多微电网组群规划方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种多微电网组群规划方法、装置及电子设备，该方法包括：根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景；根据第一预设目标函数和第一预设约束条件，建立在多个典型场景下目标电力系统的微电网配置模型；根据微电网配置模型，获取目标电力系统中每个微电网的容量配置信息；根据每个微电网的容量配置信息和预设聚合方式对目标电力系统中的微电网进行聚合，得到多个微电网群；根据第二预设目标函数和第二预设约束条件，建立微电网群配置模型；根据微电网群配置模型，获取目标微电网群的容量配置信息；根据目标微电网群的容量配置信息，对目标微电网群进行容量配置。本发明专利技术能够降低电力系统的运行成本。系统的运行成本。系统的运行成本。

【技术实现步骤摘要】
多微电网组群规划方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及微电网
，尤其涉及一种多微电网组群规划方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]近年来，微电网被视为可再生能源的有效解决方案，并成为能源互联网不可或缺的重要组成，其在提高供电可靠性、安全性及消纳可再生能源等方面扮演着越来越重要的角色。
[0003]随着高比例新能源推进程度的不断加剧，微电网侧也将经历全新的发展过程，其将从“单一微电网”独立运行模式逐渐过渡到“微电网群”运行模式，新的发展路径也带来了新的技术挑战。目前，现有的微电网群在组网以及配置时并未考虑新能源消纳，导致电力系统的经济性较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种多微电网组群规划方法、装置及电子设备，以解决现有技术中采用微电网群运行模式的电力系统存在的经济性较差的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种多微电网组群规划方法、装置及电子设备，包括：
[0006]根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景；
[0007]根据第一预设目标函数和第一预设约束条件，建立在多个典型场景下目标电力系统的微电网配置模型；
[0008]根据微电网配置模型，获取目标电力系统中每个微电网的容量配置信息；
[0009]根据每个微电网的容量配置信息和预设聚合方式对目标电力系统中的微电网进行聚合，得到多个微电网群；
[0010]根据第二预设目标函数和第二预设约束条件，建立目标微电网群的微电网群配置模型，目标微电网群为多个微电网群中的任意一个微电网群；
[0011]根据微电网群配置模型，获取目标微电网群的容量配置信息；
[0012]根据目标微电网群的容量配置信息，对目标微电网群中的光伏装机容量、可控电源装机功率和储能设备容量进行配置。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供了一种多微电网组群规划装置，包括：
[0014]第一获取模块，用于根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景；
[0015]第一建立模块，用于根据第一预设目标函数和第一预设约束条件，建立在多个典型场景下目标电力系统的微电网配置模型；
[0016]第二获取模块，用于根据微电网配置模型，获取目标电力系统中每个微电网的容
量配置信息；
[0017]聚合模块，用于根据每个微电网的容量配置信息和预设聚合方式对目标电力系统中的微电网进行聚合，得到多个微电网群；
[0018]第二建立模块，用于根据第二预设目标函数和第二预设约束条件，建立目标微电网群的微电网群配置模型，目标微电网群为多个微电网群中的任意一个微电网群；
[0019]第三获取模块，用于根据微电网群配置模型，获取目标微电网群的容量配置信息；
[0020]配置模块，用于根据目标微电网群的容量配置信息，对目标微电网群中的光伏装机容量、可控电源装机功率和储能设备容量进行配置。
[0021]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0022]本专利技术实施例提供一种多微电网组群规划方法、装置及电子设备，首先通过根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景；然后根据第一预设目标函数和第一预设约束条件，建立在多个典型场景下目标电力系统的微电网配置模型；接着根据微电网配置模型，获取目标电力系统中每个微电网的容量配置信息；之后根据每个微电网的容量配置信息和预设聚合方式对目标电力系统中的微电网进行聚合，得到多个微电网群；再之后根据第二预设目标函数和第二预设约束条件，建立目标微电网群的微电网群配置模型，目标微电网群为多个微电网群中的任意一个微电网群；再之后根据微电网群配置模型，获取目标微电网群的容量配置信息；最后根据目标微电网群的容量配置信息，对目标微电网群中的光伏装机容量、可控电源装机功率和储能设备容量进行配置。如此，提供了一种考虑新能源消纳的多微电网组群规划方法，其可以降低电力系统的投资成本，提高电力系统的经济效益。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1是本专利技术实施例提供的多微电网组群规划的方法的实现流程图；
[0025]图2是本专利技术实施例提供的获取目标电力系统对应的典型场景的流程图；
[0026]图3是本专利技术实施例提供的微电网聚合成微电网群的流程示意图；
[0027]图4是本专利技术实施例提供的多微电网组群规划的装置的结构示意图；
[0028]图5是本专利技术实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0029]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。
[0030]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
[0031]如相关技术所描述的，近年来，微电网被视为可再生能源的有效解决方案，并成为能源互联网不可或缺的重要组成，其在提高供电可靠性、安全性及消纳可再生能源等方面扮演着越来越重要的角色。
