CN105634018A - 一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法 - Google Patents
一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105634018A CN105634018A CN201510606896.2A CN201510606896A CN105634018A CN 105634018 A CN105634018 A CN 105634018A CN 201510606896 A CN201510606896 A CN 201510606896A CN 105634018 A CN105634018 A CN 105634018A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wind
- response surface
- interior point
- random
- point method
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Control Of Eletrric Generators (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本发明涉及基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,属于电力***日前调度计划研究领域,包括以下步骤:获取下一调度周期内***相关数据;以给定时段内(24时段)总的发购电成本最小为目标,建立含风电场的经典动态最优潮流模型;采用随机响应面法求解各单时段的风电机有功出力,以风速为输入变量并标准化,以有功出力为输出响应,得到风电机有功出力的概率分布函数,代入随机风速求解24时段的风电机组有功出力期望,再代入最优潮流模型,采用内点法求解最优解。本发明结合随机响应面法和内点法求解含风电场的动态最优潮流问题,综合处理传统随机性分析方法计算次数多、仿真时间长、占用内存大的问题。
Description
技术领域
本发明属于电力***日前调度计划研究领域,涉及一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法。
背景技术
电力***日前调度计划的研究和制定对于整个调度周期内的电力***优化运行与控制具有重要意义。
含风电随机最优潮流是日前经济调度计划研究的一个分支,旨在已知机组组合计划的情况下,考虑风电场风速的随机性,对机组各个时段的出力进行决策,以使给定时段内的发购电成本最小,最优潮流模型现在被广泛应用于日前实施经济调度。这类问题是具有随机性和约束条件的复杂非线性优化问题,其求解方法的有效性和快速性一直是研究重点和难点。
传统的风电机有功出力概率分析模型的求解方法主要是蒙特卡洛法、解析法、点估计法。蒙特卡洛法基本原理是:每个元件的状态可以由该状态出现的概率确定,所有元件状态的组合构成整个***的状态,基于韦布尔分布建立风机的可靠性模型,将风电场的出力等分成多个状态,通过成千上万次模拟***不同的运行状态进行分析。基于蒙特卡洛法的概率性评估分析广泛应用于各领域随机决策问题的建模和求解,然而蒙特卡洛的传统随机性分析方法存在计算次数多,仿真时间长,占用内存大的问题,严重影响优化计算效率。解析法是采用数学假设对所研究问题进行线性化处理,计算效率较高,但是数学推导较为繁琐;点估计法是根据输入随机变量的概率分布,采用近似公式求取待求随机变量的统计信息,是近年来较为常用的概率分析方法。基于随机响应面法预测各时段的风电机有功出力,该方法通过建立输入与输出的关系式,来研究输入对输出的影响,只需求解响应面多项式方程而无需进行大量迭代计算,在减少仿真次数的同时保持了估计输出响应的精度。电力***动态最优调度模型的求解方法主要是内点法,内点法的鲁棒性强、对初值不敏感,迭代次数和***规模无关,其在可行域边界设置障碍,当迭代靠近边界时函数值陡增,使迭代点始终位于可行域内部,成为求解动态最优潮流的优秀算法之一。综上所述,研究含风电随机最优潮流求解方法,以有效解决动态最优潮流求解中存在的风速随机性、以及仿真时间长的问题,对于提升电力***日前调度水平具有积极意义。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明“一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法”,提出将随机响应面法与内点法结合,利用随机响应面法求解风电机有功出力,结合内点法求取含风电随机最优潮流,从而发挥随机响应面法在解决风速随机性以及仿真时间长的问题的优势和内点法求解动态最优潮流的优势,获得该问题全局和整个调度周期最优解。
本发明采用如下技术方案:一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,该方法包括如下步骤:
步骤1:获取电力***在下一个完整调度周期的数据,并进行负荷预测。
步骤2:以给定时段内(24时段)总的发购电成本最小为目标,以节点潮流平衡、线路视在功率、节点电压幅值、发电机出力以及发电机爬坡速率为约束,建立含风电场的经典动态最优潮流模型。
步骤3:采用随机响应面法求解各单时段的风电机有功出力,以服从韦布尔分布的风电场风速为输入变量,并将输入变量标准化,以风电机组的有功出力为输出响应,形成含未知系数的混沌多项式,采用概率分配法,求解未知系数,得到风电机有功出力的概率分布函数代入随机风速求解24时段的风电机组有功出力期望。
步骤4:将所得有功出力代入最优潮流模型,采用内点法求解最优解。
附图说明
图1:本发明基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法的整体实施流程图;
图2:IEEE5节点***的接线示意图;
图3:IEEE5节点***的典型负荷曲线图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例,对本发明做进一步详述。
