一种考虑风电爬坡特性的电力系统调度方法与流程

本发明属于电力系统调领域，具体涉及一种基于负载均衡算法考虑风电爬坡特性的风火联合系统的协调调度方法。
背景技术：
：目前，随着经济的快速发展，全球正面临着不可再生能源枯竭和环境污染严重的双重压力，电能作为当今社会不可或缺的能源形式，也正面临着生产形式的重大变革，其突出表现在风电等可再生能源发电并网的规模逐年增大。风力发电形式具有清洁、可再生等优点，对于我国发展资源节约型、环境友好型社会有着重要的意义，与此同时，风力发电形式由于受气候、环境等因素的影响，具有明显的随机性和波动性。随着大规模风电的并网以及电力系统中风电渗透率的不断提高，必然将导致电力系统的不确定性增加，给电力系统的安全、稳定带来很大的隐患。而解决或削减这些隐患，需要不同时间尺度的调度实现。由于环境地形等因素的影响，风电的功率预测精度很低，很难做到像负荷预测一样精确，不能满足系统超短期调度的需求。再者，根据最近的研究发现，受低气压、冷锋系以及空气对流等气象现象的影响，大型风电场的风电功率会出现持续几个小时的风电功率爬坡事件。这些都对含风电场的电力系统经济调度带来了严峻的挑战。因此，为适应电力行业新的发展趋势，考虑风电爬坡特性的电力系统经济调度，对我国电力行业的未来发展乃至国民经济环保高效的可持续发展都具有重要意义针对上述问题，国内外学者开展了一系列研究并取得了丰硕成果。刘天琪，何川，胡晓通等人设计一种风电爬坡优化控制方法(专利号201510770528.1)，李相俊，宁阳天，惠东等人设计了一种考虑风电爬坡率和运营成本的储能多目标控制方法及系统(专利号201410742099.2)，但两者均采用储能平抑风电爬坡事件造成的功率缺额，由于储能设备的高成本性，使其不能大规模应用。戚永志，刘玉田设计了一种基于竞争博弈的风电爬坡协同控制系统及方法(专利号201310194192.X)，但是其通过风电场群之间的协同控制来改善风电爬坡特性，如果只依靠风电场群进行爬坡控制，具有一定的局限性，经济性不高。总体而言，目前针对考虑风电爬坡特性的电力系统调度方面的研究较少，多采用储能设备平抑风电爬坡过程中的功率缺额，但成本较高，故探索考虑风电爬坡事件的电力系统优化调度新求解方案具有一定实际应用价值。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是提供一种考虑风电爬坡特性的电力系统调度方法，从风电爬坡特性的视角，建立了风电爬坡事件模型，进而建立考虑风电爬坡约束的含风电电力系统优化调度模型，借鉴计算机负载均衡算法，提出了一种常规机组出力的重调度方法，使常规机组能有效平衡风电爬坡事件发生引起的风电功率的减少，保证系统的实际爬坡容量的需求。为了实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：一种考虑风电爬坡特性的电力系统调度方法，所述方法包括如下步骤：步骤(1)建立考虑风电爬坡特性的电力系统调度模型；步骤(2)录入初始数据；步骤(3)根据风电预测信息，采用传统的调度策略，确定系统在调度时段内是否会发生甩负荷；步骤(4)若系统发生甩负荷现象，则获取发生系统甩负荷的时刻和之前所有时刻的常规机组出力以及系统在调度时段内各时刻的实际备用需求；步骤(5)根据步骤(4)获取的数据确定系统是否需要采取风电弃风处理；步骤(6)调用负载均衡算法，更新系统发生甩负荷时刻之前的常规机组出力；步骤(7)重复步骤(3)～(6)直至系统完成调度。