[發(fā)明專利]一種基于場景分解-協(xié)調的獨立微電網靈活性資源容量配置方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811610181.4 | 申請日: | 2018-12-27 |
| 公開(公告)號: | CN109687441A | 公開(公告)日: | 2019-04-26 |
| 發(fā)明(設計)人: | 蔡澤祥;李立浧;蘇忠陽;劉平;謝鵬 | 申請(專利權)人: | 廣州穗華能源科技有限公司 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00;H02J3/38;H02J3/46 |
| 代理公司: | 重慶百潤洪知識產權代理有限公司 50219 | 代理人: | 王龍生 |
| 地址: | 510530 廣東省廣州市高*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 場景 儲能容量 資源容量 配置 微電網 協(xié)調 分解 修正 懲罰 儲能裝置 可控電源 容量配置 損失負荷 通用模式 運行成本 綜合成本 綜合考慮 電量 搜索 規(guī)劃 保證 投資 | ||
本發(fā)明公開了一種基于場景分解?協(xié)調的獨立微電網靈活性資源容量配置方法,包括下列步驟:建立源?荷不平衡功率場景,將不平衡功率場景劃分為功率缺額場景集S?和功率過剩場景集S+;根據功率缺額場景集S?,計算可控電源容量的可行范圍及對應儲能裝置最低容量;根據功率過剩場景集S+,采用通用模式搜索法對儲能容量協(xié)調修正以獲取棄電懲罰最低的最佳配置;綜合考慮投資成本與運行成本最低選定靈活性資源FGR容量配置方案;既能保證不損失負荷,又可以通過對儲能容量的協(xié)調修正以獲取棄電懲罰最低的最佳配置,減少棄電量,降低規(guī)劃的綜合成本。
技術領域
本發(fā)明涉及電力領域,具體涉及一種基于場景分解-協(xié)調的獨立微電網靈活性資源容量配置方法。
背景技術
隨著近年來可再生能源的裝機成本快速下降,微電網的可再生能源的滲透率逐漸增加,由于可再生能源的自然特性所帶來的不確定性問題日顯加劇。微電網運行所面臨的不確定性問題主要體現(xiàn)在兩個方面:一是源側高滲透率下風電、光伏等可再生能源所呈現(xiàn)的強隨機性與間歇性所導致的功率波動問題;二是荷側電能用戶用電行為的隨機性所帶來的負荷波動問題。
對于微電網而言,需要確保系統(tǒng)內的安全穩(wěn)定運行,同時避免發(fā)生負荷損失,并盡可能在經濟、合理的條件下充分消納可再生能源,減少棄電現(xiàn)象的發(fā)生。為此,需要在微電網中額外配置分布式可控電源與電池儲能等靈活性資源(Flexible GenerationResources,FGR)以充分應對源-荷雙側不確定性所帶來的問題;設計靈活性資源的微電網規(guī)劃問題已被展開廣泛的研究與討論,由于分布式電源的不確定性變量建模方法不同,微電網的規(guī)劃建模方法有多種,現(xiàn)主流方法多傾向于把計及儲能和可控電源的微電網系統(tǒng)描述為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型或非線性模型,采用基于數(shù)學規(guī)劃理論的直接法或元啟發(fā)式算法進行求解。受求解模型及計算機求解能力的限制,源-荷不確定性的模擬多采取近似的方法。目前較常采用場景生成、源-荷概率分布函數(shù)及構造不確定集等方法表征源-荷不確定性。場景生成法可選取按季節(jié)劃分或年均統(tǒng)計形成的典型日或基于源-荷預測誤差形成的分析場景,這種處理方式通常借助場景縮減以降低問題復雜程度,提高模型的可解性,但削弱了全面反映源-荷不確定性的能力。通過人為指定的概率分布模型刻畫風速、光照強度以及負荷變化的隨機行為確實在一定程度上反映源-荷不確定性,但概率分布模型往往未能充分考慮實際微電網的真實情況,在隨機場景較多的情況下將導致該混合整數(shù)線性規(guī)劃問題求解規(guī)模龐大,對計算設備提出更高要求的同時,問題的計算速度也大大降低,甚至容易產生內存溢出或維數(shù)災以致無法得到問題的合理解,此外,所采用的場景生成法對獨立微電網源-荷不確定性的反映不夠全面。
發(fā)明內容
有鑒于此,本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術中的缺陷,提供一種基于場景分解-協(xié)調的獨立微電網靈活性資源容量配置方法,既能保證不損失負荷,又可以通過對儲能容量的協(xié)調修正以獲取棄電懲罰最低的最佳配置,減少棄電量,降低規(guī)劃的綜合成本。
本發(fā)明的一種基于場景分解-協(xié)調的獨立微電網靈活性資源容量配置方法,包括下列步驟:
S1:建立源-荷不平衡功率場景,將不平衡功率場景劃分為功率缺額場景集S-和功率過剩場景集S+;
S2:根據功率缺額場景集S-,計算可控電源容量的可行范圍及對應儲能裝置最低容量;
S3:根據功率過剩場景集S+,采用通用模式搜索法對儲能容量協(xié)調修正以獲取棄電懲罰最低的最佳配置;
S4:綜合考慮投資成本與運行成本最低選定靈活性資源FGR容量配置方案。
進一步,在步驟S1中,利用k-means對歷史數(shù)據進行數(shù)據挖掘形成光伏、風電及負荷的特征場景,排列組合形成不平衡功率典型場景S,對場景S歸類為S-和S+場景集。
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