一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，属于电力系统数字仿真技术领域，该方法包括：创建源荷动态建模任务，获取建模指令；根据源荷动态建模任务筛选数据样本；根据源荷动态建模任务选择对应的电网演化模型，并将筛选的数据样本输入电网演化模型，电网演化模型包括适用于光储直柔园区的高比例可再生能源配电网输出模型和不同分布式资源渗透下有源配电网模型；调整电网演化模型的数值比例并进行计算，获取计算结果并生成记录图表；对所述记录图表进行分析，筛选最佳源荷动态模型的数据，根据最佳源荷动态模型数据优化调整电网演化模型，得到最佳源荷动态模型，使得通过源荷动态数据建模更加全面完善的效果

【技术实现步骤摘要】
一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法


[0001]本专利技术涉及电力系统数字仿真
，特别涉及一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法
。

技术介绍

[0002]有源配电网包括分布式发电
、
负荷
、
储能装置等组成部分
。
分布式发电主要包含风力发电
(Wind Turbine
，
WT)、
光伏电池
(Photovoltaic
，
PV)
等
。
在优化有源配电网运行时，根据不同场景发生概率加以区分，转换为每个场景下的确定性多时间尺度优化问题
。
长时间尺度下实现配电网经济优化运行提高其运行经济性，短时间尺度下通过储能的优化运行提升分布式发电供电品质，在考虑直流配电网电源的模型时，展开研究如下，从源荷匹配的角度丰富和完善了新能源互补性的分析与评价方法，使用秩相关系数
、
尾部相关系数对多个新能源场站的负荷匹配能力进行描述，得到新能源出力间的互补性评价
。
考虑风电出力随机性
、
直流控制方式和频率波动偏差约束，并推导定义了能反映频率波动
、
风电出力和控制方式等因素的负荷裕度灵敏度指标
。
光伏发电出力与太阳光照强度
、
云量
、
温度等多种因素有关
。
通常，在光伏发电建模中，使用正态分布模型表示光伏发电预测误差，分布式电源的高渗透率接入将显著改变中低压层面配电系统的结构与运行方式，相对于传统配电系统，有源配电系统从原来单一的电能分配角色转变为集电能收集
、
传输
、
存储与分配为一体的新型电力交换系统
。
在有源配电系统中，不确定性和波动性进一步加剧，对有源配电系统的灵活运行提出了更高的要求
。
现有的研究主要侧重于解决有源配电系统两方面的实际问题：运行优化和规划设计
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，以解决上述现有技术存在的问题
。
[0004]根据本专利技术实施例的一方面，提供了一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，包括：
[0005]创建源荷动态建模任务，获取建模指令；
[0006]根据源荷动态建模任务筛选数据样本；
[0007]根据源荷动态建模任务选择对应的电网演化模型，并将筛选的数据样本输入电网演化模型，电网演化模型包括适用于光储直柔园区的高比例可再生能源配电网输出模型和不同分布式资源渗透下有源配电网模型；
[0008]调整电网演化模型的数值比例并进行计算，获取计算结果并生成记录图表；
[0009]对所述记录图表进行分析，筛选最佳源荷动态模型的数据，根据最佳源荷动态模型数据优化调整电网演化模型，得到最佳源荷动态模型
。
[0010]可选地，创建源荷动态建模任务需要确认任务场景，具体包括：
[0011]确认有源配电网场景的主要影响因素，包括：负荷
、
光伏和风电的功率值；
[0012]根据各因素进行确认需要确认的任务场景，负荷功率的场景数包括：春
、
夏
、
秋和冬的工作日与节假日，负荷功率的场景数一共有八种记为
N
L
＝8，八种所述负荷功率的场景数的发生概率分别为
p
L1
…
p
L8
；光伏输出功率的场景包括：晴天
、
多云和阴雨天，所述光伏输出功率的场景数一共有三种记为
N
pv
＝3，光伏输出功率的场景数每一种发生的概率分别为
p
pv1
…
p
pv3
；风电输出功率的场景数包括：春
、
夏
、
秋和冬，所述风电输出功率的场景数一共有四种记为
N
w
＝4，所述风电输出功率的场景数的发生概率分别为
p
w1
…
p
w4
；所述源荷动态建模任务建立需要确认任务场景的场景组合数量＝
C(1,N
L
)
·
C(1,N
pv
)
·
C(1,N
w
)
；
[0013]因此，
C(1,8)
