CN117439109A - 一种水火储联合调频方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种水火储联合调频方法与装置。方法包括：构建水火储联合调频模型；构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；分别获取其中调频精度最高与调频速度最高的解为第一初始解和第二初始解，利用贪心算法，分别以调频精度目标函数最优、调频速度目标函数最优为优化目标，迭代获取局部最优Pareto解集；计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取多个非支配解；计算并获取所有非支配解中HV指标最大的非支配解为最优解；基于最优解的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。

Description

一种水火储联合调频方法及装置
技术领域
本发明涉及调频技术领域，尤其是指一种水火储联合调频方法及装置。
背景技术
可再生能源并网比例增大，对电网的频率稳定带来挑战。为了应对频率波动的不确定性，在传统的火电调频与水电调频中加入储能***辅助调频成为热点。在电网负荷变化较大时，传统的火电厂不能迅速响应，而储能设备具有快速响应的优势，响应时间短、调节精度高，组成水火储联合调频***可以更好地应对调频需求，保持电网频率稳定。
现有的水火储调频技术集中于控制火电机组调速器、水泵水轮机调速器等方式调节水、火机组参与调频的能力，或针对负荷切入切出导致的频率突变采用粒子群算法等算法分配各调频源的出力。
水火储数据相对稳定，在进行日内的实时调度时，需要快速地响应电力需求的变化。但现有水火储调频技术的响应速度相对较慢，无法快速应对瞬态的负荷变化；例如粒子群算法在处理复杂问题时存在优化精度不够高、收敛速度较慢等问题。
综上所述，现有的水火储调频方法无法实时分配各调频源的调频功率，调频响应时间长，且无法充分利用各调频源的调频能力，调频精度差。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中调频响应时间长、调频精度差的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种水火储联合调频方法，包括：
预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，采集水火机组运行数据与电网状态数据；
构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；
利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；
获取所述初始Pareto解集中调频精度最高的解为第一初始解，利用贪心算法，以所述调频精度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个精度局部最优解；
获取所述初始Pareto解集中调频速度最高的解为第二初始解，利用贪心算法，以所述调频速度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个速度局部最优解，与多个精度局部最优解构成局部最优Pareto解集；
基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集；
计算所述更新Pareto解集中每个非支配解与预设调频容量分配方案参考点的HV指标，获取HV指标最大的非支配解为最优解；
基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。
在本发明的一个实施例中，所述预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，包括：
所述水火储***调频参数包括水火储***中各个调频源的调频出力上限与调频出力下限、出力时段、平均调频误差、平均调频速度、储能SOC上限与储能SOC下限、以及储能充电效率与放电效率；
所述水火储联合调频模型包括：
机组出力约束，表示为：其中，Pi表示第i类调频源的调频出力，Pi表示第i类调频源的调频出力下限，Pi表示第i类调频源的调频出力上限；i∈{T、H、EES}，T表示火电机组调频源，H表示水电机组调频源，EES表示储能***调频源；
储能SOC约束，表示为：其中，S(t)表示t出力时段结束时的储能***SOC值，ΔS(t)表示t出力时段内的储能***SOC值变化量；ηc与ηd分别表示储能***的充电效率与放电效率，Pc与Pd分别表示储能***的充电功率与放电功率，Δt表示调频时间步长，Erate表示储能***额定功率；Smax与Smin分别表示储能SOC上限与储能SOC下限；
