[發明專利]一種電力系統優化調度方法在審
| 申請號: | 201910135808.3 | 申請日: | 2019-02-25 |
| 公開(公告)號: | CN109787294A | 公開(公告)日: | 2019-05-21 |
| 發明(設計)人: | 婁素華;車泉輝;董凌;吳耀武;謝佳運;王淑云;吳嵩;郭旭升;徐有蕊;王學斌 | 申請(專利權)人: | 華中科技大學;國網青海省電力公司;國網青海省電力公司電力科學研究院 |
| 主分類號: | H02J3/46 | 分類號: | H02J3/46;H02J3/38 |
| 代理公司: | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人: | 曹葆青;李智 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 風電 電力系統 出力 目標場景 場景 優化調度 預測誤差 光熱 預設目標 電站 調度 運行經濟性 場景分類 方法生成 工程應用 火電機組 均值算法 聯合運行 模擬算法 火電廠 儲熱 機組 優化 分析 | ||
1.一種電力系統優化調度方法,其特征在于,包括:
步驟1、獲取電力系統的風電出力預測誤差,所述電力系統包括含儲熱光熱電站、火電廠和風電場;
步驟2、基于蒙特卡洛模擬算法,生成所述風電出力預測誤差對應的M個風電出力場景,M為正整數;
步驟3、基于K均值聚類算法和預設目標場景數,將所述M個風電出力場景分成所述預設目標場景數個類組,并計算得到每個類組對應的目標場景;
步驟4、基于所述預設目標場景數的所述目標場景,優化所述含儲熱光熱電站和所述火電廠機組的出力,使得所述電力系統的總調度成本最小,完成電力系統的優化調度。
2.根據權利要求1所述的一種電力系統優化調度方法,其特征在于,所述步驟3還包括:
計算每個所述目標場景的生成概率其中,s為所述目標場景的編號,Ns為所述預設目標場景數,ms表示第s個目標場景對應的類別中所述風電出力場景的個數。
3.根據權利要求2所述的一種電力系統優化調度方法,其特征在于,所述棄風損失式中,CW為棄風懲罰系數,EW,t為所述電力系統在t時刻的棄風電量,T為調度周期;
所述失負荷損失式中,CLOSS為失負荷懲罰系數,ELOSS.t為所述電力系統在t時刻的失負荷電量。
4.根據權利要求3所述的一種電力系統優化調度方法,其特征在于,所述步驟4對應的目標函數為:
minF=minpw,s[FG,s+FQT,s+FW,s+FLOSS,s];
其中,
式中,F為所述總調度成本,FG,s為所述電力系統在第s個目標場景下的發電成本;FQT,s為所述電力系統在第s個目標場景下的啟停成本;FW,s為所述電力系統在第s個目標場景下的棄風損失;FLOSS,s為所述電力系統在第s個目標場景下的失負荷損失;NG為所述火電廠中火電機組的臺數;ai、bi、ci均為第i臺火電機組的成本系數;為第i臺火電機組在第s個目標場景下t時刻的出力;NCSP為所述含儲熱光熱電站中光熱機組的臺數,為第i臺火電機組在第s個目標場景下t時刻的運行狀態,其值為1表示開啟狀態、為0表示停運狀態;為第j臺光熱機組在第s個目標場景下t時刻的運行狀態,其值為1表示運行狀態、為0表示停運狀態;Si為第i臺火電機組的啟停成本,Qj為第j臺光熱機組的啟停成本。
5.根據權利要求4所述的一種電力系統優化調度方法,其特征在于,所述目標函數的約束條件包括:所述火電廠的運行約束條件,所述電力系統的功率平衡約束條件,所述含儲熱光熱電站中每個所述光熱機組的運行約束條件,以及所述含儲熱光熱電站中儲熱系統的運行約束條件。
6.根據權利要求5所述的一種電力系統優化調度方法,其特征在于,所述火電廠的運行約束條件包括:爬坡約束條件,最小啟停時間約束條件,以及備用約束條件。
7.根據權利要求5所述的一種電力系統優化調度方法,其特征在于,所述電力系統的功率平衡約束條件為:式中,PtW為所述風電場在t時刻的出力,其值為常數;表示第j臺光熱機組在第s個目標場景下t時刻的出力;PL,s,t為所述電力系統在第s個目標場景下t時刻的負荷。
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