考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法技术

本发明专利技术公开了考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，在上级电网层面，以考虑上级电网网损的出清电价以及两级电网的售

【技术实现步骤摘要】
考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法


[0001]本专利技术属于电力系统调度领域，具体涉及一种在电网调度的多级管理体系下考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法
。

技术介绍

[0002]传统的经济优化问题中，通常将下级电网等效为边界线上的固定功率节点，在上级电网侧进行优化求解
。
而下级电网优化则通常考虑上级电网电价，对下级电网内部资源进行优化
。
这种上下级电网分离的优化方式，容易导致边界线上的功率不平衡并产生不必要的电网阻塞，进而产生一系列的系统调度技术问题并增加额外的运行成本
。
同时，上下级分离调度模式还可能导致电网资源利用不充分，无法保证调度结果在整体上的最优性
。
[0003]目前针对上下级电网协同优化的电力系统调度方法的相关研究已有很多，但是这些研究中大部分都忽略了在协同调度过程中各级电网的网损问题
。
在上下级电网协同运行中，下级电网可等效为上级电网的“柔性负荷”。
上级电网网损会对上级电网出清电价产生影响，上级电网的出清电价则会影响下级电网的优化过程，而下级电网自身的优化结果又将反过来影响上级电网网损，进而影响上级电网电价
。
此外，随着近几年电动汽车的发展，大规模电动汽车无序接入电网，会对电网产生不利影响
。
而通过优化电动汽车充放电的空间位置，可改善电网潮流，进而降低电网网损
。

