一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法技术

本发明专利技术提供了一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法。对电网中风电出力及负荷变动情况的不确定性因素用确定型模型表征。然后结合风机出力模型和负荷模型，模拟系统规划年的运行场景，通过场景聚类技术筛选出系统典型运行方式，简化计算，提高规划模型的精确性且符合实际运行情况。在各典型运行方式下，以扩增线路成本最小和网损最小为目标，建立输电网扩展规划模型。最后通过层次分析法对规划模型得到的一组扩增线路成本和网损最小的规划方案集合进行评价，选出最优输电网扩展规划方案。本发明专利技术有效提高了规划方案的合理性和有效性。

A multi scenario transmission network expansion planning method involving new energy grid connection

The invention provides a multi scenario power transmission network expansion planning method related to new energy grid connection. The uncertain factors of wind power output and load variation are represented by deterministic model. Then combined with the wind turbine output model and load model, simulate the operation scenario of the system planning year, select the typical operation mode of the system through the scenario clustering technology, simplify the calculation, improve the accuracy of the planning model and meet the actual operation situation. In each typical operation mode, the transmission network expansion planning model is established to minimize the expansion line cost and network loss. Finally, a set of planning schemes with minimum expansion line cost and network loss obtained from the planning model are evaluated by AHP, and the optimal transmission network expansion planning scheme is selected. The invention effectively improves the rationality and effectiveness of the planning scheme.

【技术实现步骤摘要】
一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法
本专利技术涉及输电网规划领域，特别是涉及一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法。
技术介绍
风电场等新能源建设规模日益扩大、风电光伏穿透功率逐渐增长的背景下，电网出现接纳能力不足的问题。新能源规模扩大将导致大量电源投资的浪费，新能源不确定性、电网结构、负荷特性及扩展规划不协调势必对电网规划方案的经济性和安全性造成影响。传统的电网规划方法以确定性方法，考虑最恶劣场景下的电网规划，而新能源能源并网导致波动增大，最恶劣场景出现概率低、持续时间短且会导致电网规模增加，利用率不足，提高了消纳成本。本专利技术旨在寻求一种在满足系统安全稳定运行条件下，计及新能源不确定性的输电网扩展规划模型，实现电网经济安全规划。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是要提供一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法，简化计算，提高规划模型的精确程度和合理性。一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法，包括：S1：建立以待并网的新能源发电站为数据来源的风机出力模型和负荷模型，所述风机出力模型和所述负荷模型均是确定性模型；S2：通过场景聚类技术，模拟所述风机出力模型和负荷模型在输电网仿真系统中以规划年为时间跨度的运行场景，以得到符合新能源并网要求的多个典型运行方式；S3：在每一个典型运行方式下，建立对应的以扩增线路成本最小和系统年运行网损最小为目标的初始输电网扩展规划模型；S4：通过差分进化算法求解S3中对应多个典型运行方式的多个初始输电网扩展规划模型，以得到一组扩增线路成本最小和网损最小的规划方案集合；S5：利用层次分析法，筛选得到最优输电网扩展规划方案。优选的，步骤S1还包括：利用概率分布对新能源发电站的数据进行拟合，以将新能源发电站的风机出力和负荷的不确定性模型转化为确定性模型。优选的，利用概率分布对新能源发电站的数据进行拟合的步骤，所述数据包括风速实测数据和负荷数据，步骤包括：S101：根据现场实测风速的历史数据，采用最小二乘法建立服从2参数的Weibull分布风速模型，其概率密度：其中，v表示风速；c表示Weibull分布的尺度参数；k表示Weibull分布的形状参数；S102：当风电机组处于运行状态时，输出功率与风速的功率特性曲线：其中，vci表示风电机组的切入风速；vr表示额定风速；vco表示切出风速；Pr表示风电机组的额定功率；f(v)表示风速在vci和vco之间时，风电机组风速与风电功率之间的函数关系；S103：统计负荷的变动情况，采用正态分布N(μL,σL)进行描述负荷的随机分布，其概率密度分布：其中，μL表示负荷的预测均值；σL表示负荷标准差；f(x)表示负荷有功分布。优选的，步骤S2中场景聚类技术的筛选方式为，使用k均值聚类法进行场景缩减，包括：S201：模拟系统规划年每小时的运行情况，所述时间跨度为全年8760小时，得到一个含有8760个运行场景的多维空间V：其中，wwinf`i表示场景i的风电场出力；ploadi表示场景i的负荷水平；Ti表示场景i的持续时间；S202：对各维度进行等分操作，得到多个多维子空间：Vr＝span{Piload，Wjwin1}；i，j＝1，2，3，...，N(5)其中，Piload表示总负荷维度上的第i个区间；Wkwin表示风电场维度上的第j个子区间；S203：定义多维子空间Vr的中心点：其中，总负荷的随机分布区间为[Pmin，Pmax]；风电场出力分布区间[Winmin，Winmax]；S204：从S0中取前n+1列元素组成数组S1，其每行对应空间V中的一个点S1，r，计算每个点与中心点Mr的欧式距离：其中，S1，r＝[ploadi，wwini]；S205：将S1，r分配到距离最近中心点所在的子空间Vr中；S206：重复步骤B4和B5，完成点S1，r(r＝1，2，…，8760)的分配，统计Vr中元素的个数Tr，则定义r场景持续时间为Tr，最终通过场景聚类缩减，缩减为r个可以代表系统全年运行情况的典型运行场景。优选的，步骤S3中，在满足功率的输送要求和系统的安全稳定运行条件下，以扩增线路成本最小和系统年运行网损最小为目标，建立初始输电网扩展规划模型：其中，Ω表示备选扩增线路的集合；LN表示备选扩增线路条数；Li表示第i条备选线路扩增时的长度；Ci表示第i条线路的平均造价(万元/km)；Ki表示整数0或者1，0表示第i条线路不进行扩增建设；1表示第i条线路扩增一回；Pijloss表示运行场景i中线路j的网损功率；Rj表示线路j的电阻；Ti表示场景i的持续时间；Uij取值为1；cosΦ取值为0.95。本专利技术的计及不确定性的概率多场景输电网扩展规划方法，能够获得以下有益技术效果：将风电和负荷的不确定性模型转化为确定型模型，简化计算，解决概率规划模型计算量大、难以求解的问题；通过多场景聚类化简技术不仅能减少运行场景数量，也能模拟系统原运行情况，有利于规划模型和规划方案的精确性。根据下文结合附图对本专利技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本专利技术的上述以及其他目的、优点和特征。附图说明后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本专利技术的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：图1为计及不确定性的概率多场景输电网扩展规划的流程图；图2为多维空间聚类操作流程图。图3为多维空间的聚类操作示意图。图4为输电网扩展规划方案示意图，图中实线表示原有线路，虚线表示扩增线路。具体实施方式如图1所示的计及不确定性的概率多场景输电网扩展规划的流程图，本专利技术涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法，建立在新能源发电站的风速、风力、负荷数据上，需要对不确定的数据进行确定性模型的转化。S1：建立以待并网的新能源发电站为数据来源的风机出力模型和负荷模型，所述风机出力模型和所述负荷模型均是确定性模型。步骤S1还包括：利用概率分布对新能源发电站的数据进行拟合，以将新能源发电站的风机出力和负荷的不确定性模型转化为确定性模型。具体的拟合方法为下面S101到S103的步骤。利用概率分布对新能源发电站的数据进行拟合的步骤，所述数据包括风速实测数据和负荷数据，步骤包括：S101：根据现场实测风速的历史数据，采用最小二乘法建立服从2参数的Weibull分布风速模型，其概率密度：其中，v表示风速；c表示Weibull分布的尺度参数；k表示Weibull分布的形状参数；S102：当风电机组处于运行状态时，输出功率与风速的功率特性曲线：其中，vci表示风电机组的切入风速；vr表示额定风速；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法，包括：/nS1：建立以待并网的新能源发电站为数据来源的风机出力模型和负荷模型，所述风机出力模型和所述负荷模型均是确定性模型；/nS2：通过场景聚类技术，模拟所述风机出力模型和负荷模型在输电网仿真系统中以规划年为时间跨度的运行场景，以得到符合新能源并网要求的多个典型运行方式；/nS3：在每一个典型运行方式下，建立对应的以扩增线路成本最小和系统年运行网损最小为目标的初始输电网扩展规划模型；/nS4：通过差分进化算法求解S3中对应多个典型运行方式的多个初始输电网扩展规划模型，以得到一组扩增线路成本最小和网损最小的规划方案集合；/nS5：利用层次分析法，筛选得到最优输电网扩展规划方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种涉及新能源并网的多场景输电网扩展规划方法，包括：
S1：建立以待并网的新能源发电站为数据来源的风机出力模型和负荷模型，所述风机出力模型和所述负荷模型均是确定性模型；
S2：通过场景聚类技术，模拟所述风机出力模型和负荷模型在输电网仿真系统中以规划年为时间跨度的运行场景，以得到符合新能源并网要求的多个典型运行方式；
S3：在每一个典型运行方式下，建立对应的以扩增线路成本最小和系统年运行网损最小为目标的初始输电网扩展规划模型；
S4：通过差分进化算法求解S3中对应多个典型运行方式的多个初始输电网扩展规划模型，以得到一组扩增线路成本最小和网损最小的规划方案集合；
S5：利用层次分析法，筛选得到最优输电网扩展规划方案。


