【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及系统规划与运行领域，具体涉及一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法及系统。
技术介绍
1、伴随着世界能源体系向清洁低碳、安全高效转型，我国能源和电力发展处于重要战略机遇期，能源供需格局持续快速发展。新能源发电由于具有分布广泛、可持续性高、经济环保等特点，在各国电力系统中逐渐被广泛运用，以应对能源短缺、环境保护等问题。在世界范围内，大规模新能源并网的新型电力系统已成为未来电力系统发展的必然趋势。
2、然而，新能源发电出力的波动性、随机性和间歇性给电力系统的充裕性带来了风险。作为电力系统运行的重要任务，维持系统电力电量平衡的难度正因新能源发电的季节性与不确定性逐步上升。与此同时，在传统的充裕性量化中，不考虑一次能源本身供应的不充足情况或仅对某一能源供应网络故障进行建模，难以反映诸如煤炭、石油以及风能、太阳能等能源的供应能力对电力系统的影响。从能量流动的角度来观察，能量最早储存在一次能源之中，需要通过一定的变化才转换为电能为电力系统所用。因此作为能量流上游的一次能源供应充裕性直接影响到系统可生产电能的多少，进而影响系统充裕性。因煤炭短缺、缺水导致的限电现象出现，都源于气象原因严重影响了风能、水能等可再生能源的供给能力，进而波及部分化石能源的价格，最终导致电力供应不足。这表明一次能源供应能力对于系统维持电力电量供需平衡有着深刻影响，但现有研究没有对这一因素加以考虑。
3、新型电力系统量化电力电量充裕性的主要难点在于如何处理新能源出力与负荷需求的不确定性，过去通过显式函数表征的解析方法复杂度
4、因此当前对于新型电力系统充裕性的量化不仅需要考察其传统的电力电量充裕性，还需要考虑一次能源供应的充裕性。由于电力电量充裕性与一次能源供应充裕性都源自于系统各种资源供给与配置，最终表现为满足电力电量供需平衡的能力，因此本专利技术将其合并为资源充裕性，并建立一种面向新型电力系统的资源充裕性量化方法与系统进行计算。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法及系统，同时量化电力系统的传统充裕性水平与一次能源供应水平，以弥补现有研究的不足，从而更好地满足新型电力系统运行需要。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，包括如下步骤：
3、步骤101，基于系统机组参数、负荷时序曲线以及新能源机组的历史出力的原始数据，生成多个原始场景，计算各场景的随机变量误差，并计算各场景的标准概率，根据每个原始场景下的标准概率分布，对生成的场景进行聚类运算；将计算的每一类场景中多个场景数据的均值作为典型日场景；
4、步骤102，构建考虑一次能源电量生产占比的机组组合模型，根据机组组合模型获得各典型日运行数据，具体通过以运行成本最小为目标构建目标函数，并结合约束条件得到考虑一次能源电量生产占比的机组组合模型；
5、步骤103，建立包括电力电量充裕性与一次能源供应充裕性两方面的资源充裕性量化指标体系，根据上述资源充裕性量化指标体系计算不同典型场景下的电力电量充裕性与不同一次能源供充裕性；
6、步骤104，计算系统给定边界条件时所有场景下的资源充裕性指标，输出该初始数据下的系统资源充裕性结果。
7、步骤101中通过蒙特卡洛法计算各场景的随机变量误差；
8、各场景的标准概率的计算公式如下：
9、
10、上式中：p(s)为标准概率，ω(s)为第s个场景的概率，其计算公式如下：
11、
12、上式中：t为典型日内划分的时间段数量；nl为负荷需求误差的概率分布函数所划分的区间段数；δll,t,s为场景s的t时刻下对应区间内负荷需求误差；γδl为给定负荷需求误差所对应的误差概率；δl为某一负荷需求误差；n为新能源机组的种类数；ni为第i种新能源机组出力误差的概率分布函数所划分的区间段数；为场景s的t时刻下对应区间内的第i种新能源机组出力误差；分别为给定误差所对应的误差概率；δp为某一新能源机组出力误差。
13、步骤102中建立的运行成本最小的目标函数的表达式如下：
14、
15、上式中：f为典型日内的总运行成本，包括常规机组煤耗及启停成本cg、储能电站维护成本cem、二氧化碳排放成本cco2、新能源未消纳成本cre及切负荷成本ccut五部分；ci、分别为第i台常规机组煤耗成本、启动成本与关停成本；pi,t为第i台常规机组实际出力；com为储能电站维护成本；pess,n为储能电站额定功率；ce为碳排放系数；ei,t为常规机组的二氧化碳排放量；为第w种新能源未消纳惩罚系数；为给定情景中的第w种新能源预测出力；为给定情景中的第w种新能源实际出力；cd为切负荷惩罚系数；为节点d切负荷大小。
