一种基于情境分析的大中小水电短期可消纳电量最大协调优化调度方法

摘要

本发明涉及水电优化调度运行领域，公开了一种基于情境分析的大小水电短期可消纳电量最大协调优化调度方法，采用模糊聚类方法构建各分区小水电出力情境及其概率分布，然后结合启发式搜索和关联搜索方法进行求解。针对分区无法消纳的弃电量期望值，利用大中型水电良好的调节能力，引入约束逐级放松策略进一步提高水电的消纳能力。本发明的有益效果是能够增强大水电出力灵活性以适应小水电送出需求，从而提高水电消纳能力，减少小水电对主网的冲击，实现分区外送出力限制下的大小水电短期协调优化调度，对提高水电富集地区清洁能源利用率，深化节能减排具有较好的参考价值。

主权项

一种基于情境分析的大小水电短期可消纳电量最大协调优化调度方法，其特征包括如下步骤，(1)先提取模糊聚类样本对应时间范围内各分区小水电每日计划和实际出力过程，并累加为各分区的计划和实际值，根据下式利用模糊聚类迭代模型对小水电计划和实际出力进行分析，得到在固定计划类型的情况下，出现不同种类的实际出力类型的概率；$u_{\mathrm{hj}}={\left\{\underset{k=1}{\overset{c}{\Sigma }}{\left[\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{\left[w_i\right|r_{\mathrm{ij}}-s_{\mathrm{ih}}\left|\right]}^p}{\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{\left[w_i\right|r_{\mathrm{ij}}-s_{\mathrm{ik}}\left|\right]}^p}\right]}^{\frac{2}{p}}\right\}}^{-1}$$s_{\mathrm{ih}}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}\left(u_{\mathrm{hj}}^{\frac{2}{p-1}}{r}_{\mathrm{ij}}\right)}{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{u}_{\mathrm{hj}}^{\frac{2}{p-1}}}$式中j为样本序号；u_hj为样本j隶属于类别h的相对隶属度；k和c分别为类别标号和分类数目；i为指标序号；r_ij为规格化之后的第j个样本的第i个指标特征值；s_ih为类别h指标i的聚类特征规格化数；w_i为指标i的权值；p为可变距离参数；m为样本的指标个数；n为样本个数；h＝1,2,…,c；i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；(2)由电站来水情况以及始末水位控制条件估算发电用水量进而预估电站电量，采用逐次切负荷方法生成各电站的初始解，然后针对电量估算误差对初始解进行修正以满足控制方式要求和各个约束条件；(3)以期望值最大为目标，建立从一个初始解开始，持续地在当前解的邻域中搜索比当前解更优的可行解，并以其替代当前解，直到在当前解的邻域中找不到更优解为止的关联搜索模式，在初始解的基础上采用关联搜索对问题进行求解；(4)计算弃电量期望值E_lost，如果存在弃电，且不满足下式，则根据约束放松规则逐级放松约束，并采用关联搜索算法进行求解，直到分区出力弃电满足下式或所有允许放松条件都已使用；N_Elost＝0≥μ·SC式中N_Elost＝0为无弃电的情境数；μ为需要满足的无弃电情境的比例；为所有小水电出力情境组合数。