本文步骤(1)中模型建立如下：设含风电的电力系统调度成本为f，目标函数为采用常规机组的出力成本、备用购买成本和弃风惩罚成本之和最小为目标函数，故有式(1)：式中：T为总调度时间为90min，N为常规发电机组总数，Pi，t为机组i在时段t的出力，ai，bi，ci为常规机组运行成本系数，Ui，t为机组i在时段t的上调容量，Di，t为机组i在时段t的下调容量，αi为机组i上调备用容量的成本系数，βi为机组i上调备用容量的成本系数，Pwft为风电机组在时段t的预测出力，Pwst为风电机组在时段t的调度出力，Kt为风电机组在时段t的弃风成本。在机组调度过程中应满足功率平衡约束方程式(2)：式中：Lt为时段的系统负荷值。在调度过程中常规机组出力应满足如下约束方程式(3)(4)：Pi，t+Ui，t≤Pimax(3)Pi，t-Di，t≤Pimin(4)式中：Pimax为机组i的最大出力；Pimin为机组i的最小出力。常规机组的爬坡约束主要针对各时段常规机组出力的能力进行约束，与上时段和下时段的机组出力有关。故在调度过程中常规机组的相邻时段的出力应满足约束方程式(5)：Pi，t-1-ri，d×tr≤Pi，t≤Pi，t-1+ri，u×tr(5)式中：Pi，t-1为机组i在时刻t-1的出力，ri，d为机组i的出力下调速率，ri，u为机组i的出力上调速率，tr为调节时间，本文中取tr＝5min。旋转备用容量是电力系统稳定运行的必要条件之一，主要应对由于风电的波动性而引起机组出力的波动。故常规机组提供的旋转备用容量应满足约束方程式(6)(7)：Ui，t＝min(Pimax-Pi，t，ri，u×t)(6)Di，t＝min(Pi，t-Pimin，ri，d×t)(7)式中：t为旋转备用响应时间，取t＝5min。当风电系统发生向上爬坡事件时，一般处理方法为风电机组采取弃风的策略；当风电发生向下爬坡事件时，有可能使系统原有的计划备用容量不足，影响系统调度计划的有效执行。根据上述原因，增加风电爬坡事件约束，使得发生风电爬坡事件时，常规机组的备用容量不小于风电出力的爬坡幅值，常规机组的爬坡速率不小于风电出力的爬坡速率。故常规机组的备用容量应满足平衡方程式(8)(9)(10)：式中：ΔPLd为系统负荷在发生风电爬坡事件过程中单位步长的下降量，ΔPLu为系统负荷在发生风电爬坡事件过程中单位步长的上升量，ΔPd为风电发生爬坡事件过程中单位步长的下降幅值，ΔPu为风电发生爬坡事件过程中单位步长的上升幅值，综合式(1)-(10)得到考虑风电爬坡特性的电力系统调度模型式如(11)所示：本文步骤(2)中初始数据包括常规机组的最大最小出力，常规机组的爬坡能力，常规机组发电成本参数，风电预测出力，负荷预测值，弃风成本。本文步骤(3)中系统发生甩负荷的判断方法为如果系统的旋转备用和系统的实际备用需求不满足约束式(8)，则系统发生甩负荷。本文步骤(5)中判断是否需要弃风的方法为如果系统的旋转备用和系统的实际备用需求不满足式(10)，说明在风电爬坡过程，常规机组的爬坡速率小于风电的爬坡速率，造成系统备用容量不能满足系统实际需求。当该情况发生时，需要采取提前采取弃风措施，降低风电爬坡速率。本文步骤(6)中负载均衡算法的思想为根据各台常规机组的发电成本确定其权重，发电成本越低的机组权重越高，在发生风电爬坡事件过程中，系统采集系统发生甩负荷初始时刻及之前(在本文中最多采集18个时刻)的常规机组出力，根据采集到的信息以及风电和负荷的信息，调整常规机组的出力，并更新机组的权重，使在调整中出力下降的机组权重最低，然后按权值的高低来将负荷增量轮转分配到各常规发电机组上，权值高的发电机相对先进行出力调整，当其调整量不能满足负荷增加时，才会由权值次高的机组到权值最低的机组逐次进行出力调整，直至满足负荷的增加量。与现有的技术方案相比，本发明的有益效果为：本文从风电爬坡特性的视角，建立了风电爬坡事件模型，进而建立考虑风电爬坡约束的含风电的电力系统优化调度模型；借鉴计算机负载均衡算法，提出了一种常规机组出力的重调度方法；进一步将所提出的方法应用于风火系统调度，制定联合调度策略。