一种多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化方法及系统与流程

1.本发明涉及一种基于趋势模式匹配，兼顾送端资源匹配、受端负荷特性与调峰需求的多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化方法及系统，属于新型电力系统设计领域。


背景技术：

2.为加快构建以新能源为主体的新型电力系统，新能源渗透率将不断提升，如何合理配置新能源规模，提升电网消纳能力，在满足电网安全稳定的前提下降低新能源弃电率，成为亟待解决的重要问题。
3.因此，针对在风光水火储大型电源基地的多能互补领域，国内外都已开展了深入的研究，主要集中在多电源机组的优化调度、电源容量配置方法以及时序生产模拟等方面。首先，对于多电源机组的优化调度，通过建立清洁能源时空多尺度模型、优化协同调度算法以及建立综合运行管控机制这三个方面来实现，例如针对风光水多能源电力系统，提出了基于随机规划的短期优化调度方法或者通过pos算法，求解最小弃水和最低煤耗的优化目标函数；其次，对于电源规模配比，提出了利用粒子群算法与混合整数线性规划算法求解混合发电系统的容量最优配置。但是，针对以上的研究多是选择风电光伏出力的典型场景，无法对于系统运行的复杂情况进行全面的模拟，因此结合新能源特性进行时序生产模拟逐渐成为研究重点，例如通过考虑水风光出力特性、负荷特性、机组调峰能力以及电网网络传输等约束，建立清洁能源时序生产模拟模型，或者采用时序运行模拟技术验证我国某地区的联网效益。
4.综上可知，大规模多能互补开发的研究领域，主要聚焦在机组建模与优化调度模型的研究，以及基于刚性约束的时序生产模拟。然而，大规模多能互补基地通常通过特高压交直流通道送往负荷中心，如何兼顾送端资源特性与受端负荷、调峰特性，优化电源配比与送电曲线，成为影响多能互补基地清洁能源消纳水平与外送电力品质的关键。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化方法及系统，以解决在高比例清洁电量占比的多能互补发电系统中没有考虑送端资源匹配、受端负荷特性和调峰需求三者之间的关系的问题。
6.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.一方面，一种多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化方法，包括：
8.根据相同直流利用小时数下基于资源匹配与负荷匹配的直流年送电曲线，结合清洁能源弃电率与受端负荷匹配度，确定最优年送电曲线；
9.根据所述最优年送电曲线和受端电网典型日负荷曲线，确定匹配受端电力需求的最优日送电曲线；
10.基于所述受端电网典型日负荷曲线，计算受端电网调峰平衡序列，并通过计算所
述调峰平衡序列的斜率，获得调峰斜率时序序列；根据所述调峰斜率时序序列，结合斜率序列与模式序列对照表，获得调峰模式序列；
11.基于所述调峰模式序列，计算调峰时序送电上限；基于所述调峰时序送电上限，对所述最优日送电曲线进行修正，得到兼顾受端电力需求与调峰需求的最优日送电曲线。
12.进一步地，所述根据相同直流利用小时数下基于资源匹配与负荷匹配的直流年送电曲线，结合清洁能源弃电率与受端负荷匹配度，确定最优年送电曲线，包括：
13.建立包括清洁能源弃电率与受端负荷匹配度的目标函数：
14.min r
g,k
λ
krl,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
15.式中，λk为权重因子，r
g,k
为第k个月清洁能源弃电率，r
l,k
为第 k个月的受端负荷匹配度；
16.所述目标函数的约束条件为：
[0017][0018][0019]
0≤r
g,k
≤r
g,kmax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0020][0021]
