本发明属于电力系统调度自动化技术领域，具体涉及一种多类电源发电计划组合决策方法。
背景技术：
随着以风电和光伏发电为代表的大规模清洁能源的上网发电，清洁能源的波动性和反调峰等特性导致电网的调频调峰困难，由此而带来的清洁能源消纳问题已经成为制约中国清洁能源发电规模化利用的瓶颈问题。解决这一问题的重要措施是利用储能设备，使风电大发期间的电能存储下来，在负荷高峰期得以利用，从而最大限度地发挥风电的效益。
抽水蓄能是目前最为成熟的大规模储能方式，截至2015年底，全国已建抽水蓄能电站21座，装机容量1665万千瓦。2020年，我国规划建设抽水蓄能电站装机容量将达到5000万千瓦，占总装机容量的2.8％。抽水蓄能机组能在总电量保持不变的情况下，将清洁能源电量在时间上进行平移，真正实现多电源互补协调运行，从而提高清洁能源上网电量。
对于包含风电与抽水蓄能的多电源联合优化运行，目前尚无有效的技术支持手段，在实际调度中主要依赖运行人员的经验手动设置。国内发电调度既要贯彻落实节能发电调度办法的实施，保障风电优先调度，又要保证电厂的电量合同得到有效执行，该环境下的机组组合问题具有较高的计算复杂性，最优的开停机结果难以量化衡量。多电源组合问题包含了火电机组组合、电量合同完成进度、风电优先消纳、风电-火电-抽蓄协调运行、电网安全等因素，问题更加复杂，同时调度目标是个模糊、非量化的概念，从数学角度难以建立统一的优化模型解决多电源组合问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种多类电源发电计划的组合决策方法，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，提升电网消纳风电的能力。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种多类电源发电计划组合决策方法，所述多类电源包括火电、风电和抽水蓄能组成的发电系统，其特征在于，组合决策方法包括以下步骤：
步骤一，确定组合决策的计算周期和粒度，获取周期内每个粒度的负荷预测信息、风功率预测数据、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据；
步骤二，根据火电机组的检修计划数据，获取部分火电机组的固定停机状态，并在火电机组固定停机状态的基础上，根据火电机组电量进度信息和风功率预测数据与负荷预测信息之间的电力平衡，设置火电机组的启停状态，得到火电机组的开停机计划；
步骤三，基于火电机组的开停机计划，计算系统电力可调空间，进行系统电力平衡分析，若系统电力平衡，则进入下一步，否则计算系统电力不平衡信息，转至步骤二将系统电力不平衡信息作为新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
步骤四，根据电网的网络结构模型和发电机组参数模型，建立多类电源相协调的优化模型，实现风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；
优化模型目标函数为调度周期内抽水蓄能机组的状态转换成本最低，还包括弃风量与失负荷量的惩罚成本，优化目标表示为：
式中：H、W分别为抽蓄机组总数与风电机组总数；T表示时段总数；Sh,t为抽水蓄能机组h在时段t的启动成本；Δi,t为风电机组w在时段t的弃风惩罚成本；Ct为时段t的失负荷成本；
优化模型的约束条件包括系统平衡约束、抽蓄运行约束、风电运行约束、火电运行约束和电网安全约束，各约束条件具体公式分别如下：
pi,minui,t≤pi,t≤pi,maxui,t
其中，系统平衡约束为火电、风电和抽水蓄能三种电源共同输出的电能满足负荷预测，式中I为火电机组总数；pi,t为火电机组i在时段t的出力；pw,t为风电机组w在时段t的出力；ph,t为抽蓄机组h在时段t的出力；Lt为系统t时的负荷预测；抽水蓄能机组运行约束公式中，为虚拟发电机在t时段的出力；为虚拟电动机在t时段消耗的功率；风电运行约束公式中，pi,max和pi,min分别表示火电机组i输出功率的上下限；ui,t为火电机组i在时段t的组合状态；火电运行约束公式中，为风电机组w在t时段的预测值；为风电机组w在t时段的弃风量；电网安全约束公式中，pmn,max表示线路mn的潮流上限；M为电网计算节点集合；pm,t为节点m发电功率；lm,t为节点m负荷功率；Sm,n,t为节点m的注入功率对线路mn的灵敏度；
步骤五，根据优化模型求解获得多类电源的有功出力，根据有功出力结果进行安全校核计算；若安全校核计算通过，则进入下一步，否则计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，转至步骤二，根据线路潮流越限量乘以灵敏度信息，获得新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
