一种风力发电和火力发电协同供电方法及系统与流程

1.本技术涉及协同供电的技术领域，尤其涉及一种风力发电和火力发电协同供电方法及系统。


背景技术：

2.以风电、太阳能发电为代表的新能源在电源侧的占比越来越高，由于受到气候和地形等多种不可抗拒的自然因素的影响，风电、光伏发电在时间维度上具有季节性、时段性的波动和随机特点，大规模并网使得电力平衡呈现出明显的空间、时间不均衡，使得电网不得不配置更多的备用电源和调峰容量，弃风、弃光现象较为普遍。
3.随着风力发电越来越多的加入到电力系统中运行，也增加了电力系统运行的不确定因素，风电功率波动带来的运行风险也提高了。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提出了一种风力发电和火力发电协同供电方法及系统。
5.第一方面，本技术提供了一种风力发电和火力发电协同供电方法，所述方法包括：
6.s1、从风力发电、火力发电协同供电历史数据中抽取符合预设数据类型的数据，并将抽取的数据作为第一参数；并设置预设采集上限值n，nm代表第m次采样得到的供电整体状态，nm＝1,2,...，n；并初始化第一离散分段i＝1，第二离散分段j＝1，
7.s2、采集风力发电、火力发电协同供电系统过程中第一参数对应第一数据，计算得到协同供电实时稳定数据，根据实时稳定数据对风力发电和火力发电协同供电的状态进行采集得到第nm个供电整体状态；
8.s3、计算该供电整体状态下风力发电机的关于第一数据的概率值；
9.s4、通过关于第一数据的概率值来计算该供电整体状态下第一参数对应的第二数据，并通过第二数据判断风力发电、火力发电协同供电在i、j段下的运行风险值；
10.s5、通过迭代i、j、nm值，获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级；
11.s6、判断供电风险等级是否大于预设风险等级阈值，在小于或等于风险等级阈值时，降低火力发电出力；在大于预设风险等级阈值时，提高火力发电出力。
12.在本发明所述的风力发电和火力发电协同供电方法中，
13.所述第一离散分段i为第i个设定风力发电机在风力发电机有功功率预测误差离散分段；所述第二离散分段j为负荷预测误差离散化分段的第j个分段。
14.在本发明所述的风力发电和火力发电协同供电方法中，
15.所述第一数据为风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率；所述第二数据为风速、风向、负荷值、风力发电机最大容量、火力发电机最大输出功率。
16.在本发明所述的风力发电和火力发电协同供电方法中，
17.所述步骤s5包括：
18.s51、令j＝j+1，判断j是否小于第一预设极值，在小于第一预设极值时跳转到步骤s4，否则跳转到步骤s52；
19.s52、令i＝i+1，j＝1，判断i是否小于第二预设极值，在小于时跳转到步骤s4，否则跳转到步骤s53；
20.s53、令nm＝nm+1，i＝1，判断nm是否小于采集上限值n，在小于时跳转到步骤s2，否则跳转到步骤s54；
21.s54、获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级，并跳转到步骤s6。
22.另外一方面，本发明还提供一种风力发电和火力发电协同供电系统，所述系统包括：
23.初始化单元，用于从风力发电、火力发电协同供电历史数据中抽取符合预设数据类型的数据，并将抽取的数据作为第一参数；并设置预设采集上限值n，nm代表第m次采样得到的供电整体状态，nm＝1,2,...，n；并初始化第一离散分段i＝1，第二离散分段j＝1，
24.采集单元，用于采集风力发电、火力发电协同供电系统过程中第一参数对应第一数据，计算得到协同供电实时稳定数据，根据实时稳定数据对风力发电和火力发电协同供电的状态进行采集得到第nm个供电整体状态；
25.计算单元，拥有计算该供电整体状态下风力发电机的关于第一数据的概率值；
26.判断单元，用于通过关于第一数据的概率值来计算该供电整体状态下第一参数对应的第二数据，并通过第二数据判断风力发电、火力发电协同供电在i、j段下的运行风险值；
27.迭代单元，用于通过迭代i、j、nm值，获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级；
28.调节单元，用于判断供电风险等级是否大于预设风险等级阈值，在小于或等于风险等级阈值时，降低火力发电出力；在大于预设风险等级阈值时，提高火力发电出力。
29.在本发明所述的风力发电和火力发电协同供电系统中，
30.所述第一离散分段i为第i个设定风力发电机在风力发电机有功功率预测误差离散分段；所述第二离散分段j为负荷预测误差离散化分段的第j个分段。
31.在本发明所述的风力发电和火力发电协同供电系统中，
32.所述第一数据为风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率；所述第二数据为风速、风向、负荷值、风力发电机最大容量、火力发电机最大输出功率。
33.在本发明所述的风力发电和火力发电协同供电系统中，
34.所述迭代单元包括：
