一种运行备用容量测算的方法、装置及计算机与流程

1.本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种运行备用容量测算的方法、装置及计算机。


背景技术：

2.运行备用是电网调度运行必须的电力辅助服务资源，调度运行中预留运行备用的目的在于应对实时运行过程中负荷需求及新能源出力波动、发输变电设备故障停运等不确定性因素影响。
3.当前电网实际运行中主要依据国家《电力系统技术导则》制定运行备用容量。运行备用包括负荷备用和事故备用两部分，按照《电力系统技术导则》要求，负荷备用为最大统调负荷的2-5％，而事故备用部分安排在发电侧的备用应不少于该省区电网单一简单故障可引起本网的最大有功缺额。据此，运行备用容量计算公式可表示为：
4.ro＝r
l
ra＝α
l
p
lmax
p
amax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
5.式(1)中，ro为系统运行备用容量，r
l
、ra分别为运行备用中负荷备用和事故备用安排在发电侧的部分，p
lmax
为系统最大统调负荷，α
l
为设定的负荷备用系数，取值一般为2-5％，p
amax
为事故备用安排在发电侧的部分，数值应不低于该省区电网单一简单故障可引起的本网最大有功缺额。
6.《电力系统技术导则》中对运行备用容量的规定主要考虑了系统负荷的不确定性和发输电设备的故障影响，而未考虑风电、光伏等新能源不确定性的影响。其原因在于导则编制时期，我国新能源装机较小，对电网运行影响并不显著。而近年来，随着我国新能源装机快速增长，在电力系统中占比不断增大，其出力不确定性对电网造成的影响日益显著，也对运行备用容量提出新的要求。
7.为此，近年来关于运行备用容量的研究提出考虑新能源不确定性对传统运行备用容量公式修正，以适应电网新能源快速发展的影响。然而新能源运行备用需求一般与新能源装机规模正相关，随着新能源装机快速增长，对运行备用的需求也随之增加，导致电网需要预留的运行备用容量将超过系统可承受范围，运行经济性显著下降。


技术实现要素：

8.为了解决现有技术存在的运行备用容量测算的方法不准确的问题，本发明实施例提供以下技术方案：
9.第一方面，本技术提供一种运行备用容量测算的方法，包括：
10.获取运行备用容量历史数据；
11.根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；
12.根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；
13.根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；
14.根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。
15.进一步地，所述预测误差统计包括：负荷预测误差随机变量、新能源预测偏差随机变量以及设备故障损失负荷随机变量。
16.进一步地，获取所述负荷预测误差随机变量，包括：
17.根据运行备用容量历史数据，选择最大统调负荷预测偏差作为评价负荷预测准确率分布规律的指标；
18.根据所述负荷预测准确率分布规律的指标，测算最大统调负荷预测偏差分布规律；
19.将各区间最大统调负荷预测偏差估算值设置为变量取值，将该区间频率设置为变量概率，经计算得到负荷预测误差随机变量。
20.进一步地，获取新能源预测偏差随机变量，包括：
21.根据运行备用容量历史数据，选择各时段预测偏差率作为评估新能源预测误差的指标；
22.根据所述新能源预测误差的指标，测算新能源预测偏差分布规律；
23.将各区间新能源预测偏差估算值设置为变量取值，将该区间频率设置为变量概率，经计算得到新能源预测偏差随机变量。
24.进一步地，获取所述设备故障损失负荷随机变量，包括：
25.采用单个元件扫描的方式，逐一评估每个元件故障跳闸后的损失负荷；
26.基于各元件故障损失负荷及其故障概率，得到设备故障损失负荷随机变量。
27.第二方面，一种运行备用容量测算的装置，包括：
28.获取模块，用于获取运行备用容量历史数据；
29.误差统计模块，用于根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；
30.计算损失数据模块，用于根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；
31.构建目标函数模块，用于根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；
32.测算运行备用容量模块，用于根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。
33.第三方面，本技术提供一种计算机，包括：
34.存储器，其上存储有可执行程序；
