分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力评估方法

技术领域

本发明涉及配电网弹性评估领域，尤其是指一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法、装置、设备以及可读存储介质。

背景技术

相较于电网传统故障，由于极端天气引发的停电事故虽然发生概率相对较低，但其对电力设备安全的冲击性与破坏性更强，且停电波及范围较广，对电网供电能力与故障恢复能力的考验更为严峻；基于此种情况，合理评估可调度资源在极端天气下对电网恢复的支撑能力，提升电力系统面对极端事件的应对能力，具有重要的研究意义。

随着新型电力系统的建设推进，分布式光伏正处于快速发展阶段，但分布式光伏出力水平受天气等外部环境因素影响显著，在极端天气条件下将进一步加剧其出力不确定性，并可能出现设备受损等严重工况；且现有研究鲜有涉及极端天气下分布式光伏可用性的分析，难以在制定负荷恢复策略时充分考虑可调度资源的充裕性；基于此，光热系统具备明显的能量时移特性，能够与分布式光伏协同配合实现能量互补，相较于传统光伏，这种分布式光伏-光热耦合系统具备更好的灵活调度与满足负荷恢复需求的应用潜力，为电网故障后的供电恢复提供有效支撑；目前针对分布式光伏-光热耦合系统参与的电网灾后恢复研究较少，需要对其支撑电网恢复能力进行评估，为灾后恢复资源的选择与协同调配奠定决策基础。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中未充分考虑极端天气条件对光伏出力的不确定性影响；光伏-光热耦合系统参与电网灾后恢复的研究较少，且缺少对光伏-光热耦合系统支撑电网恢复能力评估的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法，包括：

基于光伏-光热耦合系统的光照强度历史数据集以及其对应关联的天气信息，设置光伏-光热耦合系统各个运行场景，并分析得到光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率；

根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本；

根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线；

根据拟配置光伏-光热耦合系统的配电网区域的线路故障率历史统计数据，生成极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况；基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数；基于极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况，设置各个运行场景下的系统运行约束条件；基于各个运行场景下的典型光伏出力曲线，设置各个运行场景下的分布式光伏出力约束条件；基于光热出力的上下限值，设置各个运行场景下的光热出力约束条件；根据各个运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件，求解各个运行场景下的光伏-光热耦合系统目标函数，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量；

以电网灾后负荷恢复需求为基准，结合预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力；根据光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率、预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力，计算得出预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值。

优选地，所述运行场景为：正常运行场景、小到中雨运行场景、大到暴雨运行场景、光伏故障停运运行场景。

优选地，所述根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本包括：

对于任一运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，其表达式为：

其中，α表示Beta分布第一形状参数；β表示Beta分布第二形状参数；μ表示该运行场景下光照强度历史数据的期望；σ

光照强度符合Beta分布，其概率密度函数f(r

其中，r

基于概率密度函数公式，计算得出该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值；根据该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值，生成该运行场景下符合Beta分布的1天内各个时刻的光照强度样本。

优选地，所述根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线包括：

在任一运行场景下，基于光照强度样本中各个时刻对应的数据值，计算各个时刻对应的光伏出力，则任一时刻的光伏出力计算公式为：

P

其中，P

根据该运行场景下各个时刻对应的光伏出力，得出该运行场景下的典型光伏出力曲线。

优选地，所述基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数包括：

在第k种运行场景下，光伏-光热耦合系统的目标函数L

其中，P

优选地，设置任一运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件包括：

所述系统运行约束条件包括：

潮流约束，其表达式为：

其中，P

电压幅值约束，其表达式为：

其中，U

线路电流约束，其表达式为：

其中，I

线路功率约束，其表达式为：

其中，

节点功率平衡约束，其表达式为：

其中，P

负荷恢复需求约束，其表达式为：

其中，P

所述分布式光伏出力约束条件的表达式为：

0≤P

其中，P

所述光热出力约束条件的表达式为：

其中，

优选地，预设时间段内在第k种运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力的计算公式为：

其中，η

优选地，预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值的表达式为：

其中，η表示光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价；p

本发明还提供了一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估装置，包括：

系统运行场景设置及发生概率分析模块：基于光伏-光热耦合系统的光照强度历史数据集以及其对应关联的天气信息，设置光伏-光热耦合系统各个运行场景，并分析得到光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率；

