一种用于区域电网供需平衡场景的预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于区域电网供需平衡场景的预测方法及装置，包括：获取区域电网中电源和负荷的不确定性分量；计算不确定分量的实际出力概率分布曲线；根据实际出力概率分布曲线，获得每种不确定分量的出力序列；选取出力序列中，每年同一时刻的最大和最小出力值，构建每种不确定分量的出力区间；将出力区间划分为多个等级，并计算每种不确定分量在不同出力区间的出力发生概率；将每种不确定分量的等级进行组合，构建多种供需平衡场景，计算每种供需平衡场景下不确定分量的出力发生概率；将发生概率最大的场景，确定为区域电网中电源和负荷供需匹配度最高的场景。解决现有技术在供需平衡计算中不能兼顾计算效率和源荷的不确定特征的技术问题。定特征的技术问题。定特征的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于区域电网供需平衡场景的预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力电量平衡
，具体涉及一种用于区域电网供需平衡场景的预测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着国内新型电力系统建设的逐步开展深化，高比例新能源接入和多种能源深度耦合在助力地区碳减排的同时，给电网电量平衡计算带来挑战。传统的电力系统以发电跟随负荷波动为主开展供需平衡计算，高比例新能源接入后，电力系统的不确定性除了负荷以外，还包含波动性新能源，且新能源的年、月周日规律性相比负荷更加难以准确描述。光伏发电和风力发电为主的新能源发电设备存在随机性、波动性、间歇性等特点，负荷侧诸如可调节负荷等受电价机制影响出力不能完全响应电网调度，也具有很强的随机性。在供需平衡计算中，考虑风/光电出力和负荷变化的随机性、不确定性等特征会进一步增加计算复杂度，延长计算时间，亟需要提出能兼顾计算效率和源荷的不确定特征的计算方法。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本专利技术提供一种用于区域电网供需平衡场景的预测方法和装置，所述方法，包括：
[0004]获取区域电网中电源和负荷的不确定性分量；
[0005]根据所述不确定分量的出力特性和出力概率分布，计算电源和负荷中不确定分量的实际出力概率分布曲线；
[0006]根据所述实际出力概率分布曲线，获得规划期限内每种不确定分量的出力序列；选取所述出力序列中，每年同一时刻的最大出力值和最小出力值，构建每种不确定分量的出力区间；将所述出力区间划分为多个等级，并计算每种不确定分量在不同出力区间的出力发生概率；
[0007]将每种不确定分量的等级进行组合，构建多种供需平衡场景，并根据预先构建的时序供需平衡模型，计算每种供需平衡场景下不确定分量的出力发生概率；
[0008]将所述不确定分量的出力发生概率最大的场景，确定为区域电网中电源和负荷供需匹配度最高的场景。
[0009]进一步的，所述不确定分量，包括：电源侧的风电和光伏，负荷侧的可调节负荷。
[0010]进一步的，根据所述不确定分量的出力特性和出力概率分布，计算电源和负荷中不确定分量的出力概率分布曲线，包括：
[0011]确定风电的风速概率分布符合威布尔分布模型，风速的威布尔分布函数的概率密度为：
[0012][0013]其中，v是风场预测平均风速，k和c分别代表概率分布形状参数和尺度参数，且c>
0，k>0，k和c反映预测平均风速发生波动的范围与程度；
[0014]风电机组输出功率大小受自然风速和风电功率
‑
风速关系特性制约，其表达式为：
[0015][0016]其中，v
n
、v
in
和v
off
分别为风机的额定风速、切入风速和切出风速；P
n
是额定输出功率；
[0017]通过风电场的全年8760小时的风速数据，计算得到全年风电输出功率预测曲线；
[0018]通过风电场历史数据采集，获得风电场历史功率输出曲线；
[0019]校核基于风速的威布尔分布函数，得到风电场输出和历史实际出力的偏差，按照公式(3)对风电场输出和历史实际出力的偏差的序列数据进行变化分析，和预设偏差阈值进行对比校核，
[0020]△
P＝p
R(t)
‑
p
pro(t)
(t∈(0,8760)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式3)
[0021]△
P
error＝1
‑
△
P/p
pro(t)
(0.9≤
△
P
error
≤1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式4)
[0022]其中，P
R(t)
和P
pro(t)
分别为某一时刻风电场实际出力和按照概率统计规律出力，
△
P为同一时刻，风电场实际输出功率和计算得到功率之间的偏差,
△
Perror为归一化的偏差范围，通过公式(4)判断若任一个序列点数值
△
P
error
超过预设偏差阈值，则可认为公式(1)中的k和C取值需要修正，重新进行计算，直到
△
P
error
在预设的值范围内，得到风电场实际出力概率分布曲线；
[0023]对于光伏，太阳光辐照度服从塔分布模型，其概率密度函数表达如公式(5)所示,
[0024][0025]式中，E是实际光照强度，E
max
是最大光照强度，Γ是伽马函数，α和
[0026]β均为形状参数。光伏有功出力与光照强度基本成正比，一个光伏阵列的输出功率为：
[0027]P
P
＝EAτ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式6)
[0028]式中，E、A、τ分别代表光照强度，光伏阵列有效面积和电池板光电转化率，对全年8760小时各个序列的光伏输出功率和实测的历史曲线做同样的偏差校核计算和参数修正，得到能反映光伏场站实际出力概率分布曲线；
