【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析风险管理，尤其涉及多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法及系统。
技术介绍
1、电力系统大数据时代中，海量初始场景中会存在诸多相似场景，且相似场景对于电力系统中各类包含不确定性问题的应用研究(例如：生产管理、经营分析、运行优化等)结果的影响较小，因此需要利用场景缩减技术将大量不确定性场景缩减为少数确定性场景，即典型场景。在覆盖原场景典型特征前提下，明显减少优化求解的计算量，提高海量场景的使用效率和精准性，因而场景缩减成为处理电力系统不确定性问题的主要方法之一。电力系统中典型场景的生成按场景缩减结果可分为典型断面集场景、典型日场景(包含典型时段场景)、典型日集场景三类。
2、针对典型断面集场景类，国内外现有场景缩减方法多为抽样法及启发式算法。其中，抽样法常用的有蒙特卡洛抽样、拉丁超立抽样(lhs)等，然而抽样法需基于大数定理才能提高计算精度，因此计算量巨大；针对抽样初始场景规模过大而导致的计算效率低的问题，我国学者提出了各种启发式算法，主要包含有k-medoids聚类算法、k-means聚类算法、同步回代约简法(sbr)、快速前向选择法(ffs)等。然而基于数据间的相似程度，启发式算法易受到初始场景集几何结构特性影响而陷入局部最优解，对不同类型的场景适用性较差，且随着数据规模增大，计算复杂度呈指数增长。因此，我国及国外部分研究人员进一步提出了考虑概率特征的场景缩减法，例如基于概率分布特征的拉丁超立方法采样、考虑wasserstein概率分布距离的改进k-medoids聚类场景生成法，显著提高
3、针对典型日场景类，国内外常见的方法囊括了上述典型断面集场景生成方法，区别仅在于单位样本维度大小。此外，主观选择法、最优化筛选法也是目前获得典型日场景重要的手段。主观选择法是目前解决工程问题常用的方法，即先根据公休情况、气象情况、气候情况及季度月份等对原始数据分类，然后人为地进行选择，具有方法简单，但主观性强且选取结果代表性弱、误差大的特点。最优化筛选法则通过定义多重数据特性指标，构建线性规划模型，进行最优化求解获得最佳典型日，该方法更全面地考虑了原始数据间多种数理统计特征，典型曰选取结果的代表性显著增强。该类场景缩减方法常应用于电力系统中日前调度、运行模拟、经济运行优化、动态无功优化等方面。而针对长时间尺度问题，该方法虽然包含连续的时序信息，但由于单一典型日所囊括的原始场景信息特征较少，场景多样性受到影响，仍然会导致不全面的分析结果，因此，典型日集的生成方法有待进一步研究。
4、针对典型日集场景类的研究，基于最优化筛选法，国内外已有研究人员从数理统计特征的角度，进一步提出了典型日集选取综合评估指标体系，包含统计指标和时序指标，增加了对场景极端性的考虑，并通过构建典型日权重系数向量，优化求得了最佳典型日集。此外，我国有学者从曲线形态特征入手，基于所定义的曲线形态相似性指标，聚类得到典型日集。该方法立足于单位样本的整体层面，同时兼顾了启发式算法的计算效率，然而缺少对曲线形态的耦合性等其它特性的研究。该类场景缩减方法具有多个连续时段场景，包含了电网运行和规划所需的数据基础，常应用于电力系统规划与运行协同的中长期规划方面，包括输电网规划、风光储微电网容量优化配置、分布式电源选址与容量规划，且模型通常构建双层规划结构，上层考虑决策规划，下层进行最优运行调。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，能够解决目前状况下现有的作业过程危险点辨识不全，安全预控措施执行不到位，作业人员安全意识差，作业过程中自我认知与实际情况存在偏差进而违章作业导致不安全事件，进而控制措施、应急措施不到位引发事故、扩大事故的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，包括：基于中长期供需风险辨识与场景模拟，研究高比例新能源省级电网供应能力充裕性时空分布量化评估技术，研究考虑源荷双侧高度不确定性环境下电力电量平衡，提出中长期供应-调节综合能力充裕性量化评估技术，基于供应-调节能力充裕性分析，研究面向省级电网分区的资源统筹配置策略，考虑结合不同保障资源的应用场景及近中期政策环境，研究资源配置方案的可行性风险衡量、经济性比选决策推演技术。
4、作为本专利技术所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法的一种优选方案，其中：所述中长期供需风险辨识与场景模拟包括，新能源发电的不确定性，负荷的不确定性，电力市场的不确定性，政策的不确定性；
5、基于关键风险因素，采用蒙特卡罗模拟方法，生成大量的风险场景，反映不同的供需风险情况，根据关键风险因素的概率分布，随机抽样生成不同的风险因素取值；根据风险因素取值，计算相应的新能源发电、负荷、电力市场、政策参数；根据参数，运行省级电网供需平衡模型，得到不同的风险场景输出；
6、对风险场景进行聚类分析，选取具有代表性的风险场景，作为后续评估的输入数据，根据风险场景输出，计算风险场景之间的相似度，采用层次聚类算法，将风险场景分为若干类别；根据类别内的风险场景数量和类别间的风险场景差异，确定每个类别的权重；根据类别内的风险场景相似度，从每个类别中选取一个最具代表性的风险场景，作为该类别的代表风险场景；根据代表风险场景的权重，从中选取一定数量的风险场景，作为后续评估的输入数据。
7、作为本专利技术所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法的一种优选方案，其中：所述供应能力充裕性时空分布量化评估技术包括，建立省级电网供应能力充裕性评估模型，根据不同风险水平下的供需场景，计算各时段各分区的新能源出力、负荷、电网输送能力、储能调节能力、需求响应能力数据，构建高比例新能源省级电网供需平衡数据集；
