【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统规划与运营领域，特别涉及一种高比例新能源供需风险与场景模拟方案。
技术介绍
1、电力平衡是一个关键问题，涉及到能源供应、能源需求、能源储存和能源传输等多个方面。我国在电力平衡方面进行了大量研究，重点在于提高电力系统的效率、可靠性和稳定性。同时，我国在智能电网、风光储输、分布式能源等方面也开展了大量研究和实践，积累了丰富的经验。在国际上，电力平衡的研究和实践也在不断深入。电力平衡的研究和实践在国内外的重视程度都很高。未来，随着新能源的接入和智能化技术的发展，电力平衡将更加依赖于技术创新和政策引导。未来电力平衡将更加注重能源的高效利用、可再生能源的推广和应用、能源储存和智能电网的发展等多个方面。
2、大规模接入的新能源由于出力的波动性和随机性会使电力系统面临短时电力和长时电量双重不平衡的风险，尤其是极端天气带来的负荷超预期增长、负荷高峰期新能源出力不足、电网灵活性调节能力不足等原因，导致的大停电事件时有发生，造成了严重的经济损失和社会影响。因此作为省级电网，更面临着支撑调节电源规模受限的问题。同时受一二次能源风险联动、气象与经济波动交织影响，电力供应及调节能力面临不足风险。
3、在上述背景下，开展省级电网的供需风险辨识与规划决策推演技术研究，构建高效精细的电网供需多风险场景生成模型、研究高比例新能源省级电网供需风险辨识方法，提出中长期资源配置和决策推演策略，成为当前一段时期内亟需解决的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了
2、为解决上述技术问题，提出了一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，包括：
3、收集气象数据、经济数据、新能源和传统能源的数据、负荷数据以及电网运行数据，并对收集数据进行预处理包括缺失值处理、异常值检测和修正；通过风险因素量化指标包括经济、气象、一二次能源联动进行供需风险辨识，经过风险推演后建立风险因素与电源出力、预测负荷、供电能力关系模型并预测发展趋势；基于中长期关键供需风险辨识与影响推演，生成服务规划决策的多风险场景，重新划分规划区域，考虑供给侧风险分析和需求侧风险分析结果，分析供需平衡场景，建立资源协调场景，进行结果优化并持续检测与更新。
4、作为本专利技术所述的高比例新能源供需风险与场景模拟方法的一种优选方案，其中：所述中长期关键供需风险辨识包括通过关联分析法，从新能源风险、传统能源风险、需求风险和电网风险四个维度分析关键的供需风险影响因素。
5、所述新能源风险、传统能源风险包括根据历史负荷发展趋势预测未来发展趋势，基于经济风险、气象风险、一二次联动风险参量，采用关联度分析法测算经济与新能源装机容量、出力间的关联性，测算传统能源装机容量、出力数据间的关联性：
6、
7、其中，x、y、r分别为装机容量、装机出力，不同维度风险，si为样本标准差，通过分析新能源发电和传统发电的关键风险影响因素，同时需求风险和电网风险对新能源发电的影响机理，结合装机容量和出力预测结果及关键风险影响因素，进一步对未来中长期风险下新能源发电和传统发电损失电量进行推演。
8、所述电网风险及需求风险，基于历史数据，分析测算需求负荷与经济风险、气象风险参量的关联度，气象风险参量与电网供电能力的关联性，提取电网风险关键影响因素，结合源荷预测的情况，通过风险度量模型计算电网供电能力和需求侧的中长期风险下损失负荷及电量趋势，所述风险度量模型包括f(x,y)为损失函数，x为决策变量，y为随机变量，假设ρ(y)为y的概率密度函数，则损失函数f(x,y)不大于边界值α的分布函数为：
9、
10、对于给定的置信度β，var可由下式得到：
11、
12、
13、风险度量项为：
14、
15、η＝[f(x,y)-α]+
16、其中，vcvarβ为置信度β下的cvar值，η为虚拟变量为超过var的损失，f(x,y)为虚拟电厂在最差的(1-β)情况下的期望收益。
17、作为本专利技术所述的高比例新能源供需风险与场景模拟方法的一种优选方案，其中：所述生成服务规划决策的多风险场景包括负荷预测不确定性场景、新能源出力不确定性场景、供给侧风险场景、需求侧风险场景、交叉互联风险场景、资源协同优化场景。
18、作为本专利技术所述的高比例新能源供需风险与场景模拟方法的一种优选方案，其中：所述建立风险因素与电源出力、预测负荷、供电能力关系模型包括
19、
20、通过关系模型，计算综合风险水平指标：
21、
22、其中，β0、βu、βl、βs为风险因素、电源出力、预测负荷、供电能力关系的模型参数，ε为误差项，au、al、as为电源出力、预测负荷、供电能力关系历史数据的估计参数，u、l、s为电源出力、预测负荷和供电能力的实际值。
23、作为本专利技术所述的高比例新能源供需风险与场景模拟方法的一种优选方案，其中：所述预测发展趋势包括建立预测模型：
24、
