CN112260309A - 一种光伏电站可信容量的计算方法及装置 - Google Patents

一种光伏电站可信容量的计算方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种光伏电站可信容量的计算方法及装置，该方法包括：将储热发电循环功率和地热电站发电输出功率输入光伏‑地热电站联合运行调度模型得到光伏电站可信输出功率；根据所述光伏电站输出功率计算光伏电站可信容量；其中，所述光伏‑地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束，通过建立光伏‑干热岩地热电站联合运行调度模型，最大化系统发电收益，并限定约束条件，从而定量分析光伏波动率对光伏可信容量的影响。综合利用干热岩地热能潜力，提高干热岩地热电站运行灵活性，提升光伏电站接入电网的可信容量。

Description

一种光伏电站可信容量的计算方法及装置
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种光伏电站可信容量的计算方法及装置。
背景技术
随着现代社会的发展，清洁能源生产的越来越得到重视，而光伏电站和地热电站都是清洁能源的重要组成部分，为提高清洁能源供能的目标，光伏电站如何友好接入高渗透率电网得到关注。
但是现有技术中，由于地热提取循环的动态响应时间长，干热岩地热电站一般作为基荷电源以稳定连续的发电模式运行，不参与辅助服务。干热岩地热电站可以综合利用干热岩地热能潜力，提高干热岩地热循环发电系统的灵活性，为光伏电站友好接入高渗透率电网提供了新的可行方案。但干热岩地热电站联合运行支撑光伏友好并网的研究目前尚属空白。
因此如何更好的实现通过光伏电站和含储热干热岩地热电站协调调度计算光伏电站可信容量已经成为业界亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种光伏电站可信容量的计算方法及装置，用以解决上述背景技术中提出的技术问题，或至少部分解决上述背景技术中提出的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供一种光伏电站可信容量的计算方法，包括：
将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；
根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量；
其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
更具体的，所述根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量的步骤，具体包括：
根据太阳辐照度预测值确定光伏输出功率系数；
根据所述光伏输出功率系数和光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量。
更具体的，所述含储热干热岩地热电站约束具体包括：含储热干热岩地热电站上下限约束和含储热干热岩地热电站安全运行约束。
更具体的，所述含储热干热岩地热电站上下限约束具体包括：第一低温发电系统和第二低温发电系统的上下限功率约束、光伏电站接入容量约束、蓄热和放热时储热介质质量流量约束和储热量约束。
更具体的，所述含储热干热岩地热电站安全运行约束的步骤，具体包括：回注温度限制、储热罐质量平衡约束、备用方向约束和第一低温发电系统的地热工质高于保证厂用电可靠性的最小值约束。
更具体的，所述光伏-地热电站联合运行调度模型具体为：
Figure BDA0002711098640000021
其中，
Figure BDA0002711098640000022
为储热循环发电功率，
Figure BDA0002711098640000023
为地热循环发电输出功率，
Figure BDA0002711098640000024
为光伏电站输出功率，
Figure BDA0002711098640000031
表示分时电价；
Figure BDA0002711098640000032
表示含储热干热岩地热电站约束；
Figure BDA0002711098640000033
表示光伏友好并网约束；
Figure BDA0002711098640000034
表示光伏电站输出功率约束。
更具体的，所述含储热干热岩地热电站上下限约束具体包括：
Figure BDA0002711098640000035
其中，所述
Figure BDA0002711098640000036
为储热循环发电功率，
Figure BDA0002711098640000037
为地热循环发电输出功率，
Figure BDA0002711098640000038
和
Figure BDA0002711098640000039
分别为地热循环发电系统最小功率和最大功率，PPV为接入电网的光伏电站装机容量，
Figure BDA00027110986400000310
为储热系统蓄热时，储热介质的质量流量，
Figure BDA00027110986400000311
为储热系统放热发电时，储热介质的质量流量，
Figure BDA00027110986400000312
为蓄热量。
第二方面，本发明实施例提供一种光伏电站可信容量的计算装置，包括：
分析模块，用于将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；
