CN112564183A - 电网规划中风光火储的容量优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明关于电网规划中风光火储的容量优化配置方法，以电脑设备与程序进行运作，按照如下步骤进行：步骤A：采集历史年度输电数据、能源输出数据、储能装置数据并进行预处理；步骤B：预测未来用电总负荷曲线；步骤C：制定火电机组年度检修计划表、确定每日机组调峰空间、拟合出各机组煤耗曲线；步骤D：进行各电源及储能组合容量遍历计算；步骤E：选择一组电源容量组合进行日平衡计算并统计风电、光电、火电、储能运行数据；步骤F：运行数据进行经济性测算；步骤G：判断是否遍历完成所有组合；步骤H：对比所有容量组合结果，确定最优容量配置方案；实现系统投资和运行经济性达到最优化效果。

Description

电网规划中风光火储的容量优化配置方法

技术领域

本发明涉及新能源在电网中消纳比例技术和电网规划设计领域，具体关于一种电网规划中风光火储的容量优化配置方法。

背景技术

现今，由于全球范围内的化石能源枯竭和环境污染问题，推动了可再生能源的迅速发展。其中因为风力发电和太阳能发电具有储量丰富、无污染、可再生等优点，技术也相对成熟，这使它们成为了未来很有前途的可替代能源，得到了广泛的应用。

目前，我国北方大部分地区以火电为主，近年来风光发电容量在电网中比例的也逐年增大。但是，由于风光发电本身存在间歇性、随机性、波动性和不稳定性的特点，以及原有的电力系统调节灵活性欠缺、电网调度运行方式较为僵化等现状，造成了目前电力系统难以完全适应新形势要求，不仅大型机组难以发挥节能高效的优势，部分地区还出现了较为严重的弃风、弃光和弃水问题，以致区域用电用热矛盾突出显现。

鉴于上述问题，在大容量的能源基地规划中，必须考虑受送端新能源特性、受端网架条件和消纳空间的影响，并结合当地资源条件和能源特点，因地制宜采取风能、太阳能、水能、煤炭等多能源品种发电互相补充，并适度增加一定比例储能，统筹各类电源的规划、设计、建设、运营。更应充分考虑通过灵活性改造提升火电机组调节能力，提升火电机组宽负荷调节性能，增加清洁能源电力消纳能力、提高清洁能源利用率、稳步提升清洁能源电量在能源消费中的占比，促进清洁能源健康有序发展。因而，增加清洁电力供应，促进节能环保、清洁生产、清洁能源等绿色产业发展，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，提升能源清洁利用水平、电力系统运行效率、电力供应保障能力，更好指导送端电源基地规划开发和源网荷协调互动，已成为未来电力系统发展的首要目标。

但是，目前还没有一种比较好的方法能够完成上述目标，针对现有问题及上述诉求，本发明创新的提出一种电网规划中风光火储的容量优化配置方法，用以实现在未来的电网规划设计中，综合考虑输电通道和当地负荷、地区资源差异、通过灵活性改造提升煤电调节性能、增加储能设施等影响因素，合理配置火电、风能、太阳能、储能的容量比例。在保障电力系统安全高效经济运行为的前提下，降低清洁能源开发成本、降低电力系统消纳条件和消纳成本、提高清洁能源利用率，提升清洁能源电量在能源消费中的占比。在降低工程造价和运行费用的同时，获得更高的发电收益。

发明内容

有鉴于先前技术的问题，本发明者认为应有一种改进的技术方案，为此设计一种电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其具体的技术手段为：

本发明提供一种电网规划中风光火储的容量优化配置方法，以电脑设备与程序进行运作，至少包含以下步骤：

步骤A：采集历史年度输电数据、能源输出数据、储能装置数据并进行预处理；

步骤B：预测未来用电总负荷曲线；

步骤C：制定火电机组年度检修计划表、确定每日机组调峰空间、拟合出各机组煤耗曲线；

步骤D：进行各电源及储能组合容量遍历计算；

步骤E：选择其中一组电源容量组合进行日平衡计算并统计风电、光电、火电、储能运行数据；

步骤F：对于上述步骤E中的运行数据进行经济性测算；

步骤G：判断是否遍历完成所有组合，如果没有完成所有组合遍历返回到步骤D并重复后续步骤，如果完成所有组合遍历计算，执行步骤H；

步骤H：对比所有容量组合结果，确定最优容量配置方案。

进一步的，上述步骤A，包含以下步骤：

步骤A1：输入往年的负荷8760小时历史数据，计算待规划电网的负荷8760小时特性标幺值Pl_pu；

步骤A2：输入待规划电网对外输电通道的特性参数，计算输电通道8760小时标幺值Ptc_pu；

步骤A3：输入全年8760小时历史风电发电数据，除以风电机组装机容量WindCap，计算全年风电出力特性标幺值曲线数据Pw_pu；

步骤A4：输入全年8760小时历史光伏发电数据Ppv，除以光伏机组装机容量数据PvCap，计算全年光伏出力特性标幺值曲线数据Ppv_pu；

步骤A5：输入储能设备参数，包含但不限于储能设备的类型、容量范围、输入输出效率、循环寿命、利用小时数的参数。

进一步的，上述步骤B，包含以下步骤：

步骤B1：确定未来本地负荷曲线数据，根据步骤A中输入的往年的负荷8760小时历史数据，及/或参考国民经济增长率及产业增长趋势，对本地未来的年最大负荷进行预测，计算出未最大负荷值Plmax，将Plmax乘以上述步骤A中的负荷8760小时特性标幺值Pl_pu，计算出系统内全年负荷8760小时曲线数据Pl_8760；

步骤B2：确定输电通道未来外送负荷数据，输入待规划系统内未来输电通道最大容量Ptcmax，将其乘以所述上骤A中的输电通道8760小时标幺值Ptc_pu，计算出全年输电通道外送电负荷8760小时曲线数据Ptc_8760；

步骤B3：确定未来总负荷曲线数据，将上述步骤B1中系统内全年负荷8760小时曲线数据Pl_8760与所述步骤B2中全年输电通道外送电负荷8760小时曲线数据Ptc_8760，两者逐小时求和，计算出系统所需的全年负荷8760小时曲线数据Psysload。

进一步的，上述步骤C，包含以下步骤：

步骤C1：根据上述步骤B中的全年负荷8760小时曲线数据Psysload，计算全年每日的最大负荷值Psysload365；

步骤C2：根据待规划系统内火电机组的装机台数、单机容量、火电机组的检修规程要求及上述步骤C1中的全年每日的最大负荷值Psysload365，确定系统内各机组年度最优检修计划表数据；

步骤C3：根据上述步骤C2中的系统内各机组年度最优检修计划表数据及/或每日火电机组的开机组合、及/或单台机组容量、及/或每台机组的最大最小出力，确定各火电机组每小时所能达到的最大出力值PGmax以及最小出力值PGmin；

步骤C4：根据系统内火电机组不同类型，以及火电机组特定运行点的煤耗数据，进行数据拟合，确定每种火电机组的最小出力到最大出力的煤耗曲线数据。

进一步的，上述步骤C4，具体实现方式可为：

根据上述步骤C3中的各火电机组每小时最大出力值PGmax及最小出力值PGmin，利用混合整数非线性优化算法分别计算出从PGmin到PGmax出力时，按照1MW为间隔，每种出力情况系统中运行的火电机组出力组合值PGcombine、最大煤耗值CostCoalmax及最小煤耗值CostCoalmin，并进一步计算最大煤耗值CostCoalmax及最小煤耗值CostCoalmin的平均值CostCoal作为该种火电机组出力情况下系统的煤耗曲线数据。

进一步的，上述步骤D，遍历计算的各电源及储能组合容量包含以下数据运算：

(1)获取其中一个可选的风电装机容量值Cwind，乘以所述步骤A中的全年风电出力特性标幺值曲线数据Pw_pu，确定全年8760小时风电出力曲线Pw_8760；

(2)获取其中一个可选的光伏装机容量值Cpv，乘以所述步骤A中的全年光伏出力特性标幺值曲线数据Ppv_pu，确定全年8760小时风电出力曲线Ppv_8760；

(3)获取其中一个可选的储能装机容量值Csto，根据储能运行小时数p，计算储能每小时的最大充放电功率Psto。

进一步的，上述步骤E，包含以下步骤：

步骤E1：输入选择其中一组的全年新能源输出负荷曲线、火电调峰空间、储能设备容量的数据；

步骤E2：按小时计算全年系统含新能源输出的基准出力曲线；

步骤E3：进行24小时新能源电量削峰填谷计算准备；

步骤E4：判断是否需要进行削峰填谷运算，如果需要削峰或填谷处理，执行步骤E5，否则直接执行到步骤E6；

步骤E5：进行24小时新能源电量削峰填谷计算并确定储能削峰填谷状态；

步骤E6：确定24小时火电负荷差额部分并进行调峰处理；

步骤E7：统计24小时各能源及储能的日平衡数据；

步骤E8：将每日统计数据累计到年统计数据中；

步骤E9：判断是否完成全年365天的计算，如果未完成当前机组的全年计算，返回到所述步骤E2重复下面的步骤，否则返回到步骤E1重复下面的步骤。

进一步的，上述步骤F中遍历各电源及储能组合容量的经济性测算包含进行以下运算：

(1)根据统计年发电量，计算售电收入金额；

(2)根据统计年弃电量，统计年新能源发电量，计算新能源弃电率并统计新能源发电占比；

(3)根据年煤耗及其他消耗，以及单位容量年消耗的费用，计算年运行费用；

(4)根据储能年利用容量，计算储能充放电次数及容量替换费用；

(5)根据选取的一个可选风电装机容量，一个可选光伏装机容量以及一个可选储能装机容量，按照不同能源单位投资价格，计算当前组合下需要的初始投资费用；

(6)根据售电收入、新能源弃电率、年运行费用、储能容量替换费用、初始投资、以及期望投资收益率进行年度经济测算。

进一步的，上述步骤G，包含以下步骤：

步骤G1：将不同容量组合下的弃电率、净收入、投资、环境排放等数据绘制成曲线，以图形化展示；

步骤G2：对比所有容量组合的经济测算结果，确定最优的风、光、火、储容量比例配置。

进一步的：

其中，上述步骤E3，包含以下运算处理：

(1)计算24小时的负荷与最小发电的差额Pldiff24，其中Pldiff24大于0的部分表示新能源高发，产生弃电，其中Pldiff24小于0的部分表示新能源不足，需要火电调峰；

