[发明专利]计及火电阶梯式爬坡率与新能源不确定性功率调度方法

权利要求书

1.计及火电阶梯式爬坡率与新能源不确定性功率调度方法，其特征在于，对于包含风力发电和火电发电的电力系统，具体按照以下步骤实施：

步骤1、由风力发电功率预测风力发电功率P_wind及电力系统负荷预测数据，结合火电机组运行约束条件中，以系统最小弃风量为目标判断电力系统是否弃风，进而确定火电发电功率最大可调节曲线；

步骤2、以系统最小运行成本为目标函数建立不确定性模型；

步骤3、通过对历史风电发电功率实际值与预测值之间误差进行统计分析，得到机会约束中的所需参数，带入不确定性模型，即可得到考虑不确定性后的火电机组运行模型；

步骤4、使用MATLAB调用Gurobi求解器对考虑不确定性后的火电机组运行模型进行求解即可得到火电发电日前调度曲线。

2.根据权利要求1所述计及火电阶梯式爬坡率与新能源不确定性功率调度方法，其特征在于，步骤1具体过程为：

步骤1.1、通过对一定区域的风力发电功率进行预测，获得次日的风力发电功率P_wind及电力系统负荷预测数据；

步骤1.2、将风电发电功率P_wind看作是负的负荷，将同一时间对应的风电发电功率P_wind和电力系统负荷预测数据相加，得到多个时间点对应火电发电的等效负荷预测数据，作各个时间点对应的火电发电等效负荷随时间的变化曲线图，得到火电发电等效负荷预测曲线；

步骤1.3、火电机组阶梯式爬坡约束表达如下：假设火电机组x爬坡率R_x与其出力区间[P_min，P_max]内与输出功率P_x成单增函数关系，则令取DPRO范围内的平均值近似为火电机组在投油深度调峰状态下的爬坡率{R_x＝R_x,DPRO,P∈DPRO}；

即可得到火电机组在常规调峰(RPR)，不投油深度调峰(DPR)和投油深度调峰(DPRO)状态下的爬坡率R_x，分别记为R_x,DPRO，R_x,DPR，R_x,RPR；

式(1a)-(1c)中，P_x为第台火电机组的出力，p_x,i(i＝1,2,3)为火电机组x处在该种深度区间内的出力大小，其中i＝1表示为DPRO状态，i＝2表示为DPR状态，i＝3表示为RPR状态；s_x,i为布尔变量，代表机组在该深度下是否存在出力；确定在该约束下最小弃风运行曲线，根据最小弃风运行曲线与火电发电等效负荷预测曲线比较结果确定火电发电功率最大可调节曲线。

3.根据权利要求2所述计及火电阶梯式爬坡率与新能源不确定性功率调度方法，其特征在于，步骤1.3中所述根据最小弃风运行曲线与火电发电等效负荷预测曲线比较结果确定火电发电功率最大可调节曲线具体过程为：

若最小弃风运行曲线上的数据不小于火电发电等效负荷预测曲线，则电力系统弃风，火电发电功率最大可调节曲线上的数据为最小弃风运行曲线上的数据；

否则，火电发电功率最大可调节曲线上的数据为最小弃风运行曲线上的数据为火电发电等效负荷预测曲线；

通过火电发电功率最大可调节曲线上的数据获得火电发电功率最大可调节曲线。