一种氢储能时空布局规划方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术提供了一种氢储能时空布局规划方法、系统及电子设备，属于电网规划领域，方法包括：获取目标区域的电负荷功率、氢需求功率、历史光伏数据、历史风电数据；根据历史光伏数据确定光伏发电功率数据；根据历史风电数据确定风机发电功率数据；对光伏发电功率数据及风机发电功率数据进行聚类得到多个典型日的风光单位功率数据；根据多个典型日的风光单位功率数据、电负荷功率及氢需求功率，以投入总成本最小为目标，建立氢储能时空布局优化模型；对氢储能时空布局优化模型求解，得到未来设定时段内各类电源、发电机组、输电线路、输氢线路的及储能装置的新增装机容量。本发明专利技术提高了氢储能装置及各类电源新增装机容量的预测精度。能装置及各类电源新增装机容量的预测精度。能装置及各类电源新增装机容量的预测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种氢储能时空布局规划方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及电网规划领域，特别是涉及一种氢储能时空布局规划方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]氢能以其无碳、高能量密度、广泛可得、可储存等优点被视为21世纪的“终极能源”。随着全球气候压力的加大和能源转型的加速，氢能将对实现碳中和目标发挥重大积极作用。可再生能源是未来能源体系的重要组成部分，但可再生能源具有波动性强、间歇性明显等特征，成为了阻碍其大规模消纳和应用的关键壁垒。因此，加快氢储能的应用研究对促进能源结构转型、顺利达成“双碳”目标具有重要意义。氢储能设备如何在空间上充分配合潜在用氢需求、区域间电氢转化传输；如何在时间上充分配合能源政策等现实约束条件是目前的首要问题。
[0003]目前针对氢储能设备布局规划的研究较少，不能够充分发掘氢作为电力能源与可再生能源之间转化纽带的关键作用，不足以支撑新型电力系统的过渡与转化。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种氢储能时空布局规划方法、系统及电子设备，可提高氢储能装置及各类电源新增装机容量的预测精度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种氢储能时空布局规划方法，用于对目标区域内各类电源、发电机组、输电线路、输氢线路及储能装置的装机容量进行规划，所述氢储能时空布局规划方法包括：
[0007]获取目标区域的电负荷功率、氢需求功率、历史光伏数据、历史风电数据；所述历史光伏数据包括光伏面板数量、光照数据、温度数据、电流数据及电压数据；所述历史风电数据包括风速数据及风机额定功率；
[0008]根据所述历史光伏数据确定光伏发电功率数据；所述光伏发电功率数据包括历史设定时段内每小时光伏面板的发电功率；
[0009]根据所述历史风电数据确定风机发电功率数据；所述风机发电功率数据包括历史设定时段内每小时风机的发电功率；
[0010]对所述光伏发电功率数据及所述风机发电功率数据进行聚类，得到多个典型日的风光单位功率数据；
[0011]根据多个典型日的风光单位功率数据、所述电负荷功率及所述氢需求功率，以投入总成本最小为目标，建立氢储能时空布局优化模型；所述投入总成本包括目标区域内各类电源的运行支出、输电线路支出、输氢线路支出、碳排放支出及储能装置支出；所述氢储能时空布局优化模型的约束条件包括：电力功率平衡约束、氢能功率平衡约束、火电抽水蓄能爬坡约束、功率容量约束、最大总利用小时约束、抽水蓄能需水量上下限约束、储氢装置荷电约束、电化学储能约束、扩容约束及碳排放约束；
[0012]对所述氢储能时空布局优化模型求解，得到未来设定时段内各类电源的新增装机容量、发电机组的新增装机容量、输电线路的新增装机容量、输氢线路的新增装机容量及储能装置的新增装机容量。
[0013]为实现上述目的，本专利技术还提供了如下方案：
[0014]一种氢储能时空布局规划系统，包括：
[0015]数据获取单元，用于获取目标区域的电负荷功率、氢需求功率、历史光伏数据、历史风电数据；所述历史光伏数据包括光伏面板数量、光照数据、温度数据、电流数据及电压数据；所述历史风电数据包括风速数据及风机额定功率；
[0016]光伏发电确定单元，与所述数据获取单元连接，用于根据所述历史光伏数据确定光伏发电功率数据；所述光伏发电功率数据包括历史设定时段内每小时光伏面板的发电功率；
[0017]风机发电确定单元，与所述数据获取单元连接，用于根据所述历史风电数据确定风机发电功率数据；所述风机发电功率数据包括历史设定时段内每小时风机的发电功率；
[0018]聚类单元，分别与所述光伏发电确定单元及所述风机发电确定单元连接，用于对所述光伏发电功率数据及所述风机发电功率数据进行聚类，得到多个典型日的风光单位功率数据；
[0019]模型建立单元，分别与所述数据获取单元及所述聚类单元连接，用于根据多个典型日的风光单位功率数据、所述电负荷功率及所述氢需求功率，以投入总成本最小为目标，建立氢储能时空布局优化模型；所述投入总成本包括目标区域内各类电源的运行支出、输电线路支出、输氢线路支出、碳排放支出及储能装置支出；所述氢储能时空布局优化模型的约束条件包括：电力功率平衡约束、氢能功率平衡约束、火电抽水蓄能爬坡约束、功率容量约束、最大总利用小时约束、抽水蓄能需水量上下限约束、储氢装置荷电约束、电化学储能约束、扩容约束及碳排放约束；
[0020]装机规划单元，与所述模型建立单元连接，用于对所述氢储能时空布局优化模型求解，得到未来设定时段内各类电源的新增装机容量、发电机组的新增装机容量、输电线路的新增装机容量、输氢线路的新增装机容量及储能装置的新增装机容量。
[0021]为实现上述目的，本专利技术还提供了如下方案：
