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[發明專利]一種考慮風電場時空關聯約束的日前優化調度方法有效

專利信息
申請號: 201810345046.5 申請日: 2018-04-17
公開(公告)號: CN108599268B 公開(公告)日: 2020-06-26
發明(設計)人: 葛曉琳;郝廣東;金言 申請(專利權)人: 上海電力學院
主分類號: H02J3/46 分類號: H02J3/46;H02J3/38;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225 代理人: 楊宏泰
地址: 200090 *** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 考慮 電場 時空 關聯 約束 日前 優化 調度 方法
【權利要求書】:

1.一種考慮風電場時空關聯約束的日前優化調度方法,其特征在于,包括以下步驟:

1)建立考慮發電成本和棄風成本的魯棒機組組合數學模型,考慮發電成本和棄風成本的魯棒機組組合數學模型的目標函數為:

其中,F為發電成本和棄風懲罰成本之和,sui為系統機組的啟動費用,sdi為系統機組的停機費用,zi,t和ui,t均為第一階段的0/1變量,用以表示機組i的啟停狀態轉變,若機組i在時段t由停機變為啟動則zi,t=1,否則zi,t=0,若機組i在時段t由運行變為停機則ui,t=1,否則zi,t=0,fi,t(pi,t)為機組的運行成本二次函數,T為調度時段總數,N為機組總數,NW為風電場總數,為第j個風電場在t時刻的風電輸出功率,為第j個風電場在t時刻的最優調度出力,λj為第j個風電場棄風時的懲罰系數,上標w表示風電,上標b表示基準狀態;

約束條件包括:

A)最小開機時間約束:

其中,為機組i的最小開機時間,為基準狀態下機組i在t-1時段的運行狀態變量,為基準狀態下機組i在t時段的運行狀態變量,yi,h為機組i在已經運行/停運時間內的運行狀態變量,h為已經運行/停運時間;

B)最小停機時間約束:

其中,為機組i的最小停機時間;

C)機組狀態與狀態轉換的邏輯約束:

D)系統備用約束:

其中,pb,t為t時段節點b處的負荷,r為旋轉備用率,pi,max為機組i的最大出力,ND為節點總數;

E)機組出力約束:

其中,pi,max和pi,min分別為機組i的最大和最小出力值;

F)功率平衡約束:

其中,為基準狀態下機組i在t時段的出力,為基準狀態下第j個風電場在t時刻的最優調度出力;

G)機組爬坡約束:

其中,RUi和RDi分別為機組i的上、下爬坡率;

H)輸電線路容量約束:

其中,分別為節點i、j、b到線路l的功率轉移因子,為線路最大的傳輸容量;

I)風電場的出力約束:

其中,為第j個風電場在t時刻的風電輸出功率,W為風電空間和時間約束的不確定集;

2)對于風電的空間集群效應和時間平滑效應,構建考慮風電空間和時間約束的不確定集,風電空間和時間約束的不確定集W表示為:

其中,wj,t為第j個風電場在t時刻的期望出力,Δwj,t為風電輸出功率與期望值的最大偏差量,為0/1變量,為風電輸出功率的空間約束參數,為風電輸出功率的時間約束參數;

3)將數學模型分解為機組組合主問題、安全可行性檢驗子問題以及最大化利用風電子問題,采用列和約束生成算法建立了主子問題的耦合關系,并進行求解得到優化調度方案;

機組組合主問題表達為:

其中,η為子問題的目標函數值;

安全可行性檢驗子問題表達為max-min問題,即:

υ1,lt≥0

υ2t≥0

υ3t≥0

其中,ZC為安全可行性檢驗子問題的目標函數值,υ1,lt2,lt3,lt分別為引入的松弛變量,為考慮風電不確定性優化的風電出力,為考慮風電不確定性優化的機組出力,上標u表示考慮風電不確定的狀態;

最大化利用風電子問題表達為:

其中,ZS為風電最大化利用子問題的目標函數,其約束條件與安全可行性檢驗子問題的約束條件相同,但不包含松弛變量。

2.根據權利要求1所述的一種考慮風電場時空關聯約束的日前優化調度方法,其特征在于,所述的步驟3)中,采用CCG算法進行求解,具體包括以下步驟:

31)主問題:采用混合整數規劃求解機組組合主問題,獲取各時刻的運行狀態、機組出力和第二階段的目標函數下界,并傳遞給下一階段;

32)子問題:對機組組合主問題傳遞的機組運行狀態變量進行優化并產生割集,產生割集包括:

321)將機組組合主問題中求解得到的機組運行狀態代入可行性檢驗子問題,判斷機組運行狀態在最惡劣場景下是否滿足要求,若松弛變量之和不為0,則該機組運行狀態不滿足要求,產生CCG割并返回主問題,對機組運行狀態進行調整,若安全可行性檢驗問題中引入的松弛變量之和為0,則證明問題可行,進行風電最大化利用子問題的求解;

322)將步驟31)中得到的解代入風電最大化利用子問題中,計算其對偶問題,得到第二階段目標函數的上界,當迭代收斂時,獲取最優解,否則產生CCG割并返回主問題,對機組運行狀態進行調整。

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