一种配电网灵活性评估及资源配置方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种配电网灵活性评估及资源配置方法及系统，考虑配电网运行过程中，在不同时间尺度下呈现出的特点，采用特定的不确定性方法分别求解得到相应的运行场景集；然后统筹考虑微型燃气轮机、储能装置、需求响应负荷等多类型灵活性资源，建立起各自的灵活性能力模型；最后设计规划出与运行相结合的灵活性资源优化配置方法，采用目标级联法实现规划层和运行层的解耦和信息传递，经过反复迭代，在满足灵活性供需平衡的情况下实现多类型资源灵活配置。灵活配置。灵活配置。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网灵活性评估及资源配置方法及系统


[0001]本专利技术涉及配电网资源配置
，具体而言，涉及一种配电网灵活性评估及资源配置方法及系统。

技术介绍

[0002]随着全球能源危机、气候变化和环境污染问题的加剧，各国社会都在加快推进电力系统向清洁化、智能化的转型。然而，以风机、光伏为代表的可再生分布式能源具有间歇性、随机性和波动性，其在并网后与终端负荷叠加使得净负荷在相邻时刻呈现出更大的爬坡幅度。净负荷波动、可再生能源出力预测误差和负荷预测误差的叠加加剧了配电网运行的不确定性，对配电网的灵活调节能力提出了严峻考验。电力系统灵活性是指在经济性和运行条件约束下，通过调度各类响应资源(如具有深度调峰能力的常规发电机组)，对发电侧或者负荷侧的功率随机波动做出快速响应的能力。传统配电网的灵活调节能力由上级主网通过变电站节点提供，然而受节点电压和网架传输能力的影响，难以对电气距离较远节点的净负荷波动做出及时有效的响应。由此，有必要对配电网中多类型的灵活性资源优化配置方法展开研究。
[0003]目前，针对配电网灵活性资源配置的研究按配置主体可分为储能配置和需求侧资源配置，按不确定性的时间尺度可分为基于场景的配置和基于鲁棒性的配置。鹿国微建立了配网灵活性局部约束和整体计算模型，提出了考虑灵活性资源互动的储能配置方法；李志浩等学者基于力学映射的多阶段弹性评估模型，量化了需求响应配置对配电网灵活性的提升效果；任智君等学者建立规划运行相结合的双层模型，在运行层引入灵活性不足率作为评价指标，在规划层引入综合安全性指标对系统安全性进行评估，针对单一场景构建了微型燃气轮机、储能设备、需求响应负荷的配置模型；朱晓荣等学者充分考虑配电网灵活性对的多时间尺度特性，针对长时间尺度和短时间尺度分别采用不同处理方法建立配电网不确定性运行场景集，在此基础上对配电网的储能优化配置方法展开了研究。
[0004]现有研究大多针对某一种特定的灵活性资源进行配置，忽略了多类型资源的互补特性，而在对多种灵活性资源进行协调配置时，为简化模型或求解过程往往只考虑配电网单一时间尺度下的不确定性，使得配置方案的供电可靠性偏低或者资源冗余过高。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是：现有的配电网灵活性资源配置方法局限于单一主体或单一时间尺度的不确定性，使得配置方案的供电可靠性低或资源冗余高。目的在于提供一种配电网灵活性评估及资源配置方法及系统，考虑配电网运行过程中，在不同时间尺度下呈现出的特点，采用特定的不确定性方法分别求解得到相应的运行场景集；然后统筹考虑微型燃气轮机、储能装置、需求响应负荷等多类型灵活性资源，建立起各自的灵活性能力模型；最后设计规划出与运行相结合的灵活性资源优化配置方法，采用目标级联法实现规划层和运行层的解耦和信息传递，经过反复迭代，在满足灵活性供需平衡的情况下实现
多类型资源灵活配置。
[0006]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0007]一方面，本专利技术提供一种配电网灵活性评估及资源配置方法，包括以下步骤：
[0008]获取配电网的历史全年日运行数据，采用K
‑
means聚类算法对所述历史全年日运行数据的原始场景进行聚类，得到典型运行场景集；根据所述典型运行场景集，建立风机、光伏和负荷曲线的典型联合场景集；采用多面体集合表征所述典型联合场景集的预测误差，得到配电网运行场景集；
