一種風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法、裝置及計算設備與流程
本發(fā)明涉及能源電力領域，特別涉及一種風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法、裝置及計算設備。
背景技術：
可再生能源的上網(wǎng)電量受到一次能源供應和用電負荷同時率的影響。是否在某一地區(qū)進行可再生能源項目投資，進行多大規(guī)模的投資，需要考慮當?shù)刈匀蛔匀毁Y源條件以及負荷特性。在未來電力市場環(huán)境下，作為可再生能源投資項目重要的收益評判指標，可再生能源在電力市場上的出清價格受傳統(tǒng)機組、風電機組出力以及負荷不確定性的影響。
然而，現(xiàn)有的風電投資規(guī)劃方案對于負荷水平的考量較少，沒有全面且系統(tǒng)地考慮不同負荷水平下的市場邊際價格，從而難以根據(jù)系統(tǒng)的負荷水平、風電出力的不確定性和傳統(tǒng)機組的出力限制，來制定最優(yōu)的風電投資策略。因此，需要一種新的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法來改進上述處理過程。
技術實現(xiàn)要素：
為此，本發(fā)明提供一種可再生能源項目投資組合優(yōu)化的技術方案，以力圖解決或者至少緩解上面存在的問題。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法，適于在計算設備中執(zhí)行，該方法包括如下步驟：首先建立風電投資決策模型，風電投資決策模型包括實現(xiàn)投資目標年收益最大化的第一目標函數(shù)和對應的第一約束條件；建立系統(tǒng)運行模型，系統(tǒng)運行模型包括實現(xiàn)系統(tǒng)運行成本最小化的第二目標函數(shù)和對應的第二約束條件；將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件；對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型；求解風電投資優(yōu)化模型以獲取實現(xiàn)風電投資規(guī)劃最優(yōu)的第二最優(yōu)解。
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，第一目標函數(shù)以如下公式確定：
其中，w為投資目標年的收益，ω為負荷場景指標，s為場景指標數(shù)，pω為負荷情景ω出現(xiàn)的概率或頻次，αn,t，pn,t(ω)分別表示在t時刻節(jié)點n處的風電場單位電量收益以及風電的發(fā)電量，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，第一約束條件包括風電出力約束、風電場裝機容量約束和投資成本約束。
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，風電出力約束以如下公式確定：
其中，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，風電場裝機容量約束以如下公式確定：
其中，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，投資成本約束以如下公式確定：
其中，cmax為風電投資商的投資資金上限。
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，第二目標函數(shù)以如下公式確定：
其中，f為系統(tǒng)運行成本，cj,m為傳統(tǒng)機組的運行成本，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，第二約束條件包括系統(tǒng)供需平衡約束、線路功率約束、傳統(tǒng)機組出力約束和線路電壓相角約束。
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，系統(tǒng)供需平衡約束以如下公式確定：
其中，jn表示節(jié)點n處發(fā)電機集合，o(k)和r(k)分別表示節(jié)點n送出節(jié)點以及注入節(jié)點的集合，ik,t(ω)表示線路k上的功率值，dn,t(ω)表示在情景ω下節(jié)點n在時刻t的負荷，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，線路功率約束以如下公式確定：
其中，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，傳統(tǒng)機組出力約束以如下公式確定：
其中，
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，線路電壓相角約束以如下公式確定：
δn,t(ω)＝0，n＝ref
其中，δn,t(ω)表示負荷情景ω下節(jié)點n在時刻t的線路的電壓相角，ref為參考母線的節(jié)點數(shù)。
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件的步驟包括：獲取最優(yōu)化條件，最優(yōu)化條件以如下公式確定：
hi(x)≤0,tj(x)＝0,ui≥0
