一种基于高渗透率新能源的电网规划方法及终端与流程

1.本发明涉及电网规划技术领域，特别涉及一种基于高渗透率新能源的电网规划方法及终端。


背景技术：

2.随着电力系统内风电等新能源大量引入，对电力系统安全稳定运行提出了更高的要求，高渗透率背景下的新能源电站作为系统电能输入端的主要能源来源，具有极大的供电不稳定性，受自然环境因素影响极大，容易在系统内出现电压波动、频率升高等情况，从而导致系统供电能力变差，因此造成商业负荷、住宅负荷、工业负荷等不同类型的负荷受到影响，即产生了不同程度的负荷波动，给电力系统的安全稳定运行造成了极大地影响。
3.目前的研究总是以降低新能源出力，进而减少不确定性的能源输入，从而实现新能源电站的最优规划，但是亟需在高渗透率新能源背景下的电力系统中，合理对新能源电站出力预测，预测新能源电站的功率响应能力具有重要意义。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于高渗透率新能源的电网规划方法及终端，能够在高渗透率新能源背景下的电力系统中，合理对新能源电站出力预测。
5.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
6.一种基于高渗透率新能源的电网规划方法，包括步骤：
7.获取高渗透率新能源并网的电力系统的新能源参数和负荷情况；
8.以所述电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，建立基于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型；
9.将所述新能源参数和负荷情况输入所述电网规划模型，并采用自适应遗传模拟退火方法对所述电网规划模型进行求解，得到所述电力系统的电网规划方案。
10.为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
11.一种基于高渗透率新能源的电网规划终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于高渗透率新能源的电网规划方法的各个步骤。
12.本发明的有益效果在于：以高渗透率新能源并网的电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，建立基于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型；获取到电力系统的新能源参数和负荷情况后，将其输入电网规划模型，能够采用自适应遗传模拟退火算法对考虑高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型进行求解，进而实现减少不确定性的能源输入。并且，通过高渗透率新能源特性的电力系统内电网规划的可靠选择，能够有效提升高渗透率新能源并网背景下电力系统的运行稳定性。
附图说明
13.图1为本发明实施例的一种基于高渗透率新能源的电网规划方法的流程图；
14.图2为本发明实施例的一种基于高渗透率新能源的电网规划终端的示意图；
15.标号说明：
16.1、一种基于高渗透率新能源的电网规划终端；2、存储器；3、处理器。
具体实施方式
17.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
18.请参照图1，本发明实施例提供了一种基于高渗透率新能源的电网规划方法，包括步骤：
19.获取高渗透率新能源并网的电力系统的新能源参数和负荷情况；
20.以所述电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，建立基于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型；
21.将所述新能源参数和负荷情况输入所述电网规划模型，并采用自适应遗传模拟退火方法对所述电网规划模型进行求解，得到所述电力系统的电网规划方案。
22.从上述描述可知，本发明的有益效果在于：以高渗透率新能源并网的电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，建立基于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型；获取到电力系统的新能源参数和负荷情况后，将其输入电网规划模型，能够采用自适应遗传模拟退火算法对考虑高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型进行求解，进而实现减少不确定性的能源输入。并且，通过高渗透率新能源特性的电力系统内电网规划的可靠选择，能够有效提升高渗透率新能源并网背景下电力系统的运行稳定性。
23.进一步地，以所述电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，建立基于高渗透率新能源的电力系统的电网规划模型包括：
24.建立基于高渗透率新能源的电力系统的电网规划模型的目标函数：
25.minf＝p1f1+p2f2+p3f3；
