本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制領(lǐng)域，特別是涉及一種優(yōu)化風(fēng)電消納的電力系統(tǒng)調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
隨著以風(fēng)電為主的新能源裝機(jī)容量逐步提升以及環(huán)境污染的日益嚴(yán)重，大力發(fā)展清潔可再生能源是我國優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、改善環(huán)境、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略措施之一。
風(fēng)電具有不確定性和間歇性的特點，傳統(tǒng)小規(guī)模的風(fēng)電接入電網(wǎng)時，電力系統(tǒng)將風(fēng)電作為負(fù)負(fù)荷，從而借助自動發(fā)電控制和旋轉(zhuǎn)備用來保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。但當(dāng)大規(guī)模風(fēng)電并入電網(wǎng)時，風(fēng)電的波動是時間和空間的疊加，因此不確定性來源廣且對系統(tǒng)影響大，傳統(tǒng)地將風(fēng)電作為負(fù)負(fù)荷會增加系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用，而且風(fēng)電的不確定性甚至威脅電網(wǎng)的安全，因此如何采取有效的調(diào)度方式來解決未來大規(guī)模的風(fēng)電消納至關(guān)重要。
目前影響風(fēng)電消納能力的主要因素在于：(1)風(fēng)電功率預(yù)測模型的精度不足，精度低于負(fù)荷預(yù)測誤差的精度；(2)風(fēng)電反調(diào)峰特性嚴(yán)重，單一時刻的風(fēng)電高消納水平可能造成系統(tǒng)調(diào)峰難度增大。當(dāng)前主流的短期/超短期預(yù)測的分辨率通常為15min一個預(yù)測值，對于風(fēng)電波動較大的地區(qū)，15min內(nèi)的風(fēng)電功率波動會很大，不能準(zhǔn)確地反映風(fēng)電實際的波動情況，而且15min分辨率的風(fēng)電功率預(yù)測值不能作為實時調(diào)度的可靠依據(jù)，對電網(wǎng)的威脅加大；考慮系統(tǒng)調(diào)峰能力和風(fēng)電反調(diào)峰特性，通過有限時域內(nèi)各個時刻風(fēng)電消納的累加來判斷風(fēng)電的消納能力，追求單一時刻的風(fēng)電消納最大化很可能對系統(tǒng)的調(diào)峰帶來嚴(yán)重的影響，上述兩個方面都存在可以改進(jìn)的地方，因此本發(fā)明基于風(fēng)電并網(wǎng)這兩方面的難點來解決風(fēng)電系統(tǒng)消納的問題。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種優(yōu)化風(fēng)電消納的電力系統(tǒng)調(diào)度方法，本發(fā)明借助預(yù)測控制技術(shù)從兩大方面提高風(fēng)電消納的能力，第一方面是將風(fēng)電功率的波動細(xì)化到分鐘級別，從而提高風(fēng)電功率預(yù)測精度，并結(jié)合實際風(fēng)電功率預(yù)測誤差對預(yù)測模型進(jìn)行反饋校正，使得風(fēng)電功率預(yù)測校正值能夠更加真實地反映未來風(fēng)電的趨勢變化；第二方面定義有限時域內(nèi)風(fēng)電消納公式，以有限時域內(nèi)風(fēng)電消納電量和系統(tǒng)調(diào)峰能力期望最大化為目標(biāo)，并不是單一時刻風(fēng)電消納最大，即從全局角度來考慮系統(tǒng)的調(diào)峰狀況，降低風(fēng)電反調(diào)峰對系統(tǒng)調(diào)峰難度的威脅，并且其滾動優(yōu)化的策略只執(zhí)行第一個時刻的調(diào)度指令，進(jìn)而改善風(fēng)電的消納，保證系統(tǒng)調(diào)峰能力，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供思路。
為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是：
一種優(yōu)化風(fēng)電消納的電力系統(tǒng)調(diào)度方法，包括以下步驟：
步驟a.根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史實際功率數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型；然后在當(dāng)前時刻為k時刻時，向分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型輸入k時刻的風(fēng)電功率實際值和未來數(shù)值天氣預(yù)報信息，分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型輸出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值；
步驟b.根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型，然后在當(dāng)前時刻為k時刻時，向分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型輸入k時刻的風(fēng)電功率實際誤差值，分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型輸出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，然后基于未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差值制定功率補(bǔ)償策略，最后得出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值；
