一种迭代纳入典型场景的网储协同规划方法及系统

本发明属于输电网-储能协同规划，具体涉及一种迭代纳入典型场景的网储协同规划方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着负荷的增长和环保的要求，可再生能源发电得到了快速发展。为了提高电网的可靠性和可再生能源的利用水平，可以通过储能提高系统的调峰能力，通过优化系统结构来减少系统拥塞。因此，将输电扩容规划与储能规划相结合，不仅可以解决输电拥塞和调峰能力不足导致的可再生能源消耗问题，而且可以提高规划决策的经济性。

2、在输电线路与储能联合规划问题中，通常采用历史数据或预测数据聚类时间序列曲线来考虑负荷和可再生能源的不确定性，得到一定数量的典型场景。为了保证规划结果的稳健性，通常会选择一些极端场景。现行简单方法主要是选择最大负荷时段作为极端情景，或选择最大或最小可再生能源输出时段作为极端情景，但用这种选择极端方案的简单方法解决规划问题，在全周期运行优化问题中仍然可能出现失负荷或可再生能源大量弃电。比较常用的方法是在功率平衡约束中加入表示负荷损失的松弛变量，将负荷损失最大的时间段作为极端场景返回规划问题。这些方法仅将负荷损失时段作为极端时段，未考虑系统调峰能力不足的时段，从而使得规划结果仍然难以保证规划范围内可再生能源的消纳指标。在高比例新能源接入的背景下，新能源发电的高度不确定性使得调峰压力进一步增加，为进一步提高规划结果可靠性，有必要使用迭代纳入极端场景的框架来解决输电网-储能协同规划问题。

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，提供一种迭代纳入典型场景的网储协同规划方法及系统，用于解决现有网储规划方法对新能源与负荷波动的抵抗能力较弱、对极端场景应对能力不足的技术问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种迭代纳入典型场景的网储协同规划方法，包括以下步骤：

4、s1、获取规划水平年电力系统的基本技术数据，并生成输电线路和储能待选集；

5、s2、将规划目标年的基础数据结合步骤s1得到的输电线路和储能待选集进行模型建模，生成输电线路与储能的投建模型和运行阶段模型，求解得到规划方案；

6、s3、使用全周期安全约束机组组合模型对步骤s2生成的规划方案进行模拟运行，得到全年的切负荷和新能源弃电结果；

7、s4、根据步骤s3得到的全年的切负荷和新能源弃电结果确定极端场景集合；

8、s5、采用时序聚类算法生成典型场景集合；

9、s6、当未达到设定的收敛条件时，将步骤s4生成的极端场景集合和步骤s5生成的典型场景集合传递到规划模型中，输出更新后的规划方案。

10、优选地，系统基础技术数据包括：电力系统中各类型电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息。

11、优选地，步骤s2中，输电线路与储能的投建模型具体为：

12、输电线路投资成本cline,inv为：

13、

14、其中，cl为输电线路l的年化投建费用，ωnl为待投建线路集合，zl为二元变量；

15、储能的投资成本cess,inv具体为：

16、

17、其中，ωnes为储能待选集合，pj为，αj/βj表示储能j的每mw功率容量和电量容量的投建费用，ej为；

18、运行阶段模型具体为：

19、

20、其中，cess为储能的运行费用，为场景s下火电机组t时段的单位时间运行费用，为场景s下储能j在时段t的放电/充电功率，为待投建储能j的放电/充电效率，ut/ue为典型场景/极端场景集合，ωg为火电机组集合，δt为。

21、更优选地，输电线路与储能投建的模型的约束条件如下：

22、储能实际投建容量约束，具体为：

23、

24、储能电量与储能容量关系约束，具体为：

25、

26、其中，cline,inv为总的输电线路年投建费用，cl为输电线路l的年化投建费用；ωl/ωnl已投建线路集待投建线路集合，ωnes为储能待选集合，cess,inv为储能的投建费用，αj/βj表示储能j的每mw功率容量和电量容量的投建费用，为储能功率上限，γ待投建储能的电量容量和功率容量比值。

27、更优选地，运行阶段的模型约束条件如下：

28、

29、

30、

31、

32、

33、储能运行约束具体为：

34、

35、

36、

37、

38、

39、其中，xs,g,t为0-1变量，表示机组开停机状态；fs,g,t为火电机组场景s下在时间t的输出功率；kg,n/hg,n为火电机组g的分段线性化发电成本的斜率和截距；k为正整数；tiadi为储能调节周期；为储能初始电量比例；为储能充放电效率；为储能存储电量，为储能的充电功率，为储能的容量，ωstorage为已存在储能的集合，ωt为典型日中时间断面的集合，为储能的放电功率，为储能的容量，为储能的电量，为储能的电量上限。

40、优选地，以最小化运行成本为目标，以火电机组运行约束、新能源机组运行约束、储能运行约束、切负荷约束、节点运行约束和输电线路运行约束为约束条件构建全周期安全约束机组组合模型，具体如下：

41、mincope+cthermal,ope+cstorage,ope+cload,ope+cne,ope

42、其中，cope为运行成本，cthermal,ope为火电运行成本，cstorage,ope为储能运行成本，cload,ope为切负荷罚项，cne,ope为新能源机组弃电罚项。

43、更优选地，火电机组运行约束具体为：

44、

45、

46、

47、其中，为火电机组的出力功率，ωthermal为系统中火电机组的集合，ωt为典型日中时间断面的集合，为火电机组的上爬坡最大功率，为火电机组的下爬坡最大功率；

48、新能源机组运行约束具体为：

49、

50、

51、其中，为新能源机组的出力功率，为新能源机组的资源曲线出力系数，ωne为系统中新能源机组的集合，为新能源机组的弃电功率；

52、储能运行约束具体为：

53、

54、

55、

56、

57、

58、其中，为储能的充电功率，为储能的容量，ωstorage为系统中储能的集合，为储能的发电功率，为储能的电量，为储能的充电功率，为储能的放电功率，tiadi为储能的电量调节周期，为储能初始电量比例；

59、切负荷约束具体为：

60、

61、其中，为切负荷功率，为负荷功率，ωload为系统中负荷的集合；

62、节点运行约束具体为：

63、

64、其中，ωthermal(n)为n节点的火电机组的集合，ωstorage(n)为n节点的储能的集合，ωload(n)为n节点负荷的集合，为负荷功率，为切负荷功率，ωnode为系统中负荷的集合，ωline,s(n)为以n节点为首端节点的线路的集合，ωline,e(n)为以n节点为末端节点的线路的集合；

65、输电线路运行约束具体为：

66、

67、

68、其中，为输电线路的投建变量，θs,t为输电线路首端节点的相角，θe,t为输电线路末端节点的相角，ωline为输电线路的待选集。

69、优选地，极端场景集合具体为：

70、将切负荷最大的一天和新能源弃电最大的一天分别视为一个极端场景；排除极端场景后，聚类剩余的日净负荷曲线，获得典型场景；在时间序列聚合之后，极端场景集和典型场景集更新规划模型的场景集。

71、优选地，采用时序聚类算法生成典型场景集合具体为：

72、根据每组中所有曲线的平均值选择典型场景；根据每簇的相对大小为典型天数分配权重；对每簇的典型日负荷通过缩放因子换算为净负荷平均值；时序聚类算法的目标函数为：

73、

74、其中，ci为聚类后簇心曲线，ri,j为典型日净负荷曲线。

75、第二方面，本发明实施例提供了一种迭代纳入典型场景的网储协同规划系统，包括：

76、数据模块，获取规划水平年电力系统的基本技术数据，并生成输电线路和储能待选集；

77、生成模块，将规划目标年的基础数据结合数据模块得到的输电线路和储能待选集进行模型建模，生成输电线路与储能的投建模型和运行阶段模型，求解得到规划方案；

78、模拟模块，使用全周期安全约束机组组合模型对生成模块生成的规划方案进行模拟运行，得到全年的切负荷和新能源弃电结果；

79、第一场景模块，根据模拟模块得到的全年的切负荷和新能源弃电结果确定极端场景集合；

80、第二场景模块，采用时序聚类算法生成典型场景集合；

81、规划模块，当未达到设定的收敛条件时，将第一场景模块生成的极端场景集合和第二场景模块生成的典型场景集合传递到规划模型中，输出更新后的规划方案。

82、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

83、一种迭代纳入典型场景的网储协同规划方法，综合考虑了输电线路与储能的投建成本，考虑了极端场景下新能源与负荷的消纳情况。采用全周期安全约束机组组合，对生成的规划方案进行运行模拟，把得到的结果挑选出极端场景后，采用时序聚类算法生成典型场景，将极端场景和典型场景返回到规划模型进行修正，反复迭代直到切负荷和新能源弃电小于设定值，本发明用于在电力系统输电网-储能规划中减小运行阶段的切负荷和新能源弃电情况，增强规划方案对极端场景的应对能力，过建立规划决策-运行模拟反馈的机制，使得到的规划方案能更好符合实际，所得规划方案能够在具有经济性的同时具有较强应对极端场景的能力。

84、进一步的，生成输电线路和储能待选集是为了确保规划方案符合实际投建要求。

85、进一步的，输电线路与储能投建模型是给出规划方案的基础。

86、进一步的，输电线路投建约束通过0-1变量反映输电线路投建状态，储能投建模型的约束控制了储能实际投建容量的范围。

87、进一步的，运行成本包括储能充放电过程带来的能量损失成本和火电机组的发电成本。

88、进一步的，运行阶段约束条件是为了给出机组出力范围、爬坡速率、储能充放电功率范围、储能存储电量范围，以及节点功率平衡，从而使得相关量符合电力系统运行实际。

89、进一步的，根据全周期运行模拟结果，综合选择切负荷和新能源弃电情况最严重的天数作为极端场景，每次迭代增加选取两个极端场景。对去除极端场景后的运行场景采用时序聚类算法，每次迭代生成四个典型场景。

90、可以理解的是，上述第二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。

91、综上所述，本发明提高了电网对风电、太阳能发电等清洁随机性电源的接纳能力，提升电网对电力系统低碳化的支撑作用，在提升系统运行灵活性和促进新能源消纳的同时实现经济成本的优化，适用于大规模储能与输电网联合规划。

92、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。