摘要：为顺应全球绿色能源的发展趋势，中国大力提倡风电发展，截至2016年底，全国风电装机容量已达169gw。然而，随着风电迅猛发展，其出力的间歇性、波动性和反调峰特性带来的负面问题也日益突出，逐渐成为限制风电大规模并网的主要因素。传统电力系统中，负荷预测精度较高，其误差引起的不确定性影响较小。在当前技术水平下，风电功率的预测精度远低于负荷预测，对没有考虑风电出力不确定性的传统确定性调度方法提出了挑战。因此，如何考虑风电不确定性并制定合理的调度计划以消纳风电是迫切需要解决的问题。
引言
传统电力系统经济调度是在计及系统安全稳定运行约束和满足负荷需求的前提下，通过优化分配发电机组出力，达到指定目标函数最优的电力系统经济运行基本问题。世界各国都在大力扶持新型清洁能源，截止到2016年底，中国风电总装机容量达到1.69亿kW，达到全国总装机容量10.3%，预计2020年底风电装机容量将达到2.0亿kW。风力发电的优越性显而易见，然而风电出力的随机性以及难以预测性使得传统的确定性调度问题变为含不确定性变量的不确定性调度问题。
鲁棒优化作是近几年兴起的处理不确定优化问题的建模思想，不确定性变量通过“集合”的形式加以描述，“集合”包含不确定性变量所有可能值，鲁棒优化的解对于可能出现的所有情况，约束都能够满足。大量应用于控制以及金融等行业，而电力系统调度问题就是一个不确定性优化问题。
本文以发电成本为目标，计及系统运行安全稳定约束，考虑常规火电机组的阈点效应带来的能耗成本。计及风电出力的不确定性，建立含风电的鲁棒动态经济调度模型。通过修改的IEEE－14算例仿真证明所提方法的有效性。
1.鲁棒优化理论
20世纪70年代Soyster提出最坏情况分析(WorstCaseAnalysis)模型以及瓦尔德的极大极小模型作为在严重不确定情况下的处理工具。鲁棒优化的关键在与不确定集合的构造，从最开始的盒式集合到多面体集合，椭球集合等。如何选取一个好的不确定性集合就成为了研究的关键。鲁棒优化相比较于传统的处理不确定优化问题的方法最大区别在于以下三点:
鲁棒优化所做决策在不确定性最劣情况下同样可行，也就导致鲁棒优化解具有一定的保守性。但是在不确定集合内，不确定参数的任何变化都不会导致决策的不可行，降低了决策对于扰动参数的灵敏度。因此具有一定的鲁棒性。鲁棒优化不需要知道知道参数的概率分布，参数较少且容易获得。求解规模相比较随机规划而言更小。
2.鲁棒调度模型
目标函数概述
鲁棒调度模型利用预测区间来考虑风电出力的波动，并考虑常规机组的AGC响应。模型在满足系统的功率平衡约束、机组和风电出力约束、机组爬坡速率约束、备用约束等条件下，实现最大化利用风电和最小化发电成本的目标。
3.经济调度校正成本模型
系统的总运行成本包括基本运行成本和校正调度成本，基本运行成本为鲁棒调度模型目标函数中的机组发电成本和弃风偏差成本。为计算系统的校正调度成本，在鲁棒调度模型的基础上，在目标函数中加入模拟场景下弃风和切负荷的惩罚费用，随机抽取风电出力场景模拟次日出力，根据校正成本模型计算出该场景下机组出力和风电出力，分析鲁棒调度模型得到出力计划的经济性。将得到调整后的AGC机组的出力与上述调度模型得到的基准功率比较，可得到AGC机组出力的调整值，将模拟风电出力与调度模型得到的风电允许出力区间相比较，若风电出力在允许出力区间之内，则风电场按照计划出力，若风电出力高于允许出力上限，则按照允许上限出力，可得到此时的弃风值。然后计算相应的机组调整成本和弃风、切负荷惩罚费用。
