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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源发电,具体涉及考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法、介质及设备。
技术介绍
1、随着电网规模的不断扩大和延伸,构建风光抽水蓄能联合系统可有效平抑风光(风电和光电)发电功率的波动,提升风光能源的利用效率。容量配置不合理将导致成本过高或电网缺电率上升,而气象因素的不确定性会对引起风电、光电出力的波动,增加了风电、光电的预测难度,从而影响联合系统运行整体效益的评估,导致容量配置的优化结果产生误差。因此,有必要计及在不同季节气象特征下,对风电、光电的出力差异以及风光抽水蓄能联合系统容量优化配置问题及控制策略进行研究。
2、然而,一方面,在系统运行前大量采集系统运行相关数据需要几年甚至几十年的数据采集时间,会产生极大的规划时间成本,这种方式并不符合工程实际;另一方面,弃能现象日益严重,仅2017年上半年,全国弃风量达235亿kw·h,弃光量为37亿kw·h。因此,需要在发电场景数据量少的条件下,对风光抽水蓄能系统运行效益进行估计,并提升新能源消纳能力。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足,提供一种考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法、介质及设备,考虑了多元气象组合下不同季节的风电、光电的随机性,有效地提升了风光抽蓄联合系统容量优化配置效果。
2、为实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:
3、考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于,包括如下步骤:
4、步骤1:收集
5、步骤2:构建风光抽蓄联合系统容量双层优化模型,上层模型以风光历史出力数据为输入,以年经济效益最大且风光波动率最小为目标,下层模型对不同季节风光发电场景采用自适应k-m特征聚类法进行缩减,得到风光发电场景子集并计算对应场景的时序弃风弃光功率;
6、步骤3:对上层模型运用粒子群缩减优化算法求解,下层模型结合计算的时序弃风弃光功率,对上层模型的抽水蓄能电站储能容量进行优化控制并反馈给上层模型,上下层模型迭代求解达到最大迭代次数时,得到风光抽蓄系统容量最优配置方案。
7、为优化上述技术方案,采取的具体措施还包括:
8、进一步地,步骤1中,所述气象数据包括不同季节下不同高度上的风速、风向、气压、温度、相对湿度及总辐照度;以及对收集的数据进行如下处理:
9、
10、式中,xt为t时刻的原始数据,xt′为t时刻的处理后的数据,xmax为数据信息的最大值,xmin为数据信息的最小值。
11、进一步地,步骤1中,所述利用条件tgan生成考虑多元气象组合的不同季节风光发电场景,具体过程为:
12、将风光历史出力数据作为训练样本集;
13、定义不同季节风光发电场景作为静态特征sm,m为不同发电场景,将气象数据作为动态特征ci,i表示训练样本集个数,设置训练次数n,将训练样本集中的数据及其动态特征季节序列输入条件tgan完成网络训练,将季节场景特征条件sm和ci输入生成器,对春、夏、秋、冬四季的风光发电场景生成结果。
14、进一步地,所述条件tgan的网络训练过程包括:
15、1)将时间信息嵌入到训练样本集中,生成训练样本时间序列集(sm,x1:t)以及联合分布p,t为时间序列长度,x1:t为时间序列长度1至t的动态特征向量,将训练样本时间序列集作为嵌入函数的输入,嵌入函数计算公式为:
16、
17、式中,sm为真实高维静态特征向量,hs为映射后的低维静态特征向量,ht表示第t时刻的低维动态特征向量,xt表示第t时刻高维动态特征向量,es、e分别为静态特征向量、动态特征向量对应的嵌入函数;
18、2)对hs、ht进行复现,重构原始高维动静态特征,具体计算公式为:
19、
20、式中,rs、r分别为静态特征向量、动态特征向量的复现函数,为复现解码后的高维静态特征向量,为恢复t时刻高维度动态特征向量;
21、3)将sm与ci作为监督因子,与已知分布的随机输入作为生成器的输入,生成器函数的具体计算公式为:
22、
23、式中,gs、g分别为静态特征向量、动态特征向量的生成器函数,zs、zt分别属于已知分布的静态、动态随机向量空间的随机抽样,为生成的静态特征向量,为生成第,时刻的动态特征向量;
24、4)将tgan生成器的输出结果与嵌入式函数的输出结果共同经过联合编码器得到合成输出,将合成输出和待生成的季节场景特征条件sm′和ci′作为判别器的输入,得到分类结果,并将判别器的输出结果与真实风光时序序列进行比较,判别器函数公式为:
25、
26、式中,分别为静态特征向量、动态特征向量的判别器函数,表示静态特征生成分类结果,为t时刻动态特征生成分类结果,为联合编码第,时刻的输出结果;
27、5)对全局的损失函数v进行优化,具体公式为:
28、
29、式中,全局的损失函数v包括v(e,r)和λ、η为权重参数,ler为嵌入函数和复现函数输出结果联合损失函数,为服从分布(sm,x1:t)~p的期望算子,lgd为生成器和判别器的联合损失函数,leg为监督损失函数,
30、进一步地,步骤2中,所述上层模型以风光历史出力数据为输入,以年经济效益最大且风光波动率最小为目标,具体如下:
31、年经济效益最大的目标函数f1具体公式为:
32、
33、风光波动率最小的目标函数f2具体公式为:
34、
35、式中,a为天数,a为抽水蓄能电站平均年成本参数,cw,t为,时段风电场向电网售电的单位电价,cso,t为,时段光伏电场向电网售电的单位电价,cf,t为t时段抽水蓄能电站向电网售电的单位电价,cp,t为t时段抽水费用,为水库单位平均年修建和运行费用,为水泵单位平均年安装和运行费用,pwt为t时段风电场输送电网的功率,pso,t为t时段光伏电站输送电网的功率,pf,t为t时段水轮机组发电功率,pp,t为,时段水泵的抽水功率,rmax为水库的最大容量,qmax为水轮机组的最大发电功率,分别为风电、光电的装机容量。
36、进一步地,所述上层模型的约束条件包括:
37、电网接受功率平衡约束:
38、pmin≤pw,t+pso,t+pft≤pmax;
39、式中,pmin、pmax为电网可接收的最小、最大功率;
40、水库能量平衡约束:
41、
42、式中,ηp为水泵的抽水效率,ηf为水轮机的发电效率,rdump为未被水库储存的容量;
43、水库容量约束:
44、0≤rt≤rmax;
45、式中,rt为t时刻水库的容本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤1中,所述气象数据包括不同季节下不同高度上的风速、风向、气压、温度、相对湿度及总辐照度;以及对收集的数据进行如下处理:
3.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤1中,所述利用条件TGAN生成考虑多元气象组合的不同季节风光发电场景,具体过程为:
4.如权利要求3所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:所述条件TGAN的网络训练过程包括:
5.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤2中,所述上层模型以风光历史出力数据为输入,以年经济效益最大且风光波动率最小为目标,具体如下:
6.如权利要求5所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:所述上层模型的约束条件包括:
7.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征
8.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤3中,所述下层模型结合计算的时序弃风弃光功率,对上层模型的抽水蓄能电站储能容量进行优化控制并反馈给上层模型,具体为:
9.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序使计算机执行如权利要求1-8任一项所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行计算机程序时,实现如权利要求1-8任一项所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法。
...【技术特征摘要】
1.考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤1中,所述气象数据包括不同季节下不同高度上的风速、风向、气压、温度、相对湿度及总辐照度;以及对收集的数据进行如下处理:
3.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤1中,所述利用条件tgan生成考虑多元气象组合的不同季节风光发电场景,具体过程为:
4.如权利要求3所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:所述条件tgan的网络训练过程包括:
5.如权利要求1所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄系统容量优化配置方法,其特征在于:步骤2中,所述上层模型以风光历史出力数据为输入,以年经济效益最大且风光波动率最小为目标,具体如下:
6.如权利要求5所述的考虑季节及气象特征的风光抽蓄...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏璐,梁允,李伊吟,李哲,王丽,杨宣,
申请(专利权)人:河南省气象服务中心河南省气象影视和宣传中心,
类型:发明
国别省市:
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