CN103854066A - 多能源电力远距离输送的数据优化处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多能源电力远距离输送的数据优化处理方法及系统。其中方法包括接收配置电力数据基本信息，通过所述基本信息计算所得的落地电价与落地成本，对比落地电价与当地电源平均上网电价及落地成本与当地电源平均发电成本，判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性，从而得出新能源发电与常规电源的装机容量及运行匹配方案。本发明提供的多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统可以提供较快捷、准确的计算所需的电力数据和新能源发电与常规电源的装机容量及运行匹配方案，同时可使繁重的新能源装机容量配选工作实现了电子化及自动化。

Description

多能源电力远距离输送的数据优化处理方法及系统

技术领域

本发明涉及电力系统规划领域，特别是涉及一种多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统。

背景技术

从整个系统的角度看，对于一定容量的输电通道，若在风电大发时采取少量限制风电场出力的措施，单就风电场而言，风电利用小时数降低，上网电价上升；但同一输电通道可并网的风电装机规模增大，输电通道的利用小时数提高，输电价降低；综合考虑风电厂及输电环节，可以在风电场的装机规模和输电通道的容量之间寻找到合理的匹配关系，使得风电输送到目标市场的落地电价最低。

在我国哈密、酒泉、蒙西、蒙东等地区，规划建设大型煤电基地和特高压交直流外送通道；当地的风能资源也十分丰富，规划建设千万千瓦级的风电基地。由于当地负荷水平低，系统的风电消纳能力十分有限。将当地的风电和火电打捆后，借助于特高压外送通道送出，可以有效扩大当地风电的开发规模和消纳市场，有利于促进清洁能源的发展。

风火打捆比例与送端火电的最小出力、送端风电的出力特性、线路输电曲线(外送电参与受端电网调峰的深度)等因素相关。

跨区输电应充分考虑受端电网的用电需求和负荷特性。根据受端电网的年负荷曲线及不同季节的典型日负荷曲线，跟踪拟合跨区输电的输电曲线；根据拟合程度的不同，可分为多种不同的输电曲线进行分析。

现有技术中，大部分计算方式无法为用户提供较快捷、准确的计算所需的电力数据和新能源装机容量匹配方案，同时复杂繁琐的计算处理工作降低了相关人员的工作效率。

发明内容

本发明提供了一种多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统，用以准确地、高效地计算出电力数据的处理并快速地确定新能源装机容量方案的可行性。

基于上述问题，本发明提供的一种多能源电力远距离输送的数据优化处理系统，包括进行电力数据计算和处理的处理服务器，其中：

所述处理服务器包括接收模块，弃用清洁能源规模模块，传统电源辅助服务成本模块、减排环境成本计算模块、电价及输电成本计算模块、多能源输电成本分摊计算模块和分析输出模块，其中：

所述接收模块，用于接收的配置电力数据基本信息并保存，所述电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数和常规发电机组提供辅助服务参数；

其中，机组发电出力特性包括新能源全年时序出力曲线，新能源持续出力曲线，新能源年利用小时数，常规发电机组的最小出力系数；输电投资及技术经济参数包括输电等级、输电容量、输电曲线、导线类型、线损率、变电站或换流站损耗、线路静态投资、变电站或换流站投资；环境费用参数包括燃料发电对环境影响造成的经济损失、清洁能源发电利用带来的减排效益；

所述弃用清洁能源规模模块，用于对配置信息中全年输电曲线与常规电源时序出力曲线、新能源时序曲线作差，并积分求取新能源舍弃规模；

所述传统电源辅助服务成本模块，用于用于根据配置信息中的全年输电曲线和新能源时序出力曲线，及计算得到的新能源舍弃规模，确定常规机组出力Pc低于常规机组提供辅助服务出力Pca的时段，并对不同所述时段下的常规机组提供辅助服务出力Pca多出常规机组出力Pc的出力部分进行求和运算得到深度调峰电量；利用所述深度调峰电量乘以常规发电机组提供辅助服务的单位度电成本，计算得出传统电源辅助服务成本；

所述减排环境成本计算模块，用于针对不同新能源装机容量下，新能源装机容量减去相应的新能源弃风规模，计算不同新能源装机容量情况下的实际输送通道的新能源上网电量，再根据度电成本节约系数，求取整体电力系统情景下所节约的环境成本；

