一种考虑发电成本和灵活性需求的电网调度方法及系统与流程

本发明涉及电网调度领域，尤其涉及一种考虑发电成本和灵活性需求的电网调度方法及系统。

背景技术：

1、随着全球对环保和可持续发展的日益重视，新能源发电技术得到了快速发展。风能、太阳能、地热能等新能源在电力系统中占比逐渐提高，然而，这些新能源发电存在间歇性、不稳定性等缺点，对电力系统运行造成了严重挑战。首先，新能源发电的间歇性导致电力供应不稳定，对电力系统的稳定运行产生了影响。例如，风力发电依赖于风速，风速的波动导致电力供应的不稳定；太阳能发电依赖于光照强度，光照强度的变化也会导致电力供应的不稳定。其次，新能源发电的接入对电力系统的管理带来了挑战。传统的电力系统管理方式难以适应新能源发电的特性，如大规模新能源发电的接入、电力调度和分配等。另外，新能源发电的发展也带来了电网建设的挑战。为了接纳新能源发电，需要对现有的电网进行升级和改造，这需要大量的资金和技术支持。

2、在电力现货市场中，系统的调节能力主要来源于发电侧的机组，尤其是水电，对于负荷侧的可调节资源并没有去进行精细化的考虑。现有对发电侧有效备用的评估使用的是scuc出清后对有效备用进行计算、获得备用减扣值、再进行与scuc迭代出清的方法，此方法不能应对现货市场环境下的实时调度的需求。事后计算备用减扣值，会增加现货市场中出清的迭代负担，使现货出清时间无法保证，严重影响出清效率；这种事后计算的备用减扣值迭代的出清结果对有效备用的评估也不准确，对出清结果的合理性影响较大；另外、在断面阻塞情况比较严重的情况下，可能导致现货市场出清失败。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种考虑发电成本和灵活性需求的电网调度方法及系统，全面考虑电力系统的发电侧和负荷侧的灵活性资源的需求，从而增强电力系统的灵活性和可调度性。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种考虑发电成本和灵活性需求的电网调度方法，包括：

3、考虑电力系统的发电侧的机组的备用信息，建立第一灵活性资源模型，并考虑所述电力系统的负荷侧的电动汽车的充电功率和电池电量信息，建立第二灵活性资源模型，考虑所述电力系统的负荷侧的基站的运行负荷和供电方式，建立第三灵活性资源模型；

4、根据所述电力系统的灵活性需求、所述第一灵活性资源模型、所述第二灵活性资源模型和所述第三灵活性资源模型，获取用于描述所述电力系统的灵活性缺额的表达式；

5、以在所述电力系统的发电成本最小化的同时所述灵活性缺额最小化为目标，建立目标函数，并根据所述目标函数，建立电网调度优化模型；

6、通过所述电网调度优化模型，对所述电力系统的实时运行数据进行求解，获得满足所述目标的电网调度策略，并按照所述电网调度策略，对电网中的可调节资源进行调度。

7、实施本发明实施例，通过分别考虑电力系统的发电侧的机组的备用信息、负荷侧的电动汽车的充电功率和电池电量信息和基站的运行负荷和供电方式，建立第一灵活性资源模型、第二灵活性资源模型和第三灵活性资源模型，能够全面考虑电力系统的发电侧和负荷侧的灵活性资源的需求，从而增强电力系统的灵活性和可调度性，使得系统能更好地应对不同的运行情况和需求，并且基于对发电侧与负荷侧的灵活性资源进行建模，可以量化评估不同灵活性资源的调节效果。接着，根据电力系统的灵活性需求、第一灵活性资源模型、第二灵活性资源模型和第三灵活性资源模型，获取用于描述电力系统的灵活性缺额的表达式，然后以在电力系统的发电成本最小化的同时灵活性缺额最小化为目标，建立目标函数，能够在实现对电力系统的经济调度和优化的同时，尽可能减小灵活性缺额，即提升电力系统的灵活性。最后，根据目标函数建立电网调度优化模型，并利用电网调度优化模型，实时求解得到满足电力约束且具有可执行性的电网调度策略，以使电网调度策略的实施能够满足电力系统的灵活性需求，为调度工作人员以及方式计划制定人员应对负荷与新能源高度不确定情况下提供合理且可靠的调度方案。

8、作为优选方案，所述根据所述电力系统的灵活性需求、所述第一灵活性资源模型、所述第二灵活性资源模型和所述第三灵活性资源模型，获取用于描述所述电力系统的灵活性缺额的表达式，具体为：

9、通过所述第一灵活性资源模型、所述第二灵活性资源模型和所述第三灵活性资源模型，对所述电力系统的发电侧和负荷侧的灵活性资源进行耦合，得到有效备用约束、机组爬坡约束和网络安全约束；其中，所述网络安全约束，具体为：

