考虑可调度柔性资源运行特性的电网规划容量分析方法与流程

本发明涉及电网规划进行需求分析，尤其是一种考虑可调度柔性资源运行特性的电网规划容量分析方法。

背景技术：

1、在全球性能源资源短缺、环境污染等大背景下，大力发展绿色低碳、可持续的新能源发电以及排放清洁的电动汽车已成为世界各国的共识，并出台了大量的相关扶持政策。随着分布式新能源发电的井喷式发展和储能技术的发展，具有“源-荷”双重属性特征的储能系统在电网负荷中所占的比例不断上升。另一方面，分时电价等需求响应手段的应用使得部分传统负荷也能够根据激励或电价信息调节自身的用电需求，从而具备了与电网互动和可调节的能力，即“柔性负荷”。

2、以光伏发电和风力发电为代表的分布式可再生能源、具有“源-荷”双重属性的电动汽车及储能系统、具有自我调节能力的新型柔性负荷可以统称为电网中的可调度柔性资源。不同的可调度柔性资源具有不同的特性，如分布式新能源发电，其出力具有波动性、间歇性、低可控性等问题。造成了电力系统规划布局容量的增加和电网设备利用效率的降低，从而大大降低了电网的运行经济性。因此，对于不同可调度柔性资源运行特性和工作原理的分析是开展进一步研究和充分利用可调度柔性资源的重要基础。

3、近年来电力负荷高峰和新能源持续增长，对电力系统的调节能力提出重大挑战；与此同时以需求侧管理、电动汽车、储能等为代表的可调度柔性资源在相关政策的扶持下井喷式发展。各类可调度柔性资源接入增加了电网规划的难度，降低了设备的利用效率。新形式下电网的安全、经济运行和电网的规划有了更高的要求和挑战。国外，许多企业很早就开始了柔性资源项目调度问题的研究与应用，而且数据积累比较充分，但是大部分研究局限于电力市场下的柔性资源项目调度本身，与电网规划布局的联系有待加强，且对柔性资源的负荷特性并未统一分析和归类，对不同柔性资源与电网发展规划的关联性没有做出具体分析。国内电力市场的发展才刚刚起步，电力现货市场并不完善，如何将柔性资源调度和电网的发展规划布局联系起来是我们亟需解决的问题。因此，需要开展柔性负荷参与下的电网规划研究，分别对可调度柔性资源的运行特性、引导机制及其与电网规划的关联性和协同优化技术展开研究。

技术实现思路

1、为了解决各类可调度柔性资源接入电网造成的电力系统规划布局容量增加以及电网设备利用效率降低等缺陷，本发明的目的在于提供一种实现各类柔性资源与电网规划在时间和空间上的协同，能够在最大程度上充分利用可调度柔性资源，提高电网运行可靠性和经济性的考虑可调度柔性资源运行特性的电网规划容量分析方法。

2、为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种考虑可调度柔性资源运行特性的电网规划容量分析方法，该方法包括下列顺序的步骤：

3、(1)分析可调度柔性资源的运行特性：将可调度柔性资源分为能量单向互动型柔性资源和能量双向互动型柔性资源，其中，能量单向互动型柔性资源包括柔性负荷和可调度新能源，能量双向型互动柔性资源包括储能装置、电动汽车和微电网；

4、(2)辨识可调度柔性资源：根据各个可调度柔性资源的运行特性，建立计及新能源出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型和计及电动汽车出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型，分析两个模型的关联度，进而辨识关键可调度柔性资源；

5、(3)根据各个可调度柔性资源的运行特性和关键可调度柔性资源提出面向电网规划各类可调度柔性资源的引导机制；

6、(4)分析对电网规划的影响：根据面向电网规划各类可调度柔性资源的引导机制，将不同容量的可调度柔性资源接入配电网，并进行可调度柔性资源与电网规划布局的协同优化，最后分析容量对电网规划问题带来的影响。

