支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法

本发明属于水风光多能源互补协调调度领域，涉及支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法。

背景技术：

1、风光发电是新能源发电的主要形式，随着新能源发电大规模并网，新能源发电所具有的季节性特性和短期灵活性不足逐渐被关注，其中，季节性主要指风、光发电的季节性波动，短期的随机性和间歇性波动。新能源发电的季节性特性和短期灵活性不足，对电网的保供和新能源消纳具有重要影响。

2、得益于梯级水电站群的水库储能与快速爬坡能力，水风光的多能互补运行可能成为电网应对风光不确定性，保障新能源大规模消纳的重要手段，因此，发挥大型水电基地梯级水电“量”的绿色价值和“力”的灵活性价值，能对水风光绿色能源高效消纳，提高受、送端电网的系统调节能力。

3、中国专利申请文件cn117458501a“耦合短期调峰需求的水风光综合基地长期互补调度方法”提供了一种耦合短期调峰需求的水风光综合基地长期互补调度方法，可有效应对风电、光伏的反调峰特性，减少电网调峰压力。但上述发明是面向流域集控层级的水风光一体化清洁能源基地的调度需求，主要围绕水电站发电调度运行决策计划编制、水电站调度规则提取和水风光互补潜力三个方面分析，仍未消除新能源因季节性特性和短期灵活性不足而对电网保供和能源消纳的影响。

技术实现思路

1、本发明旨在径流发电和风光新能源发电能力不确定性背景下，提高流域龙头水电站支撑电网保供和消纳能力。

2、在第一方面上，根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，包括：

3、根据梯级水电站群的历史径流数据及历史风光出力数据，生成预测径流和风光出力场景集。

4、对所述预测径流和风光出力场景集缩减，生成预测径流和风光出力典型场景集。

5、根据历史风光出力数据计算第一时间周期的调峰需求，并籍由所述第一时间周期的调峰需求计算第二时间周期的调峰需求，所述第二时间周期的调峰需求是第二时间周期内所述第一时间周期的调峰需求的平均值。

6、根据所述预测径流和风光出力典型场景，建立水电站库水位长期运行上边界计算数学模型，根据所述上边界计算数学模型计算控制水位的上边界，其中，所述上边界计算数学模型由第一目标函数和第一约束条件限定。

7、根据所述预测径流和风光出力典型场景，建立水电站库水位长期运行下边界计算数学模型，根据所述下边界计算数学模型计算控制水位的下边界，其中，所述下边界计算数学模型由第二目标函数和第二约束条件限定。

8、其中：

9、第一目标函数包括最小化缺电期望目标函数，最小化弃水、弃风、弃光期望目标函数，最大化水库群总蓄能目标函数。

10、第一约束函数包括依据所述第二时间周期调峰需求对最小水电总出力的约束。

11、其中：

12、第二目标函数包括最小化缺电期望目标函数，最小化水库总蓄能目标函数。

13、第二约束函数包括依据所述第二时间周期调峰需求对最小水电总出力的约束；

14、预测所述梯级龙头水电站水位的上界以及下界，将所述梯级龙头水电站水位调控在所述上界以及下界之间。

15、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，第一目标函数中的最大化水库群总蓄能目标函数，由下式表示：

16、

17、式中：m表示水电站的数量，水电站h表示第h个水电站；s表示第二时间周期的数量，t时段表示第t个第二时间周期的时段；表示水电站h的出力、库容与发电流量间的关系曲线；表示水电站h在t时段的末库容；表示假定的发电流量。

18、第二目标函数中最小化水库总蓄能目标函数，由下式表示：

19、

20、式中：m表示水电站的数量，水电站h表示第h个水电站；s表示第二时间周期的数量，t时段表示第t个第二时间周期的时段；表示水电站h的出力、库容与发电流量间的关系曲线；表示水电站h在t时段的末库容；表示假定的发电流量。

