一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法与流程

1.本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法。


背景技术：

2.大型新能源基地通常远离负荷中心，大型新能源基地存在大规模、远距离输送至负荷中心的客观需求，可靠、低损耗的直流输电技术是承担远距离、大容量输电的主要手段。随着特高压直流系统数量和容量的增大，送端电网逐渐演变成新能源高渗透率的多直流送出电网，考虑到多直流送出场景下系统的频率稳定约束，确定送端电网可承受的最大直流外送规模是保障多直流送出电网安全稳定运行的重要前提，随着新能源渗透率的增加，电网呈现低惯量电力系统特征，面对大负荷和大功率直流时存在难以满足频率稳定性的要求的问题。为此，频率约束下的最大送电规模成为近年来的焦点问题。虽然已经有大量关于最大送电能力计算方法的研究成果，但现有方法并未考虑到直流接入对电网频率稳定性的影响，现有优化调度模型对多直流送出电网也不能完全适用。


技术实现要素：

3.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
4.鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
5.因此，本发明解决的技术问题是：随着新能源渗透率的增加，电网呈现低惯量电力系统特征，面对大负荷和大功率直流时存在难以满足频率稳定性的要求的问题
6.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，包括：
7.根据多直流送出电网频率特性建立频率稳定约束；
8.基于频率稳定和安全运行约束建立多直流送出电网的优化调度模型；
9.求解优化调度模型，计算最大送电能力。
10.作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：：所述频率的稳定性用三个指标来衡量，包括：rocof，最大频率偏差，和静态频率偏差；
11.rocof的大小与系统惯性及缺失功率有关，表示为：
[0012][0013]
式中，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，h
sys
为系统等值转子惯性时间常数；在一定的情况下，系统惯量越大，频率变化速度越慢，系统发生频率失稳
的风险更小；
[0014]
当最大直流系统发生n-1故障，假设丢失功率为则静态频率偏差为：
[0015][0016]
式中，d
sys
为系统等值阻尼系数，k
sys
为系统等值调差系数的倒数，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率。
[0017]
作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：所述多直流送出电网的频率稳定约束的建立公式表示为：
[0018][0019]
其中：为第i个机组的额定容量，hi为第i个机组的转子惯性时间常数，ng为同步发电机的数量，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，v
rc
为临界rocof值，yi为第i个机组的开机状态，δf
sc
为临界静态频率偏差，di表示第i个机组的阻尼系数，ki表示第i个机组调差系数的倒数；
[0020]
所述频率稳定约束进一步表示为：
[0021][0022][0023]
式中，为第i个机组的额定容量，hi为第i个机组的转子惯性时间常数，nb为系统中所有母线的数量，nd为换流母线的数量，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，v
rc
为临界rocof值，y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，δf
sc
为临界静态频率偏差，di表示第i个机组的阻尼系数，ki表示第i个机组调差系数的倒数，t为规划时间尺度。
[0024]
作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：所述安全运行约束包括：功率平衡约束、同步发电机出力约束、同步发电机爬坡率约束、最小开/关时间限制、同步发电机的启动和关机约束；
[0025]
所述功率平衡约束表示为：
[0026][0027]
式中，ng为同步发电机的数量，n
l
为负荷的数量，nd为直流数量，p
gi,t,k
为同步发电
机i在时刻t与场景k下的输出功率，p
li,t
为负荷i在时刻t的大小，为直流i在时刻t的大小，t为规划时间尺度，共有ns+1个场景；
[0028]
所述同步发电机出力约束表示为：
[0029][0030]
式中，为同步发电机i出力下限，为同步发电机i出力上限，y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率。
[0031]
