行约束、风电运行约束、火电运行约束和电网安全约束，各约束条件具体公式分别如下：
Figure PCTCN2017094366-appb-000002
Figure PCTCN2017094366-appb-000003
pi,minui,t≤pi,t≤pi,maxui,t
Figure PCTCN2017094366-appb-000004
Figure PCTCN2017094366-appb-000005
其中，系统平衡约束为火电、风电和抽水蓄能三种电源共同输出的电能满足负荷预测，式中I为火电机组总数；pi,t为火电机组i在时段t的出力； pw,t为风电机组w在时段t的出力；ph,t为抽蓄机组h在时段t的出力；Lt为系统t时的负荷预测；抽水蓄能机组运行约束公式中，
Figure PCTCN2017094366-appb-000006
为虚拟发电机在t时段的出力；
Figure PCTCN2017094366-appb-000007
为虚拟电动机在t时段消耗的功率；风电运行约束公式中，pi,max和pi,min分别表示火电机组i输出功率的上下限；ui,t为火电机组i在时段t的组合状态；火电运行约束公式中，
Figure PCTCN2017094366-appb-000008
为风电机组w在t时段的预测值；
Figure PCTCN2017094366-appb-000009
为风电机组w在t时段的弃风量；电网安全约束公式中，pmn,max表示线路mn的潮流上限；M为电网计算节点集合；pm,t为节点m发电功率；lm,t为节点m负荷功率；Sm,n,t为节点m的注入功率对线路mn的灵敏度。
上述方案中，组合决策以周为计算周期，以小时为计算粒度。
上述方案中，在所述步骤三中，系统电力可调空间是根据从发电计划系统中获取的火电机组启停状态、火电机组固定出力、联络线计划、风功率预测数据、抽水蓄能可用容量和旋转备用数据，计算系统可供电力的上限和下限，计算公式为：
Pmax＝Pun,max+Pun,fix+Ptie+Pwind+Ppump-Pres,up
Pmin＝Pun,min+Pun,fix+Ptie+Pwind+Pres,down
式中：Pmax和Pmin为系统可供电力的上限与下限；Pun,max和Pun,min为开机火电机组出力上限与下限总和；Pun,fix为火电机组固定出力总和；Ptie为联络线计划总和；Pwind为风功率预测数据总和；Pres,up和Pres,down分别为系统的上旋转备用与下旋转备用；Ppump为抽水蓄能可用容量；
系统电力平衡分析用于校验负荷预测是否在系统电力可调空间的上限与下限之间，同时给出各时段的旋转备用信息；若负荷预测在电力可调空间的上下限内，则判断系统处于电力平衡，否则为电力不平衡，系统电力不平衡信息为系统电力可调空间与负荷预测两者之间的偏差。
上述方案中，采用混合整数规划法求解优化模型。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现以上所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例所达到的有益效果是：
1)将风功率预测数据纳入到电力平衡中，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，替代或减少火电机组发电量，提升电网清洁能源消纳水平。
2)多类电源组合决策将传统的整体建模问题，如论文《考虑抽水蓄能机组的机组组合模型及求解》所述，进行分解迭代，调度人员参与火电机组启停状态设置，提出了调度人员经验与智能优化技术相结合的决策方法，通过分步迭代求解，解决了多类电源协调运行目标模糊、约束复杂的建模难题。
3)方法实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合安排，火电机组启停计划安排与系统电力平衡分析结合，贴合调度员业务习惯，具有概念清晰、计算过程明确的特点，提升了对多电源的计划编排能力。
附图说明
图1是本发明实施例方法的流程图。
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。
现代大电网包括火电、风电、抽水蓄能等多种电源。其中，风电(风力发电)作为可再生清洁能源，需要优先进行利用；抽水蓄能机组在负荷低谷时作为电动机从电网吸收功率进行抽水，负荷高峰时作为发电机发电向电网注入功率，从而起到削峰填谷的作用，成为解决电网调峰问题的首 选。现有技术中，电网实际运行时，抽水蓄能的曲线是根据调度员经验进行安排，调度计划不具备抽水蓄能计划编制功能。
因此本发明实施例提出一种组合决策方法，根据电网需求信息，结合电力平衡分析结果，优选火电机组的启停状态；建立多类电源相协调的优化模型，开展风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；对多类电源的有功出力计划进行安全校核，迭代修正火电机组的开停机计划，最终生成多类电源的联合发电计划。
