考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)運(yùn)行和調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng) 電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，許多國(guó)家用風(fēng)力發(fā)電替代傳統(tǒng)能源發(fā)電，W減少化石燃料的消耗和溫室 氣體的排放。然而受風(fēng)速等多種自然因素的影響，風(fēng)電場(chǎng)出力存在著強(qiáng)烈的隨機(jī)性和不可 控特點(diǎn)，給電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來了極大挑戰(zhàn)。尤其隨著系統(tǒng)中風(fēng)電場(chǎng)規(guī)模的日益 增大，傳統(tǒng)的具有確定性旋轉(zhuǎn)備用的機(jī)組組合模型已無法應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力的隨機(jī)性及其預(yù)測(cè) 的不準(zhǔn)確性，系統(tǒng)需為此配置額外的備用W應(yīng)對(duì)其隨機(jī)波動(dòng)。
[0003] 針對(duì)含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用的優(yōu)化確定，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已做了大量研究 工作，大體上可歸納為3類方法：
[0004] (1)確定性方法；該方法通過設(shè)定運(yùn)行機(jī)組的最大容量或者預(yù)測(cè)的負(fù)荷與風(fēng)電功 率的一定比例作為旋轉(zhuǎn)備用容量，或在負(fù)荷與風(fēng)電功率的凈負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差的概率密度函數(shù) 中設(shè)定置信區(qū)間，并配置滿足一定置信水平的備用容量；該方法雖簡(jiǎn)單，但難W保證系統(tǒng)在 不同時(shí)段維持一致地可靠水平，且經(jīng)濟(jì)成本較高。
[0005] (2)概率性方法；有學(xué)者提出了W系統(tǒng)的可靠性約束代替確定性備用約束的概率 性方法。常用的可靠性指標(biāo)有兩種；電力不足概率（lossofloadprob油ility,L0LP)和 電量不足期望值（expectedenergynotserved,邸NS);概率性方法可確保系統(tǒng)始終保持 設(shè)定的可靠性水平并達(dá)到該水平下的經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)，但仍無法回答可靠性水平應(yīng)如何設(shè)定及 是否合理的問題。
[0006] (3)成本效益分析方法；該方法通過引入失負(fù)荷價(jià)值（valueoflostload,WLL) 思想對(duì)備用成本和效益進(jìn)行經(jīng)濟(jì)價(jià)值分析，尋找成本和效益之間最佳的平衡點(diǎn)，解決了上 述需要人為設(shè)置必須滿足的備用容量或可靠性指標(biāo)問題；但成本效益分析方法中未考慮風(fēng) 電功率溢出，無法實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率的合理消納。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu) 化方法，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率的合理消納和系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用的優(yōu)化確定。
[0008] 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案為；一種考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn) 備用優(yōu)化方法，包括W下步驟：
[0009] 步驟1、采用多場(chǎng)景概率的系統(tǒng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)分析方法建立負(fù)荷預(yù)測(cè)值和風(fēng)電功 率預(yù)測(cè)值的不確定性模型，采用雙態(tài)馬爾可夫模型表示發(fā)電機(jī)組的不確定性模型；
[0010] 步驟2、確定考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的可靠性約束指標(biāo)-電量不 足期望值邸NS;
[0011] 步驟3、對(duì)步驟2得到的考慮風(fēng)電功率溢出的邸NS進(jìn)行線性化；
[0012] 步驟4、根據(jù)線性化后的邸NS建立基于成本效益分析的機(jī)組組合優(yōu)化模型；
[0013] 步驟5、根據(jù)基于成本效益分析的機(jī)組組合優(yōu)化模型確定各個(gè)機(jī)組的輸出功率和 各個(gè)機(jī)組提供的旋轉(zhuǎn)備用容量W及各個(gè)時(shí)段的風(fēng)電溢出功率，并根據(jù)得到的各個(gè)機(jī)組的輸 出功率、各個(gè)機(jī)組提供的旋轉(zhuǎn)備用容量和各個(gè)時(shí)段的風(fēng)電溢出功率進(jìn)行調(diào)度配置。
[0014] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的方法中模型通過對(duì)基于多場(chǎng)景概率的能同時(shí)考慮 負(fù)荷、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)不確定性和機(jī)組強(qiáng)迫停運(yùn)的風(fēng)險(xiǎn)分析方法進(jìn)行改進(jìn)，具有W下幾個(gè)優(yōu) 點(diǎn)：
[0015] (1)本發(fā)明通過成本效益分析求取常規(guī)機(jī)組發(fā)電成本和期望停電成本最小的目 標(biāo)，獲得優(yōu)化的旋轉(zhuǎn)備用容量；
[0016] (2)本發(fā)明在計(jì)算系統(tǒng)失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)時(shí)考慮溢出風(fēng)電功率，從而減少系統(tǒng)額外配置 的備用容量，在確定系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用時(shí)能更全面地考慮系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益，W達(dá)到更低 的運(yùn)行成本；
