太阳城集团

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一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201310539274.3

申请日:

2013.11.01

公开号:

CN103633641A

公开日:

2014.03.12

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情: 授权|||专利申请权的转移IPC(主分类):H02J 3/00变更事项:申请人变更前权利人:西安交通大学变更后权利人:西安交通大学变更事项:地址变更前权利人:710049 陕西省西安市咸宁西路28号变更后权利人:710049 陕西省西安市咸宁西路28号变更事项:申请人变更后权利人:国家电网公司西北分部登记生效日:20140519|||实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/00申请日:20131101|||公开
IPC分类号: H02J3/00; G06Q10/04(2012.01)I; G06Q50/06(2012.01)I 主分类号: H02J3/00
申请人: 西安交通大学
发明人: 别朝红; 胡国伟; 吕家君; 刘瑞峰; 薛必克
地址: 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
优先权:
专利代理机构: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 徐文权
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法律状态
申请(专利)号:

CN201310539274.3

授权太阳城集团号:

|||||||||

法律状态太阳城集团日:

2016.04.27|||2014.06.11|||2014.04.09|||2014.03.12

法律状态类型:

授权|||专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,该方法以电力公司进行中长期交易计划和运营计划为背景,针对需要大规模接纳风电的现实问题,建立了交易运营一体化数学模型,优化的目标函数是系统总运行成本最小和风电消纳最大,约束条件包括电网运行的安全约束和发电机运行的物理约束,为了降低模型的求解维度,提出了计划尺度的压缩和映射技术,将中长期计划太阳城集团尺度压缩到典型周太阳城集团尺度,先通过优化计算得到典型周的计划,再由映射关系形成所需要的中长期太阳城集团尺度的计划,可以帮助需要大规模消纳风电的电力公司制定中长期交易计划和运营计划,提高决策的科学性和有效性,有助于提高风电的接纳水平,降低电能的生产成本。

权利要求书

权利要求书
1.  一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:该运营计划获取方法包括以下步骤: 
第一步,建立多目标的优化模型,优化模型的第一个目标函数是系统的总运行费用最小,优化模型的第二个目标函数是风电接纳量最大,风电接纳量用系统在每时段接纳的风电功率表示,优化模型的约束条件包括系统的备用容量约束、系统外送交易电量合同约束、外送电量交易方式约束以及系统的功率平衡约束; 
第二步,通过将系统风电接纳量最大转化为系统弃风成本最小实现所述第一个目标函数与第二个目标函数的协调,得到新的目标函数; 
第三步,在约束条件下,根据典型周的数据由所述新的目标函数求解得到典型周的计划,利用典型周的计划映射得到月计划,典型周的数据是每个月的任意周的负荷值或将每个月各周对应时段的负荷值取平均。 

2.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:所述系统的备用容量约束表示为: 

其中,I表示系统中的发电机组数,发电机指火电机组;zi,t表示第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;Pi,t表示第i个发电机组在第t个时段的有功功率;Pi,max表示第i个发电机组技术出力的上限;Dt表示系统在第t个时段的负荷功率需求;fd,fw,t分别表示负荷预测和风电预测的误差系数; Pw,t表示系统在第t个时段接纳的风电功率;Pw,t,forecase表示系统在第t个时段的预测风电功率。 

3.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:所述系统外送交易电量合同约束表示为: 

其中,Pe,t表示系统在第t个时段的外送功率需求;表示系统Th时段外送交易合同电量约束。 

4.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:所述外送电量交易方式约束表示为: 

其中,Tp,Tv,Tn依次表示一天中峰谷平时段的集合;Pe1,Pe2,Pe3依次表示一天中峰谷平时段的外送功率需求。 

5.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:所述系统的功率平衡约束表示为: 

其中,Pe,t表示系统在第t个时段的外送功率需求;Dt表示系统在第t个时段的负荷功率需求;Pi,t表示第i个发电机组在第t个时段的有功功率;Pw,t表示系统在第t个时段接纳的风电功率;I表示系统中的发电机组数,发电机指火电机组。 

6.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划 获取方法,其特征在于:所述优化模型的约束条件还包括发电机出力上下限约束、发电机最小连续启停太阳城集团约束、发电机的电量约束以及线路的输电容量约束。 

7.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:所述新的目标函数表示为: 

