本申请提供一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，包括：根据输电网储能联合规划系统生成输电网储能联合规划架构；基于所述电网储能联合规划架构，采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，并通过消减技术生成风光出力时空相关性的典型场景；根据所述典型场景生成单项成本函数，在所述单项成本函数基础上基于成本最小化目标和添加约束后生成输电网储能联合规划模型；对所述输电网储能联合规划模型进行线性化处理和线路状态划分，基于所述状态划分求解所述输电网储能联合规划模型，获得规划结果。本申请通过采用相关系数矩阵的方法和运用拉丁超立方采样和同步回代削减技术，使得结果更具有说服力与代表性。有说服力与代表性。有说服力与代表性。
【技术实现步骤摘要】
一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法及装置
[0001]本申请涉及新能源发电优化领域，尤其涉及一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法。本申请还涉及一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划装置。
技术介绍
[0002]近年来，全球生态与能源问题愈发严重，全力发展以风电、光伏为代表的清洁能源对各个国家显得的尤为关键。从我国现有的电力系统结构上来看，新能源的装机容量不断扩大，渗透率不断提升，但输电网络无法同时跟进，难以将产生的新能源及时输送。在电力系统中，发电机组等调峰设备与新能源之间的发展具有较大失衡，造成大量的新能源废弃。储能装置因其能够快速响应新能源波动，实现能量双向流动的特点，正在成为新能源消纳的重要手段。如何在同一时间层面上，同时考虑储能的优化配置问题和输电网络的规划问题已愈发重要。
[0003]现有技术中，对电网规划的研究大多只考虑了风光出力的时间相关性，对风光出力的时间和空间联合相关性对规划结果的影响研究较少；且描述相关性的过程中，大多采用的是copula函数；优化场景大多选用风电或者光伏出力的单一场景，不具有代表性；针对输电网与储能的规划，只考虑单一的电储能、热储能，或者单纯的进行输电网规划，对于电、热混合储能装置与输电网进行联合规划研究较少；在输储联合规划模型中，没有计及传输拥塞，对网络潮流运行的安全性考虑不足；同时在求解方式上，传统的优化算法求解速度较慢、精准性较差，难以满足计算需求。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中的缺陷，提供一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法。本申请还涉及一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划装置。
[0005]本申请提供一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，包括：
[0006]根据输电网储能联合规划系统生成输电网储能联合规划架构；
[0007]基于所述电网储能联合规划架构，采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，并通过消减技术生成风光出力时空相关性的典型场景；
[0008]根据所述典型场景生成单项成本函数，在所述单项成本函数基础上基于成本最小化目标和添加约束后生成输电网储能联合规划模型；
[0009]对所述输电网储能联合规划模型进行线性化处理和线路状态划分，基于所述状态划分求解所述输电网储能联合规划模型，获得规划结果。
[0010]可选的，所述采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，包括：
[0011]对所述风电机组和光电机组建模，生成风电出力模型和光电出力模型；
[0012]采用分层抽样，对所述风电出力模型和光电出力模型的多元独立随机变量进行采样，基于所述采样的值生成变量矩阵；
[0013]通过所述变量矩阵计算得出相关系数矩阵，分解所述相关系数矩阵后进行排序，获得排序后的相关系数矩阵；
[0014]将所述相关系数矩阵中的时间相关系数矩阵和空间相关系数矩阵做点积，生成风光出力时空相关性。
[0015]可选的，所述分层采用包括拉丁超立方采样。
[0016]可选的，所述变量矩阵计算，包括：
[0017]采样点的值带入到G
T
＝K(L
T
)的反函数中，得到变量L
i
的值，公式如下：
[0018][0019]其中：i∈(1,2，
……
，T)，表示K
T
()的反函数，M是采样点个数；
[0020]将每一个随机变量的函数值排成一整个列，形成T
×
M的变量矩阵。
[0021]可选的，所述添加约束包括添加潮流越限约束；
[0022]所述潮流越限约束包括：判断线路的传输功率是否已经超过了设定的限制，并且计算超过的限制的功率大小，具体公式如下：
[0023][0024][0025]其中：h∈[0,1]表示线路潮流功率约束因子；表示线路l
ij
的传输功率的最大值。
[0026]本申请还提供一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划装置，包括：
[0027]准备模块，用于根据输电网储能联合规划系统生成输电网储能联合规划架构；
