【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力系统优化，特别涉及一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法。
技术介绍
1、相关技术中，以新能源为主体的新型电力系统对稳定性的要求越来越高，但其天然的“天气耦合性”和“系统脆弱性”，导致风电供应能力受损。此外，全球变暖等自然因素的叠加导致近年来极端天气频发，进一步放大源荷双侧不确定性以及电网运行备用协调风险，提升极端天气影响下高比例风电电力系统保供能力显得尤为重要。然而，近年来，全球各地均不同程度的出现由极端天气自然灾害引发的突发性大面积停电事故，尤其是因遭受寒潮、风电骤降和高温影响，在新能源供应地区更易出现电力供应紧张的情况，其中，寒潮天气是影响大规模风电电力系统正常运行的重要极端天气之一。
2、然而，相关技术中的电力系统优化方法多是面向笼统的极端天气，缺乏针对寒潮天气的电力系统优化方法，寒潮天气下风速的突然变化、负荷的增加、以及新能源发电能力的差异等，均可能在一定程度上增加电力系统的运行难度与调度难度，如何在寒潮天气带来的高度不确定性下有效对电力系统进行精细的调度和控制，亟待解决。
技术实现思路
1、本申请提供一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法，以解决相关技术中的电力系统优化方法多是面向笼统的极端天气，缺乏针对寒潮天气的电力系统优化方法，寒潮天气下风速的突然变化、负荷的增加、以及新能源发电能力的差异等，均可能在一定程度上增加电力系统的运行难度与调度难度，如何在寒潮天气带来的高度不确定性下有效对电力系统进行精细的调度和控制等问题
2、本申请第一方面实施例提供一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法，包括以下步骤：采集电力系统所处环境的寒潮天气信息；基于所述寒潮天气信息，利用预先构建的基于距离-生成对抗网络的寒潮天气下风电输出功率模型获取寒潮天气下风电低出力值；基于所述寒潮天气下风电低出力值，利用预先构建的风电低出力的风电-火电联合优化调度模型获取寒潮天气下的机组出力和潮流分布；基于所述机组出力和所述潮流分布，利用矩阵分割策略对风电和负荷进行矩阵分解，以优化所述电力系统。
3、可选地，在本申请的一个实施例中，在获取所述寒潮天气下风电低出力值之前，还包括：采集历史数据中的寒潮风电特征；根据所述寒潮风电特征生成寒潮下的风电发电功率，以建立所述基于距离-生成对抗网络的寒潮天气下风电输出功率模型；基于电力系统优的最小期望系统总成本应对所有寒潮天气带来的不确定性，构建所述基于风电低出力的风电-火电联合优化调度模型。
4、可选地，在本申请的一个实施例中，所述构建所述基于风电低出力的风电-火电联合优化调度模型，包括：建立所述风电-火电联合优化调度模型的目标函数；基于寒潮极端气象下的功率平衡约束、潮流约束和所述目标函数生成所述风电-火电联合优化调度模型。
5、可选地，在本申请的一个实施例中，所述目标函数为：
6、
7、其中，为火电机组i在时段t的发电成本，为火电机组i在时段t的开机成本，为火电机组i在时段t的停机成本，为寒潮天气下的风电场j在时段t的供电不足成本。
8、可选地，在本申请的一个实施例中，所述寒潮天气下风电输出功率模型的预测公式为：
9、
10、其中，表示预测风电功率，xj表示高斯分布中的随机噪声，g表示所述生成对抗网络中训练完成的生成器。
11、可选地，在本申请的一个实施例中，所述矩阵分割策略中的风电-负荷历史功率数据矩阵为：
12、
13、其中，pw,t、pload,t分别为寒潮天气下的风电和负荷有功功率的矢量矩阵，括号的第一项为风电数据矩阵，k∈k表示风电场的数量，横项表示从时间t到t+t第k个风电场以及k个风电场的有功功率，纵项表示从第k到k个风电场在时间t+t到的有功功率，括号的第二项为负荷数据矩阵，q∈q表示负荷区域的数量，横项表示从时间t到t+t第q区负荷及q区负荷有功功率，纵项表示从第q到q区负荷在时间t+t到的有功功率。
14、本申请第二方面实施例提供一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化装置，包括：第一采集模块，用于采集电力系统所处环境的寒潮天气信息；第一获取模块，用于基于所述寒潮天气信息，利用预先构建的基于距离-生成对抗网络的寒潮天气下风电输出功率模型获取寒潮天气下风电低出力值；第二获取模块，用于基于所述寒潮天气下风电低出力值，利用预先构建的风电低出力的风电-火电联合优化调度模型获取寒潮天气下的机组出力和潮流分布；优化模块，用于基于所述机组出力和所述潮流分布，利用矩阵分割策略对风电和负荷进行矩阵分解，以优化所述电力系统。
15、可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：第二采集模块，用于在获取所述寒潮天气下风电低出力值之前，采集历史数据中的寒潮风电特征；建立模块，用于根据所述寒潮风电特征生成寒潮下的风电发电功率，以建立所述基于距离-生成对抗网络的寒潮天气下风电输出功率模型；构建模块，用于基于电力系统优的最小期望系统总成本应对所有寒潮天气带来的不确定性，构建所述基于风电低出力的风电-火电联合优化调度模型；
16、可选地，在本申请的一个实施例中，所述构建模块，包括：建立单元，用于建立所述风电-火电联合优化调度模型的目标函数；生成单元，用于基于寒潮极端气象下的功率平衡约束、潮流约束和所述目标函数生成所述风电-火电联合优化调度模型。
17、可选地，在本申请的一个实施例中，所述目标函数为：
18、
19、其中，为火电机组i在时段t的发电成本，为火电机组i在时段t的开机成本，为火电机组i在时段t的停机成本，为寒潮天气下的风电场j在时段t的供电不足成本。
20、可选地，在本申请的一个实施例中，所述寒潮天气下风电输出功率模型的预测公式为：
21、
22、其中，表示预测风电功率，xj表示高斯分布中的随机噪声，g表示所述生成对抗网络中训练完成的生成器。
23、可选地，在本申请的一个实施例中，所述矩阵分割策略中的风电-负荷历史功率数据矩阵为：
24、
25、其中，pw,t、pload,t分别为寒潮天气下的风电和负荷有功功率的矢量矩阵，括号的第一项为风电数据矩阵，k∈k表示风电场的数量，横项表示从时间t到t+t第k个风电场以及k个风电场的有功功率，纵项表示从第k到k个风电场在时间t+t到的有功功率，括号的第二项为负荷数据矩阵，q∈q表示负荷区域的数量，横项表示从时间t到t+t第q区负荷及q区负荷有功功率，纵项表示从第q到q区负荷在时间t+t到的有功功率。
26、本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法。
27、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述寒潮天气下风电低出力值之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述基于风电低出力的风电-火电联合优化调度模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述寒潮天气下风电输出功率模型的预测公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矩阵分割策略中的风电-负荷历史功率数据矩阵为：
7.一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-6任一项所述的考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法。
9.一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，该程序被处理器执行，以用
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时，以用于实现如权利要求1-6任一项所述的考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑寒潮天气的大规模风电并网的电力系统优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述寒潮天气下风电低出力值之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述基于风电低出力的风电-火电联合优化调度模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述寒潮天气下风电输出功率模型的预测公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矩阵分割策略中的风电-负荷历史功率数据矩阵为：
7.一种考虑寒潮天气的大规模风电并...
【专利技术属性】
技术研发人员：余扬昊，姜海洋，孙博，韩锋，李森，张宁，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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