CN109657919B - 含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法 - Google Patents

含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种互联电网系统运行数据处理技术领域，是一种含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法，包括以下步骤：第一步建立互联电网系统电源时空功率曲线矩阵；第二步利用余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M；第三步根据相关性矩阵M生成互联电网系统互补电源对集合；第四步计算互联电网系统的互补性指标。本发明能计算互联电网内空间上分布式各电源在特定的连续调度时段内的互补性指标，将互联电网整体的互补性进行量化，利用量化的系统互补性指标整体评估系统的可再生电源间的互补程度，从而评估互联电网不同运行模式下对电网调度资源需求的情况，快速优选出具有最大互补性的调度方案，在互联电网内最大程度消纳新能源发电。

Description

含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法
技术领域
本发明涉及一种互联电网系统运行及数据处理技术领域，是一种含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法。
背景技术
近年来，能源危机及环境污染问题的日益严重使得诸如风电、太阳能发电等可再生能源发电方式得到大力的发展。但是风/光能等可再生能源发电不仅在时间分布上波动性较大，其在空间分布上同样呈现出分布不平衡的特点。因此这类电源的并网发电可控性较差，会对电网的调度与安全运行带来较大的压力。虽然风电、太阳能发电和水电等可再生能能源发电方式在时间和空间上存在一定的差异，但合理的规划新能源发电和安排调度模式，可使得含可再生能源发电的互联电网在时空上呈现一定的互补特性，从而节省调度资源以降低电网运行与维护的成本。
目前业界针对互补性的讨论一般集中在对风电上，以平稳性、一致性为针对单个风电机组或风场在时间上的变化特性，互补性指标则仅为两个风电机组或风场之间，针对在系统层面上的互联电网整体上互补特性缺少分析。目前针对互补性的分析，一般采用距离进行定义，但互补性更多的应针对电源出力在时间的主导变化趋势，因此采用距离方式定义互补性的方式具有一定的局限性。
发明内容
本发明提供了一种含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有采用距离量化互联电网系统互补性指标时存在的易将距离大但趋势变化却相同的场景归类为互补，造成互补性指标量化不准确的问题。
本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：一种含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法，包括以下步骤：
第一步：建立互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n；
第二步：利用互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n及余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M；
第三步：根据相关性矩阵M生成互联电网系统互补电源对集合；
第四步：计算互联电网系统的互补性指标。
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
上述第一步中建立互联电网系统电源时空功率曲线矩阵的过程为：
(一)对于互联电网空间上的某一可再生电源j，此电源在连续n个时间调度区间内形成的功率曲线记为pj，pj如下式所示：
Pj＝[pj1 pj2 … pji … pjn]
(二)在空间内分布有m个不同的可再生电源，m个可再生电源在连续n个时间调度区间内形成的功率曲线矩阵pm×n：
Figure GDA0001967380480000021
上述第二步中利用互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n及余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M的过程如下：
(一)对互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n进行奇异特征值分解，则pm×n分解如下式所示：
Pm×n＝Um×m×Σm×n×Vn×n
其中，Um×m为左特征值向量组成的矩阵，Σm×n为实数对角阵，Vn×n为右特征向量组成的矩阵；
(二)提取互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n主成分，得到压缩后的左特征向量矩阵
Figure GDA0001967380480000029
具体过程为；
将互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n做如下近似：
Figure GDA0001967380480000022
其中，r为小于m、n的数，且：
Figure GDA0001967380480000023
上述
Figure GDA0001967380480000024
为左特征向量组成的矩阵，为m行r列，且r<n，原有的用n列表征的功率曲线时间特性压缩为用r类表征；
Figure GDA0001967380480000025
上述
Figure GDA0001967380480000026
为右特征向量转置组成的矩阵,为r行n列，且r<m，原有需用m行表征的功率曲线空间特性压缩为用r类表征；
上述
Figure GDA0001967380480000027
和
Figure GDA0001967380480000028
中r的取值为：r＝max{1，min{[kc×m]，[kc×n]}}
其中kc为压缩系数；
(三)通过下式利用余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M
Figure GDA0001967380480000031
上述第三步中根据相关性矩阵M生成互联电网系统互补电源对集合的具体过程如下：
(一)搜索是否存在互补性最大的两组电源，若存在进入第(二)步，若不存在进入第(三)步；
(二)若存在，则形成互补电源对并记录其电源编号为Ck＝(i，j)和相关性函数值Rk，删除互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n中与此电源对对应的功率曲线以形成新的互联电网系统电源时空功率曲线矩阵
Figure GDA0001967380480000032
并返回第二步；
(三)若不存在，则输出互联电网互补电源对集合Cs＝{C1,C2,…Cnc}和相关函数序列R＝(R1,R2,…Rnc)，其中nc为互补电源对数目。
上述第四步中通过下式计算互联电网系统的互补性指标
Figure GDA0001967380480000033
本发明通过余弦定理计算互联电网系统时空功率曲线矩阵特征向量的相关性，更好地表征了空间上不同电源点在连续调度周期内趋势上的变化特征，避免了采用距离度量时将距离大但趋势变化却相同的场景归类为互补的情况；同时本发明能计算互联电网内空间上分布式各电源在特定的连续调度时段内的互补性指标，将互联电网整体的互补性进行量化，并利用量化的系统互补性指标整体评估系统的可再生电源间的互补程度，从而能评估互联电网不同运行模式下对电网调度资源需求的情况，快速优选出具有最大互补性的调度方案，在互联电网内最大程度消纳新能源发电。
附图说明
附图1为本发明实施例1的流程图。
附图2为本发明附图1中计算互联电网系统的相关性矩阵的流程图。
附图3为本发明附图1中生成互联电网系统互补电源对集合的流程图。
附图4为本发明实施例1的空间上不同电源点相关性与互补性图形化示意图。
附图5为本发明实施例2中含可再生能源发电的互联电网图。
附图6为本发明实施例2中互补电源对的功率输出曲线。
具体实施方式
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述：
实施例1：如附图1、2、3、所示，该含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法，包括以下步骤：
第一步：建立互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n,其具体过程为：
(一)对于互联电网空间上的某一可再生电源j，此电源在连续n个时间调度区间内形成的功率曲线记为pj，pj如下式所示：
Pj＝[pj1 pj2 … pji … pjn]
(二)在空间内分布有m个不同的可再生电源，m个可再生电源在连续n个时间调度区间内形成的功率曲线矩阵pm×n：
Figure GDA0001967380480000041
互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n可用于分析各空间上分布电源在连续的时间调度周期内的相关性，同时也可以用于分析不同时间调度区间内各电源功率空间分布的相关性，而互补性可通过相关性来定义。
第二步：利用互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n及余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M，如附图2所示，其具体过程如下：
(一)对互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n进行奇异特征值分解，则pm×n分解如下式所示：
Pm×n＝Um×m×Σm×n×Vn×n
其中，Um×m为左特征值向量组成的矩阵，Σm×n为实数对角阵，Vn×n为右特征向量组成的矩阵；
(二)提取互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n主成分，得到压缩后的左特征向量矩阵
Figure GDA0001967380480000042
具体过程为；
将互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n做如下近似：
Figure GDA0001967380480000043
其中，r为远小于m、n的数，且：
Figure GDA0001967380480000044
上述
Figure GDA0001967380480000051
为左特征向量组成的矩阵，为m行r列，且r<n，原有的需用n列表征的功率曲线时间特性压缩为用r类表征；
Figure GDA0001967380480000052
上述
Figure GDA0001967380480000053
为右特征向量转置组成的矩阵,为r行n列，且r<m，原有需用m行表征的功率曲线空间特性压缩为用r类表征；
上述
Figure GDA0001967380480000054
和
Figure GDA0001967380480000055
中r的取值为：r＝max{1，min{[kc×m]，[kc×n]}}
其中kc为压缩系数,其取值范围为0.1至0.2之间，[·]为取整符号。
(三)通过下式利用余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M，任意两个电源i，k，其之间的相关性通过方式计算：
Figure GDA0001967380480000056
其中<·>表示内积运算，本发明中将空间中不同的任意两个电源之间相关性函数定义为其对应的变化后左特征向量之间的夹角；由于余弦函数的函数值从-1到+1之间变化，因此相关性函数值的值域为[-1,1]。
在空间上不同两个点的互补性通过相关性函数来定义时，若R>0，两个向量在大方向一致，此时可认为所考察的向量的是相关，若R<0，此时两个向量呈现出超相反的方向变化，因此可以认为这两个向量的是互补的。
如附图4所示，本发明中根据相关函数值的大小，可有如下相关性与互补性程度的定义方式：
Figure GDA0001967380480000057
其中0.717为根据实际相关情况进行设定。
第三步：根据相关性矩阵M生成互联电网系统互补电源对集合；如附图3所示，其具体过程如下：
(一)搜索是否存在互补性最大的两组电源，若存在进入第(二)步，若不存在进入第(三)步；
(二)若存在，则形成互补电源对并记录其电源编号为Ck＝(i，j)和相关性函数值Rk，删除互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n中与此电源对对应的功率曲线以形成新的互联电网系统电源时空功率曲线矩阵
Figure GDA0001967380480000061
并返回第二步；
(三)若不存在，则输出互联电网互补电源对集合Cs＝{C1,C2,…Cnc}和相关函数序列R＝(R1,R2,…Rnc)，其中nc为互补电源对数目。
第四步：计算互联电网系统的互补性指标，通过下式计算互联电网系统的互补性指标
Figure GDA0001967380480000062
本发明通过余弦定理计算互联电网系统时空功率曲线矩阵特征向量的相关性，更好地表征了空间上不同电源点在连续调度周期内趋势上的变化特征，避免了采用距离度量时将距离大但趋势变化却相同的场景归类为互补的情况；同时本发明能计算互联电网内空间上分布式各电源在特定的连续调度时段内的互补性指标，将互联电网整体的互补性进行量化，并利用量化的系统互补性指标整体评估系统的可再生电源间的互补程度，从而能评估互联电网不同运行模式下对电网调度资源需求的情况，快速优选出具有最大互补性的调度方案，在互联电网内最大程度消纳新能源发电。
实施例2：结合如图5所示的含可再生能源发电的互联电网图，进行互联电网系统的互补性指标的计算，具体如下：
(一)建立互联电网系统电源时空功率曲线矩阵；
图2中含8个可再生能源电源布点，分布在空间的不同位置，其中光伏电源点3(PV1,PV2,PV3)，风电电源点3个(WT1,WT2,WT3)，水电电源点2个(Hydro1,Hydro2)，各电源点48个连续调度周期内预测/计划出力表1所示，因此按表1形成8行48的时空功率曲线矩阵；
(二)对此电源时空功率曲线矩阵进行奇异特征分解，并保留令r＝2，得到如下式所示的压缩后左特征向量矩阵：
Figure GDA0001967380480000063
(三)根据上述左特征向量矩阵，通过下式计算相关性矩阵。
Figure GDA0001967380480000071
计算得出的相关性矩阵为：
Figure GDA0001967380480000072
(四)根据相关性矩阵M生成互联电网系统互补电源对集合。
根据上式选取互补性最大的电源形成互补电源对，即C1＝(PV3,WT1)，并记录此时互补指标R1＝-0.594。图6为此互补电源对在连续调度周期内的功率输出曲线，可以看出两个电源的变化趋势在具有较强的互补特性。
以此类推，形成互补电源对集合及相应互补指标序列为：
Figure GDA0001967380480000073
(五)计算互联电网系统的互补性指标。
Rs＝-0.594-0.543-0.762+0＝-1.899
以上技术特征构成了本发明的最佳实施例，其具有较强适应性和最佳实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。
表1可再生能源电源的预测/计划出力
Figure GDA0001967380480000081
Figure GDA0001967380480000091
Figure GDA0001967380480000101

Claims (2)

1.一种含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步：建立互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n：
(一)对于互联电网空间上的某一可再生电源j，此电源在连续n个时间调度区间内形成的功率曲线记为pj，pj如下式所示：
Pj＝[pj1 pj2 … pji … pjn]
(二)在空间内分布有m个不同的可再生电源，m个可再生电源在连续n个时间调度区间内形成的功率曲线矩阵pm×n：
Figure FDA0003894533740000011
第二步：利用互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n及余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M：
(一)对互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n进行奇异特征值分解，则pm×n分解如下式所示：
Pm×n＝Um×m×Σm×n×Vn×n
其中，Um×m为左特征值向量组成的矩阵，Σm×n为实数对角阵，Vn×n为右特征向量组成的矩阵；
(二)提取互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n的主成分，得到压缩后的左特征向量矩阵
Figure FDA0003894533740000012
具体过程为；
将互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n做如下近似：
Figure FDA0003894533740000013
其中，r为小于m、n的数，且：
Figure FDA0003894533740000014
上述
Figure FDA0003894533740000015
为左特征向量组成的矩阵，为m行r列，且r<n，原有的需用n列表征的功率曲线时间特性压缩为用r类表征；
Figure FDA0003894533740000016
上述
Figure FDA0003894533740000017
为右特征向量转置组成的矩阵,为r行n列，且r<m，原有需用m行表征的功率曲线空间特性压缩为用r类表征；
上述
Figure FDA0003894533740000021
和
Figure FDA0003894533740000022
中r的取值为：r＝max{1，min{[kc×m]，[kc×n]}}
其中kc为压缩系数；
(三)通过下式利用余弦定理计算互联电网系统的相关性矩阵M
Figure FDA0003894533740000023
第三步：根据相关性矩阵M生成互联电网系统互补电源对集合：
(一)搜索是否存在互补性最大的两组电源，若存在进入第(二)步，若不存在进入第(三)步；
(二)若存在，则形成互补电源对并记录其电源编号为Ck＝(i，j)和相关性函数值Rk，删除互联电网系统电源时空功率曲线矩阵pm×n中与此电源对对应的功率曲线以形成新的互联电网系统电源时空功率曲线矩阵
Figure FDA0003894533740000024
并返回第二步；
(三)若不存在，则输出互联电网互补电源对集合Cs＝{C1,C2,…Cnc}和相关函数序列R＝(R1,R2,…Rnc)，其中nc为互补电源对数目；
第四步：计算互联电网系统的互补性指标。
2.根据权利要求1所述的含可再生能源发电的互联电网系统互补性指标计算方法，其特征在于第四步中通过下式计算互联电网系统的互补性指标
Figure FDA0003894533740000025
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103986153A (zh) * 2014-04-23 2014-08-13 清华大学 在大互联电网范围内协调进行电力电量平衡的优化方法
CN106684932A (zh) * 2017-03-10 2017-05-17 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种考虑电网结构调整的互联电网经济调度方法
CN107862466A (zh) * 2017-11-21 2018-03-30 国网新疆电力有限公司 考虑系统双侧随机性的源荷跨时空互补效益评价方法
CN108365609A (zh) * 2018-03-26 2018-08-03 国网山东省电力公司淄博供电公司 计及互联电网分区自动发电控制的统一迭代潮流计算方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103986153A (zh) * 2014-04-23 2014-08-13 清华大学 在大互联电网范围内协调进行电力电量平衡的优化方法
CN106684932A (zh) * 2017-03-10 2017-05-17 国网山东省电力公司经济技术研究院 一种考虑电网结构调整的互联电网经济调度方法
CN107862466A (zh) * 2017-11-21 2018-03-30 国网新疆电力有限公司 考虑系统双侧随机性的源荷跨时空互补效益评价方法
CN108365609A (zh) * 2018-03-26 2018-08-03 国网山东省电力公司淄博供电公司 计及互联电网分区自动发电控制的统一迭代潮流计算方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Coordinated recovery strategy of AC and UHVDC interconnected system considering the power grid strength;Yu Wang等;《2017 IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2)》;20171128;1-6 *
全球能源互联电网发展的规划技术框架及研究方向;宋新甫等;《电工技术》;20180510(第09期);7-10 *
含分布式电源的配电网智能电流保护策略;林霞等;《电网技术》;20090320(第06期);82-89 *
灵活电源的协调运行策略与配电网潮流计算;黎静华等;《电源学报》;20180715(第04期);87-98 *
计及风电时空互补特性的互联电网有功调度与控制方案;郭晓蕊等;《电力系统保护与控制》;20141101;第42卷(第21期);139-144 *
静止无功发生器在电力系统中的应用;刘国营等;《电气技术》;20170731(第7期);82-85 *
风光互补可再生能源发电的综合效益优化研究;李劲彬等;《电力自动化》;20131231;第35卷(第5期);24-26 *
高比例可再生能源并网的电力系统灵活性评价与平衡机理;鲁宗相等;《中国电机工程学报》;20170105(第01期);9-19,S2 *

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