一种分析灵活性发电容量演变的双时间尺度动力学模型

本发明属于电力系统数据分析，具体涉及一种分析灵活性发电容量演变的双时间尺度动力学模型。

背景技术：

1、电力系统逐渐从传统发电向新能源发电转型。由于新能源发电的随机性和不可控性，这种向低碳和可持续发展的转变给电网带来了新的机遇和挑战。水电与燃煤发电等传统发电方式相比，机组可以更快速地启动和停止，以适应电力需求的波动。与光伏和风电等新能源发电方式相比，水电具有更高的可调度性与稳定性，这使得水电在电力系统的稳定性和灵活性方面发挥着重要作用。然而，对于如今水电富集的区域电网来说，水资源开发利用的速度逐渐减缓，且有开发完全的趋势。开发逐渐减缓的水电在电力需求不断攀升的情况下，逐渐从优秀的调峰资源到体现兜底能力的发电机组转变。同时，极端天气也暴露了该类型电网灵活性资源不足、多元化储能建设缓慢的问题。

2、燃气机组具有响应快、爬坡快的特点，也是优秀的调峰资源，可帮助提高新能源的利用率。然而，燃气机组存在高昂的燃气成本问题，在电力改革逐渐深化、市场逐渐放开的现状下难以盈利，在现阶段难以实现自盈利增长。针对该问题，使用动态博弈模型在三种不同政策情景下分析天然气供应商、电力部门和电网之间的相互作用。基于不同类型机组的三大经营指标，采用项目经济性分析模型探究了不同类型燃气电厂的经济性。使用实物期权模型量化了燃气发电厂的运营价值和新投资价值。

3、储能系统作为一种弥补可再生能源波动性的关键手段，能够在低负荷时储存电能，在尖峰时释放电能，从而平衡电力供需，这种灵活性使得储能系统成为填补尖峰负荷需求的有力工具。然而，储能系统仍然面临与燃气机组相同的成本问题，需要设计相关补贴机制来刺激其增长。提出了一种与实物期权相结合的演化博弈模型，证明储能度电补贴比初期建设补贴对于储能投资的促进作用效果更显著。提出了一个储能系统参与能量市场和容量市场的双层模型，讨论了多梯度储能补贴对于储能系统发展的影响。在经济性和调峰能力角度对比燃气和储能，得出电化学储能相对于燃气发电调峰的竞争力体现在不断下降的成本。

4、拥有丰富水利资源的发电大省，一般其水电机组的出力能力不仅能满足本地需求，每年还有大量的电量用于外送。但如果一旦遭遇极端干旱天气，降雨量大幅降低，将导致出现用电紧张的罕见状况。针对极端天气，提出一种基于并网水-风-光-电池能源组合灵活储备的多目标调度模型，协同保证合同长距离输电和当地用电需求下的供电可靠性。然而，以目前水电机组增长缓慢，风光机组高速发展的趋势，电网稳定性势必会降低。同时，随着水电机组的职能转变和过于依赖水电在遭遇极端天气时的潜在危险，届时燃气机组和储能系统等灵活性资源的重要性将更加明显。具有优秀调峰能力机组的作用也将愈发重要，所以能否在电力市场的运行机制下凸显调峰能力从而赚取尖峰电价尤为关键。当机组不能满足自盈利时，则其发展受阻，导致负荷高峰时段由于缺乏足够的调峰能力会产生失负荷。当失负荷频繁出现则会导致尖峰电价过于高昂，必然导致灵活性机组的过度增长，造成资源浪费。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种分析灵活性发电容量演变的双时间尺度动力学模型，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，提出双时间尺度仿真模型，将长短期模型耦合嵌套，弥补了长期模型无法得到精确短时间尺度下实时电价的缺点，并通过短期模拟使得长期模型得到更精准的长期仿真结果，增强了长期模型的可信度与真实性，以保障灵活性机组的正常增长，研究在该发展趋势下保证灵活性机组的对应增长情况。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案是：

3、一种分析灵活性发电容量演变的双时间尺度动力学模型，包括以下步骤：

4、步骤1、系统动力学模型构建，以社会效益最大化建立目标函数，约束条件考虑峰值负荷约束、能源需求约束和可靠性约束，建立考虑多重约束的动力学演化模型；

5、步骤2、灵活性要求制定，考虑爬坡约束，将其嵌入容量市场，并计算不同发电机对爬坡能力的需求；

6、步骤3、将随机机组组合模型嵌入系统动力学，构成双时间尺度仿真系统。

7、进一步的，步骤1包括以下子步骤：

8、储能子系统；模拟储能系统的发电情况、盈利情况和发展情况；主体包括储能系统的容量、容量增长、建设成本、发电成本、净利润、净现值和投资决策；储能子系统包含的因果路径：利润→净现值→投资决策→容量增长→利润；

