一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法技术方案

一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法，首先建立含氢能的新能源电力系统结构，构建多时间尺度模拟框架，以周为时间分辨率采用分段近似持续负荷曲线对负荷建模；然后逐周、逐负荷段对新能源出力数据进行概率建模，根据清洁能源的出力特性，以周为时间单位确定全年的发电机组检修计划。为解决多时间尺度下电力系统新能源出力与负荷电量不匹配，提出跨季储能策略。其次，以上述检修、电量分配计划为边界，反复使用短期模拟模型，进行逐天的生产模拟。对火电机组燃料成本、新能源机组运行成本、氢能系统在制氢、储氢、用氢中的运行成本进行建模。模型以系统运行的综合成本最小为目标函数，根据上述提出的运行模拟模型基于遗传算法求解。

【技术实现步骤摘要】
一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法
本专利技术涉及一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法。
技术介绍
近年来，全球可再生能源装机容量保持了快速增长。到2019年底全球可再生能源装机容量达到25.37亿KW，在电力总装机中占34.7％，较2018年增长1.4个百分点。世界能源清洁绿色转型正在加速可再生能源装机占比稳步提升。可再生能源成为电力增量的主体，风电、太阳能发电发展迅速。2019年全球新增可再生能源装机17600万KW，占电力新增装机72％。太阳能发电新增9800万KW，风电新增5900万KW，风光占新增可再生能源装机89％。截至2019年底，新能源装机43838万KW，在可再生能源总装机中占比55.2％。由于新能源具有高度的随机性、间歇性和波动性，导致电力系统常规机组的投运计划以及系统的经济学和可靠性发生变化，这使新能源消纳难，并网难，大量的弃光、弃风现象的发生。目前对于含超高比例新能源电力系统运行模拟方法，大都采用常规机组进行联合调度。但是这种运行模拟方法并不能在及时进行调度同时还是会产生弃风、弃光现象导本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法，其特征在于，所述的运行模拟方法步骤如下：/n步骤1：对负荷与新能源电力建模，构建基于氢能支撑的电力系统复合时间尺度运行模拟框架，以周为时间分辨率，采用分段近似负荷曲线对负荷建模；同时逐周、逐负荷段对新能源出力数据进行概率建模；/n步骤2：在长时间尺度框架下建立火电机组燃料成本、新能源基础运行成本、氢能系统在制氢、储氢、用氢中的运行成本模型，构建超高比例氢能的新能源电力系统运行模拟模型；/n步骤3：在步骤2得到各种能源电能成本模型的基础上，构建超高比例氢能的新能源电力系统运行模拟模型；/n步骤4：在步骤3基础上得到中长期运行模拟模型，根据新能...

【技术特征摘要】
1.一种基于氢能超高比例的新能源电力系统运行模拟方法，其特征在于，所述的运行模拟方法步骤如下：
步骤1：对负荷与新能源电力建模，构建基于氢能支撑的电力系统复合时间尺度运行模拟框架，以周为时间分辨率，采用分段近似负荷曲线对负荷建模；同时逐周、逐负荷段对新能源出力数据进行概率建模；
步骤2：在长时间尺度框架下建立火电机组燃料成本、新能源基础运行成本、氢能系统在制氢、储氢、用氢中的运行成本模型，构建超高比例氢能的新能源电力系统运行模拟模型；
步骤3：在步骤2得到各种能源电能成本模型的基础上，构建超高比例氢能的新能源电力系统运行模拟模型；
步骤4：在步骤3基础上得到中长期运行模拟模型，根据新能源的出力特性，以周为基本时间单位确定全年的发电机组检修计划，并对具有周、日调节能力的氢能系统进行氢能分配；以上述检修、电量分配计划为边界，反复使用短期模拟模型，进行逐日的生产模拟；在短期模拟中详细考虑风电、光伏出力的波动性，计及开停机、爬坡这些复杂时序约束，给出系统短期运行方案。


2.根据权利要求1所述的运行模拟方法，其特征在于，所述步骤1采用分段近似负荷曲线对负荷建模的步骤如下：首先，对时序负荷曲线按照从大到小的次序依次排序，形成精确持续负荷曲线；其次，根据需要选择恰当的分段数和相应的负荷水平，此过程应保留该时段内运行模拟系统最大负荷和最小负荷，分段数不小于3段；最后，对各个负荷水平的持续时间进行调整，保证近似和精确持续负荷曲线对应的电量相等。


3.根据权利要求1所述的运行模拟方法，其特征在于，所述步骤1对新能源出力数据进行概率建模的步骤如下：
在风速介于切入速度和切出速度之间时，认为风功率也满足威布尔分布；双参数的威布尔分布数学模型如式(1)所示：



式中：f(p)为风力功率分布函数；p是风功率；k是形状参数，反映的是风功率分布的不对称性；c是尺度参数，反映的是风功率的期望均值；
根据风功率的统计资料，采用风功率的均值和标准偏差来估计风功率的形状参数k和尺度参数c；



式中：pm为平均功率；σp为风功率的标准偏差；Γ是Gamma函数；
通过式(2)得到风功率的形状参数k，然后通过式(3)求出风功率的尺度参数c：



采用Beta分布建立光伏发电系统功率概率模型，Beta分布的概率密度为式(4)所示：



式中，pS是一段时间内光伏发电系统出力的最大值，α和β为Beta分布的形状系数，由光伏发电系统输出功率的均值和标准差来估计，计算公式为：



式中：μ是光伏出力的均值；σ是光伏出力的标准差。


4.根据权利要求1所述的运行模拟方法，其特征在于，所述的步骤2建立的火电机组燃料成本、新能源基础运行成本、氢能系统在制氢、储氢、用氢中的运行成本模型如下：
(1)火电机组燃料成本模型：



式中：FG为火电机组燃料成本函数；fi[PGi(t)]为火电厂在t时刻的运行成本；T为计算周期总时长，计算周期时长为调度时段组成，当计算总时间为一年，取1周为1时段时，则有T＝52为调度时段；NG为火电机组数；PGi(t)为火电机组在t时刻的出力；Si为火电机组的开机成本；Ui(t)与Ui(t-1)分别为火电机组在t时刻与t-1时刻的开停状态，开机状态Ui(t)＝1，停机状态Ui(t)＝0；
fi[PGi(t)]＝[ai·PGi(t)2+biPGi(t)+ci]Scoal(7)
式中：fi为火电机组在t时刻的单位运行成本；ai、bi分别为火电机组运行在二次方向上、一次方向上的费用参数，ci为补偿参数，Scoal为当季的煤炭价格，PGi(t)为火电机组在t时刻的出力；
(2)新能源基础运行成本模型：
风力发电成本模型：



式中：Fwopt为在单位时段t内总的风电场营运成本：Pwop,jt为在单位时段t内第j个风电场出力的营运价格；Pws,jt为第j个风电场在单位时段t内的计划调度出力；
光伏发电成本模型：



式中：Fpvop,t为在单位时段t内总的光伏电场营运成本，单位万元，Ppv,it为第k个光伏电场在单位时段t内的计划调度出力，k，x均为光伏电场数量，K≤X，fp.cost为光伏电场在单位时间段t的发电成本电价，单位为万元，其值由发电厂商决定；
(3)氢能系统运行成本模型
EFC＝EF,EC+EF,GS+EF,FC(10)



式中：EFC为氢储能系统运行成本；EF,EC为电解槽固定成本...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩子娇，葛延峰，计力，董鹤楠，袁铁江，陈晓东，李正文，王印，李胜辉，王亮，刘凯，程绪可，李平，张潇桐，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司，国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21