一种电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法及系统与流程

本发明涉及源网协同规划，特别是一种电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法及系统。

背景技术：

1、传统电力系统电源主要以出力可控的火电机组、水电机组为主，这些电源都具有较强的负荷跟踪能力和调节性能。而随着大规模风、光可再生能源发电和分布式电源的不断发展，电源结构中调节能力不足、出力具有较强不确定性的电源占比明显增加；同时伴随第三产业和居民用电比重的提升，电网负荷特性不断恶化，系统峰谷差持续拉大，负荷率不断下降，也极大增加了电力系统的不确定性，灵活性供需平衡面临挑战。

2、目前研究包含新能源出力的电力系统源网荷协同规划的主要方法包括随机优化法和鲁棒优化法。随机优化法利用不确定参数的概率分布将相关约束转化为机会约束。提出了一种基于马氏距离的模糊聚类算法，采用模糊聚类算法将风光等不确定性因素嵌入到规划模型中，并加入n-1安全约束，得到了兼顾电网充裕度和安全性的电力系统双层规划模型。采用风光出力日平均曲线作为规划的典型日曲线，并在此基础上对火电机组灵活性改造和输电网规划进行多阶段联合决策。

3、现有方案未涉及考虑新能源出力的季节性差异，难以应对未来高比例新能源渗透下的电力系统规划问题；并且，缺乏对于不同方式的机组灵活性改造的建模，没有解决实际机组灵活性改造方式的选择问题；同时，对于电力系统灵活性的考虑过于单一，没有全面地调动电力系统电源侧、电网侧、负荷侧三处的全部灵活性资源，缺乏现实意义。

技术实现思路

1、鉴于现有的电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法存在的问题，提出了本发明。因此，本发明所要解决的问题在于如何提供一种电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法及系统。解决了现有方案未涉及新能源出力的季节差异性、源网荷三处的灵活性分配等问题，并提供了不同的机组灵活性改造方式的比较与检验方法。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法，其包括，获取历史风光出力样本数据并对不同季节的历史数据进行重构，得到典型日场景和场景出现的概率，计算场景对应的风光出力可信度；根据电力系统机组情况，确定机组灵活性改造信息和负荷侧响应信息，根据电力系统线路情况，确定系统待选线路信息；利用线性化处理方式，构建源网协同规划耗资模型约束条件和目标函数，求解得到数学模型最优解；根据数学模型最优解，结合实际情况得到源网荷协同规划方案。

4、作为本发明所述电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的一种优选方案，其中：所述对不同季节的历史数据进行重构包括分别得到风光出力的时间序列特征和风光出力相关性特征；利用copula函数拟合风光出力特征，分析采集的多组历史采样数据，得到采样数据的联合分布函数和联合密度函数，通过采样数据的相关性表现出一定范围内风光出力相关性特征，也即空间上的相关性特征；得到空间上的相关性特征和时间上的相关性特征后，即可得到重构的风光出力场景以及场景出现的概率；所述风光出力可信度包括在保证电力系统的发电总量不变的情况下，风电机组和光伏机组能够替代常规机组的容量，通过重构场景与原始数据风光机组的可靠性对比，验证重构方案的有效性。

5、作为本发明所述电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的一种优选方案，其中：所述确定机组灵活性改造信息包括灵活性改造方式决策变量和对应的不同灵活性改造方式的约束模型；灵活性改造方式决策变量包括不投油深度调峰和投油深度调峰，考虑机组不同灵活性改造方式的约束模型表达式如下：

6、

7、式中，kt是不投油调峰总成本，k2是投油单位调峰成本，pi,d是机组i灵活性改造前最小技术出力，pi,s是机组i不投油灵活性改造后最小技术出力，pi,min是机组i投油灵活性改造后最小技术出力；确定不同灵活性改造方案下的机组额外运行耗资，火电机组参与灵活性改造的全过程运行成本为：

8、

9、其中，ccoal为煤耗特性函数，为有功出力的二次函数，表达式如下：

10、

11、其中，ai、bi和ci为经济折算后的煤耗特性系数。

12、作为本发明所述电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的一种优选方案，其中：所述负荷侧响应信息包括通过线性化数学化方法构建需求侧响应约束，需求侧响应约束包括可中断负荷容量约束、可中断负荷影响时段约束、最小中断时间约束以及可中断负荷中断次数约束，表示公式如下：