[0029]负荷中的不确定性分量，服从正态分布，概率密度函数如公式(7)所示，
[0030][0031]式中：P为负荷的有功功率；Q为负荷的无功功率；μ
P
、μ
Q
分别表示负荷有功、无功的期望；σ
P
、σ
Q
分别表示负荷有功功率、无功功率的标准差；
[0032]对全年8760小时各个序列的所有负荷需求和实测的历史曲线进行偏差校核计算和参数修正，得到能反映负荷需求情况的实际出力概率分布曲线。
[0033]进一步的，选取所述出力序列中，每年同一时刻的最大出力值和最小出力值，构建每种不确定分量的出力区间；将所述出力区间划分为多个等级，并计算每种不确定分量在不同出力区间的出力发生概率，包括：
[0034]选取每年同一时刻的N个数据进行分析，分别为P1、P2、P3……
P
N
,取其中的最大值为P
MAX
与最小值为P
MIN
，将区间[P
MIN
，P
MAX
]均分为低中高三个出力等级，分别计算发生的概率数值δ，计算公式如下所示：
[0035][0036][0037]其中，公式(8)中C(A)指满足A条件的出力个数，∑(A)指满足A条件的出力之和，δ
a
、δ
b
、β
c
分别为这一时刻的出力落在三个出力等级内的发生概率，P
a
、P
b
、P
c
分别为历史数据中三个出力等级内出力的平均值；
[0038]对光伏出力曲线进行标幺化，获得区别光伏出力曲线在三个出力等级内的概率分布；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于区域电网供需平衡场景的预测方法，其特征在于，包括：获取区域电网中电源和负荷的不确定性分量；根据所述不确定分量的出力特性和出力概率分布，计算电源和负荷中不确定分量的实际出力概率分布曲线；根据所述实际出力概率分布曲线，获得规划期限内每种不确定分量的出力序列；选取所述出力序列中，每年同一时刻的最大出力值和最小出力值，构建每种不确定分量的出力区间；将所述出力区间划分为多个等级，并计算每种不确定分量在不同出力区间的出力发生概率；将每种不确定分量的等级进行组合，构建多种供需平衡场景，并根据预先构建的时序供需平衡模型，计算每种供需平衡场景下不确定分量的出力发生概率；将所述不确定分量的出力发生概率最大的场景，确定为区域电网中电源和负荷供需匹配度最高的场景。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述不确定分量，包括：电源侧的风电和光伏，负荷侧的可调节负荷。3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，根据所述不确定分量的出力特性和出力概率分布，计算电源和负荷中不确定分量的出力概率分布曲线，包括：确定风电的风速概率分布符合威布尔分布模型，风速的威布尔分布函数的概率密度为：其中，v是风场预测平均风速，k和c分别代表概率分布形状参数和尺度参数，且c>0，k>0，k和c反映预测平均风速发生波动的范围与程度；风电机组输出功率大小受自然风速和风电功率
‑
风速关系特性制约，其表达式为：其中，v
n
、v
in
和v
off
分别为风机的额定风速、切入风速和切出风速；P
n
是额定输出功率；通过风电场的全年8760小时的风速数据，计算得到全年风电输出功率预测曲线；通过风电场历史数据采集，获得风电场历史功率输出曲线；校核基于风速的威布尔分布函数，得到风电场输出和历史实际出力的偏差，按照公式(3)对风电场输出和历史实际出力的偏差的序列数据进行变化分析，和预设偏差阈值进行对比校核，
△
P＝p
R(t)
‑
p
pro(t)
(t∈(0,8760)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式3)
△
P
error＝1
‑
△
P/p
pro(t)
(0.9≤
△
P
error
≤1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式4)其中，P
R(t)
和P
pro(t)
分别为某一时刻风电场实际出力和按照概率统计规律出力，
△
P为同一时刻，风电场实际输出功率和计算得到功率之间的偏差,
△
Perror为归一化的偏差范围，
通过公式(4)判断若任一个序列点数值
△
P
error
超过预设偏差阈值，则可认为公式(1)中的k和C取值需要修正，重新进行计算，直到
△
P
error
在预设的值范围内，得到风电场实际出力概率分布曲线；对于光伏，太阳光辐照度服从塔分布模型，其概率密度函数表达如公式(5)所示,式中，E是实际光照强度，E
max
是最大光照强度，Γ是伽马函数，α和β均为形状参数。光伏有功出力与光照强度基本成正比，一个光伏阵列的输出功率为：P
P
＝EAτ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式6)式中，E、A、τ分别代表光照强度，光伏阵列有效面积和电池板光电转化率，对全年8760小时各个序列的光伏输出功率和实测的历史曲线做同样的偏差校核计算和参数修正，得到能反映光伏场站实际出力概率分布曲线；负荷中的不确定性分量，服从正态分布，概率密度函数如公式(7)所示，式中：P为负荷的有功功率；Q为负荷的无功功率；μ
P
、μ
Q
分别表示负荷有功、无功的期望；σ
P
、σ
Q
分别表示负荷有功功率、无功功率的标准差；对全年8760小时各个序列的所有负荷需求和实测的历史曲线进...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏春霞，王新刚，张竹青，任晓钰，林伟芳，张锋，周专，李长宇，吉平，崔艳妍，吴高磊，于志勇，朱子民，韩凝晖，杨水丽，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：