26.式中，f表示高渗透率新能源并网的电力系统的综合规划函数表达式，f1、f2、f3分别表示所述电力系统内的网络损耗、电压波动和频率波动，p1、p2、p3分别表示将f1、f2、f3转换为同一单位的权重系数，p1+p2+p3＝1；
27.所述电力系统内的网络损耗为：
[0028][0029]
式中，w
iloss,s
、w
jloss,s
、w
kloss,s
表示节点i的商业负荷、节点j的工业负荷和节点k的住宅负荷产生的网络损耗；
[0030]
所述电力系统内负荷处电压频率波动为：
[0031][0032]
式中，um、u
m0
表示节点m当前的电压幅值和额定电压幅值，ωm表示所有节点的集合，m表示节点总数；
[0033]
所述电力系统内负荷处频率波动为：
[0034][0035]
式中，fm、f
m0
表示节点m当前的频率幅值和额定频率幅值。
[0036]
由上述描述可知，以高渗透率新能源特性的电网系统内网络损耗最小、高渗透率新能源特性的电网系统内负荷处电压波动最小以及高渗透率新能源特性的电网系统内负荷处频率波动最小为目标建立电网规划模型，从而合理地对电力系统进行出力预测。
[0037]
进一步地，所述电网规划模型的约束条件包括：所述电力系统内的潮流约束、线路功率约束、无功补偿装置容量约束以及所述电力系统提供的净负荷曲线上升和下降速率满足主网的净负荷曲线上升和下降速率的约束。
[0038]
由上述描述可知，对于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型，以电力系统内潮流、系统内线路功率、系统内无功补偿装置容量以及高渗透率新能源并网系统所提供的净负荷曲线上升和下降速率能够满足主网的净负荷曲线上升和下降速率作为约束，从而提高电网规划的可靠性。
[0039]
进一步地，所述电力系统内的潮流约束包括：
[0040][0041][0042]
式中，pg、qg表示配电网注入的有功功率和无功功率，p
l
、q
l
表示配电网所需的有功功率和无功功率，qs表示配电网系统节点s处所安装的无功补偿装置的无功出力，n表示配电网所安装的无功补偿装置数量，ui、uj分别表示配电网i节点和j节点对应的电压数值，g
ij
、b
ij
、θ
ij
分别表示配电网内配电线路模型的电导数值、电纳数值以及配电线路输电端与负荷端的相角差。
[0043]
由上述描述可知，根据配电网的功率数据得到电力系统内的潮流约束，能够进一步提高电网规划模型的可靠性。
[0044]
进一步地，所述电力系统内的线路功率约束包括：
[0045]
p
l
≤p
lmax
；
[0046]
式中，p
l
表示所述电力系统内线路l上传输的有功功率，p
lmax
为配电网内线路l上传输的有功功率的最大值；
[0047]
所述电力系统内的无功补偿装置容量约束包括：
[0048]
0≤qw≤q
max
；
[0049]
式中，q
max
表示配电网系统配电线路的节点i处所允许安装的无功补偿装置最大数值。
[0050]
由上述描述可知，根据电力系统有无功功率及其最大值得到电力系统内的约束，能够进一步提高电网规划模型的可靠性。
[0051]
进一步地，所述电力系统提供的净负荷曲线上升和下降速率满足主网的净负荷曲线上升和下降速率的约束包括：
[0052][0053][0054]
式中，s'
up
、s'
down
表示高渗透率新能源并网的主网系统的净负荷曲线上升和下降速率，s
up
、s
down
表示原主网系统的净负荷曲线上升和下降速率，s1、s3表示高渗透率光伏电站及高渗透率风机电站能够提供的净负荷曲线上升速率，s2、s4表示高渗透率光伏电站及高渗透率风机电站能够提供的净负荷曲线下降速率。
[0055]
由上述描述可知，根据提供的净负荷曲线上升和下降速率能够满足主网的净负荷曲线上升和下降速率以得到电力系统内的约束，能够进一步提高电网规划模型的可靠性。
[0056]
进一步地，建立基于高渗透率新能源的电力系统的电网规划模型包括：
[0057]
通过建立所述电力系统的光伏电站和风机电站的出力预测模型，以及建立各类负荷的静态电压特性模型，得到电网规划模型。
[0058]
由上述描述可知，电网规划模型是有由光伏电站和风机电站的出力预测模型以及各类负荷的静态电压特性模型组合得到，因此综合上述模型的规划模型其具有较高的可靠性。
[0059]
进一步地，建立所述电力系统的光伏电站的出力预测模型包括：
[0060][0061]
式中，r表示太阳辐射强度，r
max
表示最大太阳辐射强度，γ表示gamma函数，α和β分别表示beta分布的形状参数和尺寸参数；
[0062]
基于所述光伏电站的出力预测模型对高渗透率光伏电站出力进行预测：
[0063][0064][0065]
式中，h
max,t
表示高渗透率光伏电站在t时刻的出力最大值，h
min,t
表示高渗透率光伏电站在t时刻的出力最小值，μ
tavg
表示高渗透率光伏电站在t时段的预测出力期望值，σ
t
表示高渗透率光伏电站在t时段的出力误差；
[0066]
建立所述电力系统的风机电站的出力预测模型包括：
[0067][0068][0069]
式中，c和k分别表示weibull分布的尺度参数和形状参数，σ和μ分别表示weibull分布的标准差和期望，v表示风机电站风速；
