一种计及时段内不确定性的日前调度方法与流程

本发明属于电气工程领域，更具体地，涉及一种计及时段内不确定性的日前调度方法。

背景技术：

为了实现节能减排和缓解能源危机，可再生能源在世界范围内得到了迅猛的发展，其中如风电、光伏等随机性电源出力的不确定性给电力系统的运行安全带来了极大挑战。随着可再生能源发电占比不断增加，电力系统调度机构需要制定合理的日前调度计划以保证电力系统的运行安全性。

鲁棒日前调度是一种可以计及随机性电源出力随机性的调度方法，并引起了广泛的研究。但受限于技术水平与计算效率，现有调度方法均是将一天划分为24个或更多时段，并假设每个时段内负荷与随机性电源出力不变、时段交替时出力阶跃变化，进而制定调度计划。现有调度方法存在两方面的问题，其一，这种阶梯式调度方法与实际物理过程不符，无法反应实际物理过程的变化，从而可能造成运行风险；其二，随着具有强波动性和间歇性的随机性电源占比越来越高，现有鲁棒调度方法无法考虑随机性电源出力时段内的不确定性，从而其制定的调度计划可能无法保证随机性电源出力在时段内出现较大波动时电力系统的运行安全性。

部分研究提出将调度时段进一步细分，但仍然无法计及细分后时段内的不确定性，并受计算效率限制。另有少量研究提出连续时间下的调度方法，但均为基于生成场景的随机优化，其调度计划的鲁棒性受限于生成场景的数量和计算效率之间的权衡。若能将连续时间方法与鲁棒调度方法结合，将能较好的考虑时段内的不确定性，给出更为鲁棒的调度计划。

技术实现要素：

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种计及时段内不确定性的日前调度方法，旨在解决现有技术因无法计及随机性电源出力时段内不确定性从而可能导致的电力系统运行安全性的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种计及时段内不确定性的日前调度方法，包括以下步骤：

s1、基于电力系统参数、负荷需求以及随机性电源出力，建立计及时段内不确定性的日前调度模型；

计及时段内不确定性的日前调度模型包括连续时间机组模型、连续时间电网模型、连续时间随机性电源模型和目标函数；

s2、将计及时段内不确定性的日前调度模型转换为离散形式；

s3、采用鲁棒优化算法对离散形式的计及时段内不确定性的日前调度模型进行优化，得到最优的可应对时段内不确定性的日前调度结果。

优选地，电力系统参数包括：节点个数nb，线路总条数nl，第j条线路的电抗xj，第i个节点处发电机有功出力的上下限pgmin,i、pgmax,i，最大上下爬坡速度rru,i、rrd,i，开机和停机时最大爬坡速度rsu,i、rsd,i，最小开机和最小停机时间ton,i、toff,i，单次开机和单次关机成本vsu,i、vsd,i，第i个节点处发电机的单位发电量煤耗成本βi，额定容量plmax,j；第i个节点处的负荷pdi(τ)，第i个节点处的随机性电源预测出力pue,i(τ)。

优选地，第i个节点处的负荷为pdi(τ)，第i个节点处的随机性电源预测出力为pue,i(τ)，τ为表示时间的连续变量，取值范围为0到整个调度时间长度。

优选地，连续时间机组模型为：

pgmin,iui(τ)≤pgi(τ)≤pgmax,iui(τ)

其中，ui(τ)为第i个节点处机组启停机状态，pgi(τ)为机组出力，ε为无穷小量，u′i(τ)为的ui(τ)导数，该式分别表示机组的最小开机时间约束和最小停机时间约束、机组出力范围约束、机组爬坡能力限制。

优选地，连续时间电网模型为：

-plmax,j≤sji(pgi(τ)+pui(τ)-pdi(τ))≤plmax,j

其中，pui(τ)为第i个节点处随机性电源出力，该式为线路潮流约束，sji为直流潮流模型中常用的潮流灵敏度矩阵。

优选地，连续时间随机性电源模型为：

(1-γ)pue,i(τ)≤pui(τ)≤(1+γ)pue,i(τ)

