一种可再生能源消纳的线路容量优化方法及系统

技术领域

本发明涉及传输线安培容量领域，特别是涉及一种可再生能源消纳的线路容量优化方法及系统。

背景技术

随着风、光等可再生能源发电大规模接入电网，现阶段我国电力系统中传输线路在运行时的不确定性日益上升。架空输电线的安全运行与所处的环境温度存在不可分割的联系，电网在调度时采用的传输线安培容量是依据极其保守且不随时间变动的静态环境参数以及最高工作温度计算得出的导线最大容许输送电流量。具体来说，我国静态载流量的规程所规定的环境参数为：温度 40摄氏度，风速0.5m/s，光照强度1000MW/m

当下在电力系统运行过程中，考虑传输线路动态安培容量并引入输电网络结构优化，可在不增加新设备实施的条件下，充分发挥现有传输线路及电力设备输电能力，改善输电网络的输送容量，提高电网可靠性。现有文献大部分致力于研究在调度过程中使用实时或动态环境参数，根据实时环境参数适当提高载流量，以达到某种目的。动态安培容量的精确计算十分重要，已有文献考虑不同微气象对传输线动态安培容量产生的影响，或采用在线定值模型，实现由输电线路载流和导线温度得到动态安培容量。但是由于气象等因素的不确定性，导致动态安培容量的预测误差无法避免，如果传输线动态安培容量的预测偏差过大，就有可能造成传输线过载，严重的甚至引发电力系统连锁故障。因此，在评估电力系统过载风险时考虑动态安培容量的不确定性具有十分重要的工程意义。

事实上，已有学者针对评估电力系统中存在的不同问题进行了风险评估。部分研究采用基于改进等分散抽样蒙特卡洛法，量化大规模风电并网背景下的交直流混联系统运行风险。也有文献研究NSGA多目标优化方法，采用级联过载指标在线优化与过载相关的系统安全指标，对传输线路的最优解进行评价得到发生过载时的风险值大小，然而并没有考虑线路的动态安培容量。

应当指出，传统的模型评估了电力系统的稳定运行状态，也有少部分研究探讨系统中的线路出现过载的原因。考虑动态安培容量预测值的不确定性将会使得传输线过载风险评估更具工程应用价值。

发明内容

本发明的目的是提供一种可再生能源消纳的线路容量优化方法及系统，考虑传输线动态安培容量的不确定性，并在风险最小时实现容量最大化。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种可再生能源消纳的线路容量优化方法，包括：

获取电力市场对应传输线路的基础数据；

根据所述基础数据构建传输线过载风险评估模型以及传输线动态安培容量优化模型；

确定所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的约束条件；

在所述约束条件下计算所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的最优解，确定最小风险下的传输线路的最大容量。

可选地，所述传输线过载风险评估模型的表达式如下：

其中，Risk为传输线过载风险评估指标，F

可选地，所述传输线过载风险评估指标Risk的表达式如下：

其中，c

可选地，所述传输线动态安培容量优化模型的表达式如下：

其中，

可选地，所述传输线过载风险评估模型的约束条件如下：

其中，Q

可选地，所述传输线动态安培容量优化模型的约束条件如下：

其中，

本发明还提供了一种可再生能源消纳的线路容量优化系统，包括：

数据获取模块，用于获取电力市场对应传输线路的基础数据；

模型构建模块，用于根据所述基础数据构建传输线过载风险评估模型以及传输线动态安培容量优化模型；

约束条件确定模块，用于确定所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的约束条件；

求解模块，用于在所述约束条件下计算所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的最优解，确定最小风险下的传输线路的最大容量。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种可再生能源消纳的线路容量优化方法及系统。该方法包括：根据电力市场对应传输线路的基础数据构建传输线过载风险评估模型以及传输线动态安培容量优化模型；确定所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的约束条件；在所述约束条件下计算所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的最优解，确定最小风险下的传输线路的最大容量。本发明以不确定性集合的形式描述动态安培容量的不确定性，将传输线过载风险作为评估指标，优化动态安培容量可接纳区域，可在最小风险下实现最大容量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例可再生能源消纳的线路容量优化方法的流程图；

图2为本发明所采用的5节点测试系统拓扑示意图；

图3为本发明所采用的24节点测试系统拓扑示意图；

图4为本发明中考虑机组启停方式对传输线安培容量零过载下界影响的测试结果示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种可再生能源消纳的线路容量优化方法及系统，考虑传输线动态安培容量的不确定性，并在风险最小时实现容量最大化

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种可再生能源消纳的线路容量优化方法包括以下步骤：

步骤101：获取电力市场对应传输线路的基础数据。

步骤102：根据所述基础数据构建传输线过载风险评估模型以及传输线动态安培容量优化模型。

步骤103：确定所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的约束条件。

步骤104：在所述约束条件下计算所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的最优解，确定最小风险下的传输线路的最大容量。

