CN115459360A - 一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统 - Google Patents

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CN115459360A CN202211148228.6A CN202211148228A CN115459360A CN 115459360 A CN115459360 A CN 115459360A CN 202211148228 A CN202211148228 A CN 202211148228A CN 115459360 A CN115459360 A CN 115459360A
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宋慧
龚超
于鹏
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Abstract

本发明涉及电力运行技术领域，尤其涉及一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统，包括：根据风力机组的出力性能，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层；对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日；根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数；根据发电置信系数，确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度，以配置各风力发电功率品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。本发明考虑了风力机组出力的波动情况，通过划分品质层完成备用容量的配置，解决了大规模的新能源波动会导致备用不足而出现切负荷情况的问题，提高了运行可靠性。

Description

一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统
技术领域
本发明涉及电力运行技术领域，尤其涉及一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统。
背景技术
随着电力系统的发展，电网运行备用作为应对突发事故和预测误差的有效途径之一，是维护电网安全稳定运行的重要技术手段。
现阶段，在电力市场运行中，新能源的不可调度特性使其在调度运行中往往作为“负值负荷”进行处理，备用配置方式未考虑到因新能源波动而产生的备用不足问题，新型电力系统环境下，若不考虑大规模的新能源出力的波动情况和预测偏差，可能会导致电力系统中备用容量不足，从而出现切负荷问题，无法保证运行可靠性，危及到电力系统安全，因此，亟需一种结合新能源波动情况进行备用容量配置的方式。
发明内容
本发明提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统，解决的技术问题是，传统的备用容量配置方式忽略了大规模的新能源波动会导致备用不足而出现切负荷情况。
为解决以上技术问题，本发明提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统。
第一方面，本发明提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，所述方法包括以下步骤：
根据风力机组的出力性能，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层；
对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日；
根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数；
根据所述发电置信系数，确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度；
利用所述风险度，配置各风力发电功率品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。
在进一步的实施方案中，所述对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日的步骤包括：
将获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行线性归一化处理，得到归一化气象因子和归一化风力发电数据；所述历史气象因子包括历史温度因子、历史风速因子和历史湿度因子；
根据归一化气象因子和归一化风力发电数据，计算得到相似度指标和区分度指标；
基于相似度指标和区分度指标，利用聚类算法对归一化气象因子和归一化风力发电数据进行聚类划分，确定相似日。
在进一步的实施方案中，所述相似度指标的计算公式为：
Figure BDA0003854908400000021
式中，S表示相似度指标；m表示样本维度；n表示历史日期总数；xij表示第i日、第j个样本属性，样本属性包括归一化气象因子或者归一化风力发电数据；
Figure BDA0003854908400000022
表示第j个样本属性的平均值；
所述区分度指标的计算公式为：
Figure BDA0003854908400000023
式中，D表示区分度指标；p表示日期总类数；P表示日期类编号；xiP为第P类、第j个样本属性的平均值。
在进一步的实施方案中，所述根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数的步骤包括：
根据相似日各预设时段的历史风力发电数据，确定风力发电在功率区间的概率分布函数；
根据概率分布函数，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数。
在进一步的实施方案中，各风力发电功率品质层的备用容量计算公式为：
P′k＝(Pk-Pk-1)*βk
式中，P′k表示第k层风力发电功率品质层的备用容量；Pk表示第k层风力发电功率品质层的机组出力上限；Pk-1表示第k-1层风力发电功率品质层的机组出力上限；βk表示第k层风力发电功率品质层无法出力的风险度。
在进一步的实施方案中，所述获取所述相似日所需配置的总备用容量，具体为：
Figure BDA0003854908400000031
