申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;清华大学

申请日：2022-01-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114444915B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/06;H02J3/46

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.05.24#实质审查的生效;2022.05.06#公开

摘要：本申请公开了一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置，其中，方法包括：利用预设的随机机组组合模型获取电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本；利用预设的第一确定性机组组合模型获取电力系统的第二全年市场出清结果和运行成本；将电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组，并利用预设的第二确定性机组组合模型获取目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本；根据上述全年市场出清结果和运行成本进行对比，并基于对比结果计算电力系统的新能源消纳成本。由此，解决了相关技术侧重于计算电力系统新能源装机增加后总体运行成本的变化，导致电力系统难以直接量化新能源出力不确定性和不可控性引起的消纳成本的技术问题。

主权项：1.一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法，其特征在于，包括以下步骤：基于可再生能源机组出力的不确定性，通过预设采样方式设置多个作为实际场景的可再生能源出力场景；估计每个可再生能源出力场景出现的概率，并基于考虑不确定性的规划问题建立考虑多场景的随机机组组合模型；利用所述随机机组组合模型获取电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本，其中，所述随机机组组合模型由新能源不确定性和出力曲线不可控性的实际场景建立；其中，所述随机机组组合目标函数为： ；优化模型的约束包括：a.系统功率平衡约束： ， ；b.输电网络约束： ， ， ， ；c.常规机组运行约束： ， ， ， ， ， ， ；d.可再生能源出力约束： ；e.系统容量备用约束： ；其中，对上标与下标，表示第个场景，表示第个时段，i表示第i号机组，表示第号母线节点，表示第条输电线路；S表示场景集合，T表示时段集合，I表示机组集合，N表示所有节点集合，表示常规机组集合，表示可再生能源机组集合，为位于节点的机组集合；对于优化模型中的常量，表示第i台机组的开机成本，指第个场景出现的概率，指切负荷单位惩罚成本，指第条线路电纳，指第线路容量上限，指第i台机组最小最大出力，指电力系统直流潮流意义下导纳矩阵的第n行，表示场景，时段，第个节点最大许可切负荷量，为时段节点的负荷，分别为机组i一个时段内的功率最大上调下调量，为机组i最小开机停机时间，为场景，时段，属于可再生能源的第i台机组最大可用出力，为负荷备用率，为可再生能源备用率，为单位切负荷量惩罚系数；对于优化模型中的变量，为场景，时段电力系统所有节点相角组成的列向量，为场景，时段，第i台机组出力，为t时段，第i台机组的开机停机动作指示变量，为时段，第i台机组是否在线指示变量，表示场景，时段，第个节点切负荷量，为场景，时段，条线路的功率，为场景，时段，系统总切负荷量，为机组i发电成本关于机组出力的函数关系式；根据新能源出力概率分布特性，得到作为虚拟场景的新能源出力单点预测场景；基于所述新能源出力单点预测场景，由所述随机机组组合模型转换得到第一确定性机组组合模型；利用所述第一确定性机组组合模型获取所述电力系统的第二全年市场出清结果和运行成本，其中，所述第一确定性机组组合模型由新能源不存在不确定性的虚拟场景建立；其中，将所述随机机组组合模型中的可再生能源备用率设置为0，以将所述随机机组组合模型转换为所述第一确定性机组组合模型；将所述电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组，并利用预设的第二确定性机组组合模型获取所述目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本，其中，所述第二确定性机组组合模型由可控机组不存在不确定性的虚拟场景建立；其中，所述将所述电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组，并利用预设的第二确定性机组组合模型获取所述目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本，包括：对于全年中每一天，按照预设描述规则逐一计算所述电力系统中所有可再生能源机组等效得到的常规机组参数，其中，所述常规机组参数包括最小出力最大出力、单时段的最大上调下调量、最小开机时间和最小停机时间；对于任意指定日期，编号为i的新能源机组，所述任意指定日期内每个时段的最大可用出力分别为；等效常规机组参数确定规则如下：a.等效最小最大出力： 通过求解如下的非线性规划问题确定：目标函数为： ，约束条件为： ， ；其中，sgn·表示符号函数，当自变量非负时函数值为1，否则函数值为0；为给定的惩罚系数；为最小等效容量和最大等效容量比例；为新能源机组i的容量；b.等效单时段最大上调下调量： 通过以下公式计算得到： ， ；其中，和分别为等效常规机组的相对上调下调系数；c.等效最小开机时间和最小停机时间：将等效最小开机时间和最小停机时间，设置为所述电力系统的主力常规机组参数；将新能源机组等效为虚拟的常规可控机组后，求解以下等效后的确定性机组组合优化问题： ，优化模型的约束包括：a.系统功率平衡约束： ， ；b.输电网络约束： ， ， ， ；c.常规机组运行约束： ， ， ， ， ， ， ；d.可再生能源等效常规机组出力约束： ， ， ， ， ， ， ；e.可再生能源等效常规机组可用电量约束： ；f.系统容量备用约束： ；其中，对上标与下标，表示第个时段，i表示第i号机组，表示第号母线节点，表示第条输电线路；S表示场景集合，T表示时段集合，I表示机组集合，N表示所有节点集合，表示常规机组集合，表示可再生能源机组集合，为位于节点n的机组集合；对于优化模型中的常量，表示第i台机组的开机成本，指切负荷单位惩罚成本，指第条线路电纳，指第线路容量上限，指第i台机组最小最大出力，指电力系统直流潮流意义下导纳矩阵的第n行，表示s场景，时段，第n个节点最大许可切负荷量，为时段t节点n的负荷，分别为机组i一个时段内的功率最大上调下调量，为机组i最小开机停机时间，为s场景，时段，属于可再生能源的第i台机组最大可用出力，为负荷备用率，为可再生能源备用率，为单位切负荷量惩罚系数；为新能源机组等效的常规可控机组的最小最大出力；为新能源机组等效的常规可控机组i一个时段内的功率最大上调下调量；为新能源机组等效的常规可控机组i最小开机停机时间；对于优化模型中的变量，为时段电力系统所有节点相角组成的列向量，为时段，第i台机组出力，为时段，第i台机组的开机停机动作指示变量，为时段，第i台机组是否在线指示变量，表示时段，第n个节点切负荷量，为时段，条线路的功率，为时段，电力系统总切负荷量，为机组i发电成本关于机组出力的函数关系式；以及将所述第一全年市场出清结果和运行成本、所述第二全年市场出清结果和运行成本和所述第三全年市场出清结果和运行成本进行对比，并基于对比结果计算所述电力系统的新能源消纳成本。

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