一种100%新能源占比下配电网优化运行方法技术

本发明专利技术公开了一种100％新能源占比下配电网优化运行方法包括：采集风光水出力信息；对100％新能源占比情况发生前一周的风光水出力数据进行拟合；基于离散序列转换方法的风光水出力期望值的确定；建立风光水储荷多源协同优化运行模型。得到的风光水各自出力的离散概率序列，计算得到风光水各时段各自出力的期望值，将其作为风光水各时段各自的出力上限，建立风光水储荷多源协同优化运行模型，综合考虑风光水发电、荷侧主动响应、储能协同、切负荷等手段，实现极端情况下配电网与外电网断开时，配电网安全稳定的独立运行；从而得到100％新能源占比的极端情况下配电网独立运行状态下的优化运行策略与调控方法。的优化运行策略与调控方法。的优化运行策略与调控方法。

【技术实现步骤摘要】
一种100％新能源占比下配电网优化运行方法


[0001]本专利技术涉及配电网优化
，具体为一种100％新能源占比下配电网优化运行方法。

技术介绍

[0002]随着进入新能源时代，在光伏、风能和水电等清洁能源电站装机比重越来越大的背景下，各个电站如何协调运行从而提升新能源消纳率是目前多能互补研究的趋势和难点。相比风电和光伏的不可调性，水电具有启闭速度快、调节灵活等特点，因此水电成为了风电和光电互补能源的首选[9]。将水电与风力/光伏电站耦合，能够提升风电/光电的消纳能力。
[0003]随着电化学储能的发展，新型储能电站开始被用来消纳风电、光电等新能源。电化学储能在提高清洁能源消纳能力以及水火电站机组效率方面的有效性、水电和风电之间能够相互支持、水电风电联合运行理论的可靠性、水电是一种理想的光伏发电互补资源都成为共同相信的现实。
[0004]控制目标指导下引入滤波分析方法对风、光电出力情况开展分析，在确保电力系统稳定运行的基础上，给出基于“风－光－水－气－储”5种电源的日前调度策略；实现系统运行总成本及总出力波动的最小化，成为了主要的研究目标。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0006]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
[0007]因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的配电网优化运行方法存在多源协同程度不足、荷侧主动响应弱，以及如何实现极端情况下配电网安全稳定的独立运行问题。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于，包括：
[0009]采集风光水出力信息；
[0010]对100％新能源占比情况发生前一周的风光水出力数据进行拟合；
[0011]基于离散序列转换方法的风光水出力期望值的确定；
[0012]建立风光水储荷多源协同优化运行模型。
[0013]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：风光水出力概率分布拟合，包括：利用Python中的distfit库进行风光水出力概率分布的拟合，distfit库可以通过残差平方和和拟合优度检验对多个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。
[0014]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述风
光水出力期望值的确定，包括：
[0015]根据各个不确定变量的概率分布函数及预先设定的步长q，将各个不确定变量离散化以得到其离散概率序列；
[0016]通过加法类型转换运算，得到多个不确定性变量的综合离散概率序列。
[0017]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述离散概率序列包括：
[0018]当满足下面的条件时，离散序列a(i)被称为概率序列；
[0019][0020]不确定变量的期望值定义如下：
[0021][0022]其中，a(i)是不确定变量的概率序列，i表示第i个值，N
a
为序列总数。
[0023]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述离散概率序列还包括：
[0024][0025]其中，a(i
a,t
)为风电离散概率序列，b(i
b,t
)为光伏发电，c(i
c,t
)为水力发电的离散概率序列，风光水总出力的离散概率序列d(i
d,t
)。
[0026]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：风光水及可控资源模型，包括：
[0027]分布式可再生能源出力模型：风力发电、光伏发电；
[0028]水电调度模型：水电站出力模型、库容约束、泄流量约束、输出功率约束；
[0029]储能模型：可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷；
[0030]切负荷模型。
[0031]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述水电调度模型，水电站出力计算式表示为：
