主动配电网运行时序仿真方法技术

本发明专利技术公开了一种主动配电网运行时序仿真方法，包括进行主动配电网的中长期负荷预测；建立分布式发电装置接入容量的增长概率模型；分别建立主动配电网中光伏发电和风机发电的时序输出功率模型；根据主动配电网的中长期负荷预测和光伏发电、风机发电的输出功率，获取储能装置的充放电状态；选择经济效益高的主动配电网的互动运行策略，将分布式发电装置接入主动配电网容量的增长概率模型按照时间序列加入主动配电网的运行场景过程中，对主动配电网进行演进运行仿真，产生满足运行平衡约束并包含增长概率的主动配电网时序运行样本。本发明专利技术可有效用于后续的主动配电网投资规划中的技术路径与指标关联性分析。

【技术实现步骤摘要】
主动配电网运行时序仿真方法
本专利技术涉及电力系统
，尤其涉及一种主动配电网运行时序仿真方法。
技术介绍
近年来，以风力和光伏为代表的间歇性可再生能源发电的快速发展，主动配电网中分布式发电(DistributedGeneration，DG)渗透率增加、主动性元件的种类和数量增多，主动配电网的网络结构日趋复杂，系统分布式特点日渐凸显，对系统的自主操作性与控制延展性提出了新的要求。分布式可再生能源出力具有明显的随机性、波动性，大量分散的通讯数据会导致传统集中控制方法的通讯缓慢，以至于造成投资成本增加、资源浪费，使其难以实现分布式可再生能源的及时响应及全局优化。现有的大多数研究仅是针对配电网的某些特征进行局部优化，例如探讨实时电价对配电网负荷造成的影响；在需求侧管理的模式下进行负荷分类，计算不同DG出力的概率特性，从而提出主动配电网的负荷预测和发电预测方法；将负荷对实时电价的响应剥离为负荷的附加项进行单独预测，再与传统负荷预测结果进行整合，从而实现较高的预测精度。传统配电网的DG与负荷管理力度较弱，控制方式也较为被动，无法对复杂多变的潮流进行有效的管理和控制。可见，传统的配电网无法应对如今柔性负荷变化、分布式能源接入以及多阶段多态势的市场行为影响下的配电网的实时控制，更不能实现未来主动配电网的投资规划决策。
技术实现思路
针对现有技术不能有效指导主动配电网投资规划决策的问题，本专利技术提供一种主动配电网运行时序仿真方法，通过对负荷、DG和储能的时序出力模拟以及主动配电网的多代理运行模拟，产生满足运行平衡约束并包含增长概率的主动配电网时序运行样本，用于主动配电网投资规划中的技术路径与指标关联性分析。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种主动配电网运行时序仿真方法，包括：进行主动配电网的中长期负荷预测；根据主动配电网的中长期负荷预测和光伏发电、风机发电的输出功率，获取储能装置的充放电状态；将分布式发电装置接入主动配电网容量的增长概率模型按照时间序列加入主动配电网的多代理运行场景过程中，根据主动配电网的中长期负荷预测、主动配电网中光伏发电和风机发电的时序输出功率模型以及储能装置的充放电状态，对主动配电网进行演进运行模拟，产生满足运行平衡约束并包含增长概率的主动配电网时序运行样本。进一步地，所述主动配电网的中长期负荷预测具体包括：将负荷分为居民用电负荷R、商业用电负荷C和工业用电负荷I，根据历史负荷统计估计数据获取每类负荷的日负荷水平因子和月负荷水平因子，进行月度负荷预测和年度负荷预测。进一步地，所述月度负荷预测和年度负荷预测具体包括：基于日负荷水平因子和月负荷水平因子，计算主动配电网中任意节点i在时序上的有功负荷Pi和无功负荷Qi：Pi＝Pi_0·M(u,m)·D(u,d)·(1+α)y·βi其中，Pi-0为节点i的基准负荷，M(u，m)为u类负荷的月负荷水平因子，D(u，d)为u类负荷的日负荷水平因子，u∈{R,C,I}，d∈{1,2,...,24}，m∈{1,2,...,12}，α为节点i的年均负荷增长率，y为节点i的时序模拟年数，βi为不确定性因子，fi-0为节点i的基准功率因数。