[发明专利]一种风光水火多源互补优化调度方法

摘要

本发明公开了一种风光水火多源互补优化调度方法，其特点是针对电源之间的互补特性，利用负荷追踪度指标获得新能源与常规电源的最优打捆比例系数，然后将它们同常规水电站和火电站一起参与到系统调度运行当中，所构建的调度模型能充分发挥电源间的互补作用，实现多源混合系统的调峰效益、经济效益以及环保效益最优。

主权项

风光水火多源互补优化调度方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1)虚拟电源配置方法为了充分发挥电源之间的互补特性，定义负荷追踪度来评价电源的互补比例是否达到最优，负荷追踪度越趋近于1，说明打捆后的电源出力跟踪负荷变化的能力越强，也就能更好的平滑负荷曲线，实现削峰填谷的目的，λi=Σt=1T(PL.i.t-PL.i.av)(PD.i.t-PD.i.av)Σt=1T(PL.i.t-PL.i.av)2Σt=1T(PD.i.t-PD.i.av)2(i=1,2,3,4,5,6)---(1)]]>式中：λi为打捆电源i的负荷追踪度；PL.i.t为t时刻消纳打捆电源i的负荷；PL.i.av为消纳打捆电源i的负荷平均值；PD.i.t为t时刻打捆电源i的总出力；PD.i.av为打捆电源i的总出力平均值；T为调度周期；本发明对打捆电源的配置提出了两种方案：①新能源与常规电源两两打捆，即包含风水、光水、风火和光火四种组合，其中，基于节能环保的原则，优先将新能源同水电打捆，在水电不足的情况下再将新能源同火电打捆，即打捆优先级别为风水或风光>风火或光火；②将风光水和风光火三种电源联合打捆，优先级别同方案1，即风光水>风光火；基于风光水火的互补特性，求得追踪负荷能力最好的新能源与常规电源的打捆比例系数，根据打捆电源的组合方式，分别将它们定义为六种虚拟电源——“风水电站”、“光水电站”、“风火电站”、“光火电站”、“风光水电站”和“风光火电站”，上述六种电源的出力同负荷曲线的波动基本保持一致，具有很好的调峰能力，将它们同常规水电站和火电站一起参与到系统调度运行当中，虚拟电源始终保持开机状态，并且当负荷一定时，它们的出力保持不变；2)多源互补优化调度模型的优化指标为了实现多源互补系统的调峰效益、经济效益和环保效益，本发明提出了以下优化指标：①修正后负荷曲线波动特性为了评价虚拟电源接入电网后对负荷曲线的平滑效果，定义负荷波动标准差和负荷功率变化率来表示负荷的波动特性；负荷波动标准差表示为δSTD=1T-1Σt=1T(PL.adj1.t-PL.adj1.tave)2---(2)]]>式中：PL.adj1.t为修正负荷曲线；为修正负荷曲线的平均值；T为调度周期；负荷功率变化率表示为δpeak=PL.adj1max-PL.adj1minT---(3)]]>式中：和分别为修正负荷曲线的最大值和最小值；T为调度周期；负荷波动标准差表征了修正后负荷曲线相对于其平均值的离散程度，负荷功率变化率则通过负荷曲线的峰谷差异程度表现出了系统的调峰需求，结合这两个指标能较好反映虚拟电源的互补作用对负荷曲线的平滑效果；②常规水电二次调峰能力除去用于同风光打捆互补的水电机组外，安排剩余机组的日调度运行时需要充分发挥水电机组的调节能力，对修正负荷曲线进行二次调峰，使余留给火电机组的负荷尽量平稳，从而减少火电机组的开停机次数，节省启动消耗，提高整个电站的整体运行效率，为了实现各时段剩余负荷尽量相等，定义调峰均方差来描述水电的调峰能力μ=1TΣt=1T(PL.adj2.t-PL.adj2.tave)---(4)]]>式中：表示扣除常规水电出力后的剩余负荷，其中PH.k.t为常规水电机组k在t时刻的出力，Nh为常规水电机组数目；表示扣除常规水电出力后的剩余负荷平均值；T为调度周期；③常规火电单位煤耗量新能源并网能够降低火电机组的煤耗，合理安排剩余负荷在火电机组间的分配也能降低煤耗，煤耗降低意味着污染减少和发电成本降低，所以定义单位煤耗量来评价多源混合系统调度模型的环保效益和经济效益；ω=C(PT.j.t)ET=Σt=1TΣj=1NtajPT.j.t2+bjPT.j.t+cj+Sj.tET---(5)]]>式中：Sj.t＝|gjsin(hj(PT.j.t‑Pmin.j))|，表示机组启停煤耗；PT.j.t为常规火电机组j在t时刻的出力；Nt为常规火电机组数目；aj、bj、cj、gj和hj分别为机组j耗量特性曲线系数；Pmin.j为机组j的出力下限；ET为常规火电机组总发电量；3)多源互补优化调度模型目标函数多源互补优化调度模型需要通过充分发挥电源间互补后的调节能力，在满足系统运行约束的条件下，实现系统调峰效益、经济效益和环保效益的最大化；本文将调度模型分为三层，每层需要遵循一个目标函数，即maxF1=σ1λσ2δSTD+σ3δpeak---(6)]]>min F2＝μ                          (7)min F3＝ω                          (8)式中：δSTD、δpeak、μ和ω分别为模型的优化指标；σ1、σ2和σ3分别为对应指标的权重系数；4)约束条件①功率平衡约束Σi=16mi.tPD.i.t+Σk=1Nhmk.tPH.k.t+Σj=1Ntmj.tPT·j.t=PL.t---(9)]]> 式中：mi.t、mk.t和mj.t分别为虚拟电源、常规水电机组和火电机组的状态变量，1表示运行，0表示停机；PL.t为t时刻的负荷；②机组有功出力约束0≤PW.i.t≤Pmax.i,(i=1,2,...,Nw)0≤PS.l.t≤Pmax.l,(l=1,2,...,Ns)Pmin.k≤PH.k.t≤Pmax.k,(k=1,2,...,Nh)Pmin.j≤PT.j.t≤Pmax.j,(j=1,2,...,Nt)---(10)]]>式中：PW.i.t和PS.l.t分别为风电机组i、光伏电站l在t时刻的出力；Nw和Ns分别为风电机组和光伏电站数目；Pmax.i为风电机组i的出力上限；Pmax.l为光伏电站l的出力上限；Pmin.k和Pmax.k分别为水电机组k的出力下限和出力上限；Pmin.j和Pmax.j分别为火电机组j的出力下限和出力上限；③机组爬坡能力约束Pj.t-Pj.(t-1)≤Rtu.jPj.(t-1)-Pj.t≤Rtd.jPk.t-Pk.(t-1)≤Rhu.kPk.(t-1)-Pk.t≤Rhd.k,(j=1,2,...,Nt,k=1,2,...,Nh)---(11)]]>式中：Rtu.j和Rhu.k分别为火电和水电机组的最大升爬坡能力；Rtd.j和Rhd.k分别为火电和水电机组的最大降爬坡能力；④机组最小开停机时间约束(Xi.(t-1)on-Timinon).(mi.(t-1)-mi.t)≥0(Xi.(t-1)off-Timinoff).(mi.t-mi.(t-1))≥0---(12)]]>式中：分别为机组i实际启停机时间；分别为规定的机组i最小启停机时间；⑤水电发电量约束Σt=1TΣk=1Nhmk.tPH.k.t≤EHEH=Σk=1Nh∫1T9.81ηQH.k.tHk.tdt---(13)]]>式中：EH为水电机组的总发电量；QH.k.t为水电机组k在t时刻的发电流量；η为水电转换效率；Hk.t为水电机组k在t时刻的水头高度；⑥系统旋转备用约束Rt=Σk=1Nhmk.tPmax.k+Σj=1Ntmj.tPmax.j≥PL.t×α%+Σi=1NwPW.i.t×β%+Σl=1NsPS.l.t×γ%---(14)]]>式中：α％为系统负荷预测误差对旋转备用的需求；β％为风电出力预测误差对旋转备用的需求；γ％为光伏出力预测误差对旋转备用的需求；5)调度模型的求解策略多源互补优化调度模型共分为三层：虚拟电源优化调度层、常规水电机组优化调度层和常规火电机组优化调度层，首先优化配置系统的虚拟电源，得到修正负荷曲线；然后在修正负荷曲线上依次安排常规水电机组和火电机组的工作位置，其中需要满足以下两点基本原则：1)充分发挥水电机组的调峰能力，尽可能减少弃水；2)减少火电机组启停次数，发电煤耗尽可能少；①虚拟电源优化调度层按照虚拟电源的配置方法，以式(6)为目标确定系统中虚拟电源的类型和容量，然后在负荷曲线上扣除虚拟电源的工作位置，得到修正负荷曲线，即PL.adj1.t=PL.t-(PD.1.t∪PD.3.t)∩(PD.2.t∪PD.4.t),case1PL.t-PD.5.t∪JPD.6.t,case2---(15)]]>式中：PW.t和PS.t分别为t时刻的风电出力和光伏出力；PH.t和PT.t分别为t时刻同新能源打捆的水电出力和火电出力；∪表示或运算；∩表示并运算；②常规水电机组优化调度层在修正负荷曲线上安排常规水电的工作位置，以式(7)为目标，按照水电机组的投入顺序，以横向时间轴为方向确定每台机组的工作区间，即按照先横向再纵向的顺序安排机组，既要求满足水电机组的容量和电量要求，同时又发挥水电的调峰能力使负荷曲线更加平滑；采用启发式算法对机组排序，排序指标为常规水电机组的调峰能力，优先投入调峰能力好的水电机组，定义调峰能力为式中：PHmax为水电机组的出力上限；EH为水电机组的总发电量，越大则机组的调峰能力越好；在确定水电机组的投入顺序后，采用改进粒子群算法优化机组在一个调度日内的工作位置；③常规火电机组优化调度层根据剩余负荷曲线确定火电机组的开机方式，以式(8)为目标，采用改进的动态规划法确定负荷的最优经济分配，与优化水电机组负荷分配不同的是，火电机组的优化顺序为先纵向再横向，即先针对每个时刻的负荷，在开机的火电机组中进行纵向负荷分配，满足功率平衡约束，再在横向的时间序列上延展，采用这种方法能够解决传统动态规划法不能计及机组爬坡能力的问题；动态规划法是解决多阶段决策过程最优化的数学方法，将一个调度日分为若干个时段，各阶段的状态为该时段所有可能的机组开机方式组合，采用递推公式表示fj.t(PL.adj2.t)＝min[fj‑1,t‑1(PL.adj2.t‑PT.j.t)+C(PT.j.t)]            (17)式中：fj.t表示从起始时刻到t时刻为止前j台火电机组的最优煤耗函数。