协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统运行优化与经济调度领域，具体涉及一种协调运行风险与风 能消纳的电力系统运行优化方法。
【背景技术】
[0002] 在能源安全与节能减排的驱动下，可再生能源发电迅猛发展，在电源结构中所占 比重逐步提高；然而，在贡献了大量清洁电力的同时，风电的随机性、波动性、间歇性和不可 控性给电力系统的运行带来前所未有的挑战；从电力系统运行的角度来看，当前我国风能 发电利用的瓶颈集中在通道受限和调峰困难两个方面；在风电装机占比较高的系统中，用 不确定的发电资源追踪时变负荷的基本有功功率平衡成为一个概率性难题；考虑极端情 形，在峰荷时段风电可能零出力，系统旋转备用不足，可能导致有功功率缺额；在谷荷时段 风电可能满发，常规机组向下调出力的能力有限，负备用不足，易导致弃风。
[0003] 以甘肃电网为例，2013年相邻日风电发电量波动超过5000MWh的概率高达81%， 意味着若省内自行平抑风电电量偏差，任意2天内需要1台300MW火电机组启停调峰、或3 台300MW火电机组深度调峰的概率达81%，这在实际运行中很难实现；更重要的是，风电在 夜间反调峰的可能性很大，很可能在峰荷时段顶不上、在谷荷时段下不来；而实际系统偏保 守的开机方式导致谷时向下的备用缺口很大，风能消纳空间不足，弃风成为现实中无奈而 普遍的选择。
[0004] 因此，解决风电并网调峰难题的关键在于安排一个能够权衡可靠性和经济性、协 调运行风险和风能消纳的运行方式；而现有的电力系统运行优化方法很少能够兼顾可靠运 行和充分消纳两个方面，对二者的相互制约关系缺少定量刻画，对正、负旋转备用的配比缺 少优化；大规模风电并网后电力系统的优化运行还缺少有力的技术支持手段；现有的含大 规模风电电力系统的运行优化方法很少兼顾运行风险和风能消纳两个方面，对两个目标的 追求易陷入偏颇，对正、负旋转备用的选取缺少有效的手段。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是要提供一种简单通用的、充分计及风电特性的协调运行风险与风 能消纳的电力系统运行优化方法；本发明旨在理清风电并网对正、负旋转备用的需求与失 负荷、弃风事件之间的对应关系，并在此基础上，给出一种能够协调运行风险与风能消纳的 电力系统运行优化工具；本发明能够在保证系统总体运行经济性最优的前提下，通过机会 约束对各时段的减供负荷和弃风风险也加以限制，通过选取适当的参数保证运行方式可以 为运行调控机构和风电业主所接受。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
[0007] 协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法，包括以下步骤：
[0008] 1)类举多种风场景，预测电力系统的负荷模型；根据风电场风速信息，预测风功 率，建立风功率模型；根据确定的负荷模型和风功率模型，形成净负荷功率模型；
[0009] 2)按照步骤1)的净负荷功率模型确定基本开机和出力方式，分析失负荷和弃风 事件与净负荷概率分布两侧的对应关系，建立右端尾部风险关于净负荷样本和正旋转备用 的模型，并据此确定功率不足期望值，建立左端尾部风险关于净负荷样本和负旋转备用的 模型，并据此确定弃风量期望值；
[0010] 3)按照步骤2)建立的功率不足期望值和弃风量期望值赋予权重系数，代入惩罚 项，完整列出有功平衡、机组最大最小技术出力限制及机组在相邻时段的爬坡率限制的运 行约束条件，建立经济调度模型；
[0011] 4)求解步骤3)的经济调度模型，并对备用安排和风险指标按场景概率加权，得到 电力系统初步的运行方式；
[0012] 5)随着运行时段的临近，风速可预测性改善，风功率预测模型趋于准确，对步骤 4)得到的调度运行方式加以修正，并通过机会约束对各时段内的失负荷和弃风风险都加以 限制，再将机会约束线性化加以求解，最终得到充分利用风功率预测信息又能够抵御风险 的运行方式。
[0013] 本发明进一步的改进在于，步骤1)具体包括以下步骤：
[0014] 1-1)建立电力系统负荷模型：
[0015] 某时段系统负荷的预测值与实际值之间存在一定偏差，表示为：
[0016] -I^ +S1t,t-I,--',T (1)
[0017] 式中，/f为第t个时段系统负荷的预测值；/,A为由某随机因素集决定的第t个时 段系统负荷的实际值；4为第t个时段系统负荷的预测误差，服从均值为0的正态分布，T 为系统运行的最大时段；
[0018] 1-2)建立电力系统风功率模型：
