CN110994695A - 配电网的日内优化调度方法和*** - Google Patents

配电网的日内优化调度方法和*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种配电网的日内优化调度方法和***。所述方法包括：获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据。利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量。根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调度修正。其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。本申请提供的技术方案，基于对配电网的日前调度的修正，给出日内调度的指导方案，可以使日内调度更加合理，能够实现配电网的高效运行。

Description

配电网的日内优化调度方法和***
技术领域
本发明涉及配电网全资源协调优化，特别是涉及一种配电网的日内优化调度方法和***。
背景技术
随着智能配电网建设的推进，对配电网资源优化配置的要求不断增强，这对调度运行和调度优化提出了更高的要求。
传统的配电网调度计划大多止于日前调度计划。进入日内后，调度员则开始执行日前所制定的调度计划。然而，电力***实际运行过程与日前预测永远都存在着差别，比如负荷的变化。尤其新能源发电单元接入电网后，其发电能力与实时天气变化或者其他因素息息相关。因此，日前调度计划只可作为日内调度的指导，不能完成依照日前调度计划来执行。因此，亟需发明一种基于日前调度计划的日内优化调度方法。
发明内容
基于此，有必要针对配电网现有的日前调度方法，提供一种基于配电网日前调度的日内优化调度方法和***。
一种配电网的日内调度方法，所述方法包括：
S1：获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据；
S2：利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量；
S3：根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调度修正；
其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。
在其中的一个实施例中，所述S2中，建立所述预先建立的配电网的日内优化调度模型包括：
所述建立配电网的日内优化调度目标函数包括：建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数以及建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数。
在其中的一个实施例中，，所述S2中，建立所述预先建立的配电网的日内优化调度模型，还包括：建立配电网的日内优化调度目标函数的约束条件；
所述建立配电网的日内优化调度目标函数的约束条件包括：建立潮流约束、建立分布式发电单元调节容量约束以及建立可控负荷单元功率约束。
在其中的一个实施例中，所述建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数，包括：
按下式建立所述配电网的用电负荷偏差最小目标函数min f1:
min f1＝min(|Pl_sstlf-Pl_dpso|)
其中，Pl_sstlf为配电网的用电负荷的超短期预测数据，Pl_dpso为配电网日前调度计划中用电负荷数据。
在其中的一个实施例中，所述建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数，包括：
按下式建立所述各类型可调度资源执行偏差最小目标函数min f2：
min f2＝ω1·min f′+ω2·min f″
其中，min f′为分布式发电单元执行偏差最小值，min f″为可控负荷执行偏差最小值，ω1为分布式发电单元调节重要性权重系数，ω2为可控负荷单元调节重要性权重系数。
在其中的一个实施例中，所述建立分布式发电单元调节容量约束，包括：
所述分布式发电单元的调节容量小于等于微网预设的分布式发电单元调节容量的最大值、大于等于微网预设的分布式发电单元调节容量的最小值、且大于等于所述分布式发电单元最小调节容量的门槛值。
在其中的一个实施例中，所述建立可控负荷功率约束，包括：
所述可控负荷单元的调节功率小于等于AMI***预设的可控负荷单元调节功率的最大值、大于等于AMI***预设的可控负荷单元调节功率的最小值、且大于等于所述可控负荷单元最小调节功率的门槛值。
在其中的一个实施例中，所述S3包括：
当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据与配电网日前调度计划中用电负荷数据相等，则执行所述配电网日前调度计划中的发电计划和用电计划。
在其中的一个实施例中，所述S3包括：
当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据大于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据，则增加所述分布式发电单元的出力；若所述分布式单元的出力不能满足用电负荷偏差，则所述储能单元切换至放电状态；若所述储能单元切换至放电状态的出力不能满足用电负荷偏差，则减少所述可控负荷单元的用电负荷。
在其中的一个实施例中，所述S3包括：
当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据小于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据，则增加所述可控负荷的用电负荷；若增加后的用电负荷不能消纳用电负荷偏差，则所述储能单元切换至充电状态；若所述储能单元切换至充电状态不能消纳用电负荷偏差，则减少所述分布式发电单元的出力。
一种配电网的日内调度***，所述***包括：
第一获取模块，用于获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据；
第二获取模块，用于利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量；
调度模块，用于根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调度修正；
其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。
本申请的实施例提供一种配电网的日内优化调度方法，所述方法包括：获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据。利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量。根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调度修正。其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。本申请的实施例提供的技术方案中，进入日内调度时，基于对配电网的日前调度的实时修正，给出日内调度的指导方案，可以使日内调度更合理，能够实现配电网的高效运行。