其中,F表示系统总的运行费用;T表示研究周期内的时段数;I表示系统中的发电机组数,发电机指火电机组;zi,t表示第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;Pi,t表示第i个发电机组在第t个时段的有功功率;Cp,i(Pi,t)表示第i个发电机组的运行费用,发电机组的运行费用取为功率的二次函数形式:ai、bi、ci为发电机组的运行费用参数;Cs,i表示第i个发电机组的开机费用;Cq,t表示广义弃风成本;Pw,t表示系统在t个时段接纳的风电功率;Pw,t,max表示系统在第t个时段接纳的风电功率最大上限。 

8.  根据权利要求1所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,其特征在于:所述利用典型周的计划映射得到月计划的具体方法为:假设典型周总电量为Qw,sum,典型周所在计划月的总电量为Qm,sum,计划月压缩到典型周的映射系数为根据典型周计划结果集合Hw得到计划月的月计划结果集合Hm=Hw·μ。 

9.  根据权利要求7所述一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划 获取方法,其特征在于:所述运营计划获取方法还包括以下步骤:计划尺度为季度或年度时,将季度或年度对应的各个月的月计划结果累加。 

说明书

说明书一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法
技术领域
本发明属于电力公司的中长期决策计划领域,尤其涉及考虑风电的中长期交易计划和运营计划的制定。
背景技术
在日前及实时运行阶段,由于可调节资源有限,为满足电网安全运行的备用要求,难以保障风电的全额消纳。而在中长期运营计划阶段,拥有更多的优化配置手段,可以通过对不同太阳城集团周期上多种类发电资源与输电资源的协调与优化,提升清洁能源的接纳水平。另一方面,对于电能供应大于电能需求的地区,短期内大幅提升地区内的负荷需求不现实,将地区内的富余电能通过交易手段,外送到区外进行消纳是当前改善供需不平衡的最现实也是最有效的方法。
目前国内外对于考虑风电接纳的研究,主要集中在电力系统运营计划的研究,尤其是电力系统的短期运营计划,较少涉及到中长期的运营计划,中长期的交易计划方面,太阳城集团风电接纳的研究尚未见报道。区别于电力系统短期计划,中长期计划太阳城集团尺度一般为月、季或年,中长期计划不是简单地将短期计划问题进行太阳城集团尺度上的延展,关键在于研究的兴趣不同,中长期计划并不在于直接服务于实际的生产计划,因为在较长的太阳城集团尺度下,许多因素是不确定的,比如负荷需求,风电出力等等。中长期计划问题更主要地是分析系统中投资、政策、市场等因素的改变所产生的影响,通过方案分析帮助指导策略的制 定,同时也对未来的短期计划有一定地参考作用。交易计划一般以供需双方签订合同电量的方式实现交易,合同电量是双方根据自己的供需预测确定的,签订交易电量的总额和价格,但是如何确保签订的合同电量在运营阶段有效实施一直以来是一个难点。
由于风电具有不确定性和反调峰特性,如果不把系统的交易计划和运营计划进行统筹考虑,将直接导致制定的交易计划在实际运营阶段不可行,需要实时调整,失去交易计划制定的意义,此外也将导致电能的生产成本升高。因此中长期计划的制定需要将该地区电量外送交易计划和地区内运营计划相结合进行统一考虑。目前电力公司在实际工作中尚没有考虑风电接纳的中长期交易运营计划决策的数学模型。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法。
为达到上述目的,本发明采用了以下技术方案。
一种考虑风电接纳的中长期交易运营计划获取方法,包括以下步骤:
第一步,建立多目标的优化模型,优化模型的第一个目标函数是系统的总运行费用最小,优化模型的第二个目标函数是风电接纳量最大,风电接纳量用系统在每时段接纳的风电功率表示,优化模型的约束条件包括系统的备用容量约束、系统外送交易电量合同约束、外送电量交易方式约束以及系统的功率平衡约束,优化模型的决策变量包 括风电的接纳量、机组出力和启停状态变量以及外送交易功率;
