一种网储协同规划方法、系统、介质及设备与流程

本发明属于电力系统中的规划评估，具体涉及一种网储协同规划方法、系统、介质及设备。

背景技术：

1、随着新型电力系统的构建，未来电力负荷将会持续增长，新能源的渗透率也会逐渐提高。负荷的快速增长将会给现有的输电网架施加压力，当网架难以满足大量负荷的需求时，则会导致输电线路阻塞问题的发生，电力电量平衡会面临严峻挑战。同时，由于新能源的电源随机性与波动性的特点，常规的火电机组难以满足电源与负荷双重不确定的灵活性需求，这将会导致弃风弃光现象的频繁出现，新能源消纳的问题日益显著。如何解决电力系统中电力电量平衡与新能源消纳问题，这对于电力系统规划领域的研究提出了更高的要求。在规划研究领域，输电线路的投建被认为是缓解输电阻塞的有效手段。而鉴于储能元件削峰填谷、平抑波动的特点，其被认为是提高电力系统灵活性，满足新能源消纳需求的理想元件之一。近些年来围绕输电网扩展规划与储能规划各自都拥有大量的研究，而两者的联合规划可以从电力系统规划的全局层面出发，充分考虑输电网与储能的效益与两者在运行层面上的相互作用。因此研究输电网-储能联合规划模型对于满足电力负荷增长需求、提高电力系统灵活性并减少电力系统投资与运行的成本具有重要意义。

2、为了考虑电力系统复杂的不确定性因素，目前为止，规划领域的优化模型主要有随机优化模型与鲁棒优化模型。其中，随机优化模型模拟不确定因素的方法主要有期望值、多场景与机会约束模型等，其模型的构建需要考虑不确定因素的概率分布或者用典型场景近似表达不确定性。而实际上，电力系统中的不确定性因素极其复杂，同时又相互耦合，难以用数学概率分布形式准确表达，同时选取典型场景的方法也难以全面考虑电力系统中不确定性的因素变化情况，因此随机优化模型得出的规划结果可靠性难以保证。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种网储协同规划方法、系统、介质及设备，用于解决网储协同规划中充分考虑新能源与负荷波动不确定性的技术问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种网储协同规划方法，包括以下步骤：

4、s1、以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；

5、s2、建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对步骤s1得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；

6、s3、基于步骤s2确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。

7、具体的，步骤s1中，目标函数为：

8、mincline,inv+cstorage,inv+cope+maxminδcope

9、其中，cline,inv为输电线路投资成本；cstorage,inv为储能投资成本；cope为系统常规情况下运行成本；δcope为系统极端情况下调节运行成本。

10、3.根据权利要求2所述的网储协同规划方法，其特征在于，基于电力系统基本技术数据、拟投建元件的技术数据和财政部门对输电线路与储能投建的预算信息建立目标函数，电力系统基本技术数据包括电力系统中各类型电源的技术参数，已有与待选的输电网架及网络参数，待选的储能元件参数，负荷需求及新能源发电的历史或预测信息；拟投建元件的技术数据包括拟投建输电线路的输电线路走廊位置与技术参数，拟投建储能的节点位置与技术参数。

11、具体的，步骤s2中，规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束包括：

12、输电线路的投建约束：

13、

14、

15、其中，cline,inv为输电线路的总投资成本，ωline为输电线路集合；ω′line为待选输电线路集合；为线路投建状态，为0-1变量；为线路投建成本；

16、储能的投建约束：

17、

18、

19、

20、其中，cstorage,inv为拟投建的各个储能投资成本之和，ωstorage为储能集合；为储能最大允许的投建容量；分别为储能实际投建容量和电量；为储能投建成本；为储能电量和容量的比例。

