CN109728607A - 一种风电消纳评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开的一种风电消纳评估方法及装置，是基于含风电与电池储能的电力系统进行评估，电池储能可以平抑风电出现的波动，所述方法包括：在风电与电池储能联合出力达到最优的情况下，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析，最后根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，从平稳性、可靠性和经济性这三个方面对风电消纳进行多维度评估分析，使风电消纳评估更全面，提高了风电消纳评估的准确性。

Description

一种风电消纳评估方法及装置

技术领域

本申请涉及电力系统运行评估技术领域，尤其涉及以一种风电消纳评估方法及装置。

背景技术

风电作为一种清洁能源，越来越多的被投入使用。我国的风电的特点是集中度高，总规模较大，而且一般位于远离负荷中心的位置，这就导致了风电很难完全就地消纳，大量的风电需要对外进行风电调度。而风电本身具有随机性和波动性等特点，对风电调度造成很大的困难，造成弃风现象严重。电池储能具有快速的调节能力，能够平抑风电出现的波动，有利于提升电力系统消纳风电的能力。为了更好的指导我国的风电资源发展规划，减少弃风量，提高风电接入电力系统的利用率，首先需准确评估风电消纳能力。

现有的风电消纳评估方法一般是从风电弃风率这一因素来评估，具体评估方法是，首先根据历年风电消纳情况，得到历年风电弃风率，然后根据规划年的天气等因素，预估规划年风电弃风率，将历年风电弃风率和规划年风电弃风率绘制曲线，根据曲线评估风电消纳情况。

但是，发明人在本申请的研究过程中发现，在现有的风电消纳评估方法中，只考虑了风电弃风率这一个单一的因素，导致风电消纳评估方法不全面，进一步导致风电消纳评估方法不准确。

发明内容

本申请提出的一种风电消纳评估方法，以解决现有技术中，风电消纳评估方法只考虑了风电弃风率这一个单一的因素，导致风电消纳评估方法不全面，进一步导致风电消纳评估方法不准确的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种风电消纳评估方法，包括：

以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力；

根据优化后的风电与电池储能联合出力，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析；

根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，计算风电消纳评估指标，所述风电消纳评估指标包括：平稳性消纳指标、可靠性消纳指标和经济性消纳指标；

利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力，具体计算方法如下：

P_D,i,t、P_C,i,t互斥，

其中，N为风电与电池储能联合出力优化时段数，P_WB,t为t时段风电与电池储能联合出力值，P_Wt为指t时段风电出力，P_D,i,t为蓄电池i在时段t发电出力，P_C,i,t为蓄电池i在时段t充电出力，N_bess为蓄电池个数。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析，具体计算方法如下：

其中，F_G为火电机组发电成本，F_QT为火电机组启停成本，T为调度周期，a_k、b_k和c_k均为火电机组k的成本系数，为t时段火电机组k的出力，为t时段火电机组k的运行状态，其值为1时表示运行状态，其值为0时表示停运状态，STC_k为火电机组k的启停成本，N_G为火电机组的个数，P_L,t为在t时段电力系统的负荷值。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述平稳性消纳指标为风电出力波动率，所述风电出力波动率的计算方法如下：

其中，P_i'+1为风电出力当前时段采样值，P_i'为风电出力上一时段时段采样值，P_c为风电场的装机容量，T₁为采样功率变化率周期，n为考察时窗包含的总采样点数。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述可靠性消纳指标为电力不足期望，所述电力不足期望的具体计算方法如下：

其中，p_j为电力系统处于第j个电力不足状态的概率，C_j为电力系统处于第j个电力不足状态的缺供电量，S为所有电力不足状态的集合。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述经济性消纳指标为弃风电比例，所述弃风电比例的计算方法如下：

其中，P_W,t为风电在t时段的实际发电出力，P'_W,t为风电在t时段的实际利用功率，Δt为风电出力的采样时间间隔，T₂为统计周期。

结合第一方面，在一种实现方式中，所述利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳包括：

将所述风电消纳评估指标形成所述风电消纳评估指标集合，所述风电消纳评估指标集合X＝{风电出力波动率X₁，电力不足期望X₂，弃风电比例X₃}；

利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并形成权重集U＝{U₁，U₂，U₃}；

将所述风电消纳评估指标集合进行模糊评价，并求得风电消纳模糊综合评判矩阵R＝{R₁，R₂，R₃}，具体计算方法如下：

为能允许的风电出力波动率的最大值，为能允许的电力不足期望的最大值，为能允许的弃风电比例的最大值；

利用所述风电消纳模糊综合评判矩阵与权重集相乘得到的结果评估风电消纳。

第二方面，本申请实施例部分提供了一种风电消纳评估装置，所述风电消纳评估装置应用于第一方面任一项所述风电消纳评估方法，所述风电消纳评估装置包括：

联合出力优化模块，用于以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力；

模拟分析模块，用于根据优化后的风电与电池储能联合出力，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析；

风电消纳评估指标计算模块，用于根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，计算风电消纳评估指标，所述风电消纳评估指标包括：平稳性消纳指标、可靠性消纳指标和经济性消纳指标；

风电消纳评估模块，用于利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳。

所述联合出力优化模块包括：第一计算单元，具体计算方法如下：

P_D,i,t、P_C,i,t互斥，

其中，N为风电与电池储能联合出力优化时段数，P_WB,t为t时段风电与电池储能联合出力值，P_Wt为指t时段风电出力，P_D,i,t为蓄电池i时段t发电出力，P_C,i,t为蓄电池i时段t充电出力，N_bess为蓄电池个数。

优选地，所述模拟分析模块包括：第二计算单元，具体计算方法如下：

其中，F_G为火电机组发电成本，F_QT为火电机组启停成本，T为调度周期，a_k、b_k和c_k均为火电机组k的成本系数，为t时段火电机组k的出力，为t时段火电机组k的运行状态，其值为1时表示运行状态，其值为0时表示停运状态，STC_k为火电机组k的启停成本，N_G为火电机组的个数，P_L,t为在t时段电力系统的负荷值。

优选地，所述风电消纳评估指标计算模块包括：风电出力波动率计算单元，所述风电出力波动率的计算方法如下：

其中，P_i'+1为风电出力当前时段采样值，P_i'为风电出力上一时段时段采样值，P_c为风电场的装机容量，T₁为采样功率变化率周期，n为考察时窗包含的总采样点数。

优选地，所述风电消纳评估指标计算模块还包括：电力不足期望计算单元，所述电力不足期望的具体计算方法如下：

其中，p_j为电力系统处于第j个电力不足状态的概率，C_j为电力系统处于第j个电力不足状态的缺供电量，S为所有电力不足状态的集合。

优选地，所述风电消纳评估指标计算模块还包括：弃风电比例计算单元，所述弃风电比例的计算方法如下：

其中，P_W,t为风电在t时段的实际发电出力，P'_W,t为风电在t时段的实际利用功率，Δt为风电出力的采样时间间隔，T₂为统计周期。

优选地，风电消纳评估模块包括：

风电消纳评估指标集合形成单元，用于将所述风电消纳评估指标形成所述风电消纳评估指标集合，所述风电消纳评估指标集合X＝{风电出力波动率X₁，电力不足期望X₂，弃风电比例X₃}；

权重集形成单元，用于利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并形成权重集U＝{U₁，U₂，U₃}；

风电消纳模糊综合评判矩阵计算单元，用于将所述风电消纳评估指标集合进行模糊评价，并求得风电消纳模糊综合评判矩阵R＝{R₁，R₂，R₃}，具体计算方法如下：

为能允许的风电出力波动率的最大值，为能允许的电力不足期望的最大值，为能允许的弃风电比例的最大值；

风电消纳评估单元，用于利用所述风电消纳模糊综合评判矩阵与权重集相乘得到的结果评估风电消纳。

本申请实施例公开的一种风电消纳评估方法及装置，是基于含风电与电池储能的电力系统进行评估，电池储能可以平抑风电出现的波动，所述方法包括：在风电与电池储能联合出力达到最优的情况下，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析，最后根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，从平稳性、可靠性和经济性这三个方面对风电消纳进行多维度评估分析，使风电消纳评估更全面，提高了风电消纳评估的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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是本申请实施例提供的一种风电消纳评估方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种风电消纳评估装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。

本申请提出的一种风电消纳评估方法及装置，以解决现有技术中，风电消纳评估方法只考虑了风电弃风率这一个单一的因素，导致风电消纳评估方法不全面，进一步导致风电消纳评估方法不准确的问题。

参照图1，示出了一种风电消纳评估方法，包括：

步骤101，以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力。

具体的，本步骤中的以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，是安排电池储能在风电出力波动较大的时段充放电，并使这些时段风电与电池储能联合出力尽量平稳，具体计算方法如下：

P_D,i,t、P_C,i,t互斥，

其中，N为风电与电池储能联合出力优化时段数，P_WB,t为t时段风电与电池储能联合出力值，P_Wt为指t时段风电出力，P_D,i,t为蓄电池i在时段t发电出力，P_C,i,t为蓄电池i在时段t充电出力，P_D,i,t和P_C,i,t在任意时段均互斥，N_bess为蓄电池个数。

本步骤的作用是利用电池储能具有快速的调节能力，能够对风电出力波动进行快速调节，因此安排电池储能在风电出力波动较大的时段充放电，使这些时段风电与电池储能联合出力尽量平稳，进而提升电力系统风电消纳能力。

步骤102，根据优化后的风电与电池储能联合出力，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析。

具体的，本步骤是基于步骤101中优化后的风电与电池储能联合出力，修正原电力系统中的负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析，以火电机组发电能耗成本和启停成本最小为目标，具体计算方法如下：

其中，F_G为火电机组发电成本，F_QT为火电机组启停成本，T为调度周期，a_k、b_k和c_k均为火电机组k的成本系数，为t时段火电机组k的出力，为t时段火电机组k的运行状态，其值为1时表示运行状态，其值为0时表示停运状态，STC_k为火电机组k的启停成本，N_G为火电机组的个数，P_L,t为在t时段电力系统的负荷值。

本步骤中，首先根据步骤101中优化后的风电与电池储能联合出力，修正电力系统的负荷曲线，根据修正后的负荷曲线，以火电机组的发电成本和启停成本最小为目标，对电力系统中的火电机组进行模拟分析，使电力系统中的火电成本最小。

步骤103，根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，计算风电消纳评估指标，所述风电消纳评估指标包括：平稳性消纳指标、可靠性消纳指标和经济性消纳指标。

优选地，所述平稳性消纳指标为风电出力波动率，所述风电出力波动率的计算方法如下：

其中，P_i'+1为风电出力当前时段采样值，P_i'为风电出力上一时段时段采样值，P_c为风电场的装机容量，T₁为采样功率变化率周期，n为考察时窗包含的总采样点数。

优选地，所述可靠性消纳指为电力不足期望，所述电力不足期望表示研究时段内系统由于电力不足而造成的电力削减期望值，所述电力不足期望的具体计算方法如下：

其中，p_j为电力系统处于第j个电力不足状态的概率，C_j为电力系统处于第j个电力不足状态的缺供电量，S为所有电力不足状态的集合。

优选地，所述经济性消纳指标为弃风电比例，弃风电比例是指在统计周期内风电弃电量与计划发电量的百分比，所述弃风电比例的计算方法如下：

其中，P_W,t为风电在t时段的实际发电出力，P'_W,t为风电在t时段的实际利用功率，Δt为风电出力的采样时间间隔，T₂为统计周期。

本步骤中，在步骤101和步骤102的基础上，从平稳性、可靠性和经济性这三个角度提出风电消纳评估指标，实现流量多维度评估分析，使风电消纳评估更全面，更准确。

步骤104，利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳。

具体的，所述利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳包括：

将所述风电消纳评估指标形成所述风电消纳评估指标集合，所述风电消纳评估指标集合X＝{风电出力波动率X₁，电力不足期望X₂，弃风电比例X₃}；

其中，为方便计算，将风电出力波动率用X₁表示，将电力不足期望用X₂表示，将弃风电比例用X₃表示；

利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并形成权重集U＝{U₁，U₂，U₃}；

其中，为方便计算，将风电出力波动率的权重用U₁表示，将电力不足期望的权重用U₂表示，将弃风电比例的权重用U₃表示；

另外，层次分析法在现有技术中应用较为广泛，本步骤中的层次分析法是利用现有技术所公开的方法进行计算，在此不做具体说明。

将所述风电消纳评估指标集合进行模糊评价，并求得风电消纳模糊综合评判矩阵R＝{R₁，R₂，R₃}，具体计算方法如下：

为能允许的风电出力波动率的最大值，为能允许的电力不足期望的最大值，为能允许的弃风电比例的最大值；

利用所述风电消纳模糊综合评判矩阵与权重集相乘得到的结果评估风电消纳。

其中，模糊综合评价法在现有技术中有广泛应用，本步骤中的模糊综合评价法是利用现有技术所公开的方法进行计算，在此不做具体说明。

本申请实施例公开的一种风电消纳评估方法，是基于含风电与电池储能的电力系统进行评估，电池储能可以平抑风电出现的波动，具体方法是在风电与电池储能联合出力达到最优的情况下，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析，最后根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，从平稳性、可靠性和经济性这三个方面对风电消纳进行多维度评估分析，使风电消纳评估更全面，提高了风电消纳评估的准确性。

进一步地，本申请还公开了另一实施例：基于不含电池储能的电力系统的风电消纳评估方法，在该实施例中，依次按照步骤102、步骤103和步骤104对不含电池储能的电力系统进行风电消纳评估，将不含电池储能电力系统的风电消纳评估结果与含电池储能电力系统的风电消纳评估结果进行对比，可以看出电池储能对风电消纳的贡献，进一步得出电池储能有利于电力系统中的风电消纳。

参照图2，示出了一种风电消纳评估装置，所述风电消纳评估装置应用于前述任一项所述风电消纳评估方法，所述风电消纳评估装置包括：

联合出力优化模块100，用于以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力；

模拟分析模块200，用于根据优化后的风电与电池储能联合出力，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析；

风电消纳评估指标计算模块300，用于根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，计算风电消纳评估指标，所述风电消纳评估指标包括：平稳性消纳指标、可靠性消纳指标和经济性消纳指标；

风电消纳评估模块400，用于利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳。

优选地，所述联合出力优化模块100包括：第一计算单元，具体计算方法如下：

P_D,i,t、P_C,i,t互斥，

其中，N为风电与电池储能联合出力优化时段数，P_WB,t为t时段风电与电池储能联合出力值，P_Wt为指t时段风电出力，P_D,i,t为蓄电池i时段t发电出力，P_C,i,t为蓄电池i时段充电出力，N_bess为蓄电池个数。

优选地，所述模拟分析模块200包括：第二计算单元，具体计算方法如下：

其中，F_G为火电机组发电成本，F_QT为火电机组启停成本，T为调度周期，a_k、b_k和c_k均为火电机组k的成本系数，为t时段火电机组k的出力，为t时段火电机组k的运行状态，其值为1时表示运行状态，其值为0时表示停运状态，STC_k为火电机组k的启停成本，N_G为火电机组的个数，P_L,t为在t时段电力系统的负荷值。

优选地，所述风电消纳评估指标计算模块300包括：风电出力波动率计算单元，所述风电出力波动率的计算方法如下：

其中，P_i'+1为风电出力当前时段采样值，P_i'为风电出力上一时段时段采样值，P_c为风电场的装机容量，T₁为采样功率变化率周期，n为考察时窗包含的总采样点数。

优选地，所述风电消纳评估指标计算模块300还包括：电力不足期望计算单元，所述电力不足期望的具体计算方法如下：

其中，p_j为电力系统处于第j个电力不足状态的概率，C_j为电力系统处于第j个电力不足状态的缺供电量，S为所有电力不足状态的集合。

优选地，所述风电消纳评估指标计算模块300还包括：弃风电比例计算单元，所述弃风电比例的计算方法如下：

其中，P_W,t为风电在t时段的实际发电出力，P'_W,t为风电在t时段的实际利用功率，Δt为风电出力的采样时间间隔，T₂为统计周期。

优选地，风电消纳评估模块400包括：

风电消纳评估指标集合形成单元，用于将所述风电消纳评估指标形成所述风电消纳评估指标集合，所述风电消纳评估指标集合X＝{风电出力波动率X₁，电力不足期望X₂，弃风电比例X₃}；

权重集形成单元，用于利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并形成权重集U＝{U₁，U₂，U₃}；

风电消纳模糊综合评判矩阵计算单元，用于将所述风电消纳评估指标集合进行模糊评价，并求得风电消纳模糊综合评判矩阵R＝{R₁，R₂，R₃}，具体计算方法如下：

为能允许的风电出力波动率的最大值，为能允许的电力不足期望的最大值，为能允许的弃风电比例的最大值；

风电消纳评估单元，用于利用所述风电消纳模糊综合评判矩阵与权重集相乘得到的结果评估风电消纳。

本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。

以上结合具体实施方式和范例性实例对本申请进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本申请精神和范围的情况下，可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种风电消纳评估方法，其特征在于，包括：

以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力；

根据优化后的风电与电池储能联合出力，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析；

根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，计算风电消纳评估指标，所述风电消纳评估指标包括：平稳性消纳指标、可靠性消纳指标和经济性消纳指标；