(2)对于上述Pldiff24中大于0的值和小于0的值分别累计得到超出负荷部分总和Psum24pos以及低于负荷部分总和Psum24neg，如果Psum24pos或Psum24neg中有一个为0，可确定无法进行削峰填谷，直接执行所述步骤E6；

(3)根据当前选择的可选储能容量计算的充放电功率，对上述Pldiff24进行计算得到修正值Pldiff24c，并重新计算超出负荷部分总和Psum24posc和低于负荷部分总和Psum24negc；

(4)根据储能的充放电输入效率ηstoin和输出效率ηstoout，计算出储能能够利用的最大新能源容量Cnewmaxused；

(5)将储能能利用的最大新能源容量Cnewmaxused和储能安装容量Csto进行比较，确定其中较小值为储能最大利用容量。

其中，上述步骤E5，包含以下运算处理：

(1)对于所述Pldiff24中大于0的部分做削峰处理；

(2)对于所述Pldiff24中小于0的部分做填谷处理。

其中，上述步骤E6，包含以下运算处理：

(1)确定火电在一天中某时刻调峰能力为该时刻火电所能达到的最大出力和最小出力的差；

(2)比较一天中填谷后的负荷差额和火电调峰能力值，确定某一时刻火电的调峰能力足够满足此时刻调峰要求或火电的调峰能力不能满足此时刻调峰要求，计算缺电部分数值；

(3)估算一天中某时刻系统运行时所消耗的脱硫数值、及/或脱硝数值、及/或用水量、及/或排污量。

本发明具有的有益效果为，提供了一种基于风能、太阳能、储能装置、火电机组特性的容量优化配置方法。在满足电网负荷曲线的条件下，根据各种能源单位容量的造价、风电或光伏出力特性曲线、考虑火电灵活性改造下的最小技术出力、火电调峰范围及运行燃料、维护、排污的成本曲线、储能装置充放电次数及使用寿命、上网电价等因素并从新能源弃电率、新能源利用占比、新能源综合消纳成本、源网荷协调控制、投资回收比例及缺电小时数等方面综合考虑，以减小可再生能源弃电量为约束，合理配置各种能源的容量，使得系统投资和运行经济性达到最优。用以实现在保障电力系统安全高效经济运行为的前提下，降低清洁能源开发成本、降低电力系统消纳条件和消纳成本、提高清洁能源利用率，提升清洁能源电量在能源消费中的占比。在降低工程造价和运行费用的同时，获得更高的发电收益。

附图说明

图1为本发明的方法总体流程的方块示意图。

图2为本发明输出的预测未来用电总负荷曲线示意图。

图3为本发明输出的系统所需的全年负荷8760小时曲线示意图。

图4为本发明输出的系统内各机组年度最优检修计划示意图。

图5为本发明输出的单台发电机拟合工作范围内的煤耗曲线示意图。

图6为本发明输出的多台发电机组合总出力最大煤耗参照示意图。

图7为本发明输出的多台发电机组合总出力最小煤耗参照示意图。

图8为本发明的电源容量组合日平衡计算子方法的方块示意图。

图9为本发明输出的系统含新能源输出的基准出力曲线示意图。

图10为本发明输出的系统最小出力和系统负荷进行比较确定需要削峰填谷部分的示意图。

图11为本发明输出的确定削峰填谷的总电量优化示意图。

图12为本发明输出的确定削峰电量部分及填谷电量部分的示意图。

图13为本发明输出的日平衡时风、光、火、储的出力及负荷曲线示意图。

图14为本发明输出的风光储容量变化时弃电率曲线示意图。

图15为本发明输出的风光新能源总容量和投资金额随容量组合变化的关系曲线示意图。

图16为本发明输出的年净值和等值年投资的比例、及风光新能源发电量在全部发电量中的占比变化关系示意图。

具体实施方式

本发明的方法主体流程步骤，请参阅图1所示：

步骤A：采集历史年度输电数据、能源输出数据、储能装置数据并进行预处理；

步骤B：预测未来用电总负荷曲线；

步骤C：制定火电机组年度检修计划表、确定每日机组调峰空间、拟合出各机组煤耗曲线；

步骤D：进行各电源及储能组合容量遍历计算；

步骤E：选择其中一组电源容量组合进行日平衡计算并统计风电、光电、火电、储能运行数据；

步骤F：对于上述步骤E中的运行数据进行经济性测算；

步骤G：判断是否遍历完成所有组合，如果没有完成所有组合遍历返回到步骤D并重复后续步骤，如果完成所有组合遍历计算，执行步骤H；

步骤H：对比所有容量组合结果，确定最优容量配置方案。

其中，上述步骤A，包含以下步骤。

步骤A1：输入往年的负荷8760小时历史数据，计算待规划电网的负荷8760小时特性标幺值Pl_pu，其计算公式为：Pl_pu(i)＝Pl(i)/max(Pl)，其中Pl_pu(i)为i时刻负荷标幺值，i＝1,2,…,8760；Pl(i)为i时刻负荷，max(Pl)为8760小时负荷中最大值。

步骤A2：输入待规划电网对外输电通道的特性参数，计算输电通道8760小时标幺值Ptc_pu，计算公式为：Ptc_pu(i)＝Ptc(i)/TlCap，其中Ptc_pu(i)为i时刻输电通道传输容量标幺值；Ptc(i)为i时刻输电通道传输容量；TlCap为输电通道最大传输容量。

步骤A3：输入全年8760小时历史风电发电数据，除以风电机组装机容量WindCap，计算全年风电出力特性标幺值曲线数据Pw_pu，计算公式为：Pw_pu(i)＝Pw(i)/WindCap，i＝1,2,…,8760。

步骤A4：输入全年8760小时历史光伏发电数据Ppv，除以光伏机组装机容量数据PvCap，计算全年光伏出力特性标幺值曲线数据Ppv_pu，计算公式为：Ppv_pu(i)＝Ppv(i)/PvCap，i＝1,2,…,8760。

步骤A5：输入储能设备参数，包含但不限于储能设备的类型、容量范围、输入输出效率、循环寿命、利用小时数的参数。

其中，上述步骤B，包含以下步骤。

步骤B1：如图2所示，确定未来本地负荷曲线数据，根据步骤A中输入的往年的负荷8760小时历史数据，及/或参考国民经济增长率及产业增长趋势，对本地未来的年最大负荷进行预测，计算出未最大负荷值Plmax，将Plmax乘以上述步骤A中的负荷8760小时特性标幺值Pl_pu，计算出系统内全年负荷8760小时曲线数据Pl_8760，计算公式为：Pl_8760(i)＝Plmax*Pl_pu(i)，i＝1,2,…,8760。

步骤B2：确定输电通道未来外送负荷数据，输入待规划系统内未来输电通道最大容量Ptcmax，将其乘以所述上骤A中的输电通道8760小时标幺值Ptc_pu，计算出全年输电通道外送电负荷8760小时曲线数据Ptc_8760，计算公式为：Ptc_8760(i)＝Ptcmax*Ptc_pu(i)，i＝1,2,…,8760。

步骤B3：如图3所示，确定未来总负荷曲线数据，将上述步骤B1中系统内全年负荷8760小时曲线数据Pl_8760与所述步骤B2中全年输电通道外送电负荷8760小时曲线数据Ptc_8760，两者逐小时求和，计算出系统所需的全年负荷8760小时曲线数据Psysload，计算公式为：P_sysload(i)＝P_{l_8760}(i)+P_{tc_8760}(i)，i＝1,2,…,8760。

其中，上述步骤C，包含以下步骤。

步骤C1：根据上述步骤B中的全年负荷8760小时曲线数据Psysload，计算全年每日的最大负荷值Psysload365，计算公式为：Psysload365(j)＝max({Psysload((j-1)*24+1),…,Psysload(j*24)})，j＝1,2,…,365。

步骤C2：如图4所示，根据待规划系统内火电机组的装机台数、单机容量、火电机组的检修规程要求及上述步骤C1中的全年每日的最大负荷值Psysload365，确定系统内各机组年度最优检修计划表数据。

步骤C3：根据上述步骤C2中的系统内各机组年度最优检修计划表数据及/或每日火电机组的开机组合、及/或单台机组容量、及/或每台机组的最大最小出力，确定各火电机组每小时所能达到的最大出力值PGmax以及最小出力值PGmin，计算公式为：PGmax(i)＝∑PGmax(k)(i)，PGmax(k)，其中i为系统内第k台机组在i时刻的最大出力，i＝1,…,24；PGmin(i)＝∑PGmin(k)(i)，PGmin(k)，其中i为系统内第k台机组在i时刻的最小出力，i＝1,…,24。

步骤C4：如图5所示，根据系统内火电机组不同类型，以及火电机组特定运行点的煤耗数据，进行数据拟合，确定每种火电机组的最小出力到最大出力的煤耗曲线数据。

其中，上述步骤C4，具体实现方式可为：

如图6、7所示，根据上述步骤C3中的各火电机组每小时最大出力值PGmax及最小出力值PGmin，利用混合整数非线性优化算法分别计算出从PGmin到PGmax出力时，按照1MW为间隔，每种出力情况系统中运行的火电机组出力组合值PGcombine、最大煤耗值CostCoalmax及最小煤耗值CostCoalmin，并进一步计算最大煤耗值CostCoalmax及最小煤耗值CostCoalmin的平均值CostCoal作为该种火电机组出力情况下系统的煤耗曲线数据。

其中，上述步骤D，遍历计算的各电源及储能组合容量，假定待规划系统中有m个可选风电装机容量、n个可选光伏装机容量、k个可选储能装机容量，其包含以下数据运算：

(1)取第m个可选的风电装机容量，乘以全年风电出力特性标幺值曲线，得到全年8760小时风电出力曲线Pw_8760，计算公式为：Pw_8760(i)＝Cwind(m)*Pw_pu(i)，i＝1,2,…,8760，其中，Cwind(m)为第m个可选的风电装机容量；

(2)取第n可选的光伏装机容量，乘以全年光伏出力特性标幺值曲线，得到全年8760小时风电出力曲线Ppv_8760，计算公式为：Ppv_8760(i)＝Cpv(n)*Ppv_pu(i)，i＝1,2,…,8760，其中Cpv(n)为第n可选的光伏装机容量；

(3)取第k个可选的储能装机容量Csto(k)，按照储能运行小时数p，计算出储能每小时的最大充放电功率Psto，计算公式为：Psto＝Csto(k)/p。

其中，如图8所示，上述步骤E，包含以下步骤。

步骤E1：输入选择其中一组的全年新能源输出负荷曲线、火电调峰空间、储能设备容量的数据。

步骤E2：按小时计算全年系统含新能源输出的基准出力曲线，具体为：

(1)根据上述步骤D得到的风光8760出力曲线，计算在该风光容量配比下，新能源全年8760小时出力曲线Pnew，计算公式为：Pnew(i)＝Pw_8760(i)+Ppv_8760(i)，i＝1,2,…,8760；

(2)将火电最低出力曲线PGmin和新能源出力曲线Pnew相加，得到如图9所示的系统含新能源出力的基准出力曲线Psyslow。

步骤E3：进行24小时新能源电量削峰填谷计算准备，具体包含以下运算处理：

(1)用第j天系统含新能源的基准出力曲线Psyslow24(j)，减去每天的系统负荷Psysload24(j)，其中j＝1,2,…,365，得到24小时的负荷与最小发电的差额Pldiff24，Pldiff24中大于0的部分表示新能源高发，产生的弃电；Pldiff24中小于0的部分表示新能源不足，需要火电调峰，得到如图10所示的系统含新能源输出的基准出力曲线。

(2)对于上述Pldiff24中大于0的值和小于0的值分别累计得到超出负荷部分总和Psum24pos以及低于负荷部分总和Psum24neg，计算公式为：Psum24neg＝sum(Pldiff24·(Pldiff24<0))及Psum24pos＝sum(Pldiff24·(Pldiff24>0))。

(3)根据当前选择的第k个可选储能容量计算的充放电功率Psto，对24小时的负荷与最小发电的差额Pldiff24进行计算得到修正值Pldiff24c，计算公式为：Pldiff24c(i)＝Pldiff24(i)，i＝1,2,…,24；其中，如果Pldiff24c(i)>Psto，则Pldiff24c(i)＝Psto，i＝1,2,…,24；如果Pldiff24c(i)<-Psto，则Pldiff24c(i)＝-Psto，i＝1,2,…,24；之后，如图10所示，根据修正后的结果Pldiff24c，如图11所示，重新计算超出负荷部分总和Psum24posc和低于负荷部分总和Psum24negc，计算公式为：Psum24posc＝sum(Pldiff24c·(Pldiff24c>0))，表示所有大于零数值总和；Psum24negc＝sum(Pldiff24c·(Pldiff24c<0))，表示所有小于零数值总和。

(4)根据储能的充放电输入效率ηstoin和输出效率ηstoout，计算出储能能够利用的最大新能源容量Cnewmaxused，计算公式为：Cnewmaxused＝min(Psum24posc*ηstoin,Psum24negc/ηstoout)，其中Psum24posc*ηstoin表示超过负荷可以被储能吸收的最大能量，Psum24negc/ηstoout表示低于负荷需要储能进行补偿的最大计算能量。

(5)将储能能利用的最大新能源容量Cnewmaxused和储能安装容量Csto(k)比较，取其中较小值为储能最大利用容量Cstomaxused，计算公式为：Cstomaxused＝min(Cnewmaxused,Csto(k))。

步骤E4：判断是否需要进行削峰填谷运算，如果需要削峰或填谷处理，执行步骤E5，否则直接执行到步骤E6，具体判断方法为：根据上述计算结果，如果Psum24pos或Psum24neg中有一个为0，那么表示这一天是系统含新能源的基准出力曲线完全超过了系统负荷，或者是系统含新能源的基准出力曲线完全低于系统负荷，储能在此种情况下不发生作用，无法削峰填谷，则直接执行到步骤E6。

