CN112491080A - 一种新能源装机布局规划方法和系统 - Google Patents

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CN112491080A CN202011088305.4A CN202011088305A CN112491080A CN 112491080 A CN112491080 A CN 112491080A CN 202011088305 A CN202011088305 A CN 202011088305A CN 112491080 A CN112491080 A CN 112491080A
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李庆
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Abstract

本发明提供了一种新能源装机布局规划方法和系统，包括：获取规划电网中新增新能源装机总量；将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量，本发明在布局规划模型构建时综合考虑了电网不同分区的自然资源特性、新能源消纳和新能源装机投资成本三个因素，基于本发明中的新能源装机布局规划模型进行优化求解，不仅可以决策出电网中各分区的新增新能源装机容量，给电网规划部门提供更为精细的规划方案，还可以均衡新能源消纳和新能源装机投资经济性，提高电网建设的经济性。

Description

一种新能源装机布局规划方法和系统
技术领域
本发明属于电源协调规划术领域，具体涉及一种新能源装机布局规划方法和系统。
背景技术
近年来，新能源装机在电力系统中所占比例的快速增长，风、光等不确定性电源逐渐成为电力系统的第二大主力电源，传统的电力系统布局规划对高比例可再生能源的接入适应性不足，且会因其保守性造成一定程度的资源浪费。目前，针对新能源装机布局规划的研究有很多，有些学者提出了基于典型日和典型场景的数据对风电、光伏发电的装机容量进行规划，但新能源出力具有很强的间歇性和波动性，尤其是风力发电不具有一般意义上的规律性，难以全面评估机组运行方式、负荷特性、新能源的随机出力对新能源消纳的影响，由此得到的规划结果缺乏合理性；电源规划需要考虑自然资源特性、网架结构、新能源消纳以及新增电源得投资建设成本等因素，理论上来说，新能源装机占比越高，新能源电量占比越高，但是过量的新能源装机将导致新能源限电现象严重，同时新能源的不确定性需要电网装配大量灵活性调节电源以保证电网的实时电力平衡，缺乏科学规划将导致电力系统经济性较差；此外，多数电源规划方法仅规划各类电源总量，忽视了电源在电网各分区的布局，无法给电网规划部门提供更为精细的规划方案。因此，如何均衡新能源消纳和新能源装机投资的经济性，实现新能源的合理、精细布局，是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种新能源装机布局规划方法，包括：
获取规划电网中新增新能源装机总量；
将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量；
所述布局规划模型考虑不同装机分区的自然资源特性，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建。
优选的，布局规划模型的构建，包括：
基于规划电网中的电网分区数量、各电网分区中已并网的新能源装机容量和单位新增容量的投资成本，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建目标函数；
以新能源装机规划约束、新能源出力约束、新能源限电约束、抽蓄电站库容约束、抽蓄电站运行约束、电力系统运行约束和常规电源运行约束为目标函数的约束条件，构建布局规划模型；
所述电力系统运行约束包括：电力平衡约束、联络线传输容量约束以及系统备用约束；
所述常规电源运行约束包括：机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小开机和停机时长约束、机组运行状态约束。
优选的，目标函数如下所示：
Figure BDA0002721145780000021
Figure BDA0002721145780000022
式中，F1表示新能源消纳函数，F2表示新能源装机投资成本函数，T表示优化时段数，Nk表示电网分区的总数，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，S w,k表示分区k中已并网的风电装机容量，S s,k表示分区k中已并网的太阳能发电装机容量，
Figure BDA0002721145780000023
表示分区k中风电单位新增容量的投资成本，
Figure BDA0002721145780000024
表示分区k中太阳能发电单位新增容量的投资成本。
优选的，新能源装机规划约束如下所示：
Figure BDA0002721145780000025
Figure BDA0002721145780000026
Figure BDA0002721145780000027
Figure BDA0002721145780000028
式中，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，S s,k表示分区k中已并网的太阳能发电装机容量，
Figure BDA00027211457800000212
表示根据资源特性评估的分区k中最大可规划的太阳能发电并网容量，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，S w,k表示分区k中已并网的风电装机容量，
Figure BDA0002721145780000029
表示根据资源特性评估的分区k中最大可规划的风电并网容量，
Figure BDA00027211457800000210
表示电网新规划的太阳能发电装机容量，
Figure BDA00027211457800000211
表示电网新规划的风电装机容量，Nk表示电网分区的总数。
优选的，新能源出力约束如下所示：
0≤Pw,k(t)≤Sw,k×ρw,k(t)
0≤Ps,k(t)≤Ss,k×ρs,k(t)
式中，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率。
优选的，新能源弃电标识约束如下所示：
Sw,k×ρw,k(t)-Pw,k(t)+Ss,k×ρs,k(t)-Ps,k(t)≤W×(Ss,k×ρs,k(t)+Sw,k×ρw,k(t))
(W-1)×(Ss,k×ρs,k(t)+Sw,k×ρw,k(t))+C≤
Ss,k×ρs,k(t)-Ps,k(t)+Sw,k×ρw,k(t)-Pw,k(t)
式中，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，W表示电网弃电标识，C表示设定的正数值。
优选的，新能源限电约束如下所示：
Figure BDA0002721145780000031
式中，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，T表示优化时段数，Nk表示电网分区的总数，
Figure BDA0002721145780000032
为电网新能源弃电率。
优选的，抽蓄电站库容约束如下所示：
Figure BDA0002721145780000033
式中，
Figure BDA0002721145780000034
表示分区k中抽蓄电站的水库库容最大值，
Figure BDA0002721145780000035
表示分区k中抽蓄电站的初始库容值，
Figure BDA0002721145780000041
为抽蓄电站在第t时段的发电功率，ηG表示抽蓄电站发电平均电量转换系数，
Figure BDA0002721145780000042
为抽蓄电站在第t时段的抽水功率，ηS表示抽蓄电站抽水时的平均水量转换系数，
Figure BDA0002721145780000043
表示分区k中抽蓄电站的水库库容最小值。
优选的，抽蓄电站发电和抽水功率约束如下所示：
Figure BDA0002721145780000044
Figure BDA0002721145780000045
Xu,k(t)+Yu,k(t)≤1
WXu,k(t)+(W-1)Yu,k(t)≤0
式中，Xu，k(t)表示分区k中抽蓄电站的在第t时段的发电状态，
Figure BDA00027211457800000414
表示抽蓄电站发电功率最小值，
Figure BDA0002721145780000046
表示抽蓄电站在第t时段的发电功率，
Figure BDA0002721145780000047
抽蓄电站发电功率最大值，Yu，k(t)表示分区k中抽蓄电站在第t时段的抽水状态，
Figure BDA0002721145780000048
表示抽蓄电站在第t时段的抽水功率，
Figure BDA0002721145780000049
表示抽蓄电站抽水功率最小值，
Figure BDA00027211457800000410
表示抽蓄电站抽水功率最大值，W表示电网弃电标识。
优选的，约束条件构建时考虑全年不同时间断面的新能源出力时序数据构建。
优选的，对模型进行求解，包括：
基于新能源消纳函数，构建新能源消纳满意度函数；
基于新能源装机投资成本函数，构建新能源装机投资成本满意度函数；
基于所述新能源消纳满意度函数和所述新能源装机投资成本满意度函数，构建综合满意度函数；
用所述综合满意度函数对所述布局规划模型中的目标函数进行替换；
采用CPLEX对替换后的布局规划模型进行求解。
优选的，新能源消纳满意度函数如下所示：
Figure BDA00027211457800000411
式中，μ1表示新能源消纳满意度函数，
Figure BDA00027211457800000412
表示新能源消纳函数的最大值，
Figure BDA00027211457800000413
表示新能源消纳函数的最小值，F1表示新能源消纳函数。
优选的，新能源装机投资成本满意度函数如下所示：
Figure BDA0002721145780000051
式中，μ2表示新能源装机投资成本满意度函数，
Figure BDA0002721145780000052
表示新能源装机投资成本函数的最大值，
Figure BDA0002721145780000053
表示新能源装机投资成本函数的最小值，F2表示新能源装机投资成本函数。
优选的，综合满意度函数如下所示：
Figure BDA0002721145780000054
式中，μ1表示新能源消纳满意度函数，μ2表示新能源装机投资成本满意度函数，μ表示综合满意度函数。
基于同一构思，本发明提供了一种新能源装机布局规划系统，包括：
数据获取模块，用于获取规划电网中新增新能源装机总量；
布局规划模块，用于将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量；
所述布局规划模型考虑不同装机分区的自然资源特性，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建。
优选的，该系统还包括布局规划模型构建模块，布局规划模型构建模块，包括：
目标函数构建单元，用于基于规划电网中的电网分区数量、各电网分区中已并网的新能源装机容量和单位新增容量的投资成本，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建目标函数；
约束构建单元，用于以新能源装机规划约束、新能源出力约束、新能源限电约束、抽蓄电站库容约束、抽蓄电站运行约束、电力系统运行约束和常规电源运行约束为目标函数的约束条件，构建布局规划模型；
所述电力系统运行约束包括：电力平衡约束、联络线传输容量约束以及系统备用约束；
所述常规电源运行约束包括：机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小开机和停机时长约束、机组运行状态约束。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
本发明提供了一种新能源装机布局规划方法和系统，包括：获取规划电网中新增新能源装机总量；将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量，本发明在布局规划模型构建时综合考虑了电网不同分区的自然资源特性、新能源消纳和新能源装机投资成本三个因素，基于本发明中的新能源装机布局规划模型进行优化求解，不仅可以决策出电网中各分区的新增新能源装机容量，给电网规划部门提供更为精细的规划方案，还可以均衡新能源消纳和新能源装机投资经济性，提高电网建设的经济性。
本发明提供的技术方案在构建布局规划模型的约束条件时考虑全年不同时间断面的新能源出力时序数据，得到的布局规划结果适应于新能源全年的出力场景，规划结果更加合理。
附图说明
图1为本发明提供的一种新能源装机布局规划方法示意图；
图2为本发明提供的一种新能源装机布局规划系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
实施例1：
本实施例提供了一种新能源装机布局规划方法如图1所示，包括：
S1获取规划电网中新增新能源装机总量；
S2将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区中的新增新能源装机容量；
所述布局规划模型考虑不同装机分区的自然资源特性，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建。
一、新能源装机布局规划模型如下：
(1)目标函数
在满足系统基本约束条件下实现新能源消纳最大化和新能源装机经济性最优：
Figure BDA0002721145780000061
Figure BDA0002721145780000062
式中，F1表示新能源消纳函数，F2表示新能源装机投资成本函数，T表示优化时段数，Nk表示电网分区的总数，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，S w,k表示分区k中已并网的风电装机容量，S s,k表示分区k中已并网的太阳能发电装机容量，
Figure BDA0002721145780000071
表示分区k中风电单位新增容量的投资成本，
Figure BDA0002721145780000072
表示分区k中太阳能发电单位新增容量的投资成本。
(2)约束条件
模型的约束条件包括：新能源装机规划约束、新能源出力约束、新能源弃电标识约束、新能源限电约束、新能源限电约束、抽蓄电站发电和抽水功率约束。主要约束条件的形式如下：
1)新能源装机规划约束
Figure BDA0002721145780000073
Figure BDA0002721145780000074
Figure BDA0002721145780000075
Figure BDA0002721145780000076
式中，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，S s,k表示分区k中已并网的太阳能发电装机容量，
Figure BDA00027211457800000711
表示根据资源特性评估的分区k中最大可规划的太阳能发电并网容量，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，S w,k表示分区k中已并网的风电装机容量，
Figure BDA0002721145780000077
表示根据资源特性评估的分区k中最大可规划的风电并网容量，
Figure BDA0002721145780000078
表示电网新规划的太阳能发电装机容量，
Figure BDA0002721145780000079
表示电网新规划的风电装机容量，Nk表示电网分区的总数。
2)新能源出力约束
0≤Pw,k(t)≤Sw,k×ρw,k(t) (7)
0≤Ps,k(t)≤Ss,k×ρs,k(t) (8)
式中，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值。
3)新能源弃电标识约束
Sw,k×ρw,k(t)-Pw,k(t)+Ss,k×ρs,k(t)-Ps,k(t)≤W×(Ss,k×ρs,k(t)+Sw,k×ρw,k(t)) (9)
Figure BDA00027211457800000710
式中，W为电网弃电标识，当发生弃电(弃风/光)时该值为1，否则为0；C是一个较小的正数，约束(10)保证电网无弃电发生时，弃电标识的取值为0，本文设定的新能源弃电标识与抽水蓄能电站的运行状态有关。
4)新能源限电约束
Figure BDA0002721145780000081
式中，
Figure BDA0002721145780000082
为全网新能源弃电率，为给定的常量，约束(11)限定在规划时电网的新能源弃电率不能超过给定的值。
5)抽蓄电站库容约束
Figure BDA0002721145780000083
式中，
Figure BDA0002721145780000084
表示分区k中抽蓄电站的水库库容最大值，
Figure BDA0002721145780000085
表示分区k中抽蓄电站的初始库容值，
Figure BDA0002721145780000086
为抽蓄电站在第t时段的发电功率，ηG表示抽蓄电站发电平均电量转换系数，
Figure BDA0002721145780000087
为抽蓄电站在第t时段的抽水功率，ηS表示抽蓄电站抽水时的平均水量转换系数，
Figure BDA0002721145780000088
表示分区k中抽蓄电站的水库库容最小值
6)抽蓄电站发电和抽水功率约束
Figure BDA0002721145780000089
Yu,k(t)puS,k.min≤PuS,k(t)≤Yu,k(t)pu S ,k.min (14)
Xu,k(t)+Yu,k(t)≤1 (15)
WXu,k(t)+(W-1)Yu,k(t)≤0 (16)
式中，Xu，k(t)表示分区k中抽蓄电站的发电状态，Yu，k(t)表示分区k中抽蓄电站的抽水状态，均为0-1状态变量，若Xu，k(t)为1，表示抽蓄电站处于发电状态，否则不在发电状态；若Yu，k(t)为1，表示抽蓄电站处于抽水状态，否则不在抽水状态，约束(15)规定抽蓄电站不能在同一时刻处发电和抽水状态，约束(16)依据弃电标识判断系统是否发生弃电，若发生则限定抽蓄电站不发电。
除上述约束条件外，新能源装机布局规划模型还包括电力系统运行约束和常规电源运行约束。其中，电力系统运行约束主要包括电力平衡约束、联络线传输容量约束以及系统备用约束；常规电源运行约束主要为机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小开机和停机时长约束、机组运行状态约束，由于上述约束的形式较为常见，本专利中不再赘述。
二、布局规划模型构建以后通过引入满意度函数实现对目标函数的求解，具体包括：
1)基于新能源消纳函数，构建新能源消纳满意度函数，新能源消纳满意度函数表示为如下的数学形式：
Figure BDA0002721145780000091
式中，μ1表示新能源消纳满意度函数，
Figure BDA0002721145780000092
表示新能源消纳函数的最大值，
Figure BDA0002721145780000093
表示新能源消纳函数的最小值，F1表示新能源消纳函数，当取得新能源消纳函数的最大值时，目标函数的满意度函数取值为1；当取得新能源消纳函数的最小值时，目标函数的满意度函数取值为0。通过满意度函数衡量目标函数定量判断目标函数与极值的距离。
2)基于新能源装机投资成本函数，构建新能源装机投资成本满意度函数，新能源装机投资成本满意度函数表示为如下的数学形式：
Figure BDA0002721145780000094
式中，μ2表示新能源装机投资成本满意度函数，
Figure BDA0002721145780000095
表示新能源装机投资成本函数的最大值，
Figure BDA0002721145780000096
表示新能源装机投资成本函数的最小值，F2表示新能源装机投资成本函数。
3)基于所述新能源消纳满意度函数和所述新能源装机投资成本满意度函数，构建综合满意度函数，将以新能源消纳最大和新增装机投资成本最小为优化目标的多目标函数转化为求解两者满意度函数的最大值，实现多目标函数转化为单目标进行求解，数学上可以表示为：
Figure BDA0002721145780000097
式中，μ1表示新能源消纳满意度函数，μ2表示新能源装机投资成本满意度函数，μ表示综合满意度函数。
4)所建立的新能源装机布局优化规划模型为混合整数线性规划模型，采用CPLEX求解器求解所建立的新能源装机布局优化规划模型，得到最优的新能源装机布点及相应的容量。
三、基于新能源装机布局规划方案，利用电网模型进行全年时序生产模拟复核验证电网新能源消纳情况，包括：
1)根据实际电网的网架结构及断面受限情况对电网进行分区建模；
2)基于新能源装机布局规划方案，利用电网模型进行全年时序生产模拟复核验证电网新能源消纳情况，对规划布局结果进行评估验证。
利用上述方法可以实现将规划电网中的新增新能源装机总量合理分布到已有的电网分区中或者合理分布到规划中的电网分区中，实现新能源装机的合理、精细化布局。
本发明专利能够均衡考虑新能源消纳与新能源装机投资成本的经济性，采用全年时序生产模拟对新能源装机布局进行优化，得到兼顾新能源消纳与新能源装机投资经济性的新能源装机布局规划方案。首先，根据电网的网架约束及断面受限情况建立分区的电网模型；再考虑电网实际情况在装机规划约束中设置含有位置标识的新能源装机决策变量实现在全年时序生产模拟中对新增新能源装机的容量及位置优化；最后，通过引入满意度函数均衡新能源消纳与新能源装机投资经济性的关系，实现新能源装机的多点布局优化。本发明专利采用全年时序生产模拟，充分考虑新能源全年出力特点进行新能源装机布局规划，克服了传统电源规划方法仅考虑典型日或典型场景的不足。此外，本发明所提出的方法能够均衡新能源消纳与新能源装机投资经济性，得到新能源新增装机的最优布点及相应的装机容量，为多能源电力系统的新能源装机布局规划提供技术支撑。
实施例2：
本实施例提供了一种新能源装机布局规划系统如图2所示，包括：
数据获取模块，用于获取规划电网中新增新能源装机总量；
布局规划模块，用于将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量；
所述布局规划模型考虑不同装机分区的自然资源特性，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建。
优选的，该系统还包括布局规划模型构建模块，布局规划模型构建模块，包括：
目标函数构建单元，用于基于规划电网中的电网分区数量、各电网分区中已并网的新能源装机容量和单位新增容量的投资成本，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建目标函数；
约束构建单元，用于以新能源装机规划约束、新能源出力约束、新能源限电约束、抽蓄电站库容约束、抽蓄电站运行约束、电力系统运行约束和常规电源运行约束为目标函数的约束条件，构建布局规划模型；
所述电力系统运行约束包括：电力平衡约束、联络线传输容量约束以及系统备用约束；
所述常规电源运行约束包括：机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小开机和停机时长约束、机组运行状态约束。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (16)

1.一种新能源装机布局规划方法，其特征在于，包括：
获取规划电网中新增新能源装机总量；
将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量；
所述布局规划模型考虑不同装机分区的自然资源特性，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述布局规划模型的构建，包括：
基于规划电网中的电网分区数量、各电网分区中已并网的新能源装机容量和单位新增容量的投资成本，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建目标函数；
以新能源装机规划约束、新能源出力约束、新能源限电约束、抽蓄电站库容约束、抽蓄电站运行约束、电力系统运行约束和常规电源运行约束为目标函数的约束条件，构建布局规划模型；
所述电力系统运行约束包括：电力平衡约束、联络线传输容量约束以及系统备用约束；
所述常规电源运行约束包括：机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小开机和停机时长约束、机组运行状态约束。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数如下所示：
