一种高比例清洁能源电网电源最优降碳运行方法

1.本发明涉及一种电网电源最优降碳运行的方法，尤其是涉及一种高比例清洁能源电网电源最优降碳运行方法。


背景技术：

[0002][0003]
在实际电网中，包括多种能源形式协调运行，火电机组较为稳定一般充当基荷；水电机组受来水影响较大，分为枯水期和丰水期；光伏机组受日照以及昼夜因素影响较大；风电机组受季节性来风情况影响较大。每种能源形式发电特性以及发电并网成本有着差异性，如何在协调来水、来风、光照变化等情况下，满足电网负荷峰谷差要求，尽可能降碳运行且保障各种能源发电的综合效益成本是非常有必要的。


技术实现要素：

[0004]
本发明主要是解决现有策略所存在的技术问题，提出了一种高比例清洁能源电网电源最优降碳运行方法。针对高比例清洁能源电网运行的特点，考虑电网内电源与大电网传统电源的互补，计及风光水火各种类型电源出力的特性和负荷与电源之间的功率匹配特性，在满足系统约束和不同电源约束的条件下，优化选取每种类型电源的组合配置，使高比例清洁能源电网在经济效益最大化的同时排碳量最小。
[0005]
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
[0006]
一种高比例清洁能源电网电源最优降碳运行方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]
步骤1：引入全年每个时刻每个机组的火电出力、全年每个时刻每个机组的风电出力、全每个时刻每个机组的光伏出力、全年每个时刻每个机组的水电出力、全年每个时刻的负荷，进一步构建电网电源与负荷平衡模型；
[0008]
步骤2：构建上网电价收益模型、构建发电成本模型，进一步通过上网电价收益模型、发电成本模型构建经济效益模型；
[0009]
步骤3：构建碳排放目标模型；
[0010]
步骤4：根据经济效益模型、碳排放目标模型构建电源最优降碳运行策略综合目标模型；
[0011]
步骤5：根据电源最优降碳运行策略综合目标模型作为优化目标模型，通过功率平衡约束、线路潮流安全约束、节点电压约束、火电机组约束、水电机组约束、光伏出力上限约束、风电出力上限约束、碳排放约束构建系统约束条件模型；
[0012]
步骤6：以步骤4所述的电源最优降碳运行策略综合目标模型作为优化目标，以步骤5所述的系统约束条件模型作为约束条件，通过nsga
‑ⅱ
算法对电源最优降碳运行策略综合目标模型进行优化求解，得到优化后全年每个时刻各类型电源的最优出力策略，该策略可用于高比例清洁能源电网实际调度运行过程中各类型电源的出力分配；
[0013]
作为优选，步骤1所述全年每个时刻每个机组的火电出力为：
[0014][0015]
其中，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力,t表示全年时刻的数量， ng是火电机组的总数量；
[0016]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的风电出力为：
[0017][0018]
其中，为全年第t个时刻第j组风电机组的出力,t表示全年时刻的数量， nw是风电机组的总数量；
[0019]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的光伏出力为：
[0020][0021]
其中，为全年第t个时刻第k组光伏机组的出力,t表示全年时刻的数量， n
p
是光伏机组的总数量；
[0022]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的水电出力为：
[0023][0024]
其中，为全年第t个时刻第l组水电机组的出力,t表示全年时刻的数量， nh是水电机组的总数量；
[0025]
步骤1所述全年每个时刻的负荷为：
[0026]
p
l,t
，t＝1,2,...t
[0027]
其中，p
l,t
为全年第t个时刻的负荷,t表示全年时刻的数量；
[0028]
步骤1所述构建电网电源与负荷平衡模型为：
[0029][0030]
作为优选，步骤2所述上网电价收益模型为：
[0031][0032]
其中，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力，为全年第t个时刻第 j组风电机组的出力，为全年第t个时刻第k组光伏机组的出力，为全年第t个时刻第l组水电机组的出力，ρg是火电的上网平均电价，ρw是风电的上网平均电价，ρ
p
是光伏的上网平均电价，ρh是水电的上网平均电价,t表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量，nw是风电机组的总数量，n
p
是光伏机组的总数量，nh是水电机组的总数量；
[0033]
步骤2所述构建发电成本模型为：
[0034]
