一种光热电站-风电场联合系统的有功功率滚动调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种光热电站-风电场联合系统的有功功率滚动调度方法，属于电力 系统运行和控制技术领域。
【背景技术】
[0002] 随着近年来可再生能源发电的快速发展，利用太阳能转化为热能发电的光热发电 技术再一次引起人们的关注。据国际能源署预计，在适度政策的支持下，2050年全球CSP累 计装机容量将达980GW。目前，国内在张家口、青海等多地均有在建的光热电站项目。
[0003] 光热电站利用热能产生蒸汽推动汽轮机发电，当光热电站与储热装置结合时，可 W显著提高光热发电的可控性和可调度性，从而使原本不可调度的电源变为具有良好调度 性能的电源。由于光热电站需要产生蒸汽来发电，因此其对直射太阳光福射有较高的要求， 在我国，可W满足光热电站光照条件要求的地区大多位于西北和北部，运些地区风电资源 也比较丰富。由于风电资源存在不确定性，其预测误差使得风电实际出力与预测出力有一 定的偏差，在导致弃风问题的同时，也给电力系统的日前调度和实时调度带来了困难。考虑 到未来光热电站的发展趋势、其可能建设投产的地理位置W及光热电站的可调度能力，可 W考虑将光热电站与风电结合起来。光热电站中储热装置内的能量能W较低的损耗存储很 长时间，联合系统在制订日前计划时，如果没有考虑后几日风光功率的不确定性和光热电 站可调度能力的变化，就无法制订合理的储热装置充放电计划来充分发挥光热电站的可调 度能力，从而影响联合系统在更长时间尺度上的经济效益。因此，对于光热电站和风电联合 系统，有必要考虑风光功率预测的不确定性W及风光不确定性在未来48小时中的变化情 况，对联合系统的调度问题进行研究。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提出一种光热电站-风电场联合系统的有功功率滚动调度方法， 针对可再生能源并网问题，充分考虑风光功率预测的不确定性W及风光不确定性在未来48 小时中的变化情况，将未来48小时的风光预测数据纳入光热电站-风电联合系统的调度当 中，从而产生合理的未来24小时的光热电站-风电联合系统输出有功功率计划，减少风电场 的不确定性，促进可再生能源并网。
[0005] 本发明提出的光热电站-风电场联合系统的有功功率滚动调度方法，包括W下步 骤：
[0006] (1)对风电场、光热电站的光场的历史预测数据和历史实际有功功率数据进行统 计，建立历史预测数据和历史实际有功功率数据之间的关系曲线，具体过程如下：
[0007] (1-1)对光热电站的光场过去一年的历史日前光照功率预测数据进行统计，得到 光热电站的光场过去一年的历史日前光照功率预测数据分布区间巧=[ρΓ"，ρΓχ]，pf"为上 述区间的下界，ρΓ"为上述区间的上界，则过去一年的历史日前光照功率预测数据分布于 区间Ρ1内；
[000引（1 -2)设定一个数值gapi，gapi的取值范围为gapi e (ο，5 ];
[0009] (1-3)根据步骤（1-1)中所述的分布区间PI和步骤（1-2)中设定的数值gapi，计算得 到子区间P k，k = 1，2，. . .，η 1，上述子区间P k的取值范围为 尸4 e (ρΓ。+ 巧-1). ，ρΓ + /(. ]，山的取值为：
[0010]
[0011] (1-4)对光热电站的光场过去一年的历史实际输出光照功率数据进行统计，得到 光热电站光场过去一年的历史实际输出光照功率数据集合hi;
[001^ (1-5)根据步骤（1-3)中所述子区间Pk和m，将历史实际输出光照功率数据集合hi 划分为m个子集合碎，k= 1，2，...，m，具体过程如下：
[0013] (1-5-1)从步骤（1-1)所述光热电站的光场过去一年的历史日前光照功率预测数 据中找出与上述数据集合hi中的任意一个元素 X相对应的历史日前光照功率预测数据x'，x Ehi;
[0014] ( 1 - 5 - 2 )根据步骤（1 - 3 )中所述子区间P k，若上述 X'€ (P;"'" + (Α· -1).'·.拼Pi，拇in+ A .·餅細.，:则将步骤(l-s-l)中所述的元素 X划分给集合.璋·，k= 1， 2,···,ηι;
[0015] (1-5-3)遍历数据集合hi中的每一个元素，重复步骤(1-5-1)和步骤(1-5-2)，将数 据集合hi中的每一个元素划分到上述数据子集合皆中，k=l，2,...，m;
[0016] (1-6)计算步骤（1-5-3)的数据子集合辟的均方根误差/?MS'与，将子区间Pk的中间 值作为自变量，将数据子集合皆的均方根误差中与Pk相对应的均方根误差樹叙巧作为因变 量，构成一个Pk与穴MS7马的关系曲线化；
[0017] (1-7)对风电场过去一年的历史日前风电功率预测数据进行统计，得到风电场过 去一年的历史日前风电功率预测数据分布区间扔=巧f":，pn，坡i"为上述区间的下界， ρΓ为上述区间的上界，则过去一年的历史日前风电功率预测数据分布于区间P2内；
[001引（1-8)设定一个数值gap2，gap2的取值范围为gap2E (0,5];
