【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网调度领域，尤其涉及一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法。
技术介绍
1、随着大规模的风能、太阳能等可再生能源接入电网，电力系统正从以传统旋转电机为主转向以新型电力电子设备为主的复杂系统。但受制于风能、光照等自然资源的随机性与波动性，间歇性电源出力可控性、可调度性较差，再加上西北地区源、荷、网所固有的特殊性，使电网的运行特性发生了深刻的变化，给可再生能源的消纳带来了巨大挑战。因此，亟需提出一种大规模风、光等可再生能源接入电网的协调控制方法。
2、目前有很多针对风电机组/光伏组件的控制、风电场/光伏电站的有功和无功优化控制等技术问题的研究。文献“equivalent modeling method for regionaldecentralized photovoltaic clusters based on cluster analysis”[wu h b,liu zq,chen y,et al.cpss transactions on power electronics and applications,2018,3(2):146-153.]提出集群划分指标通常依据电气距离展开，关注集群的耦合性以及集群内部电源的利用情况。文献“以提高消纳能力为目标的可再生能源发电集群划分方法”[毕锐,刘先放,丁明,等.中国电机工程学报,2019,39(22):6583-6591.]提出一种集群划分方法，以提高可再生能源就地消纳能力和源荷匹配水平。但大规模风光电基地“机-场-群”有功优化控制以风光电出力最
3、综上所述，现有技术大多忽略了各场站、各集群之间的时空相关性，没有彻底解决大规模的风能、太阳能等可再生能源接入电网带来的协调优化控制问题。因此，有必要建立有功-无功一体化优化模型，实现有功功率、无功电压一体化优化控制。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种可靠性高、实用性好的风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法。
2、为解决上述问题，本专利技术所述的一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，包括以下步骤：
3、⑴建立机-场-群多层级调度架构；
4、⑵建立机-场-群的优化目标和约束条件；
5、⑶建立由日前调度计划、日内滚动计划和实时调度构成的多时间尺度联合优化调度模型；
6、⑷结合迁移因子和精英选择策略，对浣熊算法进行改进，用改进的浣熊算法求解机-场-群多时间尺度联合优化调度模型，即得最终的优化调度结果。
7、所述步骤⑴中机-场-群多层级调度架构由机组单元层、场站层、集群层和上级调度层构成；所述集群层由所有场站集合起来构成；该架构调度过程如下：将机组层的风/光功率预测数据和安全约束条件上传至场站层进行优化，各个场站的运行信息上传至集群层，集群层的上级调度中心接收集群的运行信息，并结合电网的负荷预测数据和集群安全约束条件进行优化计算；完成优化后，再由上级调度中心对集群、场站、机组逐级下发调度指令。
8、所述步骤⑵中机-场-群的优化目标和约束条件的建立由日前运行阶段、日内运行阶段和实时调度阶段组成；
9、①在日前运行阶段，以系统的运行成本和网损最小为优化目标，其目标函数为：
10、minc1＝cwt+cpv+closs
11、
12、式中：cwt为风电场的运行成本，单位元；cpv为光伏电站的运行成本，单位元；closs为网损成本，单位元；规定时间长度以δt为尺度分为nt个时段；为第i个风电场的成本系数；为第i个光伏电站的成本系数；为第i个风电场在t时刻的发电功率，单位mw；为第i个光伏电站在t时刻的发电功率，单位mw；
13、约束条件由功率平衡约束、风光运行约束、风光爬坡约束和场站出力调节速率约束组成；其中：
14、i功率平衡约束：
15、
16、式中：pl,t为电负荷，单位mw；
17、ii风光运行约束：
18、
19、式中：pwt为风电场的出力，单位为mw；ppv为光伏电站的出力，单位为mw；为风电场的最大、最小出力，单位为mw；为光伏电站的最大、最小出力，单位为mw；
20、iii风光爬坡约束：
