风电、光伏和火电装机容量配置评价方法及装置与流程

1.本技术涉及综合能源发电技术领域，尤其涉及一种风电、光伏和火电装机容量配置评价方法及装置。


背景技术：

2.相关技术中，风光火储一体化开发的总体目标是通过风光火储之间的互补协调，提升风光火储大型综合能源基地新能源利用率、基地调节能力、安全运行以及经济性的综合指标，实现清洁能源最大化利用。但是，风光火储大型综合能源基地新能源电力和电量占比明显提高，强不确定性的风光电源给各时空尺度的能源安全带来巨大挑战，因此，若能充分考虑到风光火储一体化运行的整体性能，降低风光火储综合能源基地对电网的调峰需求，对于探索风光火储大型能源基地的开发实施路径，支撑风电和光伏等新能源将成为主力电源、火电向提供灵活调节能力为主的支撑电源转变，具有重要意义。


技术实现要素：

3.为此，本技术提供一种风电、光伏和火电装机容量配置评价方法及装置。本技术的技术方案如下：
4.根据本技术实施例的第一方面，提供一种风电、光伏和火电装机容量配置评价方法所述方法包括：
5.分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；
6.将所述多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；每个所述组合均包括一个风电装机容量数据、一个光伏装机容量数据和一个火电装机容量数据；
7.针对第i个组合，基于所述第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值；所述i为大于0的整数；
8.基于所述多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定所述多个组合中的最优组合，将所述最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。
9.根据本技术的一个实施例，所述多个预设评价指标包括基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值；所述针对第i个组合，基于所述第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值，包括：
10.所述针对第i个组合，基于所述第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，以及预先构建的目标函数和约束条件，分别确定风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数；
11.基于所述风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数，分别确定基地年度净收
益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值；其中，所述拟合优度指数指标值用于评价；所述新能源占比指标值用于评价。
12.根据本技术的一个实施例，所述基于所述多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定所述多个组合中的最优组合，包括：
13.获取基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值；
14.基于所述基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值，根据所述多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定所述多个组合各自的综合指标值；
15.基于所述多个组合各自的综合指标值，确定综合指标最大值；
16.将所述综合指标最大值对应的组合确定为所述最优组合。
17.根据本技术实施例的第二方面，提供一种风电、光伏和火电装机容量配置评价装置，所述装置包括：
18.获取模块，用于分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；
19.组合模块，用于将所述多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；每个所述组合均包括一个风电装机容量数据、一个光伏装机容量数据和一个火电装机容量数据；
20.第一确定模块，用于针对第i个组合，基于所述第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值；所述i为大于0的整数；
21.第二确定模块，用于基于所述多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定所述多个组合中的最优组合，将所述最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。
22.根据本技术的一个实施例，所述第一确定模块包括：
23.第一确定子模块，用于所述针对第i个组合，基于所述第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，以及预先构建的目标函数和约束条件，分别确定风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数；
24.第二确定子模块，用于基于所述风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数，分别确定基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值。
25.根据本技术的一个实施例，所述第二确定模块包括：
26.获取子模块，用于获取基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值；
27.第二确定子模块，用于基于所述基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值，根据所述多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定所述多个组合各自的综合指标值；
28.第三确定子模块，用于基于所述多个组合各自的综合指标值，确定综合指标最大值；
29.第四确定子模块，用于将所述综合指标最大值对应的组合确定为所述最优组合。
