[发明专利]考虑风火储联合和需求响应奖惩的优化调度方法及系统

说明书

本发明公开了一种考虑风火储联合和需求响应奖惩的优化调度方法及系统，涉及大电网调度技术领域，包括：获取当前调度周期内的用户需求响应负荷量和用户响应负荷量；根据电网系统调度模型以及当前调度周期内的用户需求响应负荷量和用户响应负荷量，采用优化算法确定各个机组最优出力值，以对下一调度周期的电网系统进行调度；电网系统调度模型的目标函数为在用户需求响应机制下以最低电网系统运行成本为目标的函数；电网系统运行成本包括在源侧确定的火电机组运行成本、储能系统运行成本、风电机组运行成本以及在荷侧确定的用户需求响应调度成本。本发明提高了电网系统的灵活性和风电消纳能力。

技术领域

本发明涉及大电网调度技术领域，特别是涉及一种考虑风火储联合和需求 响应奖惩的优化调度方法及系统。

背景技术

近年来，随着社会经济的发展和用户对用电需求的日益增长，能源问题日 益凸显，风能等清洁能源的大规模接入为缓解电力行业传统能源消耗提供了可 能。但是，由于风电的出力情况存在随机性、不确定性和间歇性，当风电接入 电网后，负荷侧的不确定性会进一步增加电网系统的不确定性，从而使得含风 电的电网系统调度运行面临调度困难、弃风现象严重的挑战，因此电网系统存 在的灵活性不足问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种考虑风火储联合和需求响应奖惩的优化调度方 法及系统，以通过考虑“源-网-荷”之间的能量交互与耦合的方式，提高电网 系统的灵活性和风电消纳能力。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种考虑风火储联合和需求响应奖惩的优化调度方法，包括：

获取当前调度周期内的用户需求响应负荷量和用户响应负荷量；所述用户 需求响应负荷量为用户与电网系统签订的需求响应量；

根据电网系统调度模型以及所述当前调度周期内的用户需求响应负荷量 和用户响应负荷量，采用优化算法，确定各个机组最优出力值；

根据各个所述机组最优出力值对下一调度周期的电网系统进行调度；

其中，所述电网系统调度模型包括目标函数以及所述目标函数对应的约束 条件；所述目标函数为在用户需求响应机制下以最低电网系统运行成本为目标 的函数；所述电网系统运行成本为火电机组运行成本、储能系统运行成本、风 电机组运行成本以及用户需求响应调度成本的和；所述约束条件包括火电机组 约束条件、储能系统约束条件、风电机组约束条件以及用户需求响应约束条件；

所述火电机组运行成本是根据火电机组运行成本模型确定的，所述储能系 统运行成本是根据储能系统运行成本模型确定，所述风电机组运行成本是根据 风电机组运行成本模型确定的，所述用户需求响应调度成本是根据用户需求响 应调度成本模型确定的；所述火电机组运行成本模型、所述储能系统运行成本 模型和所述风电机组运行成本模型均在源侧构建，所述用户需求响应调度成本 模型在荷侧构建；

所述用户需求响应调度成本为奖励成本与惩罚成本的差，所述奖励成本为 当用户响应负荷量时电网系统给用户支付的成本，所述惩罚成本为当用户未响 应负荷量时用户给电网系统支付的成本；所述用户未响应负荷量为所述用户需 求响应负荷量与所述用户响应负荷量的差；

所述火电机组约束条件包括火电机组出力约束，所述风电机组约束条件包 括风电机组出力约束。

可选的，在执行根据电网系统调度模型以及所述当前调度周期内的用户需 求响应负荷量和用户响应负荷量，采用优化算法，确定各个机组最优出力值步 骤之前，还包括：

确定典型负荷场景集；所述典型负荷场景集包括多个典型负荷场景发生概 率。

可选的，所述确定典型负荷场景集，具体包括：

获取相似日负荷历史数据；

采用层次聚类算法，对所述相似日负荷历史数据进行聚类，生成典型负荷 场景集。