基于价格需求响应的日内经济调度模型及线性求解方法
【技术领域】
[0001 ]本发明设及一种基于价格需求响应的日内经济调度模型及线性求解方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，具有波动性、不确定性和反调峰特性的大规模风电并网给电力系统的安 全经济运行带来了极大挑战。通过将需求侧资源参与电网互动，构建从日前、日内到实时的 多时间尺度滚动协调的需求响应(demand response)优化调度模式，可W显著提高系统的 灵活调节能力，W有效平衡风电功率波动，对提升系统的风电消纳水平具有重要意义。
[0003] 考虑需求响应的风电消纳优化调度模型研究，大体上可W归纳为两类方法:确定 性方法和基于概率论的不确定性分析方法。其中，确定性方法忽略了风电不确定性对需求 响应负荷调节的影响，安全性无法得到保证。而基于概率论的不确定性分析方法如随机规 划方法和机会约束规划方法都需要基于风电功率预测误差服从一定概率分布，但实际的风 电概率模型难W精确获得，因而难W准确协调响应负荷动态调节与不确定风电功率优化消 纳。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明提供一种基于价格需求响应的日内经济调度模型及线性求 解方法，将价格型需求响应模型引入计及弃风因素的鲁棒区间动态经济调度模型，构建了 日内考虑价格需求响应的大规模风电消纳鲁棒区间经济调度模型，并根据对偶原理提出基 于线性规划的求解方法。
[0005] 为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过W下技术方案实现：
[0006] 基于价格需求响应的日内经济调度模型，其特征在于，包括W下步骤：
[0007] 步骤1、引入价格需求因素，构建基于需求弹性的价格需求响应模型，通过实时电 价引导用户改变用电行为响应风电出力变化；
[000引步骤2、通过建立鲁棒区间经济调度模型的目标函数和功率平衡、常规机组出力、 旋转备用、常规机组爬坡率、网络安全、风电出力约束条件，将价格需求响应模型融入到鲁 棒区间经济调度模型，构建基于价格需求响应的大规模风电消纳鲁棒区间日内经济调度模 型。
[0009] 优选，步骤1中，基于需求弹性的价格需求响应模型如下：
[0010] 用户在不同电价下的响应公式为：
(1)
[001 ^ 响应约束为：
[OOU] -王d如^与片^王d乃 （2..).
[0014]电网公司在第t时段节点j的售电收入f(Lf, ^LdJt)为： (3)
[0016] 式中：为第t时段节点j的负荷需求自弹性系数，反映了用户的电力消费需求对 电价变动的敏感程度，一般为已知参数;Lf,W为第t时段节点j的负荷预测值;L<ut为第t时段 节点j在不同电价时的响应负荷变化功率;Pjt为第t时段节点j的电价;Pref, jt为参考电价； 马；;7为节点j的用户最大响应容量。
[0017] 对公式(3)采用逐步线性化的方法近似处理，其线性化的表达式如下：
(4) (S)
[0020] 式中：醒为线性化后的分段数目；决策变量(W为第t时段节点j的第m段的负荷功 率，Vwg WM j并满足0含dmjt卽为第m段的最大负荷功率;Pmjt为相应的第m分段电 价。
[0021] 优选，步骤2具体如下：
[0022] 1)目标函数：
[0023] W社会福利角度建立目标函数：
(6)
[0025] 式中：NT为经济调度的总时段数目；NJ为系统负荷节点数目；NI和NK分别为常规机 组数目和常规机组的二次凸函数出力成本经线性化后的分段数目；NW风电场数目；Cki和 Cmin,1分别为常规机组i的出力成本经线性化后的第k段成本斜率和最小出力成本，并满足 0。< C2i < ... < CNKi ; Pkit为第t时段常规机组i在第k段的有功出力；热、曲、瓦和斟分另。 为风电场W预测出力上下界和允许出力上下界;Vw对风电场W的上下界偏差惩罚成本系数；
[0026] 2)约束条件：
[0027] 2-a)功率平衡约束：
(7)
[0029] 式中：由于本文采用直流潮流模型，因此忽略网络损耗的影响；& = P。,,,.&和IW f：=l 分别为常规机组i第t时段的有功出力和最小出力；/C为第t时段风电场W的经济最优出力 计划；
[0030] 2-b)常规机组的出力上下限约束： (8)
[0032] 式中：口111：1。,:1、口8,1:1、口8,2:1、'''、口8,邮-1):1和口111331,:1为将束1台苗规机组出力化围为[口111：1。,:1, Pmax,i]线性化NK段后的功率分点；
