第32卷 第1期 2012年1月5日 中 國 電 機 工 程 學 報

Proceedings of the CSEE Vol.32 No.1 Jan.5, 2012 ?2012 Chin.Soc.for Elec.Eng.

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文章編號：0258-8013 (2012) 01-0047-09 中圖分類號：TM 73 文獻標志碼：A 學科分類號：470?40

計及風險備用約束的

含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度

周瑋1，孫輝1，顧宏1，馬千2，陳曉東2

(1．大連理工大學，遼寧省 大連市 116024；2．遼寧省電力公司調(diào)度通信中心，遼寧省 沈陽市 110006)

Dynamic Economic Dispatch of Wind Integrated Power Systems

Based on Risk Reserve Constraints

ZHOU Wei1, SUN Hui1, GU Hong1, MA Qian2, CHEN Xiaodong2

(1. Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning Province, China;

2. Liaoning Electric Power Dispatch and Communication Center, Shenyang 110006, Liaoning Province, China)

ABSTRACT: In order to solve the electric power dispatch problems caused by the uncertainty of wind power, economic dispatch of wind-integrated power systems should be investigated. The probabilistic distributions of wind speed and load forecast errors were introduced to describe the uncertainty in power systems, and a novel risk reserve constrained dynamic economic dispatch optimization model with wind power penetration was proposed. The required up and down spinning reserve costs were also included in the objective function, which stands for the costs caused by the risk of shedding load and penalty of wasting energy, respectively. The model was solved by predictor-corrector primal-dual interior point method. Simulation results of a system with ten conventional generators and one wind farm validated the feasibility of the proposed method. Analysis shows that the optimal-economy can be realized when reliability requirement is satisfied.

KEY WORDS: wind power generation; dynamic economic dispatch; spinning reserve; risk reserve constraint; interior point method

摘要：為解決風電的不確定性給電網(wǎng)調(diào)度帶來的問題，必須開展含風電場的經(jīng)濟調(diào)度問題研究。通過引入風速和負荷預測誤差的概率分布函數(shù)來描述系統(tǒng)中存在的不確定性因素，提出了一種基于風險備用約束的含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度新模型。在目標函數(shù)中采用懲罰的方式對風電計劃出力相對于實際出力的偏差所造成的備用成本加以考慮。該模型采用收斂特性穩(wěn)定的非線性預估–校正原對偶內(nèi)點法進行求解。通過含有一個風電場的10機組系統(tǒng)算例，驗證了所

基金項目：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助(DUT11RC(3) 09)。

Project Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (DUT11RC(3)09).

提調(diào)度模型的可行性。分析表明，該模型可以在保證系統(tǒng)可

靠性要求的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)經(jīng)濟性最優(yōu)的目標。

關(guān)鍵詞：風力發(fā)電；動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度；旋轉(zhuǎn)備用；風險備用約束；內(nèi)點法

0 引言

風力發(fā)電作為非水可再生能源中最具經(jīng)濟發(fā)展前景的發(fā)電方式，與傳統(tǒng)的化石類能源相比，具有無能源消耗、無排放和無污染的優(yōu)良特性，其戰(zhàn)略地位正逐步上升為一種替代能源乃至主導能源。然而，風能由于受到多種自然因素的影響具有強烈的間歇性和隨機波動性，雖然學者們已經(jīng)對風能預測做了大量的相關(guān)研究工作[1-3]，仍難以獲取準確的風速及風功率預測結(jié)果，未來風速及風電功率依然具有明顯的不確定性。當風電并網(wǎng)規(guī)模增加到一定比例以后，風電場參與調(diào)度計劃給系統(tǒng)節(jié)約燃料降低排放的同時，風電的這種不確定性勢必給電力系統(tǒng)的調(diào)度運行帶來風險。研究含有大規(guī)模風電場的經(jīng)濟調(diào)度，特別是動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題，由于考慮了各個時間斷面之間的相互影響，能夠切實反映系統(tǒng)的運行要求，因此具有十分重要的應用價值。

鑒于風電存在上述不同于傳統(tǒng)發(fā)電方式的特性，如何在原有的調(diào)度模式中合理引入風電功率及其相應因素是研究含有大規(guī)模風電場電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題的關(guān)鍵所在。文獻[4]采用基于模糊集理論的方法處理調(diào)度問題中風電功率的不確定性；在文獻[5-6]所提出的模型中，定義了一種隸屬度函數(shù)，用來描述系統(tǒng)安全水平與風電穿透功率/運行成

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本之間的關(guān)系。求解這類模型可得到既滿足一定風 險、又實現(xiàn)一定經(jīng)濟效益的調(diào)度方案，但隸屬度函數(shù)的確定引入了一定的人為因素；文獻[7-10]在優(yōu)化模型中考慮了正、負旋轉(zhuǎn)備用約束，以應對風電預測不確定性給系統(tǒng)調(diào)度帶來的影響，并將風電出

f?PL(?pL)?