进一步地，所述分布式发电装置接入主动配电网容量的增长概率模型的建立具体包括：对新增的分布式发电装置的接入容量进行预测，建立节点k上新增分布式发电装置的增长概率模型：[(Tk,1,Ck,1)；(Tk,2,Ck,2)；...(Tk,n,Ck,n)]其中，Tk,n为接装时间，Ck,n为接装容量，接装时间符合统计参数的正态分布，接装容量符合统计参数的均匀分布；Tk,max为最大接装时间，Ck,max为最大接装容量；对已有的分布式发电装置的容量增长，利用历史数据通过以下函数进行高斯多项式拟合，得到增长概率模型：其中，Ck(t)为增长的容量，an、bn和cn为高斯函数形态参数，N为构成拟合高斯多项式的项数，t为接装时间。进一步地，所述主动配电网中光伏发电和风机发电的时序输出功率模型的建立具体包括：光伏发电在t时刻的稳态输出功率模型表示为光照与温度的函数：其中，Pt为光伏电池组件在t时刻的实际有功输出，PSTC和rSTC分别为标准测试条件下光伏电池组件的最大输出功率和光照强度，rt为t时刻的光照强度值，k、Tt和Tτ分别为光伏发电的功率温度系数、电池温度和参考温度；风机在t时刻的稳态输出功率模型表示为风速的函数：其中，Pi,t为第i个风机在t时刻的输出功率，vt为t时刻的风速，vc为切入风速，vf为切出风速，vs为额定风速，Ri为第i个风机的额定容量。进一步地，所述获取储能装置的充放电状态具体包括：当光伏发电输出功率大于并网功率时，储能装置充电，当光伏发电输出功率小于并网功率时，储能装置放电，储能装置的状态函数为：SOCi,t+1＝SOCi,t+ηch,tΔPch,i,tΔt-ηdis,tΔPdis,i,tΔt约束条件：其中，SOCi,t为第i个储能装置在t时刻的荷电状态，ΔPch,i,t和ΔPdis,i,t分别为第i个储能装置在t时刻的充电功率和放电功率，ηch,t和ηdis,t分别为充电效率和放电效率，Δt为充放电时长，ΔPch,i,max和ΔPdis,i,max分别为储能装置的最大充电功率和最大放电功率，SOCi,min和SOCi,max分别为储能装置允许的最小荷电状态和最大荷电状态。进一步地，对主动配电网进行演进运行模拟时选择经济效益高的主动配电网的互动运行策略，所述互动运行策略包括储能装置的互动策略、柔性负荷的互动策略和分布式发电装置的互动策略中的一种或多种。进一步地，所述储能装置的互动策略具体为：在充放电次数范围内，储能装置在分时电价最低的时段进行充电，在分时电价最高的时段进放电，主动配电网的电价满足以下要求时，储能装置改变其充放电计划：pADN(t)＜max{pADN,sch(Tcha)}pADN(t)＞min{pADN,sch(Tdischa)}其中，Tcha和Tdischa分别为未来一定时间内的充电和放电时段；pADN,sch为主动配电网的分时电价；pADN(t)为主动配电网在t时刻的电价；当主动配电网的电价低于充电时段的最高价格或高于放电时段的最低价格，调整充放电时段，获取协调互动效益：其中，PEES为储能协调互动效益，ΔQESS为储能装置的调整电量。进一步地，所述柔性负荷的互动策略具体为：柔性负荷在互动过程中不断响应变动的指导电价，柔性负荷的协调互动效益为：其中PL为柔性负荷协调互动效益，QL,sch为计划负荷量，QL,DR为需求响应后负荷量，pADN,sch为主动配电网的分时电价，Q为柔性负荷量，pADN为主动配电网电价，ε为柔性负荷响应电价变化的灵敏性，其中，QL为负荷用电量。进一步地，所述分布式发电装置的互动策略具体为：当分布式发电装置每多发单位电量将增收对应的主动配电网电价，每少发单位电量将减收对应的主动配电网电价，分布式发电装置的协调互动效益为：PDG＝-pADN·ΔPDG其中，PDG为分布式电源协调互动效益，pADN为主动配电网电价，ΔPDG为分布式电源出力变化。与现有技术相比，本专利技术具有有益效果：具有良好的自治性、适应性以及协调性，适应了主动配电网的发展变化趋势，多代理系统MAS((Multi-Ag本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种主动配电网运行时序仿真方法，其特征在于，包括：进行主动配电网的中长期负荷预测；根据主动配电网的中长期负荷预测和光伏发电、风机发电的输出功率，获取储能装置的充放电状态；将分布式发电装置接入主动配电网容量的增长概率模型按照时间序列加入主动配电网的多代理运行场景过程中，根据主动配电网的中长期负荷预测、主动配电网中光伏发电和风机发电的时序输出功率模型以及储能装置的充放电状态，对主动配电网进行演进运行模拟，产生满足运行平衡约束并包含增长概率的主动配电网时序运行样本。

