一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法和系统，该方法包括：构建风电历史出力特性评估体系，利用多重数据检测法修正风电历史出力特性评估体系内的数据；对修正后的风电历史出力特性评估体系内的数据降维聚类，生成典型出力特性运行数据；根据典型出力特性运行数据和储能规模，计算平抑波动率、新能源出力峰谷差减少率和系统峰谷差减少率，利用最优权重系数法确定各变化率权重，定量评估储能规模与新能源场站有效出力的关系。所述系统实现上述方法。本发明专利技术能够从大量的历史出力数据中提取具有代表性的运行特性结果，更加准确地量化分析储能规模与新能源场站有效出力的关系，为储能电站能量管理与制定调控策略提供依据。与制定调控策略提供依据。与制定调控策略提供依据。

【技术实现步骤摘要】
一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法和系统


[0001]本专利技术涉及电力系统中的储能规划与新能源评估
，尤其涉及一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着化石能源的不断消耗与环境问题的日益突出，我国正持续推动能源绿色低碳转型，新能源发电项目的建设如火如荼。
[0003]新能源发电出力具有随机性、间歇性和波动性等特点，出力受到季节、气候等因素影响较大，给电力系统的安全稳定运行带来了一定影响。储能作为一种柔性电力调节资源，在全球新能源替代化石能源低碳转型进程中，具备正向的、不可替代的社会价值，在新能源消纳、提升电网系统灵活性稳定性的技术必要性已得到充分验证。储能技术与风电联合构成风储联合电站，可有效解决风电等新能源出力波动性大、参与电网调节能力不足等问题。
[0004]随着新能源和超大规模储能的组合已逐渐成为能源行业的共识，新能源与超大规模电池储能联合电站的逐渐普及，量化分析储能规模与新能源场站有效出力关系成为亟需解决的问题。目前含储能的新能源发电评估方法，还没有形成公认的、成熟的、行之有效的新能源出力特性评估指标体系，联合电站出力能力主要依赖于调度人员的估算，这往往存在着估算时间长、效率低、准确性差等缺点，为了给储能电站能量管理与调控策略制定等提供依据，提高新能源使用效率，需要对储能规模与新能源场站有效出力的关系进行准确的量化分析。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法，能够从大量的历史出力数据中提取具有代表性的运行特性结果，更加准确的量化分析储能规模与新能源场站有效出力的关系，为储能电站能量管理与调控策略制定提供依据。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]步骤1：构建风电历史出力特性评估体系，利用多重数据检测法修正风电历史出力特性评估体系内的数据；
[0009]步骤2：对修正后的风电历史出力特性评估体系内的数据降维聚类，生成典型出力特性运行数据；
[0010]步骤3：根据典型出力特性运行数据和储能规模，计算平抑波动率ξ、新能源出力峰谷差减少率η和系统峰谷差减少率ΔP；
[0011]步骤4：利用最优权重系数法确定平抑波动率ξ、新能源出力峰谷差减少率η和系统
峰谷差减少率ΔP的权重，定量评估储能规模与新能源场站有效出力的关系。
[0012]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0013]进一步地，步骤1包括如下子步骤：
[0014]步骤101：通过风电历史出力数据、动态与静态特性指标和多时间尺度评估指标构建风电历史出力特性评估体系；所述风电历史出力数据包括常规出力数据和电力相关数据；
[0015]步骤102：以一日出力数据为单位，对风电历史出力特性评估体系内的数据进行评估，判断出需要进行质量控制的m个数据和需要进行多要素内部一致性检验的k项项目，并建立要素质量检验综合判别矩阵和要素质量检验码矩阵；
[0016]步骤103：进行数据检验；具体包括：
[0017]进行要素允许值范围和电力学界限值的检验，给相应的要素质量检验码赋值；进行要素极值检验，给要素质量检验综合判别矩阵中相应的元素赋值；进行两要素一致性检验，给要素质量检验综合判别矩阵中相应的元素赋值；
[0018]步骤104：统计要素质量检验综合判别矩阵中各元素的结果；
[0019]步骤105：利用修正后的数据替换风电历史出力特性评估体系内的原始数据。
[0020]进一步地，步骤2包括如下子步骤：
[0021]步骤201：将修正后的风电历史出力特性评估体系内的数据作为聚类的输入数据X(N
×
M)，其中N为评估体系内的数据个数，M为高维空间的维数；
[0022]步骤202：利用UMAP降维算法对输入数据X(N
×
M)进行降维，得到反映评估数据之间距离的新的特征空间Y(N
×
L)，其中N是评估体系内的数据个数，L是低维空间的维数；
[0023]步骤203：求出评估体系内的数据在最大主方向上的投影Y1，并将Y1的值按照由大到小的顺序排列得到新的序列Y
11
，根据待处理评估体系内的数据的类别数目C选取初始聚类中心V0；
[0024]步骤204：从初始聚类中心V0开始对新的特征空间Y中的数据进行迭代聚类，当聚类中心V
a
满足‖V
a+1
‑
V
a
‖<ε时，停止迭代，将得到的聚类结果作为典型出力特性运行数据，式中的ε代表迭代阈值，a表示迭代次数。