??pL/(2?L) (1)

22

式中：?PL為負荷預測誤差隨機變量；?pL為負荷預測誤差；?L為?PL的標準差。

如果用L來表示負荷預測值，那么實際負荷隨

力的一定百分比作為附加旋轉(zhuǎn)備用需求；文 機變量則為L??PL。

獻[11-12]采用服從Weibull分布的隨機變量描述可1.2 風速及風電功率的不確定性模型 利用的風電功率，在目標函數(shù)中加入了風場計劃出力超過和低于可利用風電功率時相應的風險和懲罰成本，但沒有在建模過程中考慮備用約束，同時，Weibull分布沒有考慮風速數(shù)據(jù)的時序性，不適于動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題；文獻[13]以概率形式描述相關(guān)約束條件，建立了基于機會約束規(guī)劃的含風電場的電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度數(shù)學模型；文獻[14]在風速預測的基礎(chǔ)上，建立風速預測誤差概率模型，也采用隨機規(guī)劃理論中的機會約束規(guī)劃模型處理考慮機組組合的含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題。綜上，調(diào)度過程中造成風電功率的盈余或缺失是不可避免的，也相應地帶來系統(tǒng)能量的浪費或風險的提升。通過增加旋轉(zhuǎn)備用可以降低風電對系統(tǒng)調(diào)度的負面影響[15]，但備用過多會增加成本，過少則會增加風險。為使得可靠性水平和經(jīng)濟性水平保持在系統(tǒng)要求的范圍內(nèi)，需要結(jié)合這2個指標追加配置一定比例的旋轉(zhuǎn)備用容量。文獻[16]在含大規(guī)模風電場的調(diào)度模型中引入投運風險度約束，可根據(jù)可靠性指標確定正旋轉(zhuǎn)備用需求，但沒有計及負旋轉(zhuǎn)備用約束。

本文在動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型中，引入風速預測誤差、負荷預測誤差以及常規(guī)發(fā)電機組強迫停運的隨機模型，將各時段的風電計劃出力值作為優(yōu)化變量，提出了一種新的含大規(guī)模風電場的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型。該模型不僅計及基于風險的正、負備用約束，同時采用懲罰的方式在目標函數(shù)中引入風電計劃出力相對于實際出力過多或過少的懲罰成本(備用成本)。通過對含一個風電場的10機組系統(tǒng)算例建模仿真，并利用非線性預估–校正原對偶內(nèi)點算法進行求解，以驗證該模型的有效性和合理性。

Pwind

1.2.1 風速的概率分布

對于動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度而言，需要給出每個時段的風電出力數(shù)據(jù)，即系統(tǒng)調(diào)度運行是在對風速或風電功率進行預測的基礎(chǔ)上進行的。研究表明，利用風速預測和風–功曲線獲取風電功率值比直接進行風電功率預測的準確度更高[2]。文獻[17-20]指出，風

速預測誤差可以考慮為一均值為0、標準差為?v的正態(tài)分布隨機變量?V。

如果用來表示風速預測值，那么實際風速隨機變量V???V的概率密度函數(shù)和分布函數(shù)分別為

2??(v?)2/(2?v)

fv()??V

?

(2) ?

?v?FV(v)??()

??v?

式中v為實際風速。

1.2.2 風電場輸出功率的不確定性模型

為獲取風電場輸出功率的概率分布并為調(diào)度直接所用，必須首先建立風電場輸出功率與風速之間的函數(shù)關(guān)系式，然后在此基礎(chǔ)上將前述風速分布模型轉(zhuǎn)換為風電場輸出功率的隨機分布模型。

1）風電場輸出有功功率建模。

風電場出力的大小與風機類型有關(guān)，本文主要考慮的是目前廣泛應用的變速恒頻風機，其輸出功率特性可以用分段函數(shù)表達[21]：

?0, 0?v?vi

?a?bv3,v?v?v?ir?? (3)

, ??Pvvvr0?r??0, v?v0

式中：vi為切入風速；vr為額定風速；v0為切出風速；Pr為為風機的額定功率；a、b為曲線中三次函

3

PPvri

數(shù)段的系數(shù)，a?33，b?3r3。

vi?vrvr?vi

1 含大規(guī)模風電場動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題中的

不確定性模型

1.1 負荷的不確定性模型

在進行電力系統(tǒng)相關(guān)研究時，負荷及其預測誤差模型通常采用正態(tài)分布來描述。負荷預測誤差隨機變量的概率密度函數(shù)為

為簡化模型，假設(shè)風電場中每臺風機是完全一樣的，同時忽略尾流效應，即風電場總風電功率為

wav?PwNw (4)

第1期 周瑋等：計及風險備用約束的含風電場電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度 49

n

Ploadshed?frisk,u(R,W,Pn)??(1?Poutage)?

式中：Pw為一臺風機的功率；wav為風電場中的可利用風電功率；Nw為風機個數(shù)。

u

N

n?1

2）風電場輸出功率的概率分布。

根據(jù)風速概率分布及風速–功率函數(shù)可知，風電場中的可利用風電功率是一個混合型隨機變量，采用Wav來表示。其離散部分的分布率為

n P{R??PL?(W?Wav)}??Poutage?

u

N

n?1

m ?(1?Poutage)P{Ru?Pn??PL?(W?Wav)} (9) m?1m?n

N

p0?P{Wav?0}?FV(vi)?[1?FV(vo)]? ?(

vi??v

?1??(

vo?n

式中：Ploadshed為某時段系統(tǒng)失負荷的概率；Poutage為

?v

) (5)

發(fā)電機組n強迫停運的概率，假設(shè)前提為風電機組不考慮其強迫停運的可能性，對于常規(guī)發(fā)電機組調(diào)度周期內(nèi)所有時段取值相同；Pn為發(fā)電機組n輸出的有功功率；W為風電場的計劃出力；Ru為系統(tǒng)正旋轉(zhuǎn)備用需求。

由于2臺或更多發(fā)電機組同時發(fā)生強迫停運的可能性很小，因此不予考慮。 2.2 風能浪費風險指標

第2種風險主要是由實際可利用的風電出力超過風電計劃出力值引起的，本文定義該風險指標為風電功率被浪費的風險，可以理解為系統(tǒng)負旋轉(zhuǎn)備用小于系統(tǒng)功率隨機波動量的概率。具體表達式為