式中，e
g,k
、e
l,k
分别为在相同直流利用小时数下第k个月依据送端资源分布的送电电量和依据受端负荷需求的送电电量，e
o,k
为优化后的第k个月直流外送送电量，ω(k)为第k个月的资源弃电指示函数，e
c,k
为估算的送端电网第k个月的电量空间，r
g,kmax
为第k个月的清洁能源弃电率限定值，t
dc
为相同直流利用小时数，p
omax
为直流外送通道的额定容量；
[0022]
基于所述约束条件，对所述目标函数进行求解，得到最优年送电曲线eo＝[e
o,1
,e
o,2
,
…
,e
o,k
,
…
,e
o,12
]。
[0023]
进一步地，所述送端电网第k个月的电量空间e
c,k
根据以下方法估算：
[0024]
根据以下公式计算送端电网第k个月t时刻的电力平衡盈亏
[0025][0026]
式中，分别代表送端电网第k个月t时刻电源出力与负荷；
[0027]
选取中的最小值作为第k个月装机控制时刻的电力盈亏p
c,k
，则该区域内的第k个月的电量空间e
c,k
，通过下式进行估算：
[0028][0029]
式中，nk代表第k个月的天数，δt为时段时长，td为一天计算总时长。
[0030]
进一步地，所述根据所述最优年送电曲线和受端电网典型日负荷曲线，确定匹配受端电力需求的最优日送电曲线，包括：
[0031]
根据所述最优年送电曲线，确定第k个月的直流日送电曲线其中td为一天计算总时长；
[0032]
根据第k个月的受端电网典型日负荷曲线确定全天各时段的送电权重
[0033][0034]
式中，代表第k个月t时刻受端电网的负荷水平，l
o,kmax
、l
o,kmin
分别为l
o,k
中的最大值与最小值；
[0035]
基于第k个月的受端电网典型日负荷曲线和全天各时段的送电权重，建立目标函数：
[0036][0037]
式中，为第k个月t时刻的直流送电电量，p
omax
为直流外送通道的额定容量，nk为第k个月的天数；
[0038]
所述目标函数的约束条件为：
[0039][0040]
式中，δt为时段时长，e
o,k
为第k个月的直流送电电量；
[0041]
基于所述约束条件，对所述目标函数进行迭代求解，获得匹配受端电力需求的最优日送电曲线
[0042]
进一步地，所述受端电网调峰平衡序列根据以下公式计算：
[0043][0044]
式中，为t时刻受端电网常规电源机组的最小出力，为t时刻受端电网常规电源机组的最小出力，分别为t时刻受端电网的风电及光伏出力。
[0045]
进一步地，所述调峰斜率时序序列根据以下公式计算：
[0046][0047]
式中，c'
o,k
为调峰斜率时序序列，为的变化斜率，c
o,kmax
为序列c
o,k
中绝对值最大值，为压缩因子。
[0048]
进一步地，调峰模式序列根据下表获得：
[0049]
斜率序列与模式序列对照表
[0050][0051]
其中，为斜率模式序列变化的低阈值，为斜率模式序列变化的中阈值，为斜率模式序列变化的高阈值，εc为调峰模式序列的单位变化量。
[0052]
进一步地，所述调峰时序送电上限根据以下公式计算得到：
[0053][0054]
式中，为t时刻的调峰送电上限。
[0055]
进一步地，所述基于所述调峰时序送电上限，对所述最优日送电曲线进行修正，包括：
[0056]
日送电曲线应满足调峰送电约束：
[0057][0058]
式中，为t时刻的调峰送电上限；
[0059]
结合式(9)与式(14)对日送电曲线进行迭代优化，获得兼顾受端电力需求与调峰需求的最优日送电曲线
[0060]
另一方面，一种多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化系统，包括：
[0061]
最优年送电曲线确定模块，配置为根据相同直流利用小时数下基于资源匹配与负荷匹配的直流年送电曲线，结合清洁能源弃电率与受端负荷匹配度，确定最优年送电曲线；
[0062]