样本生成模块：根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本；

光伏出力曲线生成模块：根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线；

目标函数设置与求解模块：根据拟配置光伏-光热耦合系统的配电网区域的线路故障率历史统计数据，生成极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况；基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数；基于极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况，设置各个运行场景下的系统运行约束条件；基于各个运行场景下的典型光伏出力曲线，设置各个运行场景下的分布式光伏出力约束条件；基于光热出力的上下限值，设置各个运行场景下的光热出力约束条件；根据各个运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件，求解各个运行场景下的光伏-光热耦合系统目标函数，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量；

支撑负荷恢复能力计算与综合评价模块：以电网灾后负荷恢复需求为基准，结合预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力；根据光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率、预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力，计算得出预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值。

优选地，所述运行场景为：正常运行场景、小到中雨运行场景、大到暴雨运行场景、光伏故障停运运行场景。

优选地，所述根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本包括：

对于任一运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，其表达式为：

其中，α表示Beta分布第一形状参数；β表示Beta分布第二形状参数；μ表示该运行场景下光照强度历史数据的期望；σ

光照强度符合Beta分布，其概率密度函数f(r

其中，r

基于概率密度函数公式，计算得出该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值；根据该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值，生成该运行场景下符合Beta分布的1天内各个时刻的光照强度样本。

优选地，所述根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线包括：

在任一运行场景下，基于光照强度样本中各个时刻对应的数据值，计算各个时刻对应的光伏出力，则任一时刻的光伏出力计算公式为：

P

其中，P

根据该运行场景下各个时刻对应的光伏出力，得出该运行场景下的典型光伏出力曲线。

优选地，所述基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数包括：

在第k种运行场景下，光伏-光热耦合系统的目标函数L

其中，P

优选地，设置任一运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件包括：

所述系统运行约束条件包括：

潮流约束，其表达式为：

其中，P

电压幅值约束，其表达式为：

其中，U

线路电流约束，其表达式为：

其中，I

线路功率约束，其表达式为：

其中，

节点功率平衡约束，其表达式为：

其中，P

负荷恢复需求约束，其表达式为：

其中，P

所述分布式光伏出力约束条件的表达式为：

0≤P

其中，P

所述光热出力约束条件的表达式为：

其中，

优选地，预设时间段内在第k种运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力的计算公式为：

其中，η

优选地，预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值的表达式为：

其中，η表示光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价；p

本发明还提供了一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述所述一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时如实现上述所述一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法的步骤。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下有益效果：

本发明所述的一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法，基于历史统计数据对极端天气条件下光伏一光热耦合系统运行场景进行划分，并对光伏-光热耦合系统不同运行场景下支撑电网恢复能力进行优化计算，最后结合光伏-光热耦合系统各运行场景发生概率得到其对电网恢复支撑能力的综合评价值；能够充分考虑极端天气条件对光伏出力的不确定性影响，并合理评估光伏-光热耦合系统对电网灾后供电恢复的支持能力，使得应用人员在制定灾后恢复策略时能够充分考虑到可调度资源出力的充裕性及不同资源间的协同配合，尽可能降低实际恢复进程中可调度资源产生的出力缺额对策略执行效果的影响。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：

图1是本发明所提供的分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力评估方法的流程图；

图2是典型光照强度样本示例图；

图3是光伏典型出力场景示例图；

图4是实施例网络拓扑及资源配置示意图；

图5是本发明所提供的分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估装置示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

参照图1所示，图1为本发明所提供的分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力评估方法的流程图；具体包括：

S1：基于光伏-光热耦合系统的光照强度历史数据集以及其对应关联的天气信息，设置光伏-光热耦合系统各个运行场景，并分析得到光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率；

S2：根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本，包括：

对于任一运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，其表达式为：

其中，α表示Beta分布第一形状参数；β表示Beta分布第二形状参数；μ表示该运行场景下光照强度历史数据的期望；σ

光照强度符合Beta分布，其概率密度函数f(r

其中，r

基于概率密度函数公式，计算得出该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值；根据该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值，生成该运行场景下符合Beta分布的光照强度样本；

基于上述计算过程，根据各个运行场景下光照强度历史数据，生成各个运行场景下符合Beta分布的光照强度样本；

S3：根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线包括：

在任一运行场景下，基于光照强度样本中各个时刻对应的数据值，计算各个时刻对应的光伏出力，则任一时刻的光伏出力计算公式为：

P

其中，P

根据该运行场景下各个时刻对应的光伏出力，得出该运行场景下的典型光伏出力曲线；

基于上述计算过程，根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线；

S4：根据拟配置光伏-光热耦合系统的配电网区域的线路故障率历史统计数据，生成极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况；

