一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略的制作方法

1.本发明涉及电网调度技术领域，特别涉及一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略。


背景技术：

2.随着经济发展的不断进步，特高压交直流、新能源规模化快速发展，传统配电网的供电模式为潮流单向辐射状，在国家不断出台相关政策来鼓励分布式光伏的发展，越来越多的高渗透分布式光伏电源接入配电网，使得传统的配电网传输模式将被打破，同时传统电网调节资源的调度空间与间歇性新能源规模矛盾凸显，电网面临系统安全问题、新能源利用率、调度精益化水平有待提升等突出问题。因此亟需推动传统的“源随荷动”调度模式向“源网荷储泛在调度控制”模式转变。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的问题及技术要求，本发明的目的是提供了一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略，通过采集用电用户的日负荷相关数据，计算等效日负荷曲线，计算负荷预测曲线，建立协调柔性负荷调度策略模型，修改下一时刻调度策略，最终得到一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略。
4.针对现有柔性负荷发展迅猛，目前新能源电能消纳的不足以及人工调节柔性负荷调度策略效率低下的技术问题，解决了针对新能源企业智能消纳策略，从而能快速配合电网进行源荷互动
5.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：
6.一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略，包括以下步骤：
7.(s01)通过用户用电信息采集系统，采集各行业中的用电用户的日负荷相关数据；
8.(s02)对采集的用电用户的日负荷相关数据进行用户行业类别划分，构建用户行业类别集合nc；
9.(s03)计算用户行业类别集合nc中用户行业k的等效日负荷曲线sl
dk
；
10.(s04)计算用户行业k的在时间周期t内的可转移负荷响应量δq(t)、削减负荷响应量δqr(t)；
11.(s05)采集电厂预测数据，预测数据包括：λ
l
最小负荷量、λh最大负荷量；
12.(s06)计算负荷预测曲线q
lt
；
13.(s07)建立t时刻协调柔性负荷调度策略模型q
lt
，即：
14.(s08)修改t+1时刻的调度策略；
15.(s09)判断修改的t+1时刻调度策略是否超过原制定的t+1时刻调度策略的30％，是则重新制定t+1时刻调度策略，跳转至步骤(s03)，否则跳转至步骤(s10)；
16.(s10)下发t+1时刻调度策略。
17.所述的步骤(s03)计算用户行业类别集合nc中用户行业k的等效日负荷曲线sl
dk
，包括以下步骤：
18.(s031)计算集合nc中用户行业k的每个用电用户的日平均用电负荷曲线；
19.(s032)将用户行业k的每个用电用户的日平均用电负荷曲线相加，得到用户行业k的日用电负荷曲线l
dk
；
20.(s033)计算用户行业k的每个用电用户的日平均小时电量；
21.(s034)将用户行业k的每个用电用户的日平均小时电量相加，得到用户行业k的日平均小时电量aq
hk
；
22.(s035)计算等效日负荷曲线sl
dk
，即：sl
dk
＝l
dk
/aq
hk
，k∈nc。
23.所述的步骤(s04)计算用户行业k的在时间周期t内的可转移负荷响应量δq(t)、削减负荷响应量δqr(t)，即：δq(t)＝f(sl
dk
,δp
′
,k(t),v(t),i(t))，δqr(t)＝f(sl
dk
,δp
′r,kr(t),vr(t),ir(t))，其中δp
′
为转移负荷差向量，k(t)为转移负荷弹性向量，v(t)为转移速率，i(t)为转移负荷影响因子，δp
′r为削减负荷差向量，kr(t)削减负荷弹性向量，vr(t)为削减速率，ir(t)为削减负荷影响因子。
24.所述的步骤(s06)计算负荷预测曲线q
lt
，包括以下步骤：
25.(s061)计算用户行业k的用电用户的预测可调量即：其中qr为负荷表中的刚性负荷，λk为用电用户的可控负荷影响因数，yk为预测误差因数，t为在时间周期t内的t时刻；
26.(s062)用户行业k的预测可调量qc，即
27.(s063)负荷预测曲线q
lt
，即：
[0028][0029]
其中λ
t
为t时刻的瞬时负荷。
[0030]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0031]
