含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型

含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型

0含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型求解

《可支配能源法》為可支配能源的能源生產(chǎn)和消費提供了財政支持政策。研究含有風(fēng)電場

電力系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度問題應(yīng)首先滿足可再生能源發(fā)電全額上網(wǎng)，然后再考慮其他類型機組

的經(jīng)濟調(diào)度。

電力系統(tǒng)調(diào)度運行包括靜態(tài)經(jīng)濟調(diào)度和動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度。動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度考慮了各時間段之間

的相互影響，更加能夠切實反映系統(tǒng)的運行要求，目前已有很多相關(guān)研究。風(fēng)能作為一種

重要的可再生能源，研究含有并網(wǎng)風(fēng)電場的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題是一個卜分重要的課題；同

時，由于風(fēng)能具備有別于常規(guī)機組的間歇性和不可預(yù)測性，也給這一問題的解決帶來了困

難和挑戰(zhàn)。

在含風(fēng)電場的經(jīng)濟調(diào)度模型中，為保證系統(tǒng)的可靠性，需要采取相應(yīng)的措施以應(yīng)對風(fēng)電隨

機波動性和間歇性對系統(tǒng)帶來的影響。文獻采用對風(fēng)場模糊建模的方式求解，可得到既滿

足一定風(fēng)險、又實現(xiàn)一定經(jīng)濟效益的調(diào)度方案，但隸屬度函數(shù)的確定引入了一定的人為因

素。文獻研究了含有風(fēng)能和太陽能發(fā)電形式的發(fā)電計劃問題，在建立模糊模型的同時考慮

了系統(tǒng)正備用約束，沒有考慮負備用約束。文獻在研究含風(fēng)電場經(jīng)濟調(diào)度模型時，將可利

用的風(fēng)電功率作為服從此ibull分布的隨機變量，在目標(biāo)函數(shù)中加入了風(fēng)場計劃出力超過

和低于可利用風(fēng)能時相應(yīng)的風(fēng)險（備用）和懲罰（能源浪費）成本，但沒有考慮機組爬坡率。

文獻對含風(fēng)電系統(tǒng)提供的備用容量進行了優(yōu)化分配，優(yōu)化中風(fēng)能出力在最大可用功率的范

圍內(nèi)可參與調(diào)度，不滿足可再生能源全額上網(wǎng)的要求。由于風(fēng)速及風(fēng)電功率的預(yù)測難度遠

遠大于負荷預(yù)測，系統(tǒng)安全運行對備用的要求也相應(yīng)的提高。此外，在發(fā)電成本中應(yīng)該考

慮閥點效應(yīng)的能耗成本，否則會使得優(yōu)化發(fā)電成本誤差較大。目前對于考慮閥點效應(yīng)的優(yōu)

化模型，文獻直接采用人工智能的算法求解，但各種人工智能方法均有一定的主觀因素，

對結(jié)果有一定的影響；文獻采用有限差分近似處理了不可微點，但用其來求解導(dǎo)數(shù)通常會

出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定現(xiàn)象，從而導(dǎo)致算法求解出現(xiàn)較大偏差。

本文深入分析含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度的影響因素，在綜述相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,

提出一種含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型。充分利用可再生能源特別是大規(guī)模并網(wǎng)風(fēng)

能，考慮并網(wǎng)風(fēng)電的正、負旋轉(zhuǎn)備用約束，在優(yōu)化目標(biāo)中計及常規(guī)火電機組閥點效應(yīng)引起

的耗量成本。針對建立的優(yōu)化模型具有不可微和多峰值特性，采用光滑化處理技術(shù)。在求

解中，將計算簡單，魯棒性好的粒子群算法和收斂特性穩(wěn)定的非線性原-對偶內(nèi)點法有機

結(jié)合，提出一種粒子群內(nèi)點混合優(yōu)化策略，依據(jù)全局搜索基礎(chǔ)上的局部優(yōu)化思想，獲得更

高質(zhì)量的解。

1風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模、風(fēng)電功率預(yù)測水平等因素影響分析

在研究含有風(fēng)電場的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題時，應(yīng)首先調(diào)度風(fēng)能發(fā)電，即使得風(fēng)電機

