CN111934309A - 一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法 - Google Patents

一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111934309A
CN111934309A CN201910392080.2A CN201910392080A CN111934309A CN 111934309 A CN111934309 A CN 111934309A CN 201910392080 A CN201910392080 A CN 201910392080A CN 111934309 A CN111934309 A CN 111934309A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
wind power
scheduling
conventional unit
constraint
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
Application number
CN201910392080.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111934309B (zh
Inventor
唐程辉
张凡
薛松
马莉
胡源
梁才
廖建辉
杨素
曲昊源
张晓萱
宋海旭
张笑峰
李景
徐杨
宋海云
范孟华
陈珂宁
林晓斌
高国伟
武泽辰
赵铮
冯昕欣
李维
李睿
李晓冬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Original Assignee
State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Energy Research Institute Co Ltd filed Critical State Grid Energy Research Institute Co Ltd
Priority to CN201910392080.2A priority Critical patent/CN111934309B/zh
Publication of CN111934309A publication Critical patent/CN111934309A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111934309B publication Critical patent/CN111934309B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及一种含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，包括以下步骤：初始化电力***的发电机组参数、线路参数和风电功率场景；建立电力***经济调度模型，将电力***经济调度模型转化为混合整数线性规划模型；求解混合整数线性规划模型，确定并输出常规机组的调度结果。本发明通过联合机会约束考虑风电功率随机性对线路传输阻塞约束的影响，相比于传统考虑线路传输阻塞的机会约束方法，能够更加有利于***运行人员合理选择置信水平。

Description

一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法
技术领域
本发明涉及电力***中运行与控制的技术领域，具体地说是一种含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法。
背景技术
风电等可再生能源已成为现代电力***的重要组成部分。由于风电的随机性(不确定性)，***运营商需要考虑风电随机性对***备用和输电阻塞的影响。
然而，当前大多数研究仅在处理***备用约束时考虑风电的随机性，在处理输电阻塞约束只考虑风电功率的预测值或者调度值。为考虑风电在输电阻塞中导致的随机性，基于机会约束处理随机性的方法被广泛采用。在此方面的大多数研究中，通常考虑了每条传输线路上对应置信水平的机会约束。然而，不同输电线路上的风电功率随机性通常具有很强的相关性，因此对于单独的机会约束留取策略而言，其意义有限。相比之下，考虑所有输电线路的输电阻塞模型的联合机会具有更加现实的意义，且易于在***运行中使用。
另一方面，由于机会约束模型求解过程较为复杂，很多研究使用诸如高斯分布假设之类的强假设将机会约束转换为易于求解的形式。当前，关注基于联合机会约束策略的输电阻塞模型的电力***经济调度研究较少。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，基于所有传输线路阻塞的联合机会约束来考虑风电在输电线路阻塞的随机性，并且提出采用Big-M方法将模型转换为可以通过现有商业求解器解决的混合整数线性规划(MILP)形式。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
一种含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，包括以下步骤：
步骤1：初始化电力***的发电机组参数、线路参数和风电功率场景；
步骤2：建立电力***经济调度模型，将电力***经济调度模型转化为混合整数线性规划模型；
步骤3：求解混合整数线性规划模型，确定并输出常规机组的调度结果。
所述发电机组参数包括出力上下限、燃料成本系数、备用成本系数、最大向上和向下爬坡功率和最大向上和向下备用能力。