7、所述步骤(1)具体包括以下步骤：

8、(1a)分析储能装置的运行特性：储能装置由于其自身能量双向流动的特性，能够平抑新能源出力的波动，具有毫秒级快速、稳定、精准的充放电功率调节特性，能够提升电力系统的瞬时、短时和时段平衡能力；

9、(1b)分析可调度新能源的运行特性：采用分布式安装，能够有效提高节点电压值并改善潮流分布，减少切负荷操作，提高供电可靠性；存在新能源接入处电压过高或者邻近线路过载的问题，影响配电网的运行稳定性，从而降低供电可靠性；运行具有出力不确定性，新能源本身的启停和功率输出不稳定会对电压产生波动，对配电网用户的供电电压产生冲击；

10、(1c)分析电动汽车的运行特性：电动汽车具有时空不确定性，负荷增长明显，扩大负荷的峰谷差，增加电网控制的难度，扩大配电变压器容量，电网的成本增加；其能量可双向传递，能有序的充放电来降低配电网的网损，参与调度能改善配电网的节点电压波形，影响线路的潮流，进而影响线路网损；

11、(1d)分析柔性负荷的运行特性：柔性负荷有储能特性，能够降低用电高峰期负荷，缩减电网负荷峰谷差，有序的参与调度能降低电网的线路损耗；柔性负荷能够削减特性使负荷增加，最大无功负荷减少，临界电压升高，有序启停，降低电网线路损耗，缩减峰谷差；

12、(1e)分析微电网的运行特性：微电网含有多种可调度柔性资源，具有“源荷”双重属性；通过引入储能装置，能够缓解用电高峰时段的电力紧张；高渗透率的新能源引发微电网对主干网正常运行的冲击，对“孤岛”地区供电，是对传统供电形式的有力补充。

13、所述步骤(2)具体包括以下步骤：

14、(2a)引入鲁棒性指标γwt和γpv表征新能源出力的不确定性，作为其关键运行特性，以电网初始投资成本和运维费用为目标，建立计及新能源出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型；

15、风电机组的不确定性场景集合：

16、

17、光伏发电站的不确定性场景集合：

18、

19、式中，rnw×t为风电和光伏出力的允许范围；nw为风机和光伏机组的机组数t为总时段数；和分别为t时段风电机组、分布式光伏电站的预测出力值；pwt,t和ppv,t分别为t时段风电机组、分布式光伏电站的实际出力值；δpwt,t和δppv,t为t时段风电机组、分布式光伏电站的波动量；和为t时段风电机组、分布式光伏电站的最大波动量；

20、(2b)将电动汽车的时空不确定性作为关键运行特性，并采用正态分布模型表征该特性，建立计及电动汽车出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型，该模型包含常规充电和快速充电两种充电方式：

21、常规充电：式(3)和式(4)为充电荷电量模型和放电荷电量模型，式(5)为充电开始时间正态分布模型，式(6)为日行驶里程正态分布模型：

22、

23、

24、

25、

26、式中，eccs(t)、eccs(t-1)为t时刻及t-1时刻电动汽车的荷电量；tc为实际充电时长，td为实际放电时长；tmax_c为最大充电时长，tmax_d为最大放电时长；emax为电动汽车充满电时的最大荷电量；μx和σx分别表示充电开始时间x的期望和标准差，μx＝17.6，σx＝3.4；μl和σl分别为行驶里程l的对数lnl的期望和方差，μl＝3.2，σl＝0.88；fs(x)为充电开始时间正态分布模型表达式；fl(l)为日行驶里程正态分布模型表达式；

