考慮風電功率預測不確定性的日前發電計劃魯棒優化方法

蔣 宇, 陳星鶯, 余 昆, 廖迎晨, 謝 俊

(1. 河海大學能源與電氣學院, 江蘇省南京市 210098; 2. 國網江蘇省電力有限公司, 江蘇省南京市 210024)

0 引言

在面臨環境、減碳、減排多重壓力下,大力發展以風能為代表的“零”碳排新能源無疑是最優的選擇。然而風電電源具有強的預測不確定性,例如文獻[1-2]認為風電功率預測誤差為10%～20%,因此大規模風電電源的接入迫使調度在日前發電計劃階段購買大量的發電備用來保持電網運行的功率平衡[1-4]。這就造成了全網發電經濟性的惡化。另一方面近年來隨著國內中長期電力市場試點、現貨市場試點、省間聯絡線現貨交易等新的電量交易形式不斷出現[5-7],為在日內現貨市場上通過交易的方式補償風電功率預測不確定性提供了經濟手段。

國內外研究[8-10]表明,在預測精度短期內難以取得實質性提升的情況下,采用概率預測的隨機優化方法可以有效提升日前發電計劃的精度,而日內滾動開放的電量交易市場可以有效應對發電備用和需求側響應資源不足的問題。文獻[11-13]表明,對于含大規模風電電源的日前發電計劃優化問題,目前工程應用較廣的隨機優化方法包括:隨機規劃方法和魯棒優化方法。傳統上認為魯棒優化由于考慮約束條件時取保守邊界,因此總體優化效果不如隨機規劃方法[13-14]。而文獻[12]通過對比兩種隨機優化方法的優缺點認為,隨機規劃模型的參數很難通過估計得出精確值,其次為了獲得盡可能高的優化精度,該方法需要大規模增加場景樹,這又加重了運算負擔,使得求解變得困難。……