一种电力系统经济调度方法与流程

本发明涉及电力系统
技术领域：
，尤其涉及一种电力系统经济调度方法。
背景技术：
：目前，能源环境问题的提出，促使了可再生能源电站的迅速发展，例如，风能电站、太阳能电站、潮汐电站等。然而，由于可再生能源电站具有较大的间歇性和波动性，且可再生能源电站存在较大的不确定性，因而导致并入了可再生能源电站的电力系统面临较为严峻的形式，尤其是电力系统的经济调度面临较大的挑战。电力系统的经济调度是指在保证电力系统安全、可靠运行和满足电能质量、用电需要的前提下，制定各电站之间或各发电机之间的最优负荷分配方案，使整个电力系统的能耗或运行费用最少，以获得最大的经济效益。对于传统的电力系统(即未并入可再生能源电站的电力系统)来说，电力系统的经济调度只需通过建立简单的线性模型即可实现电力系统的经济调度，然而，对于并入可再生能源电站的电力系统来说，由于可再生能源电站的间歇性、波动性和不确定性，采用传统的经济调度的方法不能获得综合费用最小的经济调度结果(整个电力系统的能耗或运行费用最少)，即采用传统的经济调度的方法不能在保证电力系统安全、可靠运行和满足电能质量、用电需要的前提下，使整个电力系统的能耗或运行费用最少，并获得最大的经济效益。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种电力系统经济调度方法，用于在保证电力系统安全、可靠运行和满足电能质量、用电需要的前提下，使整个电力系统的能耗或运行费用最少，并获得最大的经济效益。为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电力系统经济调度方法，包括：获取电力系统的网络结构和网络参数、所述电力系统中的传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、所述电力系统中的可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、所述电力系统中负荷的负荷模型和负荷参数、所述电力系统中输电支路的输电功率和输电支路参数、所述电力系统中储能设备的储能模型和储能设备参数；根据所述电力系统的网络结构和网络参数、所述传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、所述可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、所述负荷的负荷模型和负荷参数、所述输电支路的输电功率和输电支路参数、所述储能设备的储能模型和储能设备参数，建立所述电力系统的初始经济调度模型，其中，所述初始经济调度模型中，可再生能源发电机的出力估计值为80％，储能设备处于充电状态；根据所述初始经济调度模型，设定所述电力系统中的可再生能源放弃量、及所述可再生能源发电机所发的电的使用状态，建立所述电力系统的优化调度模型，其中，所述优化调度模型中，所述电力系统中的可再生能源放弃量位于预设许可范围内，所述可再生能源发电机所发的电的使用状态包括不用于储能的状态和可用于储能的状态；根据所述优化调度模型，计算综合费用最小的经济调度结果。在本发明提供的电力系统经济调度方法中，综合考虑电力系统的网络结构和网络参数、电力系统中的传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中的可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中负荷的负荷模型和负荷参数、电力系统中输电支路的输电功率和输电支路参数、电力系统中储能设备的储能模型和储能设备参数，以建立初始经济调度模型，并在初始经济调度模型的基础上，考虑了电力系统中的可再生能源放弃量、以及可再生能源发电机所发的电的使用状态对电力系统的经济调度的影响，以建立电力系统的优化调度模型，进而计算综合费用最小的经济调度结果，求解并入可再生能源电站的电力系统的经济调度问题，在保证电力系统安全、可靠运行和满足电能质量、用电需要的前提下，使整个电力系统的能耗或运行费用最少，并获得最大的经济效益。