[发明专利]计及预测可信度差异性的配电网风光水发电优化调度方法

摘要

本发明公开了一种计及预测可信度差异性的配电网风光水发电优化调度方法，结合配电网风光水运行特性及用电负荷特性，分别制定小水电优化调度方案和邻区负荷转移方案，在对风光水发电优化调度的过程中，精细化考虑不同预测量在不同时段的预测可信度，将系统的运行裕度、调节能力向随机性强、预测不够准确的时段倾斜，提高了用电负荷追踪能力及配电网安全运行水平。本发明利用可灵活调度的发电资源和用电负荷，通过协调优化制定合理的调度计划，提高了本地区域对风光水电可再生能源的消纳能力，减少了电量反送上级电网及弃风弃光情况的发生。

主权项

计及预测可信度差异性的配电网风光水发电优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：A、根据历史上统计的本地区域全天各时段的用电负荷预测值和用电负荷实际值，风光发电预测值和风光发电实际值，分别计算t时段用电负荷预测相对误差的方差t时段风光发电预测相对误差的方差t＝1,2,…,24，则t时段用电负荷的预测可信度为：wt,1=1σt,12;]]>t时段风光发电的预测可信度为：wt,2=1σt,22;]]>B、对本地区域计划日全天各时段的用电负荷和风光发电功率进行预测，得到用电负荷预测值和风光发电预测值，对用电负荷预测值和风光发电预测值作差值，得到功率差值预测值：PΔ,t＝PL,t‑PG,t；其中PΔ,t为t时段功率差值预测值，PL,t为t时段用电负荷预测值，PG,t为t时段风光发电预测值，t＝1,2,…,24，当全天各时段的PΔ,t均大于等于设定值P0,t时，进入步骤C，当全天各时段存在PΔ,t小于设定值P0,t的情况时，进入步骤D；C、制定小水电优化调度方案并进行多场景校验，包括以下步骤：C1、根据用电负荷预测值和风光发电预测值建立小水电优化调度模型，确定小水电全天的启停时间，进而获得小水电优化调度方案，其中，小水电优化调度模型的目标函数为：minΣt=124wt[(PL,t-PG,t-Σi=1NPi,t)2+λd+,t2];]]>其中，wt为t时段可信度修正系数，采用t时段用电负荷预测可信度wt，1和t时段风光发电预测可信度wt，2的乘积，Pi,t为单元小水电i的t时段发电功率预测值，N为单元小水电总数，d+,t为摄动量，λ为罚系数；小水电优化调度模型的约束条件为：1)出口总功率约束PL,t-PG,t-Σi=1NPi,t+d+,t-d-,t≥0;]]>其中，d+,t、d‑,t为引入的摄动量，满足d+,t≥0、d‑,t≥0，t＝1,2,…,24；2)小水电电量约束Ei‾≤Σt=124Pi,t≤E‾i;]]>其中，Ei、分别为单元小水电i的日电量下限和上限，功率与电量的转换采用矩形积分法；C2、采用蒙特卡洛法对小水电优化调度方案进行校验，以全天各时段的用电负荷预测值、风光发电预测值和小水电发电功率预测值为基础，根据全天各时段的用电负荷预测可信度和风光发电预测可信度分别加入扰动量，产生多个不同的场景构成场景集合，对每一个场景进行安全性评估和消纳情况评估，当任一场景的安全性评估或消纳情况评估未通过时进入步骤D，当所有场景的安全性评估和消纳情况评估均通过时风光水发电优化调度完成；D、统计邻近区域可转入的用电负荷，任意选取一个以上用电负荷形成负荷组合，并计算负荷组合全天各时段的用电负荷预测值，将全天各时段的功率差值预测值PΔ,t与用电负荷预测可信度wt，1和风光发电预测可信度wt，2做乘积，按照从小到大的顺序对时段重新排序，依据排序逐个匹配可转入的负荷组合，即依次选取一个负荷组合，将其全天各时段的用电负荷预测值与功率差值预测值PΔ,t对应叠加，得到新的功率差值预测值P′Δ,t，保留可使全天各时段的P′Δ,t大于等于设定值P0,t的负荷