[發明專利]一種考慮交流潮流約束的不確定性機組組合模型及求解方法有效
| 申請號: | 201610254532.7 | 申請日: | 2016-04-21 |
| 公開(公告)號: | CN105790265B | 公開(公告)日: | 2019-01-22 |
| 發明(設計)人: | 楊楠;周崢;崔家展;李宏圣;王璇;黎索亞 | 申請(專利權)人: | 三峽大學 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00;G06Q50/06;G06F17/50 |
| 代理公司: | 宜昌市三峽專利事務所 42103 | 代理人: | 吳思高 |
| 地址: | 443002*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 考慮 交流 潮流 約束 不確定性 機組 組合 模型 求解 方法 | ||
1.一種考慮交流潮流安全約束的不確定性機組組合模型求解方法,其特征在于,考慮風電出力的不確定性,并且以交流潮流約束對其進行安全校核,其目標函數為:
式中:FGt為系統的總運行成本,系統中的發電機組個數為M,PGit和UGit分別表示第i號機組在t時段的有功出力和啟停狀態,UGit=0表示發電機組處于停機狀態,UGit=1表示發電機組處于開機狀態;Yit(PGit)為發電機組的運行成本,Sit(τi)為發電機的啟停成本;
其中,發電機組的運行成本、啟停成本的具體數學表達形式如下:
式中:αi、βi、γi為機組運行成本參數,S0i表示i號機組的停機成本,S1i表示i號機組的開機成本,τi表示i號機組的停機時間;ωi為啟停成本參數;
決策變量通常滿足以下常規約束條件:系統有功功率平衡約束;發電機組有功、無功出力上下限約束;最小啟停次數約束;機組爬坡約束;
除上述常規約束條件外,該方法提出的網絡安全約束條件如下:
-P1,max≤P1,t≤P1,max (4)
-Q1,max≤Q1,t≤Q1,max (5)
Vb,min≤Vbt≤Vb,max (6)
式中:P1,t、Q1,t分別為線路1在t時段的有功功率和無功功率,Vbt為節點b在t時段的電壓,P1,max、Q1,max為分別線路1允許的最大有功、無功容量;Vb,min,Vb,max分別為節點b允許的最小最大電壓;
公式(4-6)中的變量P1,max、Q1,max、Vbt需要經過交流潮流方程求出,其具體形式如下:
式中:ΔP、ΔQ表示節點注入有功和無功;b=1,2,L K為節點數;c∈b表示與節點b相連的節點c;V表示節點電壓;Gbc、Bbc分別是節點b和節點c之間的網絡導納的實部和虛部;
采用機會約束方法描述機組組合問題中的風電出力不確定性,分別構建系統正負旋轉備用風險指標:
Qd≤λ (13)
Qu≤λ (14)
式中:Qd、Qu分別為正、負旋轉備用風險指數;λ為旋轉備用風險檻值,系統調度部門可利用年總費用最小法獲取可靠性標準后換算而得,通常取0~10%之間;
該求解方法包括以下步驟:
步驟1:構造粗糙模型對機組啟停狀態解空間進行預篩選,依照均勻分布抽取N個可行解構成表征集合Ω,N的個數與解空間的大小密切相關,在解空間小于108時,N的個數一般選1000,其具體粗糙模型為:
(1)、功率平衡約束:
機組啟停狀態向量需保證開機機組的最大最小發電能力應滿足系統的負荷及備用需求,即:
式中:RDp、RDn分別為考慮風電接入后,系統所需的正旋轉備用和負旋轉備用;
(2)、機組爬坡約束:
在粗糙模型之中,機組爬坡速率約束體現為相鄰時段內機組最大爬坡能力和最大滑坡能力之和大于負荷變化絕對值,即:
(3)網絡安全約束
式中:a1,t、B1,t分別為直流潮流系數矩陣A、Bt中第1行元素;k為整數,
表示在潮流系數矩陣A中,第1行第in個元素,in表示可供調度的機組其排序為n;表示在潮流系數矩陣A中,第1行第ik個元素,ik表示可供調度的機組其排序為k;
滿足以下約束條件:
步驟2:利用特定的挑選規則從表征集合中進一步挑選出s個解作為選定集合S,集合S需保證以至少α%的概率包含k個足夠好解;
采用盲選法確定選定集合S,其數學模型為:
式中:P(·)為對準概率,g為足夠好解集G中解的個數,s為選定集合S中解的個數,k表示選定集合中至少有k個真實足夠好解,η表示選定集合S中包含k個足夠好解的概率,通常η取0.95,q為解空間中真實觀察到可行解的概率;
步驟3:以機組運行總成本最小為目標函數,考慮與機組出力相關的約束條件,構建針對連續變量PGit的精確模型,針對選定集合S中的每一個機組啟停狀態,求解與之對應的機組出力和運行成本,并對選定集合進行進一步排序,求取最優解;所構造序優化精確模型為:
精確模型的求解思路是,將選定集合中的每一個機組組合狀態矩陣UG作為已知參數代入公式(21)中,利用內點法求解相應的發電機有功出力矩陣PG,并利用FGt對解進行排序,求取最優解。
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