30.根据本技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
31.所述存储器存储计算机执行指令；
32.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面中任一项所述的方法。
33.根据本技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面中任一项所述的方法。
34.根据本技术实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
35.本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
36.通过分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；将所述多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；针对第i个组合；基于所述第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值；基于所述多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定所述多个组合中的最优组合，将所述最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。从而能够在综合考虑年度净收益、新能源消纳能力的基础上确定最优的风电、光伏、火电装机配置容量组合，有效提高了能源基地供电的经济性。
37.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
38.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理，并不构成对本技术的不当限定。
39.图1为本技术实施例中的一种风电、光伏和火电装机容量配置评价方法的流程图；
40.图2为本技术实施例中的一种风电、光伏和火电装机容量配置评价装置的结构框图；
41.图3是本技术实施例中的一种电子设备的框图。
具体实施方式
42.为了使本领域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
43.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
44.需要说明的是，相关技术中，风光火储一体化开发的总体目标是通过风光火储之间的互补协调，提升风光火储大型综合能源基地新能源利用率、基地调节能力、安全运行以及经济性的综合指标，实现清洁能源最大化利用。但是，风光火储大型综合能源基地新能源电力和电量占比明显提高，强不确定性的风光电源给各时空尺度的能源安全带来巨大挑战，因此，若能充分考虑到风光火储一体化运行的整体性能，降低风光火储综合能源基地对电网的调峰需求，对于探索风光火储大型能源基地的开发实施路径，支撑风电和光伏等新能源将成为主力电源、火电向提供灵活调节能力为主的支撑电源转变，具有重要意义。
45.基于上述问题，本技术提出了一种风电、光伏和火电装机容量配置评价方法及装置，可以实现通过分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；将多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；针对第i个组合；基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值；基于多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合中的最优组合，将最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。从而能够在综合考虑年度净收益、新能源消纳能力的基础上确定最优的风电、光伏、火电装机配置容量组合，有效提高了能源基地供电的经济性。
46.图1为本技术实施例中的一种风电、光伏和火电装机容量配置评价方法的流程图。
47.如图1所示，该风电、光伏和火电装机容量配置评价方法包括：
48.步骤110，分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据。
49.步骤120，将多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合。
50.其中，在本技术实施例中，每个组合均包括一个风电装机容量数据、一个光伏装机容量数据和一个火电装机容量数据；
51.步骤130，针对第i个组合，基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值。
52.其中，在本技术实施例中，i为大于0的整数。
53.在本技术一些实施例中，多个预设评价指标包括基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，步骤130包括：
54.步骤131，针对第i个组合，基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，以及预先构建的目标函数和约束条件，分别确定风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数。
55.需要说明的是，风光火储一体化能源基地要尽可能送出新能源发电，同时也要减少对电网的调峰需求，把具有波动性、随机性、间歇性的可再生能源变成稳定、可靠输出电源。但是，新能源出力日内波动性大，因此要通过火电机组的调节能力平滑新能源的波动特性，这需要采用时序生产模拟的方法进行8760小时的日内调峰特性分析。装机容量配比是否合理需要考虑经济性、新能源消纳能力、基地整体调峰平衡能力等多个因素，如果以上述多个因素作为优化目标，采用相关非线性混合整数优化求解算法，是难以优化求解每日风光火的开机出力进行时序生产模拟的，因为经济性、新能源消纳能力、基地整体调峰平衡能
力是一个全年总体的目标。
56.作为一种可能的示例，指定风光火装机容量下，根据风电、光伏、直流送出曲线的8760小时出力数据进行时序生产模拟：
57.步骤a：以消纳新能源电力最大为目标，构建目标函数：
[0058][0059]
其中：t表示模拟序列时间的总长度；t为仿真时间步长；pw(t)为时段t的风电出力函数，p
