PDF《考虑灵活运行机组的随机机组组合模型》

考虑灵活运行机组的随机机组组合模型 丁晓莺+ $ 刘!林+ 王锡凡+ 王建学+ ! +E西安交通大学电气工程学院 陕西省西安市 # +

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$E电力设备电气绝缘国家重点实验室 陕西省西安市 # +

0 , # 摘要提出一种随机机组组合模型为兼顾节能环保 该模型除考虑常规火电机组之外 还考虑了 灵活运行机组和风电机组灵活运行机组具有多种运行模式 将每种模式虚拟为一台单独的发电 机 通过设置相应的参数和约束条件实现模式之间的转换 易于与传统机组组合模型相结合在常 规机组组合模型中加入投运风险约束 通过该约束不同的变形形式可以分别考虑负荷波动 发电机 组故障和风电场输出功率波动等多种随机因素$个简单系统的算例分析显示了所述模型在处理 灵活运行机组以及考虑随机因素方面的有效性 0个不同规模的算例分析显示 模型的计算时间 能够满足工程计算的需要 具有一定的实际应用前景 关键词机组组合灵活运行机组风力发电发电充裕度机会规划 中图分类号 )* # ! $ 收稿日期 $ , - ! - ! +修回日期 $ , -

4 - $ 国家重点基础研究发展计划,#!计划资助项目$ 0%/$+#, .

西安交通大学校长基金

0 + + $ + + !引言 近年来 在全球常规能源逐步走向枯竭, 环保呼 声日渐高涨的背景下 可再生能源发电技术得到不 断发展并进一步实用化 一些利用效率高, 响应速度 快, 环境友好的发电机组在电力系统中的比重也越 来越大 例如( 联合 循环机组, 可变换.混合燃料机组, 过度燃烧机组等&

这类灵活运行机组运行模式 较多 不同运行模式之间的转换需考虑一定的约束 条件 从而使发电计划的安排变得更为复杂&

风电 等可再生能源能源的随机波动特性对电力系统发电 充裕度的影响也不容忽视&

长期以来 为计及电力系统中各种随机因素的 影响 机组组合! ` V J 7@ C KK J

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7 Z %# 模型中常常 设置旋转 备用约束 以保证发 电系统的充裕度$ + - $% &

然而在不同情况下影响系统运行的随机因素的概率 不同! 例如( 不同时段负荷的波动特性不同等# 确定 性旋转备用约束的 Z %模型难以使系统在整个调度 周期内保持稳定的发电充裕度&

文献$ ! - 4% 将系统 中某些确定性指标和概率指标相结合 在满足一定 发电充裕度水平下确定系统应该具备的备用容量&

投运风险度的概念提出以概率分析为基础的考虑旋 转备用的 方法$ # % &

然而由于Z%问题本身的复杂性 至今为止大部分研究都集中在确定性方面 考虑 不确定因素的研究相对较少$

6 - + % &

同时 在Z%模型中融入灵活运行机组和风电 等信息来指导发电计划安排的研究较少 大多是从 分析和评估的角度进行研究的$ + + - + 4% &

为此 本文提 出一种随机机组组合! ?

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7 J @Z % '

Z %# 模型 除 考虑常规火电机组之外 还考虑了灵活运行机组以 及风电机组 并能考虑负荷波动性 机组强迫停运以 及风电功率的随机特性等随机因素&

!随机机组组合模型的建立 E !灵活运行机组和常规火电机组的运行约束 灵活运行机组包括联合循环机组, 变换.混料机 组, 过度燃烧机组等 这些机组可以运行于不同的模 式! 具体的运行模式见附录 5# 且不同的模式之间 能够转换&

其运行方式必须遵守以下约束条件&

+ # 任何一种运行状态之间能够互相转换 且各 状态之间存在依赖和排斥$种关系&

例如( 过度燃 烧机组的$种运行状态之间是依赖的关系 即只有 基本! _ L ? >

# 运行状态已启动的情况下才能实现过度 燃烧! C ] >

[

8 J [ >

# 状态&

而联合循环机组和变换.混合 燃料机组的各运行状态之间是排斥的关系 即只能 存在一种运行状态 任何$种状态不能并存&

$ # 各状态之间转换规则&

例如( 必须运行一定 的时间后才能进行状态的转换 或者必须停机后才 能进行状态的转换 等&

! # 能够从各状态直接停机 且机组停机一定的 时间后才能再次启动 不同状态要求停机时间不同&

0 # 各种运行状态下输出电能的范围&

不难发现 以上约束条件与常规火电机组运行 约束类似 因此 将灵活运行机组的每种运行模式看 - ! $ - 第!!卷!第+6期$ ,年,月$.日&

CDE!!!F C E +

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7 E $ . $ , 做一台虚拟的小机组 从而可实现与一般 Z % 模型 接口 不增加编程的复杂性&

因此 灵活运行机组和 火电机组的运行约束可表示如下&

+ # 出力限制条件 [ % M(;

% K J V

2 (;

% M 2[ % M (;

% K L M %$F;

Fl M$F '

! + # !!$ # 开机时间限制条件 [ % M 5[ % M

5 + 2[ % 0!!

