梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型.pdf
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1、66AutomationofElectricPowerSystems第47 卷第10 期2023年5月2 5日电力系玩自动化DOI:10.7500/AEPS20220719003Vol.47No.10May25,2023梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型罗彬1.,陈永灿1.3,刘昭伟,苗树敏4,王皓冉,张红2(1.水沙科学与水利水电工程国家重点实验室(清华大学),北京市10 0 0 8 4;2.清华四川能源互联网研究院,四川省成都市6 10 0 42;3.西南石油大学,四川省成都市6 10 50 0;4.国网四川省电力公司,四川省成都市6 10 0 41)摘要:充分发挥流域梯
2、级水电的调节作用,实现梯级水光系统的互补联合发电是促进清洁能源消纳的重要途径。文中考虑光伏出力不确定性,以整体可消纳电量期望最大为目标,提出了梯级水光互补系统的短期优化调度模型。该模型以机组为最小调度单位,精细化建模了电站约束、机组约束以及电网约束,通过梯级负荷在电站和时段间的合理调配,挖掘梯级水电的电网供电支撑和光伏互补协调双重作用,提升互补系统整体消纳水平。模型求解方面,采用分段线性逼近、引入0-1整数变量、发电水头离散等线性化方法和建模技巧处理模型中的非线性约束,将原模型转换为混合整数线性规划问题,并在Java环境中采用CPLEX工具实现求解。最后,以参考中国西南地区某流域梯级的4个水电
3、站15台机组以及2 个光伏群构建的互补系统为例,验证了所提模型和求解方法的有效性。关键词:梯级水电站;优化调度;多能互补系统;最大化可消纳电量期望;混合整数线性规划0引言新能源对建设新型电力系统和实现“双碳”目标起重要作用1。截至2 0 2 1年底,中国风电和光伏装机容量约为6 3 5GW,预计2 0 3 0 年将达到12 0 0 GW以上,2 0 50 年将达到3 6 0 0 GW,届时新能源装机容量占总装机容量的7 0%左右。如何有效保证随机性、间歇性的新能源大规模友好并网消纳,给电力系统的灵活调节性带来新的挑战。构建含风电、光伏的多能互补系统是解决新能源并网灵活性的重要途径。国家发展和改
4、革委员会、能源局关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见(发改能源规【2 0 2 1 2 8 0 号)2 明确提出了多能互补的实施路径,要充分发挥流域梯级水电站和具有较强调节性能水电站的调节能力,确保可再生能源综合利用率保持在合理水平。“十四五”期间也将重点发展九大清洁能源基地3 ,其中5个与流域梯级水电互补相关。截至2 0 2 1年底,中国水电装机容量已达到3 90 GW,形成了流域梯级水电站群,最新全国水利普查成果显示4,已建库容在10 万m以上的水库有98 0 0 2 座,其中大型水库收稿日期:2 0 2 2-0 7-19;修回日期:2 0 2 2-11-3 0。上网日期:2
5、0 2 3-0 3-2 4。国家自然科学基金资助项目(5190 913 3);国家重点研发计划资助项目(2 0 18 YFB0905200)。756座,中型水库3 93 8 座,如此庞大的“储能”系统,为实现风光新能源的多能互补提供了良好的基础。目前,关于水电与光伏等新能源的多能互补,除了互补系统的容量规划与设计5-7 之外,其运行调度也得到了广泛关注8 。文献9 分别以总出力波动性最小和整体平稳性最优为不同的控制策略,构建了水光互补系统调度模型;文献10 考虑光伏出力随机性,提出了基于多项式混沌理论的概率配点算法的运行安全分析方法,为梯级水光互补系统安全稳定运行提供了理论支持;文献11 考虑
6、光伏的短期波动性,提出了嵌套短期弃电风险的水光互补中长期优化调度方法;文献12 建立了龙羊峡水光互补短期优化调度模型,并分析了多种场景下的水光互补效果;文献13 以光伏能量损失函数为基础建立短期与长期调度模型间的联系,提出了一种水光互补系统的自适应运行规则;文献14 建立了兼顾发电量和出力波动的双目标调度模型,在保证发电量的前提下降低了光伏出力波动;文献15 以梯级水电耗水量最小为目标,构建了梯级水光联合发电系统短期优化调度模型。综合调研分析,水光互补的本质是发挥水电的良好调节能力以促进随机性光伏的消纳,研究主要集中在互补特性分析、出力波动平抑、运行安全分析等方面。现有模型大多以电站为最小调度
7、单元,没有精细化考虑机组和电网的复杂运行约束,使得各电站在执行计划时存在偏差,甚http:/os-WW67罗彬,等梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型至难以执行。例如,同一电站可能包含多台不同类型的机组,不同类型的机组具有不同的爬坡能力、振动区、启停次数等约束限制,不能一概而论;同一电站的不同机组、梯级上下游之间的不同电站可能通过不同的分区断面逐级并网,受到多级分区断面输送容量约束限制16-17 。此外,平抑光伏的波动性可能导致水电出力频繁波动,给水电机组造成损耗和运行风险18-19,如何在互补调度中避免水电出力的频繁波动也是需要重点考虑的问题为此,本文在已有研究的基础上,以机
8、组为最小调度单位,采用模糊聚类方法构建出力场景描述光伏不确定性,精细化考虑互补系统面临的电站约束、机组约束和电网约束,构建了梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型。通过梯级负荷在电站和时段间的合理调配,挖掘梯级水电在电网供电支撑和光伏互补调节中的双重作用2 0 ,提升互补系统的整体电量消纳水平。所提模型是一个高维的多变量、多约束的混合整数非线性规划(MINLP)问题,已有研究多采用智能算法求解,求解结果优劣受初始解影响大且容易陷人局部最优解,难以保证收敛到全局最优解。伴随近些年商业求解工具的发展,混合整数线性规划(MILP)凭借算法成熟、求解效率高、结果稳定等优势,已在水电领域得
9、到了广泛应用2 1-2 4)。为实现模型的高效求解,对于模型中涉及的非线性约束,采用分段线性逼近、引入0-1整数变量、发电水头离散等线性化方法和建模技巧,将原MINLP问题转化为MILP问题,并在Java环境中采用CPLEX工具实现求解。最后,以中国西南地区某流域梯级的4座水电站15台机组以及2 个光伏群为参考所构建的互补系统为研究对象,验证了本文所提模型和求解方法的有效性。1数学模型1.1目标函数考虑光伏出力的不确定性,以梯级水光互补系统的可消纳电量期望最大为目标,函数可表示为:之(之F=maxProb(s)Phydro十2Px.(s)t(1)g=1式中:S=S,为光伏场站出力的组合场景数;
10、j1Prob(s)=p(r.)为第s种出力组合场景的出现j-1概率;rs,和p(r)分别为第s种组合场景下光伏场j对应所属的场景以及该场景概率,且满足1rs,S;Phydro为水电站i在时段t的出力;Pp(r s,)为光伏场j在rs,场景下时段t的出力;Pw(s)为第s种组合场景下第g个约束断面在时段t的弃电量;I、J、G、T分别为水电站总数、光伏场总数、约束断面数、调度期总时段数;t为单一时段小时数。1.2约束条件1.2.1电站约束1)水量平衡约束Vi.=Vi.-1+3600(li.-Qi.)t(2)Ii.,=Qi 1.+Ri.(3)Qi.,=Q,+QI,(4)式中:Vi.为电站i在时段t末
11、的库容;Ii,为电站i在时段t的人库流量;t为电站i与其上游电站i一1的水流滞时;Q.为电站i在时段t的出库流量;Q:-1.1-t为考虑水流滞时后电站i一1在t一t时段的流量;Ri为电站i一1和电站i之间在时段t的区间流量;Q和Q分别为电站i在时段t的发电流量和弃水流量。2)水库水位约束(5)式中:Z熙、Z”分别为电站i所在水库在时段t的坝前水位及其上、下限3)初始水位和末水位控制Z.=Z.bein(6)(7)式中:Z.begin和Z.end分别为调度期初始水位和期末控制水位;Z为允许的调度期末水位偏差,以避免影响下一个调度周期水量。4)出库流量约束QQ.Q,(8)式中:Q,和Q,分别为电站i
12、在时段t的出库流量上、下限5)电站出力约束一hydrohydroPPhydroP(9)1.1hydro式中:Phydro和P分别为电站i在时段t的出力上、i.下限。6)水位-库容关系Vi.=f(Z.P)(10)682)机组发电流量约束202347(10)学术研究式中:f()为电站i所在水库的水位-库容非线性关系曲线函数。7)尾水位-泄流量关系Zown=fr(Qi.t)(11)式中:f()为电站i的尾水位与泄流量的非线性关系曲线函数;Zdown为电站i在时段t的尾水位。1.2.2机组约束1)机组出力约束ui.n.P.,Pi.n.ui.n.Pi.(12)i.n式中:Pi.、Pi,、卫,分别为电站i