分别表示水火储联合调频模型中节点l与节点j的电压相角，hlj,max表示节点l与节点j的功率限值，θj.max表示相角限值，xlj表示节点l与节点j的电抗，θref,t表示平衡节点相角；G表示节点j所连机组的集合，F表示以节点j为起点的线路集合，E表示以节点j为终点的线路集合；flj,t表示由节点l到节点j的线路(l,j)的电力潮流，正负表示电力潮流的方向；Dj,t表示节点j的电力负荷需求。
在本发明的一个实施例中，所述水火机组运行数据包括火电机组与水电机组的输出电压、输出电流、输出功率、蒸汽轮机转速、水轮机转速；所述电网状态数据包括水电储***中各调频源调频容量分配方案中的调频精度指令与调频速度指令、电网频率偏差、历史区域控制误差。
在本发明的一个实施例中，所述构建调频精度目标函数与调频速度目标函数，包括：
调频速度目标函数J1，表示为：
调频精度目标函数J2，表示为：
其中，M为水火储***中调频源总数量，Pm为第m个调频源的调频出力，vm为第m个调频源的调频速度，qm为第m个调频源的调频精度，m＝1,2,...,M。
在本发明的一个实施例中，所述利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集，包括：
所述预设均衡约束为：β表示均衡系数，Cm表示第m个调频源的调频容量，Pm表示第m个调频源的调频出力；
将调频容量随机分配至各个调频源，判断该分配方案是否满足均衡约束：
若满足均衡约束，则结束分配，获取该分配方案为初始Pareto解；
若不满足均衡约束，则将高调频负荷率机组分配的调频功率调整至低调频负荷率机组，直至输出满足均衡约束的调频容量分配方案，获取该分配方案为初始Pareto解；
将所有输出满足均衡约束的调频容量分配方案，组成初始Pareto解集。
在本发明的一个实施例中，所述基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集，包括：
初始化拥挤度参数md＝0，m＝1,2,3，…，M；
分别根据所述调频精度目标函数J2与所述调频速度目标函数J1对所述局部最优Pareto解集中的解进行排序；
设置排序后的最小边界值拥挤度1d与最大边界值拥挤度Md均为∞；
计算排序后各个解的拥挤度值，表示为md：
其中，N＝2；当n＝1时，表示调频速度J1的最大值，/>表示J1的最小值；当n＝2时，/>表示调频精度J2的最大值，/>表示J2的最小值；
以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集。
在本发明的一个实施例中，所述HV指标，表示为：
其中，δ表示Lebesgue测度，|S|表示非支配解的数目，vi表示预设调频容量分配方案参考点与第i个非支配解构成的超体积。
在本发明的一个实施例中，所述水火储***包括火电机组频率控制***、水电机组频率控制***与储能电池能源管理***，分别用于控制火电机组、水电机组与储能***。
在本发明的一个实施例中，所述基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频，包括：控制所述火电机组频率控制***、水电机组频率控制***与储能电池能源管理***执行最优解的调频指令。
本发明实施例还提供了一种水火储联合调频装置，包括：
模型构建与数据采集模块，用于预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，采集水火机组运行数据与电网状态数据；
贪心决策模块，用于构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；获取所述初始Pareto解集中调频精度最高的解为第一初始解，利用贪心算法，以所述调频精度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个精度局部最优解；获取所述初始Pareto解集中调频速度最高的解为第二初始解，利用贪心算法，以所述调频速度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个速度局部最优解，与多个精度局部最优解构成局部最优Pareto解集；基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集；计算所述更新Pareto解集中每个非支配解与预设调频容量分配方案参考点的HV指标，获取HV指标最大的非支配解为最优解；
执行模块，用于基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明所述的水火储联合调频方法，考虑到水火储调频***的调频特性，采用均衡启发式算法和贪心算法，逐步优化调频容量的分配方案，以满足均衡约束条件，使得最终分配方案中调频源的负荷率分布更加均衡，提高了调频稳定性和性能；贪心算法在满足多目标优化的前提下，快速获取最优解，提高决策的效率和实用性。本发明使用拥挤度排序和HV指标综合考虑调频精度与调频速度，在不同的目标函数之间达到平衡，获取兼顾调频精度与调频速度的最优解；根据最优解对水火储***进行调频，优化分配各调频源间的调频功率，提高了水火储***的调频精度与调频速度，为电力***的稳定运行提供更加可靠的支持。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中
