一种考虑柔性资源接入的配电网灵活性评估方法和系统与流程

本发明属于配电网，尤其涉及一种考虑柔性资源接入的配电网灵活性评估方法和系统。

背景技术：

1、在可再生能源渗透率的不断提升和柔性资源集群的大规模接入的新背景下新型配电系统内部源-网-荷-储的界限趋于模糊，面临着复杂多变的运行场景，也因此对配电系统提出了调控灵活性的需求。利用柔性资源集群响应特性与新能源出力特性在时间尺度上的匹配性，能够促进新能源消纳，降低系统建设运行成本。如何量化分析不同柔性资源对新型配电系统灵活性的改善效果，成为现代化配电网规划设计时需要考虑的重点问题。

技术实现思路

1、为了解决或者改善上述问题，本发明提供了一种考虑柔性资源接入的配电网灵活性评估方法和系统，具体技术方案如下：

2、本发明提供一种考虑柔性资源接入的配电网灵活性评估方法，包括：

3、获取配电网中风电、光伏及负荷的相关数据，并通过k-means聚类算法处理以生成典型场景；

4、根据电力系统的功率不平衡量，通过电价信号引导柔性资源参与需求响应，计算各典型场景下的灵活性指标值，形成指标矩阵；

5、对所述指标矩阵进行初次降维，得到不同的柔性资源接入情景下的综合指标值；

6、针对在不同场景下各柔性资源接入配电网得到的灵活性指标值，以作为各个视角下的推理证据，利用d-s证据理论算法合成所述推理证据，得到不同柔性资源接入情景下的灵活性量化指标值。

7、优选的，所述根据电力系统的功率不平衡量，通过电价信号引导柔性资源参与互动并记录各项指标值，包括：

8、设置电价型柔性资源的响应模型：

9、式中，pi,t为节点i在t时刻的功率，pi,0为节点i的初始功率，为节点i在t时刻通过价格型需求响应的功率，εi,i为自弹性系数，为t时刻的分时电价，为响应前t时刻的电价，ct为价格型需求响应的互动成本；

10、设置激励型负荷的响应模型：

11、式中，δpi,t为节点i在t时刻的激励型需求响应调节容量，为柔性资源响应lc时的互动成本，为柔性资源响应ls时的互动成本，α为折扣率，β为补偿率；

12、所述指标值包括电源侧灵活性指标、配网侧灵活性指标和负荷侧灵活性指标。

13、优选的，所述电源侧灵活性指标包括：可再生能源消纳率λyx，可再生能源波动率λbd；

14、所述配网侧灵活性指标包括：变压器容量灵活充裕度，满足灵活性裕度的主变压器占比λt，高压线路容量灵活充裕度，满足灵活性裕度的高压线路占比λhl，中压线路容量灵活充裕度，满足灵活性裕度的中压线路占比λml，支路灵活性对应能力指标ime；

15、所述负荷侧灵活性指标包括：净负荷波动率λnet，负荷转供，净负荷最大允许波动率，灵活性供区平衡指标。

16、优选的，所述可再生能源消纳率式中，pdg为接入配电网的可再生能源的额定功率，pmax为配电网的最大负荷功率；

17、所述可再生能源波动率式中，pdg(t)为配电网中分布式可再生能源当前时刻的输出功率，pdg(t-1)为配电网中分布式可再生能源前一时刻的输出功率；

18、所述变压器容量灵活充裕度包括：

19、向上灵活性向下灵活性式中，λtup,i(t)和λtdown,i(t)分别为第i台主变压器净负荷峰值、谷值时刻所对应的容量裕度，pmax,i和pmin,i分别表示主变压器i的上、下限传输容量域值，pi(t)表示变压器i在t时刻传输容量；

20、所述满足灵活性裕度的主变压器占比式中，n't为满足灵活性裕度的主变压器台数，nt为主变压器总台数；

21、所述高压线路容量灵活充裕度：式中，λhl,i(t)为负荷峰值对应时刻的线路裕度，pmax,hl,i为对应线路的最大传输功率，phl,i(t)为对应线路的实时功率；

22、所述满足灵活性裕度的高压线路占比式中，n'hl为满足灵活性裕度的高压线路条数，nhl为高压线路总条数；

23、中压线路容量灵活充裕度：式中，λml,i(t)为负荷峰值对应时刻的线路裕度，pmax,ml,i为对应线路最大传输功率，pml,i(t)为对应线路的实时功率；

