CN107529677A

CN107529677A - 一种可再生能源消纳能力的评估方法及装置

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Publication number: CN107529677A
Application number: CN201710562515.4A
Authority: CN
Inventors: 陈磊; 李则衡; 闵勇; 陈群; 徐飞; 胡伟
Original assignee: Tsinghua University; State Grid Corp of China SGCC; State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Current assignee: Tsinghua University; State Grid Corp of China SGCC; State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Priority date: 2017-07-11
Filing date: 2017-07-11
Publication date: 2018-01-02

Abstract

本发明实施例提供一种可再生能源消纳能力评估方法及装置。所述方法包括：获取系统分区内待开启机组的设备标识、设备标识对应的机组类型和供给灵活性资源，其中机组至少包括可再生能源机组；获取日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值；根据日前发电负荷预测值、日前可再生能源机组的出力预测值和待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况；根据系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。本发明实施例采用量化的灵活性指标直观的分析某一运行状态下的可再生能源消纳能力，进而可以指导调度运行人员针对所要求的可再生能源消纳目标调整发电计划，以保证充分合理的运用系统内的灵活性资源。

Description

一种可再生能源消纳能力的评估方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及新能源技术领域，具体涉及一种可再生能源消纳能力的评估方法及装置。

背景技术

风电、光伏等可再生能源发电出力受自然条件的影响，具有许多不同于常规能源发电的特点，其中最突出的是其随机波动特性。一方面风电的波动性和不确定性导致风电难以调度和调控，增加了发电计划和实时调度的难度。另一方面，风电的波动随机出力特性和负荷需求之间难以匹配，需要其他电源提供备用容量跟踪调节。

传统的以电力电量平衡为基本原则的运行方式安排模式逐渐无法满足日益增加的可再生能源并网容量所带来的大幅度功率波动的要求，使得弃风弃光现象愈发的严重，2014年蒙西电网弃风电量36.34亿kWh，弃风率达23.01％，2015年上半年弃风电量达33.21亿kWh，弃风率达19.92％。

电力系统灵活性是系统响应负荷功率和/或波动电源功率变化而随之调节的能力，主要是15min-1h时间尺度内系统功率调节能力，表征了系统在调度周期内调节资源的充裕性，取决于电源功率调节特性和负荷需求响应特性(由于目前缺乏有效的需求响应激励机制，系统灵活性主要取决于电源的功率调节特性)。

从电力系统灵活性充裕的角度考虑，选取调节能力强的机组参与运行无疑可以整体提升电力系统灵活调节能力，为消纳可再生能源提供更多的灵活调节资源。然而，实际运行中无论机组调节能力强弱与否，为保证发电企业的正常运营，都需要给予各台机组一定的发电份额。因此，如何合理的制定不同调节能力机组的发电计划，充分利用系统内有限的灵活调节资源就显得尤为重要。传统的机组组合编制方法通常基于电力平衡静态约束，往往忽视了机组间调节性能的差异性，可能会导致所制定的机组组合方式不能适应可再生能源功率的波动，进而造成弃风弃光现象。因此，如何结合负荷、可再生能源的波动特性，对调度周期内系统调节资源的充裕性进行量化评估，指导调度运行人员根据不同的运行情况合理安排灵活调节资源，成为亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种可再生能源消纳能力的评估方法及装置。

一方面，本发明实施例提供了一种可再生能源消纳能力评估方法，包括：

获取系统分区内待开启机组的设备标识、所述待开启机组的设备标识对应的机组类型和所述机组类型对应的供给灵活性资源，其中，所述机组至少包括可再生能源机组；

获取系统分区内的日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值；

根据所述日前发电负荷预测值、所述日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况；

根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。

另一方面，本发明实施例提供一种可再生能源消纳能力评估装置，包括：

第一获取模块，用于获取系统分区内待开启机组的设备标识、所述待开启机组的设备标识对应的机组类型和所述机组类型对应的供给灵活性资源，其中，所述机组至少包括可再生能源机组；