图1是本发明的水火储联合调频方法的步骤流程图；
图2是本发明的水火储联合调频方法具体实施步骤图；
图3是本发明所提供的I EEE39模型接线图；
图4是本发明的火电机组出力曲线图；
图5是本发明的历史区域控制误差曲线图；
图6是本发明的均衡启发式算法的流程示意图；
图7是本发明的贪心算法的流程示意图；
图8是本发明的拥挤度的计算步骤示意图；
图9是本发明的火电机组频率控制***示意图；
图10是本发明的水电机组频率控制***示意图；
图11是本发明的水火储联合调频装置的组成示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的水火储联合调频方法的步骤流程图，具体步骤包括：
S101：预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，采集水火机组运行数据与电网状态数据；
所述水火机组运行数据包括火电机组与水电机组的输出电压、输出电流、输出功率、蒸汽轮机转速、水轮机转速；
所述电网状态数据包括水电储***中各调频源调频容量分配方案中的调频精度指令与调频速度指令、电网频率偏差、历史区域控制误差；
S102：构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；
S103：利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；
S104：获取所述初始Pareto解集中调频精度最高的解为第一初始解，利用贪心算法，以所述调频精度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个精度局部最优解；
S105：获取所述初始Pareto解集中调频速度最高的解为第二初始解，利用贪心算法，以所述调频速度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个速度局部最优解，与多个精度局部最优解构成局部最优Pareto解集；
S106：基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集；
S107：计算所述更新Pareto解集中每个非支配解与预设调频容量分配方案参考点的HV指标，获取HV指标最大的非支配解为最优解；
S108：基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。
具体地，在步骤S101中，所述水火储***调频参数包括水火储***中各个调频源的调频出力上限与调频出力下限、出力时段、平均调频误差、平均调频速度、储能SOC上限与储能SOC下限、以及储能充电效率与放电效率；
所述水火储联合调频模型包括：
机组出力约束，表示为：其中，Pi表示第i类调频源的调频出力，P i表示第i类调频源的调频出力下限，/>表示第i类调频源的调频出力上限；i∈{T、H、EES}，T表示火电机组调频源，H表示水电机组调频源，EES表示储能***调频源；
储能SOC约束，表示为：其中，S(t)表示t出力时段结束时的储能***SOC值，ΔS(t)表示t出力时段内的储能***SOC值变化量；ηc与ηd分别表示储能***的充电效率与放电效率，Pc与Pd分别表示储能***的充电功率与放电功率，Δt表示调频时间步长，Erate表示储能***额定功率；Smax与Smin分别表示储能SOC上限与储能SOC下限；
潮流约束与节点电压约束，表示为：-θj.max≤θj,t≤θj.max，θref,t＝0，/>其中，θl,t与θj,t分别表示水火储联合调频模型中节点l与节点j的电压相角，hlj,max表示节点l与节点j的功率限值，θj.max表示相角限值，xlj表示节点l与节点j的电抗，θref,t表示平衡节点相角；G表示节点j所连机组的集合，F表示以节点j为起点的线路集合，E表示以节点j为终点的线路集合；flj,t表示由节点l到节点j的线路(l,j)的电力潮流，正负表示电力潮流的方向；Dj,t表示节点j的电力负荷需求。
具体地，在步骤S102中，构建调频速度目标函数与调频精度目标函数，具体包括：
调频速度目标函数J1，表示为：
调频精度目标函数J2，表示为：
其中，M为水火储***中调频源总数量，Pm为第m个调频源的调频出力，vm为第m个调频源的调频速度，qm为第m个调频源的调频精度，m＝1,2,...,M。
具体地，在步骤S103中，初始Pareto解集的获取，包括：
S103-1：所述预设均衡约束为：β表示均衡系数，Cm表示第m个调频源的调频容量，Pm表示第m个调频源的调频出力；
S103-2：将调频容量随机分配至各个调频源，判断该分配方案是否满足均衡约束：
