一种源储荷优化调控方法与流程

1.本发明涉及新能源并网消纳技术领域，具体涉及一种源储荷优化调控方法。


背景技术：

2.随着能源日益短缺、环境逐渐恶化，我国正不断推进发展新能源并网发电。但由于光伏本身具有波动性、间歇性和不确定性等特点，大规模的光伏发电接入电网会对电力系统调峰造成较大困难，高比例光伏并网使净负荷曲线在白天出现极低的谷值，净负荷波动幅度大，传统调峰手段不能及时响应净负荷波动，伴随着严重的弃光现象。国内外学者针对高比例光伏并网问题，提出了一系列解决措施。现有研究主要通过新的光伏发电系统的控制方法与策略，深度优化传统火电机组的调峰能力，或加入储能系统作为负载和电源进行充放电与分布式光伏电源协调互补运行，或从需求侧的角度入手，为了促进用户进行负荷转移来提高光伏并网的渗透率。然而，现有的大多数关于光伏消纳的研究只考虑了系统在正常运行状态下的调峰方式。在实际运行中，高比例光伏接入的系统因净负荷曲线波动剧烈，传统调峰手段无法在短时间内调节电网供需平衡。在此背景下，利用负荷控制快速平抑光伏出力波动，减小电力系统峰谷差，成为促进新能源进一步消纳的新思路。
3.负荷控制主要包括压负荷控制和切负荷控制两种。可压负荷分为电解槽类负荷和电弧炉类负荷等高耗能负荷。其中，电解槽类负荷包含电解铝、电积锌等，电弧炉类负荷包含冶钢、制磷等。可压负荷参与调峰的基本原理是其有功功率可围绕额定值在一定范围内波动，且具有可中断特性和可调节特性。同时，负荷调节速度远高于传统机组，具有调节范围小、调节速度快、连续调节时间短的特点，在较长时间尺度的问题中可以忽略爬坡约束。因此，负荷调节适用于平抑新能源的短时波动，特别是短时出力下降，以弥补火电和储能调峰速度较慢的不足。
4.此外，目前大多数研究只考虑了单一资源调控或通过提高光伏功率预测率来解决光伏并网问题，与多资源调控策略相比效果有限，无法在提高光伏消纳水平、缓解火电机组爬坡压力的同时兼顾系统运行成本。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题在于，提供一种源储荷优化调控方法，以提高光伏消纳能力，缓解火电机组爬坡压力，提高系统运行的经济性，保障电网安全稳定运行。
6.为解决上述技术问题，本发明提供一种源储荷优化调控方法，包括：
7.步骤s1，根据参与系统调峰的可压负荷和可切负荷，建立负荷控制模型；
8.步骤s2，建立高比例光伏并网下含光伏、火电、储能系统以及负荷控制的源储荷优化调控模型；
9.步骤s3，利用线性规划单纯形法对建立的所述高比例光伏并网下源储荷优化调控模型求解，并基于求解结果对电网运行方式进行优化。
10.进一步地，所述步骤s1中，建立的负荷控制模型具体包括可压负荷控制模型和可
切负荷控制模型，
11.可压负荷控制等效为一个负荷和一台发电机的叠加，满足以下约束条件：
12.p
i,act
＝p
i,set
p
ic
(t)
[0013]-λ
iu
p
i,set
≤p
ic
(t)≤λ
id
p
i,set
[0014][0015]
其中，p
i,act
为第i处可压负荷的实际值，p
i,set
为该负荷额定值；p
ic
(t)为该负荷等效发电机在t时刻的调节量，λ
iu
和λ
id
分别为该负荷向上调节与向下调节的最大比例；和为该负荷单位时间内的最大上下调节能力。当发电机出力为正数时，等效负荷向上调节；发电机出力为负数时，等效负荷向下调节；
[0016]
可切负荷控制满足以下约束条件：
[0017]
l＝[x1,x2,...,xi,...,xn]
[0018]
xi＝[xi(ts),xi(t
s 1
),...,xi(t),...,xi(te)]
[0019][0020][0021]
其中，l是参与负荷控制的节点在可切负荷控制调控时间段内的负荷量，xi是第i个节点的可中断负荷，xi(t)为节点i在t时刻的可切负荷；为t时刻的可切负荷的最大值，l(t)是t时刻的可切负荷总量。
[0022]
进一步地，所述步骤s2中，构建源储荷优化调控模型的具体流程为：
[0023]
