CN116365585A - 新能源电网规划模型的构建方法、装置及终端设备 - Google Patents

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CN116365585A CN202310275280.6A CN202310275280A CN116365585A CN 116365585 A CN116365585 A CN 116365585A CN 202310275280 A CN202310275280 A CN 202310275280A CN 116365585 A CN116365585 A CN 116365585A
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谢婉莹
秦梁栋
魏玲
徐田丰
朱天曈
刘禹含
陈宇
王骆
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State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
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Power Construction Technology Economic Consulting Center Of China Electricity Council
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
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Abstract

本申请适用于电网规划技术领域，提供了新能源电网规划模型的构建方法、装置及终端设备，该方法包括：获取新能源电网的初始规划模型，初始规划模型包括规划的总成本和设备容量；构建以总成本最小为目标的目标函数，以及基于设备容量的约束条件；基于目标函数和约束条件，对初始规划模型进行时序仿真，获得初始规划模型的运行数据；结合新能源接入对电网系统的影响因素以及运行数据，修正初始规划模型，获得最终规划模型，影响因素包括电网系统的安全系数。本申请在提高电网规划经济性的同时，进一步提升了模型的针对性和安全性。

Description

新能源电网规划模型的构建方法、装置及终端设备
技术领域
本申请属于电网规划技术领域，尤其涉及新能源电网规划模型的构建方法、装置及终端设备。
背景技术
随着风电、光伏等新能源的大规模并网，对电网的规划带来了新的挑战，尤其是新能源出力不确定性与随机性导致的失负荷价值、安全性与经济性的平衡问题，不能仅依靠电力系统的调度，在电网规划时期就应全面考虑。
目前国内外针对电网规划模型的研究主要集中于两类方法：基于场景的规划和基于不确定数学理论的规划。但在应对新能源出力不确定性的问题上，多是对于短时资源需求在规划层面予以修正，并未充分考虑大规模新能源的并网对电网整体成本的影响，致使得出的规划模型的经济性不精确。
因此，亟需一种针对新能源电网规划模型的构建方法，在提高电网规划经济性的同时，进一步提升了模型的针对性和安全性。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例提供了新能源电网规划模型的构建方法、装置及终端设备，实现了在提高电网规划经济性的同时，进一步提升了模型的针对性和安全性。
本申请是通过如下技术方案实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种新能源电网规划模型的构建方法，包括：获取新能源电网的初始规划模型，初始规划模型包括规划的总成本和设备容量；构建以总成本最小为目标的目标函数，以及基于设备容量的约束条件；基于目标函数和约束条件，对初始规划模型进行时序仿真，获得初始规划模型的运行数据；结合新能源接入对电网系统的影响因素以及运行数据，修正初始规划模型，获得最终规划模型，影响因素包括电网系统的安全系数。
在第一方面的一种可能的实现方式中，目标函数的表达式为：
Figure BDA0004135973060000021
式中，FCGg表示候选发电机组的年化固定成本，icgg表示候选发电机组g是否投资，投资icgg为1，不投资icgg为0，FCLijc表示候选线路ij的年化固定投资成本，ictijc表示候选线路ij是否投资，投资ictijc为1，不投资ictijc为0，Pω表示场景概率，ω为场景编号，DURn表示候选发电机组提供负荷的可持续时间，CVg表示候选发电机组的发电成本，
Figure BDA0004135973060000022
表示候选发电机组的发电量，CFg表示候选发电机组的固定成本，
Figure BDA0004135973060000023
表示候选发电机组是否运行，运行
Figure BDA0004135973060000024
为1，不运行
Figure BDA0004135973060000025
为0，CSUg表示候选发电机组的启动成本，
Figure BDA0004135973060000026
表示候选发电机组是否启动，启动
Figure BDA0004135973060000027
为1，不启动
Figure BDA0004135973060000028
为0，CSDg表示候选发电机组的停机成本，
Figure BDA0004135973060000029
表示候选发电机组是否停机，不停机
Figure BDA00041359730600000210
为0，停机
Figure BDA00041359730600000211
为1，CVe表示储能单元的可变成本，
Figure BDA00041359730600000212
表示储能电源的充电量，CVr表示需求侧响应的成本，
Figure BDA00041359730600000213
表示需求侧响应时购买电量，CENS表示失负荷价值，
Figure BDA00041359730600000214
表示失负荷电量。
在第一方面的一种可能的实现方式中，约束条件包括备用容量约束条件，所述容量约束条件为常规候选发电机组、储能单元以及需求侧响应能够供给的负荷大于需求的负荷，所述备用容量约束条件的表达式为：
Figure BDA0004135973060000031
Figure BDA0004135973060000032
式中，
Figure BDA0004135973060000033
表示常规候选发电机组应对负荷增加的运行备用，
Figure BDA0004135973060000034
表示常规候选发电机组应对负荷降低的运行备用，
Figure BDA0004135973060000035
表示需求侧响应时负荷增加的运行备用，
Figure BDA0004135973060000036
表示需求侧响应时负荷降低的运行备用，
Figure BDA0004135973060000037
表示储能单元应对负荷增加的运行备用，
Figure BDA0004135973060000038
表示储能单元应对负荷降低的运行备用，
Figure BDA0004135973060000039
表示负荷增加时运行备用的需求，
Figure BDA00041359730600000310
表示负荷降低时运行备用的需求，a表示区域编号。
在第一方面的一种可能的实现方式中，约束条件包括容量裕度约束，所述容量裕度约束为候选发电机组能够供给峰值期的负荷，所述容量裕度约束的表达式为：
Figure BDA00041359730600000311
式中，
Figure BDA00041359730600000312
表示已有发电机组的最大功率，Ag表示可信容量与实际容量值比，常规发电机组Ag为1，新能源发电机组Ag∈(0，0.5)，
Figure BDA00041359730600000313
表示候选发电机组的最大功率，PDa表示峰值功率，RMa表示裕度。
在第一方面的一种可能的实现方式中，安全系数的表达式为：
Figure BDA00041359730600000314
式中，Pa表示在a区域的规划，Pa，cut表示a区域新能源机组的弃风/弃光率，λd表示负荷降低时的调整系数，
Figure BDA00041359730600000315
表示负荷降低时的运行备用需求，Pa，LLR表示a区域的失负荷电量，λu表示负荷增加时的调整系数，
Figure BDA0004135973060000041
表示负荷增加时的运行备用需求，θ表示安全系数，安全系数越大电网系统越安全。
在第一方面的一种可能的实现方式中，影响因素还包括新能源机组接入后对常规机组使用寿命的影响，所述影响的表达式为：
Yj′＝Yj·LCnormal/LCnew
式中，Yj′表示常规机组受影响后的使用寿命，Yj表示常规机组的理论寿命，LCnormal表示常规机组的理论冲放电循环次数，LCnew表示常规机组的在时序仿真中的充放电循环次数。
在第一方面的一种可能的实现方式中，影响因素还包括新能源机组接入后更新的污染物排放系数，更新的污染物排放系数的表达式为：
Figure BDA0004135973060000042
式中，ξ表示污染物排放折算系数，v1至vn表示设备在不同负载率下对应的碳排放系数，t1至tn表示设备在不同负载率下运行的时长，EFc_new表示更新后设备的碳排放系数，EFc表示设备的碳排放系数，
Figure BDA0004135973060000043
表示更新后设备的二氧化硫排放系数，
Figure BDA0004135973060000044
表示设备的二氧化硫排放系数，KS_new表示更新后的设备烟尘排放系数，KS表示设备烟尘排放系数，β′表示更新后的设备碳转化率，β表示设备碳转化率。