[0019] 根据历史风况信息，识别出典型的风速或风功率模式，通过聚类分析形成多个风 场景；在第t个时段、第s个场景下系统风功率的期望值表示为：
[0020] + >ts (4)
[0021] 式中，W=为时段t、场景s下系统加总的风功率期望值； < 为由某随机因素集决 定的时段t、场景s下系统风功率的实际值；S为系统运行下的场景；
[0022] 当全系统分散在各位置的多个风电场的出力加总时，应用中心极限定理，假设系 统风电出力预测误差服从均值为〇的正态分布：
[0023] <?鄭，〇 ⑶
[0024] 式中，< 为时段t、场景s下系统加总的风功率的预测误差； <为系统风功率预 测误差 < 的标准差；
[0025] 不同地区的风况、预测工具的精度、预测点距当前的时间、预测的时间分辨率以及 各方对风功率预测的积极性都会影响的取值；参考相关经验公式：
[0026] <=Mi^i+M2W? (6)
[0027] 式中，Wp为并网风电场的总装机容量；yi，U2为影响风功率预测误差标准差的经 验参数，其取值范围均为0?1 ;
[0028] 1-3)建立净负荷功率模型：
[0029] 第t个时段、第s个场景下系统的净负荷功率的期望值为：
[0030] dl=It^-Wts =I^ -wfs +ell=d^ +el，? =I,,v=I.--.S (7)
[0031] 式中，以为时段t、场景s下系统净负荷的期望值； < 为由2个随机因素集决定 的时段t、场景S下系统净负荷的实际值；4为时段t、场景S下系统净负荷的预测误差；
[0032] 两个服从正态分布的误差项的线性组合仍服从正态分布，因此
[0033] 4~鄭〇 (8)
[0034] 式中，of为系统净负荷功率预测误差 < 的标准差；
[0035] 假设负荷和风功率预测的误差不相关，则有：
【主权项】
1. 协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法，其特征在于，包括w下步骤： 1) 类举多种风场景，预测电力系统的负荷模型；根据风电场风速信息，预测风功率，建 立风功率模型；根据确定的负荷模型和风功率模型，形成净负荷功率模型； 2) 按照步骤1)的净负荷功率模型确定基本开机和出力方式，分析失负荷和弃风事件 与净负荷概率分布两侧的对应关系，建立右端尾部风险关于净负荷样本和正旋转备用的模 型，并据此确定功率不足期望值，建立左端尾部风险关于净负荷样本和负旋转备用的模型， 并据此确定弃风量期望值； 3) 按照步骤2)建立的功率不足期望值和弃风量期望值赋予权重系数，代入惩罚项，完 整列出有功平衡、机组最大最小技术出力限制及机组在相邻时段的爬坡率限制的运行约束 条件，建立经济调度模型； 4) 求解步骤3)的经济调度模型，并对备用安排和风险指标按场景概率加权，得到电力 系统初步的运行方式； 5) 随着运行时段的临近，风速可预测性改善，风功率预测模型趋于准确，对步骤4)得 到的调度运行方式加W修正，并通过机会约束对各时段内的失负荷和弃风风险都加W限 审IJ，再将机会约束线性化加W求解，最终得到充分利用风功率预测信息又能够抵御风险的 运行方式。
2. 根据权利要求1所述的协调运行风险与风能消纳的电力系统运行优化方法，其特征 在于，步骤1)具体包括W下步骤： 1-1)建立电力系统负荷模型： 某时段系统负荷的预测值与实际值之间存在一定偏差，表示为： 二!;^ + sl，t = \，…，T Cl) 式中，为第t个时段系统负荷的预测值；/f为由某随机因素集决定的第t个时段系 统负荷的实际值；为第t个时段系统负荷的预测误差，服从均值为0的正态分布，T为系 统运行的最大时段； 1-2)建立电力系统风功率模型： 根据历史风况信息，识别出典型的风速或风功率模式，通过聚类分析形成多个风场景； 在第t个时段、第S个场景下系统风功率的期望值表示为： (4) 式中，作,为时段t、场景S下系统加总的风功率期望值；为由某随机因素集决定的 时段t、场景S下系统风功率的实际值；S为系统运行下的场景； 当全系统分散在各位置的多个风电场的出力加总时，应用中屯、极限定理，假设系统风 电出力预测误差服从均值为0的正态分布： 钱?-'V'(().o；;') (5) 式中，诗为时段t、场景S下系统加总的风功率的预测误差；為为系统风功率预测误 差<的标准差； 不同地区的风况、预测工具的精度、预测点距当前的时间、预测的时间分辨率w及各方 对风功率预测的积极性都会影响的取值；参考相关经验公式； <=糾|;*:+片:巧* (句 式中，WP为并网风电场的总装机容量；y 1，y 2为影响风功率预测误差标准差的经验参 数，其取值范围均为0?1; 1- 3)建立净负荷功率模型： 第t个时段、第S个场景下系统的净负荷功率的期望值为： 我=!:-作=!产-W己+4=恥 + 也 t