本发明提出的基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,其整体实施流程见图1,下面以IEEE5节点***为具体实施例对其进行详细说明,其接线情况见图2。实施例用于说明但不限于本发明。
步骤1:获取电力***在下一个完整调度周期的数据,并进行负荷预测。
对于本实施例直接输入IEEE5节点***的数据即可。负荷预测曲线采用图3典型双峰曲线为例。
步骤2:以给定时段内(24时段)总的发购电成本最小为目标,以节点潮流平衡、线路视在功率、节点电压幅值、发电机出力以及发电机爬坡速率为约束,建立含风电经典动态最优潮流模型。
本专利建立的含风电经典动态最优潮流模型如下:
目标函数:
其中,SG为发电机节点集合,PGi(t)为发电机i在时段t的有功出力,ai,bi,ci为发电机i的成本系数。
约束条件:
令SB为***节点集合,SL为***线路集合,在各段时间内都应该满足以下所有静态约束。
(1)潮流方程
其中Vi与δij为节点i的电压幅值与相角,δij=δi-δj;Gij与Bij是***节点导纳矩阵中的i行j列相应元素的实部与虚部;PDi与QDi是节点i的有功负荷与无功负荷;PGi与QGi是节点i的注入有功功率与注入无功功率;
(2)***运行限制
其中,Sijmin与Sijmax分别为线路ij视在功率Sij的上下限;Vimin与Vimax分别为Vi的上下限;PGimin与PGimax分别为PGi的上下限;QGimin与QGimax分别为QGi的上下限;
(3)动态约束
-RampGi≤PGi(t)-PGi(t-1)≤RampGi(t=1,...,T)(i∈SG)(4)
RampGi为发电机i在相邻时段间的最大爬坡功率,即发电机在一个时段内能增加或减少的最大功率,令rampGi为发电机i的最大爬坡速率,则RampGi=rampGiτ。
步骤3:采用随机响应面法求解各单时段的风电机有功出力,以服从韦布尔分布的风电场风速为输入变量,并将输入变量标准化,以风电机组的有功出力为输出响应,形成含未知系数的混沌多项式,采用概率分配法,求解未知系数,得到风电机有功出力的概率分布函数代入随机风速求解24时段的风电机组有功出力期望。
在本发明中,将风电场的风速作为随机变量,将其作为***输入不确定参数x,将风力发电机组的有功出力作为***的输出响应Y,响应与输入参数间的关系表示为“黑箱模型”Y=h(x)。
服从韦布尔分布的风速概率密度函数标准化后为:
其中参数C为尺度参数,参数K是形状参数。
通过随机响应面法便可求解出响应Y的估计值对于输入参数x的函数关系:展开得
其中(a0,ai,...)是待估计的多项式系数,为常数项;Hp(ξi1,...,ξip)为p阶多维埃尔米特(Hermite)正交多项式,大量的实际测试表明,当p≥3时,增加阶数p所提高的精度影响已经不明显,故本发明采用二阶Hermite正交多项式,则随机响应输出的二阶SRSM模型可表示如下:
混沌多项式系数的确定,采用概率分配法,即根据ξ的概率分布函数,选取少量配点,并进行若干次确定性计算,从而确定混沌多项式中的待定系数。混沌展开式的配点通常从高一阶的一维Hermite正交多项式的根中选择,也即,对p阶混沌展开式而言,利用p+1阶一维Hermite多项式的根进行组合即可得到所需配点,本发明采用二阶Hermite多项式,故配点的选取为三阶一维Hermite多项式的根,即
由于SRSM模型是通过输入标准正态分布随机参数的概率密度函数h(ξ)求得,所以通过正交的性质来求输出响应的概率统计信息,可将输出响应表示为
输出响应的期望及方差可表示为高斯求积公式的近似形式如式(8)、(9),本发明采用Gauss-Hermite积分法求解,如下所示:
式中b1、b2为积分上下限,fi为Gauss-Hermite积分权值,xi为Gauss-Hermite积分节点。
步骤4:将所得有功出力代入最优潮流模型,采用内点法求解最优解。将基于随机响应面法求得的有功出力代入含风电场的动态最优潮流内点法模型,求出24时段***最优解。
以上实施方式仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变化和变型,因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。
Claims (5)
1.一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤1:获取电力***在下一个完整调度周期的数据,并进行负荷预测。
步骤2:以给定时段内(24时段)总的发购电成本最小为目标,以节点潮流平衡、线路视在功率、节点电压幅值、发电机出力以及发电机爬坡速率为约束,建立含风电场的经典动态最优潮流模型。
步骤3:采用随机响应面法求解各单时段的风电机有功出力,以服从韦布尔分布的风电场风速为输入变量,并将输入变量标准化,以风电机组的有功出力为输出响应,形成含未知系数的混沌多项式,采用概率分配法,求解未知系数,得到风电机有功出力的概率分布函数代入随机风速求解24时段的风电机组有功出力期望。
步骤4:将所得有功出力代入动态最优潮流模型,采用内点法求解最优解。
2.根据权利要求1所述的基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,其特征在于,步骤3中的随机响应面法输入变量标准化概率密度函数为:参数C为尺度参数,参数K是形状参数。
3.根据权利要求1所述的基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,其特征在于,步骤3中的随机响应面法的二阶Hermite正交多项式为: (a0,ai,…)为待估计的多项式系数。
4.根据权利要求1所述的基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,其特征在于,步骤3中的输出响应的期望及方差求解采用Gauss-Hermite积分法求解法,期望为:
