考虑风电不确定性的综合能源系统协同优化调度

考虑风电不确定性的综合能源系统协同优化调度
发布时间：2021-11-01T07:05:57.680Z 来源：《新型城镇化》2021年20期作者：张彪孙博文
[导读] 近年来，在全球新能源发展浪潮下，以风力发电为主的可再生能源广泛并入电网。

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摘要：目前，世界各国相继提出建设以最大限度的利用清洁能源、最大幅度的提高能源利用效率为主旨的新型能源系统。

我国也提出了能源革命的创新举措，明确国家能源发展新方向，要求开发一种能源利用率高、碳排放低的新时代能源体系。

目前能源利用过程中，电力、天然气和热力等能源所在系统都是单独运行，彼此间无相辅相成的规划，进而造成能源整体利用率偏低，存在某些能源过剩而某些能源不足的现状，同时各独立的能源系统抵御威胁能力不强等问题已亟待解决。

为此，开发一种电/气/热等多种能源协同运行与规划的综合能源系统(IES)具有重要的划时代意义。

关键词：风电不确定性；综合能源系统；协同优化调度
1风电不确定性概述
近年来，在全球新能源发展浪潮下，以风力发电为主的可再生能源广泛并入电网。

然而风电在提高电网低碳、清洁化运行的同时，也增加了系统运行中的不确定性，加大了系统调度决策的难度。

传统的可用输电能力(ATC)评估方法仅适用于确定性 ATC 的求解。

然而，针对近几年含高比例风电并网，ATC 的评估通常采用不确定性的计算方法。

目前，含风电不确定性的 ATC 计算方法常用的为概率方法，以概率和数理等相关数学方法获得 ATC 的期望值、方差和概率分布函数等一系列特征。

然而，采用概率方法对 ATC 评估时，需要首先获取风电的概率分布函数。

在以前的工作中，风电通常被假定遵循某些预先定义的概率分布，但实际情况中概率分布可能不容易得到。

此外，风电的预测也存在一定的误差，甚至可能会无法获得风电数据，因此会进一步影响系统发电调度的最优化和 ATC 计算。

为解决这一问题，本文将风电出力看作一组区间数，提出了一种基于区间优化的 IES 中不确定性 ATC 的计算方法。

区间优化通过区间的上下边界来表示风电的不确定性，不需要获取风电详细和准确的风电概率分布函数(PDF)，弱化了历史风电出力数据难以获得或无法获得的特殊情况时对系统调度和 ATC 评估的影响。