技术实现思路

[0004]为了改善电网潮流，进而降低电网网损，本专利技术的目的是提供一种考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法
。
[0005]为了解决上述存在的技术问题实现上述目标，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0006](1)
首先在上级电网层面，以考虑上级电网网损的出清电价以及两级电网的售
、
购电量为交互变量建立上级电网优化调度模型；
[0007](2)
在下级电网层面，考虑电动汽车的空间分布对下级电网网损的影响，设置了电动汽车空间调度层，在上下级电网多种类型调度资源的最优时间分布的基础上，对电动汽车的空间位置进行优化，进而优化下级电网潮流，从而降低下级电网网损；
[0008](3)
为避免上下电网频繁的信息交互，提高求解效率，引入并行子空间算法对模型进行求解；
[0009](4)
通过设置合理的算例验证模型的有效性
。
[0010]具体的，一种考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1
：以出清电价和上下级电网售购电量为交互变量，分别以最小成本为目标函数建立上级电网调度层优化模型和下级电网调度层优化模型；
S2
：在下级电网中设置电动汽车空间调度层并以下级电网网损最小为目标函数，最终建立上下级电网分层协同优化调度模型；
S3
：针对上级电网调度层优化模型和下级电网调度层优化模型，根据并行子空间算
法，确定系统设计变量和状态变量，并构建响应面近似模型；
S4
：根据并行子空间算法对上级电网调度层优化模型和下级电网调度层优化模型进行求解，得出上下级电网中所有机组的出力情况，包括下级电网中的电动汽车最优时间分布；
S5
：基于
S4
求解得出的电动汽车最优时间分布结果进行电动汽车空间调度层的求解，得出下级电网中电动汽车的最优空间分布；求解结束
。
[0011]优选的，
S1
中的交互变量为：考虑上级电网网损的出清电价以及上下级电网售电量
、
购电量；上
、
下级电网通过这两个变量进行交互，以成本最低建立电网调度的多级管理体系，优化上
、
下级电网中多种类型调度资源，同时得到下级电网中电动汽车的最优时间分布，使得电动汽车的充放电在时间上与上
、
下级电网中调度资源相互协调，提高电网整体的经济性；在电动汽车空间调度层，以电动汽车的时间分布以及下级电网的供电情况为基础，通过优化电动汽车的空间位置，进而优化下级电网潮流，降低下级电网网损
。
[0012]优选的，多种类型调度资源包括光伏
、
火电机组
、
需求响应
、
燃气轮机以及电动汽车
。
[0013]优选的，上级电网调度层优化模型，
[0014]上级电网包括常规机组
、
可再生能源以及需求响应；上级电网调度层优化模型表示为：
[0015][0016]式中，为常规机组的发电成本；为上级电网弃光惩罚成本；为上级电网需求响应成本；
C
sell
为上级电网向下级电网售电的收益；
[0017]各项成本的表达式如下：
[0018][0019]式中，为上级电网常规机组数量；
a
i
、b
i
、c
i
分别为常规机组
i
的煤耗成本系数；为上级电网常规机组
i
在
t
时刻的出力；
ρ
pv
为弃光惩罚成本系数；为上级电网光伏在
t
时刻的光伏弃电量；
ρ
dr1
、
ρ
dr2
为需求响应系数，分别为可削减负荷补偿系数
、
可平移负荷补偿系数；分别为上级电网在
t
时刻的可削减负荷量
、
可平移负荷量；
c
p,t
为上级电网
t
时刻的出清电价；为下级电网
k
在
t
时刻的购电量；
N
down
为下级电网的数量；
[0020]考虑到上级电网网损对电网出清电价由一定的影响，上级电网
t
时刻的出清电价为：
[0021][0022]式中，为上级电网中的支路集合，为
t
时刻上级电网在线路
l
上的网损；
[0023]上级电网内部约束条件为：
[0024](1)
功率平衡约束
[0025][0026]式中，分别为上级电网中的支路集合和负荷节点集合；为
t
时刻负荷节点
r
的负荷功率；为
t
时刻上级电网光伏实际出力；
[0027](2)
线路传输功率约束
[0028][0029]式中，为
t
时刻上级电网线路的传输功率；为上级电网线路最大传输功率限值；
[0030](3)
光伏出力约束
[0031][0032]式中，为
t
时刻上级电网光伏预测值；
[0033](4)
火电机组出力约束本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1
：以出清电价和上下级电网售购电量为交互变量，分别以最小成本为目标函数建立上级电网调度层优化模型和下级电网调度层优化模型；
S2
：在下级电网中设置电动汽车空间调度层并以下级电网网损最小为目标函数，最终建立上下级电网分层协同优化调度模型；
S3
：针对上级电网调度层优化模型和下级电网调度层优化模型，根据并行子空间算法，确定系统设计变量和状态变量，并构建响应面近似模型；
S4
：根据并行子空间算法对上级电网调度层优化模型和下级电网调度层优化模型进行求解，得出上下级电网中所有机组的出力情况，包括下级电网中的电动汽车最优时间分布；
S5
：基于
S4
求解得出的电动汽车最优时间分布结果进行电动汽车空间调度层的求解，得出下级电网中电动汽车的最优空间分布；求解结束
。2.
