考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法与流程

1.本发明涉及新能源电力调度技术领域，尤其是指一种考虑源荷双重随机 性的功率与备用协同优化的建模方法。


背景技术：

2.随着以新能源为主体的新型电力系统建设工作逐步推进，我国电源侧和 消费侧新能源接入比较还将大幅度提升，系统不确定地大幅度提升对系统旋 转备用的需求也日益提升。此外，随着全球能源互联网的快速建设，跨城市、 跨省份、跨区域乃至跨国家的跨区域调度问题也日益受到关注。在此背景下 当前仅考虑机组和线路n-1的单一区域日前优化调度模型已经不足以支撑 当前电力调度需求，不仅无法兼顾跨区域范围内电源侧和负荷侧双重不确定 性的接入问题，也无法动态优化系统旋转备用从而使跨区域系统整体安全性 和经济性得以兼顾。


技术实现要素：

3.为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中优化调度模型已 经不足以支撑当前电力调度需求，无法兼顾跨区域范围内电源侧和负荷侧双 重不确定性的接入，安全性差的技术缺陷。
4.为解决上述技术问题，本发明提供了一种考虑源荷双重随机性的功率与 备用协同优化的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
5.构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数；
6.基于所述目标函数，构建符合响应信号下发时序约束条件；
7.基于所述目标函数，构建系统旋转备用约束条件；
8.基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件。
9.作为优选的，所述构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数中，
10.所述目标函数包括全系统火电机组的燃料成本之和、向上和向下备用容 量的购买成本、激励用户进行负荷相应的成本和各区域的弃风、切负荷成本 期望值之和。
11.作为优选的，通过目标函数中“向上和向下备用容量的购买成本”和“切 负荷成本期望值之和”之间博弈以分配跨区域备用，实现有限备用资源的效 用最大化。
12.作为优选的，所述构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数还包 括：
13.对所述全系统火电机组的燃料成本之和进行线性化操作；
14.作为优选的，所述构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数还包 括：
15.对所述各区域的弃风、切负荷成本期望值之和进行线性化操作。
16.作为优选的，所述符合响应信号下发时序约束条件包括：
17.对高/低电价信号的开启动作和关闭动作不可同时发生进行约束、对高/ 低电价事件的逻辑关系进行约束、对不可在同一负荷响接入点同时下发高电 价和低电价信号进行约束、对高/低电价事件的持续时长和启动次数进行了约 束、对一天内启动高/低电价激
励事件的总次数进行了约束和对电价激励事件 的持续时长进行约束。
18.作为优选的，所述基于所述目标函数，构建系统旋转备用约束条件，包 括：
19.将各区域不同负荷响应模式下的系统误差cdf曲线分位点分别求出，再 将其与负荷响应状态量相乘以后求和，获得预设置信度下该区域应最低保留 的备用容量值。
20.作为优选的，所述基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，包 括：
21.考虑跨区域功率传输，基于随机潮流的上下界对基础电力调度进行机会 约束。
22.作为优选的，所述基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，还 包括：
23.火电机组的出力范围应在其输出功率上下界约束以内；
24.火电机组的功率变化值应在其爬坡能力范围内；
25.火电机组向上和向下备用容量提供能力约束；
26.系统内各区域的功率平衡约束；
27.在联络线上预留了跨区域备用交互通道的情况下，区域间联路线路的传 输功率上下限约束；
28.区域间的功率和备用交互量之和在数值上为零。
29.作为优选的，所述基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，还 包括：
30.对所述机会约束进行解析。
