風(fēng)電的短期機(jī)組組合策略研究綜述

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【關(guān)鍵詞】機(jī)組組合風(fēng)能不確定性

1技術(shù)背景

隨著能源問題在全球經(jīng)濟(jì)的大背景下日益凸顯，人們意識(shí)到能源是人類生存和整個(gè)社會(huì)進(jìn)展的重要物質(zhì)根基。但是現(xiàn)如今，傳統(tǒng)能源（煤、石油）已經(jīng)不能得志經(jīng)濟(jì)以及可持續(xù)進(jìn)展大背景下的的需求，因此為了解決能源缺乏以及環(huán)境惡化等問題，各國(guó)正在積極探索和激勵(lì)可再生能源的進(jìn)展。到目前為止，我國(guó)片面地區(qū)的風(fēng)電并網(wǎng)比例已經(jīng)超過了20%（內(nèi)蒙古東部電網(wǎng)裝機(jī)比例超過30%）。在未來的幾年內(nèi)，根據(jù)我國(guó)對(duì)于新能源發(fā)電籌劃的政策扶持，我國(guó)的風(fēng)電總裝機(jī)容量將急速且持續(xù)的增長(zhǎng)。

1.1技術(shù)含義

機(jī)組組合作為調(diào)度階段措施之一，是電力系統(tǒng)規(guī)劃以及運(yùn)行的重要研究課題，其主要任務(wù)是在以日、周、年為周期的時(shí)間段內(nèi)，以已有的負(fù)荷預(yù)料為基準(zhǔn)，同時(shí)以總本金最低為目標(biāo)來安置各個(gè)時(shí)間段內(nèi)各機(jī)組的啟?；I劃和出力的大小。機(jī)組組合問題對(duì)于電力系統(tǒng)的穩(wěn)當(dāng)性、安好性、經(jīng)濟(jì)性都具有特別重要的意義。在機(jī)組組合籌劃階段，需要考慮多種系統(tǒng)約束和單機(jī)約束，其中包括：功率平衡、備用需求、網(wǎng)絡(luò)安好約束、機(jī)組出力上下限、機(jī)組爬坡率限制等，同時(shí)還需能保證整體電網(wǎng)的安好以及穩(wěn)當(dāng)性，使其策略合理可行。良好的組合策略可以有效的降低能源消耗，提高發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行效率和穩(wěn)當(dāng)性，并延長(zhǎng)機(jī)組的使用壽命，其所產(chǎn)生的直接和間接的經(jīng)濟(jì)效益巨大。

1.2目標(biāo)函數(shù)

機(jī)組組合的最終優(yōu)化結(jié)果是要在各種約束條件下，是電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行本金（能源耗量）可以達(dá)成最小。其目標(biāo)函數(shù)可以表述為：

其中C為調(diào)度本金；T為整體時(shí)間周期；N為機(jī)組總數(shù)；Uti表示i號(hào)機(jī)組在t時(shí)刻的啟停狀態(tài)（Uti=1表示機(jī)組啟動(dòng)，Uti=0表示機(jī)組停機(jī)），Pti表示i號(hào)常規(guī)機(jī)組在t時(shí)刻的出力，Uti和Pti均為整體系統(tǒng)中的決策變量；fi（Pti）表示i號(hào)機(jī)組在出力為Pti是的運(yùn)行本金。

通常處境下影響上式優(yōu)化結(jié)果的約束條件有以下幾項(xiàng)：

1機(jī)組有功功率平衡：

Pt表示t時(shí)刻下電力系統(tǒng)的有功總負(fù)荷；

2機(jī)組有功出力約束：

，分別表示i號(hào)機(jī)組有功出力的最大與最小值；

3機(jī)組爬坡約束：

其中，分別表示i號(hào)機(jī)組有功出力的上升與下降速率的最大值；

4機(jī)組旋轉(zhuǎn)備用約束

其中表示i號(hào)機(jī)組t時(shí)刻出力的最大值，表示t時(shí)刻的旋轉(zhuǎn)備用容量。

在以往傳統(tǒng)的火電機(jī)組組合中，發(fā)電機(jī)組為可調(diào)理機(jī)組且輸出較為穩(wěn)定。因此負(fù)荷預(yù)料可以通過各種技術(shù)方法得到并且結(jié)果可以得志各項(xiàng)指標(biāo)要求，故機(jī)組組合問題的研究成果相對(duì)較為完善成熟。但近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速進(jìn)展，電網(wǎng)規(guī)模逐步擴(kuò)大，要考慮更多繁雜約束，包括：網(wǎng)絡(luò)安好、環(huán)境養(yǎng)護(hù)等；同時(shí)，雖然風(fēng)能有無污染、可再生、裝機(jī)規(guī)模生動(dòng)的優(yōu)點(diǎn)，但由于風(fēng)能具有很大隨機(jī)性、波動(dòng)性、間歇性的缺點(diǎn)，難以切實(shí)預(yù)料各周期的負(fù)荷。使得機(jī)組組合問題變得更加繁雜化，因而對(duì)現(xiàn)有中長(zhǎng)期及短期機(jī)組組合策略的制定提出了新的挑戰(zhàn)和難題。

