CN113270896B - 电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质 - Google Patents

电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质 Download PDF

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CN113270896B CN202110818236.6A CN202110818236A CN113270896B CN 113270896 B CN113270896 B CN 113270896B CN 202110818236 A CN202110818236 A CN 202110818236A CN 113270896 B CN113270896 B CN 113270896B
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Abstract

本发明属于电力自动化技术领域，公开一种电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质，所述方法，包括以下步骤：接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；输出电力市场出清结果。本发明针对大规模新能源接入条件下的电力市场出清编制问题，构建了基于极限场景集的电力市场出清模型，可以在考虑新能源预测误差的条件下求取电能和辅助服务的联合优化出清结果；本发明通过极限条件下的出清模型，优化系统在多种场景下的电力市场出清结果，提高系统应对新能源预测误差的承受能力，有效保证电网的调频和备用能力，进而保证电网的新能源消纳水平。

Description

电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质
技术领域
本发明属于电力自动化技术领域，特别涉及一种电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质。
背景技术
针对高比例清洁能源接入的电力市货，各国电力市场如北美电力可靠性协会(North American Electric Reliability Council，NERC)普遍认为引入更多的电力系统灵活性资源，能够更好得消除电网功率不确定性功率。但是，目前在电力市场的优化出清方法，尚无考虑电网极限场景的相关报道，因此可能无法保证对清洁能源的充分消纳。
现有技术中，通过场景的蒙特卡洛仿真抽取来测试电力市场出清结果能否实现对清洁能源的消纳能力。然而，在新能源功率出现较大波动误差时，现有技术无法实现新能源的完全消纳。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质，考虑了新能源预测误差的极限场景，具有较强的鲁棒性，能适应较大新能源波动误差。本发明能够有效提高了电网的安全性，得到了更为安全的调度优化方案；该方法可为高比例清洁能源接入下的电力市场联合优化方法提供有效参考。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种电能与辅助服务联合优化方法，包括以下步骤：
接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
输出电力市场出清结果。
本发明进一步的改进在于：所述调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果的步骤中，所述考虑极限场景的电力市场出清优化模型表达式如下：
Figure 839413DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，S为新能源场景数；
Figure 287712DEST_PATH_IMAGE002
为各场景的权重系数；t为时段编号，T为时段总数；N为火电机组总数；
Figure 801870DEST_PATH_IMAGE003
是在场景s下火电机组i时刻t的出力，a i,t ，a i,reg,t ，a i,res,t 分别火电机组i在时刻t的电能、调频和备用费用系数；
Figure 728237DEST_PATH_IMAGE004
为火电机组i在时刻t的调频容量，
Figure 371971DEST_PATH_IMAGE005
为火电机组i在时刻t的备用容量。
本发明进一步的改进在于：所述调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果的步骤中，S=3；s=1、s=2、s=3分别为最大正误差极限场景、最大负误差极限场景和预测场景。
本发明进一步的改进在于：所述调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果的步骤中，所述约束条件包括：
（1）系统平衡约束
Figure 928854DEST_PATH_IMAGE006
（2）
式中，
Figure 727046DEST_PATH_IMAGE007
是在场景s下时刻t的新能源功率，
Figure 722683DEST_PATH_IMAGE008
是在时刻t的负荷功率；
（2）机组运行约束
Figure 125983DEST_PATH_IMAGE009
（3）
式中，p i,min，p i,max为火电机组i出力上下限；
（3）机组爬坡约束
Figure 650505DEST_PATH_IMAGE010
（4）
p i,up，p i,down为火电机组i爬坡速率上下限；
（4）调频、备用容量需求约束：
Figure 201572DEST_PATH_IMAGE011
（5）
Figure 469743DEST_PATH_IMAGE012
（6）
式中，R reg,t 、R res,t 为在时刻t的调频需求和备用需求；
（5）支路及断面限额约束
Figure 524286DEST_PATH_IMAGE013
（7）
式中，
Figure 485289DEST_PATH_IMAGE014
表示场景s下节点m和节点n之间的支路在时刻t的潮流值，f mn,max , f mn,min 为节点m和节点n之间的支路的潮流值上下限，
Figure 461335DEST_PATH_IMAGE015
为场景s下断面h在时刻t的潮流，S h,max , S h,min 为断面h的潮流上下限。
第二方面，本发明提供一种电能与辅助服务联合优化系统，包括：
接收模块，用于接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
调用求解模块，用于调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
输出模块，用于输出电力市场出清结果。
本发明进一步的改进在于：所述考虑极限场景的电力市场出清优化模型表达式如下：
Figure 769082DEST_PATH_IMAGE016
（1）
式中，S为新能源场景数；
Figure 209291DEST_PATH_IMAGE017
为各场景的权重系数；t为时段编号，T为时段总数；N为火电机组总数；
Figure 75616DEST_PATH_IMAGE018
是在场景s下火电机组i时刻t的出力，a i,t ，a i,reg,t ，a i,res,t 分别火电机组i在时刻t的电能、调频和备用费用系数；
Figure 538958DEST_PATH_IMAGE019
为火电机组i在时刻t的调频容量，
Figure 148931DEST_PATH_IMAGE020
为火电机组i在时刻t的备用容量。
本发明进一步的改进在于：新能源场景数S=3；s=1、s=2、s=3分别为最大正误差极限场景、最大负误差极限场景和预测场景。
本发明进一步的改进在于：所述约束条件包括：
（1）系统平衡约束
Figure 443646DEST_PATH_IMAGE021
（2）
式中，
Figure 746451DEST_PATH_IMAGE022
是在场景s下时刻t的新能源功率，
Figure 431511DEST_PATH_IMAGE023
是在时刻t的负荷功率；
（2）机组运行约束
Figure 641912DEST_PATH_IMAGE024
（3）
式中，p i,min ，p i,max 为火电机组i出力上下限；
（3）机组爬坡约束
Figure 779018DEST_PATH_IMAGE025
（4）
p i,up ，p i,down 为火电机组i爬坡速率上下限；
（4）调频、备用容量需求约束：
Figure 846200DEST_PATH_IMAGE026
（5）
Figure 612031DEST_PATH_IMAGE027
（6）
式中，R reg,t 、R res,t 为在时刻t的调频需求和备用需求；
（5）支路及断面限额约束
Figure 563806DEST_PATH_IMAGE028
（7）
式中，
Figure 68999DEST_PATH_IMAGE029
表示场景s下节点m和节点n之间的支路在时刻t的潮流值，f mn,max , f mn,min 为节点m和节点n之间的支路的潮流值上下限，
Figure 307083DEST_PATH_IMAGE030
为场景s下断面h在时刻t的潮流，S h,max , S h,min 为断面h的潮流上下限。
第三方面，本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现所述的电能与辅助服务联合优化方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述的电能与辅助服务联合优化方法。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提供一种电能与辅助服务联合优化方法、系统、设备和存储介质，针对大规模新能源接入条件下的电力市场出清编制问题，构建了基于极限场景集的电力市场出清模型，该模型可以在考虑新能源预测误差的条件下求取电能和辅助服务的联合优化出清结果；本发明通过极限条件下的出清模型，优化系统在多种场景下的电力市场出清结果，提高系统应对新能源预测误差的承受能力，有效保证电网的调频和备用能力，进而保证电网的新能源消纳水平。
本发明考虑了新能源预测误差的极限场景，具有较强的鲁棒性，能适应较大新能源波动误差；本发明能够有效提高了电网的安全性，得到了更为安全的调度优化方案；可为高比例清洁能源接入下的电力市场联合优化方法提供有效参考。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一种基于极限场景集的电能与辅助服务联合优化方法的流程图；
图2为本发明一种基于极限场景集的电能与辅助服务联合优化系统的结构框图；
图3为本发明一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
极限场景的确定是基于一定置信水平的置信极限组合而成。例如第 t 时段的新能源预测功率为
Figure 763472DEST_PATH_IMAGE031
，置信水平为 0.95，同时假设新能源功率服从基于预测功率的正态分布F(∙)，对每个时段t应用，设
Figure 722200DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 314856DEST_PATH_IMAGE033
，则认为实际新能源功率就可以包络在这个波动区间
Figure 130365DEST_PATH_IMAGE034
，最大负误差极限场景中新能源功率为
Figure 575515DEST_PATH_IMAGE035
、最大正误差极限场景
Figure 134672DEST_PATH_IMAGE036
。
实施例1
请参阅图1所示，本发明提供一种基于极限场景集的电能与辅助服务联合优化方法，包括以下步骤：
S1、接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
S2、调用约束条件求解预先建立的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
S3、输出电力市场出清结果。
步骤S2中，电力市场出清优化模型为考虑极限场景的电力市场出清优化模型，该电力市场出清优化模型为市场购电费用最小，如下式所示：
Figure 847413DEST_PATH_IMAGE037
（1）
式中，S为新能源场景数，取S=3；s=1、s=2、s=3分别为最大正误差极限场景、最大负误差极限场景和预测场景；
Figure 568245DEST_PATH_IMAGE038
为各场景的权重系数；t为时段编号，T为时段总数；N为火电机组总数；
Figure 999226DEST_PATH_IMAGE039
是在场景s下火电机组i时刻t的出力，a i,t ，a i,reg,t ，a i,res,t 为火电机组i在时刻t的电能、调频和备用费用系数。
Figure 362074DEST_PATH_IMAGE040
为火电机组i在时刻t的调频容量，
Figure 929322DEST_PATH_IMAGE041
为火电机组i在时刻t的备用容量。
步骤S2中，通过在约束条件中考虑极限场景，可以保证系统在极限场景中的电力市场出清可以满足系统运行要求，减少弃风弃光；所述约束条件包括：
（1）系统平衡约束
Figure 821055DEST_PATH_IMAGE042
（2）
式中，
Figure 506376DEST_PATH_IMAGE043
是在场景s下时刻t的新能源功率，
Figure 141757DEST_PATH_IMAGE044
是在时刻t的负荷功率。
（2）机组运行约束
Figure 829090DEST_PATH_IMAGE045
（3）
式中，p i,min ，p i,max 为火电机组i出力上下限。
（3）机组爬坡约束
Figure 891724DEST_PATH_IMAGE046
（4）
p i,up ，p i,down 为机组i爬坡速率上下限。
（4）调频、备用容量需求约束：
Figure 359614DEST_PATH_IMAGE047
(5)
Figure 64265DEST_PATH_IMAGE027
(6)
式中，R reg,t 、R res,t 为在时刻t的调频需求和备用需求。
（5）支路及断面限额约束
Figure 101710DEST_PATH_IMAGE048
（7）
式中，
Figure 600825DEST_PATH_IMAGE049
表示场景s下节点m和节点n之间的支路在时刻t的潮流值，f mn,max , f mn,min 为节点m和节点n之间的支路的潮流值上下限，
Figure 962536DEST_PATH_IMAGE030
为场景s下断面h在时刻t的潮流，S h,max , S h,min 为断面h的潮流上下限。
步骤S2中，采集市场出清所需数据，通过商用软件调用约束条件求解预先建立的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；所述商用软件可以采用CPLEX。
实施例2
请参阅图2所示，本发明提供一种基于极限场景集的电能与辅助服务联合优化系统，包括以下步骤：
接收模块，用于接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
调用求解模块，用于调用约束条件求解预先建立的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
输出模块，用于输出电力市场出清结果。
预先建立的电力市场出清优化模型表达式为：
Figure 470878DEST_PATH_IMAGE050
（1）
式中，S为新能源场景数，取S=3；s=1、s=2、s=3分别为最大正误差极限场景、最大负误差极限场景和预测场景；
Figure 601645DEST_PATH_IMAGE051
为各场景的权重系数；t为时段编号，T为时段总数；N为火电机组总数；
Figure 537240DEST_PATH_IMAGE052
是在场景s下火电机组i时刻t的出力，a i,t ，a i,reg,t ，a i,res,t 为火电机组i在时刻t的电能、调频和备用费用系数。
Figure 386247DEST_PATH_IMAGE053
为火电机组i在时刻t的调频容量，
Figure 465324DEST_PATH_IMAGE054
为火电机组i在时刻t的备用容量。
本发明通过在约束条件中考虑极限场景，可以保证系统在极限场景中的电力市场出清可以满足系统运行要求，减少弃风弃光；约束条件包括：
（1）系统平衡约束
Figure 716177DEST_PATH_IMAGE055
（2）
式中，
Figure 557094DEST_PATH_IMAGE056
是在场景s下时刻t的新能源功率，
Figure 158976DEST_PATH_IMAGE057
是在时刻t的负荷功率。
（2）机组运行约束
Figure 743541DEST_PATH_IMAGE058
（3）
式中，p i,min ，p i,max 为火电机组i出力上下限。
（3）机组爬坡约束
Figure 380059DEST_PATH_IMAGE059
（4）
p i,up ，p i,down 为机组i爬坡速率上下限。
（4）调频、备用容量需求约束：
Figure 391878DEST_PATH_IMAGE060
(5)
Figure 215477DEST_PATH_IMAGE061
(6)
式中，R reg,t 、R res,t 为在时刻t的调频需求和备用需求。
（5）支路及断面限额约束
Figure 839619DEST_PATH_IMAGE062
（7）
式中，
Figure 65064DEST_PATH_IMAGE063
表示场景s下节点m和节点n之间的支路在时刻t的潮流值，f mn,max , f mn,min 为节点m和节点n之间的支路的潮流值上下限，
Figure 247783DEST_PATH_IMAGE064
为场景s下断面h在时刻t的潮流，S h,max , S h,min 为断面h的潮流上下限。
本发明可以通过商用软件调用约束条件求解预先建立的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；所述商用软件可以采用CPLEX。
实施例3
请参阅图3所示，本发明还提供一种电能与辅助服务联合优化方法的电子设备100；所述电子设备100包括存储器101、至少一个处理器102、存储在所述存储器101中并可在所述至少一个处理器102上运行的计算机程序103及至少一条通讯总线104。
存储器101可用于存储所述计算机程序103，所述处理器102通过运行或执行存储在所述存储器101内的计算机程序，以及调用存储在存储器101内的数据，实现实施例1所述的电能与辅助服务联合优化方法步骤。所述存储器101可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备100的使用所创建的数据(比如音频数据)等。此外，存储器101可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
所述至少一个处理器102可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器102可以是微处理器或者该处理器102也可以是任何常规的处理器等，所述处理器102是所述电子设备100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备100的各个部分。
所述电子设备100中的所述存储器101存储多个指令以实现一种电能与辅助服务联合优化方法，所述处理器102可执行所述多个指令从而实现：
接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
输出电力市场出清结果。
具体地，所述处理器102对上述指令的具体实现方法可参考实施例1中相关步骤的描述，在此不赘述。
实施例4
所述电子设备100集成的模块/单元如果以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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器及只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.电能与辅助服务联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
输出电力市场出清结果；
所述调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果的步骤中，所述考虑极限场景的电力市场出清优化模型表达式如下：
Figure 781660DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，S为新能源场景数；
Figure 271547DEST_PATH_IMAGE002
为各场景的权重系数；t为时段编号，T为时段总数；N为火电机组总数；
Figure 942831DEST_PATH_IMAGE003
是在场景s下火电机组i时刻t的出力，a i,t ，a i,reg,t ，a i,res,t 分别火电机组i在时刻t的电能、调频和备用费用系数；
Figure 492761DEST_PATH_IMAGE004
为火电机组i在时刻t的调频容量，
Figure 718337DEST_PATH_IMAGE005
为火电机组i在时刻t的备用容量。
2.根据权利要求1所述的电能与辅助服务联合优化方法，其特征在于，所述调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果的步骤中，S=3；s=1、s=2、s=3分别为最大正误差极限场景、最大负误差极限场景和预测场景。
3.根据权利要求1所述的电能与辅助服务联合优化方法，其特征在于，所述调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果的步骤中，所述约束条件包括：
（1）系统平衡约束
Figure 808653DEST_PATH_IMAGE006
（2）
式中，
Figure 803285DEST_PATH_IMAGE007
是在场景s下时刻t的新能源功率，
Figure 852013DEST_PATH_IMAGE008
是在时刻t的负荷功率；
（2）机组运行约束
Figure 564885DEST_PATH_IMAGE009
（3）
式中，p i,min，p i,max为火电机组i出力上下限；
（3）机组爬坡约束
Figure 396574DEST_PATH_IMAGE010
（4）
p i,up，p i,down为火电机组i爬坡速率上下限；
（4）调频、备用容量需求约束：
Figure 511292DEST_PATH_IMAGE011
（5）
Figure 730921DEST_PATH_IMAGE012
（6）
式中，R reg,t 、R res,t 为在时刻t的调频需求和备用需求；
（5）支路及断面限额约束
Figure 931089DEST_PATH_IMAGE013
（7）
式中，
Figure 363208DEST_PATH_IMAGE014
表示场景s下节点m和节点n之间的支路在时刻t的潮流值，f mn,max ,f mn,min 为节点m和节点n之间的支路的潮流值上下限，
Figure 801273DEST_PATH_IMAGE015
为场景s下断面h在时刻t的潮流，S h,max , S h,min 为断面h的潮流上下限。
4.电能与辅助服务联合优化系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收电力市场出清请求，请求进行电力市场出清；
调用求解模块，用于调用约束条件求解预先建立的考虑极限场景的电力市场出清优化模型，得出电力市场出清结果；
输出模块，用于输出电力市场出清结果；
所述考虑极限场景的电力市场出清优化模型表达式如下：
Figure 926224DEST_PATH_IMAGE016
（1）
式中，S为新能源场景数；
Figure 348109DEST_PATH_IMAGE017
为各场景的权重系数；t为时段编号，T为时段总数；N为火电机组总数；
Figure 583919DEST_PATH_IMAGE018
是在场景s下火电机组i时刻t的出力，a i,t ，a i,reg,t ，a i,res,t 分别火电机组i在时刻t的电能、调频和备用费用系数；
Figure 407649DEST_PATH_IMAGE019
为火电机组i在时刻t的调频容量，
Figure 641184DEST_PATH_IMAGE020
为火电机组i在时刻t的备用容量。
5.根据权利要求4所述的电能与辅助服务联合优化系统，其特征在于，新能源场景数S=3；s=1、s=2、s=3分别为最大正误差极限场景、最大负误差极限场景和预测场景。
6.根据权利要求4所述的电能与辅助服务联合优化系统，其特征在于，所述约束条件包括：
（1）系统平衡约束
Figure 550366DEST_PATH_IMAGE021
（2）
式中，
Figure 121024DEST_PATH_IMAGE022
是在场景s下时刻t的新能源功率，
Figure 799262DEST_PATH_IMAGE023
是在时刻t的负荷功率；
（2）机组运行约束
Figure 734856DEST_PATH_IMAGE024
（3）
式中，p i,min ，p i,max 为火电机组i出力上下限；
（3）机组爬坡约束
Figure 131334DEST_PATH_IMAGE025
（4）
p i,up ，p i,down 为火电机组i爬坡速率上下限；
（4）调频、备用容量需求约束：
Figure 443367DEST_PATH_IMAGE026
（5）
Figure 241689DEST_PATH_IMAGE027
（6）
式中，R reg,t 、R res,t 为在时刻t的调频需求和备用需求；
（5）支路及断面限额约束
Figure 613765DEST_PATH_IMAGE028
（7）
式中，
Figure 497538DEST_PATH_IMAGE029
表示场景s下节点m和节点n之间的支路在时刻t的潮流值，f mn,max ,f mn,min 为节点m和节点n之间的支路的潮流值上下限，
Figure 613262DEST_PATH_IMAGE030
为场景s下断面h在时刻t的潮流，S h,max , S h,min 为断面h的潮流上下限。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至3中任意一项所述的电能与辅助服务联合优化方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至3中任意一项所述的电能与辅助服务联合优化方法。
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