考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法。针对风电接入电网所带来的电源出力不确定性问题，本发明专利技术首先构建了一种基于风电波动量分布特征的新型风电出力不确定集合，以实现对调度方案鲁棒性的精确描述。其次针对鲁棒优化可靠性与经济性的矛盾，基于所构建不确定集合，提出一种引入不确定集合鲁棒度的惩罚成本以及不确定预算成本的计算方法，从而实现了鲁棒性与经济性的协调优化。本发明专利技术能够有效降低系统运行成本，更为合理的安排机组运行计划，所得优化调度结果同时具备了较好的鲁棒性与经济性，易于推广应用。

【技术实现步骤摘要】
考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法
本专利技术属于含风电的电网调度控制
，具体涉及一种考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法。
技术介绍
风电作为一种环境友好的可再生能源，具备低污染、可持续、无能源消耗等优势，因而在新能源的开发利用中占有很重要的位置。但风电的可控性较差，其并网给电力系统运行带来了极大的不确定性，采用传统的确定性调度方法很难保证系统的安全运行以及有效的风电消纳，而采用基于概率论的随机规划以及机会约束规划等方法则存在不确定变量难以精确刻画、计算量大和可靠性无法保证等缺点。鲁棒优化方法较好的解决了上述问题，它通过集合的形式来刻画不确定变量，并保证优化解在不确定变量于集合内任意变化时都能满足系统约束，目前该方法已在含不可控能源的电力系统调度以及规划问题中取得逐步应用。鲁棒优化的关键问题之一是不确定集合的刻画，传统鲁棒优化方法往往定义不确定变量在不确定区间内均匀分布，这种方法缺乏对不确定变量分布特点的描述，可能会使计算结果与实际偏离很大。此外，鲁棒优化方法是以保证电网处于最差情况下仍能满足电力系统约束为前提进行模型求解的，因此其优化结果往往较为保守。研究人员提出了一种不确定区间可调节鲁棒优化方法，通过引入可调节鲁棒性参数实现对不确定集合的缩放，从而有效降低了调度方案的保守性。但目前研究大多仅给出了如何通过鲁棒性参数降低调度方案保守性的方法，未考虑如何实现鲁棒性与目标函数的协同寻优，从而导致优化效果难以控制。因此，实现鲁棒性与经济性的协同优化，对增强调度方案优化效果，提升系统运行的经济性，增强系统对风电的消纳能力，将产生极大的帮助。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法。首先构建了一种基于风电波动量分布特征的新型风电出力不确定集合，从而实现了对风电不确定性的精确描述；再基于所构建不确定集合，提出一种引入不确定集合鲁棒度的惩罚成本以及不确定预算成本的计算方法，从而实现了鲁棒性与经济性的协调优化。该方法能够有效提升系统运行的经济性，并增强系统对风电的消纳能力，解决高渗透率可再生能源接入对电网的影响。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法，包括以下步骤：步骤(1)，构建基于风电波动量分布特征的新型风电出力不确定区间；所述的风电出力不确定区间的建立包含两种：在短期调度中，通过风速预测值构建风电机组出力的不确定区间，基于风速预测误差构建下一刻实际风速vj,t正态分布概率密度函数；在超短期调度中，基于当前时刻风速与风速波动构建风电机组出力的不确定区间，根据统计拟合得到的风速波动量的概率分布，构建下一刻实际风速vj,t的概率密度函数；步骤(2)，基于所构建不确定区间，构建了实现鲁棒性与经济性协调优化的电网调度模型；电网调度优化模型的目标函数为系统总发电成本、系统旋转备用设置成本以及弃风弃负荷惩罚成本之和最小化；然后基于鲁棒度的惩罚成本以及不确定预算成本的计算，通过求解目标函数，得到令系统总运行成本最小的常规发电机组、储能装置以及外界电网的最优出力组合以及各机组所需要预留的上调、下调旋转备用，之后按照求解结果进行调度。进一步，优选的是，步骤(1)的具体步骤包括：在短期调度中，风电机组的输出功率与风速的关系如式(1)所示：式中：为风机j在时刻t的输出功率，为风机j的机组装机容量，vj,t为风机j所在位置在时刻t的风速，和分别为风机j的切入和切出风速，vj,rated为风机j的额定风速；风速实际值为风速预测值与风速预测误差之和，如式(2)所示；式中：为风速预测值，是已知量；为风速预测误差，是随机量；为风速预测误差的上下限；将风速预测误差视为均值为0、标准差为σ的正态分布随机变量，由式(2)可得风速实际值的概率密度函数为：式中：为风机j在t时刻的风速预测值，风速预测偏差的标准差取为预测值的τ％，即在超短期调度中，若风机j所在位置在T时间段内的风速序列为Vj，Vj＝[vj,1,vj,2,...,vj,t-1,vj,t,...,vj,T]，则定义t+1时刻风速为t时刻风速与风速波动量Δvj之和：vj,t+1＝vj,t+Δvj,t(4)假设风速波动量概率密度函数为h(Δvj)，故在t+1时刻风速的概率密度函数为式(5)所示；式中，为风电机组j处t+1时刻的风速概率密度函数；vj，t为风机j所在位置在时刻t的风速，vj,t+1为风机j所在位置在t+1时刻的风速，vjmax为风速最大值。进一步，优选的是，步骤(2)的具体步骤包括：采用鲁棒度Γ对风电出力不确定区间进行缩放，Γ的取值范围为[0,1]；基于鲁棒度的取值，根据式(6)-(9)即可计算缩放后的风电出力不确定区间上下界；在短期调度中，根据式(6)-(7)计算风电出力不确定区间上下界，在超短期调度中，根据式(8)-(9)计算风电出力不确定区间上下界；1)基于风速波动量的风电不确定区间：当Γ为0时风速的不确定区间为空集，即认为风速不存在波动，t+1时刻的风速与t时刻的风速相同；式中：为该鲁棒度下的t+1时刻风速的置信区间；vj,t为风机j所在位置在时刻t的风速，vj,t+1为风机j所在位置在t+1时刻的风速；为风速预测值，vjmax为风速最大值；调度模型的目标函数为电力系统总发电成本、系统旋转备用设置成本以及弃风弃负荷惩罚成本之和最小化，目标函数如式(10)～式(11)所示；式中：C为系统总运行成本；Cp为系统总发电成本；Cabandon为系统总惩罚成本；Cre为系统总旋转备用设置成本，即为总不确定预算成本；T为调度的总时段数；N为常规发电机组集合；为常规机组(例如火电机组)i在t时刻输出有功功率，为第k个储能设备在t时刻与电力系统的交换功率，Ptout为t时刻电力系统与外界电网的交换功率，Pwaste,t、Pcut,t分别为t时刻系统的弃风、弃负荷功率，Pre,t为t时刻调度方案所设置的系统旋转备用容量；fpg(Pi,t)为常规机组发电成本，ai、bi、ci为常规机组i的燃料成本系数；fpo(Ptout)为电力系统与外界电网交换功率成本，κPO为单位交换功率成本系数；为储能装置充放电成本，κes为充放电成本系数；fwaste(Pwaste,t)、fcut(Pcut,t)分别为弃风、弃负荷惩罚成本，κwaste,t、κcut,t为惩罚成本系数；fre(Pre,t)为电力系统不确定预算成本，κcut,t为旋转备用成本系数；求解目标函数，得到令电力系统总运行成本最小的常规发电机组、储能装置以及外界电网的最优出力组合以及各常规机组所需要预留的上调、下调旋转备用外界电网所需预留的上调、下调旋转备用Ptoutu、Ptoutd，之后按照求解结果进行调度。进一步，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(1)，构建基于风电波动量分布特征的新型风电出力不确定区间；所述的风电出力不确定区间的建立包含两种：在短期调度中，通过风速预测值构建风电机组出力的不确定区间，基于风速预测误差构建下一刻实际风速v

【技术特征摘要】
1.一种考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)，构建基于风电波动量分布特征的新型风电出力不确定区间；所述的风电出力不确定区间的建立包含两种：在短期调度中，通过风速预测值构建风电机组出力的不确定区间，基于风速预测误差构建下一刻实际风速vj，t正态分布概率密度函数；在超短期调度中，基于当前时刻风速与风速波动构建风电机组出力的不确定区间，根据统计拟合得到的风速波动量的概率分布，构建下一刻实际风速vj，t的概率密度函数；
步骤(2)，基于所构建不确定区间，构建了实现鲁棒性与经济性协调优化的电网调度模型；电网调度优化模型的目标函数为系统总发电成本、系统旋转备用设置成本以及弃风弃负荷惩罚成本之和最小化；然后基于鲁棒度的惩罚成本以及不确定预算成本的计算，通过求解目标函数，得到令系统总运行成本最小的常规发电机组、储能装置以及外界电网的最优出力组合以及各机组所需要预留的上调、下调旋转备用，之后按照求解结果进行调度。


2.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法，其特征在于，步骤(1)的具体步骤包括：
在短期调度中，风电机组的输出功率与风速的关系如式(1)所示：



式中：为风机j在时刻t的输出功率，为风机j的机组装机容量，vj，t为风机j所在位置在时刻t的风速，和分别为风机j的切入和切出风速，vj，rated为风机j的额定风速；
风速实际值为风速预测值与风速预测误差之和，如式(2)所示；



式中：为风速预测值，是已知量；为风速预测误差，是随机量；为风速预测误差的上下限；
将风速预测误差视为均值为0、标准差为σ的正态分布随机变量，由式(2)可得风速实际值的概率密度函数为：



式中：为风机j在t时刻的风速预测值，风速预测偏差的标准差取为预测值的τ％，即
在超短期调度中，若风机j所在位置在T时间段内的风速序列为Vj，Vj＝[vj，1，vj，2，...，vj，t-1，vj，t，…，vj，T]，则定义t+1时刻风速为t时刻风速与风速波动量Δvj之和：
vj，t+1＝vj，t+Δvj，t(4)
假设风速波动量概率密度函数为h(Δvj)，故在t+1时刻风速的概率密度函数为式(5)所示；



式中，为风电机组j处t+1时刻的风速概率密度函数；vj，t为风机j所在位置在时刻t的风速，vj，t+1为风机j所在位置在t+1时刻的风速，vjmax为风速最大值。


3.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性分布特征的电网可调节鲁棒优化调度方法，其特征在于，步骤(2)的具体步骤包括：
采用鲁棒度Γ对风电出力不确定区间进行缩放，Γ的取值范围为[0，1]；基于鲁棒度的取值，根据式(6)-(9)即可计算缩放后的风电出力不确定区间上下界；在短期调度中，根据式(6)-(7)计算风电出力不确定区间上下界，在超短期调度中，根据式(8)-(9)计算风电出力不确定区间上下界；
1)基于风速波动量的风电不确定区间：当Γ为0时风速的不确定区间为空集，即认为风速不存在波动，t+1时刻的风速与t时刻的风速相同；












式中：为该鲁棒度下的t+1时刻风速的置信区间；vj，t为风机j所在位置在时刻t的风速，vj，t+1为风机j所在位置在t+1时刻的风速；为风速预测值，vjmax为风速最大值；
调度模型的目标函数为电力系统总发电成本、系统旋转备用设置成本以及弃风弃负荷惩罚成本之和最小化，目标函数如式(10)～式(11)所示；






式中：C为系统总运行成本；Cp为系统总发电成本；Cabandon为系统总惩罚成本；Cre为系统总旋转备用设置成本，即为总不确定预算成本；T为调度的总时段数；N为常规发电机组集合；为常规机组(例如火电机组)i在t时刻输出有功功率，为第k个储能设备在t时刻与电力系统的交换功率，Ptout为t时刻电力系统与外界电网的交换功率，Pwaste，t、Pcut，t分别为t时刻系统的弃风、弃负荷功率，Pre，t为t时刻调度方案所设置的系统旋转备用容量；fpg(Pi，t)为常规机组发电成本，ai、bi、ci为常规机组i的燃料成本系数；fpo(Ptout)为电力系统与外界电网交换功率成本，κPO为单位交换功率成本系数；为储能装置充放电成本，κes为充放电成本系数；fwaste(Pwaste，t)、fcut(Pcut，t)分别为弃风、弃负荷惩罚成本，κwaste，t、κcut，t为惩罚成本系数；fre(Pre，t)为电力系统不确定预算成本，κcut，t为旋转备用成本系数；
求解目标函数，得到令电力系统总运行成本最小的常规发电机组、储能装置以及外界电网的最优出力组合以及各常规机组所需要预留的上调、下调旋转备用外界电网所需预留的上调、下调旋转备用Ptoutu、Ptoutd，之后按照求解结果进行调度。

【专利技术属性】
技术研发人员：李玲芳，甘霖，李文云，朱涛，朱欣春，游广增，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南;53