CN111277005A - 考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种考虑源‑荷协调优化的大规模风电接入多源电力***多时间尺度调度方法，其特点是，根据响应速度的不同对DR资源进行分类；提出源‑荷多时间尺度协调调度框架；建立源‑荷多时间尺度调度模型。通过协调调度源侧常规火电机组、CSP电站与风电出力以及荷侧各类DR资源调用计划，在促进***风电消纳的同时提高了***运行经济性。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
Description
技术领域
本发明是一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法。
背景技术
中国西北地区风电资源丰富，但弃风率仍相对较高，如何解决西北地区弃风问题仍然是目前的当务之急。
目前已有较多研究针对弃风限电问题进行展开，但仍存在以下问题：1)对光热(Concentrated Solar Power,CSP)电站参与调度的研究大多集中于日前长时间尺度的调度阶段，未充分探讨CSP电站的快速调节能力参与日内短时间尺度调度的作用；2)对于源侧CSP电站与荷侧需求响应(Demand Response,DR)资源的协调调度未从多时间尺度协调优化的角度展开研究；3)未充分分析源侧CSP电站与荷侧DR可调节资源之间的互补调节能力。
中国西北地区源-荷两侧拥有丰富的可调节资源，调度中心可通过合理的调度方法来促进该地区风电消纳。源侧，由于CSP电站配有储热***(Thermal Energy Storage，TES)，其可在风电高发时刻将多余太阳能热存储，在风电低发时刻将存储的热能转换为电能释放，以此实现能量的时移利用，并促进***风电消纳；荷侧，随着电力市场化改革的推进以及泛在电力物联网的提出与建设，DR已作为可调节资源参与到电力***的调度运行当中。近年来，西北地区也在加快引入DR资源。
发明内容
本发明的目的是，克服现有技术的不足，提供一种科学合理，适用性强，效果佳的考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法，该方法首先，根据响应速度的不同对DR资源进行分类，然后，综合考虑CSP电站的能量时移特性与快速调节能力以及DR资源的多时间尺度特性，以***运行成本以及弃风惩罚成本最低为目标，构建了源-荷多时间尺度协调调度模型；通过协调调度源侧常规火电机组、CSP电站与风电出力以及荷侧各类DR资源调用计划，在促进***风电消纳的同时提高***运行经济性。
本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法，其特征是，它包括以下步骤：
1)对荷侧DR资源根据响应时间特性进行分类
DR资源主要包括电价型(PDR)与激励型(IDR)两种；
其中PDR是指用户根据分时电价自发地调节用电计划；由于用户响应电价变化的速度较慢，因此分时电价一般在日前调度计划中制定，用户可在前一天根据各时刻电价不同制定相应的用电计划；
IDR又包括直接负荷控制(Directed Load Control,DLC)、可中断负荷(Interruptible Load,IL)、紧急需求侧响应项目(Emergency Demand Response Program,EDPR)；电网企业先与IDR资源的管理者签订合同，在调度过程中直接管理与调用部分IDR资源；根据响应电网调度指令的时长可将IDR资源划分为以下两种：
①A类IDR负荷：响应时长>1h，此类IDR负荷需要在日前长时间尺度调度中确定调用计划；
②B类IDR负荷：响应时长5～15min，此类IDR负荷可根据短时间尺度的调度指令改变自身的负荷需求；
2)提出源-荷多时间尺度协调调度框架
源-荷多时间尺度协调调度在执行时间上分为日前调度与日内调度；日前调度时间尺度为1h，提前24h执行，只执行1次；由于常规火电机组启停时间长，因此在日前调度中确定其启停计划；同时，日前调度中还将确定PDR负荷响应量，A类IDR负荷调用计划；***最终调用旋转备用容量将在整个调度计划的最后阶段，即日内15min时间尺度中确定，这样既能够保证***安全运行，又能够根据更加精确的预测信息制定旋转备用计划，以此降低***旋转备用成本；需要指出，日前调度中确定的常规机组启停计划以及PDR响应量、A类IDR负荷响应量在日内调度中将保持不变；