21、具体的，步骤s3中，常规情况的确定形式下运行阶段的约束条件具体为：

22、运行成本项cope

23、cope＝cthermal,u+cthermal,d+cthermal,fuel

24、火电机组的启动成本cthermal,u：

25、

26、火电机组的停机成本cthermal,d：

27、

28、火电机组的燃料成本cthermal,fuel：

29、

30、其中，ωthermal为火电机组集合；ωt为时段集合；cthermal,u/cthermal,d为火电机组启停成本；cthermal,fuel为火电机组燃料成本；为火电机组单位启停成本；fi(·)为火电机组燃料成本函数；为火电机组出力；为火电机组启动和停机状态。

31、火电机组运行约束

32、机组运行状态的逻辑约束：

33、

34、

35、机组出力的上下限约束：

36、

37、

38、机组的运行爬坡约束：

39、

40、

41、机组最小开机时间约束：

42、

43、机组最小停机时间约束：

44、

45、其中，为火电机组运行状态；为火电机组上下可调整容量；为火电机组最大/最小出力；为火电机组上下爬坡速率；为火电机组最短开停机时间；

46、新能源机组运行约束

47、新能源机组的出力上下限约束：

48、

49、新能源机组最高弃电率约束：

50、

51、

52、其中，ωne为新能源机组集合；为新能源机组预测资源系数；为新能源机组装机容量；为新能源机组弃电功率；ρne为新能源最高允许弃电率；

53、储能运行约束

54、储能充放电功率上下限约束：

55、

56、

57、限制储能同充同放约束：

58、

59、储能电量的上下限约束：

60、

61、储能充放电过程的时序约束：

62、

63、储能电量调节周期约束：

64、

65、其中，k为正整数；为储能调节周期；为储能初始电量比例；为储能充放电效率；为储能充放电状态；为储能充电功率和放电功率；为储能存储电量；

66、节点运行约束

67、系统在运行的过程中，每个时刻各个节点满足功率功率平衡的约束：

68、

69、其中，ωnode为节点集合；ωline,s(n)/ωline,e(n)为与节点n相连的线路集合；为线路潮流；为负荷预测功率；

70、输电线路运行约束

71、线路潮流采用直流潮流模型：

72、

73、线路潮流不越限的约束：

74、

75、其中，θs,t/θe,t为线路首末两端节点相角；为线路传输容量；xi为线路电抗。

76、具体的，步骤s3中，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模具体为：

77、新能源不确定性

78、新能源的不确定性考虑新能源在常规情况下的向上与向下波动：

79、

80、新能源机组的偏差状态逻辑约束：

81、

82、新能源的不确定需要满足在预算范围内的约束：

83、

84、其中，为新能源机组实际资源系数；为新能源机组不确定性偏差；为新能源机组不确定性偏差状态，为0-1变量；为新能源不确定性预算；

85、负荷不确定性

86、在常规情况下的向上与向下波动的约束：

87、

88、负荷偏差状态的逻辑约束：

89、

90、负荷不确定性预算的约束：

91、

92、其中，为负荷的实际需求；为负荷不确定性偏差；为负荷不确定性偏差状态，为0-1变量；为负荷不确定性预算。

93、具体的，步骤s3中，极端情况场景s下运行阶段约束，场景s下的约束具体为：

94、运行成本项

95、极端情况下切负荷的成本与新能源超额弃电的成本

96、δcope＝δcload+δcne

97、极端情况下切负荷成本为切负荷电量与单位切负荷成本的乘积

98、δcload＝cloadδeshed

99、极端情况下新能源超额弃电成本为新能源超额弃电电量与单位超额弃电成本的乘积

100、δcne＝cneδecurt

101、其中，δcload为极端情况下切负荷成本；δcne为极端情况下新能源超额弃电成本；δeshed为极端情况下切负荷电量；δecurt为极端情况下新能源超额弃电量；cload为单位切负荷成本；cne为单位新能源超额弃电成本；

