一种基于直流功率跟随风电功率波动的发电机组组合方法与流程

本发明涉及一种组合方法，具体涉及一种基于直流功率跟随风电功率波动的发电机组组合方法。

背景技术：

大规模风电接入，由于其出力的随机性和间歇性，将导致电网有功功率发生波动。为保证风电并网后系统可靠运行，需在原来运行方式的基础上，安排一定容量的旋转备用以响应风电出力的随机波动，维持电力系统频率稳定，这使得含有大量风电的送端电网面临较大的调峰压力。采用直流跟随风电功率波动进行功率的自动调节，结合直流送、受端电网电源结构及调节能力，充分利用直流送、受端电网各自的调节优势及互补调节特性，提高风电的消纳能力。

直流功率跟随送端电网风电功率波动将对受端电网的备用容量、调峰、线路潮流、电压波动等带来新的问题。本发明主要从通过直流相连的两个交流电网角度上，统一考虑两个电网在直流伴随风电波动情况下考虑调峰约束的机组组合问题。目前互联电力系统机组组合问题和备用容量配置的研究还处于探索阶段。需要将互联电力系统作为一个整体来考虑，综合考虑送、受端电网备用成本、风电预测值及偏差、负荷预测、直流联络线输电功率、输电线路安全约束等条件，最终得到电网机组组合与直流波动功率范围之间的关系。

技术实现要素：

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于直流功率跟随风电功率波动的发电机组组合方法，通过本发明提供的发电机组组合方法得到的发电机组组合方式能够满足电力系统旋转备用、兼顾各时段机组出力的可行性、提高风电利用率和电网运行费用最小等要求。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

本发明提供一种基于直流功率跟随风电功率波动的发电机组组合方法，所述发电机组包括火电机组、风电机组和水电机组；所述方法包括：

步骤1：确定机组组合目标函数；

步骤2：确定机组组合约束条件；

步骤3：求解机组组合目标函数。

所述步骤1中，选取电力系统总成本最小值为目标，建立机组组合目标函数；

电力系统总成本包括火电机组成本、风电机组成本和水电机组成本；

火电机组成本包括火电机组购电成本、火电机组环境成本、火电机组旋转备用成本、火电机组开机成本和火电机组停机成本；

风电机组成本包括风电机组购电成本和风电机组弃风成本；

水电机组成本包括水电机组购电成本和风电机组弃水成本。

所述机组组合目标函数如下：

其中，F表示电力系统总成本；a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数；ω^a为时段a的持续时间，单位为小时；

i为火电机组编号，i＝1,2,…,Ω_I，Ω_I为火电机组组合；为第i台火电机组在时段a中的上网电价，为第i台火电机组在时段a中的出力；为第i台火电机组在时段a中的旋转备用的单位费用；为第i台火电机组在时段a中旋转备用的容量；为第i台火电机组在时段a中的状态变量，表示时段a中第i台火电机组处于停机状态，表示时段a中第i台火电机组处于开机状态；为第i台火电机组在时段a中单位电量对应的环境成本，且η_Gix为第i台火电机组在时段a中单位电量对应的污染物x的排放系数，E_x为污染物x环境价值；E′_x为污染物x的环境罚款标准；

w为风电机组编号，w＝1,2,…,Ω_W，Ω_W为风电机组集合；为第w台风电机组在时段a中的上网电价，为第w台风电机组在时段a中的出力，为第w台风电机组在时段a中的单位电量的弃风成本，为第w台风电机组在时段a中的弃风功率；

h为水电机组编号；h＝1,2,…,Ω_H，Ω_H为水电机组集合；为第h台水电机组在时段a中的上网电价，为第h台水电机组在时段a中的出力，为第h台水电机组在时段a中的单位电量的弃水成本，为第h台水电机组在时段a中的弃水功率；