Figure FDA0002721145770000011
Figure FDA0002721145770000012
式中，F1表示新能源消纳函数，F2表示新能源装机投资成本函数，T表示优化时段数，Nk表示电网分区的总数，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，S w,k表示分区k中已并网的风电装机容量，S s,k表示分区k中已并网的太阳能发电装机容量，
Figure FDA0002721145770000013
表示分区k中风电单位新增容量的投资成本，
Figure FDA0002721145770000014
表示分区k中太阳能发电单位新增容量的投资成本。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述新能源装机规划约束如下所示：
Figure FDA0002721145770000015
Figure FDA0002721145770000016
Figure FDA0002721145770000021
Figure FDA0002721145770000022
式中，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，S s,k表示分区k中已并网的太阳能发电装机容量，
Figure FDA0002721145770000023
表示根据资源特性评估的分区k中最大可规划的太阳能发电并网容量，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，S w,k表示分区k中已并网的风电装机容量，
Figure FDA0002721145770000024
表示根据资源特性评估的分区k中最大可规划的风电并网容量，
Figure FDA0002721145770000025
表示电网新规划的太阳能发电装机容量，
Figure FDA0002721145770000026
表示电网新规划的风电装机容量，Nk表示电网分区的总数。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述新能源出力约束如下所示：
0≤Pw,k(t)≤Sw,k×ρw,k(t)
0≤Ps,k(t)≤Ss,k×ρs,k(t)
式中，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述新能源弃电标识约束如下所示：
Sw,k×ρw,k(t)-Pw,k(t)+Ss,k×ρs,k(t)-Ps,k(t)≤W×(Ss,k×ρs,k(t)+Sw,k×ρw,k(t))
(W-1)×(Ss,k×ρs,k(t)+Sw,k×ρw,k(t))+C≤Ss,k×ρs,k(t)-Ps,k(t)+Sw,k×ρw,k(t)-Pw,k(t)
式中，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，W表示电网弃电标识，C表示设定的正数值。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述新能源限电约束如下所示：
Figure FDA0002721145770000031
式中，Ps,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的发电功率，Pw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的发电功率，Ss,k表示分区k中规划后的太阳能发电装机容量，ρs,k(t)表示分区k中的太阳能发电在第t时段的理论出力的归一化值，Sw,k表示分区k中规划后的风电装机容量，ρw,k(t)表示分区k中的风电在第t时段的理论出力的归一化值，T表示优化时段数，Nk表示电网分区的总数，
Figure FDA0002721145770000032
为电网新能源弃电率。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述抽蓄电站库容约束如下所示：
Figure FDA0002721145770000033
式中，
Figure FDA0002721145770000034
表示分区k中抽蓄电站的水库库容最大值，
Figure FDA0002721145770000035
表示分区k中抽蓄电站的初始库容值，
Figure FDA0002721145770000036
为抽蓄电站在第t时段的发电功率，ηG表示抽蓄电站发电平均电量转换系数，
Figure FDA0002721145770000037
为抽蓄电站在第t时段的抽水功率，ηS表示抽蓄电站抽水时的平均水量转换系数，
Figure FDA0002721145770000038
表示分区k中抽蓄电站的水库库容最小值。
9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述抽蓄电站发电和抽水功率约束如下所示：
