一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，包括如下步骤：建立新能源多厂站互补优化模型；基于历史数据，采用混合高斯模型对不确定性进行建模；对模型求解中产生的可行解进行置信度校验；使用粒子群优化算法结合内点法求解风电及光伏最优出力。本发明专利技术有效提高了新能源利用率，降低了备用需求，提高了社会效益。同时，由于考虑到不确定性，所得优化结果更加准确。得优化结果更加准确。得优化结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法


[0001]本专利技术属于电网资源协调优化领域，具体涉及一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着化石能源的短缺和全球环境形势的日益严峻，新能源受到了越来越多的重视，以光伏发电、风力发电为代表的新能源发电得到了越来越广泛的应用。
[0003]新能源发电主要包括光伏发电和风力发电，受到光照、风速等自然因素的影响，具有不确定性。为保证电力系统的安全稳定运行，新能源厂站常需要降低出力，出现弃光弃风现象。因此，有必要研究多个新能源厂站之间的互补优化，从而在保证电力系统的安全稳定运行的前提下，提高新能源利用率，降低电网对备用容量的需求，提高电网运行的社会效益。
[0004]现有互补优化方法在电力系统中应用的研究，多采用确定性方法，对不确定性方面的考虑有所欠缺，考虑不确定性的互补优化方法研究较少。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，以确定新能源最优出力及最优备用容量，提高电网运行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立新能源多厂站互补优化模型；(2)基于历史数据，采用混合高斯模型对不确定性进行建模；(3)对模型求解中产生的可行解进行置信度校验；(4)使用粒子群优化算法结合内点法求解风电及光伏最优出力。2.根据权利要求1所述的基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，其特征在于：步骤(1)中，所述新能源多厂站互补优化模型包括目标函数及约束条件，约束条件包括确定性约束条件和不确定性约束条件。3.根据权利要求2所述的基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，其特征在于：所述目标函数的公式如下：其中，T为总调度时段数，M为新能源厂站总数，C
i
(t)为t时段第i个新能源厂站单位发电功率的发电效益，Y
i
(t)为t时段第i个火电机组排放的污染物总量，B
i
(t)为t时段处理第i个火电机组排放的污染物所产生的成本。4.根据权利要求2所述的基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，其特征在于：所述确定性约束条件，包括最大出力约束及功率平衡约束，具体如下：其中，为新能源厂站i的出力设定值，为第i个厂站在t时刻的实际功率。P
l
(t)为t时刻的总负荷。5.根据权利要求2所述的基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法，其特征在于：所述不确定约束条件，具体如下：其中，Pr{
·
}表示事件的概率，为t时刻厂站i的出力预测值。e伪厂...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄向前，储国良，胡中鲲，陈跃梅，胡成恩，孙文兵，杜家伟，邵竹星，徐瑞翔，吴磊，肖诗意，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：