附图说明此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：图1为本发明实施例提供的电力系统经济调度方法的流程图一；图2为本发明实施例提供的电力系统经济调度方法的流程图二；图3为本发明实施例提供的一种电力系统的结构示意图；图4为采用本发明实施例提供的电力系统经济调度方法获得的图3中储能设备及各发电机的发电出力结果比较图；图5为采用本发明实施例提供的电力系统经济调度方法计算获得的图3中电力系统的发电成本结果比较图；图6为采用本发明实施例提供的电力系统经济调度方法计算获得的图3中电力系统的损耗结果比较图。附图标记：1-第一传统发电机，2-第二传统发电机，3-第三传统发电机，4-第四传统发电机，5-第五传统发电机，6-风能发电机，7-储能设备。具体实施方式为了进一步说明本发明实施例提供的电力系统经济调度方法，下面结合说明书附图进行详细描述。请参阅图1，本发明实施例提供的电力系统经济调度方法包括：步骤S100、获取电力系统的网络结构和网络参数、电力系统中的传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中的可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中负荷的负荷模型和负荷参数、电力系统中输电支路的输电功率和输电支路参数、电力系统中储能设备的储能模型和储能设备参数；步骤S200、根据电力系统的网络结构和网络参数、传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、负荷的负荷模型和负荷参数、输电支路的输电功率和输电支路参数、储能设备的储能模型和储能设备参数，建立电力系统的初始经济调度模型，其中，初始经济调度模型中，可再生能源发电机的出力估计值为80％，储能设备处于充电状态；步骤S300、根据初始经济调度模型，设定电力系统中的可再生能源放弃量、及可再生能源发电机所发的电的使用状态，建立电力系统的优化调度模型，其中，优化调度模型中，电力系统中的可再生能源放弃量位于预设许可范围内，可再生能源发电机所发的电的使用状态包括不用于储能的状态和可用于储能的状态；步骤S400、根据优化调度模型，计算综合费用最小的经济调度结果。在步骤S100中，电力系统的网络结构和网络参数、电力系统中负荷的负荷模型和负荷参数、电力系统中输电支路的输电功率和输电支路参数、以及电力系统中传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数可以从电力系统能量管理系统数据库中获取，其中，传统能源发电机可以包括火力发电机、气电发电机等；电力系统中可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数可以从可再生能源数据库中获取；电力系统中储能设备的储能模型和储能设备参数可以从储能设备数据库中获取。在本发明实施例提供的电力系统经济调度方法中，综合考虑电力系统的网络结构和网络参数、电力系统中的传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中的可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中负荷的负荷模型和负荷参数、电力系统中输电支路的输电功率和输电支路参数、电力系统中储能设备的储能模型和储能设备参数，建立初始经济调度模型，并在初始经济调度模型的基础上，考虑了电力系统中的可再生能源放弃量、以及可再生能源发电机所发的电的使用状态对电力系统的经济调度的影响，以建立电力系统的优化调度模型，进而计算综合费用最小的经济调度结果，求解并入可再生能源电站的电力系统的经济调度问题，在保证电力系统安全、可靠运行和满足电能质量、用电需要的前提下，使整个电力系统的能耗或运行费用最少，并获得最大的经济效益。另外，在本发明实施例提供的电力系统经济调度方法中，由于考虑了电力系统中的可再生能源放弃量、以及可再生能源发电机所发的电的使用状态对电力系统的经济调度的影响，因而采用本发明实施例提供的电力系统经济调度方法求解并入可再生能源电站的电力系统的经济调度问题时，可以提高经济调度结果的可靠性和准确性。