一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统技术方案

本发明专利技术涉及新能源技术领域，具体公开了一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统及方法，所述系统包括：环境预测信息采集模块，用于获取区域的预测环境信息；新能源预测分析端，用于根据预测环境信息对区域内的新能源发电信息进行预测，获得预测新能源发电量；负荷预测分析端，用于根据环境预测信息对区域内的负荷进行预测，获得预测负载需电量；评估模块，用于根据预测环境信息对区域进行环境状态评估，获得评估系数，及根据评估系数

【技术实现步骤摘要】
一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统


[0001]本专利技术涉及新能源
，具体为一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统
。

技术介绍

[0002]随着新能源的快速发展，通过光伏能
、
风能
、
潮汐能等新能源替代部分的火力发电，具有更优的环保性及可持续发展性；而新能源在接入电网的过程中需要依赖于储能设备，实现对能源的存储及再利用
。
[0003]现有技术中，在新能源接入电网后，需要根据预测发电量来对调整火力发电量，进而充分利用新能源产生的电力，减少其存储量，进而减少蓄电系统的压力
。
[0004]而在此过程中，预测的准确性会影响火力发电量的判断，也会影响蓄电系统的调控策略，同时，现有的蓄电管理系统调控策略主要根据新能源预测发电量数据进行调整，未对预测发电量数据可靠性进行验证，导致对蓄电系统调控策略的调整并不能最大程度的节能
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，解决以下技术问题：
[0006]如何更加准确的对新能源预测发电数据进行预测并适应性对蓄电系统调控策略进行调整
。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，所述系统包括：
[0009]环境预测信息采集模块，用于获取区域的预测环境信息；
[0010]新能源预测分析端，用于根据预测环境信息对区域内的新能源发电信息进行预测，获得预测新能源发电量；
[0011]负荷预测分析端，用于根据环境预测信息对区域内的负荷进行预测，获得预测负载需电量；
[0012]评估模块，用于根据预测环境信息对区域进行环境状态评估，获得评估系数，及根据评估系数
、
预测新能源发电量及预测负载需电量确定固定发电数据及蓄电系统调整策略；
[0013]蓄电管理模块，用于对区域的蓄电系统进行管理，并执行蓄电系统调整策略
。
[0014]进一步地，所述新能源发电数据预测的过程包括：
[0015]将预测环境数据分别输入至多维分析模型中与预测模型中；
[0016]根据多维分析模型与预测模型的分析结果获得新能源发电数据；
[0017]所述新能源发电数据包括光伏发电数据及风能发电数据
。
[0018]进一步地，所述多维分析模型建立的过程包括：
[0019]获取新能源历史数据中的发电数据及对应的各项环境参数变化曲线；
[0020]按照预设固定时间序列采集每个时间点对应的环境参数值，将各项环境参数值形成每个时间点对应的环境参数坐标点，其中，
2≤
环境参数的项数
≤3
；
[0021]根据环境参数的项数建立对应维度的坐标系，将每个时间点对应的环境参数坐标点绘制在坐标系中，并对相邻两个时间点的环境参数坐标点建立向量，形成向量集；
[0022]将历史数据中的多组向量集绘制于同一坐标系内，且根据向量集对应的发电数据所在区间设置不同的颜色，将相同颜色的区域形成对应发电数据区间的特征模型；
[0023]根据预测环境数据获得对应的向量集，根据向量集与各个特征模型的重合度确定对应的发电数据区间
。
[0024]进一步地，所述预测环境信息包括实时光照强度
、
实时光照角度
、
实时温度
、
实时风力大小及实时风向；
[0025]所述光伏的预测模型公式为：
[0026][0027]其中，
f
LT
(L(t)
，
[0028]P
V
为预测光伏发电量；
L(t)
为实时光照强度；
α
(t)
为实时光照角度；
T(t)
为实时温度；
f
α
为光照角度影响函数；
t0为周期起始点；
t1为周期结束点；
x1为第一转化系数；
x2为第二转化系数；
f
LT
为关联性函数；
g
为标准对照函数；
L0(t)
为基准光照强度；
T0(t)
为基准温度；
Y
th
为预设固定阈值；
[0029]所述风能的预测模型公式为：
[0030][0031]其中，
P
W
为预测风能发电量；
W(t)
为实时风力大小；
β
(t)
为实时风向；
f
β
为风向影响函数；
z
为转化效率
。
