基于多场景随机规划的电热联合系统日前经济调度.docx

1 引言

近年来,风电装机 容 量 不 断 增 长,弃风 问题也日 益 严 重

[1]

。尤其在 我 国 “三

北”(华北、西北、东北)地区,弃风现象经常发生。电热联合系统具有环保效益

好、资源利用率高等特点,可提高电热联合运行的灵活性,可使电力系统接纳更

多可再生能源,是解决弃风限电问题的有效途径。针对“三北”地区电、热负荷耦

合严重的现状

[2]

,研究电热联合系统经济调度问题,合理安排风电机组、热电联产

(Combine heat and power,CHP)机组、火电机组的出力情况,提高新能源发电

运行问题,其建立的优化模型可用于分析电热联合运行系统的最优运行策略、

电热储能装置和电源及热源的最佳选址。文献

热,可以更好地满足可再生能源的接入需求。文献

合运行系统概率能量流模型,分析了风电出力、系统负荷的不确定性对电热联

合运行系统的影响。目前在电热联合系统日前经济调度问题的研究中,同时考

虑风电不确定性的研究较少。随着风电装机容量的不断增大,风电的预测误差

对电力系统的备用需求以及安全性所产生的影响不容忽视。

本文在现有文献 的基础 上,以多场 景随机 规划的 方法

处理风电出力的 不

2 电热联合系统结构

本文所研究的电热联合系统(如图 1 所示)包含电源/热源、网络、电热转换

元件及负荷。源侧包含风电机组、火电机组、CHP 机组。连接源侧与负荷侧

的是输电网、供热网络;输电网采用直流潮流模型,供热网络采用恒定管道流量

控制

[9]

的方式。电热转换元件为电锅炉,使用电锅炉将风电转换为热是解决弃风

问题的一个方案

[10]

。热负荷建模为具有一定调控潜力的居民热负荷模型。风电

功率为服从正态分布的随机变量模型。

图 1

[11]

到日前调度方案,包括火电机组、CHP 机组、电锅炉的功率。当风电实际发电

量与预测值有所偏差时,需要调用火电机组的旋转备用来保证功率平衡。文中

所定义的火电机组的旋转备用调用量为辅助变量,不作为日前调度结果。

3.1 目标 函数

电热联合系统的日前经济调度以系统在各风电出力场景下的煤耗成本、弃

风惩罚成本期望值最小为调度目标。日前经济调度目标函数可表示为

min F=∑t=1T∑i=1NCHPfCHPi(PCHPi,t,ΦCHPi,t)Δt+ ∑t=1T∑s=1NSγ(s)∑i=1NGfGi(P

Gi,t+Padji,t,s)Δt+ ∑t=1T∑s=1NSγ(s)∑i=1Nwfwi(Pwi,t,s)Δtmin F=∑t=1T∑i=1NCHPfiC

HP(Pi,tCHP,Φi,tCHP)Δt+ ∑t=1T∑s=1NSγ(s)∑i=1NGfiG(Pi,tG+Pi,t,sadj)Δt+ ∑t=1T

电机组的实际发电量;γ(s)为第 s 场景的概率。

函数 fCHPifiCHP 为 CHP 机组的成本函数

fCHPi(PCHPi,t,ΦCHPi,t)=a0,i+a1,iPCHPi,t+a2,iΦCHPi,t+a3,i(PCHPi,t)2+a4,i(ΦCHPi,t)

2+a5,iPCHPi,tΦCHPi,tfiCHP(Pi,tCHP,Φi,tCHP)=a0,i+a1,iPi,tCHP+a2,iΦi,tCHP+a3,i(

Pi,tCHP)2+a4,i(Φi,tCHP)2+a5,iPi,tCHPΦi,tCHP

函数 fGifiG 为火电机组的成本函数

fGi(PGi,t)=b0,i+b1,iPGi,t+b2,i(PGi,t)2fiG(Pi,tG)=b0,i+b1,iPi,tG+b2,i(Pi,tG)2

函数 fwifiw 为风电机组的弃风惩罚成本

数;Pw.maxi,t,sPi,t,sw.max 为第 s 场景下风电功率的最大值。