一种考虑储能和新能源的多时段鲁棒可靠性评估方法与流程

1.本公开涉及电网规划领域，尤其涉及含有储能元件和新能源的新型电网系统的鲁棒可靠性评估。


背景技术：

2.在能源革命和数字革命相融并进的背景下，以风电、光伏等新能源为代表的能源结构调整和能源高效变换是实现碳达峰、碳中和目标的重要途径。为实现大规模新能源场站的友好接入，促进新能源消纳，需要通过调动储能参与的方法构建有功功率相对可控的联合发电系统，实现包括新能源在内的多种调节资源的协调调控。全面快速的评估含有储能元件和新能源的新型电网系统可靠性是重大和紧迫的国家需求。
3.然而，现阶段对于含有储能元件和新能源的电网系统多时段最优潮流研究较少。此外，在实际应用中，由于新能源出力的不确定性带来的火电机组和储能元件的出力变化难以准确衡量，导致评估系统的多时段鲁棒可靠性的难度增大。


技术实现要素：

4.针对上述现有技术，本发明所解决的技术问题在于如何克服新能源出力的不确定性带来的火电机组和储能元件的出力变化难以准确衡量，导致评估系统的多时段鲁棒可靠性的难度增大。
5.为了解决上述技术问题，本发明提出一种考虑储能和新能源的多时段鲁棒可靠性评估方法，所述方法包括下述步骤：
6.根据电网系统的拓扑结构、各元件强迫停运率和各元件在各时段的工作参数范围，建立模拟电网系统；
7.使模拟电网系统具有初始工作状态；
8.步骤s：在当前模拟电网系统下，根据各元件强迫停运率，采用随机模拟方法使元件故障，得到模拟电网系统新的拓扑结构；
9.基于新的拓扑结构，计算当前模拟电网系统的鲁棒可靠性指标值；
10.判断当前模拟电网系统的鲁棒可靠性指标值是否满足为最终结果的条件，若满足，则当前模拟电网系统的可靠性指标值为电网系统在当前初始工作状态下对应的可靠性指标；否则，返回步骤s；
11.所述电网系统包括储能元件、新能源组、火电机组；
12.所述当前模拟电网系统的储能元件不同时充放电。
13.在上述技术方案中，以实际电网系统中各时段为单位模拟电网系统，在当前模拟的电网系统中，同时含有储能元件和新能源的信息电网系统，且当前模拟电网系统不同时充放电，符合实际情况，从而使基于当前模拟电网系统评估的鲁棒可靠性能够真实反映实际电网系统的鲁棒可靠性，适应新型电网系统的计算需求。
14.在上述技术方案中，所述当前模拟电网系统满足下述电力网格约束：
[0015][0016][0017][0018]
其中：n表示母线总数；r代表所有新能源机组的集合；g代表所有火电机组的集合；t为模拟时长；表示不考虑新能源不确定性时第i个火电机组在t时刻的出力；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；b
ij
为导纳矩阵的第i行第j列的元素；表示不考虑新能源波动的t时刻第j个母线处的电压相角；为t时刻第i个母线的切负荷后的负荷大小；表示不考虑新能源不确定性时第i个新能源节点在t时刻的有功出力；表示表示不考虑新能源波动的t时刻第1个母线处的电压相角；为t时刻母线i的初始负荷；
[0019]
所述当前模拟电网系统的一种实现方式是采用考虑新能源波动区间的直流潮流模型，以有效评估规划时段内不同时刻新能源的不确定性出力对电网系统的影响。在该模型中，第i个母线和第j个母线间的线路在t时刻流过的功率p
ij，t
表示为：
[0020][0021]
式中：b
ij
为第i个母线和第j个母线间的线路电纳；为不考虑新能源波动的t时刻第i个母线处的电压相角；为不考虑新能源波动的t时刻第j个母线处的电压相角；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力；
[0022]
为的第i行第k列元素；为的第j行第k列元素；
[0023]
为以节点1为参考节点的直流潮流逆矩阵，如下所示：
[0024][0025]
在直流潮流逆矩阵中，为电网导纳矩阵去掉第一行第一列后的子矩阵；
[0026]
δ
i，t
为δ
t
的第i个分量；δ
j，t
为δ
t
的第j个分量；其中：
[0027][0028][0029]
α
t
为与相角有关的参与因子向量，其元素分量由与储能元件节点相关的参与因子和与火电机组节点相关的参与因子构成；
[0030]
在最坏情况下，线路潮流应满足下述线路容量约束：
[0031][0032][0033][0034][0035][0036][0037]
其中，表示第i母线和第j个母线间的线路容量；ωi表示与第j个母线相连的母线集合；z
ij，k，t
表示第i个母线和第j个母线间的线路在t时刻与对应的松弛变量，表示第i个母线和第j个母线间的线路在t时刻与对应的松弛变量；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值。
[0038]
在上述技术方案中，在规划时段内不同时刻新能源的不确定性出力情况下，对所述储能元件进行建模量化，采用下式描述输出电力：
[0039][0040]
