一种风电不确定性下的源荷协同调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种风电不确定性下的源荷协同调度方法及装置，所述方法基于电力系统的基础数据构建了源荷协同调度模型以及模型所对应的日前调度阶段约束、日内调度阶段约束以及关联约束，继而在上述约束条件下对模型进行求解生成日前调度阶段和日内调度阶段的总运行成本最小时，火电机组的开机方式、火电机组的出力、火电机组的备用容量、铝电解槽的功率以及铝电解槽的备用容量；最后根据火电机组的开机方式、火电机组的出力、火电机组的备用容量、铝电解槽的功率以及铝电解槽的备用容量进行源荷协同调度。行源荷协同调度。行源荷协同调度。

【技术实现步骤摘要】
一种风电不确定性下的源荷协同调度方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力系统调度
，尤其涉及一种风电不确定性下的源荷协同调度方法及装置。

技术介绍

[0002]在电力生产端，风电、光伏等可再生能源将逐步取代传统的化石能源。但是，大规模风电并网亦加剧了风电随机性和波动性的影响，对电网的安全性和稳定性提出了新的要求。传统的火电机组受到出力限制、爬坡限制等诸多运行要求，可能无法及时适应风电波动性的影响，而灵活的需求侧资源则可以和火电机组相协调，共同平抑风功率的波动，确保电力系统安全可靠运行。
[0003]电解铝属于高耗能的工业负荷，一个电解铝厂的容量可达数百兆瓦，若对电解铝的生产进行合理引导，便可以提供数兆瓦的响应容量，调控潜力巨大。
[0004]因此确定电解铝工业负荷参与需求响应时的调度方案以应对风电不确定性是一个亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种风电不确定性下的源荷协同调度方法及装置，能够确定电解铝工业负荷参与需求响应时电力系统的调度方案，实现电解铝工业负荷参与需求响应以应对风电不确定性。
[0006]本专利技术一实施例提供了一种风电不确定性下的源荷协同调度方法，包括：获取电力系统的基础数据；其中，所述基础数据包括：火电机组电源数据、风电机组电源数据、系统线路数据、系统负荷数据以及价格补偿数据；所述价格补偿数据包括：电解铝日前能量补偿价格、电解铝备用容量补偿价格以及电解铝部署备用补偿价格；
[0007]根据所述基础数据，以日前调度阶段和日内调度阶段的总运行成本最小为目标，构建风电不确定性下的源荷协同调度模型；并基于所述基础数据构建所述源荷协同调度模型的日前调度阶段约束、日内调度阶段约束以及关联约束；
[0008]在所述日前调度阶段约束、日内调度阶段约束以及关联约束的约束下，对所述源荷协同调度模型进行求解，生成日前调度阶段和日内调度阶段的总运行成本最小时，火电机组的开机方式、火电机组的出力、火电机组的备用容量、铝电解槽的功率以及铝电解槽的备用容量；
[0009]根据火电机组的开机方式、火电机组的出力、火电机组的备用容量、铝电解槽的功率以及铝电解槽的备用容量进行源荷协同调度。
[0010]进一步的，所述源荷协同调度模型，具体为：
[0011][0012]其中，t为时段编号；s为风电场景编号；i为火电机组编号；j为风电场编号；d为负荷节点编号；T
N
为时段总数；N
s
为风电场景总数；N
g
为火电机组总数；N
w
为风电场总数；N
d
为负荷节点总数；N
ea
为铝电解槽系列总数；p
s
为风电场景S下火电机组功率矩阵；为时段t火电机组i的煤耗成本；为时段t火电机组i的开机成本；为火电机组i提供上备用的容量价格系数；火电机组i提供下备用的容量价格系数；为时段t火电机组i提供上备用容量；为时段t火电机组i提供的下备用容量；为火电机组i提供上备用的能量价格系数；为火电机组i提供下备用的能量价格系数；为风电场景s下时段t火电机组i提供的上部署备用，为风电场景s下时段t火电机组i提供的下部署备用；C
load
为非自愿切负荷价格；为风电场景s下时段t节点d的非自愿切负荷量；C
wind
为弃风价格；为风电场景s下时段t风电场j的弃风量；d
lt
＝λ
lt
(P
lmax
‑
P
lt
)，d
lt
为电解铝厂所获得的日前能量经济补偿，λ
lt
为电解铝日前能量补偿价格，P
lmax
为铝电解槽系列l的最大功率，P
lt
