一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型，属于电力系统优化调度领域，首先构建虚拟惯量和调频容量多目标优化模型，构建了其中的相应数学模型和约束条件；然后构建电力系统优化调度模型，在目标函数中加入了新能源机组虚拟惯量和调频容量成本；以虚拟惯量和调频容量多目标优化模型为内层模型，电力系统优化调度模型为外层模型，建立双层优化模型；本发明专利技术考虑新能源机组虚拟惯量和调频容量的可调节特性，并对其进行了成本量化，能实现在满足系统频率稳定条件下的最优经济调度，同时兼顾系统运行的稳定性和经济性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型


[0001]本专利技术属于电力系统优化调度
，涉及一种电力系统优化调度模型，尤其涉及一种考虑电力系统频率稳定和新能源机组参与调频的优化调度模型。

技术介绍

[0002]以光伏和风电为代表的可再生能源大规模接入电网，给系统的频率稳定带来了严峻的考验。可再生能源大多通过电力电子设备并网，这些并网变流器响应速度快，但是几乎没有转动惯量，且与系统频率解耦，无法为系统提供惯量支撑，无法应对系统频率扰动。
[0003]低惯量电力系统惯量支撑力度弱、出力不确定性强、频率调节能力差，致使频率稳定问题日益凸显；大容量直流和高比例新能源接入下，直流闭锁、连续换相失败、换流器故障、新能源集群脱网等多种故障场景均可能带来巨量的有功功率冲击，造成系统频率变化速率增加，频率偏差快速增大，易触发低频减载、高频切机等安全自动装置动作，存在大面积切负荷、切机风险。
[0004]为了解决含高比例可再生能源的电力系统惯量不足的问题，有专家提出了虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator，VSG)技术；使可再生能源能够为系统提供惯量支撑和频率调节能力。
[0005]新能源机组通过VSG技术获得的虚拟惯性时间常数与同步发电机不同，其不受发电机组的质量、转矩等物理参数的影响，在一定范围内可以通过VSG控制调节；新能源机组通过VSG技术获得的较大的虚拟惯量虽然能降低频率波动，但其也增大了响应时间；新能源机组也可以通过减载运行获得一定的调频容量，但是新能源机组的出力受外部条件(如风速、光照强度)影响极大；新能源配置较大的调频备用容量能够满足系统的调频需求，但这会降低新能源机组的有功出力；因此为新能源机组选取合适的虚拟惯量水平和调频容量至关重要，具有一定的研究意义；但是在现有电力系统优化调度技术中，未考虑新能源机组虚拟惯量和调频容量的可调节特征以及两者的相关成本。
[0006]因此，如何优化新能源机组参与调频的电力系统调度模型，是目前要解决的一个问题。