所述同步发电机爬坡率约束表示为：
[0032][0033]
式中，分别为同步发电机i最大上坡率和最小下坡率，t为规划时间尺度，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率，共有ns+1个场景；
[0034]
所述最小开/关时间限制表示为：
[0035][0036]
式中，y
i,t-1
为机组i在t-1时刻的状态标志，开机为1，关机为0；y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，开机为1，关机为0；t
up
是同步发电机的最小开机时间；t
down
是同步发电机的最小关停时间；t为规划时间尺度，ng为常规机组的数量；
[0037]
所述同步发电机的启动和关机约束表示为：
[0038][0039]
式中，y
i,t-1
为机组i在t-1时刻的状态标志，开机为1，关机为0；y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，开机为1，关机为0；o
i,t
为机组i在t时刻的启动动作，启动为1，不启动为0；u
i,t
为机组i在t时刻的关停动作，关停为1，不关停为0；t为规划时间尺度，ng为常规机组的数量。
[0040]
作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：所述n-1故障的情况下，机组启停成本和发电成本优化目标函数表示为：
[0041][0042]
式中，t为规划时间尺度，y
t
为t时刻各个机组运行状态组成的向量，第i个元素为0代表机组i关停，为1代表机组i在运；o
t
为t时刻各个机组是否开机的标志组成的向量，u
t
为t时刻各个机组是否关机的标志组成的向量；a、b、c分别为成本向量分别为规划时间尺度下的成本向量；pi为第i个场景发生的概率，共有ns+1个场景，ns个场景中包含一个正常运行工
况和ns个n-1工况；为t时刻各个机组出力组成的向量，d为规划时间尺度下的机组的运行成本向量；{pj}∈ψ表示pj组成的概率集合属于范数集合ψ；{pn∈w}表示新能源机组出力属于不确定集合w；
[0043]
所述范数集合ψ表示为
[0044][0045]
式中，p为场景概率pi的向量形式，为与p对应的ns个正实数组成的向量，为第i个场景的初始概率，θ1和θ
∞
分别为1范数和无穷范数；
[0046]
所述θ1和θ
∞
分别表示为：
[0047][0048]
式中，z为实际运行场景数目，β1和β
∞
分别为l1范数集合和l2范数集合成立的置信度，共有ns个场景。
[0049]
作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：所述计算最大送电能力过程包括：
[0050]
若多直流送出电网的优化调度模型有解，说明系统并未达到送电规模极限，继续提高直流送出功率，重复求解多直流送出电网的优化调度模型；
[0051]
若优化模型无解，说明在该送电规模下，不存在运行方案能够达到频率稳定性的要求，则说明已经找到系统的最大送电能力，结束计算。
[0052]
作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：优化调度模型线性化过程中的离散场景概率约束ψ，可以将ψ线性化为约束：
[0053][0054]
式中，pi为第i个场景的概率，θ1和θ
∞
分别为1范数和无穷范数，λi表示第i个概率约束的满足概率，ns+1表示共有ns+1个场景；
[0055]
所述变量λi需满足：
[0056][0057]
式中，pi为第i个场景的概率，为第i个场景的初始概率，ns+1表示共有ns+1个场景，m为一个很大的正数，λi为第i个场景的变量，xi表示为表示第i个随机事件是否发生，取值为0或1。
[0058]
作为本发明所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的一种优选方案，其中：所述优化调度模型的优化目标中含有双线性项b
t
，采用大m法对双线性项进行线性化，线性化过程包括：
[0059][0060]
式中，pi为第i个场景发生的概率，共有ns+1个场景，为t时刻各个机组出力组成的向量，d为规划时间尺度下的机组的运行成本向量；
[0061]
所述连续变量pi可以被转换成0-1变量组合的形式：
[0062][0063]
式中，pi为第i个场景发生的概率，τ为连续变量离散化的最小级差，k表示场景概率pi离散化后的级数，e
i,k
为待求解0-1变量，m为离散化最大级数；
[0064]
所述双线性项转换为线性表达式为：
[0065][0066]
式中，为辅助变量，k表示场景概率pi离散化后的级数，e
i,k
为待求解0-1变量，m为一个很大的正数，τ为连续变量离散化的最小级差，p
gj,t
为机组j在t时刻组成的向量，m为离散化最大级数；
[0067]
增加一个松弛因子ξ，将上式中的等式约束写为：
[0068][0069]