为铝电解槽系列l在时段t的功率；为电解铝厂所获得的备用容量经济补偿，为电解铝备用容量补偿价格，V
lt
为铝电解槽系列l在时段t提供的备用容量；为电解铝厂在风电场景s下所获得的部署备用经济补偿，为电解铝部署备用补偿价格，V
lts
为风电场景s铝电解槽系列l在时段t的部署备用。
[0013]进一步的，所述日前调度阶段约束包括：功率平衡约束、火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、火电机组最小开机时间约束、火电机组最小停机时间约束、火火电机组备用容量约束、支路潮流约束、铝电解槽功率约束以及铝电解槽备用容量约束；
[0014]功率平衡约束为：其中，P
it
为时段t火电机组i的有功功率，W
jt
为时段t风电场j的预测功率，L
dt
为时段t节点d的预测负荷功率；
[0015]火电机组出力约束为：P
imin
U
it
≤P
it
≤P
imax
U
it
,其中，P
imin
为火电机组i有功出力的最小值，P
imax
为火电机组i有功出力的最大值，U
it
为火电机组i在时段t的运行状态；
[0016]火电机组爬坡约束为：其中，r
iup
为火电机组i的上爬坡速率，
r
idn
为火电机组i的下爬坡速率，P
it
‑1为时段t
‑
1火电机组i的有功功率；
[0017]火电机组最小开机时间约束为：U
it
‑
U
it
‑1≤U
iθ
,其中，T
ion
为火电机组i的最小开机时间，U
it
‑1为火电机组i在时段t
‑
1的运行状态,U
iθ
为火电机组i在时段θ的运行状态；
[0018]火电机组最小停机时间约束为：U
it
‑1‑
U
it
≤1
‑
U
iθ
,其中，T
ioff
为火电机组i的最小停机时间；
[0019]火电机组备用容量约束为：
[0020]支路潮流约束为：其中，A为灵敏度矩阵；P为火电机组功率矩阵；W为风电场功率矩阵；L为负荷功率矩阵；P
l
铝电解槽功率矩阵；为线路潮流最大值矩阵；
[0021]铝电解槽功率约束为：P
lmin
≤P
lt
≤P
lmax
,其中，P
lmin
为铝电解槽系列l的功率最小值，P
lmax
为铝电解槽系列l的功率最大值，P
lt
为铝电解槽系列l在时段t的功率；
[0022]铝电解槽备用容量约束为：V
l,t
≤P
lt
‑
P
lmin
,其中，V
lt
为铝电解槽系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电不确定性下的源荷协同调度方法，其特征在于，包括：获取电力系统的基础数据；其中，所述基础数据包括：火电机组电源数据、风电机组电源数据、系统线路数据、系统负荷数据以及价格补偿数据；所述价格补偿数据包括：电解铝日前能量补偿价格、电解铝备用容量补偿价格以及电解铝部署备用补偿价格；根据所述基础数据，以日前调度阶段和日内调度阶段的总运行成本最小为目标，构建风电不确定性下的源荷协同调度模型；并基于所述基础数据构建所述源荷协同调度模型的日前调度阶段约束、日内调度阶段约束以及关联约束；在所述日前调度阶段约束、日内调度阶段约束以及关联约束的约束下，对所述源荷协同调度模型进行求解，生成日前调度阶段和日内调度阶段的总运行成本最小时，火电机组的开机方式、火电机组的出力、火电机组的备用容量、铝电解槽的功率以及铝电解槽的备用容量；根据火电机组的开机方式、火电机组的出力、火电机组的备用容量、铝电解槽的功率以及铝电解槽的备用容量进行源荷协同调度。2.如权利要求1所述的风电不确定性下的源荷协同调度方法，其特征在于，所述源荷协同调度模型，具体为：其中，t为时段编号；s为风电场景编号；i为火电机组编号；j为风电场编号；d为负荷节点编号；T
N
为时段总数；N
s
为风电场景总数；N
g
为火电机组总数；N
w
为风电场总数；N
d
为负荷节点总数；N
ea
为铝电解槽系列总数；p
s
为风电场景S下火电机组功率矩阵；为时段t火电机组i的煤耗成本；为时段t火电机组i的开机成本；为火电机组i提供上备用的容量价格系数；火电机组i提供下备用的容量价格系数；为时段t火电机组i提供上备用容量；为时段t火电机组i提供的下备用容量；为火电机组i提供上备用的能量价格系数；为火电机组i提供下备用的能量价格系数；为风电场景s下时段t火电机组i提供的上部署备用，为风电场景s下时段t火电机组i提供的下部署备用；C
load