通过负载均衡算法的应用，常规机组能有效平衡风电爬坡事件发生引起的风电功率的减少，保证系统的实际爬坡容量的需求，具有一定的现实意义。附图说明图1为整体调度算法流程图图2为负载均衡算法流程图图3为发生平缓风电爬坡事件，传统调度方法下系统的爬坡容量需求图4为发生平缓风电爬坡事件，负载均衡算法下系统的爬坡容量需求图5(a)为发生平缓风电爬坡事件，传统调度算法和负载均衡算法下常规机组的出力对比图图5(b)为发生平缓风电爬坡事件，传统调度算法和负载均衡算法下常规机组的出力对比图图6为发生剧烈风电爬坡事件，风电预测出力和调整出力对比图图7为发生剧烈风电爬坡事件，传统调度方法下系统的爬坡容量需求图8为发生剧烈风电爬坡事件，负载均衡算法下系统的爬坡容量需求图9(a)为发生剧烈风电爬坡事件，传统调度算法和负载均衡算法下常规机组的出力对比图图9(b)为发生剧烈风电爬坡事件，传统调度算法和负载均衡算法下常规机组的出力对比图具体实施方式下面结合附图，对本发明做进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。本发明针对风电发生功率爬坡事件时，常规机组的上爬坡能力不能平衡风电功率缺额的现象而设计一种基于负载均衡算法的电力系统调度算法。算法整体流程图如图1所示，包括如下步骤：步骤(1)建立考虑风电爬坡特性的电力系统调度模型；步骤(2)录入初始数据；步骤(3)根据风电预测信息，采用传统的调度策略，确定系统在调度时段内是否会发生甩负荷；步骤(4)若系统发生甩负荷现象，则获取发生系统甩负荷的时刻和之前所有时刻的常规机组出力以及系统在调度时段内各时刻的实际备用需求；步骤(5)根据步骤(4)获取的数据确定系统是否需要采取风电弃风处理；步骤(6)调用负载均衡算法，更新系统发生甩负荷时刻之前的常规机组出力；步骤(7)重复步骤(3)～(6)直至系统完成调度。各步骤中的具体内容已在说明书中进行了详细的说明，这里不再一一具体说明。本发明的关键在于步骤(6)中负载均衡算法在电力系统常规机组出力调度的应用，下面对该应用方法进行详细的说明。根据各台常规机组的发电成本确定其权重，发电成本越低的机组权重越高，在发生风电爬坡事件过程中，系统采集系统发生甩负荷初始时刻及之前(在本文中最多采集18个时刻)的常规机组出力，根据采集到的信息以及风电和负荷的信息，调整常规机组的出力，并更新机组的权重，使在调整中出力下降的机组权重最低，然后按权值的高低来将负荷增量轮转分配到各常规发电机组上，权值高的发电机相对先进行出力调整，当其调整量不能满足负荷增加时，才会由权值次高的机组到权值最低的机组逐次进行出力调整，直至满足负荷的增加量。算法具体流程如图2所示。下面通过仿真实例对本发明所设计的方法进行验证。为了验证本文提出的考虑多时滞的电力系统附加阻尼控制器的控制性能，使用IEEE39节点10机系统添加一个风电场进行仿真分析。其中风电场的装机容量为500MW，常规机组的参数及备用容量报价系数如表1所示，弃风成本K为500￥/MW。利用Matlab进行建模，并调用商业软件cplex进行求解，该算法平均执行时间为48.0673s。表1各常规发电机组的参数发电机PmaxPminabcαβruru160150.00152.20341517.7015.400.30.3280200.003961.91012514.1013.100.40.43100300.003931.85184013.8911.800.50.54120250.003821.69663216.7412.510.60.65150500.002121.80152918.1415.340.750.756280750.002611.53547213.5311.231.41.473201200.002891.26434915.4514.231.61.684451250.001481.2138217.4315.372.2252.22595202500.001271.195410513.9912.22.62.6105502500.001051.128510016.0814.892.752.75首先，采用传统的调度策略求解，系统需要的爬坡容量如图3所示。