一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，涉及智能电网领域，该方法包括利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建；基于新能源出力不确定性及用户需求响应不确定性，构建具有多元不确定性特征的典型运行场景；基于典型运行场景，并利用两阶段随机规划方法对考虑用户需求响应不确定性的电力系统储能规划优化模型进行构建；通过电力系统储能规划优化模型输出储能优化配置方案

【技术实现步骤摘要】
一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法


[0001]本专利技术涉及智能电网领域，具体来说，涉及一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法
。

技术介绍

[0002]近年来，大力发展以风能
、
太阳能为主的可再生能源发电成为大部分国家和地区应对气候变化
、
实现能源转型的主要手段
。
可能源发电占比逐渐提升的背景下，如何协调各类灵活性资源以应对可再生能源出力的波动性和不确定性，是电力系统优化规划和调度过程中面临的重要挑战
。
大多面向可再生能源接入的灵活性资源规划主要考虑传统发电机组的灵活性改造和各类储能系统，利用其快速爬坡
、
充放电特性跟踪净负荷波动
。
除上述方式外，需求响应
(Demand Response
，
DR)
近年来也受到广泛关注
。
[0003]如何计及需求响应特性，协调需求响应与储能系统互补，以实现灵活性资源的合理配置，是构建未来可再生能源接的新型电力系统需要考虑的重要问题
。
而价格弹性需求响应曲线具有事先不能被准确获知及存在需求响应偏差这一特性，为电力系统规划优化带来了新的挑战
。
需求响应偏差对应的不确定性水平随当前价格变化而变化，加剧了不确定性与需求响应决策间的耦合
。
因此，需要提出一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法
。
[0004]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案
。

技术实现思路

[0005]针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题
。
[0006]为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
[0007]一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，该方法包括以下步骤：
[0008]S1、
利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建；
[0009]S2、
基于新能源出力不确定性及用户需求响应不确定性，构建具有多元不确定性特征的典型运行场景；
[0010]S3、
基于典型运行场景，并利用两阶段随机规划方法对考虑用户需求响应不确定性的电力系统储能规划优化模型进行构建；
[0011]S4、
通过电力系统储能规划优化模型输出储能优化配置方案
。
[0012]进一步的，所述利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建包括以下步骤：
[0013]S11、
基于历史数据，筛选价格激励机制下，对不同需求响应激励价格对应的用户弹性用电需求的数据进行筛选；
[0014]S12、
对价格激励机制下的需求响应激励价格与用户弹性用电需求之间的关系进
行拟合；
[0015]S13、
对具有用户需求响应量与需求响应激励价格之间关系的需求响应不确定性集进行构建，并模拟需求响应的不确定性；
[0016]S14、
对电力用户需求响应的不确定性模型进行构建
。
[0017]进一步的，所述并模拟需求响应的不确定性包括以下步骤：
[0018]将需求响应激励价格对应的用户需求响应量作为实际需求响应量的均值；
[0019]根据历史数据对需求响应量偏差的标准差与需求响应激励价格之间的关系进行拟合
。
[0020]进一步的，所述对电力用户需求响应的不确定性模型进行构建时，对价格激励机制下的需求响应曲线进行阶梯线性化
。
[0021]进一步的，所述对价格激励机制下的需求响应曲线进行阶梯线性化包括以下步骤：
[0022]对需求响应激励价格进行计算，并对实施需求响应激励价格对应的负荷需求进行计算；
[0023]利用离散场景组表示用户需求，并获取离散场景组与需求响应激励价格之间的关系
。
[0024]进一步的，所述基于新能源出力不确定性及用户需求响应不确定性，构建具有多元不确定性特征的典型运行场景包括以下步骤：
[0025]S21、
基于蒙特卡洛方法生成初始风电出力场景，并使用
k
‑
均值聚类算法将所有风电出力场景聚合成个典型运行场景；
[0026]S22、
在第
s
个风电出力场景的基础上，对于每一段的需求响应激励价格采用蒙特卡洛方法，并基于对应的需求响应的均值和标准差生成个对应的用户需求响应场景；
[0027]S23、
基于风电出力场景及对应的需求响应场景，构建组典型运行场景
。
[0028]进一步的，所述基于蒙特卡洛方法生成组风电出力场景时，重复所有个时段及重复次，并生成个风电出力场景
。
[0029]进一步的，所述基于典型运行场景，并利用两阶段随机规划方法对考虑用户需求响应不确定性的电力系统储能规划优化模型进行构建包括以下步骤：
[0030]S31、
对电力系统储能规划优化模型目标函数进行构建；
[0031]S32、
对电力系统储能规划优化模型的约束条件进行构建
。
[0032]进一步的，所述约束条件包括传统发电机组机组组合约束
、
储能系统规划和运行约束
、
弃风量约束
、
节点功率平衡约束及输电线路约束
。
[0033]进一步的，所述电力系统储能规划优化模型为混合整数线性规划模型，并调用求解器直接求解，得到储能优化配置方案
。
[0034]本专利技术的有益效果为：
[0035]本专利技术提供的一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，通过利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建；基于新能源出力不确定性及用户需求响应不确定性，构建具有多元不确定性特征的典型运行场景；基于典型运行场景，并利用两阶段随机规划方法对考虑用户需求响应不确定性的电力系统储能规
划优化模型进行构建，充分考虑可再生能源发电不确定性
、
用户侧需求响应不确定性以及需求响应决策对需求响应不确定性的反向影响，能够更准确建模需求响应潜力，协调需求响应与储能两方面的灵活性资源调度，实现可再生能源接入下以经济性最优为目标的储能系统优化配置
。
附图说明
[0036]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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0037]图1是根据本专利技术实施例的一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法的流程图；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、
利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建；
S2、
基于新能源出力不确定性及用户需求响应不确定性，构建具有多元不确定性特征的典型运行场景；
S3、
基于典型运行场景，并利用两阶段随机规划方法对考虑用户需求响应不确定性的电力系统储能规划优化模型进行构建；
S4、
通过电力系统储能规划优化模型输出储能优化配置方案
。2.
根据权利要求1所述的一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，其特征在于，所述利用历史数据对价格激励机制下的电力用户需求响应的不确定性模型进行构建包括以下步骤：
S11、
基于历史数据，筛选价格激励机制下，对不同需求响应激励价格对应的用户弹性用电需求的数据进行筛选；
S12、
对价格激励机制下的需求响应激励价格与用户弹性用电需求之间的关系进行拟合；
S13、
对具有用户需求响应量与需求响应激励价格之间关系的需求响应不确定性集进行构建，并模拟需求响应的不确定性；
S14、
对电力用户需求响应的不确定性模型进行构建
。3.
根据权利要求2所述的一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，其特征在于，所述并模拟需求响应的不确定性包括以下步骤：将需求响应激励价格对应的用户需求响应量作为实际需求响应量的均值；根据历史数据对需求响应量偏差的标准差与需求响应激励价格之间的关系进行拟合
。4.
根据权利要求2所述的一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，其特征在于，所述对电力用户需求响应的不确定性模型进行构建时，对价格激励机制下的需求响应曲线进行阶梯线性化
。5.
根据权利要求4所述的一种考虑电力用户需求响应不确定性的储能配置方法，其特征在于，所述对价格激励机制下的需求响应曲线进行阶梯线性化包括以下步骤：对需求响应激励价格进行计算，并对实施需求响应激励价格对应的负荷需...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷文倩，叶季蕾，张一凡，颜世烨，吴宇平，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：