一种新能源最大消纳能力分析方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114221389A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111439021.X(51)Int.Cl.(22)申请日2021.11.30H02J3/46(2006.01)H02J3/06(2006.01)(71)申请人国网江苏省电力有限公司经济技术H02J3/24(2006.01)研究院H02J3/00(2006.01)地址210008江苏省南京市鼓楼区中山路251号(72)发明人赵菲菲祁万春张文嘉张敏王荃荃彭竹弈韩杏宁孙文涛刘柏良汪惟源蔡晖刘国静万鹭许偲轩李辰黄成辰谢珍建韩俊蔡超(74)专利代理机构南京鑫之航知识产权代理事务所(特殊普通合伙)32410代理人姚兰兰权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种新能源最大消纳能力分析方法(57)摘要本发明公开了一种新能源最大消纳能力分析方法，综合考虑火电机组深度调峰能力和电网输送能力，尽最大可能对新能源出力进行消纳。对火电机组采用深度调峰的办法，建立火力发电成本最小的调度模型，利用基于逐小时平衡的计算方法，得到各时段新能源“弃用量”，利用电网输送到有用电需求的地方消纳，构建输送电量损耗最小的模型。建立的考虑输送能力和火电机组经济调度模型是一个典型的多目标优化问题，火电机组成本最小与输送电量损耗最小两目标之间相互矛盾，利用改进后的人工鱼群优化算法进行求解。本发明综合火电深度调峰能力和电网输送能力，以调度成本最小作为目标，实现新能源出力的最大消纳。CN114221389ACN114221389A权利要求书1/2页1.一种新能源最大消纳能力分析方法，其特征在于：包括：预测新能源出力：根据数据采样信息，经处理甄选，利用改进后的BP神经网络预测规划日各时段新能源出力的多少，形成新能源出力曲线；预测用电负荷数据：根据基础用电数据，经处理甄选，利用改进后的BP神经网络预测得到各时间段的基础用电数据，并得到其他不可调节能源的出力曲线；确定火力发电成本约束：根据火电厂的实际运行模式，设立功率平衡约束，机组出力约束，最小启停时间约束，机组爬坡率约束；确定“弃风，弃光”电量期望约束条件：基于风险指标的机会约束；确定最小火电机组发电成本：根据火电厂的出力约束，构建火电深度调峰发电成本最小调度模型，模型中的各项系数均根据历史经验数据获得；确定输送电量损耗最小模型：受调峰能力制约，如果新能源出力与机组最小技术出力之和大于负荷，系统就必须弃掉部分新能源出力，统计各个时段的新能源出力“弃用量”，将原本打算弃用的电量通过输送线路输送到用电需求地进行消纳，并计算输电线路的损耗，构成输送电量损耗最小的模型；优化求解计算：利用IAFSA对构建的火力发电成本最小和输送电量损耗最小的两目标模型进行求解，得到各个时段的火电出力及电网输送计划表。2.根据权利要求1所述的一种新能源最大消纳能力分析方法，其特征在于：在新能源出力预测与用电负荷数据预测步骤中，对数据采样信息和基础用电数据均进行误差分析，并删除误差较大的数据。3.根据权利要求1所述的一种新能源最大消纳能力分析方法，其特征在于：所述火力发电成本约束中具体约束条件为：功率平衡约束：机组出力约束：Ui.tPi.b≤Pi.t≤Ui.tPi.max机组爬坡率约束：Ui,t‑1Pi,t‑1‑αidown≤Pi.t≤Ui,t‑1Pi,t‑1+αiup风电，光电量期望约束：VLOLP.t≤RLOLPPw.t新能源出力，Pt系统过电负荷，Pc联络线功率，Pi.b深度调峰最小出力，Pi.max机组最大出力，αidown机组i向下爬坡限制，αiup机组i向上爬坡限制，VLOLP.t风险指标值，RLOLP＝0.001。4.根据权利要求1所述的一种新能源最大消纳能力分析方法，其特征在于：所述火电深度调峰发电成本最小调度模型为：其中：G为火电机组运行成本，T为调度时间，Ui.t为机组i在时段t的状态，N为机组台数，2CN114221389A权利要求书2/2页S为机组进行调峰的启停组合，F(Pi.t)为机组i在时段t的调峰成本，P(i.t)为机组i在时段t的出力，Siup为机组i的启动成本，Sidown为机组i的停运成本，Scom为深度调峰补偿费用。5.根据权利要求1所述的一种新能源最大消纳能力分析方法，其特征在于：对T时间内的“弃风”电量和“弃光”电量进行求和得到调度周期内新能源弃电量，并计算输电线路损耗，得到输送电量损耗最小模型，即输送电量损耗最小模型为：Pw,i,tcurtail风电弃用量，Ps,i,tcurtail光伏弃用量，Eloss输电线路损耗量，R输电线路电阻，X线路电抗；其中，Pw,i,tcurtail＝Pw,i,tmax‑Pw,i,tPw,i,tmax，Pw,i,t分别为风电