27、快速充电：式(7)、式(8)和式(9)为快充用户排队m/g/k模型，式(10)和式(11)为快充电站充电模型：

28、

29、

30、

31、

32、

33、式中，tbcs为快充用户充电时间；为快充用户电池额定容量；bi,bcs为第i个快充用户到达一体站时剩余电量；为快充设备的额定充电功率；et为tbcs的期望；dt为tbcs的方差；pbcs(t)为快充电站在第t时段的总充电功率；pi,bcs(t)为第i个快充用户第t时段的充电功率；ηbcs为快充电站快充设备的充电功率；ωi,bcs(t)为二进制变量，表示第i个快充用户第t时段充电状态，若正在充电则为1，否则为0；e(bi,bcs)为总快充用户到达一体站时剩余电量的期望；d(bi,bcs)为总快充用户到达一体站时剩余电量的方差；

34、(2c)通过计及新能源出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型和计及电动汽车出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型，得到电网规划多场景下的数据集合，采用数据挖掘算法进行关联度计算：采用灰色关联理论综合分析n个场景下各项成本x与y之间的关联度，得到各项成本与总成本之间的关联度，采用熵权法综合分析n个场景下新能源出力波动与各项成本之间的关联程度，最后综合加权得到新能源出力波动与总成本之间的关联度，辨识出该柔性资源是否为关键可调度柔性资源。

35、所述步骤(3)具体包括以下步骤：

36、(3a)分析可调度柔性资源多元化运行模式；

37、(3b)根据对可调度柔性资源的运行模式、响应特性及灵活资源优化调度模型的分析，提出面向电网规划的柔性负荷引导机制、基于用户侧储能价格优化的电价型引导机制、基于时空电价优化的电动汽车充电负荷引导机制、基于微电网系统响应特性的电价型引导机制和可调度新能源参与电网调度的奖惩机制共五种典型可调度柔性资源的引导机制；

38、(3c)以面向电网规划的柔性负荷引导机制的研究进行分析：通过构建基于改进边界移动技术的峰平谷时段划分模型，添加约束条件，以邓恩指数为目标函数求解最优时段划分，构建基于改进边界移动技术的峰平谷时段划分模型，在负荷曲线峰、平、谷时段，实行峰谷分时电价后，用户通过调整自己的用电方式，其在各个时段用电量描述为：

39、

40、

41、

42、式中，qp、qf、qv分别表示峰、平、谷时段实行分时电价前的用电量；qp0，qf0，qv0分别表示实行分时电价后各时段用电量；δqp，δqf，δqv分别表示实行分时电价前后用电量的变化量，e是电价弹性矩阵，λpp、λpf、λpv分别为各时段的自弹性系数，λfp、λff、λfv分别为任意两个时段的交叉弹性系数；λvp、λvf、λvv为峰平谷时段的用电量；

43、基于改进边界移动技术的峰平谷时段划分模型的约束条件为：

44、(3c1)用户利益约束：实施分时电价前后，用户的电费不增加；

45、(3c2)峰、平、谷时段电价约束：实施分时电价以后，峰时段电价大于平时段电价，平时段电价大于谷时段电价；

46、(3c3)电网公司利益约束：分时电价的实施可以降低供电商的投资成本，且不会降低供电商的整体利益；

47、(3c4)边际电价约束：谷时段电价不应低于边际电价；

48、基于改进边界移动技术的峰平谷时段划分模型的目标函数为：

49、

50、

51、f(p)＝αf1(p)+βf2(p)+h (17)

52、式中，p表示决策变量；α和β为目标函数的权重系数；h是罚函数项。

53、所述步骤(4)具体包括以下步骤：

54、(4a)将待规划区域划分为3个区域，首先设置三种方案：方案一认为待规划区域内全部为普通负荷；方案二在三个区域内接入容量为10mw的可调度新能源和储能装置；方案三在三个区域内接入容量为15mw的可调度新能源和储能装置，并认为普通负荷中的10％为柔性负荷和电动汽车充电桩；由于变电站容量直接与成本相关，提出基于成本的可调度柔性资源接入的变电站定容匹配指标来衡量其接入容量对变电站规划的影响，可调度柔性资源接入的变电站定容匹配指标如下：