組全額并網(wǎng)發(fā)電的基礎(chǔ)上再對其他常規(guī)火電機組進行調(diào)度。

1)風(fēng)資源分布對系統(tǒng)調(diào)度的影響。

風(fēng)資源分布特征使得風(fēng)電場在局部地區(qū)具有較高的同時率。尤其是大規(guī)模風(fēng)場在系統(tǒng)單點

并網(wǎng)時，由于風(fēng)能輸出的司時率較高，風(fēng)電波動性和間歇性將會被放大，對整個系統(tǒng)的沖

擊和影響也更大。

2)風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模對系統(tǒng)調(diào)度的影響。

風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模增大時，新能源發(fā)電所節(jié)省的成本會更多，系統(tǒng)需要提供更多的備用容量以

應(yīng)對風(fēng)電出力的變化。

3)風(fēng)電功率預(yù)測水平對系統(tǒng)調(diào)度的影響。

如果能對風(fēng)速和風(fēng)力發(fā)電功率進行比較準(zhǔn)確的預(yù)測，即預(yù)測誤差很小，則有利于電力系統(tǒng)

調(diào)度部門及時調(diào)整調(diào)度計劃，從而可有效地減輕風(fēng)電對電網(wǎng)的影響，減少電力系統(tǒng)運行成

本和旋轉(zhuǎn)備用，提高風(fēng)電穿透功率極限。IT前，風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測的誤差在25%?40%左右，

這不僅與預(yù)測方法有關(guān)，還與預(yù)測周期以及預(yù)測地點的風(fēng)速特性有關(guān)。一般地，預(yù)測周期

越短，預(yù)測地點的風(fēng)速變化越緩和，預(yù)測誤差就會越小；反之，預(yù)測誤差就會越大。當(dāng)預(yù)

測方法和地點固定時，預(yù)測周期越大，預(yù)測誤差分布的方差也越大。

綜上所述，在建立系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型時，需要考慮風(fēng)資源分布、并網(wǎng)規(guī)模以及風(fēng)

能預(yù)測水平對系統(tǒng)調(diào)度的影響。

2風(fēng)能場電氣系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟規(guī)劃與設(shè)計的優(yōu)化模型

2.1閥點效應(yīng)建模

動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題目標(biāo)是在滿足負荷和運行約束的前提下，合理地分配電網(wǎng)中各發(fā)電機組

的出力使得調(diào)度周期發(fā)電總成本最小；此外，在汽輪機進氣閥突然開啟時出現(xiàn)的拔絲現(xiàn)象

會在機組耗量曲線上疊加一個脈動效應(yīng)，產(chǎn)生閥點效應(yīng)。因此，優(yōu)化目標(biāo)表達式為

式中：f(Pnh)為調(diào)度周期各個時段的發(fā)電總成本；Fn(Pnh)為發(fā)電機組n在h時段的發(fā)電

成本，其表達式為

設(shè)En(Pnh)為汽輪機閥點效應(yīng)產(chǎn)生的能耗成本，其表達式為

式中：n為發(fā)電機組號；N為總的常規(guī)發(fā)電機組個數(shù)：h為時段號；H為調(diào)度周期總的時段

數(shù)；An、Bn、Cn為燃料費用系數(shù)；nPh為發(fā)電機組n第h時段輸出的有功功率；Pnmin為

發(fā)電機組n的最小出力；en、fn為閥點效應(yīng)系數(shù)。

因此，考慮閥點效應(yīng)的系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度發(fā)電總成本為

2.2合同規(guī)定

2.2.1系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展需求的預(yù)測

1)系統(tǒng)功率平衡約束，忽略網(wǎng)損。

式中：Pwh為第h時段風(fēng)電場輸出的有功功率預(yù)測值；PLh為系統(tǒng)第h時段的負荷預(yù)測值。

2)系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用容量約束。

在沒有風(fēng)場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)中，備用容量用來應(yīng)對系統(tǒng)負荷預(yù)測誤差及機組停運帶來的影

響。風(fēng)場并網(wǎng)以后，由于風(fēng)電出力預(yù)測能力遠不及負荷預(yù)測，系統(tǒng)的隨機性增大，利用正、

負備用容量應(yīng)對大規(guī)模風(fēng)場出力不確定性帶給系統(tǒng)的影響。在風(fēng)場并網(wǎng)規(guī)模一定的條件下,

風(fēng)電場預(yù)測的出力越大，一旦失去或減小這部分風(fēng)力發(fā)電量，其他機組必須提高輸出的功

率以快速響應(yīng)系統(tǒng)功率的玦失，即系統(tǒng)需提供更多的正旋轉(zhuǎn)備用容量來響應(yīng)系統(tǒng)中風(fēng)電功