从图3中可以看出，当风电爬坡事件发生时，系统所需的备用容量急剧增加，导致采用传统的调度策略时，系统没有足够的上爬坡容量，平抑风电功率的缺额，只能甩掉一定的负荷，保证系统的功率平衡和调度的继续执行。当风电爬坡事件发生时，考虑风电爬坡约束，采用负载均衡调度策略，系统需要的爬坡容量如图4所示。在对应调度策略下，常规机组的调度计划曲线如图5(a)和图5(b)所示。由图4可见，当发生风电爬坡事件时，采用负载均衡策略参与调度过程，可以有效保证系统的爬坡容量需求，使常规机组的上爬坡能力能够平衡风电功率的缺额，避免系统的甩负荷。提高了系统的供电可靠性和安全性。根据图5(a)和图5(b)的数据以清晰的看出，随负荷需求的增加，常规机组的出力总体趋势呈现上升趋势。但在负载均衡策略下的常规机组出力在风电爬坡发生之前，呈现下降趋势。机组10出力在时刻3-5出现下降，而后逐渐上升在时刻8达到满载，这是因为系统在时刻6-8需要的爬坡容量相对较高，需要机组10提供一定的备用容量。机组5、机组8和机组9相比传统调度策略下在调度时段的前期的出力均相对较低，因为风电爬坡相对较缓的时刻，需要其提供上爬坡能力。在调度时段内，相比传统调度，其他机组出力呈现不同程度的上升，是为了平衡机组5、8、9、10出力向下调整造成的功率缺额。根据图6、图7和图8可见，通过风电场和常规机组的协调优化，当风电发生剧烈爬坡事件时，可以使系统的爬坡能力满足系统的实际备用需求。一方面，通过提前对风电场采用降出力的控制策略，减缓了风电爬坡事件的剧烈程度，使得常规机组可以以较小的爬坡速率跟踪系统的实际备用需求；另一方面，当预测发生风电爬坡事件时，对常规机组出力采用负载均衡算法进行调度，使得爬坡能力不足的常规机组采取降出力的策略，其他满足爬坡能力的机组在满足约束的基础上，按照权重的高低顺序，逐次增加出力以满足前者降出力造成的功率缺额根据图7所示的数据可以看出，当发生风电爬坡事件时，系统的爬坡能力不能满足系统的实际备用需求，对比图3和图7中系统的实际备用曲线，可以清楚的看到图7中的系统实际备用需求远高于图3中系统实际备用需求，这是因为前者发生的风电功率爬坡事件相比图3中风电爬坡事件更加剧烈。由图8可见，采用负载均衡调度策略后，系统的上爬坡容量能满足风电功率的缺额，保证系统供电的可靠性。对比图4和图8中数据，可以清晰的看出由于后者风电爬坡事件更加剧烈，导致后者系统所需的备用容量高于前者，这与实际相符。根据图9(a)和图9(b)可知，系统的整体出力呈现增长趋势，机组10在时刻1-7出现降出力的现象，是因为风电爬坡事件的发生，使得在8-15时刻系统的实际备用需求较大，机组1-9的爬坡能力难以满足，故此需要机组10提前降出力以提供足够的爬坡能力。通过图5(a)、图5(b)和图9(a)、图9(b)对比发现，图9中常规机组出力调整趋势与图5大致相同，只是调整量远大于图5所示，且调整时长也相对较长。因为后者的风电爬坡事件相较于前者更加剧烈，系统所需的实际备用需求更多。综上所述，采用负载均衡策略对风电爬坡事件发生之前的常规机组出力进行调整，能够保证在爬坡过程中，系统的旋转备用能够满足系统的实际备用该需求，避免了甩负荷现象的出现。最后应当说明的是：以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。当前第1页1 2 3