55、

56、式中，η表示定容匹配指标；ct为考虑可调度柔性资源接入的变电站规划成本；ct为不考虑可调度柔性资源接入的常规变电站规划成本；

57、(4b)计算可调度柔性资源等效容量，根据等效容量更新变电站容载比公式；

58、目标函数：

59、

60、式中，c为总成本，包括配电网规划成本和运行成本，nt表示变电站数量；ω表示网架线路数；ctp(si)为变电站投资成本，r为贴现率，m为变电站折旧年限，cj为新建一回供电线路的成本，crt(si)为变电站运行维护成本，nyear为模拟年限；xi为二进制决策变量，数值为1时表示第i条线路选定，为0时表示第i条线路不选定；xj为二进制决策变量，数值为1时表示第j条线路选定，为0时表示第j条线路不选定；closs为单位网络损耗费用；δpi为第i条线路有功损耗；

61、容载比公式：

62、

63、式中，rs表示容载比；si表示第i个变压器的容量；pmax表示待规划地区峰荷数值；ms为变电站数量；n为每座变电站所用变压器数量；λ为负荷同时率；pmgeq为微电网等效容量，包括分布式电源出力pdg和微电网灵活性资源出力flmg；

64、(4c)可调度柔性资源与电网规划布局的协同优化：建立考虑灵活性资源接入的配电网双层规划模型，以投资和运行总成本为目标函数，式(21)的上半公式为上层模型用于对配电网进行规划，式(21)的下半公式为下层模型用于计算配电网的运行成本：

65、

66、式中，f0、f1分别为上层模型和下层模型的目标函数，其中上层模型为投资决策模型，下层模型为运行调度模型；xov、xiv分别为上层模型、下层模型的决策变量；xiv,s为下层模型在s场景下的决策变量；h(·)和g(·)分别对应上层模型和下层模型的约束条件，包括等式约束和不等式约束；

67、目标函数：

68、minc＝cp+cr (22)

69、

70、

71、式中，c为总成本，包括规划投资成本cp和运行成本cr；投资规划成本中第一项为变电站投资成本，第二项为网架建造规划成本，其中ctp(si)为变电站投资成本，m为变电站折旧年限，

72、代表线路网损成本；

73、增加线路灵活性约束条件，以保障灵活性资源运行过程中网架传输容量的充裕性：

74、0≤fll≤βflmax (25)

75、式(25)为线路灵活性约束条件，其中fll为第l条线路的已用灵活性调节能力，即线路已使用的传输容量；β为裕度系数，其取值范围在[0,1]内；flmax为线路最大灵活性调节能力；

76、由于配电网规划模型中网架规划部分存在非线性数学模型，并且求解规模较大，因此采用遗传算法进行求解；配电网规划在使用遗传算法求解网架规划的过程中，会出现输出网架结构存在交叉的现象，这在实际规划运行过程中是不被允许的，考虑线路交叉判定后的适应度函数为：

77、

78、式中，f为考虑线路交叉判定后的成本，j为常规约束条件数；kj为规划过程中第j个常规约束条件的罚函数；alinecross为线路交叉判定二进制变量；k’为线路交叉对应的罚函数。

79、在步骤(2a)中，所述计及新能源出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型具体是指：以微电网总成本最低建立两阶段鲁棒优化模型，第一阶段目标函数为微电网中的初始投资费用最低，第二阶段目标函数为微电网中的调度运行费用最低；

80、第一阶段目标函数中的初始投资费用cinv为风电机组、分布式光伏发电站、储能装置和微型燃气轮机组的设备投资费用，如下所示：

81、

82、

83、式中，为储能装置的最大电池容量；cbat为储能装置的单位功率的投资成本；pimax和ci分别为第i种电力设备的最大技术出力和单位功率的投资成本；fcre(ri,yi)为年资金回收率；ri和yi分别为第i种电力设备的折现率和折现年数，其中储能装置的折现年数为浮充寿命；