31.本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
32.1、本发明兼顾电源侧和负荷侧系统不确定性，提高日前电力调度准确 性；
33.2、本发明实现跨区域电力和备用协同优化，满足大电网优化调度需求；
34.3、本发明优化了系统旋转备用裕度，兼顾了日前调度经济性和安全性；
35.4、本发明所提模型为含有0/1整数变量的线性优化问题，具有唯一且 稳定的最优解和较高的使用价值。
附图说明
36.图1为考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法的流程 图；
37.图2为本发明中燃料成本的分段线性化示意图；
38.图3为某调度时段高/中/低电价激励下向下备用预留效果的关系曲线；
39.图4为某调度时段高/中/低电价激励下向下备用预留效果的关系曲线；
40.图5为两区域系统结构示意图；
41.图6为两区域系统输入数据，其中，(a)为次日负荷、风电和净负荷 预测曲线，(b)为3号箱内风电预测误差原始数据展示；
42.图7为调度时段16内对应的高电价和低电价情况下的负荷响应误差和 系统误差历史数据，其中，(a)为高电价负荷响应误差与数据出现次数关系 图，(b)为高电价系统综合误差与数据出现次数关系图，(c)为低电价负荷 响应误差与数据出现次数关系图，(d)为低电价系统综合误差与数据出现次 数关系图；
43.图8为两区域系统基础仿真结果，其中，(a)为火电机组出力调度计划 图，(b)为区域间联络线路传输功率图；
44.图9为系统原始净负荷曲线与负荷响应参与后的系统净负荷曲线对比 图；
45.图10为系统计划预留的总向上和向下备用容量；
46.图11为多源不确定性并入电网对线路实际传输容量上限的影响(以区 域间联络线为例)。
具体实施方式
47.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术 人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的 限定。
48.参照图1所示，本发明公开了一种考虑源荷双重随机性的功率与备用协 同优化的建模方法，包括以下步骤：
49.步骤一、构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数，其中，所述 目标函数包括全系统火电机组的燃料成本之和、向上和向下备用容量的购买 成本、激励用户进行负荷相应的成本和各区域的弃风、切负荷成本期望值之 和，通过目标函数中“向上和向下备用容量的购买成本”和“切负荷成本期 望值之和”之间博弈以分配跨区域备用，实现有限备用资源的效用最大化。 对于构建的目标函数，还可对所述全系统火电机组的燃料成本之和进行线性 化操作，以及，对所述各区域的弃风、切负荷成本期望值之和进行线性化操 作。
50.步骤二、基于所述目标函数，构建符合响应信号下发时序约束条件，其 中，所述符合响应信号下发时序约束条件包括：对高/低电价信号的开启动作 和关闭动作不可同时发生进行约束、对高/低电价事件的逻辑关系进行约束、 对不可在同一负荷响接入点同时下发高电价和低电价信号进行约束、对高/低 电价事件的持续时长和启动次数进行了约束、对一天内启动高/低电价激励事 件的总次数进行了约束和对电价激励事件的持续时长进行约束。
51.步骤三、基于所述目标函数，构建系统旋转备用约束条件，包括：将各 区域不同负荷响应模式下的系统误差cdf曲线分位点分别求出，再将其与负 荷响应状态量相乘以后求和，获得预设置信度下该区域应最低保留的备用容 量值。
52.步骤四、基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，包括：考虑 跨区域功率传输，基于随机潮流的上下界对基础电力调度进行机会约束；火 电机组的出力范围应在其输出功率上下界约束以内；火电机组的功率变化值 应在其爬坡能力范围内；火电机组向上和向下备用容量提供能力约束；系统 内各区域的功率平衡约束；在联络线上预留了跨区域备用交互通道的情况下， 区域间联路线路的传输功率上下限约束；区域间的功率和备用交互量之和在 数值上为零。
53.值得说明的是，对于上述步骤二至步骤四所提及的约束条件，其不具备 先后关系，本发明可以根据需求，构建不同顺序的约束条件。
54.下面，为了更加清晰地介绍发明实施步骤和需要注意的关键关节，系统 内接入新能源以风电为例进行说明，但本发明也适用于其他品类新能源接入 以及混合品类新能源接入的电力系统电力和备用优化调度问题。与此类似， 负荷侧以负荷响应为不确定性源代表。具体步骤实施说明和要点如下：