其中，表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；表示t时刻第i个储能元件节点考虑新能源不确定性后的总输出功率，s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；表示第i个储能元件在t时刻的参与因子；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力；r代表所有新能源机组的集合；
[0041]
所述储能元件的基本状态下应满足以下三式：
[0042][0043][0044]
β
i，t
∈{0，1}，i∈s，t＝1，...，t
[0045]
其中，表示第i个储能元件的最大充电率；表示第i个储能元件的最大放电功率，β
i，t
表示第i个储能元件在t时刻的工作状态，当其值为1时代表充电状态，当其值为0时代表放电状态，通过引入0-1变量保证储能元件不能同时充放电，更符合电网系统的实际情况，从而使鲁棒可靠性指标的评估更符合实际情况。
[0046]
在上述技术方案中，在规划时段内不同时刻新能源的不确定性出力情况下，所述火电机组采用下述模型描述火电出力：
[0047][0048]
其中，表示考虑不确定性前的第i个火电机组在t时刻的出力，表示考虑不确定性后的第i个火电机组在t时刻的出力，表示第i个火电机组在t时刻的参与因子，g代表所有火电机组的集合；
[0049]
所述新能源组对各时刻各新能源节点的不确定出力建模，采用下述区间数表述：
[0050][0051][0052]
其中，表示考虑不确定性前的第i个新能源节点在t时刻的出力；表示考虑不确定性后的第i个新能源节点在t时刻的出力；表示第i个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力；表示第i个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第i个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值。
[0053]
基于上述建立的考虑新能源不确定性的储能元件模型和火电机组模型，适应了新型电网系统的计算需求，提供了一种建立最优切负荷模型以计算电网系统的切负荷的实施方式，从而实现鲁棒可靠性指标计算。
[0054]
在上述技术方案中，所述当前模拟电网系统的初始工作状态通过下述任一方法获得：使电网系统正常工作的各元件或组件具有随机值，或者根据电网系统各元件或组件的实际值。
[0055]
在上述技术方案中，所述随机模拟方法包括蒙特卡洛抽样法、重要性抽样法或等分散抽样法。
[0056]
在上述技术方案中，所述条件为下述任一种：当前模拟电网系统的鲁棒可靠性指标值是否收敛或者当前是否已经达到设定模拟次数。
[0057]
作为上述技术方案的进一步改进，将鲁棒可靠性指标进一步确定为鲁棒期望切负荷概率，和/或鲁棒期望切负荷量，即：鲁棒可靠性指标可以为其中之一或者同时使用两者。其中，将鲁棒期望切负荷概率记作lolp，则有：
[0058][0059]
其中，p(xm)表示第m次模拟的电网系统xm的概率，m
off
表示模拟电网系统中出现切负荷事件的样本合集；
[0060]
将鲁棒期望切负荷量记作edns，则有：
[0061]
[0062]
式中：为t时刻第i个母线的初始负荷，为t时刻第i个母线的切负荷后的负荷大小；n
l
为负荷母线数量，t为模拟时长。
[0063]
在上述技术方案中，所述当前模拟电网系统的鲁棒切负荷基于多时段鲁棒切负荷模型获取；
[0064]
所述多时段鲁棒切负荷模型包括目标函数和约束条件；
[0065]
所述目标函数如下：
[0066][0067]
式中：为t时刻第i个母线的初始负荷，为t时刻第i个母线的切负荷后的负荷大小；n
l
为负荷母线数量，t为模拟时长；
[0068]
所述约束条件包括考虑新能源不确定性的储能元件约束和火电机组约束，通过储能元件约束和火电机组约束求解上述目标函数，进而实现有效评估规划时段内不同时刻新能源的不确定性出力对电网系统的影响。
[0069]
所述储能元件约束如下：
[0070]
储能元件在新能源波动的最差情况下也应满足如下充放电速率限制：
[0071][0072][0073]
式中：表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；表示第i个储能元件节点在t时刻的参与因子；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；为第i个储能元件的最大充电功率；为第i个储能元件的最大放电功率；s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；
[0074]
在最差情况下应满足如下容量限制：
[0075][0076][0077][0078][0079]
[0080][0081][0082]
其中，表示不考虑新能源波动的第i个储能元件在t时刻的电量；表示不考虑新能源波动的第i个储能元件在t-1时刻的电量；e
i，max
表示第i个储能元件的储电量最大值；e
i，min
表示第i个储能元件的储电量最小值；e
