【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统分析，具体涉及基于多变量动态分析的电力系统规划方法。
技术介绍
1、随着新能源发电技术在电力系统中的应用比例显著增加，确保系统的经济运行及合理规划未来的新能源接入变得至关重要；因此，针对电力系统的规划与推演分析研究尤为重要。
2、当前的技术手段主要依赖于基于电力市场定价机制或出清规则的方法来预测和评估新能源融入电网后的系统行为。虽然这些方法能够为特定条件下的场景提供较为精确的分析结果。但在面对现实中技术经济参数随时间、政策等因素连续变化的情况时，现有的单一场景分析方法存在明显局限性；尤其是现有技术通常假设了相对静态的边界条件，当实际操作中遇到例如成本下降、效率提升或是市场规则调整等动态因素时，传统方法难以快速适应并准确反映这些动态因素对于长期规划决策的影响。此外，每当关键参数发生变化时重新执行整个规划与推演分析流程不仅耗时费力，而且频繁迭代还可能引入额外误差，影响分析结果的可靠性。
技术实现思路
1、为了解决电力系统规划与推演分析时技术经济参数变化导致的局限性，实现对连续变化技术经济参数的推演分析，提升规划结果的可靠性，本专利技术提供一种基于多变量动态分析的电力系统规划方法，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提供了基于多变量动态分析的电力系统规划方法，所述方法包括：
3、获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型；
4、基于多参数规划对直流最优潮流模型进行转换；
5、考虑动态
6、根据临界区域以及动态变化参数与电力系统规划结果的映射关系求解规划结果。
7、进一步地，获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型包括：
8、获取电力系统各支路的电气参数，提取支路感抗矩阵；
9、获取电力系统各个节点的电压相位角，提取电压相位角向量；
10、根据支路感抗矩阵以及电压相位角向量构建支路潮流方程。
11、进一步地，获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型还包括：
12、根据电力系统节点与发电机组和新能源设备之间的连接关系构建发电机组关联矩阵和新能源关联矩阵；
13、获取电力系统的有功功率向量、有功负载向量以及导纳矩阵；
14、根据发电机组关联矩阵、新能源关联矩阵、有功功率向量、有功负载向量以及导纳矩阵构建功率平衡方程。
15、进一步地，直流最优潮流模型的约束条件包括：
16、支路潮流约束条件，可表示为：
17、
18、式中，和表示t时刻支路潮流约束的对偶变量、表示支路j的最小有功潮流限值、pljt表示t时刻支路j的有功潮流限值、表示支路j的最大有功潮流限值、ωl表示支路集合；
19、功率平衡约束条件，可表示为：
20、
21、式中，和表示t时刻发电有功功率约束的对偶变量、表示发电机组i的最小有功功率限值、pgi,t表示t时刻发电机组i的有功功率、表示发电机组i的最大有功功率限值、ωg表示发电机组集合。
22、进一步地，基于多参数规划对直流最优潮流模型进行转换包括：
23、提取多参数向量和决策变量向量；
24、根据多参数向量、决策变量向量重定义最小化发电成本目标函数及约束条件，可表示为：
25、minωt·pg+e
26、s.t.[δdual]:h·x≤c
27、式中，ω表示动态变化参数向量；t表示转置；pg表示发电机组有功功率向量；s.t.表示约束条件；δdual表示对偶变量向量，包括有功功率约束对偶变量和支路潮流约束对偶变量；x表示决策变量向量，x＝[re]，re表示新能源有功功率；e表示固定成本常数；h表示约束矩阵，包括支路潮流约束和发电有功功率约束；c表示约束向量。
28、进一步地，考虑动态变化参数对电力系统的影响并构建临界区域包括：
29、根据动态变化参数、静态最优决策变量以及静态最优对偶变量建立kkt条件关系，并将kkt条件关系转换为分块矩阵；
30、基于分块矩阵求解动态最优决策变量和动态最优对偶变量关于动态变化参数的线性关系；
31、定义非激活约束条件，根据非激活约束以及动态最优对偶变量的互补松弛条件确定临界区域集合。
32、进一步地，根据动态变化参数、静态最优决策变量以及静态最优对偶变量建立kkt条件关系，并将kkt条件关系转换为分块矩阵包括：
33、建立kkt条件关系，可表示为：
34、
35、hac·x*-cac＝0
36、式中，ω表示动态变化参数向量；hac表示约束矩阵h中的子矩阵；表示静态最优对偶变量；t表示转置；cac表示约束向量c中的子向量；x*表示静态最优决策变量；
