【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及荷储资源规划领域，具体公开一种考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法。
技术介绍
1、目前,我国电力系统中可再生能源比例逐年提高,特别是风电和光伏发电,其随机性和间歇性明显。为平抑电力波动,大规模储能站建设势在必行。但现有的抽水蓄能电站和压缩空气储能受地理环境限制,大规模建设困难；电池储能技术尽管进步明显,但长时间经济高效运行仍面临诸多挑战。
2、具体来看,现有电池储能规划方法主要针对随机负荷和随机可再生能源建立确定性或随机性模型,以储能站容量配置和充放电策略优化为目标。但很少考虑储能电站自身的损耗问题,例如充放电损耗、温度升高损耗等。这将导致储能规划结果与实际运行效果出现偏差。
3、另一方面,现有储能损耗评估研究主要基于储能单个设备,很少结合大系统储能规划进行。这使得优化结果无法直接用于指导储能规划。因此,在电力系统经济高效运行的背景下,如何在储能规划时充分考虑储能损耗问题,实现理论计算与实际运行的匹配,是当前的技术难题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，能够解决现有技术难以解决在储能规划时充分考虑储能损耗问题,本专利技术提供的方法具体包括以下步骤：
2、s10、获取基础数据：获取规划年的各类资源数据包括负荷、风电、装机容量，基于历史数据以及保险精算理论对场景进行构建并计算极端场景发生的概率，得到并输入规划年的典型日场景；
3、s20、构建资源灵活性平衡模型：将
4、s30、构建电池储能运行模型：分析电池储能的温度特性，构建含温度控制的电池储能运行模型；
5、s40、构建双层模型：基于各项约束以及资源灵活性平衡模型和含温度控制的电池储能运行模型，构建双层规划模型，建立电力系统灵活性供需平衡指标，根据下层优化调度模型输出的运行结果进行灵活性检验；
6、s50、求解模型：采用非支配排序遗传算法求解所述双层规划模型，以获得电力系统满足灵活性需求的多个优选的规划方案；其中，采用非支配排序遗传算法求解过程中，每一次迭代得到的子代种群采用损耗评估的方式进行优选；其中，损耗评估的方式进行优选的步骤包括：
7、构建损耗模型：利用线性回归模型建立日发电-储能电损耗模型，用于根据每日的发电量、用电量、以及储能量计算电池储能的吞吐量；
8、拟合损耗模型：采用历史年数据对所述日发电-储能电损耗模型进行拟合，得到日发电-储能电损耗模型，并计算规划年的全年电损耗量；
9、子代种群优选：选择子代种群对应的规划方案的规划年全年电损耗量最低的多个子代个体，作为优选后的子代种群；
10、s60、优选方案：从多个优选的规划方案中，选择规划年的全年电损耗量最小的规划方案作为最优规划方案。
11、其中，所述获取规划年的各类资源数据，包括：
12、所获取的各类资源数据包含规划年的最大负荷值、年用电量、风电装机容量、电化学储能单台容量、年利用小时数以及各资源单位投资成本和单位运行成本、规划年的折现率、常规机组出力功率的上限及下限、常规机组的爬坡速率、电化学储能充、放电功率限制、日前可调节负荷的调用成本、切负荷的单位惩罚成本、煤耗系数、启动成本、启停变量；所述获得电力系统满足灵活性需求的最优规划方案，包括：
13、规划方案包含常规机组(包含火电机组和水电机组)的容量、电化学储能的容量、抽水蓄能机组的容量、风电机组的容量、可中断负荷容量；投资成本、运行成本和综合成本；
14、所述基于历史数据以及保险精算理论对场景进行构建并计算极端场景发生的概率，包括：
15、定义极端场景为火电逐步退市，作为备用出力；
16、收集分析历史数据和当前观测数据；
17、基于保险精算理论计算极端场景概率。
18、其中，所述基于保险精算理论计算极端场景概率，包括：
19、确定火电企业的数量以及在一定时间范围内退市的企业数量，这些企业可以看作是独立进行的试验，退市可以看作是试验的成功；
20、计算相对频率，相对频率是成功次数与试验次数的比值，即退市企业数量与火电企业总数量之比，当试验次数足够大时，相对频率将趋近于该事件的概率，可以认为退市企业的相对频率是火电退市的概率；
21、通过对历史数据和当前市场环境的分析，估计火电企业的期望收入和期望支出，如果期望收入远低于期望支出，那么火电企业退市的可能性会增加；
22、结合相对频率的近似值和火电企业的经济性评估，从而调整退市的概率，其中，保费是基于火电企业可能退市的概率来确定的，可以表示为epg＝eclaims+ecosts；
23、其中，epg表示期望保费收入；eclaims表示期望赔付支出，ecosts表示期望运营成本。
