一种灵活性资源充裕度评价方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种电力系统的灵活性资源充裕度评价方法和装置，属于电力技术领域，解决大量灵活性负荷并发式接入电网且用户需求复杂时变，忽略电力负荷的灵活性的问题。该方法包括：选取灵活性资源充裕度评价指标，包括灵活性不足概率指标、灵活性不足期望指标和灵活性裕度期望指标；基于灵活性资源充裕度评价指标构建灵活性资源充裕度综合评价模型；根据多时间尺度的净负荷构建灵活性资源容量需求分析模型；构建灵活性资源的调节模型，灵活性资源包括火电厂、可调节水电站、抽水蓄能电站、电化学储能、光热电站和电解水制氢储氢系统；在多时间尺度下对灵活性资源充裕度进行评价。在多时间尺度下能够评价灵活性资源充裕度。多时间尺度下能够评价灵活性资源充裕度。多时间尺度下能够评价灵活性资源充裕度。

【技术实现步骤摘要】
一种灵活性资源充裕度评价方法和装置


[0001]本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种灵活性资源充裕度评价方法和装置。

技术介绍

[0002]准确掌握灵活性资源充裕性有利于提升电力系统多时间尺度灵活性需求及多类型灵活性资源协同供给能力。准确的充裕性评价对于新能源开发规划布局和推动电力系统转型具有重要作用。随着以新能源为主体的电力系统不断推进建设，电力系统对灵活性资源需求提出了更高要求，双碳目标下的以新能源为主体的电力系统运行特征目标尚不明确，亟需开展电力系统不同灵活性资源充裕性评价研究。
[0003]目前针对电力系统灵活性资源充裕度评价方法主要分为两类：基于单一指标评价方法和基于多维指标的评价方法。传统的资源充裕度评价方法如失负荷率、失负荷期望等虽然可以很好地评估包括备用在内的最大供电能力，但不能从灵活性的角度评价资源充裕性。而多维指标的评价方法更适用于目前广义灵活性资源评估，能够减少大量灵活性资源并网在秒级、小时级、日内等多种时间尺度上对电力系统可靠性的不利影响。
[0004]而针对多维目标求解算法，目前大多数研究通过双层优化模型、两阶段鲁棒等算法对多维指标进行降维求解，通过鲁棒系数、不确定集等方式刻画新能源电源的不确定性，但随着新型电力系统构建，大量灵活性负荷并发式接入电网，且用户侧由于用电需求复杂时变，忽略了电力负荷的灵活性。