组合，作为待选负荷组合，当不存在可使全天各时段的P′Δ,t大于等于设定值P0,t的负荷组合时，选择所有邻近区域可转入的用电负荷，作为待选负荷组合，定义待选负荷组合集合M，并将待选负荷组合全部放入待选负荷组合集合M中，定义已选负荷组合集合N，已选负荷组合集合N中初始元素个数为0；E、从待选负荷组合集合M中选择包含负荷个数最少的负荷组合作为转入负荷组合，当存在两个以上负荷组合包含负荷个数最少时，选择全天用电负荷预测均值最小的负荷组合作为转入负荷组合，并将转入负荷组合从待选负荷组合集合M中取出，放入已选负荷组合集合N中；F、计算转入负荷组合中各个负荷的全天负荷预测均值，按照从小到大的顺序排序，根据排序逐一选择各个负荷的转移时段，即依次选取一个负荷，从新的功率差值预测值P′Δ,t中扣除当前负荷对应时段的用电负荷预测值后，所得差值小于设定值P0,t的时段为当前负荷必须转入的时段，对当前负荷必须转入的时段进行扩展合并，使得当前负荷的转入转出次数小于固定值；当对所有负荷的转移时段选择完毕后，如果存在同时有两个以上负荷转入或转出的时段，选择当前时段用电负荷预测值较小的负荷提前或延迟转入或转出；G、根据转入负荷组合中各个负荷的转移时段修正全天各时段的用电负荷预测值，并根据修正后的用电负荷预测值和风光发电预测值建立小水电优化调度模型，确定小水电的启停时间，进而获得小水电优化调度方案，其中，小水电优化调度模型的目标函数为：minΣt=124wt[(PL,t′-PG,t-Σi=1NPi,t)2+λd+,t2];]]>其中，wt为t时段可信度修正系数，采用t时段用电负荷预测可信度wt，1和t时段风光发电预测可信度wt，2的乘积，P′L,t为修正后的t时用电负荷预测值，Pi,t为单元小水电i的t时段发电功率预测值，N为单元小水电总数，d+,t为摄动量，λ为罚系数；小水电优化调度模型的约束条件为：1)出口总功率约束PL,t′-PG,t-Σi=1NPi,t+d+,t-d-,t≥0;]]>其中，d+,t、d‑,t为引入的摄动量，满足d+,t≥0、d‑,t≥0，t＝1,2,…,24；2)小水电电量约束Ei‾≤Σt=124Pi,t≤E‾i;]]>其中，Ei、分别为单元小水电i的日电量下限和上限，功率与电量的转换采用矩形积分法；H、将修正后的用电负荷预测值与风光发电预测值和小水电发电功率预测值做差值，得到修正后的功率差值预测值：PΔ,t‾=PL,t′-PG,t-Σi=1NPi,t;]]>其中为修正后的t时功率差值预测值，P′L,t为修正后的t时用电负荷预测值，PG,t为t时风光发电预测值，Pi,t为单元小水电i的t时段发电功率预测值，N为单元小水电总数，t＝1,2,…,24，当全天各时段的均大于等于设定值P0,t时，进入步骤I，当全天各时段存在小于设定值P0,t的情况时，将风光发电送入上级电网进行调度，然后进入步骤J；I、采用蒙特卡洛法对经小水电优化调度的风光水发电优化调度方案进行校验，以全天各时段修正后的用电负荷预测值、风光发电预测值和小水电发电功率预测值为基础，根据全天各时段的用电负荷预测可信度和风光发电预测可信度分别确定扰动量，产生多个不同的场景构成场景集合，对每一个场景进行安全性评估和消纳情况评估，当任一场景的安全性评估或消纳情况评估未通过时返回步骤E，当所有场景的安全性评估和消纳情况评估均通过时风光水发电优化调度完成；J、采用蒙特卡洛法对经上级电网调度的风光水发电优化调度方案进行校验，以全天各时段修正后的用电负荷预测值、调度后的风光发电预测值和小水电发电功率预测值为基础，根据全天各时段的用电负荷预测可信度和风光发电预测可信度分别确定扰动量，产生多个不同的场景构成场景集合，对每一个场景进行安全性评估，当任一场景的安全性评估未通过时返回步骤E，当所有场景的安全性评估均通过时风光水发电优化调度完成。