一种考虑置信容量提升的风光储容量配置方法和装置

技术领域

本发明涉及一种考虑置信容量提升的风光储容量配置方法和装置，具体是基于电力系统可靠性与可再生能源发电置信容量计算，在考虑提升可再生能源容量价值的前提下对风光储容量进行合理配置。

背景技术

面对当前世界愈演愈烈的能源危机以及全球变暖的大环境，推进能源转型，使得可再生能源成为能源消费增量的主体是必然趋势。在未来十年内，可再生能源的发展要实现两个方面的目标：一、夯实能源转型基础，进一步换挡提速；二、在推进可再生能源技术进步、成本下降、效率提高且竞争力增强的同时，加快解决例如消纳、创新、安全稳定供应等问题，进一步提升质量，增强效益。受电网平价、并网以及技术三大关键驱动因素的影响，可再生能源发电已经逐渐与传统常规发电能源并驾齐驱。但可再生能源出力具有随机性、波动性与周期性等特点，风力发电甚至还具有“反调峰”特性，使得可再生能源的大规模接入为电力系统的电力电量平衡工作和供电可靠性带来了新的挑战。近年来，使用抽水蓄能、储热设备、电池储能等多种储能平抑可再生能源波动性、间接提升单一可再生能源置信容量的研究众多，但都没有以提升置信容量为直接目标且忽视了可在生能源的互补特性对提高容量价值的作用。

发明内容

本申请提供了一种计及置信容量价值提升的高比例可再生能源区域系统风—光—储容量配置方法，实现了通过风光互补与储能配置提升高比例可再生能源区域系统容量价值，对于可再生能源在并网的规划建设和优化调度有重要的现实意义。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种计及置信容量价值提升的高比例可再生能源区域系统风—光—储容量配置方法，包括：

获取输电网机组原始数据、负荷数据以及区域风光可再生能源的出力序列；

构建机组0-1双状态模型，抽样生成常规机组出力曲线，负荷叠加正态随机变量，生成年度发电-负荷曲线，计算可靠性指标值，迭代至蒙特卡洛最大年限，生成常规机组可靠性指标结果；

基于等可靠性原理，求解可再生能源机组并网置信容量评价指标ELCC；

基于区域风光出力数据分析互补特性，基于固定单一因素的枚举法确定能够提高可再生能源容量价值的风光配比范围；

构建并求解以提升容量价值为目的风光储联合系统运行策略优化模型，计及风光容量配比等约束，在最优策略下配置储能容量，得到风光储容量配置最优结果。

可选的，所述构建机组0-1双状态模型，抽样生成常规机组出力曲线，负荷叠加正态随机变量，生成年度发电-负荷曲线，计算可靠性指标值，迭代至蒙特卡洛最大年限，生成常规机组可靠性指标结果，包括：

输电网机组原始数据、负荷数据以及区域风光可再生能源的出力序列，以及确定蒙特卡洛模型最大仿真年限y

根据机组的0-1双状态模型需要数据为输电网不同容量机组对应的正常运行1状态对应的故障率λ与故障0状态对应的修复率μ、平均工作时间t

抽样每台机组的正常运行时间t

式中，u

根据输入的年负荷数据，基于随机正态变量δ的叠加生成所需负荷曲线，结合输电系统出力曲线构成年度出力—负荷曲线，所述年负荷曲线生成公式如下；

L(t)＝L

式中，L

选择发输电系统可靠性指标—静态年停电小时数(LOLE)，从蒙特卡洛模拟初始年限生成可靠性指标直至蒙特卡洛年限达到最大值，输出最终可靠性指标计算结果，所述LOLE指标计算公式如下：

式中，L

可选的，所述的计及置信容量价值提升的高比例可再生能源区域系统风—光—储容量配置方法，其特征在于，所述可靠性指标的计算公式为：

式中，L

可选的，所述基于等可靠性原理，通过截弦法求解可再生能源机组并网置信容量评价指标ELCC，包括：

所述等可靠性计算原理，表达为电力系统未接入可再生能源前的可靠性值R

C

R

R

式中，f(,)为权利要求2中常规机组可靠性计算过程(在可再生能源并网时出力曲线叠加可再生能源出力值)，G和L分别为原系统发电容量与负荷值，G

可选的，所述基于区域风光出力数据分析互补特性，基于固定单一因素的枚举法确定能够提高可再生能源容量价值的风光配比范围，包括：

基于风光出力历史数据，聚类生成风光出力季节性典型场景，运用固定单一因素的枚举法，固定风力发电出力，离散化光伏容量，枚举光伏容量配比，得到风光可再生能源置信容量关于风光容量配比的灵敏度变化。

对于春夏秋冬四季的风光资源配比结果，所述配比风光容量以提高容量价值的方法优于风光可再生能源单一资源并网置信容量的配比范围，公式表达为：

式中，ρ为一个区间，表示风光容量后置信容量较风光单独并网置信容量更高的容量配比范围，C

可选的，所述构建并求解以提升容量价值为目的风光储联合系统运行策略优化模型，计及风光容量配比等约束，在最优策略下配置储能容量，得到风光储容量配置最优结果，包括：

所选储能为电池储能，以提升可再生能源置信容量为目的的风光储联合系统运行策略优化模型目标函数设置为联合系统日内峰谷差最小，所述计算公式为：

min{max(P

式中，P

所述优化模型约束条件包括：风光配比约束、功率平衡约束、储能系统物理约束以及储能系统荷电状态日内回归约束。

基于最优运行策略模型，可以确定风光储容量最优配置方案。

可选的，所述风光储容量配置，包括：

基于运行策略优化模型，离散化电池储能容量，迭代更新优化模型中储能系统物理约束；同时，离散化风光配比约束，迭代更新优化模型中的风光配比约束。

基于约束条件的更改，求解优化模型得到风光储运行方案，计算每次迭代得到的风光储运行曲线对应的置信容量，最终得到三维的联合系统置信容量关于风光配比与储能配置的灵敏度曲线。