S_Gi为第i台火电机组的开机费用，为第i台在时段a中火电机组的是否开机，表示第i台火电机组在时段a中不开机，表示第i台火电机组在时段a中开机；

g_Gi为第i台火电机组的停机费用，为第i台火电机组在时段a中是否停机，表示第i台火电机组在时段a中不停机，表示第i台火电机组在时段a中停机。

所述步骤2中，机组组合目标函数对应的机组组合约束条件包括电力系统相关约束、火电机组相关约束、风电机组相关约束、水电机组相关约束和直流功率相关约束。

所述电力系统相关约束包括节点功率平衡约束、线路潮流约束、可靠性约束和爬坡速率约束；具体有：

1)功率平衡约束表示为：

sf^a+g^a＝d^a a∈A (2)

其中，s为网络分支节点的关联矩阵，g^a为在时段a中节点上各发电机组的出力，d^a为在时段a中各节点负荷值，a为时间段编号，A为时间段总数；f^a为在时段a中各个通道的潮流集合，为在时段a中通道mn中通过的潮流，满足：

其中，m、n表示任一两个节点，γ_mn为通道mn中某条线路的导纳，n_mn为通道mn中的线路数量，为在时段a中节点m的电压相角；为在时段a中节点n的电压相角，为节点集合；

2)线路潮流约束表示为：

其中，为在时段a中通道mn中通过的潮流，n_mn为通道mn中的线路数量，为通道mn中中某线路的容量，a为时间段编号，A为时间段总数；

3)可靠性约束表示为：

LOLE≤LOLE_max (5)

其中，LOLE为电力系统在负荷高峰场景中的缺电时间期望，LOLE_max为系统在负荷高峰场景中的最大允许缺电时间期望值，LOLE表示为：

其中，LP为负荷高峰场景中所有发电机组的最大出力之和，x_e为电力系统等效负荷中的任一变量，x_e表示为：

其中，x_o为原有负荷中的任一变量，y为除风电机组以外的发电机组编号，NG为除风电机组以外的发电机组集合，x'_y为由于第y台除风电机组以外的发电机组停机引起的概率性负荷中的随机变量；

φ(x_e)为通过卷积公式由从1到NG台发电机组停电容量的概率分布曲线函数和原有负荷持续曲线函数得到的电力系统等效负荷持续曲线函数；φ(x_e)表示为：

其中，为卷积计算符号，φ_y-1(x_e)为通过卷积公式由从1到NG-1台发电机组停电容量的概率分布曲线函数和原有负荷持续曲线函数得到的电力系统等效负荷持续曲线函数，δ_y(x'_y)为第y台除风电机组以外的发电机组停电容量的概率分布曲线函数；φ_y-1(x_e-x'_y)为通过卷积公式由从1到NG-1台发电机组停电容量的概率分布曲线函数得到的等效负荷持续曲线函数，x'_y为第y台除风电机组外的发电机组的停机容量；

4)爬坡速率约束表示为：

其中，V_min为除风电机组以外的发电机组爬坡速率的最小允许值，α_i为第i台火电机组最大调整速率占其容量的百分比，为第i台火电机组的容量，n_Gi为第i台火电机组的开机变量，Ω_I为火电机组集合；β_h为第h台水电机组最大调整速率占其容量的百分比，为第h台火电机组的容量，Ω_W为水电机组集合。

所述火电机组相关约束表示为：

其中，g_Gi为第i台火电机组的最小技术出力，n_Gi为第i台火电机组的开机变量，为为第i台火电机组在时段a中的出力，为第i台火电机组的容量，i为火电机组编号，i＝1,2,…,Ω_I，Ω_I为火电机组组合，a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数。

所述风电机组相关约束表示为：

其中，g_Gw为第w台风电机组的功率最小值，为第w台风电机组的最大容量，为第w台风电机组在时段a中的出力，a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数。

所述水电机组相关约束表示为：

其中，为第h台水电机组在时段a中的弃水功率，为第h台火电机组的最大容量，Q_Gh为第h台水电机组在调度时段内允许的最小发电量，为第h台水电机组在调度时段内允许的最大发电量，a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数；ω^a为时段a的持续时间，单位为小时。

