[发明专利]一种风电最大消纳能力的凸松弛评估方法有效

专利信息
申请号: 201811025593.1 申请日: 2018-09-04
公开(公告)号: CN109299862B 公开(公告)日: 2019-10-11
发明(设计)人: 段荣华;朱涛;高孟平;赵川;王珍意;路学刚 申请(专利权)人: 云南电网有限责任公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 昆明大百科专利事务所 53106 代理人: 李云
地址: 650011*** 国省代码: 云南;53
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摘要: 一种风电最大消纳能力的凸松弛评估方法,本发明首先通过分析风电出力的历史数据,获得其均值、方差及概率密度函数等统计特性,然后针对电力系统建立机会约束的容量评估模型,在模型中考虑断面潮流越限的风险约束和旋转备用不足的风险约束;再把机会约束松弛为确定性的凸约束,把原问题转化为容易求解的凸优化问题;最后求解调度模型,得到最大可消纳能力。本发明充分考虑了风电消纳能力评估的随机动态优化的优点,兼顾决策过程的安全性和经济性,通过提出的凸松弛的方法,把不易求解的机会约束问题松弛为容易求解的凸优化问题,提高了系统运行的高效性和灵活性,有效降低了系统的风险。
搜索关键词: 松弛 求解 风电 风险约束 优化问题 概率密度函数 电力系统 调度模型 断面潮流 风电消纳 决策过程 历史数据 能力评估 容量评估 随机动态 统计特性 问题转化 系统运行 约束问题 高效性 评估 方差 确定性 备用 出力 优化 分析
【主权项】:
1.一种风电最大消纳能力的凸松弛评估方法,其特征在于,包括以下步骤:1)建立基于凸松弛的机会约束风电消纳能力评估模型,该模型由目标函数和约束条件组成,具体步骤如下:1‑1)确定基于凸松弛的机会约束风电消纳能力评估模型的目标函数;基于凸松弛的机会约束风电消纳能力评估模型的目标函数为接入风机容量的最大化,表达式如下:式中,Sj为第j个风电场的装机容量;1‑2)模型的约束条件包括确定性约束和机会约束;具体如下:1‑2‑1)确定性约束条件;具体如下:1‑2‑1‑1)功率平衡约束,表达式如下:对其中,T表示决策时段的数量、N表示传统火电机组数,J表示风机的数量,t为决策时段,i为传统火电机组,j为风机的编号;pi,t表示第i台火电机组在t时段的计划出力,pd,t为t时段第d个节点的负荷量,D既表示负荷的总数,也表示节点的个数,ηj,t表示第j个风机在t时段的出力系数,为符合一定分布的随机变量,为第i个火电机组在t时刻提供的实际旋转备用容量,是随出力系数而变化的随机变量;考虑到功率的实时平衡,风机的计划参考出力应该满足以下约束:对其中,pj,t为第j个风电场在t时刻的计划参考出力;综合方程(2)和方程(3),可以得到:1‑2‑1‑2)机组出力的上下限约束,表达式如下:对其中,分别表示第i台火电机组出力的上下限;1‑2‑1‑3)风机容量的上下限约束,表达式如下:对其中,分别表示第j台风机出力的上下限;1‑2‑1‑4)风机计划出力的上下限约束,表达式如下:对0≤pj,t≤Sj                                  (7)1‑2‑1‑5)机组的爬坡约束,表达式如下:对‑RDi·Δt≤pi,t+1‑pi,t≤RUi·Δt                         (8)其中,RDi和RUi分别表示单位时间内第i台机组的最大向下、向上爬坡率,Δt表示每个调度周期的时间间隔;1‑2‑1‑6)旋转备用的约束:为了平衡由于风电出力的不确定性引起的功率波动,机组需要留有足够的正负旋转备用容量,然而这种容量的数量又会受到其他因素的限制,包括机组出力总和的限制、最大备用容量的限制,表达式如下:对其中,分别表示在t时段内第i台火电机组计划提供的正负旋转备用的数量,分别表示在时段t内第i台火电机组可以提供的最大的正负旋转备用容量;1‑2‑2)机会约束,具体如下:1‑2‑2‑1)线路潮流约束:因为风机出力为随机变量,线路上的潮流也是一个随机变量,线路上的有功功率需以一定的置信水平1‑β不超过其上界;具体表达式如下:对其中,Gi,l为第l条线路对第i台传统火力发电机组有功出力的转移分布因子,Gj,l为第l条线路对第j个风机有功出力的转移分布因子,Gd,l为第l条线路对第d个节点负荷功率的转移分布因子,Ll为第l条线路上的有功潮流上限,β为线路上的有功功率不超过其上界的允许最大违背水平;1‑2‑2‑2)旋转备用不足的风险:正、负旋转备用的计划容量需要以一定的置信水平不小于风电场机实际出力的波动,即实际所需的旋转备用的容量,上述条件可以表达为满足置信水平为1‑β的机会约束:对考虑到方程(3),上式可以表达为:2)机会约束风电最大消纳评估的凸松弛算法:通过机会约束的凸松弛算法,风电最大消纳评估模型转化为确定性的凸优化模型,该方法包括以下内容:2‑1)机会约束的凸松弛算法:算法的标准形式:假定机会约束确定的可行域为:X={x:p[y(x,λ)≥0]≥1‑η,x∈A}            (16)其中,是决策变量,n为决策变量x的维度,表示维度为n的所有向量构成的n维空间,λ是一个随机变量且满足一定的概率分布,样本空间为b为随机变量λ的维度,p(B)表示事件B发生的概率,η∈(0,1)表示约束条件不满足的可能性,表示由其他确定性约束所定义的非空集合,表示机会约束函数,表示目标函数,X为机会约束确定的可行域;当时,凸松弛后的可行域为:其中,y0(x)表示y(x,λ)中仅与x有关的部分,L为实际问题中y(x,λ)的下界,是把极端场景下x和λ的值带入函数y(x,λ)得到的;2‑2)基于凸松弛算法的确定性的风电消纳能力评估模型:风电场的出力系数满足混合高斯分布,步骤1)中的机会约束可以转化为确定性凸约束了,步骤实施如下:2‑2‑1)风电场的出力系数满足混合高斯分布,表达式如下:其中,ηj,t表示第j个风机在t时段的出力系数,fj,tj,t)表示t时刻第j个风机的实际出力系数的预测值的概率密度函数,表示其第m个高斯分量,λm,j,t,μm,j,t,σm,j,t分别表示该分量的系数、均值和方差,满足2‑2‑2)对步骤1)中的机会约束的转化,转化后的表达式如下:其中,式(19)(20)、(21)和(22)分别对应机会约束(11)、(12)、(14)和(15),Lf1,Lf2,Lb1和Lb1分别为式(11)、(12)、(14)和(15)机会约束函数的实际下界,可以通过考虑所有机组有功出力的边界确定;Lf1为约束式(11)括号里面不等式左边项的最大值,Lf2为约束式(12)括号里面不等式左边项的最小值的相反数,Lb1为约束式(14)括号里面不等式左边项的最大值,Lb2为约束式(15)括号里面不等式左边项的最大值,β为机会约束的最大违背水平;3)求解由式(1)~(15),(19)~(22)确定的确定性风消纳容量评估模型,将求解得到的Sj作为第j个风电场的最大可接入容量。
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