CN115967129A - 电力系统源荷互动方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种电力系统源荷互动方法及装置，其中，方法包括：进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。

Description

电力系统源荷互动方法及装置

技术领域

本文件涉及电力系统运行技术领域，尤其涉及一种电力系统源荷互动方法及装置。

背景技术

化石能源短缺和环境恶化的双重压力促使中国能源发展方式待转型调整。传统的可再生能源消纳策略表明，单纯依赖供给侧资源的模式很难保证有源配电系统可靠、经济、高效的运行，考虑源荷特性的灵活互动模式能够有效的克服新能源发电的间歇性问题，提高电网对新能源的利用效率，实现源荷协同增效。

传统的调度策略表明，单纯依靠供给侧资源的模式要满足新能源电力系统安全、经济、高效运行的要求是十分困难的，因此越来越多的研究开始挖掘新的可用资源。需求响应作为一类虚拟可控资源，能够与多种发电类型结合，有效克服新能源发电的随机性和负荷需求不协调性对电力系统造成的影响，提高电网对新能源的利用效率，实现源荷互动与协同增效。清洁和互动是智能电网两大主要特征。源荷互动是智能电网发展背景下诞生的，为了最大化利用清洁能源，调整优化能源结构，构建安全、经济、清洁的现代能源产业体系。

源荷互动并不是凭空出现的概念，而是以往调度思想的继承和发展。在早期电网调度过程中，当供需平衡不能被满足时，通常采取拉闸限电或者切负荷的控制措施，实际上就是源荷互动的雏形。在这种调度模式中，用户并非主动参与，而是被动接受：后来随着可中断负荷、直接负荷控制等措施的发展，用户能够得到较为科学的经济补偿，源荷互动的意义也有所增强：智能电网的建设使得需求侧出现了海量可控负荷和分布式发电设备，传统电力系统“发输配售用”的功能界限逐渐趋于模糊，一定程度上也提高了用户主动参与电网运行的意愿，有助于将考虑源荷互动技术推广到新的高度。

面对化石能源的日益枯竭以及传统能源开发利用所带来的环境污染、气候变化等问题，在保证能源供应的基础上，大力开发利用新能源已成为世界各国共识。风能、太阳能等可再生能源是最具规模化开发前景的能源，未来必将逐步由补充能源发展为替代能源，并最终成为主流能源。

然而，大规模化新能源消纳已成为电力系统面临的重大现实问题。从宏观层面上来看，大规模可再生能源接入使得电力系统源荷双侧都出现了随机性，按照传统的开发模式，必然会增大常规发电机组的调节压力，从而导致影响系统安全稳定运行等诸多问题的出现。因此，新能源电力系统必须具备应对双侧随机的能力，确保能量的供需平衡。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电力系统源荷互动方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种电力系统源荷互动方法，包括：

进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；

基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；

基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。

本发明提供一种电力系统源荷互动装置，包括：

建模模块，用于进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；

约束模块，用于基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；

执行模块，用于基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。

本发明实施例还提供一种电子设备，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，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述电力系统源荷互方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述电力系统源荷互方法的步骤。

采用本发明实施例，在新能源出力建模时，充分考虑了风电、光伏的出力随机特性，可以有效提升新能源接入时，对其出力分析的准确性。在源荷互动分析前，充分考虑了源荷双侧的出力和需求的随机性，有助于挖掘源荷互补特性，提升新能源的消纳水平。对双侧随机条件下的电力系统平衡，考虑了任意时刻的功率平衡、相邻时段的功率以及备用容量三个方面条件，使电力系统具备应对双侧随机的能力，确保源荷互动调节的合理有效。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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说明书中记载的一些实施例，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他的附图。

图1是本发明实施例的电力系统源荷互方法的流程图；

图2是本发明实施例的考虑双侧随机性的源荷互动机制的处理流程图；

图3是本发明实施例的电力系统源荷互装置的示意图；

图4是本发明实施例的电子设备的示意图。

具体实施方式

为了解决现有技术中的问题，本发明实施例提供了一种考虑随机性的电力系统源荷互动方法，主要在研究供给侧电源出力特性和需求侧负荷响应特性的基础上，分析可再生能源资源分布规律和负荷需求变化规律，进而考虑电力供需平衡、调节速率和调节容量等因素，建立应对双侧随机的新能源电力系统能量平衡模型。针对可再生能源出力随机性，提出可再生能源与负荷的协同运行机制，从而形成考虑双侧随机性的电力系统源荷互动方法。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，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，都应当属于本文件的保护范围。