i，f
表示第i个储能元件的初始值；ηc表示充电效率；ηd表示放电效率；δt表示模拟的时间间隔；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；表示不考虑新能源波动的第i个储能元件在t时刻的电量；表示考虑新能源波动后第i个储能元件t时刻的实际最大电量；表示考虑新能源波动后第i个储能元件t时刻的实际最小电量；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；
[0083]
所述火电机组约束如下：
[0084]
火电机组在新能源出力的最差条件下也能满足出力限制如下：
[0085][0086][0087]
其中，表示考虑新能源不确定性前的第i个火电机组在t时刻的出力；表示第i个火电机组在t时刻的参与因子；表示第i台火电机组最大出力上限，表示第i台火电机组最小出力下限；
[0088]
火电机组的爬坡在最差条件下也应满足爬坡速率限制：
[0089][0090][0091]
其中，表示考虑新能源不确定性前的第i个火电机组在t时刻的出力；表示考虑新能源不确定性前的第i个火电机组在t-1时刻的出力；表示第i个火电机组在t-1时刻的参与因子；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第i台火电机组的最
大爬坡速率；表示第i台火电机组的最小爬坡速率。
[0092]
在上述约束条件中，考虑新能源不确定性出力下的最坏情况，降低了计算难度，同时又符合工程需求，能够为包含储能和新能源的新型电网系统的规划提供指导。
[0093]
在上述技术方案中，参与因子一种方式是根据储能元件和火电机组的重要程度设定值，也可以根据有效运行时长所占比重设定值。作为上述技术方案的改进，所述参与因子满足下述约束，能够保证评估的鲁棒可靠性可能收敛，从而使评估值具有：
[0094][0095]
式中：s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；g代表所有火电机组的集合；表示第i个火电机组在t时刻的参与因子；表示第j个储能元件节点在t时刻的参与因子。
附图说明
[0096]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0097]
图1、为一种实施方式下的多时段鲁棒可靠性评估流程图；
[0098]
图2、为一种实施方式下多时段鲁棒切负荷模型框架图。
具体实施方式
[0099]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0100]
本发明针对评估新型电网系统的鲁棒可靠性评估方法，在鲁棒可靠性评估中需要考虑电网系统在最差情况下满足的条件。本发明方法的一种实施方式下的多时段鲁棒可靠性评估流程图如图1所示，在图1中，系统指含有储能元件和新能源的电网系统。流程图的操作可以不按顺序实现。相反，操作可以以反转顺序或同时实现。此外，可以向流程图添加一个或多个其他操作。可以从流程图中移除一个或多个操作。
[0101]
如图1所示，本发明方法的一种实施方式包括下述步骤：
[0102]
s1：获取实际电网系统的拓扑结构、电网系统中各个元件的运行参数和强迫停运率，建立模拟电网系统；各个元件的运行参数包括新能源在各时刻的波动区间；
[0103]
s2：初始化系统状态，设置用于计算当前模拟电网系统鲁棒可靠性指标值的迭代次数m＝1；
[0104]
s3：采用蒙特卡洛抽样法，根据各元件强迫停运率抽取系统故障元件；
[0105]
s4：根据步骤s3的故障元件，修正当前模拟电网系统的拓扑结构，并计算当前模拟电网系统的鲁棒切负荷；
[0106]
s5：计算系统的鲁棒期望切负荷量、鲁棒期望切负荷概率作为鲁棒可靠性指标值；
[0107]
s6：判断迭代次数是否达到设定值或鲁棒可靠性指标是否收敛，若是，转入步骤s7；否则系统迭代次数m＝m+1，转入步骤s3；
[0108]
s7：鲁棒可靠性评估结束，将当前模拟电网系统的鲁棒可靠性指标值作为被模拟的实际电网系统的鲁棒可靠性。
[0109]
上述评估电网系统鲁棒可靠性的方法，若把模拟的电网系统限定到某个时段，可以获得某个时段电网系统的鲁棒可靠性。
[0110]
上述实际电网系统中包括储能元件、新能源组、火电机组；在模拟电网系统中，储能元件不同时放电。
[0111]
在步骤3中，蒙特卡洛抽样法可用其它随机抽样方法替换，比如重要性抽样法或等分散抽样法等。
[0112]
在步骤s3中，判断鲁棒可靠性指标是否收敛，可以将鲁棒期望切负荷概率是否收敛、或者鲁棒期望切负荷量是否收敛，或者两者均是否收敛作为判断条件。
[0113]
在步骤s4中，当元件故障时，则该元件退出运行，对于发电机而言是出力为0；对于线路而言是线路开断，流过的功率为0；对于储能元件而言是该储能元件退出运行，与电网分离等。因此，修正当前模拟电网系统的拓扑结构，使除故障元件之外的元件重新构成可工作的模拟电网系统，该模拟电网系统可以功率不平衡，以使其更符合真实电网系统运行状态，从而使评估的鲁棒可靠性更准确地反映真实的电网系统性能。