式中，Ptotal表示相似日所需配置的总备用容量；P′k表示第k层风力发电功率品质层的备用容量；K表示风力发电功率品质层总数。
在进一步的实施方案中，所述风力机组的出力性能包括风力发电功率的波动性。
第二方面，本发明提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置系统，所述系统包括：
品质划分模块，用于根据风力机组的出力性能，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层；
聚类分析模块，用于对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日；
置信系数确定模块，用于根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数；
风险度确定模块，用于根据所述发电置信系数，确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度；
备用容量配置模块，用于利用所述风险度，配置各风力发电功率品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。
第三方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器相连，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述计算机设备执行实现上述方法的步骤。
第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统，所述方法通过对风力发电功率的品质进行分层，同时结合相似日的风电出力情况确定各风力发电功率品质层的发电置信系数，进而得到相似日风力发电机组所需配置的总备用容量，考虑了大规模的新能源波动，保证电力市场运行的可靠性。与现有技术相比，该方法同时兼顾了可靠性与经济性，在保证系统可靠性的同时，确保电力系统在运行过程中具有足够的备用容量，使电力系统可以安全、稳定运行，为电力系统备用容量的配置提供有效参考依据。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于风力发电功率品质的备用容量配置方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的风力发电功率品质层分层示意图；
图3是本发明实施例提供的概率分布函数示意图；
图4是本发明实施例提供的基于风力发电功率品质的备用容量配置系统框图；
图5是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，实施例的给出仅仅是为了说明目的，并不能理解为对本发明的限定，包括附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制，因为在不脱离本发明精神和范围基础上，可以对本发明进行许多改变。
参考图1，本发明实施例提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1.根据风力机组的出力性能，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层；在本实施例中，所述风力机组的出力性能包括风力发电功率的波动性。
具体地，本实施例结合风力发电功率的波动性，依据风力发电功率的可靠性作为品质评价标准，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层，划分的层数越大，说明划分得越精细，为方便描述，如图2所示，本实施例以3个风力发电功率品质层作为示例进行阐述。
在图2中，风力发电功率品质层的划分是根据发电功率情况进行的，第一层表示发电功率基本无波动，即，发电功率基本可达到该发电水平，该层内的发电功率可靠；第二层表示发电功率波动相对较小，即，日内发动功率大概率在此范围内波动，较为可靠；第三层表示发电功率波动相对较大，即，风力发电较少情况可达到该范围，可靠性较低。
S2.对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日。
在一个实施例中，所述对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日的步骤包括：
将获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行线性归一化处理，得到归一化气象因子和归一化风力发电数据；在本实施例中，所述历史气象因子包括历史温度因子、历史风速因子和历史湿度因子，其中，线性归一化的公式为：
Figure BDA0003854908400000061
式中，x表示归一化气象因子或者归一化风力发电数据；r表示历史气象因子或者历史风力发电数据；min(r)表示历史气象因子或者历史风力发电数据在历史一年中的最小值；max(r)表示历史气象因子或者历史风力发电数据在历史一年中的最大值；
根据归一化气象因子和归一化风力发电数据，计算得到相似度指标和区分度指标；在本实施例中，所述相似度指标的计算公式为：
Figure BDA0003854908400000062
式中，S表示相似度指标；m表示样本维度；n表示历史日期总数；xij表示第i日、第j个样本属性，样本属性包括归一化气象因子或者归一化风力发电数据；
Figure BDA0003854908400000063
表示第j个样本属性的平均值；
所述区分度指标的计算公式为：
Figure BDA0003854908400000064
式中，D表示区分度指标；p表示日期总类数；P表示日期类编号；xiP为第P类、第j个样本属性的平均值；
基于相似度指标和区分度指标，利用聚类算法对归一化气象因子和归一化风力发电数据进行聚类划分，确定相似日。
需要说明的是，本实施例基于相似度指标和区分度指标，采用聚类算法对归一化气象因子和归一化风力发电数据进行相似日的划分，在S<Sstd且D>Dstd时，聚类算法满足预设标准值，其中，Sstd为类内相似度标准值，Dstd为类间区分度标准值。
S3.根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数。
在本实施例中，所述根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电品质层的发电置信系数的步骤包括：
根据相似日各预设时段的历史风力发电数据，确定风力发电在功率区间的概率分布函数；
根据概率分布函数，确定各风力发电品质层的发电置信系数。
如图3所示，本实施例根据相似日的历史风力发电各时段数据，确定风电出力在功率区间的概率分布函数，并确定各风力发电品质层的发电置信系数，在图3中，Pa(Pw≥P1)＝1，Pa(Pw≥P2)＝α，其中，P1、P2、P3分别表示不同风力发电品质层的机组出力上限，α表示各风力发电品质层最高出力所对应的概率值。
在本实施例中，第一层风力发电品质层概率密度为1，因此，P1可确定为相似日中风力发电的最小功率；α的确定则是根据当前地区对风力发电品质需求以及可靠性需求进行确定。
S4.根据所述发电置信系数，确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度。
本实施例根据步骤S3中得到的置信系数，确定各风力发电品质层风力无法发电的可能性，并将其定义为风险度βk：βk＝1-αk，其中，αk表示第k层风力发电品质层最高出力所对应的概率值；由图3可知，处于第一层风力发电品质层的风力发电功率保证能够发出，因此，该部分功率可作为传统机组出力，风险度可认为是0；处于第二层风力发电品质层的风力发电功率具有较大概率能够发出，但具有一定程度受特殊情况影响无法发出的风险，无法发出对应区间功率的风险度为1-αk；处在第三层风力发电品质层的风力发电风险度为α，该区间功率无法发出的风险较大。
S5.利用所述风险度，配置各风力发电功率品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。
在一个实施例中，各风力发电品质层的备用容量计算公式为：
P′k＝(Pk-Pk-1)*βk
式中，P′k表示第k层风力发电品质层的备用容量；Pk表示第k层风力发电品质层的机组出力上限；Pk-1表示第k-1层风力发电品质层的机组出力上限；βk表示第k层风力发电品质层无法出力的风险度。
在一个实施例中，所述获取所述相似日所需配置的总备用容量，具体为：
Figure BDA0003854908400000081
式中，Ptotal表示相似日所需配置的总备用容量；P′k表示第k层风力发电品质层的备用容量；K表示风力发电品质层总数。
具体地，第一层风力发电品质层的风力发电功率的风险度为0，不需要备用容量：
P′1＝0
其中，P′1表示第一层风力发电品质层的备用容量；
第二层风力发电品质层的风力发电功率的风险度为β2＝1-α2，则第二风力发电品质层的风力发电功率备用容量P′2可为：
P′2＝(P2-P1)*β2
第三层风力发电品质层的风力发电功率，无法发出的风险度一般较大，对第三风力发电品质层的风力发电功率备用容量P′3也较大，可设置为：
P′3＝(P3-P2)*β3
将三个风力发电品质层备用容量进行加和，计算得到相似日内风力发电机组所需配置的总备用容量Ptotal：
Ptotal＝P′1+P′2+P′3
本发明实施例提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，所述方法通过将风力出力进行品质层划分，根据绘制风电处理的功率区间的概率分布函数，确定各品质层的风险度，并以此确定各品质层的备用容量，从而确定相似日风力机组所需配置的总备用容量。与现有技术相比，本实施例解决了大规模的新能源波动可能导致备用不足而出现切负荷问题，保障了在运行过程中电力系统具有足够的备用容量，提高了运行可靠性，使电力系统可以安全、稳定运行，对电力市场规划和运行提供了有效的参考价值。
需要说明的是，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在一个实施例中，如图4所示，本发明实施例提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置系统，所述系统包括：
品质划分模块101，用于根据风力机组的出力性能，将风力发电品质划分为若干风力发电品质层；
聚类分析模块102，用于对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日；
置信系数确定模块103，用于根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电品质层的发电置信系数；
风险度确定模块104，用于根据所述发电置信系数，确定各风力发电品质层无法出力的风险度；
备用容量配置模块105，用于利用所述风险度，配置各风力发电品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。
关于一种基于风力发电功率品质的备用容量配置系统的具体限定可以参见上述对于一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法的限定，此处不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请所公开的实施例描述的各个模块和步骤，能够以硬件、软件或者两者结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本发明实施例提供了一种基于风力发电功率品质的备用容量配置系统，所述系统对风力发电功率的品质进行分层，结合相似日的风电出力情况确定各品质层的发电置信水平，进而得到相似日风力发电机组所需配置的总备用容量。与现有技术相比，本申请针对现阶段备用配置方式未考虑新能源波动问题，通过划分品质层确定需要配置的容量需求，保证电力系统的安全、可靠、高效运行，降低电力系统失稳的风险，且能提供所需的风电功率备用容量。
图5是本发明实施例提供的一种计算机设备，包括存储器、处理器和收发器，它们之间通过总线连接；存储器用于存储一组计算机程序指令和数据，并可以将存储的数据传输给处理器，处理器可以执行存储器存储的程序指令，以执行上述方法的步骤。
其中，存储器可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者；处理器可以是中央处理器、微处理器、特定应用集成电路、可编程逻辑器件或其组合。通过示例性但不是限制性说明，上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件、现场可编程逻辑门阵列、通用阵列逻辑或其任意组合。
另外，存储器可以是物理上独立的单元，也可以与处理器集成在一起。
本领域普通技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有相同的部件布置。
在一个实施例中，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明实施例提供的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统，其一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法考虑了风力机组出力的波动情况，采用根据品质分层的方法进行备用容量配置的计算，确定合理的系统备用容量，保障了电力系统在运行过程中具有足够的备用容量，提高了电力系统运行的安全性和稳定性，具有良好的应用前景。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如SSD)等。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据风力机组的出力性能，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层；
对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日；
根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数；
根据所述发电置信系数，确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度；
利用所述风险度，配置各风力发电功率品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。
2.如权利要求1所述的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于，所述对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日的步骤包括：
将获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行线性归一化处理，得到归一化气象因子和归一化风力发电数据；所述历史气象因子包括历史温度因子、历史风速因子和历史湿度因子；
根据归一化气象因子和归一化风力发电数据，计算得到相似度指标和区分度指标；
基于相似度指标和区分度指标，利用聚类算法对归一化气象因子和归一化风力发电数据进行聚类划分，确定相似日。
3.如权利要求2所述的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于，所述相似度指标的计算公式为：
Figure FDA0003854908390000021
式中，S表示相似度指标；m表示样本维度；n表示历史日期总数；xij表示第i日、第j个样本属性，样本属性包括归一化气象因子或者归一化风力发电数据；
Figure FDA0003854908390000022
表示第j个样本属性的平均值；
所述区分度指标的计算公式为：
Figure FDA0003854908390000023
式中，D表示区分度指标；p表示日期总类数；P表示日期类编号；xiP为第P类、第j个样本属性的平均值。
4.如权利要求1所述的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于，所述根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数的步骤包括：
根据相似日各预设时段的历史风力发电数据，确定风力发电在功率区间的概率分布函数；
根据概率分布函数，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数。
5.如权利要求1所述的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于，各风力发电功率品质层的备用容量计算公式为：
P′k＝(Pk-Pk-1)*βk
式中，P′k表示第k层风力发电功率品质层的备用容量；Pk表示第k层风力发电功率品质层的机组出力上限；Pk-1表示第k-1层风力发电功率品质层的机组出力上限；βk表示第k层风力发电功率品质层无法出力的风险度。
6.如权利要求5所述的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于，所述获取所述相似日所需配置的总备用容量，具体为：
Figure FDA0003854908390000031
式中，Ptotal表示相似日所需配置的总备用容量；P′k表示第k层风力发电功率品质层的备用容量；K表示风力发电功率品质层总数。
7.如权利要求1所述的一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法，其特征在于：所述风力机组的出力性能包括风力发电功率的波动性。
8.一种基于风力发电功率品质的备用容量配置系统，其特征在于，所述系统包括：
品质划分模块，用于根据风力机组的出力性能，将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层；
聚类分析模块，用于对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析，确定相似日；
置信系数确定模块，用于根据相似日的历史风力发电数据，确定各风力发电功率品质层的发电置信系数；
风险度确定模块，用于根据所述发电置信系数，确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度；
备用容量配置模块，用于利用所述风险度，配置各风力发电功率品质层的备用容量，并获取所述相似日所需配置的总备用容量。
9.一种计算机设备，其特征在于：包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器相连，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述计算机设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一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中存储有计算机程序，当所述计算机程序被运行时，实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
CN202211148228.6A 2022-09-20 2022-09-20 一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统 Pending CN115459360A (zh)

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