步骤六，生成多类电源联合发电计划，包括火电机组的开停机计划，以及风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划。
进一步的，组合决策以周为计算周期，以小时为计算粒度。
进一步的，在所述步骤三中，系统电力可调空间是根据从发电计划系统中获取的火电机组启停状态、火电机组固定出力、联络线计划、风功率预测数据、抽水蓄能可用容量和旋转备用数据，计算系统可供电力的上限和下限，计算公式为：
Pmax＝Pun,max+Pun,fix+Ptie+Pwind+Ppump-Pres,up
Pmin＝Pun,min+Pun,fix+Ptie+Pwind+Pres,down
式中：Pmax和Pmin为系统可供电力的上限与下限；Pun,max和Pun,min为开机火电机组出力上限与下限总和；Pun,fix为火电机组固定出力总和；Ptie为联络线计划总和；Pwind为风功率预测数据总和；Pres,up和Pres,down分别为系统的上旋转备用与下旋转备用；Ppump为抽水蓄能可用容量；
系统电力平衡分析用于校验负荷预测是否在系统电力可调空间的上限与下限之间，同时给出各时段的旋转备用信息；若负荷预测在电力可调空间的上下限内，则判断系统处于电力平衡，否则为电力不平衡，系统电力不平衡信息为系统电力可调空间与负荷预测两者之间的偏差。
进一步的，采用混合整数规划法求解优化模型。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1)将风功率预测数据纳入到电力平衡中，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，替代或减少火电机组发电量，提升电网清洁能源消纳水平。
2)多类电源组合决策将传统的整体建模问题，如论文《考虑抽水蓄能机组的机组组合模型及求解》所述，进行分解迭代，调度人员参与火电机组启停状态设置，提出了调度人员经验与智能优化技术相结合的决策方法，通过分步迭代求解，解决了多类电源协调运行目标模糊、约束复杂的建模难题。
3)方法实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合安排，火电机组启停计划安排与系统电力平衡分析结合，贴合调度员业务习惯，具有概念清晰、计算过程明确的特点，提升了对多电源的计划编排能力。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
现代大电网包括火电、风电、抽水蓄能等多种电源。其中，风电(风力发电)作为可再生清洁能源，需要优先进行利用；抽水蓄能机组在负荷低谷时作为电动机从电网吸收功率进行抽水，负荷高峰时作为发电机发电向电网注入功率，从而起到削峰填谷的作用，成为解决电网调峰问题的首选。现有技术中，电网实际运行时，抽水蓄能的曲线是根据调度员经验进行安排，调度计划不具备抽水蓄能计划编制功能。
因此本发明提出一种组合决策方法，根据电网需求信息，结合电力平衡分析结果，优选火电机组的启停状态；建立多类电源相协调的优化模型，开展风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；对多类电源的有功出力计划进行安全校核，迭代修正火电机组的开停机计划，最终生成多类电源的联合发电计划。
具体流程如图1所示，本发明的一种多类电源发电计划组合决策方法，所述多类电源包括火电、风电和抽水蓄能组成的发电系统，组合决策方法包括以下步骤：
步骤一，确定组合决策的计算周期和粒度，获取周期内每个粒度的负荷预测信息、风功率预测数据、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据；
多电源组合发电系统中以周为计算周期，以小时为计算粒度，从现有技术中的电网能量管理系统中，获取一星期内每小时的负荷预测信息、火电机组电量进度信息和火电机组检修计划数据，完成数据准备工作。
步骤二，根据火电机组的检修计划数据，获取部分火电机组的固定停机状态，并在火电机组固定停机状态的基础上，根据火电机组电量进度信息和风功率预测数据与负荷预测信息之间的电力平衡，设置火电机组的启停状态，得到火电机组的开停机计划；
在火电机组的固定停机状态的基础上，依据火电机组与风电机组的发电总和满足负荷需求的电力平衡，可以得到火电机组的开停机计划。
步骤三，基于火电机组的开停机计划，计算系统电力可调空间，进行系统电力平衡分析，若系统电力平衡，则进入下一步，否则计算系统电力不平衡信息，转至步骤二将系统电力不平衡信息作为新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
系统电力可调空间是根据从发电计划系统中获取的火电机组启停状态、火电机组固定出力、联络线计划、风功率预测数据、抽水蓄能可用容量和旋转备用数据，计算系统可供电力的上限和下限，计算公式为：
Pmax＝Pun,max+Pun,fix+Ptie+Pwind+Ppump-Pres,up