基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数包括：

在第k种运行场景下，光伏-光热耦合系统的目标函数L

其中，P

基于极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况，设置各个运行场景下的系统运行约束条件；基于各个运行场景下的典型光伏出力曲线，设置各个运行场景下的分布式光伏出力约束条件；基于光热出力的上下限值，设置各个运行场景下的光热出力约束条件包括：

在任一运行场景下，所述系统运行约束条件包括：

潮流约束，其表达式为：

其中，P

电压幅值约束，其表达式为：

其中，U

线路电流约束，其表达式为：

其中，I

线路功率约束，其表达式为：

其中，

节点功率平衡约束，其表达式为：

其中，P

负荷恢复需求约束，其表达式为：

其中，P

在任一运行场景下，所述分布式光伏出力约束条件的表达式为：

0≤P

其中，P

在任一运行场景下，所述光热出力约束条件的表达式为：

其中，

根据各个运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件，求解各个运行场景下的光伏-光热耦合系统目标函数，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量；

S5：以电网灾后负荷恢复需求为基准，结合预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力包括：

预设时间段内在第k种运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力的计算公式为：

其中，η

根据光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率、预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力，计算得出预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值包括：

预设时间段内在第k种运行场景下光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值，其表达式为：

其中，η表示光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价；p

基于上述实施例，在本发明的一个具体实施例中，实施例步骤与S1-S5基本一致，具体如下：

S1：基于光伏-光热耦合系统历史统计数据中的光照强度历史数据以及其对应关联的天气信息，设置光伏-光热耦合系统各个运行场景，分别为：正常运行场景、小到中雨运行场景、大到暴雨运行场景、光伏故障停运运行场景；根据归一化处理后的历史统计数据，分析光伏-光热耦合系统各运行场景的发生概率，分别为：正常运行场景77.5％；小到中雨运行场景18.2％；大到暴雨运行场景1.2％；光伏故障停运运行场景3.1％；

S2：对不同运行场景下的光照强度进行形状参数α和β的参数估计，并进一步生成符合对应Beta分布的光照强度样本；各运行场景典型光照强度样本示例如图2所示；

S3：设置光伏光电转换效率为14％，生成各运行场景典型光伏出力如图3所示；

S4：本实施例选取IEEE标准33节点配电系统作为典型算例，网络拓扑及光伏-光热耦合系统配置连接情况如图4所示；

实施例参数设置：

(1)根据拟配置光伏-光热耦合系统的配电网区域的线路故障率历史统计数据生成极端天气条件下电网故障工况，得知故障线路为：线路3-23、线路9-10、线路12-13、线路19-20、线路27-28；

(2)分布式光伏出力依据典型光照强度样本生成，同时本实施例为简化运行场景及对应概率区间划分，设置各光伏-光热耦合系统在极端天气下运行场景变化具有一致性；

(3)本实施例选取光伏大发时刻13：00，对光伏-光热耦合系统不同运行场景下支撑电网负荷的恢复量进行优化计算；

S5：进一步，得到光伏-光热耦合系统不同运行场景下对电网恢复的支撑能力，并与传统光伏支撑电网恢复能力进行对比，如表1所示；

表1光伏-光热耦合系统各运行场景对电网恢复的支撑能力

综合S3所设光伏-光热耦合系统各运行场景发生概率以及S4光伏-光热耦合系统各运行场景对电网恢复的支撑能力，计算得到光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值，并与传统光伏系统支撑电网恢复能力评价值进行对比，如表2所示；

表2光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力评价值

根据表2可知，光伏-光热耦合系统的支撑能力综合评价高于传统光伏系统的支撑能力综合评价，因此，分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力更好，更加适用于为电网故障后的供电恢复提供有效支撑。

参照图5所示，图5为本发明所提供的一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估装置示意图，具体包括：

系统运行场景设置及发生概率分析模块100：基于光伏-光热耦合系统的光照强度历史数据集以及其对应关联的天气信息，设置光伏-光热耦合系统各个运行场景，并分析得到光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率；

样本生成模块200：根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本；

光伏出力曲线生成模块300：根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线；

目标函数设置与求解模块400：根据拟配置光伏-光热耦合系统的配电网区域的线路故障率历史统计数据，生成极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况；基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数；基于极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况，设置各个运行场景下的系统运行约束条件；基于各个运行场景下的典型光伏出力曲线，设置各个运行场景下的分布式光伏出力约束条件；基于光热出力上下限，设置各个运行场景下的光热出力约束条件；根据各个运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件，求解各个运行场景下的光伏-光热耦合系统目标函数，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量；