所述电价及输电成本计算模块，用于针对不同新能源装机容量情况下，根据输电通道利用小时数、新能源并网规模、计算平均上网电价；在预设输电小时数下，根据输电通道利用小时数及输电投资及技术经济参数计算线损费用，并计算得出输电价；对平均上网电价和输出电价求和运算，计算得出落地电价；

所述多能源输电成本分摊计算模块，用于针对不同新能源装机容量情况下，结合输电投资及技术经济参数、新能源上网电价、送端及受端传统电源上网电价、输电投资及技术经济参数和环境费用参数分别计算得出在共用输电通道下，多种能源电力按电量分摊的各自成本；

所述分析输出模块，用于将计算得到的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本及落地电价，分别与当地电源平均发电成本及上网电价相比；并根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性。

较佳地，作为一种可实施方式，所述分析输出包括可行性判定子模块，其中：

所述可行性判定子模块，用于分别判断不同新能源装机容量情况下的联合输送的落地电价是否大于或等于当地电源平均上网电价，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式不可行。

较佳地，作为一种可实施方式，所述分析输出模块还包括成本可行性判定子模块，其中：

所述成本可行性判定子模块，用于分别判断不同新能源装机容量情况下的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本是否大于或等于当地电源平均发电成本，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性不可行；

其中，所述从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本为新能源并网总成本加所述传统电源辅助服务成本再减所述环境成本。

较佳地，作为一种可实施方式，所述处理服务器还包括简化解析模块，其中：

所述简化解析模块，用于针对不同新能源装机容量情况下，将新能源持续出力曲线视为两端点分别为f(8760)＝0、f(0)＝P_Wmax的直线，其中：P_Wmax为新能源最大出力值，8760表示全年8760小时；

利用公式

计算输电价，其中：E_T为上网电量，η_P表示上网电价，η_T为输电价；F为与输送电量无关的部分，ε为输电损耗；

将平均出力直线视为常规发电机组出力曲线；所述平均出力为容量因子α_C与额定容量P_C的乘积；将平均输电功率直线视为输电曲线，平均输电功率为容量因子α_T与额定输电容量P_T的乘积；

根据所述新能源最大出力值P_Wmax，判断计算新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃的公式并计算相应结果；

当P_Wmax≤α_TP_T-α_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

E₂＝0

E₃＝0

当α_TP_T-α_CP_C＜P_Wmax≤α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

E₃＝0

当P_Wmax＞α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}L{P}_{W\max }-E_3$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}-E_3$

$E_3=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-k_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

其中，k_C为常规发电机组的最小出力系数，L为常数，L等于8760。

较佳地，作为一种可实施方式，所述处理服务器还包括简化分析模块，其中：

所述简化分析模块，用于利用简化计算出的新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃，计算当前新能源装机容量情况下的联合输电方式的总成本。

相应地，本发明还提供了一种多能源电力远距离输送的数据优化方法，包括如下步骤：

接收配置电力数据基本信息并保存，所述电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数和常规发电机组提供辅助服务参数；

对配置信息中全年输电曲线与常规电源时序出力曲线、新能源时序曲线作差，并积分求取新能源舍弃规模；

根据配置信息中的全年输电曲线和新能源时序出力曲线，及计算得到的新能源舍弃规模，确定常规机组出力Pc低于常规机组提供辅助服务出力Pca的时段，并对不同所述时段下的常规机组提供辅助服务出力Pca多出常规机组出力Pc的出力部分进行求和运算得到深度调峰电量；利用所述深度调峰电量乘以常规发电机组提供辅助服务的单位度电成本，计算得出传统电源辅助服务成本；

针对不同新能源装机容量下，新能源装机容量减去相应的新能源弃风规模，计算不同新能源装机容量情况下的实际输送通道的新能源上网电量，再根据度电成本节约系数，求取整体电力系统情景下所节约的环境成本；

针对不同新能源装机容量情况下，根据输电通道利用小时数、新能源并网规模、计算平均上网电价；在预设输电小时数下，根据输电通道利用小时数及输电投资及技术经济参数计算线损费用，并计算得出输电价；对平均上网电价和输出电价求和运算，计算得出落地电价；

