新能源外送储能容量累加式配置方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及新能源电力，尤其涉及一种新能源外送储能容量累加式配置方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、新能源是当前电力行业的主要驱动力，具有环保和可再生等多重优势，随之而来的，新能源也带来了许多挑战，如可控性不足、波动性大和调节能力有限等问题。通过对新能源储能容量有效地规划，可以使不稳定、波动性大的新能源快速且稳定地响应电力需求波动，从而减少不必要的风险。

2、现有技术中，通过构建一种提升大规模新能源外送的储能容量规划效率的计算方法，以确保最大限度地提高新能源的利用效率，并降低储能规划的成本，该计算方法通常是基于电力系统历史运行数据对容量进行预测规划。

3、但是，由于新能源随机波动的特性，为了保证计算结果更符合实际情况、得到更为合理有效的结果，上述方法需要进行长时间段的数据分析计算，求解时间长，导致储能规划效率的大幅度降低。

技术实现思路

1、本技术提供一种新能源外送储能容量累加式配置方法、装置、设备及介质，用于解决现有基于电力系统历史运行数据对容量进行预测规划，需要进行长时间段的数据分析计算，存在求解时间长，导致储能规划效率的大幅度降低的问题。

2、第一方面，本技术提供一种新能源外送储能容量累加式配置方法，所述方法包括：

3、获取输入的储能容量初值、目标新能源利用率指标、风电理论出力、光伏理论出力和目标电力负荷，将所述储能容量初值和目标电力负荷输入提前构建的储能优化配置模型中，得到第一周期的新能源消纳量；所述目标电力负荷为机组总功率、新能源出力和充放电功率之和；所述储能优化配置模型的目标函数以计算新能源消纳量的最大值为目标；所述储能优化配置模型用于对新能源出力和电网传输要求进行约束；所述风电理论出力用于限制所述储能优化配置模型中风电出力的上限；所述光伏理论出力用于限制所述储能优化配置模型中光伏出力的上限；

4、将所述第一周期的新能源消纳量输入提前构建的中间变量传递模型中，得到第一周期的传递变量，并将所述第一周期的传递变量输入到提前构建的储能优化配置模型和中间变量传递模型中进行迭代计算，直至完成预设周期的计算要求，得到预设周期内的多个新能源消纳量、风电实际出力和光伏实际出力；所述中间变量传递模型用于对储能容量和机组运行状态进行约束；

5、基于所述多个新能源消纳量、风电实际出力和光伏实际出力，确定新能源利用率，在确定所述新能源利用率不符合所述目标新能源利用率指标后，获取储能容量校准值；

6、计算所述储能容量校准值与储能容量初值之和，得到累加值，并基于所述累加值经过提前构建的储能优化配置模型和中间变量传递模型再次进行迭代计算，直至得到的新能源利用率符合所述目标新能源利用率指标，输出目标储能容量；所述目标储能容量为累加值。

7、可选的，基于所述多个新能源消纳量、风电实际出力和光伏实际出力，确定新能源利用率，包括：

8、计算所述预设周期内的多个新能源消纳量之和，得到新能源消纳总量，并利用所述预设周期内的多个风电实际出力和光伏实际出力计算出力之和，得到新能源出力总和，基于所述新能源消纳总量和所述新能源出力总和计算得到新能源利用率。

9、可选的，所述新能源出力包括风电实际出力和光伏实际出力；所述储能优化配置模型的构建过程包括：

10、将新能源电网划分为多个分区，并设置每个分区的新能源出力的第一约束条件；所述第一约束条件为每一分区的风电实际出力小于或等于风电理论出力，且每一分区的光伏理论出力小于或等于光伏理论出力；

11、设置火电机组出力的第二约束条件、火电机组运行状态的第三约束条件、抽水蓄能机组运行状态的第四约束条件、抽水蓄能机组功率的第五约束条件、抽水蓄能机组库容的第六约束条件、锂电池充放电功率的第七约束条件、锂电池充放电深度的第八约束条件和锂电池储能容量的第九约束条件，形成电网传输要求的约束条件；