35.处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
36.本发明具有以下有益效果：
37.本发明实施例提供的一种运行备用容量测算的方法、装置及计算机，包括：
38.获取运行备用容量历史数据；根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。主要特点在于考虑
当前新能源大规模接入对电网运行不确定性造成的影响，提出了考虑双重不确定性的运行备用分布框架，在此基础上统筹考虑运行备用容量不足可能产生的损失和提供运行备用容量的成本，以预期综合效益最大化为目标，更加准确的预测出运行备用容量。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
40.图1是本发明实施例中一种运行备用容量测算的方法的流程示意图。
41.图2是本技术一个实施例提供的预测净负荷影响分析图。
42.图3是本发明一个实施例中一种运行备用容量测算的装置的结构示意图。
43.图4是本发明实施例中一种计算机结构示意图。
具体实施方式
44.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
45.针对相关技术中的在的问题，本发明提供一种运行备用容量测算的方法，图1为本技术一个实施例提供的一种运行备用容量测算的方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
46.步骤s101、获取运行备用容量历史数据；
47.步骤s102、根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；
48.步骤s103、根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；
49.步骤s104、根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；
50.该步骤的目的是构建预期成本最小优化目标。运行备用容量预留不足将可能造成切负荷或弃风、弃光问题，产生损失，但同时预留过多运行备用容量也将给电网运行造成较大的备用负担，降低运行效益。为此，需要综合考虑运行备用预留自身成本和预留不足损失，合理制定运行备用容量。
51.优选的，以预期成本最小为目标构建优化模型目标函数，该目标既包括电网总不确定性因素对应预留不足损失，也包括运行备用预留自身成本，可表示为：
52.f＝fs frꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
53.式(9)中，f为预期成本，fs为运行备用容量预留自身成本，fr为步骤四中预期净负荷对应预留不足损失。
54.其中运行备用容量预留自身成本是指为预留运行备用所需要支付给常规电源的运行备用费用，可表示为：
[0055][0056]
式(10)中，ng为常规电源发电机组数，rg为常规电源发电机组g的运行备用容量，为该机组申报的运行备用补偿价格。
[0057]
步骤s105、根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。
[0058]
需要说明的是，其中约束条件通过构建得到，构建约束条件的目的在于构建运行备用容量预留所必须的约束条件，主要包括电力平衡约束、常规电源发电能力约束、常规电源爬坡速率约束、运行备用容量约束，可表示为：
[0059][0060][0061][0062][0063]
式(11)-(14)中，nn、nb为新能源电站数和负荷节点数，p
g,t
、p
n,t
、p
b,t
分别为常规电源发电机组g、新能源电站n和负荷节点b时刻t的出力预测或负荷预测，为常规电源发电机组出力限值，分别为常规电源发电机组的爬坡能力上、下限值。
[0064]
根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量，在于以预期成本最小为目标，考虑运行约束条件，优化测算运行备用容量。优化目标为以式(8)最小化为目标，以式(11)-(14)为约束条件。本技术，可采用cplex等规划软件直接求解得到，cplex等规划软件为现有技术，在此不赘述其实施流程。
[0065]
可以理解为，本发明实施例提供的一种运行备用容量测算的方法，包括：获取运行备用容量历史数据；根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。主要特点在于考虑当前新能源大规模接入对电网运行不确定性造成的影响，提出了考虑双重不确定性的运行备用分布框架，在此基础上统筹考虑运行备用容量不足可能产生的损失和提供运行备用容量的成本，以预期综合效益最大化为目标，更加准确的预测出运行备用容量。
[0066]
