電力市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)電調(diào)度與上下時(shí)間級(jí)的協(xié)調(diào)

電力市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)電調(diào)度與上下時(shí)間級(jí)的協(xié)調(diào)

風(fēng)電工程效率的預(yù)測(cè)偏差通常為25%-40%，預(yù)測(cè)精度隨著時(shí)間的推移而逐漸降低。因此，在當(dāng)前制定的發(fā)電計(jì)劃的實(shí)際設(shè)計(jì)中，由于水電的實(shí)際設(shè)計(jì)輸出曲線顯著偏離預(yù)測(cè)曲線，因此很難實(shí)施。多時(shí)間隔協(xié)調(diào)的規(guī)劃方法是慢慢消除風(fēng)電設(shè)計(jì)的偏差，提高系統(tǒng)的消納電氣能的效率。實(shí)時(shí)布局是多時(shí)間斗爭(zhēng)的核心內(nèi)容之一?；诙唐陬A(yù)測(cè)的先時(shí)預(yù)測(cè)的提前調(diào)整。實(shí)時(shí)t-t（t循環(huán)通常為5.15分鐘）時(shí)間的推移是對(duì)上一時(shí)間內(nèi)發(fā)電計(jì)劃（滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃）的修正和偏差的修正。在文獻(xiàn)中，我們討論了在能源市場(chǎng)環(huán)境下和節(jié)能發(fā)電原則下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)規(guī)劃和協(xié)調(diào)上一段時(shí)間內(nèi)發(fā)電規(guī)劃的策略。在文獻(xiàn)中，我們研究了基于采購(gòu)成本和煤炭消耗最小化的實(shí)時(shí)計(jì)劃策略。然而，上述文件中沒(méi)有考慮風(fēng)電工程的影響。在文獻(xiàn)中，我們提出了基于最小放棄風(fēng)的實(shí)時(shí)設(shè)計(jì)模式，采用了線性漸進(jìn)式優(yōu)化模型。傳統(tǒng)的提升模型可能會(huì)導(dǎo)致大型傳統(tǒng)機(jī)組的調(diào)整不足，嚴(yán)重偏離經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。在文獻(xiàn)中，建立了基于最大消耗風(fēng)能力和最小化火電工具的實(shí)時(shí)規(guī)劃模型，并取得了良好的運(yùn)行效果。然而，目前，風(fēng)電工程的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并不完整，尚未建立實(shí)時(shí)風(fēng)電工程系統(tǒng)。為了立即提供更短的預(yù)測(cè)值，需要進(jìn)行調(diào)整和修改。因此，在基于波動(dòng)校正的最佳動(dòng)態(tài)規(guī)劃和校正中，無(wú)法提高發(fā)電計(jì)劃的精度。本研究依托武漢大學(xué)智能電網(wǎng)研究平臺(tái)，建立了一種超短期內(nèi)風(fēng)電時(shí)序動(dòng)態(tài)修正的電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)度模型．該模型依據(jù)最新的風(fēng)電功率實(shí)測(cè)值，采用馬爾科夫鏈時(shí)序預(yù)測(cè)方法，以5～15min為周期動(dòng)態(tài)修正風(fēng)電超短期預(yù)測(cè)功率的時(shí)間序列，并以煤耗增量最小和棄風(fēng)最小為雙重優(yōu)化目標(biāo)同步修正風(fēng)電場(chǎng)及常規(guī)機(jī)組的發(fā)電計(jì)劃．1基于區(qū)塊分析的實(shí)時(shí)規(guī)劃模型1.1實(shí)時(shí)機(jī)組優(yōu)化問(wèn)題實(shí)時(shí)調(diào)度不改變機(jī)組啟停安排，考慮以機(jī)組出力調(diào)整引起的系統(tǒng)能耗增量成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，即式中：ai和bi分別為機(jī)組i的能耗二次項(xiàng)、一次項(xiàng)系數(shù)；NG為實(shí)時(shí)機(jī)組個(gè)數(shù)；p*Gi為機(jī)組i的滾動(dòng)計(jì)劃出力值；ΔpGi為機(jī)組i的出力的修正量，則機(jī)組i的實(shí)時(shí)計(jì)劃出力值可表示為pGi=p*Gi+ΔpGi.1.2狀態(tài)個(gè)數(shù)及狀態(tài)變量的確定X=(X1,X2，…，Xt，…），式中：X為風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差的時(shí)間序列向量；Xt為第t時(shí)段的預(yù)測(cè)誤差．