CN115564197A - 用户侧灵活性资源响应潜力评估方法、系统、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。本发明建立了考虑互动模型机理的潜力评估模型，基于模拟优化运行结果进行评估指标计算，根据评估指标来评估用户侧灵活性资源对电网运行的支撑潜力，使得对灵活性资源响应潜力评估更加合理。本发明可以广泛应用于电力系统领域。
Description
技术领域
本发明属于电力系统领域，具体涉及一种面向区域网格的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法、系统、设备和介质。
背景技术
加快推进清洁低碳发展，大力发展新能源，构建以新能源为主体的新型电力系统是实现我国“碳达峰、碳中和”目标的关键所在。新型电力系统下分布式能源、柔性负荷、储能装置等灵活性资源广泛接入，推动传统规划下的“源随荷动”模式向“源荷互动”模式转变。用户侧负荷响应行为的无序性给电网规划工作中的供需平衡带来不确定性，而这种不确定性既会给电网运行带来好处也会产生一些不良影响。为了发挥灵活性资源对电网规划的支撑能力，需要对这些灵活性资源进行合理利用。通过考虑柔性负荷的需求管理及储能装置的调控可达到改善用电行为、削峰填谷的动态调整作用。同时根据用户侧灵活性资源时空分配情况可完成电网网架优化及变电站容量优化配置，从而达到延缓建设投资、降低碳排放等效果。
为深入分析利用灵活性资源需要对其响应潜力进行合理的评估分析，而电网中灵活性资源分布广泛、调控方式复杂化、建设规模及成本多样化，导致各区域灵活性资源的响应能力及程度难以准确估计，给灵活性资源响应潜力的评估带来困难。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种考虑灵活性资源对电网运行的支撑能力、能够有效评估区域灵活性资源响应潜力的面向区域网格的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法、系统、设备和介质。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，包括以下步骤：
基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；
基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
进一步，所述基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果的方法，包括：
获取配电系统供电区域中各个网格的基础数据，其中，所述基础数据包括供电面积、远景年负荷预测曲线、分布式光伏渗透率、储能配置容量、储能最大充放电功率、负荷类型组成情况、柔性负荷组成情况、用户参与意愿中的至少一种；
构建灵活性资源互动响应模型；
基于所构建的灵活性资源互动响应模型，考虑其互动机理进行灵活性资源响应潜力评估模型的构建；
基于获取的基础数据，求解灵活性资源响应潜力评估模型，得到配电系统供电区域各个网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果。
进一步，所述灵活性资源互动响应模型包括可平移负荷模型、可转移负荷模型、可削减负荷模型和蓄电池储能模型，分别为：
可平移负荷模型：
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Ppy1(t)和Ppy1(t+Δt)为t时刻和t+Δt时刻可平移负荷参与响应后的功率，α表示负荷在t时刻平移入t+Δt时刻的比例，γpy为可平移负荷用户的平移意愿；
可转移负荷模型：
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Pzy1(t)和Pzy1(t+Δt)分别为t时刻可转移负荷参与响应后的功率，λ1(t)为在t时刻转移出负荷的比例；η(t)为在t+Δt时刻转移入的符合比例；γzy(t)为t时刻可转移负荷用户的转移意愿；
可削减负荷模型：
Pxj1(t)＝(1-β(t)×γxj(t))PL0(t)
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Pxj1(t)为t时刻可削减负荷参与响应后的功率，β(t)为在t时刻用户削减的比例，γxj(t)为用户可接受的削减意愿；
蓄电池储能模型：
上式中，
和
分别为t时刻和t-1时刻第i个储能装置的总电量；
分别为储能装置的充放电效率；
为第i个储能装置在t时刻的充电功率；
为第i个储能装置在t时刻的放电功率；Ei,ESS为第i个储能装置额定容量。
进一步，所述灵活性资源响应潜力评估模型包括目标函数以及约束条件；
所述目标函数为：
上式中，F1、F2为总经济成本和峰谷差；
为各子目标的独立最优解；ω1、ω2为各子目标权重；C1为向上级电网购电成本；CDR为负荷互动成本；Cess为储能调度成本；L为电网负荷参与互动后在t时刻的功率；ρ(t)为t时刻向上级电网购电电价，P1(t)表示t时刻上级电网供电出力；Nshift、Ntrans、Ncut及Ness分别为可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷及储能装置个数；
为第i个可转移负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
为第i个可转移负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