Figure FDA0002721145770000039
Figure FDA00027211457700000310
Xu,k(t)+Yu,k(t)≤1
WXu,k(t)+(W-1)Yu,k(t)≤0
式中，Xu，k(t)表示分区k中抽蓄电站的在第t时段的发电状态，
Figure FDA00027211457700000311
表示抽蓄电站发电功率最小值，
Figure FDA00027211457700000312
表示抽蓄电站在第t时段的发电功率，
Figure FDA00027211457700000313
抽蓄电站发电功率最大值，Yu，k(t)表示分区k中抽蓄电站在第t时段的抽水状态，
Figure FDA00027211457700000314
表示抽蓄电站在第t时段的抽水功率，
Figure FDA00027211457700000315
表示抽蓄电站抽水功率最小值，
Figure FDA00027211457700000316
表示抽蓄电站抽水功率最大值，W表示电网弃电标识。
10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述约束条件构建时考虑全年不同时间断面的新能源出力时序数据构建。
11.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对模型进行求解，包括：
基于新能源消纳函数，构建新能源消纳满意度函数；
基于新能源装机投资成本函数，构建新能源装机投资成本满意度函数；
基于所述新能源消纳满意度函数和所述新能源装机投资成本满意度函数，构建综合满意度函数；
用所述综合满意度函数对所述布局规划模型中的目标函数进行替换；
采用CPLEX对替换后的布局规划模型进行求解。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述新能源消纳满意度函数如下所示：
Figure FDA0002721145770000041
式中，μ1表示新能源消纳满意度函数，F1 max表示新能源消纳函数的最大值，F1 min表示新能源消纳函数的最小值，F1表示新能源消纳函数。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述新能源装机投资成本满意度函数如下所示：
Figure FDA0002721145770000042
式中，μ2表示新能源装机投资成本满意度函数，
Figure FDA0002721145770000043
表示新能源装机投资成本函数的最大值，
Figure FDA0002721145770000044
表示新能源装机投资成本函数的最小值，F2表示新能源装机投资成本函数。
14.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述综合满意度函数如下所示：
Figure FDA0002721145770000045
式中，μ1表示新能源消纳满意度函数，μ2表示新能源装机投资成本满意度函数，μ表示综合满意度函数。
15.一种新能源装机布局规划系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取规划电网中新增新能源装机总量；
布局规划模块，用于将所述新增新能源装机总量输入预先构建的布局规划模型中，并对模型进行求解得到规划电网中各分区的新增新能源装机容量；
所述布局规划模型考虑不同装机分区的自然资源特性，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建。
16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，还包括布局规划模型构建模块，所述布局规划模型构建模块，包括：
目标函数构建单元，用于基于规划电网中的电网分区数量、各电网分区中已并网的新能源装机容量和单位新增容量的投资成本，以新能源消纳最大和新能源装机投资成本最小为目标构建目标函数；
约束构建单元，用于以新能源装机规划约束、新能源出力约束、新能源限电约束、抽蓄电站库容约束、抽蓄电站运行约束、电力系统运行约束和常规电源运行约束为目标函数的约束条件，构建布局规划模型；
所述电力系统运行约束包括：电力平衡约束、联络线传输容量约束以及系统备用约束；
所述常规电源运行约束包括：机组出力上下限约束、机组爬坡约束、机组最小开机和停机时长约束、机组运行状态约束。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115879330A (zh) * 2023-02-28 2023-03-31 南方电网数字电网研究院有限公司 基于时序生产仿真的多能源电源多点布局确定方法和装置
CN115940152A (zh) * 2023-02-22 2023-04-07 国网山东省电力公司东营市垦利区供电公司 一种新能源装机容量优化分配方法、系统、终端及介质

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