本发明涉及电力系统调度运行与控制技术领域，尤其涉及用于电力系统调度运行与控制的一种计及热网柔性的热电联合优化调度方法。
背景技术：
风电的大规模、高比例接入，有效改善了我国高耗能、高排放、高污染的能源生产结构。但由于风速的极不稳定性，风电出力具有很强的随机性和波动性特征，给电力系统调度和规划配置带来了诸多不确定因素，威胁到电力系统的安全稳定经济运行。在供暖期与风电高发期高度重合的东北地区，供热机组“以热定电”的热电牵制弱化了热电联产机组强迫降低出力的能力，系统调峰能力不足导致出现大量的弃风。针对大力发展以风电为代表的清洁可再生能源的国家能源战略与大量弃风之间的矛盾，建设响应时间短、速度快的储能设施成为各国应对风电波动性随机性的主要措施，但相应高昂的投资费用限制了其应用广度。随着现代化城市建设中各种供能网络的不断建立和完善，寻求多能合作、发掘可控灵活性成为解决上述矛盾新的出路。其中，热作为一种大惯性、易存储且广泛分布的能源，成为多能合作中最主要的能量形式。
专利申请号为201610936581.9的中国发明专利：“一种提升风电利用率的热电联产机组运行优化方法及装置”，公开了一种利用储热促进风电消纳的方法，通过配置储热，热电联产机组与热负荷实时平衡的刚性约束被弱化，机组可在更广的运行域内灵活运行，进一步降低其最小出力，从而为风电上网提供更多的空间。该方法为解耦热电机组热电耦合约束提供了有效的思路，但相应的增加了储热装置的建设投资成本，现有存在的、分布广泛的供热网络的灵活性没有被发掘。专利申请号为201110324048.4的中国发明专利：“热电联产机组与风力发电联合供热系统及调度方法”，进一步提出了热电联产机组与风力发电联合供热系统及其调度方法，创新性的提出在用户侧配置热水散热器和热泵两种供热方式，相应的分别由热电联产机组和热电-风电联合提供供热热水和电力。在用户侧配置热泵供热，既可以解耦热电联产机组“以热定电”的热电牵制，又可以在负荷低谷时刻采用热泵供热提升负荷水平，增加风电接纳能力。但该方法的实施依赖于用户侧信息对调度的高度共享，依赖于更加发达的信息通信技术，在智慧电网未发展到一定程度之前无法有效的实现。专利申请号为201611137881.7的中国发明专利：“一种提升风电利用率的热电联产机组运行优化方法及装置”，公开了一种通过确定热电联产机组允许的热功率出力范围从而执行热电联合优化确定热电联产机组出力的方法。该方法考虑了供热管网的热惯性、热延迟性以及热负荷(建筑物)的用能灵活性，确定出热电联产机组运行的热出力范围，在一定程度上解耦了热电牵制约束，但是模型中仅用热网管道损耗系数描述整个供热网络的惯性、以代数方程描述热网热延迟性，没有深入发掘热网本身具有灵活性的实质，其所衍生出的热电联产机组运行灵活性有限。
技术实现要素：
本发明为了解决现有技术存在的上述问题，提出了一种计及热网柔性的热电联合优化调度方法，本方法以挖掘供热网络两端的源荷功率不匹配关系为落脚点，将整个供热网络等效为广义储能模型，以热力学一阶微分模型进行描述，以温度作为其特征量，构建热电联合优化模型。该方法在从宏观上对供热网络进行建模，规避供热网络中复杂的热力潮流计算，简化了变量维度和计算量，但同时又充分考虑了热网所具有的惯性和迟滞性，所衍生出的热电联产机组运行灵活性好，能够为电力系统调度提供比较可靠热电合作优化方法。
本发明采用的技术解决方案如下：
一种计及热网柔性的热电联合优化调度方法，以挖掘供热网络两端的源荷功率不匹配关系为落脚点，将整个供热网络等效为广义储能模型，以热力学一阶微分模型进行描述，以温度作为其特征量，构建热电联合优化模型，具体包括以下步骤：
(1)以热电机组作为联合系统的核心，根据抽气式热电联产机组运行特性，得到其电热运行外特性模型；
(2)将普遍采用的集中供热方式的供热网络等效为广义储能模型，以热力学一阶微分方程进行描述，以温度作为其特征量，同时对特征量建立上下限约束模型；
(3)根据热电联合优化运行系统的结构，包含热电联产机组、风电、常规负荷，得到整个系统的热电功率平衡模型；
(4)为应对风电功率预测的不确定性，在决策热电联产机组基点的同时需留有足够的备用，建立备用约束模型；