再者，在本发明实施例提供的电力系统经济调度方法中，由于考虑了电力系统中的可再生能源放弃量、以及可再生能源发电机所发的电的使用状态对电力系统的经济调度的影响，因而采用本发明实施例提供的电力系统经济调度方法求解并入可再生能源电站的电力系统的经济调度问题时，可以在保证电力系统安全可靠运行以及较高的经济运行水平的同时，最大限度的减少可再生能源放弃量；并且，由于考虑了电力系统中的可再生能源放弃量、以及可再生能源发电机所发的电的使用状态对电力系统的经济调度的影响，与现有技术中对电力系统进行经济调度时设定可再生能源放弃量为零相比，本发明实施例提供的电力系统经济调度方法更贴合实际。在上述实施例中，并入电力系统的可再生能源电站可以包括风能电站、太阳能电站、潮汐电站等，下面以在电力系统中并入风能电站为例进行说明，此时，可再生能源电站包括风能电站，可再生能源发电机包括风能发电机，可再生能源放弃量包括风能放弃量。请参阅图2，本发明实施例提供的电力系统经济调度方法还包括：步骤S10、确定对电力系统进行分析的分析时长，并将分析时长划分为nT个时段，其中，nT≥2。将分析时长划分为nT个时段后，执行步骤S100时，则需要依次获取第1时段至第nT时段，电力系统的网络结构和网络参数、电力系统中的传统能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中的可再生能源发电机对应的发电出力和发电机参数、电力系统中负荷的负荷模型和负荷参数、电力系统中输电支路的输电功率和输电支路参数、电力系统中储能设备的储能模型和储能设备参数。本发明实施例提供的电力系统经济调度方法中，考虑了在对电力系统进行分析的分析时长内，电力系统在不同的时段时的动态变化因素，因此，采用本发明实施例提供的电力系统经济调度方法求解并入可再生能源电站的电力系统的经济调度问题时，可以进一步提高经济调度结果的可靠性和准确性。在本发明实施例中，电力系统中的可再生能源发电机包括风能发电机，可再生能源放弃量包括风能放弃量；初始经济调度模型可以为：目标函数：minF=Σk=1nTΣi=1nGFGi(PG(i,k))+Σk=1nTΣj=1nBhBj(|PB(j,k)-PB(j,k)max|)2---(1)]]>约束条件：Σi=1nGPG(i,k)+Σs=1nWPW(s,k)=Σr=1nDPD(r,k)+Σj=1nBPB(j,k)+PMk,1≤k≤nT---(2)]]>PGimin≤PG(i,k)≤PGimax，1≤i≤nG，1≤k≤nT(3)|PB(j,k)|≤PB(j,k)max，1≤j≤nB，1≤k≤nT(4)|PL(u,k)|≤PLumax，1≤u≤nL，1≤k≤nT(5)其中，nG为传统能源发电机的个数；PG(i,k)为第k时段第i传统能源发电机的发电出力；PGimin为第i传统能源发电机的发电出力最小值；PGimax为第i传统能源发电机的发电出力最大值；FGi(PG(i,k))为第k时段第i传统能源发电机发电时的发电成本函数；nB为储能设备的个数；hBj为第j储能设备的惩罚因子；PB(j,k)为第k时段第j储能设备的储能模型；PB(j,k)max为第k时段第j储能设备的储能最大限制；(|PB(j,k)-PB(j,k)max|)2为第k时段第j储能设备的储能成本模型；nW为风能发电机的个数；PW(s,k)为第k时段第s风能发电机的发电出力；nD为电力系统中负荷的个数；PD(r,k)为第k时段第r负荷的负荷模型；nL为电力系统中输电支路的个数；PL(u,k)为第k时段第u输电支路的输电功率；PLumax为第u输电支路的输电功率最大值；PMk为第k时段电力系统的有功损耗。在初始经济调度模型中，公式(2)为电力系统的功率平衡约束，公式(3)为传统能源发电机的发电机出力约束，公式(4)为储能设备的储能约束，公式(5)为电力系统中输电支路的功率约束。在上述实施例中，在建立电力系统的优化调度模型时，考虑了电力系统中的可再生能源放弃量、及可再生能源发电机所发的电的使用状态，在实际应用中，可以将电力系统中的可再生能源放弃量、及可再生能源发电机所发的电的使用状态设定为不同的场景，并对电力系统处于不同的场景时建立不同的优化调度模型，下面示例性列举了三种不同的场景，但不限于下面三种不同的场景。