步骤s21，构建火电机组数学模型并设置约束条件；
[0024]
步骤s22，构建储能系统数学模型并设置约束条件；
[0025]
步骤s23，根据所述负荷控制模型，设置可压负荷调节上下限、可切负荷的最大值约束条件；
[0026]
步骤s24，利用matlab平台构建所述源储荷优化调控模型。
[0027]
进一步地，所述步骤s21设置的约束条件包括：各火电机组出力上下限、上下爬坡率极限值、线路热稳定极限、端点线路的传输功率：
[0028][0029][0030]
p
ij,t
＝b
ij
(θ
i,t-θ
j,t
)
[0031][0032]-π≤θ
i,t
≤π
[0033]
0≤p
ll,t
≤p
lj,t
[0034]
其中，分别为第i台火电机组出力上下限，分别为第i台火电机组的上下爬坡率极限值，p
ij,t
为t时刻以i、j为端点线路的传输功率，b
ij
为该线路的电
纳，θ
i,t
、θ
j,t
为t时刻i、j节点的相角，p
ij,t
为该线路热稳定极限。
[0035]
进一步地，所述步骤s22设置的约束条件包括：有功功率平衡约束、储能功率约束、储能荷电约束以及储能容量约束：
[0036][0037]-p
in,max
≤p
in,t
≤p
in,max
[0038]-p
o,max
≤p
o,t
≤p
o,max
[0039]
soc
min
≤soc
t
≤soc
max
[0040][0041]et
δt(p
in,t-p
o,t
)/λ1≥e
min
[0042]et
(p
in,t-p
o,t
)δtλ2≤e
max
[0043]
其中，p
gi,t
为第i台火电机组t时刻的发电功率，p
pv,t
为t时刻光储联合出力，p
lj,t
为第j个负荷节点t时刻负荷功率，p
llj,t
为第j个负荷节点t时刻的压负荷功率，n
gen
为火电机组数量，n
load
为负荷节点数，p
in,max
为储能最大充电功率，p
in,t
为t时刻储能的充电功率；p
o,max
为储能最大放电功率，p
o,t
为t时刻储能的放电功率，soc
max
、soc
min
为储能最大、最小荷电率，soc
t
为t时刻储能电荷率，e
max
，e
min
分别为储能容量上下限(这里分别取100％的额定容量与10％的额定容量)，δt为时间间隔，λ1，λ2分别为储能充放电效率。
[0044]
进一步地，所述步骤s2中的源储荷优化调控策略，是以源储荷优化调控系统综合运行成本最小为目标，建立目标函数。
[0045]
进一步地，系统综合运行成本包括压负荷成本、切负荷成本、火电机组发电成本、弃光成本、储能运行成本、火电机组爬坡成本，具体如下式所示：
[0046][0047]
其中，c
gi
为第i台火电机组发电单位成本，c
l
为压负荷单位成本，c
pv
为弃光单位成本，cc为储能运行单位成本，cq为火电机组爬坡单位成本，p
pvd,t
为t时刻光伏弃光功率，p
l,t
为t时刻的总负荷功率，p
pv,t
为t时刻光储联合出力，p
gi,t
为第i台火电机组t时刻的发电功率，p
llj,t
为第j个负荷节点t时刻的压负荷功率，n
gen
为火电机组数量，n
load
为负荷节点数，p
in,t
为t时刻储能的充电功率，t为总的优化时间，
△
p
load
为第i个节点所需的切负荷量，c
load
为平均单位电能切负荷成本，ti为第i个节点所需的切负荷时间，c
safety
为电力安全事故责任代价，c
fine
为行政罚款代价；c
fi
(t)为电网对可压负荷的补偿系数；i
ic
(t)为表征可压负荷受控状态的0-1变量，当负荷i在t时刻被调节时为1，未被调节时为0。
[0048]
进一步地，所述步骤s3中，其协调优化调控策略是根据一日内不同时间下的不同净负荷大小，协调源储荷三侧运行方式和出力大小：在光伏出力较高、光伏爬坡率λ
pv,t
大于
阈值λ
σ1
时，储能系统充电并启动负荷控制，消纳多余光伏；当光伏爬坡率λ
pv,t
小于阈值-λ
σ1
时，储能系统放电并启动负荷控制；当光伏出力下降较快，光伏爬坡率λ
