一种计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复方法

1.本发明涉及电力系统恢复领域，具体的说是一种计及风储联合系统(wind farm-battery energy storage system，wf-bess)和冷负荷效应(cold load pickup，clpu)的负荷恢复策略。


背景技术：

2.近年来，因极端自然灾害、人为袭击和信息攻击等因素导致的电力系统停电事件频发。大面积的停电事件会对社会和经济等方面产生严重的负面影响，且这些负面影响会随着停电时间的延长而增大。合理高效的负荷恢复方法有助于加快负荷恢复进程，减少电力系统的停电时间。随着风电广泛接入电力系统，其出力的波动性、间歇性和随机性可能导致负荷恢复进程的延长，甚至恢复方案失败。因此，研究含风电的负荷恢复方法对减小停电损失具有重要意义。为风电机组配置一定容量的储能构成wf-bess，有助于减少风电不确定性带给电力系统的影响。通过合理的储能系统控制策略，将wf-bess应用于负荷恢复方法中，能够充分发挥风电对负荷恢复的积极作用并加快负荷恢复进程。虽然已有不少专家学者在电力系统恢复过程中考虑风电的相关研究，但在现有研究中风电是以“被动”的形式参与电力系统恢复，未能充分发挥风电对负荷恢复的积极作用。
3.冷负荷特性是负荷恢复过程中需要考虑的重要因素。在目前关于负荷恢复过程中冷负荷特性的研究中，都是采用固定的clpu模型，并没有考虑停电时间对clpu特性曲线的影响。因此，建立关于停电时间的clpu模型有待进一步探索。


技术实现要素：

4.本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复方法，以期能考虑停电时间对clpu模型的影响，并充分发挥风电对负荷恢复的积极作用，获取停电时间最短的最优负荷恢复方案，从而加快电力系统恢复速度，减少系统停电时间。
5.为达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
6.本发明一种计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复方法的特点是按如下步骤进行；
7.步骤一、建立基于停电时间的冷负荷模型：
8.步骤1.1、利用式(1)-式(3)计算第i个节点上的第k个温控负荷点在第t时步上的有功功率：
[0009][0010]
[0011][0012]
式(1)-式(3)中，为第i个节点上的第k个负荷点的额定有功功率；u
i,k,t
为第i个节点上的第k个负荷点在第t时步因停电时间的延长所增加的最大负荷增长比例；w
i,k,y,t
为在恢复第i个节点上的第k个负荷点后的第y时步因停电时间的延长使得负荷衰减量在第t时步增加的负荷比例；x
i,k,t
表示第i个节点上的第k个负荷点在第t时步的恢复状态的布尔变量，其值为1表示第k个负荷点已恢复；其值为0表示第k个负荷点未恢复；和分别为第i个节点上的第k个负荷点在第t时步恢复时的有功功率最大值和有功功率；δp
i,k,y
为在恢复第i个节点上的第k个负荷点后的第y时步衰减的有功负荷量；i∈ωb；t∈ω
t
；ω
t
为负荷恢复时步的集合；ωb为电力系统网络中的节点集合；为位于第i个节点上的温控负荷点的集合；
[0013]
步骤1.2、利用式(4)-式(6)计算第i个节点上的第k个温控负荷点在时间t的无功功率：
[0014][0015][0016][0017]
式(4)-式(6)中，为第i个节点上的第k个负荷点的额定无功功率；和分别为第i个节点上的第k个负荷点在第t时步恢复时的无功功率的最大值和无功功率；δq
i,k,y
为在恢复第i个节点上的第k个负荷点后的第y时步衰减的无功负荷量；
[0018]
步骤二、建立含风储联合系统参与的负荷恢复模型：
[0019]
步骤2.1、利用式(7)定义最大化加权负荷量的目标函数：
[0020][0021]
式(7)中，λ
i,k
为第i个节点上的第k个负荷点的权重；为位于第i个节点上的负荷点的集合；
[0022]
步骤2.2、利用式(8)-式(11)建立节点平衡方程和网络潮流方程：
[0023][0024][0025][0026][0027]
式(8)-式(11)中，和分别为第i个节点的并联电导和并联电纳；和分别
为第i个节点的无功补偿器的总容量和无功补偿器的总数量；和分别为第i个节点的自电导、第i个节点的自电纳、第i个节点与第j个节点之间的互电导的负数和第i个节点与第j个节点之间的互电纳的负数；为位于第i个节点上的第w个风储联合系统在第t时步发出的有功功率；和分别为位于第i个节点上的第g个机组在第t时步发出的有功功率和无功功率；和分别为第i个节点和第j个节点之间的电力线路l
i-j
在第t时步的有功功率和无功功率；v
i,t
、θ
i,t
和分别为第i个节点在第t时步的电压幅值、电压相角和投运的无功补偿器数量，j∈ωb；和分别为位于第i个节点上的风储联合系统集合和火电机组集合；ω
l
为输电线路集合；
[0028]
步骤2.3、利用式(12)建立节点电压约束：
[0029][0030]
式(12)中，v
min
和v
max
分别为节点电压的最小和最大阈值；
[0031]
步骤2.4、利用式(13)-式(15)建立发电机组出力约束：
[0032][0033][0034][0035]
式(13)-式(15)中，和r
i,g
分别为位于第i个节点上的第g个机组发出有功功率的最小值/最大值、无功功率的最小值/最大值和机组的爬坡率；δt为时步步长；
[0036]
步骤2.5、利用式(16)建立电力线路传输功率约束：
[0037][0038]
式(16)中，为电力线路l
i-j
上允许流过的最大有功功率；
[0039]
步骤2.6、利用式(17)建立负荷最大恢复量约束：
[0040][0041]
式(17)中，为第t时步允许的最大负荷恢复量；
[0042]
步骤2.7、利用式(18)-式(19)建立负荷恢复状态约束：
[0043][0044][0045]
式(18)-式(19)中，t为负荷恢复方法的总时步数；
[0046]
步骤2.8、利用式(20)建立风电-储能联合系统的调度功率约束：
[0047][0048]
式(20)中，和分别为第i个节点上的第w个风储联合系统调度出力的最小
和最大阈值；
[0049]
步骤2.9、利用式(21)建立风电-储能联合系统的调度能量约束：
[0050][0051]
式(21)中，和分别为位于第i个节点上的第w个风储联合系统调度能量的最小和最大阈值；
[0052]
步骤2.10、利用式(22)建立风储联合系统的爬坡率约束：
[0053][0054]
式(22)中，和分别为位于第i个节点上的第w个风储联合系统向上和向下的爬坡率；
[0055]
步骤三、建立考虑储能寿命约束的风储联合系统调度模型：
[0056]
步骤3.1、利用式(23)定义目标函数为最小化因风储联合系统的实际出力与调度出力偏差导致的惩罚函数：
[0057][0058]
式(23)中，ws为风储联合系统调度模型的目标函数值；和分别为风储联合系统在风电场景s中第t时步的实际的有功出力和调度出力；ωs为风电出力场景的集合；
[0059]
步骤3.2、利用式(24)建立惩罚函数ψ(x)：
[0060][0061]
式(24)中，γ为惩罚系数；μ为风储联合系统的实际出力与调度出力允许的最大差值；
[0062]
步骤3.3、利用式(25)建立充电过程变量约束：
[0063][0064]
式(25)中，和分别为在风电场景s中第t时步储能系统的充电过程变量、充电状态变量和放电状态变量；当时，表示储能系统处于充电过程；当时，表示储能系统处于放电过程；
[0065]
步骤3.4、利用式(26)建立充电动作变量约束：
[0066][0067]
式(26)中，为在风电场景s中第t时步储能系统开始充电的动作变量，当时，表示储能系统在第t时步开始充电；当时，表示储能系统在第t时步不充电；
[0068]
步骤3.5、利用式(27)-式(29)建立储能系统的寿命约束：
[0069]
[0070][0071][0072]
式(27)-式(29)中，为在风电场景s中第t时步储能系统的实际放电深度；为在风电场景s中第t时步储能系统在放电深度为条件下的等效全循环次数；表示在风电场景s中第t时步储能系统的荷电状态；n
max
为负荷恢复过程中储能系统等效的最大循环次数；k
p
为通过实验得到的储能充放电次数与放电深度之间的关系曲线的拟合参数；
[0073]
步骤3.6、利用式(30)建立风储联合系统的实际出力约束：
[0074][0075]
式(30)中，位于第i个节点的第w个风储联合系统在第t时步的调度出力；σ
t,s
为约束(30)的对偶值；
[0076]
步骤3.7、利用式(31)-式(33)建立储能系统的充放电功率约束：
[0077][0078][0079][0080]
式(31)-式(33)中，和分别为储能系统的充电功率最大值和放电功率最大值；大值；和分别为在风电场景s中第t时步储能系统的输出功率、充电功率和放电功率；
[0081]
步骤3.8、利用式(34)-式(36)建立储能系统的荷电状态约束：
[0082][0083][0084][0085]
式(34)-式(36)中，η
ch
、η
disch
、和分别为储能系统的充电效率、放电效率、额定容量、荷电状态最小值、荷电状态最大值、初始荷电状态和负荷恢复过程结束时的荷电状态；
[0086]
步骤3.9、利用式(37)建立储能系统的充放电状态约束：
[0087][0088]
步骤3.10、利用式(38)-式(39)建立风储联合系统的功率约束：
[0089][0090]
[0091]
式(38)-式(39)中，和分别为在风电场景s中第t时步的风电输出功率和弃风功率；
[0092]
步骤3.11、利用式(40)建立风储联合系统的爬坡率约束：
[0093][0094]
式(40)中：r
wb,r
为风储联合系统的爬坡率；
[0095]
步骤四、求解计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复的模型：
[0096]
步骤4.1、求解含风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复模型，得到负荷恢复方案和风储联合系统的调度出力；
[0097]
步骤4.2、基于风储联合系统的调度出力，求解计及储能寿命约束的风储联合系统调度模型；
[0098]
步骤4.3、如果风储联合系统调度模型的目标函数值为零，则表示求解过程结束，并输出最优的负荷恢复方案，否则，将约束(41)添加到负荷恢复模型中，并返回到步骤4.1；
[0099][0100]
与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：
[0101]
1、本发明针对温控负荷，建立了关于停电时间的冷负荷模型，能有效反映负荷恢复过程中停电时间对温控负荷需求的影响，有助于负荷恢复的顺利开展；
[0102]
2、本发明在负荷恢复过程中引入风储联合系统，并通过合理的储能控制策略，能够有助于加快负荷恢复的速度；
[0103]
3、本发明构建了考虑储能寿命约束的储能规划模型，能够在负荷恢复过程中减少储能系统的寿命损失。
附图说明
[0104]
图1为本发明的求解流程图。
具体实施方式
[0105]
本实施例中，如图1所示，含风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复模型和计及储能寿命约束的风储联合系统调度模型被用于负荷恢复阶段中，可调用商业求解器进行高效求解。具体求解步骤包括：首先，求解含风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复模型，得到负荷恢复方案和风储联合系统的调度出力。其次，基于风储联合系统的调度出力，求解计及储能寿命约束的风储联合系统调度模型。如果风储联合系统调度模型的目标函数值不为零，则将约束添加到负荷恢复模型中，并返回到第一步。否则，求解过程结束，输出最优的负荷恢复方案。具体的说，一种计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复方法，是按如下步骤进行：
[0106]
步骤一、建立基于停电时间的冷负荷模型：
[0107]
步骤1.1、利用式(1)-式(3)计算第i个节点上的第k个温控负荷点在第t时步上的有功功率：
[0108][0109][0110][0111]
式(1)表示冷负荷特性曲线中有功功率的最大值与负荷恢复状态的关系；式(2)为clpu特性曲线中负荷恢复后的每一个时步的有功需求的衰减量；式(3)表示每一个时步负荷的有功需求；
[0112]
式(1)-式(3)中，为第i个节点上的第k个负荷点的额定有功功率；u
i,k,t
为第i个节点上的第k个负荷点在第t时步因停电时间的延长所增加的最大负荷增长比例；w
i,k,y,t
为在恢复第i个节点上的第k个负荷点后的第y时步因停电时间的延长使得负荷衰减量在第t时步增加的负荷比例；x
i,k,t
表示第i个节点上的第k个负荷点在第t时步的恢复状态的布尔变量，其值为1表示第k个负荷点已恢复；其值为0表示第k个负荷点未恢复；和分别为第i个节点上的第k个负荷点在第t时步恢复时的有功功率最大值和有功功率；δp
i,k,y
为在恢复第i个节点上的第k个负荷点后的第y时步衰减的有功负荷量；i∈ωb；t∈ω
t
；ω
t
为负荷恢复时步的集合；ωb为电力系统网络中的节点集合；为位于第i个节点上的温控负荷点的集合；
[0113]
步骤1.2、利用式(4)-式(6)计算第i个节点上的第k个温控负荷点在时间t的无功功率：
[0114][0115][0116][0117]
式(4)表示冷负荷特性曲线中无功功率的最大值与负荷恢复状态的关系；式(5)为clpu特性曲线中负荷恢复后的每一个时步的无功需求的衰减量；式(6)表示每一个时步负荷的无功需求；
[0118]
式(4)-式(6)中，为第i个节点上的第k个负荷点的额定无功功率；和分别为第i个节点上的第k个负荷点在第t时步恢复时的无功功率的最大值和无功功率；δq
i,k,y
为在恢复第i个节点上的第k个负荷点后的第y时步衰减的无功负荷量；
[0119]
步骤二、建立含风储联合系统参与的负荷恢复模型：
[0120]
步骤2.1、利用式(7)定义最大化加权负荷量的目标函数：
[0121]
[0122]
式(7)中，λ
i,k
为第i个节点上的第k个负荷点的权重；为位于第i个节点上的负荷点的集合；
[0123]
步骤2.2、利用式(8)-式(11)建立节点平衡方程和网络潮流方程：
[0124][0125][0126][0127][0128]
式(8)和式(9)为节点平衡方程；式(10)和式(11)为输电线路潮流方程；
[0129]
式(8)-式(11)中，和分别为第i个节点的并联电导和并联电纳；和分别为第i个节点的无功补偿器的总容量和无功补偿器的总数量；和分别为第i个节点的自电导、第i个节点的自电纳、第i个节点与第j个节点之间的互电导的负数和第i个节点与第j个节点之间的互电纳的负数；为位于第i个节点上的第w个wf-bess在第t时步发出的有功功率；和分别为位于第i个节点上的第g个机组在第t时步发出的有功功率和无功功率；和分别为第i个节点和第j个节点之间的电力线路l
i-j
在第t时步的有功功率和无功功率；v
i,t
、θ
i,t
和分别为第i个节点在第t时步的电压幅值、电压相角和投运的无功补偿器数量，j∈ωb；和分别为位于第i个节点上的wf-bess集合和火电机组集合；ω
l
为输电线路集合；
[0130]
步骤2.3、利用式(12)建立节点电压约束：
[0131][0132]
式(12)中，v
min
和v
max
分别为节点电压的最小和最大阈值；式(12)表示节点电压不能超过其阈值；
[0133]
步骤2.4、利用式(13)-式(15)建立发电机组出力约束：
[0134][0135][0136][0137]
式(13)和式(14)分别表示机组的有功出力和无功出力应在给定的阈值范围内；式(15)约束了机组在相邻时步的有功出力变化量；
[0138]
式(13)-式(15)中，和r
