CN115860498A - 面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法，属于配用电优化规划领域，该方法包括：建立信息系统站点供能规划数据集；确定信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；基于信息系统站点供能规划数据集中的数据，建立信息系统站点供能规划模型；求解信息系统站点供能规划模型，制定站点供能规划方案。该方法能够用于信息系统站点的供能规划方案制定，通过建立全局规划模型能够获得高效、经济的规划方案；综合考虑了集中式风电、集中式光伏、分布式光伏和电力网络对于信息系统站点进行供电，能够提高信息系统的绿色用电比例，促进信息系统碳减排。
Description
技术领域
本申请涉及配用电优化规划技术领域，特别涉及一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
背景技术
信息系统是当代人类社会的重要基础设施。随着现代社会的信息化程度不断提高，无信息系统在人类的日常生产生活中日益占据更加重要的地位。我国将5G基站、数据中心等七个基础设施建设领域列为优先发展方向。在此背景下，信息系统站点的数量快速上升。尤其是5G通信的出现，在传输速率、延时等指标上拥有远高于4G通信的性能，近期发展迅猛，未来发展前景较好。
然而，快速的发展的信息系统也使得行业的耗电量大大增加，整个系统的碳排放也相应增长。2020年，我国提出碳达峰、碳中和战略，力争于2030年前实现碳达峰，于2060年前实现碳中和。作为国民经济的重点行业之一，信息通信行业也应该承担相应的社会责任，在国家的低碳发展转型中起到表率作用。2022年国家提出信息通信行业的绿色低碳发展行动计划，再次强调了信息系统的低碳发展目标，明确了信息系统低碳绿色化的重点措施和发展路径。
在信息系统站点上建设分布式可再生能源，如光伏板等，利用绿色可再生能源为信息系统站点供电，实现信息系统站点的低碳化，是一种潜在的解决方案。当前信息行业已经有部分企业开展了相关实践。但是信息系统站点可以建设分布式可再生能源的空间通常有限，且不同站点的情况存在较大差异，因此单靠此方案并不能完全实现信息系统站点的绿色低碳供能。随着我国电力市场建设，从可再生能源电厂(光伏电站、风电场)购买绿电是另一有效技术路线。
目前尚缺少综合统筹考虑通过购买集中式可再生能源和在站点装设分布式可再生能源和储能，实现信息系统站点用电绿色化和低碳化的解决方案。
发明内容
本申请提供一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法、装置、电子设备及存储介质，能够用于信息系统站点的供能规划方案制定，通过建立全局规划模型能够获得高效、经济的规划方案。
本申请第一方面实施例提供一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法，包括以下步骤：建立信息系统站点供能规划数据集，确定所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；根据所述信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型；求解所述信息系统站点供能规划模型，根据求解结果制定站点供能规划方案。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述信息系统站点供能规划数据集包括电网规划数据和站点规划数据。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数包括每个站点在每个时段的储能最小预留能量，其中，任一站点在任一时段的储能最小预留能量为站点在当前场景下储能的最小备用时长对应时段的负荷总和。
可选地，在本申请的一个实施例中，根据所述信息系统站点供能规划数据集建立所述信息系统站点供能规划模型，包括：建立所述信息系统站点供能规划模型决策变量，包括投资决策变量和运行决策变量；其中，所述投资决策变量包括年化投资成本，系统购买集中式光伏容量，系统购买集中式风电容量，站点是否配置光伏决策变量，站点配置储能功率容量，站点配置储能能量容量，站点配置电源容量，站点配置分布式光伏容量；所述运行决策变量包括年化运维成本，年化运行成本，站点储能充电功率，站点储能放电功率，站点储能能量，站点电源功率，站点分布式光伏功率，系统从电网购电功率，系统消纳集中式光伏功率，系统消纳集中式风电功率，系统弃光功率，系统弃风功率；建立所述信息系统站点供能规划目标函数，为年化投资成本，年化运维成本，年化运行成本的总和；建立所述信息系统站点供能规划投资约束，包括站点投资约束和系统投资约束；其中，所述站点投资约束对于站点安装储能、分布式光伏和电源的上限与下限进行限制，所述系统投资约束对于信息系统购买集中式光伏和集中式风电的上下限进行限制；建立所述信息系统站点供能规划运行约束，包括站点运行约束和系统运行约束；所述站点运行约束包括站点功率平衡约束、分布式光伏约束、电源约束和储能约束，所述站点功率平衡约束为任一站点，在任一场景任一时段下从电网获得的功率与从分布式光伏获得的功率之和等于站点的负荷与储能的充放电功率之和，所述分布式光伏约束对分布式光伏出力的上下限进行限制，所述电源约束对电源出力的上下限进行限制，所述储能约束包括储能的能量守恒约束、储能的能量上下限约束、储能的功率上下限约束；所述系统运行约束包括系统功率平衡约束、系统购买集中式光伏和风电约束、系统弃风弃光约束、系统购电约束，所述系统功率平衡约束为任一时刻从电网购入和从可再生能源电厂购入的电能等于系统净负荷，所述系统购买集中式光伏和风电约束对系统购买集中式光伏和风电的上下限进行限制，所述系统弃风弃光约束为被使用和没有被使用的集中式光伏和风电的等式关系，系统购电约束对系统从电网购入电能的下限进行限制；建立所述信息系统站点可再生能源利用率约束，其用于约束信息系统可再生能源利用率不小于预设的可再生能源利用率目标；建立所述信息系统站点供电可靠性约束，用于约束任一站点在任一规划场景的任意时段，储能中保留的能量大于储能的最小预留能量。
可选地，在本申请的一个实施例中，在根据所述求解结果制定站点供能规划方案中，所述求解结果包括：决策变量系统购买集中式光伏容量、系统购买集中式风电容量、站点配置储能功率容量、站点配置储能能量容量、站点配置电源容量、站点配置分布式光伏容量的数值。
本申请第二方面实施例提供一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置，包括：第一建立模块，用于建立信息系统站点供能规划数据集，确定所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；第二建立模块，用于根据所述信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型；制定模块，用于求解所述信息系统站点供能规划模型，根据求解结果制定站点供能规划方案。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述信息系统站点供能规划数据集包括电网规划数据和站点规划数据。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数包括每个站点在每个时段的储能最小预留能量，其中，任一站点在任一时段的储能最小预留能量为站点在当前场景下储能的最小备用时长对应时段的负荷总和。
本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以执行如上述实施例所述的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以执行如上述实施例所述的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
本申请实施例的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法、装置、电子设备及存储介质，能够用于信息系统站点的供能规划方案制定，通过建立全局规划模型能够获得高效、经济的规划方案。同时，综合考虑了集中式风电、集中式光伏、分布式光伏和电力网络对于信息系统站点进行供电，能够提高信息系统的绿色用电比例，促进信息系统碳减排。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法的流程图；
图2为根据本申请实施例的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置的示例图；
图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
图1为根据本申请实施例提供的一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法的流程图。
如图1所示，该面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法包括以下步骤：
在步骤S101中，建立信息系统站点供能规划数据集，确定信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数。
信息系统站点供能规划数据集包括电网规划数据和站点规划数据。
为了便于描述，首先建立数据集的下标体系。其中以D表示规划场景总数量，d表示规划场景下标；以T表示每个场景的时段总数量，t表示时段下标；以M表示待规划站点总数量，m表示待规划站点下标。
电网规划数据可以从电力系统运营方获取，包括每个规划场景的持续天数φd，每个规划场景的标幺化光伏数据
标幺化风电数据
电价数据πd,t、购买集中式光伏的价格数据
和购买集中式风电的价格数据
未完全消纳集中式光伏的惩罚价格
未完全消纳集中式风电的惩罚价格
购买集中式光伏的上限
和购买集中式风电的上限
站点规划数据可以从信息系统运营方获取。包括每个站点配置光伏容量上限
每个站点配置电源容量上限
每个站点设备最大负荷
每个站点配置储能的能量容量上限和
下限
每个站点储能的最小备用时长Sm，每个站点在每个场景下的标幺化负荷数据
储能的充电效率ηc和放电效率ηd，储能的年化固定投资和可变投资系数αStorage和βStorage，电源的年化固定投资和可变投资系数αSource和βSource，光伏的年化固定投资和可变投资系数αSolar和βSolar，以及运维成本系数γ。
信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数包括每个站点在每个时段的储能最小预留能量，其中，任一站点在任一时段的储能最小预留能量为站点在当前场景下储能的最小备用时长对应时段的负荷总和。
确定信息系统每个站点的供电可靠性参数。具体指确定每个站点在每个时段的储能最小预留能量。站点m在规划场景d时段t的储能最小预留能量计算方式如下：
上式中，站点m在规划场景d时段t的储能最小预留能量等于该站点在场景d下Sm个时段的负荷求和，其中τ'是τ除以T的余数。遍历所有的站点m，规划场景d和时段t，得到(M×D×T维)的站点供电可靠性参数
在步骤S102中，根据信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型。
建立信息系统站点供能规划模型，具体步骤如下：
S1021，建立信息系统站点供能规划模型决策变量，包括投资决策变量和运行决策变量。
建立投资决策变量。包括年化投资成本CINV(1×1维)，系统购买集中式光伏容量
(1×1维)，系统购买集中式风电容量
(1×1维)，站点是否配置光伏决策变量
(M×1维)，站点配置储能功率容量
(M×1维)，站点配置储能能量容量
(M×1维)，站点配置电源容量
(M×1维)，站点配置分布式光伏容量
(M×1维)。
建立运行决策变量。包括年化运维成本CMAI(1×1维)，年化运行成本COP(1×1维)，站点储能充电功率
(M×D×T维)，站点储能放电功率
(M×D×T维)，站点储能能量
(M×D×T维)，站点电源功率
(M×D×T维)，站点分布式光伏功率
(M×D×T维)，系统从电网购电功率
(D×T维)，系统消纳集中式光伏功率
(D×T维)，系统消纳集中式风电功率
(D×T维)，系统弃光功率
(D×T维)，系统弃风功率
(D×T维)。
S1022，建立信息系统站点供能规划目标函数C：
C＝CINV+CMAI+COP
其中，CINV为年化投资成本，为信息系统所有站点的年化投资之和，包括储能投资、电源投资和光伏投资：
CMAI为年化运维成本，通过年化投资成本乘以固定系数计算：
CMAI＝γ·CINV
COP为年化运行成本，通过对于所有场景的运行成本求和计算：
其中，
为场景d时段t向电网购电成本，
为场景d时段t购买集中式光伏成本，
为场景d时段t购买集中式风电成本，
为场景d时段t未完全消纳集中式光伏引起的惩罚成本，
为场景d时段t未完全消纳集中式风电引起的惩罚成本。
S1023，建立信息系统站点供能规划投资约束，投资约束分为站点投资约束和系统投资约束。
站点投资约束为：
该约束对于站点安装储能、分布式光伏和电源的上限与下限做出限制。
系统投资约束为：
该约束对于信息系统购买集中式光伏和集中式风电的上下限做出限制。
S1024，建立信息系统站点供能规划运行约束，运行约束分为站点运行约束和系统运行约束
建立站点运行约束，包括站点功率平衡约束、分布式光伏约束、电源约束和储能约束。
站点功率平衡约束为：
该约束限制任意站点m，在场景d时段t下从电网获得的功率
与从分布式光伏
获得的功率之和等于站点的负荷
与储能的充放电功率
之和。
分布式光伏约束为：
该约束对于分布式光伏出力的上下限做出限制。
电源约束为：
该约束对于电源出力的上下限做出限制。
储能约束包括储能的能量守恒约束、储能的能量上下限约束、储能的功率上下限约束。其中储能的能量守恒约束为：
储能的能量上下限约束为：
储能的功率上下限约束为：
建立系统运行约束，包括系统功率平衡约束、系统购买集中式光伏和风电约束、系统弃风弃光约束、系统购电约束。
系统功率平衡约束为：
该约束限制任意时刻从电网购入和从可再生能源电厂购入的电能等于系统净负荷。
系统购买集中式光伏和风电约束为：
该约束对于系统购买集中式光伏和风电的上下限做出限制。
系统弃风弃光约束为：
该约束是被使用和没有被使用的集中式光伏和风电的等式关系。
系统购电约束为：
该约束对于系统从电网购入电能的下限做出限制。
S1025，建立信息系统站点可再生能源利用率约束，其具体形式为：
其中，K为信息系统可再生能源利用率，要求其大于等于事先给定的可再生能源利用率目标Kreq。
S1026，建立信息系统站点供电可靠性约束，其具体形式为：
其中
由S1022计算得到。上式的供电可靠性约束要求任意站点m在任意规划场景d的任意时段t，储能中保留的能量需大于储能的最小预留能量。
在步骤S103中，求解信息系统站点供能规划模型，根据求解结果制定站点供能规划方案。
可选地，在本申请的一个实施例中，求解结果包括：决策变量系统购买集中式光伏容量、系统购买集中式风电容量、站点配置储能功率容量、站点配置储能能量容量、站点配置电源容量、站点配置分布式光伏容量的数值。
将上述建立的信息系统站点供能规划模型输入到商业化优化求解软件中，求得模型的最优解，并输出决策变量系统购买集中式光伏容量
系统购买集中式风电容量
站点配置储能功率容量
站点配置储能能量容量
站点配置电源容量
站点配置分布式光伏容量
的数值，形成站点供能规划方案。
根据本申请实施例提出的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法，所建立的信息系统站点供能规划模型，相比于各个站点独立优化求解供能规划方案，具有更大的寻优空间，能够通过全局优化获得高效、经济的规划方案。在规划信息系统站点供能方案时，将站点供电可靠性约束纳入了考虑，保障了信息系统站点运行时的供电可靠性。同时，综合考虑了集中式风电、集中式光伏、分布式光伏和电力网络对于信息系统站点进行供电，能够提高信息系统的绿色用电比例，促进信息系统碳减排。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置。
图2为根据本申请实施例的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置的示例图。
如图2所示，该面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置10包括：第一建立模块100、第二建立模块200和制定模块300。
其中，第一建立模块100，用于建立信息系统站点供能规划数据集，确定信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数。第二建立模块200，用于根据信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型。制定模块300，用于求解信息系统站点供能规划模型，根据求解结果制定站点供能规划方案。
可选地，在本申请的实施例中，信息系统站点供能规划数据集包括电网规划数据和站点规划数据。
可选地，在本申请的实施例中，信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数包括每个站点在每个时段的储能最小预留能量，其中，任一站点在任一时段的储能最小预留能量为站点在当前场景下储能的最小备用时长对应时段的负荷总和。
可选地，在本申请的实施例中，根据信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型，包括：
建立信息系统站点供能规划模型决策变量，包括投资决策变量和运行决策变量；其中，投资决策变量包括年化投资成本，系统购买集中式光伏容量，系统购买集中式风电容量，站点是否配置光伏决策变量，站点配置储能功率容量，站点配置储能能量容量，站点配置电源容量，站点配置分布式光伏容量；运行决策变量包括年化运维成本，年化运行成本，站点储能充电功率，站点储能放电功率，站点储能能量，站点电源功率，站点分布式光伏功率，系统从电网购电功率，系统消纳集中式光伏功率，系统消纳集中式风电功率，系统弃光功率，系统弃风功率；
建立信息系统站点供能规划目标函数，为年化投资成本，年化运维成本，年化运行成本的总和；
建立信息系统站点供能规划投资约束，包括站点投资约束和系统投资约束；其中，站点投资约束对于站点安装储能、分布式光伏和电源的上限与下限进行限制，系统投资约束对于信息系统购买集中式光伏和集中式风电的上下限进行限制；
建立信息系统站点供能规划运行约束，包括站点运行约束和系统运行约束；站点运行约束包括站点功率平衡约束、分布式光伏约束、电源约束和储能约束，站点功率平衡约束为任一站点，在任一场景任一时段下从电网获得的功率与从分布式光伏获得的功率之和等于站点的负荷与储能的充放电功率之和，分布式光伏约束对分布式光伏出力的上下限进行限制，电源约束对电源出力的上下限进行限制，储能约束包括储能的能量守恒约束、储能的能量上下限约束、储能的功率上下限约束；系统运行约束包括系统功率平衡约束、系统购买集中式光伏和风电约束、系统弃风弃光约束、系统购电约束，系统功率平衡约束为任一时刻从电网购入和从可再生能源电厂购入的电能等于系统净负荷，系统购买集中式光伏和风电约束对系统购买集中式光伏和风电的上下限进行限制，系统弃风弃光约束为被使用和没有被使用的集中式光伏和风电的等式关系，系统购电约束对系统从电网购入电能的下限进行限制。
建立信息系统站点可再生能源利用率约束，其用于约束信息系统可再生能源利用率不小于预设的可再生能源利用率目标；
建立信息系统站点供电可靠性约束，用于约束任一站点在任一规划场景的任意时段，储能中保留的能量大于储能的最小预留能量。
可选地，在本申请的实施例中，在根据求解结果制定站点供能规划方案中，求解结果包括：决策变量系统购买集中式光伏容量、系统购买集中式风电容量、站点配置储能功率容量、站点配置储能能量容量、站点配置电源容量、站点配置分布式光伏容量的数值。
需要说明的是，前述对面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法实施例的解释说明也适用于该实施例的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置，所建立的信息系统站点供能规划模型，相比于各个站点独立优化求解供能规划方案，具有更大的寻优空间，能够通过全局优化获得高效、经济的规划方案。在规划信息系统站点供能方案时，将站点供电可靠性约束纳入了考虑，保障了信息系统站点运行时的供电可靠性。同时，综合考虑了集中式风电、集中式光伏、分布式光伏和电力网络对于信息系统站点进行供电，能够提高信息系统的绿色用电比例，促进信息系统碳减排。
图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器301、处理器302及存储在存储器301上并可在处理器302上运行的计算机程序。
处理器302执行程序时实现上述实施例中提供的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口303，用于存储器301和处理器302之间的通信。
存储器301，用于存放可在处理器302上运行的计算机程序。
存储器301可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器301、处理器302和通信接口303独立实现，则通信接口303、存储器301和处理器302可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器301、处理器302及通信接口303，集成在一块芯片上实现，则存储器301、处理器302及通信接口303可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器302可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
Claims (10)
1.一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立信息系统站点供能规划数据集，确定所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；
根据所述信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型；
求解所述信息系统站点供能规划模型，根据求解结果制定站点供能规划方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息系统站点供能规划数据集包括电网规划数据和站点规划数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数包括每个站点在每个时段的储能最小预留能量，其中，任一站点在任一时段的储能最小预留能量为站点在当前场景下储能的最小备用时长对应时段的负荷总和。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信息系统站点供能规划数据集建立所述信息系统站点供能规划模型，包括：
建立所述信息系统站点供能规划模型决策变量，包括投资决策变量和运行决策变量；其中，所述投资决策变量包括年化投资成本，系统购买集中式光伏容量，系统购买集中式风电容量，站点是否配置光伏决策变量，站点配置储能功率容量，站点配置储能能量容量，站点配置电源容量，站点配置分布式光伏容量；所述运行决策变量包括年化运维成本，年化运行成本，站点储能充电功率，站点储能放电功率，站点储能能量，站点电源功率，站点分布式光伏功率，系统从电网购电功率，系统消纳集中式光伏功率，系统消纳集中式风电功率，系统弃光功率，系统弃风功率；
建立所述信息系统站点供能规划目标函数，为年化投资成本，年化运维成本，年化运行成本的总和；
建立所述信息系统站点供能规划投资约束，包括站点投资约束和系统投资约束；其中，所述站点投资约束对于站点安装储能、分布式光伏和电源的上限与下限进行限制，所述系统投资约束对于信息系统购买集中式光伏和集中式风电的上下限进行限制；
建立所述信息系统站点供能规划运行约束，包括站点运行约束和系统运行约束；所述站点运行约束包括站点功率平衡约束、分布式光伏约束、电源约束和储能约束，所述站点功率平衡约束为任一站点，在任一场景任一时段下从电网获得的功率与从分布式光伏获得的功率之和等于站点的负荷与储能的充放电功率之和，所述分布式光伏约束对分布式光伏出力的上下限进行限制，所述电源约束对电源出力的上下限进行限制，所述储能约束包括储能的能量守恒约束、储能的能量上下限约束、储能的功率上下限约束；所述系统运行约束包括系统功率平衡约束、系统购买集中式光伏和风电约束、系统弃风弃光约束、系统购电约束，所述系统功率平衡约束为任一时刻从电网购入和从可再生能源电厂购入的电能等于系统净负荷，所述系统购买集中式光伏和风电约束对系统购买集中式光伏和风电的上下限进行限制，所述系统弃风弃光约束为被使用和没有被使用的集中式光伏和风电的等式关系，系统购电约束对系统从电网购入电能的下限进行限制；
建立所述信息系统站点可再生能源利用率约束，其用于约束信息系统可再生能源利用率不小于预设的可再生能源利用率目标；
建立所述信息系统站点供电可靠性约束，用于约束任一站点在任一规划场景的任意时段，储能中保留的能量大于储能的最小预留能量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述求解结果制定站点供能规划方案中，所述求解结果包括：决策变量系统购买集中式光伏容量、系统购买集中式风电容量、站点配置储能功率容量、站点配置储能能量容量、站点配置电源容量、站点配置分布式光伏容量的数值。
6.一种面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定装置，其特征在于，包括：
第一建立模块，用于建立信息系统站点供能规划数据集，确定所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数；
第二建立模块，用于根据所述信息系统站点供能规划数据集建立信息系统站点供能规划模型；
制定模块，用于求解所述信息系统站点供能规划模型，根据求解结果制定站点供能规划方案。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信息系统站点供能规划数据集包括电网规划数据和站点规划数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信息系统中每一个站点的供电可靠性约束参数包括每个站点在每个时段的储能最小预留能量，其中，任一站点在任一时段的储能最小预留能量为站点在当前场景下储能的最小备用时长对应时段的负荷总和。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的面向绿色低碳的信息系统站点供能规划方案制定方法。
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| WO2021098352A1 (zh) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | 国网福建省电力有限公司 | 一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法 |
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| CN114626613A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-14 | 中国能源建设集团甘肃省电力设计院有限公司 | 考虑风光互补的输储联合规划方法 |
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2022
- 2022-12-29 CN CN202211707050.4A patent/CN115860498B/zh active Active
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