本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)運行與調(diào)度，具體涉及一種基于分布魯棒機會約束的規(guī)模化儲能與新能源日前調(diào)度方法，旨在優(yōu)化電力系統(tǒng)的調(diào)度策略，以提高高比例可再生能源接入條件下的系統(tǒng)魯棒性和經(jīng)濟性。

背景技術：

1、隨著全球能源結構的逐步轉(zhuǎn)型，尤其是可再生能源在電力系統(tǒng)中比例的顯著提高，傳統(tǒng)電網(wǎng)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。風能、太陽能等間歇性和不穩(wěn)定性能源的廣泛接入，顯著增加了電力系統(tǒng)的波動性和不確定性。這些能源的輸出受氣候變化、季節(jié)性波動、天氣變化等因素的影響，導致其發(fā)電量難以準確預測，給電力系統(tǒng)的負荷平衡、調(diào)度決策和電網(wǎng)穩(wěn)定性帶來了嚴重壓力。特別是在大規(guī)?？稍偕茉唇尤氲那榫诚?，如何有效管理其波動性，減少棄風、棄光現(xiàn)象，并確保電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性，成為當前電力系統(tǒng)調(diào)度領域的研究熱點。

2、傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)調(diào)度方法通常依賴于定常負荷和可預測的發(fā)電模式，這在面對可再生能源高度滲透時已顯得力不從心。特別是輸電斷面的約束成為制約電網(wǎng)運行的關鍵因素。輸電斷面是由多條輸電線路組成的電力傳輸路徑，負責承載來自不同區(qū)域之間的電力流動。隨著新能源的接入，尤其是分布式發(fā)電資源的接入，電網(wǎng)內(nèi)部的電力流動變得更加復雜，傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)度策略已無法滿足復雜的實時需求。

3、當前，電力系統(tǒng)中的輸電斷面通常受到諸如功率限制、穩(wěn)定性限制以及n-1安全準則等約束，這些約束導致了輸電斷面?zhèn)鬏斈芰Φ钠款i。盡管已有研究采用了基于安全極限和潮流計算的方法來優(yōu)化輸電系統(tǒng)的運行，但仍存在以下幾個問題：一是輸電斷面容量的利用率普遍較低，尤其在可再生能源出力波動較大的情況下，傳統(tǒng)的調(diào)度方法難以充分利用可用輸電容量；二是現(xiàn)有調(diào)度方法大多未能充分考慮儲能系統(tǒng)，特別是規(guī)模化儲能系統(tǒng)(utility-scale?bes)在提升輸電斷面利用率、平衡供需和調(diào)節(jié)潮流方面的潛力。

4、電池儲能系統(tǒng)(bes)因其響應速度快、可靠性高、可調(diào)節(jié)性強等優(yōu)勢，逐漸被應用于電力系統(tǒng)調(diào)度中，成為應對高比例可再生能源接入的重要技術手段。特別是在新能源發(fā)電的波動性和不確定性背景下，儲能系統(tǒng)能夠通過充電和放電過程平衡電網(wǎng)負荷，為電網(wǎng)提供頻率調(diào)節(jié)、備用服務、負荷平衡等多種輔助服務，極大提高了電網(wǎng)的調(diào)度靈活性和魯棒性。盡管如此，目前關于如何在電力調(diào)度過程中合理集成規(guī)?；瘍δ芘c可再生能源的研究仍處于探索階段，尤其是如何通過調(diào)度策略提升輸電斷面的容量利用率和優(yōu)化電網(wǎng)整體運行效率，仍是技術難點。

5、此外，面對高比例可再生能源接入帶來的不確定性，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法大多基于確定性模型或依賴于假設的概率分布。由于新能源出力的不確定性具有復雜性和非線性特征，基于確定性方法的調(diào)度方案往往無法應對極端不確定情況下的需求波動。近年來，分布魯棒優(yōu)化(dro)方法逐漸受到廣泛關注。dro方法通過引入不依賴于具體概率分布的優(yōu)化框架，能夠在多種不確定場景下進行最優(yōu)調(diào)度，且無需對不確定性進行精確建模。該方法可以靈活應對可再生能源出力的不確定性，尤其在電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化中，提供了一種新的思路。