10、

11、式中，表示线路的正向潮流越限松弛变量；表示反向潮流越限松弛变量；m表示一个预设的正数；δl,t表示线路l在时段t的变量，当δl,t为1时，表示线路发生越限，当δl,t为0时，表示线路未越限；pri,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t可提供的灵活性量化值；表示电动汽车h在时段t可提供的灵活性量化值；表示负荷侧的基站i在时段t可提供的灵活性量化值；

12、基于所述电力系统的灵活性需求、所述有效备用约束、所述机组爬坡约束和所述网络安全约束，获取用于描述所述电力系统的灵活性缺额的表达式。

13、实施本发明实施例的优选方案，对电力系统的发电侧和负荷侧的灵活性资源进行耦合，获得耦合了灵活性的约束条件，能够使得电网调度优化模型最终输出的结果能够遵守实际的运行约束。此外，由于负荷预测与新能源预测出力的不稳定性，很难完全的保证线路完全不越限，因此对线路安全约束引入了正向潮流越限松弛变量和反向潮流越限松弛变量，来允许线路小幅度正/反向越限。

14、作为优选方案，所述目标函数，具体为：

15、

16、式中，ci,t(pi,t)表示电力系统的发电侧机组的发电成本；表示电力系统的发电侧机组的启动成本；表示电力系统的灵活性缺额；β表示电力系统的发电侧机组的发电成本与灵活性缺额之间的权重比例；其中，fru为系统的灵活性需求；n为机组的数量；nev为电动汽车的数量；n5g为基站的数量；pri,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t可提供的灵活性量化值；表示电动汽车h在时段t可提供的灵活性量化值；表示负荷侧的基站i在时段t可提供的灵活性量化值。

17、实施本发明实施例的优选方案，由于当电力系统的发电侧机组的发电成本下降时，灵活性缺额会上升，反之则灵活性缺额会下降，因此电力系统的发电侧机组的发电成本与灵活性缺额这两个目标是相互抵制的，通过权重比例β的设置，能够根据实际的电网应用需求，适应性地调节电力系统的发电侧机组的发电成本与灵活性缺额之间的权重比例，从而使得最终得出的电网调度策略能够满足电网应用需求而偏向于发电成本低或者灵活性缺额小，比如电网的抗风险能力更高。

18、作为优选方案，所述第一灵活性资源模型，具体为：

19、

20、式中，pri,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t可提供的灵活性量化值；pi,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t的发电功率；αi,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t的机组启动状态0-1变量，αi,t＝1表示机组i在时段t开机，αi,t＝0表示机组i在时段t停机；n为所有可以提供备用的机组的集合；为机组i在时段t的最大发电容量。

21、实施本发明实施例的优选方案，在建立第一灵活性资源模型时，考虑电力系统的发电侧机组在时段的发电功率和机组启动状态的0-1变量，可以更准确地描述机组的运行状态和灵活性能，并且通过确定所有可以提供备用的机组的集合，并将其纳入第一灵活性资源模型，可以充分考虑机组提供备用能力的可能性，有助于在电网调度中合理分配备用资源。

22、作为优选方案，所述第二灵活性资源模型，包括电动汽车的充电功率约束和电动汽车的电池电量约束；

23、其中，所述电动汽车的充电功率约束，具体为：

24、

25、

26、

27、

28、式中，表示电动汽车h在时段t可提供的灵活性量化值；表示电动汽车h在时段t的实际充电功率；表示电动汽车允许的安全充电功率范围对应的最小充电功率；表示电动汽车允许的安全充电功率范围对应的最大充电功率；[tbgn,tend]表示电动汽车h的充电时段区间；

29、所述电动汽车的电池电量约束，具体为：

30、

31、式中，表示电动汽车的电池电量的最大值；表示电动汽车h接入电网充电时的剩余电量；表示电动汽车h离开电网时的剩余电量；表示电动汽车h开始充电的时刻；表示电动汽车h离开充电桩的时刻；δt表示每个时刻的时间长度。

32、实施本发明实施例的优选方案，在建立第二灵活性资源模型时，可以考虑电动汽车的充电时段区间、最小充电功率、最大充电功率等相关参数，从而使得电动汽车的充电功率在考虑到灵活性需求调整后，必须满足允许的安全充电功率范围，并且通过综合考虑电动汽车的充电时刻、充电功率需求和电池电量等因素，可以优化电动汽车的充电调度和充电桩的利用率，有助于提高电动汽车充电效率，优化资源配置。