所述线路参数包括拓扑结构、最大传输容量和直流潮流分配系数。
所述风电功率场景为一定数量的风电功率曲线及其对应的概率，每一条风电功率曲线包含所有调度周期的风电出力；风电功率场景为基于风电功率历史数据，利用数学采样技术得到。
所述电力***经济调度模型由经济调度目标函数以及经济调度约束条件组成；
其中，经济调度目标函数由第一阶段***常规机组的总成本以及第二阶段风电功率随机性成本组成；
经济调度约束条件由第一阶段***常规机组的总成本的约束条件和第二阶段风电功率随机性成本的约束条件组成。
所述经济调度目标函数为：
Figure BDA0002056853690000021
其中：f为***总成本；fc为***常规机组的总成本，pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率，ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；fu为在第二阶段对应的所有由风电随机性引起的***随机性成本，
Figure BDA0002056853690000022
是调度时间t的风电出力随机变量；
fc(pi,t,ru,i,t,rd,i,t)为***常规机组的总成本，在第一阶段中建模，由here-and-now决策变量pi,t、ru,i,t和rd,i,t决定，即：
Figure BDA0002056853690000023
式中：T为调度时间域为调度周期的数量，其中t＝1,2…T；I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；bf,i为常规机组i的燃料成本的一次项系数；cf,i为常规机组i的燃料成本的常数项系数；cur,i为常规机组i的向上备用成本系数；cdr,i为常规机组i的向下备用成本系数；
Figure BDA0002056853690000031
为风电功率随机性成本，在第二阶段中建模，由wait-and-see变量
Figure BDA0002056853690000032
决定，即：
Figure BDA0002056853690000033
Figure BDA0002056853690000034
Figure BDA0002056853690000035
Figure BDA0002056853690000036
Figure BDA0002056853690000037
式中：其中
Figure BDA0002056853690000038
是第二阶段风电随机性的惩罚成本期望；Ewc是弃风的功率期望值；Els是切负荷的功率期望值；cwc是弃风的惩罚系数；cls是切负荷的惩罚系数；πs是风电功率场景s的概率；
Figure BDA00020568536900000313
是场景s的调度周期t下风电功率之和，基于风电场j的风力功率场景
Figure BDA00020568536900000316
得到，即
Figure BDA0002056853690000039
J为***内风电场的数量；
Figure BDA00020568536900000314
和
Figure BDA00020568536900000315
分别是场景s的调度周期t下切负荷和弃风功率；S为风电功率场景数量；wt为调度周期t下能被***备用平衡的风电出力下限；
Figure BDA00020568536900000317
为调度周期t下能被***备用平衡的风电出力上限。
所述第一阶段***常规机组的总成本的约束条件包括：
Figure BDA00020568536900000310
Figure BDA00020568536900000311
Figure BDA00020568536900000312
Figure BDA0002056853690000041
Figure BDA0002056853690000042
Figure BDA0002056853690000043
式子：(3)～(8)中的决策变量为pi,t、ru,i,t和rd,i,t；pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率，ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；式(3)为常规机组出力累加备用约束后功率约束，
Figure BDA0002056853690000044
和pi分别为常规机组i的出力上限和下限；式(4)为常规机组备用能力上限约束，
Figure BDA0002056853690000045
和
Figure BDA0002056853690000046
分别为常规机组i的向上和向下备用的上限；式(5)是常规机组的爬坡约束；
Figure BDA0002056853690000047
和
Figure BDA0002056853690000048
分别为常规机组i的最大向上和向下爬坡功率；式(6)为功率平衡约束，Lt为调度周期t下***预测功率，
Figure BDA0002056853690000049
为调度周期t下风电预测功率，I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；式(7)为风电功率随机性能被***备用平衡对应的出力上下限的与***备用的关系约束，其中
Figure BDA00020568536900000410
为出力上限，wt为出力下限；式(8)是风电功率随机性能被***备用平衡对应的出力上下限约束，wr是风电装机容量。
所述第二阶段风电功率随机性成本的约束条件包括：
Figure BDA00020568536900000411
Figure BDA00020568536900000412
