[發明專利]一種含大規模風電功率場景的電力系統經濟調度方法

有效

• 申請號: 201811532432.1
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN111327046B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 唐程輝;馬莉;張凡;梁才;范孟華;楊素;宋海旭;趙崢;高國偉;薛松;徐楊
• 申請（專利權）人: 國網能源研究院有限公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;H02J3/38;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京八月瓜知識產權代理有限公司 11543
• 代理人: 陳娟

1.一種含大規模風電功率場景的電力系統經濟調度方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、輸入系統內風電場歷史出力功率的預測數據和實測數據；

S2、根據場景生成方法，確定風電功率原始場景集合；

S3、建立考慮風電功率隨機性的電力系統隨機經濟調度模型；

S4、基于增量逼近-拉格朗日松弛算法求解電力系統隨機經濟調度模型，確定電力系統經濟調度結果；

S5、輸出電力系統經濟調度結果。

所述步驟S2包括：

將步驟S1中風電場歷史出力功率的預測數據和實測數據標幺化，并根據場景生成方法，確定風電功率原始場景集合

所述步驟S3包括：

基于風電功率場景模型的電力系統隨機經濟調度，包括常規機組成本、風電棄風和切負荷期望成本，其中，

系統常規機組成本包括

常規機組燃料成本f_c,f：

式中，p＝(p_i,t)∈R^I×T，p_i,t是常規機組i在調度周期t的出力，i＝1……I為系統內常規機組的數量，t＝1……T為調度域內調度周期數量，a_f,i、b_f,i和c_f,i為分別為第i臺常規機組的燃料成本系數；

系統預留備用成本f_c,r：

式中，r_u＝(r_u,i,t)∈R^I×T，r_d＝(r_d,i,t)∈R^I×T，r_u,i,t和r_d,i,t分別為是常規機組i在調度周期t的向上和向下備用功率，c_ur,i和c_dr,i分別為第i臺常規機組的向上和向下備用成本系數；

風電棄風和切負荷期望成本：

式中，為隨機變量中的場景sc下的風電機組j在調度周期t的實際功率；為隨機變量中的場景sc導致的風電機組j在調度周期t的棄風功率；j＝1……J為風電場數量；sc＝1……SC為風電功率場景號，SC為經濟調度模型中的風電場景數量；p^sc為風電功率場景sc對應的概率；為隨機變量中的場景sc導致的第b號節點在調度周期t的切負荷功率；為隨機變量中的場景sc導致的第i臺常規機組在調度周期t的實際備用功率；Nb為系統內負荷節點的數量；c_ls和c_wc分別為風電高估引起的系統切負荷和風電低估引起的系統棄風導致的系統懲罰；

考慮風電功率隨機性的電力系統隨機經濟調度模型如下：

約束條件如下：

常規機組功率和備用限制：

常規機組爬坡能力約束：

常規機組備用能力約束：

每個場景的實際備用限制：

式中，為場景sc下調度周期t下常規機組i的實際備用功率；

每個場景的棄風量限制：

每個場景的切負荷量限制：

式中，L_b,t為第b號節點在調度周期t的負荷功率；

每個場景的功率平衡限制：

每個場景的線路傳輸容量限制：

式中，k_l,i、k_l,j和k_l,b為常規機組i、風電機組j和所在母線節點b在電力系統直流潮流中對應的潮流轉移系數；

所述步驟S4中，

增量逼近方法：

包含大量的子部分形式的優化問題：

M為增量逼近方法中的子部分數量；X為閉合的凸集合；

增量方法向逼近算法的擴展如下式：

式中，η_k為增量逼近方法的懲罰因子；

拉格朗日松弛：

所述式(1)～(12)中的多變量耦合的約束為式(11)與(12)，對每個場景的功率平衡限制條件式(11)和每個場景的線路傳輸容量限制條件式(12)進行松弛，得到拉格朗日函數為：

式中，無界，和均為非負變量，且

式(15)中的拉格朗日函數L分解為：

僅與常規機組決策變量有關的拉格朗日函數部分：

僅與風電場決策變量有關的拉格朗日函數部分：

僅與負荷節點決策變量有關的拉格朗日函數部分：

不含原始問題決策變量的拉格朗日函數剩余項部分：

所述步驟S4還包括：

拉格朗日對偶問題為使對偶函數q取最大，由于式(15)中拉格朗日函數L的可分解性質，對偶函數q可以分解為

式中，約束條件為式(5)～(10)；q^c＝min(L^c)，q^w＝min(L^w)，q^l＝min(L^l)，由式(16)可知q^c可分解為單常規機組調度子問題，即：

其中，約束條件為式(5)～(8)；

由式(17)可知q^w可分解為風電場j、調度周期t、場景sc下的棄風子問題，即：

其中，約束條件為式(9)；

由式(18)可知q^l可分解為負荷節點b、調度周期t、場景sc切負荷子問題，即：

其中，約束條件為式(10)；

所述步驟S4還包括主問題求解：

則次梯度的元素如下：

基于次梯度法的主問題求解過程具體如下：

S41、設置k＝0，初始化拉格朗日乘子和變量p_(k)、r_u(k)、r_d(k)、設定步長σ′，懲罰因子η_k和收斂條件容許誤差ε；

S42、基于拉格朗日乘子μ_(k)和變量p_(k)、r_u(k)、r_d(k)、并根據式(14)求解子問題式(21)～(23)，得到p_(k+1)、r_u(k+1)、r_d(k+1)、并根據式(24)～(26)得到μ_(k)處的dμ_(k+1)；

S43、確定乘子更新值Δμ_(k+1)；

Δμ_(k+1)＝σ′·dμ_(k+1) (27)

S44、更新乘子：

S45、判斷是否滿足收斂條件，即如果則結束算法；否則轉至步驟S46；

S46、設置k＝k+1，返回步驟S42。