增强系统运行灵活性的发电调度方法

摘要

本发明公开了一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，包括以下步骤：采集所在区域的电力系统中各机组的基本参数及所调度时段内负荷的预测值和预测误差的分布范围，风电预测值和预测误差的分布范围；构建以全时段内系统总运行成本最小为目标的发电调度目标函数；采用混合整数线性规划方法对目标函数进行求解，待求量为机组在各个时段的启停情况、启动机组的出力安排和备用配置；根据对发电调度目标函数的求解情况，通过EMS系统将调度计划下达至各机组。本发明有益效果：通过引入运行灵活性约束，将备用的可能的响应情况纳入到决策模型中。决策结果无需增加额外的备用容量，能有效降低系统面临的运行灵活性不足的风险。

权利要求

1.一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，包括以下步骤：(1)从设定区域电网的EMS系统中采集所在区域的电力系统中各机组的基本参数及所调度时段内负荷的预测值和预测误差的分布范围，从风电功率预测系统中采集风电预测值和预测误差的分布范围；

(2)以有功平衡约束、备用容量约束、机组备用容量提供能力约束、机组出力约束、机组启停约束和运行灵活性约束为约束条件，构建以全时段内系统总运行成本最小为目标的发电调度目标函数；

(3)采用混合整数线性规划方法对目标函数进行求解，待求量为机组在各个时段的启停情况、启动机组的出力安排和备用配置；

(4)根据对发电调度目标函数的求解情况，得到调度计划结果，包括机组启停情况、启动机组的出力安排和备用配置，通过EMS系统将调度计划下达至各机组。

2.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，有功平衡约束条件具体为：对于任意时段t，负荷需求在该时段的预测值为风电出力在该时段的预测值与各机组在该时段有功出力的和。

3.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，备用容量约束条件具体为：对于任意时段t，各机组在该时段的上调备用容量不小于负荷备用系数乘以负荷需求在该时段的预测值，加上风电备用系数乘以风电出力在该时段的预测值；同时，各机组在该时段的下调备用容量不小于负荷备用系数乘以负荷需求在该时段的预测值，加上风电备用系数乘以风电出力在该时段的预测值。

4.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，机组备用容量提供能力约束条件具体为：对于任意机组，在任意时间段内，需满足以下条件：

如果机组i在时段t在线，则：

机组i在时段t的下调备用容量不大于该机组的下爬坡速率与时段间时间间隔之积；并且，机组i在时段t的上调备用容量不大于该机组的上爬坡速率与时段间时间间隔之积；

如果机组i在时段t不在线，则：

机组i在时段t的下调备用容量不大于零；并且，

机组i在时段t的上调备用容量不大于零。

5.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，机组出力约束条件具体为：对于任意机组，在任意时间段内，需满足以下条件：

如果机组i在时段t在线，则：

机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的下调备用容量之差不小于该机组的最小技术出力；并且，机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的上调备用容量之和不大于该机组的最大技术出力；

如果机组i在时段t不在线，则：

机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的下调备用容量之差不小于零；并且，机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的上调备用容量之和不大于零。

6.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，机组启停约束条件具体为：对于任意机组，在任意时间段内，如果在时段t之前，机组i已经连续在线或离线的时段数在 之间，则该机组在时段t必须在线；

如果在时段t之前，机组i已经连续在线或离线的时段数在 之间，则该机组在时段t必须停机；

其中， 为机组i的最小开机时间，Tioff为机组i的最小停机时间。

7.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，运行灵活性约束条件具体为：对于任意时段t，机组在线时，

机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的上调备用容量之和，与机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的下调备用容量之差的差值不大于机组i的上爬坡速率与两时段间时间间隔的乘积；并且，机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的上调备用容量之和，与机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的下调备用容量之差的差值不大于机组i的下爬坡速率与两时段间时间间隔的乘积；

对于任意时段t，机组不在线时，

机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的上调备用容量之和，与机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的下调备用容量之差的差值不大于零；并且，机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的上调备用容量之和，与机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的下调备用容量之差的差值不大于零。

8.如权利要求1所述的一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，其特征是，所述步骤(2)中，全时段内系统总运行成本包括：发电成本、备用成本和启停成本三者之和。

说明书

增强系统运行灵活性的发电调度方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种在大规模风电并网背景下增强系统运行灵活性的发电调度方法。

