System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法及系统技术方案_技高网

一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法及系统技术方案

技术编号:40951100 阅读:8 留言:0更新日期:2024-04-18 20:26
本发明专利技术涉及电力系统技术领域,公开一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法及系统。该方法包括:通过预先配置的有功备用分析模型对电力系统进行分析,确定电力系统的有功备用数据;通过预先配置的充裕性分析模型对电力系统的充裕性进行分析,确定电力系统的充裕性指标数据;基于所述有功备用数据和所述充裕性指标数据对预先配置的贝叶斯神经网络进行训练,得到关联分析模型,并将利用所述关联分析模型对电力系统的有功备用和充裕性的关联性进行在线分析。本发明专利技术可以同时考虑负荷、新能源发电等多个因素,更全面地分析电力有功备用对充裕度的影响,支撑电力系统规划和运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统,特别涉及一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法及系统


技术介绍

1、当今电力系统正面临着巨大的挑战和变革。传统的电力系统主要由稳定的化石燃料发电和一定比例的可再生能源组成,但近年来,随着环保意识的提高和技术的进步,越来越多的新能源机组,如风力发电和太阳能发电,被纳入到电力系统中。这种变化带来了巨大的不确定性,主要表现在电力系统负荷和新能源发电的波动性。

2、在这种情况下,保障电力系统的可靠性就显得尤为重要。有功备用即系统中额外的可用发电容量,它可以迅速投入运行,以应对突发负荷波动或者其他机组失效的情况,确保电力系统的稳定运行。它是应对电力系统功率不平衡事件,保障系统可靠性的重要手段。然而,随着新能源机组的接入,有功备用的需求和分配变得更加复杂。新能源发电具有间歇性和不确定性,其输出受天气等自然因素影响,这使得有功备用的需求更加不确定。在这种背景下,电力系统的运营商和规划者需要采用先进的分析技术来确保系统的充裕度。这种分析技术包括对系统负荷和新能源发电的预测,以及对有功备用需求的评估。同时,为了提高系统的经济运行效益,运营商也需要考虑如何在保障系统可靠性的前提下,降低有功备用的投入,以减少运营成本。这可能涉及到灵活的市场机制和政策支持,以激励新能源机组的建设和运行,同时保障系统的稳定性。

3、综上所述,在新能源大规模接入的背景下,电力的有功备用和充裕度关联性分析技术变得尤为关键。这需要综合考虑系统的可靠性、经济性和环保性,确保电力系统在新能源环境下依然能够稳定、可靠地运行。>

4、然而现有的对电力有功备用和系统充裕度的关联性分析方法具有一定的局限性,例如:

5、1.传统的电力系统备用规划中往往忽视了不确定性因素,特别是在新能源大规模接入的情况下,难以准确预测系统的负荷和新能源发电波动,导致备用容量规划不足或者过剩。

6、2.传统的有功备用分析没有全面考虑源-网-荷-储的互动运行,比如随着市场观点的引入,电网对于需求响应的技术得到了迅猛的发展。对于部分工业负荷,储能和温控负荷等有一定调节能力的电力用户,可以根据合适的需求响应调节机制,在系统需要时削减部分负荷,相当于为系统提供了有功备用容量。

7、3.现有的有功备用与系统充裕度关联性分析方法往往缺乏经济性综合考虑:高水平的有功备用提高了系统的可靠性,但也可能导致运营成本的增加。现有方法很少能综合考虑备用容量的投资与运营成本之间的平衡,导致系统在可靠性和经济性之间难以找到最佳平衡点。

8、4.对于现有的基于数据驱动对系统充裕度进行分析的方法,在数据稀缺或者数据量较小的情况下,传统的神经网络很容易出现过拟合的情况;同时,也不能很好地结合领域专家的先验知识,导致数据与物理模型出现脱钩的情况。


技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法及系统,以解决现有技术中的上述技术问题。

2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解,下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念,以此作为后面的详细说明的序言。

3、根据本专利技术实施例的第一方面,提供了一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法。

4、在一个实施例中,所述电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,包括:

5、通过预先配置的有功备用分析模型对电力系统进行分析,确定电力系统的有功备用数据;

6、通过预先配置的充裕性分析模型对电力系统的充裕性进行分析,确定电力系统的充裕性指标数据;

7、基于所述有功备用数据和所述充裕性指标数据对预先配置的贝叶斯神经网络进行训练,得到关联分析模型,并将利用所述关联分析模型对电力系统的有功备用和充裕性的关联性进行在线分析。

8、在一个实施例中,所述有功备用分析模型包括电源侧有功备用供给分析模型、储能侧有功备用供给分析模型、负荷侧有功备用供给分析模型、新能源需求分析模型以及负荷需求分析模型。

9、在一个实施例中,所述电源侧有功备用分析模型的计算公式为:

