一种电网交直流线路协同运行方法及装置与流程

1.本发明实施例涉及电力系统规划技术领域，尤其涉及一种电网交直流线路协同运行方法及装置。


背景技术：

2.随着我国碳目标的提出，大力发展可再生能源技术，提升可再生能源发电的电量占比已成为学术界和工业界的重点关注问题之一。直流线路在远距离输送上相较于交流线路损耗更小，具有优势。而可再生能源发电通常为直流电或有整流为直流电的过程，因此直流线路将在高比例可再生能源电力系统中发挥重要的作用。
3.可再生能源发电出力具有较强的不确定性，影响电源的规划和决策。现有技术中利用智能算法随机生成不同场景，从而使不确定性变量维度得到削减，规划结果能够同时适应不同系统状态和各种极端场景。但上述方法难以对可再生能源不确定性场景进行精细化建模，电源规划结果较为保守，不能很好的均衡经济性和鲁棒性。


技术实现要素：

4.本发明提供一种电网交直流线路协同运行方法及装置，实现可再生能源的最大化利用，并且兼顾电力系统的经济性和鲁棒性，适用于不同的场景与需求。
5.第一方面，本发明实施例提供一种电网交直流线路协同运行方法，包括：
6.获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；
7.基于机会约束对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；
8.获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；
9.根据所述预测数据、所述预测误差数据和所述优化模型获得电力系统所述待优化运行时段的运行方案。
10.可选的，基于机会约束对所述电力系统模型进行优化获得优化模型，包括：
11.建立所述电力系统模型的目标函数，所述目标函数表征电力系统输送电能的最低运行成本；
12.建立所述电力系统模型的约束条件；
13.将所述约束条件转换为基于机会约束的所述优化模型。
14.可选的，其特征在于，建立所述电力系统模型的目标函数，所述目标函数表征电力系统输送电能的最低运行成本，包括：
15.所述目标函数为最小化系统运行成本与惩罚项之和；
16.其中，最小化系统运行成本：
[0017][0018]
[0019][0020][0021]
其中，t＝{t1，t2，...，tn}为考虑进行电力系统运行状态优化求解的时间段内的各时刻；为发电机发电成本；为向外界购电的成本，负值时则代表售电收益；为储能运行成本；单台发电机的成本近似与出力功率成二次函数关系，为对应成本系数，常数项在目标函数中已忽略；与为t时刻交流电和直流电电价，分别为与外界连接的直流线路和交流线路的集合；p
l，t
为线路l在时刻t由外界输入的功率；ω
ess
为配备有储能的节点集合，c
ess
为单位功率、单位时间储能运行成本，为节点i储能在t时刻充电与放电功率；
[0022]
惩罚项：
[0023][0024][0025][0026][0027]
其中，分别为弃风弃光惩罚，直流输电线路功率变动惩罚，交流输电功率惩罚；α1，α2，α3分别为对应的加权系数；ω
res
为连接有可再生能源的节点，分别为节点k时段t时可再生能源发电功率和其实际向节点注入的功率。
[0028]
可选的，建立所述电力系统模型的约束条件，包括：
[0029]
换流站约束为：
[0030][0031][0032][0033][0034][0035][0036]
其中，i∈ω
cv
，t∈t，ω
cv
为连接换流站的所有节点集合；mi是换流站的调制比，有0≤mi≤1；非负值和为换流站交流侧有功功率的输入和输出量，则为换流
站交流侧的无功功率值，取正时代表输入，负则为输出；为交流侧视在功率的最大值；与分别为换流站整流和逆变的效率；为主端换流站电压，是设定电压值，为给定常数；为交流侧注入视在功率的最大值；为换流站的整流效率；inv
i，t
为表示换流站运行状态的0-1变量，为1时表示处于逆变状态，0则为整流状态；m为常数；
[0037]
储能约束：
[0038][0039][0040][0041][0042][0043]
其中，i∈ω
ess
，ω
ess
为配备有储能的节点集合；为表征储能电池充电状态的0-1变量；与分别为电池充放电最大功率；为电池储存能量值，与分别为电池储能允许的能量上下限；分别为电池充放电效率；δt为两个时刻之间的时间间隔；
[0044]
输电网潮流约束：
[0045][0046]
输电线路功率约束：
[0047][0048]
p
ij，t
＝1/x
ij
(θ
i-θj)
[0049]
其中，ω
tr
为输电网节点集合；为节点注入的有功功率；x
ij
为线路电抗，θi、θj为节点复电压相角，p
ij，t
为线路有功功率，为线路有功功率上限；
[0050]
对于辐射状的交流配电网，其支路潮流方程与配电网潮流约束为：
[0051][0052][0053][0054]
其中，i，j，k，h∈ω
dis
