含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型

含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型

0含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型求解《可支配能源法》為可支配能源的能源生產(chǎn)和消費提供了財政支持政策。研究含有風電場電力系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度問題應首先滿足可再生能源發(fā)電全額上網(wǎng)，然后再考慮其他類型機組的經(jīng)濟調(diào)度。電力系統(tǒng)調(diào)度運行包括靜態(tài)經(jīng)濟調(diào)度和動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度。動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度考慮了各時間段之間的相互影響，更加能夠切實反映系統(tǒng)的運行要求，目前已有很多相關(guān)研究。風能作為一種重要的可再生能源，研究含有并網(wǎng)風電場的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題是一個十分重要的課題；同時，由于風能具備有別于常規(guī)機組的間歇性和不可預測性，也給這一問題的解決帶來了困難和挑戰(zhàn)。在含風電場的經(jīng)濟調(diào)度模型中，為保證系統(tǒng)的可靠性，需要采取相應的措施以應對風電隨機波動性和間歇性對系統(tǒng)帶來的影響。文獻采用對風場模糊建模的方式求解，可得到既滿足一定風險、又實現(xiàn)一定經(jīng)濟效益的調(diào)度方案，但隸屬度函數(shù)的確定引入了一定的人為因素。文獻研究了含有風能和太陽能發(fā)電形式的發(fā)電計劃問題，在建立模糊模型的同時考慮了系統(tǒng)正備用約束，沒有考慮負備用約束。文獻在研究含風電場經(jīng)濟調(diào)度模型時，將可利用的風電功率作為服從Weibull分布的隨機變量，在目標函數(shù)中加入了風場計劃出力超過和低于可利用風能時相應的風險(備用)和懲罰(能源浪費)成本，但沒有考慮機組爬坡率。文獻對含風電系統(tǒng)提供的備用容量進行了優(yōu)化分配，優(yōu)化中風能出力在最大可用功率的范圍內(nèi)可參與調(diào)度，不滿足可再生能源全額上網(wǎng)的要求。由于風速及風電功率的預測難度遠遠大于負荷預測，系統(tǒng)安全運行對備用的要求也相應的提高。此外，在發(fā)電成本中應該考慮閥點效應的能耗成本，否則會使得優(yōu)化發(fā)電成本誤差較大。目前對于考慮閥點效應的優(yōu)化模型，文獻直接采用人工智能的算法求解，但各種人工智能方法均有一定的主觀因素，對結(jié)果有一定的影響；文獻采用有限差分近似處理了不可微點，但用其來求解導數(shù)通常會出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定現(xiàn)象，從而導致算法求解出現(xiàn)較大偏差。本文深入分析含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度的影響因素，在綜述相關(guān)研究成果的基礎上，提出一種含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型。充分利用可再生能源特別是大規(guī)模并網(wǎng)風能，考慮并網(wǎng)風電的正、負旋轉(zhuǎn)備用約束，在優(yōu)化目標中計及常規(guī)火電機組閥點效應引起的耗量成本。針對建立的優(yōu)化模型具有不可微和多峰值特性，采用光滑化處理技術(shù)。在求解中，將計算簡單，魯棒性好的粒子群算法和收斂特性穩(wěn)定的非線性原–對偶內(nèi)點法有機結(jié)合，提出一種粒子群內(nèi)點混合優(yōu)化策略，依據(jù)全局搜索基礎上的局部優(yōu)化思想，獲得更高質(zhì)量的解。1風電并網(wǎng)規(guī)模、風電功率預測水平等因素影響分析在研究含有風電場的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題時，應首先調(diào)度風能發(fā)電，即使得風電機組全額并網(wǎng)發(fā)電的基礎上再對其他常規(guī)火電機組進行調(diào)度。1）風資源分布對系統(tǒng)調(diào)度的影響。風資源分布特征使得風電場在局部地區(qū)具有較高的同時率。尤其是大規(guī)模風場在系統(tǒng)單點并網(wǎng)時，由于風能輸出的同時率較高，風電波動性和間歇性將會被放大，對整個系統(tǒng)的沖擊和影響也更大。2）風電并網(wǎng)規(guī)模對系統(tǒng)調(diào)度的影響。風電并網(wǎng)規(guī)模增大時，新能源發(fā)電所節(jié)省的成本會更多，系統(tǒng)需要提供更多的備用容量以應對風電出力的變化。3）風電功率預測水平對系統(tǒng)調(diào)度的影響。如果能對風速和風力發(fā)電功率進行比較準確的預測，即預測誤差很小，則有利于電力系統(tǒng)調(diào)度部門及時調(diào)整調(diào)度計劃，從而可有效地減輕風電對電網(wǎng)的影響，減少電力系統(tǒng)運行成本和旋轉(zhuǎn)備用，提高風電穿透功率極限。