一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法
【专利摘要】一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，本发明采用加权拟合直线方程法预测未来年的年最大负荷，根据上一年的日最高负荷曲线偏离度，预测未来年的日最高负荷曲线；定义光伏削峰率，得出在日负荷达到峰荷时，需要光伏补偿的光伏负荷累积分布概率曲线；同时根据电网典型日的光伏出力数据计算光伏出力的累积分布概率曲线；将光伏负荷和光伏出力的累积分布概率曲线离散化，采用卷差的计算方法得出在光伏削峰率一定的情况下光伏出力能满足光伏负荷的概率，克服了含光伏出力的负荷预测方法只给出确定性结果的不足，考虑了光伏渗透率较高的情况，满足了电力市场不确定性风险分析的要求，为含光伏系统的配电网规划提供一条可行的新思路。
【专利说明】一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，属于配电网规划【技术领域】。
【背景技术】
[0002] 负荷预测是配电网规划的前提和基础，提高负荷预测技术水平，有利于制定合理 的配电网建设规划。随着光伏系统大量接入配电网，配电网的负荷预测工作因此增加了不 少难度，在光伏系统渗透率较高的情况下，预测光伏出力是否能满足减去电网最小出力后 的负荷预测结果，对于合理的配电网规划具有重要的指导意义。
[0003] 光伏发电受到日照光强，温度等气候影响，因此光伏出力具有随机性和波动性的 特点。现有的含光伏出力的负荷预测方法，都是将光伏出力看作是"负的负荷"，并没有考虑 其中的概率性和不确定性，且不能满足光伏渗透率较高的情况，对负荷预测结果以及配电 网规划的合理性造成一定的影响。因此，需要一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法。
[0005] 本发明通过如下技术方案解决其技术问题：一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方 法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1 :收集负荷预测信息和光伏出力信息，所述负荷预测信息包括近年每年的 年最大负荷和规划区预测年上一年的日最高负荷曲线，所述年最大负荷指该年日最高负荷 的最大值，所述光伏出力信息包括规划区预测年上一年的电网典型日光伏出力曲线以及该 年光伏系统的装机容量；
[0007] 步骤2 :预测规划区预测年日最高负荷的最大值和该年光伏系统的装机容量；
[0008] 步骤3 :计算规划区预测年上一年的日最高负荷曲线的偏离度，结合规划区预测 年的日最高负荷的最大值，计算预测年的日最高负荷曲线；
[0009] 步骤4 :定义光伏削峰率，光伏削峰率的物理意义为在日负荷达到峰荷时，需要光 伏补偿的部分负荷与日峰荷的比值，计算需要光伏补偿的光伏负荷及光伏负荷的累积分布 概率曲线；
[0010] 步骤5 :计算规划区预测年的光伏出力曲线，从而得到光伏出力的累积分布概率 曲线；
[0011] 步骤6 :将步骤4和步骤5中得到的累积分布概率曲线离散化，通过卷差计算在光 伏削峰率一定的情况下，光伏出力能满足光伏负荷的概率。
[0012] 所述步骤2中规划区预测年日最高负荷的最大值P_是根据所述近年每年的年最 大负荷数据，采用加权拟合直线方程法得到。
[0013] 所述步骤3具体包括以下步骤：
[0014] 步骤3-1 :计算规划区预测年上一年的日最高负荷曲线的偏离度D:
[0015] D= (P:P)/Pi
[0016] 式中A为规划区预测年上一年的日最高负荷的最大值，P表示规划区预测年上一 年的日最高负荷，P[P0, PJ，P0为规划区预测年上一年的日最高负荷的最小值；
[0017] 步骤3-2 :结合规划区预测年的日最高负荷的最大值，计算预测年的日最高负荷 曲线P' ：
[0018] p'=Pmax*(lD)
[0019] 式中：P_为规划区预测年的日最高负荷的最大值。