Figure BDA00020568536900000413
Figure BDA00020568536900000414
Figure BDA00020568536900000415
Figure BDA00020568536900000416
其中，
Figure BDA0002056853690000051
表示概率；pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率；Nb为***中节点数量；l是输电线路索引；b为节点索引；
Figure BDA0002056853690000056
是输电线路l的传输容量限制；kl,b是直流潮流中的分配系数；I(b)为连接到母线b上的常规机组数量；J(b)为连接到母线b上的风电场数量；Lb,t是调度周期t下节点b的负荷需求；βt为在调度周期t下发生输电阻塞的概率；
Figure BDA0002056853690000052
是场景s的调度周期t下常规机组i的实际备用功率；ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；ai为常规机组i承担由风电随机性导致的***备用的比例因子；
Figure BDA0002056853690000053
为调度周期t下风电预测功率；I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；
Figure BDA0002056853690000054
是场景s的调度周期t下风电场j的风电功率；M是Big-M方法中的常数值；S为风电功率场景数量；
Figure BDA0002056853690000055
是Big-M方法中调度周期t下场景s对应的0/1变量。
本发明具有以下有益效果及优点：
本发明通过提出一种考虑风电功率随机性的含传输阻塞联合联合机会约束的经济调度方法，通过联合机会约束更合理地考虑风电在输电线路阻塞的随机性影响，并通过Big-M方法转化为混合整数线性形式，能够被现有商业求解器直接求解。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
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发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图1所示，本发明提供了一种考虑风电功率随机性的含传输阻塞联合机会约束的经济调度方法，包括以下步骤：
S1、确定***内发电机组参数、线路参数和风电功率场景；
其中，***内发电机组参数：包括出力上下限、燃料成本系数、备用成本系数、最大向上和向下爬坡功率和最大向上和向下备用能力；
线路参数包括拓扑结构、最大传输容量、直流潮流分配系数；
风电功率场景主要基于采用文献由Chenghui Tang、Yishen Wang等人于1July2018在Applied Energy期刊提出《Efficient scenario generation of multiplerenewable power plants considering spatial and temporal correlations》(考虑时空相关性的多可再生能源电站高效出力场景生成技术)中的风电功率场景生成方法；
S2、建模考虑风电功率随机性的含传输阻塞联合机会约束的经济调度方法；具体包括：
电力***经济调度模型如下：
本专利以滚动经济调度问题为例，决策常规机组的出力、***储备以及弃风功率和切负荷功率。采用两阶段模型来建模决策变量和风电随机性成本。经济调度问题的目标函数是：
Figure BDA0002056853690000061
式中：f为***总成本；fc为***常规机组的总成本，在下面的第一阶段中建模，由here-and-now决策变量pi,t、ru,i,t和rd,i,t决定；pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率，ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；fu为在第二阶段对应的所有由风电随机性引起的***随机性成本，与wait-and-see变量
Figure BDA0002056853690000062
决定，
Figure BDA0002056853690000063
是调度时间t的风电出力随机变量。
第一阶段：
***常规机组的总成本由下式可得：
Figure BDA0002056853690000071
式中：T为调度时间域为调度周期的数量，其中t＝1,2…T；I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；bf,i和cf,i分别为常规机组i的燃料成本的一次项和常数项系数；cur,i和cdr,i分别为常规机组i的向上和向下备用成本系数。
约束条件为：
Figure BDA0002056853690000072
Figure BDA0002056853690000073
Figure BDA0002056853690000074
Figure BDA0002056853690000075
Figure BDA0002056853690000076
Figure BDA0002056853690000077
式子：(3)～(8)中的决策变量为pi,t、ru,i,t和rd,i,t；式(3)为常规机组出力累加备用约束后功率约束，
Figure BDA00020568536900000714
和pi分别为常规机组i的出力上限和下限；式(4)为常规机组备用能力上限约束，
Figure BDA0002056853690000078
