CN115618616A - 一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法 - Google Patents

一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法 Download PDF

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CN115618616A CN202211304969.9A CN202211304969A CN115618616A CN 115618616 A CN115618616 A CN 115618616A CN 202211304969 A CN202211304969 A CN 202211304969A CN 115618616 A CN115618616 A CN 115618616A
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Abstract

本发明公开了一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法包括，在建立风电和光伏发电模型的基础上，将抽水蓄能电站和电化学储能进行建模；对工业负荷和商住负荷建立不同的需求响应模型；分析储能系统的数学公式，分别对源、网、荷的灵活性资源进行建模；集合以上全部模型构建新的储能系统，并对所述储能系统进行可靠性评估。考虑了两种储能装置，最优传输切换用于根据可再生能源的变化改变电力系统的拓扑结构，改善潮流分布，需求响应可以灵活地改变用户的用电情况，并使更多的可再生能源被纳入电力系统，本方法可以解决源、网侧灵活性资源的挖掘不足，可靠性评估结果精度不够的问题。

Description

一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法
技术领域
本发明涉及电力系统储能可靠性技术领域，尤其涉及一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法。
背景技术
据统计，2021年我国可再生能源新增装机1.34亿千瓦，全国可再生能源发电量达2.48万亿千瓦时，占社会总用电量的29.8％。然而，可再生能源出力具有不确定性和波动性，峰谷特性鲜明，可再生能源的大规模并网将给电力系统的安全稳定运行造成极大威胁。储能作为一种高效的能量存储设备，可以通过电能的存储和释放，维持电力系统的供需平衡，促进可再生能源并网。随着新能源渗透率不断增加以及大规模储能容量的接入，电网可靠性将成为电网正常运行发展的重要因素，准确量化评估高比例新能源接入的混合储能系统的可靠性对我国电网未来的安全可靠运行具有重要意义。
目前针对高比例新能源接入的电力系统可靠性有多种方法。比如考虑接入可再生能源对配电网的影响，对交直流混合配电网进行可靠性评估。或者使用alternativemodel-creating technique(AMCT)等方法对接入风光等新能源的电网可靠性进行有效评估。或者采用数据驱动的方法对海岛电力系统进行可靠性评估。但上述方法均未考虑储能接入对系统可靠性的影响。
储能是促进可再生能源并网的重要手段，是未来发展的重要方向。现有的评估有对含风电－储能的发电系统进行基于蒙特卡洛模拟的可靠性评估。有基于运行优化的含储能的新型电力系统可靠性评估方法。还有的研究了储能容量与新能源装机容量对系统可靠性的影响。然而上述均未考虑充分源、网、荷等灵活性资源对系统可靠性的影响。
源侧灵活性资源指的是火电机组的灵活性改造等；网侧灵活性资源指的是储能的削峰填谷以及输电线路的可开断能力；负荷侧灵活性资源指负荷需求响应的能力。根据美国国家能源部的定义，“需求响应”是指住宅、工业和商业用户由于电价变动或者由于激励政策而改变自身用电计划的能力。
现有可靠性相关研究除了未计及需求响应的影响外，对源、网侧灵活性资源的挖掘也显不足。对灵活性资源的挖掘不足，将导致可靠性评估结果精度不够，可能会对电网未来的规划带来坏的影响。随着可再生能源的大规模并网，进行可靠性评估时需要充分考虑到源、网、荷灵活性资源的可调节能力，如此方可保证可靠性评估的准确性。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，能够解决源、网侧灵活性资源的挖掘不足，可靠性评估结果精度不够的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，包括：
在建立风电和光伏发电模型的基础上，将抽水蓄能电站和电化学储能进行建模；
对工业负荷和商住负荷建立不同的需求响应模型；
分析储能系统的数学公式，分别对源、网、荷的灵活性资源进行建模；
集合以上全部模型构建新的储能系统，并对所述储能系统进行可靠性评估。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述风电场的建模包括，基于实际历史数据确定风速分布及其概率密度函数，得出关键输入参数后基于风力发电机性能确定其出力模型；
所述光伏发电的建模包括，基于实际历史数据确定光照强度分布与时间的关系，得出光照波动符合的概率分布后基于光伏发电机性能确定其出力模型。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述灵活性资源包括发电侧灵活资源和输电侧灵活资源，所述发电侧灵活性资源包括火电机组和水电站，所述水电站选用梯级水电进行建模，先进行上下游梯级水电站水量平衡约束，公式表示为：