[0114]
在步骤s4中当前模拟电网系统的鲁棒切负荷的计算，本发明提供的一种实施方式是建立下述目标函数和约束条件，通过使目标函数取得最小值，从而获得当前模拟电网系统的鲁棒切负荷。
[0115]
目标函数：
[0116][0117]
式中：为t时刻第i个母线的初始负荷，为t时刻第i个母线的切负荷后的负荷大小；n
l
为负荷母线数量，t为模拟时长；
[0118]
约束条件参照图2所示：
[0119]
对各时刻各新能源节点的不确定出力进行建模，采用区间数表示：
[0120][0121][0122]
其中，r代表所有新能源机组的集合；表示考虑不确定性前的第i个新能源节点在t时刻的出力，表示考虑不确定性后的第i个新能源节点在t时刻的出力，表示第i个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第i个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；表示第i个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力。
[0123]
①
火电机组约束
[0124]
考虑新能源出力不确定性后，火电出力可以表示为：
[0125][0126]
其中，分别表示考虑不确定性前后的第i个火电机组在t时刻的出力，表示第i个火电机组在t时刻的参与因子，g代表所有火电机组的集合。
[0127]
考虑火电机组在新能源出力的最差条件下也能满足出力限制：
[0128][0129][0130]
其中，表示考虑新能源不确定性前的第i个火电机组在t时刻的出力；表示第i个火电机组在t时刻的参与因子；分别表示第i台火电机组最大出力上限和最小出力下限。
[0131]
类似的，火电机组的爬坡在最差条件下也应满足爬坡速率限制：
[0132][0133][0134]
其中，表示考虑新能源不确定性前的第i个火电机组在t时刻的出力；表示考虑新能源不确定性前的第i个火电机组在t-1时刻的出力；表示第i个火电机组在t-1时刻的参与因子；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第i台火电机组的最大爬坡速率；表示第i台火电机组的最小爬坡速率。
[0135]
②
储能元件约束
[0136]
类似的，储能的输出电力可以表示为：
[0137][0138]
其中，表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；表示t时刻第i个储能元件节点考虑新能源不确定性后的总输出功率，s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；表示第i个储能元件在t时刻的参与因子；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力；r代表所有新能源机组的集合。
[0139]
储能元件的基本状态下应满足以下三式：
[0140][0141][0142]
β
i，t
∈{0，1}，i∈s，t＝1，...，t
[0143]
其中，表示第i个储能元件的最大充电率；表示第i个储能元件的最大放电功率，β
i，t
表示第i个储能元件在t时刻的工作状态，当其值为1时代表充电状态，当其值为0时代表放电状态。
[0144]
储能在新能源波动的最差情况下也应满足充放电速率限制，即
[0145][0146][0147]
式中：表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；表示第i个储能元件节点在t时刻的参与因子；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；为第i个储能元件的最大充电功率；为第i个储能元件的放电功率；s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；
[0148]
类似的，在最差情况下还应满足容量限制：
[0149][0150][0151][0152][0153][0154][0155][0156]
其中，表示不考虑新能源波动的第i个储能元件在t时刻的电量；表示不考虑新能源波动的第i个储能元件在t-1时刻的电量；e
i，max
表示第i个储能元件的储电量最大值；e
i，min
表示第i个储能元件的储电量最小值；e
i，f
表示第i个储能元件的初始值；ηc表示充
电效率；ηd表示放电效率；δt表示模拟的时间间隔；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；s表示储能元件节点集合；t为模拟时长；表示不考虑新能源波动的第i个储能元件在t时刻的电量；表示考虑新能源波动后第i个储能元件t时刻的实际最大电量；表示考虑新能源波动后第i个储能元件t时刻的实际最小电量；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值；表示第j个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值。