pv,t
小于阈值-λ
σ2
时，采用快速可切负荷控制，缓解净负荷曲线。
[0049]
进一步地，所述步骤s3中，利用线性规划单纯形法对建立的所述高比例光伏并网下源储荷优化调控模型求解的具体过程包括：
[0050]
步骤s31，设置成本参数；
[0051]
步骤s32，设置线性模型参数；
[0052]
步骤s33，依据源储荷优化调控策略，协调源储荷三侧运行方式和出力大小，对光伏进行消纳，
[0053]
步骤s34，对源储荷优化调控模型进行求解，设置或更新模型的初始可行解x(t)，得到该时刻下各节点火电机组、储能及负荷控制最优解，并计算下一时刻t＝
△
t t的最优解；
[0054]
步骤s35，输出日内所有时刻最优解，基于求解结果对电网运行方式进行优化。
[0055]
进一步地，所述成本参数包括：平均单位电能切负荷成本、电力安全事故责任代价、行政罚款代价、储能单位成本、机组爬坡单位成本、切负荷单位成本、切负荷惩罚系数、直流调制单位成本、储能容量和时间；同时输入数据，包括光伏预测功率、负荷功率、火电机组上下限、火电机组上下爬坡率、光伏上下爬坡率、储能容量上下限、储能最大最小荷电率、储能最大充电功率、储能最大放电功率；
[0056]
所述线性模型参数包括：成本向量、火电、光伏爬坡功率系数矩阵、储能充放电约束向量、线路有功等式约束和系统功率平衡约束系数矩阵、线路有功等式向量、系统负荷功率向量。
[0057]
实施本发明具有如下有益效果：本发明的源储荷优化调控方法是考虑了负荷控制参与的高比例光伏并网下的源储荷优化调控策略，将负荷控制作为一种联合调峰手段，与传统调峰手段协调，增强了地区电网对新能源的消纳能力，在保证系统运行经济性的前提下减少弃光率，进一步保障了电网安全稳定运行。
附图说明
[0058]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0059]
图1是本发明实施例一种源储荷优化调控方法的流程示意图。
[0060]
图2是本发明实施例中步骤s3的具体流程示意图。
具体实施方式
[0061]
以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。
[0062]
基于此，请参照图1所示，本发明实施例提供一种源储荷优化调控方法，包括：
[0063]
步骤s1，根据参与系统调峰的可压负荷和可切负荷，建立负荷控制模型；
[0064]
步骤s2，建立高比例光伏并网下含光伏、火电、储能系统以及负荷控制的源储荷优
化调控模型；
[0065]
步骤s3，利用线性规划单纯形法对建立的所述高比例光伏并网下源储荷优化调控模型求解，并基于求解结果对电网运行方式进行优化。
[0066]
具体地，本实施例将参与系统调峰负荷分为两类：可压负荷和可切负荷，可压负荷考虑其可压负荷大小、负荷调节上下限、压负荷时间及压负荷损失等因素，可切负荷考虑其切负荷位置、切负荷大小、切负荷上限、切负荷时间及切负荷损失等因素，基于此，建立的负荷控制模型具体包括可压负荷控制模型和可切负荷控制模型。
[0067]
可压负荷控制可以等效为一个负荷和一台发电机的叠加，满足以下约束条件：
[0068]
p
i,act
＝p
i,set
p
ic
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0069]-λ
iu
p
i,set
≤p
ic
(t)≤λ
id
p
i,set
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0070][0071]
其中，p
i,act
为第i处可压负荷的实际值，p
i,set
为该负荷额定值；p
ic
(t)为该负荷等效发电机在t时刻的调节量，λ
iu
和λ
id
分别为该负荷向上调节与向下调节的最大比例；和为该负荷单位时间内的最大上下调节能力。当发电机出力为正数时，等效负荷向上调节；发电机出力为负数时，等效负荷向下调节。
[0072]
