[发明专利]考虑负荷响应不确定性的多源多荷协调调度方法及系统有效
申请号: | 202010825458.6 | 申请日: | 2020-08-17 |
公开(公告)号: | CN111969655B | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 夏继雨;周博文;杨东升;张化光;金硕巍;闫士杰;罗艳红;刘鑫蕊;杨波;孙振奥;肖军;梁雪;刘振伟;王智良 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | H02J3/46 | 分类号: | H02J3/46;H02J3/14;H02J3/00 |
代理公司: | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人: | 李在川 |
地址: | 110819 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 考虑 负荷 响应 不确定性 多源多荷 协调 调度 方法 系统 | ||
1.一种考虑负荷响应不确定性的多源多荷协调调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:风机、火电机组、常规负荷、海水淡化负荷、储能装置、电网分别获取自身的运行数据,并获取相应的气象数据和用水数据;
步骤2:考虑海水淡化负荷的需求响应,建立需求响应不确定性风险成本模型;
所述需求响应不确定性风险成本模型包括海水淡化负荷削减不确定性所导致的风险成本以及用户参与需求响应的补偿成本;
具体公式如下:
其中,CR为需求响应海水淡化负荷调度的总成本,xt,j为海水淡化负荷参与需求响应状态变量,Crisk,t,j为由于海水淡化负荷削减不确定性所导致的风险成本,Cp,t,j为对用户参与需求响应的补偿成本,T为运行周期,J为用户总数,ρ0为单位停电损失费用,βj为期望供缺电量,g(βj)为用户响应情况的正态分布,PL为海水淡化负荷实际削减量,Pagree为合同约定负荷削减量,ρpunish为单位惩罚成本,ρc为单位补偿成本;
步骤3:根据需求响应不确定性风险成本模型计算出的成本、常规机组发电成本、机组启停成本、需求侧响应成本以及电能交易成本,建立日前优化模型;
步骤4:基于已建立的日前优化模型,输入日前负荷以及日前新能源预测情况,根据粒子群优化算法,求解得到次日的日前调度计划,包含次日机组启停及调度策略;
步骤5:根据常规机组发电成本、电能交易成本、需求响应成本以及系统日内净负荷值惩罚成本,建立日内优化模型;
步骤6:基于已建立的日内优化模型及步骤4得到的次日机组启停及调度策略,输入日内最新负荷以及风机出力预测值,采用粒子群优化算法,求解得到日内调度计划;
步骤7:将日内调度计划与日前调度计划进行对比,根据日内调度计划的机组出力值对日前所确定的机组出力值进行微调。
2.根据权利要求1所述的一种考虑负荷响应不确定性的多源多荷协调调度方法,其特征在于:所述步骤3的过程如下:
步骤3.1:以日前系统综合运行成本最小为日前优化模型的目标函数;
步骤3.2:设定日前调度的约束条件,包括:机组出力约束、日前系统功率平衡约束、储能装置约束、系统旋转备用约束、最小开关机时间约束以及需求响应约束。
3.根据权利要求2所述的考虑负荷响应不确定性的多源多荷协调调度方法,其特征在于:所述日前系统综合运行成本包括日前常规机组发电成本、机组启停成本、日前需求侧响应成本以及电能交易成本;
所述日前常规机组发电成本是根据设备年维护成本系数、设备容量、设备建造单价以及相对应的运行周期内能源消耗成本计算得到;
所述机组启停成本是获取机组在t时刻的启停状态,为1表示开机态,为0表示停机态,以及相对应的开机成本计算得到;
所述日前需求侧响应成本是所述需求响应不确定性风险成本模型计算得到的成本与需求响应所带来的削峰填谷收益之差;
所述电能交易成本是电网购电成本与售电收益之差。
4.根据权利要求1所述的考虑负荷响应不确定性的多源多荷协调调度方法,其特征在于:所述步骤5的过程如下:
步骤5.1:以日内系统综合运行成本最小为日内优化模型的目标函数;
步骤5.2:设定日内调度的约束条件,包括:机组出力约束、日内系统功率平衡约束、储能装置约束、系统旋转备用约束以及需求响应约束。
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