计算模块，用于根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量；
其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述光伏电站可信容量的计算方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述光伏电站可信容量的计算方法的步骤。
本发明实施例提供的一种光伏电站可信容量的计算方法及装置，通过建立光伏-干热岩地热电站联合运行调度模型，最大化系统发电收益，并限定约束条件，包括含储热干热岩电站运行约束，光伏友好并网约束，以及光伏电站输出功率约束，并且考虑了光伏出力不确定性，从而定量分析光伏波动率对光伏可信容量的影响。综合利用干热岩地热能潜力，提高干热岩地热电站运行灵活性，提升光伏电站友好接入电网的能力。
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为本发明一实施例所描述的含储热干热岩地热电站结构示意图；
图2为本发明一实施例中所描述的光伏电站可信容量的计算方法流程示意图；
图3为本发明一实施例所描述光伏电站可信容量的计算装置示意图；
图4为本发明一实施例所描述的电子设备结构示意图。
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做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。
本发明实施例中所描述的地热电站不是常规的干热岩增强地热电站，而是含储热干热岩地热电站，图1为本发明一实施例所描述的含储热干热岩地热电站结构示意图，如图1所示，含储热干热岩地热电站由传统干热岩增强地热系统与储热发电循环构成。其中传统干热岩增强地热系统由干热岩热提取循环和地热循环发电系统组成，包括热流分配器、地热循环发电机、热流混合器和回注泵组成，实现地热能的提取、分配和转换，如图1外圈循环所示。储热发电循环由储热系统和低温发系统组成，包括换热器、储热罐、地热循环发电机，实现对连续地热能的存储和利用，如图1内圈循环所示。
干热岩地热电站通过日前调度计划为光伏电站输出提供正、负备用，以保证联合运行系统能够在日内运行时跟踪调度曲线，将光伏站由波动电源等效为可调度电源，从而计算光伏电站可信容量。
传统干热岩增强地热系统包括热提取循环和地热循环发电系统，其中热流分配器模型为
Figure BDA0002711098640000051
式中，
Figure BDA0002711098640000052
表示地热提取循环中地热工质的质量流量；
Figure BDA0002711098640000053
和
Figure BDA0002711098640000054
分别表示直接用于第一低温发电系统发电的地热工质质量流量和用于储热系统换热器换热的地热工质质量流量。
地热循环发电系统I的输出功率为
Figure BDA0002711098640000055
式中，ηP表示地热循环发电系统的热电转换效率；cpr表示地热工质的比热容；Tr和Tα分别表示地热工质的温度和经过发电系统后的余热，在正常运行时可认为式定值。
热流混合器模型为：
Figure BDA0002711098640000061
式中，Tβ和TW分别表示储热系统换热后的余热和热提取循环的回注温度。由于干热岩地热提取循环动态时间响应时间长，可认为
Figure BDA0002711098640000062
和Tr为常数。
储热发电循环由换热储热系统和第二低温发电系统组成，以储热介质为工质。换热储热系统通过换热器将地热工质中的热能转换到储热介质中，并存储到高温储罐里，完成热能的存储。当需要发电时，储热系统将高温储热介质输入第二低温发电系统得到电功率，发电后的低温储热介质流回低温储罐。换热储热系统换热器模型为：
Figure BDA0002711098640000063
式中，
Figure BDA0002711098640000064
为来自热流分配器的输入热功率；
Figure BDA0002711098640000065
为储热发电循环从换热器获得的蓄热功率；ηex为换热器效率；
Figure BDA0002711098640000066
为储热系统蓄热时，储热介质的质量流量；Tc和Tl分别为换热后储热介质的温度和低温储罐储热介质的温度；cpo为储热介质的比热容。
储热发电循环输出功率为：
Figure BDA0002711098640000067
式中，
Figure BDA0002711098640000068
为第二低温发电系统的输出功率；
Figure BDA0002711098640000069
发电时地热发电系统II输入的热功率。
高温储罐蓄热模型为：
Figure BDA0002711098640000071
式中，
Figure BDA0002711098640000072
为蓄热量，ηh为保温系数，ηdc为放热效率；
Figure BDA0002711098640000073
为储热系统放热发电时，储热介质的质量流量；Δτ为蓄热、放热时间。
高温储罐和低温储罐的质量状态模型为：
Figure BDA0002711098640000074
式中，
Figure BDA0002711098640000075
和
Figure BDA0002711098640000076
分别表示为高温罐和低温储热罐中储热介质的质量。
在储热发电循环的配合下，干热岩地热电站可根据光伏电站的输出功率预测数据，提前制定运行的区间，为光伏电站提供正负备用容量，并在观测到光伏处理变化时，及时调整输出功率。含储热干热岩地热电站的备用模型为：
Figure BDA0002711098640000077
式中，Rt、
Figure BDA0002711098640000078
和
Figure BDA0002711098640000079
分别表示总备用、第一低温发电系统和第二低温发电系统提供的备用；
Figure BDA00027110986400000710
和
Figure BDA00027110986400000711
分别为地热循环发电系统最大出力和最小出力；
Figure BDA00027110986400000712
为二0-1变量，以保证正负备用不同时调用。
图2为本发明一实施例中所描述的光伏电站可信容量的计算方法流程示意图，如图2所示，包括：
步骤S1，将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；
步骤S2，根据所述光伏电站输出功率计算光伏电站可信接入容量；
其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
具体的，本发明实施例中储热循环发电功率具体是通过地热循环发电系统的热电转换效率；地热工质的比热容；地热工质的温度和经过发电系统后的余热确定的。
本发明实施例中所描述的地热循环发电输出功率具体是发电时第二低温发电系统输入的热功率和地热发电系统的热电转换效率确定的。
本发明实施例中所描述的光伏-地热电站联合运行调度模型具体为:
Figure BDA0002711098640000082
式中，
Figure BDA0002711098640000083
为地热循环发电功率，
Figure BDA0002711098640000084
为储热循环发电输出功率，
Figure BDA0002711098640000085
为光伏电站输出功率，
Figure BDA0002711098640000086
表示分时电价；
Figure BDA0002711098640000087
表示含储热干热岩地热电站约束；
Figure BDA0002711098640000088
表示光伏友好并网约束；
Figure BDA0002711098640000089
表示光伏电站输出功率约束。
具体的，本发明实施例在确定光伏电站输出功率后，根据基于太阳辐照度的光伏电站输出功率模型，进一步确定光伏电站可信接入容量，具体的，
基于太阳辐照度的光伏电站输出功率模型为：
Figure BDA00027110986400000810
式中，
Figure BDA0002711098640000091
表示电网对光伏电站输出功率的调度曲线；
Figure BDA0002711098640000092
为根据太阳辐照度预测值得到的光伏输出功率系数；PPV为接入电网的光伏电站可信容量。
本发明实施例通过建立光伏-干热岩地热电站联合运行调度模型，最大化系统发电收益，并限定约束条件，包括含储热干热岩电站运行约束，光伏友好并网约束，以及光伏电站输出功率约束，并且考虑了光伏出力不确定性，从而定量分析光伏波动率对光伏可信容量的影响。综合利用干热岩地热能潜力，提高干热岩地热电站运行灵活性，提升光伏电站友好接入电网的能力。
在上述实施例的基础上，所述根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量的步骤，具体包括：
根据太阳辐照度预测值确定光伏输出功率系数；
根据所述光伏输出功率系数和光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量。
具体的，本发明实施例中所描述的太阳辐照度预测值具有不确定性，因此本发明实施例采用模糊概率分布的方法对光伏电站的出力不确定性进行建模，光伏出力不确定性的模糊集为
Figure BDA0002711098640000093
式中，P表示光伏电站实际输出功率的概率分布；
Figure BDA0002711098640000094
表示光伏电站输出功率的经验分布；M(Ξ)表示所有定义在wasserstein散度下概率分布的空间；ε为模糊集的半径；dw表示wasserstein散度。
由于光伏电站的实际输出功率具有不确定性，且其概率分布由式(10)给出。因此，考虑最坏情况下，光伏电站输出功率概率的分布应满足式(11)，即满足模糊集M(Ξ)的光伏电站实际输出功率
Figure BDA0002711098640000095
在调用干热岩地热电站备用Rt的情况下，偏离电网要求的调度值
Figure BDA0002711098640000096
不超过σ的最小概率大于1-α。
Figure BDA0002711098640000101
重新整理式(11)，可写成式(12)的形式。
Figure BDA0002711098640000102
式(12)可等效为风险条件约束，如式(13)所示。
Figure BDA0002711098640000103
式(13)可由一组线性约束等价表示，如式(14)所示。
Figure BDA0002711098640000104
式中，K表示样本数，T表示调度周期，HL表示利普希茨连续性的测度。
根据电站运行实际情况，当光伏电站实际输出为0时，调用的备用应等于调度值，即：
Figure BDA0002711098640000105
时
Figure BDA0002711098640000106
可得：
Figure BDA0002711098640000107
根据利普希茨连续性定义可得：
Figure BDA0002711098640000108
由于，光伏电站实际输出功率大于等于期预测值的下界，满足
Figure BDA0002711098640000109
Figure BDA00027110986400001010
表示预测误差。结合式(12)、式(15)可得：
Figure BDA00027110986400001011
根据式(17)的结果，可取
Figure BDA00027110986400001012
如式(14)所示，光伏电站实际输出功率的不确定性通过K个样本数据的分布鲁棒方法进行描述，备用的调用也与样本数有关。因此，前述模型和约束，除所需计算的可信接入容量式(9)外，在计算时均扩展为K个。
通过上述变换，考虑光伏出力不确定性的光伏可信接入容量问题转换为一个混合整数优化问题，可用cplex，gurobi等求解器快速求解。
本发明实施例基于分布鲁棒方法对光伏电站的出力不确定性进行建模，并将非线性规划转化为等价的可快速求解的混合整数线性规划问题，更准确的计算了光伏电站可信接入容量。
在上述实施例的基础上，所述含储热干热岩地热电站约束具体包括：含储热干热岩地热电站上下限约束和含储热干热岩地热电站安全运行约束。
所述含储热干热岩地热电站安全运行约束的步骤，具体包括：回注温度限制、储热罐质量平衡约束、备用方向约束和第一低温发电系统的地热工质高于保证厂用电可靠性的最小值约束。
所述含储热干热岩地热电站上下限约束具体包括：第一低温发电系统和第二低温发电系统的上下限功率约束、光伏电站容量约束、蓄热和放热时储热介质质量流量约束和储热量约束。
所述含储热干热岩地热电站上下限约束具体包括：
Figure BDA0002711098640000111
其中，所述
Figure BDA0002711098640000112
为地热循环发电功率，
Figure BDA0002711098640000113
为储热循环发电输出功率，
Figure BDA0002711098640000114
和
Figure BDA0002711098640000115
分别为地热循环发电系统最小功率和最大功率，
Figure BDA0002711098640000116
为接入电网的光伏电站实际装机容量，PPV为接入电网的光伏电站可信容量，
Figure BDA0002711098640000121
为储热系统蓄热时，储热介质的质量流量，
Figure BDA0002711098640000122
为储热系统放热发电时，储热介质的质量流量，
Figure BDA0002711098640000123
为蓄热量。
含储热干热岩地热电站安全运行约束表示为：
Figure BDA0002711098640000124
式中，第一项表示用于第一低温发电系统的地热工质不低于保证厂用电的可靠性的最小值；第二项为回注温度限制，以保证地下热储的稳定；第三项为储热罐质量平衡约束，以保证高温/低温储热罐安全运行；第四、五项为备用方向约束，以保证两个地热循环发电系统的备用调用不会相互干扰，M为足够大的正数。
具体的，本发明实施例中所描述的光伏电站输出功率约束具体为，由于式(3)、(4)中存在变量
Figure BDA0002711098640000125
与Tβ的乘积，使得干热岩地热电站模型是非线性的。引入新变量
Figure BDA0002711098640000126
表示以最小回注温度为参考时经换热后未能充分利用的热量。此时，非线性模型简化为线性模型。式(3)与式(4)第一项可分别改写为式(19)和式(20)。
Figure BDA0002711098640000127
Figure BDA0002711098640000128
由于光伏电站的实际输出功率具有不确定性，且其概率分布由式(10)给出。因此，考虑最坏情况下，光伏电站输出功率概率的分布应满足式(11)，即满足模糊集M(Ξ)的光伏电站实际输出功率
Figure BDA0002711098640000129
在调用干热岩地热电站备用Rt的情况下，偏离电网要求的调度值
Figure BDA00027110986400001210
不超过σ的最小概率大于1-α。
Figure BDA0002711098640000131
重新整理式(11)，可写成式(12)的形式。
Figure BDA0002711098640000132
式(12)可等效为风险条件约束，如式(13)所示。
Figure BDA0002711098640000133
式(13)可由一组线性约束等价表示，如式(14)所示。
Figure BDA0002711098640000134
式中，K表示样本数，T表示调度周期，HL表示利普希茨连续性的测度。
图3为本发明一实施例所描述光伏电站可信容量的计算装置示意图，如图3所示，包括：分析模块310和计算模块320；其中，分析模块310用于将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；其中，320计算模块用于根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量；
其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
本发明实施例提供的装置是用于执行上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述实施例，此处不再赘述。
本发明实施例通过建立光伏-干热岩地热电站联合运行调度模型，最大化系统发电收益，并限定约束条件，包括含储热干热岩电站运行约束，光伏友好并网约束，以及光伏电站输出功率约束，并且考虑了光伏出力不确定性，从而定量分析光伏波动率对光伏可信容量的影响。综合利用干热岩地热能潜力，提高干热岩地热电站运行灵活性，提升光伏电站友好接入电网的能力。