[0017] (3)本發(fā)明采用混合整數(shù)線性規(guī)劃方法，對(duì)含風(fēng)電場(chǎng)的IE邸-RTS26機(jī)測(cè)試系統(tǒng) 進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證了該模型的有效性和優(yōu)越性。
[0018] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明的考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化方法流程 圖。
[0020] 圖2為本發(fā)明風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的7區(qū)間近似概率分布圖。
[0021] 圖3為本發(fā)明的實(shí)施例中本發(fā)明方法與確定性方法和概率性方法的備用容量比 較示意圖。
[0022] 圖4為本發(fā)明的實(shí)施例中本發(fā)明方法與確定性方法和概率性方法的邸NS比較示 意圖。
[0023] 圖5為本發(fā)明的實(shí)施例中本發(fā)明方法與確定性方法和概率性方法的風(fēng)電溢出功 率比較示意圖。
[0024] 圖6為本發(fā)明的實(shí)施例中旋轉(zhuǎn)備用容量隨V0化的變化情況示意圖。
[002引圖7為本發(fā)明的實(shí)施例中邸NS隨V0化的變化情況示意圖。
[0026] 圖8是本發(fā)明的實(shí)施例中風(fēng)電溢出功率隨V0化的變化情況示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 結(jié)合圖1，本發(fā)明的一種考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化方 法，包括W下步驟：
[0028] 步驟1、基于風(fēng)電功率、負(fù)荷的預(yù)測(cè)結(jié)果，采用多場(chǎng)景概率的系統(tǒng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)分 析方法對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)建立其機(jī)組組合中的不確定性模型，發(fā)電機(jī)組的不確定 性模型采用雙態(tài)馬爾可夫模型表示機(jī)組的正常運(yùn)行和故障停運(yùn)兩種狀態(tài)；
[0029] 步驟1-1、負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差值服從正態(tài)分布，負(fù)荷實(shí)際值4由負(fù)荷預(yù)測(cè)值與和負(fù)荷 預(yù)測(cè)誤差值 < 兩部分組成，即4=4+ <，式中負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差值 < 為隨機(jī)變量，服從均值為 ^^且標(biāo)準(zhǔn)偏差為^^勺正態(tài)分布，即：￡;-t為調(diào)度時(shí)段數(shù)；其中a;=^4.kt為風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；
[0030] 步驟1-2、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差值服從正態(tài)分布，風(fēng)電功率實(shí)際值聽由風(fēng)電功率預(yù) 測(cè)值聽和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差￡苗兩部分組成，即K= % +4，風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差e苗為隨機(jī) 變量，服從均值為且標(biāo)準(zhǔn)偏差為的正態(tài)分布；其中口心巧1為風(fēng)電裝機(jī)總 容量；
[0031] 步驟1-3、發(fā)電機(jī)組的不確定性模型采用雙態(tài)馬爾可夫模型表示機(jī)組的正常運(yùn)行 和故障停運(yùn)兩種狀態(tài)；假定系統(tǒng)中機(jī)組i處于壽命盆谷曲線中的穩(wěn)定運(yùn)行期，i為機(jī)組編 號(hào)，1《i《N，N為常規(guī)機(jī)組數(shù)，即其工作壽命和故障修復(fù)時(shí)間均呈已知的指數(shù)分布，則機(jī) 組i的修復(fù)率和故障率Ai均為常數(shù)；考慮到日前機(jī)組組合的研究時(shí)段較短，所W該段 時(shí)間內(nèi)的維修過程可忽略，即41=0,此外，Ai的值很小，機(jī)組i在時(shí)段t內(nèi)的不可用率 Ui(t)和可用率Aパt)分另lJ表示為：巧勺 =l-クc又/ = リ?/W，Aパt)=l-Ui(t)=l-ORRリORRi為機(jī)組i的停運(yùn)替代率；
[0032] 步驟2 ;確定考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的可靠性約束指標(biāo)-電量不 足期望值（expectedenergynotserved,邸NS)，系統(tǒng)的邸NS是由負(fù)荷和風(fēng)電功率的預(yù)測(cè) 誤差與強(qiáng)迫停運(yùn)的常規(guī)機(jī)組出力之和大于系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用容量而引起系統(tǒng)失負(fù)荷所損失的 電能平均值；
[0033] 考慮到機(jī)組組合時(shí)段內(nèi)，多重故障發(fā)生的概率極小，故在每一調(diào)度時(shí)段根據(jù)沒有 機(jī)組停運(yùn)W及僅有一臺(tái)機(jī)組停運(yùn)的情況構(gòu)造初始場(chǎng)景；
[0034] 首先，確定
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化方法，其特征在于，包括 以下步驟： 步驟1、采用多場(chǎng)景概率的系統(tǒng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)分析方法建立負(fù)荷預(yù)測(cè)值和風(fēng)電功率預(yù) 測(cè)值的不確定性模型，采用雙態(tài)馬爾可夫模型表示發(fā)電機(jī)組的不確定性模型； 步驟2、確定考慮風(fēng)電功率溢出的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)的可靠性約束指標(biāo)-電量不足期 望值EENS; 步驟3、對(duì)步驟2得到的考慮風(fēng)電功率溢出的EENS進(jìn)行線性化； 步驟4、根據(jù)線性化后的EENS建立基于成本效益分析的機(jī)組組合優(yōu)化模型； 步驟5、根據(jù)基于成本效益分析的機(jī)組組合優(yōu)化模型確定各個(gè)機(jī)組的輸出功率和各個(gè) 機(jī)組提供的