[0019] (1-9)根据步骤（1-7)中所述的分布区间P2和步骤（1-8)中设定的数值gap2,计算得 到子区间W g，g = 1，2，. . .，η 2，上述子区间W g的取值范围为 炉g e (ρΓ + (各-U. g。知ρΓ +《.若觀]，化的取值为：
[0020]
[0021] (1-10)对风电场的光场过去一年的历史实际输出风电功率数据进行统计，得到风 电场过去一年的历史实际输出风电功率数据集合h2，
[0022] (1-11)根据步骤(1-7)中所述子区间Wg和m，将历史实际输出光照功率数据集合h2 划分为Π2个子集合/?^'，g= 1，2，. . .，Π2，具体过程如下：
[0023] (1-11-1)从步骤(1-7)所述风电场过去一年的历史日前风电功率预测数据中找出 与上述数据集合h2中任一个元素 y相对应的历史日前风电功率预测数据y'，yEh2;
[0024] ( 1 - 1 1 - 2 )根据步骤（1 - 9 )所述子区间W g，若上述 .^'€咕^十侣-])，飢。:.!)；；"1 +《，巧吹]，则将步骤(1-11-1)中所述的元素7划分给集合舊，邑= 1.2.. ..,Π2 ；
[0025] (1-11-3)遍历数据集合hi中的每一个元素，重复步骤（1-11-1)和步骤（1-11-2)， 将数据集合h2中的每一个元素划分到上述数据子集合谭中，g=l，2,...，m;
[00%] (1-12)计算步骤(1-11-3)中得到的数据子集合谭的均方根误差MiSf，将子区间 Wg的中值作为自变量，将数据子集合的均方根误差中与Wg相对应的均方根误差/?MS'马作 为因变量，构成一个胖8与吗的关系曲线化；
[0027] (2)根据风电场、光热电站光场的未来48小时的有功功率预测，并根据上述步骤 (1)的历史预测数据和历史实际有功功率数据之间的关系曲线，生成未来48小时的风电场、 光热电站光场的有功功率场景集合，具体过程如下：
[0028] (2-1)设定光热电站的光场未来48小时的有功功率预测数值SPI，查询上述关系曲 线虹，分别得到与有功功率预测数值SP哺对应的48个均方根误差化做￡；'，1为预测时刻，1 = 1.2.. ...48；
[0029] (2-2)对48个均方根误差化I傲马分别进行修正，得到48个修正均方根误差品云耳：
[0030]
[0031] (2-3)根据步骤(2-2)所述的48个修正均方根误差/?Λ化￡'|'，利用基于高斯分布的蒙 特卡洛方法，相对应每个修正均方根误差方品if，产生标准差为瓦的10组数据<，1 = 1.2.. . .，48，si=l，2,. . . ,10为组下标；
[0032] (2-4)根据上述有功功率预测数值SPI和10组数据<，计算得到10组光热电站光场 未来48小时的有功功率巧：(场景：/? =Sp/+4，1 = 1，2, . . .，48，si = l，2, . . .，10为组下 标，10组共480个有功功率数据巧^^组成场景集合亦；
[0033] (2-5)设定风电场未来48小时的有功功率预测数值Wpi，查询上述关系曲线R2，分别 得到与有功功率预测数值Wpi相对应的48个均方根误差化I殺驾;，1为预测时刻，1 = 1，2，...， 48;
[0034] (2-6)对48个均方根误差/切做分别进行修正，得到48个修正均方根误差方运每：
[0035]
[0036] (2-7)根据步骤(2-2)所述的48个修正均方根误差方I友g，利用基于高斯分布的蒙 特卡洛方法，相对应每个修正均方根误差，产生标准差为i?MS^的10组数据乂，1 = 1,2,... ,48，S2= 1,2,... ,10为组下标；
[0037] (2-8)根据上述有功功率预测数值WPI和10组数据计算得到10组风电场未来48 小时的有功功率巧Γ'场景：
L = 1，2，. . .，48，S2 = 1，2，. . .，10为组下标， 10组共480个有功功率数据P巧r'd组成场景集合东^;
[0038] (3)根据上述风电场、光热电站的光场的有功功率场景集合和实际接入电网的售 电价格，对光热电站-风电联合系统未来24小时的输出有功功率计划值进行计算，具体过程 如下：
[0039] (3-1)设第1时刻的售电价格为P1;
[0040] (3-2)设定光热电站的有功功率出力的各項约束，具体过程如下：
[0041] ( 3 - 2 - 1 )设定光热电站发电机出力限制约束为：
[0042] 其中，1 = 1,2. . .48为时刻值，S为对上述步骤(2-4)集合承和步骤(2-8)集合i宇 进行并集运算亦U賊后得到的新集和中列元素的下标s = l，2,. . . .，100,写;Γ为光热电 站中的发电机在所述1时刻和所述的场景S中的出力变量，巧f为设定的光热电站中的发电 机的最小出力设定值，胃Pff为设定的光热电站中的发电机的最大出力设定值，jf"为光热 电站中的发电机在k时刻的状态变量，所述皆等于1表示发电机开启，等于0表示发电机关 闭；
[0043] (3-2-2)设定光热电站中的发电机的状态变量与开机变量的关系约束为：
[0044]
[0045] 其中，wfw为步骤(3-2-1)所述1时刻光热电站中的发电机的开机状态标志，所述 Mfw等于1表示机组在1时刻启动，等于0表示发电机没有在1时刻进行启动操作；
[0046] (3-2-3)