若满足均衡约束，则结束分配，获取该分配方案为初始Pareto解；
若不满足均衡约束，则将高调频负荷率机组分配的调频功率调整至低调频负荷率机组，直至输出满足均衡约束的调频容量分配方案，获取该分配方案为初始Pareto解；
S103-3：将所有输出满足均衡约束的调频容量分配方案，组成初始Pareto解集。
具体地，在步骤S106中，更新Pareto解集的获取，包括：
S106-1：初始化拥挤度参数md＝0，m＝1,2,3，…，M；
S106-2：分别根据所述调频精度目标函数J2与所述调频速度目标函数J1对所述局部最优Pareto解集中的解进行排序；
S106-3：设置排序后的最小边界值拥挤度1d与最大边界值拥挤度Md均为∞；
S106-4：计算排序后各个解的拥挤度值，表示为md：
其中，N＝2；当n＝1时，表示调频速度J1的最大值，/>表示调频速度J1的最小值；当n＝2时，/>表示调频精度J2的最大值，/>表示调频精度J2的最小值；
S106-5：以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集。
具体地，在步骤S107中，所述HV指标，表示为其中，δ表示Lebesgue测度，|S|表示非支配解的数目，vi表示预设调频容量分配方案参考点与第i个非支配解构成的超体积。
本发明所述的水火储联合调频方法，考虑到水火储调频***的调频特性，采用均衡启发式算法和贪心算法，逐步优化调频容量的分配方案，以满足均衡约束条件，使得最终分配方案中调频源的负荷率分布更加均衡，提高了调频稳定性和性能；贪心算法在满足多目标优化的前提下，快速获取最优解，提高决策的效率和实用性。本发明使用拥挤度排序和HV指标综合考虑调频精度与调频速度，在不同的目标函数之间达到平衡，获取兼顾调频精度与调频速度的最优解，提高了水火储***的调频精度与调频速度。
参照图2所示，基于上述实施例，在本实施例中，基于如图3所示的IEEE39模型构建水火储联合调频模型，进行水火储联合调频，具体包括：
S201：设置水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型；
在本实施例中，水火调频源的调频参数包括各调频源的调频出力上下限、平均调频误差、平均调频速度，参数如表1所示：
表1水火调频源参数设置
在本实施例中，两个储能***的调频出力上限为12MW、调频出力下限为-12MW，充放电效率ηc、ηd为0.94，容量为14MW·h。
在本实施例中，多源调频模型中包含机组出力约束、出力时段约束与储能SOC约束：
其中，PT、PH、PESS分别为火水储调频模块的出力，P T、P H、P ESS分别为对应模块的出力下限，分别为对应模块的出力上限；t代表出力时段，Δt为调频时间步长；S与ΔS分别代表储能单元的SOC值与变化量；Pc、Pd分别代表储能单元的充电功率与放电功率；Erate代表储能单元额定功率；Smin、Smax分别代表SOC下限和上限。
在多源调频***中，还要考虑电网***的潮流约束与节点电压约束：
其中，θl,t与θj,t分别表示水火储联合调频模型中节点l与节点j的电压相角，hlj,max表示节点l与节点j的功率限值，θj.max表示相角限值，xlj表示节点l与节点j的电抗，θref,t表示平衡节点相角；G表示节点j所连机组的集合，F表示以节点j为起点的线路集合，E表示以节点j为终点的线路集合；flj,t表示由节点l到节点j的线路(l,j)的电力潮流，正负表示电力潮流的方向；Dj,t表示节点j的电力负荷需求；
S202:采集电源侧与电网侧数据；
在本实施例中，电源侧、电网侧数据包括自动发电***调频指令、历史区域控制误差、频率偏差，电源侧火电机组出力等数据，数据的时间分辨率为5min；参照图4所示，为火电机组出力曲线图；参照图5所示，为历史区域控制误差曲线图。
S203:确定调频精度目标函数与调频速度目标函数；
在本实施例中，调频目标函数为：
其中，vT、vH、vESS分别为火电机组、水电机组、储能***的平均调频速度，qT、qH、qESS分别为火电机组、水电机组、储能***的平均调频精度。
S204：应用均衡启发式算法分配各调频源出力，构建初始Pareto解集；参照图6所示，为均衡启发式算法的流程示意图，具体包括：
S204-1：设置均衡约束：
其中，β为均衡系数，Cm为第m个调频源的调频容量。
S204-2：将调频容量随机分配到各调频源；
S204-3：若分配方案满足均衡约束，则算法结束，否则将高调频负荷率机组的分配的调频功率调整至低调频负荷率机组；
S204-4：将所有满足均衡约束的调频容量分配方案，设置为初始Pareto解集。
S205：应用贪心算法求解并保存非支配解，存入局部最优Pareto解集；参照图7所示，为贪心算法的流程示意图，具体步骤包括：
S205-1：将各调频源按照调频精度从高到低排序，生成初始解x1；
S205-2：将各调频源按照响应时间从低到高排序，生成初始解x2；
S205-3：分别从x1、x2出发，应用贪心算法求解并保留非支配解到局部最优Pareto解集。