Vm,t+1＝Vm,t+Qm,t-QPm,t-QLm,t
Figure BDA0003905454180000031
其中，变量Vm,t为水电站m在t时刻的库容。变量
Figure BDA00039054541800000315
和
Figure BDA00039054541800000314
分别表示水电站的入库流量、发电流量和废水量。
Figure BDA00039054541800000316
为水电站天然径流量，u和Un分别表示上游电站个数和上游电站集合，dun表示从上游电站u到电站n的水流停滞时间，
Figure BDA0003905454180000032
为下界，
Figure BDA0003905454180000033
为上界；
再计算梯级水电的输出功率，公式表示为：
Figure BDA0003905454180000034
其中，c1,m、c2,m、c3,m、c4,m、c5,m、c6,m为发电系数，变量
Figure BDA0003905454180000035
表示水电站m在t时刻的发电功率，
Figure BDA0003905454180000036
是水电出力的上限，
Figure BDA0003905454180000037
是爬坡率。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述火电机组选用火力发电进行建模，对火电机组出力和火电机组爬坡进行约束，公式为：
Figure BDA0003905454180000038
其中，
Figure BDA0003905454180000039
和
Figure BDA00039054541800000310
分别表示灵活性改造过后的出力上限和下限，
Figure BDA00039054541800000311
和
Figure BDA00039054541800000312
分别为上、下爬坡率。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述抽水蓄能电站的建模公式为：
Figure BDA00039054541800000313
Figure BDA0003905454180000041
其中，二进制变量
Figure BDA0003905454180000042
和
Figure BDA0003905454180000043
用于表示抽水蓄能电站的状态，
Figure BDA0003905454180000044
表示最大抽运功率，变量CBh,t表示抽水蓄能电站的库容，ηin和ηout表示抽水量与用电量之间的转换效率，
Figure BDA0003905454180000045
和
Figure BDA0003905454180000046
分别表示电站的最小和最大库容。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述电化学储能建模公式为：
Figure BDA0003905454180000047
Figure BDA0003905454180000048
Figure BDA0003905454180000049
Figure BDA00039054541800000410
Figure BDA00039054541800000411
其中，二元变量
Figure BDA00039054541800000412
和
Figure BDA00039054541800000413
表示电化学储能的状态，
Figure BDA00039054541800000414
表示电化学储能的最大充放电功率，变量EBj,t为t时刻电池的存储功率，
Figure BDA00039054541800000415
和
Figure BDA00039054541800000416
分别表示电化学储能中存储的最小和最大电量。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述需求响应模型中工业负载的建模公式为：
Figure BDA00039054541800000417
其中，
Figure BDA00039054541800000418
和
Figure BDA00039054541800000419
表示负荷需求的下限和上限，变量
Figure BDA00039054541800000420
表示工业负载v在时间t的优化电力需求，二进制变量Sv,t表示参与需求响应的负载的状态，变量
Figure BDA00039054541800000421
和
Figure BDA00039054541800000422
分别表示需求响应持续时间和服务中断持续时间，
Figure BDA00039054541800000423
和
Figure BDA00039054541800000424
分别表示负载v的最小连续响应时间和最小连续中断时间。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述需求响应模型中商住负载的建模公式为：
Figure BDA00039054541800000425
其中，
Figure BDA00039054541800000426
为参与需求响应方案前的初始负荷值，E(·)为价格弹性系数值，变量
Figure BDA0003905454180000051
表示商业和居民用户的优化用电需求，变量λ表示优化电价，λ0表示优化前的电价，
Figure BDA0003905454180000052
和
Figure BDA0003905454180000053
分别为电价的下限和上限