21、
22、式中：λw,t为风电爬坡率；λmin,t、λmax,t为风电最小、最大爬坡率；δt为t时刻两个风电功率的时间间隔，单位为小时；为光伏功率下上限、ppv,t为t时刻的光伏发电功率、ppv,t-1为t-1时刻的光伏发电功率，单位为mw；为光伏下、上爬坡率极限值；pw,t为t时刻风力发电功率、pw,t+1为t+1时刻风力发电功率，单位为mw；
23、ⅳ场站出力调节速率约束：
24、
25、式中：αw为风电场的功率变化速率系数；αpv为光伏电站的功率变化速率系数；和分别为t时刻第i个风力发电场和第j个光伏发电站的发电功率，单位为mw；和分别为t-δt时段内风电场的变化功率和光伏电站的变化功率，单位为mw；pw,i和ppv,j分别为第i个风力发电场和第j个光伏发电站的发电功率，单位为mw；
26、②日内运行阶段，以最小化弃风成本cwt,loss和弃光成本cpv,loss为优化目标，其目标函数为：
27、
28、
29、式中：kwt,loss、kpv,loss分别为弃风弃光惩罚系数；分别为弃风弃光功率，单位为mw；
30、弃风弃光功率约束条件为：
31、
32、式中：ptw,roll、ptpv,roll分别为风电预测出力和光伏预测出力，单位为mw；分别为弃风功率和弃光功率，单位为mw；分别为风电实际功率和光伏实际功率，单位为mw；
33、③在实时调度阶段，将机-场-群各个场站的输出与预定指令的总偏差最小化作为优化目标，并同时考虑到预测误差的影响；其目标函数为：
34、
35、式中：m为实时调度阶段的时段数；分别为风电和光伏的功率预测值，单位为mw；为机-场-群联合运行的发电计划出力，单位为mw；
36、机-场-群联合运行约束条件为：
37、
38、式中：pdev为机-场-群联合运行时的偏移功率，单位为mw；pwt,roll、ppv,roll分别为风电和光伏的出力计划，单位为mw；分别为t时刻的风力和光伏发电功率，单位为mw；为t时刻的联合出力计划，单位为mw。
39、所述步骤⑶中多时间尺度联合优化调度模型的调度流程如下：
40、a在日前运行阶段，基于风光预测数据和电站参数，构建基于系统运行成本和网损最小的日前优化调度目标函数，生成风光联合发电系统计划出力；
41、b更新日内本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，其特征在于：所述步骤⑴中机-场-群多层级调度架构由机组单元层、场站层、集群层和上级调度层构成；所述集群层由所有场站集合起来构成；该架构调度过程如下：将机组层的风/光功率预测数据和安全约束条件上传至场站层进行优化，各个场站的运行信息上传至集群层，集群层的上级调度中心接收集群的运行信息，并结合电网的负荷预测数据和集群安全约束条件进行优化计算；完成优化后，再由上级调度中心对集群、场站、机组逐级下发调度指令。
3.如权利要求1所述的一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，其特征在于：所述步骤⑵中机-场-群的优化目标和约束条件的建立由日前运行阶段、日内运行阶段和实时调度阶段组成；
4.如权利要求1所述的一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，其特征在于：所述步骤⑶中多时间尺度联合优化调度模型的调度流程如下：
【技术特征摘要】
1.一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种风光发电集群有功无功多层级一体化协调控制方法，其特征在于：所述步骤⑴中机-场-群多层级调度架构由机组单元层、场站层、集群层和上级调度层构成；所述集群层由所有场站集合起来构成；该架构调度过程如下：将机组层的风/光功率预测数据和安全约束条件上传至场站层进行优化，各个场站的运行信息上传至集群层，集群层的上级调度中心接收集群的运行信息，并结合电网的负...
【专利技术属性】
技术研发人员：周强，张金平，王定美，牛继恩，赵龙，张健美，张睿骁，吴建军，沈渭程，张永蕊，吕清泉，刘丽娟，王晟，高鹏飞，李津，张珍珍，刘海伟，张嘉琳，陈柏旭，张赛，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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