【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统投资决策领域，更具体来说涉及复杂电网中的电源侧、电网侧、负荷侧以及储能侧的建设顺序问题的投资决策模型。
技术介绍
1、源网荷储一体化发展是电力行业坚持系统观念的内在要求，是实现电力系统高质量发展的客观需要，对于促进我国能源转型和经济社会发展具有重要意义。
2、为了推进电力源网荷储一体化，需要在电源侧新建以风电和光伏等可再生能源为基础的电源，在电网侧通过新建输电线路对网架加以改造，在负荷侧新建以电动汽车为代表的主动负荷和以数据中心为代表的新型负荷，由于新能源的波动比较大，还需要在合适的地方新建储能以达到节约资源、平抑负荷波动、调峰调频的效果。
3、目前传统的电网投资决策主要是依靠专家决策法或多属性决策理论。专家决策法根据长期积累的经验并结合可行性研究做出判断，该方法适用于数量少、类型相对单一的传统高压输变电建设项目。基于多属性决策理论的研究对象多集中于单一的电网项目。在源网荷储一体化发展背景下，电网将具有源-网-荷-储协调运行的特征，需要考虑不同类别项目的精细投资方法，建立各类别项目的投资决策评价指标体系，外由于源-网-荷-储的协调运行存在耦合影响，所以还需要建立考虑源-网-荷-储交互影响的投资决策评价指标体系。
4、为了决上述问题，本专利技术提出一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法。该方法包含电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧的单侧投资决策评价指标体系建立以及交互侧投资决策评价指标体系建立，并使用熵权法为指标赋权，最后，使用优劣解距法(techniquefor ord
技术实现思路
1、本专利技术提出一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，为实现上述目的，本专利技术采用以下的解决方案：
2、步骤一、输入复杂电网投资决策所需要的基础数据，包括源-网-荷-储各侧待建项目的建设位置、复杂电网的网架数据和成本数据、电源侧的基础数据、电网侧的基础数据、负荷侧的基础数据、储能侧的基础数据、以及各侧项目的主观性评价数据，其中，
3、电源侧的基础数据包括新建电源功率、风电/光伏选择；
4、电网侧的基础数据包括线路长度和每公里造价；
5、负荷侧的基础数据包括主动负荷功率；
6、储能侧的基础数据包括储能容量和储能充放电功率、节省电网改造成本；
7、各侧项目的主观性评价数据；
8、步骤二、对全年的风电、光伏出力以及负荷进行模拟；
9、步骤三、计算源-网-荷-储单侧投资决策指标体系数据；
10、步骤四、考虑源-网-荷-储各侧项目之间的耦合影响，计算由其交互产生的收益，建立源-网-荷-储交互投资决策指标体系，与步骤三共同构成复杂电网投资决策指标体系；
11、步骤五、结合熵权法为步骤四构成的复杂电网投资决策指标体系的指标赋权；
12、步骤六、采用优劣解距法(technique for order preference by similarity toan ideal solution，topsis)计算各项目的指标综合值，根据指标综合值的大小对项目进行排序，输出项目的建设顺序。
13、如权利要求2所述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤二中，风电、光伏出力数据包括模拟的全年的风速、光照强度、风电功率、光伏功率、风电功率和光伏功率的概率密度，负荷数据包括电网所有节点全年的有功功率以及无功功率。
14、如权利要求3所述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤三中，电源侧的投资决策指标包括新能源出力波动、新能源有效利用率、容量有效度、碳排放成本、项目智能化水平，其中碳排放成本的计算方法为：
15、
16、在上式中，wco2为系统中的co2年排放量，kco2为传统火力发电机组的碳排放因子，国内传统火力发电机组的典型值为0.041416kg/kwh，为风电/光伏机组的实际年发电量，λco2为单位碳排放交易价格，f14,power为碳排放指标；
17、电网侧的投资决策指标包括网络协调性、n-1通过率、故障自愈率、电网综合损耗率、电网重载率水平，其中电网重载率水平用以反映线路非正常运行状态的严重程度，表示为f25,grid，当f25,grid＝0时，表示未出现线路重载情况；当f25,grid>0时表示网内存在线路重载隐患；
