一种提高风电可调度性的风储联合系统调度方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统分析与调度技术领域，尤其涉及一种提高风电可调度性的风 储联合系统调度方法及装置。
【背景技术】
[0002] 近年来由于环境问题日益严峻，可再生能源发电技术发展迅猛，而风力发电作为 技术发展最成熟、规模最大的一种可再生能源发电技术，在全球范围内装机容量迅速增加。
[0003] 随着风电在电网中所占比例的不断提高，风电功率的间歇性、随机性、波动性和反 调峰性，伴随着风电出力预测误差，给基于电源可控性和负荷可预测性的调度计划制定带 来了严峻的挑战。实际系统中，由于调峰能力等因素的制约，弃风现象严重，2013年，我国弃 风量最高的蒙东电网弃风电量34亿千瓦时，"弃风率"最高的吉林省达到了 21.79%。风电 并网存在的主要问题在于其输出功率不完全可控，即其可调度性较低，这也直接导致了对 系统调度模式的冲击。考虑到风电在节能减排、可持续发展方面的积极作用，如何平抑风电 波动，进而提高其可调度性，实现风电优先调度，最大化系统风电消纳能力，具有重要的现 实意义。
[0004] 目前，含大规模风电的电力系统调度中，一般考虑总发电成本或购电成本最小，通 常包括火电机组运行成本和环保成本，而大规模风电接入后对于系统经济性的直接影响研 究较少。风电不消耗化石能源，发电成本较低，一方面，可降低系统总发电成本，但另一方 面，其大规模接入会压缩火电机组出力，降低火电机组运行经济性。
【发明内容】
[0005] 本发明提供了一种提高风电可调度性的风储联合系统调度方法及装置，本发明提 高风电可调度性，同时考虑系统中各机组的运行经济性，适用于风储联合系统的协调调度， 详见下文描述：
[0006] -种提高风电可调度性的风储联合系统调度方法，所述调度方法包括以下步骤：
[0007] 通过当前时刻蓄电池的电量状态、风电预测出力，计算风储联合系统的可用调度 出力；
[0008] 基于可用调度出力建立含风储联合系统的调度模型，所述调度模型由目标函数和 约束条件组成；
[0009] 将目标函数作为细菌适应度值，结合改进的细菌觅食算法对调度模型进行求解；
[0010] 若求解结果满足所有约束条件，则将求解结果作为最优解，并输出最优解。
[0011] 所述约束条件包括：
[0012] 功率平衡约束条件、火电机组出力约束条件、火电机组爬坡约束条件、风电机组出 力约束条件、蓄电池容量约束条件、蓄电池充放电速度约束条件、输电线路潮流约束条件和 旋转备用约束条件。
[0013] 所述调度方法还包括：
[0014] 若求解结果不满足任一约束条件时，则重新对调度模型进行计算。
[0015] 所述将目标函数作为细菌适应度值，结合改进的细菌觅食算法对调度模型进行求 解的步骤具体为：
[0016] 当初始化的细菌状态满足所有约束条件时，趋化细菌，完成前进、翻转动作；
[0017] 在趋化过程中，当细菌的适应度值满足所有约束条件、趋化步数达到趋化步数上 限值时，趋化过程完成；
[0018] 半数不良细菌死亡，复制优良细菌，当复制次数达到复制次数上限值时，复制过程 完成；
[0019] 驱散部分细菌，按照预先设定的概率选取部分细菌进行驱散；
[0020] 当驱散次数达到驱散次数上限值时，驱散过程完成。
[0021] 所述调度方法还包括：
[0022] 当初始化的细菌状态不满足任一约束条件时，将细菌适应度值附加一惩罚值，再 继续计算。
[0023] 所述调度方法还包括：
[0024] 在趋化过程中，寻找局部最优点和全局最优点，以此动态调整前进步长。
[0025] 所述调度方法还包括：
[0026] 当趋化步数、复制次数或驱散次数没有达到对应的上限值时，则继续对应的计算 过程。
[0027] 另一实施例，一种提高风电可调度性的风储联合系统调度装置，所述调度装置包 括：