其中，f(x)為待優(yōu)化函數(shù)，ui和vj為優(yōu)化系數(shù)，hi(x)和tj(x)為優(yōu)化函數(shù)，i＝1,…,m，j＝1,…,r，m和r均為正整數(shù)；通過最優(yōu)化條件對系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。
可選地，在根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法中，對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型的步驟包括：對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，第一最優(yōu)解以如下公式表示：
其中，
其中，風電投資優(yōu)化模型滿足第一約束條件和第三約束條件。
根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，提供一種風電投資規(guī)劃的優(yōu)化裝置，該裝置適于駐留在計算設備中，包括第一建立模塊、第二建立模塊、轉換模塊、生成模塊和計算模塊。其中，第一建立模塊適于建立風電投資決策模型，風電投資決策模型包括實現(xiàn)投資目標年收益最大化的第一目標函數(shù)和對應的第一約束條件；第二建立模塊適于建立系統(tǒng)運行模型，系統(tǒng)運行模型包括實現(xiàn)系統(tǒng)運行成本最小化的第二目標函數(shù)和對應的第二約束條件；轉換模塊適于將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件；生成模塊適于對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型；計算模塊適于求解風電投資優(yōu)化模型以獲取實現(xiàn)風電投資規(guī)劃最優(yōu)的第二最優(yōu)解。
根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，提供一種計算設備，包括根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化裝置。
根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，提供一種計算設備，包括一個或多個處理器、存儲器以及一個或多個程序，其中一個或多個程序存儲在存儲器中并被配置為由一個或多個處理器執(zhí)行，一個或多個程序包括用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的可風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法的指令。
根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，還提供一種存儲一個或多個程序的計算機可讀存儲介質，一個或多個程序包括指令，指令當由計算設備執(zhí)行時，使得計算設備執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法。
根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化的技術方案，首先建立風電投資決策模型和系統(tǒng)運行模型，各模型具有相應的目標函數(shù)和約束條件，將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件，再對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型，最后，求解所述風電投資優(yōu)化模型以獲取實現(xiàn)風電投資規(guī)劃最優(yōu)的第二最優(yōu)解。在上述技術方案中，風電投資決策模型作為上層模型，系統(tǒng)運行模型作為下層模型，兩者組合在一起則形成了雙層模型，通過對下層模型進行轉換和求解后的結果代入上層模型，來進一步求解雙層模型的最優(yōu)值，將雙層決策問題轉化成為單層問題，化繁為簡，提升了最優(yōu)解的可靠性與準確性，從而在在考慮市場出清價格和負荷不確定性的條件下，該雙層模型能夠對風電投資和運行消納進行協(xié)調優(yōu)化和綜合決策。
附圖說明
為了實現(xiàn)上述以及相關目的，本文結合下面的描述和附圖來描述某些說明性方面，這些方面指示了可以實踐本文所公開的原理的各種方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保護的主題的范圍內。通過結合附圖閱讀下面的詳細描述，本公開的上述以及其它目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯。遍及本公開，相同的附圖標記通常指代相同的部件或元素。
圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的計算設備100的結構框圖；
圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法200的流程圖；
圖3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的ieee24節(jié)點測試系統(tǒng)示意圖；