技术实现思路

[0007]专利技术目的：提供一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型，以解决现有技术存在的上述问题。
[0008]技术方案：一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型，
[0009]包括如下步骤：
[0010]S1：首先构建虚拟惯量和调频容量多目标优化模型；
[0011]将系统维持频率稳定所需的新能源机组虚拟惯量和调频容量最小作为第一目标函数；
[0012]针对第一目标函数的约束条件为系统频率安全约束和系统频率变化率安全约束；
[0013]S2：然后构建电力系统优化调度模型；
[0014]其中第二目标函数为系统运行总成本最小；
[0015]所述系统运行总成本包括火电机组煤耗成本、火电机组启停成本、新能源机组虚拟惯量配置成本以及新能源机组调频容量成本；
[0016]针对第二目标函数的约束条件包括系统旋转备用约束、系统功率平衡约束、火电机组功率约束、火电机组启停约束、火电机组爬坡约束；
[0017]S3：最后以S1所述虚拟惯量和调频容量多目标优化模型为内层，S2所述电力系统优化调度模型为外层，构建双层优化模模型，并求解得到满足频率条件下的系统最优调度方案。
[0018]在进一步的实施例中，其中S1中，采用基于拉普拉斯变换的数学模型求解系统的频率响应公式如下：
[0019][0020]其中，L为拉普拉斯运算符号；s为变换后的复变量；H
e
为系统总惯量；D为系统的阻尼系数；Δf(t)为系统频率偏差函数；t为暂态时间；ΔP
L
为系统功率扰动；∑ΔP(t)为扰动后各机组调频功率变化之和的函数；
[0021]其中具体的运算公式如下：
[0022][0023][0024][0025][0026]式中，ΔP
Gi
、ΔP
Wj
、ΔP
Vk
分别为扰动后火电机组i、风电机组j和光伏机组k的功率增量函数，其中下标G、W、V分别代表火电机组、风电机组、光伏机组，i、j、k分别其机组编号；
[0027]N
G
、N
W
、N
V
分别为火电机组、风电机组和光伏机组的机组总数；
[0028]K
Gi
、K
Wj
、K
Vk
分别为各机组的功频特性系数；T
Gi
为火电机组的原动机与调试器综合时间常数；T
Wj
、T
Vk
分别为风电机组和光伏机组的等效时间常数。
[0029]在进一步的实施例中，其中S2中的系统运行总成本计算过程如下公式：
[0030][0031]式中，F为系统运行总成本；T为时段，以一天24时段为基准；为火电机组煤耗成
本；为火电机组启停成本；为新能源机组虚拟惯量配置成本；为新能源机组调频容量成本；
[0032]其中，火电机组煤耗成本计算公式如下：
[0033][0034]式中，a
i
为火电机组煤耗二次项系数；b
i
为火电机组煤耗一次项系数；c
i
为火电机组煤耗常数系数；P
Gi,T
为火电机组i在T时段的出力；U
i,T
为火电机组i在T时段的启停状态，启动为1，停机为0；
[0035]火电机组启停成本具体为：
[0036][0037]式中，U
i,T
‑1火电机组i在T
‑
1时段的启停状态；S
i
为火电机组i启停成本系数；
[0038]新能源机组虚拟惯量配置成本具体为：
[0039][0040]式中，C
VI
为风电机组和光伏机组的虚拟惯量配置成本系数；P
Wj,T
为风电机组j在T时段的输出功率、P
Vk,T
为光伏机组k在T时段的输出功率；H
Wj
为风电机组j的虚拟惯性时间常数；H
Vk
为光伏机组k的虚拟惯性时间常数；
[0041]新能源机组调频容量成本具体为：
[0042][0043]式中，为风电机组j在T时段的调频容量；为光伏机组k在T时段的调频容量；C
R
为风电机组和光伏机组的调频容量成本系数。
[0044]在进一步的实施例中，其中S2中的电力系统优化调度模型中的约束条件包括如下公式：
[0045]系统功率平衡约束具体为：
[0046][0047]式中，P
L,T
为T时段系统负荷；
[0048]系统旋转备用约束具体为：
[0049][0050]式中，η为备用系数，选用常规取值，为0.06；
[0051]火电机组功率约束具体为：
[0052]P<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型，其特征是，包括如下步骤：S1：首先构建虚拟惯量和调频容量多目标优化模型；将系统维持频率稳定所需的新能源机组虚拟惯量和调频容量最小作为第一目标函数；针对第一目标函数的约束条件为系统频率安全约束和系统频率变化率安全约束；S2：然后构建电力系统优化调度模型；其中第二目标函数为系统运行总成本最小；所述系统运行总成本包括火电机组煤耗成本、火电机组启停成本、新能源机组虚拟惯量配置成本以及新能源机组调频容量成本；针对第二目标函数的约束条件包括系统旋转备用约束、系统功率平衡约束、火电机组功率约束、火电机组启停约束、火电机组爬坡约束；S3：最后以S1所述虚拟惯量和调频容量多目标优化模型为内层，S2所述电力系统优化调度模型为外层，构建双层优化模模型，并求解得到满足频率条件下的系统最优调度方案。2.根据权利要求1所述的一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型，其特征是：其中S1中，采用基于拉普拉斯变换的数学模型求解系统的频率响应公式如下：其中，L为拉普拉斯运算符号；s为变换后的复变量；H
e
为系统总惯量；D为系统的阻尼系数；Δf(t)为系统频率偏差函数；t为暂态时间；ΔP
L
为系统功率扰动；∑ΔP(t)为扰动后各机组调频功率变化之和的函数；其中具体的运算公式如下：其中具体的运算公式如下：其中具体的运算公式如下：其中具体的运算公式如下：式中，ΔP
Gi
、ΔP
Wj
、ΔP
Vk
分别为扰动后火电机组i、风电机组j和光伏机组k的功率增量函数，其中下标G、W、V分别代表火电机组、风电机组、光伏机组，i、j、k分别其机组编号；N
G
、N
W
、N
V
分别为火电机组、风电机组和光伏机组的机组总数；K
Gi
、K
Wj
、K
Vk
分别为各机组的功频特性系数；T
Gi
为火电机组的原动机与调试器综合时间常数；T
Wj
、T
Vk
分别为风电机组和光伏机组的等效时间常数。3.根据权利要求1所述的一种考虑新能源机组参与调频的电力系统优化调度模型，其
特征是：其中S2中的系统运行总成本计算过程如下公式：式中，F为系统运行总成本；T为时段，以一天24时段为基准；为火电机组煤耗成本；为火电机组启停成本；为新能源机组虚拟惯量配置成本；为新能源机组调频容量成本；其中，火电机组煤耗成本计算公式如下：式中，a
i
为火电机组煤耗二次项系数；b
i
为火电机组煤耗一次项系数；c
i
为火电机组煤耗常数系数；P
Gi,T
为火电机组i在T时段的出力；U
i,T
为火电机组i在T时段的启停状态，启动为1，停机为0；火电机组启停成本具体为：式中，U
i,T
‑1火电机组i在T
‑
1时段的启停状态；S
i
为火电机组i启停成本系数；新能源机组虚拟惯量配置成本具体为：式中，C
VI
为风电机组和光伏机组的虚拟惯量配置成本...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海涛，朱康凯，仲聪，王宇昊，张效诚，马佳伊，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：