和
Figure BDA0002056853690000079
分别为常规机组i的向上和向下备用的上限；式(5)是常规机组的爬坡约束；
Figure BDA00020568536900000710
和
Figure BDA00020568536900000711
分别为常规机组i的最大向上和向下爬坡功率；式(6)为功率平衡约束，Lt为调度周期t下***预测功率，
Figure BDA00020568536900000712
为调度周期t下风电预测功率；式(7)为风电功率随机性能被***备用平衡对应的出力上下限的与***备用的关系约束，其中调度周期t下能被***备用平衡的风电出力上限为
Figure BDA00020568536900000713
调度周期t下能被***备用平衡的风电出力下限为wt；式(8)是风电功率随机性能被***备用平衡对应的出力上下限约束，wr是风电装机容量；
第二阶段：
风电功率随机性成本由下式可得：
Figure BDA0002056853690000081
式中：其中
Figure BDA0002056853690000082
是第二阶段风电随机性的惩罚成本期望；Ewc和Els分别是弃风和切负荷的功率期望值；cwc和cls分别是弃风和切负荷的惩罚系数。
在较坏的情况下，如果实际风电功率之和落在
Figure BDA0002056853690000083
外部，则***备用不能平衡风电功率的随机性。此时，为保证***的功率平衡将不得不采用切负荷或弃风。然而，考虑***输电阻塞的处理难度来自于风电场连接在不同的***母线上。为了更好地考虑风电随机性对***功率平衡和输电阻塞的影响，更好的方法是能够获得每个风电场的实际风电功率。风力场景即为用于此目的的经典模型。基于风电场j的风力功率场景
Figure BDA0002056853690000084
我们还可以得到风电功率总和的场景，即
Figure BDA0002056853690000085
J为***内风电场的数量。风电功率随机性对***备用和输电阻塞的影响可以通过风电场景中的相关性来考虑。
这样，在第二阶段中的风电功率随机性成本
Figure BDA0002056853690000086
可以根据风电功率场景模型写为：
Figure BDA0002056853690000087
Figure BDA0002056853690000088
Figure BDA0002056853690000089
式中：πs是风电功率场景s的概率；
Figure BDA00020568536900000810
是场景s的调度周期t下风电功率之和；
Figure BDA00020568536900000811
和
Figure BDA00020568536900000812
分别是场景s的调度周期t下切负荷和弃风功率；S为风电功率场景数量。
这样，常规机组成本(包括燃料成本和备用成本)和风电随机性成本分别在第一阶段和第二阶段考虑。但是，到目前为止上述模型尚未考虑***传输阻塞约束中。对于大规模风电接入电力***，需要在***线路传输阻塞中考虑风电出力的随机性影响和实际***备用的影响。
为建立合理且易于操作的传输容量约束，本专利提出以下模型：
Figure BDA0002056853690000091
式中：
Figure BDA0002056853690000092
表示概率；Nb为***中节点数量；l是输电线路索引；b为节点索引；
Figure BDA0002056853690000093
是输电线路l的传输容量限制；kl,b是直流潮流中的分配系数；I(b)为连接到母线b上的常规机组数量；J(b)为连接到母线b上的风电场数量；Lb,t是调度周期t下节点b的负荷需求；βt为在调度周期t下发生输电阻塞的概率；
Figure BDA0002056853690000094
是场景s的调度周期t下常规机组i的实际备用功率，本专利采用仿射模型确定实际备用功率，即常规机组i按照一定的比例因子确定场景s的调度周期t下实际备用功率：
Figure BDA0002056853690000095
Figure BDA0002056853690000096
Figure BDA0002056853690000097
式中：ai即常规机组i承担由风电随机性导致的***备用的比例因子。
如上所述，本专利提出的线路传输容量的联合机会约束更合理，同时更有利于***运行人员合理选择置信水平。本专利采用Big-M方法来处理传输容量约束。对于每个调度周期t，有：
Figure BDA0002056853690000098
Figure BDA0002056853690000099
式中：M是Big-M方法中的常数值；
Figure BDA00020568536900000910
是Big-M方法中调度周期t下场景s对应的0/1变量。约束条件(12)是机会约束，难以处理，故需要将约束条件(12)进行转化，即(16)(17)是约束条件(12)转化而来的，即原来的约束条件为(12)，转化后为16)(17)。
本专利所提出的考虑风电功率随机性的含传输阻塞联合机会约束的经济调度方法即：
目标函数：式(1)，(2)，(9)，(10)和(11)组成。
约束条件：式(3)～(8)，(12)～(17)。
S3、基于混合整数线性规划求解器求解模型，确定并输出常规机组的调度结果，即调度功率和***备用曲线。

Claims (8)

1.一种含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于,包括以下步骤：
步骤1：初始化电力***的发电机组参数、线路参数和风电功率场景；
步骤2：建立电力***经济调度模型，将电力***经济调度模型转化为混合整数线性规划模型；