为第i个可削减负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
分别为第i个可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷t时刻的响应状态，为1时表示参与调控，为0时表示未参与调控；
分别为第i个可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷t时刻所变化的负荷量；Co为储能装置的运行维护成本系数；Pess,i(t)为第i个储能装置在t时刻的功率；
所述约束条件包括功率平衡约束、可平移负荷约束、可转移负荷约束、可削减负荷约束、分布式电源约束和储能装置约束。
进一步，对灵活性资源响应潜力评估模型进行求解时，采用SCIP优化工具包。
进一步，所述基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析的方法，包括：
构建灵活性资源响应潜力评估指标；
依据得到的目标运行结果计算各灵活性资源响应潜力评估指标的指标值；
依据得到的各灵活性资源响应潜力评估指标的指标值，进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
进一步，所述灵活性资源响应潜力评估指标包括：需求响应潜力熵、峰谷差变化率、削峰率、填谷率、平滑度改进率和响应程度。
第二方面，本发明提供一种用户侧灵活性资源响应潜力评估系统，包括：
模拟运行模块，用于基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；
潜力评估模块，用于基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
第三方面，本发明提供一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现所述用户侧灵活性资源响应潜力评估方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现所述用户侧灵活性资源响应潜力评估方法的步骤。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明一种面向区域网格的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法构建了包括响应潜力评估指标、可平移负荷模型、可转移负荷模型、可削减负荷模型和蓄电池储能模型，该方法基于模拟优化运行的评估方法建立了考虑互动模型机理的潜力评估模型，能够通过合理调控配电网中的新元素，考虑用户侧可平移、可转移和可削减负荷对区域负荷曲线峰值、谷值的调节作用，以及储能装置的协调控制技术，实现负荷在时间上的转移，进而实现区域负荷曲线的平滑和削峰填谷。根据评估指标来评估用户侧灵活性资源对电网运行的支撑潜力，进而根据评估结果可得出区域削峰填谷效果对延缓变电站建设投资的贡献程度，有利于更加精准的指导配网的规划建设与运行调度。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例提供的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法流程图；
图2a～图2d分别为本发明实施例中各网格远景年负荷预测曲线示意图；
图3a～图3d分别为本发明实施例中四个网格的负荷曲线调节情况图；
图4为本发明实施例提供的总区域的负荷曲线调节情况图；
图5a～图5d为本发明实施例中场景3下各网格柔性负荷及储能装置调节情况图；
图6为本发明实施例中响应程度计算结果图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本发明的一些实施例中，提供一种面向区域网格的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，基于模拟优化运行的评估方法建立了考虑互动模型机理的潜力评估模型，能够通过合理调控配电网中的新元素，考虑用户侧可平移、可转移和可削减负荷对区域负荷曲线峰值、谷值的调节作用，以及储能装置的协调控制技术，实现负荷在时间上的转移，进而实现区域负荷曲线的平滑和削峰填谷。根据评估指标来评估用户侧灵活性资源对电网运行的支撑潜力，进而根据评估结果可得出区域削峰填谷效果对延缓变电站建设投资的贡献程度，有利于更加精准的指导配网的规划建设与运行调度。
与之相对应地，本发明的另一些实施例中，提供一种用户侧灵活性资源响应潜力评估系统、设备和存储介质。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，包括以下步骤：
1)基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；
2)基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
优选地，上述步骤1)可以通过以下步骤实现：
1.1)获取配电系统供电区域中各个网格的基础数据，包括供电面积、远景年负荷预测曲线、分布式光伏渗透率、储能配置容量、储能最大充放电功率、负荷类型组成情况、柔性负荷组成情况、用户参与意愿等；
1.2)构建灵活性资源互动响应模型；
1.3)基于步骤1.2)所构建的灵活性资源互动响应模型，考虑其互动机理进行灵活性资源响应潜力评估模型的构建；