背景技术

[0002] 为减轻环保压力和缓解能源危机，清洁的可再生能源，尤其是风电正大规模接入电网。作为一种间歇性电源，风电出力具有强波动性和不确定性的特征，由此造成的电网有功调度难题，尚未得到圆满解决。现有应对方案，如提高备用容量，会使机组偏离最佳经济运行点，影响系统整体运行的经济性，并且单纯增加备用容量，并不能完全解决风电的调度问题。另有研究，如随机机组组合、鲁棒机组组合则尝试用新的调度模型解决问题。然而，这类方法通常计算量较大。此外，随机机组组合的决策效果依赖于场景选取，不能保证调度结果的鲁棒性。鲁棒机组组合的决策结果具有鲁棒性，但经济性欠佳。此外，滚动修正是一种很有发展前景的调度方法，但要注意各个时间级间的协调问题，实际操作复杂。

[0003] 从电力系统运行的角度来看，系统的快速响应能力是风能利用的关键。随着系统的响应能力成为关注的焦点，北美电力可靠性委员会和国际能源署提出了电力系统灵活性的概念，即在一定时间尺度下，系统应对不确定性因素的影响，保持发电与负荷动态平衡的能力。显然，这一能力的大小与系统中灵活性资源的充裕度密切相关。灵活性不足是指由于在技术特性(对火电而言是出力上下限及爬坡速率)限制下的响应容量不足导致的有功不平衡。

[0004] 应对风电的不利影响的根本是要提高系统的运行灵活性，具体措施包括配置储能、实施需求响应、电网互联等。然而，目前大多数地区的电力系统中仍然是火电占主导地位，因火电机组能提供的灵活性数量大且易于获取，所以可以先充分挖掘火电机组的灵活性潜力，若仍不足，则其他措施再作为补充。

发明内容

[0005] 为解决大规模风电并网后，系统面临的运行灵活性不足的问题，本发明提出了一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，该方法在不增加额外备用容量(指预测误差范围外的容量)的前提下，能够充分挖掘火电机组的调节潜力，可降低在发电计划给定后，系统在实时运行阶段面临的运行灵活性不足的风险。

[0006] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

[0007] 一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，包括以下步骤：

[0008] (1)从设定区域电网的EMS系统中采集所在区域的电力系统中各机组的基本参数及所调度时段内负荷的预测值和预测误差的分布范围，从风电功率预测系统中采集风电预测值和预测误差的分布范围；

[0009] (2)以有功平衡约束、备用容量约束、机组备用容量提供能力约束、机组出力约束、机组启停约束和运行灵活性约束为约束条件，构建以全时段内系统总运行成本最小为目标的发电调度目标函数；

[0010] (3)采用混合整数线性规划方法对目标函数进行求解，待求量为机组在各个时段的启停情况、启动机组的出力安排和备用配置；

[0011] (4)根据对发电调度目标函数的求解情况，得到调度计划结果，包括机组启停情况、启动机组的出力安排和备用配置，通过EMS系统将调度计划下达至各机组。

[0012] 进一步地，所述步骤(2)中，有功平衡约束条件具体为：

[0013] 对于任意时段t，负荷需求在该时段的预测值为风电出力在该时段的预测值与各机组在该时段有功出力的和。

[0014] 进一步地，所述步骤(2)中，备用容量约束条件具体为：

[0015] 对于任意时段t，各机组在该时段的上调备用容量不小于负荷备用系数乘以负荷需求在该时段的预测值，加上风电备用系数乘以风电出力在该时段的预测值；同时，各机组在该时段的下调备用容量不小于负荷备用系数乘以负荷需求在该时段的预测值，加上风电备用系数乘以风电出力在该时段的预测值。

[0016] 进一步地，所述步骤(2)中，机组备用容量提供能力约束条件具体为：

[0017] 对于任意机组，在任意时间段内，需满足以下条件：

[0018] 如果机组i在时段t在线，则：

[0019] 机组i在时段t的下调备用容量不大于该机组的下爬坡速率与时段间时间间隔之积；并且，

[0020] 机组i在时段t的上调备用容量不大于该机组的上爬坡速率与时段间时间间隔之积；

[0021] 如果机组i在时段t不在线，则：

[0022] 机组i在时段t的下调备用容量不大于零；并且，

[0023] 机组i在时段t的上调备用容量不大于零。

[0024] 进一步地，所述步骤(2)中，机组出力约束条件具体为：

[0025] 对于任意机组，在任意时间段内，需满足以下条件：

[0026] 如果机组i在时段t在线，则：

[0027] 机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的下调备用容量之差不小于该机组的最小技术出力；并且，

[0028] 机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的上调备用容量之和不大于该机组的最大技术出力；