35.第一判断子单元，用于令j＝j+1，判断j是否小于第一预设极值，在小于第一预设极值时执行判断单元，否则执行二判断子单元；
36.第二判断子单元，用于令i＝i+1，j＝1，判断i是否小于第二预设极值，在小于时执行判断单元，否则执行三判断子单元；
37.第三判断子单元，用于令nm＝nm+1，i＝1，判断nm是否小于采集上限值n，在小于时执行采集单元，否则执行计算子单元；
38.计算子单元，用于获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风
险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级，并执行调节单元。
39.有益效果
40.本技术的风力发电和火力发电协同供电方法及系统相对于现有技术具有如下优点：本技术通过通过迭代i、j、nm值，获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级；并判断供电风险等级是否大于预设风险等级阈值，在小于或等于风险等级阈值时，降低火力发电出力；在大于预设风险等级阈值时，提高火力发电出力，能够实现风力发电和火力发电协同供电精细化风险等级判断，并基于判断结果来精确控制火力发电出力，平衡了风力发电和火力发电协同供电与火力发电出力成本。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1为本发明实施例提供的风力发电和火力发电协同供电方法流程图；
43.图2为本发明实施例提供的风力发电和火力发电协同供电系统结构框图
44.图3为本发明实施例提供的风力发电和火力发电协同供电系统中迭代单元结构框图。
具体实施方式
45.这里将详细的对示例性实施例进行说明，其实例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
46.在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
47.应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
48.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
49.实施例1
50.第一方面，本技术提供了一种风力发电和火力发电协同供电方法，如图1所示，所述方法包括：
51.s1、从风力发电、火力发电协同供电历史数据中抽取符合预设数据类型的数据，并
将抽取的数据作为第一参数；并设置预设采集上限值n，nm代表第m次采样得到的供电整体状态，nm＝1,2,...，n；并初始化第一离散分段i＝1，第二离散分段j＝1，
52.可选地，所述第一数据为风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率；所述第二数据为风速、风向、负荷值、风力发电机最大容量、火力发电机最大输出功率。
53.在本发明优选实施例中，风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率通过风力发电机、火力发电机的故障率来确定。优选地，可以分别建立风力发电机、火力发电机中元件停运模型。
54.公式如下：
55.p1(t)＝1-e-λt
，其中p1(t)表示原件在t时刻的实时停止运行的概率；λ表示元件的故障率，因此，风力发电机、火力发电机中元件停运模型可以据此公式建立。
56.可选地，风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率还可以基于元件容量不足导致失负荷来确定。
57.可选地，第一参数可以包括风速、负荷、风力发电机容量、火力发电机最大输出有功功率、风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率中的若干项。
58.s2、采集风力发电、火力发电协同供电系统过程中第一参数对应第一数据，计算得到协同供电实时稳定数据，根据实时稳定数据对风力发电和火力发电协同供电的状态进行采集得到第nm个供电整体状态。
59.可选地，协同供电实时稳定数据可以通过实时故障发生的概率确定。
60.s3、计算该供电整体状态下风力发电机的关于第一数据的概率值；
61.可选地，关于第一数据的概率值可以包括风力发电机实时状态概率，火力发电机实时状态概率。
62.s4、通过关于第一数据的概率值来计算该供电整体状态下第一参数对应的第二数据，并通过第二数据判断风力发电、火力发电协同供电在i、j段下的运行风险值；
63.可选地，运行风险值包括切负荷风险指标、电压越限风险指标等等。切负荷风险指标表示风力发电、火力发电协同供电系统在某种运行条件下发生切负荷的风险大小。电压越限风险指标表示火力发电协同供电系统在某种运行条件下发生电压越上限或电压越下限的风险大小。
64.s5、通过迭代i、j、nm值，获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级。
