[发明专利]高水电比重系统中梯级水电群与风光电站协调调峰方法有效
申请号: | 201910436252.1 | 申请日: | 2019-05-23 |
公开(公告)号: | CN110120685B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 魏明奎;蔡绍荣;江栗 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司西南分部 |
主分类号: | H02J3/46 | 分类号: | H02J3/46;H02J3/38 |
代理公司: | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人: | 许宜生 |
地址: | 610041 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 水电 比重 系统 梯级 风光 电站 协调 方法 | ||
本发明公开了一种高水电比重系统中梯级水电群与风光电站协调调峰方法,考虑风光电站出力的不确定性,利用梯级水电群的出力可调的优势,通过增大系统接纳风光电站出力的能力,尽可能平抑负荷波动,减小火电机组调峰压力;提出的梯级水电群与风光电站协调调峰优化运行策略,考虑方便模型求解,对非线性的水电转换函数进行线性化处理;利用梯级水电群出力可调的优势,增大系统风光的接纳能力,实现梯级水电群与风光电站协调调峰,同时减小火电调峰压力。
技术领域
本发明属于电气信息技术领域,具体是一种高水电比重系统中梯级水电群与风光电站协调调峰方法。
背景技术
随着全球经济的发展,各国都面临着化石能源枯竭、环境污染和全球气候变暖等问题,这严重影响到人类的生存和可持续发展。以风能和太阳能为主的新能源具有分布广、清洁环保和可持续性等优点,得到了大力地开发和利用。然而,风力发电的不确定性使得风电的消纳问题日渐突出。水电作为目前开发比例最高的清洁能源,具有较好的调峰特性,能够很好地提高系统接纳新能源的能力。
随着我国对西南地区水电资源的持续开发,水电装机比重越来越大,梯级流域水电站以及沿岸风光电站不仅需要承担系统峰荷,甚至还需要承担一部分基荷。因此,如何协调梯级水电站与风光电站的调峰优化运行,充分利用水电以及风光资源,对高水电比重系统有重要意义。
传统水电“以电定水”和“以水定电”的调度方式会造成大量弃水或不能充分发挥水电的调节作用。例如:
1、在水电站的总发电量约束基础上,考虑了水电机组对系统调峰的影响,对系统机组进行发电出力优化(丁军威,胡旸,夏清,等.竞价上网中的水电优化运行.电力系统自动化,2002,27(3):19-23);2、采用分段线性函数对水电转换曲线进行拟合,提出了基于混合整数线性规划方法的短期水火电机组组合模型(Alberto B,Claudia D A,Andrea L,etal.An MILP approach for short-term hydro scheduling and unit commitment withhead-dependent reservoir[J].IEEE Transactions on Power systems,2008,23(3):1115-1124);3、以流域梯级总发电量最大和最小下泄流量最大为目标,建立梯级水电站多目标兴利调度模型(张睿,张利升,覃晖,周建中.梯级水电站多目标兴利调度建模及求解.水电能源科学,2016,34(06):39-42);4、考虑高水电比重系统,以系统发电效益最大为目标,建立了计及水电机组振荡区间的高水电比重系统电力电量平衡模型(曾雪婷,刘天琪,李茜,何川,肖汉,秦浩庭.高水电比重系统电力电量平衡混合整数二次规划模型及算法研究.中国电机工程学报,2017,37(04):1114-1125);5、利用水电的储能能力以平抑风电出力在负荷高峰时段的日间波动性,提出了在冬季枯水期水电-风电系统日间联合调峰运行策略(静铁岩,吕泉,郭琳,李卫东.水电—风电系统日间联合调峰运行策略.电力系统自动化,2011,35(22):97-104);6、利用水力发电快速、可调节的优点,提出联合补偿调节的两个原则,即电力电量补偿平衡原则和避免弃水补偿原则(畅建霞,王义民,黄强,孙晓懿.水电与风电联合补偿调度机理研究与应用.水力发电学报,2014,33(03):68-73+80);7、为平抑风电的出力波动,同时利用风电与水电的互补性,提出了风电与梯级水电站的互补优化运行策略,建立基于机会约束的多目标随机优化模型(江岳春,何钟南,刘爱玲.基于改进BBO算法的风电-水电互补优化运行策略.电力系统保护与控制,2018,46(10):39-47);8、在分析水电和风电的自然与技术互补特性基础上,建立考虑水流时滞效应的梯级水电站水量平衡模型,构建以运行成本最小为目标的计及梯级水电的水火风互补发电系统短期优化运行模型(肖欣,周渝慧,何时有,张宁.含流域梯级水电的水火风互补发电系统联合运行优化.电力自动化设备,2018,38(02):100-108);以黄河上游5座百万千瓦级的梯级水电站与甘肃河西千万千瓦级的风电站为研究对象,综合考虑各种复杂约束条件,以弃风电量最小为目标,建立了水电-风电互补运行优化调度数学模型;9、建立了考虑了长期梯级水电站来水优化的机组组合,不确定性考虑了系统元件故障、负荷以及来水的不确定性(安源,黄强,丁航,王浩,王颂凯.水电-风电联合运行优化调度研究.西安理工大学学报,2016,32(03):333-337);10、考虑了风力发电的不确定性,提出了发电公司、风电场和梯级水电站之间的协调优化调度策略(Wu L,Shahidehpour M.Optimal coordination of stochastic hydro andnatural gas supplies in midterm operation of power systems[J].IET generation,transmissiondistribution,2011,5(5):577-587)。
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