pv
(t)为时段t的光伏出力函数。
[0060]
步骤b：设置目标函数的约束条件：
[0061]
(1)功率平衡约束
[0062][0063]
其中，p
t
(t)为时段t的直流曲线外送功率函数；p
g,i
(t)为时段t的基地内第i台火电机组出力函数，i为基地中所有火电机组的台数；δe(t)为时段t的基地与交流电网交换功率。
[0064]
(2)火电机组运行约束
[0065]
βip
g,i,max
≤p
g,i
≤95％p
g,i,max
[0066]-r
g,i,down
*δt≤p
g,i,t 1-p
g,i,t
≤r
g,i,up
*δt
[0067]
其中，p
g,i,max
为第i台火电机组的最大出力；βi是第i台火电机组的调峰深度；p
g,i,t 1
，p
g,i,t
分别为第i台火电机组在t 1时刻和t时刻的出力，r
g,i,down
，r
g,i,up
分别为第i台火电机组单位时间内的最大向下、向上爬坡速率。
[0068]
(3)新能源出力约束
[0069]
0≤pw(t)≤p
w*
(t)
[0070]
0≤p
pv
(t)≤p
pv*
(t)
[0071]
其中，p
w*
(t)为时段t时装机容量一定时的风电时间序列出力函数；p
pv*
(t)为时段t时装机容量一定时序的光伏时间序列出力函数。
[0072]
步骤132，基于风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数，分别确定基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值。
[0073]
其中，在本技术实施例中，拟合优度指数指标值用于评价风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数相加后得到的总函数与直流全时段平均送电曲线之间的拟合优度，拟合优度值越大，说明上述总函数与直流全时段平均送电曲线之间的拟合程度越好。
[0074]
其中，在本技术实施例中，新能源占比指标值用于评价风电、光伏出力在风电、光伏、火电总出力中的占比，占比越大，说明该组合经济性越高。
[0075]
作为一种可能实施的示例，分别确定第i个组合的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值：
[0076]
(1)计算基地的年度净收益gain。
[0077]
[0078][0079][0080][0081]
其中，g2为年度发电收益，g1为年度成本；ω为燃煤发电标杆上网电价，特高压直流基地配套风电、光伏和火电采用统一电价核算；aw为风电年度单位容量成本，gw为风电装机容量；a
pv
为光伏年度单位容量成本，g
pv
为光伏装机容量；a
t
为火电机组年度单位容量成本，g
t
为火电机组总装机容量；c
i,co
为第i台火电机组的燃料成本，a、b、c分别为火电机组成本系数；c
i,cl
为第i台火电机组的爬坡成本，γ为火电机组爬坡成本因子。
[0082]
(2)评价8760小时序列下基地综合出力跟踪直流曲线的能力。
[0083]
采用曲线拟合优度进行评价。拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度，拟合优度值越大，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。拟合优度r2表达式为：
[0084][0085]
式中，为模拟时间序列下直流曲线外送功率的平均值。
[0086]
(3)计算新能源占比proportion。
[0087][0088]
步骤140，基于多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合中的最优组合，将最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。
[0089]
在本技术一些实施例中，步骤140包括：
[0090]
步骤141，获取基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值。
[0091]
可以理解的是，可以根据实际需求预先设定基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值。
[0092]
步骤142，基于基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值，根据多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合各自的综合指标值。
[0093]
作为一种可能的示例，将i个组合的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值分别乘以各自的预设权重值后相加，以得到多个组合各自的综合指标值。
[0094]
步骤143，基于多个组合各自的综合指标值，确定综合指标最大值。
[0095]
步骤144，将综合指标最大值对应的组合确定为最优组合。
[0096]
作为一种可能的示例，在多个组合各自的综合指标值中选择综合指标值最大的组合，将该组合确定为最优组合，将最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。
[0097]
举例来说，m个组合中的一个组合的火电装机容量配置为2000mw，深度调峰能力设置为25％，火电上下调节速率设置为每分钟装机容量的1.5％，风电装机容量配置为4500mw、光伏装机容量配置为1500mw。进行时序生产模拟，在新能源大发期间，尽力压低火电机组出力，在新能源小发期间，火电机组提供最大发电能力支撑。
[0098]
考虑不同风光火装机容量组合进行时序生产模拟，各种组合下仅依靠风光火综合出力，不能在8760小时时间序列上完全贴合于直流全时段平均送电曲线，均存在一定的弃风和缺电现象。通过计算8760小时时间序列的风电、光伏、火电全时段历史平均出力曲线与直流全时段平均送电曲线的拟合优度、新能源电量占比以及年度净收益，最终确定在新能源总装机6000mw、风光配比在1.0～3区间内具有较好的综合效果。因此针对该直流全时段平均送电曲线下推荐较优的规划装机容量为风电装机配置容量4000mw、光伏装机配置容量2000mw、火电装机配置容量2000mw。
[0099]