，ω
dis
为配电网节点集合；ij，jk，l∈l
dis
，l
dis
为配电网线路集合；为电压上下限，为线路容量上限；p
ij，t
，p
jk，t
为线路有功功率；q
ij，t
，qjk，t
为线路无功功率；r
ij
，x
ij
为线路电阻及电抗；v
i，tvj，t
为节点电压；为节点注入有功及无功功率；v
ac，0
为配电网的额定电压幅值；
[0055]
对于多端直流线路，其支路潮流模型及相关约束如下：
[0056][0057][0058]
其中，i，j，h∈ω
dc
，ω
dc
为直流线路中的节点的集合；ij，jk，l∈l
dc
，l
dc
为直流线路构成的集合；为线路功率；为线路电阻；为节点电压；为节点功率注入值；v
dc，0
为直流线路额定电压。
[0059]
可选的，将所述约束条件转换为基于机会约束的所述优化模型，包括：
[0060]
根据可再生能源出力与预测出力之间的差值确定不确定因素的随机向量；
[0061]
根据所述电力系统模型中发电机出力设定值、换流站交流侧功率设定值、储能电池充放电功率和可再生能源注入功率确定系统的控制向量；
[0062]
根据控制向量和随机向量变化确定基于机会约束的所述优化模型。
[0063]
可选的，在根据控制向量和随机向量变化确定基于机会约束的所述优化模型之后，还包括：
[0064]
将所述机会约束近似转化为条件风险价值约束；
[0065]
根据所述预测误差数据将所述风险价值约束转化为基于wasserstein距离的分布鲁棒机会约束的所述优化模型。
[0066]
可选的，在根据所述预测误差数据、所述预测数据和所述优化模型获得电力系统运行方案之后，还包括：
[0067]
每隔预设时间再次对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0068]
所述待优化运行时段结束时，更新所述预测误差数据。
[0069]
第二方面，本发明实施例提供一种电网交直流线路协同运行装置，包括：
[0070]
建立模型模块，用于获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；
[0071]
优化模块，用于对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0072]
获取模块，用于获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；
[0073]
输出模块，用于根据所述预测数据、所述预测误差数据和所述优化模型获得电力系统所述待优化运行时段的运行方案。
[0074]
可选的，所述优化模块，包括：
[0075]
第一单元，用于建立所述电力系统模型的目标函数，所述目标函数表征电力系统输送电能的最大经济收益；
[0076]
第二单元，用于建立所述电力系统模型的约束条件；
[0077]
转换单元，用于将所述约束条件转换为基于机会约束的所述优化模型。
[0078]
可选的，所述的电网交直流线路协同运行装置，还包括：
[0079]
所述优化模块还用于每隔预设时间再次对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0080]
更新单元，用于所述待优化运行时段结束时，更新所述预测误差数据。
[0081]
本发明实施例提供的技术方案，通过获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型，考虑电网中可再生能源出力的不确定性，综合换流站功率变动、交流输电线路功率及可再生能源弃用等多种考量，基于机会约束对电力系统模型进行优化获得优化模型，输入待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据至优化模型，得到最佳的待优化运行时段的运行方案，实现可再生能源的最大化利用，基于机会约束保证电力系统模型的约束条件得到满足，并且兼顾电力系统的经济性和鲁棒性，适用于不同的场景与需求。
附图说明
[0082]
图1为本发明实施例提供的一种电网交直流线路协同运行方法的流程图。
[0083]
图2为本发明实施例提供的一种电网结构的示意图。
[0084]
图3为本发明实施例提供的又一种电网交直流线路协同运行方法的流程图。
[0085]
图4为本发明实施例提供的又一种电网交直流线路协同运行方法的流程图。
[0086]
图5为本发明实施例提供的一种电网交直流线路协同运行装置的结构示意图。
具体实施方式
[0087]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0088]
图1为本发明实施例提供的一种电网交直流线路协同运行方法的流程图，本实施例可适用于电网交直流线路协同运行控制情况，该方法可以由电网交直流线路协同运行装置来执行，该装置可采用硬件和/或软件的方式来实现。该方法具体包括如下步骤：
