【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网调节，尤其是指一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法。
技术介绍
1、为了提高区域电网的运行灵活性，在进行区域电网的规划或调节时，大多通过构建源网荷储协调的多元互动结构来增强区域电网运行的灵活性和可靠性。但随着新能源的发展，区域电网内的能源结构逐渐发生改变，新能源的间歇性发电以及负荷峰谷效应也相应的加剧，电网调节压力逐渐增大。但现有的源网荷储协调方案中，大多已经预先设定了新能源和储能设备的并网策略，这也就导致当前区域电网内的新能源和储能设备的并网策略并无法适应加剧的新能源发电波动性带来的影响，很可能出现新能源出力无法消纳或区域电网内负荷需求难以满足等情况，区域电网的安全性和稳定性无法得到保障。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术中的缺点，提供一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，通过区域电网的历史运行数据、储能设备的历史储能数据、新能源的历史出力数据以及历史负荷数据来确定当前区域电网在各类运行场景下新能源和储能设备的电网调节参与度，通过电网调节参与度可反应各运行场景下新能源和储能设备的并网策略，再对新能源出力进行预测，判断当前新能源和储能设备的并网策略是否能够适应新能源出力，从而制定储能设备和新能源的调节方案，能够解决现有的区域电网内的新能源和储能设备的并网策略难以适应加剧的新能源发电波动性带来的影响的问题，使得能够对新能源和储能设备参与电网运行的策略进行调整，避免出现新能源出力无法消纳或区域电网内负荷需求难以满足等问题，提高区域电
2、本专利技术的目的是通过下述技术方案予以实现：
3、一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，包括，
4、获取区域电网的历史运行数据，对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并对提取得到的运行特征数据进行聚类，确定区域电网的运行场景集；
5、根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力；
6、基于时间序列模型分别对区域电网的运行数据以及新能源出力进行预测，将区域电网的运行数据预测结果与运行场景集进行匹配，确定未来每个时间段内区域电网的运行场景；
7、根据对应的运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，结合新能源出力预测结果制定未来每个时间段内储能设备和新能源参与电网运行的调节方案。
8、进一步的，根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，根据储能设备的历史储能数据确定储能设备在当前运行场景下从区域电网中获取的储能量或向区域电网提供的放电量，根据区域电网的历史负荷数据确定当前运行场景下区域电网内的总电量，计算储能设备获取的储能量或提供的放电量与区域电网的总电量的比值，将计算到的储能量和总电量的比值或放电量与总电量的比值作为储能设备的电网调节参与度。
9、进一步的，所述根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，根据历史负荷数据确定当前运行场景下新能源的上网电量，计算新能源的上网电量和区域电网的总电量的比值，将计算得到的上网电量和总电量的比值作为新能源的电网调节参与度。
10、进一步的，所述根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，确定每个运行场景下每个储能设备的电网运行参与身份，若储能设备的电网运行参与身份为储能身份，则根据当前运行场景下该储能设备的储能量和总容量计算对应的空闲容量，并将计算得到的空闲容量作为该储能设备的调节潜力；若储能设备的电网运行参与身份为供能身份，则根据当前运行场景下该储能设备的放电量和总储能量计算对应的储备能量，并将计算得到的储备能量作为该储能设备的调节潜力。
11、进一步的，所述对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并对提取得到的运行特征数据进行聚类，确定区域电网运行的运行场景集，包括，对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并通过聚类算法对提取到的运行特征数据进行聚类分析，获取初始运行场景集，并获取每个初始运行场景集中每个初始运行场景内包含的所有时间段，并通过聚类算法根据时间段对每个初始运行场景进行二次聚类，获取区域电网运行的运行场景集。
