CN116093994B - 一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置 - Google Patents
一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116093994B CN116093994B CN202310143087.7A CN202310143087A CN116093994B CN 116093994 B CN116093994 B CN 116093994B CN 202310143087 A CN202310143087 A CN 202310143087A CN 116093994 B CN116093994 B CN 116093994B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- new energy
- constraint model
- carbon emission
- self
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 89
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 96
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 96
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 82
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims abstract description 60
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims abstract description 60
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 41
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 33
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 29
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 7
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 4
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 description 4
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
- H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
- H02J3/144—Demand-response operation of the power transmission or distribution network
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置，该方法包括：根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；根据火电发电功率和碳减排缺额量建立碳排放约束模型；根据联络线功率和负荷功率建立配电网自平衡约束模型；根据总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型确定最小总成本下各资源以进行配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源在未来多个演化阶段的综合配置。
Description
技术领域
本发明涉及配电网资源配置技术领域，具体地，涉及一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置。
背景技术
传统配电网规划主要是为满足未来年负荷增长和电网发展需求，确定何时何地建设何种类型的线路、变电站和新增电源等设备。然而在新型电力系统建设绿色化、柔性化、数字化和智能化的新要求下，也对配电网提出了有源化、协同化和局域化的新要求，成为新型配电网。其中大量分布式电源接入配电网促使配电网向着有源化发展，成为具有自平衡能力的局域电网；而新型配电网协同化对配电网规划提出了最大程度提高能源利用率和配电网的自平衡能力的新要求，因此考虑配电网自平衡能力的电网规划已成为必然趋势。
此外，电力系统的源、网、荷、储的功能定位与形态演化路径会因为相关参数的随机性存在深度不确定性。目前电力系统的演化驱动力主要源于市场和技术驱动力。不同时间、环境下电力系统的驱动力作用大小和模式存在差别。同样，在配电网规划过程中，需要考虑演化驱动因素动态发展对配电网中长期规划的调节作用；且为促进消纳，灵活性资源在系统中的地位和作用更加显著，故考虑自平衡约束的配电区域源网荷储形态演化研究具有重要意义。
配电网规划方面，目前主要是为满足未来年负荷增长和电网发展需求，确定何时何地建设何种类型的线路、变电站和新增电源等设备，没有涉及储能、火电灵活性改造、需求侧响应等多类型灵活性资源的综合配置，无法满足新能源占比极高场景下系统灵活性需求；配电网演化方面，部分学者将电力系统演化中考虑演化驱动因素的思想引入新型配电网规划中，但是这些研究没有提及配电网自平衡能力概念，更加没有在配电网演化过程中考虑配电网自平衡能力的演化过程，无法满足新型配电网协同化场景下配电网自平衡能力新要求。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于提供一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置，以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法，包括：
根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
根据火电发电功率和碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
根据联络线功率和所述负荷功率建立配电网自平衡约束模型；
根据总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和所述自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
在其中一种实施例中，根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型包括：
根据各资源的投入容量建立投入成本模型；
