本发明专利技术涉及一种电力系统调度自动化系统中调度数据处理方法，特别是一种考虑风电出力不确定性的节能发电调度的决策风险计算机评价方法，根据调度系统给出的各种预测数据和统计数据以及统计规律进行情景生成，形成各种不同的情景决策，然后根据各种约束条件对各种情景决策进行评价计算，最后对评价指标进行判断比对，综合各情景决策，得到决策风险评价。充分考虑了风火电等出力不确定的因素，从而有效减小实际出力与申报值的偏差，使得系统运行的实际成本能够尽可能的与期望成本吻合或者低于期望成本，为实际调度提供了有力的技术支持和数据基础。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种电力系统调度自动化系统中调度数据处理方法，特别是一种。
技术介绍
节能发电调度改变了传统的发电调度方式，取消了按行政计划分配发电量指标的做法，以节能、环保为目标，以全电力系统内发、输、供电设备为调度对象，优先调度可再生和清洁发电资源，按能耗和污染物排放水平，由低到高依次调用化石类发电资源，最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放，促进电力系统高效、清洁运行。节能发电调度要求可再生发电资源按其申报安排出力，但由于可再生能源出力具有不确定性，其实际出力与申报值存在偏差，不能简单地在负荷曲线中去除可再生能源申报的出力，这给实际调度带来了很大的困难。另外，在节能发电调度的风火系统中，若机组组合策略安排不当，风电出力的不确定性可能导致系统运行的实际成本严重偏离期望成本，借鉴投资组合中的概念，称其为机组组合的决策风险。
技术实现思路
本专利技术的目的在于根据现有技术的不足之处而提供一种能够削弱出力偏差，减少成本偏离的。本专利技术的目的是通过以下途径来实现`的:`，其要点在于，包括如下步骤:提供一种情景生成模块，其从电力调度系统中提取风电预测数据、统计数据，采用拉丁超立方采样的方法获得复数个情景数据，并组成情景集合，一个情景数据表征一种可能的确定性情形；提供一种情景削减模块,采用基于Kantorovich距离的情景削减技术,计算各个情景数据的概率，并去除设定值以下概率的情景；并将概率相同或相近的情景进行合并；提供一种数据处理模块，其根据削减后的情景集合进行如下处理:首先计算各个情景中运行费用的最小决策风险期望值作为评价指标:权利要求1.，其特征在于，包括如下步骤: 提供一种情景生成模块，其从电力调度系统中提取风电预测数据、统计数据，采用拉丁超立方采样的方法获得复数个情景数据，并组成情景集合，一个情景数据表征一种可能的确定性情形； 提供一种情景削减模块，采用基于Kantorovich距离的情景削减技术，计算各个情景数据的概率，并去除设定值以下概率的情景；并将概率相同或相近的情景进行合并； 提供一种数据处理模块，其根据削减后的情景集合进行如下处理: 首先计算各个情景中运行费用的最小决策风险期望值作为评价指标:2.根据权利要求1所述的，其特征在于，最小起停时间约束:V&eG，满足:全文摘要本专利技术涉及一种电力系统调度自动化系统中调度数据处理方法，特别是一种，根据调度系统给出的各种预测数据和统计数据以及统计规律进行情景生成，形成各种不同的情景决策，然后根据各种约束条件对各种情景决策进行评价计算，最后对评价指标进行判断比对，综合各情景决策，得到决策风险评价。充分考虑了风火电等出力不确定的因素，从而有效减小实际出力与申报值的偏差，使得系统运行的实际成本能够尽可能的与期望成本吻合或者低于期望成本，为实际调度提供了有力的技术支持和数据基础。文档编号G06Q50/06GK103208088SQ201310091708公开日2013年7月17日 申请日期2013年3月21日 优先权日2013年3月21日专利技术者邓勇, 李嘉, 邓兆云, 何光宇, 黄文英, 陈 峰, 陈郑平 申请人:国家电网公司, 福建省电力有限公司, 清华大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