12、进一步的，所述将区域电网的运行数据预测结果与运行场景集进行匹配，确定未来每个时间段内区域电网的运行场景，包括，基于时间序列模型对区域电网的运行数据进行预测，按照时间段对运行数据预测结果进行划分，并根据时间段将运行数据预测结果与运行场景集进行匹配，获取每个时间段的运行数据预测结果对应的待匹配运行场景，对每个时间段的运行数据预测结果进行特征提取，将每个时间段的运行数据预测结果的特征数据与对应的每个待匹配运行场景的运行特征数据进行匹配，根据匹配结果确定未来每个时间段内区域电网的运行场景。
13、进一步的，所述运行场景包括白天电力高峰运行场景、夜晚电力高峰运行场景、白天电力平段运行场景和夜晚电力平段运行场景。
14、进一步的，所述根据对应的运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，结合新能源出力预测结果制定未来每个时间段内储能设备和新能源参与电网运行的调节方案，包括，确定未来每个时间段对应的运行场景，并根据对应的储能设备和新能源的电网调节参与度判断未来每个时间段内储能设备的预计储能量或预计放电量，以及新能源的预计上网电量，根据新能源出力预测结果确定未来每个时间段内的新能源出力数据，将未来每个时间段内的新能源出力数据与对应的新能源的预计上网电量进行比较，若新能源出力数据超过新能源的预计上网电量，则确定当前时间段的运行场景类型，根据运行场景类型分配新能源出力数据和预计上网电量之间的电量差值；若新能源出力数据未超过新能源的预计上网电量，则根据当前时间段的运行场景下每个储能设备的预计储能量或预计放电量更新其调节潜力，并根据更新后的每个储能设备的调节潜力分配预计上网电量和新能源出力数据之间的电量差值，由储能设备为区域电网提供预计上网电量和新能源出力数据之间电量差值。
15、进一步的，所述新能源出力数据超过新能源的预计上网电量，则确定当前时间段的运行场景类型，根据运行场景类型分配新能源出力数据和预计上网电量之间的电量差值，包括，运行场景类型为白天电力高峰运行场景或夜晚电力高峰运行场景，将新能源出力数据和预计上网电量之间的电量差值传输至区域电网中；运行场景类型为其他运行场景，则根据当前时间段的运行场景下每个储能设备的调节潜力分配新能源出力数据和预计上网电量之间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，包括，获取区域电网的历史运行数据，对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并对提取得到的运行特征数据进行聚类，确定区域电网的运行场景集；
2.根据权利要求1所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据、新能源的历史出力数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，根据储能设备的历史储能数据确定储能设备在当前运行场景下从区域电网中获取的储能量或向区域电网提供的放电量，根据区域电网的历史负荷数据确定当前运行场景下区域电网内的总电量，计算储能设备获取的储能量或提供的放电量与区域电网的总电量的比值，将计算到的储能量和总电量的比值或放电量与总电量的比值作为储能设备的电网调节参与度。
3.根据权利要求2所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，
4.根据权利要求3所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，确定每个运行场景下每个储能设备的电网运行参与身份，若储能设备的电网运行参与身份为储能身份，则根据当前运行场景下该储能设备的储能量和总容量计算对应的空闲容量，并将计算得到的空闲容量作为该储能设备的调节潜力；若储能设备的电网运行参与身份为供能身份，则根据当前运行场景下该储能设备的放电量和总储能量计算对应的储备能量，并将计算得到的储备能量作为该储能设备的调节潜力。
5.根据权利要求4所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并对提取得到的运行特征数据进行聚类，确定区域电网运行的运行场景集，包括，对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并通过聚类算法对提取到的运行特征数据进行聚类分析，获取初始运行场景集，并获取每个初始运行场景集中每个初始运行场景内包含的所有时间段，并通过聚类算法根据时间段对每个初始运行场景进行二次聚类，获取区域电网运行的运行场景集。