[0028] 计算模块，用于通过当前时刻蓄电池的电量状态、风电预测出力，计算风储联合系 统的可用调度出力；
[0029] 建立模块，用于基于可用调度出力建立含风储联合系统的调度模型，所述调度模 型由目标函数和约束条件组成；
[0030] 求解模块，用于将目标函数作为细菌适应度值，结合改进的细菌觅食算法对调度 模型进行求解；
[0031] 输出模块，用于若求解结果满足所有约束条件，则将求解结果作为最优解，并输出 最优解。
[0032] 所述求解模块包括：趋化子模块，用于当初始化的细菌状态满足所有约束条件时， 趋化细菌，完成前进、翻转动作；在趋化过程中，当细菌的适应度值满足所有约束条件、趋化 步数达到趋化步数上限值时，趋化过程完成；
[0033] 复制子模块，用于复制优良细菌，当复制次数达到复制次数上限值时，复制过程完 成；
[0034] 驱散子模块，用于驱散部分细菌，按照预先设定的概率选取部分细菌进行驱散；当 驱散次数达到驱散次数上限值时，驱散过程完成。
[0035] 本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明推导了风电场可用调度出力的表达 式；在传统火电机组经济成本和环保效益的基础上，引入风电欠调度补偿成本、备用容量补 偿成本和蓄电池储能能量损失成本，以表征风储联合系统对经济性的影响，计及机组出力 约束、爬坡约束、旋转备用约束等约束条件，建立了提高风电可调度性的风储联合系统调度 模型，并采用改进的细菌觅食算法进行求解，更加全面考虑风储联合系统运行的经济性，可 有效提高风电可调度性，进而提高风电利用率，适用于风储联合系统的协调调度。
【附图说明】
[0036] 图1为一种提高风电可调度性的风储联合系统调度方法的流程图；
[0037] 图2为一种提高风电可调度性的风储联合系统调度方法的另一流程图；
[0038] 图3为风电预测出力、可用调度出力和实际调度出力的示意图；
[0039] 图4为一种提高风电可调度性的风储联合系统调度装置的示意图；
[0040] 图5为求解模块的示意图。
[0041] 附图中，各标号所代表的部件列表如下：
[0042] 1 :计算模块； 2 :建立模块；
[0043] 3 :求解模块； 4 :输出模块；
[0044] 31 :趋化子模块； 32 :复制子模块；
[0045] 33 :驱散子模块。
【具体实施方式】
[0046] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步 地详细描述。
[0047] 针对风电波动性，储能是一种较好的平滑其输出功率曲线的方法。目前，储能技术 的研究主要集中在平抑风电功率波动的协调控制策略，含储能的电力系统运行经济性的研 究以及容量优化配置方法。其中，蓄电池储能由于其充放电灵活性的优势，适用于含风电系 统调度方案的制定。
[0048] 综上，利用蓄电池储能平抑风电波动，进而提高风电可调度性，同时考虑系统中各 机组的运行经济性，对于含风电系统优化调度具有重要意义。
[0049] 实施例1
[0050] -种提高风电可调度性的风储联合系统调度方法，参见图1，该方法包括以下步 骤：
[0051] 101 :通过当前时刻蓄电池的电量状态、风电预测出力，计算风储联合系统的可用 调度出力；
[0052] 102 :基于可用调度出力建立含风储联合系统的调度模型，调度模型由目标函数和 约束条件组成；
[0053] 103 :将目标函数作为细菌适应度值，结合改进的细菌觅食算法对调度模型进行求 解；
[0054] 104 :若求解结果满足所有约束条件，则将求解结果作为最优解，并输出最优解。
[0055] 其中，上述步骤102中的约束条件包括：
[0056] 功率平衡约束条件、火电机组出力约束条件、火电机组爬坡约束条件、风电机组出 力约束条件、蓄电池容量约束条件