5.根据权利要求1所述的基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法,其特征在于,步骤4中动态最优潮流模型考虑了电力***的各时段间相互影响,对整个时段进行整体优化,并用内点法求最优解。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510606896.2A CN105634018B (zh) | 2015-09-22 | 2015-09-22 | 一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510606896.2A CN105634018B (zh) | 2015-09-22 | 2015-09-22 | 一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105634018A true CN105634018A (zh) | 2016-06-01 |
CN105634018B CN105634018B (zh) | 2018-10-26 |
Family
ID=56048684
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510606896.2A Active CN105634018B (zh) | 2015-09-22 | 2015-09-22 | 一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105634018B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106126890A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 河海大学 | 一种基于随机响应面法的概率最优潮流计算方法 |
CN107133394A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-09-05 | 浙江经贸职业技术学院 | 基于响应面法和熵权法相结合的风扇多目标性能优化方法 |
CN109272353A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-01-25 | 华北电力大学 | 计及综合需求响应不确定性的***动态概率能流分析方法 |
CN109617131A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-12 | 国网经济技术研究院有限公司 | 一种电力***生产成本测算方法及*** |
CN111444608A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-24 | 成都理工大学 | 一种岩土工程可靠度分析中最佳截断阶数确定方法 |
CN111525569A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-08-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种区域综合能源***优化调度方法、***及设备 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104638644A (zh) * | 2015-02-12 | 2015-05-20 | 河海大学 | 一种含风电场电力***动态随机最优潮流获取方法 |
-
2015
- 2015-09-22 CN CN201510606896.2A patent/CN105634018B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104638644A (zh) * | 2015-02-12 | 2015-05-20 | 河海大学 | 一种含风电场电力***动态随机最优潮流获取方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
C.Y.CHUNG ET AL.: "Decomposed Predictor-Corrector Interior Point Method for Dynamic Optimal Power Flow", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》 * |
孙国强等: "计及风速时空相关性的含风电场电力***动态随机最优潮流计算", 《中国电机工程学报》 * |
潘雄等: "基于SRSM和Nataf方法的含风电场群电力***暂态稳定分析", 《中国电机工程学报》 * |
罗家勇等: "计及风电场风速相关性的概率最优潮流计算", 《广西电力》 * |
郭小璇等: "基于随机响应面法考虑随机变量相关性的概率潮流计算", 《电网与清洁能源》 * |
鲍海波等: "考虑风电的电压稳定概率评估的随机响应面法", 《中国电机工程学报》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106126890A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-16 | 河海大学 | 一种基于随机响应面法的概率最优潮流计算方法 |
CN107133394A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-09-05 | 浙江经贸职业技术学院 | 基于响应面法和熵权法相结合的风扇多目标性能优化方法 |
CN109272353A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-01-25 | 华北电力大学 | 计及综合需求响应不确定性的***动态概率能流分析方法 |