根据本技术实施例的风电、光伏和火电装机容量配置评价方法，通过分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；将多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；针对第i个组合；基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值；基于多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合中的最优组合，将最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。从而能够在综合考虑年度净收益、新能源消纳能力的基础上确定最优的风电、光伏、火电装机配置容量组合，有效提高了能源基地供电的经济性。
[0100]
图2为本技术实施例中的一种风电、光伏和火电装机容量配置评价装置的结构框图。
[0101]
如图2所示，一种风电、光伏和火电装机容量配置评价装置包括：
[0102]
获取模块201，用于分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；
[0103]
组合模块202，用于将多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；每个组合均包括一个风电装机容量数据、一个光伏装机容量数据和一个火电装机容量数据；
[0104]
第一确定模块203，用于针对第i个组合，基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值；i为大于0的整数；
[0105]
第二确定模块204，用于基于多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合中的最优组合，将最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。
[0106]
根据本技术的一个实施例，第一确定模块203包括：
[0107]
第一确定子模块，用于针对第i个组合，基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，以及预先构建的目标函数和约束条件，分别确定风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数；
[0108]
第二确定子模块，用于基于风电出力函数、光伏出力函数和火电出力函数，分别确定基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值。
[0109]
根据本技术的一个实施例，第二确定模块204包括：
[0110]
获取子模块，用于获取基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值；
[0111]
第二确定子模块，用于基于基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值各自的预设权重值，根据多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合各自的综合指标值；
[0112]
第三确定子模块，用于基于多个组合各自的综合指标值，确定综合指标最大值；第四确定子模块，用于将综合指标最大值对应的组合确定为最优组合。
[0113]
根据本技术实施例的风电、光伏和火电装机容量配置评价装置，通过分别获取多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据；将多个风电装机容量数据、多个光伏装机容量数据和多个火电装机容量数据进行组合，以得到多个组合；针对第i个组合；基于第i个组合中的风电装机容量数据、光伏装机容量数据和火电装机容量数据，分别确定多个预设评价指标的取值；基于多个组合各自的基地年度净收益指标值、拟合优度指标值和新能源占比指标值，确定多个组合中的最优组合，将最优组合确定为风电、光伏、火电装机配置容量。从而能够在综合考虑年度净收益、新能源消纳能力的基础上确定最优的风电、光伏、火电装机配置容量组合，有效提高了能源基地供电的经济性。
[0114]
图3为本技术实施例中的一种电子设备的框图。如图3所示，该电子设备可以包括：收发器31、处理器32、存储器33。
[0115]
处理器32执行存储器存储的计算机执行指令，使得处理器32执行上述实施例中的方案。处理器32可以是通用处理器，包括中央处理器cpu、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器dsp、专用集成电路asic、现场可编程门阵列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。
[0116]
存储器33通过系统总线与处理器32连接并完成相互间的通信，存储器33用于存储计算机程序指令。
[0117]
收发器31可以用于获取待运行任务和待运行任务的配置信息。
[0118]
系统总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。收发器用于实现数据库访问装置与其他计算机(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)。
[0119]
本技术实施例提供的电子设备，可以是上述实施例的终端设备。
[0120]
本技术实施例还提供一种运行指令的芯片，该芯片用于执行上述实施例中消息处理方法的技术方案。
[0121]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例消息处理方法的技术方案。
[0122]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，其存储在计算机可读存储介质中，至少一个处理器可以从计算机可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序时可实现上述实施例中消息处理方法的技术方案。
[0123]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
[0124]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。