根据权利要求1所述一种考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，其特征在于：
S1
中的交互变量为：考虑上级电网网损的出清电价以及上下级电网售电量
、
购电量；上
、
下级电网通过这两个变量进行交互，以成本最低建立电网调度的多级管理体系，优化上
、
下级电网中多种类型调度资源，同时得到下级电网中电动汽车的最优时间分布，使得电动汽车的充放电在时间上与上
、
下级电网中调度资源相互协调，提高电网整体的经济性；在电动汽车空间调度层，以电动汽车的时间分布以及下级电网的供电情况为基础，通过优化电动汽车的空间位置，进而优化下级电网潮流，降低下级电网网损
。3.
根据权利要求2所述考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，其特征在于：多种类型调度资源包括光伏
、
火电机组
、
需求响应
、
燃气轮机以及电动汽车
。4.
根据权利要求1所述考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，其特征在于：上级电网调度层优化模型，上级电网包括常规机组
、
可再生能源以及需求响应；上级电网调度层优化模型表示为：式中，为常规机组的发电成本；为上级电网弃光惩罚成本；为上级电网需求响应成本；
C
sell
为上级电网向下级电网售电的收益；各项成本的表达式如下：式中，为上级电网常规机组数量；
a
i
、b
i
、c
i
分别为常规机组
i
的煤耗成本系数；为上级电网常规机组
i
在
t
时刻的出力；
ρ
pv
为弃光惩罚成本系数；为上级电网光伏在
t
时刻的光伏弃电量；
ρ
dr1
、
ρ
dr2
为需求响应系数，分别为可削减负荷补偿系数
、
可平移负荷补偿系
数；分别为上级电网在
t
时刻的可削减负荷量
、
可平移负荷量；
c
p,t
为上级电网
t
时刻的出清电价；为下级电网
k
在
t
时刻的购电量；
N
down
为下级电网的数量；考虑到上级电网网损对电网出清电价由一定的影响，上级电网
t
时刻的出清电价为：式中，为上级电网中的支路集合，为
t
时刻上级电网在线路
l
上的网损；上级电网内部约束条件为：
(1)
功率平衡约束式中，分别为上级电网中的支路集合和负荷节点集合；为
t
时刻负荷节点
r
的负荷功率；为
t
时刻上级电网光伏实际出力；
(2)
线路传输功率约束式中，为
t
时刻上级电网线路的传输功率；为上级电网线路最大传输功率限值；
(3)
光伏出力约束式中，为
t
时刻上级电网光伏预测值；
(4)
火电机组出力约束式中，分别为上级电网火电机组的最小
、
最大技术出力；
(5)
火电机组爬坡约束式中，为
t
‑1时刻上级电网中火电机组
i
的出力；
R
ui
、R
di
分别为上级电网机组最大上坡率和最小下坡率
。5.
根据权利要求1所述考虑电网网损的上下级电网分层协同优化调度方法，其特征在于：下级电网调度层优化模型，假设下级电网中的分布式电源为微型燃气轮机及小型风电场，除此之外还有电动汽车集群，下级电网的供电成本考虑燃气轮机的燃料成本
、
弃光惩罚成本
、
电动汽车车主的充电成本以及购电成本；下面以下级电网
k
为例，以最小供电成本为目标函数，建立下级电网调度层优化模型：
式中，为下级电网
k
中燃气轮机的燃料成本；为下级电网
k
弃光惩罚成本；
C
V
为下级电网
k
中电动汽车车主的充电成本；为下级电网
k
需求响应成本；
C
B
为下级电网
k
向上级电网购电的成本；下级电网
k
的各项成本表达式如下：式中，为下级电网
k
燃气轮机数量；为下级电网
k
中第
j
个燃气轮机在
t
时刻的出力；
η
MT
为燃气轮机的转换效率，
ρ
MT
为天然气价格；为下级电网
k
在
t
时刻的光伏弃电量；
λ
k,t
为
t
时刻下级电网
k
的购电电价，由上级电网出清电价决定；
ρ
c,t
、
ρ
dc,t
分别为
t
时刻电动汽车充
、
放电价格；
N
c,t
、N
dc,t
分别为
t
时刻电动汽车充
、
放电的汽车数量；
P
c
、P
dc
分别为电动汽车平均充
、
放电功率；
Δ
t
取为时段
t
的时长；分别为下级电网
k
在
t
时刻的可削减负荷量
、
可平移负荷量；下级电网
k
内部约束条件为：
(1)
功率平衡约束式中，为下级电网
k
中燃气轮机的数量；为下级电网
k
在
t
时刻的光伏出力；为下级电网
k
中的支路集合；为下级电网
k
的负荷节点集合；为下级电网
k
中支路
l'
在
t
时刻的网损；为下级电网
k
中节点
r'
在
t
时刻的负荷；
(2)
边界线传输功率约束式中，分别为下级电网
k
与上级电网相连接的边界线最小
、
最大传输功率；
(3)
光伏出力约束
式中，为
t
时刻下级电网
k
光伏出力预测值；
(4)
燃气轮机出力约束式中，分别为下级电网
k
中第
j
个燃气轮机的最小和最大出力；
(5)
电动汽车相关约束式中，分别为
t
时刻可充
、
放电的电动汽车最大数量；分别为一天内所有可充
、
放电的电动汽车总数；
Δ
t
c
、
Δ<...

【专利技术属性】
技术研发人员：程慧琳，赵娴，徐倩，孙玲，张晶，王丽华，姚荃，武剑，张宁，翟亚婷，米超，陈子来，郭建全，李晶，李佳琪，薛宁波，董学家，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：