55.步骤一：构建目标函数
56.1、目标函数构建
57.式(1)为本文提出的跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数，后续 优化模型以最小化(1)为目标。目标函数一共包含四个部分。分别对应全系 统火电机组的燃料成本
之和，向上和向下备用容量的购买成本，激励用户进 行负荷响应的成本以及各区域的弃风、切负荷成本期望值之和。
[0058][0059]
式(1)的第一部分为火电机组的燃料成本，其具体表达式如式(2)所示。 其中，ai，bi和ci为火电机组i的燃料成本系数。p
m,i,t
为区域m内的火电机组 i在调度时段t的计划出力值。um为区域m内火电机组的集合。busm为区域 m内节点的集合。area为系统内所有区域的集合。t为调度时段的集合。火电 机组的燃料成本为和机组出力相关的二次函数。
[0060]
fcm(p
m,i,t
)＝ai+bi·
p
m,i,t
+ci·
(p
m,i,t
)
2 (2)
[0061]
第二部分为系统预定火电机组向上和向下备用容量所需支付的成本。其中 和分别表示区域m在调度时段t内由火电机组i提供的向上和向下备 用容量。和分别为支付区域m内的火电机组预留向上和向下备用容量 的价格。
[0062]
第三部分为激励用户参与负荷响应所需支付的费用。其中和分别表示在调度时段t发生高/低电价事件，区域m内的用户参与响应的减/ 增负荷量的期望值。和为负荷响应事件的状态量，取1时表示当前时 段内正在经历高/低事件，取0时则表示当前时段内电价刺激事件未发生。和分别为区域m激励负荷降低和增加用电量的激励价格。
[0063]
第四部分为各区域的切负荷期望成本与弃风惩罚期望成本之和。跨区域问 题中每个区域的供电可靠性均需被确保，即每个区域均需根据自身机组运行 情况及历史数据对本区域内的备用需求进行评估。rls
m,t
(x)与rwc
m,t
(x)为本研 究所提的动态备用需求评估模型。rls
m,t
(x)为区域m在调度时段t内的“区域 向上备用容量与区域切负荷期望”之间的时变关系曲线，而rwc
m,t
(x)则为“区 域向下备用容量与区域弃风量期望”之间的时变关系曲线。其中，和表 示区域m在调度时段t内计划外送的向上和向下备用容量，当其为正值时表 示区域外送备用量，而当取负值时表示该区域从其他区域得到备用支援。和分别为区域m切负荷价格和弃风惩罚价格。
[0064]
从式(1)中可知，为实现系统的总运行成本最小，函数的第二部分需要 购买的备用容量尽量少，而函数的第四部分说明备用购买量越多系统的切负 荷和弃风期望值将越小。因此备用在各区域之间的分配的数学本质是目标函 数第二部分和第四部分的博弈过程，通过跨区域备用的合理分配，可实现有 限备用资源的效用最大化。
[0065]
2、目标函数线性化
[0066]
(1)燃料成本线性化
[0067]
由于火电机组的燃料成本是关于其输出功率的二次函数，如式(2)所示。 而二次函数会导致优化问题的非线性，因此还需要采用分段线性化方法将该 二次函数分割为nli个线性段。在每段内，用线性函数对火电机组i的出力与 其燃料成本的关系进行拟合，且保证该段函数的左起始点为前一段线性函数 的右截止点。最终线性化结果如图2所示。该线性化方法近似地用若干个线 性段内的子成本之和替代二次函数所表示的总成本，从而将非线性问题转化 为了线性问题。
[0068]
(2)弃风与切负荷期望成本项线性化
[0069]
目标函数(-1)的第四部分中，每个区域在高、中和低三种电价下对应 的“区域预留向上备用容量-区域切负荷期望”和“区域预留向下备用容量
‑ꢀ
区域弃风期望”时变关系曲线均不相同，分别如图3和图4所示。一般而言， 负荷响应事件开启时，同一区域在同一调度时段内需要预留比平电价更多的 向上和向下备用容量才能确保系统安全。
[0070]
由图3和图4可知，电价信号的改变会直接导致备用关系曲线的切换， 进而很大程度改变区域预留备用容量的效果，即同一调度时段内负荷响应的 计划结果将很大程度上影响对应区域的备用需求量。而在优化过程中，各调 度时段的备用关系曲线选择，需要在模型中引入整数变量与含其他变量的函 数相乘的非线性项。为了解决这一问题，现用式(3)描述目标函数的第四部 分中的利用式(4)描述
[0071][0072][0073]