方法实施例

根据本发明实施例，提供了一种电力系统源荷互动方法，图1是本发明实施例的电力系统源荷互动方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的电力系统源荷互动方法具体包括：

步骤101，进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；

步骤102，基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；

步骤103，基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。

以下结合附图，对本发明实施例的上述步骤进行详细说明。

本发明实施例在研究供给侧电源出力特性和需求侧负荷响应特性的基础上，分析可再生能源出力分布规律和负荷需求变化规律，进而考虑电力供需平衡、调节速率和调节容量等因素，建立应对双侧随机的新能源电力系统能量平衡模型。针对可再生能源出力随机性，提出可再生能源与负荷的协同运行机制，从而形成考虑双侧随机性的电力系统源荷互动方法，为新能源的大规模接入及消纳提供技术支撑。

(一)考虑双侧随机性的源荷出力建模

分析了供给侧的电源出力特性和需求侧的负荷需求特性，供给侧的电源主要考虑的风电、光伏发电的出力特性。在考虑随机性的基础上，建立了典型的源荷出力与需求模型。

(二)双侧随机条件下的电力系统平衡条件

从任意时刻的功率平衡、相邻时段的功率以及备用容量三个方面，对源荷双侧随机情况下的电力系统平衡条件进行建模。任意时刻的功率平衡是电力系统供需平衡的基本条件，相邻时段的功率平衡主要是使电力系统具备应对双侧随机的能力，从而能够满足源荷双侧调节约束，备用容量是确保系统供电可靠性的必要条件，确保调节范围合理有效。

(三)考虑双侧随机性的源荷互动机制

基于建立的源荷出力模型，以及考虑随机性的电力系统平衡条件基础下，建立考虑双侧随机性的源荷互动机制，包括预测计算、优化、执行四个步骤，具体如下：

(1)预测。在电力系统运行过程中，依据先进的测量装置以及历史数据分析对未来短、中、长期可再生能源的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律进行预测，以及常规发电机组的启停、技改计划等。

(2)计算。根据资源和需求的分布规律，计算不同时间尺度下源荷互动的参与能力，包括可再生能源在各时段的稳定出力值，各类需求侧响应资源的转移平移、削减负荷容量，以及常规发电机组各时段的调节能力极限。

(3)优化。根据不同时间尺度下的源荷互动参与能力，制定调度计划。包括月/周等中长期计划、日前调度计划和日内调度计划。调度目标通常是使整体经济性最优，安全性、环境效益和可再生能源利用率等因素作为约束条件。

(4)执行。各控制系统对调度指令执行。包括对可再生能源进行合理的弃风弃光，常规发电机组的最优组合，以及需求响应策略的执行等。

具体环节及相应步骤如下：

(一)考虑双侧随机性的源荷出力建模

(1)考虑风速随机的风电出力建模

风电机组功率输出与穿过轮高度的风速密切相关，其与风速之间的关系可以采用分段函数进行建模：

式中，P_rated为风电机组额定输出率，v_min为风电的小启动风，v_max为切除风速，当切入风速小于最小启动风速或大于切除风速时，风电机组工作需要切机。v_rated为风电机组额定率输出所需的最小风速，当切入风速在[v_rated,v_max]间时，风电机组保持在额定功率输出状态，而当切入风速在[v_min,v_rated]之间时，风电机组输出功率与切入风速的立方大小有关。

风速的短期概率特性服从威布尔分布：

式中，v为实际风速，k为形状参数，c为尺度参数。

(2)考虑光照随机的光伏出力建模

在给定的外部条件下，光伏电池的输出电压和电流分布一条曲线上，输出功率的大小也随电压的取值而变化。其中最大功率点处代表了最大输出功率，称其为光伏电池的最佳工作点，其对应的电压和电流分别为最大功率点电压U_m、电流I_m。成的形面也称为光伏电池的最大输出功率P_m：

P_m＝U_mI_m＝F_FI_SCU_OC                            (3)

