【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统评估，特别是涉及一种基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法及设备。
技术介绍
1、随着新能源接入给电力系统带来的不确定性和波动性的风险，国际上已经采用备用分级来应对电力系统的负荷急剧波动事件。国内一方面大规模增加新能源装机量，另一方面放缓火电装机速率，此消彼长下对电力系统未来的备用提出了更高的要求。
2、在现有技术中，电力系统评估备用是否充裕的标准为间接性评估，如通过负载中断概率或未提供电能量期望等进行侧面反映电力系统备用是否充裕，并不能实现备用容量的直接评估，无法直观反映电力系统的备用配置是否充足。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法及设备，通过线性回归备用优化预测模型和源荷储分级备用优化模型，实现了对电力系统的多时段动态备用充裕性的直接评估。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，包括：
4、确定电力系统的新能源净负荷波动曲线；
5、采用滑动窗口法对所述新能源净负荷波动曲线进行特征提取，得到数据特征值；所述数据特征值包括净负荷波动最大值、净负荷波动最小值和净负荷波动标准差；
6、根据所述净负荷波动最大值、所述净负荷波动最小值、所述净负荷波动标准差和线性回归备用优化预测模型，计算电力系统所需最大上下备用量；所述线性回归备用优化预测模型是通过优化回归
7、根据源荷储分级备用优化模型计算电力系统可提供最大备用量；所述源荷储分级备用优化模型是综合考虑火电机组出力、水电机组出力、储能资源出力、负荷资源削减量、备用容量、系统功率和系统风险确定的；
8、根据所述电力系统所需最大上下备用量、所述电力系统可提供最大备用量和多时段动态备用充裕性评估公式，计算评估值；
9、若所述评估值大于或等于1，则电力系统备用预留充裕；若所述评估值小于1，则电力系统备用预留不足。
10、可选地，确定电力系统的新能源净负荷波动曲线，具体包括：
11、获取新能源数据；所述新能源数据包括：风电光伏日前预测数据、风电光伏实际出力数据、负荷预测数据和负荷实际数据；
12、根据所述风电光伏日前预测数据、所述风电光伏实际出力数据、所述负荷预测数据、所述负荷实际数据和净负荷波动曲线计算公式，得到新能源净负荷波动曲线；所述净负荷波动曲线计算公式为：
13、c＝fq+fl-rq-rl；
14、式中，c为新能源净负荷波动曲线，fq为风电光伏日前预测数据，rq为风电光伏实际出力数据，fl为负荷预测数据，rl为负荷实际数据。
15、可选地，所述线性回归备用优化预测模型为：
16、
17、式中，b为电力系统所需最大上下备用量，x为净负荷波动最大值、净负荷波动最小值和净负荷波动标准差构成的矩阵，为回归参数。
18、可选地，根据源荷储分级备用优化模型计算电力系统可提供最大备用量，具体包括：
19、根据源荷储分级备用优化模型的目标函数和约束条件，确定总机组的上备用容量和总机组的下备用容量；所述约束条件包括火电机组约束、水电机组约束、储能资源约束、负荷资源约束、备用约束、系统功率平衡约束和系统风险约束；所述目标函数为：
20、
21、式中，f为系统成本，t为时间，nt为时间段数，nn为火电、水电、储能资源、可中断负荷的总机组数量，n为总机组编号，i为火电机组编号，ng为火电机组数量，为火电机组在t时刻的出力，为火电机组在调度时间内的运行成本，ch为水电成本系数，a为水电机组编号，nh为水电机组数量，为水电机组在t时刻的出力，ces为储能成本系数，b为储能资源编号，nes为储能数量，为储能资源在t时刻的出力，cl为切负荷成本系数，d为可中断负荷编号，nl为可中断负荷数量，为可中断负荷的削减量，为系统上备用成本系数，为总机组在t时刻的上备用容量，为系统下备用成本系数，为总机组在t时刻的下备用容量，为t时刻系统的期望弃负荷电量，cne为弃风光的单位损失价值，为期望弃风光电量；
22、根据所述总机组的上备用容量、所述总机组的下备用容量和可提供最大备用量函数，计算电力系统可提供最大备用量；所述可提供最大备用量函数为：
23、
24、式中，a为电力系统可提供最大备用量。
25、可选地，所述火电机组约束为：
26、
27、
28、式中，为火电机组的最小出力，为火电机组的最大出力，为火电机组在t-1时刻的出力，drgti为火电机组的负爬坡速率，urgti为火电机组的正爬坡速率，δt为调度时段间隔；
29、所述水电机组约束为：
30、
31、
32、式中，为水电机组的最小出力，为水电机组的最大出力，为水电机组在t-1时刻的出力，drgha为水电机组的负爬坡速率，urgha为水电机组的正负爬坡速率；
33、所述储能资源约束为：
34、
35、
36、udet+ucet≤1；
37、式中，为储能资源的最小出力，为储能资源的最大出力，为储能资源在t-1时刻的出力，udet为放电变量，ucet为充电变量，drgesb为储能资源的负充放电速率，urgesb为储能资源的正充放电速率；
38、所述负荷资源约束为：
39、
40、式中，为可中断负荷的最大削减量；
41、所述备用约束为：
42、
43、式中，为总机组对应的最大出力，为总机组对应的最小出力，为总机组在t时刻的出力，为总机组对应的上爬坡速率，为总机组对应的下爬坡速率，tr为备用响应时间；
44、所述系统功率平衡约束为：
45、
46、式中，为t时刻风电日前出力预测值，为t时刻光伏日前出力预测值，为t时刻系统日前负荷预测值；
47、所述系统风险约束为：
48、
49、
50、
51、
52、式中，为系统允许的最大期望弃负荷电量，为t时刻系统的下备用事件缺额电量，为t时刻系统的上备用事件缺额电量，为系统允许的最大期望弃风光电量。
53、可选地，所述多时段动态备用充裕性评估公式为：
54、
55、式中，p为评估值，a为电力系统可提供最大备用量，b为电力系统所需最大上下备用量。
56、可选地，线性回归备用优化预测模型的训练过程，具体包括：
57、获取各季节典型气候状态下的净负荷波动曲线；
58、采用滑动窗口法对各季节典型气候状态下的净负荷波动曲线进行特征提取，得到典型数据特征值；
59、根据所述典型数据特本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，确定电力系统的新能源净负荷波动曲线，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法及设备，其特征在于，所述线性回归备用优化预测模型为：
4.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，根据源荷储分级备用优化模型计算电力系统可提供最大备用量，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，所述火电机组约束为：
6.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，所述多时段动态备用充裕性评估公式为：
7.根据权利要求3所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，线性回归备用优化预测模型的训练过程，具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，获取各季节典型气候状态下的净负
9.根据权利要求8所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，根据所述样本数据集和半监督近邻聚类算法，得到各季节典型气候状态下的净负荷波动曲线，具体包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行权利要求1至9中任一项所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，确定电力系统的新能源净负荷波动曲线，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法及设备，其特征在于，所述线性回归备用优化预测模型为：
4.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，根据源荷储分级备用优化模型计算电力系统可提供最大备用量，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，所述火电机组约束为：
6.根据权利要求1所述的基于滚动更新和分级优化的系统资源评估方法，其特征在于，所述多时段...
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