如式(3)所示，假设当前时段正在发生高电价事件激励的负荷响应过程， 则应在对应数据箱中将备用关系曲线抽取出来。此时，为1，为0。表示该箱内历史数据中出现过的最大正向区域误差。无论是该 数据箱内的哪一条向上备用容量关系曲线，当x轴取值等于或者大约等于 时，其对应的y值均为0。因此，式(3)利用这一特性，使得当取1而取0时，表达式中的第二项和第三项均为0。同理，当取0而取1，即发生低电价事件时，表达式中的第一项和第三项 均为0。当和均取0时，即区域此时没有负荷响应信号下达时， 表达式中的第一项和第二项均为0。这一模型在满足前文所述的选 择逻辑的前提下，保证了模型的线性化。同理，等式(4)为类似的向下备用 容量处理。
[0074]
步骤二：构建符合响应信号下发时序约束条件
[0075]
由于负荷响应的程度受价格信号下发的时间、信号持续的长度、一天中 信号启动的次数等多方面原因影响。本方法对居民负荷响应的特点，建立了 式(5)至(6)所示的负荷
响应约束。
[0076][0077][0078]
式(5)和(6)表示高/低电价信号的开启动作和关闭动作不可同时发生。 其中，和分别表示高电价事件开启和关闭的0/1动作变量，当其为1 时表示动作发生，0则相反。和则分别表示低电价事件开启和关闭的 0/1动作变量，当其为1时表示动作发生，0则相反。
[0079][0080][0081]
等式约束(7)和(8)表示了高/低电价事件的逻辑关系。其中，和为高/低电价事件的0/1状态变量。为验证式(7)的动作逻辑正确性，本文 进行了如下推导：当在t-1时段和t时段从1变为0时，和分别 为0和1方能满足等式约束；当在t-1时段和t时段从0变为1时，和 分别为1和0方能满足等式约束；若在两个调度时段内没有发生改变， 则为0，结合启停两个动作不会同时发生的约束(5),得到和都为0。上述逻辑关系符合本文的预期。同理，可证明等式约束(8)的正确 性。
[0082][0083]
不等式约束(9)表示不可在某时刻对同一负荷响接入点同时下发高电价 和低电价信号。由于和都为0-1变量，因此仅需对二者之和进行约束 即可实现上述逻辑。
[0084][0085][0086]
由于负荷响应的激励政策不单单受电网的硬件设施和调控手段限制，同时 还由居民意愿和用户实际情况决定。故本文对高/低电价事件的持续时长和启 动次数进行了约束。不等式(10)和(11)根据lcl项目历史采集数据对一 天内启动高/低电价激励事件的总次数进行了约束，缺省值可以将其设为2次。
[0087][0088][0089]
从lcl项目实施后的实际反馈数据发现，激励事件持续时间过短会导致用户 来不及响应，影响负荷响应的效果。因此，不等式约束(12)和(13)对电 价激励事件的持续时长进行了约束。一旦开启了高/低电价事件，该激励信息 号需要维持至少t
main
时间长度，缺省值可以设置为3小时。
[0090]
步骤三：构建系统旋转备用约束条件
[0091]
本方法所提出的模型需在同时考虑负荷响应和风电的前提下，确保每个 区域都在一定置信水平下预留足够的备用容量。由于不同电价激励事件下的 系统误差存在差异，因此相同的置信度在不同负荷响应模式下对应的系统误 差cdf曲线的分位点不同。本方法将系统中各区域不同负荷响应模式下的系 统误差cdf曲线分位点分别求出，再将其与负荷响应状态量相乘以后求和， 从而得到了某一置信度下该区域应最低保留的备用容量值和如式 (14)和(15)所示。其中，和分别表示区域m在t时 段内高、低、中电价对应的系统误差cdf反函数。由于某一置信度下的系统 误差cdf反函数值可离线计算，因此在本优化问题中可作为常数。因此采用 公式(14)和(15)可在实现上述关系的同时，避免0-1变量和其他变量相 乘，从而降低求解难度。
[0092][0093][0094][0095][0096]
步骤四：构建传统电力调度约束条件
[0097]
1、基础电力调度约束条件构建
[0098]
本方法所提出的优化模型除了上述部分以外，还包括基于随机潮流的线 路上下界约束(18)和(19)。此处由于考虑了跨区域功率传输，增加了区域 m在调度时段t与其他区域交互的边界功率其对应的联络线在区域m内 的落点为节点i。该调度量可正可负，当其取正值时表示该区域在该调度时段 向其他区域输送功率，而当其取负值时则相反。
[0099][0100][0101]
式(20)表示系统中的火电机组i的出力范围应在其输出功率上下界约束 以内。其中，和为该火电机组的装机容量和最小技术出力值。
[0102]
[0103]
式(21)表示系统中的火电机组i的功率变化值应在其爬坡能力范围内。
[0104]
其中，和为一个单位调度时段内该机组最大向上和向下爬坡量。