式中，pi为第i个场景发生的概率，τ为连续变量离散化的最小级差，k表示场景概率pi离散化后的级数，ξi为第i个场景的松弛因子，共有ns+1个场景，m为离散化最大级数。
[0070]
一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明中任一项所述的方法的步骤。
[0071]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现本发明中所述的方法的步骤。
[0072]
本发明的有益效果：本文提出的一种计及频率约束的多直流送出电网的最大送电能力估计方法，通过频率稳定约束的多直流送出电网优化调度模型，理论推导刻画了多直流送出电网的频率稳定约束，通过优化调度模型线性化为混合整数规划问题，并基于求解结果给出最大送电能力计算方法，为电网运行规划提供参考，保证系统的安全稳定运行，避免新能源占比过高和直流外送功率过大带来的送端电网频率稳定性问题。
附图说明
[0073]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0074]
图1为本发明第一个实施例中一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的多直流送出电网新能源极限渗透率估计方法流程图。
[0075]
图2为本发明第一个实施例中一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的多直流送出电网拓扑结构示意图。
[0076]
图3为本发明第二个实施例中一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的修改的ieee 39节点系统网架结构示意图。
[0077]
图4为本发明第二个实施例中一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法的不同直流外送功率占比下新能源极限渗透率变化示意图。
具体实施方式
[0078]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
[0079]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0080]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方
式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0081]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0082]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0083]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0084]
实施例1
[0085]
参照图1、图2，为本发明的一个实施例，提供了一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，包括：
[0086]
s1：根据多直流送出电网频率特性建立频率稳定约束。
[0087]
更进一步的，多直流送出电网的拓扑结构示意图如图1所示，送端电网内部含有大量的同步发电机和新能源机组，同步发电机和新能源的一部分电力由系统内部负荷消纳，大部分电力通过多个lcc直流系统外送至其他地区。直流系统的受端可以是一个同步交流系统，也可以是多个异步交流系统的组合。
[0088]
系统的频率稳定性可以用三个指标来衡量，分别是rocof(最大频率变化率)，最大频率偏差，和静态频率偏差。对于多直流送出电网的频率稳定性，威胁最大的是直流系统的n-1故障。任一直流发生闭锁，送端系统功率都会发生大量盈余，导致频率上升。通常来说，直流外送系统中电源充足，因此高频问题发生概率较高，低频问题较少出现。
[0089]
更进一步的，当系统一次调频特性满足要求时，应满足如下约束：
[0090]
(1)当系统发生任一直流闭锁时，最大频率偏差δf
max
不超过规定阙值δf
mc
。
[0091]
(2)当系统发生任一直流闭锁时，最大频率变化率vr不超过某一规定的阙值v
rc
。
[0092]
(3)当系统发生任一直流闭锁时，静态频率偏差δf
st
不超过某一规定的阙值δf
sc
。
[0093]
应说明的是，在多直流送出电网中，电源充足，一般出现的都是功率过剩带来的高频问题。针对高频问题，依靠切机，可以在正常供电的情况下保证最大频率偏差不越限。因此，在制定机组组合方案时，可以不考虑最大频率偏差约束。
[0094]
更进一步的，rocof的大小与系统惯性及缺失功率有关，可以表示为：
[0095][0096]
式中，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，h
sys
为系统等值转子惯
性时间常数。在一定的情况下，系统惯量越大，频率变化速度越慢，系统发生频率失稳的风险更小。
