發(fā)布時(shí)間：2021-01-31 20:22

　　風(fēng)光資源發(fā)電,乃至整個(gè)電力系統(tǒng)均伴隨著隨機(jī)性和波動(dòng)性。隨著新能源預(yù)測(cè)精度的不斷提高,在電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中,相鄰兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的在線(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化可以根據(jù)新能源的變化趨勢(shì)給出相對(duì)合理的實(shí)時(shí)指令。根據(jù)發(fā)電廠(chǎng)的有功調(diào)節(jié)速率給出發(fā)電廠(chǎng)相鄰兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的可調(diào)空間,通過(guò)可調(diào)空間的離散化得到不同發(fā)電廠(chǎng)兩個(gè)時(shí)點(diǎn)有功組合,并從同時(shí)滿(mǎn)足兩個(gè)時(shí)點(diǎn)上實(shí)時(shí)發(fā)電控制優(yōu)化決策所有約束條件的發(fā)電廠(chǎng)有功組合集中,選出兩個(gè)時(shí)點(diǎn)上獨(dú)自?xún)?yōu)化決策目標(biāo)函數(shù)值加權(quán)最優(yōu)的發(fā)電廠(chǎng)有功組合,作為實(shí)時(shí)發(fā)電控制兩個(gè)時(shí)點(diǎn)協(xié)調(diào)優(yōu)化決策結(jié)果,利用權(quán)重與約束關(guān)聯(lián)調(diào)整的優(yōu)化決策算法進(jìn)行求解,解決了因電網(wǎng)運(yùn)行隨機(jī)因素急劇增加帶來(lái)的預(yù)測(cè)校正和滾動(dòng)優(yōu)化難題,提高實(shí)時(shí)發(fā)電控制的決策精度。 

【文章來(lái)源】：電網(wǎng)技術(shù). 2020,44(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

權(quán)重與約束關(guān)聯(lián)調(diào)整的優(yōu)化決策流程Fig.2Flowchartofweight-constraintcorrelationadjustment4算例分析

3358張昊天等：兩時(shí)點(diǎn)在線(xiàn)滾動(dòng)實(shí)時(shí)控制優(yōu)化決策方法Vol.44No.9聯(lián)調(diào)整的優(yōu)化決策方法[20]，對(duì)不受限輸電設(shè)備/斷面強(qiáng)相關(guān)且與受限輸電設(shè)備/斷面弱相關(guān)發(fā)電廠(chǎng)的綜合指標(biāo)，對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定影響特性不做調(diào)整，實(shí)現(xiàn)發(fā)電廠(chǎng)出力優(yōu)化權(quán)重與約束是否達(dá)到邊界的關(guān)聯(lián)，在一定程度上松弛了安全約束，在有功計(jì)劃執(zhí)行層面提高新能源的消納，具體流程如圖2所示。圖2權(quán)重與約束關(guān)聯(lián)調(diào)整的優(yōu)化決策流程Fig.2Flowchartofweight-constraintcorrelationadjustment4算例分析為說(shuō)明本文所提算法的有效性，本文通過(guò)對(duì)含風(fēng)光以及常規(guī)能源的某地區(qū)1天內(nèi)的運(yùn)行曲線(xiàn)進(jìn)行算例分析。所有電源的運(yùn)行參數(shù)均來(lái)自于實(shí)際電網(wǎng)，并進(jìn)行了脫敏處理。本算例中，有6個(gè)風(fēng)電場(chǎng)，4個(gè)光伏電站和3個(gè)常規(guī)火電，均通過(guò)同一個(gè)聯(lián)絡(luò)線(xiàn)送出。相關(guān)的數(shù)據(jù)如表1所示。本算例中電網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行曲線(xiàn)如圖3所示，其中風(fēng)光總預(yù)測(cè)曲線(xiàn)為所提及的風(fēng)光電站的預(yù)測(cè)曲表1算例中網(wǎng)源運(yùn)行參數(shù)Tab.1Gridandgenerationparameters容量/MW爬坡速率/(MW/min)日最大值/MW日最小值/MW風(fēng)場(chǎng)1100—27.87—風(fēng)場(chǎng)2402—209.8—風(fēng)場(chǎng)3300—176.87—風(fēng)場(chǎng)4201—61.69—風(fēng)場(chǎng)5201—92.7—風(fēng)場(chǎng)625—127.29—光伏1100—45—光伏2100—67.5—光伏3100—45—光伏4100—45—火電13505.4—10火電26609.9—20火電35007.5—20聯(lián)絡(luò)線(xiàn)1000—670.885223.595圖3電網(wǎng)調(diào)度單時(shí)點(diǎn)優(yōu)化指令曲線(xiàn)Fig.3Dispatchcommandscurvesundernormaloperationwithsingletime-pointoptimizationmethod線(xiàn)加權(quán)值曲線(xiàn)，聯(lián)絡(luò)線(xiàn)通道曲線(xiàn)為對(duì)外聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的日內(nèi)計(jì)劃值曲線(xiàn)，火電指令和風(fēng)光實(shí)時(shí)指令分別為參與實(shí)時(shí)優(yōu)化控制采用單時(shí)點(diǎn)優(yōu)化的火電和風(fēng)光電的總指令?