[0028]场景模块，用于基于所述电网储能联合规划架构，采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，并通过消减技术生成风光出力时空相关性的典型场景；
[0029]模型模块，用于根据所述典型场景生成单项成本函数，在所述单项成本函数基础上基于成本最小化目标和添加约束后生成输电网储能联合规划模型；
[0030]结果模块，用于对所述输电网储能联合规划模型进行线性化处理和线路状态划分，基于所述状态划分求解所述输电网储能联合规划模型，获得规划结果。
[0031]可选的，所述场景模块包括：
[0032]建模单元，用于对所述风电机组和光电机组建模，生成风电出力模型和光电出力模型；
[0033]采样单元，用于采用分层抽样，对所述风电出力模型和光电出力模型的多元独立随机变量进行采样，基于所述采样的值生成变量矩阵；
[0034]排序单元，用于通过所述变量矩阵计算得出相关系数矩阵，分解所述相关系数矩阵后进行排序，获得排序后的相关系数矩阵；
[0035]计算单元，用于将所述相关系数矩阵中的时间相关系数矩阵和空间相关系数矩阵做点积，生成风光出力时空相关性。
[0036]可选的，所述分层抽样包括拉丁超立方采样。
[0037]可选的，所述变量矩阵计算，包括：
[0038]采样点的值带入到G
T
＝K(L
T
)的反函数中，得到变量L
i
的值，公式如下：
[0039][0040]其中：i∈(1,2，
……
，T)，表示K
T
()的反函数，M是采样点个数；
[0041]将每一个随机变量的函数值排成一整个列，形成T
×
M的变量矩阵。
[0042]可选的，所述添加约束包括添加潮流越限约束；
[0043]所述潮流越限约束包括：判断线路的传输功率是否已经超过了设定的限制，并且计算超过的限制的功率大小，具体公式如下：
[0044][0045][0046]其中：h∈[0,1]表示线路潮流功率约束因子；表示线路l
ij
的传输功率的最大值。
[0047]本申请的优点和有益效果：
[0048]本申请提供一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，包括：根据输电网储能联合规划系统生成输电网储能联合规划架构；基于所述电网储能联合规划架构，采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，并通过消减技术生成风光出力时空相关性的典型场景；根据所述典型场景生成单项成本函数，在所述单项成本函数基础上基于成本最小化目标和添加约束后生成输电网储能联合规划模型；对所述输电网储能联合规本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，其特征在于，包括：根据输电网储能联合规划系统生成输电网储能联合规划架构；基于所述电网储能联合规划架构，采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，并通过消减技术生成风光出力时空相关性的典型场景；根据所述典型场景生成单项成本函数，在所述单项成本函数基础上基于成本最小化目标和添加约束后生成输电网储能联合规划模型；对所述输电网储能联合规划模型进行线性化处理和线路状态划分，基于所述状态划分求解所述输电网储能联合规划模型，获得规划结果。2.根据权利要求1所述考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，其特征在于，所述采用相关系数矩阵描述风电机组和光电机组的时空相关性，包括：对所述风电机组和光电机组建模，生成风电出力模型和光电出力模型；采用分层抽样，对所述风电出力模型和光电出力模型的多元独立随机变量进行采样，基于所述采样的值生成变量矩阵；通过所述变量矩阵计算得出相关系数矩阵，分解所述相关系数矩阵后进行排序，获得排序后的相关系数矩阵；将所述相关系数矩阵中的时间相关系数矩阵和空间相关系数矩阵做点积，生成风光出力时空相关性。3.根据权利要求2所述考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，其特征在于，所述分层采用包括拉丁超立方采样。4.根据权利要求2所述考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，其特征在于，所述变量矩阵计算，包括：采样点的值带入到G
T
＝K(L
T
)的反函数中，得到变量L
i
的值，公式如下：其中：i∈(1,2，
……
，T)，表示K
T
()的反函数，M是采样点个数；将每一个随机变量的函数值排成一整个列，形成T
×
M的变量矩阵。5.根据权利要求1所述考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规划方法，其特征在于，所述添加约束包括添加潮流越限约束；所述潮流越限约束包括：判断线路的传输功率是否已经超过了设定的限制，并且计算超过的限制的功率大小，具体公式如下：超过的限制的功率大小，具体公式如下：其中：h∈[0,1]表示线路潮流功率约束因子；表示线路l
ij
的传输功率的最大值。6.一种考虑风光出力时空相关性的输电网储能联合规...
【专利技术属性】
技术研发人员：柴琦，徐静，张晓明，曹文斌，刘英，孙宇航，尹志禹，吕昕昕，孙徐，李宏涛，任立阳，李佳星，秦海宇，王爽，张小龙，赵海多，姜庆波，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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