[發明專利]基于改進多目標法的電熱聯合系統風電接納能力評估方法

有效

• 申請號: 202110686790.3
• 申請日: 2021-06-21
• 公開（公告）號: CN113300361B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 張新松;朱建鋒;顧菊平;姜珂珂;徐揚楊;陸勝男;華亮;李智;郭云翔;盧成
• 申請（專利權）人: 南通大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;H02J3/38;H02J3/46;H02J3/32;G06Q10/0631;G06Q10/063;G06Q50/06
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 王毅

1.基于改進多目標法的電熱聯合系統風電接納能力評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、基于日前風功率預測結果和風功率預測誤差的概率特性，建立風電最大理論出力場景概率模型；

步驟2、建立包含電池儲能系統的電熱聯合系統風電接納能力評估模型，包括：系統運行成本最低與“棄風”電量最小兩個不同維度的優化目標、電力系統平衡約束、熱力系統平衡約束、常規機組技術約束、熱電聯產機組技術約束、風電場出力約束與電池儲能系統技術約束；

步驟3、基于改進主要目標法，采用GAMS中DICOPT求解器給出風電接納能力評估模型的帕累托解集，給出電熱聯合系統的風電接納容量和對應的接納成本，實現電熱聯合系統風電接納能力評估；

步驟2中所述包含電池儲能系統的電熱聯合系統風電接納能力評估模型中的兩個優化目標，具體如下所示：

優化目標1：電熱聯合系統調度日內日“棄風”電量最小；

公式(4)中，F_cur為調度日內的“棄風”電量期望；T為調度時段數；ΔT為調度時段長度；k為風電場索引，N_wp為風電場數目；為場景s下風電場k在調度時段t的實際上網風功率；為場景s下風電場k在調度時段t的最大理論出力；

優化目標2：電熱聯合系統調度日內總運行成本最低；

公式(5)中，F_oc為調度日內總運行成本，所述調度日內總運行成本包括：場景s下火電機組調度日內的總燃料成本開機成本f^gen、熱電聯產機組燃料成本電池儲能系統損耗成本F^bess；

場景s下火電機組調度日內的總燃料成本如下：

公式(6)中，為場景s下火電機組調度日內的總燃料成本；i為火電機組索引；N_gen為火電機組臺數；x_i,t為表征火電機組i在調度時段t工作狀態的二進制變量，“1”表示開機，“0”表示關機；b_coal為燃料價格；為場景s下火電機組i在調度時段t的煤耗量；

開機成本f^gen如下：

公式(7)中，i為火電機組索引；N_gen為火電機組臺數；x_i,t為表征火電機組i在調度時段t工作狀態的二進制變量，“1”表示開機，“0”表示關機；f^gen為火電機組調度日內的啟停成本；為火電機組i的開機成本；

所述為場景s下火電機組i在調度時段t的煤耗量，具體表示如下：

公式(8)中，參數a_i、b_i、c_i為火電機組i的煤耗系數；為場景s下火電機組i在調度時段t的發電功率；

熱電聯產機組日內運行成本包括熱電聯產機組燃料成本具體如下：

公式(9)中，j為熱電聯產機組的索引；N_chp為熱電聯產機組臺數；為場景s下熱電聯產機組j在調度時段t的煤耗量，具體如下所示：

公式(10)中，A_j、B_j、C_j、D_j、E_j、F_j為熱電聯產機組j的煤耗系數；分別為場景s下熱電聯產機組j在調度時段t的發電、供熱功率；

電池儲能系統損耗成本F^bess，根據其投資成本與調度日內經歷的充放電循環次數進行估算：

公式(11)中，V^bess、n^bess分別為電池儲能系統投資成本與循環壽命次數；為表示電池儲能系統在調度時段t充、放電狀態切換情況的二進制變量，取“1”表示電池儲能系統在該調度時段由放電狀態切換為充電狀態，取“1”表示電池儲能系統在該調度時段由充電狀態切換為放電狀態；

步驟2中所述包含電池儲能系統的電熱聯合系統風電接納能力評估模型的約束條件包括電力系統平衡約束、熱力系統平衡約束、常規機組技術約束、熱電聯產機組技術約束，風電場出力約束與電池儲能系統技術約束；