第二获取模块，用于获取系统分区内的日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值；

计算模块，用于根据所述日前发电负荷预测值、所述日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况；

确定模块，用于根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。

本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估方法及装置，采用量化的灵活性指标直观的分析某一运行状态下的可再生能源消纳能力，进而可以指导调度运行人员针对所要求的可再生能源消纳目标调整发电计划，以保证充分合理的运用系统内的灵活性资源。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估方法流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的系统净灵活性示意图；

图3为本发明实施例提供的储能装置工作状态确定的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估方法流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

S101、获取系统分区内待开启机组的设备标识、所述待开启机组的设备标识对应的机组类型和所述机组类型对应的供给灵活性资源，其中，所述机组至少包括可再生能源机组；

对于一个电力系统而言，系统内存在多种类型的机组，主要指传统火电机组、供热机组、自备电厂和燃气机组、以及可再生能源机组等；而系统内总装机容量通常明显高于某日的负荷峰值，因而制定日前开机方式可以根据用户的选择或预先设定好不同的日前开机方式，在制定日前开机方式时就需要考虑如何选择各种不同容量、不同类型的机组参与运行。

计算机的数据库中预先存储了系统内各个分区所安装的所有的不同机组的设备标识、每台机组的机组类型和所述机组类型对应的技术运行参数，并且可以通过不同类型机组对应的技术运行参数来得到供给灵活性资源。

将目标系统进行分区，对于一个分区来说，用户可以选择待开启机组的设备标识，也可以预先设定待开启机组的设备标识，在计算机获取到待开启机组的设备标识后，在预先存储的数据库中查找与该设备标识相对应的机组类型，经过计算可得到当前开机方式下所能提供的灵活性调节资源。

例如：设备标识为1号机组对应的机组类型为传统火电机组，并且该火电机组相对应最大技术出力为100MW，最小技术出力为50MW。

S102、获取系统分区内的日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值；

计算机在上述步骤中获取到了系统分区内的可供给灵活性的资源，并根据灵活性量化定义得到1号机组所能提供的灵活性资源为50MW；此外还需要获取系统分区内的日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值来作为系统的消耗值；

其中，日前发电负荷预测值来自于每天国家电网公布的数据，国家电网以每一个终端作为负荷来进行统计消耗的能量，并将所述系统分区内的至少一个终端负荷的消耗值求和得到每天的日发电负荷值，根据历史记录中的每天的日发电负荷值来预测日前发电负荷值，并将日前发电负荷预测值进行公布，计算机就获取到系统分区内日前发电负荷预测值。

还有另外一部分的消耗是所述系统内的日前可再生能源机组的出力预测值。

S103、根据所述日前发电负荷预测值、所述日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况；

计算机在获取到系统分区内的待开启机组的供给灵活性资源即可以根据需要设定不同的开机机组的开机方式、日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值后，根据所述待开启机组的供给灵活性资源、日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值，确定系统区分内灵活性充裕情况。

例如，系统分区内的灵活性充裕情况可能是供给大于消耗时，灵活性充裕度为充足，供给小于消耗时，灵活性充裕度不足。

S104、根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。

计算机可根据上述确定的系统分区内的灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。也可以由运行调度人员根据所得到的分析结果，考虑可再生能源消纳指标及其他具体情况，决定是否采用投入其他的供电设备、要求自备电厂参与功率调节等其他措施提升系统灵活性。

本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估方法，采用量化的灵活性指标直观的分析某一运行状态下的可再生能源消纳能力，进而可以指导调度运行人员针对所要求的可再生能源消纳目标调整发电计划，以保证充分合理的运用系统内的灵活性资源。

可选地，所述可再生能源机组至少包括风电机组、光伏机组，其中，所述风电机组和所述光伏机组至少包括置信水平。

在上述实施例的基础上，具体地，系统分区内至少包括可再生能源机组，并且可再生能源机组至少包括风电机组、光伏机组，所述风电机组和所述光伏发电机组至少包括各自的置信水平。风电机组和光伏机组在安装的时候，风电机组和光伏机组的生产厂家就提供了机组的置信水平，例如，可再生能源风电机组的置信水平为5％，光电机组的置信水平为0％。

