基于情景分析的电力系统运行风险评价方法技术方案

本发明专利技术提出一种基于情景分析的电力系统运行风险评价方法，包括：采用拉丁超立方采样方法进行等效负荷的情景生成；基于Kantorovich距离进行情景削减；以及计算基于情景分析的电力系统运行风险评价指标。该方法用情景生成与情景削减的方法同时表征风电出力与负荷的不确定性，结合投资组合理论中的半绝对离差模型，计算决策风险指标，具有更加全面合理的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统调度自动化领域，具体涉及一种。
技术介绍
节能发电调度改变了传统的发电调度方式，取消了按行政计划分配发电量指标的做法，以节能、环保为目标，以全电力系统内发、输、供电设备为调度对象，优先调度可再生和清洁发电资源，按能耗和污染物排放水平，由低到高依次调用化石类发电资源，最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放，促进电力系统高效、清洁运行。节能发电调度要求可再生发电资源按其申报安排出力，但由于可再生能源出力具有不确定性，其实际出力与申报值存在偏差，不能简单地在负荷曲线中去除可再生能源申报的出力，这给实际调度带来了很大的困难。投资组合理论中称投资结果对期望收益的偏差为投资风险。在风火系统中，若机组组合策略安排不当，风电出力的不确定性可能导致系统运行的实际成本严重偏离期望成本，借鉴投资组合中的概念，称其为机组组合的决策风险。决策风险随着不确定性的增加而增大，因此同时考虑风电出力和负荷的不确定性能够使得决策风险的评价更加合理。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种更加全面合理的。根据本专利技术实施例的，包括S1.采用拉丁超立方采样方法进行等效负荷的情景生成；S2.基于Kantorovich距离进行情景削减；S3.计算基于情景分析的电力系统运行风险评价指标。本专利技术提出了一种。用情景生成与情景削减的方法同时表征风电出力与负荷的不确定性，结合投资组合理论中的半绝对离差模型，计算决策风险指标。本专利技术具有更加全面合理的优点。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中图1是本专利技术的的流程图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底” “内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性 或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。在本专利技术中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。在本专利技术中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。为了考虑风电出力与负荷的不确定性，并进行决策风险的评价，本专利技术通过情景生成与情景削减的方法来描述风电出力与负荷的不确定性，结合投资组合中的半绝对离差(Semi Deviation)模型,提出一种考虑风电出力与负荷不确定性的节能发电调度的决策风险评价方法。如图1所示，本专利技术的方法包括如下步骤步骤1:情景生成。在每个时段，风电出力预测值与负荷预测值是两个独立的连续型随机变量，设为X1和x2，其密度函数分别为(X)和f2 (X)，则X = X^X2也是连续型随机变量，且其密度函数Sf1 (X)与f2(x)的卷积。由于卷积的Fourier变换是Fourier的乘积,且特征函数是密度函数的Fourier变换，因此X的特征函数为X1和X2的特征函数的乘积。不失一般性，假设X1和X2分别服从正态分布Ν( μ w，Ow2)和N(yd，0d2)，其中力预测值，UdS负荷预测值，0￥和0(1分别为风电出力预测和负荷预测的标准差。风电出力可以作为负的负荷需求加入负荷当中，因此得到新的等效负荷随机变量服从正态分布Ν(μ,-μ￥, 0d2+0w2)o本专利技术基于风电出力与负荷的预测数据和统计规律，采用拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)的方法产生等效负荷的大量情景,一个情景表征一种可能的确定性情形。步骤2:情景削减。本专利技术采用基于Kantorovich距离的情景削减技术,削减出现概率较小的情景并合并相似的情景，使得削减后的情景集合能够以较少的情景数目最大程度地近似原始情景集合。步骤3 计算基于情景分析的电力系统运行风险评价指标。以各个情景中运行费用的最小决策风险期望值作为评价指标。然而决策风险的减小会导致运行成本期望的增加，因此需要添加运行成本期望约束，以保证运行成本期望值不超过电网运营者可接受的水平。对单个情景，采用混合整数线性规划的机组组合模型，约束条件包括系统负荷平衡、旋转备用约束、机组出力限制及爬坡约束、最小起停时间约束。在各个情景中，虽然同一火电机组在相同时段的起停状态相同，但其出力并不相同。由于最终下发的计划值为确定的值，因此需要添加调整量约束，保证各情景中火电机组实际出力与下发的计划值相近。I)指标计算评价指标为各个情景中运行费用的最小决策风险期望值，即本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于情景分析的电力系统运行风险评价方法，其特征在于，包括：S1.采用拉丁超立方采样方法进行等效负荷的情景生成；S2.基于Kantorovich距离进行情景削减；S3.计算基于情景分析的电力系统运行风险评价指标。

【技术特征摘要】
1.一种基于情景分析的电力系统运行风险评价方法，其特征在于，包括S1.采用拉丁超立方采样方法进行等效负荷的情景生成；S2.基于Kantorovich距离进行情景削减；S3.计...

【专利技术属性】
技术研发人员：李邦峰，邢涛，毛李帆，余加喜，金小明，何光宇，李嘉，陈乾，
申请(专利权)人：海南电网公司，南方电网科学研究院有限责任公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：