[0089]
s110、获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；
[0090]
具体的，图2为本发明实施例提供的一种电网结构的示意图，示例性的，以县域电网为例，县域电网结构中包含交流输电网、交流配电网以及多端直流线路，并通过交流输电线路和直流输电线路与外部电网连接。该电网结构中，交流输电网、交流配电网和多端直流线路都考虑配备可再生能源发电设施、储能设施并挂载负荷。其中，在交流输电网中还考虑配置有传统发电机。多端直流线路与交流输电网通过多个电压源型换流站(voltage source converter，vsc)相连。根据电网结构获取每一设备及线路的电网结构信息。其中，电网结构信息包含交流输电网的线路阻抗、线路功率容量、拓扑连接关系，发电机、可再生能源、储能设施的连接位置、功率上下限、储能设施的储能容量和负荷的功率值。交流配电网的线路阻抗、线路功率容量、拓扑连接关系、可再生能源、储能设施的连接位置、功率上下限、储能设施的储能容量和负荷的功率值。多端直流的线路电阻、线路功率容量、拓扑连接关系、可再生能源、储能设施的连接位置、功率上下限、储能设施的储能容量和负荷的功率值。根据电网结构信息建立包含可再生能源的电力系统模型。其中，电力系统模型采用集中
控制方式，可以对发电机、储能设备、可再生能源的设置进行实时调度控制。可再生能源发电功率具有随机性，但预测系统可给出预测值。交流配电网呈辐射状且三相平衡。电压源型换流站采用主从控制方式，电力系统中电压源型换流站为从端，控制交流侧有功和无功功率，而直流侧电压由系统外电网中的电压源型换流站作为主端来控制。此外，电力系统模型中电压源型换流站为功率输送端，工作在整流状态。
[0091]
s120、基于机会约束对电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0092]
具体的，分别建立目标函数与电力系统中各设备和线路的约束，并考虑可再生能源出力的不确定性，将不等式约束转化为机会约束，增加模型对于不确定性的鲁棒性，获得优化模型。示例性的，以向外输送电能的最大经济收益作为目标函数，分别建立对电力系统中各设备和线路的约束，例如，换流站约束、储能约束、输电网潮流约束、配电网潮流约束和直流线路潮流约束等，通过对上述不等式约束条件进行机会约束转换获得优化模型。
[0093]
s130、获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；
[0094]
具体的，待优化运行时段是指需要优化运行的时间段，例如一天24小时中划定的时间段，根据优化需求确定待优化运行时间段。通过现有预测方法获取可再生能源在待优化运行时间段可出力的预测数据，在数据存储库中调取待优化运行时段中历史时间段内可再生能源出力的预测误差数据。
[0095]
s140、根据预测数据、预测误差数据和优化模型获得电力系统待优化运行时段的运行方案。
[0096]
具体的，输入待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据至优化模型，得到最佳的待优化运行时段的运行方案。
[0097]
本发明实施例提供的技术方案，通过获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型，考虑电网中可再生能源出力的不确定性，综合换流站功率变动、交流输电线路功率及可再生能源弃用等多种考量，基于机会约束对电力系统模型进行优化获得优化模型，输入待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据至优化模型，得到最佳的待优化运行时段的运行方案，实现可再生能源的最大化利用，基于机会约束保证电力系统模型的约束条件得到满足，并且兼顾电力系统的经济性和鲁棒性，适用于不同的场景与需求。
[0098]
图3为本发明实施例提供的又一种电网交直流线路协同运行方法的流程图，参见图3，方法包括：
[0099]
s210、获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；
[0100]
s220、建立电力系统模型的目标函数，目标函数表征电力系统输送电能的最低运行成本；
[0101]
具体的，最低运行成本为最小化系统运行成本与若干惩罚项之和，其中，惩罚项是对系统经济性之外的考量可通过在目标函数中增加适当的惩罚项来处理，此处考虑弃风弃光惩罚以促进可再生能源消纳；使用直流输电线路功率变动惩罚来降低换流阀功率变动频率和幅度；交流输电功率惩罚来达到优先使用直流线路输送功率而降低损耗的目的。
[0102]
即目标函数为：
[0103]
min f
t
＝c
t
+d
t
[0104]
其中，最小化系统运行成本：
[0105][0106][0107][0108][0109]
