【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统规划，尤其涉及一种新能源发电站群电源容量配置方法及其系统。
技术介绍
1、随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的日益增强，新能源发电站群作为替代传统化石能源的重要手段，其建设和运营已成为当前能源领域的研究热点。新能源发电站群通常包括太阳能发电站、风力发电站、水力发电站等多种类型，这些发电站具有可再生、环保、低碳等优点，对于促进能源结构的优化和可持续发展具有重要意义。
2、然而，新能源发电站群的电源容量配置是一个复杂且关键的问题。一方面，电源容量的合理配置可以确保发电站群的稳定运行，满足电力需求，同时降低建设和运营成本。另一方面，合理的电源容量配置还可以提高可再生能源的利用率，减少对传统能源的依赖，实现能源结构的优化和环境保护的目标。
3、在现有的新能源发电站群电源容量配置方法中，通常采用单一目标函数进行优化，如最小化总成本或最大化可再生能源比例。然而，这种方法往往忽略了多个目标之间的权衡和协调，导致配置结果可能无法满足实际需求。例如，单纯追求最小化总成本可能会导致可再生能源比例过低，而单纯追求最大化可再生能源比例则可能增加建设和运营成本。
4、因此，有必要提供一种新能源发电站群电源容量配置方法及其系统解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种新能源发电站群电源容量配置方法及其系统，综合考虑了多个目标和约束条件，实现了多个目标之间的平衡和优化。
2、本专利技术提供了一种新能源发
3、基于多目标函数构建多目标优化模型，并为所述多目标优化模型添加约束条件；
4、将新能源发电站群的实时发电数据输入到已添加约束条件的所述多目标优化模型中，并利用求解方法进行求解，获得非支配解集；
5、基于所述非支配解集评估各目标函数的性能指标，并基于所述性能指标动态调整各目标函数的初始权重，得到可变权重；
6、根据所述可变权重，通过加权平均方法融合各目标函数，得到综合目标函数；
7、基于所述综合目标函数对新能源发电站群的实时发电数据进行求解，得到电源容量配置信息，并基于所述电源容量配置信息配置电源容量。
8、优选的，所述基于多目标函数构建多目标优化模型，包括：
9、定义两个目标函数，分别为最小化总成本函数z1和最大化可再生能源比例函数z2，其中最小化总成本函数z1的数学表达式为：
10、
11、其中，ci为第i个发电站单位容量的建设成本，oi第i个发电站单位时间的运营和维护成本，yi为第i个发电站的安装容量，n为发电站总数；
12、最大化可再生能源比例函数z2的数学表达式为：
13、
14、其中，ei(t)为第i个发电站在时间t的能量转换效率，r为可再生能源发电站的索引集合，且e∈n。
15、优选的，所述为所述多目标优化模型添加约束条件，包括：
16、添加在任何时间点t，所有选中的发电站的总发电量不小于需求预测的目标约束条件，其中所述目标约束条件的数学表达式为：
17、
18、其中，xi为第i个发电站是否被选择，且采取0或者1表示，d(t)为时间t的需求预测；
19、添加容量限制约束，以确保每个发电站的安装容量不超过最大安装容量，且数学表达式为：
20、
21、其中，pi为第i个发电站的最大安装容量。
22、优选的，所述将新能源发电站群的实时发电数据输入到已添加约束条件的所述多目标优化模型中，并利用求解方法进行求解，获得非支配解集，包括：
23、实时采集新能源发电站群的发电数据，其中所述发电数据包括每个发电站在时间t的实际能量转换效率和实际发电量；
24、将所述实际能量转换效率和实际发电量作为输入参数，代入已添加约束条件的多目标优化模型中；
25、利用预先配置的混合整数线性规划求解器对所述多目标优化模型进行求解，获得一组非支配解集，其中每个非支配解表示一种候选电源容量配置信息。
26、优选的，所述基于所述非支配解集评估各目标函数的性能指标，并基于所述性能指标动态调整各目标函数的初始权重，得到可变权重，包括：
27、评估所有非支配解的性能指标，其中所述性能指标包括成本效率和可再生能源比例，二者的数学表达式分别为：
28、
29、其中e(s)为非支配解s的成本效率，z1(s)为非支配解s的总成本，e为预期的最低成本，yi(s)为非支配解s中第i个发电站的安装容量，r(s)非支配解s的可再生能源比例；
30、计算综合性能指数p，并从非支配解集中选择一个综合性能指数最高的非支配解作为参考解，其中所述综合性能指数p的计算公式为：
31、p＝(1-e(s))+r(s)。