·
C(1,3)
·
C(1,4)
＝
96
，所述源荷动态建模的任务建立需要确认任务场景一共有
96
种任务场景
。
[0014]可选地，对确认的场景进行场景缩减
。
[0015]可选地，所述场景缩减包括：判断场景中是否存在相同的条件，根据该条件对场景合并，从而进行缩减
。
[0016]可选地，所述场景缩减的具体方法为：
[0017]机选取
k
个类的初始中心，
[0018]在第
i
次迭代中，对所有样本计算与各个聚类中心的距离，将该距离划分到距离最短的中心所在的类别；
[0019]利用各个类的均值更新各个类别的中心值；
[0020]判断类别的中心值是否满足收敛条件，若未满足则返回初始步骤，若满足，则得到具体的场景数据缩减结果
。
[0021]可选地，所述筛选数据样本的方法包括：场景树法
、
非参数的概率预测法
、ARMA
模型法
、
蒙特卡洛概率抽样
、
拉丁超立方抽样法中的最少一种，所述拉丁超立方抽样通过对输入概率分层把累计概率曲线分成相等的区间，从各个分层中随机抽取样本
。
[0022]可选地，适用于光储直柔园区的高比例可再生能源下配电网结构包括：高比例分布式新能源
、
调相机和储能系统，适用于光储直柔园区的不同分布式资源渗透率下有源配电网结构包括：微电网群
、
储能单元和控制系统
。
[0023]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模装置，包括：
[0024]创建模块，用于创建源荷动态建模任务，获取建模指令；
[0025]数据筛选模块，用于根据源荷动态建模任务筛选数据样本；
[0026]电网演化模型选择模块，用于根据源荷动态建模任务选择对应的电网演化模型，并将筛选的数据样本输入电网演化模型，电网演化模型包括适用于光储直柔园区的高比例可再生能源配电网输出模型和不同分布式资源渗透下有源配电网模型；
[0027]电网演化模型计算模块，用于调整电网演化模型的数值比例并进行计算，获取计算结果并生成记本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，其特征在于，包括：创建源荷动态建模任务，获取建模指令；根据源荷动态建模任务筛选数据样本；根据源荷动态建模任务选择对应的电网演化模型，并将筛选的数据样本输入电网演化模型，电网演化模型包括适用于光储直柔园区的高比例可再生能源配电网输出模型和不同分布式资源渗透下有源配电网模型；调整电网演化模型的数值比例并进行计算，获取计算结果并生成记录图表；对所述记录图表进行分析，筛选最佳源荷动态模型的数据，根据最佳源荷动态模型数据优化调整电网演化模型，得到最佳源荷动态模型
。2.
根据权利要求1所述的适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，其特征在于，创建源荷动态建模任务需要确认任务场景，具体包括：确认有源配电网场景的主要影响因素，包括：负荷
、
光伏和风电的功率值；根据各因素进行确认需要确认的任务场景，负荷功率的场景数包括：春
、
夏
、
秋和冬的工作日与节假日，负荷功率的场景数一共有八种记为
N
L
＝8，八种所述负荷功率的场景数的发生概率分别为
p
L1
…
p
L8
；光伏输出功率的场景包括：晴天
、
多云和阴雨天，所述光伏输出功率的场景数一共有三种记为
N
pv
＝3，光伏输出功率的场景数每一种发生的概率分别为
p
pv1
…
p
pv3
；风电输出功率的场景数包括：春
、
夏
、
秋和冬，所述风电输出功率的场景数一共有四种记为
N
w
＝4，所述风电输出功率的场景数的发生概率分别为
p
w1
…
p
w4
；所述源荷动态建模任务建立需要确认任务场景的场景组合数量＝
C(1,N
L
)
·
C(1,N
pv
)
·
C(1,N
w
)
；因此，
C(1,8)
·
C(1,3)
·
C(1,4)
＝
96
，所述源荷动态建模的任务建立需要确认任务场景一共有
96
种任务场景
。3.
根据权利要求2所述的适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，其特征在于，对确认的场景进行场景缩减
。4.
根据权利要求3所述的适用于光储直柔园区的配电网物理形态建模方法，其特征在于，所述场景缩减...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈卫东，程林，姚知洋，叶映泉，吴晓锐，田浩，吴宁，郭敏，肖静，韩帅，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：