CN108009681B - 一种基于电网负荷尖峰时段曲线提高风电消纳方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于电网负荷尖峰时段曲线提高风电消纳方法，属于智能电网技术领域。通过曲线拟合生成，得到尖峰时刻所增加的负荷量，为当前弃风的接入量做好计划安排，进行对蓄电池充电，通过曲线拟合方法得到尖峰到来时刻，在尖峰到来时刻蓄电池进行放电，在低谷时段进行充电，从而能够消纳接入的风电，达到削峰填谷的效果，加强对风电的消纳。该方法可以更加准确的得到尖峰时刻曲线，在本发明计算过程中也同时对风电的发电量进行预测，通过尖峰时刻的负荷增加量与风电的发出功率差值，确定蓄电池的储放电情况，在确定电池的充放电的情况下，就能够大量的消纳风电，来提前计算消纳风电能力。

Description

一种基于电网负荷尖峰时段曲线提高风电消纳方法

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，具体涉及一种基于电网负荷尖峰时段曲线提高风电消纳方法。

背景技术

近年来随着新能源技术的不断发展，以光伏，风电为代表的新能源并网容量不断增加，然而由于传统热电联产机组备用容量的限制，当光伏电站以及风电场的出力较大时，传统机组对其调峰能力不足，从而产生大量的弃风现象。目前现有技术通过调节不同时段电价策略，在电网负荷尖峰时段增加电网尖峰时段的电价，使得用户减少用电量，从而实现电网削峰的目的。但这种方法具有被动性，用户侧的负荷不能估算，而且电网低谷时段的电价难以制定，这样使电网安全稳定运行的可靠性大大的降低。

所以针对上述技术的弊端，本发明对电网尖峰时段进行曲线拟合计算提高风电消纳，从而为“削峰添谷”(通过对低谷时段储电储热用于尖峰时刻的用电)提供可靠依据。在现有技术的电力系统网络中，对于电网负荷尖峰时刻的具体曲线拟合并没有给出具体的预测方法及表达方法，面对当前的调峰问题，电网只能根据以往的经验值以及增加备用容量来保证供电的可靠性，在现有方式的调峰方法中不仅造成大量的能源浪费，而且还增加了调度的难度。

由于电网负荷受到环境以及天气，工作条件的影响，在一天当中负荷波动情况比较大，为了能够解决一天中最大负荷出现时发电机组容量能够满足供电要求，当前的方法只能是设置足够的备用容量，而由于风电的不确定性，又造成大量的弃风现象，这就造成了大量的资源浪费。

发明内容

本发明针对当前现有技术存在的不足，公开了一种基于电网尖峰时段的曲线提高风电消纳方法，通过曲线拟合生成，得到尖峰时刻所增加的负荷量，为当前弃风的接入量做好计划安排，进行对蓄电池充电，通过曲线拟合方法得到尖峰到来时刻，在尖峰到来时刻蓄电池进行放电，在低谷时段进行充电，从而能够消纳接入的风电，达到削峰填谷的效果，加强对风电的消纳。该方法可以更加准确的得到尖峰时刻曲线，在本发明计算过程中也同时对风电的发电量进行预测，通过尖峰时刻的负荷增加量与风电的发出功率差值，确定蓄电池的储放电情况，在确定电池的充放电的情况下，就能够大量的消纳风电，来提前计算消纳风电能力。

为了实现上述目的，本发明采取以下技术方案来实现：通过电网负荷尖峰曲线的拟合方法，预测接下来的时间段内出现尖峰的具体时刻，以及尖峰所持续的时间，该方法是在对电网当前环境温度，空气湿度，风力强度，光照强度进行数据采集的前提下，对风电场，光伏电站的发电功率进行预测，并通过工作日情况及当前温度预测接下来的负荷情况，将上述所有变量进行相应数学建模，最终确立函数，从而绘制所需电网尖峰时刻曲线。

具体步骤如下：

步骤1：数据采集：

对当前电网内平均光照强度g、空气湿度h、环境温度t以及风速v，电网内传统热电机组发电功率p_r，电网内核电站的发电功率P_h，电网内光伏电站预测发电功率P_g，电网内风电场预测发电功率P_f，电网内水电站的发出功率P_s，电网内用户预测用电负荷P_y，电网内网损系数δ分别进行采集及计算。

步骤2：负荷出现尖峰的时刻、负荷尖峰所持续时间计算：

步骤2.1：计算接下来出现尖峰的时刻T₁：

步骤2.2：计算尖峰时刻所能持续时间Δt。

步骤3：对热电厂、核电站、水电站、光伏电站、风电场功率进行计算，以及负荷功率曲线拟合。

步骤3.1：求出在出现尖峰的时刻T₁热电厂核电站水电站的发出的总功率P₁，其中电网内传统热电机组发电功率为p_r，电网内核电站的发电功率为P_h，电网内光伏电站预测发电功率为P_g，电网内风电场预测发电功率为P_f，电网内水电站的发出功率为P_s，电网内用户预测用电负荷为P_y，并进行如下计算，其中

P₁＝P_r(1+η₁)+P_h(1+η₂)+P_s(1+η₃)(1-δ) (3)

步骤3.2：对光伏电站发出平均功率进行预测，对光照强度g，空气湿度h，环境温度t以及风速v进行监测，进行如下计算方法：

根据所测变量(g，h，t，v)(其中g为平均光照强度、h为空气湿度、t为环境温度，v为风速与数据库中的已存数据g’为平均光照强度，h’为空气湿度，t’为环境温度，v’为风速)与(g’，h’，t’，v’)进行比对，进行计算求出近似系数。其中λ₁＝0.28，λ₂＝0.09，λ₃＝0.44，λ₄＝0.19分别为对应影响因素的占比系数。

在区间(g-ζ，g+ζ)，(h-ζ，h+ζ)(t-ζ，t+ζ)(v-ζ，v+ζ)分别取10个值，组成向量(g₁，h₁，t₁，v₁)……(g₁₀，h₁₀，t₁₀，v₁₀)，在数据库中找到与此最为接近的10个向量。并输出与之相对应的发电功率P_i，最终进行平均功率预测，其计算公式如下：

步骤3.3：风电场功率预测：对风电场风速进行监测，对T₁时刻发电量进行预测，计算如下：其中v为风速，p_fe为风电厂的额定功率，lne＝1，λ₁＝0.28，λ₂＝0.09，λ₃＝0.44。

步骤3.4：在出现尖峰的时刻T₁时对用电负荷进行预测，其中x表示工作日类型，若为周末取0，否则取1，t表示当前温度。其中电网内传统热电机组发电功率为p_r，电网内核电站的发电功率为P_h，电网内光伏电站预测发电功率为P_g，电网内风电场预测发电功率为P_f，电网内水电站的发出功率为P_s。下式矩阵为经过大量数学计算得到的最优结果，可以等效为负荷预测行列式，这比传统负荷预测方法简单准确。

步骤3.5：尖峰曲线拟合，t_n为预测

时刻的温度，Δt为尖峰时刻所能持续时间。

其中n＝1,2,3，……100，T∈[T₁，Δt+T₁]

得到负荷尖峰时刻曲线后，可以根据尖峰时刻曲线进行相应的积分计算，得到尖峰时所需电量，为发电计划以及电池的储能提前做好计划，使得电网运行安全可靠。

步骤4：为当前弃风的接入量做好计划安排，通过风功率预测得到弃风功率P_qf，预测尖峰时刻的负荷增功率P_fh

蓄电池的整体容量Q_xdc，当前蓄电池的储电量Q_dqx，可以接入的风电功率计算公式为P_jr＝P_fh+(Q_xdc-Q_dqx)/Δt，当蓄电池的储电量Q_dqx<Q_xdc/3时，进行对蓄电池充电，通过曲线拟合方法得到尖峰到来时刻，在尖峰到来时刻蓄电池进行放电，在低谷时段进行充电，从而能够消纳接入的风电，达到削峰填谷的效果，加强对风电的消纳。

有益效果

本发明方法得到尖峰时刻所增加的负荷量，为当前弃风的接入量做好计划安排，进行对蓄电池充电，通过曲线拟合方法得到尖峰到来时刻，在尖峰到来时刻蓄电池进行放电，在低谷时段进行充电，从而能够消纳接入的风电，达到削峰填谷的效果，加强对风电的消纳。该方法可以更加准确的得到尖峰时刻曲线，在本发明计算过程中也同时对风电的发电量进行预测，通过尖峰时刻的负荷增加量与风电的发出功率差值，确定蓄电池的储放电情况，在确定电池的充放电的情况下，就能够大量的消纳风电，来提前计算消纳风电能力。

附图说明

图1为本发明提供的一种电网尖峰曲线拟合以及消纳风电量具体计算示意图。

图2为本发明提供的一种预测尖峰时刻维持的时间以及曲线。

图3为本发明提供的一种实际尖峰时刻维持的时间以及曲线。

具体实施方式

如图1所示本发明提供了一种基于电网负荷尖峰时段曲线提高风电消纳方法，以某热电厂为例的运行情况计算为例实施本方法：

某热电厂的额定输出功率为100MW，核电站输出功率为30MW，水电站输出功率为20MW，风电厂的额定功率为30MW，某一时刻当前光照强度为1003w/h，空气湿度为30％，环境温度为20摄氏度，风速为0.7m/s，网损系数取0.1。

1.计算可能出现的尖峰时刻，以及尖峰时刻所能持续时间Δt，将g＝1003，h＝30％，t＝20，v＝0.6带入下式：

解得T₁＝8.13，Δt＝3.1即在8点7分时刻开始出现尖峰，尖峰时刻所能持续的时间为3.1个小时。

2.计算将P_s＝20，P_h＝30，p_r＝100代入下式。

P₁＝P_r(1+η₁)+P_h(1+η₂)+P_s(1+η₃)(1-δ)

解得P1＝152MW。

3.对光伏电站发出功率进行预测，将已知条件代入下式，其中

λ₁＝0.28，λ₂＝0.09，λ₃＝0.44，λ₄＝0.19

根据所得值在区间(g-ζ，g+ζ)，(h-ζ，h+ζ)(t-ζ，t+ζ)(v-ζ，v+ζ)分别取10个值，组成向量(g₁，h₁，t₁，v₁)……(g₁₀，h₁₀，t₁₀，v₁₀)，在数据库中找到与此最为接近的10个向量。并输出与之相对应的发电功率，求得最终输出功率。

解得P₂＝21MW

4.风电场功率预测计算如下：

解得P₃＝18MW

5.计算负荷用电量其中x＝1，t＝23，P_r＝1000，P_h＝300，P_g＝80，P_f＝108，P_s＝200，

解得P₄＝196MW

6.得到最终曲线拟合结果。在曲线拟合之前首先对公式

进行计算，n＝1,2,3，……100，算出t₁，t₂，t₃，……t_n，将计算后结果代入公式得到下式。

7.预测尖峰时刻的负荷增功率P_fh，将T₁＝8.13，Δt＝3.1代入下式。

解得P_fh＝10.63MW

通过图2和图3比较可以看出，实际负荷尖峰曲线与预测负荷尖峰时刻曲线近似，能够更好的提高风电消纳10.63MW。

以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于电网负荷尖峰时段曲线提高风电消纳方法，其特征在于，该方法通过电网负荷尖峰曲线的拟合方法，预测接下来的时间段内出现尖峰的具体时刻以及尖峰所持续的时间；对电网当前环境温度，空气湿度，风力强度，光照强度进行数据采集的前提下，对风电场，光伏电站的发电功率进行预测，并通过工作日情况及当前温度预测接下来的负荷情况，将上述所有变量进行相应数学建模，最终确立函数，从而绘制所需电网尖峰时刻曲线，为当前弃风的接入量做好计划安排，具体步骤如下：