针对不同新能源装机容量情况下，结合输电投资及技术经济参数、新能源上网电价、送端及受端传统电源上网电价、输电投资及技术经济参数和环境费用参数分别计算得出在共用输电通道下，多种能源电力按电量分摊的各自成本；

将计算得到的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本及落地电价，分别与当地电源平均发电成本及上网电价相比；并根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性及成本可行性。

较佳地，作为一种可实施方式，所述根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性，包括如下步骤：

分别判断不同新能源装机容量情况下的联合输送的落地电价是否大于或等于当地电源平均上网电价，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式不可行。

较佳地，作为一种可实施方式，所述根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的成本可行性，还包括如下步骤：

分别判断不同新能源装机容量情况下的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本是否大于或等于当地电源平均发电成本，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性不可行。

较佳地，作为一种可实施方式，所述处理方法还包括如下步骤：

针对不同新能源装机容量情况下，将新能源持续出力曲线视为两端点分别为f(8760)＝0、f(0)＝P_Wmax的直线，其中：P_Wmax为新能源最大出力值，8760表示全年8760小时；

利用公式

计算输电价，其中：E_T为上网电量，η_P表示上网电价，η_T为输电价；F为与输送电量无关的部分，ε为输电损耗；

将平均出力直线视为常规发电机组出力曲线；所述平均出力为容量因子α_C与额定容量P_C的乘积；将平均输电功率直线视为输电曲线，平均输电功率为容量因子α_T与额定输电容量P_T的乘积；

根据所述新能源最大出力值P_Wmax，判断计算新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃的公式并计算相应结果；

当P_Wmax≤α_TP_T-α_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

E₂＝0

E₃＝0

当α_TP_T-α_CP_C＜P_Wmax≤α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

E₃＝0

当P_Wmax＞α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}L{P}_{W\max }-E_3$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}-E_3$

$E_3=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-k_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

其中，k_C为常规发电机组的最小出力系数，L为常数，L等于8760。

较佳地，作为一种可实施方式，在所述简化计算步骤之后还包括如下步骤：

利用简化计算出的新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃，计算当前新能源装机容量情况下的联合输电方式的总成本。

本发明的有益效果包括：

本发明提供的一种多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统，其中方法包括接收配置电力数据基本信息，通过所述基本信息计算所得的落地电价，对比落地电价与当地电源平均上网电价与落地成本，判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性。从而得出新能源发电与常规电源的装机容量及运行匹配方案，本发明所提供的多能源电力远距离输送的数据优化方法，可使繁重的新能源装机容量配选工作实现了电子化及自动化。

附图说明

图1为本发明多能源电力远距离输送的数据优化处理系统的一个实施例的结构示意图；

图2为本发明多能源电力远距离输送的数据优化方法的一个实施例的流程示意图；

图3为本发明多能源电力远距离输送的数据优化方法的一个实施例中的不同新能源装机容量及输电利用小时数情况下，落地电价与受端煤电标杆上网电价的波动示意图；

图4为图3中本发明多能源电力远距离输送的数据优化方法的实施例中利用新能源持续出力曲线解析示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图，对本发明多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统的具体实施方式进行说明。

本发明实施例提供的一种多能源电力远距离输送的数据优化处理系统1，如图1所示，包括进行电力数据计算和处理的处理服务器2，其中：

本发明实施例以风电能源作为新能源，说明多能源电力远距离输送的数据优化处理系统输出的新能源发电与常规电源的装机容量及运行匹配方案。

所述处理服务器2包括接收模块10，弃用清洁能源规模模块20，传统电源辅助服务成本模块30、减排环境成本计算模块40、电价及输电成本计算模块50、多能源输电成本分摊计算模块60和分析输出模块70，其中：

所述接收模块10，用于接收配置电力数据基本信息并保存，所述电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数和常规发电机组提供辅助服务参数；

其中，机组发电出力特性包括新能源全年时序出力曲线，新能源持续出力曲线，新能源年利用小时数，常规发电机组的最小出力系数；输电投资及技术经济参数包括输电等级、输电容量、输电曲线、导线类型、线损率、变电站或换流站损耗、线路静态投资、变电站或换流站投资；环境费用参数包括燃料发电对环境影响造成的经济损失、清洁能源发电利用带来的减排效益；

