新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法及装置与流程

1.本发明涉及电力系统调度领域，尤其是涉及一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着全球科技的快速发展，能源的需求量也在急剧增长，传统化石能源所引发的气候问题已经日益威胁全球生态的安全；目前，全球已经有120个国家宣布了碳中和目标，碳中和指在规定时间内，二氧化碳的消除与排放相互抵消，达到相对的“零排放”，而构建以新能源为主的新型电力系统是实现“碳达峰、碳中和”的重要手段。传统的电力电量平衡采用“源随荷动”的方式，通过调配水、煤、风等一次发电能源形成的电能进行跨区域、跨季节的统筹调配，实现全网内发电资源在一定周期内总体优化利用。新型电力系统背景下，具有与电网双向互动能力的电动汽车、含分布式电源、储能的新型负荷的比重呈不断上升趋势，部分传统负荷也能够根据激励或者电价调节自身的用电需求,具备可调节的特性，呈现出负荷侧响应的特性，从而使得电力电量平衡从“源随荷动”模式逐步过渡为“源荷互动”的协同模式。
3.由于新能源具有随机性、波动性、易受环境影响等特性，会导致电网结构性、区域性、时段性缺电或弃电的概率进一步加大，因此源荷双侧不确定性环境下的电力电量平衡机理，新型电力系统综合平衡的整体性、概率性和灵活性内涵急需明晰，在实际运行中，可调备用容量作为电力电量平衡的重要组成部分，设置合理的备用容量可以支撑更具韧性和灵活性的电网调控运行。
4.在新一轮电力市场改革前，国内主要采用三公调度实现电力电量平衡，国内电力市场起步较晚，新一轮电力市场改革中，亦有部分试点单位开始过渡到负荷侧报价，但当前电力市场仍处于试运行阶段，市场机制与技术支持系统尚不成熟。源荷互动下新型电力系统的电力电量平衡机制更是研究甚少，为了提高新能源的消纳，适应源荷互动下的新型电力环境，亟需一种能够准确预测纳入新能源备用比例以保证电力电量平衡的方法。


技术实现要素：

5.本发明旨在提供一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题，从而能够准确预测纳入新能源备用比例以保证电力电量平衡。
6.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法，包括：
7.根据电力系统能够承受的系统损失负荷风险确定系统损失负荷条件；
8.确定满足所述系统损失负荷条件的新能源纳入备用比例解集；
9.计算与所述新能源纳入备用比例解集对应的新能源弃电率解集，从所述新能源弃电率解集中选取出新能源弃电率最优解，并根据所述新能源弃电率最优解确定新能源纳入
备用比例最优解。
10.进一步地，所述根据电力系统能够承受的系统损失负荷风险确定系统损失负荷条件，包括：
11.计算广义负荷预测偏差的概率密度函数，并计算广义新能源预测偏差的概率密度函数；
12.根据所述广义负荷预测偏差的概率密度函数和所述广义新能源预测偏差的概率密度函数，通过卷积运算获取得到广义不平衡量的概率分布；
13.根据所述广义不平衡量的概率分布确定得到电力系统能够承受的系统损失负荷风险。
14.进一步地，所述确定满足所述系统损失负荷条件的新能源纳入备用比例解集，包括：
15.获取负荷预测水平、备用率、新能源预测水平和新能源纳入备用比例与系统损失负荷风险的对应关系；
16.根据所述对应关系获取满足所述系统损失负荷条件的所有新能源纳入备用比例，作为所述新能源纳入备用比例解集。
17.进一步地，所述备用率为根据预存的电力系统技术导则参数进行确定。
18.本发明还提供一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定装置，包括：
19.条件确定模块，用于根据电力系统能够承受的系统损失负荷风险确定系统损失负荷条件；
20.解集确定模块，用于确定满足所述系统损失负荷条件的新能源纳入备用比例解集；
21.比例确定模块，用于计算与所述新能源纳入备用比例解集对应的新能源弃电率解集，从所述新能源弃电率解集中选取出新能源弃电率最优解，并根据所述新能源弃电率最优解确定新能源纳入备用比例最优解。
22.进一步地，所述条件确定模块具体用于：
23.计算广义负荷预测偏差的概率密度函数，并计算广义新能源预测偏差的概率密度函数；
24.根据所述广义负荷预测偏差的概率密度函数和所述广义新能源预测偏差的概率密度函数，通过卷积运算获取得到广义不平衡量的概率分布；
25.根据所述广义不平衡量的概率分布确定得到电力系统能够承受的系统损失负荷风险。
26.进一步地，所述解集确定模块具体用于：
27.获取负荷预测水平、备用率、新能源预测水平和新能源纳入备用比例与系统损失负荷风险的对应关系；
