源网荷储优化运行方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开源网荷储优化运行方法及装置，该方法包括：根据获取的电力系统在目标时间段内的正常运行负荷

【技术实现步骤摘要】
源网荷储优化运行方法及装置


[0001]本专利技术涉及配电
，尤其涉及源网荷储优化运行方法及装置
。

技术介绍

[0002]电力系统是现代社会最重要的公共基础设施，构建新型电力系统是贯彻落实能源安全新战略，实现碳中和，以及应对气候变化目标的重大需要
。
在构建新型电力系统的过程中需要面对新型平衡体系，复杂的安全机理，以及成本疏导机制的多重挑战与变革
。
随着全球气候变化，极端天气带来的自然灾害现象频繁发生，由此导致的电网系统大规模停电事故造成了巨大经济损失
。
电网的稳定性为保障用电用户生产生活，促进能源发展有着重大意义，为解决这一问题，研究人员提出了电力系统韧性概念，以衡量其在极端事件下的性能
。
[0003]目前，关于极端天气下的电力系统韧性建模
、
评估及恢复已开展了初步研究，取得了较好成效
。
在韧性建模方面，有学者将电网拓扑映射成三维空间展开布置的纵向受力网络，将韧性定义为电网保持静态稳定的能力；还有学者将研究工作侧重于系统脆弱性建模，根据功能函数随时间变化的韧性曲线，解析了抵御
、
吸收
、
适应和恢复等不同阶段的过程特征
。
在韧性评估阶段，除建立了多种韧性指标之外，还有学者通过引入韧性评估矩阵，从技术
、
社会
、
经济等不同维度对输电网
、
配电网进行韧性评估
。
在韧性提升方面，现有工作主要围绕故障恢复及相关指标改善，探究了不同场景下的电力系统应急维修策略与分布式电源
、
储能及其他受控设备的优化配置方法
。
现有研究表明，针对电力系统韧性评估框架流程包括：系统故障场景生成
、
系统响应与恢复模型构建
、
韧性指标体系构建
、
评估结果应用等几部分的研究进展，从而分析考虑严重自然灾害场景的电力系统韧性评估以及提升
。
[0004]现有技术中，对电力系统韧性的研究主要侧重于故障场景建模以及评价体系，而源储协调多侧重于解决新能源消纳和电网经济调度问题，并没有通过源储协调提升电网韧性的研究
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供源网荷储优化运行方法及装置，通过研究源储协调对电力系统韧性的提升，以提升用户的防灾减灾救灾能力
。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供源网荷储优化运行方法，该方法包括：
[0008]获取电力系统在目标时间段内的正常运行负荷
、
所述电力系统的重要负荷最小保有量以及所述电力系统的重要负荷总量；
[0009]建立所述正常运行负荷
、
所述重要负荷最小保有量
、
所述重要负荷总量以及所述电力系统中多直流馈入和新能源馈入的负荷总量与韧性指标之间的表征关系；所述表征关系为以所述目标时间段内第一数据的积分值与第二数据的总和整体的数学期望表示所述韧性指标，所述第一数据为所述多直流馈入和新能源馈入的负荷总量与所述正常运行负荷
的比值，所述第二数据为所述重要负荷最小保有量与所述重要负荷总量的比值；
[0010]根据所述电力系统的多直流馈入和新能源馈入，联合与所述电力系统连接的储能系统，建立用于表示所述电力系统中多直流馈入和新能源馈入的综合储能模型；
[0011]以所述韧性指标最大化为目标，结合约束条件求解所述综合储能模型，得到预设灾害情况下所述电力系统的运行方案；所述约束条件包括电力系统电力平衡约束
、
储能系统的运行约束
、
电力系统旋转备用约束以及电力系统断面潮流约束
。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述多直流馈入和新能源馈入的综合储能模型，具体为：
[0013][0014]其中，
P
total
，
t
表示
t
时刻多直流馈入和新能源馈入的负荷总量，
P
M
‑
Dc
，
t
表示
t
时刻多直流馈入的预测值，
P
NE
，
r
表示
t
时刻新能源馈入的预测值，
P
ch
，
storage
，
t
表示储能系统在
t
时刻的充电功率，
P
dis
，
storage
，
t
表示储能系统在
t
时刻的放电功率，
X
in
，
t
表示储能系统在
t
时刻的充电状态，
X
out
，
t
表示储能系统在
t
时刻的放电状态，
X
in
，
t
与
X
out
，
t
的取值为0或
1。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述电力系统电力平衡约束具体为：
[0016][0017]其中，
P
g
，
t
表示电力系统中包括的常规机组
g
在
t
时刻的输入的负荷量，所述常规机组包括火电机组；表示
t
时刻在电力系统的第
i
个节点的负荷，
Ω
G
表示电力系统中包括的所有常规机组的集合，
Ω
B
表示电力系统中包括的所有节点的集合
。