[0009]建立灵活性需求模型，根据所述灵活性需求模型建立灵活性调节能力模型；
[0010]根据所述配电网运行场景集和所述灵活性调节能力模型建立配电网灵活性资源配置模型；
[0011]根据所述配电网灵活性资源配置模型进行配电网灵活性资源配置。
[0012]进一步的，所述典型运行场景集的模型表达式为：式 (1)中，S1表示典型运行场景的数量，n为迭代过程中的聚类数；l
n
为聚类造成的损失指标； M为聚类数结束值；s为原始场景的编号；P
s
为原始场景s的功率向量；P
s
为P
s
所在簇的聚类中心；
[0013]所述典型联合场景集的模型表达式为：式(2)中，为原始场景s中风机、光伏和负荷曲线在各个时刻的功率向量。
[0014]进一步的，所述配电网运行场景集的模型表达式为：
[0015]式(3)中，∑|a|表示一个调度周期内各时段信息之，分别表示第s个典型场景下风机、光伏和负荷的实际功率，分别表示第s个典型场景下风机、光伏和负荷的预测出力，光伏和负荷的预测出力，分别表示第s个典型场景下风光和负荷预测误差允许的最恶劣不确定范围；Γ
ζ
表示保守度指标。
[0016]进一步的，所述灵活性需求模型的表达式为：
[0017][0018][0019][0020]式(4)中，F
D
(t,τ)为配电网的灵活性需求，P
NL
(t+τ)和P
NL
(t)分别为配电网在t和t+τ时刻时的净负荷实际功率，P
NL
(t+τ)
‑
P
NL
(t)为配电网在t至t+τ时刻的净负荷波动量；式(5)表示配电网产生的向上灵活性需求；式(6)表示配电网产生的向下灵活性需求。
[0021]进一步的，所述灵活性调节能力模型包括：微型燃气轮机的灵活性调节能力模型、可中断负荷的灵活性调节能力模型和储能装置的灵活性调节能力模型；
[0022]所述微型燃气轮机的灵活性调节能力模型的表达为：式(7)中，和分别表示燃气轮机提供的灵活性上调和下调能力。和分别表示燃气轮机的最大和最小出力，P
gt,t
表示燃气轮机的实时输出功率，和分别表示燃气轮机的向上和向下爬坡速率；
[0023]所述微型燃气轮机的灵活性调节能力模型的表达为：燃气轮机的灵活性调节能力模型的表达为：式(8)中，P
il,t
和分别表示可控负荷在当前时刻出力和最大出力，和分别表示系统切除可控负荷和恢复负荷的最大限制；
[0024]所述储能装置的灵活性调节能力模型的表达式为：所述储能装置的灵活性调节能力模型的表达式为：式(9)中，分别表示储能装置的灵活性上调和下调能力。分别表示储能装置的实时充/放电功率。分别表示储能装置的最大充/放电功率。E
ess,t
表示储能装置的实时电量；则分别表示储能装置的最小和最大储存电量。
[0025]进一步的，所述建立灵活性调节能力模型之后，包括以下步骤：根据所述灵活性调节能力模型建立灵活性资源充裕度模型和支路灵活性响应能力模型；
[0026]所述灵活性资源充裕度模型的表达式为：所述灵活性资源充裕度模型的表达式为：式(10)中，I
fl
表示一个运行周期内配电网灵活性资源的充裕水平；
[0027]所述支路灵活性响应能力模型的表达式为：
中，L
ij,t
为支路传输通道的实时负荷裕度，I<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，包括以下步骤：获取配电网的历史全年日运行数据，采用K
‑
means聚类算法对所述历史全年日运行数据的原始场景进行聚类，得到典型运行场景集；根据所述典型运行场景集，建立风机、光伏和负荷曲线的典型联合场景集；采用多面体集合表征所述典型联合场景集的预测误差，得到配电网运行场景集；建立灵活性需求模型，根据所述灵活性需求模型建立灵活性调节能力模型；根据所述配电网运行场景集和所述灵活性调节能力模型建立配电网灵活性资源配置模型；根据所述配电网灵活性资源配置模型进行配电网灵活性资源配置。2.根据权力要求1所述的一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，所述典型运行场景集的模型表达式为：式(1)中，S1表示典型运行场景的数量，n为迭代过程中的聚类数；l
n