日内调度每15min滚动计算1次，每次优化下4h的调度计划，调度周期为15min；由于CSP电站的启停时间最小可控制在1h以内，因此能够在日内调度中制定其启停计划；同时，根据日内滚动更新的预测数据，日内调度将制定各机组出力计划、B类IDR负荷的调用计划以及最终的旋转备用计划；
3)建立源-荷多时间尺度调度模型
源-荷多时间尺度调度模型是在源-荷多时间尺度协调调度框架的基础上构建的，其包括对PDR、IDR的建模，以及日前调度模型以及日内调度模型的建立；
①PDR建模
PDR根据消费者心理意愿，通过制定合理的日前实时电价来改变用户的用电方式，通常采用价格型需求弹性矩阵E来表示电价变化率对负荷变化率的影响；
式中，T为调度总时长，取值为24；λ△q,t为t时刻的负荷变化率；λ△p,t为t时刻的电价变化率；E为价格型需求弹性矩阵，其主对角线为自弹性系数，副对角线为互弹性系数，自弹性系数与互弹性系数取值分别为-0.2与0.03；
经过PDR后，负荷会相对于原负荷发生变化，其变化量称为负荷响应量，是根据式(1)的负荷变化率计算得来式(2)：
ΔPPDR,t＝λΔq,tPload,t (2)
式中，△PDRt为经过PDR后t时刻的负荷响应量，Pload,t为原t时刻负荷预测值；
②IDR建模
IDR调用量受响应速度与响应容量限制，A类IDR负荷约束如式(3)所示，B类IDR负荷约束如式(4)所示，
式中，△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的响应量，△IDRAt-1为A类IDR负荷在t-1时刻的响应量，IDRAmax为A类IDR负荷在每一时刻的最大调用量，RIDRA为A类IDR负荷的响应速率；△IDRBt为B类IDR负荷在t时刻的响应量，△IDRBt-1为B类IDR负荷在t-1时刻的响应量，IDRBmax为B类IDR负荷在每一时刻的最大调用量，RIDRB为B类IDR负荷的响应速率；
③日前优化调度模型
日前优化调度采用多场景随机优化的方法处理***不确定性，多场景随机优化的核心思想是根据不确定量的分布规律，生成多个场景，使得决策量在多个场景下都能满足要求，选择那个使得所有场景的期望成本之和最小的调度策略，是一种二阶段的优化决策模型，适用于不确定量较大的场合，能够不依赖于***可靠性指标获得经济性最优的调度结果，通过在日前调度中生成S个风电以及负荷预测场景来刻画风电及负荷预测的不确定性；
日前优化调度模型的目标函数为式(5)，
式中，f1为日前调度目标函数，min为取最小函数，∑为求和函数,CTh,t、CCSP,t、CW,t、C cW,t分别为火电机组运行成本、CSP电站运行成本、风电场运行成本以及弃风惩罚成本；Ns代表场景个数，NG代表常规火电机组台数，ps为第S个概率场景发生的概率；ai、bi、ci分别为第i台火电机组发电成本系数，PGi,t,s为第i台火电机组在场景s下t时刻的调度出力，Si为第i台火电机组启停成本系数，ui,t为第i台火电机组在t时刻的运行状态系数，为1代表处于运行状态；kCSP为CSP电站的发电成本系数，PCSP,t,s为CSP电站在场景s下t时刻的调度出力，SCSP为CSP电站的启停成本系数，uCSP,t,s为CSP电站在场景s下t时刻的运行状态系数，为1代表处于运行状态；kW为风电场运行成本系数，PW,t,s为风电在场景s下t时刻的调度出力；kcW为弃风惩罚成本系数，
为风电日前在场景s下t时刻的预测出力；kIDRA、kIDRB分别为A类IDR负荷与B类IDR负荷的调用成本系数，△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的调用量，△IDRBt,s为B类IDR负荷在s场景下t时刻的调用量；
日前优化调度模型的约束条件为：
***功率平衡约束为式(6)，
式中，
为负荷日前在场景s下t时刻的预测值；
火电机组出力约束如式(7)所示，
式中，
为第i台火电机组的最小技术出力，
为第i台火电机组的最大技术出力；
火电机组爬坡约束如式(8)所示，
式中，Ri u为火电机组i的爬坡速率；
风电运行约束为式(9)
CSP电站能量守恒约束为式(10)
Pt th,S-H+Pt th,T-H＝Pt th,H-T+ut CPSU th+Pt th,H-P (10)
