申请/专利权人：国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

申请日：2021-11-18

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114204546B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/46;H02J3/48

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.04.05#实质审查的生效;2022.03.18#公开

摘要：本发明涉及一种考虑新能源消纳的机组组合优化方法，包括以下步骤：步骤1、构建日前新能源消纳动态评估模型；步骤2、基于LSTM神经网络预测新能源机组短期发电量，包括对历史数据预处理并采用LSTM网络完成对新能源机组发电量的预测；步骤3、将机组组合问题转化为马尔可夫决策过程，包括对电网状态st，动作at，奖励值Rt及转移函数的设计；步骤4、根据电网历史运行数据特征，基于参数自适应的神经网络完成智能体构建，训练智能体，获取以满足新能源消纳目标的机组出力计划。本发明能够提升以新能源为主体的新型电力系统稳定性，实现清洁能源的高效利用，在电网可靠运行的前提下完成对新能源的消纳。

主权项：1.一种考虑新能源消纳的机组组合优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建日前新能源消纳动态评估模型；步骤2、基于LSTM神经网络预测新能源机组短期发电量，包括对历史数据预处理并采用LSTM网络完成对新能源机组发电量的预测；步骤3、将机组组合问题转化为马尔可夫决策过程，包括对电网状态st，动作at，奖励值Rt及转移函数的设计；步骤4、根据电网历史运行数据特征，基于参数自适应的神经网络完成智能体构建，训练智能体，获取以满足新能源消纳目标的机组出力计划；所述步骤1的具体步骤包括：1分析多种能源效益，构造经济调度模型；常规机组运维成本： 风力发电，光伏发电惩罚成本： 2构建新能源调度优化模型； 式中Fc为常规机组的发电成本和启停成本，Ng是常规机组数量，ai、bi、ci分别为成本函数的一次、二次常数系数；hg,i,t为常规机组的启停状态，1表示机组处于运行状态，0表示机组处于停运状态，Ci,t为第i台常规机组的启停成本；Fw为限制风电的惩罚成本，和Pk,tw分别为风能发电的预测量和实际发电量，Cw为限制风电惩罚因子；NP为负荷节点数目，NL为支路节点数目，ui,min和ui,max为节点电压上下限，fui为电压概率密度函数，fpl为支路潮流概率密度函数；3考虑机组组合的约束条件，包括静态约束和动态约束：静态约束包括，功率平衡约束和机组出力上下限约束: 动态约束包括常规机组爬坡约束，机组最小启停时间约束和旋转备用约束： 式中，PLOAD为负载所需功率，Pi,t和为常规机组发电量最小值和最大值，ΔT为日内调度最小间隔时间，和为常规机组调节率，和为机组向上向下的储备需求。

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权利要求：

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