102、火电机组运行约束

103、极端情况下，火电机组的出力约束：

104、

105、

106、

107、

108、火电机组的爬坡约束：

109、

110、

111、其中，为极端情况下火电机组出力；为极端情况下火电机组功率上下调整量；

112、新能源机组运行约束

113、极端情况下，新能源机组的出力上下限约束：

114、

115、新能源机组超出最高弃电率的超额电量约束：

116、

117、

118、δecurt≥0

119、其中，为极端情况下新能源机组弃电功率；

120、储能运行约束

121、极端情况下，储能充放电功率上下限约束：

122、

123、

124、限制储能同充同放约束：

125、

126、储能电量的上下限约束：

127、

128、储能充放电过程的时序约束：

129、

130、储能电量调节周期约束：

131、

132、其中，为极端情况下储能充放电状态；为极端情况下储能充放电效率；为极端情况下储能存储电量；

133、切负荷约束

134、极端情况下，切负荷功率上下限约束：

135、

136、切负荷电量约束：

137、

138、其中，为切负荷功率；

139、节点运行约束

140、极端情况下，每个时刻各个节点满足功率功率平衡的约束：

141、

142、其中，为极端情况下的线路潮流；

143、输电线路运行约束

144、极端情况下，线路潮流同样采用直流潮流模型：

145、

146、线路潮流不越限的约束：

147、

148、其中，为极端情况下线路首末两端节点相角。

149、第二方面，本发明实施例提供了一种网储协同规划系统，包括：

150、函数模块，以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；

151、约束模块，建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对函数模块得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；

152、规划模块，基于约束模块确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。

153、第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述网储协同规划方法的步骤。

154、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述网储协同规划方法的步骤。

155、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

156、一种网储协同规划方法，建立输电网-储能联合规划模型，充分考虑了火电机组、新能源机组、储能、节点与输电线路的运行约束和时序间的耦合关系，较为准确地刻画了电力系统的运行过程中的状态。不确定性建模的过程中，充分考虑长期运行过程中新能源电源与负荷的变化，同时为避免规划结果过于保守，对两者的不确定性预算也加以约束。最后，采用鲁棒优化的方法，构建了两阶段的模型，最小化输电网与储能的投资成本、常规情况下的运行成本，校核极端情况下的不确定性，充分保证了规划结果的可靠性。

157、进一步的，目标函数的运行成本考虑了，在规划决策之后，常规情况下火电机组的煤耗成本与启停成本，极端情况下失负荷与弃新能源的惩罚成本。保证了机组常规情况下运行的经济性与最坏情况下运行的可靠性。

158、进一步的，包括系统的网架信息、机组的容量、出力特性等在内的电力系统基本技术数据将用于构建网储协同规划模型中运行阶段的目标函数与相关约束。拟投建元件的技术数据，以及财政部门对输电线路与储能投建的预算信息将用于构建网储协同规划模型中拟投建元件的待选集、投建决策阶段的目标函数与约束条件。

159、进一步的，输电线路与储能投资决策的约束保证了拟投建元件的数量符合实际系统的情况，同时投建成本能够在预算范围之内。

160、进一步的，常规情况下运行阶段的约束条件保证了系统中各类型元件，常规情况下运行能够符合自身的技术特性，同时满足系统的网络约束。

161、进一步的，对负荷与新能源发电不确定性进行建模，仅需要了解不确定参数的变化范围，不必对不确定参数进行概率上的精确刻画，减小了模型的复杂度，同时保证了规划结果的鲁棒性。

162、进一步的，极端情况下运行阶段的约束条件保证了系统中各类型元件，极端情况下运行能够符合自身的技术特性，同时满足系统的网络约束，且充分考虑负荷与新能源发电不确定性对规划结果的影响。

163、可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

164、综上所述，本发明用于在电力系统规划评估中联合规划输电网架与储能元件，充分考虑新能源与负荷的不确定性，提高规划结果的可靠性，获取输电网与储能的规划方案，满足运行阶段的校核，实现投资成本与运行成本的最小化。

165、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。