84、第二阶段目标函数中的调度运行费用copen为微型燃气轮机的运行成本、微电网购售电成本、设备的维护成本，如下所示：

85、

86、

87、

88、

89、式中，cgrid、cop分别为微型燃气轮机的运行成本、微电网购售电成本、设备的维护成本；cfuel,t为t时段的燃料成本；pg,t为t时段微型燃气轮机的实时出力；kn,t和cn,t分别为t时段的微型燃气轮机第n种污染物排出量和治理单价；cbuy,t和csell,t分别表示t时段的购售电单价；和分别为微电网在t时段向配电网购售电的功率；为储能装置、风电机组、分布式光伏电站、微燃机组的维护成本单价；pi,t表示储能装置、风电机组、分布式光伏电站、微燃机组在t时段的出力；

90、约束条件包括以下约束：

91、其中，功率平衡约束为：

92、

93、微燃机组约束为：

94、

95、储能装置约束为：

96、

97、

98、荷电状态约束为：

99、socmin≤soct≤socmax (37)

100、socbeg＝socend (38)

101、交换功率约束为：

102、

103、

104、式中，pwt,t、ppv,t、和pg,t分别为风电机组、分布式光伏电站、储能装置和微燃机组在t时段的出力，pload,t为t时段的负荷；为储能装置t时段的充电功率，εch和εdis分别为储能最大充放电功率与蓄电池最大容量的比值；和分别表示微燃机组在t时段的出力最小值和最大值；χbat表示储能的充放电状态，socmin和socmax分别为蓄电池荷电状态的下限和上限，且为防止放电深度过大使蓄电池寿命过快，规定soc不小于20％；socbeg和socend表示在调度周期t蓄电池的荷电状态始末相同，和分别表示微电网向配电网购售电功率的上限；χm,t为0至1的整数变量，其值为1时表示微电网在t时段向配电网购电；表示储能装置的最大容量。

105、在步骤(2b)中，计及电动汽车出力不确定性的电网规划两阶段鲁棒优化模型具体是指：根据电动汽车到各个充电站的选择成本确定电动汽车去往的电站，再将充电负荷归算至配电网；通过改变充电价格引导电动汽车前往距离新能源较近的电站进行充电，具体形式如下：

106、建立三层鲁棒优化模型，目标函数如下：

107、

108、式中，d为新能源出力场景集，p(ξ)为各个场景出力的概率；表示为t时刻节点i电压幅值的平方；为t时刻节点i到j的电流幅值的平方；表示t时刻节点i到j的有功功率；表示t时刻节点i到j的有功功率；φ表示决策变量的可行域；

109、约束条件如下：

110、充电站选择约束：

111、

112、

113、式中，为t时刻第i辆电动汽车到第j个充电站的综合成本；为t时刻第j个充电站的充电电价；为t时刻第j个充电站的预计等待时间；ω1，ω2和ω3为权重系数；为最低的综合成本；n为充电站的个数，当u(i,j)＝0时，代表车辆i未选择充电站j，当u(i,j)＝1时，代表车辆i选择充电站j；m为一任意大的正数；为t时刻第i辆车从当下位置行驶到第j个充电站的等效距离；

114、电动汽车充电状态约束：

115、

116、

117、

118、式中，vi为第i辆车的行驶速度；ti表示车主产生充电充电意愿的时间；ts.i为电动汽车起始充电时间；tch,i为电动汽车充电时长；γi＝1表示t0时刻电动汽车处于充电状态，γi＝0表示并未处于充电状态；为t时刻第i辆车的行驶时间；为t时刻第i个充电站的预计等待时间；

