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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明属于多能源互补协调调度领域，公开了一种梯级水风光日前发电计划与灵活性响应规则协同优化方法。首先提出梯级水风光综合基地灵活性响应规则，以根据灵活性需求确定各水电站的灵活性供给；提出风电、光伏的出力场景生成方法，以捕捉风电、光伏的时空相关性；以此为基础构建日内发电计划与灵活性响应规则协同优化模型，以优化日前发电计划以及灵活性响应规则；基于四边形剖分技术将上述模型转化为混合整数线性规划模型。本发明方法制定的日前发电计划可以保证每一个水电站都有充足的灵活性供给能力，同时灵活性响应规则可以在日内运行中根据风电、光伏出力的预测误差确定每一个水电站的灵活性供给，保证日前发电计划的可靠执行。

主权项：1.一种梯级水风光日前发电计划与灵活性响应规则协同优化方法，其特征在于，步骤如下：1）梯级水风光综合基地灵活性响应规则；根据灵活性响应规则，调度人员能够在日内运行中根据风电、光伏的灵活性需求决策每一个水电站的灵活性供给；对于梯级水风光综合基地，灵活性需求是指风电、光伏预测误差，灵活性供给是指相对于日前发电计划水电的出力调整大小；当灵活性需求等于0时，灵活性供给应该等于0，随着灵活性需求的增加，灵活性供给应随之增加；因此，采用截距为0的线性灵活性响应规则，即式（1）； （1） （2） （3） （4）式中：表示水电站编号，从上游至下游依次编号，；表示时段编号，；表示水电站在时段的灵活性供给；表示风电、光伏在时段的灵活性需求；表示水电站的灵活性供给规则斜率；、分别表示风电、光伏在时段的预测出力；、分别表示风电、光伏在时段的实际出力；、分别表示水电站在时段的日前计划出力、日内实际出力；2）风电、光伏的出力场景生成；风电、光伏的出力场景用于描述风电、光伏出力的预测不确定性；基于核密度估计、probit函数以及多变量高斯分布，风电、光伏的出力场景生成方法步骤如下：Step1：收集风电站、光伏电站历史预测、实际出力，并按照式（5）分别计算风电、光伏预测误差； （5）式中：表示可变可再生能源类型，、分别表示风电、光伏；表示历史样本编号，；表示样本中可变可再生能源在时段的预测误差；、分别表示样本中可变可再生能源在时段的预测出力、实际出力；Step2：采用核密度估计逐时段分别拟合风电、光伏预测误差的概率密度函数和累计分布函数；其中，核密度估计是一种非参数方法，无需假设随机变量的概率分布；然后，根据累计分布函数将预测误差样本转化为预测误差累计分布样本； （6） （7）式中：表示随机变量，即可变可再生能源在时段的预测误差；、分别表示随机变量的概率密度函数、累计分布函数；表示非负核函数；表示带宽；Step3：根据累计分布函数和均匀分布的定义得知，随机变量的累计分布服从0到1的均匀分布，因此，；采用probit函数按照式（8）将转换为一个高斯分布随机变量；其中，probit函数是标准高斯分布的累计分布函数的反函数； （8）式中：表示转换后的随机变量，；表示反误差函数；Step4：由于，设随机向量服从多变量高斯分布，即；其中，表示均值向量，表示协方差矩阵；因此，是多变量高斯分布的样本；、采用最大似然估计进行计算，、的估计值分别表示为、；Step5：根据多变量高斯分布随机生成样本向量，即式（9）；然后，根据probit函数的反函数将转换为；其中，probit函数的反函数是标准高斯分布的累计分布函数，是随机变量的样本；最后，根据和线性插值计算可变可再生能源在样本中对应的时段的预测误差； （9） （10）式中：是样本向量的元素；表示随机生成样本的编号，；Step6：收集调度日风电、光伏的日前预测出力，然后根据式（11）计算风电、光伏在样本中对应的各时段出力； （11）式中：表示样本中可变可再生能源在时段的出力；表示可变可再生能源在时段的预测出力；表示可变可再生能源在样本中对应的时段的预测误差；Step7：为减小日前发电计划与灵活性响应规则协同优化模型的求解负担，采用k-medoids算法进行场景缩减；相比于k-means算法，k-medoids算法以实际样本作为聚类中心，更具有代表性；聚类后的场景数量为，场景编号为，；3）日前发电计划与灵活性响应规则协同优化模型；根据灵活性响应规则和风电、光伏出力场景，构建日前发电计划与灵活性响应规则协同优化模型；（3.1）目标函数；对于梯级水风光综合基地，制定日前发电计划的目标是最大化发电效益；因此，本发明考虑峰谷地电价机制，以式（12）作为目标函数； （12） （13）式中：表示日前发电效益，元；表示时段的电价；表示梯级水风光综合基地日前发电计划；表示时段长度；（3.2）日前发电计划约束包括输电通道容量约束、水量平衡约束、蓄水量约束、出库流量约束、发电流量约束、出力约束、爬坡容量约束、水电站发电函数、始末蓄水量约束；（3.3）日内运行约束；风电、光伏出力的预测误差是不能避免的，水电站需要根据风电、光伏的灵活性需求调整水电出力；每一个水电站出力调整，即灵活性供给，根据灵活性响应规则计算，水电站调整出力后不能违反水电运行约束；因此，考虑以下日内约束：灵活性响应规则约束： （26） （27） （28） （29）式中：表示场景时段风电、光伏的灵活性需求；、分别表示风电、光伏在场景时段的出力；表示水电站在场景时段的出力；表示水电站在场景时段的灵活性供给；梯级水电站运行约束：梯级水电站在提供灵活性时需要满足运行约束；因此，输电通道容量约束、水量平衡约束、蓄水量约束、出库流量约束、发电流量约束、出力约束、爬坡容量约束、水电站发电函数、始末蓄水量约束在日内运行中也被考虑；4）日前发电计划与灵活性响应规则协同优化模型求解；水电站发电函数导致日前发电计划与灵活性响应规则协同优化模型是一个非线性模型，难以直接求解；采用四边形剖分技术对水电站发电函数进行线性化，将日前发电计划与灵活性响应规则协同优化模型转化为混合整数线性规划模型，然后采用求解器Gurobi进行求解。

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