[发明专利]一种基于最优风电置信度的优化调度方法

说明书

技术领域

本发明属于新能源发电技术中的调度领域，具体涉及一种基于最优风电置信度的优化调度方法。

背景技术

随着风电并网规模的不断增大，电力系统机组组合和经济调度问题需要考虑风电的不确定性，风电的不确定性可以采用满足一定置信度的区间来描述。目前的研究通常依据经验确定置信度区间，缺乏足够的理论依据。然而，不同的置信度区间对应了不同的系统运行成本和风险成本。置信度大时，风电预测出力区间大，此时，为了应对风电在出力区间内的不确定性，电网所需成本较高，但由于出力区间大，落在区间外的可能性较低，即此时风险较小，风险成本较低；反之，置信度小时，风电预测出力区间小，此时风险成本较高，应对风电不确定性的系统运行成本较低。通过风电最优置信度的研究，可以确定风电最优经济接纳区间，实现系统的整体运行成本最小化，得出最优经济接纳区间下系统机组的出力安排，为调度部门安排日前出力计划提供参考。

风电本身具有很强的不确定性，与之对应，每一时刻的置信度都不相同，风电置信风电预测区间也不关于风电预测出力曲线上下对称。因此，要是此时的系统整体运行成本最小，在传统调度模型基础上，把每一时刻的风电置信度和每台机组出力同时作为决策变量，由此确定风电最优经济接纳区间，进而使得系统的总运行成本最小。

本发明采用改进的粒子群的算法，把每台机组的出力和每时刻的置信度同时作为寻优粒子带入粒子群算法进行求解；同时对粒子进行了修正，将粒子控制在约束边界上，通过罚函数的形式对风险量进行约束。当机组出力无法满足系统功率平衡约束时，对功率缺额进行再分配。改进的粒子群算法可以使粒子尽可能的在可行域或尽量接近可行域范围内进行寻优，提高粒子群算法的精度、速度和寻优能力。如何用这个方法解决最优置信度的求解问题将是本发明需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种求解最优风电置信度，使得该置信度下的系统整体运行成本最小的基于改进的粒子群算法的最优置信度求解算法，可以确定最优的风电置信度、最有风电接纳区间以及最优经济接纳区间下系统机组的出力安排，为调度部门安排日前出力计划提供了参考，以此实现优化调度经济性和风险性的平衡，同时实现最佳经济效益。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于改进的粒子群算法的最优风电置信度的求解方法，它的步骤是：

(一)建立目标函数；

该模型以置信区间内经济调度成本与置信区间外风险成本最小为目标函数，如式所示。其中，风电置信度和机组启停、出力为决策变量。式中，第1 项为区间内的经济调度成本，第2项为区间外的风险成本。区间外的风险成本包括强制弃风成本和切负荷成本，均采用风险期望计算，如式和式所示。并且，假设随机变量w_t满足正态分布，如式所示。

式中:a_i、b_i、c_i表示机组的成本运行参数，p_i,t表示第i台机组(i＝1,2,…,N) 出力，β为弃风损失系数，γ为切负荷损失系数，p_wlt1表示区间外的弃风成本， p_lct1表示区间外的切负荷成本，p_wtmax、p_wtmin分别表示t时刻的风电预测出力区间上限和下限，p_wmax代表风电场并网容量。

(二)建立约束条件

约束条件包括功率平衡约束条件、机组出力约束、风电出力约束、爬坡约束和备用约束。

功率平衡约束条件：

机组出力约束：

p_imin≤p_i,t≤p_imax(6)

风电出力约束：

p_wtmin≤p_wt≤p_wtmax(7)

爬坡约束：

-Δ_i,dT₆₀≤p_i,t-p_i,t-1≤Δ_i,uT₆₀(8)

备用约束：