一种新能源年/月电量计划制定方法技术

本发明专利技术提出了一种考虑随机性的新能源年/月电量计划制定方法，该方法根据新能源年/月电量预测结果，随机生成多条新能源出力序列；使用时序仿真计算的方法，计算不同新能源出力曲线情况下新能源消纳电量；对计算得到的新能源消纳电量取期望值，得到最终的新能源消纳电量，从而形成新能源年/月电量计划。该方法考虑了新能源长时间尺度随机性及电力系统运行约束对新能源电量计划的影响，有效提高了新能源年/月电量计划的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电量计划制定，具体涉及一种考虑随机性的新能源年/月电量计划制定方法。
技术介绍
电量计划制定是电力系统规划管理的重要工作之一。近年来，面对能源危机、金融危机以及人类对气候危机越来越清晰地认识，全球范围内新能源出现超常规发展的态势，各国对新能源的投资大幅度增长，新能源产能也急剧扩大。随着新能源装机容量的快速增长，使得部分地区新能源难以全额消纳，迫切需要一种考虑新能源受限情况的新能源年/月电量计划制定方法。本专利技术提出一种考虑随机性的新能源年/月电量计划制定方法，符合新能源发电的特点；考虑了新能源发电受限情况，使计算得到的新能源年/月电量计划更加符合新能源发电的实际需求。
技术实现思路
本专利技术提出了一种考虑随机性的新能源年/月电量计划制定方法；该方法根据新能源年/月电量预测结果，随机生成多条新能源出力序列；使用时序仿真计算的方法，计算不同新能源出力曲线情况下新能源消纳电量；对计算得到的新能源消纳电量取期望值，得到最终的新能源消纳电量，从而形成新能源年/月电量计划。该方法考虑了新能源长时间尺度随机性及电力系统运行约束对新能源电量计划的影响，有效提高了新能源年/月电量计划的准确性。一种新能源年/月电量计划制定方法，包括如下步骤：步骤1：生成新能源年/月预测电量；步骤2：随机生成多条新能源出力序列；步骤3：计算不同新能源出力序列下的新能源消纳电量；步骤4：对得到的新能源消纳电量取期望值。所述步骤1采用卡尔曼滤波方法和自回归滑动平均方法预测中长期气象数据，分别计算风电、光伏的预测电量。所述风电预测电量计算方法如下：风电预测电量的计算基于统计特性的威布尔分布参数，风电预测电量的风频曲线如下式所示： P ( v ) = k c ( v c ) k - 1 exp [ - ( v c ) k ] - - - ( 1 ) ]]>式中，v为风速，k和c为威布尔分布参数；k是形状参数，决定了平均风速的变化范围；c为尺度参数，决定风频曲线的峰值大小。对于连续、高频的风速监测数据，采用平均风速和标准差Sv估算威布尔分布参数； v ‾ = 1 n Σ i = 1 n V i - - - ( 2 ) ]]> S v = 1 n Σ i = 1 n ( V i - v ‾ ) 2 - - - ( 3 ) ]]> k = ( S v v ‾ ) - 1.086 - - - ( 4 ) ]]> c = v ‾ Γ ( 1 + 1 / k ) - - - ( 5 ) ]]>式中，Vi为风速观测序列，n为计算时段内风速序列的个数，Γ(1+1/k)为伽马函数；风电场在风速vi水平下发电量如下式所示：Wj＝fj(vi)·Pj(vi)·S·δ (6)式中，fj(·)为第j风电场的实际功率曲线，可通过历史风速数据与实际功率数据采用非参数回归方法拟合获得，Pj(vi)为在风速vi水平下第j风电场的风频曲线，S为样本总容量，δ为风速采用频率；年/月风电预测电量通过对所有风速水平下的电量累加得到。所述光伏预测电量计算方法如下：以太阳月度平均辐照度为光伏电量预测参数，t时刻光伏电站所在区域的月平均辐照强度为Et，则t时刻光伏电站的出力为：Pt＝a·Et+b (7)式中，Pt为t时刻光伏电站的出力，a为一阶系数，b为常数项；参数a、b，采用最小二乘法进行辨识；光伏预测电量为所有光伏电站出力的总加。所述步骤2将步骤1预测得到的总电量结果，采用随机建模方法，随机生成多条新能源出力序列。所述步骤3对步骤2生成的多条新能源出力序列，进行时序生产模拟仿真计算，计算不同新能源出力序列下的新能源消纳电量；时序生产模拟仿真计算综合考虑电网的风电/光伏出力序列特性、负荷时序特性、机组调峰特性、电网送出能力，建立省级电网时序仿真模型，逐时段优化全网的电力平衡。所述步骤4对步骤3计算的新能源消纳电量取期望值，并将其作为新能源年/月电量计划。与最接近的现有技术比，本专利技术的技术方案具有以下优异效果为：1、本专利技术考虑到了新能源发电出力的随机性以及新能源限电对新能源电量计划的影响，有效提高了新能源年/月电量计划的可靠性，有效减少新能源发电受阻电量。2、本专利技术通过构造多个新能源出力时间序列进本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种新能源年/月电量计划制定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：生成新能源年/月预测电量；步骤2：随机生成多条新能源出力序列；步骤3：计算不同新能源出力序列下的新能源消纳电量；步骤4：对生成的新能源消纳电量取期望值。

【技术特征摘要】
1.一种新能源年/月电量计划制定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：生成新能源年/月预测电量；步骤2：随机生成多条新能源出力序列；步骤3：计算不同新能源出力序列下的新能源消纳电量；步骤4：对生成的新能源消纳电量取期望值。2.如权利要求1所述的新能源年/月电量计划制定方法，其特征在于，所述步骤1用卡尔曼滤波方法和自回归滑动平均方法预测中长期气象数据，分别计算风电、光伏的预测电量。3.如权利要求2所述的新能源年/月电量计划制定方法，其特征在于，所述风电预测电量计算方法如下：风电预测电量的风频曲线如下式所示： P ( v ) = k c ( v c ) k - 1 exp [ - ( v c ) k ] - - - ( 1 ) ]]>式中，v为风速，k和c为威布尔分布参数；k：决定平均风速的变化范围的形状参数；c：决定风频曲线的峰值大小的尺度参数。4.如权利要求3所述的新能源年/月电量计划制定方法，其特征在于，对于连续、高频的风速监测数据，用下式(2)所示的平均风速和下式(3)所示的标准差Sv估算下式(4)和(5)所示的威布尔分布参数k和c； v ‾ = 1 n Σ i = 1 n V i - - - ( 2 ) ]]> S v = 1 n Σ i = 1 n ( V i - v ‾ ) ...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄越辉，刘纯，王跃峰，礼晓飞，高云峰，许晓艳，马烁，许彦平，张楠，李丽，刘延国，杨硕，李驰，王晶，潘霄峰，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：北京;11