步骤3：求解混合整数线性规划模型，确定并输出常规机组的调度结果。
2.根据权利要求1所述的含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于：所述发电机组参数包括出力上下限、燃料成本系数、备用成本系数、最大向上和向下爬坡功率和最大向上和向下备用能力。
3.根据权利要求1所述的含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于：所述线路参数包括拓扑结构、最大传输容量和直流潮流分配系数。
4.根据权利要求1所述的含传输阻塞联合机会约束的仿射可调随机经济调度方法，其特征在于：所述风电功率场景为一定数量的风电功率曲线及其对应的概率，每一条风电功率曲线包含所有调度周期的风电出力。
5.根据权利要求1所述的含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于：所述电力***经济调度模型由经济调度目标函数以及经济调度约束条件组成；
其中，经济调度目标函数由第一阶段***常规机组的总成本以及第二阶段风电功率随机性成本组成；
经济调度约束条件由第一阶段***常规机组的总成本的约束条件和第二阶段风电功率随机性成本的约束条件组成。
6.根据权利要求5所述的含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于：所述经济调度目标函数为：
Figure FDA0002056853680000011
其中：f为***总成本；fc为***常规机组的总成本，pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率，ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；fu为在第二阶段对应的所有由风电随机性引起的***随机性成本，
Figure FDA0002056853680000021
是调度时间t的风电出力随机变量；
fc(pi,t,ru,i,t,rd,i,t)为***常规机组的总成本，在第一阶段中建模，由here-and-now决策变量pi,t、ru,i,t和rd,i,t决定，即：
Figure FDA0002056853680000022
式中：T为调度时间域为调度周期的数量，其中t＝1,2…T；I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；bf,i为常规机组i的燃料成本的一次项系数；cf,i为常规机组i的燃料成本的常数项系数；cur,i为常规机组i的向上备用成本系数；cdr,i为常规机组i的向下备用成本系数；
Figure FDA0002056853680000023
为风电功率随机性成本，在第二阶段中建模，由wait-and-see变量
Figure FDA0002056853680000024
决定，即：
Figure FDA0002056853680000025
Figure FDA0002056853680000026
Figure FDA0002056853680000027
式中：其中
Figure FDA0002056853680000028
是第二阶段风电随机性的惩罚成本期望；Ewc是弃风的功率期望值；Els是切负荷的功率期望值；cwc是弃风的惩罚系数；cls是切负荷的惩罚系数；πs是风电功率场景s的概率；
Figure FDA0002056853680000029
是场景s的调度周期t下风电功率之和，基于风电场j的风力功率场景
Figure FDA00020568536800000210
得到，即
Figure FDA00020568536800000211
J为***内风电场的数量；
Figure FDA00020568536800000212
和
Figure FDA00020568536800000213
分别是场景s的调度周期t下切负荷和弃风功率；S为风电功率场景数量；wt为调度周期t下能被***备用平衡的风电出力下限；
Figure FDA00020568536800000214
为调度周期t下能被***备用平衡的风电出力上限。
7.根据权利要求6所述的含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于：所述第一阶段***常规机组的总成本的约束条件包括：
Figure FDA0002056853680000031
Figure FDA0002056853680000032
Figure FDA0002056853680000033
Figure FDA0002056853680000034
Figure FDA0002056853680000035
Figure FDA0002056853680000036
式子：(3)～(8)中的决策变量为pi,t、ru,i,t和rd,i,t；pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率，ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；式(3)为常规机组出力累加备用约束后功率约束，
Figure FDA0002056853680000037
和p i分别为常规机组i的出力上限和下限；式(4)为常规机组备用能力上限约束，
Figure FDA0002056853680000038
和
Figure FDA0002056853680000039
分别为常规机组i的向上和向下备用的上限；式(5)是常规机组的爬坡约束；
Figure FDA00020568536800000310
和