c＝c1 c2 c3 c4 c5[0035]
其中，c1表示火电机组的燃料成本，c2表示火电机组的启停成本，c3表示水电机组的发电成本，c4表示风电机组的发电成本，c5表示光伏机组的发电成本；
[0036]
步骤2所述构建经济效益模型为：
[0037]
maxf1＝s-c
[0038]
其中，max表示经济收益最大化目标,s表示上网电价收益，c是总发电成本，f1表示经济效益；
[0039]
作为优选，步骤3所述构建碳排放目标模型为：
[0040][0041]
其中，min表示碳排放最小目标，f2表示电力系统碳排放量，αi是第i组火电机组的单位出力碳排放系数，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力,t表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量；
[0042]
作为优选，步骤4所述构建电源最优降碳运行策略综合目标模型为：
[0043][0044]
其中，min表示碳排放最小目标，f2表示电力系统碳排放量，αi是第i组火电机组的单位出力碳排放系数，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力,t 表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量，max表示经济收益最大化目标,s表示上网电价收益，c是总发电成本，f1表示经济效益；
[0045]
作为优选，步骤5所述功率平衡约束为：
[0046][0047]
其中，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力，为全年第t个时刻第 j组风电机组的出力，为全年第t个时刻第k组光伏机组的出力，为全年第t个时刻第l组水电机组的出力，t表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量，nw是风电机组的总数量，n
p
是光伏机组的总数量，nh是水电机组的总数量；
[0048]
步骤5所述线路潮流安全约束为：
[0049]
p
line,min
≤p
line,t
≤p
line,max
[0050]
其中，p
line,min
是线路潮流的下限，p
line,max
是线路潮流的上限，p
line,t
是线路在第t个时刻的潮流；
[0051]
步骤5所述节点电压约束为：
[0052][0053]
其中，是节点k在t时刻的电压上限，是节点k在第t个时刻的电压下限，v
k,t
是节点k在第t个时刻的电压；
[0054]
步骤5所述火电机组出力上下限约束为；
[0055]ui,t
p
i,min
≤pi≤u
i,t
p
i,max
[0056]
其中，p
i,max
是火电机组出力的上限，p
i,min
是第i组火电机组的出力的下限， u
i,t
是第i组火电机组的状态变量，1是运行，0是停机；
[0057]
步骤5所述火电机组最小启停时间约束为：
[0058][0059][0060]
其中，是第t-1个时刻第i组火电机组的实际启动时间，为第t-1 个时刻第i组火电机组的实际停止时间，是第t个时刻第i组火电机组的最小启动时间，是第i组火电机组的最小停止时间，u
i,t
是第t个时刻第i组火电机组的状态变量，1是运行，0是停机；
[0061]
步骤5所述火电机组爬坡约束为：
[0062]-rdδt≤p
i,t-p
i,t-1
≤ruδt
[0063]
其中，ru是火电机组的爬坡速率，rd是是火电机组的滑坡速率，p
i,t
是第t 个时刻第i组火电机组的的出力，δt是时间段间隔；
[0064]
步骤5所述火电机组启停成本约束：
[0065][0066][0067]
其中，u
i,t
是第t个时刻第i组火电机组的的状态变量，1是运行，0是停机，是火电机组i的启动成本，是火电机组i的停止成本；
[0068]
步骤5所述水电机组水电发电量约束为：
[0069][0070]
其中，wh是水电机组总发电量，p
l,t
是第t个时刻第l组水电机组的出力，t 是调度总时段，nh是水电机组的总数量；
[0071]
步骤5所述水电机组水库出库流量约束为：
[0072][0073]
其中，是水电站h
p
在t时段内的出库流量，q
max,t
是水电站h
p
在t时段内的出库流量上限，q
min,t
是水电站h
p
在t时段内出库流量下限；
[0074]
步骤5所述水电机组库容约束为：
[0075][0076]
其中，是水电站h
p
的库存容量上限，是水电站h
p
的库存容量下限，是水电站h
p
在t时刻的库存容量；
[0077]
步骤5所述水能电能转换约束为：
[0078]
p
l,t
＝e
l,rql,t
f
l,r
[0079][0080]
其中，e
l,r
是水电机组l第r段库容下发电功率线性曲线一次项，f
l,r