支撑负荷恢复能力计算与综合评价模块500：以电网灾后负荷恢复需求为基准，结合预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力；根据光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率、预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力，计算得出预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值。

本实施例的装置用于实现前述的分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法，因此分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估装置中的具体实施方式可见前文中的分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法的实施例部分，例如，系统运行场景设置及发生概率分析模块100，样本生成模块200，光伏出力曲线生成模块300，支撑负荷恢复能力计算模块400，综合评价值计算模块500分别用于实现上述分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法中S1至S5，包括：

系统运行场景设置及发生概率分析模块100：：基于光伏-光热耦合系统的光照强度历史数据集以及其对应关联的天气信息，设置光伏-光热耦合系统各个运行场景，并分析得到光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率；

样本生成模块200：根据各个运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，得到各个运行场景下的Beta分布形状参数，并生成各个运行场景下的符合Beta分布的光照强度样本，包括：

对于任一运行场景下光照强度历史数据，进行参数估计计算，其表达式为：

其中，α表示Beta分布第一形状参数；β表示Beta分布第二形状参数；μ表示该运行场景下光照强度历史数据的期望；σ

光照强度符合Beta分布，其概率密度函数f(r

其中，r

基于概率密度函数公式，计算得出该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值；根据该运行场景下1天内各个时刻光照强度分布数据对应的概率密度值，生成该运行场景下符合Beta分布的光照强度样本；

基于上述计算过程，根据各个运行场景下光照强度历史数据，生成各个运行场景下符合Beta分布的光照强度样本；

光伏出力曲线生成模块300：根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线包括：

在任一运行场景下，基于光照强度样本中各个时刻对应的数据值，计算各个时刻对应的光伏出力，则任一时刻的光伏出力计算公式为：

P

其中，P

根据该运行场景下各个时刻对应的光伏出力，得出该运行场景下的典型光伏出力曲线；

基于上述计算过程，根据生成的各个运行场景下的光照强度样本，得到各个运行场景下的典型光伏出力曲线；

目标函数设置与求解模块400：根据拟配置光伏-光热耦合系统的配电网区域的线路故障率历史统计数据，生成极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况；基于各个运行场景下光伏-光热耦合系统的电网负荷恢复最高水平，设置各个运行场景下光伏-光热耦合系统的目标函数包括：

在第k种运行场景下，光伏-光热耦合系统的目标函数L

其中，P

基于极端天气条件下光伏-光热耦合系统对应的电网故障工况，设置各个运行场景下的系统运行约束条件；基于各个运行场景下的典型光伏出力曲线，设置各个运行场景下的分布式光伏出力约束条件；基于光热出力的上下限值，设置各个运行场景下的光热出力约束条件包括：

在任一运行场景下，所述系统运行约束条件包括：

潮流约束，其表达式为：

其中，P

电压幅值约束，其表达式为：

其中，U

线路电流约束，其表达式为：

其中，I

线路功率约束，其表达式为：

其中，

节点功率平衡约束，其表达式为：

其中，P

负荷恢复需求约束，其表达式为：

其中，P

在任一运行场景下，所述分布式光伏出力约束条件的表达式为：

0≤P

其中，P

在任一运行场景下，所述光热出力约束条件的表达式为：

其中，

根据各个运行场景下的系统运行约束条件、分布式光伏出力约束条件和光热出力约束条件，求解各个运行场景下的光伏-光热耦合系统目标函数，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量；

支撑负荷恢复能力计算与综合评价模块500：以电网灾后负荷恢复需求为基准，结合预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统最大电网负荷恢复量，得出预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力包括：

预设时间段内在第k种运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力的计算公式为：

其中，η

根据光伏-光热耦合系统各个运行场景的发生概率、预设时间段内各个运行场景下光伏-光热耦合系统对电网负荷恢复的支撑能力，计算得出预设时间段内光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值包括：

预设时间段内在第k种运行场景下光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价值，其表达式为：

其中，η表示光伏-光热耦合系统对电网恢复支撑能力的综合评价；p

本发明具体实施例还提供了一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述所述一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法的步骤。

本发明具体实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时如实现上述所述一种分布式光伏-光热耦合系统对电网恢复的支撑能力评估方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。