一种高比例新能源区域电力系统全环节协调规划优化方法与流程

本发明属于高比例新能源接入电力系统规划领域，具体为一种计及分区负荷特性的高比例新能源区域电力系统全环节协调规划优化方法，适用于通过规划模型对源-网-荷-储进行全环节协调规划。

背景技术：

1、随着具有清洁、低碳、可再生优势的新能源比例逐步提高，其能量密度低、出力随机性强的特点会给电力系统带来灵活性调节能力不足的问题。灵活性资源是指具有应对此类大幅波动能力的调节资源，其广泛地存在于源-网-荷-储全环节四侧。因此新的电力系统规划中一个重要的研究内容便是计及分区负荷特性的高比例新能源系统全环节协调规划优化方法。

2、以往的单纯依靠电力平衡、电量平衡约束难以有效地响应净负荷的快速变化，使得电力系统灵活性调节能力不足，电网安全面临较大风险。因此，有必要合理规划灵活性资源，精细化建模高比例新能源系统分区负荷特性，准确考虑分区源网荷储电力调节，充分发掘源-网-荷-储各侧的灵活性潜力以及电网对灵活性传输的支撑作用，以提高系统的灵活性和经济性。现有研究将相关灵活性约束纳入到规划模型中，且灵活性约束条件多从资源运行特性的角度出发，未能全面地从灵活性供给充裕性、灵活性传输等角度进行构建。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种计及分区负荷特性的高比例新能源区域电力系统全环节协调规划优化方法。该方法对分区负荷特性进行详细化建模，对灵活性供给与需求建模，从系统灵活性的调节、充裕以及传输三个角度，构建灵活性平衡约束。提出源-网-荷-储协调规划优化模型，在传统的电力平衡、电量平衡等约束的基础上加入灵活性平衡约束，该约束能保证成本尽可能小的前提下提升系统的灵活性充裕性。

2、为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

3、一种高比例新能源区域电力系统全环节协调规划优化方法，包括：

4、s1、针对高比例新能源区域电力系统的电网，从典型年、日负荷特性及尖峰负荷持续时间等维度进行分区负荷特性精细化统计建模，根据统计结果对灵活性供给与需求建模，从系统的灵活性调节、灵活性充裕以及灵活性传输三个角度，构建灵活性平衡约束；

5、s2、提出源-网-荷-储协调规划优化模型，考虑资源建设成本以及运行成本，计及灵活性不足调节成本以及污染物排放的环境成本，同时在传统的电力平衡和电量平衡等约束的基础上加入灵活性平衡约束，该约束能保证成本尽可能小的前提下提升系统的灵活性和充裕性；

6、s3、构建算例，对高比例新能源接入的源-网-荷-储进行协调规划，以提升系统的新能源消纳能力和可靠性。

7、优选地，步骤s1包括：

8、首先构建灵活性需求模型；建立t时刻j节点的净负荷值与灵活性需求inj，t的关系式，如下式所示：

9、

10、

11、上式中，inj,t(τ)为t时刻j节点在时间尺度τ内的灵活性需求，为t时刻j节点的负荷值，为t+τ时刻j节点的净负荷值，ptj,wind、ptj,solar分别为对应的风电和光伏功率；分别为t时刻j节点在时间尺度τ内的向上灵活性需求和向下灵活性需求；

12、准确刻画灵活性需求需要基于净负荷波动值(净负荷波动值：净负荷值随着新能源的波动产生的值)的预测集合ω，采用概率统计的方法，定义置信水平q下t时刻j节点的灵活性需求inj,q,t(τ)，如下式所示：

13、

14、上式中，pr表示事件发生概率，inj,t为t时刻j节点的灵活性需求，inj,t,m为预测集合ω中的值，置信水平q表示在预测集合内的灵活性需求值被满足的概率，q∈[0,1]，最大取1时，表示预测集合内的灵活性需求均应被满足；