图4为本发明一实施例所描述的电子设备结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行如下方法：将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量；其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；根据所述光伏电站输出功率计算光伏电站可信接入容量；其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储服务器指令，该计算机指令使计算机执行上述各实施例提供的方法，例如包括：将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；根据所述光伏电站输出功率计算光伏电站可信接入容量；其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
以上所描述的装置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 (10)

1.一种光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，包括：
将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；
根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量；
其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
2.根据权利要求1所述光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，所述根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量的步骤，具体包括：
根据太阳辐照度预测值确定光伏输出功率系数；
根据所述光伏输出功率系数和光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量。
3.根据权利要求1所述光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，所述含储热干热岩地热电站约束具体包括：含储热干热岩地热电站上下限约束和含储热干热岩地热电站安全运行约束。
4.根据权利要求3所述光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，所述含储热干热岩地热电站运行上下限约束具体包括：第一低温发电系统和第二低温发电系统的上下限功率约束、光伏电站接入容量约束、蓄热和放热时储热介质质量流量约束和储热量约束。
5.根据权利要求3所述光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，所述含储热干热岩地热电站安全运行约束的步骤，具体包括：回注温度限制、储热罐质量平衡约束、备用方向约束和第一低温发电系统的地热工质高于保证厂用电可靠性的最小值约束。
6.根据权利要求3所述光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，所述光伏-地热电站联合运行调度模型具体为：
Figure FDA0002711098630000021
其中，
Figure FDA0002711098630000022
为储热循环发电功率，
Figure FDA0002711098630000023
为地热循环发电输出功率，
Figure FDA0002711098630000024
为光伏电站输出功率，
Figure FDA0002711098630000025
表示分时电价；
Figure FDA0002711098630000026
表示含储热干热岩地热电站约束；
Figure FDA0002711098630000027
表示光伏友好并网约束；
Figure FDA0002711098630000028
表示光伏电站约束。
7.根据权利要求3所述光伏电站可信容量的计算方法，其特征在于，所述含储热干热岩地热电站运行上下限约束具体包括：
Figure FDA0002711098630000029
其中，
Figure FDA00027110986300000210
为储热循环发电功率，
Figure FDA00027110986300000211
为地热循环发电输出功率，
Figure FDA00027110986300000212
和
Figure FDA00027110986300000213
分别为地热循环发电系统最小功率和最大功率，PPV为接入电网的光伏电站装机容量，
Figure FDA00027110986300000214
为储热系统蓄热时储热介质的质量流量，
Figure FDA00027110986300000215
为储热系统放热发电时储热介质的质量流量，
Figure FDA00027110986300000216
为蓄热量。
8.一种光伏电站可信容量的计算装置，其特征在于，包括：
分析模块，用于将储热循环发电功率和地热循环发电输出功率输入光伏-地热电站联合运行调度模型得到光伏电站输出功率；
计算模块，用于根据所述光伏电站输出功率确定光伏电站可信接入容量；
