[发明专利]考虑风电接入的基于序数效用论的日前低碳调度决策方法在审
申请号: | 201810322547.1 | 申请日: | 2018-04-11 |
公开(公告)号: | CN108549958A | 公开(公告)日: | 2018-09-18 |
发明(设计)人: | 潘尔生;娄素华;吴耀武;刘建琴;范臻;李晖;王智冬;吕梦璇;戚庆茹;刘斯伟;高靖;王春生;王征 | 申请(专利权)人: | 国网经济技术研究院有限公司;华中科技大学;国家电网公司;国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王莹;吴欢燕 |
地址: | 102209 北京市昌平区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风电 调度决策 序数 不确定性 低碳 刻画 调度决策结果 发电调度 决策问题 偏好信息 实时平衡 优化模型 碳排放 构建 出力 场景 协调 | ||
1.一种日前低碳调度决策方法,其特征在于,包括:
根据决策者偏好,基于预先建立的调度决策的期望费用函数和CO2期望排放量函数,以最大化调度决策的效用为原则构建调度决策的目标函数;
根据调度决策的目标函数和预先构建的调度决策的约束条件,建立日前低碳调度决策模型,对所述日前低碳调度决策模型求解获得调度决策方案;其中,调度决策的约束条件包括第一阶段日前出清的约束条件和第二阶段日内实时平衡的约束条件。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据决策者偏好,基于预先建立的调度决策的期望费用函数和CO2期望排放量函数,以最大化调度决策的效用为原则构建调度决策的目标函数,之前还包括:
分别建立调度决策的期望费用函数与调度决策的CO2期望排放量函数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据决策者偏好,基于预先建立的调度决策的期望费用函数和CO2期望排放量函数,以最大化调度决策的效用为原则构建调度决策的目标函数,进一步包括:
构建初始目标函数:
其中,F为期望费用;为CO2期望排放量;U表示期望费用为F,CO2期望排放量为时的效用;获取所述初始目标函数的效用函数为:
其中,a、b为效用函数的系数,且a≥0,b≥0,ab≠0;
进一步,获取与所述效用函数对应的效用无差异曲线的斜率的绝对值为边际替代率ε,基于ε获得转换后的目标函数:
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述建立调度决策的期望费用函数,进一步包括:
其中,F为期望费用;NT为调度时段数目;NG为常规机组数目;NW为风电场数目;NS为风电出力的场景数目;ND为负荷数目;为常规机组g在时段t的启动费用;Cg(·)为常规机组g的报价函数,Cg(·)表示为二次函数形式且ag,bg,cg为机组g的报价曲线参数;为风电场w的单位弃风惩罚费用;为负荷d的单位切负荷惩罚费用;ug,t为常规机组g在时段t的启停状态,为0-1变量,ug,t=1表示运行状态,ug,t=0表示停运状态;Pg,t为第一阶段常规机组g在时段t的出力;ρs为风电出力场景s出现的概率;rg,t,s为第二阶段常规机组g在时段t场景s下出力的调整;为第二阶段风电场w在时段t场景s下的弃风功率;为第二阶段负荷d在时段t场景s下的切负荷量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一阶段日前出清的约束条件包括:
系统功率平衡约束、线路输电容量约束、风电场出力约束和常规机组运行约束。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述常规机组运行约束进一步包括:出力约束、最小开停机时间约束、启动费用约束和爬坡约束。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二阶段日内实时平衡的约束条件包括:
各场景等式约束、线路输电容量约束、常规机组在各场景下的约束、弃风约束和切负荷约束。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述常规机组在各场景下的约束进一步包括:出力约束和爬坡约束。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及与所述处理器通信连接的存储器,其中:
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行根据权利要求1至8任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行根据权利要求1至8任一所述的方法。
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