考虑输配协同的含风电电力系统多目标动态随机模糊最优潮流方法与流程

本发明属于电力系统安全稳定运行领域，涉及能源互联网下主动配电网中发展分布式可再生能源的协调调度方法，有助于实现节能减排和能源高效利用。

背景技术：

低碳电力与智能电网下，主动配电网(activedistributionnetwork，adn)中分布式可再生能源(distributedgeneration，dg)蓬勃发展，对实现节能减排和能源高效利用作出积极贡献。在传统的调度模型中常以输电网(transmissionsystem，ts)或配电网分别为研究对象，输电网分析时将配电网等值为pq负荷节点，配电网分析时将输电网等值为无穷大电源。然而随着adn中dg渗透率不断升高，其母线功率具有更大的波动性，adn与ts连接馈线上的功率交互是必然趋势。

然而考虑输配协同的优化调度研究尚才起步，低碳电力背景下，风力发电以大规模风电场与分布式风电的形式存在于ts与adn，随着adn中分布式风电渗透率增加，其与ts联接馈线的功率交互现象日益凸显，已有的研究并未涉及风电随机模糊注入下考虑输配协同的电力系统多目标动态随机模糊最优潮流(random-fuzzyoptimalpowerflow，rfopf)内容。在以往的调度模型中，常以输电网或配网分别为研究对象，输电网分析时将配网等值为pq负荷节点，配网分析时将输电网等值为无穷大电源。然而随着adn中dg渗透率不断升高，其母线功率具有更大的波动性，adn与输电网ts的馈线功率交互是必然趋势。因此，在ts优化调度研究中考虑含分布式可再生能源adn节点的功率特征，以实现输配协同电力系统在满足系统静态安全稳定前提下生产费用、污染气体排放以及线路损耗等多目标最优，是广域能源协调背景下电力系统日前调度方法的一项必要研究内容。

综上，本发明提出针对ts中的规模化风电与adn中分布式风电随机模糊不确定注入的现象，构建考虑输配协同的含风电电力系统多目标动态rfopf方法，旨在为广域能源时空互补消纳调度方法提供理论参考。

技术实现要素：

(一)拟解决的技术问题

针对现有研究的不足，本发明“考虑输配协同的含风电电力系统多目标动态随机模糊最优潮流方法”，提出在含风电输电网多目标动态rfopf基础上，进一步考虑主动配电网中分布式风电随机模糊不确定出力及配网潮流分布的影响，研究考虑输配协同的含风电电力系统多目标动态rfopf问题。

技术方案：考虑输配协同的含风电电力系统多目标动态rfopf建模，该方法包括如下几步：

步骤1：建立输配协同多目标动态rfopf模型；ts中的规模化风电场与adn中的分布式风电均采用随机模糊不确定模型。

步骤2：建立目标函数；含风电的输电网多目标动态rfopf基础上，构建考虑输配协同的静态安全约束下兼顾经济、低碳、降损等多目标动态rfopf模型，求出输配协同电力系统的经济目标，低碳目标和降损目标。

步骤3：建立输配协同多目标动态rfopf模型的约束条件；先考虑ts与adn连接馈线禁止倒送功率约束，再在adn内部考虑分布式风电向电网注入功率，并对于adn中的节点求得功率平衡约束条件，另外还有发电机有功出力上下限、无功出力上下限、爬坡约束，节点电压上下限约束，系统旋转备用和无功补偿装置投入约束。

有益效果：本发明构建考虑输配协同的含风电电力系统多目标动态rfopf方法，在输配协同优化模式下，输配两侧的随机模糊多重不确定风电功率注入可得到良好消纳，适应节能减排的低碳电力需要。

附图说明

图1为输配协同电力系统结构图；

图2为输配协同电力系统多目标动态rfopf求解流程图

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方案及附图做进一步描述。以下实施例仅用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

首先对模型中出现的主要指代、变量及下标等进行说明如下：

t输电网(ts)；

d主动配网(adn)；

t时段；

its节点编号；

jadn内部节点编号；

φtts节点集合；

φt-gts中与火电机组的节点集合，

φt-dts中与adn相连节点集合，

φdadn内部节点集合；

本发明包括以下步骤：

1)建立输配协同多目标动态rfopf模型

⑴主动配电网中分布式风电随机模糊建模

风速服从模糊变量ξk和ξc描述形状参数和尺度参数的随机模糊weibull分布，风速为随机模糊变量ξv，其机会测度分布函数为

⑵规模化风电场的随机模糊建模

规模化风电场出力的分布函数为：

式中，vci、vco和vr分别为切入、切出和额定风速；pwgr为单个风力发电机的额定输出功率；nwg是风电场的风机台数。

分布式风电出力pdg、qdg计算模型同理。

2)建立兼顾经济、低碳、降损等多目标动态rfopf模型

⑴经济目标：

输配协同电力系统的经济目标仍描述为最小化系统中传统火电机组的发电费用。

其中：ai、bi、ci为位于节点i的发电机组发电成本参数；pgi，t为位于节点i的发电机组的有功出力，流入节点为正。

⑵低碳目标：

描述为火电机组co2排放最小化。

其中：αi、βi、γi为位于节点i的发电机组co2排放参数。

⑶降损目标：

描述为网络有功损耗最小。

其中：ai、bi、ci为位于节点i的发电机组发电成本参数。αi、βi、γi为位于机组co2排放参数。是t时段节点i的电压(i＝1，2，…，nbus，nbus表示系统的节点数目)，是节点i与j的相角差，gij，t与bij，t是节点i与j之间线路的电导和电纳，γ是与i相连的节点集合。上标表示不确定性变量。值得注意的是，在系统的所有节点中，pv节点的电压是确定性变量。

3)建立输配协同多目标动态rfopf模型的约束条件：

⑴ts与adn连接馈线禁止倒送功率约束

通常电网公司出于电网安全考虑，不允许adn向ts倒送电情况的发生，为此一般在adn主进线处装有逆功率保护元件，当出现功率倒送时会将其从ts中剥离。而adn通常力求其内部分布式电源的最大化，从而最小化其从输电网吸收的功率。因而在本章所研究的模型中，首先考虑分布式风电全额上网，若风电出力过大则进行适当削减，以保证adn不向ts倒送功率。pli，t为位于节点i的adn负荷功率，流出节点为正，即从ts流向adn为正方向，则需恒有：

式中，pli，t和qli，t为节点i在t时段的有功与无功负荷，为火电机组的无功出力。

⑵功率平衡约束

本章在adn内部仅考虑分布式风电向电网注入功率，则对于adn中的节点

其中：ui，t表示节点j的电压；bj表示与节点j相连的节点，其集合为γd，∪bj，t表示节点bj的电压；gj，bj，t、bj，bj，t、δj，bj，t分别表示节点j与节点bj连接支路的电导、电纳与相角差。

对于adn中与ts共联节点即adn母线：

上式含义为，adn内所有电功率负荷之和加所有网损，扣除所有分布式能源出力，即为母线负荷功率pli，t。

对于ts中的节点

⑶火电机组约束

包括发电机有功出力上下限、无功出力上下限、爬坡约束。

⑷节点电压上下限约束

其中：φpq表示ts中pq节点集合。

⑸系统旋转备用

按系统最大负荷pl^max的某百分比μ考虑系统的旋转备用，由火电机组承担。

⑹无功补偿装置投入约束

φt-sc表示ts中装设有无功补偿装置的节点集合。

以上实施方案仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。