13、的第n台机组在时段t的出力及其上、下限;ui.n.为电站i的第n台机组在时段t的开停机状态变量,ui.n.E(0,1),取1表示开机状态,取0 表示停机状态。因此,各电站i的出力可表示为:NPhydroiuin,Pi.n,t(13)n=1式中:N为电站i所包含的机组总数。ui.nQ.QuQ(14)i,n式中:Qn、Q ,Q,分别为电站i的第n台机组在时段t的发电流量及其上、下限。因此,各电站i的发电流量可表示为:NQ!,=ui.nLi,n,t(15)n=13)机组振动区约束(Pi.n.-Pmax)()(Pi.n.Pm)0(16)式中:Pmx和Pmik分别为电站i的第n台机组的第k个振动区的出力
14、上、下限。4)机组开、停机持续时间约束ui.n.-ui.n.-1=yon.,-yonoffy.+.1ono1ft+Ta-1,onym.+off入=1+1(17)1+Tof1.offyi.n,1y.1on入=t+1工Cy2m.M.on式中:ym,E(0,1)为电站i的第n台机组在时段t的启动操作变量,取1表示启动操作;ym,E(0,1)为电站i的第n台机组在时段t的停机操作变量,取1表示停机操作;T和T分别为电站i的第n台机组的最小开机、停机持续时间;M为电站i的第n台机组在调度期内的最大开机次数,以避免频繁开停机。5机组出力爬坡约束-Pi,Pi.n.1+1-Pi.n./P,,n(18)式中:P
15、in为电站i的第n台机组的爬坡能力。6)机组出力波动限制约束a=1,2,te-1(19)式中:t为机组在一轮出力升降过程中需持续的最少时段数,t。1。该约束不仅减少了机组频繁调整的损耗,更重要的是可以减少下泄流量的频繁波动,有利于保证生态流量的稳定性。7)机组发电水头约束Z.Z.-1Hi.n.(20)2i,t式中:Hi.n,和Hlos分别为电站i的第n台机组在时段t的发电水头和水头损失。8)水头损失函数Hlo=a;(Qn)2+b;(21)式中:a,和b分别为电站i的水头损失系数和损失常数2 5,一般可通过水力学试验获得。9)机组动力特性关系Pin.=f.NH(Qn.t,Hi.n.t)(22)式
16、中:f.NHQ()为电站i的第n台机组的出力-水头-流量的非线性关系函数。1.2.3电网约束1)梯级水电出力范围约束Phydro一PplanVt=1,2,.,T(23)式中:Pplan为梯级水电发电计划,在允许的合理偏差内约束了梯级出力的范围,从电力电量平衡和供电稳定性的角度保证了梯级水电对电网的供电支撑能力。2)分区断面约束Py(s)=max(P.-Lg.-Cg.,O)(24)(P+Pr(r)(25)n.jEag式中:Lg和Cg分别为第g个约束断面在时段t的负荷和输电容量上限;Ps.g.为第s种组合场景的第g个约束断面下在t时段所有机组总出力;.为第g个约束断面下的水电机组和光伏场集合。从目
17、标函数和分区断面约束可以看出,弃电量中未设置弃水、弃光的优先级,模型目标会使得梯级水电在允许出力范围内优先蓄水减发,以提升受阻http:69罗彬,等梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型断面内光伏消纳量,从而提升互补系统整体可消纳水平,但为保障电网供电支撑无法继续减发时,受到分区断面限制而造成弃光也不可避免2模型求解2.1模型转换MILP模型构建的关键在于模型的线性化转换,所提模型非线性约束包括式(10)、式(11)、式(16)、式(19)、式(2 1)和式(2 2)。其中,水位-库容、尾水位-泄流量以及水头损失函数可采用分段线性的方式进行处理2 2 。机组的动力特性参考文献26
18、,采用三角形权值技术进行处理。特殊地,对于季调节及以上电站,日内始末水位变化幅度较小,可在初始水位附近采用线性函数表示水位库容关系。1)机组振动区约束线性化大型机组可能存在多个振动区,将出力在最大最小出力范围内划分为多个非连续的安全运行区间。借鉴文献2 1,文中假设机组振动区不随机组水头变化而改变,即固定的振动区,假设机组有K个振动区,则有K十1个安全运行区间,即P,Pm,.,P-,Pm a ,P,.(26)引入0-1变量0 i.n,.表示出力所在的安全区间,线性化处理方式为:K+1K+19i.n.t./PmaxPmx-1Pi.n/Pmin(27)i,n,、i.n,kk-1k=1K+1i,n,
19、t,kui.n,t(28)k=1式中:0 i.n.k为振动区指示变量,取1表示电站i的第n台机组在时段t处于第k个安全运行区间。因此,式(16)非线性约束可用式(2 6)一式(2 8)替代2)水电机组出力波动限制约束线性化水电机组出力的频繁波动表现为相邻时段出力的向上或向下调节。区别于已有文献中采用的关联搜索2 7 和负荷重构2 8 等方法,文中创新性地通过引人调节指标变量进行处理,可有效提高求解效率。-in.APl.,Pi.n.1+1-Pi.n.i.n.AP.(29)i.ni.n.+i.n.1(30)式中:i.nE(0,1)和i.n.E(0,1)为电站i的第n台机组在时段t的功率调节指标变量