作为上述方法的进一步改进，一些实施例中，所述预测误差统计包括：负荷预测误差随机变量、新能源预测偏差随机变量以及设备故障损失负荷随机变量。
[0067]
在一个实施例中，获取所述负荷预测误差随机变量，包括：
[0068]
根据运行备用容量历史数据，选择最大统调负荷预测偏差作为评价负荷预测准确率分布规律的指标；
[0069]
根据所述负荷预测准确率分布规律的指标，测算最大统调负荷预测偏差分布规
律；
[0070]
将各区间最大统调负荷预测偏差估算值设置为变量取值，将该区间频率设置为变量概率，经计算得到负荷预测误差随机变量。
[0071]
本实施例目的在于根据历史数据，统计得到负荷预测准确率分布随机变量。
[0072]
优选的，选择最大统调负荷预测偏差作为评价负荷预测准确率分布规律的指标，选择该指标的原因在于最大统调负荷是影响运行备用容量的关键因素。该指标为日前预测最大统调负荷与实际最大统调负荷的差值与实际最大统调负荷比例，可表示为：
[0073][0074]
式(1)中，为运行日d最大统调负荷预测偏差，分别为预测最大统调负荷和实际最大统调负荷。
[0075]
优选的，统计最大统调负荷预测偏差历史数据，并以此测算最大统调负荷预测偏差分布规律。为保证统计数据有效性，一般应选择不少于3年逐日最大统调负荷预测偏差。在最大统调负荷预测误差波动范围内，将其平均划分为n
l
个区间，统计每个区间内最大统调负荷偏差处于每个区间的天数，以其出现频数估算最大统调负荷偏差处于该区间的频率，可表示为：
[0076][0077]
式(2)中，为最大统调负荷预测误差处于第n个区间范围内的概率，为该区间预测误差频数，为总历史运行日天数。
[0078]
以该区间中间位置最大统调负荷预测偏差作为该区间范围内最大统调负荷预测偏差估算值，可表示为：
[0079][0080]
式(3)中，为待估算的第n个区间中间位置最大统调负荷预测偏差，分别为最大统调负荷预测误差最大值、最小值，也即整个预测误差区间的上、下限值，n
l
为预测误差区间划分数。
[0081]
优选的，以各区间最大统调负荷预测偏差估算值为变量取值，以该区间频率为变量概率，即可构建最大统调负荷预测偏差随机变量。以表格形式显示的最大统调负荷预测误差随机变量如附表1所示。
[0082]
附表1：最大统调负荷预测误差随机变量
[0083][0084]
在一个实施例中，获取新能源预测偏差随机变量，包括：
[0085]
根据运行备用容量历史数据，选择各时段预测偏差率作为评估新能源预测误差的指标；
[0086]
根据所述新能源预测误差的指标，测算新能源预测偏差分布规律；
[0087]
将各区间新能源预测偏差估算值设置为变量取值，将该区间频率设置为变量概率，经计算得到新能源预测偏差随机变量。
[0088]
本实施例的目的在于根据历史数据，统计得到新能源预测偏差随机变量。
[0089]
优选的，以各时段预测偏差率作为评估新能源预测误差的指标。任一时刻新能源预测偏差率为该时刻新能源预测出力与实际出力偏差比例，可表示为：
[0090][0091]
式(4)中，r
tpn
为时刻t的新能源预测误差率，p
tpnf
、p
tpnr
分别为该时刻新能源预测出力和实际出力。
[0092]
与负荷预测误差统计类似，统计新能源预测偏差历史数据，并根据其分布特性计算新能源预测偏差随机变量。其过程与负荷预测误差随机变量计算过程相似，不影响本领域技术人员应用，在此，不赘述其实施过程。
[0093]
在一个实施例中，获取所述设备故障损失负荷随机变量，包括：
[0094]
采用单个元件扫描的方式，逐一评估每个元件故障跳闸后的损失负荷；
[0095]
基于各元件故障损失负荷及其故障概率，得到设备故障损失负荷随机变量。
[0096]
本实施例的目的在于根据各元件故障造成的负荷损失，计算单一简单故障损失负荷随机变量。
[0097]
优选的，采用单个元件扫描的方式，逐一评估每个元件故障跳闸后的损失负荷。根据《电力系统技术导则》，单一简单故障是电力系统正常运行过程中发生的单一元件短路或断路故障。元件故障概率既可以采用该元件历史数据统计测算得到，也可以采用该类型设备的典型故障概率。基于各元件故障损失负荷及其故障概率，即可以计算得到各元件故障损失负荷随机变量。
[0098]
优选的，设备故障损失负荷随机变量即为所有元件故障损失负荷随机变量之和。
[0099]
为了达到计算更加准确，本技术还综合考虑负荷预测误差、新能源预测误差和设备故障影响，评估系统预测净负荷波动情况。
[0100]
优选的，负荷预测误差随机变量、新能源预测偏差随机变量、设备故障损失随机变量均可视为独立随机事件。
[0101]
优选的，电网总不确定性随机变量为负荷预测误差随机变量、新能源预测误差随机变量、设备故障损失负荷随机变量之和，可表示为：
[0102]
p
net
＝p
l
pd pnꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0103]
式(5)中，p
net