圖4示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的不同季度典型日負荷曲線的示意圖；
圖5示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的不同負荷水平下高中低風速變化情況的示意圖；以及
圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化裝置300的示意圖。
具體實施方式
下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現(xiàn)本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。
圖1是示例計算設備100的框圖。在基本的配置102中，計算設備100典型地包括系統(tǒng)存儲器106和一個或者多個處理器104。存儲器總線108可以用于在處理器104和系統(tǒng)存儲器106之間的通信。
取決于期望的配置，處理器104可以是任何類型的處理，包括但不限于：微處理器(μp)、微控制器(μc)、數(shù)字信息處理器(dsp)或者它們的任何組合。處理器104可以包括諸如一級高速緩存110和二級高速緩存112之類的一個或者多個級別的高速緩存、處理器核心114和寄存器116。示例的處理器核心114可以包括運算邏輯單元(alu)、浮點數(shù)單元(fpu)、數(shù)字信號處理核心(dsp核心)或者它們的任何組合。示例的存儲器控制器118可以與處理器104一起使用，或者在一些實現(xiàn)中，存儲器控制器118可以是處理器104的一個內部部分。
取決于期望的配置，系統(tǒng)存儲器106可以是任意類型的存儲器，包括但不限于：易失性存儲器(諸如ram)、非易失性存儲器(諸如rom、閃存等)或者它們的任何組合。系統(tǒng)存儲器106可以包括操作系統(tǒng)120、一個或者多個應用122以及程序數(shù)據(jù)124。在一些實施方式中，應用122可以布置為在操作系統(tǒng)上利用程序數(shù)據(jù)124進行操作。
計算設備100還可以包括有助于從各種接口設備(例如，輸出設備142、外設接口144和通信設備146)到基本配置102經(jīng)由總線/接口控制器130的通信的接口總線140。示例的輸出設備142包括圖形處理單元148和音頻處理單元150。它們可以被配置為有助于經(jīng)由一個或者多個a/v端口152與諸如顯示器或者揚聲器之類的各種外部設備進行通信。示例外設接口144可以包括串行接口控制器154和并行接口控制器156，它們可以被配置為有助于經(jīng)由一個或者多個i/o端口158和諸如輸入設備(例如，鍵盤、鼠標、筆、語音輸入設備、觸摸輸入設備)或者其他外設(例如打印機、掃描儀等)之類的外部設備進行通信。示例的通信設備146可以包括網(wǎng)絡控制器160，其可以被布置為便于經(jīng)由一個或者多個通信端口164與一個或者多個其他計算設備162通過網(wǎng)絡通信鏈路的通信。
網(wǎng)絡通信鏈路可以是通信介質的一個示例。通信介質通?？梢泽w現(xiàn)為在諸如載波或者其他傳輸機制之類的調制數(shù)據(jù)信號中的計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結構、程序模塊，并且可以包括任何信息遞送介質?！罢{制數(shù)據(jù)信號”可以這樣的信號，它的數(shù)據(jù)集中的一個或者多個或者它的改變可以在信號中編碼信息的方式進行。作為非限制性的示例，通信介質可以包括諸如有線網(wǎng)絡或者專線網(wǎng)絡之類的有線介質，以及諸如聲音、射頻(rf)、微波、紅外(ir)或者其它無線介質在內的各種無線介質。這里使用的術語計算機可讀介質可以包括存儲介質和通信介質二者。
計算設備100可以實現(xiàn)為服務器，例如文件服務器、數(shù)據(jù)庫服務器、應用程序服務器和web服務器等，也可以實現(xiàn)為小尺寸便攜(或者移動)電子設備的一部分，這些電子設備可以是諸如蜂窩電話、個人數(shù)字助理(pda)、個人媒體播放器設備、無線網(wǎng)絡瀏覽設備、個人頭戴設備、應用專用設備、或者可以包括上面任何功能的混合設備。計算設備100還可以實現(xiàn)為包括桌面計算機和筆記本計算機配置的個人計算機。在一些實施例中，計算設備100被配置為執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法200。應用122包括根據(jù)本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化裝置300。
圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法200的流程圖。風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法200適于在計算設備(例如圖1所示的計算設備100)中執(zhí)行。
需要說明的是，風電投資決策模型和系統(tǒng)運行模型共同組成了風電規(guī)劃的雙層模型，其中，風電投資決策模型是上層模型，系統(tǒng)運行模型是下層模型，在建立雙層模型時，為簡化建模過程，保證模型可求解，進行了如下假設：