[0025]进一步地，步骤3中，所述计算平抑波动率、新能源出力峰谷差减少率和系统峰谷差减少率具体为：
[0026]平抑波动率ξ由下式计算：
[0027][0028]其中，t为典型日中的时刻，T为总时刻数，ρ
t
为t时刻的实际新能源出力波动率，ρ
tES
为加入储能后的t时刻等效出力的波动率；
[0029]新能源出力峰谷差减少率η为：
[0030][0031]其中，t为典型日中的时刻，T为总时刻数，Ω表示时刻的集合，P
t
为t时刻的实际新能源出力，P
tES
为t时刻的加入储能后的等效出力，S为新能源装机容量；
[0032]系统峰谷差减少率ΔP为：
[0033]ΔP＝ΔP
systemES
+ΔP
ES
[0034]其中，ΔP
systemES
为由于新能源介入增加的峰谷差，ΔP
ES
为由于新能源与配套储能同时介入增加的峰谷差。
[0035]进一步地，步骤4包括以下子步骤：
[0036]步骤401：将平抑波动率ξ、新能源出力峰谷差减少率η和系统峰谷差减少率ΔP作为量化指标，利用AHP法计算三类指标的主观权重向量w＝(w1,w2,
…
w
i
,
…
,w
n
)，利用熵权法确定三类指标的客观权重向量v＝(v1,v2,
…
,v
i
,
…
,v
n
)；组合主客观权重的组合权重向量R＝αw+βv，α为主观权重的系数，β为客观权重的系数；
[0037]主观权重的系数α和客观权重的系数β由下式计算：
[0038][0039][0040]式中，g
ij
为各评价对象指标的值，w
i
为主观权重向量w中的主观权重，v
i
为客观权重向量v中的客观权重，n为待量化的指标的个数，m为出力数据的个数；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：构建风电历史出力特性评估体系，利用多重数据检测法修正风电历史出力特性评估体系内的数据；步骤2：对修正后的风电历史出力特性评估体系内的数据降维聚类，生成典型出力特性运行数据；步骤3：根据典型出力特性运行数据和储能规模，计算平抑波动率ξ、新能源出力峰谷差减少率η和系统峰谷差减少率ΔP；步骤4：利用最优权重系数法确定平抑波动率ξ、新能源出力峰谷差减少率η和系统峰谷差减少率ΔP的权重，定量评估储能规模与新能源场站有效出力的关系。2.根据权利要求1所述的储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法，其特征在于，步骤1包括如下子步骤：步骤101：通过风电历史出力数据、动态与静态特性指标和多时间尺度评估指标构建风电历史出力特性评估体系；所述风电历史出力数据包括常规出力数据和电力相关数据；步骤102：以一日出力数据为单位，对风电历史出力特性评估体系内的数据进行评估，判断出需要进行质量控制的m个数据和需要进行多要素内部一致性检验的k项项目，并建立要素质量检验综合判别矩阵和要素质量检验码矩阵；步骤103：进行数据检验；具体包括：进行要素允许值范围和电力学界限值的检验，给相应的要素质量检验码赋值；进行要素极值检验，给要素质量检验综合判别矩阵中相应的元素赋值；进行两要素一致性检验，给要素质量检验综合判别矩阵中相应的元素赋值；步骤104：统计要素质量检验综合判别矩阵中各元素的结果；步骤105：利用修正后的数据替换风电历史出力特性评估体系内的原始数据。3.根据权利要求1所述的储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法，其特征在于，步骤2包括如下子步骤：步骤201：将修正后的风电历史出力特性评估体系内的数据作为聚类的输入数据X(N
×
M)，其中N为评估体系内的数据个数，M为高维空间的维数；步骤202：利用UMAP降维算法对输入数据X(N
×
M)进行降维，得到反映评估数据之间距离的新的特征空间Y(N
×
L)，其中N是评估体系内的数据个数，L是低维空间的维数；步骤203：求出评估体系内的数据在最大主方向上的投影Y1，并将Y1的值按照由大到小的顺序排列得到新的序列Y
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，根据待处理评估体系内的数据的类别数目C选取初始聚类中心V0；步骤204：从初始聚类中心V0开始对新的特征空间Y中的数据进行迭代聚类，当聚类中心V
a
满足‖V
a+1
‑
V
a
‖<ε时，停止迭代，将得到的聚类结果作为典型出力特性运行数据，式中的ε代表迭代阈值，a表示迭代次数。4.根据权利要求1所述的储能规模与新能源场站有效出力的量化关系分析方法，其特征在于，步骤3中，所述计算平抑波动率、新能源出力峰谷差减少率和系统峰谷差减少率具体为：平抑波动率ξ由下式计算：
其中，t为典型日中的时刻，T为总时刻数，ρ
t
为t时刻的实际新能源出力波动率，为加入储能后的t时刻等效出力的波动率；新能源出力峰谷差减少率η为：其中，t为典型日中的时刻，T为总时刻数，Ω表示时刻的集合，P
t
为t时刻的实际新能源出力，为t时刻的加入储能后的等效出力，S为新能源装机容量；系统峰谷差减少率ΔP为：ΔP＝ΔP
systemE...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋小亮，邢鹏翔，孟高军，毛玉宾，章婧，贾鹏，李甜甜，晏昕童，王洋，陈姝彧，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：