[发明专利]基于多阶段随机规划理论的电源及电力流结构优化方法有效

专利信息
申请号: 202010543532.5 申请日: 2020-06-15
公开(公告)号: CN111697572B 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 王志成;王秀丽;齐世雄;李杰;彭巧;师婧;王帅;朱承治 申请(专利权)人: 西安交通大学;国网经济技术研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;G06F30/20;G06F113/04;G06F111/04;G06F111/08;G06F111/06
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 李鹏威
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 阶段 随机 规划 理论 电源 电力 结构 优化 方法
【权利要求书】:

1.基于多阶段随机规划理论的电源及电力流结构优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1):采用蒙特卡洛模拟法生成场景;具体过程如下:

1.1)构造用电量预测误差的概率模型:

根据长期用电量的历史数据,得到用电量预测误差;将用电量预测误差的概率分布进行离散化,形成多个区间,并获得取值落在各个区间的概率;

1.2)通过蒙特卡洛随机抽样确定每个阶段场景:

对构造的用电量预测误差的概率模型,进行蒙特卡洛随机抽样,确定每个阶段场景,从而得到场景集合;

步骤2):采用快速前向场景树消减算法消减场景,获得场景树,进而获得场景树中各个节点用电量预测误差的取值以及取值概率;

步骤2)的具体过程如下:

2.1)计算场景之间的距离;

2.2)计算每个场景与其他场景的概率距离;

2.3)确定要保留的场景编号和被消减的场景编号集合,进而得到消减后的场景集合Q;

2.4)重新计算消减后的场景集合Q中所保留的场景的概率;

2.5)计算原始场景集合P和消减后的场景集合Q的Kantorovich距离,判断其是否大于等于设定的精度要求;

2.6)重复2.1)~2.5)步,直到原始场景集合P和消减后的场景集合Q的Kantorovich距离不小于设定的精度要求,退出运算,最终得到的Q集合即为消减后的场景树;

步骤3):建立电源及电力流结构多阶段随机优化模型;

步骤4):将场景树中各个节点用电量预测误差的取值以及取值概率带入电源及电力流结构多阶段随机优化模型中,求解电源及电力流结构多阶段随机优化模型,得到优化方案集合。

2.根据权利要求1所述的基于多阶段随机规划理论的电源及电力流结构优化方法,其特征在于,步骤1)的具体过程如下:根据用电量预测误差取值的概率分布,采用蒙特卡洛模拟方法对用电量预测误差的取值进行随机采样,获得若干场景。

3.根据权利要求1所述的基于多阶段随机规划理论的电源及电力流结构优化方法,其特征在于,步骤3)中,以总成本的期望值最小化为目标,引入可再生能源逆调峰特性约束以及多阶段规划的非预期约束条件,建立电源及电力流结构多阶段随机优化模型。

4.根据权利要求1所述的基于多阶段随机规划理论的电源及电力流结构优化方法,其特征在于,步骤3)中,电源及电力流结构多阶段随机优化模型的目标函数为:

min ECA=ECAC+ECAOM+ECAF+ECAL+ECAT (6)

其中,

式(6)中,ECA为优化期内的累积总成本期望值;ECAC为优化期内累积电源建造成本期望值;ECAOM为优化期内累积运维成本期望值;ECAF为优化期内累积燃料消耗成本期望值;ECAL为优化期内累积线路容量扩建成本期望值;ECAT为优化期内累积输电损耗成本期望值;

式(7)中,py,s为第s号场景第y年的标准化概率;为第y年r区域g类电源单位容量建造成本;NGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的新建容量;i为折现率;LTg为第g类电源的寿命;

式(8)中,py,s为第s号场景第y年的标准化概率;为第y年r区域g类电源单位容量运维成本;IGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的已建容量;i为折现率;T为优化期年数;

式(9)中,py,s为第s号场景第y年的标准化概率;为第y年r区域f类燃料价格;为第y年r区域g类电源的燃料消耗率;IGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的已建容量;i为折现率;T为优化期年数;

式(10)中,py,s为第s号场景第y年的标准化概率;为第y年r区域和r′区域联络线单位容量建造成本;NLr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的新建容量;i为折现率;LTL为联络线寿命;

式(11)中,py,s为第s号场景第y年的标准化概率;为第y年r区域和r′区域联络线输电损耗率;为第y年r区域和r′区域联络线输电损耗单位容量成本;ILr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的已建容量;i为折现率;T为优化期年数;

s.t.:

ILr,r′,y,s=-ILr′,r,y,s (12-k)

NLr,r′,y,s=-NLr′,r,y,s (12-l)

式(12-a)~(12-c)表示电源装机容量约束;其中,NGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的新建容量;为第y年r区域g类电源新建容量下限;为第y年r区域g类电源新建容量上限;Retr,g,y,s为第y年r区域g类电源的退役容量;为第y年r区域g类电源退役容量下限;为第y年r区域g类电源退役容量上限;IGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的已建容量;R为区域集合;G为电源类型集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;

式(12-d)~(12-f)表示电力电量平衡约束;其中,IGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的已建容量;为第y年r区域g类电源年运行小时数下限;PGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的发电量;为第y年r区域g类电源年运行小时数上限;RLr′,r,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域的联络线线损率;PLr′,r,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域通过联络线交换的电量;RateRes为备用率;PDr,y为第y年r区域的用电量;FGr,g,y为第y年r区域g类电源的功率因子;FLr,r′,y为第y年r区域和r′区域联络线的功率因子;LDr,y为第y年r区域的负荷;R为区域集合;G为电源类型集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;

式(12-g)~(12-h)表示自然资源约束;其中,IGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的已建容量;为r区域g类电源已建容量上限;PGr,g,y,s为第s号场景第y年r区域g类电源的发电量;为r区域g类电源发电总量上限;R为区域集合;G为电源类型集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;

式(12-i)表示线路容量约束;其中,ILr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的已建容量;NLr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的新建容量;R为区域集合;G为电源类型集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;式(12-j)表示线路电量约束;其中,ILr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的已建容量;为r区域和r′区域联络线年运行小时数下限;为r区域和r′区域联络线年运行小时数上限;PLr′,r,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域通过联络线交换的电量;R为区域集合;G为电源类型集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;

式(12-k)~(12-m)表示网络约束;其中,ILr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的已建容量;NLr,r′,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域联络线的新建容量;PLr′,r,y,s为第s号场景第y年r区域和r′区域通过联络线交换的电量;R为区域集合;G为电源类型集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;

式(12-n)表示调峰备用约束;其中,为第y年常规电源调峰能力系数;为第y年新能源电源调峰需求系数;为第y年负荷的峰谷差系数;G1为常规电源类型集合;G2为新能源电源类型集合;R为区域集合;Y为优化期年份集合;S为场景编号集合;

式(12-o)表示非预期约束条件;其中,xt,s表示第s号场景第t阶段决策变量取值;表示第s号场景第t阶段随机变量取值。

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