1.傳統(tǒng)機組在批發(fā)市場中報價均為成本價，不考慮不同的傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)之間的競價行為，下層模型是對不同負荷水平下，風電消納以及市場出清情況的仿真。
2.風電投資決策模型只針對風電建設目標年，通過模型確定在系統(tǒng)中不同節(jié)點進行風電投資決策。
3.不考慮電網(wǎng)建設的不確定性，并假設在風電投資目標年電網(wǎng)規(guī)劃建設已經(jīng)完成，風電投資決策模型是基于確定的電網(wǎng)規(guī)劃和結構進行優(yōu)化的。
4.風電在批發(fā)市場中報零價，不考慮政府對于風電補償?shù)那闆r。在這樣的報價機制中，會在系統(tǒng)約束范圍內，保證風電最大程度的消納。在系統(tǒng)運行模型中，風電的利用效率主要受傳統(tǒng)機組出力約束、線路潮流約束以及不同負荷水平約束。
5.不考慮系統(tǒng)網(wǎng)損，系統(tǒng)運行模型只考慮直流潮流約束。
如圖2所示，方法200始于步驟s210。在步驟s210中，建立風電投資決策模型，風電投資決策模型包括實現(xiàn)投資目標年收益最大化的第一目標函數(shù)和對應的第一約束條件。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，第一目標函數(shù)以如下公式確定：
其中，w為投資目標年的收益，ω為負荷場景指標，s為場景指標數(shù)，pω為負荷情景ω出現(xiàn)的概率或頻次，αn,t，pn,t(ω)分別表示在t時刻節(jié)點n處的風電場單位電量收益以及風電的發(fā)電量，
在該實施方式中，第一約束條件包括風電出力約束、風電場裝機容量約束和投資成本約束。對風電出力約束而言，因為風電出力受風速影響，為了考慮風速的不確定性對風電投資的影響，在每個負荷水平下將考慮高、中、低三類典型日風速水平，進而以如下公式確定風電出力約束：
其中，
對風電場裝機容量約束而言，其以如下公式確定：
其中，
對投資成本約束而言，投資目標年總的投資成本不能高于風電投資商的投資資金上限，因此投資成本約束以如下公式確定：
其中，cmax為風電投資商的投資資金上限。風電投資規(guī)劃模型的決策變量集合包括
隨后，進入步驟s220，建立系統(tǒng)運行模型，系統(tǒng)運行模型包括實現(xiàn)系統(tǒng)運行成本最小化的第二目標函數(shù)和對應的第二約束條件。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，第二目標函數(shù)以如下公式確定：
其中，f為系統(tǒng)運行成本，cj,m為傳統(tǒng)機組的運行成本，
在該實施方式中，第二約束條件包括系統(tǒng)供需平衡約束、線路功率約束、傳統(tǒng)機組出力約束和線路電壓相角約束。對系統(tǒng)供需平衡約束而言，其以如下公式確定：
其中，jn表示節(jié)點n處發(fā)電機集合，o(k)和r(k)分別表示節(jié)點n送出節(jié)點以及注入節(jié)點的集合，ik,t(ω)表示線路k上的功率值，dn,t(ω)表示在情景ω下節(jié)點n在時刻t的負荷，
ik,t(ω)＝bk(δo(k),t(ω)-δr(k),t(ω))(7)
其中，bk為線路k的電納值；δ(ω)為電壓相角。
對線路功率約束而言，其以如下公式確定：
其中，
對傳統(tǒng)機組出力約束而言，其以如下公式確定：
其中，
對線路電壓相角約束而言，其以如下公式確定：
δn,t(ω)＝0，n＝ref(11)
其中，δn,t(ω)表示負荷情景ω下節(jié)點n在時刻t的線路的電壓相角，ref為參考母線的節(jié)點數(shù)，則式(11)表示參考母線上的電壓相角。
上述雙層模型對考慮不同負荷水平下的投資目標年的風電投資決策問題進行了定量分析。由于該模型是包含隨機變量的混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，因此，需要對模型進行單層化和線性化。
在步驟s230中，將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，可通過以下方式獲取第三約束條件。首先，獲取最優(yōu)化條件，在該實施方式中，最優(yōu)化條件優(yōu)選為kkt(karush-kuhn-tucker，庫恩塔克)條件。之所以選擇kkt條件，是由于作為下層模型的系統(tǒng)運行模型是線性的凸規(guī)劃，能夠用kkt條件進行轉化，通過kkt條件可以使得下層模型的優(yōu)化問題變?yōu)榈仁郊s束進入上層模型，從而使得上述雙層模型變?yōu)閱螌觾?yōu)化問題。對于給定的一般線性凸規(guī)劃問題：
minf(x)
s.t:hi(x)≤0，tj(x)＝0
i＝1,…,m，j＝1,…,r，m和r均為正整數(shù)
則最優(yōu)化條件，即kkt條件的基本形式以如下公式確定：
hi(x)≤0,tj(x)＝0,ui≥0(12)
其中，f(x)為待優(yōu)化函數(shù)，ui和vj為優(yōu)化系數(shù)，hi(x)和tj(x)為優(yōu)化函數(shù)。
然后，再通過最優(yōu)化條件對系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。進而在該實施方式中，可得第三約束條件包括如下等式約束：
其中，