[0029] 如果机组i在时段t不在线，则：

[0030] 机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的下调备用容量之差不小于零；并且，

[0031] 机组i在时段t的有功出力与该机组在该时段的上调备用容量之和不大于零。

[0032] 进一步地，所述步骤(2)中，机组启停约束条件具体为：

[0033] 对于任意机组，在任意时间段内，如果在时段t之前，机组i已经连续在线或离线的时段数在[1，Tion]之间，则该机组在时段t必须在线；

[0034] 如果在时段t之前，机组i已经连续在线或离线的时段数在[-Tioff，-1]之间，则该机组在时段t必须停机；

[0035] 其中，Tion为机组i的最小开机时间，Tioff为机组i的最小停机时间。

[0036] 进一步地，所述步骤(2)中，运行灵活性约束条件具体为：

[0037] 对于任意时段t，机组在线时，

[0038] 机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的上调备用容量之和，与[0039] 机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的下调备用容量之差的差值不大于机组i的上爬坡速率与两时段间时间间隔的乘积；并且，

[0040] 机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的上调备用容量之和，与机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的下调备用容量之差的差值不大于机组i的下爬坡速率与两时段间时间间隔的乘积；

[0041] 对于任意时段t，机组不在线时，

[0042] 机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的上调备用容量之和，与[0043] 机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的下调备用容量之差的差值不大于零；并且，机组i在该时段的有功出力与机组i在该时段的上调备用容量之和，与机组i在下一时段的有功出力与机组i在下一时段的下调备用容量之差的差值不大于零。

[0044] 进一步地，所述步骤(2)中，全时段内系统总运行成本包括：

[0045] 发电成本、备用成本和启停成本三者之和。

[0046] 本发明的有益效果：

[0047] 作为电力系统在实时运行过程中应对不确定性的主要手段，在传统调度模型中，对于旋转备用仅是容量的要求，本发明通过引入运行灵活性约束，将备用的可能的响应情况纳入到决策模型中。决策结果无需增加额外的备用容量(指的是预测误差范围外的容量)，改变的是备用容量在机组间的分配情况，即在系统面临的不确定性较为显著的时候，由响应速度更快，或者说响应容量更为充足的机组来承担备用，从而能有效降低系统面临的运行灵活性不足的风险。

附图说明

[0048] 图1为本发明的总体流程图；

[0049] 图2为典型风电出力图；

[0050] 图3为系统的运行灵活性需求示意图；

[0051] 图4为典型负荷曲线图；

[0052] 图5为上行灵活性不足的分布情况图。具体实施方式：

[0053] 下面结合附图对本发明进行详细说明：

[0054] 一种增强系统运行灵活性的发电调度方法，如图1所示，包括以下步骤：

[0055] (1)从某区域电网的EMS系统中采集所在区域的电力系统中各机组的基本参数及所调度时段内负荷的预测值和预测误差的分布范围，从风电功率预测系统中采集风电预测值和预测误差的分布范围；

[0056] (2)以有功平衡约束、备用容量约束、机组备用容量提供能力约束、机组出力约束、机组启停约束和运行灵活性约束为约束条件，构建以全时段内系统总运行成本(发电成本、备用成本、启停成本三者之和)最小为目标的电力调度目标函数；

[0057] 发电调度目标函数具体为：

[0058]

[0059] (3)采用混合整数线性规划方法对目标函数进行求解，待求量为机组在各个时段的启停情况、启动机组的出力安排和备用配置。

[0060] (4)根据对发电调度目标函数的求解情况，得到调度计划结果，包括机组启停情况、启动机组的出力安排和备用配置，通过EMS系统将调度计划下达至各机组。

[0061] 其中，有功平衡约束、备用容量约束、机组备用容量提供能力约束、机组出力约束、机组启停约束和运行灵活性约束条件分别如式(2)-(7)所示。

[0062]

[0063]

[0064]

[0065]

[0066]

[0067]

[0068] 其中，Fi为机组i的发电成本函数。fi为机组i的备用成本函数。STi,t为机组i在时段t的启动成本。Pi,t为机组i在时段t的有功出力。γi,t为0-1变量，若机组i在时段t在线，则其值为1，否则为0。Ri,tup为机组i在时段t的上调备用容量。Ri,tdn为机组i在时段t的下调备用容量。PW,t为风电出力在时段t的预测值。PL,t为负荷在时段t的预测值。α为负荷备用系数，根据负荷预测误差确定。β为风电备用系数，根据风电预测误差确定。Pimin为机组i的最小技术up dn出力。Pimax为机组i的最大技术出力。ri 为机组i的上爬坡速率。ri 为机组i的下爬坡速率。
Tion为机组i的最小开机时间。Tioff为机组i的最小停机时间。xit-1为在时段t之前，机组i已经连续在线或离线的时段数，正值表示在线，负值表示离线。ΔT为时段间时间间隔。T为所研究的总时段数。N为总机组数。

