技术特征：
1.考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1.建立火电机组“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组组合优化模型目标函数；步骤2.建立火电机组“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组组合优化模型约束条件；步骤3.算例求解及结果分析。2.根据权利要求1所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：步骤1所述建立火电机组“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组组合优化模型目标函数，包括：考虑风电并网后对系统调峰的影响，建立考虑常规机组深度调峰能力的模型；设调度周期为24小时，系统中调度的机组数为n，且每个调度时间点的负荷设置为p
lt
，表示t时刻供电负荷总功率，要求系统满足机组组合最大调峰能力和24小时内任意时刻发电成本最低的原则；多目标函数如下：且式中：α
i
＝(p
i max
‑
p
i min
)/p
i max
；上式中，f
t
表示机组的耗煤和启停成本，x
t
表示机组的调峰能力；α
i
表示第i台机组的调峰深度系数；p
it
表示第i台机组在t时刻的有功功率输出；p
i max
表示第i台机组的额定最大出力，p
i min
表示第i台机组稳燃的最小技术出力；β
it
设置为0和1两个值，β
it
＝0表示第i台机组在t时刻处于停机状态，β
it
＝1表示第i台机组在t时刻处于运行状态；f(p
it
)是第i台机组在t时刻的耗煤量，s
coal
表示煤价；f
istart
和f
ishut
分别表示第i台机组的启停成本，a
i
，b
i
，c
i
分别表示火电机组燃料耗量
–
功率特性各次项系数；由式说明，该目标函数反映“深度调峰消纳
‑
煤耗”协调调度策略所要求实现的经济、高效、平稳运行的目标，机组的调峰能力x
t
越大，在t时刻时保证机组运行成本最小的同时满足机组调峰能力最大。3.根据权利要求1所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：步骤2所述建立火电机组“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组组合优化模型约束条件，包括以下步骤：步骤(1)功率平衡约束；步骤(2)旋转备用约束；步骤(3)机组出力上、下限约束；步骤(4)机组爬坡和启停功率约束；步骤(5)风电出力约束；步骤(6)根据步骤(1)
‑
步骤(5)得到机组优化调度数学模型的目标函数和约束条件。
4.根据权利要求3所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述功率平衡约束，包括：在每一个调度时刻都满足总的发电功率与总的负荷功率相平衡；功率平衡约束方程为：式中p
wt
表示在t时刻风电要求的并网出力；p
lt
表示在t时刻总的供电负荷功率。5.根据权利要求3所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述旋转备用约束，包括：按系统总负荷的7％考虑旋转备用容量，p
lt
+p
xt
＝1.07p
lt
，则有式中p
xt
为系统旋转备用容量；p
imax
为第i台机组发电功率最大上限。6.根据权利要求3所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述机组出力上、下限约束，包括：p
i min
≤p
it
≤p
i max i＝1,2,...,n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)上式中p
i min
和p
i max
分别表示第i台机组的出力上、下限。7.根据权利要求3所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述机组爬坡和启停功率约束，包括：p
it
‑
p
it
‑1≤β
it
‑1·
a
iup
+(β
it
‑
β
it
‑1)
·
a
istart
ꢀꢀꢀ
(6)p
it
‑1‑
p
it
≤β
it
·
a
idown
+(β
it
‑1‑
β
it
)
·
a
ishut
ꢀꢀꢀ
(7)式中a
iup
和a
idown
分别为机组i的上、下爬坡功率限制；a
istart
和a
ishut
分别为机组i的启动、停机功率限制。8.根据权利要求3所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述风电出力约束，包括：式中p
wt
表示在t时刻风电的实际出力；表示在t时刻时风电最大预测出力。9.根据权利要求1所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述根据步骤(1)
‑
步骤(5)得到机组优化调度数学模型的目标函数和约束条件，如下：且
上述数学模型为非线性规划问题。10.根据权利要求1所述的考虑“深度调峰消纳
‑
煤耗”联合约束的机组优化调度方法，其特征是：所述算例求解及结果分析，包括：步骤1：分析某地网供总负荷总加和统调风电有功总加，选取典型日0:00
‑
24:00为例进行算例分析，以每小时为一个调度时段；步骤2：通过对某地各热电联产机组调峰容量及爬坡功率的分析，采用智能优化算法对每个调度时刻求取最优机组组合方案；考虑机组额定容量大且调峰能力大的机组优先供电，在负荷降低时优先切除额定容量小且调峰能力小的机组；采用“深度调峰消纳”模型，在各调度时间段机组组合优化调度；步骤3：对于火电企业，在机组调峰能力范围内，随着调峰深度的增加，根据机组耗量特性，机组的煤耗成本降低，启停次数也明显减少，启停成本随之降低，所以总的运行成本降低；考虑调峰能力的机组组合方案在采用“深度调峰”时，煤耗成本低于传统机组组合方案：式中，p
git
表示传统机组组合方案在“深度调峰”时每个调度时间内各火电机组的有功出力，p
dit
表示考虑了调峰能力的机组组合方案在“深度调峰”时每个调度时间内各火电机组的有功出力；t为24，表示调度点总数；n为47，表示火电机组台数；步骤4：对于风电企业，随着火电机组调峰深度的增加，风电上网电量增加；风电企业收益与风电利用率呈正比关系，风电企业是火电机组深度调峰最直接的获利者；在“深度调峰”的情况下，考虑了调峰能力的火电机组组合方案与传统火电机组组合方案相比，风电提高的经济收益为：
式中，s
u
、s
c
分别表示风电的上网电价和成本电价；单位为：元/(kwh)；在“深度调峰”的情况下，与传统调度方案相比，考虑调峰能力的机组组合方案降低了火电机组的煤耗成本，提高了风电企业的收益，使整体效益最大化；步骤5：与传统方案相比，考虑调峰能力的机组组合方案不仅减少了深度调峰过程中的弃风电量，而且提高了火电机组应对高负荷时风电急剧下降的能力；与传统机组组合相比，考虑了调峰能力的机组组合在最大出力时提高了平抑风电波动的空间：式中，x
it
表示在传统机组组合运行方式下第i台机组在t时刻的运行状态；当负荷较高时，考虑调峰能力的机组组合方案提高了平抑风电波动的空间为30566mw。