[发明专利]基于区间优化的火电机组灵活性调节调度方法

说明书

本发明公开了属于电力系统优化技术领域的基于区间优化的火电机组灵活性调节调度方法。步骤1：建立火电机组灵活性调节确定性模型；步骤2：建立火电机组灵活性调节区间优化模型；步骤3：利用GSOMP算法对步骤2建立的火电机组灵活性调节区间优化模型进行求解；使用GSOMP算法来协同优化目标区间的均值和偏差值，生成具有不同年综合费用区间特性的候选方案；步骤4：使用多属性决策方法对步骤3候选方案中的年综合费用区间进行评估，依据各区间特征量的综合表现选择一组最优的方案。本发明能够更好地适应高风电接入比例下的潮流不确定性，有效缓解了潮流阻塞现象，并减少了各不确定场景下的弃风量。

技术领域

本发明涉及电力系统优化技术领域，尤其涉及基于区间优化的火电机组灵活性调节调度方法。

背景技术

在经济快速发展的推动下，出于对环境保护与持久发展的考虑，可再生能源的比例不断提高，其利用与开发已成为世界重要课题，使得用户用能更加经济化、低碳化。可再生能源大规模接入电网，对电网调峰能力提出了更高的要求，以中国现有的电源结构，无论装机容量还是发电量都是以火电为主，当前电网实现可再生能源消纳的主要方式也是火电机组调节。火电机组具备更灵活更良好的调峰调频能力，并且具有多年的燃煤机组调峰运行经验。

为破解可再生能源消纳困境，提升电力系统灵活性，助力实现碳中和目标，我国积极进行火电机组灵活性调节优化调度方法的探索。电力系统灵活性不只包含对灵活性的定义与分析，还包含电力系统灵活性相关评价指标，灵活性相关产品等多方面内容，现有相关研究主要以大规模可再生间歇性电源并网为背景，从概念、评价体系等方面对如何更好维持电力系统有功平衡进行探讨，而灵活性调节优化调度是否经济合理，不同的方法之间综合效益有何差别，还需要深入研究与探讨。研究火电机组灵活性调节优化调度技术经济评价体系，构建火电机组灵活性调节综合评价模型，将有助于我国合理调整电源结构布局，提升可再生能源消纳与储存能力，推动可再生能源的高效利用。电力系统灵活性研究不仅具有学术价值，更对我国可再生能源并网接入以及市场消纳有重要意义，构建科学合理的电力系统灵活性评价体系，能够更好助力我国能源的转型。

在火电机组参与深度调峰时，需要提前进行机组灵活性调节优化以降低机组的最低出力极限。以往研究只考虑了适用于大规模风电接入场景下的火电机组灵活调节优化模型，火电机组在实施不同灵活性调节方案下的系统经济性，只是分析了影响火电机组调峰能力的主要因素和火电机组在不同调峰深度下对系统产生的影响。由于机组会不断进行大范围调减出力和频繁启停，使得运行成本增加，使用寿命减少，仅仅依靠系统现有的调峰能力，难以解决当前调峰面临的问题。因此有必要深入挖掘网络拓扑结构对灵活性调节优化调度所造成的影响，也要结合方案在多个场景下的适应性，辅助火电机组调峰，从而减少弃风、弃光量。

针对火电机组在深度调峰阶段发电成本大幅上升引起单位发电成本大幅波动的问题，需要以全场景优化方法实现多个场景的运行费用优化，并给出综合经济性更优的方案。在潮流适应性方面，考虑到需要灵活性改造的电网中通常含有高渗透率的风电，需采用全场景优化方法来处理高渗透率风电下的潮流不确定性，从而提供潮流适应性更优的方案。

发明内容

本发明的目的是提出基于区间优化的火电机组灵活性调节调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：综合考虑火电机组的灵活性调节费用和运行费用，并以年综合费用作为优化目标，建立火电机组灵活性调节确定性模型；

步骤2：通过限定各个节点不确定场景的波动范围来限定场景集的边界，建立火电机组灵活性调节区间优化模型；

步骤3：利用GSOMP算法对步骤2建立的火电机组灵活性调节区间优化模型进行求解；使用GSOMP算法来协同优化目标区间的均值和偏差值，生成具有不同年综合费用区间特性的候选方案；

步骤4：使用多属性决策方法对步骤3候选方案中的年综合费用区间进行评估，依据各区间特征量的综合表现选择一组最优的方案。