24、满足灵活性裕度的中压线路占比式中，n'ml为满足灵活性裕度的中压线路条数，nml为中压线路总条数；

25、所述支路灵活性对应能力指标ime：式中，ime1为反映网络支路平均负荷率的指标，ime2为反映网络支路负荷均衡度的指标，sb、nb分别为配电网的支路集合、数量，lij,t为t时段支路ij的负荷率，为t时段所有支路的平均负荷率，iij,t为t时段流过支路ij的电流，为支路ij允许流过电流的最大值；

26、所述净负荷波动率式中，p(t)为当前时刻净负荷，p(t-1)为前一时刻净负荷；

27、所述负荷转供：式中，λvh为柔性负荷接入率，svh为柔性资源集群的用电量，ssums为配电网总用电量；

28、所述净负荷最大允许波动率：式中，为净负荷t时段最大允许波动率，为当前时刻净负荷，为可控dg允许爬坡率，为储能允许爬坡率，为配电网允许爬坡率，ngc为可控dg数量，ness为储能数量；

29、所述灵活性供区平衡指标：式中，isd为各时段灵活性调节能力与灵活性需求之间的比值，分别为一个调度周期中净负荷增加、减少的调度时段内灵活性供应与灵活性需求比值的总和，ut为t时段净负荷功率变化额定状态变量，分别为t、t+1时段净负荷功率大小，t为调度周期内的时段总数，分别为t时段配电网总的向上、向下灵活性调节能力，scl、sessw分别为可控负荷节点、储能装置安装节点集合。

30、优选的，所述对所述指标矩阵进行初次降维，得到不同柔性资源接入情景在配电网各个场景下的综合指标值，包括：

31、配电系统的信息熵式中，xi表示配电系统可能出现的第i种状态，p(xi)表示第i种状态出现的概率并且0≤p(xi)≤1，

32、基于信息熵理论进行降维的步骤包括：

33、对第k种柔性资源，在m个场景下得到的n个指标构成典型场景-指标矩阵r'k；

34、对各个指标元素做归一化处理，得到标准化指标矩阵rk；

35、计算关于各个指标的熵权，以反应指标在各个典型场景下变化的无序程度；

36、确定第j个指标的权重；

37、计算第k种柔性资源集群在第i个场景中所得到的综合指标值。

38、本发明提供一种考虑柔性资源接入的配电网灵活性评估系统，包括：

39、第一模块，用于获取配电网中风电、光伏及负荷的相关数据，并通过k-means聚类算法处理以生成典型场景；

40、第二模块，用于根据电力系统的功率不平衡量，通过电价信号引导柔性资源参与需求响应，计算各典型场景下的灵活性指标值，形成指标矩阵；

41、第三模块，用于对所述指标矩阵进行初次降维，得到不同的柔性资源接入情景下的综合指标值；

42、第四模块，用于针对在不同场景下各柔性资源接入配电网得到的灵活性指标值，以作为各个视角下的推理证据，利用d-s证据理论算法合成所述推理证据，得到不同柔性资源接入情景下的灵活性量化指标值。

43、优选的，所述根据电力系统的功率不平衡量，通过电价信号引导柔性资源参与互动并记录各项指标值，包括：

44、设置电价型柔性资源的响应模型：式中，pi,t为节点i在t时刻的功率，pi,0为节点i的初始功率，为节点i在t时刻通过价格型需求响应的功率，εi,i为自弹性系数，为t时刻的分时电价，为响应前t时刻的电价，ct为价格型需求响应的互动成本；

45、设置激励型负荷的响应模型：

46、式中，δpi,t为节点i在t时刻的激励型需求响应调节容量，为柔性资源响应lc时的互动成本，为柔性资源响应ls时的互动成本，α为折扣率，β为补偿率。

47、优选的，所述电源侧灵活性指标包括：可再生能源消纳率λyx，可再生能源波动率λbd；

48、所述配网侧灵活性指标包括：变压器容量灵活充裕度，满足灵活性裕度的主变压器占比λt，高压线路容量灵活充裕度，满足灵活性裕度的高压线路占比λhl，中压线路容量灵活充裕度，满足灵活性裕度的中压线路占比λml，支路灵活性对应能力指标ime；

49、所述负荷侧灵活性指标包括：净负荷波动率λnet，负荷转供，净负荷最大允许波动率，灵活性供区平衡指标。

50、优选的，所述可再生能源消纳率式中，pdg为接入配电网的可再生能源的额定功率，pmax为配电网的最大负荷功率；

51、所述可再生能源波动率式中，pdg(t)为配电网中分布式可再生能源当前时刻的输出功率，pdg(t-1)为配电网中分布式可再生能源前一时刻的输出功率；

52、所述变压器容量灵活充裕度包括：

53、向上灵活性向下灵活性式中，λtup,i(t)和λtdown,i(t)分别为第i台主变压器净负荷峰值、谷值时刻所对应的容量裕度，pmax,i和pmin,i分别表示主变压器i的上、下限传输容量域值，pi(t)表示变压器i在t时刻传输容量；

54、所述满足灵活性裕度的主变压器占比式中，n't为满足灵活性裕度的主变压器台数，nt为主变压器总台数；

55、所述高压线路容量灵活充裕度：式中，λhl,i(t)为负荷峰值对应时刻的线路裕度，pmax,hl,i为对应线路的最大传输功率，phl,i(t)为对应线路的实时功率；

56、所述满足灵活性裕度的高压线路占比式中，n'hl为满足灵活性裕度的高压线路条数，nhl为高压线路总条数；

57、中压线路容量灵活充裕度：式中，λml,i(t)为负荷峰值对应时刻的线路裕度，pmax,ml,i为对应线路最大传输功率，pml,i(t)为对应线路的实时功率；

58、满足灵活性裕度的中压线路占比式中，n'ml为满足灵活性裕度的中压线路条数，nml为中压线路总条数；

59、所述支路灵活性对应能力指标ime：式中，ime1为反映网络支路平均负荷率的指标，ime2为反映网络支路负荷均衡度的指标，sb、nb分别为配电网的支路集合、数量，lij,t为t时段支路ij的负荷率，为t时段所有支路的平均负荷率，iij,t为t时段流过支路ij的电流，为支路ij允许流过电流的最大值；

60、所述净负荷波动率式中，p(t)为当前时刻净负荷，p(t-1)为前一时刻净负荷；

61、所述负荷转供：式中，λvh为柔性负荷接入率，svh为柔性资源集群的用电量，ssums为配电网总用电量；

62、所述净负荷最大允许波动率：式中，为净负荷t时段最大允许波动率，为当前时刻净负荷，为可控dg允许爬坡率，为储能允许爬坡率，为配电网允许爬坡率，ngc为可控dg数量，ness为储能数量；

63、所述灵活性供区平衡指标：式中，isd为各时段灵活性调节能力与灵活性需求之间的比值，分别为一个调度周期中净负荷增加、减少的调度时段内灵活性供应与灵活性需求比值的总和，ut为t时段净负荷功率变化额定状态变量，分别为t、t+1时段净负荷功率大小，t为调度周期内的时段总数，分别为t时段配电网总的向上、向下灵活性调节能力，scl、sessw分别为可控负荷节点、储能装置安装节点集合。

64、优选的，所述对所述指标矩阵进行初次降维，得到不同柔性资源接入情景在配电网各个场景下的综合指标值，包括：

65、配电系统的信息熵式中，xi表示配电系统可能出现的第i种状态，p(xi)表示第i种状态出现的概率并且0≤p(xi)≤1，

66、基于信息熵理论进行降维的步骤包括：

67、对第k种柔性资源，在m个场景下得到的n个指标构成典型场景-指标矩阵r'k；

68、对各个指标元素做归一化处理，得到标准化指标矩阵rk；

69、计算关于各个指标的熵权，以反应指标在各个典型场景下变化的无序程度；

70、确定第j个指标的权重；

71、计算第k种柔性资源集群在第i个场景中所得到的综合指标值。

72、本发明的有益效果为：获取配电网中风电、光伏及负荷数据，并通过k-means聚类算法处理以生成典型场景；根据电力系统的功率不平衡量，通过电价信号引导柔性资源参与需求响应，计算各典型场景下的灵活性指标值，形成指标矩阵；利用信息熵理论对指标矩阵进行初次降维，得到不同的柔性资源接入情景下的综合指标值；针对在不同场景下各柔性资源接入配电网得到的灵活性指标值，以作为各个视角下的推理证据，利用d-s证据理论算法合成所述推理证据，得到不同柔性资源接入情景下的灵活性量化指标值。，能够解析柔性资源接入配电网产生的影响。