16、步骤102中的约束条件包括：
17、条件一：系统运行约束，其表达式如下：
18、
19、上式中：d、i、e、l分别为节点负荷、发电机、储能电站、线路下标，nw为第w种新能源机组下标；pd,t为t时刻节点负荷大小；和分别为t时刻储能电站充、放电功率；pl,t为t时刻线路的传输功率；分别为t时刻与线路l连接的节点m、n处的相角值；为平衡节点的相角；xl为支路l的电抗值；pl,max为支路l输电功率允许的最大值；
20、条件二：常规机组运行约束，其表达式如下：
21、
22、上式中：分别为机组i允许出力下限和上限，为t时刻机组启停变量；为机组i在场景s下的实际出力；uri、dri分别为机组的上爬坡速率和下爬坡速率允许的最大值；分别表示机组已经连续开机和停机的时间；ton,i、toff,i分别表示机组最小开机和停机时间；
23、条件三：新能源机组出力约束，其表达式如下：
24、
25、上式中：为第w种新能源机组的装机容量；
26、条件四：储能电站运行约束，其表达式如下：
27、
28、上式中：和分别为储能电站充、放电工作状态的0-1变量；为储能电站的额定功率；ee,t为储能电站储能量；ee,min、ee,max分别为储能电站最小、最大储能量；ηc和ηd分别为储能电站充、放电过程中能量转化效率；ee,t、ee,t0分别为初始与结束时刻的储能量；
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1.一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤101中通过蒙特卡洛法计算各场景的随机变量误差；
3.根据权利要求2所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤102中建立的运行成本最小的目标函数的表达式如下：
4.根据权利要求3所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤102中的约束条件包括：
5.根据权利要求4所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤103中的电力电量充裕性指标包括失负荷概率LOLP与失负荷电量期望EENS，其中：
6.根据权利要求5所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤104具体是根据机组组合结果及各一次能源权重，对各场景分别计算电力电量充裕性指标LOLP、EENS与一次能源供应充裕性指标EPI、REPPE，计算当前系统的资源充裕性结果，电力电量充裕性指标
7.一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化系统，其特征在于：包括：
8.根据权利要求7所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化系统，其特征在于：所述场景生成模块，具体包括：
9.根据权利要求7所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化系统，其特征在于：所述机组组合模块，具体包括：
10.根据权利要求7所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化系统，其特征在于：所述量化指标构建模块，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤101中通过蒙特卡洛法计算各场景的随机变量误差；
3.根据权利要求2所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤102中建立的运行成本最小的目标函数的表达式如下：
4.根据权利要求3所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤102中的约束条件包括：
5.根据权利要求4所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充裕性量化方法，其特征在于：步骤103中的电力电量充裕性指标包括失负荷概率lolp与失负荷电量期望eens，其中：
6.根据权利要求5所述的一种考虑能源供应风险的电力系统资源充...
【专利技术属性】
技术研发人员：王尧，梁燕，周明，武昭原，孟子剑，刘昞璋，刘红丽，王鹏，荆永明，高瑾，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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