其中，t＝{t1，t2，...，tn}为考虑进行电力系统运行状态优化求解的时间段内的各时刻；为发电机发电成本；为向外界购电的成本，负值时则代表售电收益；为储能运行成本；单台发电机的成本近似与出力功率成二次函数关系，为对应成本系数，常数项在目标函数中已忽略；与为t时刻交流电和直流电电价，分别为与外界连接的直流线路和交流线路的集合；p
l，t
为线路l在时刻t由外界输入的功率；ω
ess
为配备有储能的节点集合，c
ess
为单位功率、单位时间储能运行成本，为节点i储能在t时刻充电与放电功率；
[0110]
惩罚项：
[0111][0112][0113][0114][0115]
其中，分别为弃风弃光惩罚，直流输电线路功率变动惩罚，交流输电功率惩罚；α1，α2，α3分别为对应的加权系数；ω
res
为连接有可再生能源的节点，分别为节点k时段t时可再生能源发电功率和其实际向节点注入的功率。
[0116]
s230、建立电力系统模型的约束条件；
[0117]
具体的，换流站考虑为电压源型换流站(voltage source converter，vsc)，其可控性强、具有连续调节功率和电压能力，并可发出无功功率。图4为本发明实施例提供一种整流侧换流站的简化示意图，结合图2，本应用场景中县域电网结构通过多端直流线路向外界输送电能，因此仅考虑整流，不考虑逆变。
[0118]
换流站模型如下：
[0119][0120]
[0121][0122][0123][0124][0125][0126]
其中，i∈ω
cv
，t∈t。ω
cv
为连接换流站的所有节点集合。
[0127]
μ为直流电压利用率，有0≤μ≤1，采用spwm方式调制时取mi是换流站的调制比，有0≤mi≤1；和分别为换流站交流侧有功和无功功率，为交流侧注入视在功率的最大值。为换流站的整流效率。
[0128]
在县域电网中，换流站为主从控制中的从端，控制交流侧的有功和无功功率，电压交由主端来控制，因此换流站约束为
[0129][0130][0131][0132][0133][0134][0135]
其中，inv
i，t
为表示换流站运行状态的0-1变量，为1时表示处于逆变状态，0则为整流状态。m为一足够大的常数。为主端换流站电压，是设定电压值，为给定常数。
[0136]
储能约束
[0137][0138][0139][0140][0141][0142]
其中，i∈ω
ess
。为表征电池充电状态的0-1变量。与分别为电池充放电最大功率。为电池储存能量值，与分别为电池储能允许的能量上下限。分别为电池充放电效率。δt为两个时刻之间的时间间隔。最后一条约束使电池初始能量等于最终能量，是电池运行的可连续性约束。
[0143]
对于潮流约束，将整体电网结构分为输电网，配电网及直流线路三部分考虑，分别建立线性化潮流模型，列写对应潮流约束。
[0144]
其中，输电网潮流约束对输电网，其潮流方程如下：
[0145][0146][0147][0148][0149]
其中，i∈ω
tr
，ω
tr
为输电网节点集合。变量中下标t代表t时刻。分别为节点i注入的有功和无功。为节点i处负荷的有功及无功功率。v
i，t
为节点电压，θ
ij
为节点i，j之间的电压相角差。对g
ij
，b
ij
，有y
ij
＝g
ij
+jb
ij
，其中y为网络的导纳矩阵。
[0150]
潮流方程的非线性为求解带来困难，此处考虑使用线性潮流进行简化。假设电压近似为标幺值1，线路电抗远大于电阻，线路两端电压相角差为小量，简化有功潮流方程并忽略无功潮流，则得到如下潮流约束：
[0151][0152]
对于输电线路，功率约束为：
[0153][0154]
p
ij，t
＝1/x
ij
(θ
i-θj)
[0155]
其中，x
ij
为线路电抗，θi、θj为节点复电压相角，p
ij，t
为线路有功功率，为线路有功功率上限。
[0156]
对于辐射状的交流配电网，其支路潮流方程与配电网潮流约束为：
[0157][0158][0159][0160][0161]
[0162][0163][0164]
其中，i，j，j，h∈ω
dis
，ω
dis
为配电网节点集合。ij，jk，l∈l
dis
，l
dis
为配电网线路集合。为电压上下限，为线路容量上限。将前三式做线性化处理，如下：
[0165][0166][0167][0168]
其中v
ac，0
为配电网的额定电压幅值。
[0169]
对于多端直流线路，其支路潮流模型及相关约束如下：
[0170][0171][0172][0173][0174][0175]
其中，i，j，h∈ω
dc
，ω
dc
为直流线路中的节点的集合。ij，jk，l∈l
dc
，l
dc
为直流线路构成的集合。对前两式做线性化处理，得到：
[0176][0177][0178]vdc，0
为直流线路额定电压。
[0179]
s240、将约束条件转换为基于机会约束的优化模型。
[0180]