運(yùn)用二階的馬爾科夫模型對(duì)該序列變量之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行估計(jì)，即式中：k,i,j∈{1,2，…，n}，n為狀態(tài)變量個(gè)數(shù)；qkij(t）為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Q(t）的元素，表示第t+1時(shí)刻狀態(tài)是sj的概率，僅與t時(shí)刻狀態(tài)si及t-1時(shí)刻的狀態(tài)sk有關(guān)，則有n個(gè)狀態(tài)變量的轉(zhuǎn)移矩陣Q(t）的階數(shù)為n×n×n;S為狀態(tài)空間，記為S={s1,s2…，sn}．通過(guò)極大似然估計(jì)方法確定qkij(t），即：式中nkij(t）表示sk,si→sj狀態(tài)轉(zhuǎn)移的數(shù)量，可由風(fēng)電場(chǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以統(tǒng)計(jì)方法求得．建模時(shí)狀態(tài)個(gè)數(shù)和狀態(tài)變量確定的適當(dāng)與否會(huì)影響到模型估計(jì)的精度．傳統(tǒng)的狀態(tài)個(gè)數(shù)劃分方法，如樣本均值-均方差分級(jí)法是應(yīng)用樣本均值與樣本均方差來(lái)刻畫(huà)隨機(jī)變量的變化，但不能考慮物理因素對(duì)隨機(jī)變量的影響，僅從統(tǒng)計(jì)的角度把樣本均值作為隨機(jī)變量波動(dòng)區(qū)間的中心；另外，若有序聚類(lèi)法要求各時(shí)段隨機(jī)變量具有相依性，則以各階自相關(guān)系數(shù)刻畫(huà)狀態(tài)變量之間的相關(guān)關(guān)系及其強(qiáng)弱，但風(fēng)電機(jī)組發(fā)出的功率數(shù)據(jù)沒(méi)有任何規(guī)律且波動(dòng)很大，狀態(tài)變量之間的相關(guān)關(guān)系難以描述，因此也不適用．本文為了不破壞風(fēng)電功率的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，采用基本等分法進(jìn)行劃分，同時(shí)等分法劃分方法也便于比較分析狀態(tài)變量個(gè)數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性的影響．在確定二階的馬爾科夫模型各參數(shù)后，由狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Q(t）和初始誤差分布向量，可以確定下一時(shí)段風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差狀態(tài)的概率密度分布ξ（t+1）=[ξ0(t），ξ0(t-1)]Q(t），其中：ξ（t+1）=[ξ1(t+1），ξ2(t+1），…，ξn(t+1）]為n維向量，第i個(gè)元素ξi(t+1）表示第t+1時(shí)段的預(yù)測(cè)誤差等于狀態(tài)si的概率；[ξ0(t），ξ0(t-1）]為第t+1時(shí)段的初始誤差分布向量，由之前兩個(gè)時(shí)段的實(shí)測(cè)誤差值與預(yù)測(cè)值逐點(diǎn)比較求得．最后以期望誤差狀態(tài)修正第t+1時(shí)段的風(fēng)電預(yù)測(cè)功率，有式中：為第t+1時(shí)段風(fēng)電功率原預(yù)測(cè)值的期望誤差狀態(tài)；PW*(t+1）為第t+1時(shí)段原預(yù)測(cè)值；PWust(t+1）為修正后的第t+1時(shí)段預(yù)測(cè)值．則實(shí)時(shí)發(fā)電調(diào)度中棄風(fēng)懲罰量目標(biāo)可表示為f2=κ（PWust-PW），其中：PW為風(fēng)電功率的實(shí)時(shí)計(jì)劃值；κ為棄風(fēng)懲罰系數(shù)．1.3實(shí)時(shí)調(diào)度模型建立A．