[发明专利]一种基于机会约束的电力系统机组组合方法

权利要求书

1.一种基于机会约束的电力系统机组组合方法，其特征在于，该方法首先建立由目标函数和约束条件构成的基于机会约束的电力系统机组组合模型，然后对该模型进行转化，将模型中的机会约束写成分位数的形式并引入松弛变量，建立松弛后的基于机会约束的电力系统机组组合模型，求解得到各松弛变量的值；利用各松弛变量的值，获得基于机会约束的电力系统机组组合模型有可行解的约束条件，然后依次建立可再生能源弃电量调度模型和发电机出力优化模型并分别求解，得到各时段各可再生能源的弃电量及各发电机的有功功率和启停状态，从而获得最终的机组组合结果，该方法包括以下步骤：

1)建立基于机会约束的电力系统机组组合模型，该模型由目标函数和约束条件构成；具体步骤如下：

1-1)确定电力系统机组组合模型的目标函数，表达式如下：

其中，T为优化周期的时段数，N_G为接入发电机的节点集合，为第i台发电机在时段t的有功功率，为第i台发电机在时段t的发电成本，为第i台发电机在时段t的启动成本，为第i台发电机在时段t的停机成本，N_R为接入可再生能源的节点集合，为第j个可再生能源的有功出力上限，为第i个可再生能源在时段t的弃电惩罚费用；

其中，

其中，A_gi,B_gi,C_gi分别为第i台发电机的发电成本系数；

其中，su_i为第i台发电机的启动成本，为第i台发电机在时段t的启停状态；

其中，sd_i为第i台发电机的停机成本；

其中，K_j为第j个可再生能源的惩罚费用系数，C_j为第j个可再生能源的最大容量，为第j个可再生能源在时段t的可用容量概率密度函数；

1-2)确定电力系统机组组合模型的约束条件，包括：

1-2-1)发电机功率约束：

其中，P_i分别为第i台发电机的有功功率上限和下限，Rup_i,Rdown_i分别为第i台发电机的向上爬坡功率限制和向下爬坡功率限制；

1-2-2)发电机最小启停时间约束：

其中，UT_i,DT_i分别为第i台发电机的最小开机时间和最小关机时间；

1-2-3)可再生能源功率约束：

其中，为第j个可再生能源在时段t的调度功率，为第j个可再生能源在时段t的预测功率，为第j个可再生能源在时段t的实际功率，为第j个可再生能源在时段t的可用功率；

1-2-4)功率平衡约束：

其中，为节点k在时段t的负荷需求，N_D为接入负荷的节点集合；

1-2-5)仿射控制和备用约束：

其中，为第i台发电机考虑仿射控制时的实际功率，β_i为第i台发电机的仿射控制参与因子，α_UR,α_DR分别为上调备用不足的最大允许概率和下调备用不足的最大允许概率；

1-2-6)线路传输容量约束：

其中，N_W为线路集合，分别为线路L相对于节点i,j,k的功率转移因子，为线路L的最大传输容量，分别为线路L传输容量正向越限的最大允许概率和反向越限的最大允许概率；

2)对步骤1)建立的模型进行转化，建立松弛后的基于机会约束的电力系统机组组合模型并求解；具体步骤如下：

2-1)通过替换式(16)中的将步骤1)模型中的机会约束式(17)-(20)写成分位数的形式，如下所示：

其中，M为正数，Q(ξ|p)为随机变量ξ的p分位数，为考虑仿射控制时线路L相对于节点j的等效功率转移因子，M^L为仿射控制对支路L功率转移因子的修正系数；

令可再生能源功率在时段t的联合分布如下所示：

其中，为各个可再生能源在t时段可用功率组成的随机变量，为各个可再生能源在t时段功率出力组成的随机变量；

2-2)用替换式(21)-(24)分位数中的并在下调备用约束(16)和传输功率约束(17)-(18)中引入松弛变量，得到式(29)-(32)：

其中，drs^t为t时段下调备用约束中的松弛变量，分别为t时段线路传输容量正向约束中的松弛变量和反向约束中的松弛变量；

2-3)建立松弛后的基于机会约束的电力系统机组组合模型并求解；

其中，该模型的目标函数为式(33)，约束条件包括式(6)-(8)，(13)，(15)，(29)-(32)及(34)；

s.t.式(6)-(8)，(13)，(15)，(29)-(32)及(34)

其中，

其中，分别t时段下调备用的权重系数和断面风险的权重系数；

求解该模型，得到的最优解；

3)确定各可再生能源弃电量和各发电机的有功功率，得到电力系统机组组合结果；具体步骤如下：

3-1)利用步骤2-3)中模型的求解结果，通过松弛变量的值获得步骤1)建立的基于机会约束的电力系统机组组合模型有可行解的约束条件：

如果松弛变量drs^t的值不为零，在可再生能源弃电后，若步骤1)的模型有可行解，则满足如下式所示的不等式约束：

如果松弛变量不为零，则线路传输容量约束式(23)中的分位数满足下式(36)所示的不等式约束：

如果松弛变量不为零，则线路传输容量约束式(24)中的分位数满足下式(37)所示的不等式约束：

约束式(35)-(37)写成下式所示的形式：

其中，Ω为参与弃电的可再生能源的下标集合，c_j,c_k为常系数；

3-2)建立可再生能源弃电量调度模型并求解；

其中，可再生能源弃电量调度的目标函数如下式所示：

式(39)的一阶和二阶导数如下所示：

用式(42)所示的线性不等式来近似式(39)中的弃电惩罚：

通过求解式(42)，获得各可再生能源在各时段的弃电量

然后，基于概率预测得到的可用功率的概率分布和求解得到的弃电量计算式(21)-(24)中的分位数，约束式(21)-(24)变成确定性线性约束；

3-3)利用步骤3-2)的结果，建立发电机出力优化模型并求解，得到各发电机在各时段的启停状态和有功功率从而获得发电机的机组组合优化结果；

其中，该优化模型的目标函数为式(43)，约束条件包括：式(6)-(13)，式(15)，式(21)-(24)和式(44)，表达式如下：

s.t.式(6)-(13),(15)，(21)-(24)和(44)

其中，