[0070]
基于所述风机电站的出力预测模型对高渗透率风机电站出力进行预测：
[0071][0072][0073]
式中，p
max,t
表示高渗透率风机电站在t时刻的出力最大值，p
min,t
表示高渗透率风机电站在t时刻的出力最小值，a
tavg
表示高渗透率风机电站在t时段的预测出力期望值，b
t
表示高渗透率风机电站在t时段的出力误差。
[0074]
由上述描述可知，通过预测光伏和风机电站的出力能力，从而能够可以对高渗透率新能源电力系统做到功率最优规划。
[0075]
进一步地，所述建立各类负荷的静态电压特性模型包括：
[0076]
对系统内的负荷进行分类，建立各类负荷的静态电压特性模型：
[0077][0078]
式中，w0表示未接入新能源供电源之前系统的整体负荷，w
so,i
、w
go,j
、w
zo,j
分别表示未接入新能源供电源之前节点i的商业负荷功率、节点j的工业负荷功率和节点k的住宅负荷功率，ωi、ωj、ωk分别表示各类负荷节点的集合；
[0079]
采用多项式模型建立负荷静态电压特性：
[0080][0081][0082]
其中，p
i0
、q
i0
分别表示第i个节点负荷有功功率和无功功率，un表示电压基准值；ui表示第i个节点电压有功和无功功率实际值，a
p
、b
p
、c
p
、aq、bq、cq分别表示恒功率负荷、恒电流负荷、恒阻抗负荷各自所占的比例，系数之间满足,a
p
+b
p
+c
p
＝1，aq+bq+cq＝1；
[0083]
新能源电站接入后系统负荷为：
[0084][0085]
式中，wa表示新能源电站接入后系统的负荷情况，λs、λg、λz表示各种因素导致系统
内负荷波动的影响系数。
[0086]
请参照图2，本发明另一实施例提供了一种基于高渗透率新能源的电网规划终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于高渗透率新能源的电网规划方法的各个步骤。
[0087]
本发明上述的一种基于高渗透率新能源的电网规划方法及终端，适用于在高渗透率新能源背景下的电力系统中，合理对新能源电站出力预测，以下通过具体的实施方式进行说明：
[0088]
实施例一
[0089]
请参照图1，一种基于高渗透率新能源的电网规划方法，包括步骤：
[0090]
s1、获取高渗透率新能源并网的电力系统的新能源参数和负荷情况。
[0091]
s2、以所述电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，以所述电力系统内的潮流约束、线路功率约束、无功补偿装置容量约束以及所述电力系统提供的净负荷曲线上升和下降速率满足主网的净负荷曲线上升和下降速率约束为约束条件，建立基于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型。
[0092]
s21、建立基于高渗透率新能源的电力系统的电网规划模型的目标函数：
[0093]
minf＝p1f1+p2f2+p3f3；
[0094]
式中，f表示高渗透率新能源并网的电力系统的综合规划函数表达式，f1、f2、f3分别表示所述电力系统内的网络损耗、电压波动和频率波动，p1、p2、p3分别表示将f1、f2、f3转换为同一单位的权重系数，p1+p2+p3＝1。
[0095]
s211、所述电力系统内的网络损耗f1为：
[0096][0097]
式中，w
iloss,s
、w
jloss,s
、w
kloss,s
表示节点i的商业负荷、节点j的工业负荷和节点k的住宅负荷产生的网络损耗。
[0098]
s212、所述电力系统内负荷处电压频率波动f2为：
[0099][0100]
式中，um、u
m0
表示节点m当前的电压幅值和额定电压幅值，ωm表示所有节点的集合，m表示节点总数。
[0101]
s213、所述电力系统内负荷处频率波动f3为：
[0102][0103]
式中，fm、f
m0
表示节点m当前的频率幅值和额定频率幅值。
[0104]
s214、所述电力系统内的潮流约束包括：
[0105][0106][0107]
式中，pg、qg表示配电网注入的有功功率和无功功率，p
l
、q
l
表示配电网所需的有功功率和无功功率，qs表示配电网系统节点s处所安装的无功补偿装置的无功出力，n表示配电网所安装的无功补偿装置数量，ui、uj分别表示配电网i节点和j节点对应的电压数值，g
ij
、b
ij
、θ
ij
分别表示配电网内配电线路模型的电导数值、电纳数值以及配电线路输电端与负荷端的相角差。
[0108]
s215、所述电力系统内的线路功率约束包括：
[0109]
p
l
≤p
lmax
；
[0110]
式中，p
l
表示所述电力系统内线路l上传输的有功功率，p
lmax
为配电网内线路l上传输的有功功率的最大值；
[0111]
s216、所述电力系统内的无功补偿装置容量约束包括：
[0112]
0≤qw≤q
max
；
[0113]
式中，q
max
表示配电网系统配电线路的节点i处所允许安装的无功补偿装置最大数值。
[0114]
s217、所述电力系统提供的净负荷曲线上升和下降速率满足主网的净负荷曲线上升和下降速率的约束包括：