任意風電最大理論出力場景下，均需滿足以下約束；

電力系統平衡約束：

公式(12)中，分別為場景s下，電池儲能系統在調度時段t的充、放電功率，對任意調度時段來說，與中，至多只有一個變量取值大于零；為調度時段t的電負荷；

熱力系統平衡約束：

公式(13)中，為調度時段t的熱負荷；

火電機組出力約束和爬坡約束：

公式(14)中，為火電機組i的最小、最大技術出力；

公式(15)中，為火電機組i的最大上、下爬坡速率；

火電機組最小啟停時間與啟停邏輯約束：

x_i,t-x_i,t-1＝y_i,t-z_i,t?(18)

y_i,t+z_i,t≤1?(19)

公式(16)至公式(19)中，y_i,t、z_i,t表示火電機組i在在調度時段t是否進行開、停機操作的二進制變量，取“1”表示對火電機組i進行開、停機操作，取“0”表示對火電機組i不執行開、停機操作；k_i,1、k_i,2表示火電機組i的最小開機、停機時段數；u為判斷火電機組i是否滿足最小啟停時間約束時引入的輔助索引；

熱電聯產機組出力約束：

公式(20)與公式(21)中，為熱電聯產機組j的最大供熱功率；分別為熱電聯產機組j在純凝工況下的最小、最大發電功率；C_j,vm表示背壓運行時的電功率和熱功率的彈性系數；C_j,v1、C_j,v2分別表示最大、最小電出力下，進氣量不變時多抽取單位供熱熱量下發電功率的減小量；K_j為常數，為用于判斷熱電聯產機組j兩種工況分界而引入的輔助參數；

熱電聯產機組爬坡約束：

公式(22)中，為熱電聯產機組j的最大上、下爬坡速率；

風電場出力約束：

公式(23)中，與分別為場景s下風電場k在調度時段t的最大理論出力和實際上網風功率；

電池儲能系統充、放電邏輯狀態約束：

公式(24)與公式(25)中，O_t為表示電池儲能系統在調度時段t的工作狀態二進制變量，取“1”表示電池儲能系統在在該調度時段處于充電狀態，取“0”表示電池儲能系統在該調度時段處于放電狀態；

電池儲能系統荷電狀態約束：

公式(26)與公式(27)中，表示場景s下電池儲能系統在調度時段t的荷電狀態；E_min和E_max分別表示電池儲能系統的最小、最大荷電狀態允許值；分別為電池儲能系統的充電效率、放電效率；C^bess為電池儲能系統的容量；

電池儲能系統充、放電速率約束：

公式(28)與公式(29)中，和分別為電池儲能系統的最大充、放電速率；所述步驟3的具體步驟如下：

步驟3.1、采用GAMS中的DICOPT求解器求解以公式(4)為優化目標，公式(12)至公式(29)為約束的單目標優化問題，獲得調度日內的最小“棄風”電量F_cur,min；

步驟3.2、采用GAMS中的DICOPT求解器求解以公式(5)為優化目標，公式(12)至公式(29)為約束的單目標優化問題，并將最優解對應的“棄風”電量作為調度日內的最大“棄風”電量F_cur,max；

步驟3.3、將“棄風”電量區間[F_cur,min，F_cur,max]離散為由L個離散點構成的“棄風”電量集合Ω_cur，集合中的元素ε_l，l＝1,2,…,L由下式給定：

步驟3.4、基于離散化后的“棄風”電量集合Ω_cur，構造由L個單目標優化問題組成的優化問題集，如公式(31)所示：

步驟3.5、采用DICOPT求解器對公式(31)給出的L個單目標優化問題進行依次求解，獲得電熱聯合系統風電接納能力評估模型的帕累托解集，該帕累托解集給出了電熱聯合系統的風電接納容量和對應的接納成本，實現電熱聯合系統風電接納能力評估。

2.如權利要求1所述基于改進多目標法的電熱聯合系統風電接納能力評估方法，其特征在于，所述步驟1的具體步驟如下：

步驟1.1、若為調度時段t的風功率預測值，為調度時段t的風功率最大預測誤差，則風電最大理論出力可行域的上、下包絡線分別為與

按公式(1)確定調度時段t的風功率最大預測誤差

公式(1)中，σ_f,t為是調度時段t風功率預測誤差的標準差；

步驟1.2、構建由N_s條風電最大理論出力曲線構成的場景概率模型對給定出力帶進行近似，該場景概率模型由N_s個場景組成，場景s下的風電最大理論出力為：

公式(2)中，為調度時段t的風功率預測值；σ_f,t為是調度時段t風功率預測誤差的標準差；

步驟1.3、場景s對應的概率p_s為：

公式(3)中，為場景s下的風電最大理論出力。