申请/专利权人：国网山西省电力公司经济技术研究院;重庆大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117522082B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;H02J3/38;H02J3/28;G06Q30/0201;G06Q50/06;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明提供一种基于备用成本测算的电力系统运行成本计算方法及系统，属于电力系统运行成本计算技术领域；为解决目前多种灵活性资源的电力系统备用成本测算建模复杂、计算困难的技术问题，提供一种基于备用成本测算的电力系统运行成本计算方法及计算系统结构的改进；采用的技术方案为：获取电力系统技术数据，以最小化系统运行成本和备用成本为目标函数，考虑各类运行约束，构建含火电、风电、光电、储能、热电联产机组、能量转化机组、需求侧响应的多源协调备用成本测算模型；将新能源以及负荷功率作为输入特征，经由Transformer神经网络模型计算，输出得到电力系统的备用成本；本发明用于计算电力系统运行成本。

主权项：1.一种基于备用成本测算的电力系统运行成本计算方法，其特征在于：包括如下的成本计算步骤：步骤S1：获取电力系统基本技术数据，通过高斯分布对新能源不确定性建模，以最小化电力系统的运行成本和备用成本为目标函数，对电力系统机组的相关参数添加合理的约束；对灵活性资源备用和线路传输功率约束进行机会约束建模，构建考虑火电、风电、光电、储能、热电联产机组、能量转化机组、需求侧响应的多源协调备用成本测算模型；构建的多源协调备用成本测算模型包括：1）目标函数的表达式为： ；具体表达式为： ； ； ； ； ； ； ； ；式中：fi为火电机组在t时刻的发电成本；a、b、c分别为发电机组的二次发电成本函数的系数；Pi,t为第i台火电机组在t时刻的发电功率；fchp为热电联产机组在t时刻的发电成本，achp，bchp，cchp分别为热电联产机组的等效发电成本系数；Pchp,tCHP为第chp台热电联产机组在t时刻的发电功率；fp2g为能量转化机组在t时刻的购电成本，Cp2g为成本系数；Pp2g,tP2G为第p2g台能量转化机组在t时刻的消耗功率；fess为电池储能在t时刻的充放电成本，Cch，Cdis分别为充放电成本系数；Pe,tch、Pe,tdis分别为第e个储能设备在t时刻的充电功率和放电功率；fw为风电场在t时刻的弃风惩罚成本，Ccw为惩罚系数；Pw,tW-cur为第w个风电场在t时刻的弃风功率；fv为光伏电站在t时刻的弃光惩罚成本，Ccv为惩罚系数；Pv,tPV-cur为第v个风电场在t时刻的弃光功率；fdr为t时刻补偿用户进行需求响应的成本，CtLoad为补偿价格系数；Pd,tDR为第d个用户在t时刻的响应功率；fre为t时刻各类灵活性资源参与备用的备用采购成本，Cjup，Cjdw为第j类资源的上调或下调备用价格系数；Rj,tup、Rj,tdw为第j类资源在t时刻的上调或下调备用容量；2）风电不确定性模型：针对风电不确定性进行建模，风电出力采用预测值加上随机波动量的形式对其不确定性进行表征，其中风电出力的随机波动性采用服从高斯分布的随机变量ew,tW表征，表达式为： ； ； ；式中：Pw,tW-sche为实际调度功率；为实际最大风电出力；Pw,tw-pred为预测的风力发电功率；Pw,tW-cur为弃风功率；ew,tW为风电出力的随机波动量，服从均值为0、标准差为σw,t的高斯分布；3）光伏不确定性模型：针对光伏不确定性进行建模，光伏出力采用预测值加上随机波动量的形式对其不确定性进行表征，其中光伏出力的随机波动性采用服从高斯分布的随机变量ev,tPV表示，表达式为： ； ； ；式中：Pv,tPV-sche为实际调度功率；为实际最大光伏出力；Pv,tPV-cur为弃光功率；Pv,tPV-pred为预测功率；ev,tPV为光伏出力的随机波动量，服从均值为0、标准差为σpv,t的高斯分布；4）电池储能模型，表达式为： ； ； ； ；式中：Ee,t，Ee,t-1分别表示t时段和t-1时段储能系统的剩余能量；ηch与ηdis分别为充电效率和放电效率；Pe,tch，Pe,tdis分别为充放电功率；Pech-max，Pedis-max分别为充放电功率的最大限制；Emax为储能的最大能量水平限制；Amin为储能的最小能量水平系数；5）热电联产机组运行模型，表达式为： ； ； ； ；式中：Pchp为热电联产机组的电功率；riCHP-up，riCHP-dw分别为第i台热电联产机组的上或下爬坡限制；λchp为热电比；Qchp为热功率；Qi,minchp和Qi,maxchp分别为第i台热电联产机组的最小和最大热功率限制；6）能量转化机组运行模型，表达式为： ； ； ；式中：GP2G为能量转化机组产生的气功率；PP2G为能量转化机组消耗的电功率；ηP2G为能量转化机组的效率；Pip2g-min和Pip2g-max分别为能量转化机组最小和最大消耗的电功率限制；Gmin和Gmax分别为能量转化机组产生的最小和最大气功率限制；7）需求响应模型，表达式为： ； ； ；式中：Pi,tDR为需求响应后的负荷值；Pi,tL为预测的负荷值；Δq为响应的负荷变化量；λ为响应的系数；8）燃气轮机运行模型，表达式为： ；式中：Pi,tG为燃气轮机在t时刻的发电功率，PiG,min和PiG,max分别为燃气轮机的最小和最大发电功率限制；ridw和riup分别为燃气轮机的向下和向上爬坡速率；9）系统旋转备用容量的机会约束模型，表达式为： ； ；式中：Pr{}表示概率约束，RtG-up、RtCHP-up、RtP2G-up、RtGT-up、Rtess-up、RtDR-up分别为火电机组、热电联产机组、能量转化机组、燃气轮机、储能和需求响应在t时刻的上旋备用容量；RtG-dw、RtCHP-dw、RtP2G-dw、RtGT-dw、Rtess-dw、RtDR-dw分别为火电机组、热电联产机组、能量转化机组、燃气轮机、储能和需求响应在t时刻的下旋备用容量；URextra,t，DRextra,t为应对表示考虑除风电、光伏波动之外的其他因素时在t时刻所需的额外上旋和下旋备用容量；Pw,tW-sche为在t时刻第w个风电场的实际风电调度功率；为在t时刻第w个风电场的实际最大风电出力功率；Pw,tW-cur为在t时刻第w个风电场的弃风功率；Pv,tPV-sche为在t时刻第v个光伏电站的实际光伏调度功率；为在t时刻第v个光伏电站实际最大光伏出力功率；Pv,tPV-cur为在t时刻第v个光伏电站的弃光功率；aUR，aDR分别为最大允许系统上旋、下旋备用不足的概率；其中，各类资源的上旋和下旋备用容量的计算公式为： ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；10）系统功率平衡的约束模型，表达式为： ；式中：Pi,tG为第i台火电机组t时刻的发电功率；NG为火电机组的总数量；Pi,tP2G为第i台能量转化机组t时刻的消耗功率；Ps,tW,sche和Pv,tPV,sche分别为第s个风电场和v个光伏电站t时刻的实际调度功率；NW、NPV分别为风电场、光伏电站的总数量；Pi,tP2G为第i台能量转化机组t时刻的消耗功率风电和光伏的调度功率；Npg为能量转化机组的总数量；Pi,tDR为需求侧响应后时刻t的负荷；ND为可响应用户的总数量；Pi,tCHP为热电联产的发电功率；Nchp为热电联产机组的总数量；Pe,tch和Pe,tdis分别为储能的充放电功率；NES为储能设备的总数量；11）传输功率限制的机会约束模型，表达式为： ； ；式中：siL，ssL，svL，schpL，sgL，sPL，seL，sdL分别为火电、风电、光伏、热电联产机组、燃气轮机、能量转化机组、储能设备、需求响应的功率转移分布因子；Pi,tG为第i台火电机组t时刻的发电功率；PP,tP2G为第p台能量转化机组t时刻的消耗功率；Pe,tch和Pe,tdis分别为储能t时刻的充放电功率；为t时刻第s个风电场的实际最大风电出力功率；Ps,tW,cur为t时刻第s个风电场的弃风功率；为t时刻第v个光伏电站实际最大光伏出力功率；Ps,tPV,cur为t时刻第v个光伏电站的弃光功率；为线路功率限制；aL+和aL-分别为前向和后向线路潮流最大允许传输线过载运行的概率；步骤S2：设计基于深度学习的多源协调备用成本测算方法：基于电力负荷数据以及新能源出力数据，将其输入到步骤S1所构建的多源协调备用成本测算模型中进行求解，得到深度学习所需的训练样本，训练样本中包含负荷、新能源出力输入特征和各类灵活性资源的备用成本、系统总运行成本的输出特征；然后进行数据预处理：基于z-score的标准化方法对样本进行数据预处理，表达式为： ；式中，xμ为样本均值，xσ为样本标准差；基于构建的标准化数据作为输入数据，采用Transformer神经网络模型训练学习出相应灵活性资源备用成本与负荷、新能源之间的高维映射关系；由Transformer神经网络模型训练模块中的编码器-解码器结构训练好网络参数之后，在预测模块对负荷、新能源进行输入，得到新能源渗透率与相应灵活性资源的备用成本代价关系，计算电力系统运行成本。

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