式中，Pt th,S-H为CSP电站光场吸收的太阳能热量、Pt th,T-H为CSP电站由TES向导热工质释放的热量，该部分热量可被用于CSP电站发电、Pt th,H-T为CSP电站中由导热工质向TES存储的热量，该部分热量可存储于CSP电站的TES中、Pt th,H-P为CSP电站的导热工质中用于发电的热量；
通过日前优化调度，能够得到常规机组启停计划、PDR各时刻响应量、A类IDR负荷调用计划，根据式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)、(10)，将变量△PDRt、ui,t、△IDRAt作为定值代入日内调度模型中；
④日内优化调度模型
日内调度目标与日前调度相同，为***总成本最低，
式中，f2为日内调度目标函数，△T为日内调度一个调度周期时长，t0为当前调度时段的初始时刻，
为日内旋转备用预留成本，
分别为日内火电机组与CSP电站提供旋转备用成本系数，
分别为火电机组与CSP电站日内所提供的正/负旋转备用容量，同时，日前调度确定的常规机组启停计划ui,t以及A类IDR负荷响应量△IDRAt为定值，不再进行相应优化；
由于日前调度已确定常规机组启停计划以及PDR负荷、A类IDR负荷响应量，因此日内调度中将不存在机组组合约束以及对于PDR、A类IDR负荷响应量约束；同时，由于日内调度中采用机会约束处理不确定性问题，因此日内调度在旋转备用约束上较日前调度有所不同，如式(12)所示，
式中，Pr{}为置信度表达式，α、β分别为满足正旋转备用与负旋转备用约束的置信度，取值都为0.95；
日内调度中***功率平衡约束为式(13)，由于日内调度中不采用多场景随机优化，因此不存在多个场景的约束，
式中，
为负荷在t时刻的日内预测值；PGi,t为第i台火电机组在t时刻的调度出力，PCSP,t为CSP电站在t时刻的调度出力，PW,t为风电在t时刻的调度出力；△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的调用量，△IDRBt为B类IDR负荷在t时刻的调用量；
火电机组日内出力约束如式(14)所示，
火电机组爬坡约束如式(15)所示，
风电运行约束为式(16)
式中，
为风电日内t时刻预测出力；
CSP电站能量守恒约束为式(17)
Pt th,S-H+Pt th,T-H＝Pt th,H-T+ut CPSU th+Pt th,H-P (17)。
本发明提出的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法，首先，根据响应速度的不同对DR资源进行分类；然后，综合考虑CSP电站的能量时移特性与快速调节能力以及DR资源的多时间尺度特性，以***运行成本以及弃风惩罚成本最低为目标，构建了源-荷多时间尺度协调调度模型。其特点是，通过协调调度源侧常规火电机组、CSP电站与风电出力以及荷侧各类DR资源调用计划，在促进***风电消纳的同时提高了***运行经济性。具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
附图说明
图1是风电呈现反调峰场景下调度计划图；
图2是风电呈现正调峰场景下调度计划图
图3是风电呈现反调峰场景下DR资源调用情况图；
图4是风电呈现正调峰场景下DR资源调用情况图；
图5是两种风电场景下CSP电站调度出力与自然出力对比图。
具体实施方式
下面利用附图和实施例对本发明的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法作进一步说明。
本发明的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法，它包括以下步骤：
1)对荷侧DR资源根据响应时间特性进行分类
DR资源主要包括电价型(PDR)与激励型(IDR)两种；
其中PDR是指用户根据分时电价自发地调节用电计划；由于用户响应电价变化的速度较慢，因此分时电价一般在日前调度计划中制定，用户可在前一天根据各时刻电价不同制定相应的用电计划；
IDR又包括直接负荷控制(Directed Load Control,DLC)、可中断负荷(Interruptible Load,IL)、紧急需求侧响应项目(Emergency Demand Response Program,EDPR)；电网企业先与IDR资源的管理者签订合同，在调度过程中直接管理与调用部分IDR资源；根据响应电网调度指令的时长可将IDR资源划分为以下两种：