1.3技術(shù)關(guān)鍵

由于風(fēng)力發(fā)電的片面缺點(diǎn)是具有隨機(jī)性、波動(dòng)性、間歇性，并且精準(zhǔn)預(yù)料風(fēng)電功率難度較大。因此大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)于電力系統(tǒng)的影響，包括制定發(fā)電籌劃和機(jī)組組合策略等一系列關(guān)鍵措施都帶來了好多障礙。為解決大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)于機(jī)組組合問題的各種不利影響，務(wù)必在傳統(tǒng)的機(jī)組組合數(shù)學(xué)模型以及解決方法根基之上持續(xù)探索，對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)以后的機(jī)組組合處境舉行提升與創(chuàng)新，可以從以下幾個(gè)角度考慮提升的方法：

（1）由于風(fēng)電的不確定性較大，所以需要在較為切實(shí)預(yù)料風(fēng)電功率的根基上，通過仿真測(cè)驗(yàn)建立可以真實(shí)描述風(fēng)功率隨機(jī)波動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，為系統(tǒng)調(diào)度規(guī)劃以及機(jī)組組合策略制定供給理論根基；

（2）考慮到風(fēng)功率波動(dòng)在原有機(jī)組組合根基上增加了片面約束條件，所以整體系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用C也會(huì)相應(yīng)提高。因此需要在大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)所產(chǎn)生的額外本金與風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)于常規(guī)能源所造成的環(huán)境污染的改善，這二者之間找到最優(yōu)方案，取得環(huán)境與經(jīng)濟(jì)效益的共贏。

（3）由于目前風(fēng)功率預(yù)料與實(shí)際值存在較大誤差，所以需要在傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用根基上增設(shè)下旋轉(zhuǎn)備用，譬如：

表示t時(shí)刻出力的最小值，表示t時(shí)刻的下旋轉(zhuǎn)備用容量

目的是防止當(dāng)系統(tǒng)負(fù)荷較低時(shí)，風(fēng)功率的激增導(dǎo)致風(fēng)機(jī)強(qiáng)制脫網(wǎng)所帶來的危害。因此需要增加額外的下旋轉(zhuǎn)備用來保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和穩(wěn)當(dāng)性。這也是目前研究含風(fēng)電機(jī)組組合的難題之一。

2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

機(jī)組組合優(yōu)化問題一向是國(guó)內(nèi)外電力系統(tǒng)研究中的熱點(diǎn)。多年來，研究學(xué)者對(duì)機(jī)組組合的模型及求解方法舉行了各種各樣的探索，所提出的數(shù)學(xué)模型對(duì)于待解決問題都各有側(cè)重，也可以得志不同系統(tǒng)的運(yùn)行要求。機(jī)組組合問題從數(shù)學(xué)角度來講，屬于一個(gè)高維、非凸、離散、非線性的混合整數(shù)規(guī)劃問題，含有大量的離散變量和連續(xù)變量。從理論角度，很難在確定時(shí)間內(nèi)找出全局最優(yōu)解?？捎捎诮鉀Q此問題所能帶來的直接和間接的巨大經(jīng)濟(jì)效益，因此也鼓舞著國(guó)內(nèi)外電力研究學(xué)者對(duì)此問題舉行深入的探究，目前為止解決方法含有；數(shù)學(xué)規(guī)劃法、人工智能優(yōu)化法等。

隨著風(fēng)電并網(wǎng)造成不確定性的增加，近年來國(guó)內(nèi)外對(duì)風(fēng)速及風(fēng)電功率預(yù)料也開展了大量的研究。但是由于目前尚未掌管先進(jìn)的技術(shù)手段，所以中、短期風(fēng)電預(yù)料結(jié)果誤差還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于負(fù)荷預(yù)料。在含大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)中，由于風(fēng)能的隨機(jī)性、波動(dòng)性、間歇性的缺點(diǎn)，造成風(fēng)電出力及波動(dòng)的不確定性一向是制定機(jī)組組合策略環(huán)節(jié)所面對(duì)的最為繁雜和關(guān)鍵的問題。到目前為止，大量的研究學(xué)者在含風(fēng)電系統(tǒng)短期機(jī)組組合問題上開展研究，夢(mèng)想可以解決風(fēng)電功率預(yù)料過程中的不確定因素，提升風(fēng)電并網(wǎng)的所帶來的經(jīng)濟(jì)效益，達(dá)成所需的調(diào)度本金最低的目標(biāo)，目前己取得了確定的研究成果，但是依舊需要進(jìn)一步的探索。