[0020] 所述步骤4中计算需要光伏补偿的光伏负荷及光伏负荷的累积分布概率曲线步 骤如下：
[0021] 步骤4-1 :计算需要光伏补偿的光伏负荷
[0022] P光荷=P，*
[0023] 式中：表示光伏削峰率，P'为规划区预测年的日最高负荷；
[0024] 步骤4-2:将步骤4-1计算得到的光伏负荷从低到高进行排序，计算某光伏负 荷置信值所对应的概率，该概率的物理意义为光伏负荷处于光伏负荷最小值与 光伏负荷置信值之间的概率，光伏负荷最小值<光伏负荷置信值光伏 负荷最大值，光伏负荷置信值？^胃寻遍所有的光伏负荷值，可得到光伏负荷累积分 布概率曲线F(P_):
[0025] F (P 光荷）=x (P 光荷）/T
[0026] 式中：T为总的时间天数，x(P_)为小于光伏负荷置信值的时间天数。
[0027] 所述步骤5包括以下步骤：
[0028] 步骤5-1 :计算规划区预测年的光伏出力曲线:
[0029] P光=P' 光/S' 光*S光
[0030] 式中：为该区域预测年光伏系统的装机容量，s' |为该区域预测年上一年光伏 系统的装机容量，p' I为该区域预测年上一年的电网典型日光伏出力曲线；
[0031] 步骤5-2 :将步骤5-1计算得到的光伏出力值从低到高进行排序，计算某光伏出力 置信值所对应的概率，该概率的物理意义为光伏出力处于光伏出力最小值与光 伏出力置信值之间的概率，该概率采用时间比值法计算，光伏出力Pi最小值 < 光伏 出力置信值P光力光伏出力P光最大值，光伏出力置信值P光力at寻遍所有的光伏出力值， 可得到光伏出力累积分布概率曲线F' (P|)，其计算方法与F(P^)相同。
[0032] 所述步骤6包括以下步骤：
[0033] 步骤6-1 :将光伏负荷累积分布概率曲线和光伏出力累积分布概率曲线离散化， 分别转化为概率性序列f(Px)和f'（P' x):
[0034] 将光伏负荷累积分布概率曲线根据采样点离散为365个点，离散后的光伏负荷累 积分布概率曲线为F(P X)，x = 1，2,…，365,则某光伏负荷置信值Px所对应的概率为：
[0035] f(Px) =F(PX) F(P(xl))
[0036]式中：x = 2, 3,…，365;
[0037]将光伏出力累积分布概率曲线根据采样点离散为n个点，离散后的光伏出力累积 分布概率曲线为F'（P' X)，x= 1，2,…，365,则某光伏出力置信值P'，所对应的概率为：
[0038] f'（p，x) = F'（P，x) F'（P， （x 〇)
[0039]式中：x = 2, 3,…，365;
[0040]步骤6-2:将光伏出力的概率性序列f'（P' x)和光伏负荷的概率性序列f(Px)进 行卷差计算：
【权利要求】
1. 一种评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1:收集负荷预测信息和光伏出力信息，所述负荷预测信息包括近年每年的年最 大负荷和规划区预测年上一年的日最高负荷曲线，所述年最大负荷指该年日最高负荷的最 大值，所述光伏出力信息包括规划区预测年上一年的电网典型日光伏出力曲线以及该年光 伏系统的装机容量； 步骤2 :预测规划区预测年日最高负荷的最大值和该年光伏系统的装机容量； 步骤3:计算规划区预测年上一年的日最高负荷曲线的偏离度，结合规划区预测年的 日最高负荷的最大值，计算预测年的日最高负荷曲线； 步骤4 :定义光伏削峰率，光伏削峰率的物理意义为在日负荷达到峰荷时，需要光伏补 偿的部分负荷与日峰荷的比值，计算需要光伏补偿的光伏负荷及光伏负荷的累积分布概率 曲线； 步骤5 :计算规划区预测年的光伏出力曲线，从而得到光伏出力的累积分布概率曲线； 步骤6 :将步骤4和步骤5中得到的累积分布概率曲线离散化，通过卷差计算在光伏削 峰率一定的情况下，光伏出力能满足光伏负荷的概率。
2. 根据权利要求1所述的评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，其特征在于，所述步骤2 中规划区预测年日最高负荷的最大值P_是根据所述近年每年的年最大负荷数据，采用加 权拟合直线方程法得到。