21、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，第一目标函数中的最小化缺电期望目标函数，由下式表示：

22、

23、其中：

24、

25、式中：n表示所述预测径流和风光出力典型场景集中场景的数量；i场景表示所述预测径流和风光出力典型场景集中第i个场景；s表示第二时间周期的数量，t时段表示第t个第二时间周期的时段；表示i场景t时段的电网总缺电量；表示i场景的发生概率；

26、n表示电网电力负荷，表示风力发电在i场景t时段的实际出力；表示光伏发电在i场景t时段的实际出力；m表示水电站的数量，水电站h表示第h个水电站；表示水力发电的水电站h在i场景t时段的实际出力；表示其它电源出力，表示t时段第一时间周期的数量。

27、第一目标函数中的最小化弃水、弃风、弃光期望目标函数，由下式表示：

28、

29、其中：

30、

31、其中：

32、，，

33、式中：n表示所述预测径流和风光出力典型场景集中场景的数量；i场景表示所述预测径流和风光出力典型场景集中第i个场景；s表示第二时间周期的数量，t时段表示第t个第二时间周期的时段。

34、表示i场景t时段的电网总弃电量；表示i场景t时段的弃风电量；表示风力发电在i场景t时段的理论最大出力；表示风力发电在i场景t时段的实际出力；表示i场景t时段内的弃光电量；表示光伏发电在i场景t时段的理论最大出力；表示光伏发电在i场景t时段的实际出力。

35、表示i场景t时段的弃水电量；m表示水电站的数量，水电站h表示第h个水电站；表示水电站h的出力、库容与发电流量间的关系曲线；表示水电站h在t时段的平均库容；表示i场景水电站h在t时段的弃水流量。

36、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，第二目标函数中最小化缺电期望目标函数，由下式表示：

37、

38、

39、式中：n表示所述预测径流和风光出力典型场景集中场景的数量；i场景表示所述预测径流和风光出力典型场景集中第i个场景；s表示第二时间周期的数量，t时段表示第t个第二时间周期的时段；表示i场景t时段的电网总缺电量；表示i场景的发生概率。

40、n表示电网电力负荷，表示风力发电在i场景t时段的实际出力；表示光伏发电在i场景t时段的实际出力；m表示水电站的数量，水电站h表示第h个水电站；表示水力发电的水电站h在i场景t时段的实际出力；表示其它电源出力，表示t时段第一时间周期的数量。

41、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，所述第一时间周期的调峰需求是日调峰需求。

42、所述第二时间周期的调峰需求是月调峰需求。

43、其中，表示第二时间周期的数量的s，表示为一年中月份的总数量，s=12。

44、表示第t个第二时间周期的t时段，表示为第t个月。

45、表示t时段第一时间周期的数量，表示为第t个月的小时数。

46、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，其中，根据历史风光出力数据计算第一时间周期的调峰需求，并籍由所述第一时间周期的调峰需求计算第二时间周期的调峰需求，包括：

47、获取所述历史风光出力数据中的历史各年的每年全部日的每日n点实际风光出力数据。

48、根据历史风光实际装机容量数据，获取历史风光实际装机容量数据历史各年的每年全部日的每日风光实际装机容量。

49、将所述历史各年的每年全部日的每日n点实际风光出力数据与对应日的所述历史各年的每年全部日的每日风光实际装机容量对应，将所述每日n点实际风光出力数据作标准化处理，得到单位风光装机容量下n点风光出力数据。

50、根据计算年的装机容量和单位风光装机容量下n点风光出力数据，得到计算年装机容量水平下的历史各年的每年全部日的每日n点风光出力数据

51、根据历史电网负荷数据，获取计算年全部日的每日n点实际电网负荷数据。

52、计算年全部日的每日n点实际电网负荷与对应日的计算年装机容量水平下的历史各年的每年全部日的每日n点风光出力作差，得对应日的历史各年的每年全部日的每日n点净负荷。