對于下層模型的約束，對偶變量和對應約束應該滿足正交條件，即hi(x)≤0,ui≥0且uihi(x)＝0，為了保證該模型可求解，通過設置松弛變量將該正交條件約束進行了線性化，因此第三約束條件還包括如下不等式約束：
其中，
接下來，執(zhí)行步驟s240，對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型。首先，對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，由式(1)可知，
其中，
然后，將將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型，風電投資優(yōu)化模型以如下公式表示：
其中，風電投資優(yōu)化模型滿足第一約束條件和第三約束條件。
最后，執(zhí)行步驟s250，求解風電投資優(yōu)化模型以獲取實現(xiàn)風電投資規(guī)劃最優(yōu)的第二最優(yōu)解。
為獲取上述風電投資優(yōu)化模型的最終效果，在ieee24節(jié)點測試系統(tǒng)中進行仿真，ieee24節(jié)點系統(tǒng)中包括24條母線、11個常規(guī)發(fā)電機組節(jié)點以及17個負荷節(jié)點。圖3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的ieee24節(jié)點測試系統(tǒng)示意圖。對ieee24節(jié)點系統(tǒng)中日負荷曲線進行修正，基于華北地區(qū)某地的日負荷曲線以及風速數(shù)據(jù)對模型進行仿真計算，圖4示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的不同季度典型日負荷曲線的示意圖，圖5示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的不同負荷水平下高中低風速變化情況的示意圖。對于該ieee24節(jié)點測試系統(tǒng)，其傳統(tǒng)機組數(shù)據(jù)如表1所示。
表1
在ieee24節(jié)點系統(tǒng)中節(jié)點1、2、7、13、15、16、18、21、22和23處有傳統(tǒng)的發(fā)電機組，其出力區(qū)間和報價區(qū)間參見表1。測試系統(tǒng)中參考母線為14節(jié)點，即ref＝14。風機能夠在7、13、17和22節(jié)點處接入，其中接入最小單位為50mw，能夠接入的最大容量分別是600、300、300和300，單位均為mw。風電總的投資上限是1.5×109美元。
對上述模型進行求解，結果是所有節(jié)點都按照最大容量裝機時風電投資效益最大，預期收益是89.562×106美元。當風電投資上限變?yōu)?.0×109美元時，得到的風電最優(yōu)裝機策略是7節(jié)點處接入最大容量，即600mw，13節(jié)點處接入50mw風電，17節(jié)點處接入50mw，22節(jié)點處接入最大容量風電300mw，預計61.166×106美元。在該情景下，如果只分別使用第三季度和第四季度的典型日負荷和風速數(shù)據(jù)代入模型進行計算，可以發(fā)現(xiàn)在只使用第三季度數(shù)據(jù)時，7節(jié)點處裝機600mw，22節(jié)點處裝機300mw，13節(jié)點和17節(jié)點處均為100mw；當使用第四季度典型日負荷和風速數(shù)據(jù)計算時，7節(jié)點處裝機300mw，22節(jié)點處裝機300mw，13節(jié)點處裝機50mw，17節(jié)點處裝機0mw。在只使用第三季度的負荷和風速數(shù)據(jù)時，風電投資收益是76.746×106美元，當使用第四季度負荷和風電數(shù)據(jù)時，風電投資的收益是67.857×106美元。因為第三季度負荷峰谷差較小，且風電的反調峰特性沒有第四季度明顯，使得風電的上網(wǎng)電量較使用第四季度負荷和風速數(shù)據(jù)的情形時多，風電投資也能夠獲得更好的收益。
通過在ieee24節(jié)點系統(tǒng)中的仿真結果，可以發(fā)現(xiàn)，在負荷峰谷差較小且風電出力反調峰特性相對較弱的第一季度和第三季度，風電投資的收益要較第二季度和第四季度大。說明在風電投資的過程中需要對負荷水平以及負荷與風速的同步率進行更深入的分析，從而保證風電建設項目的收益率和風電的有效消納。
圖6示出了本發(fā)明一個實施例的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化裝置300的示意圖。如圖6所示，可再生能源項目投資組合優(yōu)化裝置300包括第一建立模塊310、第二建立模塊320、轉換模塊330、生成模塊340和計算模塊350。
第一建立模塊310適于建立風電投資決策模型，風電投資決策模型包括實現(xiàn)投資目標年收益最大化的第一目標函數(shù)和對應的第一約束條件。第一建立模塊進一步310適于按照如下公式構建第一目標函數(shù)：
其中，w為投資目標年的收益，ω為負荷場景指標，s為場景指標數(shù)，pω為負荷情景ω出現(xiàn)的概率或頻次，αn,t，pn,t(ω)分別表示在t時刻節(jié)點n處的風電場單位電量收益以及風電的發(fā)電量，
其中，
其中，
其中，cmax為風電投資商的投資資金上限。