[0097]
当最大直流系统发生n-1故障，假设丢失功率为则静态频率偏差为：
[0098][0099]
式中，d
sys
为系统等值阻尼系数，k
sys
为系统等值调差系数的倒数，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率。
[0100]
s2：基于频率稳定和安全运行约束建立多直流送出电网的优化调度模型。
[0101]
更进一步的，综合考虑频率稳定约束和安全运行约束，建立多直流送出电网的优化调度模型。
[0102]
更进一步的，建立多直流送出电网的频率稳定约束的公式表示为：
[0103][0104]
其中：为第i个机组的额定容量，hi为第i个机组的转子惯性时间常数，ng为同步发电机的数量，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，v
rc
为临界rocof值，yi为第i个机组的开机状态，δf
sc
为临界静态频率偏差，di表示第i个机组的阻尼系数，ki表示第i个机组调差系数的倒数；
[0105]
将频率稳定约束进一步表示为：
[0106][0107][0108]
式中，其中：为第i个机组的额定容量，hi为第i个机组的转子惯性时间常数，nb为系统中所有母线的数量，nd为换流母线的数量，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，v
rc
为临界rocof值，y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，δf
sc
为临界静态频率偏差，di表示第i个机组的阻尼系数，ki表示第i个机组调差系数的倒数，t为规划时间尺度；
[0109]
更进一步的，系统的安全运行约束包括：
[0110]
1)功率平衡约束
[0111][0112]
式中，ng为同步发电机的数量，n
l
为负荷数量，nd为直流数量，为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率，p
li,t
为负荷i在时刻t的大小，为负荷i在时刻t的大小，为直流i在时刻t的大小，t为规划时间尺度，共有ns+1个场景。
[0113]
2)同步发电机出力约束
[0114][0115]
式中，为同步发电机i出力下限，为同步发电机i出力上限，y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率。
[0116]
3)同步发电机爬坡率约束
[0117][0118]
式中，分别为同步发电机i最大上坡率和最小下坡率，t为规划时间尺度，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率，共有ns+1个场景。
[0119]
4)最小开/关时间限制
[0120][0121]
式中，y
i,t-1
为机组i在t-1时刻的状态标志，开机为1，关机为0；y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，开机为1，关机为0；t
up
是同步发电机的最小开机时间,；t
down
是同步发电机的最小关停时间；ng为同步发电机的数量。
[0122]
5)同步发电机的启动和关机约束
[0123][0124]
式中，y
i,t-1
为机组i在t-1时刻的状态标志，开机为1，关机为0；y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，开机为1，关机为0；o
i,t
为机组i在t时刻的启动动作，启动为1，不启动为0；u
i,t
为机组i在t时刻的关停动作，关停为1，不关停为0。
[0125]
更进一步的，在电力系统中，线路断开的故障时有发生，线路断开会使得网架强度变弱，降低各个直流系统的多馈入短路比。考虑到线路n-1故障在电力系统中具有较高的发生概率，因此，任何线路n-1故障的发生都不应当引起直流系统不稳定，以免发生连锁反应，扩大故障范围。在考虑n-1故障的情况下，机组启停成本和发电成本优化目标函数需要改变，因为在n-1故障的情况下，某些机组可能需要停机或减少发电。因此，需要考虑n-1故障所带来的网络约束，例如线路或变压器的损坏，以避免电力系统失稳。同时，机组启停决策
不仅要考虑总成本，还要考虑减少对系统稳定性的影响。
[0126]
因此，在考虑多离散场景的前提下，机组启停成本和发电成本优化目标函数表示为：
[0127][0128]
式中，t为规划时间尺度，y
t
为t时刻各个机组运行状态组成的向量，第i个元素为0代表机组i关停，为1代表机组i在运；o
t
为t时刻各个机组是否开机的标志组成的向量，u
t
为t时刻各个机组是否关机的标志组成的向量；a、b、c分别为成本向量分别为规划时间尺度下的成本向量；pi为第i个场景发生的概率，共有ns+1个场景，ns个场景中包含一个正常运行工况和ns个n-1工况；为t时刻各个机组出力组成的向量，d为规划时间尺度下的机组的运行成本向量；{pj}∈ψ表示pj组成的概率集合属于范数集合ψ；{pn∈w}表示新能源机组出力属于不确定集合w。