具体的，可再生能源出力并不受控具有很大的随机性。若将可再生能源出力视为确定性变量来优化，获得的结果经济性最优，但缺乏鲁棒性，当可再生能源出力偏移假设值时系统电压、功率等极可能违反约束，系统安全性受到严重挑战。为此，将约束条件转换为基于机会约束的优化模型，兼顾经济性与鲁棒性。
[0181]
s250、获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；
[0182]
s260、根据预测数据、预测误差数据和优化模型获得电力系统待优化运行时段的运行方案。
[0183]
可选的，将约束条件转换为基于机会约束的优化模型，包括：
[0184]
根据可再生能源出力与预测出力之间的差值确定不确定因素的随机向量；
[0185]
根据电力系统模型中发电机出力设定值、换流站交流侧功率设定值、储能电池充放电功率和可再生能源注入功率确定系统的控制向量；
[0186]
根据控制向量和随机向量变化确定基于机会约束的优化模型。
[0187]
具体的，首先将可再生能源出力视为随机变量。使用预测方法得到出力预测值视为已知的常数。实际可再生能源出力与预测出力之间的差值即为系统的不确定因素，即向量：
[0188][0189]
记为系统的随机向量。
[0190]
将系统的控制变量：发电机出力设定值换流站交流侧功率设定值电池充放电功率可再生能源注入功率可再生能源注入功率记入向量u
t
中，即为系统的控制向量。
[0191]
当可再生能源出力实际数据与预测数据出现偏差时，目标是希望系统能够有效控制其资源去弥补该误差，减小影响。为此，控制向量应该能够随随机向量变化，即u
t
＝f(ξ
t
)。为便于处理、简化计算，此处考虑为仿射变化u
t
＝d
t
ξ
t
+e
t
，其中e
t
为设备预设工作点，d
t
为误差控制系数。在t时刻为未知量，因此d
t
为下三角矩阵。{d
t
，e
t
}为需要通过优化求解来确定的系数。
[0192]
对系统中的安全约束g
t
≤0，如电压约束、线路功率上限约束等，通过代入等式约束做等价变换，都可变换为ξ
t
与u
t
的函数g
t
(ξ
t
，u
t
)≤0，进一步转化为：
[0193]gt
(ξ
t
，d
t
，e
t
)＝a(d
t
)ξ
t
+b(e
t
)≤0
[0194]
a(d
t
)，b(e
t
)为分别和d
t
、e
t
有关的矩阵。对t∈t时刻第o∈o条约束，其表述为g
t，o
(ξ
t
，d
t
，e
t
)＝a
t，o
(d
t
)ξ
t
+b
t，o
(e
t
)≤0,其中o为每个时刻的不等式约束数目，a
t，o
(d
t
)与b
t，o
(e
t
)为a(d
t
)和b(e
t
)矩阵中对应的行。
[0195]
在鲁棒优化方法中要求对于所有可能的ξ
t
，所有不等式约束都必须满足，这虽然保证了系统足够的鲁棒性，但模型将十分保守，经济性较差。因此本方法中采用机会约束：
[0196][0197]
保证不等式约束以概率1-η
t，o
得到满足，如此兼顾系统经济性和鲁棒性，改变η取值也可以改变模型对于鲁棒性或经济性的选择倾向。
[0198]
可选的，在根据控制向量和随机向量变化确定基于机会约束的优化模型之后，还包括：
[0199]
将机会约束近似转化为条件风险价值约束；
[0200]
根据预测误差数据将风险价值约束等价转化为基于wasserstein距离的分布鲁棒机会约束的优化模型。
[0201]
具体的，机会约束的引入将问题转化为概率问题，wasserstein距离源于最优传输
问题，可应用于度量概率分布之间的差异。wasserstein距离的分布鲁棒机会约束(wasserstein distance distributionally robust chance constraint,w-drcc)方法考虑随机变量的分布在以历史预测误差数据获得的经验分布为中心的一定wasserstein距离内。考虑的wasserstein距离可自行设定，其值可调整模型的鲁棒性大小，当其增大时鲁棒性增强，同时也意味着保守性增大。
[0202]
首先将机会约束近似转化为条件风险价值(conditional value-at-risk,cvar)约束：
[0203][0204]
其中k
t，o
为辅助变量。表示求期望。[
·
]+表示max(
·
，0)。该近似转化后更加保守，但保守程度增加得并不大，且方便后续转化为线性约束，便于计算。括号{
·
}中式子可以使用两段线性函数的最大值来表示：
[0205][0206]
其中《
·
，
·
》表示对两向量求内积，y
t
为{d
t
，e
t
，κ
t
}构成的向量。
[0207]
假设随机变量ξ
t
的分布在以历史数据获得的经验分布为中心的，wasserstein距离为ε的球内，之后可使用历史数据将如上cvar约束等价转化为如下约束：
[0208][0209][0210][0211][0212]