目前，風電場風速預測的誤差在25%～40%左右，這不僅與預測方法有關(guān)，還與預測周期以及預測地點的風速特性有關(guān)。一般地，預測周期越短，預測地點的風速變化越緩和，預測誤差就會越小；反之，預測誤差就會越大。當預測方法和地點固定時，預測周期越大，預測誤差分布的方差也越大。綜上所述，在建立系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型時，需要考慮風資源分布、并網(wǎng)規(guī)模以及風能預測水平對系統(tǒng)調(diào)度的影響。2風能場電氣系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟規(guī)劃與設計的優(yōu)化模型2.1閥點效應建模動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題目標是在滿足負荷和運行約束的前提下，合理地分配電網(wǎng)中各發(fā)電機組的出力使得調(diào)度周期發(fā)電總成本最?。淮送?，在汽輪機進氣閥突然開啟時出現(xiàn)的拔絲現(xiàn)象會在機組耗量曲線上疊加一個脈動效應，產(chǎn)生閥點效應。因此，優(yōu)化目標表達式為式中：f(Pnh)為調(diào)度周期各個時段的發(fā)電總成本；Fn(Pnh)為發(fā)電機組n在h時段的發(fā)電成本，其表達式為設En(Pnh)為汽輪機閥點效應產(chǎn)生的能耗成本，其表達式為式中：n為發(fā)電機組號；N為總的常規(guī)發(fā)電機組個數(shù)；h為時段號；H為調(diào)度周期總的時段數(shù)；An、Bn、Cn為燃料費用系數(shù)；nPh為發(fā)電機組n第h時段輸出的有功功率；Pnmin為發(fā)電機組n的最小出力；en、fn為閥點效應系數(shù)。因此，考慮閥點效應的系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度發(fā)電總成本為2.2合同規(guī)定2.2.1系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展需求的預測1）系統(tǒng)功率平衡約束，忽略網(wǎng)損。式中：Pwh為第h時段風電場輸出的有功功率預測值；PLh為系統(tǒng)第h時段的負荷預測值。2）系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用容量約束。在沒有風場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)中，備用容量用來應對系統(tǒng)負荷預測誤差及機組停運帶來的影響。風場并網(wǎng)以后，由于風電出力預測能力遠不及負荷預測，系統(tǒng)的隨機性增大，利用正、負備用容量應對大規(guī)模風場出力不確定性帶給系統(tǒng)的影響。在風場并網(wǎng)規(guī)模一定的條件下，風電場預測的出力越大，一旦失去或減小這部分風力發(fā)電量，其他機組必須提高輸出的功率以快速響應系統(tǒng)功率的缺失，即系統(tǒng)需提供更多的正旋轉(zhuǎn)備用容量來響應系統(tǒng)中風電功率的變化；為維持系統(tǒng)有功的平衡，這種情況下風電出力上升的空間越有限，即風電出力可增加的量越小，其他機組需壓低的出力越小，對系統(tǒng)負旋轉(zhuǎn)備用的要求也越低。當達到風場最大出力時，上升空間為0，系統(tǒng)則無需提供負旋轉(zhuǎn)備用容量。(1)系統(tǒng)正旋轉(zhuǎn)備用容量約束為式中：Shus為第h時段系統(tǒng)提供的正旋轉(zhuǎn)備用總?cè)萘浚籗un,h為發(fā)電機組n在第h時段提供的10min響應正旋轉(zhuǎn)備用容量；L%為系統(tǒng)總負荷預測誤差對正旋轉(zhuǎn)備用的需求；wu%為風電出力預測誤差對正旋轉(zhuǎn)備用的需求；run為第n臺機組的向上爬坡率；nPhmax為發(fā)電機組n在h時段的最大出力；T10為旋轉(zhuǎn)備用響應時間10min,T60為一個運行時段1h，即60min。(2)系統(tǒng)負旋轉(zhuǎn)備用容量約束為式中：Shds為第h時段系統(tǒng)提供的負旋轉(zhuǎn)備用總?cè)萘?；Sdn,h為發(fā)電機組n在第h時段提供的負旋轉(zhuǎn)備用容量；Wymax為風電場y的最大出力；Nw為并網(wǎng)風電場個數(shù)；wd%為風電出力預測誤差對負旋轉(zhuǎn)備用的需求；rdn為第n臺機組的向下爬坡率；nPhmin為發(fā)電機組n在h時段的最小出力。(3)風電出力預測誤差對正、負旋轉(zhuǎn)備用的需求參數(shù)的選擇。由于風電功率預測誤差隨著預測周期的增加不斷增大，使得系統(tǒng)對正、負旋轉(zhuǎn)備用容量的需求也相應提高。本文為反映風電功率預測周期對系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度的影響，wu%和wd%根據(jù)不同研究時段按等比例增長規(guī)律選取。2.2.2傳統(tǒng)電壓機的限制1）發(fā)電機組出力約束為式中Pnmax為發(fā)電機組n的最大出力。