25、其中，k为预测值，μ、γ、δ为权重系数，ks(t)供电能力、kl(t)分别为预测负荷和供电能力的预测值，通过对风险因素与电源出力、预测负荷、供电能力关系模型构建后计算的综合风险水平指标的结果，对中长期供需风险因素进行发展趋势预测：当r≥第一阈值时，预测中长期供需风险因素将呈现上升趋势，新能源供应无法满足需求的增长，供电不足的风险增加，此时增加新能源发电装机容量、优化能源结构。
26、当r≤第二阈值时，预测中长期供需风险因素将呈现下降趋势，新能源供应能够满足需求的增长，供电不足的风险低，此时进行更细致负荷预测和天气预测准确性、进行供应链的优化。
27、当第二阈值<r<第一阈值时，预测中长期供需风险因素将呈现波动态势，新能源供应与需求之间的关系复杂，供电不足的风险存在不确定性，对预测模型进行优化：
28、yk＝c+φyk-1+θ(1-φ)2
29、其中，yk为预测序列数据，c、φ、θ为优化回归参数，利用多元化能源结构，增加传统能源的供应比例，增加灵活移动新能源发电装机容量。
30、作为本专利技术所述的高比例新能源供需风险与场景模拟方法的一种优选方案，其中：所述重新划分规划区域包括以地区经济发展、气象因素、供需基本平衡、交换功率较少为原则，重新划分规划区域包括供给侧风险分析和需求侧风险分析。
31、所述供给侧风险分析，统计新能源及传统电源类型及规模，基于传统电源出力风险曲线和新能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述中长期关键供需风险辨识包括通过关联分析法，从新能源风险、传统能源风险、需求风险和电网风险四个维度分析关键的供需风险影响因素；
3.如权利要求2所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述生成服务规划决策的多风险场景包括负荷预测不确定性场景、新能源出力不确定性场景、供给侧风险场景、需求侧风险场景、交叉互联风险场景、资源协同优化场景。
4.如权利要求3所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述建立风险因素与电源出力、预测负荷、供电能力关系模型包括
5.如权利要求4所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述预测发展趋势包括建立预测模型：
6.如权利要求5所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述重新划分规划区域包括以地区经济发展、气象因素、供需基本平衡、交换功率较少为原则，重新划分规划区域包括供给侧风险分析和需
7.如权利要求6所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述需求侧风险分析包括基于区域电网实际情况及电网风险分析结果，得到需求侧负荷曲线及风险曲线，需求侧负荷曲线通过历史数据和负荷预测模型确定，考虑天气、季节性、节假日预测未来的负荷需求：
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法的系统，其特征在于：包括数据收集与预处理模块、风险辨识模块、风险推演与模型建立模块、多风险场景生成模块、规划与资源协调模块及结果优化与监测模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述中长期关键供需风险辨识包括通过关联分析法，从新能源风险、传统能源风险、需求风险和电网风险四个维度分析关键的供需风险影响因素；
3.如权利要求2所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述生成服务规划决策的多风险场景包括负荷预测不确定性场景、新能源出力不确定性场景、供给侧风险场景、需求侧风险场景、交叉互联风险场景、资源协同优化场景。
4.如权利要求3所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述建立风险因素与电源出力、预测负荷、供电能力关系模型包括
5.如权利要求4所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述预测发展趋势包括建立预测模型：
6.如权利要求5所述的一种高比例新能源供需风险与场景模拟方法，其特征在于：所述重新划分规划区域包括以地区经济发展、气象...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘霄，蒋海玮，赵琳，张娜，吉星，刘禹彤，商文颖，程孟增，侯依昕，刘广朔，赵竞智，徐熙林，胡旌伟，董健，陈若镜，刘凯，王宗元，杨方圆，杨朔，张玫珊，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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