一种电力系统爬坡能力评估方法技术方案

本申请公开了一种电力系统爬坡能力评估方法

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统爬坡能力评估方法、装置及相关设备


[0001]本申请涉及电力市场运行支撑
，更具体地说，是涉及一种电力系统爬坡能力评估方法
、
装置及相关设备
。

技术介绍

[0002]在电力辅助服务管理中，爬坡被归类为有功平衡服务，具体地，爬坡辅助服务被定义为，应对可再生能源发电波动等不确定因素带来的系统净负荷短时大幅变化，具备较强负荷调节速率的并网主体根据调度指令调整出力，以维持系统功率平衡所提供的服务
。
爬坡辅助服务的主要目的为应对系统净负荷变化以维持电力平衡，因此是提高新型电力系统灵活性
、
爬坡能力充裕性和电力平衡安全性的重要一环
。
[0003]目前我国的电力市场尚无爬坡容量采购机制，随着高比例新能源接入电网，国内电力系统净负荷的波动逐渐加大，对灵活爬坡能力的需求也会随之增长，所以建立爬坡容量采购机制十分必要
。
爬坡容量采购机制的可行方案之一是在现货电能量市场出清结束后，提前识别爬坡能力不充裕的时段，并针对性地为之紧急采购爬坡容量
。
因此，对每个时段提前进行爬坡能力评估是实现该机制的前提
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供了一种电力系统爬坡能力评估方法
、
装置及相关设备，评估富余爬坡能力供需比，以指导爬坡容量紧急采购
。
[0005]为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种电力系统爬坡能力评估方法，包括：
[0006]获取当前运行日现货电能量市场的出清数据，所述出清数据用于表示电能量市场中每台机组的出力特征；
[0007]基于所述出清数据，获取确定性爬坡量，并基于所述出清数据和所述确定性爬坡量，获取富余爬坡能力；
[0008]利用置信统计方法或分位回归方法确定系统净负荷预测正误差和系统净负荷预测负误差；
[0009]基于所述系统净负荷预测正误差
、
所述系统净负荷预测负误差以及所述出清数据，获取不确定性爬坡量；
[0010]基于所述富余爬坡能力以及所述不确定性爬坡量，获取富余爬坡能力供需比，所述富余爬坡能力供需比用于指导爬坡容量紧急采购
。
[0011]优选地，所述出清数据包括出清出力；基于所述出清数据，获取确定性爬坡量的过程，包括：
[0012]利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的确定性上爬坡量：
[0013]UR
N
，
i
，
t
＝
max(P
i
，
t
‑
P
i
，
t
‑1，
0)
[0014]利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的确定性下爬坡量：
[0015]DR
N
，
i
，
t
＝
|min(P
i
，
t
‑1‑
P
i
，
t
，
0)|
[0016]其中，
i
为机组序号，
UR
N
，
i
，
t
和
DR
N
，
i
，
t
分别为机组
i
在时段
t
的确定性上爬坡量
、
确定性下爬坡量，
P
i
，
t
为机组
i
在时段
t
的出清出力，
P
i
，
t
‑1为机组
i
在时段
t
一1的出清出力
。
[0017]优选地，所述出清数据包括爬坡速率
、
额定容量
、
最小技术出力
、
状态出力上限和状态出力下限；基于所述出清数据和所述确定性爬坡量，获取富余爬坡能力的过程，包括：
[0018]利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的富余上爬坡能力：
[0019]UR
A
，
i
，
t
＝
min{15
•
R
i
，
[min(P
max
，
i
，
P
StateMax
，
i
，
t
)
‑
P
i
，
t
‑1]}
‑
UR
N
，
i
，
t
[0020]利用下述数学式计算得到系统在时段
t
的富余上爬坡能力：
[0021][0022]利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的富余下爬坡能力：
[0023]DR
A
，
i
，
t
＝
min{15
•
R
i
，
[P
i
，
t
‑1‑
max(P
min
，
i
，
P
StateMin
，
i
，
t
)]}
‑
DR
N
，
i
，
t
[0024]利用下述数学式计算得到系统在时段
t
的富余下爬坡能力：