24、其中，所述将灵活性资源进行分类，包括：
25、根据各类灵活性资源的物理特性，将灵活性资源进行分类为能量型灵活性资源、功率型灵活性资源和频率型灵活性资源，其中，能量型灵活性资源是指一次充电可以提供更长的使用时间，功率型灵活性资源是指短时间内可以释放大量功率，频率型灵活性资源则具备秒级快速反应能力。
26、其中，所述构建灵活性资源和可控资源之间变化量相平衡的资源灵活性平衡模型，包括：
27、用灵活性资源调节可控资源的变化量，根据δpnew+δpl＝δpg+δpess+δpdr构建灵活性资源和可控资源之间变化量相平衡的资源灵活性平衡模型；
28、其中，δpnew表示新能源的变化量，δpl表示负荷的变化量，δpg表示火电的变化量，δpess表示储能的变化量，δpdr表示需求响应的变化量。
29、其中，所述构建含温度控制的电池储能运行模型，包括：
30、电池储能输出功率为所有单体电池输出功率之和，可表示为：pbess(t)＝np(t)；
31、其中，pbess(t)为t时段电池储能电功率；p(t)为t时段单体电池电功率；
32、考虑电池储能温度控制，则电池储能温度可以表示为：
33、
34、其中，tbess(t+1)、tbess(t)分别为t+1时段、t时段电池储能温度，t0(t)为t时段环境温度，h对流换热系数，s为电池表面积，c为电池比热容，m为电池重量，q(t)为t时段电池热功率，htc(t)、ctc(t)分别为t时段温控系统产生的热功率、冷功率，hbess(t)为余热回收的热功率，n为电池储能仓内单体电池数，δt表示t时段时长；
35、电池储能寿命损耗成本可表示为：
36、其中，zbess为电池储能寿命损耗成本，cbess为电池储能价格，socmax、socmin分别为电池储能充放本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述获取规划年的各类资源数据，包括：
3.根据权利要求2所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述基于保险精算理论计算极端场景概率，包括：
4.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述将灵活性资源进行分类，包括：
5.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述构建灵活性资源和可控资源之间变化量相平衡的资源灵活性平衡模型，包括：
6.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述构建含温度控制的电池储能运行模型，包括：
7.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述构建双层规划模型，包括：
8.根据权利要求5所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述以电力系统运行
9.根据权利要求5所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述以电力系统综合成本最优为目标函数构建上层投资决策模型，包括：
10.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述建立电力系统灵活性供需平衡指标，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述获取规划年的各类资源数据，包括：
3.根据权利要求2所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述基于保险精算理论计算极端场景概率，包括：
4.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述将灵活性资源进行分类，包括：
5.根据权利要求1所述的考虑灵活性供需平衡的源网荷储资源规划方法，其特征在于，所述构建灵活性资源和可控资源之间变化量相平衡的资源灵活性平衡模型，包括：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：车彬，陈宝生，张泽龙，杨燕，齐彩娟，韦冬妮，靳盘龙，张玮琪，赵亮，刘桐，杨钊，李佩遥，唐子淇，赵嘉麒，崔博然，
申请(专利权)人：国网宁夏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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