6、然而，目前關于如何結合分布魯棒優(yōu)化方法、規(guī)?；瘍δ芎洼旊姅嗝婕s束問題進行綜合調(diào)度的研究仍然較少，尤其是如何在實際電網(wǎng)環(huán)境下實現(xiàn)高效的輸電斷面容量利用和新能源發(fā)電調(diào)度，依然是亟待解決的技術難題。為此，迫切需要提出一種新的調(diào)度模型，能夠充分利用規(guī)?；瘍δ艿恼{(diào)節(jié)能力，結合分布魯棒優(yōu)化方法，在面對新能源不確定性的情況下，優(yōu)化電網(wǎng)運行，并提升輸電斷面的利用效率，以確保電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和經(jīng)濟運行。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術問題是現(xiàn)有能源配置下缺乏靈活性資源應對可再生能源出力不確性導致的系統(tǒng)斷面容利用率過低的問題，基于日前調(diào)度框架，提出了一種利用電池儲能系統(tǒng)提升電力系統(tǒng)斷面容量利用率的日前-日內(nèi)滾動調(diào)度優(yōu)化方法，根據(jù)日內(nèi)實際負荷和可再生能源出力偏差滾動修正日前調(diào)度計劃并逐步執(zhí)行，減少預測偏差帶來的資源浪費和斷面容量利用率損失。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案。

3、本發(fā)明提供一種基于分布魯棒機會約束的規(guī)?；瘍δ芘c新能源日前調(diào)度方法，包括以下步驟：

4、(1)定義輸電斷面容量利用率計算公式，即單個調(diào)度時段內(nèi)流經(jīng)斷面的潮流值與斷面最大允許傳輸容量的比值；構建提升輸電斷面利用率的日前經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型，明確研究目標和問題，結合規(guī)?；瘍δ芎托履茉吹奶攸c，提出基于分布魯棒機會約束的方法來處理不確定性；

5、(2)利用基于wasserstein距離的分布魯棒優(yōu)化模型，將風電出力的不確定性通過數(shù)學模型量化，并使用線性化技術進行分布魯棒機會約束的線性化求解。

6、進一步地，所述輸電斷面容量利用率計算公式如下：

7、

8、式中：為斷面f中包含的所有輸電線路的集合。atf為該斷面的最大允許傳輸容量。為t時段流經(jīng)輸電線路l的有功潮流變量。為有功潮流與斷面f的0-1變量，當時，流經(jīng)輸電線路l的有功潮流與斷面f的功率正方向相同，當時，流經(jīng)輸電線路l的有功潮流與斷面f的潮流正方向相反。為t時段流經(jīng)斷面f的有功潮流總和。即輸電斷面容量利用率為單個調(diào)度時段內(nèi)流經(jīng)斷面的潮流值與斷面最大允許傳輸容量之間的比值。

9、進一步地，所述日前經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型的目標函數(shù)表達式如下：

10、

11、式中：表示t時段流經(jīng)斷面f的有功潮流總和，t指時段t的集合；αg表示火電機組g的發(fā)電成本系數(shù)；表示火電機組g在時段t的有功出力；f指斷面f的集合；g指火電機組g的集合；αw表示風電場w的棄風懲罰系數(shù)；表示風電場w在時段t的棄風量；w指風電場w的集合。

12、進一步地，所述日前經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化模型的約束條件如下：

13、1)傳統(tǒng)機組運行約束：

14、

15、式中：和分別表示火電機組g的有功出力的上下限；表示火電機組g的爬坡率。

16、2)直流潮流約束

17、

18、

19、式中：pllmax是線路l允許通過的有功潮流的上限，其中線路l表示節(jié)點i指向節(jié)點j的線路；表示線路l在時段t的有功潮流；θi,t表示節(jié)點i在時段t的電壓相角的大??；θj,t表示節(jié)點j在時段t的電壓相角的大小；表示線路l的電抗；和分別表示節(jié)點i的相角的上下限。

20、3)旋轉(zhuǎn)備用約束：

21、

22、式中：表示儲能站e在時段t提供的旋轉(zhuǎn)備用容量；表示負荷d在t時刻的大?。槐硎净痣姍C組g在時段t可以提供旋轉(zhuǎn)備用容量；δsyn表示系統(tǒng)總旋轉(zhuǎn)備用容量與負荷之間的比例系數(shù)。調(diào)度運行中，系統(tǒng)所需的旋轉(zhuǎn)備用容量設定為負荷需求的20％～25％。δtsyn表示系統(tǒng)準許傳統(tǒng)機組提供旋轉(zhuǎn)備用的最大時間，設定為10min。

