本发明专利技术涉及电力系统优化调度技术领域，尤其涉及一种梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法、装置、设备及介质，包括：获取梯级分布式抽水蓄能电站电力调度机制和调度规则；根据电力调度机制，建立考虑中长期调度效用和短期调度效用的梯级分布式抽水蓄能电站协同调度模型；根据协同调度模型，确定梯级分布式抽水蓄能电站的抽水和发电出力计划；以梯级分布式抽水蓄能电站的中长期调度效用和短期调度效用之和的总效用最大作为目标函数，以梯级水电站约束、抽水蓄能约束、计划电量约束作为约束条件，建立梯级分布式抽水蓄能电站优化调度模型；对优化调度模型进行求解，得到优化调度结果，可使得整体调度的优化效果更明显，更有利于促进清洁能源消纳。
1、随着能源紧缺、环境污染、生态破坏等问题愈演愈烈，传统化石能源的发电成本逐渐增加，取而代之的是以风能、太阳能、抽水蓄能为代表的可再生能源。作为清洁、可持续发展的能源，可再生能源有助于人类应对环境污染、气候变化、传统化石能源枯竭等问题。然而，大规模风电、光伏接入电网后将造成电力系统调节能力严重下降、抗扰动能力不足和联锁故障风险增加等问题，给电力系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。
2、因此，为适应可再生能源在电力系统中撞击容量占比不断扩大的趋势，减轻其大规模并网对电力系统带来的冲击，开展促进可再生能源利用的多种能源互补发电协同优化技术研究，具有很大的意义。
3、随着我国电力系统的逐步发展，如何在梯级分布式抽水蓄能电站间做好流域内水电站间的水库水量调度，协同可再生能源发电，满足电力调度规则下的分布式抽水蓄能系统调度效用最大化，是研究的难点。
>3、获取梯级分布式抽水蓄能电站电力调度机制和调度规则；4、根据所述电力调度机制，建立考虑中长期调度效用和短期调度效用的梯级分布式抽水蓄能电站协同调度模型；
5、根据所述协同调度模型，确定梯级分布式抽水蓄能电站的抽水和发电出力计划；
6、以梯级分布式抽水蓄能电站的中长期调度效用和短期调度效用之和的总效用最大作为目标函数，以梯级水电站约束、抽水蓄能约束、计划电量约束作为约束条件，建立梯级分布式抽水蓄能电站优化调度模型；
7、对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度结果。
8、进一步地，所述目标函数包括：
9、max r＝rl+rs；
10、rl＝callλc；
11、
12、其中，rl代表中长期调度效用，rs代表短期调度效用，在中长期调度的规则中，在完成日尺度的分解之后，中长期调度确定了计划电量和效用参数，call代表日计划总电量，λc代表中长期调度效用参数，代表短期调度效用参数，pth代表梯级抽水蓄能电站在t时段的现货申报计划出力，ptc代表梯级抽水蓄能电站日计划分解电量t时段的出力。
13、进一步地，所述梯级水电站约束包括电力特性约束、水力特性约束和水电耦合特性约束；
14、所述电力特性约束包括：
15、ui,tpimin≤pi,t≤ui,tpimax；
16、
17、
18、其中，pi,t代表电站i在t时段的出力，ui,t为机组开停机状态变量，为0-1变量，当状态变量为1时表示为机组开机，状态变量为0时表示为机组停机；pimin、pimax分别为电站的最小及最大出力限值；δi,t和σi,t分别为第i级水电站在t时刻的开机和停机操作变量，若机组执行开机操作，则δi,t为1，否则δi,t为0；若机组在t时刻执行停机操作，则σi,t为1，否则σi,t为0；分别为第i级水电站的最小开机和最小停机持续时间；
19、所述水力特性约束包括：
20、vimin≤vi,t≤vimax；
21、
22、si,t＝qi.t+qi.t；
23、
24、hi,t＝0.5(zi,t+zi,t-1)-di,t-δhi,t；
25、
26、zi(0)＝zi,0；
27、zi(t)＝zi,target；
28、di,t＝f(qi,t)；
29、zi,t＝f(vi,t)；
30、其中，vimin、vimax分别为电站i在t时段允许的最小、最大库容，分别为第i级水电站的发电流量上下限，分别为电站i的水库水位上限、下限约束，zi,t为电站i在t时段的上游水位，hi,t为电站i在t时段的净水头，di,t为电站i在t时段的的尾水位，δhi,t为电站i在t时段的水头损失，zi,0为调度开始时第i级水库的初始水位，zi,target为调度结束时第i级水库的目标控制水位；
31、所述梯级水电站约束还包括水量平衡方程，包括：
32、vi,t+1＝vi,t+(qri.t-qi.t-qi.t)t+vpi,t；
33、其中，vpi,t为电站i在时段t从下游抽得的水量，tci,t为电站i在时段t内的抽水时间；
34、所述水电耦合特性约束包括：
35、pi,t＝ρgηihi,tqi,t；
36、其中，ρ为水密度，单位为kg/m3，取值为1，g为重力加速度，单位为n/kg，取值为9.8，ηi为第i级水电站的发电效率，hi,t为t时刻第i级水电站中机组的发电水头，qi,t为t时刻第i级水电站中的发电流量。
37、进一步地，所述抽水蓄能约束包括：
38、
39、
40、
41、
42、其中，piht,min和piht,max是梯级水电机组的出力范围，pipsht,g,min和pipsht,g,max是引入的抽水蓄能机组在发电工况下的出力范围，pipsht,p,min和pipsht,p,max是抽水工况下的功率范围，是混合式抽水蓄能梯级水电发电系统的状态标志，其中1/0表示开/关状态。
43、进一步地，所述计划电量约束包括：
44、
45、其中，call代表日计划总电量，ptc代表梯级抽水蓄能电站日计划分解电量t时段的出力。
46、进一步地，所述对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度结果，包括如下步骤：
47、利用分段线性化方法对水位-库容和尾水位-下泄流量的非线性关系进行处理；
48、利用mccormick凸包络松弛法对水电机组处理特性进行线性化处理；
49、利用混合整数线性规划法求解所述梯级分布式抽水蓄能电站调度模型，得到优化调度结果。
50、本专利技术还包括一种梯级分布式抽水蓄能电站的调度装置，使用如上述的方法，包括：
51、获取单元，用于获取梯级分布式抽水蓄能电站电力调度机制和调度规则；
52、协同调度模型建模单元，用于根据所述电力调度机制，建立考虑中长期调度效用和短期调度效用的梯级分布式抽水蓄能电站协同调度模型；
53、计划单元，所述计划单元用于根据所述协同调度模型，确定梯级分布式抽水蓄能电站的抽水和发电出力计划；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述目标函数包括：
3.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述梯级水电站约束包括电力特性约束、水力特性约束和水电耦合特性约束；
4.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述抽水蓄能约束包括：
5.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述计划电量约束包括：
6.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述对所述优化调度模型进行求解，得到优化调度结果，包括如下步骤：
7.一种梯级分布式抽水蓄能电站的调度装置，其特征在于，使用如权利要求1至6任一项所述的方法，包括：
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述目标函数包括：
3.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述梯级水电站约束包括电力特性约束、水力特性约束和水电耦合特性约束；
4.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述抽水蓄能约束包括：
5.根据权利要求1所述的梯级分布式抽水蓄能电站的调度方法，其特征在于，所述计划电量约束包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛晓慧，赵波，方旎，焦烨，李杨，吴峰，张雪松，林达，马瑜涵，史林军，林克曼，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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