Figure FDA00020568536800000311
分别为常规机组i的最大向上和向下爬坡功率；式(6)为功率平衡约束，Lt为调度周期t下***预测功率，
Figure FDA00020568536800000312
为调度周期t下风电预测功率，I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；式(7)为风电功率随机性能被***备用平衡对应的出力上下限的与***备用的关系约束，其中
Figure FDA00020568536800000313
为出力上限，w t为出力下限；式(8)是风电功率随机性能被***备用平衡对应的出力上下限约束，wr是风电装机容量。
8.根据权利要求6所述的含传输阻塞联合机会约束的随机经济调度方法，其特征在于：所述第二阶段风电功率随机性成本的约束条件包括：
Figure FDA0002056853680000041
Figure FDA0002056853680000042
Figure FDA0002056853680000043
Figure FDA0002056853680000044
Figure FDA0002056853680000045
Figure FDA0002056853680000046
其中，
Figure FDA0002056853680000047
表示概率；pi,t为常规机组i在调度时间t的调度功率；Nb为***中节点数量；l是输电线路索引；b为节点索引；
Figure FDA0002056853680000048
是输电线路l的传输容量限制；kl,b是直流潮流中的分配系数；I(b)为连接到母线b上的常规机组数量；J(b)为连接到母线b上的风电场数量；Lb,t是调度周期t下节点b的负荷需求；βt为在调度周期t下发生输电阻塞的概率；
Figure FDA0002056853680000049
是场景s的调度周期t下常规机组i的实际备用功率；ru,i,t和rd,i,t分别为常规机组i在调度时间t的向上和向下备用功率；ai为常规机组i承担由风电随机性导致的***备用的比例因子；
Figure FDA00020568536800000410
为调度周期t下风电预测功率；I为***内常规机组的数量，i＝1,2…I；
Figure FDA00020568536800000411
是场景s的调度周期t下风电场j的风电功率；M是Big-M方法中的常数值；S为风电功率场景数量；
Figure FDA00020568536800000412
是Big-M方法中调度周期t下场景s对应的0/1变量。
CN201910392080.2A 2019-05-13 2019-05-13 一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法 Active CN111934309B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910392080.2A CN111934309B (zh) 2019-05-13 2019-05-13 一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910392080.2A CN111934309B (zh) 2019-05-13 2019-05-13 一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111934309A true CN111934309A (zh) 2020-11-13
CN111934309B CN111934309B (zh) 2024-03-22

Family

ID=73282540

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910392080.2A Active CN111934309B (zh) 2019-05-13 2019-05-13 一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111934309B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102738833A (zh) * 2012-06-20 2012-10-17 湖北省电力公司 一种含风电的电力***多时间尺度滚动协调调度方法
US20140103653A1 (en) * 2012-10-15 2014-04-17 General Electric Company System and method of selecting wind turbine generators in a wind park for change of output power
US20140172329A1 (en) * 2012-12-17 2014-06-19 Junshan Zhang System and method for wind generation forecasting
CN105207272A (zh) * 2015-09-18 2015-12-30 武汉大学 基于通用分布的电力***动态随机经济调度方法及装置
CN106953363A (zh) * 2017-05-04 2017-07-14 西南交通大学 一种风电场限功率运行状态下电网旋转备用优化配置方法
CN107681656A (zh) * 2017-09-27 2018-02-09 华中科技大学 一种考虑实时运行风险的阻塞调度二层规划方法