最优日送电曲线确定模块，配置为根据所述最优年送电曲线和受端电网典型日负荷曲线，确定匹配受端电力需求的最优日送电曲线；
[0063]
调峰模式序列确定模块，配置为基于所述受端电网典型日负荷曲线，计算受端电网调峰平衡序列，并通过计算所述调峰平衡序列的斜率，获得调峰斜率时序序列；根据所述调峰斜率时序序列，结合斜率序列与模式序列对照表，获得调峰模式序列；
[0064]
最优日送电曲线修正模块，配置为基于所述调峰模式序列，计算调峰时序送电上限；基于所述调峰时序送电上限，对所述最优日送电曲线进行修正，得到兼顾受端电力需求与调峰需求的最优日送电曲线。
[0065]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
[0066]
本发明在大型水风光、风光火储等高比例清洁电量占比的发电系统中，可以有效地兼顾送受端需求优化直流外送曲线，合理地优化清洁能源基地的电源配比，改善高比例新能源外送的电力品质。当前随着“碳达峰”、“碳中和”目标的提出，电力系统面临结构性的转变, 以新能源为主体的电力系统将对传统电网的供电结构、电源配比、电力流向、电网拓扑等造成革命性的改变，本发明在评估直流送电系统送端电源方案时可以基于送端资源、
受端负荷、受端调峰需求对直流送电曲线进行合理的设计，从而为直流运行方式、电源组织提供支撑性参考。
附图说明
[0067]
图1为本发明方法总体流程图；
[0068]
图2为金沙江流域水电平水年出力曲线；
[0069]
图3为金沙江流域风电与光伏的典型出力特性，(a)风电全年平均出力，(b)风电四季典型出力特性，(c)光伏全年平均出力，(d)光伏四季典型出力曲线；
[0070]
图4为四川省电力盈亏趋势；
[0071]
图5为白鹤滩送江苏最优年送电曲线，(a)年送电曲线优化(低方案)，(b)不同利用小时数下的年送电曲线；
[0072]
图6为江苏省四季典型日的负荷以及新能源出力曲线，(a)高负荷场景，(b)反调峰场景；
[0073]
图7为各季节典型调峰时序曲线；
[0074]
图8为四季典型日最优送电曲线，(a)春季，(b)夏季，(c)秋季， (d)冬季；
[0075]
图9为时间序列的形态模式示意图。
具体实施方式
[0076]
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0077]
如图1所示，一种多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化方法，包括以下步骤：
[0078]
步骤s1，根据相同直流利用小时数下基于资源匹配与负荷匹配的直流年送电曲线，结合清洁能源弃电率与受端负荷匹配度，确定最优年送电曲线；
[0079]
结合现有的外送直流通道送电情况，考虑充分消纳送端资源的基础上，参考已有直流外送的利用小时数水平，进行直流利用小时数的框选，确定配套直流利用小时数。
[0080]
针对送端电网第k个月，根据以下公式计算在t时刻的电力平衡盈亏
[0081][0082]
式中，分别代表送端电网第k个月t时刻电源出力与负荷。
[0083]
选取中的最小值作为第k个月装机控制时刻的电力盈亏p
c,k
，则该区域内的第k个月的电量空间e
c,k
，可以通过下式进行估算：
[0084][0085]
式中，nk代表第k个月的天数，δt为时段时长，td为一天计算总时长。e
c,k
》0表示送端电网有余量空间可以消纳多能互补发电系统的富余电力；e
c,k
《0表示送端电网有富余电力可以利用直流通道外送。
[0086]
年送电曲线的优化主要在考虑匹配负荷曲线变化趋势的基础上，进一步匹配送端
的水风光资源。
[0087]
为此，建立包括清洁能源弃电率与受端负荷匹配度的目标函数：
[0088]
minr
g,k
λ
krl,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0089]
式中，λk为权重因子，r