第二建立模塊320適于建立系統(tǒng)運行模型，所述系統(tǒng)運行模型包括實現(xiàn)系統(tǒng)運行成本最小化的第二目標函數(shù)和對應的第二約束條件。第二建立模塊320進一步適于按照如下公式構建所述第二目標函數(shù)：
其中，f為系統(tǒng)運行成本，cj,m為傳統(tǒng)機組的運行成本，
其中，jn表示節(jié)點n處發(fā)電機集合，o(k)和r(k)分別表示節(jié)點n送出節(jié)點以及注入節(jié)點的集合，ik,t(ω)表示線路k上的功率值，dn,t(ω)表示在情景ω下節(jié)點n在時刻t的負荷，
其中，
其中，
δn,t(ω)＝0，n＝ref
其中，δn,t(ω)表示負荷情景ω下節(jié)點n在時刻t的線路的電壓相角。
轉換模塊330與第二建立模塊320相連，適于將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。轉換模塊330進一步適于獲取最優(yōu)化條件，最優(yōu)化條件以如下公式確定：
hi(x)≤0,tj(x)＝0,ui≥0
其中，f(x)為待優(yōu)化函數(shù)，ui和vj為優(yōu)化系數(shù)，hi(x)和tj(x)為優(yōu)化函數(shù)，i＝1,…,m，j＝1,…,r，m和r均為正整數(shù)；通過最優(yōu)化條件對系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。
生成模塊340分別與第一建立模塊310和轉換模塊330相連，適于對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型。生成模塊進一步適于對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，第一最優(yōu)解以如下公式表示：
其中，
其中，風電投資優(yōu)化模型滿足第一約束條件和第三約束條件。
計算模塊350與生成模塊340相連，適于求解所述風電投資優(yōu)化模型以獲取實現(xiàn)風電投資規(guī)劃最優(yōu)的第二最優(yōu)解。
關于風電投資規(guī)劃的優(yōu)化的具體步驟以及實施例，在基于圖2-5的描述中已經(jīng)詳細公開，此處不再贅述。
現(xiàn)有的風電投資規(guī)劃方案對于負荷水平的考量較少，沒有全面且系統(tǒng)地考慮不同負荷水平下的市場邊際價格，從而難以根據(jù)系統(tǒng)的負荷水平、風電出力的不確定性和傳統(tǒng)機組的出力限制，來制定最優(yōu)的風電投資策略。根據(jù)本發(fā)明實施例的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化的技術方案，首先建立風電投資決策模型和系統(tǒng)運行模型，各模型具有相應的目標函數(shù)和約束條件，將系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件，再對系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將第一最優(yōu)解和第三約束條件代入風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型，最后，求解所述風電投資優(yōu)化模型以獲取實現(xiàn)風電投資規(guī)劃最優(yōu)的第二最優(yōu)解。在上述技術方案中，風電投資決策模型作為上層模型，系統(tǒng)運行模型作為下層模型，兩者組合在一起則形成了雙層模型，通過對下層模型進行轉換和求解后的結果代入上層模型，來進一步求解雙層模型的最優(yōu)值，將雙層決策問題轉化成為單層問題，化繁為簡，提升了最優(yōu)解的可靠性與準確性，從而在在考慮市場出清價格和負荷不確定性的條件下，該雙層模型能夠對風電投資和運行消納進行協(xié)調優(yōu)化和綜合決策。
a7.如a1-6中任一項所述的方法，所述第二目標函數(shù)以如下公式確定：
其中，f為系統(tǒng)運行成本，cj,m為傳統(tǒng)機組的運行成本，
a8.如a1-7中任一項所述的方法，所述第二約束條件包括系統(tǒng)供需平衡約束、線路功率約束、傳統(tǒng)機組出力約束和線路電壓相角約束。
a9.如a8所述的方法，所述系統(tǒng)供需平衡約束以如下公式確定：
其中，jn表示節(jié)點n處發(fā)電機集合，o(k)和r(k)分別表示節(jié)點n送出節(jié)點以及注入節(jié)點的集合，ik,t(ω)表示線路k上的功率值，dn,t(ω)表示在情景ω下節(jié)點n在時刻t的負荷，
a10.如a8或9所述的方法，所述線路功率約束以如下公式確定：
其中，
a11.如a8-10中任一項所述的方法，所述傳統(tǒng)機組出力約束以如下公式確定：
其中，
a12.如a8-11中任一項所述的方法，所述線路電壓相角約束以如下公式確定：
δn,t(ω)＝0，n＝ref
其中，δn,t(ω)表示負荷情景ω下節(jié)點n在時刻t的線路的電壓相角，ref為參考母線的節(jié)點數(shù)。
a13.如a7-12中任一項所述的方法，所述將所述系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件的步驟包括：
獲取最優(yōu)化條件，所述最優(yōu)化條件以如下公式確定：
