【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源电力系统，特别是涉及一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着社会的进步，风力发电、太阳能发电等新能源发电将迎来大规模的发展，我国预计2030年新能源装机的总装机容量将达12亿千瓦。同样，许多国家也将新能源发电作为新型电力系统的主要电源，截至2021年底，全球风电和光伏总装机容量已达到1674gw，部分欧洲国家已实现大规模新能源并网。
3、然而，由于新能源机组的发电功率具有难预测性、涉网性能中低惯量和低短路容量等问题，电力系统消纳大规模新能源存在严峻的考验。新能源消纳问题日益严重，出现了大量的弃风、弃光问题，影响了新能源的利用效率。2021年度西北地区新能源弃电率为5.6％，其中，青海地区新能源弃电率达到10.8％。因此，充分考虑新能源出力的波动性以及电力系统的承载能力，准确评估新能源消纳能力，对促进新能源消纳具有重要意义。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法及系统，基于模糊理论可信性测度，在分析风电出力预测误差的基础上，将新能源出力采用双三角模糊变量的模糊建模方法，建立大规模风电接入条件下的机组组合模型，利用改进的遗传群算法进行求解火电机组的出力，提高了新能源消纳能力评估的准确性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利
4、采用双三角模糊变量对电网不确定因素进行模糊建模，获得不确定因素的模糊变量；
5、基于不确定因素的模糊变量建立机组组合模型，并构建机组组合模型的目标函数和约束条件；
6、利用改进的遗传群算法对机组组合模型进行求解，获得火电机组的出力和启停决策；
7、根据不确定因素的模糊变量、火电机组的出力和启停决策，基于可信性测度评估电网的新能源消纳能力。
8、作为可选择的实施方式，所述电网不确定因素主要包括风电出力和负荷出力，所述不确定因素的模糊变量等于不确定因素的预测值与预测误差之和，所述预测误差通过预测误差的隶属度函数获得。
9、作为可选择的实施方式，采用双三角函数拟合预测误差的隶属度函数。
10、作为可选择的实施方式，基于火电机组发电成本、火电机组启停成本以及风电运维成本，构建如下目标函数：
11、
12、其中，pgit为机组i在第t调度周期内计划出力，iit为机组i在第t调度周期内的启停状态，ci为机组i的燃料费用函数，sit为机组i在第t调度周期内的开机成本，pwt为风电在第t调度周期内发出预测功率。
13、作为可选择的实施方式，利用改进的遗传群算法对机组组合模型进行求解时，只对机组启停进行编码，利用二次规划的有效集法对发电机出力进行优化。
14、作为可选择的实施方式，所述机组组合模型的约束条件包括机组出力上下限约束、直流输送功率上下限约束、备用容量约束、机组爬坡速率约束、机组最小开停机时间约束、系统功率平衡约束、正备用机会约束以及负备用机会约束。
15、第二方面，本专利技术提供一种基于可信性评价的新能源消纳评估系统，包括：
16、模糊建模模块，被配置为：采用双三角模糊变量对电网不确定因素进行模糊建模，获得不确定因素的模糊变量；
17、目标函数和约束条件构建模块，被配置为：基于不确定因素的模糊变量建立机组组合模型，并构建机组组合模型的目标函数和约束条件；
18、模型求解模块，被配置为：利用改进的遗传群算法对机组组合模型进行求解，获得火电机组的出力和启停决策；
19、消纳评估模块，被配置为：根据不确定因素的模糊变量、火电机组的出力和启停决策，基于可信性测度评估电网的新能源消纳能力。
20、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
21、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
22、第五方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现完成第一方面所述的方法。
23、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
24、本公开提出一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法及系统，在分析风电出力预测误差的基础上，采用双三角模糊变量对新能源出力进行模糊建模，解决电网不确定性建模问题。在新能源出力的模糊变量的基础之上，建立大规模风电接入条件下的机组组合模型，利用改进的遗传群算法对机组组合模型进行求解，只对机组启停编码，而用二次规划的有效集法进行发电机出力优化，提升了全局搜索优化性能，从而获得火电机组启停和出力。根据火电机组启停和出力以及模糊变量，利用模糊理论可信性测度提出一种用基于可信性的新能源消纳能力评估方法，能够有效评估系统的的新能源消纳能力评估，对进一步提升新能源消纳具有重要意义。
25、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，所述电网不确定因素主要包括风电出力和负荷出力，所述不确定因素的模糊变量等于不确定因素的预测值与预测误差之和，所述预测误差通过预测误差的隶属度函数获得。
3.如权利要求2所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，采用双三角函数拟合预测误差的隶属度函数。
4.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，基于火电机组发电成本、火电机组启停成本以及风电运维成本，构建如下目标函数：
5.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，利用改进的遗传群算法对机组组合模型进行求解时，只对机组启停进行编码，利用二次规划的有效集法对发电机出力进行优化。
6.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，所述机组组合模型的约束条件包括机组出力上下限约束、直流输送功率上下限约束、备用容量约束、机组爬坡速率约束、机
7.一种基于可信性评价的新能源消纳评估系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现完成权利要求1-6任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，所述电网不确定因素主要包括风电出力和负荷出力，所述不确定因素的模糊变量等于不确定因素的预测值与预测误差之和，所述预测误差通过预测误差的隶属度函数获得。
3.如权利要求2所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，采用双三角函数拟合预测误差的隶属度函数。
4.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，基于火电机组发电成本、火电机组启停成本以及风电运维成本，构建如下目标函数：
5.如权利要求1所述的一种基于可信性评价的新能源消纳评估方法，其特征在于，利用改进的遗传群算法对机组组合模型进行求解时，只对机组启停进行编码，利用二次规划的有效集法对发电机出力进行优化。...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘文学，周宁，苗伟威，蒋哲，梁正堂，马欢，鲍冠南，赵康，房俏，田浩，程定一，刑法财，朱元振，魏新宇，麻常辉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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