g,k
为第k个月清洁能源弃电率，r
l,k
为第 k个月的受端负荷匹配度。
[0090]
清洁能源弃电率r
g,k
与受端负荷匹配度r
l,k
的估算方法如下：
[0091][0092][0093]
式中，e
g,k
、e
l,k
分别为在相同直流利用小时数下第k个月依据送端资源分布的送电电量和依据受端负荷需求的送电电量，e
o,k
为优化后的第k个月直流外送送电量，ω(k)为第k个月的资源弃电指示函数，e
c,k
为估算的送端电网第k个月的电量空间。
[0094]
清洁能源弃电率r
g,k
不应超过弃电率限定值，即
[0095]
0≤r
g,k
≤r
g,kmax
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0096]
式中，r
g,kmax
为第k个月的清洁能源弃电率限定值。
[0097]eo,k
还应满足相同直流利用小时数下的全年送电量的约束，即：
[0098][0099]
式中，t
dc
为相同直流利用小时数，p
omax
为直流外送通道的额定容量。
[0100]
因此，目标函数的约束条件为：
[0101][0102][0103]
0≤r
g,k
≤r
g,kmax
[0104][0105]
基于式(3)目标函数，在满足上述约束条件下优化迭代，得到最优年送电曲线eo＝[e
o,1
,e
o,2
,
…
,e
o,k
,
…
,e
o,12
]。
[0106]
步骤s2，根据所述最优年送电曲线和受端电网典型日负荷曲线，确定匹配受端电
力需求的最优日送电曲线；
[0107]
通过步骤s1确定了最优全年送电曲线，从而确定了每个月的送电电量e
o,k
。在此基础上，直流日送电曲线应与受端日负荷特性相匹配，同时也应考虑到受端地区配套新能源的反调峰特性，以减轻受端消纳压力。
[0108]
对于第k个月的受端电网典型日负荷曲线受送端电量资源限制，难以完全按照负荷变化趋势送电，但应重点保障负荷高峰期的电力需求，因此设定不同时段的送电权重如下式所示：
[0109][0110]
式中，代表第k个月t时刻受端电网的负荷水平，l
o,kmax
、l
o,kmin
分别为l
o,k
中的最大值与最小值。
[0111]
为了匹配受端电力需求，对日送电曲线进一步优化，建立目标函数如下：
[0112][0113]
式中，为第k个月t时刻的直流送电电量，nk为第k个月的天数。
[0114]
优化过程中应满足年送电曲线的电量约束，即：
[0115][0116]
式中，δt为时段时长，e
o,k
为第k个月的直流送电电量。
[0117]
基于式(10)约束条件，对式(9)目标函数进行迭代求解，获得匹配受端电力需求的最优日送电曲线
[0118]
步骤s3，基于所述受端电网典型日负荷曲线，计算受端电网调峰平衡序列，并通过计算所述调峰平衡序列的斜率，获得调峰斜率时序序列；根据所述调峰斜率时序序列，结合斜率序列与模式序列对照表，获得调峰模式序列；
[0119]
在获得匹配受端电力需求的最优日送电曲线后，该曲线应进一步满足受端电网的调峰约束。
[0120]
根据以下公式计算第k个月的受端调峰平衡序列
[0121][0122]
式中，为t时刻受端电网常规电源机组的最小出力，为t时刻受端电网常规电源机组的最小出力，分别为t时刻受端电网的风电及光伏出力。表示受端电网风光调峰困难，直流送电应降低出力参与调峰。
[0123]
序列c
o,k
体现了受端电网新能源出力与负荷的变化趋势。为了能够细致地反映调峰变化的趋势，将其趋势分为7种情况：快速上升、迅速上升、缓慢上升、持平、缓慢下降、迅速下降、快速下降，分别用{3εc,2εc,εc,0,-εc,-2εc,-3εc}的模式序列加以描述，εc为模式序列的单位变化量。序列的形态变化趋势及模式描述如图9所示。
[0124]
斜率是反映曲线变化快慢的变量，为了能准确刻画调峰序列的形态模式，根据以下调峰平衡序列的斜率计算方法，计算得到调峰斜率时序序列：
