[发明专利]一种基于机会约束凸松弛的机组启停随机优化方法

说明书

本发明提出了一种基于机会约束凸松弛的机组启停随机优化方法，该优化方法包括以下步骤：建立计算可生能源机组和传统火电机组组合后运行经济成本的模型；对机会约束采用凸松弛算法，将机会约束产生的随机动态经济调度成本模型转化为确定性的经济调度成本模型和容易求解的凸优化问题；求解确定性经济调度成本模型和目标函数；本发明的优化方法优化了机组启停策略，有效降低了电力系统的风险，通过控制传统火电机组与可再生能源机组的启停，提高了风、光等可再生能源的消纳水平，高效快速的解决了电力系统运行风险和运行成本的矛盾问题。

技术领域

本发明属于电力系统运行技术领域，特别涉及一种基于凸松弛算法的机组启停随机优化方法。

背景技术

开发利用可再生能源、实现能源的可持续发展是我国能源发展战略的重大举措。随着风电、光伏大规模接入电网，其波动性和随机性使得传统的机组启停和出力优化方法难以适用。

为了降低新能源的不确定性给电网带来的不利影响，鲁棒的机组组合和二阶段的机组组合是常用的建模策略，然而由于鲁棒优化的保守性，会给调度带来不必要的成本，二阶段的机组组合模型是常用的建模策略，然而决策者采用二阶段的机组组合模型定机组启停计划时往往会忽略各种不确定性因素，从而无法保证机组计划的最优性，因此计算涉及可再生能源不确定性的单阶段随机机组组合是降低电力系统运行风险和减少成本的重要建模因素。

对于在机组启停过程中涉及到的各种不确定因素，可以采用机会约束进行优化。机会约束的优化问题是指约束中含有随机变量的优化问题，随机变量的期望、方差甚至概率密度函数通过对大量历史数据的观测和拟合而得到，由决策变量和随机变量共同决定的风险约束需要在预先给定的置信水平下成立。

因此机会约束的随机机组组合模型能够解决系统运行风险和运行成本的矛盾问题，把断面潮流越限的风险、系统失负荷风险与弃风、弃光风险限制在一定置信水平之下，再通过最小化目标函数的值，即可得到成本最低的机组启停优化方案。

然而机会约束优化问题的求解是非常困难的，现有的求解方法普遍存在计算量大的缺点，因此无法实现机组组合的高效性和灵活性，计及可再生能源随机性的机组组合的建模以及高效求解是目前解决机组启停计划的关键问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于机会约束凸松弛的机组启停随机优化方法。

一种基于机会约束凸松弛的机组启停随机优化方法，其中，

该方法包括以下步骤：

建立计算可再生能源机组和传统火电机组组合后运行经济成本的模型，该模型包括计算运行成本最小化的目标函数和由确定性约束与机会约束组成的约束条件，目标函数表达式为：

在(1)式中，T,N,J分别表示调度时段总数、传统火电机组的数量以及风、光等可再生能源机组的数量；t,i,j分别为调度时段、传统火电机组、可再生能源机组的编号；E[]表示随机变量的期望值；u_i,t表示第i台火电机组在t时刻的状态，0表示关机状态，1表示运行状态；z_i,t和y_i,t均表示机组状态的变化，为0-1变量；p_i,t表示第i台火电机组在t时段的计划出力；表示第j个可再生能源机组在t时段内发电实际出力；CF_i,t(p_i,t)表示传统第i台火电机组在t时段的的燃料成本；SU_i,t和SD_i,t分别表示机组i在时段t的开机和停机费用；表示在t时段内，由于第j个可再生能源机组发电实际出力的不足引起正旋转备用的需求成本；表示在t时段内由于第j个可再生能源机组实际出力超过计划值而引起的负旋转备用的需求成本；

对机会约束采用凸松弛算法，将机会约束产生的随机动态经济调度成本模型转化为确定性的经济调度成本模型和容易求解的凸优化问题；