[0115][0116][0117]
式中，s'
up
、s'
down
表示高渗透率新能源并网的主网系统的净负荷曲线上升和下降速率，s
up
、s
down
表示原主网系统的净负荷曲线上升和下降速率，s1、s3表示高渗透率光伏电站及高渗透率风机电站能够提供的净负荷曲线上升速率，s2、s4表示高渗透率光伏电站及高渗透率风机电站能够提供的净负荷曲线下降速率。
[0118]
s22、通过建立所述电力系统的光伏电站和风机电站的出力预测模型，以及建立各类负荷的静态电压特性模型，得到电网规划模型。
[0119]
s221、建立所述电力系统的光伏电站的出力预测模型：
[0120][0121]
式中，r表示太阳辐射强度，r
max
表示最大太阳辐射强度，γ表示gamma函数，α和β分别表示beta分布的形状参数和尺寸参数；
[0122]
基于所述光伏电站的出力预测模型对高渗透率光伏电站出力进行预测：
[0123][0124][0125]
式中，h
max,t
表示高渗透率光伏电站在t时刻的出力最大值，h
min,t
表示高渗透率光伏电站在t时刻的出力最小值，μ
tavg
表示高渗透率光伏电站在t时段的预测出力期望值，σ
t
表示高渗透率光伏电站在t时段的出力误差。
[0126]
s222、建立所述电力系统的风机电站的出力预测模型：
[0127][0128][0129]
式中，c和k分别表示weibull分布的尺度参数和形状参数，σ和μ分别表示weibull分布的标准差和期望，v表示风机电站风速；
[0130]
基于所述风机电站的出力预测模型对高渗透率风机电站出力进行预测：
[0131][0132][0133]
式中，p
max,t
表示高渗透率风机电站在t时刻的出力最大值，p
min,t
表示高渗透率风机电站在t时刻的出力最小值，a
tavg
表示高渗透率风机电站在t时段的预测出力期望值，b
t
表示高渗透率风机电站在t时段的出力误差。
[0134]
s223、建立各类负荷的静态电压特性模型：
[0135][0136]
式中，w0表示未接入新能源供电源之前系统的整体负荷，w
so,i
、w
go,j
、w
zo,j
分别表示未接入新能源供电源之前节点i的商业负荷功率、节点j的工业负荷功率和节点k的住宅负荷功率，ωi、ωj、ωk分别表示各类负荷节点的集合；
[0137]
采用多项式模型建立负荷静态电压特性：
[0138][0139][0140]
其中，p
i0
、q
i0
分别表示第i个节点负荷有功功率和无功功率，un表示电压基准值；ui表示第i个节点电压有功和无功功率实际值，a
p
、b
p
、c
p
、aq、bq、cq分别表示恒功率负荷、恒电流负荷、恒阻抗负荷各自所占的比例，系数之间满足,a
p
+b
p
+c
p
＝1，aq+bq+cq＝1；
[0141]
新能源电站接入后系统负荷为：
[0142][0143]
式中，wa表示新能源电站接入后系统的负荷情况，λs、λg、λz表示各种因素导致系统内负荷波动的影响系数。
[0144]
s3、将所述新能源参数和负荷情况输入所述电网规划模型，并采用自适应遗传模拟退火方法对所述电网规划模型进行求解，得到所述电力系统的电网规划方案。
[0145]
其中，得到的电网规划方案为此时此刻高渗透率新能源电力系统的出力情况。
[0146]
在本实施例中，通过实时采集太阳光强度、最大太阳辐射强度、风电站风速，将其转换为数字量后作为输入传输至高渗透率新能源并网的电力系统规划模型，结合高渗透率新能源并网的电力系统线路相关参数、负荷大小以及负荷变化情况，进而得出高渗透率新能源并网的电力系统规划方案，为高渗透率新能源电力系统提供可以参考的出力情况。
[0147]
为了更好地验证出本发明所提方法的有效性，某天某地区夏季，太阳光强度为6.5*104lx，最大太阳辐射强度为7.7*104lx，风速为1m/s，作为模型输入量，结合高渗透率新能源并网的电力系统线路相关参数、负荷大小以及负荷变化情况，进而得出风机有功功率合计1401.3kw，光伏有功功率合计1206.7kw。
[0148]
实施例二
[0149]
请参照图2，一种基于高渗透率新能源的电网规划终端1，包括存储器2、处理器3以及存储在所述存储器2上并可在处理器3上运行的计算机程序，所述处理器3执行所述计算机程序时实现实施例一的一种基于高渗透率新能源的电网规划方法的各个步骤。
[0150]
综上所述，本发明提供的一种基于高渗透率新能源的电网规划方法及终端，以高渗透率新能源并网的电力系统内网络损耗、负荷处电压频率波动最小为目标，建立基于高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型；获取到电力系统的新能源参数和负荷情况后，将其输入电网规划模型，能够采用自适应遗传模拟退火算法对考虑高渗透率新能源并网的电力系统的电网规划模型进行求解，进而实现减少不确定性的能源输入。并且，通过高渗透率新能源特性的电力系统内电网规划的可靠选择，能够有效提升高渗透率新能源并网背景下电力系统的运行稳定性。
[0151]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。