[0125][0126]
式中，c'
o,k
为调峰斜率时序序列，为的变化斜率，c
o,kmax
为序列c
o,k
中绝对值最大值，为压缩因子。
[0127]
获得调峰斜率时序序列c'
o,k
后，参考表1可以获取斜率序列与模式序列的关系。模式序列的值可以通过表1 对照获得，表中为斜率模式序列变化的低阈值，为斜率模式序列变化的中阈值，为斜率模式序列变化的高阈值，εc为调峰模式序列的单位变化量。
[0128]
表1斜率序列与模式序列对照表
[0129][0130]
若调峰时序序列且说明此时调峰序列处于快速上升的状态，形态序列若调峰时序序列且说明此时调峰序列处于快速下降的状态，形态序列其他形态可以类推得到。
[0131]
步骤s4，基于所述调峰模式序列，计算调峰时序送电上限；基于所述调峰时序送电上限，对所述最优日送电曲线进行修正，得到兼顾受端电力需求与调峰需求的最优日送电曲线。
[0132]
基于步骤s3得到的调峰模式序列，根据以下公式计算t时刻的调峰送电上限
[0133][0134]
日送电曲线应满足调峰送电约束，即：
[0135][0136]
结合式(9)与式(14)对日送电曲线进行迭代优化，获得兼顾受端电力需求与调峰需求的最优日送电曲线
[0137]
下面给出具体实施案例：
[0138]
以金沙江流域多能互补外送系统为例，验证本发明方法的合理性。本实施案例以
单个直流外送通道为核心，考虑联合调节金沙江流域金上7级电站、金下乌东德、白鹤滩、溪洛渡电站，未将金沙江流域内的向家坝水电站纳入研究范畴。其中金沙江流域金上7级电站、金下乌东德、白鹤滩、溪洛渡电站的平水年平均出力曲线如图2所示，金沙江流域风电与光伏的典型出力特性如图3所示。
[0139]
不考虑向家坝水电站，金沙江流域水电站配套外送直流总容量为 5500千瓦，结合现有外送直流通道送电情况，考虑充分消纳水电基础上，适当提高风电光伏送电电量，考虑拟定不同利用小时数下各直流的高中低年送电量方案，具体见表2。
[0140]
表2
[0141][0142]
以白鹤滩左岸送电江苏为例，该直流送端为四川省，受端为江苏省。根据金沙江流域白鹤滩左岸送端资源的出力特性和受端江苏省电网的负荷特性，获取相同的直流利用小时数下基于资源匹配与负荷匹配的直流年送电曲线。其中e
g,k
、e
l,k
分别为在相同直流利用小时数下依据白鹤滩左岸送端资源分布的送电电量与江苏省受端负荷需求的送电电量。
[0143]
四川省电力供需具有以水为主、丰枯结构性矛盾突出的特点。从需求方面来看，丰枯比约50％：50％；从供给方面来看，装机结构以水电为主，由于水电整体出力特性具有丰多枯少的特点，其中丰枯电量比约为60％：40％，水电出力特性与负荷特性的不匹配，造成了四川容易出现“丰余枯缺”的结构性问题。随着三大流域后续水电开发，四川整体水电外送规模进一步扩大，叠加自身负荷的发展，四川省逐步发展至“丰枯均缺”、同时丰水期弃水问题并存的形势。四川省的电力盈亏发展趋势如图4所示。
[0144]
由图4中可知，四川省在2025年出现季节性缺口，最大缺口达到353万千瓦，基于上述电力盈亏结果依据式(2)估算四川电网可消纳的电量空间，进一步结合清洁能源弃电率r
g,k
与受端负荷匹配度 r
l,k
对白鹤滩左岸送电江苏的年送电曲线进行迭代优化，其中，控制参数r
g,kmax
＝10％，，λk＝0.2得到白鹤滩左岸至江苏最优年送电曲线，如图5所示。
[0145]
从图5中可以看出，为保障送端水风光多能互补发电系统的弃电率，优化曲线主要考虑送端的资源禀赋。考虑到四川水电在丰期有富余水电可以组织外送，送电曲线适当上调以满足受端电力支撑需求；枯期送端本地电力亏缺而受端春秋季电力需求不足，送电曲线适当下调以满足送端本地需求。
[0146]
进一步的，日送电曲线需要兼顾受端地区的不同场景，主要包括高负荷场景与反调峰场景两类。在高负荷场景下直流日送电曲线应确保电力支撑，在反调峰场景时应配合调峰控制。
[0147]