ntoptimizationmethod線(xiàn)加權(quán)值曲線(xiàn)，聯(lián)絡(luò)線(xiàn)通道曲線(xiàn)為對(duì)外聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的日內(nèi)計(jì)劃值曲線(xiàn)，火電指令和風(fēng)光實(shí)時(shí)指令分別為參與實(shí)時(shí)優(yōu)化控制采用單時(shí)點(diǎn)優(yōu)化的火電和風(fēng)光電的總指令曲線(xiàn)。由圖可見(jiàn)，根據(jù)所提目標(biāo)函數(shù)的單時(shí)點(diǎn)優(yōu)化可以根據(jù)聯(lián)絡(luò)線(xiàn)的送出需求對(duì)風(fēng)光火的指令進(jìn)行調(diào)整�；痣娫跐M(mǎn)足自身爬坡約束的同時(shí)，能夠和風(fēng)光指令相匹配。然而，此算法只根據(jù)當(dāng)前時(shí)點(diǎn)的下個(gè)時(shí)點(diǎn)的時(shí)刻信息作為已知條件來(lái)優(yōu)化指令，沒(méi)有考慮到風(fēng)光電源的不確定性和變化趨勢(shì)，因此，此算法無(wú)法達(dá)到一定周期內(nèi)的指令之和最優(yōu)，即所謂電量最優(yōu)。圖4中給出了6:00—8:00時(shí)段的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)通道曲線(xiàn)、風(fēng)光總預(yù)測(cè)曲線(xiàn)、以及單時(shí)點(diǎn)和兩時(shí)點(diǎn)優(yōu)化得到的指令曲線(xiàn)的比較。由圖3可以看出，在7:30—8:00時(shí)段，由于風(fēng)電大發(fā)，而對(duì)外聯(lián)絡(luò)線(xiàn)維持了較低的水平，使得火電計(jì)劃壓至最低，即50MW。而在之前的6:00—7:30的時(shí)間段內(nèi)，由于通過(guò)風(fēng)光預(yù)測(cè)信息對(duì)風(fēng)光的變化趨勢(shì)做出了預(yù)判，提前壓降了火電計(jì)劃，使得風(fēng)電有一定的空間可以消納，保證了其控制效果優(yōu)于單時(shí)點(diǎn)的控制。表2中展示了6:00—8:00時(shí)段內(nèi)單時(shí)點(diǎn)優(yōu)化和兩時(shí)點(diǎn)優(yōu)化算法給圖4單時(shí)點(diǎn)優(yōu)化與兩時(shí)點(diǎn)優(yōu)化曲線(xiàn)的比較Fig.4Singletime-pointoptimizationcurvev.s.adjacenttime-pointoptimizationcurves

【參考文獻(xiàn)】：
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