率的變化：為維持系統(tǒng)有功的平衡，這種情況下風(fēng)電出力上升的空間越有限，即風(fēng)電出力

可增加的量越小，其他機組需壓低的出力越小，對系統(tǒng)負旋轉(zhuǎn)備用的要求也越低。當(dāng)達到

風(fēng)場最大出力時，上升空間為0,系統(tǒng)則無需提供負旋轉(zhuǎn)備用容量。

(1)系統(tǒng)正旋轉(zhuǎn)備用容量約束為

式中:Shus為第h時段系統(tǒng)提供的正旋轉(zhuǎn)備用總?cè)萘?Sun,h為發(fā)電機組n在第h時段提

供的10min響應(yīng)正旋轉(zhuǎn)備用容量；L%為系統(tǒng)總負荷預(yù)測誤差對正旋轉(zhuǎn)備用的需求；wu%為

風(fēng)電出力預(yù)測誤差對正旋轉(zhuǎn)備用的需求；run為第n臺機組的向上爬坡率；nPhmax為發(fā)電

機組n在h時段的最大出力；T10為旋轉(zhuǎn)備用響應(yīng)時間10min,T60為一個運行時段1h,

即60min。

(2)系統(tǒng)負旋轉(zhuǎn)備用容量約束為

式中：Shds為第h時段系統(tǒng)提供的負旋轉(zhuǎn)備用總?cè)萘浚籗dn,h為發(fā)電機組n在第h時段提

供的負旋轉(zhuǎn)備用容量；Wyaax為風(fēng)電場y的最大出力；Nw為并網(wǎng)風(fēng)電場個數(shù)；\vd%為風(fēng)電

出力預(yù)測誤差對負旋轉(zhuǎn)備用的需求；rdn為第n臺機組的向下爬坡率；nPhmin為發(fā)電機組

n在h時段的最小出力。

(3)風(fēng)電出力預(yù)測誤差對正、負旋轉(zhuǎn)備用的需求參數(shù)的選擇。

由于風(fēng)電功率預(yù)測誤差隨著預(yù)測周期的增加不斷增大，使得系統(tǒng)對正、負旋轉(zhuǎn)備用容量的

需求也相應(yīng)提高。本文為反映風(fēng)電功率預(yù)測周期對系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度的影響，wu%和wd與根

據(jù)不同研究時段按等比例增長規(guī)律選取。

2.2.2傳統(tǒng)電壓機的限制

1)發(fā)電機組出力約束為

式中Pnmax為發(fā)電機組n的最大出力。

2）發(fā)電機組爬坡率約束為

3模型優(yōu)化處理和求解

3.1約束等效的處理

對于考慮閥點效應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)和含有最大最小表達形式的旋轉(zhuǎn)備用約束條件，由于其不可

微的性腦，無法求其各階導(dǎo)數(shù)。的束條件表達式對應(yīng)式（6）?（11）,雖然可以對每個為束

等效為2個或多個約束條件進行求解，但增加了模型的求解規(guī)模和復(fù)雜性。本文采用凝聚

函數(shù)將其進行光滑化處理,

所謂凝聚函數(shù)，就是將最大值函數(shù)作為原函數(shù)：

利用最大嫡原理導(dǎo)出與原藥數(shù)等價的一個可微函數(shù)：

式中P為一個正的控制參數(shù)。當(dāng)p趨于無窮大時，fp（x）逼近原函數(shù)，但在數(shù)值求解時，

只要P取得足夠大，就可以認為凝聚函數(shù)與原函數(shù)等價。

原優(yōu)化模型經(jīng)光滑化處理后可表示為

3.2可行化調(diào)整策略

在對模型處理的基礎(chǔ)上，本文研究的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題是一個連續(xù)可微的多峰優(yōu)化問題，

具有多個局部極小點。本文充分利用粒子群算法的全局搜索和原-對偶內(nèi)點法的局部尋優(yōu)

能力計算動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題更高質(zhì)量的最優(yōu)解。在優(yōu)化的初始階段采用粒子群算法，將一