步骤E5：如图12所示，进行24小时新能源电量削峰填谷计算并确定储能削峰填谷状态，包含以下处理。

(1)对于所述Pldiff24中大于0的部分做削峰处理，具体为：设定Pldiff24中大于0的部分为Plpeak其代表系统最小发电量大于日负荷需要做削峰处理的部分(计算公式为：Plpeak＝Pldiff24·(Pldiff24>0))，之后对Plpeak做削峰处理。计算削峰的总量为Cstomaxused/ηstoin(计算公式为：sum((Plpeak-Hline1)·(Plpeak>Hline1))＝Cstomaxused/ηstoin)，做一条水平线，水平线上为削峰部分，假设水平线高度为Hline1，削峰部分总量为Cstomaxused/ηstoin，削峰后的部分为Plpeakcut(计算公式为：Plpeakcut＝Plpeak-(Plpeak-Hline1)·(Plpeak>Hline1))。

(2)对于所述Pldiff24中小于0的部分做填谷处理，具体为：设定Pldiff24中小于0的部分为Plvalley，其代表系统最小发电量小于日负荷可以用来做填谷处理的部分(计算公式为：Plvalley＝Pldiff24·(Pldiff24<0))，之后对Plvalley做填谷处理。计算填谷的总量为Cstomaxused*ηstoout(计算公式为：sum((Hline2-Plvalley)·(Plvalley<Hline2))＝Cstomaxused*ηstoout)，做一条水平线，水平线下为填谷部分，假设水平线高度为Hline2，填谷部分总量为Cstomaxused*ηstoout，填谷后的部分为Plvalleyfilled(计算公式为：Plvalleyfilled＝Plvalley+(Hline2-Plvalley)·(Plvalley<Hline2))。

步骤E6：如图13所示，确定24小时火电负荷差额部分并进行调峰处理，包含以下处理。

(1)确定火电在一天中某时刻调峰能力PGregumax(i)为该时刻火电所能达到的最大出力和最小出力的差，计算公式为：PGregumax(i)＝PGmax(i)-PGmin(i)，i＝1,2,…,24。

(2)对一天中填谷后的负荷差额Plvalleyfilled(i)和火电调峰能力PGregumax(i)的进行比较，其中，当某一时刻PGregumax(i)>Plvalleyfilled(i)时，表示火电的调峰能力足够满足此时刻调峰要求，调峰出力PGregu(i)＝Plvalleyfilled(i)，缺电部分Pllack(i)＝0；当某一时刻PGregumax(i)<Plvalleyfilled(i)时，表示火电的调峰能力不能满足此时刻调峰要求，调峰出力PGregu(i)＝PGregumax(i)，缺电部分Pllack(i)＝Plvalleyfilled(i)-PGregumax(i)。

(3)根据一天中各时刻的火电出力PG(i)＝PGmin(i)+PGregu(i)，并通过查询之前计算的运行机组出力组合PGcombine和煤耗曲线，得到此时刻的PGcombine(i)和煤耗CostCoal(i)；根据机组出力组合PGcombine(i)和煤耗CostCoal(i)，估算出运行时所消耗的脱硫Costdesulfurization(i)、脱硝Costdenitrification(i)、用水Costwater(i)、排污Costsewage(i)及其它耗费Costother(i)。

