一种风火电打捆发电系统优化规划方法

摘要

本发明属于电力系统规划技术领域，具体涉及一种风火电打捆发电系统优化规划方法，以打捆系统总成本(含运行成本、投资成本和维护成本)最小为目标函数，以火电机组最小开停机、最大最小出力等为约束条件，建立含系统运行行为的风火电打捆发电系统优化规划模型，并采用动态规划、树枝下降技术等算法求解模型。本发明能在模拟打捆系统运行行为的基础上，计及火电机组的运行约束，更加精确地获得火电机组的运行成本，使得打捆系统中风火电容量规划结果更加精确、合理。

主权项

一种风火电打捆发电系统优化规划方法，其特征在于：步骤1：选择合适的火电机组作为建设打捆发电系统的候选机组；根据规划要求，选择五种及以内火电机组类型构成打捆发电系统的候选机组；步骤2：生成打捆发电系统候选规划方案火电机组规划方案为离散值，优化规划方案的搜索过程是通过比较不同火电配置方案的优劣得到：既能满足各种约束又能使总成本最小的规划方案即为最优规划方案；打捆发电系统中火电机组装机数与打捆发电系统总成本的变化规律为：(1)随着打捆发电系统中火电机组装机数的减少，系统的投资、维护成本相应减少；(2)随着打捆发电系统中火电机组装机数的减少，系统的运行成本呈现两种情况：1)如果被减掉的火电机组之前已启动，随着火电机组的减少，之前不是最优选择的火电机组将开启或增加出力，则运行成本会增加；2)如果被减掉的火电机组之前并没有启动，则运行成本不变；根据上述规律(1)和(2)中关于运行成本、投资成本和维护成本的变化情况，得出打捆发电系统中火电机组装机数与打捆发电系统总成本的变化规律，即随着机组的减少，系统的投资成本下降，运行成本增加或不变，总成本有一个最小值；根据前述规律，采用树枝下降技术生成候选规划方案：首先，选择已选各火电机组类型作为候选机组；然后，选择一个开始减少数，即初始总装机数；不断减少总装机数，生成打捆系统的各候选规划方案树；步骤3：对各候选方案进行风火电打捆发电系统协调调度模拟建立风火电长期协调调度模型以模拟打捆发电系统在规划期的运行行为，风火电打捆发电系统长期协调调度模拟模型如下：3.1风电机组出力模型单风机出力模型为：其中，P^WTG(t)为风机在t时刻的出力；P^w,r为风机额定功率；V_ci、V_co和V_r为风机切入风速，切出风速和额定风速；V_j(t)为t时刻的风速；A、B、C为风机模型系数；整个风电场出力可由所有风电机组出力相加得到；3.2长期风火电协调调度模拟模型的目标函数长期风火电协调调度模拟模型的目的在于：通过安排每小时火电机组的开停机状态、开机机组的出力以协调风电场出力，在满足火电机组约束、系统约束下达到整个风火电打捆发电系统的运行成本最小；设风电发电成本为零，因此，打捆发电系统的运行成本主要为火电机组的运行成本，即火电的生产成本、开机成本和停机成本，即：$\begin{array}{cc}\min & F=\underset{t=1}{\overset{T}{\Sigma }}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}\left(F_i\right(P_i\left(t\right))+{\mathrm{SU}}_i(t)+{\mathrm{SD}}_i(t\left)\right)\end{array}---\left(2\right)$其中，F表示打捆发电系统中火电机组年运行成本，包括生产成本、机组开机成本和机组停机成本；F_i(P_i(t))表示火电机组i在t时刻的生产成本，P_i(t)为火电机组i在t时刻的出力，SU_i(t)表示火电机组i在t时刻的开机成本，SD_i(t)表示火电机组i在t时刻的停机成本；T表示年小时数(8760)，N表示打捆发电系统中的火电机组数；生产成本常表示为： F_i(P_i(t))＝a_i+b_i·P_i(t)+c_i·P_i(t)²                    (3)其中，a_i、b_i、c_i为火电机组i的生产成本函数系数；开机成本SU_i(t)与机组已停机时间相关，即其中，HSU_i为火电机组i的热启动成本，CSU_i为火电机组i的冷启动成本；T_i^off(t)为火电机组i到t时刻已停机的小时数；T_i^cold为火电机组i的冷启动小时数；T_i^minoff为火电机组i的最小停机时间；火电的停机成本为一定值，取为0；3.3长期风火电协调调度模拟模型的约束条件风火电长期调度模拟模型中，需满足如下约束：(1)电力平衡每小时，火、风电发出的总功率需等于打捆发电系统的输送功率：$\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{U}_i\left(t\right)·P_i\left(t\right)+P^{w,total}\left(t\right)=P^T\left(t\right)---\left(5\right)