本发明一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略，通过分析不同类型可调负荷调控特性，引入市场激励机制，可充分利用现存电网灵活性资源的闲置容量，并指导未来灵活性资源的有效接入，置换出更多的经济价值，同时可再生能源与多元负荷的协同优化规划，给出在满足非化石能源发电量占比要求下，实现投资成本最小的规划配置模式。
[0032]
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚地了解本发明的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下列举本发明的具体实施方法。
[0033]
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述及其他目的、特征和优点，但不作为对本发明的限定。
附图说明
[0034]
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
[0035]
为了便于理解本发明，下面将对本发明进行更全面的描述。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
[0036]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
[0037]
以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。
[0038]
如图1所示，一种多时间尺度滚动协调柔性负荷的调度策略的流程图，包括以下步骤：
[0039]
(s01)通过用户用电信息采集系统，采集各行业中的用电用户的日负荷相关数据；
[0040]
(s02)对采集的用电用户的日负荷相关数据进行用户行业类别划分，构建用户行业类别集合nc；
[0041]
(s03)计算用户行业类别集合nc中用户行业k的等效日负荷曲线sl
dk
；
[0042]
(s04)计算用户行业k的在时间周期t内的可转移负荷响应量δq(t)、削减负荷响应量δqr(t)；
[0043]
(s05)采集电厂预测数据，预测数据包括：λ
l
最小负荷量、λh最大负荷量；
[0044]
(s06)计算负荷预测曲线q
lt
；
[0045]
(s07)建立t时刻协调柔性负荷调度策略模型q
lt
，即：
[0046]
(s08)修改t+1时刻的调度策略；
[0047]
(s09)判断修改的t+1时刻调度策略是否超过原制定的t+1时刻调度策略的30％，是则重新制定t+1时刻调度策略，跳转至步骤(s03)，否则跳转至步骤(s10)；
[0048]
(s10)下发t+1时刻调度策略。
[0049]
所述的步骤(s03)计算用户行业类别集合nc中用户行业k的等效日负荷曲线sl
dk
，包括以下步骤：
[0050]
(s031)计算集合nc中用户行业k的每个用电用户的日平均用电负荷曲线；
[0051]
(s032)将用户行业k的每个用电用户的日平均用电负荷曲线相加，得到用户行业k的日用电负荷曲线l
dk
；
[0052]
(s033)计算用户行业k的每个用电用户的日平均小时电量；
[0053]
(s034)将用户行业k的每个用电用户的日平均小时电量相加，得到用户行业k的日平均小时电量aq
hk
；
[0054]
(s035)计算等效日负荷曲线sl
dk
，即：sl
dk
＝l
dk
/aq
hk
，k∈nc。
[0055]
所述的步骤(s04)计算用户行业k的在时间周期t内的可转移负荷响应量δq(t)、削减负荷响应量δqr(t)，即：δq(t)＝f(sl
dk
,δp
′
,k(t),v(t),i(t))，δqr(t)＝f(sl
dk
,δp
′r,kr(t),vr(t),ir(t))，其中δp
′
为转移负荷差向量，k(t)为转移负荷弹性向量，v(t)为
转移速率，i(t)为转移负荷影响因子，δp
′r为削减负荷差向量，kr(t)削减负荷弹性向量，vr(t)为削减速率，ir(t)为削减负荷影响因子。
[0056]
所述的步骤(s06)计算负荷预测曲线q
lt
，包括以下步骤：
[0057]
(s061)计算用户行业k的用电用户的预测可调量即：其中qr为负荷表中的刚性负荷，λk为用电用户的可控负荷影响因数，yk为预测误差因数，t为在时间周期t内的t时刻；
[0058]
(s062)用户行业k的预测可调量qc，即
[0059]
(s063)负荷预测曲线q
lt
，即：
[0060][0061]
其中λ
t
为t时刻的瞬时负荷。
[0062]
以上所述实例的各技术特征可以进行任意组合，为使描述简洁，未对上述实例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0063]
以上所述实例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和非实质性的改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。