[0022]一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的氢储能时空布局规划方法。
[0023]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0024]本专利技术充分考虑了目标地区的电负荷功率、氢需求功率和风光资源的差异，并且构建的氢储能时空布局优化模型，以投入总成本最小为目标，考虑了所述氢储能时空布局优化模型的约束条件包括：电力功率平衡约束、氢能功率平衡约束、火电抽水蓄能爬坡约束、功率容量约束、最大总利用小时约束、抽水蓄能需水量上下限约束、储氢装置荷电约束、电化学储能约束、扩容约束及碳排放约束，提高了氢储能时空布局优化模型对未来设定时段内各类电源、输电线路、输氢线路及储能装置新增装机容量的精度。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所
需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1为本专利技术提供的氢储能时空布局规划方法的流程图；
[0027]图2为本专利技术提供的氢储能时空布局规划系统的示意图。
[0028]符号说明：
[0029]1‑
数据获取单元，2
‑
光伏发电确定单元，3
‑
风机发电确定单元，4
‑
聚类单元，5
‑
模型建立单元，6
‑
装机规划单元。
具体实施方式
[0030]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]本专利技术的目的是提供一种氢储能时空布局规划方法、系统及电子设备，对氢储能的布局提供决策参考，有助于实现高效的投资、合理的社会需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种氢储能时空布局规划方法，用于对目标区域内各类电源、发电机组、输电线路、输氢线路及储能装置的装机容量进行规划，其特征在于，所述氢储能时空布局规划方法包括：获取目标区域的电负荷功率、氢需求功率、历史光伏数据、历史风电数据；所述历史光伏数据包括光伏面板数量、光照数据、温度数据、电流数据及电压数据；所述历史风电数据包括风速数据及风机额定功率；根据所述历史光伏数据确定光伏发电功率数据；所述光伏发电功率数据包括历史设定时段内每小时光伏面板的发电功率；根据所述历史风电数据确定风机发电功率数据；所述风机发电功率数据包括历史设定时段内每小时风机的发电功率；对所述光伏发电功率数据及所述风机发电功率数据进行聚类，得到多个典型日的风光单位功率数据；根据多个典型日的风光单位功率数据、所述电负荷功率及所述氢需求功率，以投入总成本最小为目标，建立氢储能时空布局优化模型；所述投入总成本包括目标区域内各类电源的运行支出、输电线路支出、输氢线路支出、碳排放支出及储能装置支出；所述氢储能时空布局优化模型的约束条件包括：电力功率平衡约束、氢能功率平衡约束、火电抽水蓄能爬坡约束、功率容量约束、最大总利用小时约束、抽水蓄能需水量上下限约束、储氢装置荷电约束、电化学储能约束、扩容约束及碳排放约束；对所述氢储能时空布局优化模型求解，得到未来设定时段内各类电源的新增装机容量、发电机组的新增装机容量、输电线路的新增装机容量、输氢线路的新增装机容量及储能装置的新增装机容量。2.根据权利要求1所述的氢储能时空布局规划方法，其特征在于，所述电流数据包括实时电流、短路电流及峰值电流；所述电压数据包括实时电压及峰值电压；所述光照数据包括实时光照强度及额定光照强度；所述温度数据包括光伏面板实际温度、额定温度及环境温度；采用以下公式确定任一小时光伏面板的发电功率：P
PV
＝N
PV
I
PV
V
PV
f
T
f
s
；I
PV
＝I
sc
(R
ad
/R
ad,rated
‑
1)+I
pm
；V
PV
＝V
pm
(1+0.0593lg(R
ad
/R
ad,rated
))；))；其中，P
PV
为任一小时光伏面板的发电功率，N
PV
为光伏面板数量，I
PV
为光伏面板的实时电流，V
PV
为光伏面板的实时电压，f
T
为温度修正系数，f
s
为粉尘修正系数，I
sc
为短路电流，R
ad
为实时光照强度，R
ad,rated
为额定光照强度，I
pm
为峰值电流，V
pm
为峰值电压，为光伏面板实际温度，T
rated
为额定温度，T
ae
为环境温度。3.根据权利要求1所述的氢储能时空布局规划方法，其特征在于，所述风速数据包括实际风速、切入风速、切出风速及额定风速；
采用以下公式确定任一小时风机的发电功率：其中，P
WT
为任一小时风机的发电功率，为风机额定功率，v为实际风速，v
in
为切入风速，v
out
为切出风速，v
rated
为额定风速。4.根据权利要求1所述的氢储能时空布局规划方法，其特征在于，采用K
‑
means聚类算法对所述光伏发电功率数据及所述风机发电功率数据进行聚类，得到多个典型日的风光单位功率数据。5.根据权利要求1所述的氢储能时空布局规划方法，其特征在于，所述发电机组包括煤电机组及气电机组；所述储能装置包括抽水蓄能机组、电化学储能机组及氢储能装置；所述氢储能装置包括氢燃气轮机、电解槽及储氢罐。6.根据权利要求5所述的氢储能时空布局规划方法，其特征在于，所述储能装置支出包括电化学储能机组支出、抽水蓄能机组支出及氢储能装置支出；所述氢储能装置支出包括氢燃气轮机支出、电解槽支出及储氢罐支出；所述氢储能时空布局优化模型的目标函数为：min f＝C
Gen
+C
Gri
+C
HT
+C
Emi
+C
FC
+C
EL
+C
SH
+C
EST
+C
ps
；C
Gen
＝C
fix
+C
run
；；；；C
Emi
＝(Q
gas
*I
gas
+Q
cp
*I
cp
)*C
co2
；；其中，f为投入总成本，C

【专利技术属性】
技术研发人员：许传博，吴雪妍，姜晓静，王锋，董昊鑫，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：