Pmin＝Pun,min+Pun,fix+Ptie+Pwind+Pres,down
式中：Pmax和Pmin为系统可供电力的上限与下限；Pun,max和Pun,min为开机火电机组出力上限与下限总和；Pun,fix为火电机组固定出力总和；Ptie为联络线计划总和；Pwind为风功率预测数据总和；Pres,up和Pres,down分别为系统的上旋转备用与下旋转备用；Ppump为抽水蓄能可用容量。
系统电力平衡分析用于校验负荷预测是否在系统电力可调空间的上限与下限之间，同时给出各时段的旋转备用信息；若负荷预测在电力可调空间的上下限内，则判断系统处于电力平衡，否则为电力不平衡，系统电力不平衡信息为系统电力可调空间与负荷预测两者之间的偏差。
将风功率预测数据纳入到电力平衡中，提前安排火电机组启停，发挥抽水蓄能机组的削峰填谷作用，实现火电、风电、抽水蓄能等多电源发电计划的联合决策，替代或减少火电机组发电量，提升电网清洁能源消纳水平。
步骤四，根据电网的网络结构模型和发电机组参数模型，建立多类电源相协调的优化模型，实现风电-火电-抽蓄机组有功出力的联合优化；
多类电源相协调的优化模型目标函数为调度周期内抽水蓄能机组的状态转换成本最低，即虚拟发电机(抽水蓄能机组的发电状态)的启动成本与虚拟电动机(抽水蓄能机组的抽水状态)的启动成本，因为抽水蓄能机组一般不直接在发电状态与抽水状态间直接转换，而是首先要停机一段时间，一般取15min或1h为一个时段，只需限制停机一个时段即可。同时，目标函数还包括弃风量与失负荷量的惩罚成本。
优化目标表示为：
式中：H、W分别为抽蓄机组总数与风电机组总数；T表示时段总数；Sh,t为抽水蓄能机组h在时段t的启动成本；Δi,t为风电机组w在时段t的弃风惩罚成本；Ct为时段t的失负荷成本。
优化模型的约束条件包括系统平衡约束、抽蓄运行约束、风电运行约束、火电运行约束和电网安全约束，各约束条件具体公式分别如下：
pi,minui,t≤pi,t≤pi,maxui,t
其中，系统平衡约束为火电、风电和抽水蓄能三种电源共同输出的电能满足负荷预测，式中I为火电机组总数；pi,t为火电机组i在时段t的出力；pw,t为风电机组w在时段t的出力；ph，t为抽蓄机组h在时段t的出力；Lt为系统t时的负荷预测。抽水蓄能机组运行约束公式中，为虚拟发电机在t时段的出力；为虚拟电动机在t时段消耗的功率。风电运行约束公式中，pi,max和pi,min分别表示火电机组i输出功率的上下限；ui,t为火电机组i在时段t的组合状态；火电运行约束公式中，为风电机组w在t时段的预测值；为风电机组w在t时段的弃风量；电网安全约束公式中，pmn,max表示线路mn的潮流上限；M为电网计算节点集合；pm,t为节点m发电功率；lm,t为节点m负荷功率；Sm,n,t为节点m的注入功率对线路mn的灵敏度。
多类电源组合决策将传统的整体建模问题，如论文《考虑抽水蓄能机组的机组组合模型及求解》所述，进行分解迭代，调度人员参与火电机组启停状态设置，提出了调度人员经验与智能优化技术相结合的决策方法，通过分步迭代求解，解决了多类电源协调运行目标模糊、约束复杂的建模难题。
步骤五，根据优化模型求解获得多类电源的有功出力，根据有功出力结果进行安全校核计算；若安全校核计算通过，则进入下一步，否则计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，转至步骤二，根据线路潮流越限量乘以灵敏度信息，获得新增的火电机组开机或停机容量需求，修正火电机组的开停机计划；
根据优化模型，采用现有技术中混合整数规划法计算出此发电系统的有功出力，基于全部电网线路，进行安全校核，其过程参见现有技术，若电网线路的潮流计算值低于潮流上限，则安全校核通过，否则安全校核不通过，计算越限线路对火电机组的灵敏度信息，计算灵敏度信息参见现有技术。
步骤六，生成多类电源联合发电计划，包括火电机组的开停机计划，以及风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划。
通过多类电源发电计划组合决策，改变目前以人工经验为主的设置模式，通过火电机组的开停机计划表和风电、火电、抽水蓄能三种电源的有功出力计划，抽水蓄能机组基于抽水/发电状态转换实现有功的动态补偿，充分发挥大规模风电接入的大电网中，抽水蓄能机组在调峰及改善火电机组启停方案上的作用，提升多类电源协调运行能力。
本发明通过对多类电源发电计划的组合决策，改变了系统的发电计划编制方案，系统中火电机组的开机数目减少，改善了机组启停方案，为风电的消纳提供了空间，可以降低火电机组发电量与总煤耗，减少化石燃料污染物排放水平；通过多电源组合优化，优化模型中对弃风加入了惩罚成本，减少了电网弃风量，提升了风电消纳水平；统筹火电、风电和抽蓄等各类电源，优化决策抽水蓄能的计划曲线，提升电网调度的智能化与精益化水平。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。