第二步,通过将系统风电接纳量最大转化为系统弃风成本最小实现所述第一个目标函数与第二个目标函数的协调,得到新的目标函数;
第三步,在约束条件下,根据典型周的数据由所述新的目标函数求解得到典型周的计划,利用典型周的计划映射得到月计划,典型周的数据是每个月的任意周的负荷值或将每个月各周对应时段的负荷值取平均。
所述系统的备用容量约束表示为:
Σi=1Izi,t(Pi,max-Pi,t)≥max{Dt×fd,Dt×fd+Pw,t-Pw,t,forecast×(1-fw,t)}]]>
其中,I表示系统中的发电机组数,发电机指火电机组;zi,t表示第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;Pi,t表示第i个发电机组在第t个时段的有功功率;Pi,max表示第i个发电机组技术出力的上限;Dt表示系统在第t个时段的负荷功率需求;fd,fw,t分别表示负荷预测和风电预测的误差系数;Pw,t表示系统在第t个时段接纳的风电功率;Pw,t,forecase表示系统在第t个时段的预测风电功率。
所述系统外送交易电量合同约束表示为:
Σt=1ThPe,t=Q‾e,Th]]>
其中,Pe,t表示系统在第t个时段的外送功率需求;表示系统Th时段外送交易合同电量约束。
所述外送电量交易方式约束表示为:
Pe,t=Pe1∀t∈TpPe2∀t∈TvPe3∀t∈Tn]]>
其中,Tp,Tv,Tn依次表示一天中峰谷平时段的集合;Pe1,Pe2,Pe3依次表示一天中峰谷平时段的外送功率需求。
所述系统的功率平衡约束表示为:
Pw,t+Σi=1IPi,t=Dt+Pe,t]]>
其中,Pe,t表示系统在第t个时段的外送功率需求;Dt表示系统在第t个时段的负荷功率需求;Pi,t表示第i个发电机组在第t个时段的有功功率;Pw,t表示系统在第t个时段接纳的风电功率;I表示系统中的发电机组数,发电机指火电机组;
所述优化模型的约束条件还包括发电机出力上下限约束、发电机最小连续启停太阳城集团约束、发电机的电量约束以及线路的输电容量约束。
所述新的目标函数表示为:
MinF=Σt=1TΣi=1I[zi,tCp,i(Pi,t)+zi,t(1-zi,t)Cs,i]+Σt=1T(Pw,t,max-Pw,t)Cq,t]]>
其中,F表示系统总的运行费用;T表示研究周期内的时段数;I表示系统中的发电机组数,发电机指火电机组;zi,t表示第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;Pi,t表示第i个发电机组在第t个时段的有功功率;Cp,i(Pi,t)表示第i个发电机组的运行费用,发电机组的运行费用取为功率的二 次函数形式:ai、bi、ci为发电机组的运行费用参数;Cs,i表示第i个发电机组的开机费用;Cq,t表示广义弃风成本;Pw,t表示系统在t个时段接纳的风电功率;Pw,t,max表示系统在第t个时段接纳的风电功率最大上限。
所述利用典型周的计划映射得到月计划的具体方法为:假设典型周总电量为Qw,sum,典型周所在计划月的总电量为Qm,sum,计划月压缩到典型周的映射系数为根据典型周计划结果集合Hw得到计划月的月计划结果集合Hm=Hw·μ。
所述运营计划获取方法还包括以下步骤:计划尺度为季度或年度时,将季度或年度对应的各个月的月计划结果累加。
本发明的有益效果体现在:
本发明中对风电的处理采用增加风电消纳最大这一目标函数和增加有效额外备用相结合的方式来实现,此外交易计划的处理考虑了电力电量联合优化技术,将所签订的交易电量通过优化的方式得到每个时段交易的电力功率,并在此基础上建立考虑风电接纳的中长期交易运营计划问题的数学模型,为考虑风电接纳的中长期交易计划和运营计划的制定提供有力保障,可以在当大规模风电需要消纳时,实现电力公司的交易计划与运营计划协调优化,提高决策的科学性和有效性,提升风电的接纳水平,降低电能的生产成本。