33、作为优选方案，所述第三灵活性资源模型，包括基站灵活性约束和基站电池约束；

34、其中，所述基站灵活性约束，具体为：

35、

36、

37、

38、式中，表示负荷侧的基站i在时段t可提供的灵活性量化值；表示基站i在时段t运行所需要的最低用电负荷；表示基站i在时段t所能消耗的最高用电负荷；表示基站i在时段t的真实运行负荷；ai,t为0-1变量，当ai,t＝1时表示基站i在时段t由电网供电，ai,t＝0表示基站i在时段t由电池供电；

39、所述基站电池约束，具体为：

40、

41、式中，表示基站i的备用电池在时段t的结束时刻剩余电量；表示基站i的备用电池在时段t的初始时刻剩余电量；表示基站i的备用电池在时段t的充电功率；δt表示每个时刻的时间长度；连续变量

42、实施本发明实施例的优选方案，在建立第一灵活性资源模型时，考虑基站运行所需要的最低用电负荷、基站所能消耗的最高用电负荷、基站备用电池在结束时刻和初始时刻的剩余电量等可调节资源，可以保证在能够满足灵活性需求的同时满足电动汽车主的用电需求，并且不允许电池过充电。此外，利用第三灵活性资源模型中的0-1变量，可以自动决策是否需要切换基站的供电方式，保障电网的安全运行。

43、为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供了一种考虑发电成本和灵活性需求的电网调度系统，包括：

44、第一模型建立模块，用于考虑电力系统的发电侧的机组的备用信息，建立第一灵活性资源模型，并考虑所述电力系统的负荷侧的电动汽车的充电功率和电池电量信息，建立第二灵活性资源模型，考虑所述电力系统的负荷侧的基站的运行负荷和供电方式，建立第三灵活性资源模型；

45、数据获取模块，用于根据所述电力系统的灵活性需求、所述第一灵活性资源模型、所述第二灵活性资源模型和所述第三灵活性资源模型，获取用于描述所述电力系统的灵活性缺额的表达式；

46、第二模型建立模块，用于以在所述电力系统的发电成本最小化的同时所述灵活性缺额最小化为目标，建立目标函数，并根据所述目标函数，建立电网调度优化模型；

47、调度模块，用于通过所述电网调度优化模型，对所述电力系统的实时运行数据进行求解，获得满足所述目标的电网调度策略，并按照所述电网调度策略，对电网中的可调节资源进行调度。

48、作为优选方案，所述数据获取模块，具体包括：

49、耦合单元，用于通过所述第一灵活性资源模型、所述第二灵活性资源模型和所述第三灵活性资源模型，对所述电力系统的发电侧和负荷侧的灵活性资源进行耦合，得到有效备用约束、机组爬坡约束和网络安全约束；其中，所述网络安全约束，具体为：

50、

51、式中，表示线路的正向潮流越限松弛变量；表示反向潮流越限松弛变量；m表示一个预设的正数；δl,t表示线路l在时段t的变量，当δl,t为1时，表示线路发生越限，当δl,t为0时，表示线路未越限；pri,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t可提供的灵活性量化值；表示电动汽车h在时段t可提供的灵活性量化值；表示负荷侧的基站i在时段t可提供的灵活性量化值；

52、获取单元，用于基于所述电力系统的灵活性需求、所述有效备用约束、所述机组爬坡约束和所述网络安全约束，获取用于描述所述电力系统的灵活性缺额的表达式。

53、作为优选方案，所述目标函数，具体为：

54、

55、式中，ci,t(pi,t)表示电力系统的发电侧机组的发电成本；表示电力系统的发电侧机组的启动成本；表示电力系统的灵活性缺额；β表示电力系统的发电侧机组的发电成本与灵活性缺额之间的权重比例；其中，fru为系统的灵活性需求；n为机组的数量；nev为电动汽车的数量；n5g为基站的数量；pri,t表示电力系统的发电侧的机组i在时段t可提供的灵活性量化值；表示电动汽车h在时段t可提供的灵活性量化值；表示负荷侧的基站i在时段t可提供的灵活性量化值。

56、作为优选方案，所述第二灵活性资源模型，包括电动汽车的充电功率约束和电动汽车的电池电量约束；

57、其中，所述电动汽车的充电功率约束，具体为：

58、

59、

60、

61、

62、式中，表示电动汽车h在时段t可提供的灵活性量化值；表示电动汽车h在时段t的实际充电功率；表示电动汽车允许的安全充电功率范围对应的最小充电功率；表示电动汽车允许的安全充电功率范围对应的最大充电功率；[tbgn,tend]表示电动汽车h的充电时段区间；

63、所述电动汽车的电池电量约束，具体为：

64、

65、式中，表示电动汽车的电池电量的最大值；表示电动汽车h接入电网充电时的剩余电量；表示电动汽车h离开电网时的剩余电量；表示电动汽车h开始充电的时刻；表示电动汽车h离开充电桩的时刻；δt表示每个时刻的时间长度。