[发明专利]考虑发电侧组合发电不确定性的电力系统优化调度方法

摘要

本发明公开了一种考虑发电侧组合发电不确定性的电力系统优化调度方法。处理得第一概率密度函数并归一化和第二概率密度函数；处理获得包含风电出力组合状态值和风电出力组合状态概率的风电出力多状态模型；处理得传统火电机组组合发电带来的传统发电机出力不确定性的概率密度函数，处理获得发电侧所有机组出力组合状态值和出力组合状态概率；输入最优潮流模型求解模型获得发电功率值，计算所有状态下的传统火电机组和风电场发电功率的期望值。本发明能将发电侧组合发电的主动行为带来的机组出力不确定性考虑在实时调度中，包含了传统发电机与风电场两者的主动性，便于调度人员得到更精确的系统调度结果，同时降低电力系统运行成本。

主权项

一种考虑发电侧组合发电不确定性的电力系统优化调度方法，其特征在于：1)处理获得风电场组合发电带来的风电出力不确定性对应的第一概率密度函数，并进行归一化处理；2)处理获得风电场自身带来的风电出力不确定性对应的第二概率密度函数，并进行归一化处理；3)构建风电场六区间离散多状态模型，将归一化后的第一高斯概率密度函数f_W'_B(x)和归一化后的第二高斯概率密度函数f'_WF(x)进行排列组合处理，x表示表示风电场中风电出力的随机变量，排列组合后的多状态模型可能的状态总数S_W为36，获得排列组合后的状态值和组合状态概率其中，s_W表示状态的序号，且s_W＝1,2,…,36；4)处理获得传统火电机组组合发电带来的传统发电机出力不确定性的概率密度函数f_g'(y),g＝1,…,G，y表示传统火电机组出力的随机变量，并归一化处理；然后构建每个传统火电机组的六区间离散多状态模型，获得传统火电机组的状态值和组合状态概率其中，g表示传统火电机组的序号，G表示传统火电机组的数目，s_g表示传统发电机的状态的序号，且s_g＝1,2,…,6；5)将风电场排列组合后的多状态模型和火电机组的六区间离散多状态模型进行排列组合，构建发电侧的组合多状态模型，获得每个状态下的发电机状态值和状态概率6)将组合状态值和组合状态概率输入最优潮流模型，作为最优潮流模型中的发电侧的传统火电机组和风电场在每个状态下的出力上限参数，对含有传统火电机组和风电场的电力系统进行实时调度，求解最优潮流模型获得多状态模型的每个状态下传统火电机组的发电功率值和风电场的发电功率值然后再分别计算所有状态下的传统火电机组和风电场发电功率的期望值，获得第一期望值和第二期望值