可选地，所述系统日前发电负荷预测值至少包括分区内的发电负荷数据、对应分区内的热电联产机组的发电负荷数据和自备电厂所承担的发电负荷数据。

在上述实施例的基础上，所述系统日前发电负荷预测值为至少包括：将在该分区内的所有的终端的消耗累加作为该分区的发电负荷数据、对应分区内的热电联产机组和自备电厂所承担的发电负荷数据；其中，所述热电联产机组是将原来的供电机组改装成热电联产机组，用来给该分区进行供热，所述供热的消耗作为热电联产机组的发电负荷数据。

可选地，所述系统内分区是根据网络断面约束，对系统内的机组进行分区。

在对系统进行分区时，应该考虑网络断面约束下的分区各类机组的开机情况以及相应的调节范围数据，每种机组的功率的调节范围是不同的，即灵活性的调节范围不同。所述网络断面约束为每天光缆或线路所能承受的最大功率可支持多少台机组，将可支持的多台机组构成的网络作为一网络断面约束，并划分到一个区内。例如传输极限为5000MW的传输线，某分区所开机组总容量除去本地负荷外，不可超过此传输极限，故制定开机方式时需考虑此分区不可开机过多。本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估方法，采用量化的灵活性指标直观的分析某一运行状态下的可再生能源消纳能力，进而可以指导调度运行人员针对所要求的可再生能源消纳目标调整发电计划，以保证充分合理的运用系统内的灵活性资源。

可选地，所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值为根据所述系统分区内的可再生能源历史实际出力数据及当日数值天气预报计算得来。

在上述实施例的基础上，所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值也就是根据历史记录中可再生能源机组每一天实际的出力值来预测日前出力预测值。其中，所述系统内的日前可再生能源机组的出力预测值一般情况下是大于可再生能源机组的供给灵活性资源。

可选地，所述根据所述系统日前发电负荷预测值、所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，

确定系统区分内灵活性充裕情况具体为：

根据所述系统日前发电负荷预测值、所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，计算可再生能源富余量：

P_rescur.t＝[μP_load.max+(P_load.max-P_load.t)+(P_res.t-P_cl)]-(U_G-L_G)C_G

其中：P_rescur.t表示所述可再生能源富余量；μ表示备用系数，当前系统中通常设为0.15；P_load.max为日前发电负荷预测值的峰值；P_load.t为日前t时刻发电负荷预测值；P_res.t为可再生能源日前t时刻的出力预测值；P_cl为可再生能源的置信容量；L_G为常规电源的最小技术出力系数；U_G为常规电源的最大技术出力系数；C_G为所述每种机组的开机容量。

在上述实施例的基础上，在计算机获取到系统分区内的待开启机组的供给灵活性资源、日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值后，根据所述待开启机组的供给灵活性资源、日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值，计算可再生能源富余量。

根据所提出的系统灵活性充裕度分析模型，分析系统内灵活性的需求及提供情况，进而评估系统可再生能源的消纳情况。

对于当前开机方式下系统灵活性提供情况的分析过程如下：

1)针对不同类型机组分别进行灵活性资源提供量的定量分析：

常规电源主要指传统火电机组、供热机组、自备电厂和燃气机组等，除自备电厂外，其他机组具有很强的控制能力，可以根据系统的电力需求调节自身出力，是系统中的备用容量的主要提供者。常规电源(除自备电厂外)在系统需要减小发电出力时提供向下的灵活性，在系统需要增大发电出力时提供向上的灵活性。其提供向上/向下灵活性的能力受最大/最小出力限制的约束。结合机组的出力范围对常规电源的灵活性供给定义如下所示：

F_G.+＝P_G.max-P_G

F_G.-＝P_G-P_G.min

上述两式相加可得常规电源所能提供的灵活性资源总量F_G，如下所示：

F_G＝P_G.max-P_G.min

其中，F_G为常规电源所能提供的灵活性资源总量；P_G为日前发电负荷预测值；P_Gmax为系统内最大发电出力值；P_Gmin为系统内最小发电出力值；系统提供的向上、向下灵活性分别为F_G+、F_G-。