①A类IDR负荷：响应时长>1h，此类IDR负荷需要在日前长时间尺度调度中确定调用计划；
②B类IDR负荷：响应时长5～15min，此类IDR负荷可根据短时间尺度的调度指令改变自身的负荷需求；
2)提出源-荷多时间尺度协调调度框架
源-荷多时间尺度协调调度在执行时间上分为日前调度与日内调度；日前调度时间尺度为1h，提前24h执行，只执行1次；由于常规火电机组启停时间长，因此在日前调度中确定其启停计划；同时，日前调度中还将确定PDR负荷响应量，A类IDR负荷调用计划；***最终调用旋转备用容量将在整个调度计划的最后阶段，即日内15min时间尺度中确定，这样既能够保证***安全运行，又能够根据更加精确的预测信息制定旋转备用计划，以此降低***旋转备用成本；需要指出，日前调度中确定的常规机组启停计划以及PDR响应量、A类IDR负荷响应量在日内调度中将保持不变；
日内调度每15min滚动计算1次，每次优化下4h的调度计划，调度周期为15min；由于CSP电站的启停时间最小可控制在1h以内，因此能够在日内调度中制定其启停计划；同时，根据日内滚动更新的预测数据，日内调度将制定各机组出力计划、B类IDR负荷的调用计划以及最终的旋转备用计划；
3)建立源-荷多时间尺度调度模型
源-荷多时间尺度调度模型是在源-荷多时间尺度协调调度框架的基础上构建的，其包括对PDR、IDR的建模，以及日前调度模型以及日内调度模型的建立；
①PDR建模
PDR根据消费者心理意愿，通过制定合理的日前实时电价来改变用户的用电方式，通常采用价格型需求弹性矩阵E来表示电价变化率对负荷变化率的影响；
式中，T为调度总时长，取值为24；λ△q,t为t时刻的负荷变化率；λ△p,t为t时刻的电价变化率；E为价格型需求弹性矩阵，其主对角线为自弹性系数，副对角线为互弹性系数，自弹性系数与互弹性系数取值分别为-0.2与0.03；
经过PDR后，负荷会相对于原负荷发生变化，其变化量称为负荷响应量，是根据式(1)的负荷变化率计算得来式(2)：
ΔPPDR,t＝λΔq,tPload,t (2)
式中，△PDRt为经过PDR后t时刻的负荷响应量，Pload,t为原t时刻负荷预测值；
②IDR建模
IDR调用量受响应速度与响应容量限制，A类IDR负荷约束如式(3)所示，B类IDR负荷约束如式(4)所示，
式中，△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的响应量，△IDRAt-1为A类IDR负荷在t-1时刻的响应量，IDRAmax为A类IDR负荷在每一时刻的最大调用量，RIDRA为A类IDR负荷的响应速率；△IDRBt为B类IDR负荷在t时刻的响应量，△IDRBt-1为B类IDR负荷在t-1时刻的响应量，IDRBmax为B类IDR负荷在每一时刻的最大调用量，RIDRB为B类IDR负荷的响应速率；
③日前优化调度模型
日前优化调度采用多场景随机优化的方法处理***不确定性，多场景随机优化的核心思想是根据不确定量的分布规律，生成多个场景，使得决策量在多个场景下都能满足要求，选择那个使得所有场景的期望成本之和最小的调度策略，是一种二阶段的优化决策模型，适用于不确定量较大的场合，能够不依赖于***可靠性指标获得经济性最优的调度结果，通过在日前调度中生成S个风电以及负荷预测场景来刻画风电及负荷预测的不确定性；
日前优化调度模型的目标函数为式(5)，
式中，f1为日前调度目标函数，min为取最小函数，∑为求和函数,CTh,t、CCSP,t、CW,t、CcW,t分别为火电机组运行成本、CSP电站运行成本、风电场运行成本以及弃风惩罚成本；Ns代表场景个数，NG代表常规火电机组台数，ps为第S个概率场景发生的概率；ai、bi、ci分别为第i台火电机组发电成本系数，PGi,t,s为第i台火电机组在场景s下t时刻的调度出力，Si为第i台火电机组启停成本系数，ui,t为第i台火电机组在t时刻的运行状态系数，为1代表处于运行状态；kCSP为CSP电站的发电成本系数，PCSP,t,s为CSP电站在场景s下t时刻的调度出力，SCSP为CSP电站的启停成本系数，uCSP,t,s为CSP电站在场景s下t时刻的运行状态系数，为1代表处于运行状态；kW为风电场运行成本系数，PW,t,s为风电在场景s下t时刻的调度出力；kcW为弃风惩罚成本系数，