步骤E7：统计24小时各能源及储能的日平衡数据，包含以下数据：

(1)当日新能源全部发电量Pnewday＝sum(Pnew(i))，i＝1,2,…,24；

(2)当日新能源有效出力Pnewusedday＝sum(Pnew(i)-Plpeakcut(i))，i＝1,2,…,24；

(3)当日新能源弃电Pdropday＝sum(Plpeakcut(i))，i＝1,2,…,24；

(4)当日火电出力PGday＝sum(PGmin(i)+PGregu(i))，i＝1,2,…,24；

(5)当日储能利用容量Cstousedday＝Cstomaxused；

(6)当日电量缺电量Pllackday＝sum(Pllack(i))，i＝1,2,…,24；

(7)当日煤耗CostCoal(i)＝sum(CostCoal(i))，i＝1,2,…,24；

(8)当日脱硫耗费Costdesulfurizationday＝sum(Costdesulfurization(i))，i＝1,2,…,24；

(9)当日脱硝耗费Costdenitrificationday＝sum(Costdenitrification(i))，i＝1,2,…,24；

(10)当日用水耗费Costwaterday＝sum(Costwater(i))，i＝1,2,…,24；

(11)当日排污耗费Costsewageday＝sum(Costsewage(i))，i＝1,2,…,24；

(12)当日其它耗费Costotherday＝sum(Costother(i))，i＝1,2,…,24。

步骤E8：将每日统计数据累计到年统计数据中。

步骤E9：判断是否完成全年365天的计算，如果未完成当前机组的全年计算，返回到所述步骤E2重复下面的步骤，否则返回到步骤E1重复下面的步骤。

其中，上述步骤F中遍历各电源及储能组合容量的经济性测算包含进行以下运算：

(1)根据统计年发电量，计算售电收入Fincome；

(2)根据统计年弃电量，统计年新能源发电量，计算新能源弃电率D＝Pdropyear/Pnewyear并统计新能源发电占比；

(3)根据年煤耗及其他消耗，以及单位容量年消耗的费用，计算年运行费用Fcost；

(4)根据储能年利用容量，计算储能充放电次数及容量替换费用；

(5)根据选取的第m个可选的风电装机容量，第n可选的光伏装机容量，第k个可选的储能装机容量，按照不同能源单位投资价格，计算出此种组合下需要的初始投资；

(6)根据售电收入、新能源弃电率、年运行费用、储能容量替换费用、初始投资、以及期望投资收益率进行年度经济测算。

其中，上述步骤G，包含以下步骤：

步骤G1：如图14、15、16所示，将不同容量组合下的弃电率、净收入、投资、环境排放等数据绘制成曲线，以图形化展示；

步骤G2：对比所有容量组合的经济测算结果，确定最优的风、光、火、储容量比例配置。

本发明在满足电网负荷曲线的条件下，根据各种能源单位容量的造价、风电或光伏出力特性曲线、考虑火电灵活性改造下的最小技术出力、火电调峰范围及运行燃料、维护、排污的成本曲线、储能装置充放电次数及使用寿命、上网电价等因素并从新能源弃电率、新能源利用占比、新能源综合消纳成本、源网荷协调控制、投资回收比例及缺电小时数等方面综合考虑，以减小可再生能源弃电量为约束，合理配置各种能源的容量，使得电网的系统投资和运行经济性达到最优化效果。

Claims (10)

1.电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，以电脑设备与程序进行运作，至少包含以下步骤：

步骤A：采集历史年度输电数据、能源输出数据、储能装置数据并进行预处理；

步骤B：预测未来用电总负荷曲线；

步骤C：制定火电机组年度检修计划表、确定每日机组调峰空间、拟合出各机组煤耗曲线；

步骤D：进行各电源及储能组合容量遍历计算；

步骤E：选择其中一组电源容量组合进行日平衡计算并统计风电、光电、火电、储能运行数据；

步骤F：对于所述步骤E中的运行数据进行经济性测算；

步骤G：判断是否遍历完成所有组合，如果没有完成所有组合遍历返回到步骤D并重复后续步骤，如果完成所有组合遍历计算，执行步骤H；

步骤H：对比所有容量组合结果，确定最优容量配置方案。

2.如权利要求1所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤A，包含以下步骤：

步骤A1：输入往年的负荷8760小时历史数据，计算待规划电网的负荷8760小时特性标幺值Pl_pu；

步骤A2：输入待规划电网对外输电通道的特性参数，计算输电通道8760小时标幺值Ptc_pu；

步骤A3：输入全年8760小时历史风电发电数据，除以风电机组装机容量WindCap，计算全年风电出力特性标幺值曲线数据Pw_pu；

步骤A4：输入全年8760小时历史光伏发电数据Ppv，除以光伏机组装机容量数据PvCap，计算全年光伏出力特性标幺值曲线数据Ppv_pu；

步骤A5：输入储能设备参数，包含但不限于储能设备的类型、容量范围、输入输出效率、循环寿命、利用小时数的参数。

3.如权利要求2所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤B，包含以下步骤：

步骤B1：确定未来本地负荷曲线数据，根据步骤A中输入的往年的负荷8760小时历史数据，及/或参考国民经济增长率及产业增长趋势，对本地未来的年最大负荷进行预测，计算出未最大负荷值Plmax，将Plmax乘以所述步骤A中的负荷8760小时特性标幺值Pl_pu，计算出系统内全年负荷8760小时曲线数据Pl_8760；

步骤B2：确定输电通道未来外送负荷数据，输入待规划系统内未来输电通道最大容量Ptcmax，将其乘以所述步骤A中的输电通道8760小时标幺值Ptc_pu，计算出全年输电通道外送电负荷8760小时曲线数据Ptc_8760；

步骤B3：确定未来总负荷曲线数据，将所述步骤B1中系统内全年负荷8760小时曲线数据Pl_8760与所述步骤B2中全年输电通道外送电负荷8760小时曲线数据Ptc_8760，两者逐小时求和，计算出系统所需的全年负荷8760小时曲线数据Psysload。

4.如权利要求3所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤C，包含以下步骤：

步骤C1：根据所述步骤B中的全年负荷8760小时曲线数据Psysload，计算全年每日的最大负荷值Psysload365；

步骤C2：根据待规划系统内火电机组的装机台数、单机容量、火电机组的检修规程要求及所述步骤C1中的全年每日的最大负荷值Psysload365，确定系统内各机组年度最优检修计划表数据；

步骤C3：根据所述步骤C2中的系统内各机组年度最优检修计划表数据及/或每日火电机组的开机组合、及/或单台机组容量、及/或每台机组的最大最小出力，确定各火电机组每小时所能达到的最大出力值PGmax以及最小出力值PGmin；

步骤C4：根据系统内火电机组不同类型，以及火电机组特定运行点的煤耗数据，进行数据拟合，确定每种火电机组的最小出力到最大出力的煤耗曲线数据。

5.如权利要求4所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤C4，具体实现方式可为：

根据所述步骤C3中的各火电机组每小时最大出力值PGmax及最小出力值PGmin，利用混合整数非线性优化算法分别计算出从PGmin到PGmax出力时，按照1MW为间隔，每种出力情况系统中运行的火电机组出力组合值PGcombine、最大煤耗值CostCoalmax及最小煤耗值CostCoalmin，并进一步计算最大煤耗值CostCoalmax及最小煤耗值CostCoalmin的平均值CostCoal作为该种火电机组出力情况下系统的煤耗曲线数据。

6.如权利要求2所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤D，遍历计算的各电源及储能组合容量包含以下数据运算：

(1)获取其中一个可选的风电装机容量值Cwind，乘以所述步骤A中的全年风电出力特性标幺值曲线数据Pw_pu，确定全年8760小时风电出力曲线Pw_8760；

(2)获取其中一个可选的光伏装机容量值Cpv，乘以所述步骤A中的全年光伏出力特性标幺值曲线数据Ppv_pu，确定全年8760小时风电出力曲线Ppv_8760；

(3)获取其中一个可选的储能装机容量值Csto，根据储能运行小时数p，计算储能每小时的最大充放电功率Psto。

7.如权利要求1所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤E，包含以下步骤：

步骤E1：输入选择其中一组的全年新能源输出负荷曲线、火电调峰空间、储能设备容量的数据；

步骤E2：按小时计算全年系统含新能源输出的基准出力曲线；

步骤E3：进行24小时新能源电量削峰填谷计算准备；

步骤E4：判断是否需要进行削峰填谷运算，如果需要削峰或填谷处理，执行步骤E5，否则直接执行到步骤E6；

步骤E5：进行24小时新能源电量削峰填谷计算并确定储能削峰填谷状态；

步骤E6：确定24小时火电负荷差额部分并进行调峰处理；

步骤E7：统计24小时各能源及储能的日平衡数据；

步骤E8：将每日统计数据累计到年统计数据中；

步骤E9：判断是否完成全年365天的计算，如果未完成当前机组的全年计算，返回到所述步骤E2重复下面的步骤，否则返回到步骤E1重复下面的步骤。

8.如权利要求7所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤F中遍历各电源及储能组合容量的经济性测算包含进行以下运算：

(1)根据统计年发电量，计算售电收入金额；

(2)根据统计年弃电量，统计年新能源发电量，计算新能源弃电率并统计新能源发电占比；

(3)根据年煤耗及其他消耗，以及单位容量年消耗的费用，计算年运行费用；

(4)根据储能年利用容量，计算储能充放电次数及容量替换费用；

(5)根据选取的一个可选风电装机容量，一个可选光伏装机容量以及一个可选储能装机容量，按照不同能源单位投资价格，计算当前组合下需要的初始投资费用；

(6)根据售电收入、新能源弃电率、年运行费用、储能容量替换费用、初始投资、以及期望投资收益率进行年度经济测算。

9.如权利要求1所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤G，包含以下步骤：

步骤G1：将不同容量组合下的弃电率、净收入、投资、环境排放等数据绘制成曲线，以图形化展示；

步骤G2：对比所有容量组合的经济测算结果，确定最优的风、光、火、储容量比例配置。

10.如权利要求7所述的电网规划中风光火储的容量优化配置方法，其特征在于：

其中，所述步骤E3，包含以下运算处理：

(1)计算24小时的负荷与最小发电的差额Pldiff24，其中Pldiff24大于0的部分表示新能源高发，产生弃电，其中Pldiff24小于0的部分表示新能源不足，需要火电调峰；

(2)对于所述Pldiff24中大于0的值和小于0的值分别累计得到超出负荷部分总和Psum24pos以及低于负荷部分总和Psum24neg，如果Psum24pos或Psum24neg中有一个为0，可确定无法进行削峰填谷，直接执行所述步骤E6；

(3)根据当前选择的可选储能容量计算的充放电功率，对所述Pldiff24进行计算得到修正值Pldiff24c，并重新计算超出负荷部分总和Psum24posc和低于负荷部分总和Psum24negc；

(4)根据储能的充放电输入效率ηstoin和输出效率ηstoout，计算出储能能够利用的最大新能源容量Cnewmaxused；

(5)将储能能利用的最大新能源容量Cnewmaxused和储能安装容量Csto进行比较，确定其中较小值为储能最大利用容量。

其中，所述步骤E5，包含以下运算处理：

(1)对于所述Pldiff24中大于0的部分做削峰处理；

(2)对于所述Pldiff24中小于0的部分做填谷处理。

其中，所述步骤E6，包含以下运算处理：

(1)确定火电在一天中某时刻调峰能力为该时刻火电所能达到的最大出力和最小出力的差；

(2)比较一天中填谷后的负荷差额和火电调峰能力值，确定某一时刻火电的调峰能力足够满足此时刻调峰要求或火电的调峰能力不能满足此时刻调峰要求，计算缺电部分数值；

(3)估算一天中某时刻系统运行时所消耗的脱硫数值、及/或脱硝数值、及/或用水量、及/或排污量。

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