1.4)基于步骤1.1)获取的基础数据，求解步骤1.3)中的灵活性资源响应潜力评估模型，得到配电系统供电区域各个网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果，其中，该目标运行结果是指以总经济成本和峰谷差最优为目标函数，得到的配电系统供电区域各个网格内柔性负荷和储能装置的负荷配置情况。
优选地，上述步骤1.2)中，构建的灵活性资源互动响应模型包括可平移负荷模型、可转移负荷模型、可削减负荷模型和蓄电池储能模型，分别为：
1.2.1)可平移负荷模型：
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Ppy1(t)和Ppy1(t+Δt)为t时刻和t+Δt时刻可平移负荷参与响应后的功率，α表示负荷在t时刻平移入t+Δt时刻的比例，γpy为可平移负荷用户的平移意愿(即可平移负荷的最大平移量)。
1.2.2)可转移负荷模型：
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Pzy1(t)和Pzy1(t+Δt)分别为t时刻可转移负荷参与响应后的功率，λ1(t)为在t时刻转移出负荷的比例；η(t)为在t+Δt时刻转移入的符合比例；γzy(t)为t时刻可转移负荷用户的转移意愿(即可转移负荷的最大转移量)。
1.2.3)可削减负荷模型：
Pxj1(t)＝(1-β(t)×γxj(t))PL0(t) (3)
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Pxj1(t)为t时刻可削减负荷参与响应后的功率，β(t)为在t时刻用户削减的比例，γxj(t)为用户可接受的削减意愿。
1.2.4)蓄电池储能模型：
上式中，
和
分别为t时刻和t-1时刻第i个储能装置的总电量；
分别为储能装置的充放电效率；
为第i个储能装置在t时刻的充电功率；
为第i个储能装置在t时刻的放电功率；Ei,ESS为第i个储能装置额定容量。
优选地，在上述步骤1.3)中，构建的灵活性资源响应潜力评估模型包括目标函数以及约束条件，其中，约束条件包括功率平衡约束、可平移负荷约束、可转移负荷约束、可削减负荷约束、分布式电源约束和储能装置约束。
1)目标函数
考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型的目标函数表达式为：
上式中，F1、F2为总经济成本和峰谷差；
为各子目标的独立最优解；ω1、ω2为各子目标权重；C1为向上级电网购电成本；CDR为负荷互动成本；Cess为储能调度成本；L为电网负荷参与互动后在t时刻的功率；ρ(t)为t时刻向上级电网购电电价，P1(t)表示t时刻上级电网供电出力；Nshift、Ntrans、Ncut及Ness分别为可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷及储能装置个数；
为第i个可转移负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
为第i个可转移负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
为第i个可削减负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
分别为第i个可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷t时刻的响应状态，为1时表示参与调控，为0时表示未参与调控；
分别为第i个可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷t时刻所变化的负荷量；Co为储能装置的运行维护成本系数，本实施例取26元·MW-1；Pess,i(t)为第i个储能装置在t时刻的功率。
2)约束条件
功率平衡约束条件表达式为：
Pbase(t)为时刻下的刚性负荷(即除去可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷外的不参与调控的负荷)；NDG为分布式电源数量；
为第i个分布式电源在t时刻的出力；
分别为第i个储能装置在t时刻的充放电状态，为1时表示参与调控，为0时表示未参与调控。
可平移负荷约束条件表达式为：
上式中，
表示第i个可平移负荷在t时刻可平移小时数上下限。
可转移负荷约束条件表达式为：
上式中，
为第i个可转移负荷在t时刻的转移信号，1表示转移命令，0表示保持用电；
表示第i个可转移负荷在t时刻的最小、最大转移量；
表示第i个可转移负荷在一个调度周期内负荷转移容量的上、下限。
可削减负荷约束条件表达式为：
上式中，
为第i个可削减负荷在t时刻的削减信号，1表示削减命令，0表示保持用电；
表示第i个可削减负荷在t时刻的最小、最大削减量；
表示第i个可削减负荷在一个调度周期内负荷削减容量的上、下限。
分布式电源约束条件表达式为：
上式中，
为第i个分布式电源在t时刻的出力信号，1表示出力命令，0表示不出力；
表示第i个分布式电源在t时刻的最大出力。
储能装置约束条件表达式为：
上式中，
为第i个储能装置的充放电功率额定值；
为第i个储能装置的充电状态，充电为1，空闲为0；
为第i个储能装置的放电状态，放电为1，空闲为0；
为第i个储能装置的额定容量；
和
分别为第i个储能装置荷电状态的最大值和最小值，分别取值0.2和0.8。
优选地，上述步骤1.4)中，对评估模型进行求解时，可以采用SCIP优化工具包。
优选地，上述步骤2)可以通过以下步骤实现：
2.1)构建灵活性资源响应潜力评估指标；
2.2)依据步骤1)得到的最优优化结果计算步骤2.1)中各灵活性资源响应潜力评估指标的指标值；