为电网总不确定性随机变量，p
l
、pd、pn分别为负荷预测误差随机变量、设备故障损失负荷随机变量、新能源预测误差随机变量。
[0104]
其中，负荷预测误差随机变量、新能源预测误差随机变量可通过其预测误差分布概率与待评估日的预测情况统计得到，可表示为：
[0105][0106]
[0107]
式(6)-(7)中，分别为最大统调负荷预测误差随机变量和新能源功率预测误差随机变量，由步骤一、步骤二统计分析得到；分别为待评估日的最大统调负荷预测值和新能源功率预测值。
[0108]
而设备故障损失负荷随机变量则可直接从步骤三得到。
[0109]
优选的，运行备用容量预留越充足，应对负荷、新能源等不确定性因素能力越强，若预留不足则存在切负荷和弃风、弃光的影响，参考附图2，图2是本技术一个实施例提供的预测净负荷影响分析图。运行备用容量预留不足造成的损失可表示为预期切负荷及弃风、弃光的影响，可表示为：
[0110][0111]
式(8)中，fr为运行备用容量预留不足造成的损失，p
net
》r表示预测净负荷超过运行备用容量后发生切负荷的概率区间，f
l
为切负荷价格系数，r《p
net
表示预测净负荷低于运行备用容量时发生弃风、弃光的概率区间，fn为弃风、弃光价格系数。
[0112]
基于上述本发明实施例公开的一种运行备用容量测算的方法，图3是本发明一个实施例提供的一种运行备用容量测算的装置结构图。
[0113]
如图3所示，该装置包括：
[0114]
获取模块301，用于获取运行备用容量历史数据；
[0115]
误差统计模块302，用于根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；
[0116]
计算损失数据模块303，用于根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；
[0117]
构建目标函数模块304，用于根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；
[0118]
测算运行备用容量模块305，用于根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。
[0119]
以上本发明公开的运行备用容量测算的装置中的获取模块301、误差统计模块302、计算损失数据模块303、构建目标函数模块304和测算运行备用容量模块305的具体工作过程，可参见本发明上述实施例公开的一种运行备用容量测算的方法中的对应内容，这里不再进行赘述。
[0120]
综上，本技术提供一种行备用容量测算的装置，通过获取模块获取运行备用容量历史数据；误差统计模块根据所述运行备用容量历史数据预测误差统计，得到误差统计结果；计算损失数据模块根据所述误差统计结果以及预测净负荷波动统计结果，得到运行备用容量预留不足造成的损失数据；构建目标函数模块根据所述运行备用容量预留不足造成的损失数据以及预期成本构建目标函数；测算运行备用容量模块根据所述目标函数以及约束条件，测算运行备用容量。考虑当前新能源大规模接入对电网运行不确定性造成的影响，提出了考虑双重不确定性的运行备用分布框架，在此基础上统筹考虑运行备用容量不足可能产生的损失和提供运行备用容量的成本，以预期综合效益最大化为目标，更加准确的预测出运行备用容量。
[0121]
基于上述本发明实施例公开的一种计算机，图4是本发明一个实施例提供的一种计算机结构图。
[0122]
如图4所示，包括：存储器401，其上存储有可执行程序；
[0123]
处理器402，用于执行所述存储器401中的所述可执行程序，以实现一种行备用容量测算的方法的步骤。
[0124]
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
[0125]
需要说明的是，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
[0126]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0127]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0128]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0129]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0130]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0131]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0132]
尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。