利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳。

2.根据权利要求1所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力，具体计算方法如下：

P_D,i,t、P_C,i,t互斥，

其中，N为风电与电池储能联合出力优化时段数，P_WB,t为t时段风电与电池储能联合出力值，P_Wt为指t时段风电出力，P_D,i,t为蓄电池i在时段t发电出力，P_C,i,t为蓄电池i在时段t充电出力，N_bess为蓄电池个数。

3.根据权利要求1所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析，具体计算方法如下：

其中，F_G为火电机组发电成本，F_QT为火电机组启停成本，T为调度周期，a_k、b_k和c_k均为火电机组k的成本系数，为t时段火电机组k的出力，为t时段火电机组k的运行状态，其值为1时表示运行状态，其值为0时表示停运状态，STC_k为火电机组k的启停成本，N_G为火电机组的个数，P_L,t为在t时段电力系统的负荷值。

4.根据权利要求1所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述平稳性消纳指标为风电出力波动率，所述风电出力波动率的计算方法如下：

其中，P_i'+1为风电出力当前时段采样值，P_i'为风电出力上一时段时段采样值，P_c为风电场的装机容量，T₁为采样功率变化率周期，n为考察时窗包含的总采样点数。

5.根据权利要求1所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述可靠性消纳指标为电力不足期望，所述电力不足期望的具体计算方法如下：

其中，p_j为电力系统处于第j个电力不足状态的概率，C_j为电力系统处于第j个电力不足状态的缺供电量，S为所有电力不足状态的集合。

6.根据权利要求1所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述经济性消纳指标为弃风电比例，所述弃风电比例的计算方法如下：

其中，P_W,t为风电在t时段的实际发电出力，P'_W,t为风电在t时段的实际利用功率，Δt为风电出力的采样时间间隔，T₂为统计周期。

7.根据权利要求1所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳包括：

将所述风电消纳评估指标形成所述风电消纳评估指标集合，所述风电消纳评估指标集合X＝{风电出力波动率X₁，电力不足期望X₂，弃风电比例X₃}；

利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并形成权重集U＝{U₁，U₂，U₃}；

将所述风电消纳评估指标集合进行模糊评价，并求得风电消纳模糊综合评判矩阵R＝{R₁，R₂，R₃}，具体计算方法如下：

X_1max为能允许的风电出力波动率的最大值，X_2max为能允许的电力不足期望的最大值，X_3max为能允许的弃风电比例的最大值；

利用所述风电消纳模糊综合评判矩阵与权重集相乘得到的结果评估风电消纳。

8.一种风电消纳评估装置，其特征在于，所述风电消纳评估装置应用于权利要求1至7任一项所述风电消纳评估方法，所述风电消纳评估装置包括：

联合出力优化模块，用于以风电与电池储能联合出力的相邻时段波动最小为目标安排蓄电池出力，优化风电与电池储能联合出力；

模拟分析模块，用于根据优化后的风电与电池储能联合出力，修正负荷曲线，并根据修正后的负荷曲线对电力系统中的火电机组进行模拟分析；

风电消纳评估指标计算模块，用于根据优化后的风电与电池储能联合出力和火电机组模拟分析，计算风电消纳评估指标，所述风电消纳评估指标包括：平稳性消纳指标、可靠性消纳指标和经济性消纳指标；

风电消纳评估模块，用于利用层次分析法确定所述风电消纳评估指标的权重，并利用模糊综合评价法评估风电消纳。

9.根据权利要求8所述的风电消纳评估方法，所述联合出力优化模块包括：第一计算单元，具体计算方法如下：

P_D,i,t、P_C,i,t互斥，

其中，N为风电与电池储能联合出力优化时段数，P_WB,t为t时段风电与电池储能联合出力值，P_Wt为指t时段风电出力，P_D,i,t为蓄电池i时段t发电出力，P_C,i,t为蓄电池i时段t充电出力，N_bess为蓄电池个数。

10.根据权利要求8所述的风电消纳评估方法，其特征在于，所述模拟分析模块包括：第二计算单元，具体计算方法如下：

其中，F_G为火电机组发电成本，F_QT为火电机组启停成本，T为调度周期，a_k、b_k和c_k均为火电机组k的成本系数，为t时段火电机组k的出力，为t时段火电机组k的运行状态，其值为1时表示运行状态，其值为0时表示停运状态，STC_k为火电机组k的启停成本，N_G为火电机组的个数，P_L,t为在t时段电力系统的负荷值。