[0032]进一步地，新能源发电数据获取的过程包括：
[0033]根据多维分析模型获取光伏发电区间
[Pv1
，
Pv2]及风能发电区间
[Pw1
，
Pw2]；
[0034]将预测光伏发电量
P
V
与光伏发电区间
[Pv1
，
Pv2]进行比对：
[0035]若
P
V
∈[Pv1
，
Pv2]，则根据
P1
＝
P
V
确定固定发电量；
[0036]若则根据确定固定发电量；
[0037]将预测风能发电量与风能发电区间
[Pw1
，
Pw2]进行比对：
[0038]若
P
W
∈[Pw1
，
Pw2]，则根据
P2
＝
P
w
确定固定发电量；
[0039]若则根据确定固定发电量
。
[0040]进一步地，所述预测新能源发电量的确定过程为：
[0041]通过公式计算获得预测新能源发电量
P
E
；
[0042]其中，
n
为区域内的光伏装置数量，
i∈[1
，
n]；
S
i
为第
i
个光伏装置的面积；
m
为区域内的风力发电装置数量，
j∈[1
，
m]。
[0043]进一步地，所述评估系数获取的过程为：
[0044]通过公式计算获得评估系数；
[0045]其中，
max{L(t)}
为日预设时段内光照强度预测最大值；
max{L(t)}
为日预设时段内光照强度预测最小值；
ave{L(t)}
为日预设时段内光照强度预测平均值；
max{W(t)}
为日风力强度预测最大值；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，其特征在于，所述系统包括：环境预测信息采集模块，用于获取区域的预测环境信息；新能源预测分析端，用于根据预测环境信息对区域内的新能源发电信息进行预测，获得预测新能源发电量；负荷预测分析端，用于根据环境预测信息对区域内的负荷进行预测，获得预测负载需电量；评估模块，用于根据预测环境信息对区域进行环境状态评估，获得评估系数，及根据评估系数
、
预测新能源发电量及预测负载需电量确定固定发电数据及蓄电系统调整策略；蓄电管理模块，用于对区域的蓄电系统进行管理，并执行蓄电系统调整策略
。2.
根据权利要求1所述的一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，其特征在于，所述新能源发电数据预测的过程包括：将预测环境数据分别输入至多维分析模型中与预测模型中；根据多维分析模型与预测模型的分析结果获得新能源发电数据；所述新能源发电数据包括光伏发电数据及风能发电数据
。3.
根据权利要求2所述的一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，其特征在于，所述多维分析模型建立的过程包括：获取新能源历史数据中的发电数据及对应的各项环境参数变化曲线；按照预设固定时间序列采集每个时间点对应的环境参数值，将各项环境参数值形成每个时间点对应的环境参数坐标点，其中，
2≤
环境参数的项数
≤3
；根据环境参数的项数建立对应维度的坐标系，将每个时间点对应的环境参数坐标点绘制在坐标系中，并对相邻两个时间点的环境参数坐标点建立向量，形成向量集；将历史数据中的多组向量集绘制于同一坐标系内，且根据向量集对应的发电数据所在区间设置不同的颜色，将相同颜色的区域形成对应发电数据区间的特征模型；根据预测环境数据获得对应的向量集，根据向量集与各个特征模型的重合度确定对应的发电数据区间
。4.
根据权利要求2所述的一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，其特征在于，所述预测环境信息包括实时光照强度
、
实时光照角度
、
实时温度
、
实时风力大小及实时风向；所述光伏的预测模型公式为：其中，
P
V
为预测光伏发电量；
L(t)
为实时光照强度；
α
(t)
为实时光照角度；
T(t)
为实时温度；
f
α
为光照角度影响函数；
t0为周期起始点；
t1为周期结束点；
x1为第一转化系数；
x2为第二转化系数；
f
LT
为关联性函数；
g
为标准对照函数；
L0(t)
为基准光照强度；
T0(t)
为基准温度；
Y
th
为预设固定阈值；所述风能的预测模型公式为：
其中，
P
W
为预测风能发电量；
W(t)
为实时风力大小；
β
(t)
为实时风向；
f
β
为风向影响函数；
z
为转化效率
。5.
根据权利要求4所述的一种新能源接入的电网多情景节点消纳评估系统，其特征在于，新能源发电数据获取的过程包括：根据多维分析模型获取光伏发电区间
[Pv1
，
Pv2]
及风能发电区间
[Pw1
，
Pw2]
；将预测光伏发电量
P
V
与光伏发电区间
[...

【专利技术属性】
技术研发人员：周忠平，胡颖，邱磊，何迎春，
申请(专利权)人：杭州国电电力科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：