其中，k∈{1，2}；o∈o；t∈t；i∈{1，2，...，n}。n为长度为t的历史数据组的组数。λk、s
k，i
为辅助变量。为第i组历史数据。h与d表征随机变量的大致范围，有h
ξ
≤d。若无明确范围可以设置h＝0，d＝0。[
·
]
t
表示转置。||
·
||
∞
表示取无穷范数。
[0213]
以上为将机会约束转化为w-drcc的过程。当系统规模较大、约束众多时，为加快计算速度、重点考虑关键约束，可以只将需要着重考虑的约束变换为w-drcc约束，其他约束可仅转化为cvar约束(等价于ε＝0的w-drcc约束)或使用样本平均方法(sample average method)处理。而等式约束一般无需处理。
[0214]
至此将电网交直流线路优化模型转换为基于w-drcc的优化模型，w-drcc的优化模型对于可再生能源出力不确定性的鲁棒性得到提升。w-drcc均为线性约束，最终的模型为miqp问题。通过改变约束满足概率1-η
t，o
及wasserstein球的半径ε，可以调整模型的保守程度，以满足不同的经济性或鲁棒性倾向。
[0215]
可选的，在根据预测误差数据、预测数据和优化模型获得电力系统运行方案之后，还包括：
[0216]
每隔预设时间再次对电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0217]
待优化运行时段结束时，更新预测误差数据。
[0218]
具体的，在实际运行中，每隔预设时间重新获得优化模型，获得下一时段的运行设定值，以保证系统运行的稳定性。同时还可更新历史预测误差数据并剔除时间久远的数据，进而获得良好的持续运行性能。
[0219]
图4为本发明实施例提供的又一种电网交直流线路协同运行方法的流程图，参见图4，方法包括下列步骤：
[0220]
s310、获取县域的电网结构信息，建立输电网、配电网、多端直流线路和换流站等不同组成部分的模型。
[0221]
s320、获取历史时间内的风电(可再生能源)出力预测误差数据。
[0222]
s330、获取待优化运行时段的风电(可再生能源)出力预测数据。
[0223]
s340、进行优化计算获得优化模型，根据优化模型获得电网中发电机、储能系统、换流站以及可再生能源的弃用等不同运行设定。
[0224]
s350、实际运行为滚动优化，每隔一段时间重新运行优化算法，获得下一时段的运行设定值。当前时段结束时，更新历史风电出力预测误差数据。
[0225]
图5为本发明实施例提供的一种电网交直流线路协同运行装置的结构示意图，包括：
[0226]
建立模型模块110，用于获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；
[0227]
优化模块120，用于对电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0228]
获取模块130，用于获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；
[0229]
输出模块140，用于根据预测数据、预测误差数据和优化模型获得电力系统待优化运行时段的运行方案。
[0230]
具体的，参见图2，以县域电网为例，县域电网结构中包含交流输电网、交流配电网以及多端直流线路，并通过交流输电线路和直流输电线路与外部电网连接。该电网结构中，交流输电网、交流配电网和多端直流线路都考虑配备可再生能源发电设施、储能设施并挂载负荷。其中，在交流输电网中还考虑配置有传统发电机。多端直流线路与交流输电网通过多个电压源型换流站相连。建立模型模块110根据电网结构获取每一设备及线路的电网结构信息。其中，电网结构信息包含交流输电网的线路阻抗、线路功率容量、拓扑连接关系，发电机、可再生能源、储能设施的连接位置、功率上下限、储能设施的储能容量和负荷的功率值。交流配电网的线路阻抗、线路功率容量、拓扑连接关系、可再生能源、储能设施的连接位置、功率上下限、储能设施的储能容量和负荷的功率值。多端直流的线路电阻、线路功率容量、拓扑连接关系、可再生能源、储能设施的连接位置、功率上下限、储能设施的储能容量和负荷的功率值。根据电网结构信息建立包含可再生能源的电力系统模型。其中，电力系统模型采用集中控制方式，可以对发电机、储能设备、可再生能源的设置进行实时调度控制。可再生能源发电功率具有随机性，但预测系统可给出预测值。交流配电网呈辐射状且三相平衡。电压源型换流站采用主从控制方式，电力系统中电压源型换流站为从端，控制交流侧有功和无功功率，而直流侧电压由系统外电网中的电压源型换流站作为主端来控制。此外，电力系统模型中电压源型换流站为功率输送端，工作在整流状态。
[0231]
优化模块120分别建立目标函数与电力系统中各设备和线路的约束，并考虑可再
生能源出力的不确定性，将不等式约束转化为机会约束，增加模型对于不确定性的鲁棒性，获得优化模型。示例性的，以向外输送电能的最大经济收益作为目标函数，分别建立对电力系统中各设备和线路的约束，例如，换流站约束、储能约束、输电网潮流约束、配电网潮流约束和直流线路潮流约束等，通过对上述不等式约束条件进行机会约束转换获得优化模型。