功率平衡約束為其中UL為最新負(fù)荷預(yù)測(cè)值．B．風(fēng)電場(chǎng)出力約束為0≤PW≤PWust.C．實(shí)時(shí)機(jī)組約束．a(chǎn)．爬坡率約束為其中：ΔpGi,dn和ΔpGi,up分別為機(jī)組i單位時(shí)間內(nèi)允許的降出力和升出力限值；T15=15min為一個(gè)調(diào)度時(shí)段．b．出力上下限約束為pGimin≤pGi≤pGimax，其中pGimax和pGimin分別為機(jī)組i的出力上限和下限．c．調(diào)節(jié)偏差約束．為保證機(jī)組出力修正值與原計(jì)劃值的關(guān)聯(lián)性，設(shè)定機(jī)組的調(diào)節(jié)偏差閾值，使偏差控制在一定的范圍內(nèi)，即|ΔpGi|≤αi，其中αi為第i臺(tái)機(jī)組的允許最大偏差值．D．旋轉(zhuǎn)備用約束．風(fēng)電并網(wǎng)后，系統(tǒng)不但需要附加的正旋轉(zhuǎn)備用容量，還需要附加的負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量，以應(yīng)對(duì)風(fēng)電功率的波動(dòng)性，同時(shí)保證AGC機(jī)組被及時(shí)“拉回”到系統(tǒng)安全約束要求的調(diào)節(jié)范圍內(nèi)．約束條件為式中：Lu和Ld分別為負(fù)荷預(yù)測(cè)偏差對(duì)正、負(fù)備用的需求系數(shù)；wu和wd分別為風(fēng)電預(yù)測(cè)偏差對(duì)正、負(fù)備用的需求系數(shù)；pus,Gi和pds,Gi分別為機(jī)組i提供的正、負(fù)旋轉(zhuǎn)備用容量，有式中T10=10min為旋轉(zhuǎn)備用響應(yīng)時(shí)間．E．電網(wǎng)斷面功率約束．對(duì)于重要的輸電斷面，應(yīng)考慮其斷面功率約束條件下的風(fēng)電場(chǎng)和常規(guī)機(jī)組出力限制，即式中：Nm為斷面m內(nèi)的常規(guī)機(jī)組數(shù)；ρm,i為機(jī)組i對(duì)斷面m的有功靈敏度；δm,W為風(fēng)電場(chǎng)對(duì)斷面m的有功靈敏度；為斷面m的傳輸上限．由以上建模，實(shí)時(shí)調(diào)度模型可以寫(xiě)成如下帶線性約束的二次規(guī)劃形式式中：f為實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)，故有f=f1+f2;H為f的二次系數(shù)矩陣；x（≥0）為常規(guī)機(jī)組及風(fēng)電場(chǎng)實(shí)時(shí)計(jì)劃出力向量；h(x）和g(x）分別表示等式與不等式約束函數(shù)；g1和g2分別為不等式約束的上、下限列向量．2基于調(diào)度公平性原則的設(shè)備選型由于H半正定，因此式（1）是一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題，推導(dǎo)可得出其拉格朗日對(duì)偶問(wèn)題式中：A1和A2分別為等式與不等式約束的一次系數(shù)矩陣；b1和b2分別為等式與不等式約束的常系數(shù)向量；xs（≥0）為松弛變量，滿足[A2,I][x,xs]T=b2;y和z分別為等式與不等式約束對(duì)應(yīng)的拉格朗日乘子向量．調(diào)用Matlab中原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法程序沿原-對(duì)偶問(wèn)題的中心路徑尋求最優(yōu)解．為簡(jiǎn)化算法對(duì)初始內(nèi)點(diǎn)的求解過(guò)程，當(dāng)模型的決策變量初值在各自取值范圍之內(nèi)即啟動(dòng)算法．其中風(fēng)電功率實(shí)時(shí)計(jì)劃初始值PW(0）的確定方法為：式中PW*為風(fēng)電功率的滾動(dòng)計(jì)劃出力值．實(shí)時(shí)機(jī)組出力修正量的初始值ΔpGi(0）的確定方法為：根據(jù)上一時(shí)間尺度發(fā)電計(jì)劃對(duì)機(jī)組出力的安排，將實(shí)時(shí)機(jī)組分為可上調(diào)機(jī)組和可下調(diào)機(jī)組兩類(lèi)，基于調(diào)度公平性原則定義分別確定各類(lèi)機(jī)組的負(fù)荷分配因子βi和βi′，由βi和βi′與系統(tǒng)總有功功率偏差確定實(shí)時(shí)機(jī)組出力修正量的初始值，即：式中UL*為滾動(dòng)計(jì)劃的負(fù)荷預(yù)測(cè)值；ω1和ω2分別為上調(diào)機(jī)組和下調(diào)機(jī)組；算法沿原-對(duì)偶問(wèn)題的中心路徑方向搜索，路徑上的點(diǎn)須滿足松弛的Karush-Kuhn-Tucker(KKT）條件．