附图说明
图1为本申请的实施例提供的一种配电网的日内优化调度方法的流程图；
图2为本申请的实施例提供的一种配电网的日内优化调度***的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的首选实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不局限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
配电网的运行特点和各类可调度资源的波动性决定了各类可调度资源的用电计划和/或发电计划的安排是一个持续滚动的修正过程。研究日内发电计划、实时发电计划和日前调度之间的关系，以及日内调度的***负荷偏差分解策略，将负荷偏差按照规则，利用安全约束分解到各类可调度资源上，是日内调度需要认真研究的问题。
如图1所示，本申请的一个实施例中提供一种配电网的日内优化调度方法，所述方法包括：
S1：获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据；
S2：利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量。
S3：根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调节修正。
具体的，所述的日内为实际调度日。本实施例的日内调度可以选用每15分钟启动一次调度计划，每次制定各类可调度资源未来4小时的调度计划，全天滚动计算。这种运行模式可以按照周期进行负荷偏差消除。
所述的超短期预测一般为未来1-4小时内的预测。
所述的可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。其中，分布式发电单元一般包括太阳能光伏发电单元、风力发电单元、微型燃气轮机发电单元等。
在其中的一个实施例中，所述S2中，建立所述预先建立的配电网的日内优化调度模型包括：建立配电网的日内优化调度目标函数和所述配电网的日内优化调度目标函数的约束条件。所述建立配电网的日内优化调度目标函数包括：建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数以及建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数。所述配电网的日内优化调度目标函数的约束条件包括：潮流约束、分布式发电单元调节容量约束以及可控负荷单元功率约束。
具体的，本实施例采用多个目标函数加多个约束条件的联合优化模型，可以在满足配电网***安全的情况下，实现配电网***的高效、节能、有效运行。日内调度计划与日前调度计划相比，参与优化调度的可调度资源不同。日前调度阶段包括了配电网中所有的可调度资源。而日内调度阶段的偏差主要是调整负荷偏差。所以可以选取可调控资源参与日内负荷平衡的调整。同时，日内调度计划存在一些特有的约束条件。灵活高效的多约束条件联合的约束，可以提高整个日内优化调度模型的计算效率。
在其中的一个实施例中，所述建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数，包括：按下式建立所述配电网的用电负荷偏差最小目标函数min f1:
min f1＝min(|Pl_sstlf-Pl_dpso|)
其中，Pl_sstlf为配电网的用电负荷的超短期预测数据，Pl_dpso为配电网日前调度计划中用电负荷数据。
在其中的一个实施例中，所述建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数，包括：按下式建立所述各类型可调度资源执行偏差最小目标函数min f2：
min f2＝ω1·min f′+ω2·min f″
其中，min f′为分布式发电单元执行偏差最小值，min f″为可控负荷执行偏差最小值，ω1为分布式发电单元调节重要性权重系数，ω2为可控负荷单元调节重要性权重系数。
在其中的一个实施例中，所述建立分布式发电单元调节容量约束，包括：所述分布式发电单元的调节容量小于等于微网预设的分布式发电单元调节容量的最大值、大于等于微网预设的分布式发电单元调节容量的最小值、且大于等于所述分布式发电单元最小调节容量的门槛值。
在其中的一个实施例中，所述建立可控负荷功率约束，包括：所述可控负荷单元的调节功率小于等于AMI***预设的可控负荷单元调节功率的最大值、大于等于AMI***预设的可控负荷单元调节功率的最小值、且大于等于所述可控负荷单元最小调节功率的门槛值。
在其中的一个实施例中，日内调度环节需要监测当日配电网负荷用电计划执行情况。在日前调度计划与实际用电负荷发生偏离的情况下，及时利用各类可调度资源对用电偏差进行调整。日内调度并不是把上一时间尺度的发电/用电计划推翻重来，而是在日前调度计划的基础上进一步校核和修正。在日内调度的过程中，不同的运行状态下，各类可调度资源的优先级不同。具体的：
(1)当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据与配电网日前调度计划中用电负荷数据相等时，此时各类可调度资源不需做出调节，执行各自的日前调度发电计划和/或用电计划。
(2)当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据大于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据时，配电网的用电负荷增加，供电不足。此时应优先调节各类分布式发电单元的发电量，增加所述分布式发电单元的出力。若所述分布式发电单元的出力调节至可调度最大范围，配电网的供电仍不足，此时应调节储能单元的工作状态至放电状态。若配电网中储能单元的可调节容量达到极限值时仍供电不足，则此时需要削减可控负荷单元的用电负荷，直至满足配电网的供电需求。
(3)当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据小于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据时，配电网的用电负荷减少，供电过量。此时应优先增加各类可控负荷单元的用电负荷，使配电网的用电负荷增加以消纳冗余的电量。若所述可控负荷单元已全部投入工作状态，但配电网仍然供电过量时，此时应将储能单元的工作状态切换至储能状态。若当仅可控负荷单元和储能单元的调节容量不能满足配电网用电负荷偏差的调节需求，则需控制分布式发电单元的发电计划，在分布式发电单元允许的范围内降低发电出力，直至使配电网电量供需平衡。
如图2所示，本申请的一个实施例提供一种配电网的日内优化***，所述***包括：第一获取模块、第二获取模块和调度模块。所述第一获取模块模块，用于获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据。所述第二获取模块，用于利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量。所述调度模块，用于根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调节修正。其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。