根据火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率和需求侧响应功率建立运行成本模型；
根据新能源电量缺额量和碳减排缺额量建立惩罚成本模型；
根据投入成本模型、运行成本模型和惩罚成本模型确定总成本模型。
在其中一种实施例中，根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源包括：
根据新能源出力值、负荷功率和储能充电放电功率确定新能源渗透率；
根据火电发电功率确定碳排放量；
根据各资源的投入容量、新能源渗透率和碳排放量配置资源。
在其中一种实施例中，总成本模型的约束模型包括新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型、自平衡约束模型和网侧运行约束模型；
面向自平衡目标的配电区域资源配置方法还包括：
根据联络线上功率和建立网侧运行约束模型。
本发明实施例还提供一种面向自平衡目标的配电区域资源配置装置，包括：
总成本模型建立模块，用于根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
新能源渗透率约束模型模块，用于根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
碳排放约束模型模块，用于根据火电发电功率和所述碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
自平衡约束模型模块，用于根据联络线上功率和所述负荷功率建立自平衡约束模型；
资源确定模块，用于根据总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
资源配置模块，用于根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
在其中一种实施例中，总成本模型建立模块包括：
投入成本模型单元，用于根据各资源的投入容量建立投入成本模型；
运行成本模型单元，用于根据火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率和需求侧响应功率建立运行成本模型；
惩罚成本模型单元，用于根据新能源电量缺额量和碳减排缺额量建立惩罚成本模型；
总成本模型单元，用于根据投入成本模型、运行成本模型和惩罚成本模型确定总成本模型。
在其中一种实施例中，资源配置模块包括：
新能源渗透率单元，用于根据新能源出力值、负荷功率和储能充电放电功率确定新能源渗透率；
碳排放量单元，用于根据火电发电功率确定碳排放量；
资源配置单元，用于根据各资源的投入容量、新能源渗透率和碳排放量配置资源。
在其中一种实施例中，总成本模型的约束模型包括新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型、自平衡约束模型和网侧运行约束模型；
面向自平衡目标的配电区域资源配置装置还包括：
网侧运行约束模型模块，用于根据联络线上功率和建立网侧运行约束模型。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的步骤。
本发明实施例的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置建立总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型以确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率进行资源配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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是本发明实施例中面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的流程图；
图2是本发明实施例中S101的流程图；
图3是本发明实施例中S106的流程图；
图4是本发明实施例中面向自平衡目标的配电区域资源配置装置的结构框图；
图5为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。
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，所描述的实施例仅仅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。
本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
鉴于现有技术无法满足新型配电网协同化场景下配电网自平衡能力新要求，本发明实施例提出了一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置，将电力系统演化驱动思想引入配电网演化模型中，从源网荷储各侧考虑各类资源在配电网自平衡动态变化约束下的演化过程，在不同规划年自平衡约束下实现源网荷储各侧资源的最优配置，逐步实现新型配电网协同化场景下配电网自平衡目标，实现多类型灵活性资源的综合配置。以下结合附图对本发明进行详细说明。
图1是本发明实施例中面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的流程图。如图1所示，面向自平衡目标的配电区域资源配置方法包括：
S101：根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型。
图2是本发明实施例中S101的流程图。如图2所示，S101包括：
S201：根据各资源的投入容量建立投入成本模型。
一实施例中，投入成本模型如下：
其中，Cinv为投入成本，m为演化阶段，M为总演化阶段数，本发明中M可以为5；d为年贴现率，y为每个演化阶段所包含的年份数目，本发明中y可以为2；为投入资源X在第m个演化阶段的单位容量投入成本，投入资源X包括火电、风电、光伏、储能、火电灵活性改造和需求侧响应等；/>为变量，表示投入资源X在第m个演化阶段的投入总容量(各资源的投入容量)。
相应的投入约束模型如下：
其中，为投入资源X在第m个演化阶段的投入容量上限值；/>为变量，表示投入资源X在第m-1个演化阶段的总容量；/>为变量，表示投入资源X(如火电、风电、光伏、储能、火电灵活性改造和需求侧响应等)在第m个演化阶段的总容量；/>约束各类资源应小于各类资源在各阶段的投入容量上限，/>约束各类资源当前演化阶段的总容量为当前演化阶段的投入量与上一演化阶段的总容量之和。
S202：根据火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率和需求侧响应功率建立运行成本模型。
其中，火电发电功率为火电启停容量为Gm,t，储能充电放电功率包括/>和需求侧响应功率包括/>和/>
一实施例中，运行成本模型如下：