[0105][0106]
式(22)和(23)分别为某台火电机组向上和向下备用容量提供能力约束。
[0107][0108][0109]
等式(24)表示系统内各区域的功率平衡约束。其中，w
m,t
为区域m内风 电场在调度时段t内的预测出力值。edr
m,i,t
为负荷响应量的期望值，其具体 表达式如(25)所示。
[0110][0111][0112]
为了保证跨区域传输的备用容量不会因为输电阻塞而无效，不等式约束 (26)和(27)表示在联络线上预留了跨区域备用交互通道的情况下，区域 间联路线路的传输功率上下限约束。其中为跨区域联络线所构成的简化 网络的线路潮流灵敏度矩阵，其推导过程与各区域内的线路潮流灵敏度矩阵 相似。在式(26)和(27)中各区域被看作净功率注入点，而跨区域联络线 为这些净功率注入点的连接线路。
[0113][0114][0115]
由于区域间联络线本身并不产生功率和备用容量，因此各区域的功率和备 用交换量需平衡，式(28)至(30)表示区域间的功率和备用交互量之和在 数值上为零。
[0116][0117][0118][0119]
综上所述，本方法提出的考虑源荷侧双重不确定性的跨区域功率和备用协 同优化模型在系统不确定性刻画、随机潮流模型以及动态备用评估模型的基 础上，进一步考虑了功率和备用的协同优化、负荷响应信号下发时序对系统 功率平衡和备用预留的影响、以及跨区域备用传输通道的预留。
[0120]
2、机会约束解析化
[0121]
前述不等式约束(18)和(19)均为机会约束，其中pr{
·
}表示某情况发 生的概率。在此需要用到通用分布模型的累计概率分布逆函数具有解析表达 的特点，将原模型中的
机会约束转化为(31)至(32)。f
m,t-1
(x)是通用分布模 型拟合的区域m在调度时段t的区域系统误差cdf反函数。
[0122][0123][0124]
综上所述，本方法使得整个模型从混合整数非线性规划问题简化为了一 个含有0/1整数变量的线性优化问题。针对混合整数线性规划问题，目前的 商业软件对该问题的求解已很成熟。
[0125]
下面，对本发明所建立的跨区域功率和备用协同优化模型进行验证。
[0126]
本发明分别在图7所示的考虑了负荷聚集商接入的两区域小系统标准算 例系统中进行了仿真分析。
[0127]
图6(a)为风电和负荷的预测曲线。图6(b)则展示了平电价下调度时 段16内对应风电预测等级的数据箱内的风电预测误差统计结果。而图7则进 一步给出了同时段内的高/低电价两种情况下的负荷响应误差历史数据以及 系统误差历史数据。对比图6(b)与图7可知，负荷响应动作的误差会增大 系统误差。
[0128]
根据上述的输入信息，对本章所提的双重不确定下的跨区域功率和备用 协同优化模型进行仿真分析。四台火电机组的次日计划出力仿真结果如图8 (a)所示，两区域之间的潮流交互(选择区域1给区域2输送功率为正值) 如图8(b)所示。由这两个基础仿真结果可知：1)系统将主要的负荷以及风 电功率爬坡跟踪任务分配给了具有较强爬坡能力的1号和3号火电机组，而 由于2号区域内的火电机组的燃料成本略低于区域1内的机组，故1号机组 承担的负荷略少于3号机组，2号机组承担的负荷略少于4号机组。2)由于 区域1含风电机组，而风电机组的发电成本低，系统充分利用了风电，使得 区域1的总发电量大于其负荷，部分功率通过联络线传递给了区域2。
[0129]
仿真结果显示，系统计划于次日38至48调度时段以及74至96调度时 段开启高电价事件，在58至70调度时段内开启低电价事件。系统的原始净 负荷曲线与负荷响应后的系统净负荷曲线如图4和图9所示，图中用红色底 色和蓝色底色分别对高电价和低电价时段进行了标注。对原始的系统净负荷 曲线进行分析可知，在调度时段10至25，38至48，58至72，以及74至96 均出现了净负荷的高峰或低谷。而本章所提出优化模型在38至48，58至72， 以及74至96调度时段内开启了激励居民负荷响应的价格信息。由图9可知， 通过负荷的调整，在对应时段内系统净负荷的波动程度被部分平抑。调度时 段10至25对应于一个调度日内的凌晨2:30至早上6:15。根据lcl项目对居 民负荷响应的实验数据，居民负荷在睡眠时段内对价格信号的响应幅度低。 因此，优化结果未在该时段内给出价格激励信号。
[0130]
需要说明的是，并非所有的输入条件都可使得系统在一个调度日内选择 开启负荷响应事件。负荷响应的动作优先级应排在火电机组功率调节之后。 即使处于非睡眠状态的时段内，如果预测信息中未出现系统净负荷的较大幅 度波动事件，优化模型也不会开启电价激励信号调度负荷。