隨著風(fēng)電在電力系統(tǒng)中的比重越來越大，在制定機(jī)組組合策略時(shí)假設(shè)疏忽上、下旋轉(zhuǎn)備用的響應(yīng)過程，那么電網(wǎng)對(duì)于風(fēng)功率的消納很可能受到機(jī)組出力變化的影響，嚴(yán)重處境下可能發(fā)生失負(fù)荷事故。同時(shí)由于風(fēng)力發(fā)電波動(dòng)可能幅度較大、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，所以需要電力系統(tǒng)具備波動(dòng)展現(xiàn)時(shí)的響應(yīng)才能。通常處境下考慮風(fēng)電的機(jī)組組合模型認(rèn)為在風(fēng)電功率預(yù)料中，各場(chǎng)景之間是相互獨(dú)立的，系統(tǒng)在展現(xiàn)波動(dòng)后可以短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)到基準(zhǔn)狀態(tài)，這種處境對(duì)于波動(dòng)較小時(shí)是可以采納的。但當(dāng)系統(tǒng)受到較大波動(dòng)干擾時(shí)，事先制定的策略在波動(dòng)之后將失去效果。因此對(duì)于風(fēng)力發(fā)電的高幅度持續(xù)性波動(dòng)，系統(tǒng)應(yīng)有應(yīng)對(duì)連續(xù)高幅波動(dòng)的響應(yīng)才能。所以在制定機(jī)組組合策略時(shí)，需要考慮到風(fēng)功率的波動(dòng)特性，使得系統(tǒng)可以在擾動(dòng)下平穩(wěn)運(yùn)行。

3主要研究方法

目前為止，為了應(yīng)對(duì)風(fēng)電所帶來的波動(dòng)和高不確定性因素。通常處境下采用的方法有三種，分別為：直接預(yù)留備用容量、建立隨機(jī)規(guī)劃模型和建立模糊規(guī)劃模型。

3.1直接預(yù)留備用容量

在大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)后，為了保證電力系統(tǒng)能夠安好穩(wěn)當(dāng)?shù)倪\(yùn)行，需要在原有的旋轉(zhuǎn)備用容量的根基上，增加確定額度的備用，來應(yīng)對(duì)風(fēng)能的波動(dòng)和不確定性。這是最根基、最直接的解決方法，但是這種方法疏忽了不同類型的風(fēng)電機(jī)組的不確定性之間存在著疊加效果，因此預(yù)留的總旋轉(zhuǎn)備用容量與電力系統(tǒng)真正所需要的備用容量存在著難以疏忽的誤差。因此最正確旋轉(zhuǎn)備用容量的選取需要考慮包括風(fēng)電功率預(yù)料誤差在內(nèi)的多種不確定性因素。目前為止，含大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用容量確實(shí)定方法主要分為兩類：

（1）在風(fēng)電預(yù)料誤差的概率分布根基上，建立失負(fù)荷率或電量缺乏概率等系統(tǒng)穩(wěn)當(dāng)性指標(biāo)與所需的旋轉(zhuǎn)備用容量之間的關(guān)系。在確定的穩(wěn)當(dāng)性指要求下，通過解析方法求取最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用容量。但是這類方法涉及大量數(shù)學(xué)分析且求解困難，根本上無法找到全局最優(yōu)解。

（2）建立以運(yùn)行本金最小為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，分時(shí)段求解該數(shù)學(xué)模型在不同時(shí)間段里最優(yōu)旋轉(zhuǎn)備用容量。該類方法實(shí)際上是通過權(quán)衡電力系統(tǒng)穩(wěn)當(dāng)性與目標(biāo)調(diào)度本金后得到較為經(jīng)濟(jì)的旋轉(zhuǎn)備用容量。

但這種方法前提是要求各時(shí)間段的供電穩(wěn)當(dāng)率都保持不變，但是對(duì)于系統(tǒng)穩(wěn)當(dāng)性的評(píng)估通常處境下都是以較長(zhǎng)時(shí)間的整體水平為評(píng)估目標(biāo)，所以該方法最終的優(yōu)化結(jié)果受到確定程度的限制。

