一种可再生能源系统优化调度方法

技术领域

本发明涉及发电系统调度技术领域，特别是涉及一种可再生能源系统优化调度方法。

背景技术

为应对日益严峻的能源枯竭和环境恶化现状，探求可再生能源发电代替燃煤机组发电之路越来越受到各国重视。风电作为目前发展最为迅猛的可再生能源发电形式，近年来在我国装机容量逐年递增，但限于其固有波动属性，导致规模化的风电接入系统后，电力系统供应侧可调度性降低，因而弃风限电现象也愈发严重，其中尤以风力资源禀赋较好的“三北”地区为甚。

传统火电虽能通过调节机组出力配合风电降低其波动性，但这会使得火电机组无法稳定运行在最佳设计区间，不仅加剧节能减排压力，还使得资源浪费较为严重。

发明内容

本发明的目的是提供一种可再生能源系统优化调度方法，以提高可再生资源应用程度，降低能源浪费。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种可再生能源系统优化调度方法，其特征在于，包括：

确定计及风电的多元电源系统优化调度模型；

所述多元电源包括热电和水电；所述优化调度模型包括：

<1>目标函数：可再生能源系统调度成本之和最小，所述目标函数表达式如下：

minf＝E

式中：E

<2>系统与电网运行条件约束；

基于所述优化调度模型求解，得到各电源出力构成及调度成本之和。

优选地，所述系统与电网运行条件约束包括：

1)电功率平衡约束；各电源输出功率以及系统调峰功率之和与电网负荷相等；

2)风电出力约束；风电出力功率实际值大于或等于零且小于或等于风电出力功率预测值；

3)热电出力约束；

4)水电出力约束。

优选地，所述热电出力约束包括：

热电装置功率平衡，表达式如下：

式中：P

热电装置功率约束，表达式如下：

式中：

热电装置中储热容量约束，表达式如下：

式中：

热电装置储热与放热不可同时进行，约束表达式如下：

式中：P

储热在一个调度周期内初始热量与结束热量保持一致，表达式如下：

式中：

热电装置爬坡率约束表达式如下：

-r

式中：r

热电装置备用容量约束表达式如下：

式中：P

优选地，所述水电出力约束包括：

水库容量约束表达式如下：

式中：

水库容量变化约束表达式如下：

式中：P

水电装置抽水与发电工况不可同时进行，约束表达式如下：

式中：

优选地，所述E

式中：T为调度周期，k

优选地，所述E

式中：T为调度周期，

优选地，所述E

式中：T为调度周期，k

优选地，所述E

式中：T为调度周期，k

优选地，所述P

式中：

优选地，所述热电装置中集热装置t时刻发电功率和热电装置中储热装置t时刻发电功率计算公式如下：

式中：η

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：

本发明涉及一种可再生能源系统优化调度方法，其特征在于，包括：确定计及风电的多元电源系统优化调度模型；所述多元电源包括热电和水电；所述优化调度模型包括：<1>目标函数：可再生能源系统调度成本之和最小；<2>系统与电网运行条件约束；基于所述优化调度模型求解，得到各电源出力构成及调度成本之和。本发明提高了可再生资源应用程度，降低了能源浪费，降低了调度成本。

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为本发明可再生能源系统优化调度方法流程图；

图2为本发明可再生能源系统优化调度方法的典型的全天风电出力、太阳辐射指数和负荷功率示意图；

图3为本发明可再生能源系统优化调度方法的各电源出力构成图；

图4为本发明可再生能源系统优化调度方法的水电装置具体出力图；

图5为本发明可再生能源系统优化调度方法的热电装置具体出力图。

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系统优化调度方法，以提高可再生资源应用程度，降低能源浪费。