举例说明：对于一种传统火电机组来说，最大发电出力为100MW，最小发电出力为50MW，而在根据前面步骤中获取到的系统日前发电负荷预测值而安排的机组某时刻出力计划为75MW，那么火电机组该时刻具有25MW向上的灵活性资源F_G+和25MW向下的灵活性F_G-。

上述的参数都是安装的设备自身所携带的参数，对于某一种传统机组来说，都有自己不同的运行约束，故而对应不同的灵活性调节能力，对于一个分区来说则是将每个传统机组的灵活性资源相加得到灵活性资源总量。

在实际应用的过程中，若希望增加可再生能源的出力，就需要系统提供更多的灵活性资源，若对当前开机方式分析后显示当前系统内灵活性资源不充裕，则提示工作人员需要在安排更多的灵活调节能力强的机组参与运行。

2)考虑可再生能源的置信水平对其能够提供灵活性部分进行分析：

可再生能源发电受风、光一次能源影响，无法同常规电源一样稳定可控。在进行电力平衡时，可再生能源只能按一定比例等效视为常规电源，此比例一般称之为可再生能源的置信容量。故而可再生能源虽然随机波动消耗系统内灵活性资源，但等效视为常规电源的部分仍可以提供部分灵活性资源，计算方法如下：

F_res＝P_cl

其中，F_res为可再生能源能够提供的灵活性资源；P_cl为可再生能源的置信容量。

在实际的应用中，可再生能源所能提供的灵活性资源为可再生能源的置信容量。

例如：系统可再生能源总装机可以提供1000MW，而可再生能源的置信容量为1000MW*0.05＝50WW；而实际情况下某时刻可再生能源出力为700MW，则可再生能源可为系统提供50MW的灵活性资源，消耗650MW的灵活性资源此外，本方法中对于当前系统灵活性消耗情况的分析过程如下：

3)考虑系统可再生能源波动性所带来的灵活性需求：

可再生能源出力包括上述所提到的置信部分，还有一部分可称为不可信容量部分。而不可信容量部分从电力系统运行角度出发应视为灵活性消耗，可由下式表示：

D_res＝P_res.t-P_cl

其中，D_res分别为可再生能源能够消耗的灵活性资源即为不可信容量部分；P_cl为可再生能源的置信容量；P_res.t为可再生能源t时刻的出力预测值，即上述实施例中获取到可再生能源的日前风电、光伏出力预测值。

4)考虑不可控负荷波动带来的灵活性消耗：

根据对灵活性资源的划分，可分为消耗性灵活性资源和供给性灵活性资源，不可控负荷应划归为消耗灵活性资源部分，消耗量取决于其波动特性。从功率调节范围角度考虑，负荷消耗灵活性的最大值应为其峰谷差。此外，系统在安排开机方式时，为应对负荷的不确定性及发电机掉机等事故，通常在安排开机方式时会根据最大负荷按照一定系数留取一部分备用容量，以备能够在短时间内迅速的响应系统内的功率缺额，备用系数用μ表示。由于这部分备用容量的出现，机组实际开机容量增加，最小出力之和也提高，降低了系统向下调节的灵活性，故而减少了系统能够为消纳可再生能源所提供的灵活性空间。因此本文将这部分视为灵活性的消耗，将不可控负荷对于灵活性资源的需求如下式所示：

D_load＝μP_load.max+(P_load.max-P_load.min)

其中，D_load为不可控负荷灵活性的消耗量；P_load.max为日前负荷预测值的峰值，P_load.min为日前负荷预测值的谷值，μ表示备用系数，当前系统中通常设为0.15。

在此处所述的日前负荷预测的峰值和谷值，是在国家电网公布的每个终端的消耗量时统计的是一个曲线，对所在分区的多个终端的消耗曲线对应的峰谷值相加即为日前负荷预测的峰谷值。

从系统运行灵活性的角度出发，将弃风弃光现象可以视为系统灵活性资源不足的体现。故而，若要求系统能够全额消纳可再生能源，则需要满足负载的消耗大于所有供电设备的供给，则系统会将可再生能源全额消纳：

