多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统，方法包括获取多能互补发电系统中每一种电源的容量配置方案，并获取容量配置方案下多能互补发电系统在预设时间段内的运行成本；根据容量配置方案的配置运维费用和运行成本构建外层优化模型，根据运行成本构建内层优化模型；根据外层优化模型和内层优化模型确定使所有电源的配置运维费用和运行成本之和最小的容量配置方案。本发明专利技术内层优化模型可精确模拟系统全年逐小时调度运行过程。本发明专利技术对由风电、光伏、水电、火电、抽水蓄能、混合式抽水蓄能和电化学储能等电源组成的并网型多能互补系统电源容量配置问题提出了二层优化模型，可准确评价系统长期运行经济效益和供电可靠性。益和供电可靠性。益和供电可靠性。

【技术实现步骤摘要】
多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统


[0001]本专利技术公开了一种多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统，属于多能互补发电


技术介绍

[0002]发展风电、光伏等清洁低碳可再生能源已成为全球缓解能源危机、应对气候变化、改善生态环境的重大战略举措。然而，风电、光伏受风速、太阳辐射、温度等众多自然因素的影响，输出功率具有显著的随机性、波动性、间歇性特性，增加了电网的调峰、调频压力，不利于电力系统的安全经济稳定运行，限制了电网对风电、光伏的消纳。因此，构建多能互补、供需协调的发电系统是提高可再生能源利用率的重要途径。
[0003]目前电源容量优化配置相关研究多采用系统典型日调度优化代替全年逐小时时序运行模拟，不能准确反映系统长时间运行过程的经济性和缺电风险。对于含水火风光储的多电源互补系统开展全年逐小时运行模拟，由于电源种类多，优化时间周期长，按照小时尺度构建的调度优化模型规模很大，难以直接求解，需要设计高效的求解算法。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于，提供一种多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统，以解决现有技术中优化模型无法准确评价系统长期运行的经济性和供电可靠性的技术问题。
[0005]本专利技术的第一方面提供了一种多能互补发电系统电源容量配置优化方法，包括：获取多能互补发电系统中每一种电源的容量配置方案，并获取所述容量配置方案下多能互补发电系统在预设时间段内的运行成本；根据所述容量配置方案的配置运维费用和所述运行成本构建外层优化模型，根据所述运行成本构建内层优化模型；根据所述外层优化模型和内层优化模型确定使所有电源的配置运维费用和运行成本之和最小的容量配置方案。
[0006]优选地，所述电源包括新能源电站以及水电站；所述运行成本包括系统电量的网间交换成本、新能源电站的弃电损失成本和水电站的弃水损失成本；所述新能源电站包括风电站和光伏电站中的一种。
[0007]优选地，所述电源还包括火电站；所述运行成本还包括火电站的燃料费用和火电站的碳减排费用。
[0008]优选地，所述内层优化模型中所有电站的出力之和与多能互补发电系统的负荷需求相等。
[0009]优选地，所述水电站的出力根据发电效率、发电流量和发电水头确定。
[0010]优选地，所述水电站的发电流量为利用0
‑
1整数规划确定的发电流量。
[0011]优选地，所述内层优化模型中的水电站的弃水损失成本的获取方式为：获取日尺度下每个水电站的日水位控制值；在所述每个水电站的日水位控制值的约束下，获取以小时为尺度的每个水电站的水位控制值，并优化以小时为尺度的每个水电站的水位控制值下所述水电站的弃水损失成本。
[0012]优选地，所述电源中还包括抽水蓄能电站，则所述抽水蓄能电站的水位控制值的获取方式为：获取日尺度下每个抽水蓄能电站的日水位控制值；在所述每个抽水蓄能电站的日水位控制值的约束下，获取以小时为尺度的每个抽水蓄能电站的水位控制值。
[0013]本专利技术的第二方面提供了一种多能互补发电系统的电源容量配置优化系统，包括信息获取模块、模型构建模块和配置方案确定模块；所述信息获取模块用于获取多能互补发电系统中每一种电源的容量配置方案，并获取所述容量配置方案下多能互补发电系统在预设时间段内的运行成本；所述模型构建模块用于根据所述容量配置方案的配置运维费用和所述运行成本构建外层优化模型，根据所述运行成本构建内层优化模型；所述配置方案确定模块用于根据所述外层优化模型和内层优化模型确定使所有电源的配置运维费用和运行成本之和最小的容量配置方案。