37、将kkt条件转换为分块矩阵可表示为：
38、
39、式中，hextend表示扩展矩阵，包括约束矩阵h中的子矩阵及其转置；表示静态最优解向量，包括静态最优决策变量和最优对偶变量；为右侧向量，包括约束矩阵h中的子矩阵和负动态变化参数向量。
40、进一步地，基于分块矩阵求解动态最优决策变量和动态最优对偶变量关于动态变化参数的线性关系包括：
41、当分块矩阵非奇异时求解扩展矩阵的逆矩阵，当分块矩阵奇异时求解扩展的伪逆矩阵，决策变量和对偶变量关于动态变化参数的线性关系可表示为：
42、x*(ω)＝hx·ω+cx
43、
44、式中，x*(ω)表示动态最优决策变量；表示动态最优对偶变量；hx表示第一系数矩阵；cx表示第一常数向量；cδ表示第二常数向量；hδ表示第二系数矩阵；hx、cx、cδ、hδ、均可通过求解扩展矩阵hextend的逆矩阵得到。
45、进一步地，定义非激活约束条件包括：
46、从约束矩阵中提取非激活约束子矩阵；
47、从约束向量中提取非激活约束子向量；
48、根据非激活约束子矩阵、非激活约束子向量建立非激活约束，可表示为：
49、hinac·x*<cinac
50、式中，hinac表示非激活约束子矩阵；cinac表示非激活约束子向量。
51、进一步地，根据非激活约束以及动态最优对偶变量的互补松弛条件确定临界区域集合包括：
52、将动态最优决策变量引入非激活约束，得到非激活约束的等价形式，可表示为：
53、hx·ω<cinac-hinac·cx
54、式中，动态最优对偶变量的显示表达式为，互补松弛条件为，hδ·ω+cδ≥0；
55、根据非激活约束的等价形式以及动态最优对偶变量的互补松弛条件确定临界区域集合，可表示为：
56、cr＝{ω|hin本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型包括：
3.如权利要求2所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型还包括：
4.如权利要求3所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，直流最优潮流模型的约束条件包括：
5.如权利要求1所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，基于多参数规划对直流最优潮流模型进行转换包括：
6.如权利要求1至5任一项所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，考虑动态变化参数对电力系统的影响并构建临界区域包括：
7.如权利要求6所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，根据动态变化参数、静态最优决策变量以及静态最优对偶变量建立KKT条件关系，并将KKT条件关系转换为分块矩阵包括：
8.如权利
9.如权利要求8所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，定义非激活约束条件包括：
10.如权利要求9所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，根据非激活约束以及动态最优对偶变量的互补松弛条件确定临界区域集合包括：
...【技术特征摘要】
1.基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型包括：
3.如权利要求2所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，获取电力系统相关数据，并以最小化发电成本构建直流最优潮流模型还包括：
4.如权利要求3所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，直流最优潮流模型的约束条件包括：
5.如权利要求1所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方法，其特征在于，基于多参数规划对直流最优潮流模型进行转换包括：
6.如权利要求1至5任一项所述的基于多变量动态分析的电力系统规划方...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁振华，田鑫，安鹏，陈博，郑志杰，杨思，张玉跃，张丽娜，孙东磊，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。