是常数项；水库库容分为r段，r∈{1,2,...,r}，v
l,r
是水电机组l第r段库容，并设定 v
l,0
＝0；
[0081]
步骤5所述光伏机组出力上限约束为：
[0082][0083]
其中，是第t个时刻第k组光伏机组的出力上限，是第t个时刻第k 组光伏机组的出力下限，p
k,t
是光伏机组k在t时刻的出力；
[0084]
步骤5所述风电机组出力上限约束为：
[0085][0086]
其中，是第t个时刻第j组风电机组的出力上限，为第t个时刻第j 组风电机组的出力下限，p
j,t
是风电机组j在t时刻的出力；
[0087]
步骤5所述碳排放约束为：
[0088][0089]
其中，e
i,t
是火电机组i在t时刻的co2排放量，t是调度总时段，ng是火电机组总数量，是调度周期内允许排放的co2最大量；
[0090]
本发明具有如下优点：
[0091]
针对高比例清洁能源电网的运行特点，考虑电网内各类型电源的运行特性和电源与负荷的匹配互补特性，计及风光资源的随机性、负荷的波动性等，在满足高占比清洁能源电网内系统和各种电源约束的条件下，将全年分为多个时段，分别优化选取每种电源的配置容量，使电网的碳排放最小并且经济效益最大化。
附图说明
[0092]
图1：是本发明的方法流程示意图。
[0093]
图2：是测试算例电网拓扑结构图。
[0094]
图3：是前12个小时系统电源出力策略。
[0095]
图4：是后12个小时系统电源出力策略。
[0096]
图5：是前12个小时不同电源出力策略。
[0097]
图6：是后12个小时不同电源出力策略。
[0098]
图7：是不同调度方案比较图。
具体实施方式
[0099]
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0100]
下面结合附图1-7，对本发明的技术方案作进一步具体的说明：
[0101]
如图1所示，一种高比例清洁能源电网电源最优降碳运行方法，其特征在于：
[0102]
步骤1：引入全年每个时刻每个机组的火电出力、全年每个时刻每个机组的风电出力、全每个时刻每个机组的光伏出力、全年每个时刻每个机组的水电出力、全年每个时刻的负荷，进一步构建电网电源与负荷平衡模型；
[0103]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的火电出力为：
[0104][0105]
其中，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力,t＝8760表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量；
[0106]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的风电出力为：
[0107][0108]
其中，为全年第t个时刻第j组风电机组的出力,t＝8760表示全年时刻的数量，nw是风电机组的总数量；
[0109]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的光伏出力为：
[0110][0111]
其中，为全年第t个时刻第k组光伏机组的出力,t＝8760表示全年时刻的数量，n
p
是光伏机组的总数量；
[0112]
步骤1所述全年每个时刻每个机组的水电出力为：
[0113][0114]
其中，为全年第t个时刻第l组水电机组的出力,t＝8760表示全年时刻的数量，nh是水电机组的总数量；
[0115]
步骤1所述全年每个时刻的负荷为：
[0116]
p
l,t
，t＝1,2,
…
t
[0117]
其中，p
l,t
为全年第t个时刻的负荷,t＝8760表示全年时刻的数量；
[0118]
步骤1所述构建电网电源与负荷平衡模型为：
[0119][0120]
步骤2：构建上网电价收益模型、构建发电成本模型，进一步通过上网电价收益模型、发电成本模型构建经济效益模型；
[0121]
步骤2所述上网电价收益模型为：
[0122][0123]
其中，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力，为全年第t个时刻第 j组风电机组的出力，为全年第t个时刻第k组光伏机组的出力，为全年第t个时刻第l组水电机组的出力，ρg是火电的上网平均电价，ρw是风电的上网平均电价，ρ
p
是光伏的上网平均
电价，ρh是水电的上网平均电价,t＝8760 表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量，nw是风电机组的总数量，n
p
是光伏机组的总数量，nh是水电机组的总数量；
[0124]
步骤2所述构建发电成本模型为：
[0125]
c＝c1 c2 c3 c4 c5[0126]
