CN110838733A - 一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，包括：步发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线的生成方法；基于k‑means的光伏发电出力的概率模型；基于峰荷曲线和基荷曲线以及光伏发电出力的概率模型，通过建立梯级水光互补能源发电系统的运行模拟模型，可计算出互补能源发电系统的发电收益；基于计算的发电收益，通过建立梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型，可计算出互补能源发电系统的投资成本收益，选择出净收益最大的光伏装机容量为发电系统的最优配置容量；可实现梯级水电能源基地光伏容量的配置，避免光伏过度投资导致的资源浪费，同时最大化梯级水光互补能源发电系统的投资收益。

Description

一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法

技术领域

本发明涉及多能互补发电系统规划运行技术领域，具体地，涉及一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法。

背景技术

随着能源短缺、全球气候变暖、生态环境恶化等问题日益严峻，寻求更加低碳清洁、安全经济的可持续绿色能源，已经成为全球普遍共识。我国既是能源消耗大国又是碳排放大国，大力发展风、光、水等可再生能源，加快清洁化和低碳化电力能源转型是我国能源发展的必然趋势。到2020年底，我国水电和太阳能发电并网装机容量将分别达到3.4亿千瓦、1.1亿千瓦。

由于一次能源资源的禀赋特点，光伏发电出力具有很强的随机性、间歇性、周期性和波动性，属于电力能源结构中典型的不可控电源。因此，光伏发电单独运行很难与负荷需求相匹配，需要具有灵活性的电源与之协调配合。水电具有启停迅速、负荷调节快、调节范围大等优点，可以为电力系统提供优质的调峰调频容量和事故备用容量。但是，水电的发电能力通常在长时间尺度分布不均匀，具有明显的丰、枯季特征：在丰水季弃水现象突出，在枯水季电量供给能力严重不足。因此，水光互补发电不仅可以平抑光伏发电出力的波动，提高电网安全运行的稳定性，而且在长时间尺度上能够弥补水电丰枯季电量供给能力的差异。水光互补发电可以实现100％零碳化清洁能源供给，是未来主要的可再生能源开发模式，也是我国能源低碳化转型和绿色发展的重要支撑，

我国西部地区水能资源丰富，地理条件优越，适合流域梯级水电的开发建设。经过多年滚动综合开发，我国逐步形成了众多干流梯级水电站群。同时，我国西部地区太阳能资源丰富，具有梯级水电和光伏发电互补开发的天然基础。因此，基于梯级水电群的潜在调节能力，在梯级水光能源基地合理配置光伏容量，可以有效提高西部能源基地的电力供给连续性和均衡性，从而促进可再生能源的并网消纳，充分发挥水、光全绿色能源的互补发电效益。

目前，关于水光互补发电系统的容量配置方法仅适用于常规水电和光伏的互补发电系统，未能考虑梯级水电站的水力耦合关系，因此无法考虑梯级水电群联合出力的协同效益。

发明内容

本发明的目的在于提出一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，可实现梯级水电能源基地光伏容量的配置，避免光伏过度投资导致的资源浪费，同时最大化梯级水光互补能源发电系统的投资收益。

梯级水光互补能源发电系统是指由梯级水电群、光伏电站和外送输电线路组成的发电系统。通常，梯级水电流域中水电站的开发已基本完成，而光伏电站尚未充分开发。

为实现上述发明目的，本发明提供了一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，主要包括4个步骤：步骤1为发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线的生成方法；步骤2为基于k-means的光伏发电出力的概率模型；基于步骤1中的峰荷曲线和基荷曲线以及步骤2中的光伏发电出力的概率模型，步骤3通过建立梯级水光互补能源发电系统的运行模拟模型，可计算出互补能源发电系统的发电收益；基于步骤3计算的发电收益，步骤4通过建立梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型，可计算出互补能源发电系统的投资成本收益。本发明的具体特征在于包括以下步骤：

1、生成发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线。

1.1对发电系统典型日负荷进行标幺化处理，其计算公式为：

其中，

为第t时段的发电系统典型负荷的有名值；L_t为第t时段的发电系统典型负荷的标幺值；T为负荷时段t的最大取值。

1.2计算发电系统典型日负荷曲线的低谷负荷，其计算公式为：

L_min＝min{L₁,L₂,...,L_T} (2)

其中，L_min为发电系统典型负荷标幺曲线的最小值。

1.3计算发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线，其计算公式如下所示：

其中，

为发电系统典型负荷的峰荷曲线；为发电系统典型负荷的基荷曲线。

2、建立基于k-means的光伏发电出力的概率模型。

2.1基于大量的光伏出力曲线历史数据，生成K个光伏发电出力的初始聚类中心

其中，

为第d个光伏出力曲线历史数据在t时段的光伏发电出力标幺值；

分别为第t时段光伏发电出力曲线的最大值和最小值；k为聚类中心的索引，表示第k个光伏发电出力的聚类中心。

2.2计算每条光伏出力曲线与各个聚类中心的相识度S_d,k。

2.3筛选出与第d条光伏发电出力曲线相识度最大的聚类中心，并将第d条光伏发电出力曲线划分到第k个类簇中。

2.4根据新的类簇，生成新的聚类中心，其计算公式如下所示：

2.5重复步骤2.2至2.4，直至聚类结果不再发生变化。

2.6选取每个类簇的聚类中心

作为该类簇中所有光伏发电出力曲线的代表场景。

2.7计算每个代表场景的概率π_k。

3、建立梯级水光互补能源发电系统的运行模拟模型。

3.1建立梯级水光互补能源发电系统的运行目标函数，其计算公式如下所示：

其中，λ^P、λ^B分别为峰荷电价和基荷电价；ψ^P、ψ^B分别为梯级水光互补能源发电系统的峰荷外送电力和基荷外送电力。

3.2建立梯级水光互补能源发电系统的电力平衡约束：

其中，

为第i个梯级水电站在场景k下第t时段的发电出力；

为第光伏电站在场景k下第t时段的发电出力。

3.3建立光伏电站的运行模拟约束，包括光伏电站功率平衡和弃光上下限约束。

3.4建立梯级水电站的运行模拟约束，包括水流量约束、库容约束、水力-电力耦合约束、机组发电上下限、弃水约束等。

4、建立梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型。

梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型为年发电收益减去年化投资成本，其计算公式如下所示：

F＝max IC(C^PV)-IN(C^PV)-IN(C^hy) (13)

其中，F为梯级水光互补能源发电系统的净收益；IC(C^PV)为光伏装机容量为C^PV时发电系统的发电收益；IN(C^PV)为光伏装机容量为C^PV的年化投资；IN(C^hy)为梯级水电装机容量为C^hy的年化投资。

更进一步地，步骤(3.2)具体包括：

3.2.1建立光伏电站的功率平衡约束：

其中，

为第t时段的光伏弃光出力。

3.2.2建立光伏电站的弃光约束：

更进一步地，步骤(3.3)具体包括：

3.3.1梯级水电上下游水库水力联系：

I_i,t＝Q_i-1,t-τ+R_i,t (16)

其中，I_i,t为水电i在第t时段的入库流量；Q_i-1,t-τ为上一级电站i-1在t-τ时段的出库流量；R_i,t为水电站i在t时段的区间流量。

3.3.2梯级水电的水量平衡约束：

V_i,t+1＝V_i,t+(I_i,t-Q_i,t)Δt (17)

其中，V_i,t为水电i在第t时段的水库水量。

3.3.3梯级水电的出库流量约束：

其中，

为水电i的最小出库流量；

为水电i的最大出库流量。

3.3.4梯级水电的库容上下限约束：

其中，为水电i的最小库容；

为水电i的最大出库容。

3.3.5梯级水电的初末库容约束：

V_i,0＝V_i,T (20)

其中，V_i,0为水电i的初始库容；V_i,T为水电i的最大出库容。

3.3.6梯级水电的发电水头与水位关系约束：

其中：H_i,t为电站i在时段t的发电水头；

分别为电站i在时段t的上、下游水位；

为电站i在时段t的水头损失。

3.3.7电站水位库容、尾水位泄量约束：

其中，f_i,zv( )、f_i,zq( )分别为水电站i的水位-库容关系函数和尾水位-下泄流量关系函数。

3.3.8梯级水电的电站出力特性约束：

其中，f_i,p( )为水电站i的出力与发电流量和发电水头的函数。

3.3.9梯级水电的弃水约束：

其中，

为水电站i在t时段用于发电的出库流量；

为水电站i在t时段用于弃水的出库流量。

3.3.10梯级水电的发电出力上下限约束：

其中，

为水电站i在的最小出力和最大出力；

为水电站i在t时段的出力

为水电站i在t时段用于弃水的出库流量。

更进一步地，步骤(4)中光伏电站的年化投资和梯级水电站的年化投资与年利率、资本回收年限相关，具体计算公式如下：

其中，r为年利率；Y为资本回收年限；λ^PV、λ^hy分别为光伏和水电的单位投资成本。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明考虑了梯级水电站的水力耦合关系，在计算互补能源发电系统发电收益时可准确地计及梯级水电群联合出力的协同效益，使得梯级水光互补发电系统中光伏电站的容量配置结果更符合实际情况，从而可以保证可再生能源的充分消纳。

2、本发明提出了发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线，并分别设定峰荷电价和基荷电价，不仅可以充分发挥梯级水光互补能源发电系统在枯水期的调峰潜力，而且保证了互补能源发电系统在丰水期的电量效益。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定；

图1为本发明中适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法的优化计算流程示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在相互不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述范围内的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

附图1为本发明提出的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法的优化计算流程示意图，以下结合附图1，对本发明方法进行详细描述。

1、生成发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线。

1.1对发电系统典型日负荷进行标幺化处理，其计算公式为：

其中，

为第t时段的发电系统典型负荷的有名值；L_t为第t时段的发电系统典型负荷的标幺值；T为负荷时段t的最大取值。

1.2计算发电系统典型日负荷曲线的低谷负荷，其计算公式为：

L_min＝min{L₁,L₂,...,L_T} (2)

其中，L_min为发电系统典型负荷标幺曲线的最小值。

1.3计算发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线，其计算公式如下所示：

其中，

为发电系统典型负荷的峰荷曲线；

为发电系统典型负荷的基荷曲线。

2、建立基于k-means的光伏发电出力的概率模型。

2.1基于大量的光伏出力曲线历史数据，生成K个光伏发电出力的初始聚类中心

其中，

为第d个曲线在t时段的光伏发电出力标幺值；

分别为第t时段光伏发电出力曲线的最大值和最小值。

2.2计算每条光伏出力曲线与各个聚类中心的相识度S_d,k。

2.3筛选出与第d条光伏发电出力曲线相识度最大的聚类中心，并将第d条光伏发电出力曲线划分到第k个类簇中。

2.4根据新的类簇，生成新的聚类中心，其计算公式如下所示：

2.5重复步骤2.2至2.4，直至聚类结果不再发生变化。

2.6选取每个类簇的聚类中心

作为该类簇中所有光伏发电出力曲线的代表场景。

2.7计算每个代表场景的概率π_k。

3、建立梯级水光互补能源发电系统的运行模拟模型，计算不同光伏装机容量下的梯级水光互补能源发电系统的发电收益。梯级水光互补能源发电系统的运行模拟模型包括目标函数、发电系统电力平衡约束、光伏电站运行模拟约束和水电站运行模拟约束，具体如下：

3.1建立梯级水光互补能源发电系统的运行目标函数，其计算公式如下所示：

其中，λ^P、λ^B分别为峰荷电价和基荷电价；ψ^P、ψ^B分别为梯级水光互补能源发电系统的峰荷外送电力和基荷外送电力。

3.2建立梯级水光互补能源发电系统的电力平衡约束：

其中，

为第i个梯级水电站在场景k下第t时段的发电出力；

为第光伏电站在场景k下第t时段的发电出力。

3.2建立光伏电站的运行模拟约束：

3.2.1建立光伏电站的功率平衡约束：

其中，

为第t时段的光伏弃光出力。

3.2.2建立光伏电站的弃光约束：

3.3建立梯级水电的运行模拟约束：

3.3.1梯级水电上下游水库水力联系：

I_i,t＝Q_i-1,t-τ+R_i,t (15)

其中，I_i,t为水电i在第t时段的入库流量；Q_i-1,t-τ为上一级电站i-1在t-τ时段的出库流量；R_i,t为水电站i在t时段的区间流量。

3.3.2梯级水电的水量平衡约束：

V_i,t+1＝V_i,t+(I_i,t-Q_i,t)Δt (16)

其中，V_i,t为水电i在第t时段的水库水量。

3.3.3梯级水电的出库流量约束：

其中，

为水电i的最小出库流量；

为水电i的最大出库流量。

3.3.4梯级水电的库容上下限约束：

其中，

为水电i的最小库容；

为水电i的最大出库容。

3.3.5梯级水电的初末库容约束：

V_i,0＝V_i,T (19)

其中，V_i,0为水电i的初始库容；V_i,T为水电i的最大出库容。

3.3.6梯级水电的发电水头与水位关系约束：

其中：H_i,t为电站i在时段t的发电水头；

分别为电站i在时段t的上、下游水位；

为电站i在时段t的水头损失。

3.3.7电站水位库容、尾水位泄量约束：

其中，f_i,zv( )、f_i,zq( )分别为水电站i的水位-库容关系函数和尾水位-下泄流量关系函数。

3.3.8梯级水电的电站出力特性约束：

其中，f_i,p( )为水电站i的出力与发电流量和发电水头的函数。

3.3.9梯级水电的弃水约束：

其中，

为水电站i在t时段用于发电的出库流量；

为水电站i在t时段用于弃水的出库流量。

3.3.10梯级水电的发电出力上下限约束：

其中，

为水电站i在的最小出力和最大出力；为水电站i在t时段的出力

为水电站i在t时段用于弃水的出库流量。

4、建立梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型，计算不同光伏装机容量下的梯级水光互补能源发电系统的净收益。梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型为年发电收益减去年化投资成本，其计算公式如下所示：

F＝max IC(C^PV)-IN(C^PV)-IN(C^hy) (27)

其中，F为梯级水光互补能源发电系统的净收益；IC(C^PV)为光伏装机容量为C^PV时发电系统的发电收益；IN(C^PV)为光伏装机容量为C^PV的年化投资；IN(C^hy)为梯级水电装机容量为C^hy的年化投资；r为年利率；Y为资本回收年限；λ^PV、λ^hy分别为光伏和水电的单位投资成本。

5、检查是否达到迭代结束。如果光伏装机容量计算迭代次数m≤M，则继续计算不同光伏装机容量下梯级水光互补发电系统发电收益和净收益；否则迭代计算结束。

6、净收益最大的光伏装机容量为该发电系统的最优配置容量。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1：生成发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线；

步骤2：建立基于k-means的光伏发电出力的概率模型；

步骤3：基于发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线以及基于k-means的光伏发电出力的概率模型，建立梯级水光互补能源发电系统的运行模拟模型，通过运行模拟模型计算出互补能源发电系统的发电收益；

步骤4：建立梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型，基于互补能源发电系统的发电收益和投资收益模型，计算出互补能源发电系统的投资成本收益；

步骤5：基于步骤4的计算结果，选择出净收益最大的光伏装机容量为发电系统的最优配置容量。

2.根据权利要求1所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：对发电系统典型日负荷进行标幺化处理，其计算公式为：

式(1)中，

为第t时段的发电系统典型负荷的有名值；L_t为第t时段的发电系统典型负荷的标幺值；T为负荷时段t的最大取值；

步骤1.2：基于步骤1.1的计算结果，计算发电系统典型日负荷曲线的低谷负荷，其计算公式为：

L_min＝min{L₁,L₂,...,L_T}(2)

式(2)中，L_min为发电系统典型负荷标幺曲线的最小值；

步骤1.3：基于步骤1.1和步骤1.2的计算结果，计算发电系统典型负荷的峰荷曲线和基荷曲线，其计算公式：

式(3)-(4)中，为发电系统典型负荷的峰荷曲线；

为发电系统典型负荷的基荷曲线。

3.根据权利要求1所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：基于光伏出力曲线历史数据，生成K个光伏发电出力的初始聚类中心

计算公式为：

式(5)-(7)中，

为第d个光伏出力曲线历史数据在t时段的光伏发电出力标幺值；

分别为第t时段光伏发电出力曲线的最大值和最小值；k为聚类中心的索引，表示第k个光伏发电出力的聚类中心；

步骤2.2：基于步骤2.1的计算结果，计算每条光伏出力曲线与各个聚类中心的相识度S_d,k，计算公式为：

步骤2.3：筛选出与第d条光伏发电出力曲线相识度最大的聚类中心，并将第d条光伏发电出力曲线划分到第k个类簇中；

步骤2.4：根据新的类簇，生成新的聚类中心，计算公式为：

步骤2.5：重复步骤2.2至步骤2.4，直至聚类结果不再发生变化；

步骤2.6：选取每个类簇的聚类中心

作为该类簇中所有光伏发电出力曲线的代表场景；

步骤2.7：计算每个代表场景的概率π_k，计算公式为：

4.根据权利要求1所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：建立梯级水光互补能源发电系统的运行目标函数，其计算公式为：

式(11)中，λ^P、λ^B分别为峰荷电价和基荷电价；ψ^P、ψ^B分别为梯级水光互补能源发电系统的峰荷外送电力和基荷外送电力；

步骤3.2：建立梯级水光互补能源发电系统的电力平衡约束：

式(12)中，

为第i个梯级水电站在场景k下第t时段的发电出力；

为第光伏电站在场景k下第t时段的发电出力；

步骤3.3：建立光伏电站的运行模拟约束，包括光伏电站功率平衡和弃光上下限约束；

步骤3.4：建立梯级水电站的运行模拟约束，包括水流量约束、库容约束、水力-电力耦合约束、机组发电上下限、弃水约束。

5.根据权利要求1所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

梯级水光互补能源发电系统的投资收益模型为年发电收益减去年化投资成本，其计算公式为：

F＝max IC(C^PV)-IN(C^PV)-IN(C^hy) (13)

式(13)中，F为梯级水光互补能源发电系统的净收益；IC(C^PV)为光伏装机容量为C^PV时发电系统的发电收益；IN(C^PV)为光伏装机容量为C^PV的年化投资；IN(C^hy)为梯级水电装机容量为C^hy的年化投资。

6.根据权利要求4所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述步骤3.2具体包括：

步骤3.2.1：建立光伏电站的功率平衡约束：

P_t ^pv+P_t ^curPV＝P_t ^PVC^PV (14)

式(14)中，P_t ^curPV为第t时段的光伏弃光出力；

步骤3.2.2：建立光伏电站的弃光约束：

0≤P_t ^curPV≤P_t ^PVC^PV (15)。

7.根据权利要求4所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，所述步骤3.3具体包括：

步骤3.3.1：梯级水电上下游水库水力联系为：

I_i,t＝Q_i-1,t-τ+R_i,t (16)

式(16)中，I_i,t为水电i在第t时段的入库流量；Q_i-1,t-τ为上一级电站i-1在t-τ时段的出库流量；R_i,t为水电站i在t时段的区间流量；

步骤3.3.2：梯级水电的水量平衡约束为：

V_i,t+1＝V_i,t+(I_i,t-Q_i,t)Δt (17)

式(17)中，V_i,t为水电i在第t时段的水库水量；

步骤3.3.3：梯级水电的出库流量约束为：

式(18)中，

为水电i的最小出库流量；为水电i的最大出库流量；

步骤3.3.4：梯级水电的库容上下限约束为：

V_i ^min≤V_i,t≤V_i ^max (19)

式(19)中，V_i ^min为水电i的最小库容；V_i ^max为水电i的最大出库容；

步骤3.3.5：梯级水电的初末库容约束为：

V_i,0＝V_i,T (20)

式(20)中，V_i,0为水电i的初始库容；V_i,T为水电i的最大出库容。

步骤3.3.6：梯级水电的发电水头与水位关系约束为：

式(21)中：H_i,t为电站i在时段t的发电水头；

分别为电站i在时段t的上、下游水位；

为电站i在时段t的水头损失；

步骤3.3.7：电站水位库容、尾水位泄量约束：

式(22)-(23)中，f_i,zv()、f_i,zq()分别为水电站i的水位-库容关系函数和尾水位-下泄流量关系函数；

步骤3.3.8：梯级水电的电站出力特性约束为：

式(24)中，f_i,p()为水电站i的出力与发电流量和发电水头的函数；

步骤3.3.9：梯级水电的弃水约束为：

式(25)-(26)中，

为水电站i在t时段用于发电的出库流量；

为水电站i在t时段用于弃水的出库流量；

步骤3.3.10：梯级水电的发电出力上下限约束：

式(27)中，

为水电站i在的最小出力和最大出力；

为水电站i在t时段的出力为水电站i在t时段用于弃水的出库流量。

8.根据权利要求1所述的适于梯级水光互补能源发电系统的光伏容量配置方法，其特征在于，步骤4中光伏电站的年化投资和梯级水电站的年化投资与年利率、资本回收年限相关，具体计算公式为：

式(28)-(29)中，r为年利率；Y为资本回收年限；λ^PV、λ^hy分别为光伏和水电的单位投资成本。

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