一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法技术方案

本发明专利技术涉及一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法，电力系统规划技术领域。该方法包括：对包含可再生能源的电力系统建立电源规划模型；建立可再生能源有功出力的不确定集；利用所述可再生能源有功出力的不确定集对所述电源规划模型进行转换，利用和声搜索求解算法求解转换后的所述电源规划模型，得到最佳电源规划方案。本发明专利技术在考虑电源碳交易成本的前提下，对可再生能源出力的不确定性进行模糊建模，能够得到合理的电源容量规划方案，有效降低电力系统的运行成本。有效降低电力系统的运行成本。有效降低电力系统的运行成本。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法


[0001]本专利技术属于电力系统规划
，尤其涉及一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法。

技术介绍

[0002]化石燃料的燃烧是产生CO2的主要原因之一，因此，传统电力系统逐渐转型为高比例可再生能源电力系统，以光伏、风能为代表的新能源开始大规模接入电网。与传统化石能源发电方式相比，光伏、风能等新能源具有清洁、高效、可再生等优势，但其出力具有较强的不确定性，影响电源的规划和决策。在可再生能源不确定性的研究方面，目前主要有鲁棒优化方法和随机优化方法。前者通过考虑可再生能源的波动性，制定具备保守性的电源规划决策，得到具有强稳定性的规划结果；后者则利用智能算法随机生成不同场景，从而使不确定性变量维度得到削减，规划结果能够同时适应不同系统状态和各种极端场景。然而，上述方法难以对可再生能源不确定性场景进行精细化建模，电源规划结果较为保守。
[0003]近年来，碳交易机制的引入，为电力系统在实际运行过程中灵活处理其碳排放提供了有效途径，同时也影响着系统的运行成本。因而，在电力系统规划工作中，需要合理考虑可再生能源不确定性以及碳交易机制的影响，对系统电源结构和电网结构做出合理规划。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法。本专利技术在考虑电源碳交易成本的前提下，对可再生能源出力的不确定性进行模糊建模，能够得到合理的电源容量规划方案，有效降低电力系统的运行成本。r/>[0005]本专利技术实施例提出一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法，包括：
[0006]1)对包含可再生能源的电力系统建立电源规划模型；
[0007]2)建立可再生能源有功出力的不确定集；
[0008]3)利用所述可再生能源有功出力的不确定集对所述电源规划模型进行转换，利用和声搜索求解算法求解转换后的所述电源规划模型，得到最佳电源规划方案。
[0009]在本专利技术的一个具体实施例中，所述可再生能源包括风电和光伏。
[0010]在本专利技术的一个具体实施例中，所述对包含可再生能源的电力系统建立电源规划模型，包括：
[0011]1‑
1)建立电源规划模型的目标函数：
[0012][0013]式中，W
B
为电源规划总成本，T
all
为系统规划期内的电源投资总成本，为CO2处理成本，为碳交易成本；
[0014]其中，
[0015]T
all
＝T
inv
+T
oper
‑
T
sal
[0016][0017][0018][0019]式中，T
inv
为投资成本，T
oper
为运行成本，T
sal
为剩余使用价值；y、i分别表示年份序号和发电机组序号；Ω
G
为所有机组集合，包括：Ω
wind
、Ω
solar
、Ω
T
、Ω
N
；Ω
T
为火电机组集合，Ω
N
为核电机组集合，Ω
wind
为风电机组集合，Ω
solar
为光伏机组集合；Y
total
为总年数；d为贴现率；T
iy
为第i个机组在第y年的建设成本；f
i,y
为反映第i个机组在第y年是否投建的0
‑
1变量：当第i个机组在第y年已投建时，f
i,y
＝1，否则f
i,y
＝0；N
i
为第i个机组的投建年限；T
ifix
为第i个机组的年运维成本；F
i
为第i个机组的年燃料耗量，T
ifuel
为第i个机组的单位燃料价格；ζ
i,y
为第i个机组在第y年的剩余价值系数；
[0020][0021]式中，p
i
为第i个机组每千瓦小时的CO2排放排放量；α为单位CO2治理成本；W
i
为第i个机组的年发电量；
[0022][0023]式中，为碳交易单价；C
i
为第i个机组的碳交易额度；
[0024]1‑
2)建立电源规划模型的约束条件，具体如下：
[0025]发电机组出力约束；
[0026][0027]式中，为第i个机组的有功出力；分别为第i个机组的有功出力的下限和上限；