65.可选地，在本发明优选实施例中的步骤s5中，还可以通过以判断矩阵的方式来构建风力发电和火力发电协同供电风险等级，通过配置一判断矩阵，以比较判断矩阵元素所处行代表的规则以及所处列代表的规则的重要性来判断综合风险等级。例如，通过切负荷风险指标、电压越限风险指标处于不同行、列来代表重要性的不同。
66.s6、判断供电风险等级是否大于预设风险等级阈值，在小于或等于风险等级阈值时，降低火力发电出力；在大于预设风险等级阈值时，提高火力发电出力。
67.可选地，所述第一离散分段i为第i个设定风力发电机在风力发电机有功功率预测误差离散分段；所述第二离散分段j为负荷预测误差离散化分段的第j个分段。
68.可选地，所述步骤s5包括：
69.s51、令j＝j+1，判断j是否小于第一预设极值，在小于第一预设极值时跳转到步骤
s4，否则跳转到步骤s52；
70.s52、令i＝i+1，j＝1，判断i是否小于第二预设极值，在小于时跳转到步骤s4，否则跳转到步骤s53；
71.s53、令nm＝nm+1，i＝1，判断nm是否小于采集上限值n，在小于时跳转到步骤s2，否则跳转到步骤s54；
72.s54、获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级，并跳转到步骤s6。
73.另外一方面，本发明还提供一种风力发电和火力发电协同供电系统，如图2所示，所述系统包括：
74.初始化单元10，用于从风力发电、火力发电协同供电历史数据中抽取符合预设数据类型的数据，并将抽取的数据作为第一参数；并设置预设采集上限值n，nm代表第m次采样得到的供电整体状态，nm＝1,2,...，n；并初始化第一离散分段i＝1，第二离散分段j＝1，
75.采集单元20，用于采集风力发电、火力发电协同供电系统过程中第一参数对应第一数据，计算得到协同供电实时稳定数据，根据实时稳定数据对风力发电和火力发电协同供电的状态进行采集得到第nm个供电整体状态；
76.计算单元30，拥有计算该供电整体状态下风力发电机的关于第一数据的概率值；
77.判断单元40，用于通过关于第一数据的概率值来计算该供电整体状态下第一参数对应的第二数据，并通过第二数据判断风力发电、火力发电协同供电在i、j段下的运行风险值；
78.迭代单元50，用于通过迭代i、j、nm值，获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级；
79.调节单元60，用于判断供电风险等级是否大于预设风险等级阈值，在小于或等于风险等级阈值时，降低火力发电出力；在大于预设风险等级阈值时，提高火力发电出力。
80.可选地，所述第一离散分段i为第i个设定风力发电机在风力发电机有功功率预测误差离散分段；所述第二离散分段j为负荷预测误差离散化分段的第j个分段。
81.可选地，所述第一数据为风力发电机停止使用率、火力发电机停止使用率；所述第二数据为风速、风向、负荷值、风力发电机最大容量、火力发电机最大输出功率。
82.可选地，如图3所示，所述50迭代单元包括：
83.第一判断子单元51，用于令j＝j+1，判断j是否小于第一预设极值，在小于第一预设极值时执行判断单元40，否则执行二判断子单元52；
84.第二判断子单元52，用于令i＝i+1，j＝1，判断i是否小于第二预设极值，在小于时执行判断单元40，否则执行三判断子单元53；
85.第三判断子单元53，用于令nm＝nm+1，i＝1，判断nm是否小于采集上限值n，在小于时执行采集单元20，否则执行计算子单元54；
86.计算子单元54，用于获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级，并执行调节单元60。
87.有益效果
88.本技术的风力发电和火力发电协同供电方法及系统相对于现有技术具有如下优点：本技术通过通过迭代i、j、nm值，获得同一运行风险值在不同离散分段下的风险值之和，
通过风险值之和判断风力发电和火力发电协同供电风险等级；并判断供电风险等级是否大于预设风险等级阈值，在小于或等于风险等级阈值时，降低火力发电出力；在大于预设风险等级阈值时，提高火力发电出力，能够实现风力发电和火力发电协同供电精细化风险等级判断，并基于判断结果来精确控制火力发电出力，平衡了风力发电和火力发电协同供电与火力发电出力成本。
89.在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
90.此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
91.本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的铝基板的热仿真装置、电子设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
92.以上所述的仅是本技术的实施例，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本技术结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本技术的保护范围，这些都不会影响本技术实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。