L_GC_G+kC_self+P_res.t≤P_load.t

其中，L_G为常规电源的最小技术出力系数，通常大型火电机组取0.5；C_G为常规电源的开机容量；k为自备电厂的平均出力系数；C_self为自备电厂的开机容量；P_res.t表示可再生能源日前t时刻负荷预测值；P_load.t表示日前t时刻发电负荷预测值。

增加对电力充裕度约束的考虑，表示如下：

U_GC_G+kC_self+P_cl≥(1+μ)P_load.max

其中，U_G为常规电源的最大技术出力系数，通常大型常规火电取1.0；C_G为常规电源的开机容量；k为自备电厂的平均出力系数；C_self为自备电厂的开机容量；P_cl为可再生能源的置信容量；μ表示备用系数，当前系统中通常设为0.15；P_load.max为日前负荷预测值的峰值。

对上述两式进行整理，结合灵活性充裕度分析可将上式整理为：

(U_G-L_G)C_G≥μP_load.max+(P_res.t-P_cl)+(P_load.max-P_load.t)

其中，U_G为常规电源的最大技术出力系数，通常大型常规火电取1.0；L_G为常规电源的最小技术出力系数，通常大型火电机组取0.5。C_G为常规电源的开机容量；μ表示备用系数，当前系统中通常设为0.15；P_res.t表示可再生能源日前t时刻负荷预测值；P_cl为可再生能源的置信容量；P_load.max为日前负荷预测值的峰值；P_load.t表示日前t时刻负荷预测值；

P_res.t-P_cl与P_load.max-P_load.t分别是可再生能源出力波动和负荷功率波动所产生的灵活性需求资源。

实际运行中，综合考虑电力充裕度约束以及可再生能源消纳情况，具体地，根据所述系统日前发电负荷预测值、所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，计算可再生能源富余量具体为：

P_rescur.t＝[μP_load.max+(P_load.max-P_load.t)+(P_res.t-P_cl)]-(U_G-L_G)C_G

可选地，根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力，具体为：

若所述可再生资源富余量为正值，则所述可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度不足；

若所述可再生资源富余量为负值，则所述可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度充足。

在上述实施例的基础上，计算得出所述可再生能源富余量后，判断可再生能源富余量为正值时，说明消耗的灵活性资源大于可供给的灵活性资源，进一步说明可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度不足，系统存在弃风弃光现象。

也就是说当对灵活性资源的需求超过当前开机方式所能提供的灵活调节能力，包括可再生能源的灵活性资源，故需要修正开机方式来更换调节能力更加。

当可再生能源富余量为负值时，说明消耗的灵活性资源小于可供给的灵活性资源，进一步说明可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度充足，系统不存在弃风弃光现象。

进一步地，所述可再生能源富余量为一个具体的数值，也就是弃风弃光量，如果计算出的结果不能满足系统中供给和消耗的平衡关系，说明所选择的待开启机组的机组不能满足灵活性的需求，调度运行人员可以根据实际的运行需求重新调整开机方式的制定。

可选地，所述系统分区内的机组还包括储能设备，所述储能设备的灵活性资源具体为：

F_storage.t.+＝min[P_out,(S_t-S_min)/δ]

F_storage.t.-＝min[P_in,(S_max-S_t)/δ]

其中，F_storage.t.+、F_storage.t.-分别为储能设备t时刻正向、反向的灵活性提供量；P_in为储能设备的最大充电功率，P_out为储能设备的最大放电功率；S_t为t时刻储能设备的储能量；S_max、S_min分别为储能容量的上下限值；δ为调度时间间隔。

在上述各个实施例的基础上，如果没有储能装置，在传统机组和可再生资源产生的供给也可以满足正常的消耗，如果在某些特殊情况下确实需要储能装置。

储能装置的本质是通过主动控制实现时间尺度上有限的能量转移，故而储能装置无法像常规电源一样作为恒定的灵活性供给资源。储能装置的运行模式是“未空可放，未满可充”，并且完全可控。在量化其灵活性时，需要充分考虑储能装置的实时运行状态。按照常规电源定义习惯，将储能装置提升系统内功率充裕水平的能力视为提供正向灵活性资源，反之为负向，某一时刻储能装置所能提供的向上和向下灵活性资源如下所示：