具体流程如图1所示，本发明实施例的一种多类电源发电计划组合决策方法，所述多类电源包括火电、风电和抽水蓄能组成的发电系统，组合决策方法包括以下步骤：
步骤一，确定组合决策的计算周期和粒度，获取周期内每个粒度的负荷预测信息、风功率预测数据、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据；
多电源组合发电系统中以周为计算周期，以小时为计算粒度，从现有技术中的电网能量管理系统中，获取一星期内每小时的负荷预测信息、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据，完成数据准备工作。
步骤二，根据火电机组的检修计划数据，获取部分火电机组的固定停机状态，并在火电机组固定停机状态的基础上，根据火电机组电量进度信息和风功率预测数据与负荷预测信息之间的电力平衡，设置火电机组的启停状态，得到火电机组的开停机计划；
在火电机组的固定停机状态的基础上，依据火电机组与风电机组的发电总和满足负荷需求的电力平衡，可以得到火电机组的开停机计划。
步骤三，基于火电机组的开停机计划，计算系统电力可调空间，进行系统电力平衡分析，若系统电力平衡，则进入下一步，否则计算系统电力不平衡信息，转至步骤二将系统电力不平衡信息作为新增的火电机组开机 或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
系统电力可调空间是根据从发电计划系统中获取的火电机组启停状态、火电机组固定出力、联络线计划、风功率预测数据、抽水蓄能可用容量和旋转备用数据，计算系统可供电力的上限和下限，计算公式为：
Pmax＝Pun,max+Pun,fix+Ptie+Pwind+Ppump-Pres,up
Pmin＝Pun,min+Pun,fix+Ptie+Pwind+Pres,down
式中：Pmax和Pmin为系统可供电力的上限与下限；Pun,max和Pun,min为开机火电机组出力上限与下限总和；Pun,fix为火电机组固定出力总和；Ptie为联络线计划总和；Pwind为风功率预测数据总和；Pres,up和Pres,down分别为系统的上旋转备用与下旋转备用；Ppump为抽水蓄能可用容量。
系统电力平衡分析用于校验负荷预测是否在系统电力可调空间的上限与下限之间，同时给出各时段的旋转备用信息；若负荷预测在电力可调空间的上下限内，则判断系统处于电力平衡，否则为电力不平衡，系统电力不平衡信息为系统电力可调空间与负荷预测两者之间的偏差。
将风功率预测数据纳入到电力平衡中，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，替代或减少火电机组发电量，提升电网清洁能源消纳水平。
步骤四，根据电网的网络结构模型和发电机组参数模型，建立多类电源相协调的优化模型，实现风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；
多类电源相协调的优化模型目标函数为调度周期内抽水蓄能机组的状态转换成本最低，即虚拟发电机(抽水蓄能机组的发电状态)的启动成本与虚拟电动机(抽水蓄能机组的抽水状态)的启动成本，因为抽水蓄能机组一般不直接在发电状态与抽水状态间直接转换，而是首先要停机一段时间，一般取15min或1h为一个时段，只需限制停机一个时段即可。同时，目标函数还包括弃风量与失负荷量的惩罚成本。
优化目标表示为：
Figure PCTCN2017094366-appb-000010
式中：H、W分别为抽蓄机组总数与风电机组总数；T表示时段总数；Sh,t为抽水蓄能机组h在时段t的启动成本；Δi,t为风电机组w在时段t的弃风惩罚成本；Ct为时段t的失负荷成本。
优化模型的约束条件包括系统平衡约束、抽蓄运行约束、风电运行约束、火电运行约束和电网安全约束，各约束条件具体公式分别如下：
Figure PCTCN2017094366-appb-000011
Figure PCTCN2017094366-appb-000012
pi,minui,t≤pi,t≤pi,maxui,t
Figure PCTCN2017094366-appb-000013
Figure PCTCN2017094366-appb-000014
其中，系统平衡约束为火电、风电和抽水蓄能三种电源共同输出的电能满足负荷预测，式中I为火电机组总数；pi,t为火电机组i在时段t的出力；pw,t为风电机组w在时段t的出力；ph,t为抽蓄机组h在时段t的出力；Lt为系统t时的负荷预测。抽水蓄能机组运行约束公式中，
Figure PCTCN2017094366-appb-000015
为虚拟发电机在t时段的出力；
Figure PCTCN2017094366-appb-000016
为虚拟电动机在t时段消耗的功率。风电运行约束公式中，pi,max和pi,min分别表示火电机组i输出功率的上下限；ui,t为火电机组i在时段t的组合状态；火电运行约束公式中，
Figure PCTCN2017094366-appb-000017
为风电机组w在t时段的预测值；