[0025][0026]其中，
N
为提供爬坡能力的燃煤机组和燃气机组的数量，
UR
A
，
i
，
t
和
DR
A
，
i
，
t
分别为机组
i
在时段
t
的富余上爬坡能力和富余下爬坡能力，
R
i
为机组
i
的爬坡速率，
P
i
，
t
‑1为机组
i
在时段
t
‑1的出清出力，
P
max
，
i
和
P
min
，
i
分别为机组
i
的额定容量和最小技术出力，
P
StateMax
，
i
，
t
和
P
StateMin
，
i<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力系统爬坡能力评估方法，其特征在于，包括：获取当前运行日现货电能量市场的出清数据，所述出清数据用于表示电能量市场中每台机组的出力特征；基于所述出清数据，获取确定性爬坡量，并基于所述出清数据和所述确定性爬坡量，获取富余爬坡能力；利用置信统计方法或分位回归方法确定系统净负荷预测正误差和系统净负荷预测负误差；基于所述系统净负荷预测正误差
、
所述系统净负荷预测负误差以及所述出清数据，获取不确定性爬坡量；基于所述富余爬坡能力以及所述不确定性爬坡量，获取富余爬坡能力供需比，所述富余爬坡能力供需比用于指导爬坡容量紧急采购
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述出清数据包括出清出力；基于所述出清数据，获取确定性爬坡量的过程，包括：利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的确定性上爬坡量：
UR
N
，
i
，
t
＝
max(P
i
，
t
‑
P
i
，
t
‑1，
0)
利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的确定性下爬坡量：
DR
N
，
i
，
t
＝
|min(P
i
，
t
‑1‑
P
i
，
t
，
0)|
其中，
i
为机组序号，
UR
N
，
i
，
t
和
DR
N
，
i
，
t
分别为机组
i
在时段
t
的确定性上爬坡量
、
确定性下爬坡量，
P
i
，
t
为机组
i
在时段
t
的出清出力，
P
i
，
t
‑1为机组
i
在时段
t
‑1的出清出力
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述出清数据包括爬坡速率
、
额定容量
、
最小技术出力
、
状态出力上限和状态出力下限；基于所述出清数据和所述确定性爬坡量，获取富余爬坡能力的过程，包括：利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的富余上爬坡能力：
UR
A
，
i
，
t
＝
min{15
•
R
i
，
[min(P
max
，
i
，
P
StateMax
，
i
，
t
)
‑
P
i
，
t
‑1]}
‑
UR
N
，
i
，
t
利用下述数学式计算得到系统在时段
t
的富余上爬坡能力：利用下述数学式计算得到机组
i
在时段
t
的富余下爬坡能力：
DR
A
，
i
，
t
＝
min{15
•
R
i
，
[P
i
，
t
‑1‑
max(P
min
，
i
，
P
StateMin
，
i
，
t
)]}
‑
DR
N
，
i
，
t
利用下述数学式计算得到系统在时段
t
的富余下爬坡能力：其中，
N
为提供爬坡能力的燃煤机组和燃气机组的数量，
UR
A
，
i
，
t
和
DR
A
，
i
，
t
分别为机组
f
在时段
t
的富余上爬坡能力和富余下爬坡能力，
R
i
为机组
f
的爬坡速率，
P
i
，
t
‑1为机组
i
在时段
t
‑1的出清出力，
P
max
，
i
和
P
min
，
i
分别为机组
i
的额定容量和最小技术出力，
P
StateMax
，
i
，
t
和
P
StateMin
，
i
，
t
分别为机组
i
在时段
t
的状态出力上限和状态出力下限，
UR
A
，
t
和
DR
A
，
t
分别为系统在时段
t
的富余上爬坡能力和富余下爬坡能力，
UR
N
，
i
，
t
和
DR
N
，

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明媛，廖德辉，梁彦杰，郑文彬，程兰芬，莫东，禤培正，邹其，李秋文，祁乐，李华源，杨有慧，吴问足，彭超逸，宋吉峰，覃芳璐，朱继松，唐翀，苏祥瑞，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：