32、基于所述参考解的性能指标，动态调整各目标函数的初始权重，得到可变权重。
33、优选的，所述基于所述参考解的性能指标，动态调整各目标函数的初始权重，得到可变权重，包括：
34、若e(s)>θ，且r(s)<a，则按照调整因子α调整最小化总成本函数z1的初始权重ω1和最大化可再生能源比例函数z2的初始权重ω2，调整公式为：
35、ω’1＝ω1·(1-α)
36、ω’2＝1-ω’1
37、若e(s)>θ，且r(s)≥a，则按照调整因子β调整初始权重ω1和初始权重ω2，调整公式为：
38、ω’1＝ω1·(1-β)
39、ω’2＝1-ω’1
40、若e(s)≤θ，且r(s)<a，则按照调整因子γ调整初始权重ω1和初始权重ω2，调整公式为：
41、ω’2＝ω2·(1+γ)
42、ω’1＝1-ω’2
43、若e(s)≤θ，且r(s)≥a，则保持初始权重ω1和初始权重ω2不变，具体为：
44、ω’1＝ω1
45、ω’2＝ω2；
46、其中，a表示预设的可再生能源比例阈值，θ表示预设的成本效率阈值。
47、优选的，所述基于所述综合目标函数对新能源发电站群的实时发电数据进行求解，得到电源容量配置信息，并基于所述电源容量配置信息配置电源容量，包括：
48、将新能源发电站群的实时发电数据作为输入参数，代入已添加约束条件并融入综合目标函数的多目标优化模型中；
49、使用预先配置的混合整数线性规划求解器对综合目标函数进行求解，获得最优解，其中所述最优解表示最终的电源容量配置方案；
50、基于最终的电源容量配置方案生成电源容量配置信息，其中所述电源容量配置信息包括每个发电站的选择状态和实际发电量；
51、基于生成的电源容量配置信息，实际配置新能源本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述方法应用于新能源发电站群，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述基于多目标函数构建多目标优化模型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述为所述多目标优化模型添加约束条件，包括：
4.根据权利要求3所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述将新能源发电站群的实时发电数据输入到已添加约束条件的所述多目标优化模型中，并利用求解方法进行求解，获得非支配解集，包括：
5.根据权利要求4所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述基于所述非支配解集评估各目标函数的性能指标，并基于所述性能指标动态调整各目标函数的初始权重，得到可变权重，包括：
6.根据权利要求5所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述基于所述参考解的性能指标，动态调整各目标函数的初始权重，得到可变权重，包括：
7.根据权利要求6所述的一种新能源发电站群电源
8.一种新能源发电站群电源容量配置系统，用于执行如权利要求1至7任意一项所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述系统应用于新能源发电站群，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述方法应用于新能源发电站群，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述基于多目标函数构建多目标优化模型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述为所述多目标优化模型添加约束条件，包括：
4.根据权利要求3所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述将新能源发电站群的实时发电数据输入到已添加约束条件的所述多目标优化模型中，并利用求解方法进行求解，获得非支配解集，包括：
5.根据权利要求4所述的一种新能源发电站群电源容量配置方法，其特征在于，所述基于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗希，刘少华，张杰，何旭，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司，
类型：发明
国别省市：
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