28.根据所述对应关系获取满足所述系统损失负荷条件的所有新能源纳入备用比例，作为所述新能源纳入备用比例解集。
29.进一步地，所述备用率为根据预存的电力系统技术导则参数进行确定。
30.本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述的新能源机组纳入电力系统备用比例
的确定方法。
31.本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法。
32.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
33.本发明实施例提供了一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据电力系统能够承受的系统损失负荷风险确定系统损失负荷条件；确定满足所述系统损失负荷条件的新能源纳入备用比例解集；计算与所述新能源纳入备用比例解集对应的新能源弃电率解集，从所述新能源弃电率解集中选取出新能源弃电率最优解，并根据所述新能源弃电率最优解确定新能源纳入备用比例最优解。通过实施本发明实施例能够准确预测纳入新能源备用比例，从而保证电力系统的电力电量平衡。
附图说明
34.图1是本发明一实施例提供的新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法的流程示意图；
35.图2是本发明一实施例提供的新能源机组纳入电力系统备用比例的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
36.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
37.请参见图1，本发明实施例提供了一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法，可以包括步骤：
38.s1、根据电力系统能够承受的系统损失负荷风险确定系统损失负荷条件；
39.s2、确定满足所述系统损失负荷条件的新能源纳入备用比例解集；
40.s3、计算与所述新能源纳入备用比例解集对应的新能源弃电率解集，从所述新能源弃电率解集中选取出新能源弃电率最优解，并根据所述新能源弃电率最优解确定新能源纳入备用比例最优解。
41.在本发明实施例中，进一步地，步骤s1可以包括：
42.计算广义负荷预测偏差的概率密度函数，并计算广义新能源预测偏差的概率密度函数；
43.根据所述广义负荷预测偏差的概率密度函数和所述广义新能源预测偏差的概率密度函数，通过卷积运算获取得到广义不平衡量的概率分布；
44.根据所述广义不平衡量的概率分布确定得到电力系统能够承受的系统损失负荷风险。
45.在本发明实施例中，进一步地，步骤s2可以包括：
46.获取负荷预测水平、备用率、新能源预测水平和新能源纳入备用比例与系统损失负荷风险的对应关系；
47.根据所述对应关系获取满足所述系统损失负荷条件的所有新能源纳入备用比例，作为所述新能源纳入备用比例解集。
48.进一步地，所述备用率为根据预存的电力系统技术导则参数进行确定。
49.基于上述方案，为便于更好的理解本发明实施例提供的新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法，以下进行详细说明：
50.本发明实施例针对考虑源荷互动的电网实时平衡模型，提出一种新能源纳入备用的计算方法，来实现提升电力可靠供应及新能源的高消纳能力。本发明实施例可以通过以下步骤实现：
51.步骤1：确定能够承受的系统损失负荷风险；
52.步骤2：按照《电力系统技术导则》确定负荷规定的备用率α；
53.步骤3：计算新能源纳入备用比例λr；
54.步骤4：计算新能源弃电率，考虑新能源预测备用留取最终转化成为一个以新能源弃电率最小为目标，考虑系统损失负荷风险不大于给定值的最优化问题，得到最佳的新能源纳入备用比例λr。
55.具体流程如下：
56.步骤1中系统损失负荷风险一般为新能源纳入备用后的损失负荷风险，由负荷预测水平、备用率α、新能源预测水平、新能源纳入备用比例λr共同决定，分析过程如下：
57.不考虑新能源的电网备用留取
58.不考虑新能源时的日前备用留取方式为：
59.p
max
＝l
p,max
(1 α)
ꢀꢀ
(1)
60.式中，p
max
为系统常规机组最大可调；l
p,max
为系统预测最大负荷；α为备用率。
61.在实际运行中，当负荷大于常规机组最大可调时，系统无法平衡，有损失负荷风险，下文中称其为系统损失负荷风险。系统无法平衡的情况为：
62.p
max
《l
r,max
)
ꢀꢀ
(2)
63.式中l
r,max
为系统实际最大负荷。
64.将式(1)代入式(2)可得：
65.l
p,max
(1 α)-l
r,max
)《0
ꢀꢀ
(3)