6.根据权利要求5所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述将区域电网的运行数据预测结果与运行场景集进行匹配，确定未来每个时间段内区域电网的运行场景，包括，基于时间序列模型对区域电网的运行数据进行预测，按照时间段对运行数据预测结果进行划分，并根据时间段将运行数据预测结果与运行场景集进行匹配，获取每个时间段的运行数据预测结果对应的待匹配运行场景，对每个时间段的运行数据预测结果进行特征提取，将每个时间段的运行数据预测结果的特征数据与对应的每个待匹配运行场景的运行特征数据进行匹配，根据匹配结果确定未来每个时间段内区域电网的运行场景。
7.根据权利要求6所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述运行场景包括白天电力高峰运行场景、夜晚电力高峰运行场景、白天电力平段运行场景和夜晚电力平段运行场景。
8.根据权利要求7所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述根据对应的运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，结合新能源出力预测结果制定未来每个时间段内储能设备和新能源参与电网运行的调节方案，包括，确定未来每个时间段对应的运行场景，并根据对应的储能设备和新能源的电网调节参与度判断未来每个时间段内储能设备的预计储能量或预计放电量，以及新能源的预计上网电量，根据新能源出力预测结果确定未来每个时间段内的新能源出力数据，将未来每个时间段内的新能源出力数据与对应的新能源的预计上网电量进行比较，若新能源出力数据超过新能源的预计上网电量，则确定当前时间段的运行场景类型，根据运行场景类型分配新能源出力数据和预计上网电量之间的电量差值；若新能源出力数据未超过新能源的预计上网电量，则根据当前时间段的运行场景下每个储能设备的预计储能量或预计放电量更新其调节潜力，并根据更新后的每个储能设备的调节潜力分配预计上网电量和新能源...
【技术特征摘要】
1.一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，包括，获取区域电网的历史运行数据，对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并对提取得到的运行特征数据进行聚类，确定区域电网的运行场景集；
2.根据权利要求1所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据、新能源的历史出力数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，根据储能设备的历史储能数据确定储能设备在当前运行场景下从区域电网中获取的储能量或向区域电网提供的放电量，根据区域电网的历史负荷数据确定当前运行场景下区域电网内的总电量，计算储能设备获取的储能量或提供的放电量与区域电网的总电量的比值，将计算到的储能量和总电量的比值或放电量与总电量的比值作为储能设备的电网调节参与度。
3.根据权利要求2所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，根据历史负荷数据确定当前运行场景下新能源的上网电量，计算新能源的上网电量和区域电网的总电量的比值，将计算得到的上网电量和总电量的比值作为新能源的电网调节参与度。
4.根据权利要求3所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述根据运行场景集内每个运行场景所处时间段调取对应的储能设备的历史储能数据以及历史负荷数据，分别确定每个运行场景下储能设备和新能源的电网调节参与度以及储能设备的调节潜力，包括，确定每个运行场景下每个储能设备的电网运行参与身份，若储能设备的电网运行参与身份为储能身份，则根据当前运行场景下该储能设备的储能量和总容量计算对应的空闲容量，并将计算得到的空闲容量作为该储能设备的调节潜力；若储能设备的电网运行参与身份为供能身份，则根据当前运行场景下该储能设备的放电量和总储能量计算对应的储备能量，并将计算得到的储备能量作为该储能设备的调节潜力。
5.根据权利要求4所述的一种考虑新能源的区域电网的源网荷储协同调节方法，其特征在于，所述对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并对提取得到的运行特征数据进行聚类，确定区域电网运行的运行场景集，包括，对区域电网的历史运行数据进行特征提取，并通过聚类算法对提取到的运行特征数据进行聚类分析，获取初始运行场景集，并获取每个初始运行场景集中每个初始运行场景内包含的所有时间段，并通过聚类算法根据时间段对每个初始运行场景进行二次聚类，获取区...
【专利技术属性】
技术研发人员：王昌，任娇蓉，翁格平，方建迪，高强，江昊，崔勤越，谢楚，叶晨，卿华，龙正雄，林振智，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，
类型：发明
国别省市：
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