计及风电成本的电力系统动态经济调度

计及风电成本的电力系统动态经济调度

发表时间：2019-05-20T15:28:00.377Z 来源：《电力设备》2018年第34期作者：赵书屹

[导读] 摘要：大规模风电接入电网后，对传统的电网调度运行提出严峻挑战。

（国华（通辽）风电有限公司内蒙古通辽 028000）

摘要：大规模风电接入电网后，对传统的电网调度运行提出严峻挑战。如何考虑风电出力的不确定性对电网调度的影响已经成为近年来经济调度研究的热点。当前，国内学者针对风电的不确定性进行合理的数学建模，并在经济调度模型中予以考虑。一些学者考虑风电的不确定性，建立了风电概率模型。针对负荷、风电出力等预测值的不确定性，采用场景概率方法模拟不确定性问题，并建立计及风电成本和碳交易的多目标优化模型，但模型中未考虑运行的风险；描述风速服从Weibull分布，通过功率—风速函数得到功率分布，并在目标函数中计及风电场过发电或欠发电时所产生的成本，但没有考虑风速数据的时效性；将风电出力和负荷均视为随机变量，以概率形式表示约束条件的线路潮流越限约束和备用约束，并运用序列运算进行求解，但求解运算难度比较大。一些学者采用模糊数学描述风电的不确定性，但模糊集理论的隶密度函数本身具有一定人为因素，存在一定的客观性。还有一些学者基于随机规划理论，建立多目标机会约束规划调度模型。

关键词：计及风电成本；电力系统；动态经济调度

引言

大规模风电接入电网后，风速的间歇性和随机性使风电出力具有一定的不确定性，对传统确定性系统的安全经济运行产生严重影响。针对风力发电的不确定性对电网调度运行的影响，本文基于区间规划理论，提出风电动态成本这一概念，并建立计及风电动态成本的电力系统区间经济调度模型。该模型中引入决策变量求解模型的区间优化解，一定程度上反映系统运行风险和经济效益，并为调度人员安全评估提供支持。最后采用IEEE30节点系统进行仿真验证，算例结果表明该模型与方法的实用性和有效性。

1 计及风电成本的电力系统的概述

就旋转备用的配置而言，有确定性配置和概率配置模型，确定性配置很难应对风电带来的不确定因素。引入了正负旋转备用来应对风电功率预测误差给系统带来的不确定性，但该文用确定性的备用配置方法，即备用容量不少于风电和负荷一定比例的组合。随机模拟方法构建风电出力和负荷预测误差以及机组停运情况下的旋转备用获取模型，备用以一定的置信水平给出，但未说明该置信水平如何设定及是否合理。模糊理论构建调度模型，考虑风电接入可能带来的风险，通过隶属度函数模糊化确定问题，但带有一定的人为因素。为了量化随机因素引起的不确定性，提出以电网安全条件风险价值（conditionval-ue-at-risk，CVaR）作为电网安全指标，取代一般电网中的安全约束，对其中随机变量的概率密度函数进行离散化处理，该模型可获得侧重经济性或安全性的最优调度结果。正负旋转备用通过风电场实际处理的条件期望与计划处理的差值来表示，并将含有概率约束的随机调度模型转化为确定性模型，但该置信水平同样具有人为因素，并未考虑可能出现的弃风或切负荷情况，而且其前提假设某种方法得到的风电出力的标准差和均值本身也较困难。计及风电过高或过低估计的输出成本，构建了考虑风电成本的调度模型，并用帝国主义混合二次规划算法进行求解，但模型同样没有考虑可能造成的切负荷价值损失。

2 案例分析

为验证所提模型和求解方法的有效性，采用10个火电机组和一个风电场组成的测试系统进行仿真计算，针对上述求解模型和计算编制Matlab求解程序，文中所用机组参数和耗量特性以及风电和负荷的期望值，切风电或负荷的单位价值损失取λ1＝λ2为5000S／MWh，负荷与风电功率预测值见附录，取σ1＝0.02，σ2=0.12，备用容量价格为5S／MWh，置信水平ρ＝0.9，风险阈值α＝0.05。总成本为运行成本、备用成本和价值损失三者之和。随着风电功率和负荷预测误差方差的增大，需要应对不确定性因素的备用量增加，备用成本相应增加，因此系统的可靠性提高。可靠性提高的同时降低系统的经济性，即期望切风电概率增加，价值损失变大（另外由于机组爬坡率的限制，σ1＝0.03，σ2＝0.16时价值损失较大），导致系统经济性变差，系统以降低经济性的代价换取可靠性。表2展示了各个时段下的调度出力值，上调和下调备用量逐渐增大，表明对系统的可靠性要求较高。在时段1结说明系统可靠性的提高，随着风险阈值的增大旋转备用量随之增加，而且需要安排更多的风电出力，增加系统可靠性的同时备用的成本也增加了；在时段2因为受到备用约束的限制，旋转备用随风险阈值的变化不明显，时段3标明旋转备用在风险阈值0.07之后下降较快，因为系统需要提供充足的备用来应对功率的波动情况，风电功率输出达到最大，用于满足避免引起切风电或负荷的旋转备用会随着风险阈值的增大而减小。由于模型考虑风电与负荷的不确定性影响，表中风险阈值代表切负荷概率与风电和负荷的波动大小的乘积，同时也表示所需要的旋转备用可能大小。图2表明随着阈值的增大，总的发电成本降低；这意味着可以通过降低系统的安全性来获得更好的经济效益。置信水平的提高标明系统对失负荷的损失要求越来越高，由于约束条件的限制，为了保证系统较少的切负荷量需要提供更多的备用保证系统的可靠性，从而导致系统经济性变差，总成本随着置信水平的提高而增加。

3 结语

（1）本文针对风力发电的不确定性展开研究，提出风电动态成本这一概念，建立计及风电动态成本的经济调度动态模型，与传统经济调度模型相比，更加全面的考虑风力发电的社会经济效益，在满足系统安全性和稳定性的前提下，在目标函数中计及风电动态成本有利于提高系统的经济性。（2）区间规划的运用对于不确定性的参数无需建立任何概率统计模型，只需确定不确定参数所在范围的界限，一定程度上避免了人的主观因素对计算结果的影响，也大大简化了问题的求解难度和复杂程度。（3）引入决策变量进行模型的求解。算例结果表明，结果的优化区间能够为调度人员进行安全经济调度提供依据，从而提高决策的科学性和实用性。考虑风电与负荷的不确定性对经济调度的影响，基于风电与负荷预测误差构建失负荷概率模型，在约束中将风电预测功率的条件期望值与风电计划出力的差值表示系统对风电的备用需求，有效解决风电对旋转备用的影响，通过定义失负荷风险水平保证系统的可靠性，根据风险水平可以调节系统可靠性和经济性，为决策者提供了一个选择，模型中的约束大大简化，方便了求解，最后的算例表明该模型和求解方法客观，计算结果合理有效，具有一定的指导意义。

参考文献：

[1]周双喜，鲁宗相.风力发电与电力系统［M］.北京：中国电力出版社，2011.

[2]李智，张新松，郭晓丽.大规模风电接入火电系统的最优旋转备用容量研究［J］.电力系统自动化，2012，40（13）：110-114.