(5)考虑热电机组电热运行约束、联合系统功率平衡约束、广义储能系统约束以及风电备用约束，建立以热电联合系统最小成本为目标优化函数的模型；
(6)根据热电联合系统最小成本的目标优化函数，利用gams优化平台中的cplex算法求解模型得到热电联合系统最小成本值以及相应的弃风量；
(7)输出优化结果并对结果进行分析。
所述步骤(1)中的电热运行外特性模型采用公式如下：
式中，
cv为机组总进汽量不变的条件下每多抽出单位供热蒸汽下发电功率的减小量,单位为1；
cm为热电机组运行于背压工况时电功率与热功率变化量的比值，单位为1。
所述步骤(2)中，特征量的上下限约束模型由以下公式得到：
其中cs为反映供热网络热容特性的物理量，表示温度上升或者下降1摄氏度所需要的能量变化量，单位mj/℃；
所述储热功率的模型由以下公式得到：
所述放热功率的模型由以下公式得到：
式中，tl为热负荷的温度特征量，本发明中假设其为恒定值，单位℃；rs为广义储能系统与热负荷之间的热阻，表征热传递效率，单位℃/mw；
将公式(2)、公式(3)、公式(3)代入公式(1)中，得到广义储能系统状态量温度的变化规律，模型如下：
式中，δt为时间间隔，单位h。
所述虚拟储能的温度特征量满足如下公式：
式中，tmax、tmin分别为广义储能系统温度特征量的上限值、下限值，单位为℃。
所述步骤(3)中的热电功率平衡模型由以下公式得到：
式中，
所述步骤(4)中，为应对风电的不确定性，联合系统中需要留有充足的备用，具体模型如下：
式中，rup和rdw分别为机组的向上爬坡速率和向下爬坡速率，单位mw/h；rres为应对风电不确定性的备用系数；
所述步骤(5)中，所述热电联合系统最小成本的目标优化函数模型由以下公式得到：
式中，a，b，c，d，e和f分别为热电联产机组的成本系数；
σpun为功率惩罚系数，当热电联合系统的实际功率值与计划功率值存在偏差值会产生惩罚量，单位$/mw；
本发明的有益效果：
1.本发明通过以挖掘供热网络两端的源荷功率不匹配关系为落脚点，将整个供热网络等效为广义储能模型，以热力学一阶微分模型进行描述，以温度作为其特征量，构建热电联合优化模型，该方法通过从宏观上对供热网络进行建模、规避供热网络中复杂的热力潮流计算，简化了变量维度和计算量，同时又充分考虑了热网所具有的惯性和迟滞性，所衍生出的热电联产机组运行灵活性好，能够为电力系统调度提供比较可靠热电合作优化方法。
2.本发明以热电机组作为联合系统的核心，根据抽气式热电联产机组运行特性，得到其电热运行外特性模型，依托现代化城市建设中普遍采用集中供热方式而建立的完善的区域供热网络，考虑热能在供热网络中传递时，会因供热管道网络的热容特性会产生迟滞现象，具体体现在热网两端源荷功率的不匹配关系，将供热网络等效为广义储能模型，以热力学一阶微分方程进行描述，以温度作为其特征量，同时对特征量建立上下限约束模型；根据热电联合优化运行系统的结构，得到整个系统的热电功率平衡模型；为保证热电合作对风电不确定性的应对，在决策热电联产机组基点时应留有足够的备用应对不确定性，建立备用约束模型；考虑热电机组电热运行约束、联合系统功率平衡约束、广义储能系统约束以及风电备用约束，建立以热电联合系统最小成本为目标优化函数的模型；考虑热电机组电热运行约束、联合系统功率平衡约束、广义储能系统约束以及风电备用约束，建立以热电联合系统最小成本为目标优化函数的模型，根据热电联合系统最小成本的目标优化函数，利用gams优化平台中的cplex算法求解模型得到热电联合系统最小成本值以及相应的弃风量；输出优化结果并对结果进行分析，根据得到的热电联合系统最小成本值、弃风量以及相应的热电联产机组有功电出力值，可以得到在计及一阶模型描述的热网柔性时，热电机组的运行灵活性大大提高，机组调节范围变宽，能够进一步降低有功出力，为风电提供更多上网空间，从而使得弃风量减少。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明中等效为广义储能系统的供热网络两端源荷功率不匹配关系图。
图3为本发明的热电联合系统内部结构示意图。
具体实施方式：