12、基于所述第一约束条件和所述电网传输要求的约束条件，构建储能优化配置模型；

13、其中，所述第二约束条件用于对火电机组的优化功率进行约束；所述第三约束条件用于对火电机组对应的多台机组的启动和/或停止状态以及多台机组在启动和/或停止状态的时间进行约束；所述第四约束条件用于对抽水蓄能机组的抽水或放水状态进行约束；所述第五约束条件用于对抽水蓄能机组的抽水功率和放水功率进行约束；所述第六约束条件用于对抽水蓄能机组水库的容量进行约束；所述第七约束条件用于对锂电池的充电状态和放电状态进行约束；所述第八约束条件用于对锂电池的剩余电量进行约束；所述第九约束条件用于对锂电池的储能容量进行约束。

14、可选的，所述第二约束条件对应的公式为：

15、0≤ph(s,t,j)≤[tpmax(j)-tpmin(j)]·x(s,t,j)

16、tp(s,t,j)＝tpmin(j)·x(s,t,j)+ph(s,t,j)

17、其中，tpmax(j)表示火电机组中第j台机组的出力上限；tpmin(j)表示火电机组中第j台机组的出力下限；x(s,t,j)表示火电机组中第j台机组第s周期第t时刻的运行状态；tp(s,t,j)表示火电机组中第j台机组第s周期第t时刻出力；ph(s,t,j)表示火电机组中第j台机组第s周期第t时刻的优化功率；

18、所述第三约束条件对应的公式为：

19、

20、且，

21、y(s,t,j)+z(s,t+1,j)+z(s,t+2,j)+...+z(s,t+k,j)≤1

22、z(s,t,j)+y(s,t+1,j)+y(s,t+2,j)+...+y(s,t+k,j)≤1

23、其中，x(s,t,j)表示火电机组中第j台机组第s周期第t时刻的运行状态，0表示机组已停机，1则表示机组正在运行；y(s,t,j)表示火电机组中第j台机组第s周期第t时刻的启动状态，0表示不在启动状态，1表示正在启动状态；z(s,t,j)表示火电机组中第j台机组第s周期第t时刻的停机状态，0表示不在停机状态，1表示正在停机状态；t+k表示第t+k时刻，k为机组启机或停机的最小时间步长。

24、可选的，所述第四约束条件对应的公式为：

25、a(s,t,j)+b(s,t,j)≤1

26、其中，a(s,t,j)表示抽水蓄能机组中第j台机组第s周期第t时刻的抽水状态；b(s,t,j)表示抽水蓄能机组中第j台机组第s周期第t时刻的放水状态；

27、所述第五约束条件对应的公式为：

28、

29、

30、其中，tpcx(s,t,j)表示抽水蓄能机组中第j台机组第s周期第t时刻的优化功率；表示抽水蓄能机组中第j台机组的最大抽水功率；表示抽水蓄能机组中第j台机组的最小抽水功率；表示抽水蓄能机组中第j台机组的最大放水功率；表示抽水蓄能机组中第j台机组的最小放水功率；

31、所述第六约束条件对应的公式为：

32、capmin(j)≤capinitial(s,t-1,j)-tp(s,t,j)≤capmax(j)

33、其中，capmax(j)表示抽水蓄能机组中第j台机组的容量上限；capmin(j)表示抽水蓄能机组中第j台机组的容量下限；capinitial(s,t,j)表示抽水蓄能机组中第j台机组第s周期第t时刻的初始容量。

34、可选的，所述第七约束条件对应的公式为：

35、c(s,t)+d(s,t)≤1

36、

37、

38、其中，c(s,t)表示电池组第s周期第t时刻的充电状态，0表示不在充电状态，1表示正在充电状态；d(s,t)表示电池组第s周期第t时刻的放电状态，0表示不在放电状态，1表示正在放电状态；表示电池组第t时刻的最大充电功率；表示电池组第t时刻的最大放电功率；tpbat(s,t)表示电池组第s周期第t时刻的充、放电功率；

39、所述第八约束条件对应的公式为：

40、socmin≤soc(t)≤socmax

41、其中，socmin表示电池组的剩余电量最小值；socmax表示电池组的剩余电量最大值；soc(t)表示电池组第t时刻的剩余电量；socmin和socmax根据应用场景确定；

42、所述第九约束条件对应的公式为：

43、emin≤ebat≤emax

44、其中，ebat表示电池组的储能容量；emin表示电池组对应的最小储能容量；emax表示电池组对应的最大储能容量。

45、可选的，所述传递变量包括火电机组的优化功率、火电机组的运行状态、抽水蓄能机组的优化功率、抽水蓄能机组的运行状态、抽水蓄能机组的初始库容、锂电池的充放电功率和锂电池的初始容量；所述中间变量传递模型的构建过程包括：