[0069] 作为电力系统的一种固有特性，灵活性问题从电力系统诞生之初就一直存在。但在风电等可再生能源大规模开发之前，灵活性问题未能凸显。如图2所示，风电具有强波动性和不确定性的特征，前者是指其出力在时序上的快速变化性，后者则指其出力难以准确预测。通常，风电实际出力可以表示为预测值与预测误差两部分，如式(8)所示。波动性主要由PW,t+1与PW,t的差值反映，不确定性则由ΔPW,t体现。

[0070]

[0071] 式中，PrW,t、PW,t、ΔPW,t分别为风电实际值、预测值、预测误差。

[0072] 如式(9)所示，负荷减去风电后的等效值为净负荷，风电的强波动性使得净负荷变化的速率、幅度都显著增加，而要平衡这些变化，在有功安排阶段需要大量灵活性资源。另一方面，对于风电高达20％的日前预测误差，在实时运行阶段，备用的有效响应同样需要大量灵活性资源，若响应能力不足，则将出现灵活性不足的情况。

[0073]

[0074] 实时运行过程中净负荷的变化，构成了灵活性需求，上行、下行灵活需求分别如式(10)、(11)所示。

[0075]

[0076]

[0077] 作为系统中主要的灵活性来源，火电机组提供灵活性的能力，与其技术出力上下限、爬坡速率、运行位置密切相关。在任意时段，火电机组可为系统提供的上调、下调灵活性分别如式(12)、(13)所示。

[0078]

[0079]

[0080] 对应于有功不足和过剩两种情况，典型的灵活性需求苛刻情景有两个，分别为上行苛刻情景与下行苛刻情景。前者是指在净负荷的上行阶段，某时刻净负荷实际值比预测值偏低，而下一时刻，净负荷实际值比预测值偏高，该情景最有可能导致上行灵活性不足。后者则指在净负荷的下行阶段，某时刻的净负荷实际值比预测值偏高，而下一时刻，净负荷实际值比预测值偏低，该情景最有可能导致下行灵活性不足。

[0081] 下面以上行灵活性为例进行讨论。图3为系统的灵活性需求情况示意图，图中A0、B0为两相邻时段的净负荷预测值。[A1,A2]和[B1,B2]为净负荷实际值的变化范围，同时也是在日前调度计划给定后，配置的灵活性资源需要满足的不确定性范围。

[0082] 考虑到在实时运行过程中，若在时刻A的净负荷实际值为A1，而不是期望值A0，则下调备用必须被调用。由此产生的后续影响为，因为净负荷的实际变化，机组实际出力发生了相应的变化，下个时刻系统中配置的灵活性资源可以满足的净负荷范围，将从区间[B1,B2]变为[B1’,B2’]。在这种情况下，若在时刻B，灵活性资源需要满足的实际净负荷值为B2”，则将无法满足要求。此时，即发生了系统的运行灵活性不足的情况。

[0083] 灵活性不足的量为灵活性需求与灵活性供给之差，如式(14)、(15)所示。前述情景的灵活性不足的量即为B2”与B2’之差。

[0084]

[0085]

[0086] 风电的接入，对上述过程的影响在于，一方面会增大A0-B0的斜率(风电的反调峰特性)，[A1,A2]和[B1,B2]的区间宽度，即增大灵活性不足的严重程度。另一方面，风电使前述苛刻情景出现的频率增加，从而使问题凸显。

[0087] 对于风电带来的常态化大扰动，其灵活性资源配置策略必须考虑时段间的相互影响。为保证系统在苛刻情景下仍具有足够的运行灵活性，调度结果必须保证对于某时刻在备用被利用之后，在下个时刻的灵活性需求仍然满足。

[0088] 式(16)为传统的爬坡约束，根据前述分析，该约束无法保证系统运行的灵活性，对其进行改进则形成前述式(7)所示的灵活性约束。约束式(7)计及了系统运行灵活性需求的时段间影响效应，可以将两个相邻时段间备用的可能的利用情况考虑到约束中，从而能够保证系统在实时运行的有功动态平衡过程中灵活性资源的充足。