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
如图1-3所示，一种计及热网柔性的热电联合优化调度方法，具体包括如下步骤：
(1)热电机组作为联合系统的核心，根据抽气式热电联产机组运行特性，得到其电热运行外特性模型；
为了保证描述对象的模型连续化，本方法中热电联产机组电热运行外特性模型具体如下：
式中，
(2)依托现代化城市建设中普遍采用集中供热方式而建立的完善的区域供热网络，考虑热能在供热网络中传递时，会因供热管道网络的热容特性会产生迟滞现象，具体体现在热网两端源荷功率的不匹配关系，如图2所示，红色实线表示热源的能量产出值，即进入到热网中的能量，绿色实线表示能量消耗值，即从热网传递给热负荷被消耗的能量，两条曲线的斜率代表该时刻的热源荷实时功率值，各个时段中斜率的不同代表二者功率的不匹配，这种功率不匹配关系是因为热网惯性和迟滞性产生的，两条曲线的差值即表征被储存在热网中的热量，将供热网络等效为广义储能模型，以热力学一阶微分方程进行描述，以温度作为其特征量，当储存在热网中的热量存在变化时，其特征量也会随之变化，但该特征量有一个变化范围，因此要对特征量建立上下限约束模型。
本方法以广义储能系统对热网两端源荷功率不匹配关系进行描述，热源产生的能量进入供热网络对应广义储能系统的储热，供热网络中贮存的能量供给热负荷(以保证其特征量恒定)对应于广义储能系统的放热。以温度为储能系统特征量，通过热容将热源荷之间的功率差值传递到特征量的变化上，具体模型如下：
其中cs为反映供热网络热容特性的物理量，表示温度上升或者下降1摄氏度所需要的能量变化量，单位mj/℃；
根据热电联合系统拓扑结构可知，热网对应的广义储能系统的储热功率为热电联产机组的热出力，模型公式如下：
相应的放热功率则对应热网传递热量以维持热负荷特征量温度恒定的功率，其模型公式如下：
式中，tl为热负荷的温度特征量，本发明中假设其为恒定值，单位℃；rs为广义储能系统与热负荷之间的热阻，表征热传递效率，单位℃/mw；
将公式(2)、公式(3)和(4)代入到公式(1)中，可以得到广义储能系统状态量温度的变化规律，模型如下：
式中，δt为时间间隔，单位h。该式描述了广义储能系统的变化规律，可以看出当前时刻特征量的值与前一时刻特征量的值相关，体现了热网的迟滞性，同时指数项的存在表征了热网的热惯性。
作为储能系统的特征量约束模型如下：
式中，tmax和tmin分别为广义储能系统温度特征量的上限值、下限值，单位℃。
(3)根据热电联合优化运行系统的结构，如图3所示，整个系统包含热电联产机组、风电、常规负荷，通过联络线计划功率与上层输电网相协调，对于电力系统侧，系统为单母线模型。
根据热电联合系统的内部结构，其电热功率平衡方程模型如下：
式中，
(4)为应对风电功率预测的不确定性，在决策热电联产机组基点的同时需留有足够的备用，建立备用约束模型。
为应对风电功率预测的不确定性，联合系统中需要留有充足的备用，具体模型如下：
式中，rup和rdw分别为机组的向上和向下爬坡速率，单位mw/h；rres为应对风电不确定性的备用系数；
(5)考虑热电机组电热运行约束、联合系统功率平衡约束、广义储能系统约束以及风电备用约束，建立以热电联合系统最小成本为目标优化函数的模型。
综合上述约束条件，得到热电联合系统最小成本的目标优化函数模型如下：
式中，a，b，c，d，e和f为热电联产机组的成本系数；σpun为功率惩罚系数，单位$/mw，当热电联合系统的实际功率值与计划功率值存在偏差值会产生惩罚量；
(6)根据热电联合系统最小成本的目标优化函数，利用gams优化平台中的cplex算法求解模型得到热电联合系统最小成本值以及相应的弃风量。
(7)输出优化结果并对结果进行分析。
根据得到的热电联合系统最小成本值、弃风量以及相应的热电联产机组有功电出力值，可以得到在计及一阶模型描述的热网柔性时，热电机组的运行灵活性大大提高，机组调节范围变宽，能够进一步降低有功出力，为风电提供更多上网空间，从而使得弃风量减少。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。