[0129]
更进一步的，范数集合ψ表示为
[0130][0131]
式中，p为场景概率pi的向量形式，为与p对应的ns个正实数组成的向量，为第i个场景的初始概率，θ1和θ
∞
分别为1范数和无穷范数。
[0132]
更进一步的，θ1和θ
∞
分别表示为：
[0133][0134]
式中，z为实际运行场景数目，β1和β
∞
分别为l1范数集合和l2范数集合成立的置信度，共有ns个场景。
[0135]
s3：求解优化调度模型，计算最大送电能力。
[0136]
更进一步的，若多直流送出电网的优化调度模型有解，说明系统并未达到送电规模极限，继续提高直流送出功率。
[0137]
更进一步的，进一步提高多条直流系统的送出功率，重复求解多直流送出电网的优化调度模型，具体方法是选择一个增长方向，增大各个换流站的容量和出力，并根据负荷需求相应地增大负荷用电量，从而保证系统的供需平衡。
[0138]
若优化模型无解，说明在该送电规模下，不存在运行方案能够达到频率稳定性的
要求，则说明已经找到系统的最大送电能力，结束计算。
[0139]
更进一步的，优化调度模型中含有非线性项，难以直接调用商业软件求解。为此，下面对优化调度模型进行线性化，从而方便求解。对于离散场景概率约束ψ，可以将其线性化为约束：
[0140][0141]
式中，pi为第i个场景的概率，θ1和θ
∞
分别为1范数和无穷范数，λi表示第i个概率约束的满足概率，ns+1表示共有ns+1个场景；
[0142]
其中，λi为辅助变量，变量λi需满足：
[0143][0144]
式中，pi为第i个场景的概率，为第i个场景的初始概率，ns+1表示共有ns+1个场景，m为一个很大的正数，λi为第i个场景的变量，xi表示为表示第i个随机事件是否发生，取值为0或1。
[0145]
更进一步的，优化目标中含有双线性项b
t
，是导致优化调度模型非线性的重要因素，采用大m法对双线性项进行线性化，包括：
[0146][0147]
式中，pi为第i个场景发生的概率，共有ns+1个场景，为t时刻各个机组出力组成的向量，d为规划时间尺度下的机组的运行成本向量。
[0148]
更进一步的，连续变量pi可以被转换成0-1变量组合的形式：
[0149]
[0150]
式中，pi为第i个场景发生的概率，τ为连续变量离散化的最小级差，k表示场景概率pi离散化后的级数，e
i,k
为待求解0-1变量，m为离散化最大级数；
[0151]
更进一步的，将双线性项转换为线性表达式：
[0152][0153]
式中，为辅助变量，k表示场景概率pi离散化后的级数，e
i,k
为待求解0-1变量，m为一个很大的正数，τ为连续变量离散化的最小级差，p
gj,t
为机组j在t时刻组成的向量，m为离散化最大级数；
[0154]
更进一步的，将一个连续变量离散化势必会产生一定的误差，因此，对于上式中的等式约束，难以满足要求，为此增加一个松弛因子ξ，将上式中的等式约束写为：
[0155][0156]
式中，pi为第i个场景发生的概率，τ为连续变量离散化的最小级差，k表示场景概率pi离散化后的级数，ξi为第i个场景的松弛因子，共有ns+1个场景，m为离散化最大级数。
[0157]
最终，初始的优化调度问题被转换成了一个混合整数规划问题。
[0158]
本实施例还提供一种计算设备，包括，存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的实现一种常规变电站监控信息自动验证方法。
[0159]
本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提出的一种常规变电站监控信息自动验证方法。
[0160]
本实施例提出的存储介质与上述实施例提出的一种常规变电站监控信息自动验证方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。
[0161]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器、磁变存储器、铁电存储器、相变存储器、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器或动态随机存取存储器等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处
理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0162]
实施例2
[0163]
参照图3、图4，为本发明的一个实施例，提供了一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
[0164]
所提出方法在一个修改的ieee 39节点系统中进行验证。修改后的ieee 39节点系统网架结构如图3所示，图中r1表示电阻，n1-3表示供电回路，g31-39表示三相发电机，hvdc1表示高压直流输电装置，数字1-39表示不同的节点，相较于原39节点系统，在节点3、4、8、16和18新增了五台新能源机组，在节点2和节点4新增两条直流线路向其他电网送电，负荷大小保持不变。两条直流系统主要参数如表1所示。