53、以历史各年的每年全部日的每日的n点净负荷数据最低值为基准，计算所述每日的超过所述基准的净负荷面积为所述每日的日调峰需求，计算历史各年的全部年的第t月全部日的所述每日的日调峰需求并求平均值，所述平均值为计算年装机容量水平下第t月的月调峰需求。

54、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，第一约束函数和/或第二约束函数包括的依据所述第二时间周期调峰需求对最小水电总出力的约束，由式表示：

55、

56、式中：m表示水电站的数量，水电站h表示第h个水电站；表示水力发电的水电站h在i场景t时段的实际出力；为满足t时段调峰需求所需的最小水电总出力。

57、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，第一约束函数和/或第二约束函数还包括以下约束中的至少一项或者组合。

58、水量平衡约束，由式表示：

59、式中：表示i场景水电站h在t时段的出库流量；表示水电站h在t时段的末库容；表示水电站h在t时段的初始库容；表示t时段第一时间周期的数量；表示i场景水电站h在t时段内的入库流量。

60、梯级间水力联系约束，由式表示：

61、式中：表示i场景水电站h+1在t时段内的入库流量；表示i场景水电站h在t时段的出库流量；表示i场景水电站h和水电站h+1之间在t时段的区间流量。

62、水库流量关系约束，由式表示：

63、式中：表示i场景水电站h在t时段的出库流量；表示i场景下水电站h在t时段内的发电流量；表示水电站h在t时段内的弃水流量。

64、出库流量上限约束，由式表示：

65、式中：表示i场景水电站h在t时段的出库流量；表示水电站h在t时段允许的最大出库流量。

66、生态流量约束，由式表示：

67、式中：表示i场景水电站h在t时段的出库流量；表示水电站h在t时段内的下泄生态流量要求。

68、发电流量约束，由式表示：

69、式中：表示水电站h在t时段允许的最小发电流量；表示i场景下水电站h在t时段内的发电流量；表示水电站h在t时段允许的最大发电流量。

70、电站出力范围限制约束，由式表示：

71、式中：表示水电站h的最小技术出力；表示水力发电的水电站h在i场景t时段的实际出力；表示水电站h的装机容量。

72、水位－库容关系约束，由式表示：

73、式中：表示水电站h在t时段的初始坝上水位；表示水电站h的水位－库容函数关系。

74、尾水位-出库流量关系约束，由式表示：

75、式中：表示i场景下水电站h在t时段的平均尾水位；表示水电站h的尾水位-出库流量函数关系。

76、水头计算约束，由式表示：

77、式中：表示i场景下水电站h在t时段的水头；表示水电站h在t时段的初始坝上水位；表示水电站h在t+1时段的初始坝上水位；表示i场景下水电站h在t时段的平均尾水位；表示i场景下水电站h在t时段的水头损失。

78、水头损失计算约束，由式表示：

79、式中：表示i场景下水电站h在t时段的水头损失；表示水电站h的水头损失－出库流量关联函数。

80、电站出力特性约束，由式表示：

81、式中：表示水力发电的水电站h在i场景t时段的实际出力；表示水电站h的出力、水头差、发电流量间的关系曲线；表示i场景下水电站h在t时段的水头；表示i场景下水电站h在t时段内的发电流量。

82、电站水位上下限约束，由式表示：

83、式中：表示水电站h在时段t的允许水位最小值；表示水电站h在t时段的初始坝上水位；表示水电站h在时段t的允许水位最大值。

84、电站始末水位约束，由式表示：，

85、式中：表示水电站h在初时段的初始坝上水位；表示水电站h的调度初期水位；表示水电站h在末时段的最终坝上水位；表示水电站h的调度末期水位。

86、根据本技术一些实施例中的支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法，其中，步骤根据梯级水电站群的历史径流数据及历史风光出力数据，生成预测径流和风光出力场景集，包括：

