[发明专利]一种基于风电不确定出力的风电并网协调优化方法

摘要

本发明公开了一种基于风电不确定出力的风电并网协调优化方法，包括以下步骤采集系统相关参数；建立了风电预测误差计算模型以及风电预测误差增长模型，根据风电预测误差增长模型，得到风电不确定出力；在建立负荷可参与调度的权重区间模型以及引入可调度负荷与储能系统的基础上，建立了风电成本模型，并建立了考虑可调度负荷和储能系统风电并网协调优化调度模型，根据该优化模型，得到调度周期内各机组出力；由各机组出力计算系统弃风率，对系统各类成本以及备用情况进行分析；本发明所建立上网基于风电不确定出力和可调度负荷权重区间的风电并网协调优化模型，为电网调度人员在解决风电接入问题时提供具有明显社会经济效益的优化调度方案。

主权项

一种基于风电不确定出力的风电并网协调优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，风电、火电机组、储能系统以及可调度负荷相关参数的设置和采集；风电参数包括用于确定风电成本的相关数据：风电出力预测PWF.jt、系统的有功负荷PD.t、调度周期内运行的风电机组数目NW、风电出力预测精度AW.jt；火电机组相关参数：调度周期内运行的火电机组的数目NG、火电机组线性化成本函数系数ai、火电机组出力约束的上限下限常规机组出力的上升率和下降率储能系统相关参数：储能系统的充放电效率ψ、储能系统容量上下限Emin、Emax、t时段储能系统的输出功率PE(t)、单位时间内储能系统充放电功率上下限PE.min、PE.max、储能系统成本系数kE(t)；可调度负荷相关参数：修正系数a、b、函数系数k1(t)、k2(t)、t时段r类负荷大小PD.rt、系统负荷类型数量l；步骤2，根据步骤1风电相关参数的设置，在此基础上得出风电预渗透率，根据风电预渗透率以及风电出力预测精度，得到风电出力预测误差，基于风电出力预测误差增长模型，得出风电不确定出力计算模型；步骤3，根据步骤2得到风电不确定出力计算模型，在建立负荷可参与调度的权重区间数模型以及引入可调度负荷权重区间模型与储能系统模型的基础上，建立了风电成本模型，并建立了考虑可调度负荷和储能系统的风电并网协调优化调度模型，根据该风电并网协调优化调度模型，得到调度周期内各机组出力；所述步骤3中可调度负荷权重区间模型的建立过程为：步骤S3.1，由于系统中的r类负荷在各个时段能否参与调度的程度不同，所以把这些负荷化成不同区间的级别；因此在系统调度中，结合实际情况就可以得到r类负荷的级别，并取属性级别的取值范围作为r类负荷的初始权重区间，r类负荷在t时段的初始权重区间为：为r类负荷在t时段的初始权重区间下限，为r类负荷在t时段的初始权重区间上限；步骤S3.2，利用模糊数学相关知识将上式进行模糊处理，令：则r类负荷在t时段的权重区间数为：r类负荷可参与调度的权重区间数模型为：则r类负荷在t时段参与调度的权重为：步骤S3.3，最后得出r类负荷成本计算模型：ED.rt＝k1(t)sr.tPD.rt+k2(t)(sr.tPD.rt)2，则t时段系统调用可调度负荷权重区间模型为：l为系统负荷类型数量；步骤4，由各机组出力计算系统弃风率，对系统各类成本以及备用情况进行分析。