【技术特征摘要】
1.一种主动配电网运行时序仿真方法，其特征在于，包括：进行主动配电网的中长期负荷预测；根据主动配电网的中长期负荷预测和光伏发电、风机发电的输出功率，获取储能装置的充放电状态；将分布式发电装置接入主动配电网容量的增长概率模型按照时间序列加入主动配电网的多代理运行场景过程中，根据主动配电网的中长期负荷预测、主动配电网中光伏发电和风机发电的时序输出功率模型以及储能装置的充放电状态，对主动配电网进行演进运行模拟，产生满足运行平衡约束并包含增长概率的主动配电网时序运行样本。2.根据权利要求1所述的主动配电网运行时序仿真方法，其特征在于，所述主动配电网的中长期负荷预测具体包括：将负荷分为居民用电负荷R、商业用电负荷C和工业用电负荷I，根据历史负荷统计估计数据获取每类负荷的日负荷水平因子和月负荷水平因子，进行月度负荷预测和年度负荷预测。3.根据权利要求2所述的主动配电网运行时序仿真方法，其特征在于，所述月度负荷预测和年度负荷预测具体包括：基于日负荷水平因子和月负荷水平因子，计算主动配电网中任意节点i在时序上的有功负荷Pi和无功负荷Qi：Pi＝Pi_0·M(u,m)·D(u,d)·(1+α)y·βi其中，Pi-0为节点i的基准负荷，M(u，m)为u类负荷的月负荷水平因子，D(u，d)为u类负荷的日负荷水平因子，u∈{R,C,I}，d∈{1,2,...,24}，m∈{1,2,...,12}，α为节点i的年均负荷增长率，y为节点i的时序模拟年数，βi为不确定性因子，fi-0为节点i的基准功率因数。4.根据权利要求1所述的主动配电网运行时序仿真方法，其特征在于，所述分布式发电装置接入主动配电网容量的增长概率模型的建立具体包括：对新增的分布式发电装置的接入容量进行预测，建立节点k上新增分布式发电装置的增长概率模型：[(Tk,1,Ck,1)；(Tk,2,Ck,2)；...(Tk,n,Ck,n)]Ck,n≤Ck,max其中，Tk,n为接装时间，Ck,n为接装容量，接装时间符合统计参数的正态分布，接装容量符合统计参数的均匀分布；Tk,max为最大接装时间，Ck,max为最大接装容量；对已有的分布式发电装置的容量增长，利用历史数据通过以下函数进行高斯多项式拟合，得到增长概率模型：其中，Ck(t)为增长的容量，an、bn和cn为高斯函数形态参数，N为构成拟合高斯多项式的项数，t为接装时间。5.根据权利要求1所述的主动配电网运行时序仿真方法，其特征在于，所述主动配电网中光伏发电和风机发电的时序输出功率模型的建立具体包括：光伏发电在t时刻的稳态输出功率模型表示为光照与温度的函数：其中，Pt为光伏电池组件在t时刻的实际有功输出，PSTC和rSTC分别为标准测试条件下光伏电池组件的最大输出功率和光照强度，rt为t时刻的光照强度值，k、Tt和Tτ分别为光伏发电的功率温度系数、电池温度和参考温度；风机在t时刻的稳态输出功率模型表示为风速的函数：其中，Pi,t为第i个风机在t...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈彬，刘智煖，熊军，陈金祥，张逸，向月，刘友波，刘俊勇，柴雁欣，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，国网福建省电力有限公司电力科学研究院，国网福建省电力有限公司厦门供电公司，四川大学，
类型：发明
国别省市：福建,35