可切负荷控制作为紧急控制措施参与电网调控，仅在火电、储能和压负荷控制都无法响应净负荷曲线时，采用快速可切负荷控制在短时间内平滑净负荷曲线，其满足以下约束条件：
[0073]
l＝[x1,x2,...,xi,...,xn]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0074]
xi＝[xi(ts),xi(t
s 1
),...,xi(t),...,xi(te)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0075][0076][0077]
其中，l是参与负荷控制的节点在可切负荷控制调控时间段内的负荷量，xi是第i个节点的可中断负荷，xi(t)为节点i在t时刻的可切负荷；为t时刻的可切负荷的最大值，l(t)是t时刻的可切负荷总量。
[0078]
步骤s2建立高比例光伏并网下含光伏、火电、储能系统以及负荷控制的源储荷优化调控模型，优化调控模型以系统综合运行成本最小为目标，在日内不同净负荷强度下协调火电机组、储能和可控负荷的出力大小。
[0079]
构建源储荷优化调控模型的具体流程为：
[0080]
步骤s21，构建火电机组数学模型，设置各火电机组出力上下限、上下爬坡率极限值、线路热稳定极限、端点线路的传输功率等约束条件：
[0081][0082][0083]
p
ij,t
＝b
ij
(θ
i,t-θ
j,t
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0084]
[0085]-π≤θ
i,t
≤π
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0086]
0≤p
ll,t
≤p
lj,t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0087]
其中，分别为第i台火电机组出力上下限，分别为第i台火电机组的上下爬坡率极限值，p
ij,t
为t时刻以i、j为端点线路的传输功率，b
ij
为该线路的电纳，θ
i,t
、θ
j,t
为t时刻i、j节点的相角，p
ij,t
为该线路热稳定极限；
[0088]
步骤s22，构建储能系统数学模型，设置有功功率平衡约束、储能功率约束、储能荷电约束以及储能容量约束等约束条件：
[0089][0090]-p
in,max
≤p
in,t
≤p
in,max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0091]-p
o,max
≤p
o,t
≤p
o,max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0092]
soc
min
≤soc
t
≤soc
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0093][0094]et
δt(p
in,t-p
o,t
)/λ1≥e
min
ꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0095]et
(p
in,t-p
o,t
)δtλ2≤e
max
ꢀꢀꢀꢀ
(20)
[0096]
其中，p
gi,t
为第i台火电机组t时刻的发电功率，p
pv,t
为t时刻光储联合出力，p
lj,t
为第j个负荷节点t时刻负荷功率，p
llj,t
为第j个负荷节点t时刻的压负荷功率，n
gen
为火电机组数量，n
load
为负荷节点数，p
in,max
为储能最大充电功率，p
in,t
为t时刻储能的充电功率；p
o,max
为储能最大放电功率，p
o,t
为t时刻储能的放电功率，soc
max
、soc
min
为储能最大、最小荷电率，soc
t
为t时刻储能电荷率，e
max
，e
min
分别为储能容量上下限(这里分别取100％的额定容量与10％的额定容量)，δt为时间间隔，λ1，λ2分别为储能充放电效率；
