[发明专利]协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法

权利要求书

1.协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)类举多种风场景，预测电力系统的负荷模型；根据风电场风速信息，预测风功率，建立风功率模型；根据确定的负荷模型和风功率模型，形成净负荷功率模型；

2)按照步骤1)的净负荷功率模型确定基本开机和出力方式，分析失负荷和弃风事件与净负荷概率分布两侧的对应关系，建立右端尾部风险关于净负荷样本和正旋转备用的模型，并据此确定功率不足期望值，建立左端尾部风险关于净负荷样本和负旋转备用的模型，并据此确定弃风量期望值；

3)按照步骤2)建立的功率不足期望值和弃风量期望值赋予权重系数，代入惩罚项，完整列出有功平衡、机组最大最小技术出力限制及机组在相邻时段的爬坡率限制的运行约束条件，建立经济调度模型；

4)求解步骤3)的经济调度模型，并对备用安排和风险指标按场景概率加权，得到电力系统初步的运行方式；

5)随着运行时段的临近，风速可预测性改善，风功率预测模型趋于准确，对步骤4)得到的调度运行方式加以修正，并通过机会约束对各时段内的失负荷和弃风风险都加以限制，再将机会约束线性化加以求解，最终得到充分利用风功率预测信息又能够抵御风险的运行方式。

2.根据权利要求1所述的协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法，其特征在于，步骤1)具体包括以下步骤：

1-1)建立电力系统负荷模型：

某时段系统负荷的预测值与实际值之间存在一定偏差，表示为：

lt0=ltA+ϵtl,t=1,···,T---(1)]]>

式中，为第t个时段系统负荷的预测值；为由某随机因素集决定的第t个时段系统负荷的实际值；为第t个时段系统负荷的预测误差，服从均值为0的正态分布，T为系统运行的最大时段；

1-2)建立电力系统风功率模型：

根据历史风况信息，识别出典型的风速或风功率模式，通过聚类分析形成多个风场景；在第t个时段、第s个场景下系统风功率的期望值表示为：

wts0=wtsA+ϵtsw,t=1,···,T,s=1,···,S---(4)]]>

式中，为时段t、场景s下系统加总的风功率期望值；为由某随机因素集决定的时段t、场景s下系统风功率的实际值；S为系统运行下的场景；

当全系统分散在各位置的多个风电场的出力加总时，应用中心极限定理，假设系统风电出力预测误差服从均值为0的正态分布：

式中，为时段t、场景s下系统加总的风功率的预测误差；为系统风功率预测误差的标准差；

不同地区的风况、预测工具的精度、预测点距当前的时间、预测的时间分辨率以及各方对风功率预测的积极性都会影响的取值；参考相关经验公式：

σtsw=μ1wts0+μ2WP---(6)]]>

式中，W^P为并网风电场的总装机容量；μ₁，μ₂为影响风功率预测误差标准差的经验参数，其取值范围均为0～1；

1-3)建立净负荷功率模型：

第t个时段、第s个场景下系统的净负荷功率的期望值为：

dts0=lt0-wts0=ltA-wtsA+ϵtsd=dtsA+ϵtsd,t=1,···T,s=1···,S---(7)]]>

式中，为时段t、场景s下系统净负荷的期望值；为由2个随机因素集决定的时段t、场景s下系统净负荷的实际值；为时段t、场景s下系统净负荷的预测误差；

两个服从正态分布的误差项的线性组合仍服从正态分布，因此

式中，为系统净负荷功率预测误差的标准差；

假设负荷和风功率预测的误差不相关，则有：

σtsd=(σtl)2+(σtsw)2---(9)]]>

式中，为系统负荷功率预测误差的标准差；

于是，净负荷的实际值服从以为中心、以为标准差的正态分布：

它也是系统中其他常规机组需要实际承担的等效负荷时，净负荷最小不过当风电零出力即时，净负荷最大不过这2种情形完全有可能出现；即净负荷实际值的概率分布在左右两端存在截断，而不是完整的正态分布。