一种新能源月度电量偏差修正模型的制作方法

1.本发明涉及一种月度电量偏差修正模型，具体为一种新能源月度电量偏差修正模型，属于电力电量平衡技术领域。


背景技术：

2.在现有电力电量平衡研究中，往往进行中长期电力电量平衡分析。基于此，有文献研究提出了设备月度检修计划给定下的调度决策方法；有文献研究构建的优化模型以运行费用最低与省间电力置换功率最小为目标，考虑了电网运行中的周电量平衡；有文献研究充分利用区域用电调节及交换能力，构建了以月为周期的不确定型电力电量平衡分析优化模型。然而，上述文献研究仅研究单一时间尺度的优化调度方法，难以应对大规模可再生能源并网的不确定性带来的电量偏差，中长期电量与短期电力平衡之间缺乏有效的衔接。


技术实现要素：

3.本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种新能源月度电量偏差修正模型。
4.本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种新能源月度电量偏差修正模型，所述修正模型的构建操作包括以下几个步骤；
5.s1：通过数据测定和计算确定机组提供的增发电量与减发电量；
6.s2：根据月度电量偏差调整成本的目标，建立如下月度电量偏差修正模型表示为；
[0007][0008]
式(1)中：c为场景编号；c为场景数；i为机组编号；n为机组数；ω
c
为c场景权重；分别为机组i增发电量报价和减发电量报价；为c场景下分配给机组的增发电量与减发电量；分别为外送的增发电量系数和外送的减发电量系数；分别为c场景下的外送的增发电量和外送的减发电量。
[0009]
优选的，数据测定即为机组月内运行时，调度机构对当月用电负荷需求和可再生能源发电量进行数值预测，收集并整理该部分相应的数值。
[0010]
优选的，根据调度机构预测所得来的数值，然后将该数值与月合同电量进行比较，以此确定机组提供的增发电量与减发电量。
[0011]
优选的，所述月度电量偏差修正模型满足四个约束条件，包括电量供需平衡约束、增发电量和减发电量的上下限约束、机组剩余天数发电量上下限约束和外送电量限制约束。
[0012]
优选的，所述电量供需平衡约束可表示为；
[0013][0014]
式(2)中：w
m
为当日对系统月度负荷需求的预测值；w
h,c
为c场景下水电机组月度发电量预测值；w
pv,c
为光伏月度发电量预测值；w
w,c
为风电月度发电量预测值；w
i
为机组i的月度合同电量；为c场景下分配给机组的增发电量与减发电量；w
de
为约定的外送电量。
[0015]
优选的，所述增发电量和减发电量的上下限约束可表示为；
[0016][0017][0018]
式(3)和(4)中：w
imax
、w
imin
分别为机组i当月发电能力上限和必发电量下限；w
i
为机组i的月度合同电量；为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量。
[0019]
优选的，所述机组剩余天数发电量上下限约束可表示为；
[0020][0021]
式(5)中：p
imin
、p
imax
分别为机组i的最大出力上限和最小出力下限；w
i0
为已完成的合同电量；r为当月剩余天数；w
i
为机组的月度合同电量；为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量。
[0022]
优选的，所述外送电量限制约束可表示为；
[0023][0024][0025]
式(6)和(7)中分别为c场景下的外送的增发电量和外送的减发电量，w
de
为约定的外送电量。
[0026]
本发明的有益效果是：本电量偏差修正模型，是考虑到系统中可再生能源电量的不确定性，先通过对风电、光伏、水电和火电的多源电力系统进行数据预测，同时依据对月用电负荷的预测一次来进行建立的，通过对多方数据的以此计算出增减发电量的结果，这样就能够根据再生能源不确定性带来的电量偏差问题，进行机组电量的修正。
附图说明
[0027]
图1为本发明修正模型构建流程图；
[0028]
图2为本发明图1中s1的数据计算流程。
具体实施方式
[0029]
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。
[0030]
请参阅图1所示，一种新能源月度电量偏差修正模型，所述修正模型的构建操作包括以下几个步骤；
[0031]
s1：通过数据测定和计算确定机组提供的增发电量与减发电量；
[0032]
数据测定即为机组月内运行时，调度机构对当月用电负荷需求和可再生能源发电量进行数值预测，收集并整理该部分相应的数值；
[0033]
根据调度机构预测所得来的数值，然后将该数值与月合同电量进行比较，以此确定机组提供的增发电量与减发电量。
[0034]
s2：根据月度电量偏差调整成本的目标，(该目标要建立在最少成本的基础下)建立如下月度电量偏差修正模型表示为；
[0035][0036]
式(1)中：c为场景编号；c为场景数；i为机组编号；n为机组数；ω
c
为c场景权重；分别为机组i增发电量报价和减发电量报价；为c场景下分配给机组的增发电量与减发电量；分别为外送的增发电量系数和外送的减发电量系数；分别为c场景下的外送的增发电量和外送的减发电量；
[0037]
根据该公式将所收集的数据代入进行求和计算，得到最小成本调整目标内的修正数据。
[0038]
该模型的建立是考虑到系统中可再生能源电量的不确定性，因此以系统内月度电量偏差调整成本最小为目标，构建了该修正模型。
[0039]
月度电量偏差修正模型满足四个约束条件，包括电量供需平衡约束、增发电量和减发电量的上下限约束、机组剩余天数发电量上下限约束和外送电量限制约束。
[0040]
作为本发明的一种技术优化方案，电量供需平衡约束可表示为；
[0041][0042]
式(2)中：w
m
为当日对系统月度负荷需求的预测值；w
h,c
为c场景下水电机组月度发电量预测值；w
pv,c
为光伏月度发电量预测值；w
w,c
为风电月度发电量预测值；w
i
为机组i的月度合同电量；为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量；w
de
为约定的外送电量。
[0043]
作为本发明的一种技术优化方案，增发电量和减发电量的上下限约束可表示为；
[0044][0045][0046]
式(3)和(4)中：w
imax
、w
imin
分别为机组i当月发电能力上限和必发电量下限；w
i
为机组i的月度合同电量；为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量。
[0047]
作为本发明的一种技术优化方案，机组剩余天数发电量上下限约束可表示为；
[0048][0049]
式(5)中：p
imin
、p
imax
分别为机组i的最大出力上限和最小出力下限；w
i0
为已完成的合同电量；r为当月剩余天数；w
i
为机组的月度合同电量；为c场景下分配给机组i的增发电量与减发电量。
[0050]
作为本发明的一种技术优化方案，外送电量限制约束可表示为；
[0051][0052][0053]
式(6)和(7)中分别为c场景下的外送的增发电量和外送的减发电量，w
de
为约定的外送电量。
[0054]
该模型在进行运算时，需要先进行风电、光伏、水电和火电的多源电力系统进行数据预测，同时再进行月用电负荷的预测，将两组预测数据通过本模型并且在一系列运行约束条件下进行运算，由此会得出增减发电量的结果，根据该结果进行月度电量的修正。
[0055]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。