87、将历史径流数据、历史风光出力数据分别按月划分为12个月度区间以及k个状态区间，其中的一个月度表示为第t个月，，分别统计径流、风光出力各月状态转移概率矩阵。

88、根据状态转移概率矩阵，计算得到累计转移概率矩阵。

89、分别给定初始月份径流真实值、风光出力真实值，引入随机数依次确定下一月份的径流真实值、风光出力真实值，获得n个场景组成初始场景集：

90、初始场景集引入c-vinecopula函数，依据多元正态分布生成出力场景集流程，采用非参数核密度估计法对实际数据进行拟合，建立基于c-vinecopula函数的水风光出力联合分布模型，生成若干预测径流和风光出力场景集。

91、其中，步骤对所述预测径流和风光出力场景集缩减，生成预测径流和风光出力典型场景集，包括：采用后向缩减法对所述预测径流和风光出力场景集，生成预测径流和风光出力典型场景集。

92、在第二方面，本技术实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器，存储器，以及，一个或多个程序；其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个程序包括指令，当所述指令被所述电子设备执行时，使得所述电子设备执行第一方面及其任一可能的技术方案。

93、在第三方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行第一方面及其任一可能的技术方案。

94、有益效果：本发明面向水电基地支撑电网长周期大规模电力电量平衡调节需求，从电网保供应和促消纳角度实现水电基地龙头水电站关键水位预测及优化控制，充分发挥梯级水电对电网灵活性支撑能力，针对风、光发电的季节性波动，短期的随机性和间歇性波动，在梯级水电站群长期调度运行控制过程中对新能源灵活性支撑，水、风、光清洁能源消纳和电网保供一并纳入系统进行统一建模和系统调控。实现梯级水电电量、蓄能和出力调节能力的全局优化调配，支撑水风光清洁能源高效消纳，减少受、送端电网的余荷峰谷差，降低电网的辅助服务成本，提高相关的灵活性支撑能力和减少全社会的购电成本。

95、本发明根据所述预测径流和风光出力典型场景，建立水电站库水位长期运行上边界计算数学模型，根据所述上边界计算数学模型计算控制水位的上边界，建立水电站库水位长期运行下边界计算数学模型，根据所述下边界计算数学模型计算控制水位的下边界，其中，模型由目标函数和约束条件限定，本发明的第一目标函数中的最大化水库群总蓄能目标函数用于优化关键水位以上库容，最小化弃水、弃风、弃光期望目标函数用于优化新能源消纳空间避让能力。第一目标函数表征了水电蓄水能力和新能源消纳空间避让能力，应用第一目标函数预测水电站控制水位的上界，水库预留足够的可利用库容，即使风光同步多发，也不导致弃电。本发明的第二目标函数中的最小化水库总蓄能目标函数用于优化关键水位以下库容，第二目标函数表征了水电的电量支撑能力，应用第二目标函数预测水电站控制水位的下界，水电预留足够的当前蓄能值，即使风光同步少发，也不导致缺电。由上述，本发明以满足电网保供需求的水电最小蓄能为目标，向下搜索梯级龙头水电站水位控制下界。以满足电网风光消纳需求的水电最大蓄能为目标，向上搜索水位控制上界。实现电网季节性保供和新能源消纳调节需求。

96、水位下限过低不能保证水电站的日调峰能力可能导致电网缺电，日调峰需求能够影响水电月度最小的发电量，如满足日调峰需求则能够满足水电月度最小的发电量，表明水位下限不可能过低，本发明第一和第二约束函数包括依据所述第二时间周期调峰需求对最小水电总出力的约束，用于保证水电站的日调峰能力，提升下边界可靠性和准确性。而本发明通过历史风光出力数据获取日调峰需求，并在此基础上，以月度的各日调峰平均值表示日调峰需求，能够进一步提升下边界可靠性和准确性。

97、本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。