[发明专利]基于牛顿法求解分位数的电力系统随机动态机组组合方法

说明书

本发明涉及一种基于牛顿法求解分位数的电力系统随机动态机组组合方法，属于电力系统的运行技术领域。本方法针对确定的电力系统参数，建立机会约束的随机动态机组组合模型；利用牛顿法求解服从混合高斯分布的随机变量的分位数，把机会约束转化为确定性的线性约束，从而将原问题转化为容易求解的混合整数线性约束优化问题；最后求解机组组合优化模型，得到机组启停策略和有功功率计划。本发明利用牛顿法把含有风险水平和随机变量的机会约束转化为确定性的线性约束，提高了模型的求解效率，消除了传统鲁棒机组组合的保守性，为决策者提供了更合理的机组启停和有功功率计划。本发明可应用于包含大规模可再生能源并网的电力系统机组组合中。

技术领域

本发明涉及一种基于牛顿法求解分位数的电力系统随机动态机组组合方法，属于电力系统的运行技术领域。

背景技术

开发利用风电资源、实现能源的可持续发展是我国能源发展战略的重大举措。随着可再生能源大规模接入电网，其波动性和随机性给电力系统运行中的机组组合带来了两个方面的难题。

一方面，精确、灵活的可再生能源有功功率预测是实现安全、经济机组组合的基础，传统的预测方法包括给定有功功率上下限的区间描述法和简单的高斯概率密度函数描述法，虽然像贝塔分布、通用分布等模型也被用在了可再生能源预测有功功率的拟合中，但是它们或者无法精确拟合可再生能源预测有功功率，或者给机组组合模型的求解带来了极大的困难，因此一种准确、灵活的预测模型亟需得到应用。

另一方面，可再生能源的波动性和随机性使得传统的确定性机组组合方法难以适用。鲁棒模型通常是一种可行的方案，然而由于鲁棒优化具有保守性，会给系统运行带来不必要的成本；机会约束的随机机组组合是兼顾系统运行风险和减少成本的有效建模策略，该方法把风险发生的概率限制在预先给定的置信水平下，通过目标函数值的最小化得到成本最低的调度策略。然而约束条件中存在的随机变量使得机会约束优化问题的求解变得非常困难，现有的求解方法普遍存在计算量大的缺点，然而松弛的方法又使得求解结果不够精确，无法实现机组组合的高效性。

综上所述，计及可再生能源有功功率随机性的随机动态机组组合的建模以及快速求解仍然是影响可再生能源利用率的一大难题。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于牛顿法求解分位数的随机动态机组组合方法，基于混合高斯分布，对可再生能源有功功率进行精确拟合，利用牛顿法求解随机变量的分位数，从而把机会约束转化为确定性的混合整数线性约束，从而充分利用机会约束随机机组组合的优点，有效降低系统的风险，节约电网运行的成本。

本发明提出的基于牛顿法求解分位数的电力系统随机动态机组组合方法，包括以下步骤：

(1)建立一个基于牛顿法求解随机变量分位数的机会约束随机动态机组组合模型，该随机动态机组组合模型由目标函数和约束条件组成，具体步骤如下：

(1-1)建立基于牛顿法求解随机变量分位数的机会约束随机动态机组组合模型的目标函数：

目标函数为最小化常规火电机组的发电成本和启停成本之和，表达式如下：

其中，T和N_G分别表示调度时段t的数量和电力系统火电机组的数量，t和i分别为调度时段和火电机组的编号，表示第i台火电机组在第t调度时段的有功功率，CF_i表示第i台火电机组的燃料成本函数，表示第i台火电机组t调度时段的开机成本，表示第i台火电机组t调度时段的关机成本；

火电机组的燃料成本函数表示为机组有功功率的二次函数：