步驟c.基于分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型和分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差反饋校正模型，然后向分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差反饋校正模型輸入未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值和分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值，分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差反饋校正模型輸出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測校正值；
步驟d.基于步驟c得到的在未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測校正值，建立風(fēng)電消納電量期望最大化和系統(tǒng)調(diào)峰能力最強(qiáng)的目標(biāo)模型，實現(xiàn)風(fēng)電消納的整體最大化，并執(zhí)行下一分鐘的風(fēng)電調(diào)度指令；
步驟e.在步驟d的基礎(chǔ)上，判斷是否完成所有時刻的優(yōu)化，如果完成則結(jié)束優(yōu)化；否則，下一時刻更新分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型和分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型的輸入信息并從步驟a依次滾動進(jìn)行。
在上述方案的基礎(chǔ)上，步驟a中，所述未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值的計算公式如下所示：
式(1)中，f(x(k),nwp(int(k/t)+1))是根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史實際功率數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)建立的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型，x(k+1)為k+1時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，n是優(yōu)化時域，nwp(int(k/t)+1)是k時刻附近的數(shù)值天氣預(yù)報在下一個相鄰采樣點的值，t是數(shù)值天氣預(yù)報的采樣周期，int(k/t)是向下取整函數(shù)，x(k)為k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，xreal(k)為k時刻的風(fēng)電功率實際值。
在上述方案的基礎(chǔ)上，步驟b中，所述未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差值的計算公式如下所示：
式(2)中，h(e(k))是根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)建立的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型；e(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，e(k+1)是k+1時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，xreal(k)是k時刻的風(fēng)電功率實際值，x(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，ereal(k)為k時刻的風(fēng)電功率實際誤差值，n是優(yōu)化時域。
在上述方案的基礎(chǔ)上，步驟b中，所述功率補(bǔ)償策略為：
步驟b1.計算出k時刻和k時刻以前的相鄰n個風(fēng)電功率預(yù)測誤差值；
步驟b2.采取最小二乘法用直線或曲線j來擬合步驟b1中n+1個風(fēng)電功率預(yù)測誤差值的變化趨勢，如下式所示：
式(3)中，j(t1,......,tm；k-n,......,k)表示對k時刻及k時刻以前相鄰n個誤差值進(jìn)行最小二乘法擬合之后得到的曲線函數(shù)，j(t1,…,tm；i)是對i時刻誤差擬合得到的曲線，t1,…,tm是j中的參數(shù)，用于定義曲線或直線的形狀，e(i)是i時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，i是自變量，n是優(yōu)化時域；
步驟b3.用步驟b1中n+1個風(fēng)電功率預(yù)測誤差值的方差信息觀察n+1個風(fēng)電功率預(yù)測誤差值的波動趨勢，如下式所示：
式(4)中，
步驟b4.計算步驟b1中n+1個風(fēng)電功率預(yù)測誤差的斜率，計算公式如下所示：
式(5)中，c(c)是c時刻風(fēng)電功率預(yù)測誤差的斜率；n是優(yōu)化時域；
步驟b5.定義一個基本的斜率c0和方差
式(6)中，ec(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值，e(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，c(k)是k時刻風(fēng)電功率預(yù)測誤差的斜率，
在上述方案的基礎(chǔ)上，步驟c中，所述未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測校正值的計算公式如下所示：
xe(k)＝x(k)+ec(k),k＝k+1,...,k+n(7)
式(7)中，xe(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測校正值，x(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，ec(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值，n是優(yōu)化時域。
在上述方案的基礎(chǔ)上，步驟d中，所述風(fēng)電消納電量期望最大化和系統(tǒng)調(diào)峰能力最強(qiáng)的目標(biāo)模型如下式所示：
其中該目標(biāo)模型的約束條件分別如下所示：
0≤xplan(k)≤xe(k)(10)
|pj(k)-pj(k-1)|≤rj△t(12)
g(pj(k),xplan(k))≤0,k＝k+1,......,k+n(13)
