[发明专利]一种量化广域可控资源日内灵活安全裕度的方法

说明书

一种量化广域可控资源日内灵活安全裕度的方法，通过建立一个受安全约束的日内可调控资源调度优化模型，将日前规划安排的调度计划视为小时内操作灵活性评估的输入，并在功率平衡约束中引入了失负荷率和弃风量作为松弛变量，从而使功率平衡成为了软约束，同时使用不确定性集描述净负载的不确定性。通过提出的双层列生成循环算法能够成功求解该模型，得到实际电力调度人员需要的可调控资源具体需要调整量，保证了发电用电的瞬时平衡，解决电压频率波动过大造成系统不稳定不安全的问题。

技术领域

本发明涉及双层列生成电力系统灵活性技术领域，具体涉及一种量化广域可控资源日内灵活安全裕度的方法。

背景技术

随着分布式能源规模逐渐扩大，分布式能源在电力系统中的电能供应比重逐年提高，大规模分布式能源接入对电力系统调度运行的影响是多方面的，直接关系到电力系统中的安全性、可靠性、经济性全面多角度评估。目前国内外许多相关研究机构都对灵活性进行了不同侧重点的定义研究，但大多只讨论系统内部某个特性的风光发电、储能系统或者负荷需求响应的灵活性，缺乏对广域可控资源全面的量化分析。同时目前提出的大部分灵活性量化指标都只能为日前调度优化作为参考，进行可调控资源的日前调度优化，然而随着电力系统中传统电源被可再生能源替代，导致提供能源的随机性增加，同时负荷日内峰谷差日渐增大，系统在日内调度过程中净负荷的可变性和不确定性进一步增大，因此有必要研究小时内系统灵活安全裕度空间的评估量化，为日内和实时灵活性调度提供参考指标。

发明内容

本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种运用双层列生成循环算法求解该模型的一种量化广域可控资源日内灵活安全裕度的方法。

本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：

一种量化广域可控资源日内灵活安全裕度的方法，包括如下步骤：

a)对电力系统中所有典型广域可控资源的特性进行整理，得到第i台AGC机组在t时刻能够提供的上调灵活性容量和下调灵活性t时刻风电可以提供的下调灵活性容量第i台蓄电池作为可调资源能够提供的上调灵活性容量和下调灵活性以及用户负荷侧需求响应能力E_load(t)；

b)将日内优化调度模型出力为分阶段两步鲁棒优化模型，第一阶段在日前优化调度的基础上使各可控资源调度量最小，第二阶段为通过可调控资源也无法弥补日前预测规划的误差或发生突出应急情况时最小的失负荷程度或机组出力削减量；

c)针对小时内电力系统动态变化的各可控资源参数，运用双层列生成循环算法求解步骤b)中的模型，将模型分解成内层循环和外层循环两部分，内层循环用于寻找最严重的场景，并将该场景返回到主问题中，外层循环求解包含所有已获得场景下的可调控资源调度优化组合方案。

进一步的，步骤a)包括如下步骤：

a-1)根据第i台AGC机组在t时刻的向上爬坡速率RU_i、向下爬坡速率RD_i以及有效调度时间利用公式计算上调灵活性容量通过公式计算下调灵活性式中P_i^max为第i台AGC机组的最大发出功率，P_i^min为第i台AGC机组的最小发出功率，P_i,t为i台AGC机组在t时刻实际发出功率；

a-2)利用鲁棒优化算法建立可再生能源不确定区间，利用公式计算得到风电实际最大出力式中为风电预测出力值，为风电预测误差的上限值，为风电预测误差的下限值，x_w为风电预测误差波动因子，-1≤x_w≤1；

a-3)根据a-2)得到的风电实际最大出力在保证风电机组正常保持运行状态最低功率的基础上，利用公式计算得到下调灵活性容量