[0165]
表1
[0166][0167]
在多直流送出电网中，频率稳定和电压稳定问题较为突出。随着直流功率在总负荷中占比和新能源机组占比的增大，系统频率稳定随之恶化。为此，利用本文所提方法计算不同新能源渗透率下的最大直流送电量占总发电量的比例。具体方法是在某一特定新能源渗透率下，不断提高直流外送功率占比。每一次改变直流外送功率占比，都重新对系统调度方案进行优化求解。直到优化调度模型无解为止，此时直流外送功率占比即为系统最大送电能力。改变新能源渗透率，得到系统的最大直流外送功率占比变化情况如图4所示。
[0168]
在频率稳定约束下，系统可接受最大新能源渗透率随着直流功率占比不断增大。虽然系统外送直流功率在增大，但是单一直流容量并没有增大，而是直流系统数量增多。在n-1校核准则下，系统面临的最大不平衡功率并不会随着直流占比的增大而增大。因此，为保证频率稳定所需的系统惯量并不会增大，不需要增加同步发电机的装机容量。
[0169]
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限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于，包括：根据多直流送出电网频率特性建立频率稳定约束；基于频率稳定和安全运行约束建立多直流送出电网的优化调度模型；求解优化调度模型，计算最大送电能力。2.如权利要求1所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：所述频率的稳定性用三个指标来衡量，包括：rocof，最大频率偏差，和静态频率偏差；rocof的大小与系统惯性及缺失功率有关，表示为：式中，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，h
sys
为系统等值转子惯性时间常数；在一定的情况下，系统惯量越大，频率变化速度越慢，系统发生频率失稳的风险更小；当最大直流系统发生n-1故障，假设丢失功率为则静态频率偏差为：式中，d
sys
为系统等值阻尼系数，k
sys
为系统等值调差系数的倒数，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率。3.如权利要求1所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：所述多直流送出电网的频率稳定约束的建立公式表示为：其中：为第i个机组的额定容量，h
i
为第i个机组的转子惯性时间常数，n
g
为同步发电机的数量，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，v
rc
为临界rocof值，y
i
为第i个机组的开机状态，δf
sc
为临界静态频率偏差，d
i
表示第i个机组的阻尼系数，k
i
表示第i个机组调差系数的倒数；所述频率稳定约束进一步表示为：所述频率稳定约束进一步表示为：
式中，为第i个机组的额定容量，h
i
为第i个机组的转子惯性时间常数，n
b
为系统中所有母线的数量，n
d
为换流母线的数量，代表各种n-1故障下可能丢失的最大直流功率，v
rc
为临界rocof值，y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，δf
sc
为临界静态频率偏差，d
i
表示第i个机组的阻尼系数，k
i
表示第i个机组调差系数的倒数，t为规划时间尺度。4.如权利要求1所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：所述安全运行约束包括：功率平衡约束、同步发电机出力约束、同步发电机爬坡率约束、最小开/关时间限制、同步发电机的启动和关机约束；所述功率平衡约束表示为：式中，n
g
为同步发电机的数量，n
l
为负荷的数量，n
d
为直流数量，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率，p
li,t
为负荷i在时刻t的大小，为直流i在时刻t的大小，t为规划时间尺度，共有n
s
+1个场景；所述同步发电机出力约束表示为：式中，为同步发电机i出力下限，为同步发电机i出力上限，y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率；所述同步发电机爬坡率约束表示为：式中，分别为同步发电机i最大上坡率和最小下坡率，t为规划时间尺度，p
gi,t,k
为同步发电机i在时刻t与场景k下的输出功率，共有n
s
+1个场景；所述最小开/关时间限制表示为：式中，y
i,t-1
为机组i在t-1时刻的状态标志，开机为1，关机为0；y
i,t
为机组i在t时刻的状态标志，开机为1，关机为0；t
up
是同步发电机的最小开机时间；t
down
是同步发电机的最小关停时间；t为规划时间尺度，n