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述输电侧灵活性资源通过输电线路的开断和储能的充放电提供灵活性，所述输电线路的建模公式为：
Figure BDA0003905454180000054
其中，其中
Figure BDA0003905454180000055
分别表示与电气节点n相连的火电机组、可再生能源机组、抽水蓄能电站、电化学储能的集合，ΛE是电气总线的集合，
Figure BDA0003905454180000056
是所有通过传输线连接到总线n的总线的集合，
Figure BDA0003905454180000057
表示可再生能源发电机w在时间t的输出，变量
Figure BDA0003905454180000058
表示可再生能源削减量，
Figure BDA0003905454180000059
表示不参与需求响应的常规电力负荷值，变量Pi,t表示火电机组的出力，变量fn,m表示线路n-m的潮流，变量
Figure BDA00039054541800000510
表示负荷削减量，变量θn,t和θm,t为节点n和m的相位角，Bn,m是线路n-m的电纳，ΨCandΨD分别表示不可切换线路集合和可切换线路集合，PFn,m为线路传输容量上限，M是一个相当大的常数，二进制变量ln,m表示线路nm的运行状态，λset表示可切换线路的最大数量。
作为本发明所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的一种优选方案，其中：所述可靠性评估包括，采用时间序列蒙特卡罗模拟法进行评估，计算可靠性指标，包括失负荷概率、失负荷频率和期望缺供能量。
本发明的有益效果：综合考虑了源网荷的灵活性资源，构建了含风、光、水等新能源的混合储能系统可靠性评估模型。验证了如果充分考虑源网荷灵活性资源的可调节能力，系统的可靠性评估结果的稳定性和精度将大幅度提升，这样更为真实的能对电网未来的规划起到积极的作用
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的HBES系统的结构示意图；
图2为本发明一个实施例提供的一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法的IEEE-RTS24节点系统的接线图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，首先分析储能系统的结构，考虑了两种储能装置。一种是抽水蓄能电站，另一种是电化学储能。最优传输切换用于根据可再生能源的变化改变电力系统的拓扑结构，改善潮流分布。需求响应可以灵活地改变用户的用电情况，并使更多的可再生能源被纳入电力系统。将需求负荷分为三类：工业负荷、商住负荷和常规固定负荷。
再将前两种负荷纳入HBES系统(混合储能系统)，并对其建立不同的需求响应模型。接着分析HBES系统的数学公式，分别对源、网荷的灵活性资源进行建模。灵活性资源包括发电侧灵活性资源和输电侧灵活性资源，发电侧灵活性资源主要由火电机组和水电站提供，输电侧通过输电线路的开断和储能的充放电提供灵活性，负荷通过参与需求响应提供灵活性，建模包括：
S1：在建立风电和光伏发电模型的基础上，将抽水蓄能电站和电化学储能进行建模；
1)风电场的建模如下：
风电场的出力取决于风速，公式为：
Figure BDA0003905454180000071
其中，变量
Figure BDA0003905454180000072
表示t时刻风电场的出力，vt表示风速，vci,vr,和vco分别表示切入风速、额定风速和切出风速。Pr表示风电场的额定出力。A、B和C是参数，可以计算为：
Figure BDA0003905454180000081
风速的分布由Weibull分布描述如下：
Figure BDA0003905454180000082
f(v)表示风速的概率密度函数，k是形状参数，c是Weibull参数的尺度参数。公式(4)和(5)可以用来计算这些参数的值：
k＝(σ/μ)-1.086 (4)
Figure BDA0003905454180000083
μ和σ分别表示平均风速和标准差。Γ(·)是Gamma函数。
2)光伏发电
光伏发电的输出
Figure BDA0003905454180000088
可以表示为光强I(t)的函数，如下所示：
Figure BDA0003905454180000084
ηc为转换效率，Kc为阈值参数。S表示太阳能电池板的面积。I(t)可以表示为：
I(t)＝Id(t)+ΔI(t) (7)
Id(t)表示光强的基本值，可由式(8)计算：
Figure BDA0003905454180000085
Imax＝I(12)，ΔI(t)表示太阳光的衰减，假设其服从正态分布。概率密度函数由(9)式给出：
Figure BDA0003905454180000086
3)抽水蓄能电站由以下约束建模：
Figure BDA0003905454180000087
Figure BDA0003905454180000091
Figure BDA0003905454180000092
Figure BDA0003905454180000093
Figure BDA0003905454180000094
Figure BDA0003905454180000095
式(10)-(12)分别为抽水蓄能电站的充放电约束。二进制变量
Figure BDA0003905454180000096
和
Figure BDA0003905454180000097
用于表示抽水蓄能电站(充放电等于1,否则等于0)的状态。
Figure BDA0003905454180000098
表示最大抽运功率。(13)和(14)是容量限制。变量CBh,t表示抽水蓄能电站的库容，ηin和ηout表示抽水量与用电量之间的转换效率，
Figure BDA0003905454180000099
和
Figure BDA00039054541800000910
分别表示电站的最小和最大库容。约束(15)约束电站在运行一天后保持蓄水量不变。
4)电化学储能的模型为：
Figure BDA00039054541800000911
Figure BDA00039054541800000912
Figure BDA00039054541800000913
Figure BDA00039054541800000914
Figure BDA00039054541800000915
从(16)到(18)的约束对电化学储能的充放电功率施加了限制。二元变量
Figure BDA00039054541800000916
和
Figure BDA00039054541800000917
表示电化学储能(充放电时等1,否则等于0)的状态。
Figure BDA00039054541800000918
表示电化学储能的最大充放电功率。式(19)描述了存储设备中存储的功率在两个连续时间瞬间的关系。变量EBj,t为t时刻电池的存储功率。式(20)为电化学储能的容量约束，
Figure BDA00039054541800000919
和
Figure BDA00039054541800000920
分别表示电化学储能中存储的最小和最大电量。
S2：对工业负荷和商住负荷建立不同的需求响应模型；
更进一步的，工业负载如电解铝和碳化硅被建模为:
Figure BDA00039054541800000921
Figure BDA0003905454180000101
Figure BDA0003905454180000102
(21)是负荷需求约束，其中
Figure BDA0003905454180000103
和
Figure BDA0003905454180000104
表示负荷需求的下限和上限。变量
Figure BDA0003905454180000105
表示工业负载v在时间t的优化电力需求。(22)和(23)是调整时间长度的限制。二进制变量Sv,t表示参与需求响应(如果不参与,等于0；否则为1)的负载的状态。变量
Figure BDA0003905454180000106
和
Figure BDA0003905454180000107
分别表示需求响应持续时间和服务中断持续时间。
Figure BDA0003905454180000108
和
Figure BDA0003905454180000109
分别表示负载v的最小连续响应时间和最小连续中断时间。
参与价格型需求响应的商业和住宅用户的电力需求建模为：
Figure BDA00039054541800001010
Figure BDA00039054541800001011
Figure BDA00039054541800001012
为参与需求响应方案前的初始负荷值，E(·)为价格弹性系数值。变量
Figure BDA00039054541800001013
表示商业和居民用户的优化用电需求，变量λ表示优化电价，λ0表示优化前的电价，
Figure BDA00039054541800001014
和
Figure BDA00039054541800001015
分别为电价的下限和上限。
S3：分析储能系统的数学公式，分别对源、网、荷的灵活性资源进行建模；
1)梯级水电
通过式(26)～(33)的约束对梯级水电进行建模：
Figure BDA00039054541800001016
Figure BDA00039054541800001017
Figure BDA00039054541800001018
Figure BDA00039054541800001019
Figure BDA00039054541800001020
Figure BDA00039054541800001021
Figure BDA00039054541800001022
式(26)和式(27)为上下游梯级水电站水量平衡约束。变量Vm,t为水电站m在t时刻的库容。变量Qm,t、
Figure BDA00039054541800001023
和
Figure BDA00039054541800001024
分别表示水电站的入库流量、发电流量和废水量。
Figure BDA00039054541800001025
为水电站天然径流量，u和Un分别表示上游电站个数和上游电站集合，dun表示从上游电站u到电站n的水流停滞时间。式(28)～式(30)对储能容量、发电流量和输出流量的取值进行了限制，
Figure BDA0003905454180000111
和
Figure BDA0003905454180000112
为上下界。梯级水电的输出功率可由式(31)计算，c1,m、c2,m、c3,m、c4,m、c5,m、c6,m为发电系数。变量
Figure BDA0003905454180000113
表示水电站m在t时刻的发电功率。约束(32)和(33)约束了水电站的出力和爬坡率。
Figure BDA0003905454180000114
是水电出力的上限，
Figure BDA0003905454180000115
是爬坡率。
2)火力发电
Figure BDA0003905454180000116