为聚类造成的损失指标；M为聚类数结束值；s为原始场景的编号；P
s
为原始场景s的功率向量；为P
s
所在簇的聚类中心；所述典型联合场景集的模型表达式为：式(2)中，为原始场景s中风机、光伏和负荷曲线在各个时刻的功率向量。3.根据权利要求2所述的一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，所述配电网运行场景集的模型表达式为：式(3)中，∑|a|表示一个调度周期内各时段信息之，分别表示第s个典型场景下风机、光伏和负荷的实际功率，分别表示第s个典型场景下风机、光伏和负荷的预测出力，分别表示第s个典型场景下风光和负荷预测误差允许的最恶劣不确定范围；Γ
ζ
表示保守度指标。4.根据权力要求3所述的一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，所述灵活性需求模型的表达式为：活性需求模型的表达式为：
式(4)中，F
D
(t,τ)为配电网的灵活性需求，P
NL
(t+τ)和P
NL
(t)分别为配电网在t和t+τ时刻时的净负荷实际功率，P
NL
(t+τ)
‑
P
NL
(t)为配电网在t至t+τ时刻的净负荷波动量；式(5)表示配电网产生的向上灵活性需求；式(6)表示配电网产生的向下灵活性需求。5.根据权利要求4所述的一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，所述灵活性调节能力模型包括：微型燃气轮机的灵活性调节能力模型、可中断负荷的灵活性调节能力模型和储能装置的灵活性调节能力模型；所述微型燃气轮机的灵活性调节能力模型的表达为：式(7)中，和分别表示燃气轮机提供的灵活性上调和下调能力。和分别表示燃气轮机的最大和最小出力，P
gt,t
表示燃气轮机的实时输出功率，和分别表示燃气轮机的向上和向下爬坡速率；所述微型燃气轮机的灵活性调节能力模型的表达为：(8)，式(8)中，P
il,t
和分别表示可控负荷在当前时刻出力和最大出力，和分别表示系统切除可控负荷和恢复负荷的最大限制；所述储能装置的灵活性调节能力模型的表达式为：所述储能装置的灵活性调节能力模型的表达式为：式(9)中，分别表示储能装置的灵活性上调和下调能力。分别表示储能装置的实时充/放电功率。分别表示储能装置的最大充/放电功率。E
ess,t
表示储能装置的实时电量；则分别表示储能装置的最小和最大储存电量。6.根据权利要求5所述的一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，所述建立灵活性调节能力模型之后，包括以下步骤：根据所述灵活性调节能力模型建立灵活性资源充裕度模型和支路灵活性响应能力模型；所述灵活性资源充裕度模型的表达式为：所述灵活性资源充裕度模型的表达式为：式(10)中，I
fl
表示一个运行周期内配电网灵活性资源的充裕水平；
所述支路灵活性响应能力模型的表达式为：式(11)中，L
ij,t
为支路传输通道的实时负荷裕度，I
br
表示配电网线路在整个运行周期内的潮流均衡度。7.根据权利要求6所述的一种配电网灵活性评估及资源配置方法，其特征在于，所述配电网灵活性资源配置模型的目标函数为：minF＝C
inv
+C
ope (12)，式(12)中，C
inv
等年值化出力的规划投资，C
ope
表示等年值化出力运行；表示等年值化出力运行；表示等年值化出力运行；C
p,t
＝P
p,t
π
e,t (16)，C
wt,t
＝P
we,t
π
wt (17)，C
pv,t
＝P
pv,t
π
pv (18)，C
il,t
＝P
il,t
π
il (19)，(19)，C
loss,t
＝P
loss,t
π
e,t (22)，式(13)至(22)中，τ
a
表示设备a的等年值系数，r为贴现率，y
a
为设备a的经济使用年限。c...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨新婷，叶圣永，魏俊，李婷，李达，刘立扬，龙川，刘旭娜，柏昊阳，王子峣，潘一凡，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：