【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统领域，具体而言，涉及一种电力系统的发电控制方法及装置、计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在电力系统规划领域中，风电可信容量通常为在保持系统原有可靠性水平的基础上，风力发电能够替换的常规机组容量，而容量可信度是指该替换容量占风电场总装机容量的百分比，两个指标量纲不同，概念相同。目前的研究中，容量可信度通常有以下四种定义方式：(1)等可靠容量比例，即风电可以替换完全可靠的常规机组容量比例；(2)等常规机组容量比例，即风电可以替换具有一定停运率的常规机组容量比例；(3)置信度下的可靠出力，即定义发电侧的可靠出力为某置信度下机组可用容量大小，风电容量可信度为风电接入后该可靠出力的增量；(4)有效负荷承载力，即风电接入前后能够供应的负荷差值占风电装机容量的比例。
2、然而，在含高比例新能源电力系统的运行阶段，一方面，由于风电场的出力本身就有明显的随机波动性，加之预测存在误差等客观条件，给系统带来了不确定性；另一方面由于机组技术约束、负荷水平不断变化，机组的启停状态、出力大小也会随之发生改变，而系统潮流、系统频率、节点电压等系统运行条件的变化也时刻影响着元件。
3、针对上述相关技术中电力系统的风电出力存在明显的波动性，容易造成电力系统运行不稳定的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种电力系统的发电控制方法及装置、计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中电力系统的风电出力存在明显的波动性，容易造成电力系统运
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种电力系统的发电控制方法，包括：获取电力系统中风电机组发电的风电容量和火电机组发电的火电容量；利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在所述风电容量下的原始指标值，其中，所述机组组合模型是使用多组训练数据通过机器学习的方式进行训练得到的，所述多组训练数据中的每一组均包括：样本机组数据、与样本机组数据对应的样本原始指标值，所述原始指标值用于评估所述电力系统的运行状态；利用所述机组组合模型对所述电力系统的当前机组数据进行处理，得到所述电力系统的当前指标值，其中，所述当前机组数据为所述电力系统中利用所述火电容量替代预定值的所述风电容量后的机组数据；在确定所述当前指标值与所述原始指标值之间的偏差小于偏差阈值时，获取所述电力系统的火电容量增量和风电容量减量，其中，所述火电容量增量为所述偏差小于所述偏差阈值时所述电力系统的当前火电容量与所述火电容量之间的偏差值，所述风电容量减量为所述偏差小于所述偏差阈值时所述电力系统的当前风电容量与所述风电容量之间的偏差值；利用所述火电容量增量替代所述风电容量减量以控制所述电力系统进行发电。
3、可选地，在利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值之前，该电力系统的发电控制方法还包括：获取所述电力系统中各机组的基础数据和待检修机组的检修信息，其中，所述基础数据为所述电力系统中用于分析所述原始指标值的数据，所述待检修机组为所述电力系统中需要进行检修的机组；根据所述检修信息利用等备用容量法生成对待检修机组的检修策略；基于所述基础数据、所述检修信息及所述检修策略生成所述机组数据。
4、可选地，根据所述检修信息利用等备用容量法生成对待检修机组的检修策略，包括：获取所述待检修机组的机组容量；将所述机组容量进行降序排序或升序排序，得到排序结果；利用所述等备用容量法筛选出所述电力系统运行过程中备用容量最高的时段，其中，所述备用容量为避免因紧急情况导致所述电力系统发生故障的发电容量；将各所述待检修机组按照排序结果在所述时段内依次进行检修。
5、可选地，在利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值之前，该电力系统的发电控制方法还包括：以所述电力系统的运行成本达到最低为目标确定目标函数；对所述电力系统运行过程中各机组的系统参数和运行参数进行约束，得到约束条件，其中，所述约束条件至少包括：功率平衡约束、热备用约束及元件技术约束；根据所述目标函数和所述约束条件生成所述机组组合模型。
6、可选地，利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值，包括：利用所述机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统的状态值，其中，所述状态值至少包括：负荷值、机组容量值；根据所述负荷值和所述机组容量值利用第一公式得到电力不足概率值，其中，所述第一公式为：lolp＝p(pload,t＞pgen,t)，lolp为所述电力不足概率值，p()为概率函数，pload,t为所述电力系统在时段t内的所述负荷值，pgen,t为所述电力系统在时段t内的所述机组容量值，所述电力不足概率值为所述负荷值超过所有所述机组容量值的概率；根据所述电力不足概率值利用第二公式得到电力不足期望值，其中，所述第二公式为：lole＝lolp×t，lole为所述电力不足期望值，t为所述时段t的总个数，所述电力不足期望值为所述电力系统无法满足负荷需求的时段数；根据所述负荷值和所述机组容量值利用第三公式得到电量不足期望值，其中，所述第三公式为：eens为所述电量不足期望值，所述电量不足期望值为在检修周期内所述电力系统的发电容量无法满足实际需求的期望值；基于所述电力不足概率值、所述电力不足期望值及所述电量不足期望值组成所述原始指标值。
7、可选地，在利用机组组合模型对所述电力系统的当前机组数据进行处理，得到所述电力系统的当前指标值之前，该电力系统的发电控制方法还包括：增加所述火电机组的所述火电容量，以替代所述预定值的所述风电容量继续控制所述电力系统进行发电；获取所述电力系统的所述当前机组数据。
8、可选地，利用所述火电容量增量等效替代所述风电容量减量以控制所述电力系统进行发电，包括：确定所述火电容量增量对应的火电发电容量；确定所述风电容量减量对应的风电发电容量；利用所述火电发电容量替代所述风电发电容量以控制所述电力系统进行发电。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电力系统的发电控制装置，包括：第一获取单元，用于获取电力系统中风电机组发电的风电容量和火电机组发电的火电容量；第二获取单元，用于利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在所述风电容量下的原始指标值，其中，所述机组组合模型是使用多组训练数据通过机器学习的方式进行训练得到的，所述多组训练数据中的每一组均包括：样本机组数据、与样本机组数据对应的样本原始指标值，所述原始指标值用于评估所述电力系统的运行状态；第三获取单元，用于利用所述机组组合模型对所述电力系统的当前机组数据进行处理，得到所述电力系统的当前指标值，其中，所述当前机组数据为所述电力系统中利用所述火电容量替代预定值的所述风电容量后的机组数据；第四获取单元，用于在确定所述当前指标值与所述原始指标值之间的偏本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力系统的发电控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，在利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，根据所述检修信息利用等备用容量法生成对待检修机组的检修策略，包括：
4.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，在利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值，包括：
6.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，在利用机组组合模型对所述电力系统的当前机组数据进行处理，得到所述电力系统的当前指标值之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，利
8.一种电力系统的发电控制装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至7中任意一项所述的电力系统的发电控制方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时执行权利要求1至7中任意一项所述的电力系统的发电控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电力系统的发电控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，在利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，根据所述检修信息利用等备用容量法生成对待检修机组的检修策略，包括：
4.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，在利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下的原始指标值之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的电力系统的发电控制方法，其特征在于，利用机组组合模型对所述电力系统的机组数据进行处理，得到所述电力系统在当前所述风电容量下...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈亦平，梁金冰，李建设，王嘉阳，颜融，卢斯煜，马骞，邹金，刘雪飞，卓映君，王子强，戴仲覆，许士锦，程铭，杨若朴，王大为，吴亮，赵化时，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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