非支配解是指在多目标优化问题中，一个解在所有目标上不都劣于另一个解，且在至少一个目标上优于另一个解，由非支配解构成备选方案解集。
S206：依据拥挤度排序更新局部最优Pareto解集，获取更新Pareto解集；
在本实施例中，为了使得到的解在目标空间中更均匀，引入拥挤度md，如图8所示，拥挤度的计算步骤为：
S206-1，初始化参数md＝0，m＝1,2,3，...，M；
S206-2，分别根据目标函数J1、J2对解进行排序，分别为两个目标函数值J1、J2的最大值，/>分别为两个目标函数值J1、J2的最小值；
S206-3，排序后的两个边界的拥挤度1d、Md分别置为∞；
S206-4，计算排序后的拥挤度值：
其中，J1(i-1)、J1(i+1)分别为该解在排序后前一位和后一位的第一个目标函数值，即调频速度值；J2(i-1)、J2(i+1)分别为该解在排序后前一位和后一位的第二个目标函数值，即调频精度值。
在局部最优Pareto解集中，选择拥挤度最低的解作为当前解，应用迭代贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行搜索，并获取更新Pareto解集。
S207：应用HV评价指标选择最优解；
在本实施例中，HV评价指标表示Pareto解与参考点在目标空间中围成的超立方体的体积，超体积越大，解集的收敛性与多样性越好。HV评价指标的计算方法为：
其中，δ为Lebesgue测度，用来测量体积；|S|表示非支配解的数目；vi表示预设调频容量分配方案参考点与第i个非支配解构成的超体积。
参照点是自行设定的一个解，用来评价经过多目标贪心算法求解后，每个非支配解对于参照点解的改进程度。超体积越大，意味着这个非支配解相较于参考点解在调频精度与调频速度上的改进程度越大。在本实施例中，预设调频容量分配方案参考点设置为采用装机容量比例进行调频出力分配的分配方案。
S208：执行模块控制水火储***执行最优解的调频指令。
所述水火储***包括火电机组频率控制***、水电机组频率控制***与储能电池能源管理***，分别用于控制火电机组的调速机构、水电机组的机组控制器与储能***执行最优解的调频指令。
参照图9所示，为火电机组频率控制***示意图；调度中心控制***通过电网侧的数据，控制机组协调控制***调动火电机组执行相应的调频指令，通过控制火电机组工作频率，控制其输出。
参照图10所示，为水电机组频率控制***示意图；水电机组自动发电控制***和火电机组自动发电控制***在很多方面都存在很大的差异，因为发电方式的不同，其机组组成和调控方式也不同，例如水轮机会受到水锤效应的影响，而火电则没有。水轮机将水的势能转化为机械能，进而带动发电机发电。调速器通过控制水轮机的转速来达到控制发电频率的目的，进而参与电网调频。
储能***中，通过储能电池能源管理***对锂电池储能进行实时监控、故障诊断与充放电控制。
本发明的水火储调频方法考虑到了水火储调频***的调频特性，设计储能***辅助水火调频***参与二次调频的方式，采用均衡启发式算法和迭代贪心算法分配各调频源的调频功率，并使用拥挤度排序和HV评价指标综合考虑***的调频精度与调频速度，优化分配各调频源间的调频功率，提高多源调频***的调频精度与调频速度。
基于上述实施例，在本实施例中，本发明还提供了一种水火储联合调频装置，包括：
模型构建与数据采集模块包含火电机组运行数据采集装置、水电机组运行数据采集装置和电网状态数据采集装置；火电机组运行数据采集装置实时采集火电机组与水电机组的输出电压、输出电流、输出功率、蒸汽轮机转速、水轮机转速等数据；电网状态数据采集装置实时采集并计算电网频率偏差、区域控制误差等数据；
贪心决策模块中设置调频目标函数，应用均衡启发式算法模块与迭代贪心算法模块求解并保存各调频源出力的非支配解，存入Pareto解集，并依据拥挤度排序模块更新Pareto解集；最后通过应用HV评价模块选择最优解，将最优解输入执行模块；
执行模块包括火电机组频率控制***、水电机组频率控制***以及储能电池能源管理***；执行模块依据贪心决策模块输入的最优解控制火电机组、水电***以及储能***的调频出力，完成二次调频优化控制，均衡各机组调频出力的同时提高二次调频的调频精度与调频速度。
具体地，参照图11所示，水火储联合调频装置包括：
模型构建与数据采集模块100，用于预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，采集水火机组运行数据与电网状态数据；