CN108599154A (zh) * 2018-05-14 2018-09-28 东南大学 一种考虑不确定性预算的三相不平衡配电网鲁棒动态重构方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102738833A (zh) * 2012-06-20 2012-10-17 湖北省电力公司 一种含风电的电力***多时间尺度滚动协调调度方法
US20140103653A1 (en) * 2012-10-15 2014-04-17 General Electric Company System and method of selecting wind turbine generators in a wind park for change of output power
US20140172329A1 (en) * 2012-12-17 2014-06-19 Junshan Zhang System and method for wind generation forecasting
CN105207272A (zh) * 2015-09-18 2015-12-30 武汉大学 基于通用分布的电力***动态随机经济调度方法及装置
CN106953363A (zh) * 2017-05-04 2017-07-14 西南交通大学 一种风电场限功率运行状态下电网旋转备用优化配置方法
CN107681656A (zh) * 2017-09-27 2018-02-09 华中科技大学 一种考虑实时运行风险的阻塞调度二层规划方法
CN108599154A (zh) * 2018-05-14 2018-09-28 东南大学 一种考虑不确定性预算的三相不平衡配电网鲁棒动态重构方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘方;张粒子;: "计及随机和风险因素的梯级水电调度交易优化模型和方法", 电网技术, no. 03 *
杨楠;王波;刘涤尘;赵洁;王贺;: "考虑柔性负荷调峰的大规模风电随机优化调度方法", 电工技术学报, no. 11 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111934309B (zh) 2024-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112217202B (zh) 考虑灵活性投资的分布式新能源、储能与配电网规划方法
Hooshmand et al. Stochastic model predictive control method for microgrid management
Helseth et al. A model for optimal scheduling of hydro thermal systems including pumped‐storage and wind power
CN111200281B (zh) 互联微网储能配置扩容优化方法
CN110690702B (zh) 一种考虑综合承载力的主动配电网优化调度及运行方法
CN109818347B (zh) 一种电力***风电消纳能力的评估方法
CN112785184B (zh) 考虑需求响应的源网荷协调分布鲁棒长期扩展规划方法
CN103069442A (zh) 用于调度发电机的运转的方法
CN112054554B (zh) 基于非参数统计的自适应分布鲁棒机组组合方法及***
CN110570020A (zh) 适应区域交直流混联电网的中长期交易电量安全校核方法
CN116418001A (zh) 应对新能源不确定性的水库群多能互补调度方法与***
Lu et al. Ultra-Short-Term Prediction of EV Aggregator’s Demond Response Flexibility Using ARIMA, Gaussian-ARIMA, LSTM and Gaussian-LSTM
CN103632045B (zh) 一种评估省级电网发电调度理想度的计算方法
Ding et al. Studies on stochastic unit commitment formulation with flexible generating units
CN112510690B (zh) 考虑风火储联合和需求响应奖惩的优化调度方法及***
CN112926762B (zh) 一种基于安全约束机组组合模型的出清方法及装置
CN114358504A (zh) 基于云边协同的综合能源微网优化调度方法与***
CN113344283A (zh) 基于边缘智能的能源互联网新能源消纳能力评估方法
CN113298407A (zh) 一种工业园区电-气综合能源***优化调度模型建立方法
CN111934309A (zh) 一种含传输阻塞机会约束的随机经济调度方法
CN113659566B (zh) 一种基于CVaR的多能互补发电***的容量配置优化方法
Lei et al. Optimal scheduling of a renewable energy-based park power system: a novel hybrid SDDP/MPC approach
Lei et al. Optimal operation of microgrids with risk-constrained state of charge
CN112054504B (zh) 基于改进仿射备用分配的含风电电力***经济调度方法
CN113610658A (zh) 一种基于信息间隙决策模型的配网运行调度方法及***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant