CN115935664A - 一种网储协同规划方法、系统、介质及设备 - Google Patents

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CN115935664A CN202211604549.2A CN202211604549A CN115935664A CN 115935664 A CN115935664 A CN 115935664A CN 202211604549 A CN202211604549 A CN 202211604549A CN 115935664 A CN115935664 A CN 115935664A
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邓娇娇
杨钤
李志远
王建学
郑晓明
刘红丽
荆永明
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Xian Jiaotong University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
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Xian Jiaotong University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种网储协同规划方法、系统、介质及设备，以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；基于输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况，实现投资成本与运行成本的最小化。

Description

一种网储协同规划方法、系统、介质及设备
技术领域
本发明属于电力系统中的规划评估技术领域，具体涉及一种网储协同规划方法、系统、介质及设备。
背景技术
随着新型电力系统的构建，未来电力负荷将会持续增长，新能源的渗透率也会逐渐提高。负荷的快速增长将会给现有的输电网架施加压力，当网架难以满足大量负荷的需求时，则会导致输电线路阻塞问题的发生，电力电量平衡会面临严峻挑战。同时，由于新能源的电源随机性与波动性的特点，常规的火电机组难以满足电源与负荷双重不确定的灵活性需求，这将会导致弃风弃光现象的频繁出现，新能源消纳的问题日益显著。如何解决电力系统中电力电量平衡与新能源消纳问题，这对于电力系统规划领域的研究提出了更高的要求。在规划研究领域，输电线路的投建被认为是缓解输电阻塞的有效手段。而鉴于储能元件削峰填谷、平抑波动的特点，其被认为是提高电力系统灵活性，满足新能源消纳需求的理想元件之一。近些年来围绕输电网扩展规划与储能规划各自都拥有大量的研究，而两者的联合规划可以从电力系统规划的全局层面出发，充分考虑输电网与储能的效益与两者在运行层面上的相互作用。因此研究输电网-储能联合规划模型对于满足电力负荷增长需求、提高电力系统灵活性并减少电力系统投资与运行的成本具有重要意义。
为了考虑电力系统复杂的不确定性因素，目前为止，规划领域的优化模型主要有随机优化模型与鲁棒优化模型。其中，随机优化模型模拟不确定因素的方法主要有期望值、多场景与机会约束模型等，其模型的构建需要考虑不确定因素的概率分布或者用典型场景近似表达不确定性。而实际上，电力系统中的不确定性因素极其复杂，同时又相互耦合，难以用数学概率分布形式准确表达，同时选取典型场景的方法也难以全面考虑电力系统中不确定性的因素变化情况，因此随机优化模型得出的规划结果可靠性难以保证。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种网储协同规划方法、系统、介质及设备，用于解决网储协同规划中充分考虑新能源与负荷波动不确定性的技术问题。
本发明采用以下技术方案：
一种网储协同规划方法，包括以下步骤：
S1、以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；
S2、建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对步骤S1得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；
S3、基于步骤S2确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
具体的，步骤S1中，目标函数为：
minCLine,Inv+CStorage,Inv+COpe+maxminΔCOpe
其中，CLine,Inv为输电线路投资成本；CStorage,Inv为储能投资成本；COpe为系统常规情况下运行成本；ΔCOpe为系统极端情况下调节运行成本。
3.根据权利要求2所述的网储协同规划方法，其特征在于，基于电力系统基本技术数据、拟投建元件的技术数据和财政部门对输电线路与储能投建的预算信息建立目标函数，电力系统基本技术数据包括电力系统中各类型电源的技术参数，已有与待选的输电网架及网络参数，待选的储能元件参数，负荷需求及新能源发电的历史或预测信息；拟投建元件的技术数据包括拟投建输电线路的输电线路走廊位置与技术参数，拟投建储能的节点位置与技术参数。
具体的，步骤S2中，规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束包括：
输电线路的投建约束：
Figure BDA0003996941860000031
Figure BDA0003996941860000032
其中，CLine,Inv为输电线路的总投资成本，ΩLine为输电线路集合；Ω′Line为待选输电线路集合；
Figure BDA0003996941860000033
为线路投建状态，为0-1变量；
Figure BDA0003996941860000034
为线路投建成本；
储能的投建约束：
Figure BDA0003996941860000035
Figure BDA0003996941860000036
Figure BDA0003996941860000037
其中，CStorage,Inv为拟投建的各个储能投资成本之和，ΩStorage为储能集合；
Figure BDA0003996941860000038
为储能最大允许的投建容量；
Figure BDA0003996941860000039
分别为储能实际投建容量和电量；
Figure BDA00039969418600000310
为储能投建成本；
Figure BDA00039969418600000311
为储能电量和容量的比例。
具体的，步骤S3中，常规情况的确定形式下运行阶段的约束条件具体为：
运行成本项COpe
COpe＝CThermal,u+CThermal,d+CThermal,fuel
火电机组的启动成本CThermal,u：
Figure BDA00039969418600000312
火电机组的停机成本CThermal,d：
Figure BDA0003996941860000041
火电机组的燃料成本CThermal,fuel：
Figure BDA0003996941860000042
其中，ΩThermal为火电机组集合；ΩT为时段集合；CThermal,u/CThermal,d为火电机组启停成本；CThermal,fuel为火电机组燃料成本；
Figure BDA0003996941860000043
为火电机组单位启停成本；Fi(·)为火电机组燃料成本函数；
Figure BDA0003996941860000044
为火电机组出力；
Figure BDA0003996941860000045
为火电机组启动和停机状态。
火电机组运行约束
机组运行状态的逻辑约束：
Figure BDA0003996941860000046
Figure BDA0003996941860000047
机组出力的上下限约束：
Figure BDA0003996941860000048
Figure BDA0003996941860000049
机组的运行爬坡约束：
Figure BDA00039969418600000410
Figure BDA00039969418600000411
机组最小开机时间约束：
Figure BDA00039969418600000412
机组最小停机时间约束：
Figure BDA00039969418600000413
其中，
Figure BDA00039969418600000414
为火电机组运行状态；
Figure BDA00039969418600000415
为火电机组上下可调整容量；
Figure BDA0003996941860000051
为火电机组最大/最小出力；
Figure BDA0003996941860000052
为火电机组上下爬坡速率；
Figure BDA0003996941860000053
为火电机组最短开停机时间；
新能源机组运行约束
新能源机组的出力上下限约束：
Figure BDA0003996941860000054
新能源机组最高弃电率约束：
Figure BDA0003996941860000055
Figure BDA0003996941860000056
其中，ΩNE为新能源机组集合；
Figure BDA0003996941860000057
为新能源机组预测资源系数；
Figure BDA0003996941860000058
为新能源机组装机容量；
Figure BDA0003996941860000059
为新能源机组弃电功率；ρNE为新能源最高允许弃电率；
储能运行约束
储能充放电功率上下限约束：
Figure BDA00039969418600000510
Figure BDA00039969418600000511
限制储能同充同放约束：
Figure BDA00039969418600000512
储能电量的上下限约束：
Figure BDA00039969418600000513
储能充放电过程的时序约束：
Figure BDA00039969418600000514
储能电量调节周期约束：
Figure BDA00039969418600000515
其中，k为正整数；
Figure BDA0003996941860000061
为储能调节周期；
Figure BDA0003996941860000062
为储能初始电量比例；
Figure BDA0003996941860000063
为储能充放电效率；
Figure BDA0003996941860000064
为储能充放电状态；
Figure BDA0003996941860000065
为储能充电功率和放电功率；
Figure BDA0003996941860000066
为储能存储电量；
节点运行约束
系统在运行的过程中，每个时刻各个节点满足功率功率平衡的约束：
Figure BDA0003996941860000067
其中，ΩNode为节点集合；ΩLine,s(n)/ΩLine,e(n)为与节点n相连的线路集合；
Figure BDA0003996941860000068
为线路潮流；
Figure BDA0003996941860000069
为负荷预测功率；
输电线路运行约束
线路潮流采用直流潮流模型：
Figure BDA00039969418600000610
线路潮流不越限的约束：
Figure BDA00039969418600000611
其中，θs,t/θe,t为线路首末两端节点相角；
Figure BDA00039969418600000612
为线路传输容量；xi为线路电抗。
具体的，步骤S3中，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模具体为：
新能源不确定性
新能源的不确定性考虑新能源在常规情况下的向上与向下波动：
Figure BDA00039969418600000613
新能源机组的偏差状态逻辑约束：
Figure BDA00039969418600000614
新能源的不确定需要满足在预算范围内的约束：
Figure BDA0003996941860000071
其中，
Figure BDA0003996941860000072
为新能源机组实际资源系数；
Figure BDA0003996941860000073
为新能源机组不确定性偏差；
Figure BDA0003996941860000074
为新能源机组不确定性偏差状态，为0-1变量；
Figure BDA0003996941860000075
为新能源不确定性预算；
负荷不确定性
在常规情况下的向上与向下波动的约束：
Figure BDA0003996941860000076
负荷偏差状态的逻辑约束：
Figure BDA0003996941860000077
负荷不确定性预算的约束：
Figure BDA0003996941860000078
其中，
Figure BDA0003996941860000079
为负荷的实际需求；
Figure BDA00039969418600000710
为负荷不确定性偏差；
Figure BDA00039969418600000711
为负荷不确定性偏差状态，为0-1变量；
Figure BDA00039969418600000712
为负荷不确定性预算。
具体的，步骤S3中，极端情况场景s下运行阶段约束，场景s下的约束具体为：
运行成本项
极端情况下切负荷的成本与新能源超额弃电的成本
ΔCOpe＝ΔCLoad+ΔCNE
极端情况下切负荷成本为切负荷电量与单位切负荷成本的乘积
ΔCLoad＝cLoadΔEShed
极端情况下新能源超额弃电成本为新能源超额弃电电量与单位超额弃电成本的乘积
ΔCNE＝cNEΔECurt
其中，ΔCLoad为极端情况下切负荷成本；ΔCNE为极端情况下新能源超额弃电成本；ΔEShed为极端情况下切负荷电量；ΔECurt为极端情况下新能源超额弃电量；cLoad为单位切负荷成本；cNE为单位新能源超额弃电成本；
火电机组运行约束
极端情况下，火电机组的出力约束：
Figure BDA0003996941860000081
Figure BDA0003996941860000082
Figure BDA0003996941860000083
Figure BDA0003996941860000084
火电机组的爬坡约束：
Figure BDA0003996941860000085
Figure BDA0003996941860000086
其中，
Figure BDA0003996941860000087
为极端情况下火电机组出力；
Figure BDA0003996941860000088
为极端情况下火电机组功率上下调整量；
新能源机组运行约束
极端情况下，新能源机组的出力上下限约束：
Figure BDA0003996941860000089
新能源机组超出最高弃电率的超额电量约束：
Figure BDA00039969418600000810
Figure BDA00039969418600000811
ΔECurt≥0
其中，
Figure BDA00039969418600000812
为极端情况下新能源机组弃电功率；
储能运行约束
极端情况下，储能充放电功率上下限约束：
Figure BDA00039969418600000813
Figure BDA0003996941860000091
限制储能同充同放约束：
Figure BDA0003996941860000092
储能电量的上下限约束：
Figure BDA0003996941860000093
储能充放电过程的时序约束：
Figure BDA0003996941860000094
储能电量调节周期约束：
Figure BDA0003996941860000095
其中，
Figure BDA0003996941860000096
为极端情况下储能充放电状态；
Figure BDA0003996941860000097
为极端情况下储能充放电效率；
Figure BDA0003996941860000098
为极端情况下储能存储电量；
切负荷约束
极端情况下，切负荷功率上下限约束：
Figure BDA0003996941860000099
切负荷电量约束：
Figure BDA00039969418600000910
其中，
Figure BDA00039969418600000911
为切负荷功率；
节点运行约束
极端情况下，每个时刻各个节点满足功率功率平衡的约束：
Figure BDA00039969418600000912
其中，
Figure BDA0003996941860000101
为极端情况下的线路潮流；
输电线路运行约束
极端情况下，线路潮流同样采用直流潮流模型：
Figure BDA0003996941860000102
线路潮流不越限的约束：
Figure BDA0003996941860000103
其中，
Figure BDA0003996941860000104
为极端情况下线路首末两端节点相角。
第二方面，本发明实施例提供了一种网储协同规划系统，包括：
函数模块，以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；
约束模块，建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对函数模块得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；
规划模块，基于约束模块确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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计算机程序时实现上述网储协同规划方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述网储协同规划方法的步骤。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
一种网储协同规划方法，建立输电网-储能联合规划模型，充分考虑了火电机组、新能源机组、储能、节点与输电线路的运行约束和时序间的耦合关系，较为准确地刻画了电力系统的运行过程中的状态。不确定性建模的过程中，充分考虑长期运行过程中新能源电源与负荷的变化，同时为避免规划结果过于保守，对两者的不确定性预算也加以约束。最后，采用鲁棒优化的方法，构建了两阶段的模型，最小化输电网与储能的投资成本、常规情况下的运行成本，校核极端情况下的不确定性，充分保证了规划结果的可靠性。
进一步的，目标函数的运行成本考虑了，在规划决策之后，常规情况下火电机组的煤耗成本与启停成本，极端情况下失负荷与弃新能源的惩罚成本。保证了机组常规情况下运行的经济性与最坏情况下运行的可靠性。
进一步的，包括系统的网架信息、机组的容量、出力特性等在内的电力系统基本技术数据将用于构建网储协同规划模型中运行阶段的目标函数与相关约束。拟投建元件的技术数据，以及财政部门对输电线路与储能投建的预算信息将用于构建网储协同规划模型中拟投建元件的待选集、投建决策阶段的目标函数与约束条件。
进一步的，输电线路与储能投资决策的约束保证了拟投建元件的数量符合实际系统的情况，同时投建成本能够在预算范围之内。
进一步的，常规情况下运行阶段的约束条件保证了系统中各类型元件，常规情况下运行能够符合自身的技术特性，同时满足系统的网络约束。
进一步的，对负荷与新能源发电不确定性进行建模，仅需要了解不确定参数的变化范围，不必对不确定参数进行概率上的精确刻画，减小了模型的复杂度，同时保证了规划结果的鲁棒性。
进一步的，极端情况下运行阶段的约束条件保证了系统中各类型元件，极端情况下运行能够符合自身的技术特性，同时满足系统的网络约束，且充分考虑负荷与新能源发电不确定性对规划结果的影响。
可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
综上所述，本发明用于在电力系统规划评估中联合规划输电网架与储能元件，充分考虑新能源与负荷的不确定性，提高规划结果的可靠性，获取输电网与储能的规划方案，满足运行阶段的校核，实现投资成本与运行成本的最小化。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明流程示意图；
图2为系统网架结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术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，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
本发明提供了一种网储协同规划方法，用于在电力系统规划评估获取输电网与储能的规划方案，并能可靠地满足运行阶段的校核，在此基础之上实现投资成本与运行成本的最小化；通过输电网-储能联合规划模型充分考虑了火电机组、新能源机组、储能、节点与输电线路的运行约束和时序间的耦合关系，较为准确地刻画了电力系统的运行过程中的状态；不确定性建模的过程中，充分考虑长期运行过程中新能源电源与负荷的变化，同时为避免规划结果过于保守，对两者的不确定性预算也加以约束；最后，采用鲁棒优化的方法，构建了两阶段的模型，最小化输电网与储能的投资成本、常规情况下的运行成本，校核极端情况下的不确定性，充分保证了规划结果的可靠性。本发明能够充分保证规划的结果能够满足负荷与新能源波动性的运行要求，具有很好的鲁棒性，同时在保证了运行要求可靠性的基础之上，以投资运行成本最小为目标，也保证了规划结果的经济性。
鲁棒优化则具有以下优点：
(1)相对于随机优化需要不确定变量具体的概率密度函数，鲁棒优化仅需要不确定变量的变化范围即可；
(2)鲁棒优化得到的规划方案能够满足不确定参数所有变化范围的需求，而不是像随机规划那样给出一个约束条件满足的概率。
因此，为保证输电网-储能联合规划结果的可靠性，应采用鲁棒优化的方法建立协同规划模型。
请参阅图1，本发明一种网储协同规划方法，包括以下步骤：
S1、基于电力系统基本技术数据、拟投建元件的技术数据和财政部门对输电线路与储能投建的预算信息；
1、电力系统基本技术数据包括：
电力系统中各类型电源的技术参数，已有与待选的输电网架及网络参数，待选的储能元件参数，负荷需求及新能源发电的历史或预测信息。
2、拟投建元件的技术数据：
拟投建输电线路的输电线路走廊位置与技术参数，拟投建储能的节点位置与技术参数。
3、财政部门对输电线路与储能投建的预算信息。
目标函数为：
minCLine,Inv+CStorage,Inv+COpe+maxminΔCOpe    (1)
其中，CLine,Inv为输电线路投资成本；CStorage,Inv为储能投资成本；COpe为系统常规情况下运行成本；ΔCOpe为系统极端情况下调节运行成本。
S2、以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；
S3、建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的成本与约束条件；
(1)输电线路的投建约束
输电线路的总投资成本为待选输电线路集合中，拟投建的各条输电线路投资成本之和，表达式为式(2)；对于已经存在的输电线路网架的投建状态设置为恒为1的常量，表达式为(3)。
Figure BDA0003996941860000151
Figure BDA0003996941860000152
其中，ΩLine为输电线路集合；Ω′Line为待选输电线路集合；
Figure BDA0003996941860000153
为线路投建状态，为0-1变量；
Figure BDA0003996941860000154
为线路投建成本。
(2)构建储能的投建约束
储能的总投资成本为储能集合中，拟投建的各个储能投资成本之和，表达式为(4)；储能最大允许的投建容量约束表达式为(5)；投建的储能的电量与容量之间的比例关系约束表达式为(6)。
Figure BDA0003996941860000155
Figure BDA0003996941860000156
Figure BDA0003996941860000157
其中，ΩStorage为储能集合；
Figure BDA0003996941860000158
为储能最大允许的投建容量；
Figure BDA0003996941860000159
为储能实际投建容量/电量；
Figure BDA00039969418600001510
为储能投建成本；
Figure BDA00039969418600001511
为储能电量和容量的比例。
S3、当输电线路与储能的投资决策确定后，建立运行阶段的约束条件，保证各个元件各个时刻的运行状态满足系统运行的要求。
S301、不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况的确定形式下运行阶段的约束条件；
(1)运行成本项
运行成本主要考虑火电机组运行过程中产生的成本，主要包括火电机组的启动成本(8)、火电机组的停机成本(9)、火电机组的燃料成本(10)。
COpe＝CThermal,u+CThermal,d+CThermal,fuel    (7)
Figure BDA00039969418600001512
Figure BDA00039969418600001513
Figure BDA0003996941860000161
其中，ΩThermal为火电机组集合；ΩT为时段集合；CThermal,u/CThermal,d为火电机组启停成本；CThermal,fuel为火电机组燃料成本；
Figure BDA0003996941860000162
为火电机组单位启停成本；Fi(·)为火电机组燃料成本函数；
Figure BDA0003996941860000163
为火电机组出力；
Figure BDA0003996941860000164
为火电机组启动和停机状态。
(2)火电机组运行约束
本模型中考虑火电机组的运行为典型的机组组合问题，约束条件主要包括机组运行状态的逻辑约束(11)～(12)、机组出力的上下限约束(13)～(14)、机组的运行爬坡约束(15)～(16)、机组最小开机时间约束(17)、机组最小停机时间约束(18)。
Figure BDA0003996941860000165
Figure BDA0003996941860000166
Figure BDA0003996941860000167
Figure BDA0003996941860000168
Figure BDA0003996941860000169
Figure BDA00039969418600001610
Figure BDA00039969418600001611
Figure BDA00039969418600001612
其中，
Figure BDA00039969418600001613
为火电机组运行状态；
Figure BDA00039969418600001614
为火电机组上下可调整容量；
Figure BDA00039969418600001615
为火电机组最大/最小出力；
Figure BDA00039969418600001616
为火电机组上下爬坡速率；
Figure BDA00039969418600001617
为火电机组最短开停机时间。
(3)新能源机组运行约束
确定形式的模型下不考虑新能源机组的不确定性，约束主要包括新能源机组的出力上下限约束(19)、新能源机组最高弃电率约束(20)～(21)。
Figure BDA00039969418600001618
Figure BDA0003996941860000171
Figure BDA0003996941860000172
其中，ΩNE为新能源机组集合；
Figure BDA0003996941860000173
为新能源机组预测资源系数；
Figure BDA0003996941860000174
为新能源机组装机容量；
Figure BDA0003996941860000175
为新能源机组弃电功率；ρNE为新能源最高允许弃电率。
(4)储能运行约束
储能元件的运行约束条件主要包括储能充放电功率上下限约束(22)～(23)、限制储能同充同放约束(24)、储能电量的上下限约束(25)、储能充放电过程的时序约束(26)、储能电量调节周期约束(27)。
Figure BDA0003996941860000176
Figure BDA0003996941860000177
Figure BDA0003996941860000178
Figure BDA0003996941860000179
Figure BDA00039969418600001710
Figure BDA00039969418600001711
其中，k为正整数；
Figure BDA00039969418600001712
为储能调节周期；
Figure BDA00039969418600001713
为储能初始电量比例；
Figure BDA00039969418600001714
为储能充放电效率；
Figure BDA00039969418600001715
为储能充放电状态；
Figure BDA00039969418600001716
为储能充电功率和放电功率；
Figure BDA00039969418600001717
为储能存储电量。
(5)节点运行约束
系统在运行的过程中，每个时刻各个节点都应该满足功率功率平衡的约束，表达式为(28)。
Figure BDA00039969418600001718
Figure BDA0003996941860000181
其中，ΩNode为节点集合；ΩLine,s(n)/ΩLine,e(n)为与节点n相连的线路集合；
Figure BDA0003996941860000182
为线路潮流；
Figure BDA0003996941860000183
为负荷预测功率。
(6)输电线路运行约束
本模型中线路潮流采用直流潮流模型，表达式为(29)；线路潮流不越限的约束，表达式为(30)。
Figure BDA0003996941860000184
Figure BDA0003996941860000185
其中，θs,t/θe,t为线路首末两端节点相角；
Figure BDA0003996941860000186
为线路传输容量；xi为线路电抗。
S302、对负荷与新能源发电的不确定性进行建模；
(1)新能源不确定性
新能源的不确定性考虑新能源在常规情况下的向上与向下波动，表达式为(31)；新能源机组的偏差状态逻辑约束表达式为(32)；新能源的不确定需要满足在预算范围内的约束，表达式为(33)。
Figure BDA0003996941860000187
Figure BDA0003996941860000188
Figure BDA0003996941860000189
其中，
Figure BDA00039969418600001810
为新能源机组实际资源系数；
Figure BDA00039969418600001811
为新能源机组不确定性偏差；
Figure BDA00039969418600001812
为新能源机组不确定性偏差状态，为0-1变量；
Figure BDA00039969418600001813
为新能源不确定性预算。
(2)负荷不确定性
与新能源的不确定性相同，负荷的不确定性同样需要考虑在常规情况下的向上与向下波动的约束(34)、负荷偏差状态的逻辑约束(35)、负荷不确定性预算的约束(36)。
Figure BDA0003996941860000191
Figure BDA0003996941860000192
Figure BDA0003996941860000193
其中，
Figure BDA0003996941860000194
为负荷的实际需求；
Figure BDA0003996941860000195
为负荷不确定性偏差；
Figure BDA0003996941860000196
为负荷不确定性偏差状态，为0-1变量；
Figure BDA0003996941860000197
为负荷不确定性预算。
S303、考虑极端情况场景s下运行阶段约束，场景s下的约束，新的变量用～来区分。
(1)运行成本项
极端情况下，运行成本包括极端情况下切负荷的成本与新能源超额弃电的成本(37)；极端情况下切负荷成本为切负荷电量与单位切负荷成本的乘积(38)；极端情况下新能源超额弃电成本为新能源超额弃电电量与单位超额弃电成本的乘积(39)。
ΔCOpe＝ΔCLoad+ΔCNE    (37)
ΔCLoad＝cLoadΔEShed    (38)
ΔCNE＝cNEΔECurt    (39)
其中，ΔCLoad为极端情况下切负荷成本；ΔCNE为极端情况下新能源超额弃电成本；ΔEShed为极端情况下切负荷电量；ΔECurt为极端情况下新能源超额弃电量；cLoad为单位切负荷成本；cNE为单位新能源超额弃电成本。
(2)火电机组运行约束
极端情况下，火电机组的运行约束，包括火电机组的出力约束(40)～(43)、火电机组的爬坡约束(44)～(45)。
Figure BDA0003996941860000198
Figure BDA0003996941860000199
Figure BDA0003996941860000201
Figure BDA0003996941860000202
Figure BDA0003996941860000203
Figure BDA0003996941860000204
其中，
Figure BDA0003996941860000205
为极端情况下火电机组出力；
Figure BDA0003996941860000206
为极端情况下火电机组功率上下调整量。
(3)新能源机组运行约束
极端情况下，新能源机组的运行约束，包括新能源机组的出力上下限约束(46)、新能源机组超出最高弃电率的超额电量约束(47)～(49)。
Figure BDA0003996941860000207
Figure BDA0003996941860000208
Figure BDA0003996941860000209
ΔECurt≥0    (49)
其中，
Figure BDA00039969418600002010
为极端情况下新能源机组弃电功率。
(4)储能运行约束
极端情况下，储能元件的运行约束条件主要包括储能充放电功率上下限约束(50)～(51)、限制储能同充同放约束(52)、储能电量的上下限约束(53)、储能充放电过程的时序约束(54)、储能电量调节周期约束(55)。
Figure BDA00039969418600002011
Figure BDA00039969418600002012
Figure BDA00039969418600002013
Figure BDA00039969418600002014
Figure BDA00039969418600002015
Figure BDA0003996941860000211
其中，
Figure BDA0003996941860000212
为极端情况下储能充放电状态；
Figure BDA0003996941860000213
为极端情况下储能充放电效率；
Figure BDA0003996941860000214
为极端情况下储能存储电量。
(5)切负荷约束
极端情况下，引入切负荷的松弛变量，需要满足切负荷功率上下限约束(56)、切负荷电量约束(57)。
Figure BDA0003996941860000215
Figure BDA0003996941860000216
其中，
Figure BDA0003996941860000217
为切负荷功率。
(6)节点运行约束
极端情况下，系统的运行同样需满足每个时刻各个节点都应该满足功率功率平衡的约束，表达式为(58)。
Figure BDA0003996941860000218
其中，
Figure BDA0003996941860000219
为极端情况下的线路潮流。
(7)输电线路运行约束
极端情况下，线路潮流同样采用直流潮流模型，表达式为(59)；线路潮流不越限的约束，表达式为(60)。
Figure BDA00039969418600002110
Figure BDA00039969418600002111
其中，
Figure BDA00039969418600002112
为极端情况下线路首末两端节点相角。
本发明再一个实施例中，提供一种网储协同规划系统，该系统能够用于实现上述网储协同规划方法，具体的，该网储协同规划系统包括函数模块、约束模块以及规划模块。
其中，函数模块，以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；
约束模块，建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对函数模块得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；
规划模块，基于约束模块确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于网储协同规划方法的操作，包括：
以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；基于输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(Non-Volatile Memory)，例如至少一个磁盘存储器。
可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关网储协同规划方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：
以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；基于输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
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中的附图，对本发明实施例中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一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实例分析
本发明采用Garver-6节点测试算例对所提的模型与方法进行验证。该系统包括6个节点和3台火电机组。改造后火电机组撞击容量为700MW，风电装机容量为900MW，系统的网架结构如图2所示。本发明对比了规划模型中考虑投建储能与不投建储能的结果，对比结果如表所示。
表1投建储能与不投建储能的结果对比
Figure BDA0003996941860000241
由上述结果可以看出，本发明提出的网储协同规划方法考虑了储能的投建，可以有效减少输电线路的投建成本。同时在运行阶段投建储能后，可以降低火电机组的运行成本与新能源的弃电成本，保证了新能源的消纳，提高了系统的调峰能力。与此同时，储能的投建避免了切负荷情况出现，提高了系统的可靠性。
综上所述，本发明一种网储协同规划方法、系统、介质及设备，在保证了规划的经济性的同时，也提高了规划结果的可靠性。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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来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发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也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一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等，需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
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。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种网储协同规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；
S2、建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对步骤S1得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；
S3、基于步骤S2确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
2.根据权利要求1所述的网储协同规划方法，其特征在于，步骤S1中，目标函数为：
min CLine，Inv+CStorage，Inv+COpe+max minΔCOpe
其中，CLine，Inv为输电线路投资成本；CStorage，Inv为储能投资成本；COpe为系统常规情况下运行成本；ΔCOpe为系统极端情况下调节运行成本。
3.根据权利要求2所述的网储协同规划方法，其特征在于，基于电力系统基本技术数据、拟投建元件的技术数据和财政部门对输电线路与储能投建的预算信息建立目标函数，电力系统基本技术数据包括电力系统中各类型电源的技术参数，已有与待选的输电网架及网络参数，待选的储能元件参数，负荷需求及新能源发电的历史或预测信息；拟投建元件的技术数据包括拟投建输电线路的输电线路走廊位置与技术参数，拟投建储能的节点位置与技术参数。
4.根据权利要求1所述的网储协同规划方法，其特征在于，步骤S2中，规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束包括：
输电线路的投建约束：
Figure FDA0003996941850000011
Figure FDA0003996941850000021
其中，CLine，Inv为输电线路的总投资成本，ΩLine为输电线路集合；Ω′Line为待选输电线路集合；
Figure FDA0003996941850000022
为线路投建状态，为0-1变量；
Figure FDA0003996941850000023
为线路投建成本；
储能的投建约束：
Figure FDA0003996941850000024
Figure FDA0003996941850000025
Figure FDA0003996941850000026
其中，CStorage，Inv为拟投建的各个储能投资成本之和，ΩStorage为储能集合；
Figure FDA0003996941850000027
为储能最大允许的投建容量；
Figure FDA0003996941850000028
分别为储能实际投建容量和电量；
Figure FDA0003996941850000029
为储能投建成本；
Figure FDA00039969418500000210
为储能电量和容量的比例。
5.根据权利要求1所述的网储协同规划方法，其特征在于，步骤S3中，常规情况的确定形式下运行阶段的约束条件具体为：
运行成本项COpe
COpe＝CThermal，u+CThermal，d+CThermal，fuel
火电机组的启动成本CThermal，u：
Figure FDA00039969418500000211
火电机组的停机成本CThermal，d：
Figure FDA00039969418500000212
火电机组的燃料成本CThermal，fuel：
Figure FDA00039969418500000213
其中，ΩThermal为火电机组集合；ΩT为时段集合；CThermal，u/CThermal，d为火电机组启停成本；CThermal，fuel为火电机组燃料成本；
Figure FDA00039969418500000214
为火电机组单位启停成本；Fi(·)为火电机组燃料成本函数；
Figure FDA00039969418500000215
为火电机组出力；
Figure FDA0003996941850000031
为火电机组启动和停机状态；
火电机组运行约束
机组运行状态的逻辑约束：
Figure FDA0003996941850000032
Figure FDA0003996941850000033
机组出力的上下限约束：
Figure FDA0003996941850000034
Figure FDA0003996941850000035
机组的运行爬坡约束：
Figure FDA0003996941850000036
Figure FDA0003996941850000037
机组最小开机时间约束：
Figure FDA0003996941850000038
机组最小停机时间约束：
Figure FDA0003996941850000039
其中，
Figure FDA00039969418500000310
为火电机组运行状态；
Figure FDA00039969418500000311
为火电机组上下可调整容量；
Figure FDA00039969418500000312
为火电机组最大/最小出力；
Figure FDA00039969418500000313
为火电机组上下爬坡速率；
Figure FDA00039969418500000314
为火电机组最短开停机时间；
新能源机组运行约束
新能源机组的出力上下限约束：
Figure FDA00039969418500000315
新能源机组最高弃电率约束：
Figure FDA00039969418500000316
Figure FDA0003996941850000041
其中，ΩNE为新能源机组集合；
Figure FDA0003996941850000042
为新能源机组预测资源系数；
Figure FDA0003996941850000043
为新能源机组装机容量；
Figure FDA0003996941850000044
为新能源机组弃电功率；ρNE为新能源最高允许弃电率；
储能运行约束
储能充放电功率上下限约束：
Figure FDA0003996941850000045
Figure FDA0003996941850000046
限制储能同充同放约束：
Figure FDA0003996941850000047
储能电量的上下限约束：
Figure FDA0003996941850000048
储能充放电过程的时序约束：
Figure FDA0003996941850000049
储能电量调节周期约束：
Figure FDA00039969418500000410
其中，k为正整数；
Figure FDA00039969418500000411
为储能调节周期；
Figure FDA00039969418500000412
为储能初始电量比例；
Figure FDA00039969418500000413
为储能充放电效率；
Figure FDA00039969418500000414
为储能充放电状态；
Figure FDA00039969418500000415
为储能充电功率和放电功率；
Figure FDA00039969418500000416
为储能存储电量；
节点运行约束
系统在运行的过程中，每个时刻各个节点满足功率功率平衡的约束：
Figure FDA0003996941850000051
Figure FDA0003996941850000052
其中，ΩNode为节点集合；ΩLine,(n)/ΩLine,(n)为与节点n相连的线路集合；
Figure FDA0003996941850000053
为线路潮流；
Figure FDA0003996941850000054
为负荷预测功率；
输电线路运行约束
线路潮流采用直流潮流模型：
Figure FDA0003996941850000055
线路潮流不越限的约束：
Figure FDA0003996941850000056
其中，θs,t/θe,t为线路首末两端节点相角；
Figure FDA0003996941850000057
为线路传输容量；xi为线路电抗。
6.根据权利要求1所述的网储协同规划方法，其特征在于，步骤S3中，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模具体为：
新能源不确定性
新能源的不确定性考虑新能源在常规情况下的向上与向下波动：
Figure FDA0003996941850000058
新能源机组的偏差状态逻辑约束：
Figure FDA0003996941850000059
新能源的不确定需要满足在预算范围内的约束：
Figure FDA00039969418500000510
其中，
Figure FDA00039969418500000511
为新能源机组实际资源系数；
Figure FDA00039969418500000512
为新能源机组不确定性偏差；
Figure FDA00039969418500000513
为新能源机组不确定性偏差状态，为0-1变量；
Figure FDA00039969418500000514
为新能源不确定性预算；
负荷不确定性
在常规情况下的向上与向下波动的约束：
Figure FDA0003996941850000061
负荷偏差状态的逻辑约束：
Figure FDA0003996941850000062
负荷不确定性预算的约束：
Figure FDA0003996941850000063
其中，
Figure FDA0003996941850000064
为负荷的实际需求；
Figure FDA0003996941850000065
为负荷不确定性偏差；
Figure FDA0003996941850000066
为负荷不确定性偏差状态，为0-1变量；
Figure FDA0003996941850000067
为负荷不确定性预算。
7.根据权利要求1所述的网储协同规划方法，其特征在于，步骤S3中，极端情况场景s下运行阶段约束，场景s下的约束具体为：
运行成本项
极端情况下切负荷的成本与新能源超额弃电的成本
ΔCOpe＝ΔCLoad+ΔCNE
极端情况下切负荷成本为切负荷电量与单位切负荷成本的乘积
ΔCLoad＝cLoadΔEShed
极端情况下新能源超额弃电成本为新能源超额弃电电量与单位超额弃电成本的乘积
ΔCNE＝cNEΔECurt
其中，ΔCLoad为极端情况下切负荷成本；ΔCNE为极端情况下新能源超额弃电成本；ΔEShed为极端情况下切负荷电量；ΔECurt为极端情况下新能源超额弃电量；cLoad为单位切负荷成本；cNE为单位新能源超额弃电成本；
火电机组运行约束
极端情况下，火电机组的出力约束：
Figure FDA0003996941850000071
Figure FDA0003996941850000072
Figure FDA0003996941850000073
Figure FDA0003996941850000074
火电机组的爬坡约束：
Figure FDA0003996941850000075
Figure FDA0003996941850000076
其中，
Figure FDA0003996941850000077
为极端情况下火电机组出力；
Figure FDA0003996941850000078
为极端情况下火电机组功率上下调整量；
新能源机组运行约束
极端情况下，新能源机组的出力上下限约束：
Figure FDA0003996941850000079
新能源机组超出最高弃电率的超额电量约束：
Figure FDA00039969418500000710
Figure FDA00039969418500000711
ΔECurt≥0
其中，
Figure FDA00039969418500000712
为极端情况下新能源机组弃电功率；
储能运行约束
极端情况下，储能充放电功率上下限约束：
Figure FDA00039969418500000713
Figure FDA00039969418500000714
限制储能同充同放约束：
Figure FDA00039969418500000715
储能电量的上下限约束：
Figure FDA0003996941850000081
储能充放电过程的时序约束：
Figure FDA0003996941850000082
储能电量调节周期约束：
Figure FDA0003996941850000083
其中，
Figure FDA0003996941850000084
为极端情况下储能充放电状态；
Figure FDA0003996941850000085
为极端情况下储能充放电效率；
Figure FDA0003996941850000086
为极端情况下储能存储电量；
切负荷约束
极端情况下，切负荷功率上下限约束：
Figure FDA0003996941850000087
切负荷电量约束：
Figure FDA0003996941850000088
其中，
Figure FDA0003996941850000089
为切负荷功率；
节点运行约束
极端情况下，每个时刻各个节点满足功率功率平衡的约束：
Figure FDA00039969418500000810
Figure FDA00039969418500000811
其中，
Figure FDA00039969418500000812
为极端情况下的线路潮流；
输电线路运行约束
极端情况下，线路潮流同样采用直流潮流模型：
Figure FDA00039969418500000813
线路潮流不越限的约束：
Figure FDA0003996941850000091
其中，
Figure FDA0003996941850000092
为极端情况下线路首末两端节点相角。
8.一种网储协同规划系统，其特征在于，包括：
函数模块，以输电线路与储能元件的投资成本，常规场景下的年运行成本，以及极端场景下的罚项成本最小化建立目标函数；
约束模块，建立规划模型中输电线路与储能投资决策阶段的约束，对函数模块得到的目标函数中输电线路与储能的投建变量进行约束；
规划模块，基于约束模块确定的输电线路与储能的投资决策，不考虑新能源与负荷的波动情况，建立常规情况确定形式下系统中火电机组、新能源机组、储能元件运行阶段的约束与网络约束，对负荷与新能源发电的不确定性进行建模，考虑极端情况场景s下运行阶段约束，得到不确定形式的网储协同规划的鲁棒模型，用以决策充分考虑负荷与新能源不确定下的规划结果与系统运行情况。
9.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种计算设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1至7任一所述方法中的步骤。
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