贪心决策模块200，用于构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；获取所述初始Pareto解集中调频精度最高的解为第一初始解，利用贪心算法，以所述调频精度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个精度局部最优解；获取所述初始Pareto解集中调频速度最高的解为第二初始解，利用贪心算法，以所述调频速度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个速度局部最优解，与多个精度局部最优解构成局部最优Pareto解集；基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集；计算所述更新Pareto解集中每个非支配解与预设调频容量分配方案参考点的HV指标，获取HV指标最大的非支配解为最优解；
执行模块300，用于基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。
本实施例的水火储联合调频装置用于实现前述的水火储联合调频方法，因此水火储联合调频装置中的具体实施方式可见前文中的水火储联合调频方法的实施例部分，例如，模型构建与数据采集模块100，用于实现上述水火储联合调频方法中步骤S101；贪心决策模块200，用于实现上述水火储联合调频方法中步骤S101，S102，S103，S104，S105，S106和S107；执行模块300，用于实现上述水火储联合调频方法中步骤S108；所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
本发明所述的水火储联合调频方法，考虑到水火储调频***的调频特性，采用均衡启发式算法和贪心算法，逐步优化调频容量的分配方案，以满足均衡约束条件，使得最终分配方案中调频源的负荷率分布更加均衡，提高了调频稳定性和性能；贪心算法在满足多目标优化的前提下，快速获取最优解，实时分配水火储调频功率，增加控制精度的同时减小了调频时间，充分利用了各调频源的调频能力，提高了决策的效率和实用性。本发明使用拥挤度排序和HV指标综合考虑调频精度与调频速度，在不同的目标函数之间达到平衡，获取兼顾调频精度与调频速度的最优解；根据最优解对水火储***进行调频，优化分配各调频源间的调频功率，维持调频单元出力均衡的同时减小调频***的响应时间与频率偏差，提高了水火储***的调频精度与调频速度，为电力***的稳定运行提供更加可靠的支持。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种水火储联合调频方法，其特征在于，包括：
预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，采集水火机组运行数据与电网状态数据；
构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；
利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；
获取所述初始Pareto解集中调频精度最高的解为第一初始解，利用贪心算法，以所述调频精度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个精度局部最优解；
获取所述初始Pareto解集中调频速度最高的解为第二初始解，利用贪心算法，以所述调频速度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个速度局部最优解，与多个精度局部最优解构成局部最优Pareto解集；
基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集；
计算所述更新Pareto解集中每个非支配解与预设调频容量分配方案参考点的HV指标，获取HV指标最大的非支配解为最优解；
基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。
2.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，包括：
所述水火储***调频参数包括水火储***中各个调频源的调频出力上限与调频出力下限、出力时段、平均调频误差、平均调频速度、储能SOC上限与储能SOC下限、以及储能充电效率与放电效率；
所述水火储联合调频模型包括：
机组出力约束，表示为：其中，Pi表示第i类调频源的调频出力，P i表示第i类调频源的调频出力下限，/>表示第i类调频源的调频出力上限；i∈{T、H、EES}，T表示火电机组调频源，H表示水电机组调频源，EES表示储能***调频源；
储能SOC约束，表示为：其中，S(t)表示t出力时段结束时的储能***SOC值，ΔS(t)表示t出力时段内的储能***SOC值变化量；ηc与ηd分别表示储能***的充电效率与放电效率，Pc与Pd分别表示储能***的充电功率与放电功率，Δt表示调频时间步长，Erate表示储能***额定功率；Smax与Smin分别表示储能SOC上限与储能SOC下限；