所述弃用清洁能源规模模块20，用于对配置信息中全年输电曲线与常规电源时序出力曲线、新能源时序曲线作差，并积分求取新能源舍弃规模(风电弃风规模)；

所述传统电源辅助服务成本模块30，用于根据配置信息中的全年输电曲线和新能源时序出力曲线(风电时序出力曲线)，及计算得到的新能源舍弃规模(风电弃风规模)，确定常规机组出力Pc低于常规机组提供辅助服务出力Pca的时段，并对不同所述时段下的常规机组提供辅助服务出力Pca多出常规机组出力Pc的出力部分进行求和运算得到深度调峰电量；利用所述深度调峰电量乘以常规发电机组(火电机组)提供辅助服务的单位度电成本，计算得出传统电源辅助服务成本；

所述减排环境成本计算模块40，用于针对不同新能源装机容量(风电装机容量)下，风电装机容量减去相应的风电弃风规模，计算不同风电装机容量情况下的实际输送通道的风电上网电量，再根据度电成本节约系数，求取整体电力系统情景下所节约的环境成本；

所述电价及输电成本计算模块50，用于针对不同风电装机容量情况下，根据输电通道利用小时数、风电并网规模、计算平均上网电价；在预设输电小时数下，根据输电通道利用小时数及输电投资及技术经济参数计算线损费用，并计算得出输电价；对平均上网电价和输出电价求和运算，计算得出落地电价；

所述多能源输电成本分摊计算模块60，用于针对不同新能源装机容量情况下，结合输电投资及技术经济参数、新能源上网电价、送端及受端传统电源上网电价、输电投资及技术经济参数和环境费用参数分别计算得出在共用输电通道下，多种能源电力按电量分摊的各自成本；

所述分析输出模块70，用于将计算得到的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本及落地电价，分别与当地电源平均发电成本(当地火电发电总成本)及上网电价相比；并根据比较结果判定不同风电装机容量情况下的风电并网的可行性。

较佳地，作为一种可实施方式，所述分析输出包括可行性判定子模块，其中：

所述可行性判定子模块，用于分别判断不同风电装机容量情况下的风火联合输送的落地电价是否大于或等于当地电源平均上网电价(受端煤电上网电价)，若是，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式可行；若否，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式不可行。

较佳地，作为一种可实施方式，所述分析输出模块还包括成本可行性判定子模块，其中：

所述成本可行性判定子模块，用于分别判断不同风电装机容量情况下的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本是否大于或等于当地火电发电总成本，若是，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式成本可行性可行；若否，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式成本可行性不可行；

其中，所述从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本为风电并网总成本加所述传统电源辅助服务成本再减所述环境成本。

较佳地，作为一种可实施方式，所述处理服务器2还包括简化解析模块80，其中：

所述简化解析模块80，用于针对不同风电装机容量情况下，将风电持续出力曲线视为两端点分别为f(8760)＝0、f(0)＝P_Wmax的直线，其中：P_Wmax为风电最大出力值，8760表示全年8760小时；

利用公式

计算输电价，其中：E_T为上网电量，η_P表示上网电价，η_T为输电价；F为与输送电量无关的部分，ε为输电损耗；

将平均出力直线视为常规发电机组出力曲线(火电机组出力曲线)；所述平均出力为容量因子α_C与额定容量P_C的乘积；将平均输电功率直线视为输电曲线，平均输电功率为容量因子α_T与额定输电容量P_T的乘积；

根据所述风电最大出力值P_Wmax，判断计算风电电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂(火电机组深度调峰电量)及弃风电量E₃的公式并计算相应结果；

当P_Wmax≤α_TP_T-α_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

E₂＝0

E₃＝0

当α_TP_T-α_CP_C＜P_Wmax≤α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

E₃＝0

当P_Wmax＞α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}L{P}_{W\max }-E_3$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}-E_3$

$E_3=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-k_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

其中，k_C为常规发电机组的最小出力系数，L为常数，L等于8760。

较佳地，作为一种可实施方式，所述处理服务器2还包括简化分析模块90，其中：

所述简化分析模块90，用于利用简化计算出的风电电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量(火电机组深度调峰电量)E₂及弃风电量E₃，计算当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式的总成本。