式中，F_F为光伏电池的填充因子；U_OC为光伏电池的开路电压，I_SC光伏内部等效二极管P-N结反向饱和电流，二者参数值通常跟光照强度相关。

和风速一样，光照强度也受维度、季节、地表环境等因素的影响，也是一个随机变量，假设光照强度短时间内服从贝塔分布，则短期太阳光照强度的概率分布特性可以描述为：

其中，Γ为伽马函数，r为实际的光照强度，r_max为最大光照强度，α和β分别为贝塔分布的形状参数。

(3)考虑随机性的负荷需求建模

电力系统中的负荷随时间存在峰谷变化，其变化规律也与季节、夜、节假日等因素密切相关，根据运行经验和可靠性理论，负荷的大小、波动规律可以被认为服从正态分布。因此，考虑随机性的负荷需求可建模如下：

其中，P_n为节点n的实际负荷大小，P_L为实际总负荷值，μ_n从为节点n的负荷期望值，即预测值，δ_n为负荷波动的方差。负荷的变化通常以小时为时间尺度进行考虑。

(二)双侧随机条件下的电力系统平衡条件

风光功率入网对传统电力系统的调度影响主要包括两个方面。一是其出力具有随机性：风光出力波动大于1％的时段占全部时段的99％；二是风光出力都是以不同时间尺度的预测值为基础制定调度计划的，预测存在偏差。风光功率的这两种特性对电力系统调度的影响主要体现在有功功率平衡和备用容量的约束等方面。

本发明实施例将从任意时刻的功率平衡、相邻时段的功率以及备用容量三个方面进行建模。任意时刻的功率平衡是电力系统供需平衡的基本条件，相邻时段的功率平衡主要是使电力系统具备应对双侧随机的能力，能够满足源荷双侧调节约束，备用容量是确保系统供电可靠性的必要条件，确保调节范围合理有效。

(1)静态平衡约束

系统运行时，当风电和光伏发电接入电网，确保任意时刻电力系统有功功率平衡的约束条件为：

式中，P_RES(t)为间歇性可再生能源在t时刻的总出力，包括风电机组和光伏机组的总出力之和；N_WT和N_PV分别为风电机组和光伏机组的数量；S'_i(t)、P'_i(t)和P'_∑(t)分别为t时刻，风电机组j和光伏机组k的有功功率；

(2)动态平衡约束

功率平衡约束表示电力系统每一个时刻都需要达到供需平衡，是系统的静态平衡约束条件，但是风光等间歇性可再生能源出力以及负荷的变化并不是一个固定的常数，而是一个根据时间变化而变化的函数值，因此相邻时段的动态平衡与其前后时段机组状态和变化速率有关。风电机组和光伏机组的出力变化速率远远高于火电机组。为使电力系统任意时刻达到有功功率的平衡，可再生能源电源出力的随机变化和负荷需求的随机变化必须通过常规发电机组进行调节，因此，相邻时段电源的变化速率和负荷的变化速率之和必须小于常规发电机组的调节速率，即：

|(P_L(t)-P_RES(t))-(P_L(t-1)-P_RES(t-1))|≤|(P_G(t)-P_G(t))|≤LR_i,max·P_i ^R·Δt(7)

其中，P_G(t)表示常规发电机组在t时刻的总出力，LR_i,max表示机组i理论上的最大负荷变化率，P_i ^R表示常规发电机组i的额定功率；P_L为实际总负荷值。

(3)备用容量约束

传统的系统备用容量是为了防止负荷的突然变化或发电机组的故障停运而预留设定的，主要是发电机预留向上调节的备用容量。风光等间歇性电源接入，使得调度部门在制定调度计划时，通常以风光的预测值为基础来确定常规发电机组的出力计划。考虑预测结果存在误差，实际运行过程中不但需要常规发电机组预留向上调节备用容量，以应对风光等间歇性能源出力的骤减，也需要预留足够的向下调节备用容量，应对风光出力的剧增。因此，备用容量约束还需要增加一个向下调节的约束条件。具体如下：

式中，R(t)为备用容量，

和

分别为系统所需的向上和向下调节的备用容量。

(三)考虑双侧随机性的源荷互动机制

综上，本发明提出的考虑双侧随机性的源荷互动机制如图2所示，整体思路由预测计算、优化、执行四个步骤组成。

(1)预测。在电力系统运行过程中，依据先进的测量装置以及历史数据分析对未来短、中、长期可再生能源的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律进行预测，以及常规发电机组的启停、技改计划等。