式(8)中，f(xplan,pg)是以優(yōu)化時域內(nèi)風(fēng)電棄風(fēng)電量最小和其他能源調(diào)峰能力最強(qiáng)為目標(biāo)的優(yōu)化函數(shù)，
式(9)中，s.t.表示subjectto，代表受約束于；pj(k)表示k時刻除風(fēng)電外其他能源發(fā)電機(jī)組j的發(fā)電計劃值，xplan(k)是k時刻的風(fēng)電出力計劃值，l(k)是k時刻的負(fù)荷預(yù)測值；
式(11)中，pj(k)的取值上下限分別是
式(12)中，rj是發(fā)電機(jī)組j的爬坡率，△t是優(yōu)化相鄰兩個時刻的時間間隔；
式(13)中，g(pj(k),xplan(k))表示包括：線路損耗、線路電壓和無功功率或線路潮流的約束條件。
附圖說明
本發(fā)明有如下附圖：
圖1為本發(fā)明一種優(yōu)化風(fēng)電消納的電力系統(tǒng)調(diào)度方法的流程示意圖。
具體實施方式
以下結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
如圖1所示，本發(fā)明提供了一種優(yōu)化風(fēng)電消納的電力系統(tǒng)調(diào)度方法，包括以下步驟：
步驟a.根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史實際功率數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型；然后在當(dāng)前時刻為k時刻時，向分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型輸入k時刻的風(fēng)電功率實際值和未來數(shù)值天氣預(yù)報信息，分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型輸出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值。
以分鐘級別風(fēng)電歷史實際功率數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報(nwp)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中分鐘級別風(fēng)電數(shù)據(jù)可以來自數(shù)據(jù)和監(jiān)控采集系統(tǒng)(scada)，歷史數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)是歷史觀測數(shù)據(jù)，其分辨率為t(t不一定是分鐘級別數(shù)據(jù))，在nwp下，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型，在當(dāng)前時刻k時刻，輸入未來數(shù)值天氣預(yù)報信息，此模型能夠滾動輸出多步預(yù)測得到的未來風(fēng)電功率輸出情況，即：
式(1)中，f(x(k),nwp(int(k/t)+1))是根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史實際功率數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)建立的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型，x(k+1)為k+1時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，n是優(yōu)化時域，nwp(int(k/t)+1)是k時刻附近的數(shù)值天氣預(yù)報在下一個相鄰采樣點的值，t是數(shù)值天氣預(yù)報的采樣周期，int(k/t)是向下取整函數(shù)，x(k)為k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，xreal(k)為k時刻的風(fēng)電功率實際值。
式(1)給出了多步滾動預(yù)測的迭代預(yù)測公式，給出了未來[k,k+n]時刻的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值。
步驟b.根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型，然后在當(dāng)前時刻為k時刻時，向分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型輸入k時刻的風(fēng)電功率實際誤差值，分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型輸出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，然后基于未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差值制定功率補(bǔ)償策略，最后得出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值。
根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型。
功率預(yù)測技術(shù)在預(yù)測精度上均存在缺陷，功率預(yù)測誤差合理的補(bǔ)償至關(guān)重要。根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型。其中影響風(fēng)電功率預(yù)測誤差的原因有兩點，第一類是橫向波動性影響，也就是說誤差在相鄰的時間上的排布存在一定的強(qiáng)相關(guān)性；第二類是縱向幅值的影響，這由誤差整體的變化趨勢所決定的?？紤]縱向幅值誤差即：
式(2)中，h(e(k))是根據(jù)分鐘級別風(fēng)電歷史功率預(yù)測誤差數(shù)據(jù)建立的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型；e(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，e(k+1)是k+1時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，xreal(k)是k時刻的風(fēng)電功率實際值，x(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，ereal(k)為k時刻的風(fēng)電功率實際誤差值，n是優(yōu)化時域。