66.新能源纳入备用的必要性。
67.当系统中含有新能源时，系统的平衡方程为：
68.p
t
r
t
＝l
t
ꢀꢀ
(4)
69.式中：p
t
为系统常规机组实时出力；r
t
为新能源实时出力；l
t
为系统负荷。
70.由于常规机组调节能力有限，系统能够提供的新能源最大消纳空间pa为：
71.pa＝l
t-p
min
＝l
t-p
max
(1-β)
ꢀꢀ
(5)
72.式中：p
min
为常规机组最小技术出力；β为常规机组调峰率。当新能源理论出力大于式(5)给出的系统最大消纳空间时，将出现新能源弃电。若将新能源以一定方式纳入备用，则日前备用留取方式为：
73.p
max
＝l
p,max
(1 α)-nrꢀꢀ
(6)
74.式中nr为新能源纳入备用值。
75.根据式(5)和(6)，若将新能源以一定的方式纳入备用，能够降低常规机组的最大可调，增加系统最大消纳空间，减少新能源弃电。
76.新能源纳入备用后的损失负荷风险分析：
77.虽然新能源纳入备用后，能够有效减少新能源弃电，但是由于新能源预测偏差的存在，即使在负荷预测完全准确的情况下，也可能由于新能源预测偏差较大，系统存在损失负荷的风险，问题的关键在于如何合理地将新能源以一定方式纳入备用。新能源纳入备用后，系统损失负荷条件为：
78.p
max
r
r-l
r,max
《0
ꢀꢀ
(7)
79.式中rr为实际最大负荷时刻的新能源出力实际值。将式(6)代入式(7)可得，系统损失负荷条件为：
80.l
p,max
(1 α)-l
r,max-nr rr《0
ꢀꢀ
(8)
81.考虑将新能源预测值以一定比例纳入备用，即：
82.nr＝r
p
λrꢀꢀ
(9)
83.式中λr是新能源纳入备用比例，r
p
是新能源预测值的函数。
84.定义：
85.δl＝l
p,max
(1 α)-l
r,max
ꢀꢀ
(10)
86.δr＝r
p
λ
r-rrꢀꢀ
(11)
87.则δl、δr的定义与传统的负荷预测偏差、新能源预测偏差形式统一，但是在预测值上均相差一个系数，因此称其为广义负荷预测偏差和广义新能源预测偏差。
88.根据式(9)—(11)，广义负荷偏差由负荷预测水平和备用率决定，广义新能源预测偏差由新能源预测水平和新能源纳入备用比例决定。
89.将式(9)—(11)代入式(8)可得，系统损失负荷条件为：
90.δl-δr《0
ꢀꢀ
(12)
91.由式(12)可见，系统损失负荷风险由广义负荷预测偏差和广义新能源预测偏差决定，即由负荷预测水平、备用率α、新能源预测水平、新能源纳入备用比例λr共同决定。
92.步骤3为了得到新能源纳入比例，需要计算广义负荷预测偏差及概率密度函数、广义新能源预测偏差及概率密度函数、系统损失风险计算。
93.考虑负荷和新能源预测偏差的备用留取：
94.式(12)给出了考虑负荷和新能源预测偏差后的系统损失负荷条件，由于负荷和新能源的预测水平可以通过对历史预测数据分析得到，是已知量，因此基于风险控制的新能源纳入电力系统备用核心就是利用式(12)确定合理的备用率α和新能源纳入备用比例，使得电力系统的损失负荷风险控制在一定水平之内。
95.定义：
96.δp＝δl-δr
ꢀꢀ
(13)
97.式中δp在下文中称为广义不平衡量，结合式(12)，要求得系统损失负荷风险，关键是需要得到广义不平衡量δp的概率分布。广义负荷预测偏差和广义新能源预测偏差两者互独立，根据概率理论，δp的概率密度函数可由δl的概率密度函数和-δr的概率密度函数通过卷积求得：
98.h＝f*g
ꢀꢀ
(14)
99.式中：h为δp的概率密度函数；f为δl的概率密度函数；g为-δr的概率密度函数。
100.通过式(14)得到δp的概率密度函数后，可以积分得到其概率分布h(x)，根据式(12)，系统损失负荷风险为h(0)，至此确定能够承受的损失负荷风险，并根据(9)-(13)计算得到新能源纳入备用比例λr。
101.步骤4考虑最优问题，得到最佳的新能源纳入备用比例，具体分析如下。
102.考虑新能源消纳的柔性备用机制：
103.从上文提出的基于风险控制的新能源纳入备用流程可以看出，新能源纳入备用比例λr是r
p
的函数，该问题是一个多解问题，通过该流程将能够得到一组解，该组解都能满足系统损失负荷的风险控制要求。然而，不同解意味着新能源以不同方式纳入系统备用，根据(5)(6)，其对系统的新能源消纳空间的影响是不同的，即对系统新能源弃电率的影响不同，因此可以系统新能源弃电率最小为目标，从该组解中找出最优解,该纳入方式将同时满足系统损失负荷风险控制要求和新能源弃电率最小的目标。
104.当t时刻新能源理论功率为r
t
大于系统的新能源消纳空间时，将出现新能源弃电，即系统的新能源弃电功率r
a,t
为：
[0105][0106]
由于新能源理论功率r
t
与系统提供的消纳空间pa都是满足一定概率分布的随机变量，因此根据概率理论，新能源弃电功率的概率密度函数可由新能源理论功率r