[0033] 2-C)旋转备用约束：
(9) (10)
[0036] 式中：n；和咕分别为第t时段机组i提供的上、下旋转备用容量；^和巧4分别为机组 i在单位时段内的上、下爬坡速率；A T为每个调度时段的时长；
[0037] 其中，常规机组的旋转备用约束违反会导致弃风，从系统动态响应能力的角度，风 电出力突变会导致常规机组的可调容量减小，当系统可调容量越小，其安全水平越低，该场 景也就越恶劣，由此形成最恶劣场景的判别条件式(11)-(14):
[0042] 式中：W为风电场集合；释和皆分别为第t时段最恶劣场景下系统提供的上、下旋 转备用容量；姑/和/C=分别为上、下旋转备用约束的恶劣场景中风电出力优化变量;Cl。,和 瑞IW分别为第t时段的系统上、下旋转备用容量要求；
[0043] 2-d)常规机组的爬坡率约束：
[0044] 从系统动态响应能力的角度，最恶劣场景下常规机组的爬坡率约束为：
(巧） t 16) (17)
[004引式中：A诘和A嗦分别为式（11)、（13)两种最恶劣场景下常规机组i在第t时段的出 力上、下调整量；心心1和心;dy分别为式（11)、（13)两种最恶劣场景下常规机组1在第*-1时 段的出力上、下调整量;Pi, t-i为常规机组i在t-1时段的有功出力；
[0049] 2-e)基于直流潮流法的网络安全约束：
[0050] 网络安全约束违反也会导致弃风，从网络安全的角度，风电出力在边界取值时会 导致线路负载率达到最大，线路负载率越高，系统安全水平则越低，该场景也就越恶劣，由 此形成最恶劣场景判别条件式(18)及式(19):
[0053] 式中:NB为系统节点数目；化为支路数目；SFib表示节点b对支路1的转移分布因子； iwb、wwb和jwb分别表示与节点b相连的机组i、风电场W和负荷j;巧和巧r分别为第t时段 支路1的最大正、反向有功潮流功率；沁和片/分别为支路正、反向有功潮流功率约束的恶 劣场景中风电出力优化变量;Ui为支路1的有功潮流限值；
[0054] 2-f)风电允许出力区间和风电出力约束：
[00对教^执非Z《既 (20)
[0056] 野,含战 (21)
[0057] 基于价格需求响应的日内经济调度模型的线性求解方法，其特征在于，根据线性 规划的对偶原理将基于价格需求响应的大规模风电消纳鲁棒区间日内经济调度模型的双 层优化模型转化为单层线性规划模型进行优化求解。将下层优化模型的式（11)、（13)、（18) 和（19)分别用相应的对偶问题的约束替换，W保证下层优化模型的对偶目标函数是原优化 模型的上界或下界，其中，对偶转化前下层优化模型的变量为沾f、姑？、托f和姑产，转 换后的对偶变量分别为和做,，经过转换后的优化模型形式如下：
[0062]将式(22)和(23)中的左端项分别代入式（15)和（16)中对巧和％进行替换，得到与 基于价格需求响应的大规模风电消纳鲁棒区间日内经济调度模型等价的单层线性规划模 型：
[0064]式中，s.t.是subject to的缩写，是受约束的含义，第一行的公式含义为：当目标 函数(社会福利=售电收入-出力成本-弃风惩罚成本)取得最大值时，对应约束变量Pkit, dmjt，熙，錫记，苗，心A户A告，Qwt At At，口W所取得的值。
[00化]本发明的有益效果是：
[0066] 第一、鲁棒优化作为一种解决不确定问题的决策方法，能够在给定的不确定参数 有界集合内求得一个鲁棒最优解，使得约束条件在不确定参数的所有取值下均得到满足。 与基于概率论的不确定性分析方法需要获知不确定参数的概率分布模型相比，鲁棒优化方 法考虑的不确定信息为不确定参数的变化范围，在实际中运类信息更容易获得，而且鲁棒 优化方法的求解效率更高，更适用于大规模在线应用的场合。
[0067] 第二、将价格需求响应作为常规机组调节能力的有效补充，灵活调节节点负荷，快 速响应风电出力变化，降低风电不确性的影响，减小弃风功率并增大社会福利。
【附图说明】
[0068] 图1是本发明价格需求响应的负荷变化功率与电价关系的示意图；
[0069] 图2是本发明IE邸-RTS 26机测试系统单线图。
【具体实施方式】
[0070] 下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述，W使本领 域的技术人员可W更好的理解本发明并能予W实施，但所举实施例不作为对本发明的限 定。
[0071] 基于价格需求响应的日内经济调度模型，包括W下步骤：
[0072] 步骤1、引入价格需求因素，构建基于需求弹性的价格需求响应模型，通过实时电 价引导用户改变用电行为响应风电出力变化，提高电网的风电消纳能力；
[0073] 步骤2、通过建立鲁棒区间经济调