一种风光储容量配置并行优化方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种风光储容量配置并行优化方法及系统，通过构建考虑时

【技术实现步骤摘要】
一种风光储容量配置并行优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力系统规划
，特别是涉及一种风光储容量配置并行优化方法及系统。

技术介绍

[0002]碳达峰、碳中和的目标与愿景对于能源电力低碳化转型提出了更高要求，电网承载能力的挖潜增效愈发难以匹配新能源消费占比进一步提升的战略目标。随着技术的不断进步，储能设备的规模化应用逐渐成为未来电力系统的重要组成部分，它可以大大提高系统的供电灵活性和稳定性。新能源和储能系统的规划运行相互协调，能够进一步提升能源利用效率，降低新能源并网给电网承载能力所带来的冲击。
[0003]由于电力系统的实时平衡特性，风
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光
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储的容量配置必须与系统运行状态相匹配，以体现风、光的时空互补性和储能的调峰调频优势，最大限度提升系统对风、光等新能源消纳的灵活性，使得规划决策评价更加贴近电力系统的实际运行情况。在实际中，如果采用全年风
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光出力序列进行匹配，海量数据处理会带来沉重的计算负担；而采用典型日的方式却无法兼顾新能源出力的随机性，如果使用更多的典型日本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风光储容量配置并行优化方法，其特征在于，包括：获取新能源历史出力数据，并根据所述新能源历史出力数据建立基于时
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空相关性的典型日的风出力场景集及基于时
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空相关性的典型日的光出力场景集；分别从所述风出力场景集及所述光出力场景集中选取满足预设数量的风出力场景及光出力场景，并通过所述风出力场景及所述光出力场景构建风光实现场景；根据电力节点的容量配置约束条件及电网设备的运行约束条件，建立风光储容量优化配置模型；根据所述风光实现场景的配置数据对所述风光储容量优化配置模型的运行变量进行优化，并根据优化结果更新所述容量配置约束条件及所述配置数据；当所有典型日的容量配置结果一致时，结束优化。2.如权利要求1所述的一种风光储容量配置并行优化方法，其特征在于，所述根据所述风光实现场景的配置数据对所述风光储容量优化配置模型的运行变量进行优化，并根据优化结果更新所述容量配置约束条件及所述配置数据，包括：通过风光实现场景的配置数据匹配典型日，并按典型日将所述风光储容量优化配置模型进行分解；当所有所述典型日匹配完成后，优化与所述典型日对应的风光实现场景的配置数据，并根据优化结果更新所述容量配置约束条件。3.如权利要求1所述的一种风光储容量配置并行优化方法，其特征在于，所述基于时
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空相关性的典型日的风出力场景集，通过以下公式表示：其中，e为新能源出力典型日，t为调度时段，k为风电场标号，为典型日的风出力场景集，ω为风电出力向量，ω
k，t，e
为风电的归一化出力的下界，ω
k，t，e
为风电的归一化出力，为风电的归一化出力的上界，T为总时段，为风电出力的时间指标，K为风电场总数，为风电出力的空间指标。4.如权利要求1所述的一种风光储容量配置并行优化方法，其特征在于，所述风光储容量优化配置模型，通过以下公式进行表示：其中，Y为风光储容量优化配置模型，e为典型日，E为典型日总数，ρ
e
为典型日e所占比重，s为风光实现场景，S为风光实现场景总数，π
s，e
为典型日e下风
‑
光实现场景s的概率，t为调度时段，T为总时段，k为风电场标号，K为风电场总数，w
k，t，e
为典型日e下的风电场k的消纳量，pv
h，t，e
为典型日e下的光伏节点九的消纳量。5.如权利要求1所述的一种风光储容量配置并行优化方法，其特征在于，所述电力节点的容量配置约束条件包括：总配置容量约束条件和可配置容量的上、下限约束条件；具体地，所述电力节点的容量配置约束条件通过以下公式表示：
其中，j为储能节点，J为储能节点总数，为储能节点j的容量配置变量，Q
SS
为风光储新增储能节点总建设容量，V
j
为储能节点j的可配置的容量上限，为储能节点j的可配置的容量下限，k为风电场标号，K为风电场总数，为风电场k的容量配置变量，Q
WF
为风光储新增风电场总建设容量，为风电场k的容量配置的上限，为风电场k的容量配置的下限，h为光伏节点，H为光伏节点总数，为光伏节点九的容量配置变量，Q
PV
为风光储新增光伏节点总建设容量，为光伏节点九的容量配置的上限，为光伏节点九的容量配置的下限。6.一种风光储容量配置并行优化系统，其特征在于，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴江，邵世彪，田宏梁，高峰，王佳华，葛鹏江，郭宁，张坤，胡帅，马俊先，徐鹏飞，张亚鹏，
申请(专利权)人：西安交通大学国网宁夏电力有限公司，
类型：发明
国别省市：