[发明专利]基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法

说明书

本发明公开了一种基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法,涉及电力系统运行和控制技术领域。目前，风电的出力具有波动性且难以准确预测的问题。本发明根据风速预测数据，建立风电多状态模型；根据风电多状态模型及每个状态下的约束条件，求解最优潮流模型；计算不同状态下节点电价的加权平均值，得到最终的节点电价，获得最优调度结果；获取发电机组备用报价，得到各机组发电机组备用的排序价格；按照价格从低到高的顺序对各机组的备用进行排序，得备用的出清价格。本方法兼顾电力系统的可靠性和经济性，考虑风电的波动性和不确定性对备用资源机会成本的影响，减少因风电的接入对其它发电机组提供备用的机会成本的影响。

技术领域

本发明涉及电力系统运行和控制技术领域，尤其涉及备用出清方法。

背景技术

当前，风电作为一种清洁、低碳的发电方式在电力系统获得大规模应用。但是，风电的出力具有波动性且难以准确预测，这给电力系统运行带来挑战。一方面，风电的大规模接入需要系统部署更多的备用来保证系统功率平衡；另一方面，风电的接入也会导致电能价格改变，从而影响到其它发电机组提供备用的机会成本。因此，在进行备用出清的时候需要考虑风电的波动性和不确定性对备用资源机会成本的影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，以达到提高电力系统的稳定性为目的。为此，本发明采取以下技术方案。

基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，包括以下步骤：

1)获取风速预测数据；

2)根据风速预测数据，建立风电多状态模型；

3)根据风电多状态模型及每个状态下的约束条件，求解考虑风电多状态模型的最优潮流模型；

4)根据求解考虑风电多状态模型的最优潮流模型，计算不同状态下节点电价的加权平均值，得到最终的节点电价，获得考虑风电多状态模型的最优调度结果；

5)获取发电机组备用报价，并根据节点电价计算发电机组的机会成本，根据获取发电机组备用报价和计算获得的发电机组的机会成本，得到各机组发电机组备用的排序价格；

6)按照价格从低到高的顺序对各机组的备用进行排序，基于排序对备用进行出清，优先出清价格低的机组，最后一台机组的排序价格为备用的出清价格。

作为优选技术手段：在步骤2)建立风电多状态模型时，包括步骤：

201)根据风速预测误差分布，将风速建模为6状态模型：

V_w(k)＝μ+(k-3)×(5σ/3),k＝1,…,6

其中，V_w为风速，k代表不同状态，μ为风速预测的均值，σ为风速预测的方差；

202)根据风速，得到风电输出功率的多状态模型：

每个状态下的风电输出功率按照下式计算：

其中，为状态k下风电的最大出力；V_ci和V_co分别为风机的切入、切出速度；为风电机组的额定功率；A+B×V_w(k)+C×(V_w(k))²为小于1的二次函数，A,B,C为其系数。

作为优选技术手段：步骤3)包括以下子步骤：

301)确定目标函数，目标函数为系统费用最低，包括启停费用，以及每种状态下的燃料费用、弃风费用、失负荷费用的期望值；目标函数的表达式为：