15、上述计算过程适用于对节点灵活性需求的刻画，对同一时刻各节点的灵活性需求进行叠加，则能推广至整个系统；

16、

17、

18、上式中，in,t(τ)、in,q,t(τ)分别表示系统在t时刻时间尺度τ下的实时灵活性需求以及置信水平q下的灵活性需求；

19、其次构建灵活性供给模型；定义灵活性资源供给潜力：灵活性资源t时刻在给定时间尺度τ内能够调节功率里程的最大值，具有向上和向下两个方向；对于任一灵活性资源f在t时刻的出力pf,t，考虑其技术出力范围和功率变化速率后，在时间尺度τ内该资源为应对净负荷波动性和不确定性而达到的m种上调功率为下调功率为调节功率里程为上/下调功率与当前出力pf,t的差值；因此，灵活性资源f的向上灵活性供给潜力和向下灵活性供给潜力的统一形式为：

20、

21、上述计算过程适用于对单个灵活性资源的刻画，对同一时刻各灵活性资源供给潜力进行叠加，则能推广至整个系统；

22、

23、上式中，分别为系统t时刻向上的灵活性供给潜力和向下灵活性供给潜力；

24、最后根据灵活性的供需模型提出三个灵活性平衡约束；

25、1)系统灵活性充裕约束：

26、

27、上式中，系统灵活性供给潜力应不小于系统灵活性需求与灵活性不足调节变量的差；为系统t时刻在时间尺度τ下以及置信水平q下的向上灵活性需求，为系统t时刻在时间尺度τ下以及置信水平q下的向下灵活性需求，为切负荷值，为可再生能源限电功率，二者作为灵活性不足调节变量；

28、2)系统灵活性传输约束：

29、供给潜力应当满足线路传输容量；因此，需要确定各灵活性资源达到供给最大值时，线路潮流是否满足约束；首先基于直流潮流分布因子，推导灵活性资源供给潜力对线路的潮流改变量，以矩阵形式表示，如下式所示：

30、

31、上式中，ip,fs,t(τ)和分别为t时刻时间尺度τ内fs种灵活性资源的供给潜力矩阵及其对线路的潮流改变量矩阵，为fs种灵活性资源对v条线路的直流潮流分布因子矩阵；

32、基于上式计算的潮流改变量，应当满足线路传输容量限制，如下式所示，也即灵活性传输约束：

33、

34、上式中，分别为节点j在t时刻置信水平q下的向上灵活性需求和向下灵活性需求，为支路v在t时刻的潮流，为支路v的传输功率上限；

35、3)系统灵活性调节约束；

36、

37、上式中，kl和kr分别为切负荷和可再生能源限电的最大允许比例，dt和分别为t时刻负荷量和可再生能源发电量；由于切负荷和可再生能源限电能够应对灵活性不足事件，因此，将切负荷值和可再生能源限电功率作为灵活性不足调节变量，参与系统灵活性调节。

38、优选地，步骤s2包括：

39、源-荷-网-储协调规划模型不仅要考虑各类资源的建设成本以及运行成本，还要计及灵活性不足调节成本(即系统通过切负荷和可再生能源限电以应对灵活性不足的惩罚成本)以及污染物排放的环境成本；

40、1)目标函数；

41、min c＝min(cin+com+cfar+cep)

42、上式中，cin是新建灵活性资源的投资成本，com是灵活性资源的运行成本，cfar是灵活性不足调节成本，cep是污染物排放的环境成本；

43、

44、上式中，s为待建灵活性资源集合，xi、ωi、ci、li分别是第i个待选资源的0-1投资决策变量、单位容量建设成本、安装容量和平均寿命，k为折现率；

45、

46、

47、

48、

49、

50、上式中，ρa为规划年含有典型日a的天数；为t时刻火电机组g的运行状态0-1变量，为t-τ时刻火电机组g的运行状态0-1变量，1表示运行状态，0表示关停状态，为火电机组g的启动过程0-1变量，1表示火电机组g从前一时刻到当前时刻有启动动作，为火电机组g在t时刻的出力，为水电机组h在t时刻的出力，为火电机组g的单位出力成本、单次启动成本；为t时刻水电机组h的运行状态0-1变量，为t-τ时刻水电机组h的运行状态0-1变量，为水电机组h的启动过程0-1变量，为水电机组h的单位出力成本、单次启动成本；cil为单位中断负荷容量的调节成本，为t时刻负荷中断容量；和分别为储能设备e在t时刻充电状态的0-1变量和放电状态的0-1变量，分别为储能设备e的充电启动过程0-1变量和放电启动过程0-1变量，cc,e和cd,e分别为充电的单次启动成本和放电的单次启动成本，ce为单位充/放电功率的成本，和分别是储能设备e在t时刻的充电功率和放电功率；

