[发明专利]一种间歇式发电并网条件下的电力系统日前鲁棒调度系统

说明书

本发明涉及电网设备技术领域，具体涉及一种间歇式发电并网条件下的电力系统日前鲁棒调度系统，包括向最优不确定集模块传输数据的采集数据模块，经过经济性最优对比和电网安全稳定运行约束条件设定后确定所述最优不确定集模块的参数，最优不确定集模块与建立的鲁棒机组组合系统通过混合整数规划求解器,如CPLEX计算出次日优化机组组合方案，次日优化机组组合方案经过安全校核后形成鲁棒调度日前计划后通过多时间尺度的电力系统鲁棒调度系统以文件形式或自动形式发布到能量管理系统。本发明适合大规模新能源并网时的机组组合系统，使生成的调度计划在保持机组状态不变的情况下应对间歇性能源的波动性，减小新能源并网后给电网带来的不利影响。

技术领域

本发明涉及电网设备技术领域，具体涉及一种间歇式发电并网条件下的电力系统日前鲁棒调度系统。

背景技术

现有技术的传统调度应对风电波动的方法主要有两类，文献[1]WANG Yang，XIAQing.A novel security stochastic unit commitment for wind-thermal systemoperation[C]//2011 4th International Conference on Electric UtilityDeregulation and Restructuring and Power Technologies(DRPT)(2011:386-393)和文献[2]《考虑大规模风电接入的备用容量计算[J]》(电力系统自动化，2012，36(6):1-5.王丹平，陈之栩，涂孟夫等)公开的是通过增加旋转备用来应对风电波动，这类方法简单易行，但备用容量既不易估计，又过高地增加了运行成本；另一类以随机规划技术为基础，文献[3]R.Barth，H.Brand，P.Meibom and C.Weber，“A stochastic unit-commitment model forthe evaluation of the impacts of integration of large amounts of intermittentwind power，”in Proc.Int.Conf.Probabilistic Methods Applied to Power Systems(PMAPS 2006)，(2006，11–15)和文献[4]E.Erdogan and G.Iyengar，“Ambiguous chanceconstrained problems and robust optimization，”(Math.Progr.2006，107(1):37–61)均提出了随机规划模型，采用随机变量描述不确定性，但这类方法局限性较多，一方面，必须提前得知精确的风功率概率分布，然而通过拟合得到的数据与实际存在一定差距，纵然获得精确数据，其形成的海量场景使计算效率降低，另一方面，若过度考虑风电功率的概率分布，有可能会破坏整个调度模型的凸规划性，除此之外，文献[5]《基于自适应粒子群优化算法的机组组合[J]》(电力系统保护与控制，2009，37(15):15-18.常文平，于海，华大鹏)和文献[6]《面向启发式调整策略和粒子群优化的机组组合问题》(电工技术学报，2009，24(12):132-141.袁晓辉，苏安俊，聂浩等)将粒子群算法应用到机组组合问题，是目前应用智能算法解决机组组合问题的典型方式。近年来鲁棒优化方法在电力系统调度中得到应用，文献[7]《一类电力系统鲁棒优化问题的博弈模型及应用实例[J]》(中国电机工程学报，2013，33(19):47-56.梅生伟，郭文涛，王莹莹等)建立了电力系统鲁棒优化的博弈模型。文献[8]《基于极限场景集的风电机组安全调度决策模型[J]》(电网技术，2013，37(6):1590-1595.高红均，刘俊勇，魏震波等)通过模拟风电概率曲线求得置信区间，在置信区间内进行鲁棒优化。文献[9]《电力系统鲁棒经济调度[J]》(电力系统自动化，2013，37(17):37-43.魏韡，刘锋，梅生伟)在此基础上考虑了风电场的时间和空间效益，更加贴合实际。在不确定集选取方面，通常采用固定不确定集或按置信区间确定不确定集的方法。前者太过依赖运行人员的经验判断，后者是一个显著的改进方案。但已有方法均没有进行不确定集的横向对比，无法说明采用的不确定集具有兼顾经济性和鲁棒性最优的综合效益。在多类型电源联合调度方面，文献[10]《基于收益最大化的水火电联合调度模型[J]》(电工技术学报，2010，25(7):150-158.吴杰康，曾建)提出了水火电联合调度时，水电在峰荷和基荷的分配原则，但依旧采用传统的确定性优化方法。文献[11]《储能系统对含风电的机组组合问题影响分析[J]》(电力系统自动化，2011，35(5):19-24.谢毓广，江晓东)将抽水蓄能机组引入风火联合调度模型，但根据蒙特卡洛法生成场景不适应风电波动较大的情况。文献[12]《多风电场并网时安全约束机组组合的混合整数规划解法[J]》(电力系统自动化，2010，34(5):29-33.叶荣，陈皓勇，王钢等)验证了极限场景对不确定集的代表性，实现了风火鲁棒调度模型，但考虑的能源种类过少。