其中，Copr为投入成本，m为演化阶段，M为总演化阶段数，本发明中M可以为5；d为年贴现率，y为每个演化阶段所包含的年份数目，本发明中y可以为2；T为模拟运行时间，本发明中T可以为8760小时；为火电机组在第m个演化阶段的单位运行成本；/>为火电机组在第m个演化阶段的单位容量启停成本；/>为储能在第m个演化阶段的单位运行成本；/>为第m个演化阶段转移型需求侧响应的单位成本，/>为第m个演化阶段削减型需求侧响应的单位成本，/>为第m个演化阶段切负荷的单位成本，/>为变量，表示火电机组在第m个演化阶段t时刻的发电功率；Gm,t为变量，表示火电机组在第m个演化阶段t时刻的启停容量；为变量，表示储能在第m个演化阶段t时刻的充电功率；/>为变量，表示储能在第m个演化阶段t时刻的放电功率；/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻转移型需求侧响应的功率；/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻削减型需求侧响应的功率；/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻切负荷的功率。
S203：根据新能源电量缺额量和碳减排缺额量建立惩罚成本模型。
一实施例中，惩罚成本模型如下：
CT＝cREQRE+ccarbQcarb；
其中，CT为远期目标差距的惩罚成本，cRE为新能源渗透率目标未达到时的单位缺额量惩罚成本，ccarb为碳排放目标未达到时的单位缺额量惩罚成本，QRE为变量，表示新能源能源电量缺额量；Qcarb为变量，表示碳排放减排缺额量。
S204：根据投入成本模型、运行成本模型和惩罚成本模型确定总成本模型。
S102：根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型。
其中，新能源出力值包括和/>负荷功率为/>储能充电放电功率包括/>和/>新能源缺额量为QRE。
一实施例中，新能源渗透率约束模型为演化最终阶段需要达到的新能源渗透率目标约束，如下：
其中，T为模拟运行时间，和QRE均为变量，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的风电出力值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的光伏出力值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的负荷值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的储能充电功率，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的储能放电功率，QRE为新能源能源电量缺额量，ε为新能源电量渗透率目标。
S103：根据火电发电功率和碳减排缺额量建立碳排放约束模型。
其中，为火电发电功率，Qcarb为碳减排缺额量。
一实施例中，碳排放约束模型为演化最终阶段需要达到的碳排放上限目标约束，如下：
其中，T为模拟运行时间，β为火电单位发电对应的碳排放量，为变量，表示火电在最后一个演化阶段M时t时刻的发电功率，Vcarb为碳排放上限的目标值，Qcarb为变量，表示碳排放减排缺额量。
S104：根据联络线功率和负荷功率建立配电网自平衡约束模型。
自平衡约束模型表示在各演化阶段系统联络线功率占各演化阶段负荷用电量的比例逐年递减，在演化最后阶段M时该比例为5％，如下：
其中，T为模拟运行时间，为变量，表示第m个演化阶段t时刻的联络线上的功率，/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻的负荷功率，λm为第m个演化阶段时系统联络线功率占各演化阶段负荷用电量的比例。
S105：根据总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和配电网自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率。
一实施例中，总成本模型的约束模型包括投入约束模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型、自平衡约束模型、源侧运行约束模型、网侧运行约束模型、荷侧运行约束模型、储侧运行约束模型、系统电力电量平衡约束模型和系统旋转备用约束模型。
面向自平衡目标的配电区域资源配置方法还包括：根据联络线上功率和建立网侧运行约束模型。网侧运行约束模型约束电网输送有功功率不超其输电能力，如下：
其中，为变量，表示第m个演化阶段t时刻联络线上的功率，/>为第m个演化阶段联络线的最大输电能力。
一实施例中，源侧运行约束模型包括火电机组运行约束模型、风电运行约束模型和光伏运行约束模型。火电机组运行约束模型包括机组出力约束模型、机组爬坡约束模型和机组最小启停时间约束模型，如下：
其中，和/>为机组出力约束模型；
为机组爬坡约束模型；
为机组最小启停时间约束模型；
T为模拟运行时间，为变量，表示火电机组在第m个演化阶段t时刻的发电功率；为变量，表示火电机组在第m个演化阶段t-1时刻的发电功率；/>为变量，表示火电在第m个演化阶段的总容量；δ为火电机组的爬坡率，α为火电机组的最小出力比例；Om,t、Om,t-1、和/>均为变量；Om,t为火电机组在第m个演化阶段t时刻的在线总容量，Om,t-1为火电机组在第m个演化阶段t-1时刻的在线总容量，/>为火电灵活性改造在第m个演化阶段的总容量，/>为第m个演化阶段t时刻火电机组新增的机组容量，/>为第m个演化阶段t时刻火电机组减少的机组容量，/>为第m个演化阶段t-τ时刻火电机组新增的机组容量，/>为第m个演化阶段t-τ时刻火电机组减少的机组容量，Ton为火电机组的最小开机之间的时间间隔，Toff为火电机组的最小关机之间的时间间隔。
风电运行约束模型约束风电实时出力小于其理论最大出力值，如下：
其中，为变量，表示风电在第m个演化阶段t时刻的发电功率；/>为变量，表示风电在第m个演化阶段t时刻的总容量。
光伏运行约束模型约束光伏实时出力小于其理论最大值，如下：
其中，为变量，表示光伏在第m个演化阶段t时刻的发电功率；/>为变量，表示光伏在第m个演化阶段t时刻的总容量。
一实施例中，荷侧运行约束模型包括转移型需求侧响应约束模型、削减型需求侧响应约束模型以及切负荷约束模型。
转移型需求侧响应约束模型约束响应功率小于其最大响应容量，以及在一个周期内因“转移”特性所引起的削减负荷量与增加的负荷量相等，如下：
其中，为变量，表示第m个演化阶段转移型需求侧响应的总容量；/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻转移型需求侧响应功率；NT为转移型需求侧响应的响应周期。
削减型需求侧响应约束模型约束响应功率不能超过所配置的上限，如下：
其中，为变量，表示第m个演化阶段t时刻削减型需求侧响应功率；/>为变量，表示第m个演化阶段削减型需求侧响应的总容量。
切负荷约束模型限定切负荷功率小于当前负荷功率值，如下：
