[发明专利]一种BLR型AGC机组基点功率偏置整定方法

摘要

本发明提供一种BLR型AGC机组基点功率偏置整定方法。步骤包括对高峰期负荷预报误差进行统计，形成负荷预报误差概率分布；对风电预报误差进行统计，形成预报误差概率分布；在负荷高峰时期第τi-1时段时，根据相关负荷预报误差概率分布信息，以及风电预报误差概率分布信息，对τi时段的BLR型AGC机组基点功率进行整定，直到整个高峰时段结束。本发明合理反映高峰期负荷与风电预报误差二者叠加后的概率分布的有偏特性，有益于在预调度周期与在线调度周期内给非AGC机组及BLR型AGC机组协调提供参考，减少功率缺额次数，改善频率质量；不含复杂计算，具有实用性；只需软件实现，无需增加硬件，经济成本较低。

主权项

1.一种高风电渗透率电网中高峰期BLR型AGC机组基点功率偏置整定方法，其特征在于它包括以下步骤：步骤一：对高峰期负荷预报误差进行统计，形成负荷预报误差概率分布；选取N个负荷相似日高峰样本，得到在线调度时间级负荷样本数为N_peak，则该在线调度时段内、超短时段负荷最大正偏差ε_(+)，i和最大负偏差ε_(-)，i为：ϵ(+),i=max{0,max{D(τi,τj)-Dτi,fj=1~end}}ϵ(-),i=min{0,min{D(τi,τj)-Dτi,f,j=1~end}}---(1)]]>式中：为第i个在线调度时段内、第j个超短时段负荷实际值；为第i个在线调度时段的负荷预报值；end表示在线调度周期内超短时段总数；ε_(+)，i和ε_(-)，i是超短时段负荷实际值与负荷预报值的偏差，可以反映出超短时段的负荷变化特性；将N_peak个时段的ε_(+)，i和ε_(-)，i归为样本集G，G将包含2N_peak个样本；设定置信度m后，可得到该置信度对应的负荷预报最大正偏差ε_load，(+)和最大负偏差ε_load，(-)；ε_load，(+)和ε_load，(-)将作为当日高峰运行时段负荷预报偏差的概率预测参考；m可根据高峰时段在线调度时间级所能承受的最大功率偏差确定；步骤二：对风电预报误差进行统计，形成预报误差概率分布；考虑到风电预报误差概率分布与风电功率预测值有关，风电预报误差概率分布采用以预报功率值为统计条件的预报误差统计方法；其它统计过程与高峰期负荷预报误差概率分布统计方法相同；风电预报偏差与高峰负荷预报偏差无相关性，因此若N日内样本不足，可延长统计周期；得到风电预报误差概率分布后，设定置信度m，得到该置信度对应的风电预报最大正偏差ε_wind，(+)和最大负偏差ε_wind，(-)；ε_wind，(+)和ε_wind，(-)将作为当日高峰运行时段风电预报偏差的概率预测参考；步骤三：在负荷高峰时期第τ_i-1时段时，根据相关负荷预报误差概率分布信息，以及风电预报误差概率分布信息，对τ_i时段的BLR型AGC机组基点功率进行整定，直到整个高峰时段结束；步骤如下：a)、在τ_i-1时段时，在高峰负荷开始时就从高峰负荷预报偏差样本库中获取ε_load，(+)和ε_load，(-)，二者在整个高峰运行时段为定值；b)、根据高峰时段内在线调度时段τ_i的风电功率预报值匹配风电预报误差概率分布样本库信息，得到对应条件的ε_wind，(+)和ε_wind，(-)；c)、计算τ_i时段净负荷正、负偏系数：σ(+)=ϵload,(+)-ϵwind,(-)ϵload,(+)-ϵwind,(-)-(ϵload,(-)-ϵwind,(+))σ(-)=-(ϵload,(-)-ϵwind,(+))ϵload,(+)-ϵwind,(-)-(ϵload,(-)-ϵwind,(+))---(2)]]>d)、整定τ_i时段所有BLR型AGC机组基点功率：PBLRτi=σ(-)Σk∈GBLRPkmax+σ(+)Σk∈GBLRPkmin---(3)]]>式中：是τ_i时段BLR型AGC机组基点功率值；分别是第k台BLR型AGC机组可调容量上下限。