[发明专利]一种考虑风光平滑效应的电力系统多源调度方法

权利要求书

1.一种考虑风光平滑效应的电力系统多源调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据各天的晴空指数和各天的平均风速指数对自然年天气进行分类处理获得多个天气类别；

步骤2：根据外层优化调度模型获得不同天气类别下风电场并网容量系数和光伏电场并网容量系数，外层优化调度模型以不同天气类别下风光电场联合出力波动性为目标函数，外层优化调度模型约束集包括电场并网容量系数约束和可再生能源消纳率约束；

步骤3：根据内层优化调度模型、不同天气类别下风电场并网容量系数、不同天气类别下光伏电场并网容量系数获得不同天气类别下常规机组的启停状态和常规机组的出力；内层优化调度模型以常规机组调度成本为目标函数，内层优化调度模型约束集包括电力系统功率平衡约束、电力系统旋转备用约束、常规机组输出功率约束、常规机组最小开关机时间约束与常规机组爬坡约束；

所述步骤2中外层优化调度模型的目标函数为不同时刻风电场集群出力与风电场集群平均出力的均方差同风光电场总装机容量的比值；

电场并网容量系数约束为约束风电场并网容量系数和光伏电场并网容量系数在允许的取值范围内；

可再生能源消纳率约束为约束可再生能源消纳率大于最小可再生能源消纳率；

其中，可再生能源包括风电场和光伏电场。

2.如权利要求1所述的电力系统多源调度方法，其特征在于，所述步骤1中对自然年天气进行分类处理包括如下步骤：

步骤11：建立聚类目标函数，聚类目标函数为所有聚类目标子函数的和，聚类目标子函数为单天的特征向量对单个类别的隶属度与单天特征向量的映射函数同单个类别特征向量的映射函数的欧式距离的积，建立聚类目标函数约束，获得天气聚类模型；

步骤12：对天气聚类模型采用拉格朗日乘子法获得每个天气的特征向量对单个类别的隶属度和各个类别输入空间聚类中心；

其中，单个天气的特征向量包括晴空指数和平均风速指数。

3.如权利要求 1或2所述的电力系统多源调度方法，其特征在于，步骤1中根据公式获得聚类目标函数；

根据公式获得聚类目标函数约束；

式中，||φ(x_k)-φ(v_i)||²＝K(x_k,x_k)+K(v_i,v_i)-2K(x_k,v_i)，u_ik为第k天的特征向量对第i个类别的隶属度，m为加权指数，K(x_k,v_i)＝exp[-||x_k-v_i||/(2σ²)]，c为类别数，n为总天数，1≤k≤n，1≤i≤c，φ(·)为映射函数，σ为高斯核参数。

4.如权利要求1所述的电力系统多源调度方法，其特征在于，根据公式获得外层优化调度模型的目标函数；

根据公式0≤κ_p≤1和0≤κ_q≤1获得电场并网容量系数约束；

根据公式获得可再生能源消纳率约束；

其中，t表示时段，T为总调度时段；P^t为t时刻风光电场集群实际上出力，为总调度时段风光电场集群出力均值，P_N为风光电场总装机容量；为风电场p在t时段的最大出力，κ_p为风电场p功率并网容量系数；为光伏电场q在t时段的最大出力，κ_q为光伏电场q功率并网容量系数；ξ_min为最小可再生能源消纳率，p为风电场次序，q为光伏电场次序，N_w表示风电场数量，N_S表示光伏电场数量，1≤p≤N_W，1≤q≤N_S。