步骤1：数据采集；

步骤2：负荷出现尖峰的时刻、负荷尖峰所持续时间计算；

步骤3：对热电厂、核电站、水电站、光伏电站、风电场功率进行计算，以及负荷功率曲线拟合；

步骤4：为当前弃风的接入量做好计划安排，通过风功率预测得到弃风功率P_qf，预测尖峰时刻的负荷增功率P_fh；

所述步骤2负荷出现尖峰的时刻、负荷尖峰所持续时间计算：

步骤2.1：计算接下来出现尖峰的时刻T1：

步骤2.2：计算尖峰时刻所能持续时间Δt；

所述步骤3包括：对热电厂、核电站、水电站、光伏电站、风电场功率进行计算，以及负荷功率曲线拟合：

步骤3.1：求出在T₁时刻热电厂核电站水电站的发出的总功率P₁，其中电网内传统热电机组发电功率为p_r，电网内核电站的发电功率为P_h，电网内光伏电站预测发电功率为P_g，电网内风电场预测发电功率为P_f，电网内水电站的发出功率为P_s，电网内用户预测用电负荷为P_y，并进行如下计算，其中

P₁＝P_r(1+η₁)+P_h(1+η₂)+P_s(1+η₃)(1-δ)

步骤3.2：对光伏电站发出平均功率进行预测，对光照强度g，空气湿度h，环境温度t以及风速v进行监测，进行如下计算方法：

根据所测变量(g，h，t，v)与数据库中的已存数据(g’，h’，t’，v’)进行比对，其中g为平均光照强度、h为空气湿度、t为环境温度，v为风速与数据库中的已存数据，g’为平均光照强度，h’为空气湿度，t’为环境温度，v’为风速，进行计算求出近似系数；其中λ₁＝0.28，λ₂＝0.09，λ₃＝0.44，λ₄＝0.19分别为对应影响因素的占比系数；

在区间(g-ζ，g+ζ)，(h-ζ，h+ζ)(t-ζ，t+ζ)(v-ζ，v+ζ)分别取10个值，组成向量(g₁，h₁，t₁，v₁)……(g₁₀，h₁₀，t₁₀，v₁₀)，在数据库中找到与此最为接近的10个向量；并输出与之相对应的发电功率P_i，最终进行平均功率预测，其计算公式如下：

步骤3.3：风电场功率预测：对风电场风速进行监测，对T₁时刻发电量进行预测，计算如下：其中v为风速，p_fe为风电厂的额定功率，lne＝1，λ₁＝0.28，λ₂＝0.09，λ₃＝0.44；

步骤3.4：在T₁时刻对用电负荷进行预测，其中x表示工作日类型，若为周末取0，否则取1，t表示当前温度，其中电网内传统热电机组发电功率为p_r，电网内核电站的发电功率为P_h，电网内光伏电站预测发电功率为P_g，电网内风电场预测发电功率为P_f，电网内水电站的发出功率为P_s；

步骤3.5：尖峰曲线拟合，t_n为预测

时刻的温度；

其中n＝1,2,3，……100，T∈[T₁，Δt+T₁]

得到负荷尖峰时刻曲线后，可以根据尖峰时刻曲线进行相应的积分计算，得到尖峰时所需电量；

所述步骤4：为当前弃风的接入量做好计划安排，通过风功率预测得到弃风功率P_qf，预测尖峰时刻的负荷增功率P_fh

蓄电池的整体容量Q_xdc，当前蓄电池的储电量Q_dqx，可以接入的风电功率计算公式为P_jr＝P_fh+(Q_xdc-Q_dqx)/Δt，当蓄电池的储电量Q_dqx＜Q_xdc/3时，进行对蓄电池充电，通过曲线拟合方法得到尖峰到来时刻，在尖峰到来时刻蓄电池进行放电；

所述步骤1数据采集包括如下参数：对当前电网内平均光照强度g、空气湿度h、环境温度t以及风速v，电网内传统热电机组发电功率p_r，电网内核电站的发电功率P_h，电网内光伏电站预测发电功率P_g，电网内风电场预测发电功率P_f，电网内水电站的发出功率P_s，电网内用户预测用电负荷P_y，电网内网损系数δ分别进行采集及计算。

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