其中，为变量，表示第m个演化阶段t时刻切负荷功率；/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻负荷功率。
一实施例中，储侧运行约束模型包括功率范围约束模型、能量范围约束模型、储能充放电效率约束模型以及始末状态约束模型，如下：
其中，为功率范围约束模型；
为能量范围约束模型；
为储能充放电效率约束模型；
和/>为始末状态约束模型；
和/>均为变量，/>为储能在第m个演化阶段t时刻的充电功率，/>为储能在第m个演化阶段t时刻的放电功率，/>为第m个演化阶段储能功率的总量，/>为第m个演化阶段储能能量的总量，/>为第m个演化阶段t时刻的储能能量，/>为第m个演化阶段t-1时刻的储能能量，/>为第m个演化阶段储能充电效率，/>为第m个演化阶段储能放电效率，/>为第m个演化阶段储能自损耗效率，μ为储能的初始能量水平，Tsto为储能循环周期。
一实施例中，系统电力电量平衡约束模型约束系统各运行时刻供电功率与总负荷需求量一致，如下：
其中，和/>均为变量，/>为火电机组在第m个演化阶段t时刻的发电功率，/>为光伏在第m个演化阶段t时刻的发电功率，/>为风电在第m个演化阶段t时刻的发电功率，/>为储能在第m个演化阶段t时刻的放电功率，/>为储能在第m个演化阶段t时刻的充电功率，/>为第m个演化阶段t时刻联络线上的功率，/>为第m个演化阶段t时刻负荷功率，/>为第m个演化阶段t时刻切负荷功率，/>为第m个演化阶段t时刻削减型需求侧响应功率，/>为第m个演化阶段t时刻转移型需求侧响应功率。
一实施例中，系统旋转备用约束模型约束各运行时刻在线火电机组的最大出力与火电机组的实时有功出力的差值大于负荷、风电出力、光伏出力的一定比例，如下：
其中，Om,t为变量，表示火电机组在第m个演化阶段t时刻的在线总容量。
S105包括：根据总成本模型、投入约束模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型、自平衡约束模型、源侧运行约束模型、网侧运行约束模型、荷侧运行约束模型、储侧运行约束模型、系统电力电量平衡约束模型和系统旋转备用约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率。
具体实施时，根据总成本模型和上述总成本的约束模型确定最小成本min Cinv+Copr+CT下各变量的数值以在后续进行资源配置。
S106：根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
图3是本发明实施例中S106的流程图。如图3所示，S106包括：
S301：根据新能源出力值、负荷功率和储能充电放电功率确定新能源渗透率。
其中，新能源渗透率表达式为
S302：根据火电发电功率确定碳排放量。
其中，碳排放量表达式为
S303：根据各资源的投入容量、新能源渗透率和碳排放量配置资源。
图1所示的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的执行主体可以为计算机。由图1所示的流程可知，本发明实施例的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置建立总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型以确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率进行资源配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种面向自平衡目标的配电区域资源配置装置，由于该装置解决问题的原理与面向自平衡目标的配电区域资源配置方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
图4是本发明实施例中面向自平衡目标的配电区域资源配置装置的结构框图。如图4所示，面向自平衡目标的配电区域资源配置装置包括：
总成本模型建立模块，用于根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
新能源渗透率约束模型模块，用于根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
碳排放约束模型模块，用于根据火电发电功率和所述碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
自平衡约束模型模块，用于根据联络线上功率和所述负荷功率建立自平衡约束模型；
资源确定模块，用于根据总成本模型、新能源渗透率约束模型和碳排放约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
资源配置模块，用于根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
在其中一种实施例中，总成本模型建立模块包括：
投入成本模型单元，用于根据各资源的投入容量建立投入成本模型；
运行成本模型单元，用于根据火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率和需求侧响应功率建立运行成本模型；
惩罚成本模型单元，用于根据新能源电量缺额量和碳减排缺额量建立惩罚成本模型；
总成本模型单元，用于根据投入成本模型、运行成本模型和惩罚成本模型确定总成本模型。
在其中一种实施例中，资源配置模块包括：
新能源渗透率单元，用于根据新能源出力值、负荷功率和储能充电放电功率确定新能源渗透率；
碳排放量单元，用于根据火电发电功率确定碳排放量；
资源配置单元，用于根据各资源的投入容量、新能源渗透率和碳排放量配置资源。
在其中一种实施例中，总成本模型的约束模型包括新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型、自平衡约束模型和网侧运行约束模型；
面向自平衡目标的配电区域资源配置装置还包括：
网侧运行约束模型模块，用于根据联络线上功率和建立网侧运行约束模型。
综上，本发明实施例的面向自平衡目标的配电区域资源配置装置建立总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型以确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率进行资源配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
图5为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图5所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图5是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