9、

10、式中，ess表示储能系统，cess代表储能系统容量，代表每年的储能系统容量增量；

11、

12、式中，代表强制性增长，代表自发的盈利性增长；

13、

14、式中，vess表示储能系统的净现值，less表示储能系统的净利润，为储能系统的单位建设成本，λ表示储能系统的投资周期，d表示折现率；

15、

16、式中，iess表示储能系统的投资意愿，考虑到投资周期取10，α取0.5，即当储能系统折算10年的npv等于其建设成本时，储能系统的增长率为50％；

17、步骤12：燃气机组子模块；模拟燃气机组的发电情况、盈利情况和发展情况；主体包括储能系统的容量、容量增长、建设成本、发电成本、净利润、净现值和投资决策；气机组子系统包含的因果路径：利润→净现值→投资决策→容量增长→利润；

18、

19、式中，g表示燃气机组，cg代表燃气机组容量，代表每年的储能系统容量增量，代表每年的储能系统容量退役；

20、

21、式中，vg表示燃气机组的净现值，lg表示燃气机组的净利润，为燃气机组的单位建设成本，μ表示燃气机组的投资周期；

22、

23、式中，ig表示储能系统的投资意愿，β取0.2，即当燃气机组折算20年的npv等于其建设成本时，燃气机组的增长率为20％；

24、燃气机组的单位发电成本由多项成本构成，分别为运营成本、燃料成本和碳排放成本；

25、

26、式中，表示燃气机组的单位发电成本，分别为为运营成本、燃料成本和碳排放成本；其中取0.05元/kwh，取0.59元/kwh，碳排放成本为：

27、

28、步骤13：零售市场子模块；模拟电力需求的增长和能源市场的清算过程，是一个中间模块，不包含完整的反馈回路；其主体为随机机组仿真模拟，其输入量有7个，分别为电力需求和6种发电机组的机组容量；其输出量有9个，分别为6种发电机组的年发电量和3种出清电价，3种出清电价分别是市场整体出清电价、燃气机组出清电价、储能系统出清电价；

29、步骤14：普遍机组子模块；

30、

31、式中，c、h、w、s分别代表燃煤、水电、风电、光伏机组，每种机组的容量均等于容量增量减去容量退役。

32、进一步的，步骤2包括以下子步骤：

33、步骤21：建立机组组合模型；

34、目标函数：

35、

36、式中，ctotal表示出清过程总成本，t代表不同的时刻，k代表不同的机组类型，ct,k和wt,k分别表示不同机组在不同时刻的发电成本与发电量，表示燃煤和燃气机组的启停成本，si,t是一个0-1变量，表示机组i在时刻t的启停状态变化，1表示在t时刻机组i从关机状态切换至开机状态，其他情况由0表示，和代表在t时刻未能满足的电能需求与备用容量，cens和crns分别代表其惩罚系数；

37、约束条件：

38、1)功率平衡约束

39、

40、式中，pi,t表示在t时刻机组i的功率，和分别代表在t时刻储能系统的放电、充电功率，dt表示在t时刻的电力需求，当时刻t的尺度为1h时，的数值正好等于时刻t的功率数值；

41、2)备用容量约束

42、

43、式中，ui,t是一个0-1变量，表示机组i在时刻t的启停状态，表示机组i的最大功率，r表示系统备用率，取使得不等式成立的最小值，即可表示未被满足的备用容量；

44、3)出力上下限约束

45、

46、式中，表示机组i的最小功率；

47、4)机组爬坡约束

48、

49、式中，和分别表示机组i的上下爬坡能力；

50、步骤22：收集天气数据，制定可再生能源波动的概率函数，生成可再生能源的预测曲线。

51、进一步的，步骤3包括以下子步骤：

52、步骤31：构建发电商报价曲线，通过随机机组组合的结果可得到能量市场的出清量；

53、步骤32：使用随机机组组合模型嵌入系统动力学模型；

54、步骤33：为仿真系统设置场景，包括各类参数的初值；其中各类市场模块都可进行删除，来测试特定市场机制与不同的补贴组合对灵活性机组容量配置的长期影响。

55、与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：

56、本方案其中一个有益效果在于，本发明提供了一种更精确更细分的仿真模型，能够体现电网的灵活性机组容量变化，有助于相关决策制定。本发明考虑了风力发电和太阳能发电的系统灵活性要求，因此可制定可靠性约束，以增强当前容量市场模型。本发明设计了不同的补贴方案组合，以体现在不同情况下的灵活性机组发展，以适应电力系统中新能源机组增长带来的不稳定出力，通过提高电力系统的尖峰响应能力提高其稳定性和可靠性。