CN115765015A - 面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法 - Google Patents

面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法 Download PDF

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CN115765015A
CN115765015A CN202211514306.XA CN202211514306A CN115765015A CN 115765015 A CN115765015 A CN 115765015A CN 202211514306 A CN202211514306 A CN 202211514306A CN 115765015 A CN115765015 A CN 115765015A
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李琳
陈柏沅
黄际元
吴俊�
刘啸
彭清文
李雨佳
王卓
颜博文
阳小丹
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State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
Changsha Power Supply Co of State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
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State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
Changsha Power Supply Co of State Grid Hunan Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法，包括：梳理电网调节应用场景的电网特征量、控制目标和边界约束条件，构建典型应用场景模型；分析待研究区域的电网特征量，根据匹配的典型应用场景构建待研究区域的应用场景模型；对发电和用电特征分析，确定待研究区域的调节手段、调节能力和供需缺口；基于控制目标、供需缺口、调节手段和调节能力进行匹配，明确待研究区域内的可调资源，对其进行汇聚潜力评估和组合，生成初步的协同控制方案集；对方案进行安全校核，并以经济性、自治性、用户满意度最优为目标，筛选最优协同控制方案。本发明可实现源网荷储的智能互动和安全可控，提升电网的灵活调节能力及资源配置能力。

Description

面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法
技术领域
本发明属于电力系统调度运行与辅助决策技术领域，具体涉及一种面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法。
背景技术
随着新型电力系统建设推进，国网公司加大了负荷调控能力与地区电网源网荷储协同控制功能建设，如何实现对地区电网源网荷储各类资源的可观、可测、可控、可调，实现地区分布式电源、电网网架结构、负荷侧资源和储能电站的柔性控制成为重点研究内容。在电网削峰填谷、设备越限、新能源消纳等典型应用场景中充分发挥源网荷储各类资源的作用，对提升地区电网安全保障能力意义重大。前期源网荷储协同控制侧重于从理论模型上对分布式电源消纳策略或者电网经济运行上进行优化求解，更多的是解决分布式电源消纳或者提升电网运行的经济性。缺乏考虑电网实际结构和源网荷储各类资源实际采集监测、控制能力，对电网和设备安全校核考虑不足，无法适用于电网实际的应用场景和日前、日内的协同互动方案制定。
发明内容
本发明提供一种面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法，实现源网荷储的智能互动和安全可控，提升电网的灵活调节能力及资源配置能力，达到能源综合利用效率提升和用能成本优化。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法，包括：
步骤1，定期对典型的电网调节应用场景的电网特征量、控制目标和边界约束条件进行梳理，构建典型应用场景模型；
步骤2，分析待研究区域的电网特征量，根据电网特征量匹配典型的应用场景，对该匹配的典型应用场景模型中的控制目标和边界约束条件进行调整，构建符合待研究区域电网特征的应用场景模型；
步骤3，对待研究区域的发电和用电特征进行分析，确定待研究区域的调节手段、调节能力和供需缺口；
步骤4，筛选位于待研究区域电气范围内的源网荷储系统中的可调节资源，并基于控制目标、供需缺口、调节手段和调节能力进行匹配，明确待研究区域内的可调资源；
步骤5，抽取步骤4明确的可调资源生成待研究区域的源网荷储场景资源池；
步骤6，对场景资源池中的各类可调资源进行汇聚潜力评估；
步骤7，对场景资源池中的各类可调资源进行组合，生成初步的协同控制方案集；
步骤8，对各协同控制方案进行安全校核，将通过安全校核后的协同控制方案存入协同控制方案组；
步骤9，以经济性、自治性、用户满意度为目标，从协同控制方案组中筛选最优协同控制方案；
步骤10，按照最优协同控制方案，生成对应的调整策略，并确定方案中各类可调资源的调节优先级。
进一步地，所述电网特征量包括各类资源分布及可调节量、电网网架结构及薄弱环节、保电负荷用电需求。
进一步地，所述控制目标包括新能源消纳、负荷削峰填谷、重过载消除、电网经济运行、保障居民和工厂必须用电的保电需求。
进一步地，所述边界约束条件，根据电网特征量和控制目标进行梳理得到。
进一步地，按照场景应用目的将电网调节应用场景分为以下四类典型场景：安全性目标场景、经济性目标场景、保电目标场景、环保性目标场景；
所述安全性目标场景包括主变重过载场景，所述主变重过载场景为：
电网特征量:PT≥80％PTN
控制目标：min(80％PTN-PT|2+|PT-60％PTN|2)
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中PT、PTN分别为变压器有功和额定功率；
当检测主变有功超过额定容量80％时，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段，将主变负载率降至60％～80％经济运行区间；
所述保电目标场景包括保电需求场景，所述保电需求场景为：
电网特征量：
Figure BDA0003971359690000021
或
Figure BDA0003971359690000022
控制目标：
Figure BDA0003971359690000023
和
Figure BDA0003971359690000024
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
式中
Figure BDA0003971359690000025
为重要用户或者保电用户负荷，
Figure BDA0003971359690000026
为所述用户备用供电主变容量以及负荷，
Figure BDA0003971359690000031
为所述用户备用供电线路容量以及负荷；βN,i和βL,i分别为备用主变及线路备用状态0-1变量；当备用主变或线路处于检修状态，或者相关备自投退出时，则变量取值为0，反之则为1；
当重要用户和保电用户可用备用电源不足时，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段为目标用户提供足够备用容量；
所述环保性目标场景包括新能源消纳场景，所述新能源消纳场景为：
电网特征量：
Figure BDA0003971359690000032
控制目标：
Figure BDA0003971359690000033
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
式中
Figure BDA0003971359690000034
分别为风电和光伏计划出力，
Figure BDA0003971359690000035
分别为风电光伏装机容量，
Figure BDA0003971359690000036
分别为t时段风能、太阳能利用系数；ζw-s为新能源消纳率预警值；
当根据发电计划与出力预测计算新能源消纳率低于预警值后，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段提高新能源消纳率；
所述经济性目标场景包括削峰填谷、电网经济运行场景；
所述削峰填谷场景为：
电网特征量：
Figure BDA0003971359690000037
控制目标：
Figure BDA0003971359690000038
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中
Figure BDA0003971359690000039
分别为原始负荷曲线负荷峰和负荷谷，Pd(t)为源-网-荷-储互动后的负荷，Pd(1)为源-网-荷-储互动后第一个采样点的负荷；ζpeak-valley为峰谷差预警值；
当负荷预测监测发现原始负荷曲线峰谷差大于预警值后，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段平抑负荷曲线；
所述电网经济运行场景是电网正常运行状况的基础场景，当无其他特殊场景需求时，即处于电网经济运行场景，应用场景模型为：
电网特征量：PT≤80％PTN
Figure BDA00039713596900000310
Figure BDA0003971359690000041
控制目标：
Figure BDA0003971359690000042
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
Cstra为电网经济运行成本，式中：t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量，wfen表示单位负荷转移成本，Pfen(t)表示t时刻转移负荷量；Ng、Nw、Ns、Ne分别表示目标区域传统机组、风机、光伏机组、储能、可削减负荷、可平移负荷个数；Pi(t)和qi(t)分别为大电网输入功率和大电网电价；该场景通过源-网-荷-储互动手段提高全网/局部电网运行经济性；
进一步地，构建得到的典型应用场景模型包括新能源消纳、削峰填谷、主变重过载、电网经济运行、负荷保电。
进一步地，步骤3中，通过对待研究区域历史和实时的发电和用电特征进行分析，明确调节手段和调节能力；通过对待研究区域进行负荷预测，以及根据发电和电网供电计划，明确供需缺口。
进一步地，步骤6所述的汇聚潜力评估是指，从可调资源的响应能力、电网互动能力、资源调节经济性多个方面，对场景资源池中的资源单体和各类资源在汇聚后的调节潜力进行评估。
进一步地，步骤9筛选最优协同控制方案从经济性、自治性、用户满意度三个维度进行筛选，筛选最优协同控制方案的目标函数为：
maxSI＝αEI+βGHI+γCSI
式中α、β、γ分别为经济性、自治性、用户满意度加权系数；SI、EI、GHI、CSI分别为方案综合评价指标、经济性评价指标、自治性评价指标、用户满意度评价指标；
经济性指标：
Figure BDA0003971359690000051
Figure BDA0003971359690000052
Cstra为电网经济运行成本；C0为电网运行费用基值；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量，wfen表示单位负荷转移成本，Pfen(t)表示t时刻转移负荷量；Ng、Nw、Ns、Ne分别表示目标区域传统机组、风机、光伏机组、储能、可削减负荷、可平移负荷个数；Pi(t)和qi(t)分别为大电网输入功率和大电网电价；
自治性指标：
Figure BDA0003971359690000053
式中P0,t为与大电网签订协议的最大允许交易量；
用户满意度指标：
Figure BDA0003971359690000054
CSstra为不同优化调度策略下用户的用电成本，Cbase为用户层定义的费用基值；Pi,t为用户参与需求侧响应后的用电曲线；P0(t)为用户原始用电曲线；Pshed,t为t时刻负荷切除的有功功率。
进一步地，步骤10在得到最优协同控制方案后，进一步从经济性、互动性、控制贴合度、响应精准性四个方面进行控制效果和调节能力评价各资源的互动成效：
(1)经济性评价，即通过调用一定负荷比例的方案所选灵活性资源边际成本衡量调节方案的经济性：
I5％＝α∈arg(minF(Padjust,5％))
I5％表示调用5％比例负荷需求的灵活性资源边际成本：计算方式如下：
Figure BDA0003971359690000061
s.t Padjust，5％＝Pg(t)+Pw(t)+Pe(t)+ΔPl(t)+Pfen(t)＝5％P0(t)
Pi(t)+Pg(t)+Pw(t)+Pe(t)+ΔPl(t)+Pfen(t)＝P0(t):α
式中：F为灵活性资源调度成本，t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；α为能量平衡方程的对偶变量即灵活性资源的边际价格，表示每增加一单位的灵活性资源调用量使灵活性资源调度成本函数变化的值；bg(t)、bw(t)、bs(t)、be(t)、bsn(t)、bfen(t)分别为机组、风电、光伏、储能、可削减负荷、可平移负荷的资源调用0-1标志位，当协同互动方案选用该灵活性资源是，标志位取值为1，反之为0：
(2)互动性评价，即通过调节方案弥补供电缺口/需求缺口的程度衡量方案互动性：
Figure BDA0003971359690000062
式中：TV、Tp分别是供电高峰期和低谷期的时段长度：Capk是总体互动能力评价指标：
Figure BDA0003971359690000063
Figure BDA0003971359690000064
式中：
Figure BDA0003971359690000065
分别是设备重过载期间和负荷低估期间互动能力指标，
Figure BDA0003971359690000066
分别是高峰期供电缺额，以及低谷期需求缺额：
Figure BDA0003971359690000067
分别是负荷高峰期间储能增出力容量、分布式电源增出力容量、可控负荷削减容量：
Figure BDA0003971359690000068
分别是负荷低谷期储能减出力容量、分布式电源弃用容量、可控负荷增加容量：
(3)控制贴合度评价，即通过方案的场景目标以及电网关键状态量预计控制值与方案执行后的偏差，评价方案整体控制的贴合度；
Figure BDA0003971359690000071
式中：Icontrol为贴合度指标，
Figure BDA0003971359690000072
Cc分别为场景目标值和方案执行后场景目标实际，
Figure BDA0003971359690000073
分别为电网关键状态量预计控制值与方案执行后实际值，该状态量选取依据以下场景需求选取：重要联络线功率、变压器功率、总负荷、总发电量；γc、γp分别是目标值权重系数和状态量权重系数：
(4)响应精准性评价，即通过源-网-荷-储灵活性资源实际响应值与方案指令下达值的偏差衡量各资源响应精准性：
Figure BDA0003971359690000074
式中：
Figure BDA0003971359690000075
为资源i的响应精准性指标，第一项分别表示所调资源时序上的准确性以及资源调用总量上的准确性，λT、λM分别为时序权重系数和总量权重系数：
Figure BDA0003971359690000076
分别为资源i的响应值与指令值。
有益效果
本发明基于电网已有数据采集系统进行源网荷储各类资源运行数据采集和观测，汇聚各类可调资源，构建源网荷储互动典型场景以应对电网重过载缓解、经济运行、负荷保电等重要运行需求，通过资源潜力评估-协同控方案筛选-安全校核-互动成效评价，促成不同时间和空间尺度下源网荷储间的功率、电量匹配，形成“数据采集-全景监视-潜力评估-协同调控”的全业务流程协调控制体系，实现源网荷储的智能互动和安全可控，提升电网的灵活调节能力及资源配置能力，达到能源综合利用效率提升和用能成本优化。
本发明规范了源网荷储应用场景的构建方法，通过对应用场景的特征量进行辨识，分析指定区域的发电和用电特性进行分析，明确调节手段、调节能力，对该区域进行负荷预测与供电情况分析，明确供需缺口。对总资源池中适用该区域的可调资源进行匹配，生成场景可调资源。通过对场景各类可调节资源进行组合，生成初步的协同控制方案集，按顺序对方案集中控制方案逐个进行电网安全和设备安全校核，基于经济性、自治性、用户满意度等目标进行最优协同控制方案筛选。按照筛选出的最优资源协调控制方案，生成对应的调整策略，明确各类资源调节优先级。大大降低了协同控制计算复杂度，有利于系统实现在线分析计算，辅助进行快速决策。
附图说明
图1是本申请实施例面向全网源网荷储协同互动方案制定总体流程；
图2是本申请实施例针对特定应用场景构建与协同控制实施过程。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例以本发明的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本发明的技术方案作进一步解释说明。
如附图1全网源网荷储协同互动方案制定总体流程所示，面向全网应用场景的源网荷储协调互动方案制定，基于日内(日前)省地关口供电计划、分布式电源、统调及非统调机组发电计划、储能电站充放电计划和负荷预测等相关信息，分析预测指定时段全网发电计划与负荷用电需求，实现全网供需情况、重点设备(断面、变电站或线路)负载情况分析，判断未来1-2小时内(次日)是否存在地区电网设备越限、功率倒送、分布式电源消纳等问题，综合考虑各类资源汇聚潜力与调节能力，优化制定源网荷储协同互动控制策略，保障地区电网安全运行需求。
如附图2特定应用场景构建与协同控制流程所示，本发明提出：针对指定的分析区域和控制目标，规范化的构建应用场景及协同控制的过程。先明确分析区域范围，对该区域的应用场景关键特征量进行辨识，构建应用场景模型，制定控制调节的目标(如新能源消纳、负荷削峰填谷、重过载消除、电网经济运行、保障居民和工厂必须用电的负荷保电)。通过对该区域的发电和用电特性进行分析，明确调节手段、调节能力。对该区域进行负荷预测与供电情况分析，明确供需缺口。基于调节目标、供需缺口、调节手段与调节能力对总资源池中适用该区域的可调资源进行匹配，抽取相应可调资源生成源网荷储场景资源池，生成场景可调资源及调节潜力全景监测，对该场景资源池进行汇聚潜力评估。
具体地，本实施例提供一种面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法，参考图1、图2所示，包括以下步骤：
步骤1，定期对典型的电网调节应用场景的电网特征量、控制目标和边界约束条件进行梳理，构建典型应用场景模型。
电网特征量为输变电设备负载率、新能源发电预测及计划出力值、负荷峰谷值、特殊供电负荷备用电源容量等。对应的控制目标为分布式电源消纳率、负荷削峰填谷、重过载消除、电网经济运行、保障居民和工厂必须用电的负荷保电。基于场景特征量和控制目标进行边界约束条件梳理明确，形成含特征量、控制目标和边界约束条件的典型应用场景模型。
按照场景应用目的可将互动场景分为安全性目标场景、经济性目标场景、保电目标场景、环保性目标场景。
(1)安全性目标场景主要为主变重过载场景，其中主变重过载的典型应用场景模型为：
电网特征量:PT≥80％PTN
控制目标：min(80％PTN-PT|2+|PT-60％PTN|2)
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
式中PT、PTN分别为变压器有功和额定功率。
当检测主变有功超过额定容量80％时，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段，将主变负载率降至60％～80％经济运行区间。
(2)保电目标场景主要为保电需求场景，其中保电需求场景的典型应用场景模型为：
电网特征量：
Figure BDA0003971359690000091
或
Figure BDA0003971359690000092
控制目标：
Figure BDA0003971359690000093
和
Figure BDA0003971359690000094
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中
Figure BDA0003971359690000095
为重要用户或者保电用户负荷，
Figure BDA0003971359690000096
为所述用户备用供电主变容量以及负荷，
Figure BDA0003971359690000097
为所述用户备用供电线路容量以及负荷。βN,i和βL,i分别为备用主变及线路备用状态0-1变量。当备用主变或线路处于检修状态，或者相关备自投退出时，则变量取值为0，反之则为1。
当重要用户和保电用户可用备用电源不足时，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段为目标用户提供足够备用容量。
(3)环保性目标场景主要为新能源消纳场景，其中新能源消纳的典型应用场景为：
电网特征量：
Figure BDA0003971359690000098
控制目标：
Figure BDA0003971359690000099
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中
Figure BDA00039713596900000910
分别为风电和光伏计划出力，
Figure BDA00039713596900000911
分别为风电光伏装机容量，
Figure BDA00039713596900000912
分别为t时段风能、太阳能利用系数。ζw-s为新能源消纳率预警值。
当根据发电计划与出力预测计算新能源消纳率低于预警值后，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段提高新能源消纳率。
(4)经济性目标场景主要包括削峰填谷、电网经济运行的场景
其中削峰填谷的典型应用场景为：
电网特征量：
Figure BDA0003971359690000101
控制目标：
Figure BDA0003971359690000102
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中
Figure BDA0003971359690000103
分别为原始负荷曲线负荷峰和负荷谷，Pd(t)为源-网-荷-储互动后的负荷。ζpeak-valley为峰谷差预警值，可人为定义为50％。
当负荷预测监测发现原始负荷曲线峰谷差大于预警值后，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段平抑负荷曲线。
电网经济运行是电网正常运行状况的基础场景，当无其他特殊场景需求时，即处于电网经济运行场景，应用场景模型为：
电网特征量：PT≤80％PTN
Figure BDA0003971359690000104
Figure BDA0003971359690000105
控制目标：
Figure BDA0003971359690000106
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
Cstra为电网经济运行成本，式中：t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量，wfen表示单位负荷转移成本，Pfen(t)表示t时刻转移负荷量。Ng、Nw、Ns、Ne分别表示目标区域传统机组、风机、光伏机组、储能、可削减负荷、可平移负荷个数。Pi(t)和qi(t)分别为大电网输入功率和大电网电价。
该场景通过源-网-荷-储互动手段提高全网/局部电网运行经济性。
步骤2，分析待研究区域的电网特征量，根据电网特征量匹配典型的应用场景，对该匹配的典型应用场景模型中的控制目标和边界约束条件进行调整，构建符合待研究区域电网特征的应用场景模型。
对待研究区域进行物理开断或电气距离上的等效隔离，从电网结构、特殊源网荷储设备及需求等方面分析该区域的电网特征，根据电网特征量匹配典型的应用场景，对参照的典型应用场景进行调节控制目标和约束条件的调整，构建符合该区域电网特点的应用场景模型。
步骤3，对待研究区域的发电和用电特征进行分析，确定待研究区域的调节手段、调节能力和供需缺口。
通过对待研究区域历史和实时的发电和用电特征进行分析，明确调节手段和调节能力；通过对待研究区域进行负荷预测，以及根据发电和电网供电计划，明确供需缺口。
本实施例中对历史和实时的发电和用电特征进行分析，负荷预测，以及后续步骤中的资源筛选等所需要的数据，均基于云上(企业中台或调控云)成熟的电网模型数据或功能。从多数据源实时采集源网荷储相关的电网图模、电网运行方式、气象信息、发电计划、负荷预测、发电站和储能电站调节能力、大用户可调节负荷等数据，构建电源、电网、负荷、储能等各类可调资源和负荷供电需求模型。对电网侧储能、分布式储能、大型充电站、风电场、分布式电源、可调空调负荷、各区县大用户用电情况等数据，进行分类整理展示，分析指定区域内的各类电源发电和负荷的用电特征。
在收集历史负荷数据、气象条件、大用户生产计划、分布式电源发电数据、设备检修转供、用户用电信息等各类影响因素的基础上，明确影响负荷变化的主导影响因素，建立适应源荷互动环境下的高精度的分层分区负荷预测模型进行预测计算，再通过分布式电源发电预测、设备检修转供等方式进行二次修正，实现超短期(未来1-2小时)、短期(未来1日至多日)时段的负荷预测。通过发电管理系统获取对应的发电计划，实现发电功率预测。
面向实际电网特点和已有系统成熟数据采集功能，从企业中台或调控云上采集源网荷储相关的电网图模、电网运行方式、气象信息、发电计划、负荷预测、大用户可调节负荷、发电站和储能电站调节能力等各类资源数据，构建电源、电网、负荷、储能等可调资源和负荷供电需求模型，降低了数据采集费用和难度。
步骤4，筛选位于待研究区域电气范围内的源网荷储系统中的可调节资源，并基于控制目标、供需缺口、调节手段和调节能力进行匹配，明确待研究区域内的可调资源。
本实施例供筛选的可调节资源，均是对源网荷储系统中的、从云上采集到的资源进行聚合标记的单体资源或聚合模型。
该聚合标记的方法为：从空间、时间、资源类型三个维度对资源进行聚合和标记，可用于应用场景构建时的监视控制和分析决策。空间上包括220千伏分区、110千伏供电区、10千伏母线、10千伏供电台区及并网点等维度，时间上包括秒级、15分钟级、30分钟级、1小时级以及2小时级，资源类型上包括工业大用户、可调空调负荷、储能、负荷聚合商(包括智慧园区、商业楼宇、综合能源体等)、大型充电桩、分布式电源、小水电、火电等常规机组。
在更优的实施例中，还对负荷与资源池进行全景监测。通过采集发电、负荷、储能等不同资源的历史值、实时量和预测值，实时监测负荷用电曲线、各类发电厂发电曲线，监测各类资源单体和聚合模型的在不同时段的可控量、响应速率和控制效果等，分类进行可视化图表展示，实现负荷与资源池全景监视。从监视界面上可查看源网荷储资源概况及各类可调资源运行情况，以及负荷侧资源在不同时间尺度的上下调节能力，为新能源消纳、负荷削峰填谷、重过载消除、电网经济运行、负荷保电等业务场景做支撑。空间维度上，按照资源在地理位置的分布进行统计及展示；时间维度上，根据资源在不同时间尺度的属性进行统计及展示；对象维度上，按照源网荷储不同的资源类型进行统计及展示。
本实施例对负荷与资源池全景监视功能构建方法，通过实时监测负荷用电曲线、各类发电厂发电曲线，监测各类资源和聚合模型的在不同时段的可控量、响应速率和控制效果等，实时监测源网荷储资源概况及各类可调资源运行情况，以及负荷侧资源在不同时间尺度的上下调节能力，为新能源电源消纳、负荷削峰填谷、重过载消除、电网经济运行、负荷保电等业务场景做支撑。
步骤5，抽取步骤4明确的可调资源生成待研究区域的源网荷储场景资源池。进一步还可生成场景可调资源及调节潜力全景监测。
步骤6，对场景资源池中的各类可调资源进行汇聚潜力评估：本实施例具体从可调资源的响应能力、电网互动能力、资源调节经济性这多个评估指标，对场景资源池中的资源单体和各类资源在汇聚后的调节潜力进行评估。
步骤7，对场景资源池中的各类可调资源进行组合，生成初步的协同控制方案集。
步骤8，对各协同控制方案进行安全校核，将通过安全校核后的协同控制方案存入协同控制方案组。
步骤9，以经济性、自治性、用户满意度最优为目标，从协同控制方案组中筛选最优协同控制方案；筛选最优协同控制方案的目标函数为：
maxSI＝αEI+βGHI+γCSI
式中α、β、γ分别为经济性、自治性、用户满意度加权系数。SI、EI、GHI、CSI分别为方案综合评价指标、经济性评价指标、自治性评价指标、用户满意度评价指标。
(1)经济性指标：
Figure BDA0003971359690000131
Figure BDA0003971359690000132
Cstra即为电网经济运行成本。C0为电网运行费用基值。
(2)自治性指标：
Figure BDA0003971359690000133
式中P0,t为与大电网签订协议的最大允许交易量。
(3)用户满意度指标：
Figure BDA0003971359690000134
CSstra为不同优化调度策略下用户的用电成本，Cbase为用户层定义的费用基值。Pi,t为用户参与需求侧响应后的用电曲线。P0(t)为用户原始用电曲线。Pshed,t为t时刻负荷切除的有功功率。
以有功功率平衡、发电机组出力约束、光伏和风电场出力约束、储能电站充放电约束、转移负荷约束、柔性负荷调节约束和设备重过载限制等约束条件。通过成熟的优化求解方法，对目标函数进行求解，获取各种资源最优调节量，筛选出最优协同控制方案。
步骤10，按照最优协同控制方案，生成对应的调整策略，并确定方案中各类可调资源的调节优先级。
调整策略主要是考虑调节哪种类型的资源，按聚合模型调节还是单体资源进行控制，调节优先级考虑资源调节的先后顺序。如重过载场景时调整策略主要是考虑改变电网运行方式、增加发电出力和负荷控制，调节优先级是先调整电网运行方式，再调节储能电站或调节小水电、分布式电源，最后采取负荷有序用电控制措施。
在得到最优协同控制方案后，还可进一步对该协同控制效果进行评估。在按照协同控制策略进行相应资源控制后，跟踪与计算相应资源控制效果和调节能力。评价指标至少包括经济性评价、互动性评价、控制贴合度评价、响应精准性评价，通过这些指标反映资源参与协同控制的实际调节效果。具体地：
(1)经济性评价，即通过调用一定负荷比例的方案所选灵活性资源边际成本衡量调节方案的经济性：
I5％＝α∈arg(minF(Padjust,5％))
I5％表示调用5％比例负荷需求的灵活性资源边际成本：计算方式如下：
Figure BDA0003971359690000141
s.t Padjust，5％＝Pg(t)+Pw(t)+Pe(t)+ΔPl(t)+Pfen(t)＝5％P0(t)
Pi(t)+Pg(t)+Pw(t)+Pe(t)+ΔPl(t)+Pfen(t)＝P0(t):α
式中：F为灵活性资源调度成本，t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；α为能量平衡方程的对偶变量即灵活性资源的边际价格，表示每增加一单位的灵活性资源调用量使灵活性资源调度成本函数变化的值；bg(t)、bw(t)、bs(t)、be(t)、bsn(t)、bfen(t)分别为机组、风电、光伏、储能、可削减负荷、可平移负荷的资源调用0-1标志位，当协同互动方案选用该灵活性资源是，标志位取值为1，反之为0：
(2)互动性评价，即通过调节方案弥补供电缺口/需求缺口的程度衡量方案互动性：
Figure BDA0003971359690000142
式中：TV、Tp分别是供电高峰期和低谷期的时段长度：Capk是总体互动能力评价指标：
Figure BDA0003971359690000143
Figure BDA0003971359690000151
式中：
Figure BDA0003971359690000152
分别是设备重过载期间和负荷低估期间互动能力指标，
Figure BDA0003971359690000153
分别是高峰期供电缺额，以及低谷期需求缺额：
Figure BDA0003971359690000154
分别是负荷高峰期间储能增出力容量、分布式电源增出力容量、可控负荷削减容量：
Figure BDA0003971359690000155
分别是负荷低谷期储能减出力容量、分布式电源弃用容量、可控负荷增加容量：
(3)控制贴合度评价，即通过方案的场景目标以及电网关键状态量预计控制值与方案执行后的偏差，评价方案整体控制的贴合度；
Figure BDA0003971359690000156
式中：Icontrol为贴合度指标，
Figure BDA0003971359690000157
Cc分别为场景目标值和方案执行后场景目标实际，
Figure BDA0003971359690000158
分别为电网关键状态量预计控制值与方案执行后实际值，该状态量选取依据以下场景需求选取：重要联络线功率、变压器功率、总负荷、总发电量；γc、γp分别是目标值权重系数和状态量权重系数：
(4)响应精准性评价，即通过源-网-荷-储灵活性资源实际响应值与方案指令下达值的偏差衡量各资源响应精准性：
Figure BDA0003971359690000159
式中：
Figure BDA00039713596900001510
为资源i的响应精准性指标，第一项分别表示所调资源时序上的准确性以及资源调用总量上的准确性，λT、λM分别为时序权重系数和总量权重系数：
Figure BDA00039713596900001511
分别为资源i的响应值与指令值。
因此，基于本实施例面向全网应用场景的源网荷储协调互动方案制定，基于日内(日前)省地关口供电计划、分布式电源、统调及非统调机组发电计划、储能电站充放电计划和负荷预测等相关信息，分析预测指定时段全网发电计划与负荷用电需求，实现全网供需情况、重点设备(断面、变电站或线路)负载情况分析，判断未来1-2小时内(次日)是否存在地区电网设备越限、功率倒送、分布式电源消纳等问题，综合考虑各类资源汇聚潜力与调节能力，优化制定源网荷储协同互动控制策略，保障地区电网安全运行需求。
本发明实施例的特征：
1、面向实际电网特点和已有系统成熟数据采集功能，提出从企业中台或调控云上采集源网荷储相关的电网图模、电网运行方式、气象信息、发电计划、负荷预测、大用户可调节负荷、发电站和储能电站调节能力等各类资源数据，构建电源、电网、负荷、储能等可调资源和负荷供电需求模型，对各类资源数据进行分类整理展示，分析发电和用电特征。
2、本发明提出从资源响应能力、电网互动能力和资源调节经济性三个方面构建资源汇聚潜力评估体系，对资源池中各资源单体和各类聚合模型的控制能力、控制效果和调节经济性进行汇聚潜力指标计算，生成带量化协同互动控制指标的资源单体和聚合模型。
3、本发明提出源网荷储应用场景构建方法，对应用场景的特征量进行辨识，明确分析区域范围，构建应用场景模型，制定控制调节的目标。通过对该区域的发电和用电特性进行分析，明确调节手段、调节能力，对该区域进行负荷预测与供电情况分析，明确供需缺口。对总资源池中适用该区域的可调资源进行匹配，生成场景可调资源及调节潜力全景监测。
4、本发明提出协同控制策略制定方法。在明确应用场景模型和约束条件后，抽取相应可调资源生成源网荷储场景资源池，计算该场景可调动资源的响应能力、电网互动能力、调节经济性等汇聚潜力评估指标。通过对各类可调节资源进行组合，生成初步的协同控制方案集。按顺序对方案集中控制方案逐个进行电网安全和设备安全校核。在通过安全校核的方案组中，基于经济性、自治性、用户满意度进行最优协同控制方案筛选。按照筛选出的最优资源协调控制方案，生成对应的调整策略，明确各类资源调节优先级。
5、本发明提出从电网调节贡献和调节效果进行协同控制效果评估的方法。调节贡献评价指标至少包括经济性评价、互动性评价，通过这些指标反映资源参与协同控制对电网的调节贡献。控制性能指标包括控制贴合度评价、响应精准性评价等指标，通过这些指标反映资源参与协同控制的实际调节效果。
典型应用场景构建案例：
案例1：削峰填谷
城市电网负荷用电需求叠加工商业和空调负荷特性，时间段分布不均，呈现出典型的双峰双谷特点，10-13点的午高峰，19-22点的晚高峰，13点和22点后负荷均有个下降过程，凌晨1-5点负荷持续下降，逐步达到谷底。削峰填谷属于全网应用场景，主要特征是不考虑电网网架结构，只考虑发电和负荷供需关系，控制目标是降低电网负荷峰谷差，采取错峰和避峰用电，可调整的资源是大用户的用电时段、中央空调温度和储能充放电计划，场景资源池是实时监测大用户用电情况、中央空调温度和储能电站充放电情况，分析出可调节生产计划的大工业用户、可调节温度的中央空调和储能电站。协同控制过程是负荷低谷储能电站充电，高峰期间放电，中央空调温度在高峰期间尽可能设置在26℃以上，大工业用户负荷采用转移电量进行峰谷差计算及电网安全校核，在转移电量不超过大用户额定容量的20％前提下，尽可能地将高峰时段的供电缺额前移，判断在负荷前移后与原负荷相加是否会超过供电限额，若超出限额则继续向更前的时段转移负荷，当遍历完缺额时段后下一用户参与移峰错峰，直到所有用户参与一遍。控制策略和优先级，一级为调节储能电站充放电计划，二级为控制中央空调温度，三级为调节大用户生产计划。
案例2：局部重过载消除
部分区域负荷增速过快，电网设备如主变、关键线路在负荷高峰期间易发生重过载情况(负载率＝[实际供电负荷/额定容量]×100％，超过80％为重过载现象)，可能诱发设备故障。局部重过载场景特征为指定电网范围，如供电区或10千伏母线，存在重载的主变或线路，控制目标是确保主设备负载率不超80％，控制手段是该区域源网荷储可调资源。从不同平台系统获取数据，经过柔性负荷精细挖掘、汇聚潜力评估，综合考虑负荷侧资源调控目标需求、控制策略、调控时间、维持时间、优先级等因素，以最优互补、可靠性为目标计算负荷资源调节策略。控制策略考虑分布式电源全额消纳，从用户用电体验及电网运行方面考虑，结合电网有序用电方式，设置源网荷储互动调用优先级，设置一级为调整电网运行方式，转移电网负荷，二级为调整储能出力，充分利用储能的快速响应特点，三级为调整柔性负荷，利用柔性负荷调整功率大小，优先级别越小，先进行调用。
以上实施例为本申请的优选实施例，本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进，在不脱离本申请总的构思的前提下，这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种面向电网实际应用场景的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，包括：
步骤1，定期对典型的电网调节应用场景的电网特征量、控制目标和边界约束条件进行梳理，构建典型应用场景模型；
步骤2，分析待研究区域的电网特征量，根据电网特征量匹配典型的应用场景，对该匹配的典型应用场景模型中的控制目标和边界约束条件进行调整，构建符合待研究区域电网特征的应用场景模型；
步骤3，对待研究区域的发电和用电特征进行分析，确定待研究区域的调节手段、调节能力和供需缺口；
步骤4，筛选位于待研究区域电气范围内的源网荷储系统中的可调节资源，并基于控制目标、供需缺口、调节手段和调节能力进行匹配，明确待研究区域内的可调资源；
步骤5，抽取步骤4明确的可调资源生成待研究区域的源网荷储场景资源池；
步骤6，对场景资源池中的各类可调资源进行汇聚潜力评估；
步骤7，对场景资源池中的各类可调资源进行组合，生成初步的协同控制方案集；
步骤8，对各协同控制方案进行安全校核，将通过安全校核后的协同控制方案存入协同控制方案组；
步骤9，以经济性、自治性、用户满意度为目标，从协同控制方案组中筛选最优协同控制方案；
步骤10，按照最优协同控制方案，生成对应的调整策略，并确定方案中各类可调资源的调节优先级。
2.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，所述电网特征量包括各类资源分布及可调节量、电网网架结构及薄弱环节、保电负荷用电需求。
3.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，所述控制目标包括新能源消纳、负荷削峰填谷、重过载消除、电网经济运行、保障居民和工厂必须用电的保电需求。
4.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，所述边界约束条件，根据电网特征量和控制目标进行梳理得到。
5.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，按照场景应用目的将电网调节应用场景分为以下四类典型场景：安全性目标场景、经济性目标场景、保电目标场景、环保性目标场景；
所述安全性目标场景包括主变重过载场景，所述主变重过载场景为：
电网特征量:PT≥80％PTN
控制目标：min(|80％PTN-PT|2+|PT-60％PTN|2)
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中PT、PTN分别为变压器有功和额定功率；
当检测主变有功超过额定容量80％时，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段，将主变负载率降至60％～80％经济运行区间；
所述保电目标场景包括保电需求场景，所述保电需求场景为：
电网特征量：
Figure FDA0003971359680000021
或
Figure FDA0003971359680000022
控制目标：
Figure FDA0003971359680000023
和
Figure FDA0003971359680000024
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
式中
Figure FDA0003971359680000025
为重要用户或者保电用户负荷，
Figure FDA0003971359680000026
为所述用户备用供电主变容量以及负荷，
Figure FDA0003971359680000027
为所述用户备用供电线路容量以及负荷；βN,i和βL,i分别为备用主变及线路备用状态0-1变量；当备用主变或线路处于检修状态，或者相关备自投退出时，则变量取值为0，反之则为1；
当重要用户和保电用户可用备用电源不足时，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段为目标用户提供足够备用容量；
所述环保性目标场景包括新能源消纳场景，所述新能源消纳场景为：
电网特征量：
Figure FDA0003971359680000028
控制目标：
Figure FDA0003971359680000029
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
式中
Figure FDA00039713596800000210
分别为风电和光伏计划出力，
Figure FDA00039713596800000211
分别为风电光伏装机容量，
Figure FDA00039713596800000212
分别为t时段风能、太阳能利用系数；ζw-s为新能源消纳率预警值；
当根据发电计划与出力预测计算新能源消纳率低于预警值后，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段提高新能源消纳率；
所述经济性目标场景包括削峰填谷、电网经济运行场景；
所述削峰填谷场景为：
电网特征量：
Figure FDA0003971359680000031
控制目标：
Figure FDA0003971359680000032
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束
式中
Figure FDA0003971359680000033
分别为原始负荷曲线负荷峰和负荷谷，Pd(t)为源-网-荷-储互动后的负荷，Pd(1)为源-网-荷-储互动后第一个采样点的负荷；ζpeak-valley为峰谷差预警值；
当负荷预测监测发现原始负荷曲线峰谷差大于预警值后，启用该场景，通过源-网-荷-储互动手段平抑负荷曲线；
所述电网经济运行场景是电网正常运行状况的基础场景，当无其他特殊场景需求时，即处于电网经济运行场景，应用场景模型为：
电网特征量：PT≤80％PTN
Figure FDA0003971359680000034
Figure FDA0003971359680000035
控制目标：
Figure FDA0003971359680000036
边界约束条件：储能充放电约束、分布式电源出力约束、电网能量平衡约束、可控负荷约束、输变电设备容量约束；
Cstra为电网经济运行成本，式中：t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量，wfen表示单位负荷转移成本，Pfen(t)表示t时刻转移负荷量；Ng、Nw、Ns、Ne分别表示目标区域传统机组、风机、光伏机组、储能、可削减负荷、可平移负荷个数；Pi(t)和qi(t)分别为大电网输入功率和大电网电价；该场景通过源-网-荷-储互动手段提高全网/局部电网运行经济性。
6.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，构建得到的典型应用场景模型包括新能源消纳、削峰填谷、主变重过载、电网经济运行、负荷保电。
7.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，步骤3中，通过对待研究区域历史和实时的发电和用电特征进行分析，明确调节手段和调节能力；通过对待研究区域进行负荷预测，以及根据发电和电网供电计划，明确供需缺口。
8.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，步骤6所述的汇聚潜力评估是指，从可调资源的响应能力、电网互动能力、资源调节经济性多个方面，对场景资源池中的资源单体和各类资源在汇聚后的调节潜力进行评估。
9.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，步骤9筛选最优协同控制方案从经济性、自治性、用户满意度三个维度进行筛选，筛选最优协同控制方案的目标函数为：
max SI＝αEI+βGHI+γCSI
式中α、β、γ分别为经济性、自治性、用户满意度加权系数；SI、EI、GHI、CSI分别为方案综合评价指标、经济性评价指标、自治性评价指标、用户满意度评价指标；
经济性指标：
Figure FDA0003971359680000041
Figure FDA0003971359680000042
Cstra为电网经济运行成本；C0为电网运行费用基值；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；Pg(t)表示t时刻的机组出力，wg表示机组运行成本，Pw表示t时刻风电出力，ww表示风电出力成本，Ps(t)表示t时刻光伏出力，ws表示光伏出力成本，Pe(t)表示t时刻储能出力，wsn表示分时电价，ΔPl(t)表示t时刻负荷调节量，wfen表示单位负荷转移成本，Pfen(t)表示t时刻转移负荷量；Ng、Nw、Ns、Ne分别表示目标区域传统机组、风机、光伏机组、储能、可削减负荷、可平移负荷个数；Pi(t)和qi(t)分别为大电网输入功率和大电网电价；
自治性指标：
Figure FDA0003971359680000051
式中P0,t为与大电网签订协议的最大允许交易量；
用户满意度指标：
Figure FDA0003971359680000052
CSstra为不同优化调度策略下用户的用电成本，Cbase为用户层定义的费用基值；Pi,t为用户参与需求侧响应后的用电曲线；P0(t)为用户原始用电曲线；Pshed,t为t时刻负荷切除的有功功率。
10.根据权利要求1所述的源网荷储协同互动方案制定方法，其特征在于，步骤10在得到最优协同控制方案后，进一步从经济性、互动性、控制贴合度、响应精准性四个方面进行控制效果和调节能力评价各资源的互动成效：
(1)经济性评价，即通过调用一定负荷比例的方案所选灵活性资源边际成本衡量调节方案的经济性：
I5％＝α∈arg(minF(Padjust,5％))
I5％表示调用5％比例负荷需求的灵活性资源边际成本：计算方式如下：
Figure FDA0003971359680000053
s.t Padjust，5％＝Pg(t)+Pw(t)+Pe(t)+ΔPl(t)+Pfen(t)＝5％P0(t)
Pi(t)+Pg(t)+Pw(t)+Pe(t)+ΔPl(t)+Pfen(t)＝P0(t):α
式中：F为灵活性资源调度成本，t为调度时间，T为调度时段，为整数小时；α为能量平衡方程的对偶变量即灵活性资源的边际价格，表示每增加一单位的灵活性资源调用量使灵活性资源调度成本函数变化的值；bg(t)、bw(t)、bs(t)、be(t)、bsn(t)、bfen(t)分别为机组、风电、光伏、储能、可削减负荷、可平移负荷的资源调用0-1标志位，当协同互动方案选用该灵活性资源是，标志位取值为1，反之为0：
(2)互动性评价，即通过调节方案弥补供电缺口/需求缺口的程度衡量方案互动性：
Figure FDA0003971359680000061
式中：TV、Tp分别是供电高峰期和低谷期的时段长度：Capk是总体互动能力评价指标：
Figure FDA0003971359680000062
Figure FDA0003971359680000063
式中：
Figure FDA0003971359680000064
分别是设备重过载期间和负荷低估期间互动能力指标，
Figure FDA0003971359680000065
分别是高峰期供电缺额，以及低谷期需求缺额：
Figure FDA0003971359680000066
分别是负荷高峰期间储能增出力容量、分布式电源增出力容量、可控负荷削减容量：
Figure FDA0003971359680000067
分别是负荷低谷期储能减出力容量、分布式电源弃用容量、可控负荷增加容量；
(3)控制贴合度评价，即通过方案的场景目标以及电网关键状态量预计控制值与方案执行后的偏差，评价方案整体控制的贴合度；
Figure FDA0003971359680000068
式中：Icontrol为贴合度指标，
Figure FDA0003971359680000069
Cc分别为场景目标值和方案执行后场景目标实际，
Figure FDA00039713596800000610
分别为电网关键状态量预计控制值与方案执行后实际值，该状态量选取依据以下场景需求选取：重要联络线功率、变压器功率、总负荷、总发电量；γc、γp分别是目标值权重系数和状态量权重系数：
(4)响应精准性评价，即通过源-网-荷-储灵活性资源实际响应值与方案指令下达值的偏差衡量各资源响应精准性：
Figure FDA00039713596800000611
式中：
Figure FDA00039713596800000612
为资源i的响应精准性指标，第一项分别表示所调资源时序上的准确性以及资源调用总量上的准确性，λT、λM分别为时序权重系数和总量权重系数：
Figure FDA00039713596800000613
分别为资源i的响应值与指令值。
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