本发明专利技术提供基于风光互补特性的容量配置方法、装置及设备，该方法包括：基于目标时刻的风电理论出力、风电机组风速、风电场等效平均风速和光伏出力，确定风电出力率和光伏出力率；基于核密度估计法对风电出力率和光伏出力率进行计算，得到风光出力率的联合概率分布；基于风光出力率的联合概率分布，确定风光出力的相关性系数；基于对风光出力的相关性系数的分析，建立风光联合出力的负荷匹配度目标函数、平均度电成本函数，以及风光互补约束条件，采用改进型非劣分类遗传算法对负荷匹配度目标函数和平均度电成本函数求解，并基于分类策略对求解得到的结果进行评估和排序，将最优结果作为最终的容量配置。本发明专利技术可以提高风光容量配置的合理性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源风光联合，尤其涉及一种基于风光互补特性的容量配置方法、装置及设备。
技术介绍
1、近年来，随着化石能源日渐枯竭，世界各国都不约而同的将目光转向新能源。然而，随着越来越多的可再生能源电场建成并投入电网，可再生能源并网运行所造成的多种不利影响也接踵而至。
2、以风电、光伏为代表可再生能源具有显著的不确定性，同时，风电和光伏之间的出力具有一定的相关性，风光出力具有时空平滑作用和资源互补作用，通常来说风电夜间出力大，光伏夜间出力为零，并且随着区域规模的增加，互补特性越来越明显，这给电力系统的调度运行和规划带来了极大的挑战。针对新能源场站而言，通过充分挖掘其风光出力的时空互补作用，能够降低新能源出力的随机波动性。此外，储能系统凭借其可充可放的运行特性，能有效克服光伏、风电输出功率的波动性，提高可再生能源的消纳。
3、然而，现有的风光容量优化配置研究的优化目标较为单一，主要关注新能源发电量的最大化，但是确忽略了新能源出力的波动性和经济性，导致现有的风光容量的配置并不合理。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于风光互补特性的容量配置方法、装置及设备，以解决目前的风光容量优化配置研究的优化目标较为单一，风光容量配置不合理的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于风光互补特性的容量配置方法，包括：
3、基于目标时刻的风电理论出力、风电机组风速、风电场等效平均风速和光伏出力，确定风电出力率和光伏出力率；
4、基于核密度估计法对风电出力率和光伏出力率进行计算，得到风光出力率的联合概率分布；
5、基于风光出力率的联合概率分布，确定风光出力的相关性系数；
6、基于对风光出力的相关性系数的分析，建立风光联合出力的负荷匹配度目标函数、平均度电成本函数，以及风光互补约束条件，采用改进型非劣分类遗传算法对负荷匹配度目标函数和平均度电成本函数求解，并基于分类策略对求解得到的结果进行评估和排序，将得到的最优结果作为最终的容量配置；其中，负荷匹配度目标函数为负荷的标准差与等效负荷的标准差的比值，平均度电成本函数包括系统发电成本、调峰成本、弃电惩罚成本和降碳收益成本；风光互补约束条件包括建筑面积约束、整数约束和渗透率约束。
7、在一种可能的实现方式中，基于核密度估计法对风电出力率和光伏出力率进行计算，得到风光出力率的联合概率分布，包括：
8、基于核密度估计法对风电出力率和光伏出力率进行计算，分别得到风电出力率的概率密度函数和光伏出力率的概率密度函数；
9、分别对风电出力率的概率密度函数和光伏出力率的概率密度函数进行积分，得到风电出力率的概率分布函数和光伏出力率的概率分布函数；
10、将风电出力率的概率分布函数和光伏出力率的概率分布函数作为copula函数的边缘概率分布，确定风光出力率的联合概率分布。
11、在一种可能的实现方式中，将风电出力率的概率分布函数和光伏出力率的概率分布函数作为copula函数的边缘概率分布，确定风光出力率的联合概率分布，包括：
12、基于风电出力率的概率分布函数和光伏出力率的概率分布函数作为copula函数的边缘概率分布；
13、根据欧式距离对copula函数的拟合度进行检验，将拟合度最优的copula函数确定为风光出力率的联合概率分布。
14、在一种可能的实现方式中，风电出力率为：
15、
16、光伏出力率为：
17、
18、风电理论出力为：
19、
20、风电机组风速为：
21、v'(t)＝v0(t)+vs(t)+vt(t)+vc(t)；
22、风电场等效平均风速为：
23、
24、光伏出力为：
25、
26、损耗修正系数η为：
27、η＝η1×η2×η3×η4；
28、其中，v(t)为t时刻的风速，vs为风电机组的切入风速，cp为风能利用系数,sw为风电机组叶轮扫过面积，ρ为空气密度，vr为风电机组的额定风速，v0为风电机组的切出风速，v0(t)为轮毂高度处风速，vs(t)为基于风剪切效应的风速，vt(t)为基于塔影效应的风速，vc(t)为耦合风速，gc(t)为t时刻的太阳辐照度，gr为太阳电池以额定功率发电所需的标准太阳辐照度，γ为太阳电池的功率温度系数，t(t)为t时刻的环境温度，tr为太阳电池以额定功率工作的标准环境温度，η为损耗修正系数，η1为遮挡及温度升高造成的组件功率下降修正系数，η2为线路损耗修正系数，η3为逆变器转换效率修正系数，η4为光伏阵列朝向及倾角修正系数。
