基于多重不确定性的多目标电力-天然气扩容规划方法技术

本发明专利技术属于能源协同扩容规划技术领域，具体涉及基于多重不确定性的多目标电力

【技术实现步骤摘要】
基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法


[0001]本专利技术属于能源协同扩容规划
，具体涉及基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法。

技术介绍

[0002]火力发电是造成环境污染的主要原因之一，可行的解决方案之一是利用风能、天然气等清洁能源替代一部分现有的使用化石燃料的发电机组发电。由于风力、天然气发电机组具有无硫排放、低资本投资和快速响应能力的显著优势，在向用户输送电力方面发挥了相当大的作用。
[0003]由于风力发电机组的功率输出、负荷需求具有较大的不确定性，会给系统稳定运行带来各种挑战，现有技术中，有的在长期配电系统扩容规划中考虑了风力发电、负荷需求和电价的不确定性；有的在联合发电和输电扩容模型中对风能和系统需求的不确定性进行建模。有的研究了负荷不确定性对热电联产优化规划的长期影响。有的利用蒙特卡洛方法对风力发电的不确定性进行建模。然而这些方法都是将多重不确定性因素独立处理，并未考虑电力
‑
天然气协同扩容规划中不确定性因素间的相关性，如果在规划决策中忽视这一特征，将难免导致过于保守的决策结果，从而影响规划方案的经济性与可靠性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种有效避免在不确定性因素处理过程中计及不可能发生的极端场景，降低投资、运行成本和提高安全性的基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法。
[0005]本专利技术的目的是这样实现的：基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法，它包括以下步骤：
[0006]步骤1、引入Cholesky分解法将具有相关性的随机样本转换为相互独立的随机样本，并基于样本特征直接确定最坏场景，对多重不确定性因素进行处理；
[0007]步骤2、以投资、运行成本和电压稳定指数两个目标为目标函数，建立考虑多重不确定性的多目标电力
‑
天然气协同扩容规划模型；
[0008]步骤3、引入ε
‑
约束法对建立的电力
‑
天然气协同扩容规划模型进行求解。
[0009]所述步骤1包括：
[0010]a、拉丁超立方抽样产生样本
[0011]采样规模为N，Y
m
＝F
m
(X
m
)为第m个随机变量X
m
的概率密度函数，其具体抽样过程为：将区间[0，1]平均分为N等分，选取每个子区间的中间值，通过其反函数得到采样值X
mn
＝F
‑
1m
((n
‑
0.5)/N)，其中，n为第n个区间，所有随机变量采样完成后，则得到其样本矩阵；
[0012]b、相关系数矩阵的Cholesky分解
[0013]利用相关系数矩阵来描述风力发电、负荷间的相关性，通过拉丁超立方抽样得到的样本矩阵为W＝[w1,w2,K,w
l
]T
，其相关系数矩阵为C
w
：
[0014][0015]该矩阵各元素可由式(2)求得：
[0016][0017]式中：和分别为输入变量w
i
和w
j
的标准差；C
ov
(w
i
,w
j
)为输入变量w
i
和w
j
的协方差，由于矩阵C
w
是正定矩阵，可对其进行Cholesky分解：
[0018]C
w
＝GG
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0019]式中：G为下三角矩阵，各元素可由式(4)求得，
[0020][0021]c、正交转换矩阵推导
[0022]存在一正交矩阵B，可将具有相关性的输入随机变量W转换为不相关的随机变量Y：
[0023]Y＝BW
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0024]由于不相关随机变量Y的相关系数矩阵C
Y
为单位矩阵I，因而有：
[0025]C
Y
＝ρ(Y,Y
T
)＝ρ(BW,W
T
B
T
)＝Bρ(W,W
T
)B
T
＝BC
w
B
T
＝I
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0026]由式(6)进一步推导得：
[0027]C
Y
＝BC
w
B
T
＝BGG
T
B
T
＝(BG)(BG)
T
＝I
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0028]由式(7)推导得到：
[0029]B＝G
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0030]在已知有相关性的输入不确定量W的前提下，通过正交变换矩阵，可将其变为不相关的随机变量Y。
[0031]所述步骤2包括：
[0032]a1、投资、运行成本目标函数
[0033][0034]式中：分别为火力发电机组、风力发电机组、输电线路和天然气管道的建设投资成本；分别为火力发电机组、风力发电机组、输电线路和天然气管道的安装状态，1/0分别表示已安装/未安装；分别为火力发电机组、风力发电机组、输电线路和天然气管道的运行成本；g为火电机组编号；k为风力发电机组编号；s为天然气机组编号；i，j分别为输电线路首末端编号；n，m分别为天然气管道首末端编号；a为输电线路编号；d为能源需求水平指数；为能源需求水平的持续时间；z为天然气管道编号；t为投资规划周期；为天然气机组的出力；为电力转换为天然气的等效天然气出力；分别为火电机组、风力发电机组的有功出力；