F_storage.t.+＝min[P_out,(S_t-S_min)/δ]

F_storage.t.-＝min[P_in,(S_max-S_t)/δ]

其中，F_storage.t.+、F_storage.t.-分别为储能装置t时刻正向、反向的灵活性提供量；P_in为储能装置的最大充电功率；P_out为储能装置的最大放电功率；S_t为t时刻储能装置的储能量；S_max、S_min分别为储能容量的上下限值；δ为调度时间间隔。值得说明的是，储热装置作为储能装置的一种，虽然能量存储类型不同，但其灵活性提供量也可通过上式行量化。

上面所述的储能装置的灵活性资源的公式是从灵活性角度来进行约束的，还需要从能量的角度，对储能装置内能量的约束。

图2为本发明一实施例提供的系统净灵活性示意图，如图2所示，图中类似正弦的波形曲线表示系统内负荷需求；平行线是表示储能装置最大所能提供的能量。系统目标日内净灵活性需同时存在充裕与不足的时段，此时才能最大程度的发挥储能装置对系统运行灵活性的增益效果。

其中

上述公式表示各时段系统内净灵活性情况，若为正则表明系统仍有消纳可再生能源的空间，若为负则表明系统内将被迫弃风弃光；而储能装置受物理特性制约，存在较为严格的出力限制，P_SMAX、P_GSMAX分别代表当前储能装置最大放电及充电功率；由储能装置充放电功率限制，系统内存在的灵活性资源(无论正、负)将可以划分为两部分，一部分是可以通过储能装置进行转移的FLEX_es，另一部分是储能装置无法改变的FLEX_nes。具体地，可以转移的FLEX_es是指储能装置的灵活性资源；无法改变FLEX_nes的是则是由传统机组或可再生资源的所提供的灵活性资源。

图3为本发明实施例提供的储能装置工作状态确定的流程示意图，如图3所示。当设定储能装置初始荷电状态W₀以及最大储能容量W_max，储能装置工作状态的计算过程：计算灵活电量序列，修正灵活电量序列直到得到序列Q_es，该序列中所有元素位于在[0，W_max]范围内，计算储能装置的充放电功率序列E_es,i，如下所示。

E_es,i＝Q_es,i-Q_es,i-1

举例说明上述的流程，储能装置的工作状态分为充电和放电的过程：

在充电的过程中，例如储能装置的最大值容量为7000MWh，而初始时刻的容量值为5000MWh，充电功率为500MW，从0时刻开始，至t1时刻，储能装置储能容量达到为7000MWh，此时储能装置将无法提供向下的灵活调节资源，故充电功率变为0，不在继续充电。

当放电的时候，从初始时刻0时刻，以400MW的放电功率开始放电，经过t2时刻，放电到储能装置的最小值，此时储能装置将无法提供向上的灵活调节资源，故放电功率变为0，不在继续放电。

值得说明的是，若考虑储能装置参与工作，需要在等式右侧第二项中加入储能装置对灵活性的供给部分F_storage.t，上式变为：

P_rescur.t＝[(1+μ)P_load.max+P_res.t-P_cl-P_load.t]-[(U_G-L_G)C_G+F_storage.t]

其中，P_rescur.t表示所述可再生能源富余量；μ表示备用系数，当前系统中通常设为0.15；P_load.max为日前发电负荷预测值的峰值；P_load.t为日前t时刻发电负荷预测值；P_res.t为可再生能源日前t时刻的出力预测值；P_cl为可再生能源的置信容量；L_G为常规电源的最小技术出力系数；U_G为常规电源的最大技术出力系数；C_G为所述每种机组的开机容量；F_storage.t为储能设备t时刻灵活性提供量。

图4为本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估装置结构示意图，如图4所示。所述装置包括第一获取模块10、第二获取模块20、计算模块30和确定模块40，其中：