第二方面，本申请实施例提供了一种新能源电网规划模型的构建装置，包括：获取模块，用于获取初始规划模型，初始规划模型包括规划的总成本和设备容量；模型构建模块，用于构建以总成本最小的目标函数，以及基于设备容量的约束条件；仿真模块，用于基于目标函数和约束条件，对初始规划模型进行时序仿真，获得初始规划模型的运行数据；修正模块，用于结合新能源接入对电网系统的影响因素以及运行数据，修正初始规划模型，获得最终规划模型，影响因素包括电网系统的安全系数。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有可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如第一方面任一项所述的新能源电网规划模型的构建方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的新能源电网规划模型的构建方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的新能源电网规划模型的构建方法。
本申请实施例，首先根据获取的初始规划模型构建以总成本最小的目标函数，构建以设备容量为限制的约束条件，再基于目标函数和约束条件，对初始规划模型进行预设时间的仿真，获得初始规划模型的运行数据，最后结合运行数据以及新能源接入对电网系统造成的影响因素，修正初始规划模型，最终获得最终规划模型。本申请充分考虑了新能源电网的特性，通过运行数据及影响条件反馈初始规划模型，对初始规划模型进行修正，提高电网规划经济性的同时，进一步提升了模型的针对性和安全性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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是本申请一实施例提供的新能源电网规划模型的构建方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例提供的初始规划模型的节点系统图；
图3是本申请一实施例提供的不同场景下风力发电机组的出力图；
图4是本申请一实施例提供的不同场景下光伏发电机组的出力图；
图5是本申请一实施例提供的初始规划模型的负荷预测图；
图6是本申请一实施例提供的初始规划模型中各种能源出力占比图；
图7是本申请一实施例提供的风力风电机组弃风量仿真数据图；
图8是本申请一实施例提供的初始规划模型的失负荷量仿真数据图；
图9是本申请一实施例提供的储能单元循环充放电的仿真数据图；
图10是本申请一实施例提供的边际燃气轮机的出力仿真数据图；
图11是本申请一实施例提供的线路利用率的仿真数据图；
图12是本申请一实施例提供的净负荷时的爬坡需求仿真数据图；
图13是本申请一实施例提供的最终规划模型中各种能源出力占比图；
图14是本申请实施例提供的新能源电网规划模型的构建装置的结构示意图；
图15是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”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，在本申请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。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
随着新能源发电的迅猛发展，面向新能源高渗透率电力系统的规划方法面临挑战：基于预估的简单成本模型不能反映考虑高渗透率新能源系统运行特性，得出的规划模型不精确，仿真后的某些条件可能超出规划预期成本。
基于上述问题，本申请实施例提供了新能源电网规划模型的构建方法。为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明确，以下结合附图及实施例，对本申请进行详细说明。应当理解的是，以下所描述的具体实施例仅用于解释本申请，并不用于限定本申请。
以下结合图1对本申请的新能源电网规划模型的构建方法进行详细说明。
图1是本申请一实施例提供的新能源电网规划模型的构建方法的流程示意图，参照图1，可执行步骤101至步骤104实现该方法，详述如下：
在步骤101中，获取新能源电网的初始规划模型，初始规划模型包括规划的总成本和设备容量。
在一些实施例中，获取的初始规划模型的方式是多样的，可以基于招投标文件制作电网规划的初始规划模型，也可以直接获取相似技术方案的初始规划模型，也可以根据实际情况结合经验制作初始规划模型。一般来说，初始规划模型往往较为粗糙，针对性较低，还需进一步修正和完善。
可选的，初始规划模型至少包括电网规划的总成本、电网规划的设备容量。
解释性的，电网规划的总成本可以主要包括五种成本：发电投资成本、线路固定成本、发电机组发电成本、需求响应(Demand Response，DR)调用成本以及可靠性成本。
解释性的，设备容量为规划中的已有设备或候选设备的额定容量或功率。其中，设备泛指常规发电机组、风力光伏发电机组、储能单元、变压器等电网中的供变输电的设备。