基于同一发明构思，本发明还提供了一种多能源电力远距离输送的数据优化方法，由于此方法解决问题的原理与前述一种多能源电力远距离输送的数据优化处理系统功能相似，因此该方法的实施可以通过前述系统功能模块实现，重复之处不再赘述。

本发明实施例提供的一种多能源电力远距离输送的数据优化方法，如图2所示，具体包括以下步骤：

本发明实施例所提供多能源电力远距离输送的数据优化方法依然以风电作为新能源说明多能源电力远距离输送的数据优化处理方法的各个步骤。

步骤S100、接收配置电力数据基本信息并保存，所述电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数和常规发电机组提供辅助服务参数；

步骤S200、对配置信息中全年输电曲线与常规电源时序出力曲线、新能源时序曲线作差，并积分求取新能源舍弃规模(风电弃风规模)；

步骤S300、根据配置信息中的全年输电曲线和新能源时序出力曲线(风电时序出力曲线)，及计算得到的新能源舍弃规模(风电弃风规模)，确定常规机组出力Pc低于常规机组提供辅助服务出力Pca的时段，并对不同所述时段下的常规机组提供辅助服务出力Pca多出常规机组出力Pc的出力部分进行求和运算得到深度调峰电量；利用所述深度调峰电量乘以常规发电机组提供辅助服务的单位度电成本(火电机组)，计算得出传统电源辅助服务成本；

其中，在上述步骤S300中，深度调峰电量为火电出力与火电额定容量之比低于火电机组提供辅助服务出力时所发的电量之和，深度调峰电量乘以火电机组提供辅助服务的单位度电成本，即为辅助服务成本。

需要说明的是：传统电源辅助服务成本，包括在传统电源在低负载工况时运行费用的增加等方面的成本。例如：多种能源来源的电力共用输电通道情形下，因输电容量有限，为输送更多的清洁能源，煤电等传统电源机组需压低出力进行调峰或深度调峰以让出空间。当煤电机组调峰深度增大，煤耗和机组运行损耗等方面均会增加，因此产生了辅助服务成本。

步骤S400、针对不同风电装机容量新能源装机容量(风电装机容量)下，风电装机容量减去相应的风电弃风规模，计算不同风电装机容量情况下的实际输送通道的风电上网电量，再根据度电成本节约系数，求取整体电力系统情景下所节约的环境成本；

在步骤S400中，(清洁能源上网输送消纳的电量)整体电力系统节约的环境成本，主要包括减少燃料和污染物排放等方面成本。

步骤S500、针对不同新能源装机容量情况下，根据输电通道利用小时数、风电并网规模、计算平均上网电价；在预设输电小时数下，根据输电通道利用小时数及输电投资及技术经济参数计算线损费用，并计算得出输电价；对平均上网电价和输出电价求和运算，计算得出落地电价

需要说明的是：输电通道在所输送电量下的输电成本主要由与输电量无关的成本部分和与输电量有关的成本部分组成，输电量大小主要影响因输电损耗引发的输电成本变动。

落地电价等于平均上网电价加输电价。在输电利用小时数一定的情况下，随着风电并网规模的增大，送端平均上网电价会上升，跨区输电的线损费用会增加，因此虽然输电小时数和输送电量不变，但输电价依然会上升。例如：风电并网规模由零增加到600万千瓦，输电价将由0.0842元/千瓦时上涨到0.1021元/千瓦时。

步骤S600、针对不同新能源装机容量情况下(即针对不同风电装机容量情况下)，结合输电投资及技术经济参数、新能源上网电价、送端及受端传统电源上网电价、输电投资及技术经济参数和环境费用参数分别计算得出在共用输电通道下，多种能源电力按电量分摊的各自成本；

步骤S700、将计算得到的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本及落地电价，分别与当地电源平均发电成本(当地火电发电总成本)及上网电价相比；并根据比较结果判定不同风电装机容量情况下的风电并网的可行性及成本可行性。

较佳地，作为一种可实施方式，在步骤S700中，所述根据比较结果判定不同风电装机容量情况下的风电并网的可行性，包括如下步骤：

分别判断不同风电装机容量情况下的风火联合输送的落地电价是否大于或等于当地电源平均上网电价(受端煤电上网电价)，若是，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式可行；若否，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式不可行。

在本发明实施例中，计算不同风电装机容量下的落地电价，再通过比较不同风电装机容量情况下的风火联合输送的落地电价与受端煤电上网电价的价格，对风电装机规模及总容量的匹配方案选择具有重要意义。