Figure BDA0003905454180000117
式(34)是火电机组出力约束，
Figure BDA0003905454180000118
和
Figure BDA0003905454180000119
分别表示灵活性改造过后的出力上下限。(35)描述了火电机组爬坡约束，
Figure BDA00039054541800001110
和
Figure BDA00039054541800001111
分别为上、下爬坡率。
火电机组的灵活性体现在出力上下限相对于之前的改变，其中灵活性改造的结果是给定的。
3)输电线路
由式(36)～(42)约束建模，如下所示：
Figure BDA00039054541800001112
Figure BDA00039054541800001113
Figure BDA00039054541800001114
Figure BDA00039054541800001115
Figure BDA00039054541800001116
Figure BDA00039054541800001117
θref,t＝0 (42)
式(36)为节点功率平衡约束，其中
Figure BDA00039054541800001118
表示与电气节点n相连的火电机组/可再生能源机组/抽水蓄能电站/电化学储能的集合。ΛE是电气总线的集合，
Figure BDA00039054541800001119
是所有通过传输线连接到总线n的总线的集合。
Figure BDA00039054541800001120
表示可再生能源发电机w在时间t的输出。变量
Figure BDA00039054541800001121
表示可再生能源削减量，
Figure BDA00039054541800001122
表示不参与需求响应的常规电力负荷值。变量Pi,t表示火电机组的出力，变量fn,m表示线路n-m的潮流。变量
Figure BDA00039054541800001123
表示负荷削减量。(37)-(40)是对功率流的约束。本文采用直流潮流进行建模。变量θn,t和θm,t为节点n和m的相位角。Bn,m是线路n-m的电纳。ΨCandΨD分别表示不可切换线路集合和可切换线路集合，PFn,m为线路传输容量上限。M是一个相当大的常数，可以设置为10000。二进制变量ln,m表示线路nm(当切换时等于0；否则为1)的运行状态。式(41)为待切换线路数量约束，λset表示可切换线路的最大数量。(42)限制参考母线的相角为零。
S4：集合以上全部模型构建新的储能系统，并对所述储能系统进行可靠性评估。
更进一步的，采用时间序列蒙特卡罗模拟法对HBES系统的可靠性进行评估。该方法通过建立虚拟元件和系统状态转移过程，按照时间顺序模拟系统运行。然后计算系统可靠性指标。下面是时间序列蒙特卡罗模拟方法的详细过程：
初始化所有组件的状态。
采样每个元素在当前状态下的持续时间。下面的公式给出了满足指数分布的状态持续时间的采样值：
Figure BDA0003905454180000121
w其中ri是一个均匀分布在区间[0,1]中的随机数，对应于第ith个元素。如果当前状态为工作状态，则λi为第ith个元素的故障率；如果当前状态为停用状态，则λi为其修复率。
在所研究的时间跨度上重复步骤②，并记录所有元素的每个状态持续时间的样本值。由此可以得到各元件的时序状态转移过程。
结合所有部件的状态转移过程，建立系统序贯状态转移循环过程。利用式(1)、(3)、(6)、(9)可以对风电和太阳能的出力进行采样。
分析每个具有组件故障的系统状态，以确定系统状态是否为负载丢失状态。如果是这样，通过求解下面的优化模型来确定负荷削减量。
Figure BDA0003905454180000122
是单位负荷削减惩罚，D^ea是激励需求响应成本。
Figure BDA0003905454180000123
计算可靠性指标，包括失负荷概率(LOLP)、失负荷频率(LOLF)和期望缺供能量(EENS)。
实施例2
参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，为了验证本发明的有益效果，通过实验进行科学论证。
参数设置
IEEE-RTS 24节点系统的接线图如图2所示，它包括32台发电机和33条输电线路、5台变压器，系统总装机容量3405MW，峰荷为2850MW。新能源装机容量约为系统总装机容量的百分之30。参与需求响应的负荷约占系统总负荷的百分之五。典型负荷场景通过对历史负荷数据聚类得到。储能配置方案直接给定。
可靠性评估结果
为评估考虑源网荷灵活性资源对混合储能系统可靠性的作用，考虑如下5种情况：
情况1：只考虑发电侧灵活性资源的；
情况2：考虑发电侧和负荷侧灵活性资源；
情况3：考发电侧和网侧灵活性资源。
情况4：考虑源网荷灵活性资源的混合储能系统可靠性评估。
情况5：将参与需求响应负荷的比例提升到系统负荷百分之10，其余不变。
采用EENS作为判断系统可靠性的指标。表1显示了五种情况的可靠性评估结果。
表1可靠性评估结果
EENS(MWh/a)
Case1 9.2802*10^5
Case2 8.0091*10^5
Case3 2.6524*10^5
Case4 2.2876*10^5
Case5 1.9941*10^5
从表1中可以看出，当只考虑发电侧灵活性资源，即火电机组提供灵活性时，系统的年失负荷量较高。若考虑发电侧和负荷侧灵活性资源，忽略储能以及电力线路开短的影响，系统的年失负荷量比方案一下降了13.7％。若考虑发电侧和输电侧灵活性资源，忽略负荷参与需求响应的影响，系统的年失负荷量比方案一下降了71.4％，这归因于储能对系统的影响。当考虑源网荷灵活性资源的影响时，系统可靠性显著提升，EENS为2.2876*10^5MWh/a。案例五在案例四的基础上将参与需求响应的符合比例提高了一倍，EENS相对于方案四下降了12.8％，这体现了需求响应对于系统可靠性的巨大影响力。