18、
19、在上式中，k为线路数，nlf为重载线路数，线路是否重载由线路重载率μi这一参数判断，
20、
21、在上式中，fi,max为线路i最大有功传输容量，fi,max为系统运行时线路i的实际潮流，μi>1时表示线路越线，μi超过设定门槛值时代表线路重载；
22、负荷侧的投资决策指标包括日净负荷最大峰谷差率、地区经济支撑水平、负荷响应潜力、需求侧响应程度、项目智能化水平，其中，负荷响应潜力被用来描述负荷参与需求侧响应后功率增加或减小的最大能力，当负荷参与需求侧响应后功率增加时，称为正向响应潜力，反之则称为反向响应潜力，t时刻的第i类负荷参与需求侧响应的潜力定义为该负荷参与响应后的最大功率改变量与其自然功率的比值，负荷响应潜力指标f33,load的计算公式如下：
23、
24、在上式中，pi,max(t)、pi,min(t)和pi,0(t)分别为t时刻负荷参与需求侧响应后可达到的最大功率、最小功率和初始自然功率值，需求侧响应程度用以描述t时刻负荷参与需求侧响应的实际水平，t时刻的响应程度定义为参与需求侧响应负荷的实际响应量与其最大响应量的比值，需求侧响应程度指标f34,load的计算公式如下：
25、
26、在上式中，pi(t)和pi,0(t)分别为负荷的实际互动量和实际功率值；
27、储能侧的投资决策指标包括全寿命周期成本、储能系统平均放电深度、储能系统年损耗电量、储能系统年运行小时数、技术紧迫性，其中，储能系统的全寿命周期成本f41,storage如下：
28、f41,storage＝wc+wo (6)
29、在上式中，wc为储能系统的建设成本，wo为储能系统的运行维护成本；
30、储能系统平均放电深度f42,storage是指储能系统在全生命周期内平均每次放电释放的电量，可以用如下公式表示为：
31、
32、在上式中，edi为储能装置第i次放电过程中释放的电量，k为储能装置在全生命周期内的放电次数。
33、如权利要求3述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤二中，风电、光伏出力数据包括模拟的全年的风速、光照强度、风电功率、光伏功率、风电功率和光伏功率的概率密度，负荷数据包括电网所有节点全年的有功功率以及无功功率。
3.如权利要求2所述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤三中，电源侧的投资决策指标包括新能源出力波动、新能源有效利用率、容量有效度、碳排放成本、项目智能化水平，其中碳排放成本的计算方法为：
4.如权利要求3述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤四中，综合考虑网源、源荷、荷网、源储、荷储、网储产生的交互收益，建立基于耦合影响的复杂电网投资交互决策指标体系，电源侧获得收益的网源交互的投资决策指标有新能源发电电价收益和新能源减少碳排放收益，其中，新能源发电电价A51,G-p收益的计算方法为：
5.如权利要求4述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网
...【技术特征摘要】
1.一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤二中，风电、光伏出力数据包括模拟的全年的风速、光照强度、风电功率、光伏功率、风电功率和光伏功率的概率密度，负荷数据包括电网所有节点全年的有功功率以及无功功率。
3.如权利要求2所述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤三中，电源侧的投资决策指标包括新能源出力波动、新能源有效利用率、容量有效度、碳排放成本、项目智能化水平，其中碳排放成本的计算方法为：
4.如权利要求3述的一种计及源-网-荷-储的复杂电网投资决策方法，其特征在于，在所述的步骤四中，综合考虑网源、源荷、荷网、源储、荷储、网储产生的交互收益，建立基于耦合影响的复杂电网投资交互决策指标体系，电源侧获得收益的网源交互...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏沛，张哲亮，张晓星，张成，陈颖伦，王述祯，王皓宇，许道林，周倩，蒋川，金宵，邓芳，朱元，牟凡，刘颖卿，刘宏，叶芳，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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