hi(x)≤0,tj(x)＝0,ui≥0
其中，f(x)為待優(yōu)化函數(shù)，ui和vj為優(yōu)化系數(shù)，hi(x)和tj(x)為優(yōu)化函數(shù)，i＝1,…,m，j＝1,…,r，m和r均為正整數(shù)；
通過所述最優(yōu)化條件對所述系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。
a14.如a7-13中任一項所述的方法，所述對所述系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，并將所述第一最優(yōu)解和所述第三約束條件代入所述風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型的步驟包括：
對所述系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，所述第一最優(yōu)解以如下公式表示：
其中，
將所述第一最優(yōu)解和所述第三約束條件代入所述風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型，所述風電投資優(yōu)化模型以如下公式表示：
其中，所述風電投資優(yōu)化模型滿足所述第一約束條件和所述第三約束條件。
b16.如b15所述的裝置，所述第一建立模塊進一步適于按照如下公式構建所述第一目標函數(shù)：
其中，w為投資目標年的收益，ω為負荷場景指標，s為場景指標數(shù)，pω為負荷情景ω出現(xiàn)的概率或頻次，αn,t，pn,t(ω)分別表示在t時刻節(jié)點n處的風電場單位電量收益以及風電的發(fā)電量，
b17.如b15或16所述的裝置，所述第一約束條件包括風電出力約束、風電場裝機容量約束和投資成本約束。
b18.如b17所述的裝置，所述第一建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定所述風電出力約束：
其中，
b19.如b17或18所述的裝置，所述第一建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定所述風電場裝機容量約束：
其中，
b20.如b17-19中任一項所述的裝置，所述第一建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定投資成本約束：
其中，cmax為風電投資商的投資資金上限。
b21.如b15-20中任一項所述的裝置，所述第二建立模塊進一步適于按照如下公式構建所述第二目標函數(shù)：
其中，f為系統(tǒng)運行成本，cj,m為傳統(tǒng)機組的運行成本，
b22.如b15-21中任一項所述的裝置，所述第二約束條件包括系統(tǒng)供需平衡約束、線路功率約束、傳統(tǒng)機組出力約束和線路電壓相角約束。
b23.如b22所述的裝置，所述第二建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定所述系統(tǒng)供需平衡約束：
其中，jn表示節(jié)點n處發(fā)電機集合，o(k)和r(k)分別表示節(jié)點n送出節(jié)點以及注入節(jié)點的集合，ik,t(ω)表示線路k上的功率值，dn,t(ω)表示在情景ω下節(jié)點n在時刻t的負荷，
b24.如b22或23所述的裝置，所述第二建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定所述線路功率約束：
其中，
b25.如b22-24中任一項所述的裝置，所述第二建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定所述傳統(tǒng)機組出力約束：
其中，
b26.如b22-25中任一項所述的裝置，所述第二建立模塊進一步適于根據(jù)如下公式確定所述線路電壓相角約束：
δn,t(ω)＝0，n＝ref
其中，δn,t(ω)表示負荷情景ω下節(jié)點n在時刻t的線路的電壓相角，ref為參考母線的節(jié)點數(shù)。
b27.如b21-26中任一項所述的裝置，所述轉換模塊進一步適于：
獲取最優(yōu)化條件，所述最優(yōu)化條件以如下公式確定：
hi(x)≤0,tj(x)＝0,ui≥0
其中，f(x)為待優(yōu)化函數(shù)，ui和vj為優(yōu)化系數(shù)，hi(x)和tj(x)為優(yōu)化函數(shù)，i＝1,…,m，j＝1,…,r，m和r均為正整數(shù)；
通過所述最優(yōu)化條件對所述系統(tǒng)運行模型進行條件轉換，以獲取第三約束條件。
b28.如b21-27中任一項所述的裝置，所述生成模塊進一步適于：
對所述系統(tǒng)運行模型進行求解以獲取第一最優(yōu)解，所述第一最優(yōu)解以如下公式表示：
其中，
將所述第一最優(yōu)解和所述第三約束條件代入所述風電投資決策模型，以生成風電投資優(yōu)化模型，所述風電投資優(yōu)化模型以如下公式表示：
其中，所述風電投資優(yōu)化模型滿足所述第一約束條件和所述第三約束條件。
在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實施例可以在沒有這些具體細節(jié)的情況下被實踐。在一些實例中，并未詳細示出公知的方法、結構和技術，以便不模糊對本說明書的理解。