本发明的具体原理如下：

在电力系统的运行调度过程中，针对考虑DLR机制的电力系统运行问题，本发明将由气象因素引起的传输线安培容量不确定性以盒式集合表述，结合提出的传输线过载风险指标，构建基于两阶段鲁棒优化的传输线过载风险评估模型，包括以下实施步骤：

(1)获取电力市场对应传输线路基础数据，包括：电力系统对应电网系统拓扑数据、电网系统中各节点负荷需求量、各发电机组的基础数据；其中所述电力系统对应电网系统拓扑数据包括：电力系统中对应电网系统节点与线路间的相互连接关系、各输电线路的有功潮流极限；所述各发电机组的基础数据包括：机组最大/最小发电能力、机组最大/最小爬坡速率、机组运行成本数据；

(2)选择电力系统使用动态安培容量机制的线路记为l，选取时段为t，系统中线路总数、节点总数与时段总数分别记为L，B，T；

(3)对系统进行初始化设置，令迭代次数初始值k＝0，给定收敛误差为一个很小的常数ε；

(4)构建考虑动态安培容量机制的传输线过载风险评估模型，评估系统线路过载风险并得到不产生过载损失对应的线路安培容量下界。具体步骤如下：

构建传输线过载风险评估模型的目标函数，表达式如下：

其中，Risk为传输线过载风险评估指标，其数学表达式如下所示：

式中，F

传输线动态安培容量优化模型的表达式如下：

其中，

确定考虑传输线过载风险评估模型的约束条件如下：

其中，Q

确定考虑传输线动态安培容量优化模型的约束条件如下：

上式中，线性化过载风险评估指标时的辅助约束为(4)，考虑动态安培容量机制的线路容量约束为(5)，传输线容量约束(6)和(7)，发电机组出力约束为 (8)，发电机组爬坡约束为(9)和(10)，电力系统节点平衡约束为(11)，直流潮流方程约束为(12)，参考节点相角约束为(13)，传输线路时间平滑约束为(14)，传输线路空间平均约束为(15)。其中，

为了便于表述，此处将传输线过载风险评估模型表示为紧凑形式如下：

求解上述模型，记c的最优解为c

(5)步骤(4)中考虑在电力系统运行过程中，动态安培容量可能偏离其预测值的情况。在模型约束中，数学表现形式为双层max-min模型，此处将其命名为动态安培容量可接纳判据，即假设动态安培容量不确定性旨在极大化电力系统运行再调度阶段动态安培容量越限量。令该max-min模型为传输线过载判别子问题。

求解传输线判别子问题模型，记v的最优解为v

(6)若Γ

(7)迭代完成，记录由DLR不确定性引起的输电线路过载风险以及各条传输线安培容量最大允许偏差，方法结束。

下面将结合模型拓扑图以及算例数据对本发明进行详细说明。应强调的是，下文所引入的算例仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及应用。本发明中所引入的算例模型由5节点电力网络(测试系统I)、24节点电力系统网络(测试系统II)构成，如图2-3所示。在MATLAB中进行仿真测试。

系统运行成本为在采用DLR机制(动态安培容量机制)时的发电成本。应用DLR机制后，线路容量一般高于其静态值，有望缓解电力系统阻塞现象，进而降低系统运行成本。而由于DLR固有的不确定性，应用该机制可能引入额外的过载风险。首先将使用测试系统I分析采用DLR机制的线路条数对系统运行的影响。其中，边际净收益表示当DLR机制的线路集合变化时，系统运行成本降幅与过载风险增幅的差值。测试编号为1-6，其中应用DLR机制的线路条数为1-6，具体线路编号及仿真结果见表1。如无说明，后文中线路安培容量基准值均为100MW。

表1

由表1可知，线路过载风险随应用DLR机制的线路条数而增加，而系统运行成本则逐渐降低。进一步，系统边际净收益的值并非随应用DLR机制的线路条数单调增加。在测试5中，应用DLR机制为系统带来的边际净收益最大，而在测试2中，边际净收益为负值，即此时应用DLR线路条数的增加会恶化系统的运行情况。综上可知，在实际应用中需要整定应用DLR机制的线路条数及具体编号，以极大化DLR机制给系统运行带来的净收益。

为测试机组组合对传输线过载风险的影响，于测试系统II中设置不同的机组组合方案，共四组工况：机组全部开机；发电机G

本发明还提供了一种可再生能源消纳的线路容量优化系统，包括：

数据获取模块，用于获取电力市场对应传输线路的基础数据；

模型构建模块，用于根据所述基础数据构建传输线过载风险评估模型以及传输线动态安培容量优化模型；

约束条件确定模块，用于确定所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的约束条件；

求解模块，用于在所述约束条件下计算所述传输线过载风险评估模型以及所述传输线动态安培容量优化模型的最优解，确定最小风险下的传输线路的最大容量。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。