[发明专利]一种计及风电预测误差时序相关性和机组启停调峰的含风电-光热电力系统机组组合方法

说明书

本发明公开了一种计及风电预测误差时序相关性和机组启停调峰的含风电‑光热电力系统机组组合方法。该方法利用Cholesky分解和拉丁超立方抽样生成计及预测误差时序相关性的多风电场典型出力场景，将所生成的场景用于机组组合以刻画系统灵活性需求。其次，分析了限制机组进行启停调峰的运行条件，据此建立计及启停调峰的机组灵活性模型并嵌入机组组合中。该方法同时计及了电力系统灵活性需求和供给的与影响因素，使机组组合得到更优结果，提高风电消纳水平。

技术领域

本发明属于电力系统运行下日前机组组合优化领域，具体涉及一种计及计及风电预测误差时序相关性和机组启停调峰的含风电-光热电力系统机组组合方法。

背景技术

光热发电(Concentrating Solar Power,CSP)作为一种新兴的发电技术凭借其绿色环保、灵活可控的优点有望与风电互补并网，提高现有电力系统运行灵活性，改善大规模风电并网引起的弃风问题。现有风电预测技术误差较大，因预测误差导致风电计划出力与实际出力出现偏差会产生系统灵活性需求。由于灵活性通常用系统相邻时刻状态变化来刻画，所以计及预测误差的时序相关性对于准确刻画风电产生的灵活性需求显得尤为重要。与此同时，现有研究认为电力系统的灵活性的高低主要受机组最大、最小出力和爬坡速率影响，即系统的旋转备用提供系统灵活性。而高比例风电并网背景下，常规机组在日内将出现频繁启停的现象，即具备快速启停能力的机组不按启停计划安排而根据系统当前情况快速改变运行状态同样可以响应风电出力的快速波动，这种调峰方式被称为机组启停调峰。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明公开了一种计及风电预测误差时序相关性和机组启停调峰的含风电-光热电力系统机组组合方法。该方法利用Cholesky分解和拉丁超立方抽样生成计及预测误差时序相关性的多风电场典型出力场景，将所生成的场景用于机组组合以刻画系统灵活性需求。其次，分析了限制机组进行启停调峰的运行条件，据此建立计及启停调峰的机组灵活性模型并嵌入机组组合中。该方法同时计及了电力系统灵活性需求和供给的与影响因素，使机组组合得到更优结果，提高风电消纳水平。

附图说明

为了使申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明公开的某气候观测站得到的24小时风速预测误差相关系数矩阵图；

图2为本发明公开的基于Cholesky分解和拉丁超立方抽样生成计及风电预测误差时序相关性的多风电场典型出力场景的流程图；

图3为本发明测试所使用的IEEE RTS测试系统图；

图4为本发明具体实例中计及预测误差时序相关性的风速典型场景图；

图5为本发明case2中未计及预测误差时序相关性的风速典型场景图；

图6为本发明case3中未计及预测误差时序相关性的风速典型场景图；

图7为计及预测误差时序相关性的机组出力计划对比图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明公开了一种计及风电预测误差时序相关性和机组启停调峰的含风电-光热电力系统机组组合方法，包括如下步骤：

S101：基于Cholesky分解和拉丁超立方抽样生成计及风电预测误差时序相关性的多风电场典型出力场景；

S102：分析限制机组进行启停调峰的运行条件，据此建立计及启停调峰的机组灵活性模型；

S103：建立计及风电预测误差时序相关性和机组启停调峰的含风电-光热电力系统机组组合模型，优化得到系统内各机组的日前启停计划和出力计划。