根据所得三维灵敏度曲线图，确定可以使可再生能源置信容量价值最优的风光储容量配置方案。

本发明基于电力系统可靠性与可再生能源发电置信容量计算，在考虑提升可再生能源容量价值的前提下对风光储容量进行合理配置。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，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。

图1为本申请实施例提供的一种计及置信容量价值提升的高比例可再生能源区域系统风光储容量配置方法的一个流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种计及置信容量价值提升的高比例可再生能源区域系统风光储容量配置装置的一个结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术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，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解，请参阅图1，本申请实施例提供了一种可再生能源区域系统风光储容量配置方法，包括

步骤101、获取输电网机组原始数据、负荷数据以及区域风光可再生能源的出力序列；

步骤102、构建机组0-1双状态模型，抽样生成常规机组出力曲线，负荷叠加正态随机变量，生成年度发电-负荷曲线，计算可靠性指标值，迭代至蒙特卡洛最大年限，生成常规机组可靠性指标结果；

根据机组的0-1双状态模型需要数据为输电网不同容量机组对应的正常运行1状态对应的故障率λ与故障0状态对应的修复率μ、平均工作时间t

抽样每台机组的正常运行时间t

式中，u

根据输入的年负荷数据，基于随机正态变量δ的叠加生成所需负荷曲线，结合输电系统出力曲线构成年度出力—负荷曲线，所述年负荷曲线生成公式如下；

L(t)＝L

式中，L

选择发输电系统可靠性指标—静态年停电小时数(LOLE)，从蒙特卡洛模拟初始年限生成可靠性指标直至蒙特卡洛年限达到最大值，输出最终可靠性指标计算结果，所述LOLE指标计算公式如下：

式中，L

步骤103、基于等可靠性原理，求解可再生能源机组并网置信容量评价指标ELCC；

等可靠性计算原理，表达为电力系统未接入可再生能源前的可靠性值R

C

R

R

式中，f(,)为权利要求2中常规机组可靠性计算过程(在可再生能源并网时出力曲线叠加可再生能源出力值)，G和L分别为原系统发电容量与负荷值，G

步骤104、基于区域风光出力数据分析互补特性，基于固定单一因素的枚举法确定能够提高可再生能源容量价值的风光配比范围；

基于风光出力历史数据，聚类生成风光出力季节性典型场景，运用固定单一因素的枚举法，固定风力发电出力，离散化光伏容量，枚举光伏容量配比，得到风光可再生能源置信容量关于风光容量配比的灵敏度变化。

对于春夏秋冬四季的风光资源配比结果，所述配比风光容量以提高容量价值的方法优于风光可再生能源单一资源并网置信容量的配比范围，公式表达为：

式中，ρ为一个区间，表示风光容量后置信容量较风光单独并网置信容量更高的容量配比范围，C

步骤105、构建并求解以提升容量价值为目的风光储联合系统运行策略优化模型，计及风光容量配比等约束，在最优策略下配置储能容量，得到风光储容量配置最优结果。

所选储能为电池储能，以提升可再生能源置信容量为目的的风光储联合系统运行策略优化模型目标函数设置为联合系统日内峰谷差最小，所述计算公式为：

min{max(P

式中，P

所述优化模型约束条件包括：风光配比约束、功率平衡约束、储能系统物理约束以及储能系统荷电状态日内回归约束。

其中，所述风光配比约束，公式表达为：

式中，C

其中，所述功率平衡约束，公式表达为：

P

式中，P

其中，所述储能系统物理约束，首先是功率上下限约束，公式表达为：

式中，U

其中，所述储能系统物理约束，然后是0-1标志变量约束，公式表达为：

U

式中，所述储能系统物理约束，最后是储能荷电状态(SOC)上下限约束和时间耦合约束，公式表达为：

S

其中，所述储能荷电状态日内回归约束，公式表达为：

S

基于最优运行策略模型，可以确定风光储容量最优配置方案。

可选的，所述风光储容量配置，包括：

基于运行策略优化模型，离散化电池储能容量，迭代更新优化模型中储能系统物理约束；同时，离散化风光配比约束，迭代更新优化模型中的风光配比约束。

基于约束条件的更改，求解优化模型得到风光储运行方案，计算每次迭代得到的风光储运行曲线对应的置信容量，最终得到三维的联合系统置信容量关于风光配比与储能配置的灵敏度曲线。

根据所得三维灵敏度曲线图，确定可以使可再生能源置信容量价值最优的风光储容量配置方案。

请参考图2，本申请实施例提供的一种计及置信容量价值提升的高比例可再生能源区域系统风光储容量配置装置，包括：

获取单元，用于获取输电网机组原始数据、负荷数据以及区域风光可再生能源的出力数据；

可靠性计算单元，用于发输电系统的可靠性计算，构建机组0-1双状态模型，抽样生成常规机组出力曲线，负荷叠加正态随机变量，生成年度发电-负荷曲线，计算可靠性指标值，迭代至蒙特卡洛最大年限，生成常规机组可靠性指标结果；

置信容量计算单元，用于计算基于等可靠性原理的可再生能源机组并网置信容量评价指标ELCC；

风光配比寻优单元，用于基于区域风光出力数据分析互补特性，固定单一因素的枚举确定能够提高可再生能源容量价值的风光配比范围；

联合配置优化单元，用于构建并求解以提升容量价值为目的风光储联合系统运行策略优化模型，计及风光容量配比等约束，在最优策略下配置储能容量，得到风光储容量配置最优结果。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A， B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个) 的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a 和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称： Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。