其中，γ为假设随机性电源出力预测误差，该式表示随机性电源出力可能的范围。

优选地，考虑目标函数为预测场景下的运行费用最小，包括开机成本csui(τ)、停机成本csdi(τ)和燃料成本cfi(τ)，用公式表示为：

cfi(τ)＝βipgi(τ)

其中，csui(τ)为开机成本、csdi(τ)为停机成本、cfi(τ)为燃料成本、pgi(τ)为机组出力。

优选地，上述计及时段内不确定性的日前调度模型为一个连续时间形式的优化问题，现有方法难以求解计算，利用插值方法将模型转换为离散形式，离散形式的计及时段内不确定性的日前调度模型为：

csuit≥vsu,i(uit-ui(t-1))

csdit≥vsd,i(ui(t-1)-uit)

其中，csui为开机费用、csdi为停机费用、cfi为燃料费用、为机组出力曲线的n次插值系数，t为每个时段的长度，k＝0，1，2，…，n；

最小开停机时间约束、出力范围约束、出力爬坡约束、潮流约束、随机性范围、一阶连续性约束的约束条件分别为：

其中可为或ui(t-1)有n-1个。

通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，能够取得以下有益效果：

1、本发明提供的计及时段内不确定性的日前调度方法计及随机性电源出力时段内的不确定性，因此能够给出更加鲁棒的调度结果，当随机性电源出力在时段内出现较大波动时，保证系统运行的安全性；

2、本发明提供的计及时段内不确定性的日前调度方法将计及时段内不确定性的连续时间鲁棒优化方法转换为离散形式的优化问题，因此可以通过现有鲁棒优化算法进行高效求解；

3、本发明提供的计及时段内不确定性的日前调度方法采用的连续时间建模方法，更加符合实际物理过程，故能够给出更加精确的调度结果。

附图说明

图1是本发明提供的计及时段内不确定性的日前调度方法的流程示意图；

图2是本发明计及时段内不确定性的示意图；

图3是本发明实施例的分段插值法的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间不构成冲突就可以相互组合。

本发明提供了一种计及时段内不确定性的日前调度方法，如图1所示，包括以下步骤：

s1、基于电力系统参数、负荷需求以及随机性电源出力，建立计及时段内不确定性的日前调度模型；

计及时段内不确定性的日前调度模型包括连续时间机组模型、连续时间电网模型、连续时间随机性电源模型和目标函数；

s2、将计及时段内不确定性的日前调度模型转换为离散形式；

s3、采用鲁棒优化算法对离散形式的计及时段内不确定性的日前调度模型进行优化，得到最优的可应对时段内不确定性的日前调度结果。

具体地，电力系统参数包括：节点个数nb，线路总条数nl，第j条线路的电抗xj，第i个节点处发电机有功出力的上下限pgmin,i、pgmax,i，最大上下爬坡速度rru,i、rrd,i，开机和停机时最大爬坡速度rsu,i、rsd,i，最小开机和最小停机时间ton,i、toff,i，单次开机和单次关机成本vsu,i、vsd,i，第i个节点处发电机的单位发电量煤耗成本βi，额定容量plmax,j；第i个节点处的负荷rdi(τ)，第i个节点处的随机性电源预测出力pue,i(τ)。

具体地，第i个节点处的负荷为pdi(τ)，第i个节点处的随机性电源预测出力为pue,i(τ)，τ为表示时间的连续变量，取值范围为0到整个调度时间长度。

具体地，连续时间机组模型为：

pgmin,iui(τ)≤pgi(τ)≤pgmax,iui(τ)

其中，ui(τ)为第i个节点处机组启停机状态用表示，pgi(τ)为机组出力，ε为无穷小量，u′i(τ)为的ui(τ)导数，该式分别表示机组的最小开机时间约束和最小停机时间约束、机组出力范围约束、机组爬坡能力限制。