为风电日前在场景s下t时刻的预测出力；kIDRA、kIDRB分别为A类IDR负荷与B类IDR负荷的调用成本系数，△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的调用量，△IDRBt,s为B类IDR负荷在s场景下t时刻的调用量；
日前优化调度模型的约束条件为：
***功率平衡约束为式(6)，
式中，
为负荷日前在场景s下t时刻的预测值；
火电机组出力约束如式(7)所示，
式中，
为第i台火电机组的最小技术出力，
为第i台火电机组的最大技术出力；
火电机组爬坡约束如式(8)所示，
式中，Ri u为火电机组i的爬坡速率；
风电运行约束为式(9)
CSP电站能量守恒约束为式(10)
Pt th,S-H+Pt th,T-H＝Pt th,H-T+ut CPSU th+Pt th,H-P (10)
式中，Pt th,S-H为CSP电站光场吸收的太阳能热量、Pt th,T-H为CSP电站由TES向导热工质释放的热量，该部分热量可被用于CSP电站发电、Pt th,H-T为CSP电站中由导热工质向TES存储的热量，该部分热量可存储于CSP电站的TES中、Pt th,H-P为CSP电站的导热工质中用于发电的热量；
通过日前优化调度，能够得到常规机组启停计划、PDR各时刻响应量、A类IDR负荷调用计划，根据式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)、(10)，将变量△PDRt、ui,t、△IDRAt作为定值代入日内调度模型中；
④日内优化调度模型
日内调度目标与日前调度相同，为***总成本最低，
式中，f2为日内调度目标函数，△T为日内调度一个调度周期时长，t0为当前调度时段的初始时刻，
为日内旋转备用预留成本，
分别为日内火电机组与CSP电站提供旋转备用成本系数，
分别为火电机组与CSP电站日内所提供的正/负旋转备用容量，同时，日前调度确定的常规机组启停计划ui,t以及A类IDR负荷响应量△IDRAt为定值，不再进行相应优化；
由于日前调度已确定常规机组启停计划以及PDR负荷、A类IDR负荷响应量，因此日内调度中将不存在机组组合约束以及对于PDR、A类IDR负荷响应量约束；同时，由于日内调度中采用机会约束处理不确定性问题，因此日内调度在旋转备用约束上较日前调度有所不同，如式(12)所示，
式中，Pr{}为置信度表达式，α、β分别为满足正旋转备用与负旋转备用约束的置信度，取值都为0.95；
日内调度中***功率平衡约束为式(13)，由于日内调度中不采用多场景随机优化，因此不存在多个场景的约束，
式中，
为负荷在t时刻的日内预测值；PGi,t为第i台火电机组在t时刻的调度出力，PCSP,t为CSP电站在t时刻的调度出力，PW,t为风电在t时刻的调度出力；△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的调用量，△IDRBt为B类IDR负荷在t时刻的调用量；
火电机组日内出力约束如式(14)所示，
火电机组爬坡约束如式(15)所示，
风电运行约束为式(16)
式中，
为风电日内t时刻预测出力；
CSP电站能量守恒约束为式(17)
Pt th,S-H+Pt th,T-H＝Pt th,H-T+ut CPSU th+Pt th,H-P (17)。
本实施例是以某电网实际负荷、风电出力、光伏出力以及太阳辐射指数为依据，在IEEE-30节点***中进行算例仿真，通过在风电呈现正反两种调峰场景下，并设定三种不同的调度方式进行对比，以此验证本发明的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法所构建模型的有效性。
实施例计算条件说明如下：
1)IEEE-30节点***中包括6台火电机组，容量分别为200MW、80MW、50MW、40MW、35MW、30MW，一个300MW风电场，一个100MW的CSP电站以及一个A类负荷聚合商与一个B类负荷聚合商。
2)所设定的三种调度方式分别是：
方式1：CSP电站自然出力，不参与协调调度，同时不考虑多时间尺度调度，所有需求侧资源的调用计划在日前安排；
方式2：在方式1的基础上协调调度CSP电站与需求侧资源，旋转备用由火电机组与CSP电站共同提供，但不进行多时间尺度调度，CSP电站的启停计划以及需求侧资源的调用计划于日前制定；
方式3：采用本发明的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法。
在上述计算条件下，应用本发明的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法对联合发电***的优化调度结果如下：
1.源-荷多时间尺度模型在协调优化源荷侧可调节资源，促进***风电消纳上的作用与效果。
图1为风电在呈现反调峰场景下调度计划，图2为风电在呈现正调峰场景下调度计划，图3为风电呈现反调峰场景下需求侧资源的调用情况，图4风电呈现正调峰场景下需求侧资源的调用情况，图5为两种风电场景下CSP电站的调度出力与自然出力的对比情况。
结合图1-图4能够看出，在风电出力呈现反调峰的场景下，1-6时与22-24时需求响应前负荷较低，此时正对应风电的多发时段，通过本文调度策略中对PDR以及IDR负荷的调用，这一时段的负荷需求有所提高，该时段的弃风量有所降低。而在风电出力呈现正调峰的场景下，由于风电的高发时段位于9-14时以及16-19时，且此时段需求响应前负荷较高，因此正调峰场景下IDR负荷的正调用量相比反调峰场景减少了94.64％。
同时，通过图3和图4各类需求侧资源的调用情况能够看出，B类IDR负荷由于响应速度快，在日内调度中需要频繁调用B类IDR负荷来平衡风电出力的波动性，因此其响应量变化较为剧烈。
结合图3-图5能够看出，在风电呈现反调峰的场景下，18-20时风电出力呈现增加趋势，此时相比于自然出力状态，CSP电站经过调度后降低自身出力，为电网提供更多的风电消纳空间，并将多余能量存储于TES中；而20-22时风电出力下降较为剧烈，此时CSP电站通过自身的能量时移特性与灵活调节能力，将之前存储的热量转换为电能释放，在弥补风电出力缺额的同时降低了火电机组的出力，有利于***运行经济性。
而对比风电出力为反调峰场景与正调峰场景时CSP电站的调度出力能够看出，由于正调峰场景下风电出力高发时段大多处于白天，为了保证风电的消纳能力，CSP电站经调度后在9-19时出力相比反调峰场景较低，为风电提供了更多上网空间，同时，在19-23时风电出力开始出现下降趋势时CSP电站的调度出力相比反调峰场景较高，以此达到平衡负荷需求的目的。
结合图3-图5需求侧资源与CSP电站参与调节的时间阶段能够看出，由于CSP电站需要通过存储与利用太阳能热来实现发电与能量时移利用，因此其主要调节时段位于8时之后，而需求侧资源参与调节的时段则多位于0-8时，较好的实现了资源的互补利用。
2、验证本发明的一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法所构建源-荷多时间尺度调度模型对降低***成本的有效性
表1为三种调度方式下***在两种风电场景下的弃风惩罚成本、旋备成本、IDR调用成本以及***总成本上的具体数值。
表1
由表1能够看出，由于方式3考虑了B类IDR负荷与CSP电站的快速响应能力，使***能够在更短的时间尺度内根据风电的波动调整调度计划来促进***风电消纳，因此其在反调峰场景下相比方式1与方式2弃风惩罚成本分别降低了24.22％与19.4％。此外，正调峰场景下方式2相比方式1的弃风惩罚成本降低了53.98％，而采用调度方式3时无弃风惩罚成本，这是由于正调峰场景下风电出力的高发时段集中于白天，而此时CSP电站可调节能力较高，可为风电提供更多的上网空间。
对比IDR调用成本能够看出，风电呈现反调峰场景与正调峰场景下方式3的IDR调用成本都为最低。这是由于方式3相比方式1考虑了CSP电站参与调节的源荷协调调度，减少了IDR负荷为平抑风电波动而需要的调节量；而方式3相比方式2又进一步考虑了多时间尺度调度，这使***能够更加精确地调用IDR负荷，减少了部分不必要的IDR负荷调用量。
同时，由表1中旋转备用成本的对比能够看出，在风电反调峰场景下方式2相比方式1旋转备用成本降低了10.58％，方式3相比方式2旋转备用成本降低了8.9％。这是由于方式2的调度方式中考虑了CSP电站与火电机组共同提供***旋转备用，这使得火电机组提供旋转备用的成本有所降低；而方式3的***旋转备用成本在日内调度中确定，由于日内预测相比日前预测更加精确，***为应对预测误差而所需的旋转备用容量相比只进行日前调度的方式2有所减少，因此旋转备用成本相比方式2有所降低。
