面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法及系统与流程

本发明属于电力系统优化调度，具体涉及一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、电力市场中的灵活爬坡产品(f l exi b l e ramp i ng products,frps)的概念，可确保在考虑可再生能源、负荷的预测误差和出力波动的前提下，保障电力系统日内灵活性平衡。因此，如何面向灵活爬坡服务，在日前和日内两个时间尺度实现对灵活性资源的合理调度是一个亟待解决的问题。

3、据发明人了解，灵活爬坡服务与目前电力市场中已有的备用辅助服务不同，灵活爬坡服务主要为应对不同时段间净负荷的波动，而备用辅助服务主要用于平衡净负荷的预测偏差。灵活爬坡服务可以由灵活性资源提供，如燃煤机组、热电联产机组、燃气机组、储能、微电网、需求响应以及风电机组等等。然而，仅仅将这些灵活性资源纳入电力系统不能保证其提供足够的爬坡能力，从而导致失负荷或弃风弃光现象。

4、受可再生能源和负荷的预测误差和波动影响，电网需要提前预留出爬坡容量以保证日内功率平衡，如何考虑多种灵活性资源协同提供灵活爬坡服务，计及不同时间尺度下预测精度的变化，实现日前-日内两个阶段灵活性资源的合理调度，为电力系统运行控制提供经济可靠的灵活爬坡服务调度方法，对高比例新能源系统稳定运行具有重要意义。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法及系统，统计净负荷预测偏差的概率密度函数，量化估计电力系统灵活爬坡需求，考虑同时调用多种资源满足系统灵活爬坡需求，以经济最优为目标函数构建日前-日内两阶段混合整数规划模型，为高比例新能源系统运行提供兼顾灵活性和经济性的调度方案。

2、根据一些实施例，本发明的第一方案提供了一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，采用如下技术方案：

3、一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，包括：

4、获取电力负荷数据；

5、根据所获取的电力负荷数据，构建灵活爬坡备用需求以及电力负荷日内场景；

6、基于所获取的电力负荷数据以及非参数核密度估计法，计算电力负荷预测偏差的概率密度函数；

7、根据所得到的概率密度函数，生成电力负荷日前场景；

8、根据所得到的灵活爬坡备用需求、电力负荷日内场景和电力负荷日前场景，构建日前-日内两阶段调度模型；

9、求解所构建的日前-日内两阶段调度模型，得到考虑灵活爬坡需求的最优调度方案，完成电力负荷的优化调度。

10、作为进一步的技术限定，以经济成本最小为目标函数构建日前-日内两阶段调度模型，即目标函数为其中，t,g,e分别指包含所有时段、机组、电池储能的集合，分别为机组g的开机成本和关机成本，ugt,vgt分别表示机组g在t时刻的启动指令和关停指令，fg(g),fe(g)分别为机组g和电池储能e的发电成本函数，分别为机组g和储能e在t时刻的预调度出力，为提供向上灵活爬坡备用和向下灵活爬坡备用的成本函数，为机组g在t时刻提供的向上灵活爬坡备用和向下灵活爬坡备用，为储能e在t时刻提供的向上灵活爬坡备用和向下灵活爬坡备用，z(p,r,y)为日内运行阶段成本。

11、进一步的，日内运行阶段成本包括失负荷成本，弃风成本和灵活性资源再调度成本，即其中，λld,λlw分别为失负荷成本系数和弃风惩罚系数，σs为每个场景出现的概率，分别为t时刻场景s下系统的失负荷和弃风功率。

12、进一步的，所述日内运行阶段成本的约束条件包括日内阶段不确定场景下的功率平衡约束、日内阶段不确定场景下的潮流约束、发电机组和储能在日内阶段的发电功率受日前阶段计划发电功率和灵活爬坡容量限制以及约束失负荷和弃风不超过实际值。

13、作为进一步的技术限定，t时刻的灵活爬坡备用需求取决于t时刻与t+1时刻的电力负荷，则灵活爬坡备用需求为：其中，和分别为电力负荷向上和向下的爬坡需求，dn,t为t时刻的n节点的负荷预测值，dn,t+1为t+1时刻的n节点的负荷预测值，为t时刻风电机组k的预测功率，wk,t+1为t+1时刻风电机组k的预测功率，σt+1为日前阶段t+1时刻净负荷的预测偏差参数。

14、作为进一步的技术限定，所获取的电力负荷数据为多个典型日时间尺度的电力负荷功率的预测值和实际值，所述时间尺度包括日前一小时和日内十五分钟。

15、根据一些实施例，本发明的第二方案提供了一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度系统，采用如下技术方案：

16、一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度系统，包括：

17、获取模块，其被配置为获取电力负荷数据；

18、构建模块，其被配置为根据所获取的电力负荷数据，构建灵活爬坡备用需求以及电力负荷日内场景；基于所获取的电力负荷数据以及非参数核密度估计法，计算电力负荷预测偏差的概率密度函数；根据所得到的概率密度函数，生成电力负荷日前场景；根据所得到的灵活爬坡备用需求、电力负荷日内场景和电力负荷日前场景，构建日前-日内两阶段调度模型；