29、在一种可能的实现方式中，负荷匹配度目标函数f1为：
30、f1＝max(mp-l)；
31、
32、
33、pnew(t)＝pw×pws(t)+ps×pss(t)；
34、其中，pw和ps分别为风电和光伏的装机容量，pnew(t)为t时刻风光联合出力，l(t)为研究地区的t时刻的负荷需求，le(t)为t时刻的等效负荷需求，σl、σle分别为负荷和等效负荷的标准差，pws(t)为风电出力率，pss(t)为风电出力率。
35、在一种可能的实现方式中，平均度电成本函数f2为：
36、f2＝min(c)；
37、c＝cg+csp+cp-ce；
38、
39、
40、csp＝γ×δpsp×psp/qnu；
41、
42、cp＝cpt/qnu；
43、
44、
45、ce＝pc×qf×qncv×cef×rcof×44/12；
46、其中，cg为系统发电成本，csp为度电调峰成本，cp为平均度电的弃电惩罚成本，ce为相对传统火力发电，清洁能源发电的度电环境效益，cgs为系统的开发建设成本，cgom为系统的运行维护成本，qnu为消纳的风光联合发电量，pw为风电的单价，pwom为风电运维成本的单价，ps为光伏的单价，psom为光伏运维成本的单价，pn(t)为t时刻的风光联合出力，δt为计算时间间隔，γ为深度调峰比例；δpsp为系统为消纳风光联合出力所需增加的调峰服务容量，psp为消纳风光联合出力的单价，cpt为系统弃电的总惩罚成本，α为系统弃电率，qn为对象n的发电量，pc为煤炭消耗成本，p1为对象1的单价，p2为对象2的单价，p3为对象3的单价，p4为对象4的单价，qf为火力发电度电耗煤量，qncv为标煤的低位热值，cef为标煤单位热值含碳量，rcof为标煤的碳氧化率。
47、在一种可能的实现方式中，建筑面积约束为：
48、
49、整数约束为：
50、ps＝npsu，pw＝mpwu；
51、渗透率约束为：...
【技术保护点】
1.一种基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述基于核密度估计法对所述风电出力率和光伏出力率进行计算，得到风光出力率的联合概率分布，包括：
3.如权利要求2所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述将所述风电出力率的概率分布函数和所述光伏出力率的概率分布函数作为Copula函数的边缘概率分布，确定所述风光出力率的联合概率分布，包括：
4.如权利要求1或2所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述风电出力率为：
5.如权利要求1所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述负荷匹配度目标函数f1为：
6.如权利要求5所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述平均度电成本函数f2为：
7.如权利要求6所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述建筑面积约束为：
8.一种基于风光互补特性的容量配置装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
...
【技术特征摘要】
1.一种基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述基于核密度估计法对所述风电出力率和光伏出力率进行计算，得到风光出力率的联合概率分布，包括：
3.如权利要求2所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述将所述风电出力率的概率分布函数和所述光伏出力率的概率分布函数作为copula函数的边缘概率分布，确定所述风光出力率的联合概率分布，包括：
4.如权利要求1或2所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述风电出力率为：
5.如权利要求1所述的基于风光互补特性的容量配置方法，其特征在于，所述负荷匹配度...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晶莹，李德鑫，吕项羽，刘畅，钱卓誉，苏展，杨子越，张海锋，王伟，张家郡，庄冠群，孟祥东，彭晓宇，董焕然，王永利，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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