23、4)緊急頻率備用：

24、

25、式中：表示儲能站e在時段t提供的緊急頻率備用容量；表示風電機組在時段的計劃出力；δfcas表示風電波動的比例系數(shù)，考慮為風電出力的5％～10％。

26、5)規(guī)?；瘍δ苓\行約束：

27、

28、

29、式中：表示儲能站e在時段t的離線充電狀態(tài)，1代表正在充電，0代表不充電；和分別表示儲能站e的最大和最小充電功率；表示儲能站e在時段t的充電功率；表示儲能站e在時段t的離線放電狀態(tài)，1代表正在放電，0代表不放電；和分別表示儲能站e的最大和最小放電功率；表示儲能站e在時段t的充電功率；ee,t表示儲能站e在時段t的能量儲存；和分別表示儲能站e在時段t的充放電效率；δt表示時段長度；表示儲能站e在時段t為滿足系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用需求儲能站必須保留的能量；表示儲能站e在時段t為滿足系統(tǒng)的緊急頻率備用需求儲能站必須保留的能量；和分別表示儲能站e可接受的最大和最小能量儲存。

30、6)斷面?zhèn)鬏敵绷骷s束：

31、

32、式中：dl表示線路l的潮流的流向與斷面?zhèn)鬏數(shù)某绷髁飨蛑g的離散關系；1代表流向相同，-1代表流向相反；和分別表示斷面?zhèn)鬏數(shù)目傆泄Τ绷鞯纳舷孪蕖?/p>

33、7)風電機組運行約束：

34、

35、式中：p(pw)表示含有不確定性的風電出力預測誤差的分布所屬集合；表示風電機組w在時段t的計劃出力；表示含不確定性的風電出力預測誤差；表示風電機組w在時段t的最大預測出力；α1和α2表示風險容忍系數(shù)。

36、8)有功功率平衡約束：

37、

38、進一步地，所述基于wasserstein距離的分布魯棒優(yōu)化模型的表達式如下：

39、

40、式中：||·||p表示p范數(shù)；π是p1和p2所有可能的聯(lián)合分布。

41、支持集ξ上，風電出力預測誤差(不確定變量)ξ的真實分布pξ是未知的，假定pξ可以根據(jù)一定的經(jīng)驗數(shù)據(jù)分析獲得。根據(jù)風電機組的預測誤差歷史數(shù)據(jù)集建立考慮預測誤差的風電出力的經(jīng)驗分布pn：

42、

43、式中：n代表風電出力預測誤差歷史樣本集的數(shù)量；δ(·)表示狄拉克函數(shù)。

44、由此，風電出力預測誤差的模糊集pε(pn)可以被表示為以風電出力的歷史分布(經(jīng)驗分布)pn為中心，ε為半徑構建的wasserstein球：

45、pε(pn)＝{pξ∈r(ξ)|wp(pn,pξ)≤ε}

46、式中：r(ξ)表示支持集ξ上的所有概率分布的集合；ε表示風電出力預測誤差的真實分布與經(jīng)驗分布之間的距離預算，也是wasserstein球的半徑。

47、ε與已知的支持集ξ和給定的置信水平β相關，采取不同的置信水平β，對應wasserstein球半徑的大小也會隨之改變：

48、

49、其中，b表示支持集的直徑，可以通過如下的優(yōu)化模型求解獲得：

50、

51、式中：為輔助變量，為樣本集的平均值。

52、進一步地，所述分布魯棒機會約束的線性化求解如下：

53、分布魯棒機會約束標準型為：

54、

55、分布魯棒機會約束標準型要求在基于風電出力預測誤差經(jīng)驗集獲得的模糊集中，所有概率分布在1-α的情景下，使對應約束滿足成立條件。因此，引入條件風險價值(conditional?value?at?risk，cvar)約束對分布魯棒機會約束進行線性化近似，以保證風電出力和棄風在較高概率水平下仍然不會越限。在標準容忍度α∈(0,1)的情況下，cvar的概率分布可以被重新表述為：

56、

57、進一步推導，對于決策變量x，cvar約束可以被轉(zhuǎn)化為一組線性約束：

58、

59、式中：λ，β，χi分別為輔助變量。

60、至此，可以用線性約束組代替約束風電出力和棄風的分布魯棒機會約束進行求解。

61、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下有益效果：所提模型能充分發(fā)揮us-bes存儲釋放電量、提供旋轉(zhuǎn)備用和提高緊急頻率備用的優(yōu)勢，達到提升斷面利用率，優(yōu)化資源配置和增強系統(tǒng)安全運行能力的目的。此外，分布魯棒機會約束的參與，協(xié)助應對了風電出力不確定性的問題，使得日前調(diào)度策略在兼顧魯棒性的同時，更具靈活性。