2.3)依据得到的各灵活性资源响应潜力评估指标的指标值，进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
优选地，在上述步骤2.1)中，构建的灵活性资源响应潜力评估指标包括需求响应潜力熵、峰谷差变化率、削峰率、填谷率、平滑度改进率和响应程度，各指标的含义解释如下：
2.1.1)需求响应潜力熵：
需求响应潜力熵定义为不同类别的用户具有不同的削峰填谷潜力。本实施例借鉴信息论中描述信息量的信息熵的概念，定义用户的需求响应潜力熵。类似于信息熵描述信息量的多少，需求响应潜力熵可以用来描述用户需求响应的潜力。用户的用电负荷越平均，其峰谷差越小，用户的用电量较为平缓，可认为此类用户用电方式较规律，不太易改变，因此削峰填谷的潜力较小，其潜力熵也较小；而对于用电负荷峰谷差大，负荷曲线波动大的用户，可认为此类用户用电方式规律性弱，因而削峰填谷潜力较大，其潜力熵也较大。
本实施例中，需求响应潜力熵的计算公式为：
上式中，PE为需求响应潜力熵，N表示用户一天负荷采集次数；xi表示归一化后第i次采集到的用户负荷量。
2.1.2)峰谷差变化率：
峰谷差变化率定义为各类资源参与响应后的系统负荷峰谷差的改变量与各类资源不参与响应时负荷峰谷差的比值。系统负荷的峰谷差变化率表征了用户侧灵活性资源对系统削峰填谷能力，Hd越大，表明灵活性资源削峰填谷能力越强。
上式中，Pp和Pv为无灵活性资源参与时负荷的峰值和谷值；Pp'和Pv'为有灵活性资源参与时负荷的峰值和谷值。
2.1.3)削峰率：
削峰率定义为各类资源参与响应后的系统负荷峰值与各类资源不参与响应时负荷峰值的比值，计算公式为：
该指标变化越大，则表明降低负荷峰值的效果越好，即高于日负荷均值时段部分节约的电量会越多。有助于电网负荷峰值整体下移，使之趋于日均电负荷值。
2.1.4)填谷率：
填谷率定义为各类资源参与响应后的系统负荷谷值与各类资源不参与响应时负荷谷值的比值，计算公式为：
该指标变化越大，则证明填谷效果越好，有助于电网负荷谷值的上移，使之趋于日均电负荷值。
2.1.5)平滑度改进率：
平滑度改进率定义为一定时间尺度内负荷功率差与时间长度的比值，计算公式为：
上式中，Pave和Pa've分别为响应前后的负荷平均值；T为所设置的时间尺度，一般取24；P(t)为灵活性资源调控前t时刻的负荷有功；P'(t)为灵活性资源调控后t时刻的负荷有功。该指标表示灵活性资源互动响应对负荷曲线的平滑作用，S越大就证明响应后整体负荷曲线越趋于平滑。
2.1.6)响应程度：
响应程度定义为系统负荷的实际响应量与其最大响应量的比值，计算公式为：
上式中，Pi(t)为t时刻灵活性资源参与响应后的负荷量；Pi,0(t)为t时刻响应前的负荷量；Pi,max(t)为t时刻负荷可参与的最大响应量。响应程度描述了t时刻负荷参与响应的实际水平，与负荷自身的用电特性、调度中心的互动机制等多重因素密切相关。
优选地，上述步骤2.3)中，根据评价指标值进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析时，包括：
需求响应潜力熵指标值越大表示该区域用户参与需求响应的潜力越大；峰谷差变化率指标值越大表示该区域灵活性资源参与响应的削峰填谷能力越强；削峰率指标值越大表示该区域灵活性资源参与响应的削峰能力越强；填谷率指标值越大表示该区域灵活性资源参与响应的填谷能力越强；平滑度改进率指标值越大表示该区域灵活性资源参与响应对负荷曲线的平滑能力越强；响应程度指标越大表示该区域灵活性资源参与响应比重越大。以上指标值越大表明该区域灵活性资源响应潜力也越大，对电网规划能有良好的支撑能力。
实施例2
本实施例通过具体案例对实施例1所提供的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法进行进一步阐述。
在本实施例中，供电区域共含有4个网格，各个网格的供电面积、分布式光伏渗透率、储能配置容量、储能最大充放电功率如表1所示；负荷类型组成情况、柔性负荷组成情况、用户参与意愿如表2所示；远景年负荷预测曲线如图2a～图2d所示。
表1、区域网格基本信息
表2、区域负荷互动信息
本实施例针对三种场景下用户侧灵活性资源对电网运行的支撑潜力进行分析，场景1为仅储能装置调控，场景2为仅柔性负荷调控，场景3为柔性负荷与储能联合调控。需求响应策略采用分时电价，表3为峰谷时段划分以及分时电价情况。本发明中按照同一时刻的系统电价对可削减负荷进行补偿，按照同一时刻系统电价的80％对可转移负荷的调度进行补偿。
表3、分时电价划分
采用SCIP优化工具包求解优化模型，得到四个网格及总区域的负荷曲线调节情况如图3a～图3d、图4所示，场景3下的各网格柔性负荷及储能装置调节情况如图5a～图5d所示，节约成本情况如表4所示。
表4、节约成本情况
依据得出的优化结果计算构建的响应潜力评估指标，得到计算结果如表5所示，响应程度计算结果如图6所示。
表5、响应潜力评估指标计算结果
由以上计算结果可以看出，通过对配电网用户侧柔性负荷以及储能装置的合理调控，可实现对区域负荷曲线的改善。由结果可知，仅负荷参与调控可实现5％-6％左右的削峰效果和小于5％的填谷效果，而加入储能使得削峰和填谷效果均上升至10％左右，可见储能的加入对削峰填谷，特别是填谷有很好的效果。整体上负荷加储能调控可实现峰谷差变化率在20％左右，以及实现5％-10％的削峰和填谷效果。按照配变负载率60％计算，在理想情况下，通过各种灵活性资源的调节可实现该区域配变容量降低约32MVA，节约投资成本约2600万元。电网运行中灵活性资源的参与大大减小了上级电网的运行压力，同时延缓了上级电网变电站的建设规模及投资水平，能够为当前及未来配网规划方案的提出提供支撑与指导。