$其中，U_i(t)表示机组i在t时刻的状态，1表示机组开机，0表示机组停机；P^w,total(t)为t时刻风电总出力；P^T(t)为打捆发电系统t时刻的输送功率；(2)系统旋转备用要求除了常规系统旋转备用外，当系统接入风电后，由于风电出力的不确定性，需要再增加一部分上旋转备用，以应对风电出力突然减小；同样地，如果风电出力突然增加，则需要火电减少出力，即火电机组不能运行到太靠近出力下限的位置，使得火电机组能够降低出力以消纳更多的风电；式(6)和(7)分别为计及风电后系统上旋转备用要求和下旋转备用要求：$\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{U}_i\left(t\right)·{\mathrm{US}}_i\left(t\right)\ge BSR\left(t\right)+{\mathrm{ASR}}_{up}\left(P^{w,total}\right(t\left)\right)---\left(6\right)$$\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{U}_i\left(t\right)·{\mathrm{DS}}_i\left(t\right)\ge {\mathrm{ASR}}_{down}\left(P^{w,total}\right(t\left)\right)---\left(7\right)$ BSR(t)＝α％×(P^T(t)‑P^w,total(t))                      (8) ASR_up(P^w,total(t))＝β％×P^w,total(t)                      (9) ASR_down(P^w,total(t))＝β％×P^w,total(t)                    (10)其中，US_i(t)和DS_i(t)为火电机组i在t时刻所提供的上旋转备用和下旋转备用；BSR(t)为系统t时刻基本旋转备用要求，由式(8)计算，α％为基本旋转备用系数；ASR_up为系统由于风电接入所需要的额外上旋转备用要求，其与t时刻风电大小相关，由式(9)计算，ASR_down为系统由于风电接入所需要的额外下旋转备用要求，由式(10)计算，β％为额外上/下旋转备用系数；(3)系统最大/最小功率要求在任意时刻t，打捆发电系统中风电的出力与开机火电机组能提供的最大功率之和需大于打捆发电系统的输送功率、基本旋转备用要求与额外上旋转备用要求之和；同时，在任意时刻t，打捆发电系统的输送功率需大于风电出力，开机火电机组最小出力与额外下旋转备用之和；$\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{U}_i\left(t\right)·P_i^{max}\left(t\right)+P^{w,total}\left(t\right)\ge P^T\left(t\right)+BSR\left(t\right)+{\mathrm{ASR}}_{up}\left(P^{w,total}\right(t\left)\right)---\left(11\right)$$\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{U}_i\left(t\right)·P_i^{min}\left(t\right)+{\mathrm{ASR}}_{down}\left(P^{w,total}\right(t\left)\right)+P^{w,total}\left(t\right)\le P^T\left(t\right)---\left(12\right)$其中，P_i^max(t)为火电机组i在t时刻的最大出力，P_i^min(t)为火电机组i在t时刻的最小出力；(4)火电机组功率限制 P_i^min(t)≤P_i(t)≤P_i^max(t)                        (13)其中，为火电机组i的额定最大出力；为火电机组i的最大爬坡能力，为火电机组开机最大爬坡能力；为火电机组i的额定最小出力，为火电机组i的最大出力下降能力；式(14)表示：若在t–1和t时刻火电机组i均为开机状态，则t时刻火电机组i的最大出力由机组的额定最大出力与t–1时刻机组出力加机组最大爬坡能力二者中的较小值确定；若t–1时刻机组处于停机状态，而t时刻机组开机，则火电机组i在t时刻的最大出力等于火电机组的开机最大爬坡能力；式(15)表示：若在t–1和t时刻火电机组i均为开机状态，则t时刻火电机组i的最小出力由机组的额定最小出力与t–1时刻机组出力减机组最大出力下降能力二者中的较大值确定；若t–1时刻机组处于停机状态，而t时刻机组开机，则火电机组i在t时刻的最小出力等于火电机组的额定最小出力；(5)火电机组最小开/停机时间限制(T_i^on(t‑1)‑T_i^minon)×(U_i(t‑1)‑U_i(t))≥0                  (16)(T_i^off(t‑1)‑T_i^minoff)×(U_i(t)‑U_i(t‑1))≥0                  (17)其中，T_i^on(t‑1)为火电机组i到t–1时刻已开机小时数，T_i^off(t‑1)为火电机组i到到t–1时刻已停机小时数；T_i^minon为火电机组i最小开机时间，T_i^minoff为火电机组i最小停机时间；(6)火电机组旋转备用限制火电机组在t时刻所能够提供的上/下旋转备用由式(18)和(19)计算：${\mathrm{US}}_i\left(t\right)=min\{{\mathrm{US}}_i^{max},P_i^{max}\left(t\right)-P_i\left(t\right)\}---\left(18\right)$${\mathrm{DS}}_i\left(t\right)=min\{{\mathrm{DS}}_i^{\max },P_i\left(t\right)-P_i^{\min }\left(t\right)\}---\left(19\right)$${\mathrm{US}}_i^{\max }=\gamma \%\times P_{i,r}^{\max }---\left(20\right)$${\mathrm{DS}}_i^{\max }=\gamma \%\times P_{i,r}^{\max }---\left(21\right)$其中，为火电机组i所能提供的最大上旋转备用，其为机组i额定容量的百分比，由式(20)计算；为火电机组i所能提供的最大下旋转备用，其同样为机组i额定容量的百分比，由式(21)计算；γ为机组最大上/下旋转备用系数；式(18)表示：火电机组i在t时刻所能提供的最大上旋转备用，由机组i所能提供的最大上旋转备用、t时刻机组i最大出力与其实际出力之差中较小值确定；同样地，式(19)表示：火电机组i在t时刻所能提供的最大下旋转备用由机组i所能提供的最大下旋转备用、t时刻机组i实际出力与其最小出力之差二者中较小值确定；步骤4：模型的求解算法采用动态规划求解风火电长期协调调度模拟模型，模型的求解公式如下：$F(t,j)=\underset{\{k\in K\}}{min}[P(t,j)+S(t-1,k\to t,j)+F(t-1,k)]---\left(22\right)$其中，F(t,j)表示由调度起始时刻至t时刻机组组合状态j的最小运行成本，P(t,j)表示t时刻机组组合状态j的最小生产成本，S(t‑1,k→t,j)表示由t–1时刻机组组合状态k到t时刻机组组合状态j的开机成本；步骤5：风火电打捆发电系统优化规划模型对某一风电场，利用前述长期风火电协调调度模拟模型可得到规划期内火电机组采用第k种配置方案的年运行成本，通过计入贴现率和煤炭价格上涨等因素，将该年运行成本转换为现值，再加入系统的投资成本和维护成本，即可得到该风火电打捆发电系统的总成本；通过比较有效配置方案集VS中各打捆系统的总成本，即可得到风火电打捆发电系统的最优规划方案，该优化规划模型为：$\begin{array}{cc}\underset{k\in VS}{min}& C_k^{total}=C_k^{fuel}+C_k^{capi}+C_k^{ma\mathrm{int}}\end{array}---\left(23\right)$$C_k^{fuel}=\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}\frac{{(1+r^{coal})}^{j-1}{F}_{j,k}}{{(1+r^d)}^{j-1}}---\left(24\right)$$C_k^{capi}=C_k^{ther,capi}+C^{w,capi}---\left(25\right)$$C_k^{ma\mathrm{int}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}\frac{{(1+r^{ma\mathrm{int}})}^{j-1}{C}_k^{capi}}{{(1+r^d)}^{j-1}}---\left(26\right)$其中，为火电机组取第k种规划方案时风火电打捆发电系统的总成本，和机分别为火电机组取第k种规划方案时系统运行成本、投资成本和维护成本；M为系统规划年限；F_j,k为火电机组规划方案k在第j年的运行成本；r^coal为煤炭价格增长率；r^d为贴现率；为火电机组取第k种规划方案时的投资成本；C^w,capi为风电机组投资成本；为火电机组取第k种规划方案时风火电打捆发电系统的维护成本；r^maint为考虑设备老化及人工成本增加的年维护成本增长率。