考虑风电出力不确定性的节能发电调度的决策风险计算机评价方法，其特征在于，包括如下步骤：提供一种情景生成模块，其从电力调度系统中提取风电预测数据、统计数据，采用拉丁超立方采样的方法获得复数个情景数据，并组成情景集合，一个情景数据表征一种可能的确定性情形；提供一种情景削减模块，采用基于Kantorovich距离的情景削减技术，计算各个情景数据的概率，并去除设定值以下概率的情景；并将概率相同或相近的情景进行合并；提供一种数据处理模块，其根据削减后的情景集合进行如下处理：首先计算各个情景中运行费用的最小决策风险期望值作为评价指标：minR-=Σs∈Sps|ME-Ms|-=Σs∈Sps|Σs∈SpsMs-Ms|-其中R?表示半绝对离差风险，对任意实数v，其半绝对离差定义为|v|?=max{0,?v}S表示情景削减之后的情景集合，ME为该集合中所有情景运行费用的期望值，ps表示情景s发生的概率，Ms表示情景s的运行总费用；其中：Ms表示为Ms=Σg∈GΣt∈TCPgs(t)+CUgs(t)+CDgs(t)其中G为火电机组的集合，T为调度时段的集合，分别为情景s中机组g在t时段的运行成本、起动费用和停机费用，其分别为：CPgs(t)=agvg(t)+bgPgs(t)CUg(t)=|Kg[vg(t-1)-vg(t)]|-CDg(t)=|Cg[vg(t)-vg(t-1)]|-其中为机组g在t时段的出力，ag、bg为机组运行成本曲线的相关参数，vg(t)为表示机组g在t时段状态的0?1变量，0表示关停，1表示运行。Kg、Cg分别为机组g起动、停机一次的费用常数；ME为运行总费用的期望值不超过电网运营者的设定值M0，即满足如下约束：ME=Σs∈SpsMs≤M0上述各参数需满足以下各约束条件：调整量约束：-ΔgL≤Pgs(t)-Pgavg(t)≤ΔgUPgavg(t)=Σs∈SpsPgs(t)其中为火电机组g在时段t各情景下出力的加权平均值，将作为机组组合计划值下发，和分别为火电机组g快速调整量的上、下限；系统负荷平衡：忽略网络损耗，∀s∈S,∀t∈T,满足Σg∈GPgs(t)+Σw∈WPws(t)=D(t)其中G为火电机组的集合，W为风电机组的集合，表示情景s中风电机组w在t时段的出力，D(t)为系统在t时段的负荷需求；旋转备用约束：∀s∈S,∀t∈T,满足Σg∈GPgmaxvg(t)+Σw∈WPws(t)≥D(t)+R(t)其中，Pgmax为火电机组g出力的上限，R(t)为系统在t时段的旋转备用容量需求；机组出力及爬坡约束：以RUg表示机组g的爬坡速率，RDg表示机组g的滑坡速率，得到机组的出力限制及爬坡约束：Pgminvg(t)≤Pgs(t)≤Pgmaxvg(t)Pgs(t)-Pgs(t-1)≤RUg,ifvg(t-1)=vg(t)=1Pgmin,ifvg(t-1)=0,vg(t)=10,ifvg(t-1)=1,vg(t)=0Pgs(t)-Pgs(t-1)≥-RDg,ifvg(t-1)=vg(t)=1Pgmin,ifvg(t-1)=0,vg(t)=1-Pgmin,ifvg(t-1)=1,vg(t)=0最小起停时间约束：∀g∈G,满足Σt=1Ug[1-vg(t)]=0Σn=tt+UTg-1vg(n)≥UTg[vg(t)-vg(t-1)],∀t=Ug+1,...,T-UTg+1Σn=tT{vg(n)-[vg(t)-vg(t-1)]}≥0,∀t=T-UTg+2,...,T其中UTg为机组g的最小起动时间，为机组g在调度周期的第1个时段之前在线的时长，Vg(0)为机组g的初始状态，表示初始时段机组g必须在线的时长；将所获得的评价指标与设定的风险期望值进行对比，若是计算获得的评价指标小...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：邓勇，李嘉，邓兆云，何光宇，黄文英，陈峰，陈郑平，
申请(专利权)人：国家电网公司，福建省电力有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：
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