本发明实施例中的计算条件、图例仅用于对本发明作进一步的说明，并非穷举，并不构成对权利要求保护范围的限定，本领域技术人员根据本发明实施例获得的启示，不经过创造性劳动就能够想到其它实质上同的替代，均在本发明保护范围内。
Claims (1)
1.一种考虑源-荷协调优化的多源电力***多时间尺度调度方法，其特征是，它包括以下步骤：
1)对荷侧DR资源根据响应时间特性进行分类
DR资源主要包括电价型(PDR)与激励型(IDR)两种；
其中PDR是指用户根据分时电价自发地调节用电计划；由于用户响应电价变化的速度较慢，因此分时电价一般在日前调度计划中制定，用户可在前一天根据各时刻电价不同制定相应的用电计划；
IDR又包括直接负荷控制(Directed Load Control,DLC)、可中断负荷(InterruptibleLoad,IL)、紧急需求侧响应项目(Emergency Demand Response Program,EDPR)；电网企业先与IDR资源的管理者签订合同，在调度过程中直接管理与调用部分IDR资源；根据响应电网调度指令的时长可将IDR资源划分为以下两种：
①A类IDR负荷：响应时长>1h，此类IDR负荷需要在日前长时间尺度调度中确定调用计划；
②B类IDR负荷：响应时长5～15min，此类IDR负荷可根据短时间尺度的调度指令改变自身的负荷需求；
2)提出源-荷多时间尺度协调调度框架
源-荷多时间尺度协调调度在执行时间上分为日前调度与日内调度；日前调度时间尺度为1h，提前24h执行，只执行1次；由于常规火电机组启停时间长，因此在日前调度中确定其启停计划；同时，日前调度中还将确定PDR负荷响应量，A类IDR负荷调用计划；***最终调用旋转备用容量将在整个调度计划的最后阶段，即日内15min时间尺度中确定，这样既能够保证***安全运行，又能够根据更加精确的预测信息制定旋转备用计划，以此降低***旋转备用成本；需要指出，日前调度中确定的常规机组启停计划以及PDR响应量、A类IDR负荷响应量在日内调度中将保持不变；
日内调度每15min滚动计算1次，每次优化下4h的调度计划，调度周期为15min；由于CSP电站的启停时间最小可控制在1h以内，因此能够在日内调度中制定其启停计划；同时，根据日内滚动更新的预测数据，日内调度将制定各机组出力计划、B类IDR负荷的调用计划以及最终的旋转备用计划；
3)建立源-荷多时间尺度调度模型
源-荷多时间尺度调度模型是在源-荷多时间尺度协调调度框架的基础上构建的，其包括对PDR、IDR的建模，以及日前调度模型以及日内调度模型的建立；
①PDR建模
PDR根据消费者心理意愿，通过制定合理的日前实时电价来改变用户的用电方式，通常采用价格型需求弹性矩阵E来表示电价变化率对负荷变化率的影响；
式中，T为调度总时长，取值为24；λ△q,t为t时刻的负荷变化率；λ△p,t为t时刻的电价变化率；E为价格型需求弹性矩阵，其主对角线为自弹性系数，副对角线为互弹性系数，自弹性系数与互弹性系数取值分别为-0.2与0.03；
经过PDR后，负荷会相对于原负荷发生变化，其变化量称为负荷响应量，是根据式(1)的负荷变化率计算得来式(2)：
ΔPPDR,t＝λΔq,tPload,t (2)
式中，△PDRt为经过PDR后t时刻的负荷响应量，Pload,t为原t时刻负荷预测值；
②IDR建模
IDR调用量受响应速度与响应容量限制，A类IDR负荷约束如式(3)所示，B类IDR负荷约束如式(4)所示，
式中，△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的响应量，△IDRAt-1为A类IDR负荷在t-1时刻的响应量，IDRAmax为A类IDR负荷在每一时刻的最大调用量，RIDRA为A类IDR负荷的响应速率；△IDRBt为B类IDR负荷在t时刻的响应量，△IDRBt-1为B类IDR负荷在t-1时刻的响应量，IDRBmax为B类IDR负荷在每一时刻的最大调用量，RIDRB为B类IDR负荷的响应速率；
③日前优化调度模型
日前优化调度采用多场景随机优化的方法处理***不确定性，多场景随机优化的核心思想是根据不确定量的分布规律，生成多个场景，使得决策量在多个场景下都能满足要求，选择那个使得所有场景的期望成本之和最小的调度策略，是一种二阶段的优化决策模型，适用于不确定量较大的场合，能够不依赖于***可靠性指标获得经济性最优的调度结果，通过在日前调度中生成S个风电以及负荷预测场景来刻画风电及负荷预测的不确定性；
日前优化调度模型的目标函数为式(5)，
