[發明專利]一種基于CVaR的風電日前出力申報優化方法

有效

• 申請號: 201910022409.6
• 申請日: 2019-01-10
• 公開（公告）號: CN109638886B
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 薛風華;丁佇;王曉彥;徐微微;王洪寅;高蘇州;武晨晨
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/46;H02J3/00
• 代理公司: 南京品智知識產權代理事務所(普通合伙) 32310
• 代理人: 奚曉寧;楊陳慶

本發明一種基于CVaR的風電日前出力申報優化方法屬于發電技術領域，尤其涉及風電場需要對日前出力申報進行決策的場合。包括步驟，1）生成風電不確定性樣本；通過實際風速歷史數據，并基于風速與風機出力關系，得到風機可能出力的歷史數據，通過對風機可能出力的歷史數據進行聚類，可得到有代表性的隨機概率樣本；2）建立風險中立型風電企業日前出力計劃優化模型；其決策目標是確定最優的日前風電出力計劃以最大化自己的期望利潤，風電企業利潤為上網風電收益與偏差電量懲罰的差值；3）建立基于CVaR的日前出力申報優化決策模型。

技術領域

本發明一種基于CVaR的風電日前出力申報優化方法屬于發電技術領域，尤其涉及風電場需要對日前出力申報進行決策的場合。

背景技術

風能是一種永不枯竭的可再生能源，風電機的建設周期短、選址靈活、占地面積小，因此風力發電是最具前景的清潔能源發電方式，能夠有效抑制環境污染和全球變暖等問題。但風力發電易受天氣、季節和地形等自然因素影響，出力存在隨機性和不確定性。風力發電的不確定性增加了系統調度的難度和成本，造成大量的棄風現象，同時，系統調度成本以懲罰的形式分攤到風電企業中，從而影響風電企業的收入。

據統計，2017年我國風電并網裝機容量達1.64億千瓦，占發電裝機總容量的9.2%。全年風電發電量為3057億千瓦時，占全年總發電量的4.8%，2017年我國棄風率為12%，風電消納形勢有所好轉，但“三北”地區棄風率仍較高，尤其以甘肅（棄風率33%）、新疆（棄風率29%）、吉林（棄風率21%）、內蒙古（棄風率15%）等地為代表。此外，隨著我國電力市場化改革的深入，對于風電的標桿上網電價和補貼力度不斷下滑。因此，優化風電機組日前申報出力曲線，減小出力計劃與實際出力的偏差，是有效減少棄風現象、保證風電企業的收入的方法之一。

在我國，風電機組需提前一天向調度中心申報次日出力，但由于風速的隨機性和不確定性，風電機組次日出力會與日前申報出力存在偏差。當次日風電機組出力出現偏差時，調度中心為了維持電力系統的實時平衡需調用其它可調用機組，從而增加了系統的調度成本。這部分成本由風電企業日前申報出力計劃與次日實際出力的偏差產生，因此，電網公司會對風電企業進行偏差懲罰，從而彌補系統調度成本。風電企業的預測偏差會影響風電企業利潤、增加經營風險。

發明內容

本發明的目的是針對風電發展現狀和風電不確定性以及隨機性的特點，提出一種基于CVaR的風電日前出力申報優化方法，在可再生能源出力不確定的背景下，為風電機組日前出力申報決策提供了優化模型。

本發明是采取以下技術方案實現的：

基于CVaR的風電日前出力申報優化方法，包括如下步驟，

1）生成風電不確定性樣本；

通過實際風速歷史數據，并基于風速與風機出力關系，得到風機可能出力的歷史數據，通過對風機可能出力的歷史數據進行聚類，可得到有代表性的隨機概率樣本；

2）建立風險中立型風電企業日前出力計劃優化模型；

其決策目標是確定最優的日前風電出力計劃以最大化自己的期望利潤，風電企業利潤為上網風電收益與偏差電量懲罰的差值；

3）建立基于CVaR的日前出力申報優化決策模型；

在步驟2）建立的風險中立型風電企業日前出力計劃優化模型的基礎上，考慮發電企業對風險的規避，從而確定風電機組的日前出力申報。

本發明的技術優勢是建立了基于CVaR的風電日前出力申報優化模型，該模型能在次日實際風電機組出力未知的情況下，通過基于CVaR的隨機優化方法對日前出力申報曲線進行優化，能有效減少風電企業日前出力申報計劃與實際情況的偏差，減少棄風現象；同時考慮門檻值α和置信度β的調整，可以實現利潤的風險可控性。

具體實施方式