式(2)是通過滾動的風(fēng)電功率實際誤差值求得在未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差幅值。
根據(jù)誤差橫向波動性影響，建立相鄰的時間上的誤差相關(guān)性補(bǔ)償方法。
風(fēng)電功率的預(yù)測誤差呈現(xiàn)相鄰時間上的相關(guān)性，因此考慮當(dāng)前點為k時刻時，k時刻以前的相鄰n個預(yù)測誤差值，比較k時刻預(yù)測誤差值和前n個預(yù)測誤差值之間的趨勢關(guān)系進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償策略。其中式(3)用于尋找k時刻以及k時刻以前的相鄰n個誤差擬合值與誤差值累積之和最小時對應(yīng)的最佳擬合函數(shù)j，式(4)定義這n+1個點的方差信息來觀察波動趨勢，式(5)定義n+1個風(fēng)電功率預(yù)測誤差斜率，表示對曲線j關(guān)于時間求導(dǎo)，得到在某一時刻c的斜率值。定義一個基本的斜率c0和方差
式(3)中，j(t1,......,tm；k-n,......,k)表示對k時刻及k時刻以前相鄰n個誤差值進(jìn)行最小二乘擬合之后得到的曲線函數(shù)，j(t1,…,tm；i)是對i時刻誤差擬合得到的曲線，e(i)是i時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，i是自變量且取自k-n到k，n是優(yōu)化時域。
式(4)中，
式(5)中，c(c)是c時刻風(fēng)電功率預(yù)測誤差的誤差斜率；n是優(yōu)化時域。
式(6)中，ec(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值，
步驟c.基于分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測模型和分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差模型，建立分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差反饋校正模型，然后向分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差反饋校正模型輸入未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值和分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差補(bǔ)償值，分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差反饋校正模型輸出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級風(fēng)電功率預(yù)測校正值。
步驟a得出未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測值，相應(yīng)地步驟b能夠得到未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測誤差值，將風(fēng)電功率預(yù)測誤差值和風(fēng)電功率預(yù)測值進(jìn)行疊加得到對分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測結(jié)果的校正值，即：
xe(k)＝x(k)+ec(k),k＝k+1,...,k+n(7)
式(7)中：xe(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測校正值，x(k)是k時刻的風(fēng)電功率預(yù)測值，ec(k)是k時刻的風(fēng)電功率誤差預(yù)測補(bǔ)償值，n是優(yōu)化時域。
步驟d.基于步驟c得到的在未來優(yōu)化時域內(nèi)的分鐘級別風(fēng)電功率預(yù)測校正值，建立風(fēng)電消納期望電量期望最大化和系統(tǒng)調(diào)峰影響最小的目標(biāo)模型，實現(xiàn)風(fēng)電消納的整體最大化，并下發(fā)下一分鐘的風(fēng)電調(diào)度指令。
在步驟c中未來優(yōu)化時域的風(fēng)電功率預(yù)測校正值的基礎(chǔ)上，定義未來優(yōu)化時域內(nèi)風(fēng)電消納電量期望最大化和系統(tǒng)調(diào)峰能力最強(qiáng)的目標(biāo)模型，即：
0≤xplan(k)≤xe(k)(10)
|pj(k)-pj(k-1)|≤rj△t(12)
g(pj(k),xplan(k))≤0,k＝k+1,......,k+n(13)
式(8)中，f(xplan,pg)是以優(yōu)化時域內(nèi)風(fēng)電棄風(fēng)電量最小和其他能源調(diào)峰能力最強(qiáng)為目標(biāo)的優(yōu)化函數(shù)，
式(9)中，s.t.表示subjectto，代表受約束于；pj(k)表示k時刻除風(fēng)電外其他能源發(fā)電機(jī)組j的發(fā)電計劃值，xplan(k)是k時刻的風(fēng)電出力計劃值，l(k)是k時刻的負(fù)荷預(yù)測值；
式(11)中，pj(k)的取值上下限分別是
式(12)中，rj是發(fā)電機(jī)組j的爬坡率，△t是優(yōu)化相鄰兩個時刻的時間間隔；
式(13)中，g(pj(k),xplan(k))表示約束條件；如線路損耗約束，線路電壓和無功功率約束，線路潮流約束等。
式(8)表明以系統(tǒng)的風(fēng)電消納電量最大和系統(tǒng)的調(diào)峰影響最小為目標(biāo)模型，式(9)表明必須滿足每時刻的功率平衡要求，式(10)和式(11)表明電源的出力在最大、最小限制以內(nèi)，式(12)是風(fēng)電之外調(diào)峰機(jī)組的爬坡率限制。
步驟e.在步驟d的基礎(chǔ)上，判斷是否完成所有時刻的優(yōu)化，如果完成則結(jié)束優(yōu)化；否則，下一時刻更新所有的輸入信息并從步驟a依次滾動進(jìn)行。
將步驟d得到的未來優(yōu)化時域的調(diào)度結(jié)果只執(zhí)行下一分鐘的指令，等到下一分鐘時，更新nwp數(shù)據(jù)和相鄰點誤差信息，從而更新步驟a和b，并按照步驟a～e依次進(jìn)行，直到滾動優(yōu)化遍歷所有的未來調(diào)度時域。
本說明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。