類似地，應當理解，為了精簡本公開并幫助理解各個發(fā)明方面中的一個或多個，在上面對本發(fā)明的示例性實施例的描述中，本發(fā)明的各個特征有時被一起分組到單個實施例、圖、或者對其的描述中。然而，并不應將該公開的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護的本發(fā)明要求比在每個權利要求中所明確記載的特征更多特征。更確切地說，如下面的權利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個實施例的所有特征。因此，遵循具體實施方式的權利要求書由此明確地并入該具體實施方式，其中每個權利要求本身都作為本發(fā)明的單獨實施例。
本領域那些技術人員應當理解在本文所公開的示例中的設備的模塊或單元或組間可以布置在如該實施例中所描述的設備中，或者可替換地可以定位在與該示例中的設備不同的一個或多個設備中。前述示例中的模塊可以組合為一個模塊或者此外可以分成多個子模塊。
本領域那些技術人員可以理解，可以對實施例中的設備中的模塊進行自適應性地改變并且把它們設置在與該實施例不同的一個或多個設備中?？梢园褜嵤├械哪K或單元或組間組合成一個模塊或單元或組間，以及此外可以把它們分成多個子模塊或子單元或子組間。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對本說明書(包括伴隨的權利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設備的所有過程或單元進行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權利要求、摘要和附圖)中公開的每個特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。
此外，本領域的技術人員能夠理解，盡管在此所述的一些實施例包括其它實施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內并且形成不同的實施例。例如，在下面的權利要求書中，所要求保護的實施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。
此外，所述實施例中的一些在此被描述成可以由計算機系統(tǒng)的處理器或者由執(zhí)行所述功能的其它裝置實施的方法或方法元素的組合。因此，具有用于實施所述方法或方法元素的必要指令的處理器形成用于實施該方法或方法元素的裝置。此外，裝置實施例的在此所述的元素是如下裝置的例子：該裝置用于實施由為了實施該發(fā)明的目的的元素所執(zhí)行的功能。
這里描述的各種技術可結合硬件或軟件，或者它們的組合一起實現(xiàn)。從而，本發(fā)明的方法和設備，或者本發(fā)明的方法和設備的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如軟盤、cd-rom、硬盤驅動器或者其它任意機器可讀的存儲介質中的程序代碼(即指令)的形式，其中當程序被載入諸如計算機之類的機器，并被所述機器執(zhí)行時，所述機器變成實踐本發(fā)明的設備。
在程序代碼在可編程計算機上執(zhí)行的情況下，計算設備一般包括處理器、處理器可讀的存儲介質(包括易失性和非易失性存儲器和/或存儲元件)，至少一個輸入裝置，和至少一個輸出裝置。其中，存儲器被配置用于存儲程序代碼；處理器被配置用于根據(jù)該存儲器中存儲的所述程序代碼中的指令，執(zhí)行本發(fā)明的風電投資規(guī)劃的優(yōu)化方法。
以示例而非限制的方式，計算機可讀介質包括計算機存儲介質和通信介質。計算機可讀介質包括計算機存儲介質和通信介質。計算機存儲介質存儲諸如計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結構、程序模塊或其它數(shù)據(jù)等信息。通信介質一般以諸如載波或其它傳輸機制等已調制數(shù)據(jù)信號來體現(xiàn)計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結構、程序模塊或其它數(shù)據(jù)，并且包括任何信息傳遞介質。以上的任一種的組合也包括在計算機可讀介質的范圍之內。
如在此所使用的那樣，除非另行規(guī)定，使用序數(shù)詞“第一”、“第二”、“第三”等等來描述普通對象僅僅表示涉及類似對象的不同實例，并且并不意圖暗示這樣被描述的對象必須具有時間上、空間上、排序方面或者以任意其它方式的給定順序。
盡管根據(jù)有限數(shù)量的實施例描述了本發(fā)明，但是受益于上面的描述，本技術領域內的技術人員明白，在由此描述的本發(fā)明的范圍內，可以設想其它實施例。此外，應當注意，本說明書中使用的語言主要是為了可讀性和教導的目的而選擇的，而不是為了解釋或者限定本發(fā)明的主題而選擇的。因此，在不偏離所附權利要求書的范圍和精神的情況下，對于本技術領域的普通技術人員來說許多修改和變更都是顯而易見的。對于本發(fā)明的范圍，對本發(fā)明所做的公開是說明性的，而非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權利要求書限定。
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