[0014]本专利技术的多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统，相较于现有技术，具有如下有益效果：本专利技术的多能互补发电系统电源容量配置优化方法及系统，对由风电、光伏、水电、火电、抽水蓄能、混合式抽水蓄能和电化学储能等电源组成的并网型多能互补系统电源容量配置问题，提出二层规划模型，可以准确评价系统长期运行的经济效益和供电可靠性。
[0015]本专利技术内层模型提出了按时间尺度逐层分解、递进优化的高效求解算法，精确模拟系统全年逐小时调度运行过程。其是一种长短时嵌套的系统全年逐小时运行调度优化方法，有效缩短内层优化模型的求解时间，可精确化模拟系统全年运行的经济效益，为外层模型生成的电源容量配置方案提供评价指标。本专利技术方法可以为多能互补基地的规划建设提供技术支持，适用于在大规模多能互补系统容量精细化配置中推广应用。
[0016]本专利技术提出了一种水电站出力与流量和水头非线性关系的线性化转化方法，将内层优化模型中的非线性等式约束由一组线性等式近似化描述，使得内层优化模型能够转化为线性混合整数规划模型，从而得到高效求解。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例中多能互补发电系统电源容量配置优化方法的简要流程图；图2为本专利技术实施例多能互补发电系统电源容量配置优化方法的详细流程图；图3为本专利技术实施例中多能互补发电系统电源容量配置优化系统的结构示意图。
[0018]图中，101为信息获取模块；102为模型构建模块；103为配置方案确定模块。
具体实施方式
[0019]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。
[0020]本专利技术的第一方面提供了一种多能互补发电系统电源容量配置优化方法，如图1和图2所示，包括：步骤1、获取多能互补发电系统中每一种电源的容量配置方案，并获取容量配置方案下多能互补发电系统在预设时间段内的运行成本。
[0021]本专利技术实施例中，预设时间段可为长周期，例如半年、全年等。
[0022]步骤2、根据容量配置方案的配置运维费用和运行成本构建外层优化模型，根据运行成本构建内层优化模型。
[0023]步骤2.1、根据容量配置方案的配置运维费用和运行成本构建外层优化模型。
[0024]本专利技术的外层优化模型是对发电系统中每个电站的规模进行优化，外层优化模型是根据所有电站的配置运维费用和运行成本之和确定的。
[0025]示例性地，以仅包括风电站、光伏电站、抽水蓄能电站的多能互补发电系统为例，其外层优化模型如公式（1）：（1）式（1）中，、和分别为风电站、光伏电站、抽水蓄能电站的配置运维费用（建设、运维成本的费用现值）；为多能互补发电系统在预设时间段内的运行成本，其通过内层优化模型进行优化；为折现系数。
[0026]当还有其他类型电站时，在公式（1）中加入其他电站的配置运维费用，且运行成本中考虑其他电站的运行成本即可。
[0027]本专利技术实施例的外层优化模型的寻优方式可以采用改进的粒子群算法进行寻优，也可以采用其他启发式寻优算法，例如遗传算法、蚁群算法等。
[0028]步骤2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多能互补发电系统的电源容量配置优化方法，其特征在于，包括：获取多能互补发电系统中每一种电源的容量配置方案，并获取所述容量配置方案下多能互补发电系统在预设时间段内的运行成本；根据所述容量配置方案的配置运维费用和所述运行成本构建外层优化模型，根据所述运行成本构建内层优化模型；根据所述外层优化模型和内层优化模型确定使所有电源的配置运维费用和运行成本之和最小的容量配置方案。2.根据权利要求1所述的多能互补发电系统的电源容量配置优化方法，其特征在于，所述电源包括新能源电站以及水电站；所述运行成本包括系统电量的网间交换成本、新能源电站的弃电损失成本和水电站的弃水损失成本；所述新能源电站包括风电站和光伏电站。3.根据权利要求2所述的多能互补发电系统的电源容量配置优化方法，其特征在于，所述电源还包括火电站；所述运行成本还包括火电站的燃料费用和火电站的碳减排费用。4.根据权利要求2所述的多能互补发电系统的电源容量配置优化方法，其特征在于，所述内层优化模型中所有电站的出力之和与多能互补发电系统的负荷需求相等。5.根据权利要求4所述的多能互补发电系统的电源容量配置优化方法，其特征在于，所述水电站的出力根据发电效率、发电流量和发电水头确定。6.根据权利要求5所述的多能互补发电系统的电源容量配置优化方法，其特征在于，所述水电站的发电流量为利用0

【专利技术属性】
技术研发人员：周恒，姜梦妍，董闯，王社亮，张娉，闫启明，
申请(专利权)人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：