通过IEEE RTS-24节点电力系统算例测试可知：
1)若系统充分考虑源网荷灵活性资源，则可靠性能得到极大的提升；
2)网侧灵活性资源，即输电线路的开断和储能，对系统可靠性作用最显著的。
3)参与需求响应的负荷越多，对系统可靠性就越好，因此可以多实施此类政策促进用户参与需求响应。
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限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：包括，
在建立风电和光伏发电模型的基础上，将抽水蓄能电站和电化学储能进行建模；
对工业负荷和商住负荷建立不同的需求响应模型；
分析储能系统的数学公式，分别对源、网、荷的灵活性资源进行建模；
集合以上全部模型构建新的储能系统，并对所述储能系统进行可靠性评估。
2.如权利要求1所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述风电场的建模包括，基于实际历史数据确定风速分布及其概率密度函数，得出关键输入参数后基于风力发电机性能确定其出力模型；
所述光伏发电的建模包括，基于实际历史数据确定光照强度分布与时间的关系，得出光照波动符合的概率分布后基于光伏发电机性能确定其出力模型。
3.如权利要求2所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述灵活性资源包括发电侧灵活资源和输电侧灵活资源，所述发电侧灵活性资源包括火电机组和水电站，所述水电站选用梯级水电进行建模，先进行上下游梯级水电站水量平衡约束，公式表示为：
Figure FDA0003905454170000011
Figure FDA0003905454170000012
Figure FDA0003905454170000013
Figure FDA0003905454170000014
Figure FDA0003905454170000015
其中，变量Vm,t为水电站m在t时刻的库容。变量Qm,t、QPm,t和
Figure FDA0003905454170000016
分别表示水电站的入库流量、发电流量和废水量。
Figure FDA0003905454170000017
为水电站天然径流量，u和Un分别表示上游电站个数和上游电站集合，dun表示从上游电站u到电站n的水流停滞时间，V m、
Figure FDA0003905454170000018
为下界，
Figure FDA0003905454170000019
为上界；
再计算梯级水电的输出功率，公式表示为：
Figure FDA0003905454170000021
Figure FDA0003905454170000022
Figure FDA0003905454170000023
其中，c1,m、c2,m、c3,m、c4,m、c5,m、c6,m为发电系数，变量
Figure FDA0003905454170000024
表示水电站m在t时刻的发电功率，
Figure FDA0003905454170000025
是水电出力的上限，
Figure FDA0003905454170000026
是爬坡率。
4.如权利要求1～3任一所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述火电机组选用火力发电进行建模，对火电机组出力和火电机组爬坡进行约束，公式为：
Figure FDA0003905454170000027
Figure FDA0003905454170000028
其中，
Figure FDA0003905454170000029
和
Figure FDA00039054541700000210
分别表示灵活性改造过后的出力上限和下限，
Figure FDA00039054541700000211
和
Figure FDA00039054541700000212
分别为上、下爬坡率。
5.如权利要求4所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述抽水蓄能电站的建模公式为：
Figure FDA00039054541700000213
Figure FDA00039054541700000214
Figure FDA00039054541700000215
Figure FDA00039054541700000216
Figure FDA00039054541700000217
Figure FDA00039054541700000218
其中，二进制变量
Figure FDA00039054541700000219
和
Figure FDA00039054541700000220
用于表示抽水蓄能电站的状态，
Figure FDA00039054541700000221
表示最大抽运功率，变量CBh,t表示抽水蓄能电站的库容，ηin和ηout表示抽水量与用电量之间的转换效率，
Figure FDA00039054541700000222
和
Figure FDA00039054541700000223
分别表示电站的最小和最大库容。
6.如权利要求1～3或5任一所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述电化学储能建模公式为：