技术实现思路

[0005]鉴于上述的分析，本专利技术实施例旨在提供一种灵活性资源充裕度评价方法和装置，用以解决大量灵活性负荷并发式接入电网且用户侧由于用户需求复杂时变，忽略电力负荷的灵活性的问题。
[0006]一方面，本专利技术实施例提供了一种电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，包括：选取灵活性资源充裕度评价指标，其中，所述灵活性资源充裕度评价指标包括灵活性不足概率指标、灵活性不足期望指标和灵活性裕度期望指标；基于所述灵活性资源充裕度评价指标构建灵活性资源充裕度综合评价模型；根据多时间尺度的净负荷构建灵活性资源容量需求分析模型；构建灵活性资源的调节模型，其中，所述灵活性资源包括火电厂、可调节水电站、抽水蓄能电站、电化学储能、光热电站和电解水制氢储氢系统；以及基于在多时间尺度下的所述灵活性资源容量需求和所述灵活性资源供给能力对所述灵活性资源充裕度进行评价。
[0007]上述技术方案的有益效果如下：通过构建灵活性资源充裕度评价指标，融合不同类型灵活性资源特性，例如火电厂、可调节水电站、抽水蓄能电站、电化学储能、光热电站和电解水制氢储氢系统等，构建考虑灵活性容量需求和供给能力双重指标的灵活性资源充裕度评价模型，充分挖掘不同类型灵活性资源特性，有助于优化风光新能源开发规划布局，推动新型电力系统的转型。
[0008]基于上述方法的进一步改进，选取灵活性资源充裕度评价指标包括：所述灵活性不足概率指标，用于对灵活性资源低于灵活性需求的灵活性不足爬坡段进行统计，得到所述灵活性不足概率指标；所述灵活性裕度期望指标，用于反映电力系统的整体灵活性充裕情况；所述灵活性裕度期望指标，用于反映电力系统的灵活性空缺的严重程度，通过统计灵活性不足爬坡段的灵活性缺额计算灵活性不足样本期望，其中，所述灵活性不足概率指标和所述灵活性裕度期望指标，通过各尺度下的灵活性资源与灵活性需求的比较，反映所述电力系统在各尺度下的灵活性充裕情况，所述灵活性不足概率指标越小和所述灵活性裕度期望指标越大表示所述电力系统在该时间尺度上具有更高的灵活性；所述灵活性不足期望指标用于对电力系统的灵活性不足的程度进行挖掘，其中，所述灵活性不足期望指标越高表示在灵活性需求过大的场景下，所述电力系统面临更大的灵活性缺额所带来的风险；以及通过对尺度加权灵活性指标进行分析，反映所述电力系统整体的灵活性充裕程度和灵活性不足程度，对电力系统灵活性进行多尺度综合评估。
[0009]基于上述方法的进一步改进，通过以下公式计算所述灵活性不足概率指标：；其中，P
lack
表示系统整体灵活性不足概率，n为灵活性不足爬坡段的数量，N为系统爬坡段总量；通过以下公式计算所述灵活性裕度期望指标：；；其中，E
flex
表示电力系统的整体灵活性裕度期望，
△
F
flex,i
表示第i个爬坡段的灵活性裕度，F
i
和D
i
分别为第i个爬坡段的灵活性供给和需求；通过以下公式计算所述灵活性不足期望指标：；；其中，E
lack
表示电力系统的爬坡段内灵活性不足的缺额期望，
△
E
lack,i
为第i个爬坡段的灵活性缺额大小。
[0010]基于上述方法的进一步改进，基于所述灵活性资源充裕度评价指标构建灵活性资源充裕度综合评价模型进一步包括：
；；；；；其中，F
sys
表示尺度加权灵活性指标值；、、分别为对所述灵活性不足概率、所述灵活性裕度期望和所述灵活性不足期望进行k个尺度下灵活性的尺度加权；ω
i
为尺度i的分配权重；为尺度i的单位时间下的灵活性需求大小。
[0011]基于上述方法的进一步改进，根据多尺度净负荷构建灵活性资源容量需求分析模型进一步包括：利用无限脉冲响应滤波器按3个频段将各IMF分量分解并重构，得到净负荷在高频、中频和低频3个时间尺度下的波动分量，其中，利用所述无限脉冲响应滤波器的低通滤波器对波动分量IMF
i
过滤掉所述波动IMF
i
的低频部分，得到过滤后的波动分量的剩余部分为：；其中，，F为净负荷的原始序列，IMF
i
和res分别为利用CEEMDAN算法分解为n个波动分量和残差，i=1,2,
…
,n；利用所述无限脉冲响应滤波器的高通滤波器将过滤后的波动分量的剩余部分过滤掉所述波动分量IMF
i
的高频部分，得到所述波动分量的中频部分：；按照不同的频率分布将各波动分量进行叠加，得到净负荷的高频分量、中频分量
和低频分量：；其中，F
high
、F
mid
和F
low
分别为净负荷的高频分量、中频分量和低频分量；将净负荷序列进行多时间尺度分解后，不同时间尺度的波动分量对应于不同的灵活性容量需求。
[0012]上述技术方案的有益效果如下：本申请的实施例涉及不同时间尺度下电力系统灵活性充裕度评价指标，通过CEEMDAN算法对灵活性充裕度进行形态解耦，解决了目前传统单一发电容量充裕度指标无法全面反映灵活性资源的发电容量可靠性问题。
[0013]基于上述方法的进一步改进，所述电力系统的灵活性需求包括：向上调节方向和向下调节方向，通过波形辨识将波动曲线拆分为向上爬坡子集和向下爬坡子集，以基于所述向上爬坡子集和所述向下爬坡子集计算不同时间尺度上的向上方向的灵活度需求和向下方向的灵活度需求，通过以下公式表示所述向上爬坡子集或所述向下爬坡子集中的每个元素包括爬坡幅值和持续时间两个变量：CA={C