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。

图1为本发明可再生能源系统优化调度方法流程图，如图1所示，本发明提供了一种可再生能源系统优化调度方法，包括：

步骤S1，确定计及风电的多元电源系统优化调度模型。

其中，所述多元电源包括热电和水电；所述优化调度模型包括：

<1>目标函数：可再生能源系统调度成本之和最小，所述目标函数表达式如下：

minf＝E

式中：E

具体地，E

式中：T为调度周期，k

其中，

式中：η

由于风电发电功率预测具有不确定性，会存在一定的偏差，故此，本申请中通过引入预测误差来得到风电装置实际发电功率，计算方法如下式：

式中：δ

由于预测误差近似看作符合均值为零，标准差为σ

式中：δ

E

式中：

E

式中：k

E

式中：k

<2>系统与电网运行条件约束；具体包括：

1)电功率平衡约束；各电源输出功率以及系统调峰功率之和与电网负荷相等，表达式如下：

式中：P

2)风电出力约束；风电出力功率实际值大于或等于零且小于或等于风电出力功率预测值；表达式如下：

3)热电出力约束；具体包括如下：

热电装置功率平衡，表达式如下：

式中：P

热电装置功率约束，表达式如下：

式中：

热电装置中储热容量约束，表达式如下：

式中：

热电装置储热与放热不可同时进行，约束表达式如下：

式中：P

储热在一个调度周期内初始热量与结束热量保持一致，表达式如下：

式中：

热电装置爬坡率约束表达式如下：

-r

式中：r

热电装置备用容量约束表达式如下：

式中：P

4)水电出力约束；具体包括如下：

水库容量约束表达式如下：

式中：

水库容量变化约束表达式如下：

式中：

水电装置抽水与发电工况不可同时进行，约束表达式如下：

式中：

步骤S2，基于所述优化调度模型求解，得到各电源出力构成及调度成本之和。

进一步地，下述以实际参数举例进行说明。

风电装置参数为西北某100MW风电场2017年全年实测数据，采样间隔为5min；热电装置参数如表1所示，水电装置参数如表2所示。

表1风电装置参数

表2水电装置参数

此外，k

经过Cplex优化算法求解，得到调度成本之和为45.8万元，各电源出力如图3所示，水电装置出力具体情况如图4所示，热电装置出力具体情况如图5所示。由图3可知：典型日内，各电源充分发挥各自特性，优缺互济，余亏互补，相互配合出力。在夜间时段，热电装置为了保证接纳更多风能，减小系统弃风电量，维持在较小出力水平。此时水电装置运行在发电工况下，配合风电出力满足负荷需求；而在日间光照充足时段，热电装置中的集热装置将光能转换为电能直接供给电网，其余能量以热能形式储存在储热装置中。此时水电装置运行在抽水工况下，将超过系统消纳能力的电能以势能的形式储存在上水库，以备夜间发电出力，实现可再生能源电力出力平移。可以看出热电装置与水电装置协调互补，配合风电出力，共同保证了系统安全稳定运行，降低了能源的浪费。

由图4可知，水电装置具有能量时移的特性，可以将波动无序的风电出力时空平移，使其平稳可调度。在凌晨通过释放前一个调度日储存的势能发电满足负荷需求。在日间热电装置出力高峰时，利用本应弃风电量进行抽水储能，储存的能量在夜间释放，起到移峰错谷的作用。为保证下一个调度日调度需求，上水库水量释放至临界值即停止放水发电。

进一步地，分为三种典型风电出力场景将可再生能源调度与传统火电调度进行对比，结果如表3所示。

表3不同风电出力场景下两种调度模型结果对比

由表3可知，在场景一中，风电出力较大，本文优化调度模型调度成本仅为45.9万元，较对比模型降低了46.6％，这主要是因为对比模型中火电机组作为主力发电单元，其燃料成本较大，两种模式下弃风率基本相当；在场景二中，风电出力水平一般，本文模型存在94.6MW的外购电量，因而调度成本有所增加，但弃风率较对比模型有所降低；在场景三中，风电出力水平较低，但风电波动幅度很大，此时对比模型仍存在4.9％的弃风率，而本文模型通过热电装置和水电装置的出色调节能力可有效平移风电波动，促进风电消纳。

在全可再生能源系统中，利用热电装置和水电装置能量时移、出力灵活可控的特性，能够合理协调各发电单元，在促进电力系统清洁低碳发展的同时提高风电并网消纳量。

配置储热装置的热电装置出力稳定、可调度性强，热电装置在对负荷供电的同时还可以在一定程度上为风电和负荷预测误差提供备用，保证电力系统的安全稳定运行。

本申请降低了传统火力调度产生的污染排放，同时利用多种可再生能源协调调度，提高了资源利用程度。

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。

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。