[发明专利]一种基于通用分布的含风电电力系统实时动态经济调度方法

摘要

本发明公开了一种基于通用分布的含风电电力系统实时动态经济调度方法，通过统计历史数据，离线生成通用分布的形状参数表，表征在不同风电功率预测值下的风电功率概率分布；输入12个调度周期系统负荷预测数据和风电功率预测数据等；计算火电机组在实时调度12个调度周期内的火电出力可行域；使用通用分布表征风功率，使用等微增率准则进行12个时间周期的风电火电静态经济调度，得到风电和火电的静态经济调度曲线，将随机经济调度转化为确定性经济调度模型；使用等微增率准则对火电机组的出力进行修正，在保证火电机组爬坡限制并保证火电机组发电计划的稳定性的基础上，使火电出力成本最优。以某实际风电功率为基础的仿真算例验证了所提方法的可行性和合理性。本方法具有良好的推广价值和应用前景。

主权项

一种基于通用分布的含风电电力系统实时动态经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入日前系统负荷预测数据和日前风电功率预测数据、火电机组运行参数、历史统计数据，所述历史统计数据包括不同风电功率预测水平下实际风电功率的通用分布参数α,β,γ；步骤2：定义p_i,t为第i台火电机组t时刻的出力，火电机组的总数为I，i＝1,2,…,I，w_j,t为第j个风电场t时刻的计划出力，风电场的总数为J，j＝1,2,...,J，T为时刻的总数，t＝1,2,...,T；计算从当前时刻也就是当前计算周期到后面1小时的调度时间域每个调度周期火电机组出力可能达到的范围，称为火电机组在t调度周期的可行域，该1小时的调度时间域为12个调度周期：${\underset{\‾}{\mathrm{\α}}}_{it}\≤p_{it}\≤{\stackrel{\‾}{\mathrm{\α}}}_{it}$  式一式中：p_it表示t时刻第i台火电机组的出力；α_it和是表示t时刻第i台火电机组的出力下限和上限；使用通用分布表征风功率，使用等微增率准则进行12个调度周期的风电火电静态经济调度，得到风电和火电的经济调度曲线，基于以下的目标函数以及约束条件：目标函数：$\begin{array}{c}\min :f=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{f}_t=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}(f_{g,t}+f_{w,t})\\ =\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\[\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{C}_{g,i,t}\left(p_{it}\right)+\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{C}_{w,i,t}\left(w_{jt}\right)\]\end{array}$  式二火电机组出力功率约束条件：式三火电机组爬坡约束条件：‑δ_i≤p_it‑p_i(t+1)≤δ_i  式四风电场出力功率约束条件：式五系统功率平衡约束条件：式六式中：f_t，f_g,t，f_w,t分别表示t时刻系统总发电成本、火电发电成本和风电成本；w_jt表示t时刻第j个风电场的出力；I表示火电机组数量,J表示风电场数量；表示t时刻系统总的负荷预测值；和p_i表示第i台火电机组的出力上下限；δ_i表示第i台火电机组的爬坡能力；表示第j个风电场的风电场装机容量；其中，所述火电燃料成本C_g,i,t采用以下方式计算，$C_{g,i,t}\left(p_{it}\right)=\frac{1}{2}{a}_i{p}_{it}^2+b_i{p}_{it}+c_i$  式七其中，p_it为第i台火电机组t时刻的出力，a_i,b_i,c_i为第i台火电机组的燃料成本系数；所述风电成本C_w,j,t采用以下方式计算，C_w,j,t(w_j,t)＝d_jw_jt+C_un,j,t(w_j,t)+C_ov,j,t(w_j,t)  式八其中，w_jt为第j个风电场t时刻的计划出力，d_j为第j个风电场的运行成本系数；所述平均低估成本C_un,j,t采用风电场的平均弃风成本，采用以下方式计算，$C_{un,j,t}\left(w_{j,t}\right)=k_{un,j}{\∫}_{w_{j,t}}^{w_{\max ,j}}(w_{av,jt}-w_{jt})f_j\left(w_{av,jt}\right){\mathrm{dw}}_{av,jt}$  式九其中，k_un,j为第j个风电场对应的低估成本系数，w_av,j,t为第j个风电场t时刻的实际可能出力，f_j(w_av,j,t)为第j个风电场在对应风电预测水平下实际可能出力的概率密度函数，表达形式为通用分布的概率密度函数，根据t时刻对应通用分布参数α,β,γ确定；所述平均高估成本C_ov,j,t采用系统的平均备用成本，采用以下方式计算，$C_{ov,j,t}\left(w_{j,t}\right)=k_{ov,j}{\∫}_0^{w_{j,t}}(w_{jt}-w_{av,jt})f_j\left(w_{av,jt}\right){\mathrm{dw}}_{av,jt}$  式十其中，k_ov,j为第j个风电场对应的高估成本系数，w_av,j,t为第j个风电场t时刻的实际可能出力，f_j(w_av,j,t)为第j个风电场在对应风电预测水平下实际可能出力的概率密度函数，表达形式为通用分布的概率密度函数，根据t时刻对应通用分布参数α,β,γ确定；步骤3：利用步骤2得到的12个调度周期各自的风电场出力，修正火电机组各个调度周期的可行域；在新的火电机组可行域内，使用等微增率准则对火电机组的出力进行修正，保证火电机组爬坡限制并保证火电机组发电计划的稳定性；步骤4：利用步骤2得到的风电场出力和步骤4得到的火电机组出力，输出火电机组和风电场的计划出力；而且，所述火电燃料成本C_g,i,t采用以下方式计算，$C_{g,i,t}\left(p_{it}\right)=\frac{1}{2}{a}_i{p}_{it}^2+b_i{p}_{it}+c_i$  式十一其中，p_it为第i台火电机组t时刻的出力，a_i,b_i,c_i为第i台火电机组的燃料成本系数；而且，所述风电成本C_w,j,t采用以下方式计算，C_w,j,t(w_j,t)＝d_jw_jt+C_un,j,t(w_j,t)+C_ov,j,t(w_j,t)  式十二其中，w_jt为第j个风电场t时刻的计划出力，d_j为第j个风电场的运行成本系数；而且，所述平均低估成本Cun,j,t采用风电场的平均弃风成本，采用以下方式计算，$C_{un,j,t}\left(w_{j,t}\right)=k_{un,j}{\∫}_{w_{j,t}}^{w_{\max ,j}}(w_{av,jt}-w_{jt})f_j\left(w_{av,jt}\right){\mathrm{dw}}_{av,jt}$  式十三其中，k_un,j为第j个风电场对应的低估成本系数，w_av,j,t为第j个风电场t时刻的实际可能出力，f_j(w_av,j,t)为第j个风电场在对应风电预测水平下实际可能出力的概率密度函数，表达形式为通用分布的概率密度函数，根据t时刻对应通用分布参数α,β,γ确定；而且，所述平均高估成本C_ov,j,t采用系统的平均备用成本，采用以下方式计算，$C_{ov,j,t}\left(w_{j,t}\right)=k_{ov,j}{\∫}_0^{w_{j,t}}(w_{jt}-w_{av,jt})f_j\left(w_{av,jt}\right){\mathrm{dw}}_{av,jt}$  式十四其中，k_ov,j为第j个风电场对应的高估成本系数，w_av,j,t为第j个风电场t时刻的实际可能出力，f_j(w_av,j,t)为第j个风电场在对应风电预测水平下实际可能出力的概率密度函数，表达形式为通用分布的概率密度函数，根据t时刻对应通用分布参数α,β,γ确定。