2）發(fā)電機組爬坡率約束為3模型優(yōu)化處理和求解3.1約束等效的處理對于考慮閥點效應的目標函數(shù)和含有最大最小表達形式的旋轉(zhuǎn)備用約束條件，由于其不可微的性質(zhì)，無法求其各階導數(shù)。約束條件表達式對應式(6)～(11)，雖然可以對每個約束等效為2個或多個約束條件進行求解，但增加了模型的求解規(guī)模和復雜性。本文采用凝聚函數(shù)將其進行光滑化處理。所謂凝聚函數(shù)，就是將最大值函數(shù)作為原函數(shù)：利用最大熵原理導出與原函數(shù)等價的一個可微函數(shù)：式中p為一個正的控制參數(shù)。當p趨于無窮大時，fp(x)逼近原函數(shù)，但在數(shù)值求解時，只要p取得足夠大，就可以認為凝聚函數(shù)與原函數(shù)等價。原優(yōu)化模型經(jīng)光滑化處理后可表示為3.2可行化調(diào)整策略在對模型處理的基礎上，本文研究的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題是一個連續(xù)可微的多峰優(yōu)化問題，具有多個局部極小點。本文充分利用粒子群算法的全局搜索和原–對偶內(nèi)點法的局部尋優(yōu)能力計算動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題更高質(zhì)量的最優(yōu)解。在優(yōu)化的初始階段采用粒子群算法，將一定次數(shù)的接近全局最優(yōu)的粒子群優(yōu)化結(jié)果作為原–對偶內(nèi)點法的初值進一步局部優(yōu)化，從而得到更優(yōu)的解。采用粒子群算法求解含有等式和不等式約束的大規(guī)模優(yōu)化問題時，可行域通常比較狹小，優(yōu)化過程中難以快速滿足所有約束尤其是等式約束的要求，因此，采用文獻中的可行化調(diào)整策略，每次對不滿足等式約束條件的粒子進行調(diào)整。對于多峰優(yōu)化問題，粒子群算法可能出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，使得優(yōu)化陷入局部最優(yōu)，因此，對于不活動粒子，即連續(xù)n次接近種群最優(yōu)值而基本不發(fā)生變化的粒子(此處n取4)，對其速度進行重新初始化以避免早熟發(fā)生。以全局搜索后得到的解作為初值，針對光滑化后連續(xù)可微的優(yōu)化模型，選用收斂特性穩(wěn)定且隨計算規(guī)模的增加迭代次數(shù)變化不大的非線性原–對偶內(nèi)點法進行局部優(yōu)化，從而得到優(yōu)化問題更高質(zhì)量的解。4模型求解與預測為驗證本文提出的含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型的可行性和混合策略的優(yōu)越性，以10機系統(tǒng)6時段調(diào)度周期(每時段為1h)為例進行仿真計算，系統(tǒng)數(shù)據(jù)參數(shù)見文獻，優(yōu)化變量及風電場出力在優(yōu)化過程中采用標么值進行計算。系統(tǒng)共有一個并網(wǎng)風電場，包括30臺風機，每臺風機最大出力為2.5MW。對于不同的調(diào)度時段，wu%和wd%分別在10%～30%與30%～50%之間按等比例增加方式取值，系統(tǒng)總負荷對正備用的貢獻L%取5%。粒子群算法種群規(guī)模取40，最大迭代次數(shù)取1000。凝聚函數(shù)中的控制參數(shù)p取30，各約束條件的懲罰因子均取10。c1和c2為學習因子，分別取c1=2.5,c2=1.5,r1和r2為0到1之間的隨機數(shù)，慣性因子ω=ωmax-(ωmax-ωmin)k/kmax,k為迭代次數(shù)，取ωmin=0.4，ωmax=0.9。負荷預測數(shù)據(jù)如表1所示，風電功率Pw預測曲線如圖1所示。表2給出了本文所提優(yōu)化模型的具體調(diào)度方案。由于系統(tǒng)負荷偏小所以各發(fā)電機組出力偏小。表3為風場并網(wǎng)前后優(yōu)化結(jié)果對比，從表3的數(shù)據(jù)可以看出，風場并網(wǎng)前后的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度的最小發(fā)電總成本由19.2466萬元降低到18.3207萬元，節(jié)省了9259元的成本，從而降低了整個電力系統(tǒng)的一次能源消耗量。隨著風電場規(guī)模的擴大，通過系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度可節(jié)省更多的發(fā)電成本，獲得了更經(jīng)濟的調(diào)度方案，如圖2所示，圖中?F為節(jié)省的發(fā)電成本，Nw為風機個數(shù)。采用正、負旋轉(zhuǎn)備用容量約束來應對風電引起的不確定性時，備用要求的高低直接反映系統(tǒng)供電的可靠程度或者說風險水平。表4列出了考慮風電引起的正、負備用要求前后動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度的發(fā)電總成本。結(jié)果表明，雖然在考慮風電引起的正、負旋轉(zhuǎn)備用要求時發(fā)電成本略有增加，但保證了系統(tǒng)的可靠性。從表5的優(yōu)化結(jié)果可以看出，在本文模型中忽略閥點效應的影響時，發(fā)電總成本減少了7757元，占總成本的4.23%，不考慮閥點效應引起的耗量成本使得調(diào)度結(jié)果誤差很大。