[0032]随着高比例新能源推进程度的不断加剧，微电网侧也将经历全新的发展过程，其将从“单一微电网”独立运行模式逐渐过渡到“微电网群”运行模式，新的发展路径也带来了新的技术挑战。目前，现有的微电网群在组网以及配置时并未考虑新能源消纳，导致电力系统的经济性较差。
[0033]为了解决现有技术问题，本专利技术实施例提供了一种多微电网组群规划方法、装置、电子设备。下面首先对本专利技术实施例所提供的多微电网组群规划方法进行介绍。
[0034]如图1所示，本专利技术实施例提供的多微电网组群规划方法包括以下步骤：
[0035]S101、根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景。
[0036]在一些实施例中，根步骤S101的具体处理可以如下：
[0037]获取目标电力系统所在地区的预设时段的天气负荷数据；
[0038]根据天气负荷数据，构建目标电力系统对应的风光荷出力概率分布模型；
[0039]根据风光荷出力概率分布模型，建立风光联合出力概率分布模型；
[0040]根据风光联合出力概率分布模型、预设抽样算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多微电网组群规划方法，其特征在于，包括：根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景；根据第一预设目标函数和第一预设约束条件，建立在所述多个典型场景下目标电力系统的微电网配置模型；根据所述微电网配置模型，获取目标电力系统中每个微电网的容量配置信息；根据每个微电网的容量配置信息和预设聚合方式对目标电力系统中的微电网进行聚合，得到多个微电网群；根据第二预设目标函数和第二预设约束条件，建立目标微电网群的微电网群配置模型，目标微电网群为多个微电网群中的任意一个微电网群；根据微电网群配置模型，获取目标微电网群的容量配置信息；根据所述目标微电网群的容量配置信息，对所述目标微电网群中的光伏装机容量、可控电源装机功率和储能设备容量进行配置。2.根据权利要求1所述的多微电网组群规划方法，其特征在于，在所述根据预先建立的目标电力系统的风光联合出力模型，获取目标电力系统的多个典型场景之前，所述方法还包括：获取目标电力系统所在地区的预设时段的天气负荷数据；根据所述天气负荷数据，构建所述目标电力系统对应的风光荷出力概率分布模型；根据所述风光荷出力概率分布模型，建立风光联合出力概率分布模型；根据所述风光联合出力概率分布模型、预设抽样算法以及预设聚类算法，获取目标电力系统的多个典型场景。3.根据权利要求2所述的多微电网组群规划方法，其特征在于，所述根据所述风光联合出力概率分布模型、预设抽样算法以及预设聚类算法，获取目标电力系统的多个典型场景，包括：基于蒙特卡洛抽样方法，从所述风光联合出力概率分布模型中随机选取多个样本点，生成多个场景样本；基于预设聚类算法，对所述多个场景样本进行聚类，得到多个典型场景。4.根据权利要求1所述的多微电网组群规划方法，其特征在于，所述第一预设目标函数包括：minC
A&O
＝C
investement
+C
operation
C
investement
＝365
×
η
D
(C
PV
+C
F
+C
ESS
)C
PV
＝η
PV
P
PV
P
PV
＝N
PV
P
PV_unit
C
F
＝η
f
P
F
C
ESS
＝η
B
B
ESS
+η
P
P
ESS
+η
inv
P
ESS
C
operation
＝C
f
(t)+C
ESS
(t)+C
L
(t)+C
DR
(t)
其中，C
A&O
为微电网全寿命周期总成本，C
investement
为微电网的年平均建设成本，C
operation
为微电网的年运行成本，C
PV
为微电网内光伏电站的投资及维护成本，C
F
为微电网内可控电源的投资及维护成本，C
ESS
为微电网内储能设备的投资及维护成本，P
PV
为微电网内光伏总装机容量，N
PV
为光伏电池板待规划片数，P
PV_unit
为单片光伏电池板的额定功率，P
F
为微电网内可控电源总功率，B
ESS
为微电网内储能设备的额定功率，P
ESS
为微电网内储能设备的总功率，η
PV
为光伏的单位容量成本，η
f
为可控电源的单位容量成本，η
B
为储能单位能量成本，η
P
为单位容量成本，η
inv
为逆变器成本系数，η
D
为等值日系数，d为折现率，y为设备使用年限，C
f
(t)为微电网内可控电源运行成本，C
ESS
(t)为微电网内储能运行成本，C
L
(t)为微电网内普通负荷运行成本，C
DR
(t)为微电网内可控负荷运行成本，a
f
、b
f
、c
f
为微电网内可控电源运行成本系数,P
F
(t)为t时刻微电网内可控电源的输出功率，T为期望运行周期，P
ESS
(t)为t时刻下微电网内储能的充放电功率，a
ess
、b
ess
、c
ess
为微电网内储能运行成本系数，p(t)为在t时刻下微电网的负荷的购电电价，q(t)为t时刻下微电网内用户的总用电量,ΔP
DR
(t)为t时刻下微电网内可控负荷总调节量,a
DR
为微电网内可控负荷成本系数。5.根据权利要求1所述的多微电网组群规划方法，其特征在于，所述第一预设约束条件包括微电网渗透率约束、微电网内分布式电源爬坡率约束和微电网交换功率峰谷差约束；其中，所述微电网渗透率约束为：其中，所述微电网渗透率约束为：λ
min
<λ<λ
max
其中，P
PV
(t)为t时刻光伏出力，P
F
(t)为t时刻可控电源出力，P
L
(t)为t时刻普通电荷用电功率，P
DR
(t)为t时刻可控负荷的用电功率，T为调度周期，λ为微电网渗透率，P
m
为微电网渗透到大电网的功率，P
s
为微电网所连配电网的电力系统的总功率；所述微电网内分布式电源爬坡率约束为：
‑
RD
Fi
≤P
F
(t)
‑
P
F
(t
‑
1)≤RU
Fi
RU
Fi
和RD
F
分别为微电网中可控电源出力上升爬坡率和下降爬坡率，P
F
(t
‑
1)和P
F
(t)分别为微电网内可控电源...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世旭，张红斌，孙树敏，程艳，刘昱良，于芃，李姚旺，
申请(专利权)人：国网经济技术研究院有限公司国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：