13、vj(t)pilj,min≤pilj(t)≤vj(t)pilj,max

14、

15、

16、

17、sj＝min{t,[vti-vj(0)]vj(0)}

18、σ(1-vj(t))vj(t+1)≤m

19、

20、其中，vtj为可中断用户j的最小调度时间；sj为可中断用户j在初始时刻必须连续调用的时间；vj(0)为可中断用户j在初始时刻累积已调用的时间；vj(0)为可中断负荷j在初始时刻的调用状态，m为每个用户最多被中断的次数。

21、作为本发明所述电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的一种优选方案，其中：所述约束条件包括功率平衡约束条件、已有线路直流潮流约束条件、新建线路直流潮流约束条件、机组出力上下限约束条件、机组爬坡约束条件、新能源出力约束条件、能源政策约束条件、新能源持续发展政策约束条件、线路传输容量约束条件以及总备用约束条件。

22、作为本发明所述电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的一种优选方案，其中：所述目标函数用于表征源网协同规划所耗最少资源，将建设耗资表示为finv，综合生产模拟运行耗资表示为foper，弃能耗资表示为fcurt，则建设耗资子模型、综合生产模拟运行耗资子模型和弃能耗资子模型分别表示如下：

23、

24、

25、

26、其中，nψ表示规划期；m表示待选机组数；xi,ψ表示待选机组投建决策变量，用于指示待选机组i是否投建；代表待选机组i的投建成本；xk,ψ代表待选线路投建决策变量，用于指示待选线路k是否投建；代表待选线路k的投建成本；t代表参与灵活性改造的机组总量；代表参与不投油深度调峰改造的机组集合；xa,ψ代表不投油深度调峰决策变量，用于指示机组a是否参与不投油深度调峰；表示机组a不投油深度调峰改造的总成本；nt代表参与投油深度调峰改造的机组集合；xb,ψ代表投油深度调峰决策变量，用于指示机组a是否参与投油深度调峰；代表机组a投油深度调峰改造的总成本；nsce代表典型场景总数；ti代表典型场景i内的规划时间尺度数；mall代表电力系统中所有存在机组集合；cj,k,t代表机组k在t时段的维护成本；cil,t代表系统在t时段需求侧响应补偿费用；ccar,k,t代表机组k在t时段的碳排放成本；cw代表系统单位弃风惩罚成本；δpw,t代表t时段系统内的总弃风功率；cpv代表系统单位弃光惩罚成本；δppv,t代表t时段系统内的总弃光功率；clo代表系统单位切负荷惩罚成本；δplo,t代表t时段系统内的总切负荷功率；将最小目标函数分解为柔性规划子问题以及运行子问题，并基于多个约束条件进行求解。

27、作为本发明所述电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的一种优选方案，其中：所述得到源网荷协同规划方案包括根据数学模型最优解，联系实际情况得到符合实际的源网协同规划方案，通过分析模型计算输出的数学结果，联系实际删除过于理想化的结果，最终筛选出具有实际意义的方案。

28、第二方面，本发明提供了一种电力系统机组灵活性改造的源网协同规划系统，其包括：风光出力场景重构模块，用于重构各季节的历史样本数据，处理高比例新能源渗透下系统风光出力的不确定度；机组灵活性改造计划决策模块，用于根据电力系统机组情况，确定机组灵活性改造信息；待选线路决策模块，用于根据电力系统线路情况，确定系统待选线路信息；需求侧响应决策模块，用于根据电力系统机组情况，确定负荷侧响应信息；源网荷协同规划模块，用于利用线性化处理方式，构建源网协同规划耗资模型约束条件和目标函数，求解得到数学模型最优解；源网荷协同规划方案模块，用于根据数学模型最优解，结合实际情况得到源网荷协同规划方案。

29、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述处理器执行所述计算机程序时实现电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的步骤。

30、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法的步骤。

31、本发明有益效果为有规律地选取典型日场景，使得输入结果更贴近自然年风光出力实际值。加入了可信度计算，可以判断重构结果是否满足系统可信度要求；帮助规划调度人员对场景重构结果进行有目标的修正。考虑灵活性改造的不同方式，节约运算规模的同时增加原系统的考虑因素，帮助规划调度人员作出兼顾电网充裕度和规划经济性的判断。综合考虑可中断负荷的一系列约束，兼顾用户侧的用户需求与电网侧的调度要求，实现用户参与灵活性调节。