Figure PCTCN2017094366-appb-000018
为风电机组w在t时段的弃风量；电网安全约束公式中，pmn,max表示线路mn的潮流上限；M为电网计算节点集合；pm,t为节点m发电功率；lm,t为节点m负荷功率；Sm,n,t为节点m的注入功率对线路mn的灵敏度。
多类电源组合决策将传统的整体建模问题，如论文《考虑抽水蓄能机组的机组组合模型及求解》所述，进行分解迭代，调度人员参与火电机组启停状态设置，提出了调度人员经验与智能优化技术相结合的决策方法，通过分步迭代求解，解决了多类电源协调运行目标模糊、约束复杂的建模难题。
步骤五，根据优化模型求解获得多类电源的有功出力，根据有功出力结果进行安全校核计算；若安全校核计算通过，则进入下一步，否则计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，转至步骤二，根据线路潮流越限量乘以灵敏度信息，获得新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
根据优化模型，采用现有技术中混合整数规划法计算出此发电系统的有功出力，基于全部电网线路，进行安全校核，其过程参见现有技术，若电网线路的潮流计算值低于潮流上限，则安全校核通过，否则安全校核不通过，计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，计算灵敏度信息参见现有技术。
步骤六，生成多类电源联合发电计划，包括火电机组的开停机计划，以及风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划。
通过多类电源发电计划组合决策，改变目前以人工经验为主的设置模式，通过火电机组的开停机计划表和风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划，抽水蓄能机组基于抽水/发电状态转换实现有功的动态补偿，充分发挥大规模风电接入的大电网中，抽水蓄能机组在调峰及改善火电机组启停方案上的作用，提升多类电源协调运行能力。
本发明实施例通过对多类电源发电计划的组合决策，改变了系统的发电计划编制方案，系统中火电机组的开机数目减少，改善了机组启停方案，为风电的消纳提供了空间，可以降低火电机组发电量与总煤耗，减少化石 燃料污染物排放水平；通过多电源组合优化，优化模型中对弃风加入了惩罚成本，减少了电网弃风量，提升了风电消纳水平；统筹火电、风电和抽蓄等各类电源，优化决策抽水蓄能的计划曲线，提升电网调度的智能化与精益化水平。
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型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由处理器执行，以完成前述方法所述步骤。计算机可读存储介质可以是磁性随机存取存储器(FRAM，ferromagnetic random access memory)、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
工业实用性
本发明实施例通过将风功率预测数据纳入到电力平衡中，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，替代或减少火电机组发电量，提升电网清洁能源消纳水平。而且，本发明实施例所述的多类电源组合决策将传统的整体建模问题进行分解迭代，调度人员参与火电机组启停状态设置，提出了调度人员经验与智能优化技术相结合的决策方法，通过分步迭代求解，解决了多类电源协调运行目标模糊、约束复杂的建模难题。同时，本 发明实施例实现了火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合安排，火电机组启停计划安排与系统电力平衡分析结合，贴合调度员业务习惯，具有概念清晰、计算过程明确的特点，提升了对多电源的计划编排能力。

Claims (6)

  1. 一种多类电源发电计划组合决策方法，所述多类电源包括火电、风电和抽水蓄能组成的发电系统，组合决策方法包括以下步骤：
    步骤一，确定组合决策的计算周期和粒度，获取周期内每个粒度的负荷预测信息、风功率预测数据、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据；
    步骤二，根据火电机组的检修计划数据，获取部分火电机组的固定停机状态，并在火电机组固定停机状态的基础上，根据火电机组电量进度信息和风功率预测数据与负荷预测信息之间的电力平衡，设置火电机组的启停状态，得到火电机组的开停机计划；
    步骤三，基于火电机组的开停机计划，计算系统电力可调空间，进行系统电力平衡分析，若系统电力平衡，则进入下一步，否则计算系统电力不平衡信息，转至步骤二将系统电力不平衡信息作为新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