[0089]

[0090] 在后续分析中将传统调度模型称为模型1，本发明的调度模型称为模型2。

[0091] 具体实例说明：

[0092] 本部分借助一个简单例子来说明前述原理。设有X、Y两台机组，其基本参数如表1所示，且机组X的经济性优于Y，应优先调度。净负荷如表2所示，并设有5％的预测误差。根据经典调度模型，可得决策结果如表3所示，易见，该调度结果在任意时段的备用容量均不小于净负荷的5％。

[0093] 日前调度计划给定后，在次日实时运行过程中，净负荷的实际情况可能为表2中的加粗值。此时，机组出力将需要按照表4进行调整，需调整的出力值用加粗标出。但经分析，受爬坡速率限制，机组Y在时刻2的出力无法达到102MW。同理，机组X在时刻5的出力无法下调至83.5MW。这说明的备用容量虽然充足，但缺乏运行的灵活性。

[0094] 为使系统能灵活运行，需对表3中的日前发电计划进行调整，调整原则为在下个时刻系统可能面临灵活性不足时，在前一时刻就做好相应调整，可保证系统运行灵活性的调度结果如表5所示。此外，表6给出了净负荷实际值按表2中加粗值变动时，机组在实时运行阶段的出力情况。

[0095] 表1机组X、Y的基本参数(P的单位为MW，r的单位为MW/min)

[0096]机组 Pmax Pmin rup rdn
X 150 60 1 1
Y 110 40 1 1

[0097] 表2净负荷情况(加粗表示净负荷实际值)

[0098]时段 1 2 3 4 5
上限值 210 252 232 189 136.5
期望值 200 240 220 180 130
下限值 190 228 209 171 123.5

[0099] 表3日前调度结果

[0100]时段 1 2 3 4 5
X 150 150 150 140 90
Y 50 90 70 40 40

[0101] 表4实时运行对机组出力的要求(加粗表示相对于表3有变化)

[0102]时段 1 2 3 4 5
X 150 150 150 149 83.5
Y 40 102 70 40 40

[0103] 表5可灵活运行的调度结果(加粗表示相对于表3有变化)

[0104]时段 1 2 3 4 5
X 148 150 150 134.5 90
Y 52 90 70 45.5 40

[0105] 表6调整后的机组实时运行出力(加粗表示相对于表5有变化)

[0106]时段 1 2 3 4 5
X 148 150 150 143.5 83.5
Y 42 102 70 45.5 40

[0107] 算例分析：

[0108] 本发明的原理前面已经结合具体实例进行了较为详细的说明。本部分从宏观上考察本发明的作用效果。仿真系统的负荷曲线如图4所示，其最大值为400MW，风电出力预测值如前述图2所示，各机组与灵活性密切相关的技术参数如表7所示。不考虑机组和线路的随机故障，负荷备用系数取为3％，风电备用系数取为20％。分别研究风电渗透率为0％、5％、20％情形下的系统运行情况。为更好地反映系统的灵活性需求，将时间间隔取为15分钟。

[0109] 表7仿真系统中机组与灵活性相关的部分参数

[0110] (P的单位为MW，r的单位为MW/min)

[0111]机组号 Pmax Pmin rup rdn
1 150 60 2 2
2 120 50 1.5 1.5
3 100 40 1.5 1.5
4 80 30 1 1
5 50 20 1 1

[0112] (1)调度结果分析

[0113] 对比模型1、2调度结果的差别，分别统计在苛刻情景下的灵活性不足的量，以上行灵活性为例，对比结果如表8所示。

[0114] 表8上行灵活性不足的量

[0115]

[0116] 对模型1而言，无风电或风电渗透率较低时(5％)，灵活性不足的现象不是非常严重。但是当风电渗透率较高时(20％)，灵活性不足的数量显著增加。对于模型2而言，即使当风电渗透率达到20％时，也没有出现运行灵活性不足的现象。由此证明了改进模型的有效性。

[0117] 然后，对于模型1在20％风电渗透率时上行灵活性不足在各个时段分布情况进行详细分析，如图5所示。由图可见，上行灵活性不足集中出现的时段与净负荷上行时段基本一致。从而验证了前述分析。

[0118] (2)运行成本对比

[0119] 对比模型1、2的运行成本可见，与模型1相比，模型2运行成本仅有小幅增加，说明后者在付出较小经济代价的情况下，即可保证系统运行的灵活性。

[0120] 表9不同情形下系统的运行成本

[0121]

[0122] 上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。