由牛頓法求一階導(dǎo)后可得第k次迭代的搜索方向（Δv(k），Δy(k），Δz(k））如下第k次迭代的步長(zhǎng)為算法步驟為：步驟1輸入原始參數(shù)、最新負(fù)荷預(yù)測(cè)值、超短期風(fēng)電預(yù)測(cè)值及機(jī)組滾動(dòng)計(jì)劃出力值；步驟2數(shù)據(jù)初始化，給定初始點(diǎn)，設(shè)置容許誤差ε，令δ=0.1,k∶=0;步驟4確定搜索方向并計(jì)算迭代步長(zhǎng)λ；步驟5若條件‖σ‖1<ε，‖ρ‖1<ε，γ<ε同時(shí)滿足則結(jié)束，得到問(wèn)題的最優(yōu)解，否則置k∶=k+1，轉(zhuǎn)步驟3.3基于原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)的實(shí)時(shí)調(diào)度算法在確定風(fēng)電以含風(fēng)電場(chǎng)的10機(jī)系統(tǒng)96時(shí)段/d為例進(jìn)行仿真計(jì)算．算例中機(jī)組1與風(fēng)電場(chǎng)組成約束斷面1，傳輸限制為[-500,500]MW;wu=10%,wd=30%;Lu,Ld=5%；γi=10%；κ=max(aiγi+2aipGimax+bi），本文具體值為202.8；ε取1．風(fēng)電場(chǎng)總裝機(jī)140MW，取其3個(gè)月、96點(diǎn)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練風(fēng)電動(dòng)態(tài)時(shí)序修正的二階馬爾科夫模型．訓(xùn)練所得狀態(tài)1的誤差范圍是[66%，∞），狀態(tài)2為[63%,66%），然后依次呈等差分布至狀態(tài)37為[-42%,-39%），最后狀態(tài)38是[-∞，-42%).我國(guó)基本采用大規(guī)模集中送出的形式，目前電網(wǎng)的電源結(jié)構(gòu)仍以常規(guī)水、火電為主，當(dāng)常規(guī)機(jī)組調(diào)峰能力不足而風(fēng)電功率被嚴(yán)重低估時(shí)，不可避免地會(huì)產(chǎn)生大量棄風(fēng)功率，因此針對(duì)這一情形應(yīng)用所提出的實(shí)時(shí)調(diào)度方法進(jìn)行了具體分析．圖1為對(duì)某日風(fēng)電場(chǎng)功率時(shí)序動(dòng)態(tài)修正前后的96點(diǎn)模擬曲線．由圖1可知：曲線2與曲線3符合程度較高，曲線3的平均預(yù)測(cè)誤差減小到6.03%．由于曲線1對(duì)風(fēng)電功率存在明顯的低估，不利于風(fēng)電的最大化利用，當(dāng)風(fēng)電并網(wǎng)比例大時(shí)還會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)較大的調(diào)節(jié)負(fù)擔(dān)．從第30時(shí)段開(kāi)始出現(xiàn)較大的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差，故此時(shí)執(zhí)行實(shí)時(shí)調(diào)度算法至本日結(jié)束，共執(zhí)行了66次．圖2為風(fēng)電場(chǎng)實(shí)時(shí)計(jì)劃出力與上一時(shí)間尺度滾動(dòng)計(jì)劃出力的對(duì)比．由于風(fēng)電功率被低估，經(jīng)過(guò)風(fēng)電時(shí)序動(dòng)態(tài)修正后的實(shí)時(shí)調(diào)度，各時(shí)段平均計(jì)劃多消納風(fēng)電功率達(dá)到15.342MW.伴隨著風(fēng)電功率被更多地消納，系統(tǒng)能耗節(jié)約也十分明顯．如表1所示，實(shí)時(shí)調(diào)度后系統(tǒng)運(yùn)行成本減少5.1673萬(wàn)美元，各時(shí)段平均減少運(yùn)行成本0.107447萬(wàn)美元．算法平均執(zhí)行一次耗時(shí)為0.74s，平均迭代次數(shù)為8次．圖3為目標(biāo)函數(shù)的收斂曲線，由圖3可見(jiàn)：平均迭代8次以后目標(biāo)函數(shù)接近最后的穩(wěn)定值．迭代次數(shù)為7次時(shí)費(fèi)用最低