所述直流功率相关约束表示为：

其中，f^z为直流通过的最小潮流，为直流可通过的最大潮流，f^za为时段a中直流通过的实际潮流，其表示为：

其中，为时段a中为保证直流经济性和运行时间要求设置的直流基础潮流，为所有风电机组的弃风功率，为第w台风电机组在时段a中的出力，w为风电机组编号，Ω_W为风电机组集合；a为时间段编号。

所述步骤3中，利用商业软件CPLEX对机组组合目标函数进行求解，得到最优的机组组合方式。

与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

本发明提供的基于直流功率跟随风电功率波动的发电机组组合方法可以在直流功率跟随风电功率波动的条件下，为直流互联的交流电网提供机组组合最优方式；该方法通过建立系统的等效负荷持续曲线，在充分考虑了机组故障概率、容量等因素计算出系统更准确合理的旋转备用容量；同时，从电力系统运行费用最小的角度，对最优方式的经济性提供了保证，使机组组合方式更加全面考虑了系统的可靠性和经济性，该方法具有简单、实用、全面、操作性强的特点。

附图说明

图1是本发明实施例中甘肃电网24小时有效负荷持续曲线示意图；

图2是本发明实施例中甘肃电网24小时等效负荷持续曲线示意图；

图3是本发明实施例中湖南电网24小时等效负荷持续曲线示意图；

图4是本发明实施例中湖南、甘肃电网两种情况下日开机容量变化曲线示意图；

图5是本发明实施例中湖南、甘肃电网两种情况下日旋转备用容量对比图示意图；

图6是本发明实施例中直流日传输功率曲线和直流日传输风电的功率曲线示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明提供一种基于直流功率跟随风电功率波动的发电机组组合方法，所述发电机组包括火电机组、风电机组和水电机组；所述方法包括：

步骤1：确定机组组合目标函数；

步骤2：确定机组组合约束条件；

步骤3：求解机组组合目标函数。

所述步骤1中，选取电力系统总成本最小值为目标，建立机组组合目标函数；

电力系统总成本包括火电机组成本、风电机组成本和水电机组成本；

火电机组成本包括火电机组购电成本、火电机组环境成本、火电机组旋转备用成本、火电机组开机成本和火电机组停机成本；

风电机组成本包括风电机组购电成本和风电机组弃风成本；

水电机组成本包括水电机组购电成本和风电机组弃水成本。

所述机组组合目标函数如下：

其中，F表示电力系统总成本；a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数；ω^a为时段a的持续时间，单位为小时；

i为火电机组编号，i＝1,2,…,Ω_I，Ω_I为火电机组组合；为第i台火电机组在时段a中的上网电价，为第i台火电机组在时段a中的出力；为第i台火电机组在时段a中的旋转备用的单位费用；为第i台火电机组在时段a中旋转备用的容量；为第i台火电机组在时段a中的状态变量，表示时段a中第i台火电机组处于停机状态，表示时段a中第i台火电机组处于开机状态；为第i台火电机组在时段a中单位电量对应的环境成本，且η_Gix为第i台火电机组在时段a中单位电量对应的污染物x的排放系数，E_x为污染物x环境价值；E′_x为污染物x的环境罚款标准；电力行业污染物环境价值标准如表1：

表1

w为风电机组编号，w＝1,2,…,Ω_W，Ω_W为风电机组集合；为第w台风电机组在时段a中的上网电价，为第w台风电机组在时段a中的出力，为第w台风电机组在时段a中的单位电量的弃风成本，为第w台风电机组在时段a中的弃风功率；

h为水电机组编号；h＝1,2,…,Ω_H，Ω_H为水电机组集合；为第h台水电机组在时段a中的上网电价，为第h台水电机组在时段a中的出力，为第h台水电机组在时段a中的单位电量的弃水成本，为第h台水电机组在时段a中的弃水功率；