[0097]
步骤s23，根据所述负荷控制模型，设置可压负荷调节上下限、可切负荷的最大值约束条件；
[0098]
步骤s24，利用matlab平台构建所述源储荷优化调控模型。
[0099]
还需说明的是，步骤s2中源储荷优化调控策略，以源储荷优化调控系统综合运行成本最小为目标，建立目标函数。系统综合运行成本包括压负荷成本、切负荷成本、火电机组发电成本、弃光成本、储能运行成本、火电机组爬坡成本等，具体如公式(21)所示：
[0100][0101]
其中，c
gi
为第i台火电机组发电单位成本，c
l
为压负荷单位成本，c
pv
为弃光单位成本，cc为储能运行单位成本，cq为火电机组爬坡单位成本，p
pvd,t
为t时刻光伏弃光功率，p
l,t
为t时刻的总负荷功率，p
pv,t
为t时刻光储联合出力，p
gi,t
为第i台火电机组t时刻的发电功
率，p
llj,t
为第j个负荷节点t时刻的压负荷功率，n
gen
为火电机组数量，n
load
为负荷节点数，p
in,t
为t时刻储能的充电功率，t为总的优化时间，
△
p
load
为第i个节点所需的切负荷量，c
load
为平均单位电能切负荷成本，ti为第i个节点所需的切负荷时间，c
safety
为电力安全事故责任代价，c
fine
为行政罚款代价。c
fi
(t)为电网对可压负荷的补偿系数；i
ic
(t)为表征可压负荷受控状态的0-1变量，当负荷i在t时刻被调节时为1，未被调节时为0。
[0102]
步骤s3中，其协调优化调控策略是根据一日内不同时间下的不同净负荷大小，协调源储荷三侧运行方式和出力大小：在光伏出力较高、光伏爬坡率λ
pv,t
大于阈值λ
σ1
时，储能系统充电并启动负荷控制，消纳多余光伏；当光伏爬坡率λ
pv,t
小于阈值-λ
σ1
时，储能系统放电并启动负荷控制；当光伏出力下降较快，光伏爬坡率λ
pv,t
小于阈值-λ
σ2
时，火电机组和储能系统无法响应净负荷曲线，此时采用快速切负荷紧急控制措施，缓解净负荷曲线。
[0103]
进一步地，请结合图2所示，步骤s3中，利用线性规划单纯形法对建立的所述高比例光伏并网下源储荷优化调控模型求解的具体过程包括：
[0104]
步骤s31，设置成本参数，所述成本参数包括平均单位电能切负荷成本、电力安全事故责任代价、行政罚款代价、储能单位成本、机组爬坡单位成本、切负荷单位成本、切负荷惩罚系数、直流调制单位成本、储能容量和时间；同时输入数据，包括光伏预测功率、负荷功率、火电机组上下限、火电机组上下爬坡率、光伏上下爬坡率、储能容量上下限、储能最大最小荷电率、储能最大充电功率、储能最大放电功率；
[0105]
步骤s32，设置线性模型参数，所述线性模型参数包括成本向量、火电、光伏爬坡功率系数矩阵、储能充放电约束向量、线路有功等式约束和系统功率平衡约束系数矩阵、线路有功等式向量、系统负荷功率向量；
[0106]
步骤s33，依据源储荷优化调控策略，协调源储荷三侧运行方式和出力大小，对光伏进行消纳，
[0107]
步骤s34，对源储荷优化调控模型进行求解，设置或更新模型的初始可行解x(t)，得到该时刻下各节点火电机组、储能及负荷控制最优解，并计算下一时刻t＝
△
t t的最优解；
[0108]
步骤s35，输出日内所有时刻最优解，基于求解结果对电网运行方式进行优化。
[0109]
通过上述说明可知，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明的源储荷优化调控方法是考虑了负荷控制参与的高比例光伏并网下的源储荷优化调控策略，将负荷控制作为一种联合调峰手段，与传统调峰手段协调，增强了地区电网对新能源的消纳能力，在保证系统运行经济性的前提下减少弃光率，进一步保障了电网安全稳定运行。
[0110]
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明的权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。