实施例3
上述实施例1提供了用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，与之相对应地，本实施例提供一种用户侧灵活性资源响应潜力评估系统。本实施例提供的系统可以实施实施例1的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，该系统可以通过软件、硬件或软硬结合的方式来实现。例如，该系统可以包括集成的或分开的功能模块或功能单元来执行实施例1各方法中的对应步骤。由于本实施例的系统基本相似于方法实施例，所以本实施例描述过程比较简单，相关之处可以参见实施例1的部分说明即可，本实施例提供的系统的实施例仅仅是示意性的。
本实施例提供的用户侧灵活性资源响应潜力评估系统，包括：
模拟运行模块，用于基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；
潜力评估模块，用于基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
实施例4
本实施例提供一种与本实施例1所提供的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法对应的处理设备，处理设备可以是用于客户端的处理设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行实施例1的方法。
所述处理设备包括处理器、存储器、通信接口和总线，处理器、存储器和通信接口通过总线连接，以完成相互间的通信。存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行本实施例1所提供的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法。
在一些实施例中，存储器可以是高速随机存取存储器(RAM：RandomAccessMemory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。
在另一些实施例中，处理器可以为中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)等各种类型通用处理器，在此不做限定。
实施例5
本实施例1的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法可被具体实现为一种计算机程序产品，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本实施例1所述的用户侧灵活性资源响应潜力评估方法的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
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；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；
基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
2.如权利要求1所述的一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，所述基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果的方法，包括：
获取配电系统供电区域中各个网格的基础数据，其中，所述基础数据包括供电面积、远景年负荷预测曲线、分布式光伏渗透率、储能配置容量、储能最大充放电功率、负荷类型组成情况、柔性负荷组成情况、用户参与意愿中的至少一种；
构建灵活性资源互动响应模型；
基于所构建的灵活性资源互动响应模型，考虑其互动机理进行灵活性资源响应潜力评估模型的构建；
基于获取的基础数据，求解灵活性资源响应潜力评估模型，得到配电系统供电区域各个网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果。
3.如权利要求2所述的一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，所述灵活性资源互动响应模型包括可平移负荷模型、可转移负荷模型、可削减负荷模型和蓄电池储能模型，分别为：
可平移负荷模型：
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Ppy1(t)和Ppy1(t+Δt)为t时刻和t+Δt时刻可平移负荷参与响应后的功率，α表示负荷在t时刻平移入t+Δt时刻的比例，γpy为可平移负荷用户的平移意愿；
可转移负荷模型：
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Pzy1(t)和Pzy1(t+Δt)分别为t时刻可转移负荷参与响应后的功率，λ1(t)为在t时刻转移出负荷的比例；η(t)为在t+Δt时刻转移入的符合比例；γzy(t)为t时刻可转移负荷用户的转移意愿；
可削减负荷模型：
Pxj1(t)＝(1-β(t)×γxj(t))PL0(t)
上式中，PL0(t)和PL0(t+Δt)分别为t时刻和t+Δt时刻负荷参与响应前的功率，Pxj1(t)为t时刻可削减负荷参与响应后的功率，β(t)为在t时刻用户削减的比例，γxj(t)为用户可接受的削减意愿；
蓄电池储能模型：
上式中，
和
