面向风电消纳的多阶段场景生成电热系统优化调度方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110796373A(43)申请公布日2020.02.14(21)申请号201911045512.9G06Q50/06(2012.01)(22)申请日2019.10.30(71)申请人国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司地址123000辽宁省阜新市海州区解放大街53号申请人东北大学国家电网有限公司(72)发明人陈刚王琛淇葛延峰赵鹏董鹤楠李天奇郑雯泽王嘉媛黄博南(74)专利代理机构锦州辽西专利事务所(普通合伙)21225代理人李辉(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)权利要求书4页说明书10页附图2页(54)发明名称面向风电消纳的多阶段场景生成电热系统优化调度方法(57)摘要本发明公开一种基于风电消纳的多阶段场景生成电热系统优化调度方法，属于电热联合系统经济调度技术领域，该方法在考虑风电出力不确定的基础上通过蒙特卡洛和轮盘赌选择机制，生成日前风电预测和包含预测误差的日内和实时风电预测，并以电量比例确立实时电价，构建日内需求响应模型。为有效促进系统消纳风电，构建成本随弃风量动态增加的弃风惩罚项。以系统成本最小为目标函数，日前通过调节常规机组和CHP机组进行调度，日内调度通过蓄热式电锅炉和基于电量设立的日内需求响应模型实施，实时市场的不平衡电量通过储电装置和机组的调节，采用动态权重的粒子群算法对模型求解，得到合理的电热联合优化方案。CN110796373ACN110796373A权利要求书1/4页1.一种面向风电消纳的多阶段场景生成电热系统优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取电热系统中日前电、热负荷预测值，以及火电机组、电热联产机组等设备的技术参数；步骤2：用韦伯分布描述风速，得到各情景下的概率分布和各风速下的风力发电出力；步骤3：采用蒙特卡洛法和轮盘赌选择机制进行场景生成和削减进行风电情景生成；步骤4：建立以电量比例确立的实时电价，构建日内需求响应模型；步骤5：建立随弃风量增加，成本增加的动态弃风惩罚项；步骤6：构建系统的多阶段调度策略，日前调度主要通过调节常规机组和CHP机组进行风电最大化消纳，日内调度通过蓄热式电锅炉和基于电量设立的日内需求响应模型进行调度，实时市场的不平衡电量通过储电装置和机组的调节平衡。构建以系统总成本最低，弃风量最小的目标函数；步骤7：由动态权重粒子群算法对目标函数进行优化求解，输出系统各控制变量优化值。2.根据权利要求1所述的一种面向风电消纳的多阶段电热系统优化调度方法,其特征在于，步骤2中用韦伯分布描述风速，得到各情景下的概率分布和各风速下的风力发电出力，具体包括：步骤2.1：风速的概率密度函数用韦伯概率分布来描述，其风速概率分布如下所示：式中：c为尺度参数，k为形状参数，V为风速，fv(V)为风速概率密度函数；步骤2.2：将风速概率密度函数分成SN个情景，每个情景的可能性proi可由下式得到：式中：Wi+1表示风速i的情景；步骤2.3：基于风速的，计算风电出力：式中：PG,V为风速V时的风力发电量，V为预测风速，VC为切入风速，Vr为额定风速，VCO为切2CN110796373A权利要求书2/4页出风速。3.根据权利要求1所述的一种面向风电消纳的多阶段电热系统优化调度方法,其特征在于,步骤3中采用蒙特卡洛法和轮盘赌选择机制(Roulettewheelmechanism，RWM)进行随机自适应风电情景的生成；步骤3.：每个时段，用蒙特卡洛法随机生成M个日前风电预测场景；步骤3.2：将风电概率密度函数分段得到各情景发生的概率proi；步骤3.3：用轮盘赌选择机制生成N个日前风电场景，并得到相应的概率；步骤3.4：日内和实时风电出力由对日前的风电进行误差生成，由蒙特卡洛和轮盘赌选择机制生成场景，并重新计算各场景在新生成场景中发生的概率。4.根据权利要求1所述的一种面向风电消纳的多阶段电热系统优化调度方法，其特征在于，步骤4中建立以电量比例确立的实时电价，构建日内需求响应模型；具体包括：步骤4.1：日前电价为定值，无需求响应的参与，日内电价根据实时电量的比例制定，一天平均电量的计算为：式中：Dave为一天内的平均电量，Dall为一天内的总电量，Dt为t时刻电量；步骤4.2：各时刻电价的制定：式中：Lave为日前的电价均值，Lt为t时刻电价；步骤4.3：计算各时刻弹性系数生成电价弹性矩阵：式中：ΔLi为实行分时电价前后i时段用户的电价变化值；ΔDi为实行分时电价前后i时段用户的用电量变化值；步骤4.4：计算用户需求响应量：3CN110796373A权利要求书3/4页式中：D1'为经过分时电价响应后时段1的负荷；D1为执行分时电价响应前时段1的原始负荷。5.根据权利要求1所述的一种面向风电消纳的多阶段