在全国“碳达峰、碳中和”的战略背景下，受端省份的新能源也将进一步迅猛发展，新能源渗透率的提高将为电网消纳带来显著压力。选择受端地区四季典型日的负荷及新能源出力曲线，如图6所示。
[0148]
以江苏省为例，受端电网负荷高峰主要集中在夏冬两季，春秋季负荷较低。负荷高峰场景下，夏季江风电出力较低、冬季出力较高，光伏则呈现相反的变化趋势；在反调峰场景下，春秋季风光大发的概率较高，同时风电的出力变率较高，对于送端直流的调峰深度提出要求。对受端地区典型风电与光伏的全年出力数据进行统计分析，结果如表3所示。
[0149]
表3
[0150][0151]
基于受端地区的新能源出力统计结果及典型风光出力曲线，对受端地区开展调峰平衡时序计算，生成调峰平衡序列，各季节典型调峰时序曲线如图7所示。
[0152]
由表3和图7可知，夏季负荷高峰风电、光伏累积概率95％的出力率仅为27％、40％，受端地区调峰存在较大裕度，日送电曲线应以保障电力需求为主；冬季高峰风电出力较高，在风电大发时段日送电负荷应积极参与调峰；春季调峰压力最大，风电、光伏累积概率95％的出力率达到66％与50％，应尽量压低送电曲线减轻受端压力。
[0153]
取εc＝0.1，生成调峰时序序列的模式匹配序列。兼顾调峰时序模式匹配与受端负荷曲线拟合，对受端地区各典型时刻下的日送电曲线进行优化，以白鹤滩～江苏的低方案为例，其四季典型日的日送电曲线优化过程如图8所示。
[0154]
从图8中可以看出，在夏季高峰时刻，受端系统调峰裕度大，直流可以满容量送电，受制于送端水风光资源量，利用送电权重系数加权，保障负荷高峰时期的电力电量；在春秋低谷时刻，直流应充分考虑风电光伏出力影响，在风电易大发的夜间与光伏大发的正午时刻参与调峰，限制直流出力。
[0155]
本发明方法基于送端电网的负荷特性与电力电量平衡结果，估算送端电网对清洁电源的消纳空间；进一步基于送端清洁电源的可开发量、出力特性与受端电网的负荷特性、电力电量需求，通过计算清洁能源弃电率与受端负荷匹配度，建立优化目标函数，获取在同等直流通道利用小时数水平下基于送端资源匹配和受端负荷匹配的最优直流年送电曲线。
[0156]
在获得了最优直流年送电曲线后，考虑日送电曲线应与受端日负荷特性相匹配，同时兼顾受端地区配套新能源的反调峰特性，减轻受端消纳压力。通过计算受端电网的典型日负荷曲线，获得在典型日不同时刻的最优送电权重，并结合送端电网的调峰平衡建立调峰变化模式序列，获取典型日每个时段考虑受端调峰需求的直流送电上限。结合每个时刻的最优送电权重与送电上限得到典型日最优直流日送电曲线。
[0157]
本发明方法在大型水风光、风光火储等高比例清洁电量占比的发电系统中，可以有效地兼顾送受端需求优化直流外送曲线，可为应用于实际电网的地区新能源开发建设与直流输电规划提供决策基础。
[0158]
在另一实施例中，一种多能互补一体化外送基地直流输电曲线优化系统，包括：
[0159]
最优年送电曲线确定模块，配置为根据相同直流利用小时数下基于资源匹配与负荷匹配的直流年送电曲线，结合清洁能源弃电率与受端负荷匹配度，确定最优年送电曲线；
[0160]
最优日送电曲线确定模块，配置为根据所述最优年送电曲线和受端电网典型日负荷曲线，确定匹配受端电力需求的最优日送电曲线；
[0161]
调峰模式序列确定模块，配置为基于所述受端电网典型日负荷曲线，计算受端电网调峰平衡序列，并通过计算所述调峰平衡序列的斜率，获得调峰斜率时序序列；根据所述调峰斜率时序序列，结合斜率序列与模式序列对照表，获得调峰模式序列；
[0162]
最优日送电曲线修正模块，配置为基于所述调峰模式序列，计算调峰时序送电上限；基于所述调峰时序送电上限，对所述最优日送电曲线进行修正，得到兼顾受端电力需求与调峰需求的最优日送电曲线。
[0163]
以上已以较佳实施例公布了本发明，然其并非用以限制本发明，凡采取等同替换或等效变换的方案所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。