3. 根据权利要求1或2所述的评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，其特征在于， 所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3-1 :计算规划区预测年上一年的日最高负荷曲线的偏离度D : D =汜 P)/Pi 式中A为规划区预测年上一年的日最高负荷的最大值，P表示规划区预测年上一年的 日最高负荷，P[P〇, PJ，P〇为规划区预测年上一年的日最高负荷的最小值； 步骤3-2 :结合规划区预测年的日最高负荷的最大值，计算预测年的日最高负荷曲线 P，： P' = P-*(1 D) 式中为规划区预测年的日最高负荷的最大值。
4. 根据权利要求3所述的评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，其特征在于， 所述步骤4中计算需要光伏补偿的光伏负荷及光伏负荷的累积分布概率曲线步骤如 下： 步骤4-1 :计算需要光伏补偿的光伏负荷 p光荷=P' * 式中：表示光伏削峰率，P'为规划区预测年的日最高负荷； 步骤4-2 :将步骤4-1计算得到的光伏负荷从低到高进行排序，计算某光伏负荷置 信值所对应的概率，该概率的物理意义为光伏负荷处于光伏负荷最小值与光伏 负荷置信值之间的概率，光伏负荷最小值 < 光伏负荷置信值光伏负荷 最大值，光伏负荷置信值寻遍所有的光伏负荷值，可得到光伏负荷累积分布概 率曲线F(P_): F (P光荷）=x (P光荷)/T 式中：T为总的时间天数，x(P_)为小于光伏负荷置信值的时间天数。
5. 根据权利要求4所述的评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，其特征在于，所述步骤5 包括以下步骤： 步骤5-1 :计算规划区预测年的光伏出力曲线: P光=P'光/S'光*s光 式中：S|为该区域预测年光伏系统的装机容量，S' |为该区域预测年上一年光伏系统 的装机容量，p' I为该区域预测年上一年的电网典型日光伏出力曲线； 步骤5-2 :将步骤5-1计算得到的光伏出力值从低到高进行排序，计算某光伏出力置信 值所对应的概率，该概率的物5里意义为光伏出力于光伏出力最小值与光伏出 力置信值P光力之间的概率，该概率采用时间比值法计算，光伏出力P光最小值<光伏出力 置信值P光力光伏出力P光最大值，光伏出力置信值P光力寻遍所有的光伏出力值，可得 到光伏出力累积分布概率曲线F' (P|)。
6. 根据权利要求5所述的评估光伏发电补偿峰荷裕度的方法，其特征在于，所述步骤6 包括以下步骤： 步骤6-1 :将光伏负荷累积分布概率曲线和光伏出力累积分布概率曲线离散化，分别 转化为概率性序列f(Px)和f'（P' x): 将光伏负荷累积分布概率曲线根据米样点离散为365个点，离散后的光伏负荷累积分 布概率曲线为F(Px)，x = 1，2,…，365,则某光伏负荷置信值匕所对应的概率为：f(Px) =F(Px)F(P(xl)) 式中：x = 2, 3,…，365 ; 将光伏出力累积分布概率曲线根据米样点离散为n个点，离散后的光伏出力累积分布 概率曲线为F'（P' X)，x=l，2,…，365,则某光伏出力置信值P'，所对应的概率为：f，（P，X)=F，（P，X)F，（P，（xl)) 式中：x = 2, 3,…，365 ; 步骤6-2 :将光伏出力的概率性序列f'（P' x)和光伏负荷的概率性序列f(Px)进行卷 差计算： y = P，xPxOf(Px)f'（P，x) 式中，y表示在光伏削峰率为时光伏出力能满足光伏负荷的概率。
【文档编号】G06Q50/06GK104392389SQ201410641196
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月13日 优先权日:2014年11月13日
【发明者】宋旭东, 余南华, 黄曙, 郑文杰, 夏成军, 梁君君 申请人:广东电网有限责任公司电力科学研究院, 华南理工大学