[0028]电力约束；
[0029][0030]式中，为第i个机组的容量；P
L,max
为系统的最大负荷；
[0031]电量约束；
[0032][0033]式中，为第i个机组年发电量，W
L
为负荷的年电量需求；
[0034]装机容量约束；
[0035]0≤ΔP
y
≤ΔP
y,max
[0036]式中，ΔP
y
为第y年投入机组的总额定容量，ΔP
y,max
为第y年允许投入机组的最大容量；
[0037]可再生能源消纳水平约束；
[0038][0039]式中，W
i,y
为第i个机组第y年的发电量；ρ
y
为可再生能源在第y年的最低消纳量占比；
[0040]碳交易约束；
[0041]f
i,y
p
i
W
i
‑
C
i
＝C
b
‑
C
s 1≤y≤Y
total
,i∈Ω
G
[0042]式中，C
b
、C
s
分别为企业买入、卖出的CO2排放量，C
b
≥0，C
s
≥0；
[0043]污染物排放约束；
[0044]Q
y,q
≤Q
y,q,max 1≤y≤T
total
[0045]式中，Q
y,q
为第y年第q种污染物排放量，Q
y,q,max
为第y年第q种污染物的排放量上限。
[0046]在本专利技术的一个具体实施例中，所述可再生能源有功出力的不确定集表达式如下：
[0047][0048]式中，P
G,iy
、分别为第i个机组在第y年有功出力的实际值、预测值、预测上偏差值、预测下偏差值；为对应第i个机组在第y年有功出力预测上偏差值的模糊参数，为对应第i个机组在第y年有功出力预测下偏差值的模糊参数；Γ
iy
为第i个机组在第y年的不确定性预算参数，取值范围为0
‑
Y
total
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑可再生能源不确定性的电力系统电源规划方法，其特征在于，包括：1)对包含可再生能源的电力系统建立电源规划模型；2)建立可再生能源有功出力的不确定集；3)利用所述可再生能源有功出力的不确定集对所述电源规划模型进行转换，利用和声搜索求解算法求解转换后的所述电源规划模型，得到最佳电源规划方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可再生能源包括风电和光伏。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对包含可再生能源的电力系统建立电源规划模型，包括：1
‑
1)建立电源规划模型的目标函数：式中，W
B
为电源规划总成本，T
all
为系统规划期内的电源投资总成本，为CO2处理成本，为碳交易成本；其中，T
all
＝T
inv
+T
oper
‑
T
salsalsal
式中，T
inv
为投资成本，T
oper
为运行成本，T
sal
为剩余使用价值；y、i分别表示年份序号和发电机组序号；Ω
G
为所有机组集合，包括：Ω
wind
、Ω
solar
、Ω
T
、Ω
N
；Ω
T
为火电机组集合，Ω
N
为核电机组集合，Ω
wind
为风电机组集合，Ω
solar
为光伏机组集合；Y
total
为总年数；d为贴现率；T
iy
为第i个机组在第y年的建设成本；f
i,y
为反映第i个机组在第y年是否投建的0
‑
1变量：当第i个机组在第y年已投建时，f
i,y
＝1，否则f
i,y
＝0；N
i
为第i个机组的投建年限；T
ifix
为第i个机组的年运维成本；F
i
为第i个机组的年燃料耗量，T
ifuel
为第i个机组的单位燃料价格；ζ
i,y
为第i个机组在第y年的剩余价值系数；式中，p
i
为第i个机组每千瓦小时的CO2排放排放量；α为单位CO2治理成本；W
i
为第i个机组的年发电量；式中，为碳交易单价；C
i
为第i个机组的碳交易额度；
1
‑
2)建立电源规划模型的约束条件，具体如下：发电机组出力约束；式中，为第i个机组的有功出力；分别为第i个机组的有功出力的下限和上限；电力约束；式中，为第i个机组的容量；P
L,max
为系统的最大负荷；电量约束；式中，为第i个机组年发电量，W
L
为负荷的年电量需求；装机容量约束；0≤ΔP
y
≤ΔP
y,max
式中，ΔP
y
为第y年投入机组的总额定容量，ΔP
y,max
为第y年允许投入机组的最大容量；可再生能源消纳水平约束；式中，W
i,y
为第i个机组第y年的发电量；ρ
y
为可再生能源在第y年的最低消纳量占比；碳交易约束；f
i,y
p
i
W
i
‑
C
i
＝C
b
‑
C
s 1≤y≤Y
total
,i∈Ω
G
式中，C
b
、C
s
分别为企业买入、卖出的CO2排放量，C
b
≥0，C
s
≥0；污染物排放约束；Q
y,q
≤Q

【专利技术属性】
技术研发人员：葛毅，胡晓燕，李冰洁，史静，李琥，袁晓昀，李泽森，王琳媛，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：