举例来说，将上述步骤得出将风火联合输送的落地电价与受端煤电上网电价相比较，当所述风火联合输送的落地电价低于受端煤电上网电价(当地电源平均上网电价)时，则能够说明多能源远距离输电的具有竞争性且匹配方式可行。例如：如图3所示，当输电利用小时数为6500小时下，风电装机规模在500万千瓦以下均具有竞争性。

较佳地，作为一种可实施方式，在步骤S700中，所述根据比较结果判定不同风电装机容量情况下的风电并网的成本可行性，还包括如下步骤：

分别判断不同风电装机容量情况下的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本是否大于或等于当地火电发电总成本，若是，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式成本可行性可行；若否，则判定当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式成本可行性不可行。

较佳地，作为一种可实施方式，所述处理方法还包括如下步骤：

步骤S800、针对不同风电装机容量情况下，将风电持续出力曲线视为两端点分别为f(8760)＝0、f(0)＝P_Wmax的直线，其中：P_Wmax为风电最大出力值，8760表示全年8760小时，如图4所示；

利用公式计算输电价，其中：E_T为上网电量，η_P表示上网电价，η_T为输电价；F为与输送电量无关的部分，ε为输电损耗；

将平均出力直线视为火电出力曲线；所述平均出力为容量因子α_C与额定容量P_C的乘积；将平均输电功率直线视为输电曲线，平均输电功率为容量因子α_T与额定输电容量P_T的乘积；

根据所述风电最大出力值P_Wmax，判断计算风电电量E_WT、火电深度调峰电量E₂及弃风电量E₃的公式并计算相应结果；

当P_Wmax≤α_TP_T-α_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

E₂＝0

E₃＝0

当α_TP_T-α_CP_C＜P_Wmax≤α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

E₃＝0

当P_Wmax＞α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}L{P}_{W\max }-E_3$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}-E_3$

$E_3=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-k_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

其中，k_C为常规发电机组的最小出力系数，L为常数，L等于8760。

较佳地，作为一种可实施方式，在所述简化计算步骤之后还包括如下步骤：

步骤S900、利用简化计算出的风电电量E_WT、火电深度调峰电量E₂及弃风电量E₃，计算当前风电装机容量情况下的风火联合输电方式的总成本。

本发明实施例其实质是：根据配置不同的风电装机规模及各种电力数据基本信息(电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数)，结合火电和风电联合运行方式，分析火电利用小时数、风电弃风比例等指标。综合各类因素(即上述处理服务器的各模块计算的结果)，确定不同装机容量下的合理的风电和火电打捆比例。通过确定落地电价来判定不同新能源装机容量和总发电量匹配方案的可行性，最终，综合成本可行性及成本计算出最佳装机容量匹配方案。

本发明实施例提供的一种多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统。其中方法包括接收配置电力数据基本信息，通过所述基本信息计算所得的落地电价，对比落地电价与当地电源平均上网电价与落地成本，判定不同新能源装机容量情况下的风电并网的可行性，从而得出新能源发电与常规电源的装机容量及运行匹配方案。本发明实施例提供的多能源电力远距离输送的数据优化方法及系统可以提供较快捷、准确的计算所需的电力数据和新能源发电与常规电源的装机容量及运行匹配方案，同时可使繁重的新能源装机容量配选工作实现了电子化及自动化。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种多能源电力远距离输送的数据优化处理系统，其特征在于，包括进行电力数据计算和处理的处理服务器，其中：

所述处理服务器包括接收模块，弃用清洁能源规模模块，传统电源辅助服务成本模块、减排环境成本计算模块、电价及输电成本计算模块、多能源输电成本分摊计算模块和分析输出模块，其中：

所述接收模块，用于接收的配置电力数据基本信息并保存；所述电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数和常规发电机组提供辅助服务参数；

其中，机组发电出力特性包括新能源全年时序出力曲线，新能源持续出力曲线，新能源年利用小时数，常规发电机组的最小出力系数；输电投资及技术经济参数包括输电等级、输电容量、输电曲线、导线类型、线损率、变电站或换流站损耗、线路静态投资、变电站或换流站投资；环境费用参数包括燃料发电对环境影响造成的经济损失、清洁能源发电利用带来的减排效益；