一实施例中，面向自平衡目标的配电区域资源配置方法功能可以被集成到中央处理器9100中。其中，中央处理器9100可以被配置为进行如下控制：
根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
根据火电发电功率和碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
根据总成本模型、新能源渗透率约束模型和碳排放约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
从上述描述可知，本申请提供的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法建立总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型以确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率进行资源配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
在另一个实施方式中，面向自平衡目标的配电区域资源配置装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将面向自平衡目标的配电区域资源配置装置配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的功能。
如图5所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图5中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图5中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图5所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。
其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。
存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。
本发明实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法中全部步骤的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计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
根据火电发电功率和碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
根据联络线功率和负荷功率建立配电网自平衡约束模型；
根据总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
综上，本发明实施例的计算机可读存储介质建立总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型以确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率进行资源配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
本发明实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法中全部步骤的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述实施例中的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
根据新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
根据火电发电功率和碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
根据联络线功率和所述负荷功率建立配电网自平衡约束模型；
根据总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
根据各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率配置资源。
综上，本发明实施例的计算机程序产品建立总成本模型、新能源渗透率约束模型、碳排放约束模型和自平衡约束模型以确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率进行资源配置，可以满足配电网自平衡能力，实现多类型灵活性资源的综合配置。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
虽然本说明书实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。
本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元，或装置都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法，其特征在于，包括：
根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
根据新能源出力值、负荷功率、所述储能充电放电功率和所述新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
根据所述火电发电功率和所述碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
根据联络线功率和所述负荷功率建立配电网自平衡约束模型；
根据所述总成本模型、所述新能源渗透率约束模型、所述碳排放约束模型和所述自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
根据所述各资源的投入容量、所述新能源出力值、所述负荷功率、所述储能充电放电功率和所述火电发电功率配置资源；
根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型包括：
根据各资源的投入容量建立投入成本模型；
根据所述火电发电功率、所述火电启停容量、所述储能充电放电功率和所述需求侧响应功率建立运行成本模型；
根据所述新能源缺额量和所述碳减排缺额量建立惩罚成本模型；
根据所述投入成本模型、所述运行成本模型和所述惩罚成本模型确定所述总成本模型；
所述新能源渗透率约束模型为：