[0018]在一种可能的实现方式中，储能系统包括多个储能单元；所述储能系统的运行约束包括储能单元电荷量约束
、
功率上下限约束以及储能单元电荷量守恒约束；
[0019]所述储能单元电荷量约束具体为：
[0020][0021]其中，
μ
表示储能单元
j
的预设最小放电量系数，表示储能单元
j
电荷量的最小阈值，表示储能单元
j
电荷量的最大阈值，
E
es
，
j
，
t
表示储能单元
j
在
t
时刻的电荷量；
[0022]所述功率上下限约束具体为：
[0023]‑
P
ch
，
storage
，
jmin
≤P
ch
，
storage
，
t
，
j
≤P
ch
，
storage
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
源网荷储优化运行方法，其特征在于，所述方法包括：获取电力系统在目标时间段内的正常运行负荷
、
所述电力系统的重要负荷最小保有量以及所述电力系统的重要负荷总量；建立所述正常运行负荷
、
所述重要负荷最小保有量
、
所述重要负荷总量以及所述电力系统中多直流馈入和新能源馈入的负荷总量与韧性指标之间的表征关系；所述表征关系为以所述目标时间段内第一数据的积分值与第二数据的总和整体的数学期望表示所述韧性指标，所述第一数据为所述多直流馈入和新能源馈入的负荷总量与所述正常运行负荷的比值，所述第二数据为所述重要负荷最小保有量与所述重要负荷总量的比值；根据所述电力系统的多直流馈入和新能源馈入，联合与所述电力系统连接的储能系统，建立用于表示所述电力系统中多直流馈入和新能源馈入的综合储能模型；以所述韧性指标最大化为目标，结合约束条件求解所述综合储能模型，得到预设灾害情况下所述电力系统的运行方案；所述约束条件包括电力系统电力平衡约束
、
储能系统的运行约束
、
电力系统旋转备用约束以及电力系统断面潮流约束
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多直流馈入和新能源馈入的综合储能模型，具体为：其中，
P
total
，
t
表示
t
时刻多直流馈入和新能源馈入的负荷总量，
P
M
‑
DC
，
t
表示
t
时刻多直流馈入的预测值，
P
NE
，
t
表示
t
时刻新能源馈入的预测值，
P
ch
，
storage
，
t
表示储能系统在
t
时刻的充电功率，
P
dis
，
storage
，
t
表示储能系统在
t
时刻的放电功率，
X
in
，
t
表示储能系统在
t
时刻的充电状态，
X
out
，
t
表示储能系统在
t
时刻的放电状态，
X
in
，
t
与
X
out
，
t
的取值为0或
1。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力系统电力平衡约束具体为：其中，
P
g
，
t
表示电力系统中包括的常规机组
g
在
t
时刻的输入的负荷量，所述常规机组包括火电机组；表示
t
时刻在电力系统的第
i
个节点的负荷，
Ω
G
表示电力系统中包括的所有常规机组的集合，
Ω
B
表示电力系统中包括的所有节点的集合
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，储能系统包括多个储能单元；所述储能系统的运行约束包括储能单元电荷量约束
、
功率上下限约束以及储能单元电荷量守恒约束；所述储能单元电荷量约束具体为：其中，
μ
表示储能单元
j
的预设最小放电量系数，表示储能单元
j
电荷量的最小阈值，表示储能单元
j
电荷量的最大阈值，
E
es
，
j
，
t
表示储能单元
j
在
t
时刻的电荷量；所述功率上下限约束具体为：
‑
P
ch
，
storage
，
jmin
≤P
ch
，
storage
，
t
，
j
≤P
ch
，
storage
，
jmax
，
‑
P
dis
，
storage
，
jmin
≤P
dis
，
storage
，
t
，
j
≤P
dis
，
storage
，
jmax
，其中，
P
ch
，
storage
，
jmin
表示储能单元
j
充电功率的最小阈值，
P
ch
，
storage
，
t
，
j
表示储能单元
j
在
t
时刻的充电功率，
P
ch
，
storage
，
jmax
表示储能单元
j
充电功率的最大阈值；其中，
P
dis
，
storage
，
j
表示储能单元
j
放电功率的最小阈值，
P
dis
，
storage
，
t
，
j
表示储能单元
j
在
t
时刻的放电功率，
P
dis
，
storage
，
jmax
表示储能单元
j
放电功率的最大阈值；所述储能单元电荷量守恒约束具体为：
Δ
T
·
(
η
ch
·
P
ch
，
storage
，
t
，
j
‑
P
dis
，
dtorage
，
t
，
j
/
η
dis
)
＝
E
es
，
j
，
t+1
‑
E
es
，
j
，
t
，其中，
Δ
T
表示步长，
η
ch
表示储能单元的充电效率，
η
dis
表示储能单元的放电效率，
E
es
，
j
，
t+1