在其中的一个实施例中，所述第二获取模块包括：第一建立单元和第二建立单元。所述第一建立单元用于建立配电网的日内优化调度目标函数。所述第二建立单元用于建立配电网的日内优化调度目标函数的约束条件。其中，所述第一建立单元具体：用于建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数以及建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数。所述第二建立单元具体用于：建立潮流约束、建立分布式发电单元调节容量约束以及建立可控负荷单元功率约束。
在其中的一个实施例中，所述调度模块包括：第一调度单元、第二调度单元以及第三调度单元。所述第一调度单元具体用于：当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据与配电网日前调度计划中用电负荷数据相等，则执行所述配电网日前调度计划中的发电计划和用电计划。所述第二调度单元具体用于：当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据大于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据，则增加所述分布式发电单元的出力；若所述分布式单元的出力不能满足用电负荷偏差，则所述储能单元切换至放电状态；若所述储能单元切换至放电状态的出力不能满足用电负荷偏差，则减少所述可控负荷单元的用电负荷。所述第三调度单元，具体用于当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据小于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据，则增加所述可控负荷的用电负荷；若增加后的用电负荷不能消纳用电负荷偏差，则所述储能单元切换至充电状态；若所述储能单元切换至充电状态不能消纳用电负荷偏差，则减少所述分布式发电单元的出力。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种配电网的日内优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据；
S2：利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量；
S3：根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调度修正；
其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，建立所述预先建立的配电网的日内优化调度模型包括：
建立配电网的日内优化调度目标函数；
所述建立配电网的日内优化调度目标函数包括：建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数以及建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，建立所述预先建立的配电网的日内优化调度模型，还包括：建立配电网的日内优化调度目标函数的约束条件；
所述建立配电网的日内优化调度目标函数的约束条件包括：建立潮流约束、建立分布式发电单元调节容量约束以及建立可控负荷单元功率约束。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立配电网的用电负荷偏差最小目标函数，包括：
按下式建立所述配电网的用电负荷偏差最小目标函数min f1:
min f1＝min(|Pl_sstlf-Pl_dpso|)
其中，Pl_sstlf为配电网的用电负荷的超短期预测数据，Pl_dpso为配电网日前调度计划中用电负荷数据。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立各类型可调度资源执行偏差最小目标函数，包括：
按下式建立所述各类型可调度资源执行偏差最小目标函数min f2：
min f2＝ω1·min f′+ω2·min f″
其中，min f′为分布式发电单元执行偏差最小值，min f″为可控负荷执行偏差最小值，ω1为分布式发电单元调节重要性权重系数，ω2为可控负荷单元调节重要性权重系数。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述建立分布式发电单元调节容量约束，包括：
所述分布式发电单元的调节容量小于等于微网预设的分布式发电单元调节容量的最大值、大于等于微网预设的分布式发电单元调节容量的最小值、且大于等于所述分布式发电单元最小调节容量的门槛值。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述建立可控负荷功率约束，包括：
所述可控负荷单元的调节功率小于等于AMI***预设的可控负荷单元调节功率的最大值、大于等于AMI***预设的可控负荷单元调节功率的最小值、且大于等于所述可控负荷单元最小调节功率的门槛值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：
当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据与配电网日前调度计划中用电负荷数据相等，则执行所述配电网日前调度计划中的发电计划和用电计划。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：
当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据大于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据，则增加所述分布式发电单元的出力；若所述分布式单元的出力不能满足用电负荷偏差，则所述储能单元切换至放电状态；若所述储能单元切换至放电状态的出力不能满足用电负荷偏差，则减少所述可控负荷单元的用电负荷。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：
当所述配电网的用电负荷的超短期预测数据小于所述配电网日前调度计划中用电负荷数据，则增加所述可控负荷的用电负荷；若增加后的用电负荷不能消纳用电负荷偏差，则所述储能单元切换至充电状态；若所述储能单元切换至充电状态不能消纳用电负荷偏差，则减少所述分布式发电单元的出力。
11.一种配电网的日内优化调度***，其特征在于，所述***包括：
第一获取模块，用于获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据；
第二获取模块，用于利用所述获取配电网的用电负荷的超短期预测数据和配电网日前调度计划中用电负荷数据，对预先建立的配电网的日内优化调度模型进行求解，获取配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量；
调度模块，用于根据所述配电网中各类型可调度资源的日内可调度容量和配电网的用电负荷的超短期预测数据进行日内调度修正；
其中，所述可调度资源的类型包括分布式发电单元、储能单元和可控负荷单元。
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