附图说明
图1为考虑风电接纳对系统备用容量影响示意图;
图2为模型的求解流程示意图;
图3为计划尺度为季度时,以冬季为例,各个月的连接方式示意图;
图4为修改后的IEEE仿真算例拓扑结构图,其中,BUS表示系统的母线;
图5为仿真算例中交易方式1的系统冬季交易计划情况;
图6为仿真算例中交易方式2的系统冬季交易计划情况;
图7为仿真算例中交易方式1下系统火电机组的实际发电负荷率;
图8为仿真算例中交易方式2下系统火电机组的实际发电负荷率。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
一、中长期计划中风电的处理
在电网安全约束能够满足的前提下,由于风电是绿色可再生能源,尽可能多的接纳风电是大家的共识,所以在计划的目标上,应该有风电消纳的电量最大这个目标,如下式所示:
MAxF2=Σt=1tPw,t]]>
式中:
Pw,t——系统在第t个时段接纳的风电功率;
F2——风电接纳电量总额;
风电功率预测具有不确定性,假设可以预知每个时段风电预测的误差系数,那么就可以得到风电预测功率的上下限。为了在计划阶段 考虑风电预测误差对系统运营安全的影响,本发明通过增加额外的备用容量来保障系统的运营安全。如图1所示,当计划接纳风电功率为A时,不需要提供额外的备用容量,当计划接纳的风电功率为B和C时,需要提供额外的备用容量L,以满足风电功率预测误差可能导致的功率缺额,所以系统的备用容量需要综合考虑系统的负荷备用容量需求和风电功率额外备用容量需求。考虑风电接纳之后,中长期计划时的系统备用容量约束如下式所示:
Σi=1Izi,t(Pi,max-Pi,t)≥max{Dt×fd,Dt×fd+Pw,t-Pw,t,forecast×(1-fw,t)}]]>
式中:
I——系统中的发电机组数,这里的发电机指火电机组;
zi,t——第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;
Pi,t——第i个发电机组在第t个时段的有功功率;
Pi,max——第i个发电机组技术出力的上限;
Dt——系统在第t个时段的负荷功率需求;
fd,fw,t——分别表示负荷预测和风电预测的误差系数;
Pw,t——系统在第t个时段接纳的风电功率;
Pw,t,forecase——系统在第t个时段的预测风电功率;
二、交易电力电量联合优化
实际电网签订外送交易合同时,只签订外送电量的总额,在外送电量总额分解到各个时段时,简单地采用平均分解的方式,该方式虽然简便,但是存在两个问题,第一,分解到每个时段的电量很有可能 实际中无法执行;第二,所分解的电量生产没有和自身负荷曲线相协调,可能导致生产成本过高。为此本发明将每个时段的交易功率作为交易计划的决策变量,从而实现交易电力电量联合优化,这将对系统的功率平衡等式产生影响,如下式所示:
Pw,t+Σi=1IPi,t=Dt+Pe,t]]>
式中:
Pe,t——系统在第t个时段的外送功率需求;
Dt——系统在第t个时段的负荷功率需求;
Pi,t——第i个发电机组在第t个时段的有功功率;
Pw,t——系统在第t个时段接纳的风电功率;
I——系统中的发电机组数,这里的发电机指火电机组;
此外,外送电量交易方式约束如下式所示:
Pe,t=Pe1∀t∈TpPe2∀t∈TvPe3∀t∈Tn]]>
式中:
Tp,Tv,Tn依次表示一天中峰谷平时段的集合;
Pe1,Pe2,Pe3依次表示一天中峰谷平时段的外送功率需求;
系统外送交易电量合同约束,如下式所示:
Σt=1ThPe,t=Q‾e,Th]]>
式中:
Th——交易合同约定的太阳城集团段;
——系统Th时段外送交易合同电量约束;
Pe,t——系统在第t个时段的外送功率需求;
三、考虑风电接纳的中长期交易运营一体化模型
目标函数
本发明建立的模型是多目标的优化模型。第一个目标函数是系统的总运行费用最小,费用包括每个机组的发电燃料成本和启停成本两部分,如下式所示:

式中:
F1——系统总的运行费用;
T——研究周期内的时段数;
I——系统中的发电机组数,这里的发电机指火电机组;
zi,t——第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;
Pi,t——第i个发电机组在第t个时段的有功功率;
Cp,i(Pi,t)——第i个发电机组的运行费用,一般机组运行费用取为功率的二次函数形式,如公式:所示,其中ai、bi、ci为发电机组的运行费用参数;
Cs,i——第i个发电机组的开机费用;
模型的第二个目标函数是风电消纳量最大,如下式所示:
MaxF2=Σt=1TPw,t]]>
式中:
Pw,t——系统在第t个时段接纳的风电功率;
F2——风电接纳电量总额;
约束条件
1)发电机出力上下限约束
Pi,min≤Pi,t≤Pi,max
式中:
Pi,max,Pi,min——分别表示第i个发电机组技术出力的上下限;
2)发电机最小连续启停太阳城集团约束
Tion≥MUTi]]>
Tioff≥MDTi]]>
式中:
——分别为第i个发电机组连续运行的太阳城集团和连续停运的太阳城集团;
MUTi、MDTi——分别为第i个发电机组最小运行太阳城集团和最小停运太阳城集团;
3)发电机的电量约束
Σt=1ThPi,tQ‾i,Th]]>
式中:
——第i个发电机组在交易合同约定Th时段内最大发电量总和约束;
4)系统的功率平衡约束
Pw,t+Σi=1IPi,t=Dt+Pe,t]]>
5)线路的输电容量约束
pl,min≤pl≤pl,max
式中:
pl——通过线路l的功率;
pl,max、pl.min——分别为线路l的功率上、下限;
6)系统的备用容量约束
Σi=1Izi,t(Pi,max-Pi,t)≥max{Dt×fd,Dt×fd+Pw,t-Pw,t,forecast×(1-fw,t)}]]>
7)系统外送交易电量合同约束
Σt=1ThPe,t=Q‾e,Th]]>
8)外送电量交易方式约束
Pe,t=Pe1∀t∈TpPe2∀t∈TvPe3∀t∈Tn]]>
所建立的考虑风电接纳的中长期交易运营一体化模型,不仅是多目标的优化模型,而且计划太阳城集团尺度长,约束条件多,涉及的发电机组数量多,所以直接进行全周期求解计算量非常大,甚至是不可能的。本发明首先实现系统运行成本最小和风电接纳电量最大之间的协调,继而提出了计划尺度的压缩和映射技术,降低模型的复杂度,为快速地求解所建立的模型奠定基础。
多目标函数的求解一般采用权重法,理想点法,帕累托最优法等等。本发明为了协调系统总发电成本最小和风电接纳电量最大两个目 标,引入了广义弃风成本的概念,广义弃风成本指系统最大接纳的风电功率上限与系统实际接纳的风电功率的差额风电功率转换为经济效益费用的系数。将弃风电量成本化,从而把系统风电接纳电量最大这一目标转化为系统弃风成本最小。通过将系统弃风成本与系统运行成本整合成系统交易运营综合成本,实现运行成本最小和风电接纳电量最大之间的协调。本发明所得到的多目标协调后的新目标函数如下式所示:
MinF=Σt=1TΣi=1I[zi,tCp,i(Pi,t)+zi,t(1-zi,t)Cs,i]+Σt=1T(Pw,t,max-Pw,t)Cq,t]]>
式中:
F——系统总的运行费用;
T——研究周期内的时段数;
I——系统中的发电机组数,这里的发电机指火电机组;
zi,t——第i个发电机组在第t个时段的状态,zi,t=1表示处于开机状态,zi,t=0表示处于停机状态;
Pi,t——第i个发电机组在第t个时段的有功功率;
Cp,i(Pi,t)——第i个发电机组的运行费用,一般机组运行费用取为功率的二次函数形式,如公式:所示,其中ai、bi、ci为发电机组的运行费用参数;
Cs,i——第i个发电机组的开机费用;
Cq,t——广义弃风成本;
Pw,t——系统在第t个时段接纳的风电功率;
Pw,t,max——系统在第t个时段接纳的风电功率最大上限;
四、典型周结果的获取
典型周结果的获取方法是:在建立的考虑风电接纳的中长期交易运营一体化模型上,使用典型周的数据,采用C++语言在VS2008环境下编写优化程序,通过Cplex API实现对Cplex中混合整数优化求解器的调用,实现考虑风电接纳的中长期交易运营一体化模型的求解计算,最终得到典型周的结果。
考虑风电接纳的中长期交易运营一体化模型是电力系统经济调度模型的改进。电力系统经济调度模型比较复杂,尤其是动态经济调度模型,在数学上呈现高维数、非凸性、离散性、非线性的特点,求解困难,一直以来是学界研究的难点问题之一。学术界研究的求解方法有启发式方法,动态规划法,拉格朗日松弛法,分支定界法,遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等人工智能类算法。目前随着商用规划软件Cplex,Xpress,Guobi等的成熟,基于这些商用优化软件实现优化模型的求解,不但可以减少工程技术人员开发程序的太阳城集团,将更多的太阳城集团投入到模型的建立和方案的设计中,还可以提高模型求解准确性和鲁棒性。由于电力系统动态经济调度模型是考虑风电接纳的中长期交易运营计划模型的基础,本发明基于商用规划软件Cplex,实现了动态经济调度模型优化计算。Cplex是基于各种优化求解器为核心的商用规划软件。它能求解线性规划问题以及混合整数规划问题。它可以解决线性规划、二次规划、二次约束类型的问题。
采用C++语言在VS2008环境下编写优化程序,通过Cplex API实现了对Cplex中混合整数优化求解器的调用,求解所建立的模型。 图2给出了模型核心优化程序的应用流程。
五、计划尺度的压缩和映射技术
中长期交易运营计划的太阳城集团尺度一般是月、季度或年。为了降低模型求解的复杂化程度,本发明提出一种将计划尺度进行压缩和映射的技术。由于每个月中各周的负荷曲线类似,可以将每个月的计划压缩到一个典型周的计划,并形成每个月计划与典型周计划之间的映射关系,当通过优化计划得到典型周结果之后可以映射得到计划月的结果。
典型周的数据可以取每个月的任意一周的数据,或者也可以是将每个月各个周每个时段的数据取平均得到。这里的数据表示系统的负荷数据。假设典型周总电量为Qw,sum,典型周所在计划月的总电量为Qm,sum,计划月压缩到典型周的映射系数为当得到典型周计划结果集合Hw,可以得到计划月的结果集合Hm=Hw·μ。集合中的元素包括各个机组的总发电量,外送交易电量情况,系统总运行成本等等。
当计划尺度为季度或年度时,可将季度或年度中每个月的典型周连接起来。以冬季(假设冬季是11月,12月,1月和2月)为例,如图3所示。由于系统每个月在优化过程中,具有一定的独立性,所以形成每个月的典型周计划时,机组初始状态是给定的输入变量,这一定程度上也反映了这个月的基本运行方式,因此将每个月的典型周进行连接时,某月的典型周的初始状态由前一个月的典型周的末状态确定。对连接的典型周优化结束后,可以通过每个月映射系数和典型 周计划结果集合Hw,i,映射得到该计划季度的结果。冬季的计划结果集合为典型周计划结果集合Hw,i的元素主要包括外送交易方式、外送合同电量、火电发电量、火电总运行费用、火电机组发电负荷率、火电平均发电负荷率、风电接纳量、风电接纳比例。
仿真算例:
首先,需要指出:本发明的模型是在传统的电力系统经济调度模型的基础上改进的。使用Cplex求解,同时结合压缩和映射技术实现考虑风电接纳的中长期交易运营计划问题的求解。
仿真采取修改的IEEE RTS算例,系统一共有发电机组26台,总装机容量3105MW,年最大负荷2550MW,出现在冬季,修改的算例中未考虑原算例中的6台水电机组,并在负荷需求中减去了水电装机容量。冬季系统总负荷电量需求为4.864TWh。算例中假设风电场总装机容量800MW,风电场接在母线3。风电场的预测出力采用某风电场的实际出力拟合得到,冬季风电总预测发电量0.857TWh,修改后的系统网络接线图见图4,表1给出了机组的参数。
仿真算例对冬季的交易运营计划进行研究,冬季一共分四个月,经过计划尺度的压缩和映射技术,得到每个月的典型周。典型周的映射系数见表2。通过映射系数,可以将典型周下的结果通过映射关系得到需要计划的太阳城集团尺度下的结果。
仿真算例中设定两种不同的交易方式。交易方式1定义为每日外送功率分峰谷平三个固定功率,每日之间功率相同。交易方式2定义为每日外送功率分峰谷平三个固定功率,周内每日之间的固定功率可 以不同。对于中长期交易运营计划,可以变化的外界变量主要是两类市场变量,一类是不同的交易方式,另外一类是不同的外送合同电量。表3给出了不同的冬季外送交易合同电量的情况下,系统冬季运营计划的总体情况。其中,加黑的数据表示该数据实际违反了系统的运行约束,仅作为参考而列出。
从表3可以看出,即使系统没有外送电量,风电消纳的比例都是100%。这说明本发明的仿真算例系统,在假设的风电预测出力情况下,风电可以全额消纳。系统中火电机组的发电量与火电的平均发电负荷率随着系统签订的外送合同电量的增大而增大,由此表明,对于含有大型风电基地的系统,如果存在自身负荷需求小,发电容量大的情况,增加富余电力的外送交易是解决供需不平衡的有效手段。图5和图6呈现的交易计划显示,在给定总合同交易电量的情况下,从系统综合成本最小为目标的角度出发,系统将选择在谷荷时段多外送功率,在平荷和峰荷时段的外送功率相对较少,这实际上实现了外送合同电量与自身负荷需求的协调,达到了所有电量生产成本最小。从表3中加黑的数据,即交易方式1下的合同电量2.4TWh和交易方式2下的3TWh在该系统中实际并不可能,研究发现,这两种情况违反了系统的线路输电容量约束。由表3来对比分析交易方式1和交易方式2,可以看出交易方式2比交易方式1更加得优越,主要体现在两个方面,第一,在每个外送合同电量下,交易方式2所产生的系统火电总运行费用都低于交易方式1下的费用,普遍要低3%-4%,第二,交易方式2可以达到更高的外送交易合同电量。之所以交易方式2比 交易方式1优越,在于交易方式2有更大的灵活性,它的峰谷平外送电量可以每天不同,系统总在调整每日自身的外送交易计划,以实现最小的生产成本,这更有利于外送功率曲线与自身负荷曲线的协调。由此得出,在交易运营计划中,更加灵活的交易方式会具有更加低廉的外送电量生产成本,但是值得注意的是,更加灵活的交易方式会增加管理上的复杂度。
表1仿真算例里机组的参数

表2仿真算例中冬季各典型周的映射系数

表3仿真算例中系统冬季运营计划总体情况

以上分析表明,从系统火电整体效益的角度看,对于含有大规模风电基地的系统,如果自身负荷需求不足,应该尽可能增加外送交易电量,采取更加灵活的交易方式。
图7和图8分别给出了不同交易方式下系统中火电机组的实际发电负荷率,从图中火电机组实际发电负荷率中可以看出,一些效率高的机组如机组#1和#2,它们发电量受大规模风电消纳的影响很小,因为模型是以成本最小为目标的,风电最大接纳,对系统中效率相对较高的发电机影响微小,所以考虑风电接纳的中长期交易运营计划,是一个注重效率的计划模式。
此时,需要提高发电机组的发电负荷率,一个有效的办法就是增加系统的外送交易电量,这相当于就是扩大系统整体的负荷需求,图7和图8中显示系统中的机组的发电负荷率随着交易合同电量的增加而增加,但是值得注意的是,机组之间发电负荷率的增加并不是均衡的,那些效率较高的发电机可以随着交易合同电量的增加,获得更多的发电量,而一些效率相对较低的机组却很难在系统增加外送交易电量合同时获益,发电量增加缓慢。
比较交易方式1和交易方式2,虽然它们对于风电的消纳电量和比例和火电总发电量不会产生影响,但是对成本会有影响。从表3的对比结果可得出结论,从成本角度看,交易方式2较交易方式1更优越。
从以上分析,可以得出一个基本认识,基于考虑风电接纳的中长期交易运营计划,在一定合同电量范围内,不断增加外送交易电量,将有效提高系统的整体效益,更灵活的交易方式对系统整体效益更有效。
通过上述仿真可以看到,本仿真算例结果是可行的,并能较好地指导电力系统制定中长期交易计划和运营计划,提高决策的科学性和有效性,实现电力公司的交易计划与运营计划协调优化,有助于提高风电的接纳水平,降低电能的生产成本,达到发明的有益效果。
本发明针对电能供应大于电能需求的地区需要消纳大规模风电的现实问题,基于实际的电力系统交易计划和运营计划要求,建立描述考虑风电接纳的电力系统中长期交易运营计划问题的数学模型。建 模过程中将电力系统交易计划和运营计划统筹考虑,协调优化,交易计划的安排还考虑了电力电量联合优化,将所签订的交易电量通过优化的方式分解到每个时段交易的电力功率。将中长期计划太阳城集团尺度压缩到典型周太阳城集团尺度,先通过优化计算得到典型周的计划,再由映射关系形成所需要的中长期太阳城集团尺度的计划,从而简化了所建立的数学模型。
该数学模型将风电的接纳量、机组出力和启停状态变量,外送交易功率统一作为决策变量,统筹优化。优化的目标函数是系统总运行成本最小和风电消纳最大,约束条件包括电网运行的安全约束和发电机运行的物理约束。为了降低模型的求解维度,提出了计划尺度的压缩和映射技术,将中长期计划太阳城集团尺度压缩到典型周太阳城集团尺度,先通过优化计算得到典型周的计划,再由映射关系形成所需要的中长期太阳城集团尺度的计划。数学模型和简化技术可以帮助需要大规模消纳风电的电力公司制定中长期交易计划和运营计划,提高决策的科学性和有效性,有助于提高风电的接纳水平,降低电能的生产成本。

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