8、对于每个时段，根据供需平衡数据集，计算各分区的概率负荷持续曲线pldc，表示各分区在不同概率水平下的负荷水平，公式如下：
9、
10、其中，i表示分区编号，j表示场景编号，n表示场景总数，lij表示第i个分区在第j个场景下的负荷水平，pij表示第i个分区在第j个场景下的发生概率，δ表示狄拉克函数，p表示概率水平；
11、对于每个时段，根据供需平衡数据集，计算各分区的概率供需平衡曲线psdbc，表示各分区在不同概率水平下的供需平衡水平，公式如下：
12、
13、其中，sij表示第i个分区在第j个场景下的供应水平。
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1.多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述中长期供需风险辨识与场景模拟包括，新能源发电的不确定性，负荷的不确定性，电力市场的不确定性，政策的不确定性；
3.如权利要求2所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述供应能力充裕性时空分布量化评估技术包括，建立省级电网供应能力充裕性评估模型，根据不同风险水平下的供需场景，计算各时段各分区的新能源出力、负荷、电网输送能力、储能调节能力、需求响应能力数据，构建高比例新能源省级电网供需平衡数据集；
4.如权利要求3所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述中长期供应-调节综合能力充裕性量化评估技术包括，建立源荷双侧高度不确定性环境下电力电量平衡模型，综合考虑新能源出力波动、负荷波动、电网输送能力、储能调节能力、需求响应能力因素，采用随机优化方法，求解不同风险场景下的最优电力电量平衡方案，包括最优新能源出力、最优储能出力、最优需求响应出力，根据不同风险水平
5.如权利要求4所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述供应-调节能力充裕性分析包括，根据不同风险水平下的供需场景和最优电力电量平衡方案，计算各时段各分区的供应能力充裕度指标、调节能力充裕度指标、电量平衡成本指标数据，构建中长期供应-调节综合能力充裕性数据集；
6.如权利要求5所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述资源统筹配置策略包括，考虑供应-调节能力充裕性分析结果，考虑省内分区互联互济、各品类资源协同配合，基于成本-效益分析方法，对源网荷储不同环节的资源配置效率进行分析，研究面向省级电网分区的资源统筹配置策略；
7.如权利要求6所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述资源统筹配置策略还包括，提出政策保障体系，根据新能源政策、电动汽车、储能不同保障资源方面的政策，分析新能源政策的目标、内容、实施情况、效果评估，确定不同保障资源的政策支持力，包括新能源消纳、新能源补贴、新能源配额制定相应的政策措施，促进不同保障资源的发展和应用，提高供应能力保障水平，确保供电可靠性；
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法的系统，其特征在于：数据收集与处理模块、风险评估模块、供应调节策略制定模块、决策支持模块、实施与监控模块、反馈与学习模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述中长期供需风险辨识与场景模拟包括，新能源发电的不确定性，负荷的不确定性，电力市场的不确定性，政策的不确定性；
3.如权利要求2所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述供应能力充裕性时空分布量化评估技术包括，建立省级电网供应能力充裕性评估模型，根据不同风险水平下的供需场景，计算各时段各分区的新能源出力、负荷、电网输送能力、储能调节能力、需求响应能力数据，构建高比例新能源省级电网供需平衡数据集；
4.如权利要求3所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述中长期供应-调节综合能力充裕性量化评估技术包括，建立源荷双侧高度不确定性环境下电力电量平衡模型，综合考虑新能源出力波动、负荷波动、电网输送能力、储能调节能力、需求响应能力因素，采用随机优化方法，求解不同风险场景下的最优电力电量平衡方案，包括最优新能源出力、最优储能出力、最优需求响应出力，根据不同风险水平下的供需场景，计算各时段各分区的新能源出力、负荷、电网输送能力、储能调节能力、需求响应能力数据，构建源荷双侧高度不确定性环境下电力电量平衡数据集；
5.如权利要求4所述的多场景供需风险下中长期供应调节量化评估方法，其特征在于：所述供应-调节能力充裕性分析包括，根据不同风险水平下的供需场景和最优电力电量平衡方案，计算各时段各分区的...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘霄，蒋海玮，赵琳，张娜，吉星，刘禹彤，商文颖，程孟增，侯依昕，刘广朔，赵竞智，徐熙林，胡旌伟，董健，陈若镜，刘凯，王宗元，杨方圆，杨朔，张玫珊，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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