g
为常规机组的数量；所述同步发电机的启动和关机约束表示为：式中，y
i,t-1
为机组i在t-1时刻的状态标志，开机为1，关机为0；y
i,t
为机组i在t时刻的状
态标志，开机为1，关机为0；o
i,t
为机组i在t时刻的启动动作，启动为1，不启动为0；u
i,t
为机组i在t时刻的关停动作，关停为1，不关停为0；t为规划时间尺度，n
g
为常规机组的数量。5.如权利要求2所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：所述n-1故障的情况下，机组启停成本和发电成本优化目标函数表示为：式中，t为规划时间尺度，y
t
为t时刻各个机组运行状态组成的向量，第i个元素为0代表机组i关停，为1代表机组i在运；o
t
为t时刻各个机组是否开机的标志组成的向量，u
t
为t时刻各个机组是否关机的标志组成的向量；a、b、c分别为成本向量分别为规划时间尺度下的成本向量；p
i
为第i个场景发生的概率，共有n
s
+1个场景，n
s
个场景中包含一个正常运行工况和n
s
个n-1工况；为t时刻各个机组出力组成的向量，d为规划时间尺度下的机组的运行成本向量；{p
j
}∈ψ表示p
j
组成的概率集合属于范数集合ψ；{p
n
∈w}表示新能源机组出力属于不确定集合w；所述范数集合ψ表示为式中，p为场景概率p
i
的向量形式，为与p对应的n
s
个正实数组成的向量，为第i个场景的初始概率，θ1和θ
∞
分别为1范数和无穷范数；所述θ1和θ
∞
分别表示为：式中，z为实际运行场景数目，β1和β
∞
分别为l1范数集合和l2范数集合成立的置信度，共有n
s
个场景。6.如权利要求1所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：所述计算最大送电能力过程包括：若多直流送出电网的优化调度模型有解，说明系统并未达到送电规模极限，继续提高直流送出功率，重复求解多直流送出电网的优化调度模型；若优化模型无解，说明在该送电规模下，不存在运行方案能够达到频率稳定性的要求，则说明已经找到系统的最大送电能力，结束计算。7.如权利要求1所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：
优化调度模型线性化过程中的离散场景概率约束ψ，可以将ψ线性化为约束：式中，p
i
为第i个场景的概率，θ1和θ
∞
分别为1范数和无穷范数，λ
i
表示第i个概率约束的满足概率，n
s
+1表示共有n
s
+1个场景；所述变量λ
i
需满足：式中，p
i
为第i个场景的概率，为第i个场景的初始概率，n
s
+1表示共有n
s
+1个场景，m为一个很大的正数，λ
i
为第i个场景的变量，xi表示为表示第i个随机事件是否发生，取值为0或1。8.如权利要求1所述的基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法，其特征在于：所述优化调度模型的优化目标中含有双线性项b
t
，采用大m法对双线性项进行线性化，线性化过程包括：式中，p
i
为第i个场景发生的概率，共有n
s
+1个场景，为t时刻各个机组出力组成的向量，d为规划时间尺度下的机组的运行成本向量；所述连续变量p
i
可以被转换成0-1变量组合的形式：式中，p
i
为第i个场景发生的概率，τ为连续变量离散化的最小级差，k表示场景概率p
i
离散化后的级数，e
i,k
为待求解0-1变量，m为离散化最大级数；所述双线性项转换为线性表达式为：
式中，为辅助变量，k表示场景概率p
i
离散化后的级数，e
i,k
为待求解0-1变量，m为一个很大的正数，τ为连续变量离散化的最小级差，p
gj,t
为机组j在t时刻组成的向量，m为离散化最大级数；增加一个松弛因子ξ，将上式中的等式约束写为：式中，p
i
为第i个场景发生的概率，τ为连续变量离散化的最小级差，k表示场景概率p
i
离散化后的级数，ξ
i
为第i个场景的松弛因子，共有n
s
+1个场景，m为离散化最大级数。9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于计及频率约束的电网最大送电能力计算方法包括：根据多直流送出电网频率特性建立频率稳定约束；基于频率稳定和安全运行约束建立多直流送出电网的优化调度模型；求解优化调度模型，计算最大送电能力。本文提出的一种计及频率约束的多直流送出电网的最大送电能力估计方法，通过频率稳定约束的多直流送出电网优化调度模型，理论推导刻画了多直流送出电网的频率稳定约束，通过优化调度模型线性化为混合整数规划问题，并基于求解结果给出最大送电能力计算方法，为电网运行规划提供参考，保证系统的安全稳定运行，避免新能源占比过高和直流外送功率过大带来的送端电网频率稳定性问题。电网频率稳定性问题。电网频率稳定性问题。


技术研发人员：陈义宣 李玲芳 孙鹏 黄莹 游广增 吴琛 王国腾 申雪 刘民伟 黄润 余强 周术明
受保护的技术使用者：云南电网有限责任公司
技术研发日：2023.05.05
技术公布日：2023/7/25