其中，T为模拟运行时间，和QRE均为变量，为在最后一个演化阶段M时t时刻的风电出力值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的光伏出力值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的负荷值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的储能充电功率，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的储能放电功率，QRE为新能源缺额量，ε为新能源电量渗透率目标；
碳排放约束模型为：
其中，T为模拟运行时间，β为火电单位发电对应的碳排放量，为变量，表示火电在最后一个演化阶段M时t时刻的发电功率，Vcarb为碳排放上限的目标值，Qcarb为变量，表示碳排放减排缺额量；
自平衡约束模型为：
其中，T为模拟运行时间，为变量，表示第m个演化阶段t时刻的联络线上的功率，/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻的负荷功率，λm为第m个演化阶段时系统联络线功率占各演化阶段负荷用电量的比例。
2.根据权利要求1所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法，其特征在于，根据所述各资源的投入容量、所述新能源出力值、所述负荷功率、所述储能充电放电功率和所述火电发电功率配置资源包括：
根据所述新能源出力值、所述负荷功率和所述储能充电放电功率确定新能源渗透率；
根据所述火电发电功率确定碳排放量；
根据所述各资源的投入容量、所述新能源渗透率和所述碳排放量配置资源。
3.根据权利要求1所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法，其特征在于，总成本模型的约束模型包括所述新能源渗透率约束模型、所述碳排放约束模型、所述自平衡约束模型和网侧运行约束模型；
所述面向自平衡目标的配电区域资源配置方法还包括：
根据联络线上功率建立所述网侧运行约束模型。
4.一种面向自平衡目标的配电区域资源配置装置，其特征在于，包括：
总成本模型建立模块，用于根据各资源的投入容量、火电发电功率、火电启停容量、储能充电放电功率、需求侧响应功率、新能源缺额量和碳减排缺额量建立总成本模型；
新能源渗透率约束模型模块，用于根据新能源出力值、负荷功率、所述储能充电放电功率和所述新能源缺额量建立新能源渗透率约束模型；
碳排放约束模型模块，用于根据所述火电发电功率和所述碳减排缺额量建立碳排放约束模型；
自平衡约束模型模块，用于根据联络线上功率和所述负荷功率建立自平衡约束模型；
资源确定模块，用于根据所述总成本模型、所述新能源渗透率约束模型、所述碳排放约束模型和所述自平衡约束模型确定最小总成本下各资源的投入容量、新能源出力值、负荷功率、储能充电放电功率和火电发电功率；
资源配置模块，用于根据所述各资源的投入容量、所述新能源出力值、所述负荷功率、所述储能充电放电功率和所述火电发电功率配置资源；
所述总成本模型建立模块包括：
投入成本模型单元，用于根据各资源的投入容量建立投入成本模型；
运行成本模型单元，用于根据所述火电发电功率、所述火电启停容量、所述储能充电放电功率和所述需求侧响应功率建立运行成本模型；
惩罚成本模型单元，用于根据所述新能源缺额量和所述碳减排缺额量建立惩罚成本模型；
总成本模型单元，用于根据所述投入成本模型、所述运行成本模型和所述惩罚成本模型确定所述总成本模型；
所述新能源渗透率约束模型为：
其中，T为模拟运行时间，和QRE均为变量，为在最后一个演化阶段M时t时刻的风电出力值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的光伏出力值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的负荷值，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的储能充电功率，/>为在最后一个演化阶段M时t时刻的储能放电功率，QRE为新能源缺额量，ε为新能源电量渗透率目标；
碳排放约束模型为：
其中，T为模拟运行时间，β为火电单位发电对应的碳排放量，为变量，表示火电在最后一个演化阶段M时t时刻的发电功率，Vcarb为碳排放上限的目标值，Qcarb为变量，表示碳排放减排缺额量；
自平衡约束模型为：
其中，T为模拟运行时间，为变量，表示第m个演化阶段t时刻的联络线上的功率，/>为变量，表示第m个演化阶段t时刻的负荷功率，λm为第m个演化阶段时系统联络线功率占各演化阶段负荷用电量的比例。
5.根据权利要求4所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置装置，其特征在于，所述资源配置模块包括：
新能源渗透率单元，用于根据所述新能源出力值、所述负荷功率和所述储能充电放电功率确定新能源渗透率；
碳排放量单元，用于根据所述火电发电功率确定碳排放量；
资源配置单元，用于根据所述各资源的投入容量、所述新能源渗透率和所述碳排放量配置资源。
6.根据权利要求4所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置装置，其特征在于，总成本模型的约束模型包括所述新能源渗透率约束模型、所述碳排放约束模型、所述自平衡约束模型和网侧运行约束模型；
所述面向自平衡目标的配电区域资源配置装置还包括：
网侧运行约束模型模块，用于根据联络线上功率建立所述网侧运行约束模型。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的步骤。
8.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的步骤。
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的面向自平衡目标的配电区域资源配置方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310143087.7A CN116093994B (zh) | 2023-02-14 | 2023-02-14 | 一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310143087.7A CN116093994B (zh) | 2023-02-14 | 2023-02-14 | 一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116093994A CN116093994A (zh) | 2023-05-09 |
| CN116093994B true CN116093994B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=86210220