(2)计算。根据资源和需求的分布规律，算不同时间尺度下源荷互动的参与能力包括可再生能源在各时段的稳定出力值，各类需求侧响应资源的转移平移、削减负荷容量，以及常规发电机组各时段的调节能力极限。

(3)优化。根据不同时间尺度下的源荷互动参与能力，制定调度计划。包括月/周等中长期计划、日前调度计划和日内调度计划。调度目标通常是使整体经济性最优，安全性、环境效益和可再生能源利用率等因素作为约束条件。

(4)执行。各控制系统对调度指令执行。包括对可再生能源进行合理的弃风弃光，常规发电机组的最优组合，以及需求响应策略的执行等。

综上所述，本发明实施例提供了一种考虑双侧随机性的源荷出力、需求建模方法：基于供给侧的电源出力特性和需求侧的负荷需求特性，供给侧的电源主要考虑的风电、光伏发电的出力特性。在考虑随机性的基础上，建立典型的源荷出力与需求模型。

从任意时刻的功率平衡、相邻时段的功率以及备用容量三个方面进行建模。任意时刻的功率平衡是电力系统供需平衡的基本条件，相邻时段的功率平衡主要是使电力系统具备应对双侧随机的能力，能够满足源荷双侧调节约束，备用容量是确保系统供电可靠性的必要条件，确保调节范围合理有效。

其中，考虑双侧随机性的源荷互动机制为：由预测计算、优化、执行四个步骤组成。

(1)预测。在电力系统运行过程中，依据先进的测量装置以及历史数据分析对未来短、中、长期可再生能源的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律进行预测，以及常规发电机组的启停、技改计划等。

(2)计算。根据资源和需求的分布规律，算不同时间尺度下源荷互动的参与能力包括可再生能源在各时段的稳定出力值，各类需求侧响应资源的转移平移、削减负荷容量，以及常规发电机组各时段的调节能力极限。

(3)优化。根据不同时间尺度下的源荷互动参与能力，制定调度计划。包括月/周等中长期计划、日前调度计划和日内调度计划。调度目标通常是使整体经济性最优，安全性、环境效益和可再生能源利用率等因素作为约束条件。

(4)执行。各控制系统对调度指令执行。包括对可再生能源进行合理的弃风弃光，常规发电机组的最优组合，以及需求响应策略的执行等。

本发明实施例的有益效果如下：

1.本发明实施例在新能源出力建模时，充分考虑了风电、光伏的出力随机特性，可以有效提升新能源接入时，对其出力分析的准确性。

2.在源荷互动分析前，充分考虑了源荷双侧的出力和需求的随机性，有助于挖掘源荷互补特性，提升新能源的消纳水平。

3.对双侧随机条件下的电力系统平衡，考虑了任意时刻的功率平衡、相邻时段的功率以及备用容量三个方面条件，使电力系统具备应对双侧随机的能力，确保源荷互动调节的合理有效。

装置实施例一

根据本发明实施例，提供了一种电力系统源荷互装置，图3是本发明实施例的电力系统源荷互装置的示意图，如图3所示，根据本发明实施例的电力系统源荷互装置具体包括：

建模模块30，用于进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；所述建模模块30具体用于：

根据公式1和公式2进行考虑风速随机的风电出力建模：

其中，P_rated为风电机组额定输出率，v_min为风电的小启动风，v_max为切除风速，v_rated为风电机组额定率输出所需的最小风速，当切入风速在[v_rated,v_max]间时，风电机组保持在额定功率输出状态，而当切入风速在[v_min,v_rated]之间时，风电机组输出功率与切入风速的立方大小有关，v为实际风速，k为形状参数，c为尺度参数；

根据公式3和公式4进行考虑光照随机的光伏出力建模：

P_m＝U_mI_m＝F_FI_SCU_OC                            公式3；

式中，F_F为光伏电池的填充因子；U_OC为光伏电池的开路电压，I_SC光伏内部等效二极管P-N结反向饱和电流，U_m和I_m分别为光伏电池的最佳工作点，其对应的电压和电流分别为最大功率点电压和电流，P_m为光伏电池的最大输出功率；