所述弃用清洁能源规模模块，用于对配置信息中全年输电曲线与常规电源时序出力曲线、新能源时序曲线作差，并积分求取新能源舍弃规模；

所述传统电源辅助服务成本模块，用于根据配置信息中的全年输电曲线和新能源时序出力曲线，及计算得到的新能源舍弃规模，确定常规机组出力Pc低于常规机组提供辅助服务出力Pca的时段，并对不同所述时段下的常规机组提供辅助服务出力Pca多出常规机组出力Pc的出力部分进行求和运算得到深度调峰电量；利用所述深度调峰电量乘以常规发电机组提供辅助服务的单位度电成本，计算得出传统电源辅助服务成本；

所述减排环境成本计算模块，用于针对不同新能源装机容量下，新能源装机容量减去相应的新能源舍弃规模，计算不同新能源装机容量情况下的实际输送通道的新能源上网电量，再根据度电成本节约系数，求取整体电力系统情景下所节约的环境成本；

所述电价及输电成本计算模块，用于针对不同新能源装机容量情况下，根据输电通道利用小时数、新能源并网规模、计算平均上网电价；在预设输电小时数下，根据输电通道利用小时数及输电投资及技术经济参数计算线损费用，并计算得出输电价；对平均上网电价和输出电价求和运算，计算得出落地电价；

所述多能源输电成本分摊计算模块，用于针对不同新能源装机容量情况下，结合输电投资及技术经济参数、新能源上网电价、送端及受端传统电源上网电价、输电投资及技术经济参数和环境费用参数分别计算得出在共用输电通道下，多种能源电力按电量分摊的各自成本；

所述分析输出模块，用于将计算得到的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本及落地电价，分别与当地电源平均发电成本及当地电源平均上网电价相比；并根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性。

2.根据权利要求1所述的多能源电力远距离输送的数据优化处理系统，其特征在于，所述分析输出模块包括可行性判定子模块，其中：

所述可行性判定子模块，用于分别判断不同新能源装机容量情况下的联合输送的落地电价是否大于或等于当地电源平均上网电价，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式不可行。

3.根据权利要求2所述的多能源电力远距离输送的数据优化处理系统，其特征在于，所述分析输出模块还包括成本可行性判定子模块，其中：

所述成本可行性判定子模块，用于分别判断不同新能源装机容量情况下的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本是否大于或等于当地电源平均发电成本，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性不可行；

其中，所述从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本为新能源并网总成本加所述传统电源辅助服务成本再减所述环境成本。

4.根据权利要求1所述的多能源电力远距离输送的数据优化处理系统，其特征在于，所述处理服务器还包括简化解析模块，其中：

所述简化解析模块，用于针对不同新能源装机容量情况下，将新能源持续出力曲线视为两端点分别为f(8760)＝0、f(0)＝P_Wmax的直线，其中：P_Wmax为新能源最大出力值，8760表示全年8760小时；

利用公式

计算输电价，其中：E_T为上网电量，η_P表示上网电价，η_T为输电价；F为与输送电量无关的部分，ε为输电损耗；

将平均出力直线视为常规发电机组出力曲线；所述平均出力为容量因子α_C与额定容量P_C的乘积；将平均输电功率直线视为输电曲线，平均输电功率为容量因子α_T与额定输电容量P_T的乘积；

根据所述新能源最大出力值P_Wmax，判断计算新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃的公式并计算相应结果；

当P_Wmax≤α_TP_T-α_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

E₂＝0

E₃＝0

当α_TP_T-α_CP_C＜P_Wmax≤α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

E₃＝0

当P_Wmax＞α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}L{P}_{W\max }-E_3$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}-E_3$

$E_3=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-k_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

其中，k_C为常规发电机组的最小出力系数，L为常数，L等于8760。

5.根据权利要求4所述的多能源电力远距离输送的数据优化处理系统，其特征在于，所述处理服务器还包括简化分析模块，其中：

所述简化分析模块，用于利用简化计算出的新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃，计算当前新能源装机容量情况下的联合输电方式的总成本。

6.一种多能源电力远距离输送的数据优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

接收配置电力数据基本信息并保存；所述电力数据基本信息包括新能源上网电价，送端及受端传统电源上网电价，机组发电出力特性，输电投资及技术经济参数，环境费用参数和常规发电机组提供辅助服务参数；

