一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法
【专利摘要】本发明涉及一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法。步骤是：依据风电和负荷的预测时间间隔以及预测值，通过线性插值法，给出预测时间段内各时段（以5-15min为一个时段）风电和负荷的预测值；结合电网风电、火电和负荷的地区分布特点与燃煤机组发电序位表，选择数台火电机组参与实时滚动计划，以尽可能实现风电的就地消纳；以电网弃风最小和火电机组煤耗最小为双重优化目标，建立实时滚动计划模型；输入系统、机组、算法控制参数，通过人工智能优化算法求解实时滚动计划问题。所建模型通过风、火、负荷的就地平衡，有效减小风功率波动对系统潮流等的影响，机组的选择方式可大大提高系统的经济性和安全性，实现低碳调度。
【专利说明】-种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统及自动化领域，尤其是涉及一种适用于风电接入的电力系统 实时滚动计划方法。
【背景技术】
[0002] 为提高电力系统消纳风电等可再生能源的能力，一些专家学者提出了"多时间尺 度"的优化调度机制，这种方法将调度问题从时间维度上细分为日前计划、滚动计划和实 时计划三个环节。电力系统滚动计划一般每隔〇. 5-lh启动一次，对本日剩余所有时段进 行负荷预测和风功率预测，并根据这些预测信息对剩余时段机组的出力曲线进行动态修 正。由于滚动计划以扩展短期预测信息为基础，在日内靠后的时段负荷和风功率的预测精 度偏低，因而对剩余所有时段机组出力曲线进行修正的意义不大。实时计划基于提前量为 5-15min的负荷和风功率的超短期预测值，在当前时段修正下一时段的机组出力。目前，在 实际省级电网中，往往只能提供数小时提前量的负荷和风功率的预测值，并未对本日剩余 所有时段进行负荷和风功率预测。如此，省级电网开展滚动计划和实时计划缺乏必要的基 础数据支撑平台。此外，在节能调度大背景下，参与滚动计划或实时计划机组的选择需要遵 循一定的原则。
【发明内容】
[0003] 本发明主要是解决现有技术所存在的省级电网开展滚动计划和实时计划，由于缺 乏必要的基础数据支撑平台而无法实施的技术问题；提供了一种可以在提高系统运行安全 性的同时，大大提高风电的接入水平和系统的经济性的一种适用于风电接入的电力系统实 时滚动计划方法。
[0004] 本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
[0005] -种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法，其特征在于，基于实时滚动 计划模型，该模型以电网弃风最小和火电机组煤耗最小为双重优化目标，其中：
[0006] 实时滚动计划模型基于以下目标函数：
【权利要求】
1. 一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法，其特征在于，基于实时滚动计 划模型，该模型以电网弃风最小和火电机组煤耗最小为双重优化目标，其中： 实时滚动计划模型基于以下目标函数：
其中：f为总的目标函数，K为参与中调实时滚动计划火电机组的台数；ai、bi、Ci分别 为机组i的能耗二次项、一次项和常数项系数；Pit为机组i在第Tft时段的实时滚动计划 出力；Pwt为风电功率在第Tft时段实时滚动计划值，S为弃风惩罚系数，为保证风电尽可 能被消纳，S取为最大火电机组煤耗的数倍，S = Smax(BiPimaj^bi) i = 1,2,…，Ne; 所述实时滚动计划模型基于以下约束条件： 约束条件包括功率平衡、风功率约束、火电机组爬坡速率约束、火电机组出力上下限约 束、系统备用容量约束，基于如下公式：
其中：APi，up，APi^(MW/min)分别为机组i单位时间内允许升出力和降出力限值； PiQ为机组i在当前时段的实际出力值；Piniin, Piniax分别为机组i的最小和最大技术出力；Lu, Wu分别为负荷和风功率预测误差对系统正备用的需求系数；Ld，Wd分别为负荷和风功率预测 误差对系统负备用的需求系数；分别为机组i在Tft时段提供的正、负旋转备用容 量； 适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法包括以下步骤： 步骤1，依据风电和负荷的预测时间间隔以及预测值，通过线性插值法，给出预测时间 段内各时段风电和负荷的预测值，具体方法是：定义当前时段编号为Ttl，以N分钟为一个时 段进行预测，风电和负荷预测时间间隔对应的时段数为n，预测时间间隔为M小时，则n = 60M/N，n为正整数；并且负荷和风功率的预测值分别为PlMd，Pwind，负荷和风功率当前时段的 实测值分别为，则T〇+t时段负荷和风功率的预测值分别为：
步骤2,结合电网风电、火电和负荷的地区分布特点与燃煤机组发电序位表，选择数台 火电机组参与实时滚动计划，以尽可能实现风电的就地消纳，具体方法是： 步骤2. 1，对于风电密集接入的地区，随机选择符合以下条件的机组： 条件一：与风电密集接入点电气距离最近的前M个，且具有相同外送通道的所有机组； 条件二：处于同一个断面的火电厂的所有机组； 步骤2. 2,结合燃煤机组发电序位表，并在步骤2. 1选择的所有机组中；在火电机组需 要增出力时，选择排序为第1位至第M位的机组作为实时滚动机组；在火电机组需要减出力 时，选择排序为第N位至第Q位的机组作为实时滚动机组；其中，发电序位表中定义所有机 组排序是：1、2、3。。。。Q; 步骤3,基于步骤2选取的机组以及实时滚动计划模型和约束条件，输入系统、机组、算 法控制参数，通过粒子群优化算法求解实时滚动计划，得到实时滚动机组在未来n个时段 的计划出力；在寻优过程中，机组的初始出力在其最大与最小技术出力之间随机设置，迭代 收敛条件是全局最优粒子适应值的改变量连续K次在收敛精度范围内，迭代收敛精度设置 为0.0001，其中，K取大于等于20的正整数。
【文档编号】H02J3/46GK104333047SQ201410606909
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2014年10月31日 优先权日:2014年10月31日
【发明者】邓长虹, 吴之奎, 徐秋实, 颜海俊, 李世春, 夏沛, 王功臣 申请人:武汉大学