t
与系统提供的消纳空间pa的联合概率密度函数求得：
[0107][0108]
式中：w(z)为r
a,t
的概率密度函数；f(x,y)为r
t
和pa的联合概率密度函数。
[0109]
根据积分中值定理，新能源弃电率可由式(17)计算得到：
[0110][0111]
式中：r
a,t
为新能源弃电功率r
a,t
的平均值；r
t
为新能源理论功率r
t
的平均值；u(x)为新能源理论功率r
t
的概率密度函数。
[0112]
根据流程确定出一组满足系统损失负荷风险控制要求的新能源纳入备用比例，再根据式(5)(6)、式(15)—(17)计算系统新能源弃电率，从中选出新能源弃电率最小的最优解，这个纳入比例随着新能源预测值变化而变化，即新能源柔性备用机制，考虑新能源预测备用留取最终转化成为一个以新能源弃电率最小为目标，考虑系统损失负荷风险不大于给定值的最优化问题，最终得到最优纳入比例λr。
[0113]
需要说明的是，考虑到国内对于新型电力电量平衡模型研究的缺失，本发明实施例提出了一种保障清洁消纳率的新能源机组纳入新型电力系统备用比例的计算方法，以辅助电力电量平衡模型的搭建。本实施例主要基于损失负荷风险计算纳入备用比例，再根据新能源弃电率的计算，根据弃电少高消纳的原则，找出最优的备用比例。
[0114]
需要说明的是，对于以上方法或流程实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
[0115]
请参见图2，本发明实施例还提供一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定装置，包括：
[0116]
条件确定模块1，用于根据电力系统能够承受的系统损失负荷风险确定系统损失负荷条件；
[0117]
解集确定模块2，用于确定满足所述系统损失负荷条件的新能源纳入备用比例解集；
[0118]
比例确定模块3，用于计算与所述新能源纳入备用比例解集对应的新能源弃电率解集，从所述新能源弃电率解集中选取出新能源弃电率最优解，并根据所述新能源弃电率最优解确定新能源纳入备用比例最优解。
[0119]
进一步地，所述条件确定模块1具体用于：
[0120]
计算广义负荷预测偏差的概率密度函数，并计算广义新能源预测偏差的概率密度函数；
[0121]
根据所述广义负荷预测偏差的概率密度函数和所述广义新能源预测偏差的概率密度函数，通过卷积运算获取得到广义不平衡量的概率分布；
[0122]
根据所述广义不平衡量的概率分布确定得到电力系统能够承受的系统损失负荷风险。
[0123]
进一步地，所述解集确定模块2具体用于：
[0124]
获取负荷预测水平、备用率、新能源预测水平和新能源纳入备用比例与系统损失负荷风险的对应关系；
[0125]
根据所述对应关系获取满足所述系统损失负荷条件的所有新能源纳入备用比例，作为所述新能源纳入备用比例解集。
[0126]
进一步地，所述备用率为根据预存的电力系统技术导则参数进行确定。
[0127]
可以理解的是上述装置项实施例，是与本发明方法项实施例相对应的，本发明实施例提供的一种新能源机组纳入电力系统备用比例的确定装置，可以实现本发明任意一项方法项实施例提供的新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法。
[0128]
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的新能源机组纳入电力系统备用比例的确定方法。
[0129]
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0130]
所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可参考前述方法实施例中对应的过程，在此不再赘述。
[0131]
终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。
[0132]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。
[0133]
所述存储器可用于存储所述计算机程序，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0134]
所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机程序存储在所述计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0135]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。