Figure FDA00039054541700000224
Figure FDA00039054541700000225
Figure FDA00039054541700000226
Figure FDA0003905454170000031
Figure FDA0003905454170000032
其中，二元变量
Figure FDA0003905454170000033
和
Figure FDA0003905454170000034
表示电化学储能的状态，
Figure FDA0003905454170000035
表示电化学储能的最大充放电功率，变量EBj,t为t时刻电池的存储功率，
Figure FDA0003905454170000036
和
Figure FDA0003905454170000037
分别表示电化学储能中存储的最小和最大电量。
7.如权利要求6所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述需求响应模型中工业负载的建模公式为：
Figure FDA0003905454170000038
Figure FDA0003905454170000039
Figure FDA00039054541700000310
其中，
Figure FDA00039054541700000311
和
Figure FDA00039054541700000312
表示负荷需求的下限和上限，变量
Figure FDA00039054541700000313
表示工业负载v在时间t的优化电力需求，二进制变量Sv,t表示参与需求响应的负载的状态，变量
Figure FDA00039054541700000314
和
Figure FDA00039054541700000315
分别表示需求响应持续时间和服务中断持续时间，
Figure FDA00039054541700000316
和
Figure FDA00039054541700000317
分别表示负载v的最小连续响应时间和最小连续中断时间。
8.如权利要求1～3、5或7任一所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述需求响应模型中商住负载的建模公式为：
Figure FDA00039054541700000318
Figure FDA00039054541700000319
其中，
Figure FDA00039054541700000320
为参与需求响应方案前的初始负荷值，E(·)为价格弹性系数值，变量
Figure FDA00039054541700000321
表示商业和居民用户的优化用电需求，变量λ表示优化电价，λ0表示优化前的电价，
Figure FDA00039054541700000322
和
Figure FDA00039054541700000323
分别为电价的下限和上限。
9.如权利要求8所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述输电侧灵活性资源通过输电线路的开断和储能的充放电提供灵活性，所述输电线路的建模公式为：
Figure FDA00039054541700000324
Figure FDA00039054541700000325
Figure FDA00039054541700000326
Figure FDA0003905454170000041
Figure FDA0003905454170000042
Figure FDA0003905454170000043
θref,t＝0
其中，其中
Figure FDA0003905454170000044
分别表示与电气节点n相连的火电机组、可再生能源机组、抽水蓄能电站、电化学储能的集合，ΛE是电气总线的集合，
Figure FDA0003905454170000045
是所有通过传输线连接到总线n的总线的集合，
Figure FDA0003905454170000046
表示可再生能源发电机w在时间t的输出，变量
Figure FDA0003905454170000047
表示可再生能源削减量，
Figure FDA0003905454170000048
表示不参与需求响应的常规电力负荷值，变量Pi,t表示火电机组的出力，变量fn,m表示线路n-m的潮流，变量
Figure FDA0003905454170000049
表示负荷削减量，变量θn,t和θm,t为节点n和m的相位角，Bn,m是线路n-m的电纳，ΨCand ΨD分别表示不可切换线路集合和可切换线路集合，PFn,m为线路传输容量上限，M是一个相当大的常数，二进制变量ln,m表示线路nm的运行状态，λset表示可切换线路的最大数量。
10.如权利要求1～3、5、7或9任一所述的源、网、荷资源的混合储能可靠性评估模型构建方法，其特征在于：所述可靠性评估包括，采用时间序列蒙特卡罗模拟法进行评估，计算可靠性指标，包括失负荷概率、失负荷频率和期望缺供能量。
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CN116109216A (zh) * 2023-04-13 2023-05-12 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) 一种源网储荷系统的可调性评估方法

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