[发明专利]考虑不确定分布特性的水火电联合调度方法及系统

说明书

本发明提供一种考虑不确定分布特性的水火电联合调度方法及系统，包括：根据风电机组历史数据，建立考虑不确定分布特性的水火联合调度模型；通过S引理对所述水火联合调度模型进行转化，获取水火调度模型对应的半正定规划模型；根据风电场当前预测出力均值、风电出力不确定性的关联性矩阵和预设顶点集，通过第一半正定规划模型，获取优化总成本和优化火电机组集；通过第二半正定规划模型，获取极端顶点场景；确定每一火电机组的有功出力、每一火电机组的备用容量和每一水电机组的有功出力、每一水电机组的备用容量。本发明充分利用风电历史数据所能提供的信息，降低保守性，提高系统运行经济性。

技术领域

本发明涉及新能源并网调度技术领域，更具体地，涉及一种考虑不确定分布特性的水火电联合调度方法及系统。

背景技术

随着经济的发展，当今国际社会正面临着能源短缺和环境污染的双重压力。为此，大规模开发可再生能源成为国际能源战略关注的焦点。然而，风电、光伏等可再生能源发电具有较强的随机波动性和不确定性，难以准确预测，其大规模接入对电力系统的安全经济运行提出了挑战。据统计，截至2014年，我国新增装机容量23,196MW，同比增长44.17％，占全球当年新增装机容量的45.36％，全球排名第一。2014年我国累计风电装机总容量114,609MW，占全球累计风电装机容量的31.01％，是火电和水电之外的第三大能源。大规模风电的背景下，如何在不确定性条件下制定合理的调度策略成为研究的热点。

考虑到水电作为我国最主要的清洁能源，调节速度快、成本低，在时间和空间上都有较大的优化潜力，是应对大规模风电接入不确定性的良策。根据中电联快报统计，截至2013年底，水电总装机容量达到2.8亿千瓦，占全国总装机容量12.47亿千瓦的22％，是各类可再生能源发电中所占比例最大的。如此庞大的水电系统，在时间和空间上都有很大的优化余地，通过对水电的精细建模、优化水电调度计划，可以实现经济效益和环境效益的双赢，具有重要的现实意义。

传统的调度方式下，一般通过n-1准则或者按照占负荷一定的比例来进行备用整定。但是，随着风能等大规模可再生能源的接入，由于其高不确定性和低预测精度，仅采用传统方法进行整定已经无法保证电力系统的安全性了。目前主流的研究思路是采用随机规划或者鲁棒优化的方法进行备用整定。其中，随机规划方法采用随机变量对不确定性进行描述，利用一系列模拟场景来刻画风电出力不确定性，但是具有代表性场景筛选困难、计算量大等问题；鲁棒优化方法将不确定性的所有可能实现建立成一个不确定集合，优化的结果能够抵抗最坏场景下对上层优化结果可行性的冲击。但是没有充分利用历史数据得到的均值、高阶矩等信息，对风电出力的刻画不够准确。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种考虑不确定分布特性的水火电联合调度方法及系统。

根据本发明的一个方面，提供一种考虑不确定分布特性的水火电联合调度方法，包括：

S1、通过S引理对水火联合调度模型进行转化，获取水火调度模型对应的半正定规划模型，所述半正定规划模型包括第一半正定规划模型和第二半正定规划模型，所述水火联合调度模型包括第一模型和第二模型，所述第一模型的目标函数以最小化总成本为目标，所述第一模型的约束条件包括电力系统每一预设时段对应的功率平衡约束、对应的备用约束和对应的线路潮流约束，所述第二模型的目标函数以最小化电力系统的调整成本为目标，所述第二模型的约束条件包括校正出力范围约束、功率平衡约束和传输线安全约束，所述总成本包括火电运行成本和备用成本，所述水火联合调度模型根据风电机组历史数据获得；

S2、根据风电场当前预测出力均值、风电出力不确定性的关联性矩阵和预设顶点集，通过第一半正定规划模型，获取优化总成本和优化火电机组集，所述优化火电机组集包括每一火电机组的有功出力、每一火电机组的备用容量和每一水电机组的备用容量；

S3、通过第二半正定规划模型，获取第二半正定规划模型最优值和极端顶点场景；