【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配网，尤其涉及一种可再生能源智能电网搭建方法及装置。
技术介绍
1、能源低碳转型仍然面临如何实现多能源系统协同可持续化发展的难题。随着热电联产、热泵、电储能、蓄热/蓄冷、天然气发电等分布式清洁能源技术的快速发展，电力系统与供热/供冷等其他能源系统的能量耦合和信息交互日益加深，逐渐形成以电力系统为核心的区域综合能源系统。依托快速发展的信息技术、分布式发电和储能技术，综合能源系统能够打破传统孤立能源系统之间的壁垒，扩大电力系统控制边界和运行灵活性，促进多能高效互补和源-网-荷协同运行，加速供热/供冷系统的可再生能源渗透，为提高综合能源利用效率、推动能源系统低碳化转型提供可行路径。
2、现有专利(cn105608501a)获取系统运行预测数据、网架结构数据，新能源规划数据和新能源要达到的消纳水平，分别建立电网规划模型、建立新能源与新建线路的建设时序模型，并求解各模型，以解决新能源送出受阻问题，优化新建线路与新能源建设时序使新建线路的利用率及新能源的运行效益达到最优。
3、然而，受风速、光照、环境温度等随机自然因素的影响，新能源出力具有显著的间歇性、波动性和不确定性，系统运行调节能力有限。将可再生能源接入电网中，潮流稳定性较差，因可再生能源出力的不确定性会对配网造成的影响，使得配网损耗和电压波动较高，电网的稳定性较差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种可再生能源智能电网搭建方法及装置，以解决可再生能源接入电网后电网的稳定性较差的问题。>
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种可再生能源智能电网搭建方法，包括：
3、根据可再生资源时序数据预测不同时段的发电功率；
4、综合各时段可再生资源发电功率，对可再生资源发电功率的电网接入点进行位置和容量的初级规划；
5、综合燃气机发电功率和/或投资建设金额，基于嵌入潮流的阶段式粒子群算法进行电网接入点集群划分；
6、根据集群划分结果和所述初级规划，确定电网接入点的目标接入方案，以基于所述目标接入方案完成可再生能源智能电网搭建。
7、在一种可能的实现方式中，可再生资源包括风能和太阳能；
8、所述根据可再生资源时序数据预测不同时段的发电功率，包括：
9、获取设定时间段内的历史环境数据，并确定风速序列和光照强度序列；
10、根据所述风速序列和预设的风力发电装置的输出功率模型，预测不同时段的风能发电功率；
11、根据所述光照强度序列和预设的光伏发电装置的输出功率模型，预测不同时段的太阳能发电功率。
12、在一种可能的实现方式中，获取设定时间段内的历史环境数据，并确定风速序列和光照强度序列，包括：
13、分别对每个测点各自对应的可再生能源进行偏差分析，以得到每个测点各自对应的偏差分析结果；其中，所述偏差分析结果包括风速偏差分析结果和光照强度分析结果；
14、基于历史环境数据和每个测点各自对应的偏差分析结果，确定各测点目标时刻的风速和/或光照强度，组成测点各自的风速序列和/或光照强度序列。
15、在一种可能的实现方式中，在所述根据可再生资源时序数据预测不同时段的发电功率之前，还包括：
16、根据可再生资源类型确定预设的输出功率模型；
17、在所述可再生资源类型为风能时，对应的风力发电装置的输出功率模型为：
18、
19、其中，pw为风力发电装置的输出功率，x为实际风速，m为风力发电装置最大功率，α、β为线性参数，vci、vco和vr分别表示切入风速、切出风速及额定风速；
20、在所述可再生资源类型为太阳能时，对应的光伏发电装置的输出功率模型为：
21、
22、其中，ps，ppv分别为标准情况光照强度1000w/m2，温度25℃下光伏发电装置的功率和实际光伏发电装置的功率，gs、ga分别为标准情况下的光照强度和实际光照强度，tr、ta分别为标准情况下温度和实际温度，k为功率温度系数。
23、在一种可能的实现方式中，在所述根据可再生资源时序数据预测不同时段的发电功率之前，还包括：
24、确定储能装置对应的储能模型：
25、
26、其中，σ为储能自放电率；ηc、ηd分别为储能充、放电效率；eess为储能容量；t为时间；δt为一个调度周期；pch、pdis分别为储能充电功率和储能放电功率。
27、在一种可能的实现方式中，综合各时段可再生资源发电功率，对可再生资源发电功率的电网接入点进行位置和容量的初级规划，包括：
28、获取电网拓扑图；
29、确定任意节点m的注入功率、节点间的流动功率和电压；
30、确定基于lightgbm的可再生能源发电功率的初始预测模型，并对所述初始预测模型进行训练；其中，所述初始预测模型包括：风力发电预测模型和光伏发电预测模型；
31、使用训练完成的预测模型分别对风力发电和光伏发电典型日进行功率预测；
32、根据任意节点m的注入功率、节点间的流动功率、电压发电典型日功率预测结果和风力发电典型日功率预测结果，确定可再生资源发电功率的电网接入点位置、风力发电装置数量、光伏发电装置数量和储能装置数量。
