[发明专利]一种电网安全约束的鲁棒机组组合方法

权利要求书

1.一种电网安全约束的鲁棒机组组合方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，预测风电出力，并对其进行拉丁超立方抽样，生成场景集，然后通过场景缩减技术对场景集缩减；

S2，对缩减后的场景集按照其相应概率大小从大到小排序；

S3，根据风电的预测出力求解主问题，即确定性考虑安全约束的机组组合问题；

S4，对求得机组组合策略场景逐一进行安全性校验；若通过校验，则计算启停策略对其他场景集的切负荷和弃风所产生成本，并将该场景加入“鲁棒置信区间”，并则对下一个场景进行安全性校验；若不通过，则生成benders割返回主问题，重复步骤S3；

S5，当对所有场景进行过安全性校验后，总成本最小的即为最优策略，其对应的“鲁棒置信区间”的概率即为鲁棒置信度；

步骤S3中，在鲁棒优化的框架下，建立能够满足给定鲁棒置信区间的UC模型，为提高计算速度，对燃料成本曲线进行分段线性化处理，所构造的UC目标函数为：

式中:N_g为发电机组总数；T为一个调度周期内所包括的时段总数；K为机组燃料成本的分段数目；l_i，k为机组燃料成本的分段线性系数i＝1，2，...，N_g；k＝1，2，...，K；为发电机组i在时段t的状态，0和1分别表示停运和运行；为发电机组i在时段t的运行成本；表示火电机组i在时段t是否开机，其为1表示开机，否则为0；为火电机组i在时段t的开机成本；为火电机组i在时段t的有功出力；F_ld为切负荷和弃风的损失；S为需要考虑的不确定性变量的场景集，S_R为鲁棒置信区间所包含的场景集；ρ_s为场景s的概率，为场景s在时段t的切负荷功率，为场景s在时段t的弃风功率；

此外模型还需满足一定的约束条件，主要包括两部分:1)确定性调度模型中的约束条件；2)安全性校验中的约束条件，即鲁棒约束条件。

2.根据权利要求1所述的电网安全约束的鲁棒机组组合方法，其特征在于，确定性调度的约束条件，

(1)功率平衡约束

式中：N_w为风电场数；为预测的风电场j在时段t的出力；为节点k在时段t的负荷；为时段t的线路损耗，可采用交流潮流模型求取；

(2)发电机组出力约束

式中:和分别为机组i的出力下限和上限；

(3)发电机组最小启停时间约束

式中:和分别为给定的机组i最小运行时间和最小停机时间；

(4)机组爬坡约束

式中:和分别为发电机组i的爬坡和滑坡速率；

(5)机组旋转备用约束

式中r为系统的旋转备用率；

(6)支路潮流约束

式中:F_ij为支路ij可输送的有功功率极限；为支路ij在时段t输送的有功功率。

3.根据权利要求2所述的电网安全约束的鲁棒机组组合方法，其特征在于，鲁棒约束条件，风电出力置信区间用场景集S_R表示，需要满足的约束条件如下：

(1)功率平衡约束

式中：和分别为在场景s下时段t的常规机组出力、风电出力和网络损耗；

(2)发电机出力约束

(3)机组爬坡约束

(4)支路潮流约束

式中：为在场景s下支路ij的有功功率；

式(8)-(11)分别对应式(2)、(3)、(5)和(7)，表示在场景s下的相应约束。

4.根据权利要求3所述的电网安全约束的鲁棒机组组合方法，其特征在于，步骤S4中，采用以下求解方法：

(1)潮流线性化

在每个优化时段，采用LPAC方法对交流潮流方程做近似线性化处理；首先给定sinθ_ij≈θ_ij，V_i≈1.0，对cosθ_ij采用多面松弛技术进行简化处理，这样，支路潮流方程可简化为：

P_ij＝g_ij-g_ijcosθ_ij-b_ijθ_ij (12)

式中：g_ij和b_ij分别为线路ij的导纳和容纳，cosθ_ij可由式(14)和式(15)表示：

式中：cosθ_ij是cosθ_ij的近似形式；是节点i的电压V_i的偏移量，为预估的相角差最大取值范围；H为切线个数；d为相邻切线的角度差，

此外，每个节点需要满足功率平衡约束，发电机节点还需要满足无功出力上下限约束并考虑约束起作用时由PV节点向PQ节点的转换；

(2)Benders分解

经过上述简化处理后，可得到MILP模型，采用Benders分解将该MILP模型分解为主问题和子问题，主问题是确定性的UC问题，子问题则对主问题生成的UC方案进行安全性检验；若由主问题获得的UC方案满足安全性校验，则取其为最终结果；若不满足，则产生Benders割并反馈到主问题继续求解；

主问题：

其中：w(x)≤0为Benders割，w(x)的表达式在下述子问题中给出，即式(22)；

子问题：

对主问题求得的机组启停计划进行安全校验，引入非负松弛变量和构建如下优化模型：

由式(17)求得的v^s如果为零，则表示满足所有约束，否则就有约束没能满足，

其中：为主问题得到的启停策略，和分别为相应约束条件的对偶变量， 当子问题的目标函数值vs等于零，可以认为所有约束均满足，即通过安全性校验， 否则必定有约束不满足， 如果vs大于预先设定的阈值ε，则认为不满足安全性校验，需由式(22)求得的Benders割w(x)返回到主问题继续求解，

式中：为场景s下子问题的目标函数值，

由子问题模型可以看出最小弃风量和最小切负荷量至少有一个为零；当此时可以功率平衡约束中负荷过大，可通过切负荷实现功率平衡；而当此时可认为风电出力过高，需要通过弃风实现功率平衡；其最小弃风量和切负荷量可认为相应松弛变量取值，如式(23)所示：