分别为t时刻和t-1时刻第i个储能装置的总电量；
分别为储能装置的充放电效率；Pi c(t)为第i个储能装置在t时刻的充电功率；Pi d(t)为第i个储能装置在t时刻的放电功率；Ei,ESS为第i个储能装置额定容量。
4.如权利要求2所述的一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，所述灵活性资源响应潜力评估模型包括目标函数以及约束条件；
所述目标函数为：
上式中，F1、F2为总经济成本和峰谷差；
为各子目标的独立最优解；ω1、ω2为各子目标权重；C1为向上级电网购电成本；CDR为负荷互动成本；Cess为储能调度成本；L为电网负荷参与互动后在t时刻的功率；ρ(t)为t时刻向上级电网购电电价，P1(t)表示t时刻上级电网供电出力；Nshift、Ntrans、Ncut及Ness分别为可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷及储能装置个数；
为第i个可转移负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
为第i个可转移负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
为第i个可削减负荷在t时刻的单位容量补偿价格；
分别为第i个可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷t时刻的响应状态，为1时表示参与调控，为0时表示未参与调控；
分别为第i个可平移负荷、可转移负荷、可削减负荷t时刻所变化的负荷量；Co为储能装置的运行维护成本系数；Pess,i(t)为第i个储能装置在t时刻的功率；
所述约束条件包括功率平衡约束、可平移负荷约束、可转移负荷约束、可削减负荷约束、分布式电源约束和储能装置约束。
5.如权利要求2所述的一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，对灵活性资源响应潜力评估模型进行求解时，采用SCIP优化工具包。
6.如权利要求1所述的一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，所述基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析的方法，包括：
构建灵活性资源响应潜力评估指标；
依据得到的目标运行结果计算各灵活性资源响应潜力评估指标的指标值；
依据得到的各灵活性资源响应潜力评估指标的指标值，进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
7.如权利要求6所述的一种用户侧灵活性资源响应潜力评估方法，其特征在于，所述灵活性资源响应潜力评估指标包括：需求响应潜力熵、峰谷差变化率、削峰率、填谷率、平滑度改进率和响应程度。
8.一种用户侧灵活性资源响应潜力评估系统，其特征在于，包括：
模拟运行模块，用于基于获取的配电系统供电区域中各个网格的基础数据，对构建的考虑互动模型机理的灵活性资源响应潜力评估模型进行求解，得到配电系统各网格负荷曲线调节情况以及柔性负荷和储能装置的目标运行结果；
潜力评估模块，用于基于得到的目标运行结果，对预先构建的灵活性资源响应潜力评估指标进行计算，并进行用户侧灵活性资源响应潜力的评估分析。
9.一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现权利要求1到7任一项所述用户侧灵活性资源响应潜力评估方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现根据权利要求1到7任一项所述用户侧灵活性资源响应潜力评估方法的步骤。
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Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
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-
2022
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116131290A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-05-16 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 考虑分布式新能源和柔性负荷协同的频率控制方法 |
| CN116136978A (zh) * | 2023-04-14 | 2023-05-19 | 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 | 一种海量小微居民负荷聚合需求响应潜力评估方法与系统 |
| CN116722557A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-09-08 | 国网北京市电力公司 | 一种基于小波分解的需求响应回弹时长分析方法及系统 |
| CN116957306A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 国网山西省电力公司营销服务中心 | 基于资源协同互动的用户侧响应潜力评估方法及系统 |
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