[0157]
上述涉及的与储能元件相关的参与因子和与火电机组相关的参与因子可以为设定值，也可以是满足下述约束的值：
[0158]
③
参与因子的约束：
[0159][0160]
④
电力网络的约束：
[0161][0162][0163][0164]
其中，其中：n表示母线总数；r代表所有新能源机组的集合；g代表所有火电机组的集合；t为模拟时长；表示不考虑新能源不确定性时第i个火电机组在t时刻的出力；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准放电功率；表示不考虑新能源不确定性时第i个储能元件在t时刻的基准充电功率；b
ij
为导纳矩阵的第i行第j列的元素；表示不考虑新能源波动的t时刻第j个母线处的电压相角；为t时刻母线i的切负荷后的负荷大小；表示不考虑新能源不确定性时第i个新能源节点在t时刻的有功出力；表示表示不考虑新能源波动的t时刻第1个母线处的电压相角；为t时刻母线i的初始负荷。
[0165][0166][0167]
δ
1，t
＝0，i＝2，...，n，t＝1，...，t
[0168]
[0169][0170]
其中，为电网导纳矩阵去掉第一行第一列后的子矩阵；为第j个新能源节点在t时刻的不确定出力；δθ
i，t
为母线i在t时刻考虑新能源不确定性后电压相角的变化量；α
t
为与相角有关的参与因子向量，其元素分量由与储能元件节点相关的参与因子和与火电机组相关的参与因子构成；δ
j，t
为δ
t
的第j个分量，α
i，t
为α
t
的第i个分量；δ
t
为与相角有关的辅助变量，α
t
为与相角有关的参与因子向量，其元素分量由与储能元件节点相关的参与因子和与火电机组节点相关的参与因子构成。
[0171]
因此，采用直流潮流模型，考虑新能源波动区间后，母线i和母线j间的线路在t时刻流过的功率可以表示为：
[0172][0173]
式中：b
ij
为第i个母线和第j个母线间的线路电纳；为不考虑新能源波动的t时刻第i个母线处的电压相角；为不考虑新能源波动的t时刻第j个母线处的电压相角；为表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力。
[0174]
在最坏情况下，线路潮流应满足线路容量约束，即：
[0175][0176][0177][0178]
其中，表示第i母线和第j个母线间的线路容量；ωi表示与第j个母线相连的母线集合；z
ij，k，t
表示第i个母线和第j个母线之间的线路在t时刻与对应的松弛变量，表示第i个母线和第j个母线之间的线路在t时刻与对应的松弛变量；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最大值；表示第k个新能源节点在t时刻的新能源不确定出力最小值。
[0179]
综上，通过上述目标函数在相关约束下取得最小值计算，能够获得步骤s4中的鲁棒切负荷，进而可计算鲁棒期望切负荷量edns、鲁棒期望切负荷概率lolp如下：
[0180][0181]
式中：为t时刻第i个母线的初始负荷，为t时刻第i个母线的切负荷后的负荷大小；n
l
为负荷母线数量，t为模拟时长，m
off
表示模拟电网系统中出现切负荷事件的样本合集。
[0182][0183]
式中：xm为第m次模拟的电网系统，p(xm)表示第m次模拟的电网系统xm的概率。
[0184]
在本发明方法的上述实施过程中，是对同时含有储能元件和新能源的新型电力系统进行鲁棒可靠性评估，引入0-1变量保证储能元件不能同时充放电，符合实际情况。在鲁棒可靠性评估中，相对可靠性评估，其需要考虑电网系统的最坏情况。最坏情况是指：考虑到电网系统中火电机组、储能元件和传输线路等各元件必须工作在安全范围内，且火电机组出力和储能元件的充放电功率、储电量变化速率不能过大的约束条件，当新能源出力取波动区间内的某一值时，某些约束刚好到达将要越限的临界情况。在本发明中，通过获取鲁棒切负荷进行鲁棒可靠性评估。在获取鲁棒切负荷时，包含考虑新能源不确定性的储能元件约束和火电机组约束，适应了新型电力系统的计算需求，能够有效评估规划时段内不同时刻新能源的不确定性出力对电力系统的影响。在储能元件约束和火电机组约束均考虑了在新能源不确定性出力下的最坏情况，降低了计算难度，同时又符合工程需求，能够为包含储能和新能源的新型电力系统的规划提供指导。
[0185]
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本公开可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用cpu、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本公开而言更多情况下，软件程序实现是更佳的实施方式。
[0186]
尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。