【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源电力输送，特别是考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法。
技术介绍
1、新能源基地的安全与稳定依赖于各电源与储能系统之间的协调性。确保风能和太阳能与储能能力之间的合理配比，利用不同能源的相互补充性，对于保障系统的经济性和可靠性至关重要。因此，合理配置各类电源和储能容量是新能源基地规划阶段研究的重要方向。随着能源互联网的发展和新能源比重的增加，推进建设新能源外送基地对于促进清洁能源大规模利用和绿色低碳经济的发展具有深远影响。新能源外送基地能够帮助我国在很大程度上解决目前新能源分布不均的问题。例如，青海省作为国家级新能源外送基地之一，已建成并网运行的光伏、风电装机容量超过1000万千瓦。特别是青海海西州的多个大型风电、光伏混合发电项目，成为新能源外送的重要组成部分。实践表明新能源外送基地在提高能源结构比重、优化能源布局具有实际成果和潜在能力。
2、在新能源外送基地的研究方面，现有技术基于变流器并网的新能源外送系统功率传输能力评估深入探讨了清洁能源通过变流器并网的外送系统功率传输能力，强调了其在电网稳定运行中的关键作用。文章综合考虑了多种约束条件，确定了新能源的最大外送能力，并通过算例分析验证了无功补偿与动态热容量的协同作用可增强外送能力。现有技术支撑新能源基地电力外送的电源组合优化配置策略研究分析了新能源基地化开发及其电力外送对于实现能源清洁低碳转型的重要性。文章基于广域长期气象数据，使用时序生产模拟和电源扩展优化模型，研究了调节电源与新能源装机的优化组合策略。现有技术大规模新能源基地经特高
3、目前已有研究围绕清洁能源外送能力、新能源基地开发与电力外送、特高压直流输电系统、可再生能源容纳能力和能源互补输送系统等方面展开。然而，少有文章进行新能源外送基地风光储容量优化配置方面的研究。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法。
2、本专利技术的目的通过以下技术方案来实现：考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，包括以下步骤：
3、步骤s1、使用k-means方法对受端电网负荷曲线进行聚类，得到典型负荷场景；
4、步骤s2、基于直线式运行模式为每种典型负荷场景计算直流输电计划；
5、步骤s3、构建考虑缺电概率和送电偏离度的新能源基地风光储容量优化配置模型；求解得出最优配置方案。
6、具体的，所述步骤s1的具体步骤包括：
7、s11、初始化：首先确定要分成的类别数k，并随机选择k个数据点作为初始的聚类中心mj(i)，i为迭代计算次数，初始时取1，j＝1,2,...,k；
8、s12、分配数据点：对于每个数据点xi，计算它与各个聚类中心的距离d(xi,mj(i))，并将其分配给距离最近的聚类中心mj(i)所代表的类别sj中：
9、
10、式中，i＝(xi1,xi2,...xim)；j＝(xj1,xj2,...xjm)；
11、s13、更新聚类中心：计算每个聚类中的数据点的平均值，将该平均值作为新的聚类中心，
12、
13、式中，nj代表第j个类中数据对象的个数；sj表示属于第j类的所有数据点的集合。
14、s14、重复迭代：重复执行步骤s12和步骤s13，直到聚类中心的变化小于阈值；
15、s15、输出聚类结果。
16、具体的，所述步骤s2中直流输电计划的约束条件为：
17、
18、式中：t为1个典型负荷场景的时刻数为24；ut为功率调整状态，为0-1变量，ut＝1表示时段t调整直流通道输电功率，ut＝0表示时段t不调整直流通道输电功率；pthvdc为时段t的直流输电计划功率；m为实现大m法的系数；i为当前场景类别对应的负荷曲线数量；为第i条负荷曲线在时段t的取值，△t为单位时段时间间隔，p1hvdc和分别为第一和第t时刻的直流输电计划功率。。
19、具体的，所述步骤s3中计算直流输电计划的目标函数如下式：
20、
21、式中，t为1个典型负荷场景的时刻数为24，i为当前场景类别对应的负荷曲线数量，为第i条负荷曲线在时段t的取值。
22、具体的，所述步骤s3中新能源基地风光储容量优化配置模型以风光储三类电源投资成本最小作为目标函数：
23、minf(x)＝min(cww+cppv+css+cee)
24、式中：cw为风力发电投资成本；w为风力发电规划容量；cp为光伏发电投资成本；pv为光伏发电规划容量；cs为储能功率部分投资成本；s为储能功率部分规划容量；ce为储能能量部分投资成本；e为储能能量部分规划容量。
25、具体的，所述新能源基地风光储容量优化配置模型的约束条件包括：
26、火电出力约束：
27、
28、式中：是t时刻第i个场景火电机组的运行状态，1代表运行、0代表关闭；pig,min为第i个机组的最小技术出力；为t时刻第i个场景机组向储能的出力；为t时刻第i个场景机组向直流通道的出力；pig,max第i个场景机组的最大技术出力；tig,on为第i个场景火电机组最小开启时间；tig,off为第i个场景火电机组最小关闭时间；rig,up、rig,d分别为第i个场景火电机组的上、下爬坡速率；
29、新能源出力约束：
30、
31、式中：分别为t时刻第i个场景风光向储能的出力；分别为t时刻第i个场景风光向直流通道的出力；为t时刻第i个场景风光的最大出力；
32、储能运行约束：
33、
34、式中：分别为t时刻第i个场景充放电状态，1代本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤S1的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤S2中直流输电计划的约束条件为：
4.根据权利要求3所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤S3中计算直流输电计划的目标函数如下式：
5.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤S3中新能源基地风光储容量优化配置模型以风光储三类电源投资成本最小作为目标函数：
6.根据权利要求5所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述新能源基地风光储容量优化配置模型的约束条件包括：
7.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：还包括步骤S4、通过实际数据利用近端策略优化算法进行算例分
8.根据权利要求7所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述近端策略优化算法的步骤为：
...【技术特征摘要】
1.考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤s1的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤s2中直流输电计划的约束条件为：
4.根据权利要求3所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤s3中计算直流输电计划的目标函数如下式：
5.根据权利要求1所述的考虑缺电概率和送电偏离度的风光储容量优化配置方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：马俊先，田宏梁，王湘，李国杰，熊健，李海波，丁帆，靳盘龙，周宗川，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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