[0032]P
h
＝min(9.81ηRH,P
h,max
)
[0033][0034]其中：η为水电站综合效率系数；P
h,max
为水电站装机容量；ΔH
loss
为水头损失；R为发电引用流量；WS为弃流量；和分别表征水位
‑
库容曲线和尾水位
‑
泄流曲线；为时段平均库容，表示为：Vt和Vt+1分别为始末库容，通过水流连续性方程连接，且库容必须在合理的变化范围之内，须同时满足如下公式：
[0035][0036]其中：V
min
和V
max
分别为库容的下限和上限；ΔT
t
是时间步长。
[0037]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：
[0038]所述可平移负荷，表示为：
[0039][0040][0041][0042]其中，，P
shift
＝(P
shift
)1×
T
，P
shift，t
是可平移负荷平移后的功率，T是调度周期，T＝24；X＝(X
t
)1×
(T
‑
n+1)
，X
t
是平移后的负荷曲线起始标志变量，X
t
＝1代表平移后的可平移负荷在t时段起始；在t时段起始；在t时段起始；是指负荷平移前第1个时间段的功率；S是可平移负荷曲线可能起始时段集合；是可平移负荷平移后可能的最小起始时间和最大终止时间；n是可平移负荷持续时间。
[0043]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述风光水储荷多源协同优化模型，包括：
[0044]目标函数：弃风弃光电量最小目标函数和切负荷量最小目标函数；
[0045]约束条件：二阶锥潮流约束、节点功率平衡约束和安全约束。
[0046]作为本专利技术所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述目标函数，还包括：
[0047]弃风弃光电量最小目标函数：
[0048][0049]其中，CUR代表系统总弃风弃光电量；T是调度周期；E
wt,t
，E
pv,t
和E
h,t
分别是风机、光伏发电机组和水电机组t时段输出功率的期望值；P
wt,t
，P
pv,t
和P
h,t
分别是风机、光伏发电机组和水电机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于，包括：采集风光水出力信息；对100％新能源占比情况发生前一周的风光水出力数据进行拟合；基于离散序列转换方法的风光水出力期望值的确定；建立风光水储荷多源协同优化运行模型。2.如权利要求1所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：风光水出力概率分布拟合，包括：利用Python中的distfit库进行风光水出力概率分布的拟合，distfit库可以通过残差平方和和拟合优度检验对多个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳分布。3.如权利要求1或2所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述风光水出力期望值的确定，包括：根据各个不确定变量的概率分布函数及预先设定的步长q，将各个不确定变量离散化以得到其离散概率序列；通过加法类型转换运算，得到多个不确定性变量的综合离散概率序列。4.如权利要求3所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述离散概率序列包括：当满足下面的条件时，离散序列a(i)被称为概率序列；不确定变量的期望值定义如下：其中，a(i)是不确定变量的概率序列，i表示第i个值，N
a
为序列总数。5.如权利要求4所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述离散概率序列还包括：其中，a(i
a,t
)为风电离散概率序列，b(i
b,t
)为光伏发电，c(i
c,t
)为水力发电的离散概率序列，风光水总出力的离散概率序列d(i
d,t
)。6.如权利要求5所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：风光水及可控资源模型，包括：分布式可再生能源出力模型：风力发电、光伏发电；水电调度模型：水电站出力模型、库容约束、泄流量约束、输出功率约束；储能模型：可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷；切负荷模型。7.如权利要求6所述的100％新能源占比下配电网优化运行方法，其特征在于：所述水电调度模型，水电站出力计算式表示为：P
h
＝min(9.81ηRH,P
h,max
)
其中：η为水电站综合效率系数；P
h,max
为水电站装机容量；ΔH
loss
为水头损失；R为发电引用流量；WS为弃流量；...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭斌，杨强，马鑫，赵远凉，史虎军，丁宇洁，罗鑫，仇伟杰，申炜，郭明，杜秀举，吴俊峰，黄宁钰，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：