其中，c1表示火电机组的燃料成本，c2表示火电机组的启停成本，c3表示水电机组的发电成本，c4表示风电机组的发电成本，c5表示光伏机组的发电成本；
[0127]
步骤2所述构建经济效益模型为：
[0128]
maxf1＝s-c
[0129]
其中，max表示经济收益最大化目标,s表示上网电价收益，c是总发电成本，f1表示经济效益；
[0130]
步骤3：构建碳排放目标模型；
[0131]
步骤3所述构建碳排放目标模型为：
[0132][0133]
其中，min表示碳排放最小目标，f2表示电力系统碳排放量，αi是第i组火电机组的单位出力碳排放系数，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力, t＝8760表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量；
[0134]
步骤4：根据经济效益模型、碳排放目标模型构建电源最优降碳运行策略综合目标模型；
[0135]
步骤4所述构建电源最优降碳运行策略综合目标模型为：
[0136][0137]
其中，min表示碳排放最小目标，f2表示电力系统碳排放量，αi是第i组火电机组的单位出力碳排放系数，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力, t＝8760表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量，max表示经济收益最大化目标,s表示上网电价收益，c是总发电成本，f1表示经济效益；
[0138]
步骤5：根据电源最优降碳运行策略综合目标模型作为优化目标模型，通过功率平衡约束、线路潮流安全约束、节点电压约束、火电机组约束、水电机组约束、光伏出力上限约束、风电出力上限约束、碳排放约束构建系统约束条件模型；
[0139]
步骤5所述功率平衡约束为：
[0140][0141]
其中，为全年第t个时刻第i组火电机组的出力，为全年第t个时刻第 j组风电机组的出力，为全年第t个时刻第k组光伏机组的出力，为全年第t个时刻第l组水电机组的出力，t＝8760表示全年时刻的数量，ng是火电机组的总数量，nw是风电机组的总数
量，n
p
是光伏机组的总数量，nh是水电机组的总数量；
[0142]
步骤5所述线路潮流安全约束为：
[0143]
p
line,min
≤p
line,t
≤p
line,max
[0144]
其中，p
line,min
是线路潮流的下限，p
line,max
是线路潮流的上限，p
line,t
是线路在第t个时刻的潮流；
[0145]
步骤5所述节点电压约束为：
[0146][0147]
其中，是节点k在t时刻的电压上限，是节点k在第t个时刻的电压下限，v
k,t
是节点k在第t个时刻的电压；
[0148]
步骤5所述火电机组出力上下限约束为；
[0149]ui,t
p
i,min
≤pi≤u
i,t
p
i,max
[0150]
其中，p
i,max
是火电机组出力的上限，p
i,min
是第i组火电机组的出力的下限， u
i,t
是第i组火电机组的状态变量，1是运行，0是停机；
[0151]
步骤5所述火电机组最小启停时间约束为：
[0152][0153][0154]
其中，是第t-1个时刻第i组火电机组的实际启动时间，为第t-1 个时刻第i组火电机组的实际停止时间，是第t个时刻第i组火电机组的最小启动时间，是第i组火电机组的最小停止时间，u
i,t
是第t个时刻第i组火电机组的状态变量，1是运行，0是停机；
[0155]
步骤5所述火电机组爬坡约束为：
[0156]-rdδt≤p
i,t-p
i,t-1
≤ruδt
[0157]
其中，ru是火电机组的爬坡速率，rd是是火电机组的滑坡速率，p
i,t
是第t 个时刻第i组火电机组的的出力，δt是时间段间隔；
[0158]
步骤5所述火电机组启停成本约束：
[0159][0160][0161]
其中，u
i,t
是第t个时刻第i组火电机组的的状态变量，1是运行，0是停机，是火电机组i的启动成本，是火电机组i的停止成本；
[0162]
步骤5所述水电机组水电发电量约束为：
[0163]
[0164]
其中，wh是水电机组总发电量，p
l,t
是第t个时刻第l组水电机组的出力， t＝8760是调度总时段，nh是水电机组的总数量；
[0165]
步骤5所述水电机组水库出库流量约束为：
[0166][0167]
其中，是水电站h
p
在t时段内的出库流量，q
max,t
是水电站h
p
在t时段内的出库流量上限，q
min,t
是水电站h
p
在t时段内出库流量下限；
[0168]
步骤5所述水电机组库容约束为：
[0169][0170]
其中，是水电站h
p
的库存容量上限，是水电站h
p
的库存容量下限，是水电站h
p
在t时刻的库存容量；
[0171]
步骤5所述水能电能转换约束为：
[0172]
p
l,t
＝e
l,rql,t