i,g
分别为位于第i个节点上的第g个机组发出有功功率的最小值/最大值、无功功率的最小值/最大值和机组的爬坡率；δt为时步步长；
[0139]
步骤2.5、利用式(16)建立电力线路传输功率约束：
[0140]
[0141]
式(16)中，为电力线路l
i-j
上允许流过的最大有功功率；式(16)约束了机组在相邻时步的有功出力变化量；
[0142]
步骤2.6、利用式(17)建立负荷最大恢复量约束：
[0143][0144]
式(17)中，为第t时步允许的最大负荷恢复量；式(17)表示在第t时步负荷恢复量不超过当前时步允许的最大负荷恢复量；
[0145]
步骤2.7、利用式(18)-式(19)建立负荷恢复状态约束：
[0146][0147][0148]
式(18)表示在负荷恢复过程结束时所有的负荷都得以恢复；式(19)表示在恢复过程中，负荷一旦被恢复了，其恢复状态将保持不变；
[0149]
式(18)-式(19)中，t为负荷恢复方法总时步数；
[0150]
步骤2.8、利用式(20)建立风电-储能联合系统的调度功率约束：
[0151][0152]
式(20)中，和分别为第i个节点上的第w个wf-bess调度出力的最小和最大阈值；式(20)约束wf-bess的调度出力；
[0153]
步骤2.9、利用式(21)建立风电-储能联合系统的调度能量约束：
[0154][0155]
式(21)中，和分别为位于第i个节点上的第w个wf-bess调度能量的最小和最大阈值；式(21)约束wf-bess的调度能量的范围；
[0156]
步骤2.10、利用式(22)建立wf-bess的爬坡率约束：
[0157][0158]
式(22)中，和分别为位于第i个节点上的第w个wf-bess向上和向下的爬坡率；式(22)约束了wf-bess在相邻时步的调度出力变化量；
[0159]
步骤三、建立考虑储能寿命约束的风储联合系统调度模型：
[0160]
步骤3.1、利用式(23)定义目标函数为最小化因wf-bess的实际出力与调度出力偏差导致的惩罚函数：
[0161][0162]
式(23)中，ws为风储联合系统调度模型的目标函数值；和分别为wf-bess在风电场景s中第t时步的实际的有功出力和调度出力；ωs为风电出力场景的集合；
[0163]
步骤3.2、利用式(24)建立惩罚函数ψ(x)：
[0164][0165]
式(24)中，γ为惩罚系数；μ为风储联合系统的实际出力与调度出力允许的最大差值；
[0166]
步骤3.3、利用式(25)建立充电过程变量约束：
[0167][0168]
本发明将储能系统的状态分为3种，即充电状态、放电状态和既不充电也不放电状态；储能系统的充/放电过程定义如下：以其开始充/放电为起始时刻，以其开始放/充电为终止时刻，在此期间，储能系统处于充/放电或既不充电也不放电的状态；由式(25)所示可知，如果储能系统在第t时步处于充电状态，或在第t时步处于既不充电也不放电状态且在第t-1时步处于充电过程，则其在第t时步的充电过程变量等于1，表示储能系统在第t时步处于充电过程；如果储能系统在第t时步处于放电状态，或在第时步处于既不充电也不放电状态且在第t-1时步处于放电过程，则储能系统在第t时步的充电过程变量等于0，表示储能系统在第t时步处于放电过程；
[0169]
式(25)中，和分别为在风电场景s中第t时步储能系统的充电过程变量、充电状态变量和放电状态变量；当时，表示储能系统处于充电过程；当时，表示储能系统处于放电过程；
[0170]
步骤3.4、利用式(26)建立充电动作变量约束：
[0171][0172]
式(26)中，为在风电场景s中第t时步储能系统开始充电的动作变量，当时，表示储能系统在第t时步开始充电；当时，表示储能系统在第t时步不充电；
[0173]
步骤3.5、利用式(27)-式(29)建立储能系统的寿命约束，储能系统的寿命可以用其最大充放电次数来表示，当储能系统的实际充放电次数超过其最大充放电次数时，认为储能系统的寿命耗尽；不同放电深度条件下的充放电对储能系统的寿命损耗程度也是不同的，因此，不能将任意放电深度条件下的一次充放电均视作100％放电深度条件下的一次充放电；对于不同放电深度条件下的一次充放电过程均可根据式(27)折算为等效的100％放电深度条件下的循环次数(也称为等效全循环次数)；为减少储能系统的寿命损耗，需约束其在整个负荷恢复过程中等效全循环总次数：
[0174][0175][0176][0177]
式(27)表示等效全循环次数与实际放电深度的关系；放电深度的计算方法如式
(28)所示，当且仅当时储能系统的荷电状态与放电深度之和为1；式(29)表示储能系统总的等效全循环次数不能超过其阈值；
[0178]
式(27)-式(29)中，为在风电场景s中第t时步储能系统的实际放电深度；为在风电场景s中第t时步储能系统在放电深度为条件下的等效全循环次数；表示在风电场景s中第t时步储能系统的荷电状态；n
max
为负荷恢复过程中储能系统等效的最大循环次数；k
p
为通过实验得到的储能充放电次数与放电深度之间的关系曲线的拟合参数；
[0179]
步骤3.6、利用式(30)建立wf-bess实际出力约束：
[0180][0181]
式(30)中，位于第i个节点的第w个wf-bess在第t时步的调度出力；σ
t,s
为约束(30)的对偶值；式(30)表示wf-bess的计划出力等于其调度出力；
[0182]
步骤3.7、利用式(31)-式(33)建立储能系统的充放电功率约束：
[0183][0184][0185][0186]
式(31)表示储能系统的输出功率等于放电功率减去充电功率；式(32)和式(33)表示储能系统的充电功率和放电功率不能超过其阈值；
[0187]
式(31)-式(33)中，和分别为储能系统的充电功率最大值和放电功率最大值；值；和分别为在风电场景s中第t时步储能系统的输出功率、充电功率和放电功率；
[0188]
步骤3.8、利用式(34)-式(36)建立储能系统的荷电状态约束：
[0189]
储能系统当前时步的荷电状态不仅与上一个时步的荷电状态有关还与当前时步的充电和放电功率有关，且应在储能系统给定的阈值范围内；
[0190][0191][0192][0193]
式(34)表示储能系统的荷电状态与充放电功率的关系；式(35)表示储能系统的荷电状态不能超过其阈值；式(36)表示在负荷恢复过程结束时储能系统的荷电状态不小于初始荷电状态；
[0194]
式(34)-式(36)中，η
ch
、η
disch
、和分别为储能系统的充电效率、放电效率、额定容量、荷电状态最小值、荷电状态最大值、初始荷电状态和负荷恢复过程结束时的荷电状态；
[0195]
步骤3.9、利用式(37)建立储能系统的充放电状态约束：
[0196][0197]
式(37)表示储能系统不能同时处于充电和放电状态；
[0198]
步骤3.10、利用式(38)-式(39)建立wf-bess功率约束：
[0199][0200][0201]
式(38)表示wf-bess的输出功率等于储能系统的输出功率与风电输出功率之和再减去弃风功率；式(39)表示弃风功率不大于风电输出功率；
[0202]
式(38)-式(39)中，和分别为在风电场景s中第t时步的风电输出功率和弃风功率；
[0203]
步骤3.11、利用式(40)建立wf-bess的爬坡率约束：
[0204][0205]
式(40)中：r
wb,r
为wf-bess的爬坡率；式(40)约束了wf-bess在相邻时步的有功出力变化量；
[0206]
步骤四、求解计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复的模型：
[0207]
步骤4.1、求解计及风储联合系统和冷负荷效应的负荷恢复模型，得到负荷恢复方案和风储联合系统的调度出力；
[0208]
步骤4.2、基于风储联合系统的调度出力，求解计及储能寿命约束的风储联合系统调度模型；
[0209]
步骤4.3、如果风储联合系统调度模型的目标函数值为零，则表示求解过程结束，并输出最优的负荷恢复方案，否则，将约束(41)添加到负荷恢复模型中，并返回到步骤4.1；
[0210]