直接預(yù)留旋轉(zhuǎn)備用容量的方法直觀且實(shí)用，因而多為調(diào)度現(xiàn)場(chǎng)所采納。但由于對(duì)風(fēng)電不確定性因素的考慮不能達(dá)成確定的精度，可能無法與其他機(jī)組的開停機(jī)方式建立聯(lián)系，故得到的機(jī)組組合策略不是最優(yōu)的方案。近幾年展現(xiàn)的隨機(jī)機(jī)組組合模型可以更加切實(shí)地描述出風(fēng)電不確定性，因而受到國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的高度關(guān)注，也逐步被國(guó)內(nèi)外片面電網(wǎng)所采用。

3.2隨機(jī)規(guī)劃

隨機(jī)規(guī)劃是對(duì)含有隨機(jī)變量的優(yōu)化問題建模的有效的工具，它與直接預(yù)留備用容量這一類確定性規(guī)劃的識(shí)別是在系數(shù)中引入隨機(jī)變量。相對(duì)比確定性規(guī)劃，隨機(jī)規(guī)劃所包含的隨機(jī)變量更適合描述實(shí)際問題。因此廣泛應(yīng)用于管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、電氣、最優(yōu)操縱等領(lǐng)域。含大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的隨機(jī)機(jī)組組合模型大致分為基于風(fēng)電場(chǎng)景的期望值模型及機(jī)遇約束規(guī)劃模型兩大類。

（1）基于場(chǎng)景法組合模型通常假設(shè)風(fēng)電功率預(yù)料誤差概率分布已知，按照該分布采用蒙特卡洛模擬方法等生成出大量可能產(chǎn)生的場(chǎng)景，采用場(chǎng)景縮減技術(shù)將模擬出的場(chǎng)景舉行刪減，在縮減到可采納程度的場(chǎng)景數(shù)目后，再舉行優(yōu)化。

而關(guān)于風(fēng)電功率場(chǎng)景的模擬，方法主要分為兩類：一、首先模擬產(chǎn)生風(fēng)速場(chǎng)景，然后根據(jù)已有的風(fēng)電功率與風(fēng)速之間關(guān)系得到風(fēng)電功率場(chǎng)景；二、按照風(fēng)電功率或風(fēng)電功率預(yù)料誤差的概率分布，直接產(chǎn)生可能展現(xiàn)的風(fēng)電功率場(chǎng)景。

場(chǎng)景法可以在確定程度上適應(yīng)風(fēng)電的隨機(jī)特性，但是場(chǎng)景法的計(jì)算量巨大，而且無法確保包含全體可能場(chǎng)景，因此機(jī)組組合的決策結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)難以估計(jì)。

（2）機(jī)遇約束規(guī)劃針對(duì)約束條件中含有的隨機(jī)變量，規(guī)定要在隨機(jī)變量實(shí)現(xiàn)之前做出組合決策。同時(shí)還需要考慮潛在的不利狀況發(fā)生時(shí)所做決策可能不得志約束條件，因此采用一種措施：準(zhǔn)許所做決策在確定程度上不得志約束條件，但是該決策應(yīng)至少使約束條件在確定置信水平下成立。機(jī)遇約束規(guī)劃問題可以等價(jià)位確定性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，但對(duì)于一些繁雜的規(guī)劃問題，那么需要利用一些智能算法來求解，譬如遺傳算法，模擬植物生長(zhǎng)算法等等。

機(jī)遇約束規(guī)劃模型通常將電力系統(tǒng)供電穩(wěn)當(dāng)性要求表示為發(fā)電充裕度的機(jī)遇約束，建立規(guī)劃模型，然后將機(jī)遇約束規(guī)劃轉(zhuǎn)化為一系列線性規(guī)劃問題，或者將機(jī)遇約束擬合為分段線性約束然后求解。但是由于這類方法需要結(jié)合隨機(jī)模擬，而且利用大數(shù)定理得到的結(jié)論是抽樣值而非解析值，無法保證結(jié)論的穩(wěn)當(dāng)性。

3.3模糊規(guī)劃

在模糊規(guī)劃中，為了解決含大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的機(jī)組組合建模問題，可以通過建立目標(biāo)函數(shù)與風(fēng)電出力的隸屬度函數(shù)來舉行模糊化處理。通過構(gòu)建隸屬度函數(shù)來表達(dá)風(fēng)電功率的不確定性和決策者對(duì)調(diào)度周期內(nèi)總耗量本金的合意程度。用隸屬度函數(shù)來表達(dá)決策者的合意程度，將原問題等價(jià)為求取合意度指標(biāo)最大值問題。針對(duì)模型，采取其他的智能算法求解該優(yōu)化問題的最優(yōu)解。該方法能根據(jù)決策者的意愿找出既能得志確定風(fēng)險(xiǎn)，又可以實(shí)現(xiàn)確定經(jīng)濟(jì)效益的規(guī)