f
l,r
[0173][0174]
其中，e
l,r
是水电机组l第r段库容下发电功率线性曲线一次项，f
l,r
是常数项；水库库容分为r段，r∈{1,2,...,r}，v
l,r
是水电机组l第r段库容，并设定 v
l,0
＝0；
[0175]
步骤5所述光伏机组出力上限约束为：
[0176][0177]
其中，是第t个时刻第k组光伏机组的出力上限，是第t个时刻第k 组光伏机组的出力下限，p
k,t
是光伏机组k在t时刻的出力；
[0178]
步骤5所述风电机组出力上限约束为：
[0179][0180]
其中，是第t个时刻第j组风电机组的出力上限，为第t个时刻第j 组风电机组的出力下限，p
j,t
是风电机组j在t时刻的出力；
[0181]
步骤5所述碳排放约束为：
[0182][0183]
其中，e
i,t
是火电机组i在t时刻的co2排放量，t＝8760是调度总时段，ng是火电机组总数量，是调度周期内允许排放的co2最大量；
[0184]
步骤6：以步骤4所述的电源最优降碳运行策略综合目标模型作为优化目标，以步骤5所述的系统约束条件模型作为约束条件，通过nsga
‑ⅱ
算法对电源最优降碳运行策略综合目标模型进行优化求解，得到优化后各类型电源的最优出力方案，优化后的各类型电源的最优运行策略可用于高比例清洁能源电网实际调度运行过程中各类型电源的出力分配；
[0185]
步骤6所述通过nsga
‑ⅱ
算法对电源最优降碳运行策略综合目标模型进行优化求解具体如下：
[0186]
步骤6.1：本文以年为尺度进行研究，一年365天，所以共8760个小时，然后输入算
例地区电网数据，包括全年各类型电源每个时段的出力数据、每个时段的负荷，同时初始化nsga
‑ⅱ
算法的种群数量，在排序值相同的情况下，保留拥挤距离更大的个体；
[0187]
步骤6.2：确定经济效益模型和碳排放模型，根据年时段出力曲线、年时段负荷数据、算例系统中的各类型电源装机容量和上网平均电价等求解电源最优降碳运行策略综合目标模型；
[0188]
步骤6.3：判断是否满足高比例清洁能源电网约束条件，并根据判断结果选择适应度函数来获取每个种群的适应度，所述适应度函数包括当前目标函数；
[0189]
步骤6.4：输入最大迭代次数t和种群大小以及个体长度，根据步骤6.2中求得的各时段目标函数用nsga
‑ⅱ
算法求解最优pareto解和出力策略；
[0190]
步骤6.5：根据步骤6.4得到的每组粒子的适应度选出最优种群，然后经过交叉、变异得到子代种群，最后使用精英策略对r
t
进行非支配排序，产生了一系列非支配集并计算拥挤度，然后将非支配集放入新的父代种群中；
[0191]
步骤6.6：判断迭代次数是否等于t，是则输出最终的pareto解集和各时段最优出力策略，否则改变t后返回执行步骤5直至达到设定的迭代次数后输出最优解。
[0192]
为了验证本发明方法的有益效果，进行了以下仿真实验：
[0193]
表1某地区的火电机组参数
[0194][0195]
表2某地区的水电机组参数
[0196][0197]
结合y地区电源特性应用修改后的ieee30节点算例进行分析，如图2所示，是修改后的ieee30测试算例电网拓扑图。测试算例包含两个总装机容量为 130mw的火电机组、总装机容量260mw的水电机组、一个装机容量90mw的风电场和一个装机容量60mw的光伏，优化后系统电源出力策略和不同电源出力策略如图3至图6。
[0198]
可以看出装机容量最多的水电机组和火电机组承担了该测试系统的大部分出力任务，且系统发电机的出力策略与负荷曲线趋势大致相同，很好地满足了系统负荷需求。
[0199]
最后为了验证本文发电机最优降碳运行策略的优势和特性，提出了三种调度方案进行对比。方案1：本文所优化的考虑经济效益最大化的发电机最优降碳运行策略；方案2：只考虑碳排放量最小的发电机环保运行策略；方案3：只考虑经济效益最大化的发电机经济运行策略。其中三个方案的算例参数和其他参数设定不变，只是目标函数不同，结果如下表所示：
[0200]
表3不同方案下各发电机组出力对比
[0201][0202]
如图7所示，分析可知在方案1下由于重点考虑环保运行，所以系统中发电成本较高的火电机组出力减少，同时装机容量较多的清洁能源水电机组优先发电，导致系统的经济效益下降；方案3中，优先调度发电成本低的风电和光伏机组使系统的经济收益最大化，但此时排碳量高的机组获得优势使得系统总的碳排放量上升。方案2中，方案2的优化结果介于方案1和方案3之间，在保证碳排放不高的情况下使得经济效益有所提升，兼顾了系统发电机电能生产的经济效益和低碳性，实现了盈利和减排的双重目标。
[0203]
本发明中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术
领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。