第一获取模块10用于获取系统分区内待开启机组的设备标识、所述待开启机组的设备标识对应的机组类型和所述机组类型对应的供给灵活性资源，其中，所述机组至少包括可再生能源机组；

第二获取模块20用于获取系统分区内的日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值；

计算模块30用于根据所述日前发电负荷预测值、所述日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况；

确定模块40用于根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。

本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估装置包括第一获取模块10、第二获取模块20、计算模块30和确定模块40。第一获取模块10用来获取系统分区内待开启机组的设备标识、所述待开启机组的设备标识对应的机组类型和所述机组类型对应的供给灵活性资源，其中，所述机组至少包括可再生能源机组，作为系统分区内总的供给灵活性资源；第二获取模块20用于获取系统分区内的日前发电负荷预测值和日前可再生能源机组的出力预测值，作为系统分区内总的消耗灵活性资源。计算模块30根据所述日前发电负荷预测值、所述日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况；确定模块40根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力。

本发明实施例提供的装置，适用于上面所述的方法，其功能具体可参照上述方法实施例，此处不再赘述。

本发明实施例提供的可再生能源消纳能力评估装置，采用量化的灵活性指标直观的分析某一运行状态下的可再生能源消纳能力，进而可以指导调度运行人员针对所要求的可再生能源消纳目标调整发电计划，以保证充分合理的运用系统内的灵活性资源。

可选地，所述确定模块40具体为：

在上述实施例的基础上，确定模块40在计算模块30计算得出所述可再生能源富余量后，判断可再生能源富余量为正值时，说明消耗的灵活性资源大于可供给的灵活性资源，进一步说明可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度不足，系统存在弃风弃光现象。

进一步地，所述可再生能源富余量为一个具体的数值，也就是弃风弃光量，如果计算出的结果不能满足系统中供给和消耗的平衡关系，说明所选择的待开启机组的机组不能满足灵活性消耗，工作人员需要重新选择待开机机组的设备编号，重新进行计算系统灵活性的充裕情况，直到选择的结果是符合系统内的运行要求。

本发明通过对系统内各类资源对于灵活性的需求及供给，从系统运行灵活性充裕情况的角度对可再生能源消纳能力进行评估。本发明所提出的方法直观、便于实际应用，可在日前开机方式安排阶段为调度人员合理、充分的安排系统内有限的灵活性资源以实现可再生能源最大程度的消纳提供指导。

以上所描述的装置以及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种可再生能源消纳能力评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可再生能源机组至少包括风电机组、光伏机组，其中，所述风电机组和所述光伏机组至少包括置信水平。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统日前发电负荷预测值至少包括分区内的发电负荷数据、对应分区内的热电联产机组的发电负荷数据和自备电厂所承担的发电负荷数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述系统内分区是根据网络断面约束，对系统内的机组进行分区。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值为根据所述系统分区内的可再生能源历史实际出力数据及当日数值天气预报计算得来。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述系统日前发电负荷预测值、所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，确定系统区分内灵活性充裕情况具体为：

根据所述根据所述系统日前发电负荷预测值、所述系统内日前可再生能源机组的出力预测值和所述待开启机组的供给灵活性资源，计算可再生能源富余量：

P_rescur.t＝[μP_load.max+(P_load.max-P_load.t)+(P_res.t-P_cl)]-(U_G-L_G)C_G

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述系统分区内灵活性充裕情况，确定可再生能源的消纳能力，具体为：

若所述可再生资源富余量为正值，则所述系统分区内的可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度不足；

若所述可再生资源富余量为负值，则所述系统分区内的可再生能源的消纳能力的灵活性充裕度充足。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统分区内的机组还包括储能设备，所述储能设备的灵活性资源具体为：

F_storage.t.+＝min[P_out,(S_t-S_min)/δ]

F_storage.t.-＝min[P_in,(S_max-S_t)/δ]

9.一种可再生能源消纳能力评估装置，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

若所述可再生资源富余量为正值，则所述系统分区内的可再生能源的消纳能力的灵活性资源不足；

若所述可再生资源富余量为负值，则所述系统分区内的可再生能源的消纳能力的灵活性资源充足。