CN109617131A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-12 | 国网经济技术研究院有限公司 | 一种电力***生产成本测算方法及*** |
CN109617131B (zh) * | 2018-12-07 | 2022-03-04 | 国网经济技术研究院有限公司 | 一种电力***生产成本测算方法及*** |
CN111444608A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-24 | 成都理工大学 | 一种岩土工程可靠度分析中最佳截断阶数确定方法 |
CN111525569A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-08-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种区域综合能源***优化调度方法、***及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105634018B (zh) | 2018-10-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105634018A (zh) | 一种基于随机响应面法和内点法的含风电随机最优潮流求解方法 | |
Chen et al. | Effective load carrying capability evaluation of renewable energy via stochastic long-term hourly based SCUC | |
Hoori et al. | Electric load forecasting model using a multicolumn deep neural networks | |
CN104269867B (zh) | 一种节点扰动功率转移分布均衡度分析方法 | |
CN103986156A (zh) | 一种考虑风电接入的动态概率潮流计算方法 | |
CN103218674A (zh) | 基于bp神经网络模型的光伏发电***输出功率预测方法 | |
CN104331572A (zh) | 考虑风速和风电机组故障相关性的风电场可靠性建模方法 | |
CN107730111A (zh) | 一种考虑用户负荷和新能源接入的配网电压风险评估模型 | |
CN110889603A (zh) | 一种基于PCA-Copula理论考虑风电相关性的电力***经济调度方法 | |
CN107834547B (zh) | 一种考虑风电场输出功率关联特性的输电网规划方法 | |
Abdullah et al. | A noniterative method to estimate load carrying capability of generating units in a renewable energy rich power grid | |
CN105809349A (zh) | 一种考虑来水相关性梯级水电站群的调度方法 | |
CN108462180B (zh) | 一种基于vine copula函数确定概率最优潮流的方法 | |
CN114595891A (zh) | 一种配电网电压及潮流越界风险评估方法、***及设备 | |
CN113659635A (zh) | 用电碳排放的关键机组识别方法及装置 | |
CN107453408B (zh) | 一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法 | |
CN104933469B (zh) | 一种基于灰色生成扰动模型的短期风速预测方法 | |
Al-Nahhal et al. | Economic load dispatch problem using particle swarm optimization technique considering wind power penetration | |
CN105741192B (zh) | 一种风电场风电机机舱短期风速组合预报方法 | |
Lu et al. | Wind farm layout design optimization through multi-scenario decomposition with complementarity constraints | |
CN104063255A (zh) | 基于序列运算的并网型微网经济运行方法 | |
Yuan et al. | Multi-area generation expansion planning model of high variable generation penetration | |
CN104091041A (zh) | 基于高阶矩的发电功率估算方法和*** | |
CN114741956A (zh) | 一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法 | |
Wang et al. | Using a system model to decompose the effects of influential factors on locational marginal prices |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB03 | Change of inventor or designer information | ||
CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Yan Hongwen Inventor after: Ma Rui Inventor after: Tan Ying Inventor before: Ma Rui Inventor before: Tan Ying |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |