CN113036821B - 构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，包括以下步骤：获取电网系统数据，根据获取的数据分别建立网架规划模型、交流线路N‑1运行模型、直流线路故障调制模型和新能源出力不确定性模型；根据网架规划模型、交流线路N‑1运行模型和新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型，并将其转化为双层线性规划模型，最后利用双层线性规划模型和Benders分解法，获取交直流协调骨干网架的构建策略，根据构建策略构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架。利用本发明，可实现交流电容与直流电容相匹配，且能够使网架承受大容量直流故障扰动带来的巨大功率冲击。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统规划技术领域，具体涉及一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法及系统。
背景技术
传统的网架规划以500kV或者200kV交流网架为研究对象，根据不同规划需求，建立了网架规划模型。近年来，随着新能源装机规模和特高压直流输电规模的增大，清洁能源丰富地区的电网格局、运行形态及稳定特性发生深刻变化，“强直弱交”矛盾突出，交直流混联电网结构的复杂程度和脆弱性都在不断增加，交直流骨干网架的稳定性面临新的挑战。现有的特高压直流运行实践表明，交流网架强度必须达到一定水平，其规模必须与直流容量相匹配，才能承受大容量直流故障扰动带来的巨大功率冲击。然而，目前的网架规划中极少涉及考虑大规模巨量直流送出的骨干网架优化，规划结果中的交流电网规模和强度不足以支撑直流大规模运行。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是交流电网规模和强度不足以支撑直流大规模运行。目的在于提供一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法及系统，解决目前的网架规划结果中的交流电网规模和强度不足以支撑直流大规模运行的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，包括以下步骤：
步骤1：获取电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，根据所述电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，建立网架规划模型；
步骤2：分别获取丰大、丰小、枯大和枯小四种情况的典型日的水电机流量和水电机负荷量，根据所述水电机流量和所述水电机负荷量，建立交直流线路N-1运行模型；
步骤3：分别获取风电机组和光伏机组的历史出力数据，根据所述历史出力数据，建立新能源出力不确定性模型，所述历史出力数据包括：历史出力真实数据和历史出力预测数据；
步骤4：根据所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型和所述新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型；
步骤5：对所述三层网架规划模型进行转化，得到交直流线性骨干网架的双层线性规划模型；
步骤6：利用所述双层线性规划模型和Benders分解法，获取交直流协调骨干网架的构建策略，根据所述构建策略构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架。
本发明与现有技术相比，其发明点在于，第一，建立网架规划模型作为构建交直流线性骨干网架的主问题模型，得到构建交直流线性骨干网架的最小投资规划。在此基础上，分别建立交直流线路N-1运行模型(交流线路N-1运行模型和直流线路故障调制模型)和新能源出力不确定性模型，作为构建交直流线性骨干网架的子问题模型，用于从整体上提升直流线性骨干网架模型的平衡性和科学性。其中，交直流线路N-1运行模型充分考虑丰大、丰小、枯大和枯小四种情况下，交直流线路发生N-1故障的风险成本。第二，利用交流线路N-1运行模型、网架规划模型和新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型，并将其转化为双层线性规划模型，进而降低获取模型结果的复杂度，更有利于得到交直流协调骨干网架的构建策略。
作为对本发明的进一步描述，所述网架规划模型包括：最小线路投资主目标函数和线路投建约束；所述交直流线路N-1运行模型包括：交流线路N-1运行模型、直流线路故障调制模型和电网运行约束，所述交流线路N-1运行模型包括最小运行成本子目标函数；所述直流线路故障调制模型包括：双极闭锁故障的直流调制机制、N-1故障的直流调节约束和N-1故障的发电机组调节约束；所述新能源出力不确定行模型包括：基于瓦瑟斯坦距离的分布差距评价模型。
作为对本发明的进一步描述，所述最小线路投资主目标函数包括：新建输电线路的资金回收总额、新建输电线路的维护管理费用总额，以及现有输电线路的维护管理费用总额；所述最小运行成本子目标函数包括：丰大、丰小、枯大和枯小四种情况下，火电机组出力总成本、火电机组备用总成本、水电机组备用总成本、风电机组弃风总成本和光伏机组弃光总成本；所述分布差距评价模型，用于获取新能源出力误差的经验分布与真实分布之间的瓦瑟斯坦距离，通过所述瓦瑟斯坦距离来评价已投建新能源机组和拟投建新能源机组的出力不确定性。
作为对本发明的进一步描述，所述瓦瑟斯坦距离的限制方法为：建立新能源出力误差的预测分布集，将新能源出力误差的真实分布限制在以新能源出力误差的经验分布为中心，半径为ε(N)的球形区域范围内。
作为对本发明的进一步描述，所述预测分布集的推广方法为：引入机会约束，用于过滤掉所述预测分布集中的极限场景样本，得到新能源出力误差的预测分布推广集。
作为对本发明的进一步描述，所述瓦瑟斯坦距离的结果获取方法为：
对所述预测分布推广集进行标准化处理，得到标准化的新能源出力不确定性集合；
获取所述新能源出力不确定性集合的最大边界调整量；
根据所述最大边界调整量获取所述新能源出力不确定集合中不确定参数的边界值；
利用所述边界值和嵌套二分法获取所述瓦瑟斯坦距离。
一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的系统，包括：
数据输入模块，用于将电网未来规划数据、现有发电机组技术数据，丰大、丰小、枯大和枯小四种情况的典型日的水电机流量和水电机负荷量，风电机组的历史出力真实数据和历史出力预测数据，以及光伏机组的历史出力真实数据和历史出力预测数据录入系统；
模型建立模块，用于根据所述电网未来规划数据和所述现有发电机组技术数据，建立网架规划模型；根据所述水电机流量和所述水电机负荷量，建立交直流线路N-1运行模型；根据所述历史出力真实数据和所述历史出力预测数据，建立新能源出力不确定性模型；根据所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型和所述新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型；
模型转化模块，用于将所述三层网架规划模型转化为双层线性规划模型；
模型计算模块，用于对所述网架规划模型、所述交流线路N-1运行模型、所述新能源出力不确定性模型和所述双层线性规划模型进行模型计算，得到交直流协调骨干网架的构建策略。
作为对本发明的进一步描述，所述模型建立模块包括：网架规划模型建立单元、交直流线路N-1运行模型建立单元、新能源出力不确定性模型建立单元和三层网架规划模型建立单元。
作为对本发明的进一步描述，所述交直流线路N-1运行模型建立单元包括：交流线路N-1运行模型建立子单元和直流线路故障调制模型建立子单元。
作为对本发明的进一步描述，所述模型计算模块包括：网架规划模型计算单元、交直流线路N-1运行模型计算单元、新能源出力不确定性模型计算单元和双层线性规划模型计算单元。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法及系统，可实现交流电容与直流电容相匹配；
2、本发明一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法及系统，能够使网架承受大容量直流故障扰动带来的巨大功率冲击。
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。在附图中：
图1为本发明实施例1的一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法流程图。
图2为本发明实施例2的一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：
图1为本实施例一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法流程图。如图所示，该方法包括以下步骤实现：
步骤1：获取电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，根据所述电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，建立网架规划模型。具体为：
收集电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，包括：年负荷，水电、火电及新能源的建设地点和装机容量，直流落点位置，直流外送规模，待选交流线路的建设规模及资金投入，各煤电机组的装机容量和装机位置，各风光机组的装机容量和装机位置。
利用上述数据建立网架规划模型，所述网架规划模型包含最小线路投资主目标函数和线路投建约束。
其中，最小线路投资主目标函数为一个网架规划最小线路投资目标函数，其表达式为：
上式中，下标y表示网架规划中的第y阶段；下标l表示节点i,j之间的线路；Ωl为输电线路的集合；下标k表示线路l上第k回待选线路；待选线路的集合；cl,k为第k回线路的投资费用；/>为新建线路的维护管理费用；/>为现有线路的维护管理费用；zy,l,k为线路投建决策的0-1变量：若zy,ij,k＝1，则对应500kV/1000kV交流线路计划投建,反之若zy,ij,k＝0则表示其对应500kV/1000kV线路不计划投建；τ为线路资金回收系数；TL为新建线路的运行寿命年数,即线路回收周期。
线路投建约束具体为：
zy,l,k≥zy-1,l,k，
上式中，为第y阶段线路总投资的上限值；/>和/>分别第y阶段中(i,j)走廊通道所允许建设线路的最小值和最大值。
步骤2：分别获取丰大、丰小、枯大和枯小四种情况的典型日的水电机流量和水电机负荷量，根据所述水电机流量和所述水电机负荷量，建立交直流线路N-1运行模型。所述交直流线路N-1运行模型包括：交流线路N-1运行模型、直流线路故障调制模型和电网运行约束，所述交流线路N-1运行模型包括最小运行成本子目标函数。
其中，最小运行成本子目标函数的表达式为：
上式中，Ωs为典型日的场景集合，下标s表示场景；Ωt为典型日的时间集合，下标t表示时间；为火电机组i出力的单位成本；/>为火电机组i备用的单位成本；/>为水电机组i备用的单位成本；/>为弃风的单位成本；/>为弃光的单位成本；/>为风电机组i的弃风量；/>为光伏机组i的弃光量。
电网运行约束具体为：
θs,t,l＝θs,t,i-θs,t,j，θi min≤θs,t,i≤θi max；
0≤αs,t,i≤1，0≤βs,t,i≤1。
上式中，和/>为火电机组i有功出力的上限值和下限值；/>和/>为水电机组i有功出力的上限值和下限值；/>和/>为火电机组i向上爬坡能力和向下爬坡能力；和/>为水电机组i向上爬坡能力和向下爬坡能力；Ky,l为所有线路的集合；Fs,t,l,k为线路的有功功率；bl,k为线路的电纳值；θs,t,i为节点i的电压相角值；θs,t,l为电压相角差值；和/>为线路有功的上下限；/>和/>分别为风电和光伏实际出力所构成的预算不确定集合的边界调整值，以控制不确定参数保守性；αs,t,i为火电机组i应对风光预测总误差的参与因子；βs,t,i为水电机组i应对风光预测总误差的参与因子。
需说明的是，在表达式中存在/>的非线性项，可用big-M法对其进行处理，即-M(1-zy,l,k)≤zy,l,kbl,kθs,t,l≤M(1-zy,l,k)。
1)考虑交流线路N-1故障，建立以下交流N-1模型：
上式中，为发生N-1故障后的线路功率；Dy,l,k′为节点i,j之间第k′回线路发生N-1故障后的对应支路断开分布因子LODF。
2)此外，考虑直流线路发生双极闭锁故障，建立直流线路故障调制模型。所述直流线路故障调制模型包括：双极闭锁故障的直流调制机制、N-1故障的直流调节约束和N-1故障的发电机组调节约束。
其中，双频闭锁故障的直流调制机制为：当某一条直流线路发生双极闭锁故障时，其余直流通过现有技术中的直流调制手段输送多样的功率。同时，火电机组和水电机组等可调节机组可通过调整有功出力，使系统满足安全稳定约束。
当某一条直流线路发生N-1故障是，其余直流线路和各类机组调节满足以下约束条件：
上式中，下标n表示第n条直流线路；F′s,t,n,l,k为第n条直流发生故障后交流线路的功率；为第n条直流发生故障后火电机组i调节的有功出力；/>为第n条直流发生故障后水电机组i调节的有功出力；/>为第n条直流发生故障后剩余直流的初始输送功率；为第n条直流发生故障后剩余直流通过紧急功率支援所调节的输送功率；λ为直流紧急功率支援的调节上限参数；/>为直流线路容量。
步骤3：分别获取风电机组和光伏机组的历史出力数据，根据所述历史出力数据，建立新能源出力不确定性模型，所述历史出力数据包括：历史出力真实数据和历史出力预测数据。所述新能源出力不确定行模型包括：基于瓦瑟斯坦(Wasserstein)距离的分布差距评价模型。以下出现的“瓦瑟斯坦”均用“Wasserstein”表示。
新能源出力不确定行模型的建立方法具体为：
整体思路上，根据风电功率历史数据建立范数约束条件下风电场景的概率分布置信集合，采用以均匀分布的非独立同分布训练样本为中心的瓦瑟斯坦(Wasserstein)模糊集，来描述已投建和拟投建的新能源机组出力不确定性。
假设新能源出力预测误差，服从的概率分布，满足轻尾分布，用Wasserstein距离描述根据新能源出力误差历史数据得到的新能源出力误差的经验分布和新能源出力误差的真实分布之间的差距。Wasserstein距离的表达式为：上式中，Pm表示新能源出力误差的经验分布函数；Pr表示新能源出力误差的真实分布函数；表示新能源出力误差的历史样本参数且服从Pm的分布；ξ％表示新能源出力误差的不确定参数且服从Pr的分布；表示经验分布和真实分布这两个概率之间的距离函数；表示经验分布和真实分布这两个概率的联合分布函数。
需进一步说明的是，为了限制新能源出力误差的真实分布和新能源出力误差的经验分布Pm之间的Wasserstein距离，从而逼近最终想要的、符合数据背后规律的分布，得到更符合新能源出力具有地域特点的不确定性参数的分布，引入Wasserstein球的概念，将真实分布/>限制在以经验分布Pm为球心，半径为ε的球内。
因此，构建风电功率预测误差分布集，其表达式为：上式中，Ω为新能源出力不确定参数所在的集合；P(Ω)表示包含新能源出力不确定参数的所有分布函数集合；W表示新能源出力误差的历史样本数量。构建风电功率预测误差分布集表达式中，Wasserstein球的半径ε的计算式为：/>其中，βr为置信区间，这里取固定值0.95；C可通过下面式子计算得到：
由于不确定参数所在的集合Ω的范围覆盖所有的场景，包括一些出现几率极低的极限场景，如果直接使用集合Ω进行建模和求解会导致所得到的决策结果过于保守，缺乏一定的经济性。因此，本实施例引入机会约束，构建新的集合Φ。假设不确定参数ξ％属于新的集合Φ的概率小于1-η(这里取η＝5％)，则有式中，1-η为模糊不确定集Φ的最大置信率。
为便于计算，表达式m＝1,2,…,M对集合Φ进行标注化处理。上式中，/>为标准化之后的不确定性量；∑-1/2为新能源出力误差样本参数的方差；/>为新能源出力误差样本参数的平均值。
假设Θ是的新能源出力不确定集合，则集合Θ可定义为：
上式中，Γmax表示新能源出力不确定参数/>的最大边界值；σ为新能源出力不确定量/>的边界调整量。
基于上述标准化处理，求解新能源出力预测误差的不确定集转化为求解边界调整量Γ。根据上述特征，边界Γσ可以通过求解问题从而得到：
式中，表示不确定参数/>的模糊不确定集合；η表示不确定集合Θ的置信度。
根据对偶理论，可将
转换为：式中，(x)+＝max(x,0)。
更进一步的，可用嵌套二分法求解，得到ξ％的边界值。
套嵌二分法具体为步骤为：
S1：设置初始量，Γσ＝γ，γ的最大值为γ+＝σmax，γ的最小值为γ-＝0；
S2：设置嵌套二分法的循环条件为：γ+-γ-≥10-4；
S3：根据二分法，更新γ的值γ＝(γ+-γ-)/2；
S4：固定γ的值，利用二分法求解函数，bisearch(h(σ,λ),[0,100])，得到h(σ,λ)在区间[0,100]上的最小值其中，
[0,100]为λ的搜索区间；
S5：如果则γ+＝γ-，如果/>则γ-＝γ，返回步骤2检查γ+和γ-是否满足嵌套二分法的循环条件；
S6：满足嵌套二分法的循环条件则进行步骤3，如果不满足嵌套二分法的循环条件则退出循环，输出结果γ＝γ+。
步骤4：根据所述网架规划模型、所述交流线路N-1运行模型、所述直流线路故障调制模型和所述新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型。具体为：
计及多场景后，规划模型的维度和求解难度将大为增加，优化变量和影响因素众多。基于分布式鲁棒优化的经济调度模型属于难以直接求解的多阶段模型，其中表示最大风险值的期望函数由于处于Pr∈Bb条件下，属于难处理性项，加大模型的求解难度，需将建立的复杂模型简化为易求解的简单模型。
因此，为了方便说明简化的过程，将网架规划模型、交流线路N-1运行模型和新能源出力不确定性模型用下式表示：
式中，x为线路投资决策；finv(x)为主问题的目标函数；y为多场景随机模拟运行下的决策变量；fopt(y)为第二阶段的模拟运行的目标函数；/>为最大风险值的期望函数。
其中，最大风险值的期望函数可用简单的线性函数进行表示为：
式中，cα为火电机组响应风光预测误差的系数，cβ为水电机组响应风光预测误差的系数。
步骤5：对上述三层网架规划模型进行转化，得到交直流线性骨干网架的双层线性规划模型。具体方法为：
根据对偶理论，将式子转换为：
由于预算不确定集合属于多面体，故上式s.t.的最优值将在预算不确定集合的边界值取得，则可将上式
和s.t.进一步转换为：
式中，/>为辅助变量，λs,t为对偶变量。
步骤6：利用所述双层线性规划模型和Benders分解法，获取交直流协调骨干网架的构建策略，根据所述构建策略构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架。具体可按照以下步骤进行：
S1：选定模拟运行的场景，由于大规模新能源并网电力系统对新能源的季节性波动敏感以及水电具有的季节性，选取典型的运行场景进行研究。
S2：计算参数初始化，置迭代次数k＝0，给定初始上限UB＝-∞和下限LB＝∞。
S3：求解主问题MP，得到初步的500kV/1000kV线路投建决策，以及投建成本finv。
S4：将得到的500kV/1000kV线路投建决策分别代入子问题，对子问题的可行性进行检验。对子问题的可行性进行检验。若其中子问题无解，则生成可行割集式并将其加入主问题MP；若子问题均有界为fsp，则生成最优割集式并将其加入主问题，更新问题的下界解LB＝min(LB,(finv+fsp))，并更新迭代次数k＝k+1。
S5：将得到的运行决策值代入主问提MP进行求解，得到目标函数的值为：
fmp＝finv+fopt，更新问题的上界解UB＝max(UB,(finv+fopt))。
S6：设收敛极限为ε，判断上界解UB与下界解LB是否满足收敛条件UB-LB≤ε，如满足则结束计算，如不满足则返回步骤4。
本实施例将考虑巨量直流送出的交直流协调骨干网架优化构建方法用于以实际省级电网系统上，以实现交直流协调骨干网架规划。其系统参数参考表1：
| 参数 | 数值 |
| 节点数 | 168 |
| 支路数 | 389 |
| 负荷量 | 92.78GW |
| 外送量 | 66.6GW |
表1候选线路参数参考表2：
表2
本实施例共规划建设1000kV变电站4个，分别为节点174、节点175、节点176和节点177；新建1000kV线路16回，新建500kV线路19回；新投建的线路长度为5830千米；可保证外送66.5GW的直流容量。网架规划结果参见表3：
表3
实施例2：
一种构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的系统，包括：
数据输入模块，用于将电网未来规划数据、现有发电机组技术数据，丰大、丰小、枯大和枯小四种情况的典型日的水电机流量和水电机负荷量，风电机组的历史出力真实数据和历史出力预测数据，以及光伏机组的历史出力真实数据和历史出力预测数据录入系统；
模型建立模块，用于根据所述电网未来规划数据和所述现有发电机组技术数据，建立网架规划模型；根据所述水电机流量和所述水电机负荷量，建立交直流线路N-1运行模型；根据所述历史出力真实数据和所述历史出力预测数据，建立新能源出力不确定性模型；根据所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型和所述新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型；
模型转化模块，用于将所述三层网架规划模型转化为双层线性规划模型；
模型计算模块，用于对所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型、所述新能源出力不确定性模型和所述双层线性规划模型进行模型计算，得到交直流协调骨干网架的构建策略。
上述模型建立模块包括：网架规划模型建立单元、交直流线路N-1运行模型建立单元、新能源出力不确定性模型建立单元和三层网架规划模型建立单元。
上述交直流线路N-1运行模型建立单元包括：交流线路N-1运行模型建立子单元和直流线路故障调制模型建立子单元。
上述模型计算模块包括：网架规划模型计算单元、交直流线路N-1运行模型计算单元、新能源出力不确定性模型计算单元和双层线性规划模型计算单元。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，根据所述电网未来规划数据和现有发电机组技术数据，建立网架规划模型；
网架规划模型包含最小线路投资主目标函数和线路投建约束；
最小线路投资主目标函数表达式为：
其中，下标y表示网架规划中的第y阶段，下标l表示节点i,j之间的线路，Ωl为输电线路的集合，下标k表示线路l上第k回待选线路，待选线路的集合，cl,k为第k回线路的投资费用，/>为新建线路的维护管理费用，/>为现有线路的维护管理费用，zy,l,k为线路投建决策的0-1变量，zy,ij,k＝1表示500kV/1000kV交流线路计划投建，zy,ij,k＝0表示500kV/1000kV线路不计划投建，τ为线路资金回收系数，TL为新建线路的运行寿命年数；线路投建约束；
线路投建约束为：
zy,l,k≥zy-1,l,k (4)，
其中，为第y阶段线路总投资的上限值，/>和/>分别为第y阶段中(i,j)走廊通道允许建设线路的最小值和最大值；
S2：分别获取丰大、丰小、枯大和枯小四种情况的典型日的水电机流量和水电机负荷量，根据所述水电机流量和所述水电机负荷量，建立交直流线路N-1运行模型；交直流线路N-1运行模型包括：交流线路N-1运行模型、电网运行约束和直流线路故障调制模型；交流线路N-1运行模型包括最小运行成本子目标函数；直流线路故障调制模型包括：双极闭锁故障的直流调制机制、N-1故障的直流调节约束和N-1故障的发电机组调节约束；
最小运行成本子目标函数的表达式为：
其中，Ωs为典型日的场景集合，下标s表示场景，Ωt为典型日的时间集合，下标t表示时间，为火电机组i出力的单位成本，/>为火电机组i备用的单位成本，/>为水电机组i备用的单位成本，/>为弃风的单位成本，/>为弃光的单位成本，/>为风电机组i的弃风量，/>为光伏机组i的弃光量；
电网运行约束为：
0≤αs,t,i≤1，0≤βs,t,i≤1 (23)；
其中，和为火电机组i有功出力的上限值和下限值，和为水电机组i有功
出力的上限值和下限值，和为火电机组i向上爬坡能力和向下爬坡能力，
和为水电机组i向上爬坡能力和向下爬坡能力，Ky,l为所有线路的集合，Fs,t,l,k为线路
的有功功率，bl,k为线路的电纳值，θs,t,i为节点i的电压相角值，θs,t,l为电压相角差值，
和为线路有功的上下限，αs,t,i为火电机组i应对风光预测总误差的参与因子，βs,t,i为
水电机组i应对风光预测总误差的参与因子；
N-1故障的直流调节约束和N-1故障的发电机组调节约束为：
其中，下标n表示第n条直流线路，F′s,t,n,l,k为第n条直流发生故障后交流线路的功率，为第n条直流发生故障后火电机组i调节的有功出力，/>为第n条直流发生故障后水电机组i调节的有功出力，/>为第n条直流发生故障后剩余直流的初始输送功率，为第n条直流发生故障后剩余直流通过紧急功率支援所调节的输送功率，λ为直流紧急功率支援的调节上限参数，/>为直流线路容量；
步骤3：分别获取风电机组和光伏机组的历史出力数据，根据所述历史出力数据，建立新能源出力不确定性模型，所述历史出力数据包括：历史出力真实数据和历史出力预测数据；
新能源出力不确定行模型包括：基于瓦瑟斯坦距离的分布差距评价模型，分布差距评价模型的表示为：
其中，dw(Pm,Pr)表示Pm与Pr的Wasserstein距离，Pm表示新能源出力误差的经验分布函数，Pr表示新能源出力误差的真实分布函数，表示新能源出力误差的历史样本参数且服从Pm的分布，ξ％表示新能源出力误差的不确定参数且服从Pr的分布，表示经验分布和真实分布之间的距离函数，/>表示经验分布和真实分布的联合分布函数；
S4：根据所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型和所述新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型；
三层网架规划模型的表达式为：
其中，x为线路投资决策；finv(x)为线路投资的目标函数；y为多场景随机模拟运行下的决策变量；fopt(y)为运行成本的目标函数；为最大风险值的期望函数，cα为火电机组响应风光预测误差的系数，cβ为水电机组响应风光预测误差的系数，Bb表示风电功率预测误差分布集，P表示包含新能源出力不确定参数的所有分布函数集合；
S5：对所述三层网架规划模型进行转化，得到交直流线性骨干网架的双层线性规划模型；
对所述三层网架规划模型进行转化包括以下步骤：
将转换为
其中，为辅助变量，λs,t为对偶变量，ε表示Wasserstein球的半径；
S6：利用所述双层线性规划模型和Benders分解法，获取交直流协调骨干网架的构建策略，根据所述构建策略构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架。
2.根据权利要求1所述的构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，其特征在于，
所述最小线路投资主目标函数包括：新建输电线路的资金回收总额、新建输电线路的维护管理费用总额，以及现有输电线路的维护管理费用总额；
所述最小运行成本子目标函数包括：丰大、丰小、枯大和枯小四种情况下，火电机组出力总成本、火电机组备用总成本、水电机组备用总成本、风电机组弃风总成本和光伏机组弃光总成本；
所述分布差距评价模型，用于获取新能源出力误差的经验分布与真实分布之间的瓦瑟斯坦距离，通过所述瓦瑟斯坦距离来评价已投建新能源机组和拟投建新能源机组的出力不确定性。
3.根据权利要求2所述的构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，其特征在于，瓦瑟斯坦距离的限制方法为：建立新能源出力误差的预测分布集，将新能源出力误差的真实分布限制在以新能源出力误差的经验分布为中心，半径为ε的球形区域范围内；
其中，βr为置信区间，为标准化之后的不确定性量，/>为新能源出力误差样本参数的平均值，N表示交直流线路总数。
4.根据权利要求3所述的构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，其特征在于，所述预测分布集的推广方法为：引入机会约束，用于过滤掉所述预测分布集中的极限场景样本，得到新能源出力误差的预测分布推广集。
5.根据权利要求4所述的构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的方法，其特征在于，所述瓦瑟斯坦距离的结果获取方法为：
对所述预测分布推广集进行标准化处理，得到标准化的新能源出力不确定性集合；
获取所述新能源出力不确定性集合的最大边界调整量；
根据所述最大边界调整量获取所述新能源出力不确定集合中不确定参数的边界值；
利用所述边界值和嵌套二分法获取所述瓦瑟斯坦距离。
6.构建巨量直流送出的交直流协调骨干网架的系统，其特征在于，包括：
数据输入模块，用于将电网未来规划数据、现有发电机组技术数据，丰大、丰小、枯大和枯小四种情况的典型日的水电机流量和水电机负荷量，风电机组的历史出力真实数据和历史出力预测数据，以及光伏机组的历史出力真实数据和历史出力预测数据录入系统；
模型建立模块，用于根据所述电网未来规划数据和所述现有发电机组技术数据，建立网架规划模型；根据所述水电机流量和所述水电机负荷量，建立交直流线路N-1运行模型；根据所述历史出力真实数据和所述历史出力预测数据，建立新能源出力不确定性模型；根据所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型和所述新能源出力不确定性模型，建立交直流协调骨干网架的三层网架规划模型；
模型转化模块，用于将所述三层网架规划模型转化为双层线性规划模型；
模型计算模块，用于对所述网架规划模型、所述交直流线路N-1运行模型、所述新能源出力不确定性模型和所述双层线性规划模型进行模型计算，得到交直流协调骨干网架的构建策略；
网架规划模型包含最小线路投资主目标函数和线路投建约束；
最小线路投资主目标函数表达式为：
其中，下标y表示网架规划中的第y阶段，下标l表示节点i,j之间的线路，Ωl为输电线路的集合，下标k表示线路l上第k回待选线路，待选线路的集合，cl,k为第k回线路的投资费用，/>为新建线路的维护管理费用，/>为现有线路的维护管理费用，zy,l,k为线路投建决策的0-1变量，zy,ij,k＝1表示500kV/1000kV交流线路计划投建，zy,ij,k＝0表示500kV/1000kV线路不计划投建，τ为线路资金回收系数，TL为新建线路的运行寿命年数；线路投建约束；
线路投建约束为：
zy,l,k≥zy-1,l,k (4)，
其中，为第y阶段线路总投资的上限值，/>和/>分别为第y阶段中(i,j)走廊通道允许建设线路的最小值和最大值；
交直流线路N-1运行模型包括：交流线路N-1运行模型、电网运行约束和直流线路故障调制模型；交流线路N-1运行模型包括最小运行成本子目标函数；直流线路故障调制模型包括：双极闭锁故障的直流调制机制、N-1故障的直流调节约束和N-1故障的发电机组调节约束；
最小运行成本子目标函数的表达式为：
其中，Ωs为典型日的场景集合，下标s表示场景，Ωt为典型日的时间集合，下标t表示时间，为火电机组i出力的单位成本，/>为火电机组i备用的单位成本，/>为水电机组i备用的单位成本，/>为弃风的单位成本，/>为弃光的单位成本，/>为风电机组i的弃风量，/>为光伏机组i的弃光量；
电网运行约束为：
0≤αs,t,i≤1，0≤βs,t,i≤1 (23)；
其中，和/>为火电机组i有功出力的上限值和下限值，/>和/>为水电机组i有功出力的上限值和下限值，/>和/>为火电机组i向上爬坡能力和向下爬坡能力，/>和为水电机组i向上爬坡能力和向下爬坡能力，Ky,l为所有线路的集合，Fs,t,l,k为线路的有功功率，bl,k为线路的电纳值，θs,t,i为节点i的电压相角值，θs,t,l为电压相角差值，/>和为线路有功的上下限，αs,t,i为火电机组i应对风光预测总误差的参与因子，βs,t,i为水电机组i应对风光预测总误差的参与因子；
N-1故障的直流调节约束和N-1故障的发电机组调节约束为：
其中，下标n表示第n条直流线路，F′s,t,n,l,k为第n条直流发生故障后交流线路的功率，为第n条直流发生故障后火电机组i调节的有功出力，/>为第n条直流发生故障后水电机组i调节的有功出力，/>为第n条直流发生故障后剩余直流的初始输送功率，为第n条直流发生故障后剩余直流通过紧急功率支援所调节的输送功率，λ为直流紧急功率支援的调节上限参数，/>为直流线路容量；
所述历史出力数据包括：历史出力真实数据和历史出力预测数据；
新能源出力不确定行模型包括：基于瓦瑟斯坦距离的分布差距评价模型，分布差距评价模型的表示为：其中，dw(Pm,Pr)表示Pm与Pr的Wasserstein距离，Pm表示新能源出力误差的经验分布函数，Pr表示新能源出力误差的真实分布函数，/>表示新能源出力误差的历史样本参数且服从Pm的分布，ξ％表示新能源出力误差的不确定参数且服从Pr的分布，表示经验分布和真实分布之间的距离函数，表示经验分布和真实分布的联合分布函数；
三层网架规划模型的表达式为：
其中，x为线路投资决策；finv(x)为线路投资的目标函数；y为多场景随机模拟运行下的决策变量；fopt(y)为运行成本的目标函数；为最大风险值的期望函数，cα为火电机组响应风光预测误差的系数，cβ为水电机组响应风光预测误差的系数，Bb表示风电功率预测误差分布集，P表示包含新能源出力不确定参数的所有分布函数集合；
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