【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光伏配电网调频，特别是涉及到一种高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法、装置及计算机存储介质。
技术介绍
1、近年来，以光伏为代表的新能源发电得到迅速发展，接入电网的容量不断增大，减少了化石能源的使用和环境污染。但是，以光伏为代表的新能源高比例并网降低了电力系统的惯量水平和频率支撑能力，频率稳定问题成为当前电网安全稳定和新能源高效消纳的核心问题之一。
2、由于光伏发电系统自身不具备惯性，为了实现参与电网频率调节，针对该问题，有必要在电力系统之中确定一种能够预测高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数的方法，当高比例光伏接入的配电网导致频率支撑能力无法满足配电网频率支撑需求时可以通过增大配电网内电池储能的放电功率或者减小负载功率增强配电网频率的稳定性，但目前并没有准确判断高比例光伏接入的配电网频率支撑需求的方法。
3、因此，现有技术亟需一种新的技术方案来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法、装置及计算机存储介质，解决高比例光伏接入的配电网时，由于光伏发电系统自身不具备惯性导致配电网频率不稳定的问题。
2、高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，包括以下步骤：
3、建立高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数模型fsdipadn；
4、测量所述高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数模型中的各个参数，根据各参数测量值建立
5、根据所述参数时间序列和参数的影响因子，计算tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求参数预测值；
6、对参数预测值进行归一化处理，获得高比例光伏接入的配电网频率支撑需求参数预测值的归一化值；
7、通过参数预测值的归一化值计算tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测值用于对高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数的预测。
8、所述测量的高比例光伏接入配电网频率支撑需求指数模型中的各个参数包括配电网总负荷功率配电网总光伏逆变器输出功率配电网频率光伏电站的环境温度光伏电站的光照强度配电网电池储能放电功率
9、所述当前时刻参数对下一时刻参数的影响因子为：
10、
11、式中，pc,min为配电网总负荷功率在t1,t2,...,tz,...,tm这m个固定时间间隔的时刻测量值的最小值；fe,min为配电网频率在t1,t2,...,tz,...,tm这m个固定时间间隔的时刻测量值的最小值；为tz时刻配电网电池储能放电功率；we,max为配电网电池储能放电功率在t1,t2,...,tz,...,tm这m个固定时间间隔的时刻测量值的最大值。
12、所述tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求参数预测值为：
13、
14、式中，为tm+1时刻配电网总负荷功率的预测值；为tm+1时刻配电网总光伏逆变器输出功率的预测值；为tm+1时刻配电网频率的预测值；为tm+1时刻光伏电站的环境温度的预测值；为tm+1时刻光伏电站的光照强度的预测值；为tm+1时刻配电网电池储能放电功率的预测值。
15、所述tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测值为：
16、
17、式中，为tm+1时刻配电网总负荷功率预测值的归一化值；为tm+1时刻配电网总光伏逆变器输出功率预测值的归一化值；为tm+1时刻配电网频率预测值的归一化值；为tm+1时刻光伏电站的环境温度预测值的归一化值；为tm+1时刻光伏电站的光照强度预测值的归一化值；为tm+1时刻配电网电池储能放电功率预测值的归一化值；
18、若得到高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测值大于等于0.5，则下一时刻高比例光伏接入的配电网频率支撑需求变大，增大配电网内电池储能的放电功率或者减小负载功率增强配电网频率的稳定性；
19、若得到高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测值小于0.5，则下一时刻高比例光伏接入的配电网频率支撑需求变小，减小电池储电的放电功率。
20、所述高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数模型fsdipadn为
21、
22、式中，t1,t2,...,tz,...,tm为m个固定时间间隔的时刻，其中，m为自然数，m∈1,2,…，z为第z个时刻，且z为自然数，z∈{1,2,…,m}；为tz时刻配电网总负荷功率；为tz时刻配电网总光伏逆变器输出功率；pc,max为t1,t2,...,tz,...,tm这m个固定时间间隔的时刻中配电网总负荷功率测量值的最大值；pe,max为t1,t2,...,tz,...,tm这m个固定时间间隔的时刻中配电网总光伏逆变器输出功率测量值的最大值；为tz时刻配电网频率；fe,max为t1,t2,...,tz,...,tm这m个固定时间间隔的时刻中配电网频率测量值的最大值。
23、高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测装置，包括基础数据测量模块，用于测量所述高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数模型中的各个参数；
24、模型训练模块，用于对高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数模型fsdipadn进行训练；
25、高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测模块，用于预测下一时刻高比例光伏接入的配电网频率支撑需求。
26、所述模型训练模块包括建模单元、归一化处理单元以及预测值获取单元。
27、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法。
28、通过上述设计方案，本专利技术可以带来如下有益效果：高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法、装置及计算机存储介质，对配电网总负荷功率、配电网总光伏逆变器输出功率、配电网频率、光伏电站的环境温度、光伏电站的光照强度、配电网电池储能放电功率进行实时监测及预测下一时刻参数的预测值，并根据获得的监测参数及预测下一时刻参数的预测值对高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测值进行计算，根据计算结果实时对配电网内电池储能的放电功率或者接入配电网的负载功率进行调整，提高高比例光伏接入的配电网频率支撑能力。
29、与现有技术相比，对于高比例光伏接入的配电网频率支撑需求变化时如何准确预测未来下一时刻配电网频率支撑需求的问题，本专利技术方法是根据高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数的预测结果推算出未来下一时刻配电网频率支撑需求量，可保证高比例光伏接入的配电网频率稳定。
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1.高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述测量的高比例光伏接入配电网频率支撑需求指数模型中的各个参数包括配电网总负荷功率配电网总光伏逆变器输出功率配电网频率光伏电站的环境温度光伏电站的光照强度配电网电池储能放电功率
3.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述当前时刻参数对下一时刻参数的影响因子为：
4.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述Tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求参数预测值为：
5.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述Tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测值为：
6.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数模型FSDIPADN为
7.高比
8.根据权利要求7所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测装置，其特征是：所述模型训练模块包括建模单元、归一化处理单元以及预测值获取单元。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是：所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法。
...【技术特征摘要】
1.高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述测量的高比例光伏接入配电网频率支撑需求指数模型中的各个参数包括配电网总负荷功率配电网总光伏逆变器输出功率配电网频率光伏电站的环境温度光伏电站的光照强度配电网电池储能放电功率
3.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述当前时刻参数对下一时刻参数的影响因子为：
4.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述tm+1时刻的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求参数预测值为：
5.根据权利要求1所述的高比例光伏接入的配电网频率支撑需求指数预测方法，其特征是：所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：解东翰，刘成鹏，徐峥，许国虎，毛正阳，周冬雨，王贺，高偲淇，周昱印，孙文强，赵庭锐，刘广学，王秋漫，韩亚轩，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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