考虑时空特性的新能源分区布局优化方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑时空特性的新能源分区布局优化方法，包括：建立各分区时空特征表征模型，以典型月各时段光伏出力平均值作为整点等效出力；建立考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，其约束条件包括新能源规模约束、弃电率约束、功率平衡约束、分区间联络线功率约束和机组出力约束；其目标函数为新增风电和光伏发电装机容量的等效年投资收益率最大；采用遗传算法求解考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，输出新增分区光伏容量、新增分区风电容量和新增风光空间布局。本发明专利技术工程实践性更强，便于实施，同时，采用遗传算法求解考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，输出新能源电源规划方案，具有计算速度快、效果好等特点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
考虑时空特性的新能源分区布局优化方法


[0001]本专利技术涉及及电力系统新能源规划及优化运行
，尤其是一种考虑时空特性的新能源分区布局优化方法。

技术介绍

[0002]随着社会的不断发展，各国对气候变化和能源需求变化的重视程度不断提升。目前，世界各国开始对能源进行新能源规模化革命、化石能源低碳化革命和能源管理智能化革命，积极构建新型电力系统，新能源接入电网可以起到减少碳排放和促进能源结构转型等作用，推进新能源产业规模稳步扩大和发展。新能源分区布局的优化一直以来都是电力系统规划及优化运行领域存在的难题之一，虽然目前国内外已有专家学者通过恒定功率模型、联合概率分布法和场景削减法构造新能源联合时序场景，建立考虑随机性和时序相关性的新能源模型，并采用智能优化算法对新能源分区容量和布局进行求解。但这种方法，缺乏对新能源空间特性的考虑，在新型电力系统中接入新能源时，不仅需要对新能源应用过程中的时序相关性进行考虑，还需要考虑空间相关性对新型电力系统运行的影响，要综合分析不同类型的新能源对位置、气候、地貌、地形、占地面积及资源类型等各项因素的具体依赖程度，协调新能源分区布局过程中时间和空间特性，依据最终的分析结果,选择与实际情况相符的新能源分区布局方案，从使其在新型电力系统中的作用能够得到合理发挥。
[0003]目前，国内外专家学者针对新能源分区布局的优化方法主要通过恒定功率模型、联合概率分布法和场景削减法构造新能源联合时序场景，建立考虑随机性和时序相关性的新能源模型，并采用智能优化算法对新能源分区容量和布局进行求解，但由于时间空间因素同时影响新能源出力，这种方法会导致最终分区布局方案较为粗糙，并不能发挥新能源调度潜力，存在缺少时空耦合特性、实施性弱等缺陷。如何避免以上方法存在的问题，考虑新能源时间空间特性关系，提高分区布局优化方法的工程实践性，是目前电力系统规划及优化运行领域急需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]为解决传统容量规划方法忽略新能源时空特性、实施性弱的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种具有时空耦合性强、工程性强、便于实施、效果好的考虑时空特性的新能源分区布局优化方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：一种考虑时空特性的新能源分区布局优化方法，该方法包括下列顺序的步骤：
[0006](1)基于各分区电网实际运行的风光出力曲线或历史实测数据，建立各分区时空特征表征模型，以典型月各时段光伏出力平均值作为整点等效出力；
[0007](2)建立考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，其约束条件包括新能源规模约束、弃电率约束、功率平衡约束、分区间联络线功率约束和机组出力约束；其目标函数为新增风电和光伏发电装机容量的等效年投资收益率最大；
[0008](3)采用遗传算法求解考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，输出新增分区光伏容量、新增分区风电容量和新增风光空间布局。
[0009]所述步骤(1)具体包括以下步骤：
[0010](1a)对光伏发电的出力特性进行分析,光伏出力表示为：
[0011]P
PV
＝E
·
S
·
τ (1)
[0012]其中，E为太阳辐射强度；S为光伏电池板面积；τ为太阳能光电转换效率；
[0013](1b)风电出力表示为：
[0014][0015]其中，v
ci
、v
r
、v
co
分别为切入风速、额定风速和切出风速；P
w
‑
rate
为风电机组额定输出功率；
[0016]由于新能源出力特性与随着地理位置不同存在较大差异，因此以典型月各时段新能源出力平均值作为整点等效出力，则考虑时空特性的新能源输出功率表示为：
[0017][0018]其中，表示考虑时空特性的t时刻光伏出力；ξ表示典型月个数；表示典型月下t时刻光伏出力；表示考虑时空特性的t时刻风电出力；表示典型月下t时刻风电出力，同时公式(3)为各分区时空特征表征模型。
[0019]在步骤(2)中，所述约束条件包括：
[0020]新能源规模约束为：
[0021][0022]其中，CA为新增光伏、风电总规模；CA
Wi
为分区i新增风电规模；CA
PVi
为分区i新增光伏规模；
[0023]弃电率约束为：
[0024][0025]其中，为分区i风电总发电量，为分区i光伏总发电量；R
max
为分区最大弃电率设定值；E
i,cut
为第i个分区新增光伏、风电引起的弃电量；