33、在一种可能的实现方式中，所述确定任意节点m的注入功率、节点间的流动功率和电压，包括：
34、确定任意节点m的注入功率和节点间的流动功率为：
35、
36、其中，sn为节点m的注入功率；sm,m+1为节点m与m+1之间的注入功率；sli为节点i的负荷功率及分布式发电单元接入功率之和；δsi为线路的功率损耗，δsi的计算式为：
37、
38、其中，ui为节点i的电压幅值；pi、qi分别为节点i的注入的有功和无功功率，ri-1,i和xi-1,i分别为节点i-1和节点i之间的电阻和电抗；
39、确定节点m的电压为：
40、
41、其中，为节点m的电压；m∈[2,n]；为指定平衡节点1的电压；pi、qi分别为节点i的注入的有功和无功功率；ri-1,i和xi-1,i分别为节点i-1和节点i之间的电阻和电抗。
42、在一种可能的实现方式中，所述确定基于lightgbm的可再生能源发电功率的初始预测模型，并对所述初始预测模型进行训练，包括：
43、确定基于lightgbm的可再生能源发电功率的初始预测模型为：
44、
45、其中，为第i个样本点对应的预测发电功率；fw/pv为基于lightgbm的风力发电或光伏发电预测模型；xi为第i个用于风力或光伏发电的气象样本点；
46、确定训练的目标函数为最小化预测误差的均方值：
47、
48、其中，为第i个样本点对应的预测发电功率；pi为气象样本点i时刻对应的真本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种可再生能源智能电网搭建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，可再生资源包括风能和太阳能；
3.根据权利要求2所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，获取设定时间段内的历史环境数据，并确定风速序列和光照强度序列，包括：
4.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，在所述根据可再生资源时序数据预测不同时段的发电功率之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，综合各时段可再生资源发电功率，对可再生资源发电功率的电网接入点进行位置和容量的初级规划，包括：
6.根据权利要求5所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，所述确定任意节点m的注入功率、节点间的流动功率和电压，包括：
7.根据权利要求5所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，所述确定基于LightGBM的可再生能源发电功率的初始预测模型，并对所述初始预测模型进行训练，包括：
8.根据权利要求5所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特
9.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，所述综合燃气机发电功率和/或投资建设金额，基于嵌入潮流的阶段式粒子群算法进行电网接入点集群划分，包括：
10.一种可再生能源智能电网搭建装置，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种可再生能源智能电网搭建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，可再生资源包括风能和太阳能；
3.根据权利要求2所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，获取设定时间段内的历史环境数据，并确定风速序列和光照强度序列，包括：
4.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，在所述根据可再生资源时序数据预测不同时段的发电功率之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，综合各时段可再生资源发电功率，对可再生资源发电功率的电网接入点进行位置和容量的初级规划，包括：
6.根据权利要求5所述的可再生能源智能电网搭建方法，其特征在于，所述确定任意节点m的注入功率、节点间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：马瑞，李剑锋，曾四鸣，郝晓光，陈二松，
申请(专利权)人：国网河北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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