[0035]式(9)的目标函数表示求电力和天然气网络中不同设备的投资、运行成本的最小化方案，式(9)中前4项分别为火力发电机组、风电场、输电线路和天然气管道的建设投资成本，后4项分别为天然气资源、火力发电机组、风电场和电力转换为合成天然气(P2G)的运行成本；
[0036]a2、电压稳定指数—L指数
[0037]采用L指数方法来量化电力
‑
天然气综合网络模型中的静态电压稳定，即利用潮流解获得的电力系统正常运行点与最大负荷能力极限点的距离来衡量系统电压稳定情况，该指标的取值范围为0空载点和1电压崩溃点，L指数的计算方法为：
[0038][0039][0040]式中：L
j,d,t
为低于其最大值的电压稳定指数；N
1b
，N
gb
分别为负荷、发电机组所在节点集合；|V
i,d,t
|，δ
i,d,t
分别为i节点电压的幅值和相位；|F
j本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1、引入Cholesky分解法将具有相关性的随机样本转换为相互独立的随机样本，并基于样本特征直接确定最坏场景，对多重不确定性因素进行处理；步骤2、以投资、运行成本和电压稳定指数两个目标为目标函数，建立考虑多重不确定性的多目标电力
‑
天然气协同扩容规划模型；步骤3、引入ε
‑
约束法对建立的电力
‑
天然气协同扩容规划模型进行求解。2.如权利要求1所述的基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法，其特征在于，所述步骤1包括：a、拉丁超立方抽样产生样本采样规模为N，Y
m
＝F
m
(X
m
)为第m个随机变量X
m
的概率密度函数，其具体抽样过程为：将区间[0，1]平均分为N等分，选取每个子区间的中间值，通过其反函数得到采样值X
mn
＝F
‑
1m
((n
‑
0.5)/N)，其中，n为第n个区间，所有随机变量采样完成后，则得到其样本矩阵；b、相关系数矩阵的Cholesky分解利用相关系数矩阵来描述风力发电、负荷间的相关性，通过拉丁超立方抽样得到的样本矩阵为W＝[w1,w2,K,w
l
]
T
，其相关系数矩阵为C
w
：该矩阵各元素可由式(2)求得：式中：和分别为输入变量w
i
和w
j
的标准差；C
ov
(w
i
,w
j
)为输入变量w
i
和w
j
的协方差，由于矩阵C
w
是正定矩阵，可对其进行Cholesky分解：C
w
＝GG
T
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中：G为下三角矩阵，各元素可由式(4)求得，
c、正交转换矩阵推导存在一正交矩阵B，可将具有相关性的输入随机变量W转换为不相关的随机变量Y：Y＝BW
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)由于不相关随机变量Y的相关系数矩阵C
Y
为单位矩阵I，因而有：C
Y
＝ρ(Y,Y
T
)＝ρ(BW,W
T
B
T
)＝Bρ(W,W
T
)B
T
＝BC
w
B
T
＝I
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)由式(6)进一步推导得：C
Y
＝BC
w
B
T
＝BGG
T
B
T
＝(BG)(BG)
T
＝I
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)由式(7)推导得到：B＝G
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)在已知有相关性的输入不确定量W的前提下，通过正交变换矩阵，可将其变为不相关的随机变量Y。3.如权利要求1所述的基于多重不确定性的多目标电力
‑
天然气扩容规划方法，其特征在于，所述步骤2包括：a1、投资、运行成本目标函数式中：分别为火力发电机组、风力发电机组、输电线路和天然气管道的建设投资成本；分别为火力发电机组、风力发电机组、输电线路和天然气管道的安装状态，1/0分别表示已安装/未安装；分别为火力发电机组、风力发电机组、输电线路和天然气管道的运行成本；g为火电机组编号；k为风力发电机组编号；s为天然气机组编号；i，j分别为输电线路首末端编号；n，m分别为天然气管道首末端编号；a为输电线路编号；d为能源需求水平指数；为能源需求水平的持续时间；z为天然气管道编号；t为投资规划周期；为天然气机组的出力；为电力转换为天然气的等效天然气出力；分别为火电机组、风力发电机组的有功出力；
式(9)的目标函数表示求电力和天然气网络中不同设备的投资、运行成本的最小化方案，式(9)中前4项分别为火力发电机组、风电场、输电线路和天然气管道的建设投资成本，后4项分别为天然气资源、火力发电机组、风电场和电力转换为合成天然气(P2G)的运行成本；a2、电压稳定指数—L指数采用L指数方法来量化电力
‑
天然气综合网络模型中的静态电压稳定，即利用潮流解获得的电力系统正常运行点与最大负荷能力极限点的距离来衡量系统电压稳定情况，该指标的取值范围为0空载点和1电压崩溃点，L指数的计算方法为：L指数的计算方法为：式中：L
j,d,t
为低于其最大值的电压稳定指数；N
1b
，N
gb
分别为负荷、发电机组所在节点集合；|V
i,d,t
|，δ
i,d,t
分别为i节点电压的幅值和相位；|F
ji
|和θ
ji
分别为F
ji
的幅值与相位；F
ji
为通过导纳矩阵(Y
bus

【专利技术属性】
技术研发人员：元亮，王鑫，苗桂喜，席晟哲，张霄，党彬，王振华，周静，付懿姝，苏子乐，程鑫，朱全胜，王冠瑞，贾子昊，陈晨，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院国网河南省电力公司经济技术研究院国网河南省电力公司平顶山供电公司，
类型：发明
国别省市：