119、电站充电价格约束：

120、

121、潮流平衡约束：

122、

123、充电站功率平衡约束：

124、

125、

126、式中，k3和k4为比例系数，为电站t时刻的电价，为t时刻第i个充电站的充电电价；ωa为第k量电动汽车与第i个充电站之间的节点集合，ωb为配电网中所有节点的集合，rij，xij分别为支路ij的电阻和电抗值，pt ij和qt ij分别表示支路ij的有功和无功潮流，pt i.d和qt i.d分别表示t时刻节点i的有功负荷和无功负荷大小，pt i.en和qt i.en分别表示t时刻节点i处电源有功无功功率注入；和分别表示t时刻节点i处充电站的有功无功功率注入；pt cs.j表示t时刻充电站j的有功功率输出，pc为单个充电桩的充电功率，n为一天中所有时刻充电车辆数目总和，u(i,j)表示电动汽车i对充电站j的选择，表示t时刻电动汽车i的充电状态，λ为充电桩的功率因数。

127、在步骤(3b)中，所述面向电网规划的柔性负荷引导机制是指：采用电价型引导机制对可调度柔性资源进行引导，基础是根据用户负荷特性对其进行科学合理的峰平谷时段划分以及制订相应的分时电价，以对用户进行引导，结合负荷的控制，达到削峰填谷的目的；

128、所述基于用户侧储能价格优化的电价型引导机制是指：用户侧储能电站的响应特性体现为储能装置会尽量“低储高发”；采用分时电价引导用户侧储能可降低用户自身用电费用，还能降低电力系统负荷峰谷差、提高发输电设备利用率、延迟设备投资，从而实现双赢；

129、所述基于时空电价优化的电动汽车充电负荷引导机制是指：电动汽车充电负荷不仅在时间上具有一定的随机性，在空间上亦表现出较大的流动特性；可入网电动汽车亦被当作一种移动储能装置使用，实现向系统反向馈送电能；基于电动汽车的时空响应特性，采用分时电价可引导电动汽车参与时间和空间上的削峰填谷，同时降低网损，提高电网的经济性和可靠性；

130、所述基于微电网系统响应特性的电价型引导机制是指：通过分时电价引导微电网系统与大电网进行能量的交互，当微电网能源出力不足，在电价较低时向大电网购电；当微电网能源出力满足负荷需求，且有余量，多余电量量售卖给大电网，此时电价较高可以获取收益，减少微电网系统经济成本；

131、所述可调度新能源参与电网调度的奖惩机制是指：通过奖惩政策引导可调度新能源参与调峰的积极性，变相提高了电力系统对新能源的消纳能力,有效保障电力系统稳定运行，兼顾了电力系统调峰压力的减小与新能源发电商的利益；引导新能源厂商依据自身实际情况合理配储，从而减小电网调峰压力。

132、由上述技术方案可知，本发明的有益效果为：第一，本发明对可调度柔性负荷与电网规划的影响特性及相关性进行研究，建立健全可调度柔性资源引导机制，并探索可调度柔性资源与电网规划布局的协同优化技术，实现有效促进可调度柔性资源参与电网运行和规划、充分发挥可调度柔性负荷资源价值、降低电力系统电网规划容量需求以及提高电网规划的利用效率；第二，本发明通过分时电价等调控手段将部分负荷由“刚性”转变为“柔性”，使用电量根据电网需求在指定时段变化或不同时段间转移，有效利用柔性负荷的电网交互性实现优化调控，电动汽车、柔性负荷、储能系统等的大规模接入电网，可通过合理引导可调度柔性资源实现削峰填谷，降低电网峰谷差；第三，本发明将具有“源-荷”双重属性的储能系统和电动汽车作为电源接入电网，摒弃传统基于人工经验的电网规划方法，针对提出新型电网规划模型，合理改善规划结果，提高设备的利用率，合理利用柔性资源对以光伏发电、风力发电为代表的新能源发电进行协调和消纳，有效缓解新能源发电随机性和波动性的影响，提升电网运行的安全性和稳定性。