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310143087.7A Active CN116093994B (zh) | 2023-02-14 | 2023-02-14 | 一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116093994B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015121288A1 (fr) * | 2014-02-12 | 2015-08-20 | Electricite De France | Système de gestion d'un réseau de distribution électrique |
| CN114498638A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-05-13 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 计及源荷双侧不确定性的源网荷储协调规划方法及系统 |
| CN115579917A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-01-06 | 云南电网有限责任公司 | 一种源网荷灵活性资源一体化的混合储能优化配置方法 |
| CN115618723A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-01-17 | 哈尔滨工业大学（深圳） | 一种考虑燃煤机组及加油站退出的制氢网络运行方法 |
-
2023
- 2023-02-14 CN CN202310143087.7A patent/CN116093994B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015121288A1 (fr) * | 2014-02-12 | 2015-08-20 | Electricite De France | Système de gestion d'un réseau de distribution électrique |
| CN114498638A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-05-13 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 计及源荷双侧不确定性的源网荷储协调规划方法及系统 |
| CN115618723A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-01-17 | 哈尔滨工业大学（深圳） | 一种考虑燃煤机组及加油站退出的制氢网络运行方法 |
| CN115579917A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-01-06 | 云南电网有限责任公司 | 一种源网荷灵活性资源一体化的混合储能优化配置方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 减碳中多阶段的煤电机组退役与新能源、储能规划协同;原一方 等;电力自动化设备;20210930;第41卷(第09期);第140-147页 * |
| 可再生能源多能协同调度优化及效益均衡模型研究;郭洪武;中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑;20210615(第06期);第C042-16页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116093994A (zh) | 2023-05-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Jiang et al. | Load shaping strategy based on energy storage and dynamic pricing in smart grid | |
| CN102609237B (zh) | 可扩展的随机数生成 | |
| Weitzman | Hybridizing growth theory | |
| Gelenbe et al. | The impact of information technology on energy consumption and carbon emissions | |
| CN102438046B (zh) | 一种基于云计算的卡拉ok点歌系统及其点歌方法 | |
| CN101133378A (zh) | 数据处理装置 | |
| CN108037667A (zh) | 基于虚拟电厂的基站电能优化调度方法 | |
| CN111934315A (zh) | 考虑需求侧的源网荷储协同优化运行方法及终端设备 | |
| CN112332454A (zh) | 基于含抽蓄柔性直流输电系统的电池储能处理方法及装置 | |
| CN113595109B (zh) | 飞轮储能容量配置方法及装置 | |
| Fang et al. | Energy management strategy based on energy storage equalization technology and transferable load | |
| CN116093994B (zh) | 一种面向自平衡目标的配电区域资源配置方法及装置 | |
| CN113240186A (zh) | 一种火力发电厂水平衡测试方法及装置 | |
| CN113690949B (zh) | 新能源场站储能系统的控制模式切换方法及装置 | |
| CN103065654B (zh) | 移动装置芯片及其移动装置控制方法 | |
| CN116233984A (zh) | 一种基站的节能控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN110544950A (zh) | 一种储能电池充放电控制方法、装置和设备 | |
| CN113922411A (zh) | 一种分布式光伏消纳能力的确定方法及装置 | |
| CN109150125A (zh) | 执行增益控制和增益压缩的电子电路及电子装置 | |
| CN105306750B (zh) | 一种信息处理方法和电子设备 | |
| CN110676521B (zh) | 电池管理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN108270225B (zh) | 一种虚拟电厂内部的调频方法 | |
| CN114362254A (zh) | 纯新能源汇集系统通道送出能力的调节方法及装置 | |
| CN113517698A (zh) | 主动配电网最优潮流凸化控制方法及装置 | |
| CN103065655A (zh) | 一种移动终端自动生成曲目播放列表的方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |