【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統(tǒng)優(yōu)化調度，尤其涉及一種考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法。
技術介紹
1、新能源發(fā)電的波動性與間歇性特征日益顯著，與電力負荷曲線的契合度顯著下降，加劇了電力系統(tǒng)的電力供需平衡壓力，對新能源的有效消納與高效利用提出了新的挑戰(zhàn)。鑒于此，針對風電系統(tǒng)，通過激勵機制引導用戶群體積極參與需求響應計劃，從而靈活調整負荷結構，使之更好地適應新能源發(fā)電的不穩(wěn)定特性。同時，優(yōu)化傳統(tǒng)機組、新能源機組以及儲能電站的運行策略，實現(xiàn)三者間出力的協(xié)同優(yōu)化，旨在有效促進風電的大規(guī)模消納，提升整個電力系統(tǒng)運行的低碳經(jīng)濟性能，實現(xiàn)環(huán)境效益與經(jīng)濟效益的雙贏。
2、在當前電力系統(tǒng)優(yōu)化調度的研究領域內，針對含有新能源機組的電力系統(tǒng)，需求響應作為一種頗具潛力的手段，能夠通過靈活調整負荷結構中的柔性負荷，實現(xiàn)新能源的輔助消納。然而，需求響應在應用中面臨著激勵機制尚不完善的問題，導致用戶參與意愿與積極性偏低。為了更好地推動需求響應的進一步發(fā)展，有必要改進需求響應激勵機制，提高用戶的參與度，拓寬需求側柔性資源的可調節(jié)范圍。考慮用戶需求響應與多元能源協(xié)調優(yōu)化的低碳經(jīng)濟調度策略，對于應對新能源發(fā)電波動性挑戰(zhàn)、促進能源高效利用、降低碳排放量和運行成本都具有重要的意義。
技術實現(xiàn)思路
1、專利技術目的：本專利技術提供一種考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，通過需求響應與多元能源協(xié)調優(yōu)化，提高系統(tǒng)的供需曲線匹配度，有效提升系統(tǒng)的風電消納率及運行的低碳與經(jīng)濟性能。
2、技術方案：本專利技
3、步驟1、采集風電系統(tǒng)的日前風電出力與負荷的預測數(shù)據(jù)和預測偏差信息，建立源荷的不確定性模型，包括風電出力的不確定性模型、負荷需求的不確定性模型；
4、步驟2、利用拉丁超立方抽樣法分別對風電和負荷進行隨機抽樣，得到風電和負荷的初始場景集；
5、步驟3、采用啟發(fā)式同步回代法對風電和負荷的初始場景集進行削減，生成風電和負荷的典型場景，同時得到各典型場景的發(fā)生概率信息；
6、步驟4、建立需求側可響應負荷模型，所述需求側可響應負荷模型包括可削減負荷模型、可轉移負荷模型；
7、步驟5、基于建立的需求側可響應負荷模型，建立改進階梯型需求響應激勵機制模型；
8、步驟6、采用多場景隨機優(yōu)化方法構建兩階段優(yōu)化模型，包括需求響應上層優(yōu)化模型和電力系統(tǒng)下層優(yōu)化模型；
9、步驟7、采用cplex求解器對兩階段優(yōu)化模型進行求解，輸出風電系統(tǒng)的優(yōu)化調度結果。
10、進一步的，步驟1中，建立源荷的不確定性模型具體為：
11、(a)風電出力的不確定性模型，其表達式如下：
12、
13、式中，分別表示t時刻風電的實際出力值和預測出力值；表示風電出力預測誤差；σw(t)表示風電出力預測誤差的標準差；表示風電場總裝機容量；
14、(b)負荷需求的不確定性模型，其表達式如下：
15、
16、式中，和分別表示t時段系統(tǒng)負荷的實際值和預測值；表示負荷預測誤差；σe(t)表示負荷預測誤差的標準差；el表示為表征預測工具精度的比例系數(shù)。
17、進一步的，步驟2中，利用拉丁超立方抽樣法分別對風電和負荷進行隨機抽樣，得到風電和負荷的初始場景集具體包括如下步驟：
18、步驟21、設定功率服從正態(tài)分布n～(μ,δ)，其中，μ為預測值的期望值，δ為波動百分比，抽樣的樣本數(shù)設為1000，將累計概率分布曲線的縱軸等概率分成1000個區(qū)間，每個區(qū)間寬度為1/1000；
19、步驟22、逐一在變量的每一個區(qū)間內隨機抽取一個值，共抽取1000個值；
20、步驟23、第k個采樣值對應的累計分布概率為fi(k)＝(ru+k-1)/1000，k＝1,2,…,1000，其中：ru～n(0,1)服從均勻分布，通過反函數(shù)可求得隨機變量第k個采樣值；
21、步驟24、采樣結束后，將所有隨機變量的采樣值形成采樣矩陣，采用gram-schemidt序列正交化方法對矩陣各列的采樣值排序，通過迭代計算使得各列相關性最??；
22、步驟25、形成包含有1000個隨機采樣場景的初始場景集。
23、進一步的，步驟3中，采用啟發(fā)式同步回代法對風電和負荷的初始場景集進行削減，生成風電和負荷的典型場景，同時得到各典型場景的發(fā)生概率信息包括如下步驟：
24、步驟31、定義削減目標場景數(shù)為10，場景概率距離為場景向量的二范數(shù)；
25、步驟32、計算任意兩個場景的歐式距離
26、步驟33、選擇與場景si距離最近的場景ss，即dis＝mindij，計算場景i和s之間的的概率距離pis＝disps，其中，dis是場景si和ss之間的歐式距離，ps是場景ss的出現(xiàn)概率；
27、步驟34、找出樣本中使概率距離值pis最小的場景對(si,ss)；
28、步驟35、令ps＝ps+pi，在更新ps的同時削減去場景si，并修正削減過程中的樣本數(shù)；
29、步驟36、返回步驟32進行迭代計算，當達到削減目標場景數(shù)時，停止迭代。
30、進一步的，步驟4中，建立需求側可響應負荷模型具體為：
31、(a)可削減負荷模型，其表達式如下：
32、
33、式中，ξa(t)、pa(t)、分別表示t時刻的負荷削減狀態(tài)、負荷削減量、最小負荷削減量、最大負荷削減量和總削減負荷量；
34、(b)可轉移負荷模型，其表達式如下：
35、
36、式中，ξbin(t)和ξbout(t)均為0-1狀態(tài)變量，ξbin(t)＝1時表示負荷轉入，ξbout(t)＝1時表示負荷轉出；pbin(t)、pbout(t)分別是t時刻的轉入和轉出負荷量；pb(t)是t時刻的總負荷轉移量；是t時刻轉入負荷量的上下限；是t時刻的轉出負荷量的上下限；nt表示調度周期；
37、(c)需求側可響應負荷模型，其表達式如下：
38、
39、式中，α表示用戶在簽訂需求響應合約后，不能履行全響應的違約未響應負荷總量占簽訂響應負荷總量的百分比；表示調度周期內用戶在需求響應過程中實際提供的柔性負荷總量。
40、進一步的，步驟5中，建立改進階梯型需求響應激勵機制模型具體為：
41、(a)獎勵機制模型，其表達式如下：
42、
43、式中，fdr為用戶參與需求響應得到的經(jīng)濟補償；ε為單位響應電量的補償基價；v為補償單價的增長率；d為獎勵機制下的激勵區(qū)間長度；
44、(b)懲罰機制模型，其表達式如下：
45、
46、式中，為對用戶未響應負荷的違約經(jīng)濟懲罰，其數(shù)值為負數(shù)；τ表示單位違約電量的懲罰基價；d表示階梯懲罰區(qū)間長度；代表用戶不履行響應情況反而逆行增加的總負荷量。本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟1中，建立源荷的不確定性模型具體為：
3.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟2中，利用拉丁超立方抽樣法分別對風電和負荷進行隨機抽樣，得到風電和負荷的初始場景集具體包括如下步驟：
4.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟3中，采用啟發(fā)式同步回代法對風電和負荷的初始場景集進行削減，生成風電和負荷的典型場景，同時得到各典型場景的發(fā)生概率信息包括如下步驟：
5.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟4中，建立需求側可響應負荷模型具體為：
6.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟5中，建立改進階梯型需求響應激勵機制模型具體為：
7.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟6中，需求響應
8.如權利要求7所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，電力系統(tǒng)下層優(yōu)化模型的約束條件，包括：
9.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟7中，采用Cplex優(yōu)化求解器對所述需求響應上層優(yōu)化模型進行求解，輸出優(yōu)化后的負荷信息，包括可削減負荷響應量、可轉移負荷響應量、優(yōu)化后的負荷曲線、需求響應補償成本信息。
10.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，采用Cplex求解器對電力系統(tǒng)下層優(yōu)化模型進行求解，輸出風電系統(tǒng)優(yōu)化調度結果信息，包括風電機組出力計劃、傳統(tǒng)機組出力計劃、電化學儲能電站出力計劃、抽水蓄能電站出力計劃、系統(tǒng)各類能源消耗、碳排放、經(jīng)濟運行成本信息。
...【技術特征摘要】
1.一種考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟1中，建立源荷的不確定性模型具體為：
3.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟2中，利用拉丁超立方抽樣法分別對風電和負荷進行隨機抽樣，得到風電和負荷的初始場景集具體包括如下步驟：
4.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟3中，采用啟發(fā)式同步回代法對風電和負荷的初始場景集進行削減，生成風電和負荷的典型場景，同時得到各典型場景的發(fā)生概率信息包括如下步驟：
5.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟4中，建立需求側可響應負荷模型具體為：
6.如權利要求1所述的考慮需求響應的風電系統(tǒng)低碳優(yōu)化調度方法，其特征在于，步驟5中，建立改進階梯型...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：孫思為，謝非，陸晅，王琦，李藝鈞，周正亞，馬寶萍，劉益劍，
申請(專利權)人：南京師范大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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