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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利考虑风机频率支撑能力变化的含风电电力系统机组组合鲁棒优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118554541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410660085.X，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权考虑风机频率支撑能力变化的含风电电力系统机组组合鲁棒优化方法是由马英浩;曹义鹏;杨贺钧;张大波设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑风机频率支撑能力变化的含风电电力系统机组组合鲁棒优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑风机频率支撑能力变化的含风电电力系统机组组合鲁棒优化方法，其步骤包括：1建立系统频率响应模型；2建立风机参与惯性支撑后调频能力变化模型；3基于风机调频能力变化模型，构建以系统总成本最小为目标的二阶段随机鲁棒优化模型；4采用鲁棒优化方法进行求解。本发明能降低因忽视风机调频能力变化带来的系统运行风险，从而能提升含大规模风电并网系统运行可靠性，为调度人员进行机组调度优化提供参考。

本发明授权考虑风机频率支撑能力变化的含风电电力系统机组组合鲁棒优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑风机频率支撑能力变化的含风电电力系统机组组合鲁棒优化方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、建立电力系统的频率响应模型： 步骤1.1、利用式1计算含风电的电力系统在频率响应过程中的相关等值参数： 1 式1中，nu和nw表示电力系统中具有调频能力的火电机组的数量以及风电机组的数量，n为电力系统的机组总数；PgR,j和PwR,k分别表示第j台火电机组和第k台风电机组的额定容量，Pi为第i台机组的额定容量；kg,j和kw,k分别表示第j台火电机组和第k台风机机组的机械增益，kgc和kwc为聚合火电机组和聚合风机机组的等值增益；ui,t为第i台机组在t时刻的运行状态，ug,j,t为第j台火电机组在t时刻的运行状态，uw,k,t为第k台风电机组在t时刻的运行状态； 利用式2得到聚合火电机组的调速器等值时间常数Tgc： 2 式2中，Tg,j为第j台火电机组的调速器时间常数； 利用式3得到电力系统的等值虚拟惯性支撑时间常数Hc： 3 式3中，Hg,j为第j台火电机组的虚拟惯性时间常数，Hw,k为第k台风电机组的虚拟惯性时间常数； 步骤1.2、利用式4表示含风电的电力系统的频率变化频域关系： 4 式4中，Δft为t时刻电力系统的频率偏差量，ΔP为功率缺额，D为电力系统的阻尼系数；ϑ为第一中间计算量、ξ为第二中间计算量、Φ为第三中间计算量； 利用式5计算电力系统的频率偏差最大时刻，从而得到电力系统的最大频率偏差量Δftfm； 5 步骤2、建立风电机组参与惯性支撑后调频能力变化模型： 步骤2.1、利用式6计算第k台风电机组在风速v下的最大出力Pw,k,mppt： 6 式6中，ωmppt,k为第k个风电机组最大出力下对应的转速，ρ为空气密度，R为风电机组叶片半径，ωw,k为第k台风电机组的转速； 步骤2.2、计算惯性支撑后风电机组的转速变化： 利用式7得到第k台风电机组在t时刻的转速ωw,kt与电力系统在t时刻的频率偏差的关系式： 7 式7中，ωw0,k为第k台风电机组的惯性支撑前转速；Jw,k为第k台风电机组的转动惯量； 步骤2.3、利用式8计算惯性支撑后第k台风电机组输出功率的范围： 8 式8中，kdr,k为第k台风电机组的减载比，Pwd,k为惯性支撑后第k台风电机组的输出功率，Pwd,k,m为惯性支撑后第k台风电机组输出的最大功率，ωwd,k为惯性支撑后第k台风电机组的转速； 步骤3、基于风电机组调频能力变化模型，构建两阶段随机鲁棒优化模型，包括目标函数、一阶段日前调度耗量的约束条件、二阶段实时功率平衡成本的约束条件； 步骤3.1、利用式9构建以电力系统运行耗量最小为目标的目标函数： 9 式9中，nd表示总时长；Cg为每台火力发电机的发电耗量；Cst为每台火电机组的开启成本，zg,j,t表示第j台火电机组在t时刻是否开启，ψ为场景序号，Pψ表示第ψ个场景出现的概率，和表示每台火电机组的上调耗量和下调耗量，、为第ψ个场景下第j台火电机组在t时刻的上调或下调出力量；Cwp,t、Cld,t为电力系统在t时刻的弃风量以及切负荷的惩罚值，Pwp,t,ψ、Pld,t,ψ为第ψ个场景下电力系统在t时刻的弃风量与切负荷量；Cwde,t表示t时刻风电机组减载的惩罚值，Pwde,t,ψ表示第ψ个场景下所有风电机组在t时刻的总出力减载量； 利用式10得到鲁棒优化下第ψ个场景的风速取值： 10 式10中，表示第ψ个场景下t时刻的风速，、为在t时刻波动的下限与上限； 步骤3.3、构建一阶段日前调度耗量的约束条件，包括：功率平衡约束、火机出力约束、惯性约束、启停标识约束、最小开停机约束； 利用式11构建功率平衡约束： 11 式11中，Pw,k,t为第k个风电机组在t时刻的出力预测值，Pg,j,t为第j个火电机组在t时刻的出力预测值，Pld,t为t时刻负荷的预测值； 利用式12构建火电出力约束： 12 式12中，为第j个火电机组在t时刻估计的出力，其取值范围为第j个火电机组的最小出力与最大出力； 利用式13构建风电出力约束： 13 式13中，为第k个风电机组在t时刻的最大功率点运行模式下的出力； 利用式14构建惯性约束： 14 式14中，Hmin,t为电力系统在t时刻的最小惯性时间系数，ΔPt为t时刻电力系统的功率缺额，fmax,t为t时刻电力系统允许的最大频率变化速度；Hg,j为第j个火电机组的惯性时间常数，Hw,k为第k个风电机组的惯性时间常数系数； 利用式15构建火电机组启停标识约束： 15 式15中，bg,j,t为t时刻第j个火电机组的关闭标识；为t-1时刻第j个火电机组的开停机状态； 利用式16构建最小开停机约束： 16 式16中，Ton为火电机组的最小开机时间，Toff为火电机组的最小关机时间；为t+1时刻第j个火电机组的开停机状态； 步骤3.4、构建二阶段实时功率平衡成本的约束条件，包括：第二阶段功率平衡约束、风电日内出力约束和火电机组上下调约束； 利用式17构建第二阶段功率平衡约束： 17 式17中，为第ψ个场景中t时刻第k个风机机组的实际出力，为第ψ个场景中电力系统在t时刻的负荷量； 利用式18构建风机日内出力约束： 18 利用式19构建火电机组的上下调约束： 19 式19中，为第ψ个场景中t时刻第j个火电机组上调出力量，为第ψ个场景中t时刻第j个火电机组的下调出力量，Pg,j,max为第j个火电机组的最大出力，Pg,j,min为第j个火电机组的最小出力； 步骤4、采用Camp;CG算法对两阶段随机鲁棒优化模型进行求解，得到最优火机风机调度方案。

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