4.程序流程分析
通过对鲁棒调度模型和鲁棒经济校正成本模型的建模，将含风电的调度问题转换为混合整数规划问题，并通过CPLEX求解风电出力计划和机组出力计划，通过对实际风电出力场景抽样，比较鲁棒调度和传统调度的经济性，进行求解。
5.算例测试
5.1 10机算例
为验证本文提出的鲁棒调度模型应对风电出力波动的鲁棒性和经济性，本文先以一个10机算例进行求解，并与传统调度模型的求解结果进行对比。系统共10台发电机，总装机容量达3240MW，其中4、5、6号机组为AGC机组，其余为非AGC机组。算例中有4个风电场，给出每个风电场96个时段的出力预测上界
和预测下界，在此设定弃风惩罚系数为100，切负荷惩罚系数为1000，AGC机组调整系数为80。对前述的传统调度模型和鲁棒调度模型进行求解，给出1d之内96个时段(ΔT=15min)的调度方案。以1号风电场为例进行分析，传统调度和鲁棒调度下风电场的出力曲线如图2所示。传统调度是基于风电功率预测点执行调度的，风电场的预测功率点取为预测区间上界和下界的平均值，传统调度模型的风电场计划出力值在预测区间之内，基本与预测功率点相近，但是由于风电出力预测精度较低，传统调度安排在日内调度时会有较大的调整，当机组备用无法应对风电波动时，可能导致系统极端运行情况的发生。
鲁棒调度基于预测出力区间进行调度安排，可看出在初始时段内，风电出力波动较小，预测区间较窄，因此机组有足够的备用容量应对风电出力波动，允许出力区间和预测区间很接近，随着调度时段后移，预测区间逐渐增大，为保证系统的安全性，风电允许出力上限与预测出力上限间差距逐渐增大，在增加一定弃风量的条件下使模型约束条件在允许出力区间内均能得到满足。
针对大规模风电场接入电力系统对系统安全运行带来的影响，本文利用风电预测出力区间来考虑风电出力的不确定性，并建立了鲁棒调度模型和经济校正模型，通过算例与传统调度进行对比分析，得出如下结论：
（1）鲁棒调度模型采用风电出力预测区间来计及风电出力的不确定性，由模型得出的风电出力允许区间能使风电场控制具有更大的灵活性，且模型计及常规机组的AGC响应可更有效地追踪风电出力的变化。（2）传统调度没有考虑风电出力不确定性以及AGC响应带来的影响，在极端情况下需要通过切负荷来维持系统安全，不能保证系统运行的可靠性，鲁棒调度通过合理安排常规机组出力，具备足够的能力来追踪风电出力的变化，对于风电出力波动有更强的鲁棒性。（3）鲁棒调度的基本运行成本略高于传统调度，这是因为鲁棒调度留有更多的旋转备用，但传统调度的校正成本远高于鲁棒调度，因此鲁棒调度的平均总运行成本低于传统调度，这说明了鲁棒调度能够实现整体运行的经济性。
结语
综上所述，本文所提出的含风电场的电力系统鲁棒动态经济调度模型有效的处理风电的不确定性，具有较高的实用价值。
参考文献
[1]朱光远,林济铿,罗治强,戴赛,覃岭,刘纯.鲁棒优化在电力系统发电计划中的应用综述[J].中国电机工程学报,2017,37(20):5881-5892.
[2]季峰,蔡兴国,王超柱.基于弱鲁棒优化的含风电电力系统调度方法[J].中国电机工程学报,2016,36(17):4600-4609.
论文作者:符晨涛
论文发表刊物:《电力设备》2018年第26期
论文发表时间:2019/1/16
标签：风电论文; 模型论文; 机组论文; 不确定性论文; 区间论文; 成本论文; 传统论文; 《电力设备》2018年第26期论文;