其中，所述光伏-地热电站联合运行调度模型为最大化系统收益目标函数，包括含储热干热岩地热电站约束、光伏友好并网约束和光伏电站输出功率约束。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述光伏电站可信容量的计算方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述光伏电站可信容量的计算方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113076626A (zh) * 2021-03-17 2021-07-06 武汉工程大学 基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105389744A (zh) * 2015-12-15 2016-03-09 国网青海省电力公司 一种基于负荷昼夜峰值差约束的光伏容量可信度的评估方法
CN106777487A (zh) * 2016-11-18 2017-05-31 清华大学 一种含有储能系统的光伏电站可信容量计算方法及系统
CN108879777A (zh) * 2018-07-25 2018-11-23 清华大学 多能耦合系统
CN109301859A (zh) * 2018-09-10 2019-02-01 许继集团有限公司 分布式光伏发电站发电效率监测方法与系统
CN109327042A (zh) * 2018-09-27 2019-02-12 南京邮电大学 一种微电网多能源联合优化调度方法
CN109742813A (zh) * 2019-03-22 2019-05-10 中国电建集团青海省电力设计院有限公司 基于mpc的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法
WO2020063144A1 (zh) * 2018-09-30 2020-04-02 中国电力科学研究院有限公司 一种柔性直流电网的能源外送能力评估方法及系统
CN110970912A (zh) * 2019-12-09 2020-04-07 国网新疆电力有限公司 一种含储能的新能源电力系统运行模拟方法
CN110969305A (zh) * 2019-12-04 2020-04-07 青海大学 一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统
CN110994698A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 东北电力大学 一种太阳能光伏-光热联合发电系统优化运行方法
CN111600339A (zh) * 2020-03-16 2020-08-28 南京南瑞继保电气有限公司 用于全可再生能源系统的日前调度优化方法及装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105389744A (zh) * 2015-12-15 2016-03-09 国网青海省电力公司 一种基于负荷昼夜峰值差约束的光伏容量可信度的评估方法
CN106777487A (zh) * 2016-11-18 2017-05-31 清华大学 一种含有储能系统的光伏电站可信容量计算方法及系统
CN108879777A (zh) * 2018-07-25 2018-11-23 清华大学 多能耦合系统
CN109301859A (zh) * 2018-09-10 2019-02-01 许继集团有限公司 分布式光伏发电站发电效率监测方法与系统
CN109327042A (zh) * 2018-09-27 2019-02-12 南京邮电大学 一种微电网多能源联合优化调度方法
WO2020063144A1 (zh) * 2018-09-30 2020-04-02 中国电力科学研究院有限公司 一种柔性直流电网的能源外送能力评估方法及系统
CN109742813A (zh) * 2019-03-22 2019-05-10 中国电建集团青海省电力设计院有限公司 基于mpc的风电-光伏-光热-火电联合发电优化调度方法
CN110969305A (zh) * 2019-12-04 2020-04-07 青海大学 一种光伏电站仿真模型参数优化方法及系统
CN110970912A (zh) * 2019-12-09 2020-04-07 国网新疆电力有限公司 一种含储能的新能源电力系统运行模拟方法
CN110994698A (zh) * 2019-12-18 2020-04-10 东北电力大学 一种太阳能光伏-光热联合发电系统优化运行方法
CN111600339A (zh) * 2020-03-16 2020-08-28 南京南瑞继保电气有限公司 用于全可再生能源系统的日前调度优化方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱传辉等: "太阳能辅助热泵系统模型和优化研究进展", 《暖通空调》 *
赵东来等: "考虑不确定性的风光燃蓄多目标随机调度优化模型", 《湖南大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113076626A (zh) * 2021-03-17 2021-07-06 武汉工程大学 基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法

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