[0026]功率平衡约束为：
[0027][0028]其中，分别为分区i风电、光伏、火电、水电在t时刻出力；除上述电源外其他类型电源出力；为分区i联络线在t时刻实际功率；为分区i负荷；
[0029]分区间联络线功率约束有两种方式，第一种方式为省间区域联络线的电力交换按照交易协定而提前确定，此时区域间联络线功率交换等于计划值，表示为：
[0030][0031]第二种方式为省内分区电网联络线交换根据各分区功率平衡需求进行灵活调整，此时区域间联络线功率交换为变量，但不超过联络线的输电能力，表示为：
[0032][0033]其中，为区域联络线调度计划值；P
line,max
为分区联络线极限输送功率，该值随电网结构调整动态调整；
[0034]机组出力约束为：
[0035][0036]其中，和分别为为区域中所有火电和水电机组最小出力；和为分区所有火电和水电机组最大出力。
[0037]在步骤(2)中，所述目标函数为新增风电和光伏发电装机容量的等效年投资收益率最大，表示为：
[0038][0039]其中，分别为i个分区内新增风电、光伏发电量；E
i,cut
为第i个分区新增光伏、风电引起的弃电量，风电、光伏上网电价，C
cut
为弃电惩罚系数；分别为第i个分区新增风电、光伏建设成本年折算值；分别为第i个分区新增风电、光伏年度运维成本；i为第i个电网分区；N为电网分区数。
[0040]所述步骤(3)具体包括以下步骤：
[0041](3a)在采用遗传算法求解时，根据求解变量的不同，采用不同的编码形式，主要优化分区光伏、风电装机规模，因此采用实数编码形式对染色体进行编码；实际编码中仍按二进制进行编码，通过译码转换为实数编码，染色体表示为X＝(x1,x2,x3,x4,
…
,x
2N
‑1,x
2N
)，x1、x2、x3、x4是二进制代码构成的数组，x1、x2分别第1个分区风电、光伏装机容量，x
2N
‑1,x
2N
分别
第N个分区风电、光伏装机容量；
[0042](3b)产生分区新增光伏容量及其空间布局和分区新增风电容量及其空间布局本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑时空特性的新能源分区布局优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：(1)基于各分区电网实际运行的风光出力曲线或历史实测数据，建立各分区时空特征表征模型，以典型月各时段光伏出力平均值作为整点等效出力；(2)建立考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，其约束条件包括新能源规模约束、弃电率约束、功率平衡约束、分区间联络线功率约束和机组出力约束；其目标函数为新增风电和光伏发电装机容量的等效年投资收益率最大；(3)采用遗传算法求解考虑时空特性的新能源分区布局优化模型，输出新增分区光伏容量、新增分区风电容量和新增风光空间布局。2.根据权利要求1所述的考虑时空特性的新能源分区布局优化方法，其特征在于：所述步骤(1)具体包括以下步骤：(1a)对光伏发电的出力特性进行分析,光伏出力表示为：P
PV
＝E
·
S
·
τ (1)其中，E为太阳辐射强度；S为光伏电池板面积；τ为太阳能光电转换效率；(1b)风电出力表示为：其中，v
ci
、v
r
、v
co
分别为切入风速、额定风速和切出风速；P
w
‑
rate
为风电机组额定输出功率；由于新能源出力特性与随着地理位置不同存在较大差异，因此以典型月各时段新能源出力平均值作为整点等效出力，则考虑时空特性的新能源输出功率表示为：其中，表示考虑时空特性的t时刻光伏出力；ξ表示典型月个数；表示典型月下t时刻光伏出力；表示考虑时空特性的t时刻风电出力；表示典型月下t时刻风电出力，同时公式(3)为各分区时空特征表征模型。3.根据权利要求1所述的考虑时空特性的新能源分区布局优化方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述约束条件包括：新能源规模约束为：
其中，CA为新增光伏、风电总规模；CA
Wi
为分区i新增风电规模；CA
PVi
为分区i新增光伏规模；弃电率约束为：其中，为分区i风电总发电量，为分区i光伏总发电量；R
max
为分区最大弃电率设定值；E
i,cut
为第i个分区新增光伏、风电引起的弃电量；功率平衡约束为：其中，分别为分区i风电、光伏、火电、水电在t时刻出力；除上述电源外其他类型电源出力；为分区i联络线在t时刻实际功率；为分区i负荷；分区间联络线功率约束有两种方式，第一种方式为省间区域联络线的电力交换按照交易协定而提前确定，此时区域间联络线功率交换等于计划值，表示为：第二种方式为省内分区电网联络线交换根据各分区功率平衡需求进行灵活调整，此时区域间联络线功率交换为变量，但不超过联络线的输电能力，表示为：其中，为区域联络线调度计划值；P
line,max
为分区联络线极限输送功率，该值随电网结构调整动态调整；机组出力约束为：其中，和分别为为区域中所有火电和水电机组最小出力；和为分区所有火电和水电机组最大出力。4.根据权利要求1所述的考虑时空特性的新能源分区布局优化方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述目标函数为新增风电和光伏发电装机容量的等效年投资收益率最大，表示为：其中，分别为i个分区内新增风电、光伏发电量；E
i,cut
为第i个分区新增光
伏、风电引起的弃电量，风电、光伏上网电价，C
cut
为弃电惩罚系数；分别为第i个分区新增风电、光伏...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈玉明，朱刘柱，王绪利，张辉，凌孺，李志伟，杨贺钧，马英浩，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：