0 M4+ M4$ * K J V ! M40 % 5+ '

# %$F;

Fl M$F '

! $ # !!! # 停机时间限制条件 [ % M

5 + 5[ % M 2+5[ % /!! / M4+ M4$ * K J V ! M4/ % 5+ '

# %$F;

Fl M$F '

! ! # !!0 # 功率平衡方程 &

% $F ;

F l (;

% M

4 &

% $FP (P % M (3 M!! M$F '

!

0 # !!. # 变量约束 [ % M $ ) + + (;

% M

8 ) ! %$F;

Fl M$F '

! . # !!4 # 运行状态之间的关系 互斥( &

0$F

8 [

0 M +!! M$F '

!

4 # 依存( [ / M

5 + 8[

0 M [ / M 4[

0 M +!! M$F ) '

! # # 式中( (;

% K J V和(;

% K L M分别为常规火电机组! 虚拟机 组# %的最小技术出力和额定功率'

(;

% M为火电机组 ! 虚拟机组# %在时段M 的有功出力'

F;

为系统中常 规火电机组的集合'

Fl 为系统中灵活运行机组虚拟 机组的总集合'

F '

为调度时段的集合'

[ % M为时段M 火电机组! 虚拟机组# %是否被安排调度 [ % M + 表 示被调度 反之[ % M 表示未被调度'

0 % 和/ % 分别 为火电机组! 虚拟机组# %的最小开机和停机时间'

'

为最大调度时段数'

(P % M为风电场% 在时段M 的输 出功率 本文中认为它被优先调度 可根据该时段风 速的预测值事先进行估算得到'

(3 M为时段M系统的 负荷'

FP 为风电场集合'

F

8 为某一台灵活运行机组 根据运行方式划分的虚拟机组的集合'

/ 和0 分别 表示 过度燃烧机组的基本!_L?>

#和过度燃烧!C]>

[8J[>

#形式虚拟机组的编号'

[ / M和[

0 M分别为对 过度燃烧机组而言基本运行状态和过度燃烧状态在 时段M是否存在 [ / M:+表示机组是基本运行状态 其他同&

应该指出 水电机组是电力系统中不可缺少的 发电资源 但是为更清楚地说明本文研究的重点 水 电机组不包含在所述模型中 因此 本文提出的电能 负荷都是指扣除了水电机组出力后剩余的负荷&

E !目标函数 目标函数为火电机组启动成本! 或灵活运行机 组之间状态转换的成本# *'

% M与机组的发电成本* % M 之和最小 表示为( !K J V &

% $F ;

F l &

M $F '

! * % M! (;

% M [ % M# 4*'

% M! [ % M# # !

6 # 式中( * % M! (;

% M [ % M#

6 $ % ( $ ;

% M

46 + % (;

% M

46 % [ % M *'

% M! [ % M# *

8 % K L M ! [ % M 5[ % M

5 + # % $F;

Fl'

M $F '

'

*

8 % 为第%台火电机组的启动成本 ! 或灵活运行机组之间状态转换的成本# &

E !机组投运风险约束 电力系统运行过程中由于一些随机因素可能造 成系统发电量与负荷需求量不匹配 因此 发电计划 安排时必须考虑一定的冗余容量以抵御这些随机因 素的影响&

考虑到这一要求 在确定性机组组合模 型中加入机组投运风险约束 即在考虑随机因素的 情况下 某时刻系统中所有被调度机组的总容量大 于该时刻负荷的概率! 用([ 函数表示# 应大于某一 给定的置信度2 其数学表达式为( (

5 6

5 6 [ &

% $F ;

F l [ % M (;

% K L M

4 &

% $FP (P %

9 : M '

(3

9 : M '

2 ! , # !!式! , # 是一个基本式 根据所考虑的随机因素不 同它可以变换为不同的形式 例如( + # 考虑负荷波动( 式! ,# 中只有 (3 M是随机 变量&

$ # 考虑风电功率随机特性( 式! , # 中只有风电场 输出功率 (P % M是随机变量&

! # 考虑机组强迫停运率 则式! , # 变为( (

5 6

5 6 [ &

% $F ;

F l # % M [ % M (;

% K L M

4 &

% $FP (P %

9 : M '

(3

9 : M '

2 ! + # 式中( # % M为时段M机组%! 包括火电机组和灵活运行 机组的虚拟机组# 的运行状态 它是一个随机变量 可以表示机组正常运行 也可以表示机组降额运行 还可以表示机组完全停运&

同理 其他随机因素也可以加入到约束条件中 当然所有的随机因素都可以同时考虑&

很明显 约束条件式! + # 是一个概率的表达式 经典的解析优化方法难以处理 因为这类方法一般 需要约束条件的数学解析表达形式 更甚者还需要 变量的导数信息&

如果能将概率约束转化为确定性 约束 就能方便地采用常规的优化方法求解&

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