[发明专利]一种多时间尺度发电与备用联合优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统运行和规划领域，具体涉及一种多时间尺度发电与备用联合优化方法。

背景技术

大规模可再生能源的接入为电力系统安全运行注入了更大的不确定性，以风电为例，大规模风电出力预测的不确定性将导致电力系统常规机组实时调度时反复调节出力水平，增大了火电机组磨损且在维持系统供需平衡过程中加重了资源的浪费，另外发电机组的反复调节增加了电网安全风险，为避免停电事故的发生，运营机构需要保留更大的备用容量。因此，考虑大规模风电接入的电力系统发电与运行备用配置问题亟待解决。目前，根据我国《电力系统安全技术导则》，备用容量大小为最大负荷的10％，且大于系统最大一台发电机组容量。大规模风电接入要求系统需保留更大比例备用以应对风电出力不确定性，由此造成发电成本极大的浪费，因此，且风电出力预测值在日前误差较大，在日前制定的火电机组发电与备用计划在实时运行时具有很大的波动性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种多时间尺度发电与备用联合优化方法，针对新能源和负荷预测误差随预测时间尺度缩小而不断减小的特点，逐级细化，层层递进精细模拟电力系统发电计划，提高了电力系统运行的可靠性和经济性。具体技术方案如下：

一种多时间尺度发电与备用联合优化方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤一：构建日前优化模型、日间优化模型、实时优化模型；

所述的日前优化模型为以电力系统发电和备用总成本最小为目标函数，以小时为计算单位的混合整数线性规划模型；

日前优化模型的目标函数如下：

式中，i表示系统中的火电机组；

t表示日前优化模型的时段，t＝1，2，……，T；

F_Gi,t(P_Gi(t))为火电机组运行成本，

F_Gi,t(P_Gi(t))＝a_i·(P_Gi(t))²+b_i·(P_Gi(t))+c_i(2)

P_Gi(t)表示火电机组i在时段t的有功出力值；

a_i、b_i、c_i表示与火电机组煤耗率相关系数；

SU_i为火电机组开机成本，

SU_i＝S_i·α_i(t)·(1-α_i(t-1))(3)

α_i(t)表示机组i在t时段的开停机状态，若机组开机，则α_i(t)＝1，若机组停机，则α_i(t)＝0；α_i(t-1)表示机组i在t-1时段的开停机状态，若机组开机，则α_i(t-1)＝1，若机组停机，则α_i(t-1)＝0；

S_i表示火电机组开机成本系数；

F_i^emergency(t)为火电机组提供事故备用成本，

表示火电机组i在时段t的事故备用容量；

表示火电机组i的单位事故备用成本系数；

F_i^up(t)为火电机组提供上调负荷备用成本，

表示火电机组i在时段t的上调负荷备用容量；

表示火电机组i的单位上调负荷备用成本系数；

F_i^down(t)为火电机组提供下调负荷备用成本，

表示火电机组i在时段t的下调负荷备用容量；

表示火电机组i的单位下调负荷备用成本系数；

日前优化模型约束条件如下所示：

(1)潮流方程

式中，r表示负荷节点，r＝r₁,r₂,...,R；

w表示系统中新能源发电机组；

P_Gw(t)表示新能源发电机组w在时段t的最大有功出力预测值；