[0232]
待优化运行时段是指需要优化运行的时间段，例如一天24小时中划定的时间段，根据优化需求确定待优化运行时间段。获取模块130通过现有预测方法获取可再生能源在待优化运行时间段可出力的预测数据，在数据存储库中调取待优化运行时段中历史时间段内可再生能源出力的预测误差数据。
[0233]
输入待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据至优化模型，输出模块140输出最佳的待优化运行时段的运行方案。
[0234]
可选的，优化模块，包括：
[0235]
第一单元，用于建立电力系统模型的目标函数，目标函数表征电力系统输送电能的最大经济收益；
[0236]
第二单元，用于建立电力系统模型的约束条件；
[0237]
转换单元，用于将约束条件转换为基于机会约束的优化模型。
[0238]
可选的，的电网交直流线路协同运行装置，还包括：
[0239]
优化模块还用于每隔预设时间再次对电力系统模型进行优化获得优化模型；
[0240]
更新单元，用于待优化运行时段结束时，更新预测误差数据。
[0241]
本发明实施例提供的电网交直流线路协同运行方法装置与本发明任意实施例提供的电网交直流线路协同运行方法属于相同的发明构思，具有相应的有益效果，未在本实施例详尽的技术细节详见本发明任意实施例提供的电网交直流线路协同运行方法。
[0242]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，包括：获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；基于机会约束对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；根据所述预测数据、所述预测误差数据和所述优化模型获得电力系统所述待优化运行时段的运行方案。2.根据权利要求1所述的电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，基于机会约束对所述电力系统模型进行优化获得优化模型，包括：建立所述电力系统模型的目标函数，所述目标函数表征电力系统输送电能的最低运行成本；建立所述电力系统模型的约束条件；将所述约束条件转换为基于机会约束的所述优化模型。3.根据权利要求2所述的电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，建立所述电力系统模型的目标函数，所述目标函数表征电力系统输送电能的最低运行成本，包括：所述目标函数为最小化系统运行成本与惩罚项之和；其中，最小化系统运行成本：其中，最小化系统运行成本：其中，最小化系统运行成本：其中，最小化系统运行成本：其中，t＝{t1，t2，...，t
n
}为考虑进行电力系统运行状态优化求解的时间段内的各时刻；为发电机发电成本；为向外界购电的成本，负值时则代表售电收益；为储能运行成本；单台发电机的成本近似与出力功率成二次函数关系，为对应成本系数，常数项在目标函数中已忽略；与为t时刻交流电和直流电电价，分别为与外界连接的直流线路和交流线路的集合；p
l，t
为线路l在时刻t由外界输入的功率；ω
ess
为配备有储能的节点集合，c
ess
为单位功率、单位时间储能运行成本，为节点i储能在t时刻充电与放电功率；惩罚项：惩罚项：惩罚项：
其中，分别为弃风弃光惩罚，直流输电线路功率变动惩罚，交流输电功率惩罚；α1，α2，α3分别为对应的加权系数；ω
res
为连接有可再生能源的节点，分别为节点k时段t时可再生能源发电功率和其实际向节点注入的功率。4.根据权利要求2所述的电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，建立所述电力系统模型的约束条件，包括：换流站约束为：换流站约束为：换流站约束为：换流站约束为：换流站约束为：换流站约束为：其中，i∈ω
cv
，t∈t，ω
cv
为连接换流站的所有节点集合；m
i
是换流站的调制比，有0≤m
i
≤1；非负值和为换流站交流侧有功功率的输入和输出量，则为换流站交流侧的无功功率值，取正时代表输入，负则为输出；为交流侧视在功率的最大值；与分别为换流站整流和逆变的效率；为主端换流站电压，是设定电压值，为给定常数；为交流侧注入视在功率的最大值；为换流站的整流效率；inv
i，t
为表示换流站运行状态的0-1变量，为1时表示处于逆变状态，0则为整流状态；m为常数；储能约束：储能约束：储能约束：储能约束：储能约束：其中，i∈ω
ess
，ω
ess
为配备有储能的节点集合；为表征储能电池充电状态的0-1变量；与分别为电池充放电最大功率；为电池储存能量值，与分别为电池储能允许的能量上下限；分别为电池充放电效率；δt为两个时刻之间的时间间隔；输电网潮流约束：输电线路功率约束：