S_Gi为第i台火电机组的开机费用，为第i台在时段a中火电机组的是否开机，表示第i台火电机组在时段a中不开机，表示第i台火电机组在时段a中开机；

g_Gi为第i台火电机组的停机费用，为第i台火电机组在时段a中是否停机，表示第i台火电机组在时段a中不停机，表示第i台火电机组在时段a中停机。

所述步骤2中，机组组合目标函数对应的机组组合约束条件包括电力系统相关约束、火电机组相关约束、风电机组相关约束、水电机组相关约束和直流功率相关约束。

所述电力系统相关约束包括节点功率平衡约束、线路潮流约束、可靠性约束和爬坡速率约束；具体有：

1)功率平衡约束表示为：

sf^a+g^a＝d^a a∈A (2)

其中，s为网络分支节点的关联矩阵，g^a为在时段a中节点上各发电机组的出力，d^a为在时段a中各节点负荷值，a为时间段编号，A为时间段总数；f^a为在时段a中各个通道的潮流集合，为在时段a中通道mn中通过的潮流，满足：

其中，m、n表示任一两个节点，γ_mn为通道mn中某条线路的导纳，n_mn为通道mn中的线路数量，为在时段a中节点m的电压相角；为在时段a中节点n的电压相角，为节点集合；

2)线路潮流约束表示为：

其中，为在时段a中通道mn中通过的潮流，n_mn为通道mn中的线路数量，为通道mn中中某线路的容量，a为时间段编号，A为时间段总数；

3)可靠性约束表示为：

LOLE≤LOLE_max (5)

其中，LOLE为电力系统在负荷高峰场景中的缺电时间期望，LOLE_max为系统在负荷高峰场景中的最大允许缺电时间期望值，LOLE表示为：

其中，LP为负荷高峰场景中所有发电机组的最大出力之和，x_e为电力系统等效负荷中的任一变量，x_e表示为：

其中，x_o为原有负荷中的任一变量，y为除风电机组以外的发电机组编号，NG为除风电机组以外的发电机组集合，x'_y为由于第y台除风电机组以外的发电机组停机引起的概率性负荷中的随机变量；

φ(x_e)为通过卷积公式由从1到NG台发电机组停电容量的概率分布曲线函数和原有负荷持续曲线函数得到的电力系统等效负荷持续曲线函数；φ(x_e)表示为：

其中，为卷积计算符号，φ_y-1(x_e)为通过卷积公式由从1到NG-1台发电机组停电容量的概率分布曲线函数和原有负荷持续曲线函数得到的电力系统等效负荷持续曲线函数，δ_y(x'_y)为第y台除风电机组以外的发电机组停电容量的概率分布曲线函数；φ_y-1(x_e-x'_y)为通过卷积公式由从1到NG-1台发电机组停电容量的概率分布曲线函数得到的等效负荷持续曲线函数，x'_y为第y台除风电机组外的发电机组的停机容量；

4)爬坡速率约束表示为：

其中，V_min为除风电机组以外的发电机组爬坡速率的最小允许值，α_i为第i台火电机组最大调整速率占其容量的百分比，为第i台火电机组的容量，n_Gi为第i台火电机组的开机变量，Ω_I为火电机组集合；β_h为第h台水电机组最大调整速率占其容量的百分比，为第h台火电机组的容量，Ω_W为水电机组集合。

所述火电机组相关约束表示为：

其中，g_Gi为第i台火电机组的最小技术出力，n_Gi为第i台火电机组的开机变量，为为第i台火电机组在时段a中的出力，为第i台火电机组的容量，i为火电机组编号，i＝1,2,…,Ω_I，Ω_I为火电机组组合，a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数。

所述风电机组相关约束表示为：

其中，g_Gw为第w台风电机组的功率最小值，为第w台风电机组的最大容量，为第w台风电机组在时段a中的出力，a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数。

所述水电机组相关约束表示为：

其中，为第h台水电机组在时段a中的弃水功率，为第h台火电机组的最大容量，Q_Gh为第h台水电机组在调度时段内允许的最小发电量，为第h台水电机组在调度时段内允许的最大发电量，a为时间段编号，a＝1,2，…,A，A为时间段总数；ω^a为时段a的持续时间，单位为小时。