2.根据权利要求1所述的多场景输电网扩展规划方法，其特征在于，步骤S1还包括：利用概率分布对新能源发电站的数据进行拟合，以将新能源发电站的风机出力和负荷的不确定性模型转化为确定性模型。


3.根据权利要求2所述的多场景输电网扩展规划方法，其特征在于，利用概率分布对新能源发电站的数据进行拟合的步骤，所述数据包括风速实测数据和负荷数据，步骤包括：
S101：根据现场实测风速的历史数据，采用最小二乘法建立服从2参数的Weibull分布风速模型，其概率密度：



其中，v表示风速；c表示Weibull分布的尺度参数；k表示Weibull分布的形状参数；
S102：当风电机组处于运行状态时，输出功率与风速的功率特性曲线：



其中，vci表示风电机组的切入风速；vr表示额定风速；vco表示切出风速；Pr表示风电机组的额定功率；f(v)表示风速在vci和vco之间时，风电机组风速与风电功率之间的函数关系；
S103：统计负荷的变动情况，采用正态分布N(μL，σL)进行描述负荷的随机分布，其概率密度分布：



其中，μL表示负荷的预测均值；σL表示负荷标准差；f(x)表示负荷有功分布。


4.根据权利要求1或2所述的多场景输电网扩展规划方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇洋，徐慧慧，孙亚璐，吕金历，黄珊，陆军，白望望，张中丹，妥建军，宋汶秦，王仕俊，皮霞，付兵彬，范雪峰，彭生江，杨德州，徐昊亮，魏勇，薛国斌，朴哲勇，杨伟龙，李海燕，李靖，曹喆，常源，田云飞，张海生，程紫运，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司经济技术研究院，国网甘肃省电力公司，国家电网有限公司，国网吉林省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：甘肃;62