    步骤四，根据电网的网络结构模型和发电机组参数模型，建立多类电源相协调的优化模型，实现风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；
    步骤五，根据优化模型求解获得多类电源的有功出力，根据有功出力结果进行安全校核计算；若安全校核计算通过，则进入下一步，否则计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，转至步骤二，根据线路潮流越限量乘以灵敏度信息，获得新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
    步骤六，生成多类电源联合发电计划，包括火电机组的开停机计划，以及风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划。
  2. 根据权利要求1所述的多类电源发电计划组合决策方法，其中，步骤四中的建立多类电源相协调的优化模型中优化模型目标函数为调度周期 内抽水蓄能机组的状态转换成本最低，还包括弃风量与失负荷量的惩罚成本，优化目标表示为：
    Figure PCTCN2017094366-appb-100001
    式中：H、W分别为抽蓄机组总数与风电机组总数；T表示时段总数；Sh,t为抽水蓄能机组h在时段t的启动成本；Δi,t为风电机组w在时段t的弃风惩罚成本；Ct为时段t的失负荷成本；
    优化模型的约束条件包括系统平衡约束、抽蓄运行约束、风电运行约束、火电运行约束和电网安全约束，各约束条件具体公式分别如下：
    Figure PCTCN2017094366-appb-100002
    Figure PCTCN2017094366-appb-100003
    pi,minui,t≤pi,t≤pi,maxui,t
    Figure PCTCN2017094366-appb-100004
    Figure PCTCN2017094366-appb-100005
    其中，系统平衡约束为火电、风电和抽水蓄能三种电源共同输出的电能满足负荷预测，式中I为火电机组总数；pi,t为火电机组i在时段t的出力；pw,t为风电机组w在时段t的出力；ph,t为抽蓄机组h在时段t的出力；Lt为系统t时的负荷预测；抽水蓄能机组运行约束公式中，
    Figure PCTCN2017094366-appb-100006
    为虚拟发电机在t时段的出力；
    Figure PCTCN2017094366-appb-100007
    为虚拟电动机在t时段消耗的功率；风电运行约束公式中，pi,max和pi,min分别表示火电机组i输出功率的上下限；ui,t为火电机组i在时段t的组合状态；火电运行约束公式中，
    Figure PCTCN2017094366-appb-100008
    为风电机组w在t时段的预测值；
    Figure PCTCN2017094366-appb-100009
    为风电机组w在t时段的弃风量；电网安全约束公式中，pmn,max表示线路mn的潮流上限；M为电网计算节点集合；pm,t为节点m发电功率； lm,t为节点m负荷功率；Sm,n,t为节点m的注入功率对线路mn的灵敏度。
  3. 根据权利要求1或2所述的多类电源发电计划组合决策方法，其中，组合决策以周为计算周期，以小时为计算粒度。
  4. 根据权利要求1或2所述的多类电源发电计划组合决策方法，其中，在所述步骤三中，系统电力可调空间是根据从发电计划系统中获取的火电机组启停状态、火电机组固定出力、联络线计划、风功率预测数据、抽水蓄能可用容量和旋转备用数据，计算系统可供电力的上限和下限，计算公式为：
    Pmax＝Pun,max+Pun,fix+Ptie+Pwind+Ppump-Pres,up
    Pmin＝Pun,min+Pun,fix+Ptie+Pwind+Pres,down
    式中：Pmax和Pmin为系统可供电力的上限与下限；Pun,max和Pun,min为开机火电机组出力上限与下限总和；Pun,fix为火电机组固定出力总和；Ptie为联络线计划总和；Pwind为风功率预测数据总和；Pres,up和Pres,down分别为系统的上旋转备用与下旋转备用；Ppump为抽水蓄能可用容量；
    系统电力平衡分析用于校验负荷预测是否在系统电力可调空间的上限与下限之间，同时给出各时段的旋转备用信息；若负荷预测在电力可调空间的上下限内，则判断系统处于电力平衡，否则为电力不平衡，系统电力不平衡信息为系统电力可调空间与负荷预测两者之间的偏差。
  5. 根据权利要求1或2所述的多类电源发电计划组合决策方法，其中，在所述步骤五中，采用混合整数规划法求解优化模型。
  6. 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5所述方法的步骤。
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