19、调度模块，其被配置为求解所构建的日前-日内两阶段调度模型，得到考虑灵活爬坡需求的最优调度方案，完成电力负荷的优化调度。

20、根据一些实施例，本发明的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：

21、一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方案所述的面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法中的步骤。

22、根据一些实施例，本发明的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：

23、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方案所述的面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法中的步骤。

24、根据一些实施例，本发明的第五方案提供了一种计算机程序产品，采用如下技术方案：

25、一种计算机程序产品，包括软件代码，所述软件代码中的程序执行如本发明第一方案所述的面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法中的步骤。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

27、本实施例基于非参数核密度估计方法得到风电和负荷预测偏差的概率密度函数，进而计算出净负荷预测偏差的概率密度函数；采用随机抽样法生成风电和负荷的预测偏差序列，叠加风电和负荷的预测值即可生成多个日内场景；考虑净负荷的波动性和不确定性，定义灵活爬坡需求的计算公式；最后建立日前-日内两阶段电能量和灵活爬坡备用随机优化调度模型，得到考虑风险的灵活性资源最优日前调度方案，实现日前-日内两个阶段灵活性资源的合理调度，为电力系统运行控制提供经济可靠的灵活爬坡服务调度方法，为高比例新能源系统运行提供兼顾灵活性和经济性的调度方案。

技术特征：

1.一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1中所述的一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，其特征在于，以经济成本最小为目标函数构建日前-日内两阶段调度模型，即目标函数为其中，t,g,e分别指包含所有时段、机组、电池储能的集合，分别为机组g的开机成本和关机成本，ugt,vgt分别表示机组g在t时刻的启动指令和关停指令，fg(g),fe(g)分别为机组g和电池储能e的发电成本函数，分别为机组g和储能e在t时刻的预调度出力，为提供向上灵活爬坡备用和向下灵活爬坡备用的成本函数，为机组g在t时刻提供的向上灵活爬坡备用和向下灵活爬坡备用，为储能e在t时刻提供的向上灵活爬坡备用和向下灵活爬坡备用，z(p,r,y)为日内运行阶段成本。。

3.如权利要求2中所述的一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，其特征在于，日内运行阶段成本包括失负荷成本，弃风成本和灵活性资源再调度成本，即其中，λld,λlw分别为失负荷成本系数和弃风惩罚系数，σs为每个场景出现的概率，分别为t时刻场景s下系统的失负荷和弃风功率。

4.如权利要求3中所述的一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，其特征在于，所述日内运行阶段成本的约束条件包括日内阶段不确定场景下的功率平衡约束、日内阶段不确定场景下的潮流约束、发电机组和储能在日内阶段的发电功率受日前阶段计划发电功率和灵活爬坡容量限制以及约束失负荷和弃风不超过实际值。

5.如权利要求1中所述的一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，其特征在于，t时刻的灵活爬坡备用需求取决于t时刻与t+1时刻的电力负荷，则灵活爬坡备用需求为：其中，和分别为电力负荷向上和向下的爬坡需求，dn,t为t时刻的n节点的负荷预测值，dn,t+1为t+1时刻的n节点的负荷预测值，为t时刻风电机组k的预测功率，wk,t+1为t+1时刻风电机组k的预测功率，σt+1为日前阶段t+1时刻净负荷的预测偏差参数。

6.如权利要求1中所述的一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法，其特征在于，所获取的电力负荷数据为多个典型日时间尺度的电力负荷功率的预测值和实际值，所述时间尺度包括日前一小时和日内十五分钟。

7.一种面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度系统，其特征在于，包括：

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-6任一项所述的面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法的步骤。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-6任一项所述的面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括软件代码，其特征在于，所述软件代码中的程序执行如权利要求1-6任一项所述的面向灵活爬坡服务的日前-日内两阶段调度方法的步骤。

技术总结本发明属于电力系统优化调度技术领域，具体涉及一种面向灵活爬坡服务的日前‑日内两阶段调度方法及系统，包括：获取电力负荷数据；根据所获取的电力负荷数据，构建灵活爬坡备用需求以及电力负荷日内场景；基于所获取的电力负荷数据以及非参数核密度估计法，计算电力负荷预测偏差的概率密度函数；根据所得到的概率密度函数，生成电力负荷日前场景；根据所得到的灵活爬坡备用需求、电力负荷日内场景和电力负荷日前场景，构建日前‑日内两阶段调度模型；求解所构建的日前‑日内两阶段调度模型，得到考虑灵活爬坡需求的最优调度方案，完成电力负荷的优化调度。技术研发人员：李玉敦,徐征,李娜,张强,李乃永,李慧聪,程剑,李玺,刘勇,孙运涛,刘萌,李广磊,李宽,胡博,邵常政,侯凯文,潘聪聪,韩煜受保护的技术使用者：国网山东省电力公司电力科学研究院技术研发日：技术公布日：2024/9/12