其中，Γ为伽马函数，r为实际的光照强度，r_max为最大光照强度，α和β分别为贝塔分布的形状参数；

根据公式5进行考虑随机性的负荷需求建模：

其中，P_n为节点n的实际负荷大小，P_L为实际总负荷值，μ_n从为节点n的负荷期望值，即预测值，δ_n为负荷波动的方差。

约束模块32，用于基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；约束模块32具体用于：

根据公式6确定任意时刻电力系统有功功率平衡的约束条件：

其中，P_RES(t)为间歇性可再生能源在t时刻的总出力，包括风电机组和光伏机组的总出力之和；N_WT和N_PV分别为风电机组和光伏机组的数量；S'_i(t)、P'_i(t)和P'_∑(t)分别为t时刻，风电机组j和光伏机组k的有功功率；

根据公式7确定动态平衡约束：

|(P_L(t)-P_RES(t))-(P_L(t-1)-P_RES(t-1))|≤|(P_G(t)-P_G(t))|≤LR_i,max·P_i ^R·Δt公式7；

其中，P_G(t)表示常规发电机组在t时刻的总出力，LR_i,max表示机组i理论上的最大负荷变化率，P_i ^R表示常规发电机组i的额定功率，P_L为实际总负荷值；

根据公式8确定备用容量约束：

其中，R(t)为备用容量，

和

分别为系统所需的向上和向下调节的备用容量。

执行模块34，用于基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。执行模块34具体用于：

基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，在电力系统运行过程中，依据先进的测量装置以及历史数据分析对未来短、中、长期可再生能源的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律进行预测；

根据预测的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律，计算不同时间尺度下源荷互动的参与能力，其中，所述参与能力具体包括：可再生能源在各时段的稳定出力值、各类需求侧响应资源的转移平移和削减负荷容量以及常规发电机组各时段的调节能力极限；

根据不同时间尺度下源荷互动的参与能力，将安全性、环境效益和可再生能源利用率作为约束条件，制定调度计划；

各控制系统对调度计划进行执行。

本发明实施例是与上述方法实施例对应的装置实施例，各个模块的具体操作可以参照方法实施例的描述进行理解，在此不再赘述。

装置实施例二

本发明实施例提供一种电子设备，如图4所示，包括：存储器40、处理器42及存储在所述存储器40上并可在所述处理42上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器42执行时实现如方法实施例中所述的步骤。

装置实施例三

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器42执行时实现如方法实施例中所述的步骤。

本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (10)

1.一种电力系统源荷互动方法，其特征在于，包括：

进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；

基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；

基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型具体包括：

根据公式1和公式2进行考虑风速随机的风电出力建模：

其中，P_rated为风电机组额定输出率，v_min为风电的小启动风，v_max为切除风速，v_rated为风电机组额定率输出所需的最小风速，当切入风速在[v_rated,v_max]间时，风电机组保持在额定功率输出状态，而当切入风速在[v_min,v_rated]之间时，风电机组输出功率与切入风速的立方大小有关，v为实际风速，k为形状参数，c为尺度参数；

根据公式3和公式4进行考虑光照随机的光伏出力建模：

P_m＝U_mI_m＝F_FI_SCU_OC                            公式3；

式中，F_F为光伏电池的填充因子；U_OC为光伏电池的开路电压，I_SC光伏内部等效二极管P-N结反向饱和电流，U_m和I_m分别为光伏电池的最佳工作点，其对应的电压和电流分别为最大功率点电压和电流，P_m为光伏电池的最大输出功率；

其中，Γ为伽马函数，r为实际的光照强度，r_max为最大光照强度，α和β分别为贝塔分布的形状参数；

根据公式5进行考虑随机性的负荷需求建模：

其中，P_n为节点n的实际负荷大小，P_L为实际总负荷值，μ_n从为节点n的负荷期望值，即预测值，δ_n为负荷波动的方差。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；具体包括：

根据公式6确定任意时刻电力系统有功功率平衡的约束条件：

其中，P_RES(t)为间歇性可再生能源在t时刻的总出力，包括风电机组和光伏机组的总出力之和；N_WT和N_PV分别为风电机组和光伏机组的数量；S′_i(t)、P′_i(t)和P′_∑(t)分别为t时刻，风电机组j和光伏机组k的有功功率；

根据公式7确定动态平衡约束：

|(P_L(t)-P_RES(t))-(P_L(t-1)-P_RES(t-1))|≤|(P_G(t)-P_G(t))|≤LR_i,max·P_i ^R·Δt 公式7；