场景一、预设许可范围包括风能放弃最大许可值和风能放弃最小许可值，风能放弃最大许可值大于风能放弃最小许可值；风能放弃量小于或等于风能放弃最大许可值且大于或等于风能放弃最小许可值，风能发电机所发的电不用于储能时，电力系统的优化调度模型为：目标函数：minF=Q1[Σk=1nTΣi=1nGFGi(PG(i,k))+Σk=1nTΣs=1nWFWs(PW(s,k))]+Q2Σk=1nTPMk---(6)]]>约束条件：Σi=1nGPG(i,k)+Σs=1nWPW(s,k)=Σr=1nDPD(r,k)+PMk,1≤k≤nT---(7)]]>max{-ΔPGRCimax+PG(i,k-1),PGimin}≤PG(i,k)≤min{ΔPGRCimax+PG(i,k-1),PGimax}，1≤i≤nG，2≤k≤nT(8)PGimin≤PG(i,k)≤PGimax，1≤i≤nG，k＝1(9)|PL(u,k)|≤PLumax，1≤u≤nL，1≤k≤nT(10)PWsmin≤PW(s,k)≤PWsmax，1≤s≤nW，1≤k≤nT(11)其中，FWs(PW(s,k))为第k时段第s风能发电机发电时的发电成本函数；Q1为优化调度模型中发电成本权重因子；Q2为优化调度模型中损耗权重因子；ΔPGRCimax为第i传统能源发电机的爬坡速度限制；PG(i,k-1)为第k-1时段第i传统能源发电机的发电出力；PWsmin为第s风能发电机的发电出力最小值；PWsmax为第s风能发电机的发电出力最大值。电力系统处于场景一时，电力系统的优化调度模型中，公式(8)为考虑传统发电机的爬坡速度后的传统发电机的发电机出力约束，公式(11)为风能发电机的发电机出力约束。上述实施例中，风能放弃最大许可值和风能放弃最小许可值可以根据电力系统的要求或/和政府要求设定。场景二、预设许可范围包括风能放弃最大许可值和风能放弃最小许可值，风能放弃最大许可值大于风能放弃最小许可值；风能放弃量小于或等于风能放弃最大许可值且大于或等于风能放弃最小许可值，风能发电机所发的电用于储能时，电力系统的优化调度模型为：目标函数：minF=Q1Σk=1nTΣi=1nGFGi(PG(i,k))+Q1Σk=1nTΣs=1nWFWs(PW(s,k))+Q1Σk=1nTΣj=1nB(|PB(j,k)-PB(j,k)min|)2+Q2Σk=1nTPMk---(12)]]>约束条件：Σi=1nGPG(i,k)+Σs=1nWPW(s,k)=Σj=1nBPB(j,k)=Σr=1nDPD(r,k)+PMk,1≤k≤nT---(13)]]>max{-ΔPGRCimax+PG(i,k-1),PGimin}≤PG(i,k)≤min{ΔPGRCimax+PG(i,k-1),PGimax}，1≤i≤nG，2≤k≤nT(14)PGimin≤PG(i,k)≤PGimax，1≤i≤nG，k＝1(15)PBjmin≤PB(j,k)≤PBjmax，1≤j≤nB，1≤k≤nT(16)|PL(u,k)|≤PLumax，1≤u≤nL，1≤k≤nT(17)PWsmin≤PW(s,k)≤PWsmax，1≤s≤nW，1≤k≤nT(18)其中，FWs(PW(s,k))为第k时段第s风能发电机发电时的发电成本函数；PB(j,k)min为第k时段第j储能设备的储能最小限制；Q1为优化调度模型中发电成本权重因子；Q2为优化调度模型中损耗权重因子；ΔPGRCimax为第i传统能源发电机的爬坡速度限制；PG(i,k-1)为第k-1时段第i传统能源发电机的发电出力；PWsmin为第s风能发电机的发电出力最小值；PWsmax为第s风能发电机的发电出力最大值。场景三、预设许可范围包括风能放弃最大许可值和风能放弃最小许可值，风能放弃最大许可值大于风能放弃最小许可值；风能放弃量小于或等于风能放弃最小许可值，风能发电机所发的电用于储能时，电力系统的优化调度模型为：目标函数：minF=Q1Σk=1nTΣi=1nGFGi(PG(i,k))+Q1Σk=1nTΣs=1nWFWs(PW(s,k))+Q1Σk=1nTΣs=1nW(|PW(s,k)-PW(s,k)0|)2+Q1Σk=1nTΣj=1nB(|PB(j,k)-PB(j,k)min|)2+Q2Σk=1nTPMk---(19)]]>约束条件：Σi=1nGPG(i,k)+Σs=1nWPW(s,k)+Σj=1nBPB(j,k)=Σr=1nDPD(r,k)+PMk,1≤k≤nT---(20)]]>max{-ΔPGRCimax+PG(i,k-1),PGimin}≤PG(i,k)≤min{ΔPGRCimax+PG(i,k-1),PGimax}，1≤i≤nG，2≤k≤nT(21)PGimin≤