[0131]
图10给出了系统计划预留的总向上和向下备用容量曲线，该结果中也对 应地标出了系统开启高/低电价事件的时段。由于负荷响应动作本身增大了系 统误差，导致系统需要预留更多的向上和向下备用容量从而保证系统的安全 稳定运行。具体而言，系统在调度时段38开启高电价事件，同时大幅度提高 了系统的向上和向下备用容量。同样，当系统计划于调度时段72结束低电价 事件时，系统也大幅度减少了预留的向上和向下备用容量。这一结果进一步 说明负荷响应本身的不确定性对系统误差和备用优化存在影响。
[0132]
上述分析展示了基础算例下系统的优化调度结果，接下来将在不同联络 线传输容量下对本章所提方法和模型进一步验证和分析。本文统计了区域间 联络线传输容量逐步缩减时，系统的经济性变化规律。从100mw缩减到60mw 的过程中，系统的总体经济性、基础调度计划等结果均未发生变化，表明此 时该系统的联络线容量充足。随着区域间联络线传输容量进一步递减，系统 的总运行成本逐步增加，如表1所示。该结果充分证明，区域间联络线的容 量将极大地影响跨区域功率和备用共享的效果，传输能力的限制会导致风电 外送功率的降低。当联络线路传输容量缩减至20mw时，系统潮流无解，表明 在外区供电能力受到极大约束的情况下，区域2无法满足自身的用能需求。
[0133]
表1系统总运行成本随联络线传输容量缩紧的变化趋势
[0134][0135]
为了展示随机潮流模型为“线路功率不确定性”在线路上预留传输空间 的情况。图11给出了线路传输容量为60mw时，利用随机潮流模型预留出的 误差裕度。系统在“线路功率不确定性”较大的时段预留了更多的线路空间 以应对风电和负荷响应引起的功率误差，确保了双重不确定性下线路的安全 稳定运行。
[0136]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或 计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、 或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个 其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘 存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0137]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序 产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程 图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流 程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算 机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使 得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生
用于实 现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定 的功能的装置。
[0138]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理 设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储 器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程 或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0139]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上， 使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现 的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程 图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的 步骤。