潮流约束与节点电压约束，表示为：-θj.max≤θj,t≤θj.max，θref,t＝0，/>其中，θl,t与θj,t分别表示水火储联合调频模型中节点l与节点j的电压相角，hlj,max表示节点l与节点j的功率限值，θj.max表示相角限值，xlj表示节点l与节点j的电抗，θref,t表示平衡节点相角；G表示节点j所连机组的集合，F表示以节点j为起点的线路集合，E表示以节点j为终点的线路集合；flj,t表示由节点l到节点j的线路(l,j)的电力潮流，正负表示电力潮流的方向；Dj,t表示节点j的电力负荷需求。
3.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述水火机组运行数据包括火电机组与水电机组的输出电压、输出电流、输出功率、蒸汽轮机转速、水轮机转速；所述电网状态数据包括水电储***中各调频源调频容量分配方案中的调频精度指令与调频速度指令、电网频率偏差、历史区域控制误差。
4.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述构建调频精度目标函数与调频速度目标函数，包括：
调频速度目标函数J1，表示为：
调频精度目标函数J2，表示为：
其中，M为水火储***中调频源总数量，Pm为第m个调频源的调频出力，vm为第m个调频源的调频速度，qm为第m个调频源的调频精度，m＝1,2,...,M。
5.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集，包括：
所述预设均衡约束为：β表示均衡系数，Cm表示第m个调频源的调频容量，Pm表示第m个调频源的调频出力；
将调频容量随机分配至各个调频源，判断该分配方案是否满足均衡约束：
若满足均衡约束，则结束分配，获取该分配方案为初始Pareto解；
若不满足均衡约束，则将高调频负荷率机组分配的调频功率调整至低调频负荷率机组，直至输出满足均衡约束的调频容量分配方案，获取该分配方案为初始Pareto解；
将所有输出满足均衡约束的调频容量分配方案，组成初始Pareto解集。
6.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集，包括：
初始化拥挤度参数md＝0，m＝1,2,3，…，M；
分别根据所述调频精度目标函数J2与所述调频速度目标函数J1对所述局部最优Pareto解集中的解进行排序；
设置排序后的最小边界值拥挤度1d与最大边界值拥挤度Md均为∞；
计算排序后各个解的拥挤度值，表示为md：
其中，N＝2；当n＝1时，表示调频速度J1的最大值，/>表示J1的最小值；当n＝2时，表示调频精度J2的最大值，/>表示J2的最小值；
以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集。
7.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述HV指标，表示为：
其中，δ表示Lebesgue测度，|S|表示非支配解的数目，vi表示预设调频容量分配方案参考点与第i个非支配解构成的超体积。
8.根据权利要求1所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述水火储***包括火电机组频率控制***、水电机组频率控制***与储能电池能源管理***，分别用于控制火电机组、水电机组与储能***。
9.根据权利要求8所述的水火储联合调频方法，其特征在于，所述基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频，包括：控制所述火电机组频率控制***、水电机组频率控制***与储能电池能源管理***执行最优解的调频指令。
10.一种水火储联合调频装置，其特征在于，包括：
模型构建与数据采集模块，用于预设水火储***调频参数，构建水火储联合调频模型，采集水火机组运行数据与电网状态数据；
贪心决策模块，用于构建调频精度目标函数与调频速度目标函数；利用均衡启发式算法，获取满足预设均衡约束的水火储***中各个调频源的调频容量分配方案，构成初始Pareto解集；获取所述初始Pareto解集中调频精度最高的解为第一初始解，利用贪心算法，以所述调频精度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个精度局部最优解；获取所述初始Pareto解集中调频速度最高的解为第二初始解，利用贪心算法，以所述调频速度目标函数最优为优化目标，进行迭代，直至达到预设迭代次数，获取多个速度局部最优解，与多个精度局部最优解构成局部最优Pareto解集；基于所述局部最优Pareto解集，计算其中每个解的拥挤度，以拥挤度最低的解为第三初始解，利用贪心算法，以拥挤度最低为优化目标进行迭代，获取非支配解，生成更新Pareto解集；计算所述更新Pareto解集中每个非支配解与预设调频容量分配方案参考点的HV指标，获取HV指标最大的非支配解为最优解；
执行模块，用于基于所述最优解所表示的水火储***中各调频源的调频容量分配方案，对水火储***进行调频。
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