为非自愿切负荷价格；为风电场景s下时段t节点d的非自愿切负荷量；C
wind
为弃风价格；为风电场景s下时段t风电场j的弃风量；d
lt
为电解铝厂所获得的日前能量经济补偿，λ
lt
为电解铝日前能量补偿价格，为铝电解槽系列l的最大功率，P
lt
为铝电解槽系列l在时段t的功率；在时段t的功率；为电解铝厂所获得的备用容量经济补偿，为电解铝备用
容量补偿价格，V
lt
为铝电解槽系列l在时段t提供的备用容量；为铝电解槽系列l在时段t提供的备用容量；为电解铝厂在风电场景s下所获得的部署备用经济补偿，为电解铝部署备用补偿价格，V
lts
为风电场景s铝电解槽系列l在时段t的部署备用。3.如权利要求2所述的风电不确定性下的源荷协同调度方法，其特征在于，所述日前调度阶段约束包括：功率平衡约束、火电机组出力约束、火电机组爬坡约束、火电机组最小开机时间约束、火电机组最小停机时间约束、火火电机组备用容量约束、支路潮流约束、铝电解槽功率约束以及铝电解槽备用容量约束；功率平衡约束为：其中，P
it
为时段t火电机组i的有功功率，W
jt
为时段t风电场j的预测功率，L
dt
为时段t节点d的预测负荷功率；火电机组出力约束为：其中，P
imin
为火电机组i有功出力的最小值，P
imax
为火电机组i有功出力的最大值，U
it
为火电机组i在时段t的运行状态；火电机组爬坡约束为：其中，r
iup
为火电机组i的上爬坡速率，r
idn
为火电机组i的下爬坡速率，P
it
‑1为时段t
‑
1火电机组i的有功功率；火电机组最小开机时间约束为：其中，T
ion
为火电机组i的最小开机时间，U
it
‑1为火电机组i在时段t
‑
1的运行状态,U
iθ
为火电机组i在时段θ的运行状态；火电机组最小停机时间约束为：其中，T
ioff
为火电机组i的最小停机时间；火电机组备用容量约束为：支路潮流约束为：其中，A为灵敏度矩阵；P为火电机组功率矩阵；W为风电场功率矩阵；L为负荷功率矩阵；P
l
为铝电解槽功率矩阵；为线路潮流最大值矩阵；铝电解槽功率约束为：其中，P
lmin
为铝电解槽系列l的功率最小值，P
lmax
为铝电解槽系列l的功率最大值，P
lt
为铝电解槽系列l在时段t的功率；铝电解槽备用容量约束为：其中，V
lt
为铝电解槽系列l在时段t的备用容量。4.如权利要求3所述的风电不确定性下的源荷协同调度方法，其特征在于，所述日内调度阶段约束包括：场景能量平衡约束、场景机组爬坡约束、场景支路潮流约束、弃风量约束、非自愿切负荷量约束、电解铝日产量约束以及电解槽热平衡约束；场景能量平衡约束为：
其中，W
jts
为风电场景s下时段t风电场j的实际功率值；L
dts
为风电场景s下时段t节点d的实际负荷功率值；场景机组爬坡约束为：其中，P
its
为风电场景s下时段t火电机组i的功率,P
it
‑
1s
为风电场景s下时段t
‑
1火电机组i的功率；场景支路潮流约束为：其中，W
s
为风电场景s下风电场功率矩阵；为风电场景s下风电场弃风功率矩阵；L
s
为风电场景s下负荷功率矩阵；为风电场景s下非自愿切负荷功率矩阵；P
ls
为风电场景s下铝电解槽功率矩阵；弃风量约束为：非自愿切负荷量约束为：电解铝日产量约束为：其中，为电解铝厂日能耗的最小值，为电解铝厂日能耗的最大值；电解槽热平衡约束为：其中，τ
l
为铝电解槽系列l维持热平衡的时间；表示在连续的τ
l
时间内铝电解槽系列l为维持热平衡所需的最小能量输入；P
lt'
为铝电解槽系列l在时段t'的功率；V
lt's
为风电场景s铝电解槽系列l在时段t'的部署备用。5.如权利要求4所述的风电不确定性下的源荷协同调度方法，其特征在于，所述关联约束包括：机组上部署备用约束、机组下部署备用约束以及电解铝负荷部署备用约束；机组上部署备用约束为：机组下部署备用约束为：电解铝负荷部署备用约束为：6.一种风电不确定性下的源荷协同调度装置，其特征在于，包括：数据获取模块、模型及约束条件构建模块、模型求解模块以及调度模块；所述数据获取模块，用于获取电力系统的基础数据；其中，所述基础数据包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏卓，王可，刘嘉宁，林斌，杜斌，王成龙，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：