一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法与流程

本发明属于风电消纳的源荷互动调度，尤其涉及一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法。

背景技术：

1、新型电力系统大规模风电并网后，由于常规电源调峰能力不足，导致弃风量剧增。为了消纳风电，常规机组出力运行又会导致系统成本增加。因此，如何在系统成本最低的情况下尽量大的消纳风电等新能源成为亟待解决的问题。传统的调度模式主要是通过调度发电侧的电源，最大限度的满足负荷的变化，从而实现电网实时供需平衡。同时，主要从利用储能系统改善电源特性、提高电网输送能力和充分利用常规发电机组调节能力三个方面来提高风光消纳程度。

2、将储能系统配置在发电侧，可以缓解风光发电的波动。主要包括风电—储能、光伏—储能等。储能系统与可再生能源资源分布密切相关，对储能系统的配置目标分为收益和成本，且是针对整个发电单元，而非单独衡量储能系统自身；电力外送扩大了可再生能源消纳的范围，提高了负荷的空间，可以弱化供需的逆向分布和风电等能源出力不稳定的影响，使消纳程度随之提高；电网常规发电机组调节主要是通过电源间的协调出力，从而提高可再生能源的消纳程度。风电等间歇性电源的波动性使电网需要具备足够的调节容量来保证电网的安全稳定运行。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，在电力系统整体能量均摊成本最低、用户满意度最高的条件下，最大限度提高风电消纳的程度。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，包括以下步骤：

3、构建系统运行成本目标优化子模型、风电消纳量目标优化子模型和用户满意度目标优化子模型；

4、基于所述系统运行成本目标优化子模型、风电消纳量目标优化子模型和用户满意度目标优化子模型，建立多目标源荷互动调度模型；

5、构建约束条件，基于所述约束条件优化所述多目标源荷互动调度模型；

6、基于优化后的多目标源荷互动调度模型，采用改进的遗传算法进行求解，获得运行成本和弃风风量最小的发电机组出力计划、风电发电计划、可调节负荷用电计划，完成源荷互动调度。

7、可选的，所述系统运行成本目标优化子模型包括系统运行成本，所述系统运行成本包括常规电源发电成本、电网损耗成本和渔业负荷的调节成本，计算如下：

8、minc＝cgene+closs+cinter-load

9、其中，c为总成本，minc为总成本最低值，cgene为常规电源发电成本，closs为电网损耗成本，cinter-load为渔业负荷调节成本。

10、可选的，所述常规电源发电成本，计算如下：

11、

12、其中，ng为常规电源机组的台数；ugi，t为常规电源机组i在t时刻的启停状态；ai、bi、ci为运行成本的二次拟合系数；pgi，t为常规电源机组i在t时刻的出力；sgi为常规电源机组i的启动成本。

13、可选的，所述渔业负荷的调节成本，计算如下：

14、

15、其中，nh为参与调节高载能负荷组数；为高载能负荷k的单位调节成本；shk，t为高载能负荷k在t时段的投切状态；phk，t为高载能负荷k的投切容量；δt为计算的该时间段。

16、可选的，所述风电消纳量目标优化子模型为需要弃风风量最小时，所述弃风风量为总风量与风电消纳量之差，计算如下：

17、wabdn＝ewind-wconsumed

18、其中，ewind为总的风量；wconsumed为风电消纳量；waban为弃风风量。

19、可选的，所述风电消纳量目标优化子模型表示如下：

20、

21、式中，minwdbdn为弃风量的最小值，pg.min(τ)为常规电源最小出力极限；pequi(τ)为等效负荷随时间τ变化的表达式，t1、t2为弃风的起止时刻。

22、可选的，所述用户满意度目标优化子模型表示如下：

23、

24、其中，minq为用户满意度最小值，q为用户满意度，pu，i为第u个用户在第i时刻的负荷预需求量；为电力系统第u个用户在第i时刻提供的实际负荷需求量。

25、可选的，所述约束条件包括负荷平衡约束，正、负旋转备用约束、爬坡率约束和渔业负荷调节时间长度约束。

26、可选的，基于优化后的多目标源荷互动调度模型，采用改进的遗传算法进行求解包括：采用偏好因子和加权将所述多目标源荷互动调度模型转化为单目标模型；所述多目标源荷互动调度模型为

27、

28、所述单目标模型为

29、其中，minf为单目标函数的最小值，α、β、γ为偏好因子。

30、可选的，获得运行成本和弃风风量最小的发电机组出力计划、风电发电计划、可调节负荷用电计划包括：

31、基于所述单目标模型输入原始数据，将所述原始数据进行种群初始化，对种群中的个体进行筛选，将筛选出的个体进行两两交叉获得新的个体，新个体发生变异，重复迭代筛选、个体交叉和变异，获得运行成本和弃风风量最小的发电机组出力计划、风电发电计划、可调节负荷用电计划。

32、本发明技术效果：本发明公开了一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，结合海岛渔业负荷参与调度，在电力系统均摊成本最小和用户满意度最高的情况下最大限度提升了风电消纳程度；使用改进的遗传算法，将成本、风电消纳量与用户满意度多目标优化模型转化为单目标优化模型，求解更为简便。

技术特征：

1.一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述系统运行成本目标优化子模型包括系统运行成本，所述系统运行成本包括常规电源发电成本、电网损耗成本和渔业负荷的调节成本，计算如下：

3.如权利要求2所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述常规电源发电成本，计算如下：

4.如权利要求3所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述渔业负荷的调节成本，计算如下：

5.如权利要求1所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述风电消纳量目标优化子模型为需要弃风风量最小时，所述弃风风量为总风量与风电消纳量之差，计算如下：

6.如权利要求5所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述风电消纳量目标优化子模型表示如下：

7.如权利要求1所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述用户满意度目标优化子模型表示如下：

8.如权利要求7所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，所述约束条件包括负荷平衡约束，正、负旋转备用约束、爬坡率约束和渔业负荷调节时间长度约束。

9.如权利要求8所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，基于优化后的多目标源荷互动调度模型，采用改进的遗传算法进行求解包括：采用偏好因子和加权将所述多目标源荷互动调度模型转化为单目标模型；所述多目标源荷互动调度模型为

10.如权利要求9所述的计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法，其特征在于，获得运行成本和弃风风量最小的发电机组出力计划、风电发电计划、可调节负荷用电计划包括：

技术总结
本发明公开了一种计及风电消纳的海岛型源荷互动调度方法,包括以下步骤：构建系统运行成本目标优化子模型、风电消纳量目标优化子模型和用户满意度目标优化子模型；基于所述系统运行成本目标优化子模型、风电消纳量目标优化子模型和用户满意度目标优化子模型，建立多目标源荷互动调度模型；构建约束条件，基于所述约束条件优化所述多目标源荷互动调度模型；基于优化后的多目标源荷互动调度模型，采用改进的遗传算法进行求解，获得运行成本和弃风风量最小的发电机组出力计划、风电发电计划、可调节负荷用电计划，完成源荷互动调度。本发明结合海岛渔业负荷参与调度，在电力系统均摊成本最小和用户满意度最高的情况下最大限度提升了风光消纳程度。

技术研发人员：徐和忠,徐明锋,吕赜名,惠晟轩,李君秋,李勇,王明玉,王鹤霏,孙兴,郎山,杨淑鉴,阎少永,翁筱翀,李辉
受保护的技术使用者：国网辽宁省电力有限公司大连供电公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11