所述直流功率相关约束表示为：

其中，f^z为直流通过的最小潮流，为直流可通过的最大潮流，f^za为时段a中直流通过的实际潮流，其表示为：

其中，为时段a中为保证直流经济性和运行时间要求设置的直流基础潮流，为所有风电机组的弃风功率，为第w台风电机组在时段a中的出力，w为风电机组编号，Ω_W为风电机组集合；a为时间段编号。

所述步骤3中，利用商业软件CPLEX对机组组合目标函数进行求解，得到最优的机组组合方式。

实施例

为验证本发明提供的发电机组组合方法的合理性和有效性，该实施例采用了酒泉至湖南±800kV特高压直流及相关系统作为算例，使用商业寻优软件CPLEX进行寻优计算。

1、等效负荷持续曲线的计算

根据甘肃风电的实际运行经验，虽然单个风电场出力变化率较大，但是在“风风互补”的作用下，风电基地的出力变化率较小，预测值与实际偏差在10％内的概率为91％。文章将甘肃需要直流传输的风电作为一个整体考虑，采用风电实际偏差值为±10％，概率为9％(概率负荷最大)用于计算等效负荷持续曲线。甘肃电网24小时有效负荷持续曲线如图1所示，其横坐标为以甘肃电网一天中最大负荷为基准值的标幺值，纵坐标为各负荷的持续时间。甘肃电网中机组发生故障概率采用机组强制停机率(FORs)，其值为5％，最大机组容量为600MW；湖南电网中机组强迫停机率为5％，最大机组容量为1000MW。经计算，在甘肃负荷高峰期间，甘肃风电出力预测值最大为3320MW。

甘肃电网考虑风电出力实际偏差、两台机组故障造成的电力缺供和对应的概率如表2所示。卷积积分处理见表3，表3中负荷仍是以甘肃电网最大负荷为基准值的标幺值。

表2

表3

由表3得到的负荷持续曲线就是甘肃电网24小时等效负荷持续曲线，见图2。等效负荷持续曲线相比原有有效负荷持续曲线，负荷最大值有所增加，且可以通过系统可供的最大电力值计算出停电时间期望值。湖南电网考虑了两台机组故障的24小时等效负荷持续曲线见图3，其负荷为采用湖南电网24小时内最大负荷值为基准值的标幺值。

系统0点的初始开机方式(90台火电机组)如表4：

表4

2、仿真结果

在初始机组组合方式下，采用非汛期水电数据，利用CPLEX进行仿真计算，得到的火电日开机容量的变化，如图4所示。系统日旋转备用容量的变化如图5所示。直流日传输功率和日风电出力的变化，如图6所示。

由上述仿真结果可以发现：

湖南电网：采用5％标准的火电开机容量和旋转备用容量在11点后高于采用LOLE标准的火电开机容量和旋转备用容量，23点时基于两种标准的火电开机容量分别为16420MW和16100MW，24小时内火电机组平均利用率分别为63.67％和65.13％，多产生旋转备用费用为192000元。基于LOLE标准的旋转备用约为该系统最大发电负荷4.2％。

甘肃电网：采用5％标准的火电开机容量在10点和21点后低于采用LOLE标准的火电开机容量，23点时火电开机容量分别为14400MW和14620MW，24小时内火电机组平均利用率分别为93.13％和92.09％，少产生旋转备用费用为187000元。基于LOLE标准的旋转备用为该系统最大发电负荷7％，但是，基于5％标准的缺电期望值达到0.0336小时/天，比LOLE最大允许值高40％。

由上可知：基于等效负荷持续曲线采用LOLE约束计算旋转备用容量比基于某一百分数计算得出旋转备用容量更灵活、更合理。其可以针对不同的电网特性，针对性的得到合理的旋转备用容量，可以更好的处理随机性因素。

通过上述结果可见：在非汛期期间，风电出力完全通过直流传输到湖南电网消纳，无弃风功率出现，湖南水火电共同承担了调峰任务。算例结果满足了系统旋转备用容量、各时段机组出力的可行性、提高风电利用率和电网运行费用最小的要求，验证了模型的合理性和有效性。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。