20、,i.nz=1表示时段t十1功率向下调节,i.n=1表示时段t十1功率向上调节,当功率不发生变化时,i.n=0且i.n.=O;M为功率调整(向上和向下)时段数上限此外,为了保证机组在每次出力调整之后至少能够保持稳定出力一定时段te,引人以下约束:i.n.+i.n.+1in.+i.n+1in.1+1Vt,=1,2,.,te-1(31)Y=0Y=0因此,式(19)的非线性约束可用式(2 9)一式(3 1)替代。如图1所示机组状态变化示意图,当机组稳定出力时间达到t后,机组具有上调、下调和平稳出力3 种有效状态,假设此时为t。时刻,若t时刻上调或下调出力,调整之后则仅有平稳出力状态有效,上调和下调的
21、状态暂时无效,直到稳定出力时间再次达到t后,机组上调和下调的状态重新有效,如此逐时段约束保证机组出力的稳定性。若上调物物物物若下调上调(状态有效);下调(状态有效);平稳(状态有效)上调(状态无效);+下调(状态无效);平稳(状态无效)图1水电机组出力上调、下调状态示意图Fig.1 Schematic diagram of up and down regulationstatus of hydropower unit output2.2光伏出力场景构建受天气变化、预测方法等因素影响,光伏预测出力与实际出力之间的偏差客观存在。文中以历史偏差数据为样本,采用模糊聚类分析,构建光伏出力场景,具体方法
22、流程如下。1)出力偏差处理PR-PPAPP.Y(32)NPv式中:Pp、PPy、Pp 分别为光伏场j在时段t的预测偏差、预测出力、实际出力Np为光伏场j的装机容量。2)模糊聚类分析以光伏场站历史日内96 点预测出力与实际出力偏差曲线为样本,进行模糊聚类分析,并采用聚类综合质量确定最佳聚类数,最后以各类别的模糊聚类中心构建预测出力偏差场景,具体公式和详细步702023,47(10)学术研究骤可参考文献2 9。3)光伏出力场景根据式(3 2)中得到场景r下光伏场j的预测出力偏差,记作:Pp(r s.j)=(Pp(r s.,),Pp(r s.),.,Pp(r s j)(33)则场景r下的出力曲线为:
23、PP(r)=PPy-NPPPy(3 4)对应的概率可通过属于场景r的样本数占总样本数的比例得到2.3求解流程本文所述的互补系统最大化可消纳电量期望模型的求解步骤如下:步骤1:读取基础数据并设置计算条件。包括区间流量、梯级发电计划、光伏预测出力、光伏历史预测与实际出力、分区断面约束、爬坡能力等。步骤2:模型转换处理。采用2.1节所述模型转换方法,对非线性约束进行线性化处理步骤3:光伏出力场景构建。根据计划日光伏预测出力以及2.2 节所述方法构建光伏出力场景。步骤4:模型求解。将目标函数与转化后的约束结合构成的MILP模型,在Java环境中,编码调用CPLEX求解类,实现模型求解,附录A给出了编码
24、和求解示例。步骤5:结果输出。输出互补系统整体可消纳电量期望值,不同组合场景下的电站出力、机组出力、机组开停机、出库流量、水库水位等结果信息。3应用实例3.1工程背景以中国西南地区某流域梯级的4个水电站15台机组以及2 个光伏群为参考所构建的互补系统为研究对象,验证本文所提模型和求解方法的有效性,简化的梯级水力关系以及网架拓扑如图2 所示。选取枯水期典型日场景,以1d为调度周期,15min为调度时段,梯级水电站发电计划以及光伏预测出力(详见附录B)、电网参数均参考电网实际情况设置。梯级各水电站的特征参数以及分区输电约束分别如表1和表2 所示。其他模型参数设置为:机组爬坡能力Pi.n 为6 0
25、MW/15min;机组稳定出力限制时段数te为4,即1h;功率调整时段数上限Ma为12;梯级发电计划的允许偏差为2%。送出断面1光伏群1断面2C光伏群2OO断面4上游?断面3QQ?G?水电站1水电站2水电站3水电站4下游110kV;一2 2 0 kV;-500kV;变压器图2梯级水力关系和网架拓扑示意图Fig.2Schematic diagram of cascade hydraulic relationand grid topology表1梯级水电站的主要特征参数Table 1 Main characteristic parameters of cascade hydropower plan
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