[发明专利]一种考虑风电场时空关联约束的日前优化调度方法

权利要求书

1.一种考虑风电场时空关联约束的日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立考虑发电成本和弃风成本的鲁棒机组组合数学模型，考虑发电成本和弃风成本的鲁棒机组组合数学模型的目标函数为：

其中，F为发电成本和弃风惩罚成本之和，s_ui为系统机组的启动费用，s_di为系统机组的停机费用，z_i,t和u_i,t均为第一阶段的0/1变量，用以表示机组i的启停状态转变，若机组i在时段t由停机变为启动则z_i,t＝1，否则z_i,t＝0，若机组i在时段t由运行变为停机则u_i,t＝1，否则z_i,t＝0，f_i,t(p_i,t)为机组的运行成本二次函数，T为调度时段总数，N为机组总数，NW为风电场总数，为第j个风电场在t时刻的风电输出功率，为第j个风电场在t时刻的最优调度出力，λ_j为第j个风电场弃风时的惩罚系数，上标w表示风电，上标b表示基准状态；

约束条件包括：

A)最小开机时间约束：

其中，为机组i的最小开机时间，为基准状态下机组i在t-1时段的运行状态变量，为基准状态下机组i在t时段的运行状态变量，y_i,h为机组i在已经运行/停运时间内的运行状态变量，h为已经运行/停运时间；

B)最小停机时间约束：

其中，为机组i的最小停机时间；

C)机组状态与状态转换的逻辑约束：

D)系统备用约束：

其中，p_b,t为t时段节点b处的负荷，r为旋转备用率，p_i,max为机组i的最大出力，ND为节点总数；

E)机组出力约束：

其中，p_i,max和p_i,min分别为机组i的最大和最小出力值；

F)功率平衡约束：

其中，为基准状态下机组i在t时段的出力，为基准状态下第j个风电场在t时刻的最优调度出力；

G)机组爬坡约束：

其中，R_Ui和R_Di分别为机组i的上、下爬坡率；

H)输电线路容量约束：

其中，分别为节点i、j、b到线路l的功率转移因子，为线路最大的传输容量；

I)风电场的出力约束：

其中，为第j个风电场在t时刻的风电输出功率，W为风电空间和时间约束的不确定集；

2)对于风电的空间集群效应和时间平滑效应，构建考虑风电空间和时间约束的不确定集，风电空间和时间约束的不确定集W表示为：

其中，w_j,t为第j个风电场在t时刻的期望出力，Δw_j,t为风电输出功率与期望值的最大偏差量，为0/1变量，为风电输出功率的空间约束参数，为风电输出功率的时间约束参数；

3)将数学模型分解为机组组合主问题、安全可行性检验子问题以及最大化利用风电子问题，采用列和约束生成算法建立了主子问题的耦合关系，并进行求解得到优化调度方案；

机组组合主问题表达为：

其中，η为子问题的目标函数值；

安全可行性检验子问题表达为max-min问题，即：

υ1_,lt≥0

υ_2t≥0

υ_3t≥0

其中，Z_C为安全可行性检验子问题的目标函数值，υ₁,l_t,υ₂,l_t,υ₃,l_t分别为引入的松弛变量，为考虑风电不确定性优化的风电出力，为考虑风电不确定性优化的机组出力，上标u表示考虑风电不确定的状态；

最大化利用风电子问题表达为：

其中，Z_S为风电最大化利用子问题的目标函数，其约束条件与安全可行性检验子问题的约束条件相同，但不包含松弛变量。

2.根据权利要求1所述的一种考虑风电场时空关联约束的日前优化调度方法，其特征在于，所述的步骤3)中，采用CCG算法进行求解，具体包括以下步骤：

31)主问题：采用混合整数规划求解机组组合主问题，获取各时刻的运行状态、机组出力和第二阶段的目标函数下界，并传递给下一阶段；

32)子问题：对机组组合主问题传递的机组运行状态变量进行优化并产生割集，产生割集包括：

321)将机组组合主问题中求解得到的机组运行状态代入可行性检验子问题，判断机组运行状态在最恶劣场景下是否满足要求，若松弛变量之和不为0，则该机组运行状态不满足要求，产生CCG割并返回主问题，对机组运行状态进行调整，若安全可行性检验问题中引入的松弛变量之和为0，则证明问题可行，进行风电最大化利用子问题的求解；

322)将步骤31)中得到的解代入风电最大化利用子问题中，计算其对偶问题，得到第二阶段目标函数的上界，当迭代收敛时，获取最优解，否则产生CCG割并返回主问题，对机组运行状态进行调整。