其中，P_G(t)表示常规发电机组在t时刻的总出力，LR_i,max表示机组i理论上的最大负荷变化率，P_i ^R表示常规发电机组i的额定功率，P_L为实际总负荷值；

根据公式8确定备用容量约束：

其中，R(t)为备用容量，

和

分别为系统所需的向上和向下调节的备用容量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制具体包括：

基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，在电力系统运行过程中，依据先进的测量装置以及历史数据分析对未来短、中、长期可再生能源的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律进行预测；

根据预测的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律，计算不同时间尺度下源荷互动的参与能力，其中，所述参与能力具体包括：可再生能源在各时段的稳定出力值、各类需求侧响应资源的转移平移和削减负荷容量以及常规发电机组各时段的调节能力极限；

根据不同时间尺度下源荷互动的参与能力，将安全性、环境效益和可再生能源利用率作为约束条件，制定调度计划；

各控制系统对调度计划进行执行。

5.一种电力系统源荷互装置，其特征在于，包括：

建模模块，用于进行考虑双侧随机性的源荷出力建模，生成源荷出力与需求模型；

约束模块，用于基于所述源荷出力与需求模型，确定考虑双侧随机性的电力系统平衡约束条件；

执行模块，用于基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，执行考虑双侧随机性的源荷互动机制。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述建模模块具体用于：

根据公式1和公式2进行考虑风速随机的风电出力建模：

其中，P_rated为风电机组额定输出率，v_min为风电的小启动风，v_max为切除风速，v_rated为风电机组额定率输出所需的最小风速，当切入风速在[v_rated,v_max]间时，风电机组保持在额定功率输出状态，而当切入风速在[v_min,v_rated]之间时，风电机组输出功率与切入风速的立方大小有关，v为实际风速，k为形状参数，c为尺度参数；

根据公式3和公式4进行考虑光照随机的光伏出力建模：

P_m＝U_mI_m＝F_FI_SCU_OC                            公式3；

式中，F_F为光伏电池的填充因子；U_OC为光伏电池的开路电压，I_SC光伏内部等效二极管P-N结反向饱和电流，U_m和I_m分别为光伏电池的最佳工作点，其对应的电压和电流分别为最大功率点电压和电流，P_m为光伏电池的最大输出功率；

其中，Γ为伽马函数，r为实际的光照强度，r_max为最大光照强度，α和β分别为贝塔分布的形状参数；

根据公式5进行考虑随机性的负荷需求建模：

其中，P_n为节点n的实际负荷大小，P_L为实际总负荷值，μ_n从为节点n的负荷期望值，即预测值，δ_n为负荷波动的方差。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述约束模块具体用于：

根据公式6确定任意时刻电力系统有功功率平衡的约束条件：

其中，P_RES(t)为间歇性可再生能源在t时刻的总出力，包括风电机组和光伏机组的总出力之和；N_WT和N_PV分别为风电机组和光伏机组的数量；S′_i(t)、P′_i(t)和P′_∑(t)分别为t时刻，风电机组j和光伏机组k的有功功率；

根据公式7确定动态平衡约束：

|(P_L(t)-P_RES(t))-(P_L(t-1)-P_RES(t-1))|≤|(P_G(t)-P_G(t))|≤LR_i,max·P_i ^R·Δt 公式7；

其中，P_G(t)表示常规发电机组在t时刻的总出力，LR_i,max表示机组i理论上的最大负荷变化率，P_i ^R表示常规发电机组i的额定功率，P_L为实际总负荷值；

根据公式8确定备用容量约束：

其中，R(t)为备用容量，

和

分别为系统所需的向上和向下调节的备用容量。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述执行模块具体用于：

基于所述源荷出力与需求模型以及所述电力系统平衡约束条件，在电力系统运行过程中，依据先进的测量装置以及历史数据分析对未来短、中、长期可再生能源的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律进行预测；

根据预测的自然资源分布规律以及负荷需求分布规律，计算不同时间尺度下源荷互动的参与能力，其中，所述参与能力具体包括：可再生能源在各时段的稳定出力值、各类需求侧响应资源的转移平移和削减负荷容量以及常规发电机组各时段的调节能力极限；

根据不同时间尺度下源荷互动的参与能力，将安全性、环境效益和可再生能源利用率作为约束条件，制定调度计划；

各控制系统对调度计划进行执行。

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，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的电力系统源荷互方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的电力系统源荷互方法的步骤。

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