[发明专利]计及风险的含大规模风电的互联电网机组组合方法

说明书

本发明涉及含大规模风电的互联电网机组组合模型，具体为计及风电、负荷不确定性及系统设备故障等各种风险因素的多区域互联电网机组组合的模型。基于风电、负荷不确定性，选取典型设备故障场景集，并将典型场景所引起的失负荷期望和弃风量以惩罚的形式引入目标函数，量化各种风险对电网的影响，建立计及系统运行风险的机组组合模型。本发明计及风电出力及设备故障等运行不确定性，并针对系统不确定性造成的后果进行风险评估建立互联电网机组组合模型。本发明确定的方案可以在有限的计算时间内，求解互联电网的日前机组组合计划，实现系统运行经济性与可靠性的协调优化，具有推广应用前景。

技术领域

本发明涉及电力系统机组组合方法，具体为计及风电、负荷及电力系统设备不确定性等各种风险因素的互联电网机组组合方法。

背景技术

近年来，风电以其污染小、成本低等特性得到了人们的青睐，而其随机性、波动性无疑会给电力系统日前运行带来更多不确定性，增大了日前发电计划的难度。我国风电资源丰富的地区大多位于中西部，远离负荷相对较高的东部，且就地消纳困难，造成大量的弃风现象。同时，为保证系统安全可靠运行，系统需留有备用以防止不可预测的负荷、风电不确定性、机组及线路故障等，但大量的备用无疑会提高系统运行成本。区域互联可充分发挥不同区域负荷特性、风功率波动特征、电源结构的错峰性、互补性，电力大规模跨区输送已成为我国电网的典型特征。

含大规模风电的机组组合本质上是在保证系统安全可靠运行的前提下，根据负荷预测曲线，按经济调度原则，考虑风电不确定性以及网络安全约束的限制来合理安排各发电厂机组的启停状态、发电计划和备用计划，以期实现电力系统运行的可靠性与经济性。目前，考虑风电不确定性的机组组合问题主要有基于场景分析的随机规划、基于机会约束的随机规划和多场景概率风险分析3种方法。在含多个风电场的互联电网中，基于场景分析的随机规划将会使得场景数成指数增加；基于机会约束的随机规划在置信区间内将风电不确定性用1个预测场景和2个极限场景来表示，简化了问题复杂度，但无法回答置信水平设定的合理性。与前两种方法相比，多场景概率风险分析可在有限的场景下以较高的精度综合考虑负荷、风电预测误差以及系统设备故障等不确定性，并合理制定机组组合计划。

将单区域机组组合问题转变计及互联区域“源”-“荷”风险因素的多场景机组组合优化问题，可以实现资源互补，有效提高电网运行可靠性，降低电网运行成本。但随着风电场数目增多、互联电网中元件数量庞大、负荷波动日趋复杂，电网的场景数量呈几何级数快速增加，考虑电网互联对系统运行调度的影响以及联络线故障对互联电网运行可靠性的影响，计及多场景风险的含风电互联电网机组组合问题将面临更多挑战。在进行日前机组组合策略研究时，建立风险评估模型时必须考虑计算效率和计算规模等限制，尽可能的选择对互联电网风险起决定作用的关键场景，在有限的场景下相对真实地反应电网运行风险，从而获得实际可行的机组组合方案。

发明内容

本发明为了解决已有技术的不足之处，提出了一种计及风险的含大规模风电的互联电网机组组合方法。首先，建立了多区域互联电网计及风电和负荷预测误差、机组和区域间联络线强迫停运的场景集，以系统弃风电量期望和电量不足期望指标量化各场景运行风险，并以惩罚的形式将其引入目标函数；其次，计及机组特性约束、网络安全约束以及系统运行风险等约束条件，以优化周期内电网运行成本和风险惩罚成本之和最小为目标，建立了含风电的互联电网机组组合模型。

本发明是采用如下的技术方案实现的：计及风险的含大规模风电的互联电网机组组合方法，包括以下步骤：

S1：建立风电、负荷不确定性模型，设其预测误差服从正态分布，根据正态分布3σ准则将风电、负荷预测误差离散化，等效为7个运行场景；

S2：在计及风电、负荷预测误差的基础上，选取对系统运行有明显影响的设备故障，设置为3个场景集，来表征系统设备强迫停运给系统运行带来的风险；场景1：仅本区域停运一台机组；场景2：互联区域每个区域内各停运1台机组；场景3：区域之间的联络线故障；则 3种场景集中系统失负荷期望和系统弃风电量为：