表示储能单元
j
在
t+1
时刻的电荷量
。5.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力系统旋转备用约束具体为：所述的方法，其特征在于，所述电力系统旋转备用约束具体为：其中，
X
g
，
y
表示常规机组
g
在
t
时刻的运行状态，取值为0或1，表示常规机组
g
的有功功率上限值；表示在
t
时刻新能源出力的机组
v
输入功率的预测值，
Ω
V
表示电力系统中包括的所有新能源出力的机组的集合，表示在
t
时刻多馈入直流参与的机组
w
输入功率预测值，
Ω
W
表示电力系统中包括的所有多馈入直流参与的机组的集合，表示
t
时刻在电力系统的第
n
个节点的负荷，
P
H
表示电力系统的正旋转备用容量，表示常规机组
g
的有功功率下限值，
P
R
表示电力系统的负旋转备用容量
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括常规机组的上下限约束以及上
、
下爬坡约束；所述常规机组的上下限约束具体为：所述上
、
下爬坡约束具体为：其中，
P
g
，
t+1
表示常规机组
g
在
t+1
时刻的输入的负荷量，表示常规机组
g
允许的最大上爬坡速率，表示常规机组
g
允许的最大下爬坡速率
。7.
根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括新能源机组发电上限约束；所述新能源机组包括风电机组和光伏机组，所述新能源机组发电上限约束具体为：其中，
P
NE
，
t
表示新能源机组在
t
时刻接入电力系统的功率值，表示在
t
时刻风电机组
w
接入电力系统的功率值，
Ω
w
表示电力系统中包括的所有风电机组的集合，
P
v
，
tpv
表示在
t
时刻光伏机组
v
接入电力系统的功率值，
Ω
v
表示电力系统中包括的所有光伏机组的集合，表示
t
时刻风电机组
w
接入电力系统的最大功率，表示
t
时刻光伏机组
v
接入电力系统的最大功率
。8.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力系统断面潮流约束包括电力系统线路潮流运行上限及下限约束，所述电力系统线路潮流运行上限及下限约束具体为：其中，表示电力系统在
t
时刻在传输线路
l
上的传输功率，
P
lL
，
min
表示线路
l
上传输功率的下限值；
P
iL
，
max
表示线路
l
上传输功率的上限值；
Ω
L
表示电力系统包括的所有传输线路的集合，
Ω
T
为目标时间段包括的所有时刻的集合
。9.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力系统断面潮流约束包括电力系统运行潮流平衡约束，所述电力系统运行潮流平衡约束具体为：
P
t
＝
MP
tgen
‑
P
tload
＝
B
θ
t t∈
Ω
T
，
P
tL
＝
Y
B
θ
t t∈
Ω
T
，其中，
P
t
表示
t
时刻的节点注入功率矩阵，表示
t
时刻机组出力矩阵，所述机组包括常规机组与新能源机组；
M
表示节点与机组的关联矩阵，在节点与机组关联时，关联矩阵对应位置的矩阵元素为1，否则为0；
P
tload
表示
t
时刻机组出力矩阵，
B
表示节点导纳矩阵，
θ
t
表示
t
时刻的节点电压相角矩阵；表示
t
时刻电力系统包括的多个支路有功功率构成的向量，
Y
B
表示多个支路组成的对角矩阵，
Ω
T
为目标时间段包括的所有时刻的集合；每个节点对应的电压相角的上下限约束具体为：
‑
θ
max
≤
θ
n
，
t
≤
θ
max n∈
Ω
B
，
t∈
Ω
T
，其中，
θ
n
，
t
表示在
t
时刻节点
n
对应的电压相角，
θ
max
表示节点电压相角的最大值，
Ω
B
表示电力系统中包括的所有节点的集合
。10.
源网荷储优化运行装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，用于获取电力系统在目标时间段内的正常运行负荷
、
所述电力系统的重要负荷最小保有量以及所述电力系统的重要负荷总量；韧性指标表征模块，用于建立所述正常运行负荷
、
所述重要负荷最小保有量
、
所述重要负荷总量以及所述电力系统中多直流馈入和新能源馈入的负荷总量与韧性指标之间的表征关系；所述表征关系为以所述目标时间段内第一数据的积分值与第二数据的总和整体的数学期望表示所述韧性指标，所述第一数据为所述多直流馈入和新能源馈入的负荷总量与所述正常运行负荷的比值，所述第二数据为所述重要负荷最小保有量与所述重要负荷总量的比值；模型构建模块，用于根据所述电力系统的多直流馈入和新能源馈入，联合与所述电力系统连接的储能系统，建立用于表示所述电力系统中多直...

【专利技术属性】
技术研发人员：何英静，周翰泽，但扬清，王蕾，陈晴悦，孙飞飞，沈志恒，许恩超，王岑峰，丁一凡，王晨轩，张夏辉，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：