[0140]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的 限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出 其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而 由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

技术特征：
1.一种考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数；基于所述目标函数，构建符合响应信号下发时序约束条件；基于所述目标函数，构建系统旋转备用约束条件；基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件。2.根据权利要求1所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数中，所述目标函数包括全系统火电机组的燃料成本之和、向上和向下备用容量的购买成本、激励用户进行负荷相应的成本和各区域的弃风、切负荷成本期望值之和。3.根据权利要求2所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，通过目标函数中“向上和向下备用容量的购买成本”和“切负荷成本期望值之和”之间博弈以分配跨区域备用，实现有限备用资源的效用最大化。4.根据权利要求1所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数还包括：对所述全系统火电机组的燃料成本之和进行线性化操作。5.根据权利要求1所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数还包括：对所述各区域的弃风、切负荷成本期望值之和进行线性化操作。6.根据权利要求1所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述符合响应信号下发时序约束条件包括：对高/低电价信号的开启动作和关闭动作不可同时发生进行约束、对高/低电价事件的逻辑关系进行约束、对不可在同一负荷响接入点同时下发高电价和低电价信号进行约束、对高/低电价事件的持续时长和启动次数进行了约束、对一天内启动高/低电价激励事件的总次数进行了约束和对电价激励事件的持续时长进行约束。7.根据权利要求1所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述基于所述目标函数，构建系统旋转备用约束条件，包括：将各区域不同负荷响应模式下的系统误差cdf曲线分位点分别求出，再将其与负荷响应状态量相乘以后求和，获得预设置信度下该区域应最低保留的备用容量值。8.根据权利要求1所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，包括：考虑跨区域功率传输，基于随机潮流的上下界对基础电力调度进行机会约束。9.根据权利要求8所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，还包括：火电机组的出力范围应在其输出功率上下界约束以内；火电机组的功率变化值应在其爬坡能力范围内；火电机组向上和向下备用容量提供能力约束；系统内各区域的功率平衡约束；在联络线上预留了跨区域备用交互通道的情况下，区域间联路线路的传输功率上下限
约束；区域间的功率和备用交互量之和在数值上为零。10.根据权利要求8所述的考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，其特征在于，所述基于所述目标函数，构建传统电力调度约束条件，还包括：对所述机会约束进行解析。

技术总结
本发明涉及一种考虑源荷双重随机性的功率与备用协同优化的建模方法，包括以下步骤：构建跨区域功率和备用协同优化模型的目标函数；构建符合响应信号下发时序约束条件；构建系统旋转备用约束条件；构建传统电力调度约束条件。其兼顾电源侧和负荷侧系统不确定性，提高日前电力调度准确性，能够实现跨区域电力和备用协同优化，满足大电网优化调度需求。满足大电网优化调度需求。满足大电网优化调度需求。


技术研发人员：蒋一博 江海燕 王林钰 刘澜 赵伟 赵杨阳 王喆 韩四维 朱迪
受保护的技术使用者：国网（苏州）城市能源研究院有限责任公司
技术研发日：2021.12.09
技术公布日：2022/3/8