将风电的出力建模在一个特定的范围内，其优化的 ATC 结果也是一个由上下边界包围成的区间。

该方法在没有风电PDF 的情况下，仍然可以给出区域间 ATC 的一个范围。

因此，区间优化方法特别适用于风电的概率分布函数不易获取的情况使用，与其他基于概率的方法相比，区间优化具有更强的实用性。

2考虑风电不确定性的综合能源系统协同优化调度
对于风电高渗透率的系统，由于预测的风电出力准确性不可控，在ATC 的评估中考虑风电不确定性这一因素变得尤为重要。

目前，对不确定因素的处理方式大多数采用概率评估和看作区间数两种方法。

概率评估基本思想是应用概率统计将不确定性问题转化为确定性问题，如枚举法、蒙特卡络法和近似法等。

概率评估需要大量的风电历史数据来获得准确的风电 PDF，然而现有技术在一定情况下难以得到风电的历史数据。

因此，将风电的出力范围看成区间形式越来越受关注。

相比于概率评估方法，区间方法在评估 ATC 时对风电的预测准确性要求不高，只需得到风电出力范围，即可将风电表示成区间数的形式，进而实现对 ATC 的评估。

将所提的确定性 ATC 评估模型中风电的出力看作区间形式，即建立了区间 ATC 评估模型。

然而由于该区间模型中包含不确定性约束条件，需进一步通过数学转化方法将区间ATC 评估模型转化为与其等效的两个包含确定性约束的优化模型。

最后，通过对转化后的模型进行求解即可实现对电-气- 热 IES 中不确定性 ATC 的评估。

在本节，区间 ATC 评估的优化算法通过IESE5-G7-H6 测试系统及 IESE118-G96-H(6+32)测试系统进行验证。

在
MATLAB2016a 中使用 Yalmip 调用 CVX 求解 ATC 评估模型，进而证明所提算法的正确性。

硬件环境为 Intel(R)CoreTMi7-
5500U2.40GHzCPU 和4GBRAM 的笔记本电脑。

2.1电-气-热 IESE5-G7-H6 测试系统
气网和热网在评估 ATC 时扮演着重要角色。

本节进一步分析气网和热网负荷变化对 ATC 区间范围的影响。

由气网负荷变化对 ATC 的影响图可知，随着天然气网负荷的增加，ATC 值呈下降趋势，且上边界和下边界具有相同变化趋势。

这是由于在评估 ATC 过程中，因受电区域的负荷增加，送电区域 GT 出力增加来维持源荷平衡。

因此，送电区域 GT 消耗的天然气以斜率 K gt 呈线性增加。

基态时，当天然气网负荷水平增大，天然气网的初始运行条件逐渐严峻，电网侧区域间的传输能力受气网侧影响越来越严重。

当所有时间点处区间 ATC 的上下边界均受气网限制时，随着气网负荷的增加，区间 ATC 的上下边界均以斜率-1/K gt 呈线性趋势下降。

另外，当天然气网负荷的改变，当ATC 的区间范围保持不变。

这是由于ATC 的区间范围的上边边界差值仅取决于系统中的不确定因素，而风电的不确定性并未因天然气网负荷发生变化而改变。

因此，随着天然气网负荷的增加，区间 ATC 的极限降低，而 ATC 的区间范围并未发生改变。

本文CHP 采用以热定电的工作模型，CHP 的电出力直接取决于热网的热负荷水平。

结合热网负荷变化对 ATC 的影响图可知，随着热网负荷的增加，
ATC 值呈线性下降趋势，且上边界和下边界具有相同变化趋势。

这是由于本案例基态时 CHP 电出力处于四边形可行域的上边界，由热网示意图可知，随着热网负荷增加，基态时 CHP 的电出力呈下降趋势。

而由于 CHP 处于受电区域，当基态时 CHP 出力下降，送电区域的
机组需增加出力来弥补这部分功率缺额，导致所能够为受电区域提供的有功备用减小，区域间 ATC 值降低。

另外，与天然气网一致，随着热网负荷的增加，区间 ATC 的极限降低，而 ATC 的区间范围并未发生改变。

2.2 电-气-热 IESE118-G96-H(6+32)测试系统
由图 1 可知，乐观模型分别在 3 时和 14 时到达波峰，在 8 时和 18 时
到达低谷。

并且，在 8-14 时和 20-24 时 ATC 处于上升阶段，在 5-8 时和14-18 时 ATC 处于下降阶段，其余时段 ATC 保持基本不变。

在14 时得到最大 ATC 值为 1594.3MW，在 8 时得到最小 ATC 值为 1457.1MW；对于悲观模型，分别在 3 时和 14 时到达波峰，在 8 时和 18 时到达低谷。

并且，
在 8-12 时和 18-24 时 ATC 处于上升阶段，在 5-8 时和 16-17 时 ATC 处于下降阶段，其余时段 ATC 保持基本不变。

在 3 时得到最大ATC 值为1506.5MW，在 8 时得到最小 ATC 值为 1403.23MW。

如图 2 所示，基于所提算法，实现对乐观和悲观模型的求解，得到日前 24h 内区域 Zone3-Zone2 的区间 ATC 运行曲线。

由图 2 可知，乐观模型分别在 3 时和 14 时到达波
峰，在 8 时和 18 时到达低谷。

并且，在 8-14 时和 20-24 时 ATC 处于上升阶段，在 5-8 时和 14-18 时 ATC 处于下降阶段，其余时段ATC 保持基本不变。

在 14 时得到最大 ATC 值为 1415.8MW，在 8 时得到最小 ATC 值为 1072.4MW；对于悲观模型，分别在 3 时和 14 时到达波峰，在 8 时和
18 时到达低谷。

并且，在 8-12 时和 20-24 时 ATC 处于上升阶段，在 5-8 时和 14-17 时 ATC 处于下降阶段，其余时段 ATC 保持基本不变。

在 3 时得到最大 ATC 值为 1322.7MW，在 8 时得到最小 ATC 值为 1018.6MW。

由此可知，区域 Zone1-Zone2 和区域 Zone3-Zone2 的均在 14 时由乐观模型得到最大 ATC，在 8 时由悲观模型得到最小 ATC。

并且，区域 Zone1-Zone2 和区域 Zone3-Zone2 的区间 ATC 上下边界到达波峰和波谷的时间点完全一致。

乐观模型与悲观模型的 ATC 曲线在相同的时间点处到达波峰，并且 ATC 取得最大值的时间点一致。

虽然，乐观模型与悲观模型的 ATC 曲线到达波谷和获得 ATC 最小的时间点有所区别，但随着时间的推移，ATC 曲线的上下边界呈现大体相同的变化趋势。

图 2IESE118-G96-H(6+32)的区域 Zone3-Zone2 区间 ATC 曲线
3 结束语
ATC 是在电力市场背景下提出，是电力市场中重要的商业信号和技术指标。

然而，本文认为基态为一确定运行状态，没有考虑电力市场下可用输电能力与系统运行成本之间的博弈关系。

本文未来的工作将在 IES 中分析电力市场下的 ATC，通过建立双层模型，下层为系统运行成本最小，上层为区域间可用输电能力最大，这对未来系统实现安全控制和最优调度方面具有更加重要意义。

参考文献
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[2]王永贵,解凯.基于原对偶内点法含电压源换流器交直流系统可用输电能力计算[J].电气自动化,2020,42(02):70-72.。