PG(i,k)≤PGimax，1≤i≤nG，k＝1(22)PBjmin≤PB(j,k)≤PBjmax，1≤j≤nB，1≤k≤nT(23)|PL(u,k)|≤PLumax，1≤u≤nL，1≤k≤nT(24)PWsmin≤PW(s,k)0≤PW(s,k)≤PWsmax,1≤s≤nW,1≤k≤nT---(25)]]>其中，FWs(PW(s,k))为第k时段第s风能发电机发电时的发电成本函数；为所述电力系统中可再生能源放弃量为零时第k时段第s风能发电机的发电出力；PB(j,k)min为第k时段第j储能设备的储能最小限制；Q1为优化调度模型中发电成本权重因子；Q2为优化调度模型中损耗权重因子；ΔPGRCimax为第i传统能源发电机的爬坡速度限制；PG(i,k-1)为第k-1时段第i传统能源发电机的发电出力；PWsmin为第s风能发电机的发电出力最小值；PWsmax为第s风能发电机的发电出力最大值。分别对电力系统处于不同的场景时的优化调度模型，计算电力系统处于不同的场景时的优化调度结果，然后确定具有综合费用最小的优化调度结果，根据综合费用最小的优化调度结果，为电力系统的经济调度提供参考和指导。上述实施例中，第k时段第s风能发电机的发电模型可以为：PW(s,k)=12ρ(s,k)AsC(s,k)ηg(s,k)ηb(s,k)v(s,k)3,1≤s≤nW,1≤k≤nT---(26)]]>其中，ρ(s,k)为第k时段第s风能发电机所处环境的空气密度；As为第s风能发电机的风轮扫风面积；C(s,k)为第k时段第s风能发电机发电时风的可利用系数；ηg(s,k)为第k时段第s风能发电机的发电效率；ηb(s,k)为第k时段第s风能发电机的变速效率；v(s,k)为第k时段第s风能发电机所处环境的风速。上述实施例中，第k时段第j储能设备的储能模型可以为：PB(j,k)=1e(j,k)(E(j,k)Δtk+Ejstb),1≤j≤nB,k=1---(27)]]>PB(j,k)=1e(j,k)(E(j,k)-E(j,k-1)Δtk+Ejstb),1≤j≤nB,2≤k≤nT---(28)]]>其中，e(j,k)为第k时段第j储能设备充电时的充电效率或第k时段第j储能设备放电时的放电效率；E(j,k)为第k时段第j储能设备储存的能量；E(j,k-1)为第k-1时段第j储能设备储存的能量；Δtk为第k时段的间隔时长；为第j储能设备不受时间变化的能量。为了更加详细的解释本发明实施例提供的电力系统经济调度方法，下面以在IEEE30节点系统的基础上并入风能发电机WP和储能设备S为例进行说明，并以IEEE30节点系统运行一小时的时间为例进行说明，请参阅图3，IEEE30节点系统包括三十个节点、五个传统能源发电机、一个风能发电机6和一个储能设备7，五个传统能源发电机分别为位于节点①的第一传统发电机1、位于节点②的第二传统发电机2、位于节点⑤的第三传统发电机3、位于节点的第四传统发电机4和位于节点的第五传统发电机5，风能发电机6位于节点⑨，风能发电机6的出力最大限制为12.5MW，储能设备7位于节点④，储能设备7的容量为20MW。第一传统发电机1、第二传统发电机2、第三传统发电机3、第四传统发电机4、第五传统发电机5和风能发电机6的发电成本函数系数如表1所示。表1根据表1中的数据，计算第一传统发电机1的发电成本时，可以采用如下模型：相应地，第二传统发电机2的发电成本则可以如下模型：第三传统发电机3的发电成本则可以采用如下模型：第四传统发电机4的发电成本则可以采用如下模型：第五传统发电机5的发电成本则可以采用如下模型：根据表1中的数据、初始经济调度模型、三种不同场景下的优化调度模型，计算得到储能设备7以及各个发电机的发电出力结果(如图4所示)、电力系统的发电成本(如图5所示)以及电力系统的损耗结果(如图6所示)，其中，Ⅰ表示采用初始经济调度模型计算电力系统的经济调度的结果，Ⅱ表示图3中电力系统处于场景一时计算电力系统的经济调度的结果，Ⅲ表示图3中电力系统处于场景二时计算电力系统的经济调度的结果，Ⅳ表示图3中电力系统处于场景三时计算电力系统的经济调度的结果。根据图4至图6所示出的结果，取优化调度模型的综合费用最小值，作为电力系统的经济调度的参考。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。当前第1页1 2 3