[发明专利]基于机会约束规划和波动成本的风电场装机容量优化方法

说明书

本发明涉及一种基于机会约束规划和波动成本的风电场装机容量优化方法，包括以下步骤，步骤S1：获取风电场原始风速数据、待接入电网的运行参数和机组参数；步骤S2:获取风速时间序列建模结果；步骤S3：以风电场发电社会效益最大化为目标函数建立风电场装机容量机会约束规划模型；步骤S4：根据风电场装机容量机会约束规划模型，采用随机模拟粒子群算法，计算得到风电场最优装机容量。本发明引入波动成本，以风电场发电社会效益净现值为优化目标，考虑系统功率平衡约束、常规发电机组出力约束、网架线路传输容量约束、系统备用容量约束等约束条件建立机会约束规划模型，得到风电场装机容量优化解。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于机会约束规划和波动成本的风电场装机容量优化方法。

背景技术

在节能减排的大背景下，作为清洁能源的风电迅猛发展，但弃风现象也比较严重，导致风电场投资效率下降。对风电场的装机容量进行合理规划是从源头上解决风电消纳难等问题的有效办法。风电场装机容量的确定主要受三方面的因素影响：一是风电并网系统对风电的接纳能力，二是拟建风电场地区的风资源禀赋以及风电场商运营方式。电网对于风电的接纳能力是有限的，当系统对风电的接纳达到一定比例后，风电并网的边际效益为零，此时系统对于风电的接纳能力达到了极限。影响风电接纳能力的主要因素包括：电网负荷水平与特性、电源结构、调峰能力、网架结构和风电机组低压穿越能力等。大量研究集中从电网侧考虑风电的接纳能力，确定风电场的装机容量，但基本都没有考虑风电接入电网的波动成本；也有一部分研究仅站在风电场投资者的角度考虑风电场的装机容量。事实上，从某一个角度评估风电的最大装机容量，所具有的效益仅代表某一方利益，不一定是具有社会效益最优的风电装机容量。另外，由于风电出力的随机性和间歇性，如果在求取风电场装机容量过程中采用严格约束条件，所得结果将偏于保守。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于机会约束规划和波动成本的风电场装机容量优化方法，以风电场发电社会效益净现值为优化目标，考虑系统功率平衡约束、常规发电机组出力约束、网架线路传输容量约束、系统备用容量约束等约束条件建立机会约束规划模型，得到风电场装机容量优化解。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于机会约束规划和波动成本的风电场装机容量优化方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取风电场原始风速数据、待接入电网的运行参数和机组参数；

步骤S2:根据风电场原始风速数据，获取风速时间序列建模结果；

步骤S3：根据得到的风速时间序列建模结果、待接入电网的运行参数和机组参数，以风电场发电社会效益最大化为目标函数建立风电场装机容量机会约束规划模型；

步骤S4：根据风电场装机容量机会约束规划模型，采用随机模拟粒子群算法，计算得到风电场最优装机容量。

进一步的,所述步骤S2具体为：

步骤S21:对风电场原始风速数据进行小波变换滤波，滤除高频随机扰动，并对滤波后的风速序列划分波动过程；

步骤S22:利用自组织神经网络映射聚类算法对波动过程分类；

步骤S23:利用以x＝0为对称轴的高斯函数对每一个波动过程进行拟合，表达式如式(1)

步骤S24:统计各类波动间的马尔科夫转移概率矩阵；并统计各类波动由高斯函数拟合参数a、b和每个波动过程的持续时间c组成的三维联合分布；

步骤S25:利用马尔科夫链模拟序贯抽样，抽样出波动类型，再在该类型波动内抽样出具体的波动过程。已知该波动类型的联合分布函数为F₃(a，b，c)，根据贝叶斯法则F₃(a，b，c)可以表示成边缘概率分布和条件分布的乘积的形式：