p
ij，t
＝1/x
ij
(θ
i-θ
j
)其中，ω
tr
为输电网节点集合；为节点注入的有功功率；x
ij
为线路电抗，θ
i
、θ
j
为节点复电压相角，p
ij，t
为线路有功功率，为线路有功功率上限；对于辐射状的交流配电网，其支路潮流方程与配电网潮流约束为：对于辐射状的交流配电网，其支路潮流方程与配电网潮流约束为：对于辐射状的交流配电网，其支路潮流方程与配电网潮流约束为：其中，i，j，k，h∈ω
dis
，ω
dis
为配电网节点集合；ij，jk，l∈l
dis
，l
dis
为配电网线路集合；为电压上下限，为线路容量上限；p
ij，t
，p
jk，t
为线路有功功率；q
ij，t
，q
jk，t
为线路无功功率；r
ij
，x
ij
为线路电阻及电抗；v
i，t
，v
j，t
为节点电压；为节点注入有功及无功功率；v
ac，0
为配电网的额定电压幅值；对于多端直流线路，其支路潮流模型及相关约束如下：对于多端直流线路，其支路潮流模型及相关约束如下：其中，i，j，h∈ω
dc
，ω
dc
为直流线路中的节点的集合；ij，jk，l∈l
dc
，l
dc
为直流线路构成的集合；为线路功率；为线路电阻；为节点电压；为节点功率注入值；v
dc，0
为直流线路额定电压。5.根据权利要求2所述的电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，将所述约束条件转换为基于机会约束的所述优化模型，包括：根据可再生能源出力与预测出力之间的差值确定不确定因素的随机向量；根据所述电力系统模型中发电机出力设定值、换流站交流侧功率设定值、储能电池充放电功率和可再生能源注入功率确定系统的控制向量；根据控制向量和随机向量变化确定基于机会约束的所述优化模型。6.根据权利要求5所述的电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，在根据控制向量和随机向量变化确定基于机会约束的所述优化模型之后，还包括：将所述机会约束近似转化为条件风险价值约束；根据所述预测误差数据将所述风险价值约束转化为基于wasserstein距离的分布鲁棒机会约束的所述优化模型。7.根据权利要求1所述的电网交直流线路协同运行方法，其特征在于，在根据所述预测误差数据、所述预测数据和所述优化模型获得电力系统运行方案之后，还包括：每隔预设时间再次对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；所述待优化运行时段结束时，更新所述预测误差数据。8.一种电网交直流线路协同运行装置，其特征在于，包括
建立模型模块，用于获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；优化模块，用于对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；获取模块，用于获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；输出模块，用于根据所述预测数据、所述预测误差数据和所述优化模型获得电力系统所述待优化运行时段的运行方案。9.根据权利要求8所述的电网交直流线路协同运行装置，其特征在于，所述优化模块，包括：第一单元，用于建立所述电力系统模型的目标函数，所述目标函数表征电力系统输送电能的最大经济收益；第二单元，用于建立所述电力系统模型的约束条件；转换单元，用于将所述约束条件转换为基于机会约束的所述优化模型。10.根据权利要求9所述的电网交直流线路协同运行装置，其特征在于，还包括：所述优化模块还用于每隔预设时间再次对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；更新单元，用于所述待优化运行时段结束时，更新所述预测误差数据。

技术总结
本发明公开了一种电网交直流线路协同运行方法及装置。方法包括：获取电网结构信息，建立包含可再生能源的电力系统模型；基于机会约束对所述电力系统模型进行优化获得优化模型；获取待优化运行时段的可再生能源出力的预测数据，以及历史时间段内的可再生能源出力的预测误差数据；根据所述预测数据、所述预测误差数据和所述优化模型获得电力系统所述待优化运行时段的运行方案。本发明提供的技术方案，实现可再生能源的最大化利用，并且兼顾电力系统的经济性和鲁棒性，适用于不同的场景与需求。求。求。


技术研发人员：宛玉健 李俊松 林钟楷 吴亮 金晶 陈欣欣 胡泽春 杨宁辉 蔡璐璇 廖绍谦 郭曙光 陈建东 郑琼奕 曾建兴 郜学思
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司汕头供电局
技术研发日：2023.05.06
技术公布日：2023/7/21