46、设置所述火电机组的优化功率满足第一预设条件，并设置所述火电机组的运行状态满足第二预设条件；所述第一预设条件为当前周期的火电机组的优化功率与输出到下一周期的火电机组的优化功率一致；所述第二预设条件为火电机组中每一机组的当前周期的运行状态、停机状态和启动状态，与输出到下一周期的运行状态、停机状态和启动状态一致；

47、设置所述抽水蓄能机组的优化功率满足第三预设条件，并设置所述抽水蓄能机组的运行状态满足第四预设条件，以及所述抽水蓄能机组的初始库容满足第五预设条件；所述第三预设条件为当前周期的抽水蓄能机组的优化功率与输出到下一周期的抽水蓄能机组的优化功率一致；所述第四预设条件为当前周期的抽水蓄能机组的抽水状态和放水状态，与输出到下一周的期抽水蓄能机组的抽水状态和放水状态一致；所述第五预设条件为当前周期的抽水蓄能机组的初始库容与输出到下一周期的抽水蓄能机组的初始库容一致；

48、设置所述锂电池的充放电功率满足第六预设条件，并设置所述锂电池的初始容量满足第七预设条件；所述第六预设条件为当前周期的锂电池的充放电功率与输出到下一周期的锂电池的充放电功率一致；所述第七预设条件为当前周期的锂电池的储能容量与输出到下一周期的锂电池的储能容量一致；

49、基于所述第一预设条件、所述第二预设条件、所述第三预设条件、所述第四预设条件、所述第五预设条件、所述第六预设条件和第七预设条件，构建中间变量传递模型。

50、可选的，所述方法还包括：

51、当确定所述新能源利用率符合所述目标新能源利用率指标，则输出储能容量初值。

52、第二方面，本技术提供一种新能源外送储能容量累加式配置装置，所述装置包括：

53、获取模块，用于获取输入的储能容量初值、目标新能源利用率指标、风电理论出力、光伏理论出力和目标电力负荷，将所述储能容量初值和目标电力负荷输入提前构建的储能优化配置模型中，得到第一周期的新能源消纳量；所述目标电力负荷为机组总功率、新能源出力和充放电功率之和；所述储能优化配置模型的目标函数以计算新能源消纳量的最大值为目标；所述储能优化配置模型用于对新能源出力和电网传输要求进行约束；所述风电理论出力用于限制所述储能优化配置模型中风电出力的上限；所述光伏理论出力用于限制所述储能优化配置模型中光伏出力的上限；

54、输入模块，用于将所述第一周期的新能源消纳量输入提前构建的中间变量传递模型中，得到第一周期的传递变量，并将所述第一周期的传递变量输入到提前构建的储能优化配置模型和中间变量传递模型中进行迭代计算，直至完成预设周期的计算要求，得到预设周期内的多个新能源消纳量、风电实际出力和光伏实际出力；所述中间变量传递模型用于对储能容量和机组运行状态进行约束；

55、确定模块，用于基于所述多个新能源消纳量、风电实际出力和光伏实际出力，确定新能源利用率，在确定所述新能源利用率不符合所述目标新能源利用率指标后，获取储能容量校准值；

56、累加模块，用于计算所述储能容量校准值与储能容量初值之和，得到累加值，并基于所述累加值经过提前构建的储能优化配置模型和中间变量传递模型再次进行迭代计算，直至得到的新能源利用率符合所述目标新能源利用率指标，输出目标储能容量；所述目标储能容量为累加值。

57、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

58、所述存储器存储计算机执行指令；

59、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面中任一项所述的方法。

60、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面中任一项所述的方法。

61、综上所述，本技术提供一种新能源外送储能容量累加式配置方法、装置、设备及介质，可以通过提前构建的包含对多个机组进行物理约束的储能优化配置模型和中间变量传递模型，在给定初始储能容量的前提下，以新能源消纳量的最大值为目标，逐时校验不同储能容量是否满足新能源利用率要求，并不断迭代校验计算出满足给定新能源利用率指标的储能容量；其中，通过设置中间变量传递模型，可以保证多个机组跨周期运行的连续性，这样，本技术通过两个模型设计优化储能容量的方法，在保证模型运行结果更符合实际情况的同时，可以优化计算出更合理的储能容量，以及显著的提升规划配置容量的效率。