[发明专利]一种风-光-水-火联合发电系统日前优化调度方法

说明书

本发明公开了一种风‑光‑水‑火联合发电系统日前优化调度方法，首先，构建以系统运行成本最低、燃煤火电机组的污染物治理费最低，弃风弃光量最低为目标的目标函数；接着以系统功率平衡、循环流化床机组出力约束、爬坡速率约束、风电上网功率、光伏上网功率作为风‑光‑水‑火联合发电系统优化调度模型的约束条件；然后对风电、光电的出力进行预测；最后利用量子遗传算法，分别对春、夏、秋、冬四个典型日的调度模型进行求解，得到四季典型日的调度方法。

技术领域

本发明属于电力技术中的电网调度领域，具体涉及一种风-光-水-火发电系统日前优化调度方法。

背景技术

大力发展可再生能源，实现能源生产转型，是能源可持续发展的重要途经。高比例可再生能源并网将不仅给电网的经济调度带来了挑战,也增大了电网稳定运行的风险，现有电网系统难以满足可再生能源大规模并网消纳的要求。

现有技术中鲜有能够科学高效地通过联合调度，充分利用风电、光电、水电、火电的技术，能够兼顾节能减排，同时成本低，风电、光伏、水电的利用率高。

发明内容

本发明的目的即在于解决现有技术中所面临的难题，提供一种风电光伏火电联合调度模式，兼顾了节能减排环境成本最低、弃电惩罚成本最低、系统功率平衡、旋转备用容量保障的基本要求，为多种可再生能源联合调度提供了一种分析方法，具体是提供一种基于量子遗传算法的风-光-水-火发电系统日前优化调度方法，在风-光-水-火电调度模型的基础上，应用量子遗传算法进行求解，降低新能源弃电率，降低系统运行成本，为综合提升可再生能源利用水平，提高综合效益提供了很好的借鉴。

本发明提供了一种风-光-水-火联合发电系统日前优化调度方法，包括如下步骤：

步骤S1、构建以风-光-水-火联合发电系统运行成本最低、燃煤火电机组的污染物治理费最低，弃风弃光量最低为目标的目标函数；

步骤S2、以风-光-水-火联合发电系统功率平衡、循环流化床机组出力约束、爬坡速率约束、风电上网功率、光伏上网功率作为风-光-水-火联合发电系统优化调度模型的约束条件；

步骤S3、对风电、光电的出力进行预测，考虑切出风速和切入风速，根据风速-功率特性曲线，进行风电机组出力预测，同时计算光伏阵列的输出功率，即计算光伏发电的输出功率；

步骤S4、利用量子遗传算法，分别对春、夏、秋、冬四个典型日的调度模型进行求解。

优选地，所述步骤S1中，假设风、光、水运行成本为0，仅考虑火电成本；火电成本由火电运行成本、污染物惩罚成本与新能源弃电惩罚成本组成。

更优选地，所述风-光-水-火联合发电系统运行成本的目标函数如式(1)所示：

式中：f₁为风-光-水-火联合发电系统运行成本；t为运行时段，t＝1,2,...，T；T为总运行时间段；z_t1，z_t2，z_t3分别为第t时段内火电机组燃煤成本、污染物治理成本和弃电惩罚成本；

所述火电机组的运行成本为凸性非线性二次函数，表示为如式(2)所示：

式中：N_g为火电机组总数；a_i，b_i，c_i分别为第i台机组的煤耗系数为火电机组i在t时段的输出功率，w为煤价；

所述污染物惩罚成本指治理火电机组所排放的SO2、NOx、粉尘污染物所需的成本之和；