定次數(shù)的接近全局最優(yōu)的粒子群優(yōu)化結(jié)果作為原-對偶內(nèi)點法的初值進一步局部優(yōu)化，從

而得到更優(yōu)的解。

采用粒子群算法求解含有等式和不等式約束的大規(guī)模優(yōu)化問題時，可行域通常比較狹小，

優(yōu)化過程中難以快速滿足所有約束尤其是等式約束的要求，因此，采用文獻中的可行化調(diào)

整策略，每次對不滿足等式約束條件的粒子進行調(diào)整。

對于多峰優(yōu)化問題，粒子群算法可能出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，使得優(yōu)化陷入局部最優(yōu)，因此，對于

不活動粒子，即連續(xù)n次接近種群最優(yōu)值而基本不發(fā)生變化的粒子（此處n取4）,對其速

度進行重新初始化以避免早熟發(fā)生。

以全局搜索后得到的解作為初值，針對光滑化后連續(xù)可微的優(yōu)化模型，選用收斂特性穩(wěn)定

且隨計算規(guī)模的增加迭代次數(shù)變化不大的非線性原-對偶內(nèi)點法進行局部優(yōu)化，從而得到

優(yōu)化問題更高質(zhì)量的解。

4模型求解與預(yù)測

為驗證本文提出的含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型的可行性和混合策略的優(yōu)越性，以

10機系統(tǒng)6時段調(diào)度周期(每時段為1h)為例進行仿真計算，系統(tǒng)數(shù)據(jù)參數(shù)見文獻，優(yōu)化

變量及風(fēng)電場出力在優(yōu)化過程中采用標(biāo)么值進行計算。系統(tǒng)共有一個并網(wǎng)風(fēng)電場，包括30

臺風(fēng)機，每臺風(fēng)機最大出力為2.5MW。對于不同的調(diào)度時段，wu%和wd%分別在10%?30%

與30%?50%之間按等比例增加方式取值，系統(tǒng)總負荷對正備用的貢獻L%取5近粒子群算

法種群規(guī)模取40,最大迭代次數(shù)取1000o凝聚函數(shù)中的控制參數(shù)p取30,各約束條件的

懲罰因子均取10。cl和c2為學(xué)習(xí)因子，分別取cl=2.5"2:1.5,14和「2為0到1之間的

隨機數(shù)，慣性因子3=3^■ax-(3^1ax-3min)k/k^lax,k為迭代次數(shù)，取3min=0.4,

<-)max=O.9o負荷預(yù)測數(shù)據(jù)如表1所示，風(fēng)電功率Pw預(yù)測曲線如圖1所示。

表2給出了本文所提優(yōu)化模型的具體調(diào)度方案。由于系統(tǒng)負荷偏小所以各發(fā)電機組出力偏

小。表3為風(fēng)場并網(wǎng)前后優(yōu)化結(jié)果對比，從表3的數(shù)據(jù)可以看出，風(fēng)場并網(wǎng)前后的動態(tài)經(jīng)

濟調(diào)度的最小發(fā)電總成本由19.2466萬元降低到18.3207萬元，節(jié)省了9259元的成本,

從而降低了整個電力系統(tǒng)的一次能源消耗量。隨著風(fēng)電場規(guī)模的擴大，通過系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟

調(diào)度可節(jié)省更多的發(fā)電成本，獲得了更經(jīng)濟的調(diào)度方案，如圖2所示，圖中年為節(jié)省的發(fā)

電成本，Nw為風(fēng)機個數(shù)。

采用正、負旋轉(zhuǎn)備用容量約束來應(yīng)對風(fēng)電引起的不確定性時，備用要求的高低直接反映系

統(tǒng)供電的可靠程度或者說風(fēng)險水平。表4列出了考慮風(fēng)電引起的正、負備用要求前后動態(tài)

經(jīng)濟調(diào)度的發(fā)電總成本。結(jié)果表明，雖然在考慮風(fēng)電引起的正、負旋轉(zhuǎn)備用要求時發(fā)電成

本略有增加，但保證了系統(tǒng)的可靠性。

從表5的優(yōu)化結(jié)果可以看出，在本文模型中忽略閥點效應(yīng)的影響時，發(fā)電總成本減少了7

757元，占總成本的4.23%,不考慮閥點效應(yīng)