式中，f1为日前调度目标函数，min为取最小函数，∑为求和函数,CTh,t、CCSP,t、CW,t、CcW,t分别为火电机组运行成本、CSP电站运行成本、风电场运行成本以及弃风惩罚成本；Ns代表场景个数，NG代表常规火电机组台数，ps为第S个概率场景发生的概率；ai、bi、ci分别为第i台火电机组发电成本系数，PGi,t,s为第i台火电机组在场景s下t时刻的调度出力，Si为第i台火电机组启停成本系数，ui,t为第i台火电机组在t时刻的运行状态系数，为1代表处于运行状态；kCSP为CSP电站的发电成本系数，PCSP,t,s为CSP电站在场景s下t时刻的调度出力，SCSP为CSP电站的启停成本系数，uCSP,t,s为CSP电站在场景s下t时刻的运行状态系数，为1代表处于运行状态；kW为风电场运行成本系数，PW,t,s为风电在场景s下t时刻的调度出力；kcW为弃风惩罚成本系数，
为风电日前在场景s下t时刻的预测出力；kIDRA、kIDRB分别为A类IDR负荷与B类IDR负荷的调用成本系数，△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的调用量，△IDRBt,s为B类IDR负荷在s场景下t时刻的调用量；
日前优化调度模型的约束条件为：
***功率平衡约束为式(6)，
式中，
为负荷日前在场景s下t时刻的预测值；
火电机组出力约束如式(7)所示，
式中，
为第i台火电机组的最小技术出力，
为第i台火电机组的最大技术出力；
火电机组爬坡约束如式(8)所示，
式中，Ri u为火电机组i的爬坡速率；
风电运行约束为式(9)
CSP电站能量守恒约束为式(10)
Pt th,S-H+Pt th,T-H＝Pt th,H-T+ut CPSU th+Pt th,H-P (10)
式中，Pt th,S-H为CSP电站光场吸收的太阳能热量、Pt th,T-H为CSP电站由TES向导热工质释放的热量，该部分热量可被用于CSP电站发电、Pt th,H-T为CSP电站中由导热工质向TES存储的热量，该部分热量可存储于CSP电站的TES中、Pt th,H-P为CSP电站的导热工质中用于发电的热量；
通过日前优化调度，能够得到常规机组启停计划、PDR各时刻响应量、A类IDR负荷调用计划，根据式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)、(10)，将变量△PDRt、ui,t、△IDRAt作为定值代入日内调度模型中；
④日内优化调度模型
日内调度目标与日前调度相同，为***总成本最低，
式中，f2为日内调度目标函数，△T为日内调度一个调度周期时长，t0为当前调度时段的初始时刻，
为日内旋转备用预留成本，
分别为日内火电机组与CSP电站提供旋转备用成本系数，
分别为火电机组与CSP电站日内所提供的正/负旋转备用容量，同时，日前调度确定的常规机组启停计划ui,t以及A类IDR负荷响应量△IDRAt为定值，不再进行相应优化；
由于日前调度已确定常规机组启停计划以及PDR负荷、A类IDR负荷响应量，因此日内调度中将不存在机组组合约束以及对于PDR、A类IDR负荷响应量约束；同时，由于日内调度中采用机会约束处理不确定性问题，因此日内调度在旋转备用约束上较日前调度有所不同，如式(12)所示，
式中，Pr{}为置信度表达式，α、β分别为满足正旋转备用与负旋转备用约束的置信度，取值都为0.95；
日内调度中***功率平衡约束为式(13)，由于日内调度中不采用多场景随机优化，因此不存在多个场景的约束，
式中，
为负荷在t时刻的日内预测值；PGi,t为第i台火电机组在t时刻的调度出力，PCSP,t为CSP电站在t时刻的调度出力，PW,t为风电在t时刻的调度出力；△IDRAt为A类IDR负荷在t时刻的调用量，△IDRBt为B类IDR负荷在t时刻的调用量；
火电机组日内出力约束如式(14)所示，
火电机组爬坡约束如式(15)所示，
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式中，
为风电日内t时刻预测出力；
CSP电站能量守恒约束为式(17)
Pt th,S-H+Pt th,T-H＝Pt th,H-T+ut CPSU th+Pt th,H-P (17)。
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