10、ptscolar=ηsssit

11、

12、

13、

14、αβ=0

15、

16、

17、式中,为聚光集热系统吸收到的总热量;ηs为吸热器光热转换效率;ss为聚光场的面积;it为t时刻聚光场的光照直接辐射强度;为t时刻聚光集热系统收集能量的功率;ρ为聚光集热系统的热耗散系数;δt为时间间隔;pts-t为热储能系统最大充热功率;ptt-p为热储能系统最大放热功率;α∈[0,1]为热储能系统吸热功率系数;β∈[0,1]为热储能系统放热功率系数;ptsolar为t时刻聚光集热系统收集能量的功率;δploss为聚光集热系统、热能存储系统、发电子系统与传热流体之间进行能量传递时的热损耗;γ∈{0,1}是二元变量,0表示停止工作,1表示其正常工作;nt为t时刻汽轮机机组启动数量;pge,min为发电机组启动的最小功率。

18、在一个实施例中,所述储能侧有功备用分析模型包括:储能电池分析模型和抽水储能站分析模型;其中,

19、所述储能电池分析模型的计算公式为:

20、

21、

22、

23、

24、

25、

26、式中,为t时刻的储能电池荷电状态;λbe为电池储能系统每小时能量损失率,即自放电率;为储能电池充电效率;为当前时刻电池充电功率;为储能电池放电效率;为当前时刻电池放电功率;δt为时间间隔;为电池储能系统储存容量;为t时刻的储能电池最小荷电状态;为t时刻的储能电池最大荷电状态;为当前时刻最大电池充电功率;为当前时刻最大电池放电功率;ηbe为储能电池充放电效率;为储能电池最大充放电效率;

27、在一个实施例中,所述抽水储能站分析模型的计算公式为:

28、

29、

30、

31、

32、

33、

34、式中,为第i个抽水蓄能电站在t时刻处于发电状态的启停状态,pi,min为第i个抽水储能电站的最小出力,pi,max为第i个抽水储能电站的最大出力;为第i个抽水储能电站在t时刻蓄水状态的出力,pi,m为第i个抽水储能电站在t时刻蓄水状态的出力额定功率,为第i个抽水蓄能电站在t时刻处于抽蓄状态的启停状态;t为工作周期总时间,n为抽水储能电站总数量,emax为其上水库水能最大值;η为水能-电能转换效率;为一个周期内发电-抽蓄状态转换次数,为一个周期内发电-抽蓄状态转换次数上限;为一个周期内抽蓄-发电状态转换次数,为一个周期内抽蓄-发电状态转换次数上限。

35、在一个实施例中,所述负荷侧有功备用分析模型包括:温控负荷分析模型和电动汽本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述有功备用分析模型包括电源侧有功备用供给分析模型、储能侧有功备用供给分析模型、负荷侧有功备用供给分析模型、新能源需求分析模型以及负荷需求分析模型。

3.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述电源侧有功备用分析模型的计算公式为:

4.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述储能侧有功备用分析模型包括:储能电池分析模型和抽水储能站分析模型;其中,

5.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述负荷侧有功备用分析模型包括:温控负荷分析模型和电动汽车调节分析模型,其中,

6.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述新能源需求分析模型的计算公式为:

7.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述负荷需求分析模型的计算公式为:

8.根据权利要求1所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述充裕性分析模型的计算公式为:

9.一种电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,包括:

10.根据权利要求9所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述有功备用分析模型包括电源侧有功备用供给分析模型、储能侧有功备用供给分析模型、负荷侧有功备用供给分析模型、新能源需求分析模型以及负荷需求分析模型。

11.根据权利要求10所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述电源侧有功备用分析模型的计算公式为:

12.根据权利要求10所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述储能侧有功备用分析模型包括:储能电池分析模型和抽水储能站分析模型;其中,

13.根据权利要求10所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述负荷侧有功备用分析模型包括:温控负荷分析模型和电动汽车调节分析模型,其中,

14.根据权利要求10所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述新能源需求分析模型的计算公式为:

15.根据权利要求10所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述负荷需求分析模型的计算公式为:

16.根据权利要求9所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析系统,其特征在于,所述充裕性分析模型的计算公式为:

...

【技术特征摘要】

1.一种电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述有功备用分析模型包括电源侧有功备用供给分析模型、储能侧有功备用供给分析模型、负荷侧有功备用供给分析模型、新能源需求分析模型以及负荷需求分析模型。

3.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述电源侧有功备用分析模型的计算公式为:

4.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述储能侧有功备用分析模型包括:储能电池分析模型和抽水储能站分析模型;其中,

5.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述负荷侧有功备用分析模型包括:温控负荷分析模型和电动汽车调节分析模型,其中,

6.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述新能源需求分析模型的计算公式为:

7.根据权利要求2所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述负荷需求分析模型的计算公式为:

8.根据权利要求1所述的电力有功备用与系统充裕性关联分析方法,其特征在于,所述充裕性分析模型的计算公式为:

9.一...

【专利技术属性】
技术研发人员:高嵩游大宁孙运涛庞向坤于庆彬李娜王毓琦马强李军徐征刘航航李慧聪路宽刘恩仁丁浩天曲建璋
申请(专利权)人:国网山东省电力公司电力科学研究院
类型:发明
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