[发明专利]一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法

说明书

本发明涉及一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法，包括以下步骤：步骤1：根据用户的负荷特性，建立考虑需求侧管理的系统负荷不确定模型；步骤2：根据历史数据及基于电价的负荷模型预测次日数据，包含风速、风电厂出力、室外温度、光伏电站出力、系统负荷及电价波动；步骤3：以低碳经济为目标，考虑火电机组的深度调峰工况和正常运行工况建立日前低碳经济调度模型；步骤4：利用蒙特卡洛法进行随机抽样，基于改进蝙蝠算法求解步骤3所建立的日前低碳经济调度模型，确定各机组出力、各时段电价及价格型需求响应量。本发明能够避免在高维情况下陷入局部最优，较快求得全局最优解。

技术领域

本发明属于电力系统及其自动化技术领域，涉及含有大规模可再生能源的电网及用户需求响应参与调度方法，尤其是一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法。

背景技术

现阶段，随着大力推进坚强智能电网和泛在电力物联网两网融合的建设，高比例可再生能源接入电网，人工智能、传感器、先进的通信技术获取全面的新能源、储能及负荷数据应用于电力系统优化调度。同时，全球温室效应对生态系统的影响日益增加，电力行业的CO2减排对降低温室气体的排放起到关键作用。在“三型两网”战略下，面对新能源高渗透率的智能电网，充分运用源荷储数据，解决多时间尺度下风电、光伏发电、火电、储能等多种能源的低碳经济调度问题十分紧迫。

对此，一方面从发电侧考虑，可再生能源发电厂代替传统电厂发电，可大幅度降低电力系统整体的碳排放量，储能的充放电特性可解决风、光发电相关的不确定性，缓解线路拥堵，合理利用火、风、光、储能电站多能互补特性可缓解新能源对电网的冲击。大规模可再生能源电站的快速发展使调度数据爆发式增长，解析水、光、风等新能源发电的特性及相互关联、建立调度计划是电网运行的一项挑战。另一方面，从用户侧考虑，积极引导用户参与需求响应，优化负荷曲线。需求侧资源对负荷峰值削减量的影响，电价型需求响应占8％，激励型需求响应占绝大部分，而将需求响应与风力发电变化特性相结合可解决风力发电的波动性对电力系统的影响。

随着构建坚强智能电网的逐步深入，可再生能源的渗透率不断增加，其间歇性和波动性对电网调峰带来极大的困难，为了匹配可再生新能源的随机性和波动性，火电机组将时常处于深度调峰状态和频繁爬坡状态，对系统运行成本的影响不可忽略。

目前的研究主要集中在考虑大规模可再生能源发电的波动性和间歇性对电力调度影响，但对将用户侧的需求响应不确定性与多种类型能源联合调度的关注较少。同时在调度求解过程中，由于考虑可再生能源和需求响应的不确定性，增加了调度模型传统求解方法的计算规模，导致效率低且容易陷入局部最优解。

经检索，未发现与本发明相同或相近似的现有技术的公开文献。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法，能够避免在高维情况下陷入局部最优，较快求得全局最优解。

本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：

一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法，包括以下步骤：

步骤1：根据用户的负荷特性，建立考虑需求侧管理的系统负荷不确定模型；

步骤2：根据历史数据及基于电价的负荷模型预测次日数据；

步骤3：以低碳经济为目标，考虑火电机组的深度调峰工况和正常运行工况建立日前低碳经济调度模型；

步骤4：利用蒙特卡洛法进行随机抽样，基于改进蝙蝠算法求解步骤3所建立的日前低碳经济调度模型，确定各机组出力、各时段电价及价格型需求响应量。

而且，所述步骤1的具体步骤包括：

步骤1.1：将一定区域内可调度的电价型需求响应集合成一个虚拟机组进行调度，基于电量价格弹性系数建立电价型需求响应虚拟响应机组不确定性模型；