考虑省间购电成本的用户负荷曲线友好度评估方法及系统与流程

本发明涉及用户负荷评估，具体的是考虑省间购电成本的用户负荷曲线友好度评估方法及系统。

背景技术：

1、随着经济的发展，各地区对于能源政策和电力市场规则的制定存在差异，导致不同地区电价波动、购电成本差异显著。在这样的多元环境中，如何实现用户负荷曲线的智能调整成为电力系统研究的热点问题，用户负荷曲线的友好度评估必须考虑用户需求的动态性。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供考虑省间购电成本的用户负荷曲线友好度评估方法及系统，定义用户实际负荷曲线与用户理想负荷曲线的相似程度为用户负荷对系统运行的友好度进行评估。

2、第一方面，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：考虑省间购电成本的用户负荷曲线友好度评估方法，方法包括以下步骤：

3、接收电力系统相关成本，将电力系统相关成本输入至预先建立的电力系统运行模拟模型内，输出得到电力系统期望负荷曲线方程组；其中，所述电力系统相关成本包括最小化传统机组发电成本、弃风弃光成本和省间购电成本；

4、接收用户实际负荷曲线方程组，计算用户实际负荷曲线方程组与电力系统期望负荷曲线方程组的相似程度，作为用户负荷曲线友好度，根据用户负荷曲线友好度的数值进行评估。

5、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述电力系统相关成本通过分析常规机组出力特性，最小化传统机组发电成本内传统火电机组的实际出力应平缓，省间购电成本与峰谷特性相关，弃风弃光成本与天气条件有关。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述将电力系统相关成本输入至预先建立的电力系统运行模拟模型，目标函数如下：

7、

8、式中：pg,i(t)为电力系统内第i台传统火力机组的发电机在t时段的出力；ng为火力机组发电机台数；ai，bi，ci均为第i台可控发电机的费用系数；cos(t)为时段省间购电价格；po(t)为t时段省间购电量；cr为弃风弃光费用系数；pr(t)为电力系统内光伏、风电等所有新能源发电在t时段的出力；pr,max(t)为t时段新能源发电出力的最大值。

9、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述传统火力机组的出力约束主要包括传统火力机组出力的上下限约束、机组的爬坡、滑坡约束以及新能源机组发电机出力范围约束，如下：

10、

11、式中：分别为第i台传统火力机组发电机的最小、最大出力；分别第i台传统火力机组发电机的爬坡、滑坡率；po,max(t)为t时段省间购电交易的最大值，pl为nl×nt的矩阵，存储了每条线路分时段的传输功率，plmax和plmin分别存储了每条线路传输功率的上下界。

12、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述预先建立的电力系统运行模拟模型内的约束包括：功率平衡约束、归一化约束和dc潮流约束。

13、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述将电力系统相关成本输入至预先建立的电力系统运行模拟模型内，输出得到电力系统期望负荷曲线方程组的过程：

14、

15、式中：为t时段期望的负荷曲线值；pg,i(t)为电力系统内第i台传统火力机组的发电机在t时段的出力；ng为火力机组发电机台数；pr(t)为电力系统内光伏、风电等所有新能源发电在t时段的出力；po(t)为t时段省间购电量；pc(t)为电力系统t时段的固定负荷；ld为一天内的总灵活负荷。

16、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述计算用户实际负荷曲线方程组与电力系统期望负荷曲线方程组的相似程度的过程：

17、

18、式中：f为用户负荷的友好度；ε为设定常数；l*(t)为用户实际负荷归一化后的值；为用户实际负荷曲线与电力系统期望负荷曲线的欧式距离的平方。

19、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述用户负荷的友好度f位于区间(0,1]之间，f越大，说明用户更有利于电力系统运行的经济性和稳定性，当用户实际负荷曲线与电力系统期望负荷曲线完全一致时，f＝1，达到最大值。

20、第二方面，为了达到上述目的，本发明公开了考虑省间购电成本的用户负荷曲线友好度评估系统，包括：

21、期望曲线计算模块，用于接收电力系统相关成本，将电力系统相关成本输入至预先建立的电力系统运行模拟模型内，输出得到电力系统期望负荷曲线方程组；其中，所述电力系统相关成本包括最小化传统机组发电成本、弃风弃光成本和省间购电成本；

22、友好度计算评估模块，用于接收用户实际负荷曲线方程组，计算用户实际负荷曲线方程组与电力系统期望负荷曲线方程组的相似程度，作为用户负荷曲线友好度，根据用户负荷曲线友好度的数值进行评估。

23、结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述期望曲线计算模块内电力系统相关成本通过分析常规机组出力特性，最小化传统机组发电成本内传统火电机组的实际出力应平缓，省间购电成本与峰谷特性相关，弃风弃光成本与天气条件有关。

24、或者期望曲线计算模块内将电力系统相关成本输入至预先建立的电力系统运行模拟模型，目标函数如下：

25、

26、式中：pg,i(t)为电力系统内第i台传统火力机组的发电机在t时段的出力；ng为火力机组发电机台数；ai，bi，ci均为第i台可控发电机的费用系数；cos(t)为时段省间购电价格；po(t)为t时段省间购电量；cr为弃风弃光费用系数；pr(t)为电力系统内光伏、风电等所有新能源发电在t时段的出力；pr,max(t)为t时段新能源发电出力的最大值；

27、优选地，期望曲线计算模块内传统火力机组的出力约束主要包括传统火力机组出力的上下限约束、机组的爬坡、滑坡约束以及新能源机组发电机出力范围约束，如下：

28、

29、式中：分别为第i台传统火力机组发电机的最小、最大出力；分别第i台传统火力机组发电机的爬坡、滑坡率；po,max(t)为t时段省间购电交易的最大值，pl为nl×nt的矩阵，存储了每条线路分时段的传输功率，plmax和plmin分别存储了每条线路传输功率的上下界；

30、优选地，期望曲线计算模块内预先建立的电力系统运行模拟模型内的约束包括：功率平衡约束、归一化约束和dc潮流约束；

31、或者期望曲线计算模块内将电力系统相关成本输入至预先建立的电力系统运行模拟模型内，输出得到电力系统期望负荷曲线方程组的过程：

32、

33、式中：为t时段期望的负荷曲线值；pg,i(t)为电力系统内第i台传统火力机组的发电机在t时段的出力；ng为火力机组发电机台数；pr(t)为电力系统内光伏、风电等所有新能源发电在t时段的出力；po(t)为t时段省间购电量；pc(t)为电力系统t时段的固定负荷；ld为一天内的总灵活负荷；

34、优选地，友好度计算评估模块内计算用户实际负荷曲线方程组与电力系统期望负荷曲线方程组的相似程度的过程：

35、

36、式中：f为用户负荷的友好度；ε为设定常数；l*(t)为用户实际负荷归一化后的值；为用户实际负荷曲线与电力系统期望负荷曲线的欧式距离的平方；

37、优选地，友好度计算评估模块内用户负荷的友好度f位于区间(0,1]之间，f越大，说明用户更有利于电力系统运行的经济性和稳定性，当用户实际负荷曲线与电力系统期望负荷曲线完全一致时，f＝1，达到最大值。

38、本发明的有益效果：

39、本发明通过：(1)建立动态模型，结合历史数据和实时市场信息，系统能够智能地选择合适的购电时机和购电量，以最小化总体购电成本；(2)根据用户负荷曲线的实时变化，灵活调整能源购买策略，以适应市场的波动性；(3)本发明所提方法为电力系统运营者提供一个全面、智能的决策支持框架，使得系统在多元能源市场中能够更加高效、稳定地运行，实现可持续发展的目标。