对配置信息中全年输电曲线与常规电源时序出力曲线、新能源时序曲线作差，并积分求取新能源舍弃规模；

根据配置信息中的全年输电曲线和新能源时序出力曲线，及计算得到的新能源舍弃规模，确定常规机组出力Pc低于常规机组提供辅助服务出力Pca的时段，并对不同所述时段下的常规机组提供辅助服务出力Pca多出常规机组出力Pc的出力部分进行求和运算得到深度调峰电量；利用所述深度调峰电量乘以常规发电机组提供辅助服务的单位度电成本，计算得出传统电源辅助服务成本；

针对不同新能源装机容量下，新能源装机容量减去相应的新能源舍弃规模，计算不同新能源装机容量情况下的实际输送通道的新能源上网电量，再根据度电成本节约系数，求取整体电力系统情景下所节约的环境成本；

针对不同新能源装机容量情况下，根据输电通道利用小时数、新能源并网规模、计算平均上网电价；在预设输电小时数下，根据输电通道利用小时数及输电投资及技术经济参数计算线损费用，并计算得出输电价；对平均上网电价和输出电价求和运算，计算得出落地电价；

针对不同新能源装机容量情况下，结合输电投资及技术经济参数、新能源上网电价、送端及受端传统电源上网电价、输电投资及技术经济参数和环境费用参数分别计算得出在共用输电通道下，多种能源电力按电量分摊的各自成本；

将计算得到的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本及落地电价，分别与当地电源平均发电成本及当地电源平均上网电价相比；并根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性及成本可行性。

7.根据权利要求6所述的多能源电力远距离输送的数据优化方法，其特征在于，所述根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的可行性，包括如下步骤：

分别判断不同新能源装机容量情况下的联合输送的落地电价是否大于或等于当地电源平均上网电价，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式不可行。

8.根据权利要求7所述的多能源电力远距离输送的数据优化方法，其特征在于，所述根据比较结果判定不同新能源装机容量情况下的新能源并网的成本可行性，还包括如下步骤：

分别判断不同新能源装机容量情况下的从送端多种能源发电上网及输送至受端的总成本是否大于或等于当地电源平均发电成本，若是，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性可行；若否，则判定当前新能源装机容量情况下的联合输电方式成本可行性不可行。

9.根据权利要求6所述的多能源电力远距离输送的数据优化方法，其特征在于，所述处理方法还包括如下步骤：

针对不同新能源装机容量情况下，将新能源持续出力曲线视为两端点分别为f(8760)＝0、f(0)＝P_Wmax的直线，其中：P_Wmax为新能源最大出力值，8760表示全年8760小时；

利用公式

计算输电价，其中：E_T为上网电量，η_P表示上网电价，η_T为输电价；F为与输送电量无关的部分，ε为输电损耗；

将平均出力直线视为常规发电机组出力曲线；所述平均出力为容量因子α_C与额定容量P_C的乘积；将平均输电功率直线视为输电曲线，平均输电功率为容量因子α_T与额定输电容量P_T的乘积；

根据所述新能源最大出力值P_Wmax，判断计算新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃的公式并计算相应结果；

当P_Wmax≤α_TP_T-α_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

E₂＝0

E₃＝0

当α_TP_T-α_CP_C＜P_Wmax≤α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}{\mathrm{LP}}_{W\max }$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

E₃＝0

当P_Wmax＞α_TP_T-k_CP_C

$E_{\mathrm{WT}}=\frac{1}{2}L{P}_{W\max }-E_3$

$E_2=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-{\mathrm{\α}}_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}-E_3$

$E_3=\frac{1}{2}L\frac{{[P_{W\max }-({\mathrm{\α}}_T{P}_T-k_C{P}_C)]}^2}{P_{W\max }}$

其中，k_C为常规发电机组的最小出力系数，L为常数，L等于8760。

10.根据权利要求9所述的多能源电力远距离输送的数据优化方法，其特征在于，在所述简化计算步骤之后还包括如下步骤：

利用简化计算出的新能源电量E_WT、常规发电机组深度调峰电量E₂及弃新能源量E₃，计算当前新能源装机容量情况下的联合输电方式的总成本。

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