具体地，连续时间电网模型为：

-plmax,j≤sji(pgi(τ)+pui(τ)-pdi(τ))≤plmax,j

其中，pui(τ)为第i个节点处随机性电源出力，该式为线路潮流约束，sji为直流潮流模型中常用的潮流灵敏度矩阵。

具体地，假设随机性电源出力预测误差为γ，则连续时间随机性电源模型为：

(1-γ)pue,i(τ)≤pui(τ)≤(1+γ)pue,i(τ)

其中，该式表示随机性电源出力可能的范围。以某个时段为例，pui(τ)可为图2所示的带状阴影区域中的任意一条曲线，故可以计及随机性电源出力时段内的不确定性。

具体地，考虑目标函数为预测场景下的运行费用最小，包括开机成本csui(τ)、停机成本csdi(τ)和燃料成本cfi(τ)，用公式表示为：

cfi(τ)＝βipgi(τ)

其中，csui(τ)为开机成本、csdi(τ)为停机成本、cfi(τ)为燃料成本、pgi(τ)为机组出力。

结合分段插值方法将模型转换为离散形式，首先将整个调度周期h分为h个时段，每个时段长度为t＝h/h，对每个时段内的负荷曲线通过三次bernstein插值方法进行逼近，如图3所示。图3中实线为实际预测负荷曲线，虚线为传统调度方法中使用的负荷曲线，空心线为所使用的分段插值方法获得的负荷曲线。对于第t个时段，即(t-1)t≤τ≤tt，通过分段插值方法获得的曲线为：

其中，τ′＝(τ-(t-1)t)/t。

第k个插值多项式bk(τ′)为：

插值多项式向量b(τ′)＝[b0(τ′),b1(τ′),b2(τ′),b3(τ′)]^t，插值系数为：

其中p′di(τ)为的pdi(τ)导数，插值系数向量

类似地，可计算得到随机性电源预测出力曲线pue,i(τ)的插值系数并假设机组出力曲线的插值系数为随机性电源出力的插值系数为由于启停状态曲线实际上并非连续曲线，故不对其进行插值。

可以观察到连续时间形式的计及时段内不确定性的日前调度模型中含有等式约束、不等式约束、积分形式的目标函数和求导运算，以下分别对其进行转换。

假设有某个等式约束f(τ)＝0，f(τ)的插值系数为f^bk，则当(t-1)t≤τ≤tt时，根据待定系数法，有以下等价变换：

假设有某个不等式约束g(τ)≤0，g(τ)的插值系数为g^bk，插值系数向量为g^b，考虑如min{g^b}≤g^bb(τ′)≤max{g^b}所示的bernstein插值方法的凸包性质，则当(t-1)t≤τ≤tt时，为：

假设有某个积分项其可如下计算：

假设有某个求导运算d′(τ)，可用bernstein二次插值方法d′(τ)＝(d^bb(τ))′＝d′^bb⁽²⁾(τ)描述，其中d′^b为d′(τ)的二次插值系数，可如下式计算：

bernstein二次插值多项式b⁽²⁾为：

最终得到离散形式的计及时段内不确定性的日前调度模型：

csuit≥vsu,i(uit-ui(t-1))

csdit≥vsd,i(ui(t-1)-uit)

其中，csui为开机费用、csdi为停机费用、cfi为燃料费用、为机组出力曲线的插值系数，k＝0，1，2，3。

最小开停机时间约束、出力范围约束、出力爬坡约束、潮流约束、随机性范围、一阶连续性约束的约束条件分别为：

其中可为或

离散形式的三级min-max-min优化问题可通过现有的鲁棒优化算法如ccg算法、对偶变换进行高效求解，计算所得uit即最优的开机方式。

连续形式的最优调度出力计划pgi(τ)为：

最优的开机方式和最优调度出力计划即为所述计及时段内不确定性的日前调度方法给出的最优调度结果。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。