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，包括：选取灵活性资源充裕度评价指标，其中，所述灵活性资源充裕度评价指标包括灵活性不足概率指标、灵活性不足期望指标和灵活性裕度期望指标；基于所述灵活性资源充裕度评价指标构建灵活性资源充裕度综合评价模型；根据多时间尺度的净负荷构建灵活性资源容量需求分析模型；构建灵活性资源的调节模型，其中，所述灵活性资源包括火电厂、可调节水电站、抽水蓄能电站、电化学储能、光热电站和电解水制氢储氢系统；以及基于在多时间尺度下的所述灵活性资源容量需求和所述灵活性资源供给能力对所述灵活性资源充裕度进行评价。2.根据权利要求1所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，选取灵活性资源充裕度评价指标包括：所述灵活性不足概率指标，用于对灵活性资源低于灵活性需求的灵活性不足爬坡段进行统计，得到所述灵活性不足概率指标；所述灵活性裕度期望指标，用于反映电力系统的整体灵活性充裕情况；所述灵活性裕度期望指标，用于反映电力系统的灵活性空缺的严重程度，通过统计灵活性不足爬坡段的灵活性缺额计算灵活性不足样本期望，其中，所述灵活性不足概率指标和所述灵活性裕度期望指标，通过各尺度下的灵活性资源与灵活性需求的比较，反映所述电力系统在各尺度下的灵活性充裕情况，所述灵活性不足概率指标越小和所述灵活性裕度期望指标越大表示所述电力系统在该时间尺度上具有更高的灵活性；所述灵活性不足期望指标用于对电力系统的灵活性不足的程度进行挖掘，其中，所述灵活性不足期望指标越高表示在灵活性需求过大的场景下，所述电力系统面临更大的灵活性缺额所带来的风险；以及通过对尺度加权灵活性指标进行分析，反映所述电力系统整体的灵活性充裕程度和灵活性不足程度，对电力系统灵活性进行多尺度综合评估。3.根据权利要求2所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，通过以下公式计算所述灵活性不足概率指标：；其中，P
lack
表示系统整体灵活性不足概率，n为灵活性不足爬坡段的数量，N为系统爬坡段总量；通过以下公式计算所述灵活性裕度期望指标：；；
其中，E
flex
表示电力系统的整体灵活性裕度期望，
△
F
flex,i
表示第i个爬坡段的灵活性裕度，F
i
和D
i
分别为第i个爬坡段的灵活性供给和需求；通过以下公式计算所述灵活性不足期望指标：；；其中，E
lack
表示电力系统的爬坡段内灵活性不足的缺额期望，
△
E
lack,i
为第i个爬坡段的灵活性缺额大小。4.根据权利要求3所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，基于所述灵活性资源充裕度评价指标构建灵活性资源充裕度综合评价模型进一步包括：；；；；；其中，F
sys
表示尺度加权灵活性指标值；、、分别为对所述灵活性不足概率、所述灵活性裕度期望和所述灵活性不足期望进行k个尺度下灵活性的尺度加权；ω
i
为尺度i的分配权重；为尺度i的单位时间下的灵活性需求大小。5.根据权利要求1所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，根据多尺度净负荷构建灵活性资源容量需求分析模型进一步包括：利用无限脉冲响应滤波器按3个频段将各IMF分量分解并重构，得到净负荷在高频、中频和低频3个时间尺度下的波动分量，其中，利用所述无限脉冲响应滤波器的低通滤波器对波动分量IMF
i
过滤掉所述波动IMF
i
的低频部分，得到过滤后的波动分量的剩余部分为：
；其中，，F为净负荷的原始序列，IMF
i
和res分别为利用CEEMDAN算法分解为n个波动分量和残差，i=1,2,
…
,n；利用所述无限脉冲响应滤波器的高通滤波器将过滤后的波动分量的剩余部分过滤掉所述波动分量IMF
i
的高频部分，得到所述波动分量IMF
i
的中频部分：；按照不同的频率分布将各波动分量进行叠加，得到净负荷的高频分量、中频分量和低频分量：，其中，F
high
、F
mid
和F
low
分别为净负荷的高频分量、中频分量和低频分量；将净负荷序列进行多时间尺度分解后，不同时间尺度的波动分量对应于不同的灵活性容量需求。6.根据权利要求1所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，所述电力系统的灵活性需求包括：向上调节方向和向下调节方向，通过波形辨识将波动曲线拆分为向上爬坡子集和向下爬坡子集，以基于所述向上爬坡子集和所述向下爬坡子集计算不同时间尺度上的向上方向的灵活度需求和向下方向的灵活度需求，通过以下公式表示所述向上爬坡子集或所述向下爬坡子集中的每个元素包括爬坡幅值和持续时间两个变量：CA={C
k
(L
k
,T
k
) };其中，CA表示爬坡子集，C
k
(L
k
,T
k
)为爬坡元素；L
k
为爬坡段幅值，代表第k个爬坡段的灵活性容量需求；T
k
为持续时间，代表第k个爬坡段的波动周期k=1,2,
…
,m；在净负荷的低频分量和中频分量中，当波动周期远大于高频时间尺度或低频时间尺度
时，将第k个爬坡段C
k
(L
k
,T
k
)再次划分为n个小爬坡段，j=1,2,
…
,n，以细化所述高频时间尺度或所述低频时间尺度上的灵活性容量需求：；其中，L
k
表示总爬坡段幅值；T
k
表示总爬坡持续时间；和表示第j个小爬坡段的爬坡段幅值和持续时间。7.根据权利要求1所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，构建灵活性资源的调节模型包括：火电厂灵活性调节模型、水电站灵活性调节模型、抽水蓄能电站灵活性调节模型、电化学储能灵活性调节模型、光热电站灵活性调节模型和电解水制氢储氢灵活性调节模型，其中，不同类型的灵活性资源具有不同的调节特性，同一种资源在不同时间尺度下的调节能力存在差异。8.根据权利要求7所述的电力系统的灵活性资源充裕度评价方法，其特征在于，不同类型的灵活...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨莘博，鞠立伟，吕硕硕，路妍，汪鹏，耿鹏云，张欧婷，李红建，喻沁怡，齐霞，孙杰，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司经济技术研究院华北电力大学北京新源智慧互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：