51、

52、上式中，和分别为t时刻负荷l的切负荷值和可再生能源re的限电功率；和分别为系统切负荷和可再生能源限电成本；

53、

54、上式中，mcar为火电机组单位发电的碳排放量，ccar为碳排放的环境成本；

55、2)约束条件

56、常规机组运行约束：

57、

58、

59、上式是火电机组和水电机组的出力约束和爬坡约束；分别为火电机组g最大向上爬坡率和最大向下爬坡率，为火电机组g在t时刻的出力，为火电机组g在t+τ时刻的出力，为t时刻火电机组g的运行状态0-1变量，分别为火电机组g技术出力上限和下限；分别为水电机组h最大向上和最大向下爬坡率，为水电机组h在t时刻的出力，为水电机组h在t+τ时刻的出力，分别为技术出力上限和下限，为t时刻水电机组h的运行状态0-1变量，是水电机组h在t时刻的库容，为库容的上限和下限，是水电机组h在t时刻的发电流量，为发电流量的上限和下限；

60、可中断负荷容量约束：

61、

62、上式中，为合同签订的负荷可中断容量最大值，为t时刻负荷中断容量，kil为可中断负荷所占电负荷的最大比例，de,t为t时刻电负荷容量值；

63、储能运行约束：

64、

65、上式中，和分别是储能设备e在t时刻的充电功率和放电功率，和分别是储能设备e在t+τ时刻的充电功率和放电功率，分别为储能设备e在t时刻的充电状态的0-1变量和放电状态的0-1变量，和分别为充电功率的上限和放电功率的上限，分别为在t时刻的储能电量值、电量存储的上限和下限，ηc,e和ηd,e分别为储能设备e的充电效率和放电效率；

66、功率平衡约束：

67、

68、线路潮流约束：

69、

70、上式中，为火电对v条线路的直流潮流分布因子矩阵，为水电对v条线路的直流潮流分布因子矩阵，为可中断负荷对v条线路的直流潮流分布因子矩阵，为可再生能源对v条线路的直流潮流分布因子矩阵，为储能对v条线路的直流潮流分布因子矩阵；

71、除此之外，源-荷-网-储协调规划模型还包含了步骤s1中所述的灵活性约束。

72、优选地，步骤s3包括：

73、采用改进ieee39节点系统进行仿真试验，以验证所提模型有效性；使用matlabr2014a软件和cplex求解器完成；运行仿真基于典型日进行计算，时间尺度设置为15min；算例的参数为：改进ieee39节点系统包含10台机组及2个风力发电场，在此基础上进行灵活性资源扩建规划；待选灵活性资源的电源类包含火电机组和水电机组，储能类包含抽水蓄能和储能电站；碳排放环境惩罚成本为0.026元/kg；负荷最大可中断容量和最大可中断比例分别为20mw和0.5％，单位中断成本为400元/mw；系统向上和向下灵活性不足可调节变量(对应弃风、切负荷)最大比例分别为7％和20％；灵活性需求置信水平取0.95。

74、本发明提供一种计及分区负荷特性的高比例新能源区域电力系统全环节协调规划优化方法。所述方法包括：对高比例新能源区域电力系统的电网分区进行负荷特性精细化建模，对灵活性供给与需求建模，从系统灵活性的调节、充裕以及传输三个角度，构建灵活性平衡约束。提出源-网-荷-储协调规划优化模型，在传统的电力平衡、电量平衡等约束的基础上加入灵活性平衡约束，该约束能保证成本尽可能小的前提下提升系统的灵活性充裕性。