可选的，初始规划模型中还包括多场景下的年负荷曲线、需求相应参数(包括年化装机维护成本、装机容量、爬坡量、出力成本等)，已有线路网络构架及发电机组、备选线路、失负荷价值、碳排放成本以及各符合场景下各区域系统的惯量、备用容量等。本申请所申请保护的技术方案为如何构建一个同时能够兼顾经济性、安全性和精确性的电网规划模型，因此以总成本和设备容量为阐述对象，对如何构建规划模型进行详细说明。
在步骤102中，构建以总成本最小为目标的目标函数，以及基于设备容量的约束条件。
在一些实施例中，构建以总成本最小为目标的目标函数，使得规划模型在电网的投资和运营中更符合经济性的要求。
示例性的，该目标函数的表达式可以是：
Figure BDA0004135973060000091
上式中包括：发电投资成本、线路固定成本、发电机组发电成本、DR调用成本和可靠性成本。
发电投资成本：FCGg表示候选发电机组的年化固定成本，icgg表示候选发电机组g是否投资，投资icgg为1，不投资icgg为0。
线路固定成本：FCLijc表示候选线路ij的年化固定投资成本，ictijc表示候选线路ij是否投资，投资ictijc为1，不投资ictijc为0。
发电机组发电成本(新能源机组、常规机组、储能单元以及DR机组)：Pω表示场景概率，ω为场景编号，DURn表示候选发电机组提供负荷的可持续时间，CVg表示候选发电机组的发电成本，
Figure BDA0004135973060000092
表示候选发电机组的发电量，CFg表示候选发电机组的固定成本，
Figure BDA0004135973060000093
表示候选发电机组是否运行，运行
Figure BDA0004135973060000094
为1，不运行
Figure BDA0004135973060000095
为0，CSUg表示候选发电机组的启动成本，
Figure BDA0004135973060000096
表示候选发电机组是否启动，启动
Figure BDA0004135973060000097
为1，不启动
Figure BDA0004135973060000098
为0，CSDg表示候选发电机组的停机成本，
Figure BDA0004135973060000099
表示候选发电机组是否停机，不停机
Figure BDA00041359730600000910
为0，停机
Figure BDA00041359730600000911
为1，CVe表示储能单元的可变成本，
Figure BDA00041359730600000912
表示储能电源的充电量。
DR调用成本：CVr表示需求侧响应的成本，
Figure BDA00041359730600000913
表示需求侧响应时购买电量。
可靠性成本：CENS表示失负荷价值，
Figure BDA00041359730600000914
表示失负荷电量。
在一些实施例中，基于设备容量的约束条件可以包括备用容量约束和容量裕度约束。
解释性的，备用容量约束为常规候选发电机组、储能单元以及需求侧响应能够供给的负荷大于需求的负荷。
示例性的，备用容量约束的表达式可以为：
Figure BDA0004135973060000101
Figure BDA0004135973060000102
式中，
Figure BDA0004135973060000103
表示常规候选发电机组应对负荷增加的运行备用，
Figure BDA0004135973060000104
表示常规候选发电机组应对负荷降低的运行备用，
Figure BDA0004135973060000105
表示需求侧响应时负荷增加的运行备用，
Figure BDA0004135973060000106
表示需求侧响应时负荷降低的运行备用，
Figure BDA0004135973060000107
表示储能单元应对负荷增加的运行备用，
Figure BDA0004135973060000108
表示储能单元应对负荷降低的运行备用，
Figure BDA0004135973060000109
表示负荷增加时运行备用的需求，
Figure BDA00041359730600001010
表示负荷降低时运行备用的需求，a表示区域编号。
解释性的，容量裕度约束为候选发电机组能够供给峰值期的负荷。
示例性的，容量裕度约束的表达式可以为：
Figure BDA00041359730600001011
式中，
Figure BDA00041359730600001012
表示已有发电机组的最大功率，Ag表示可信容量与实际容量值比，常规发电机组Ag为1，新能源发电机组Ag∈(0，0.5)，
Figure BDA00041359730600001013
表示候选发电机组的最大功率，PDa表示峰值功率，RMa表示裕度。
在一些实施例中，约束条件还可以包括其他约束条件。
示例性的，其他约束条件可以包括投资决策约束、节点功率平衡约束、区域系统惯量约束、储能单元的备用约束和充放电周期约束、发电机组出力约束和开停机时间约束，以及线路容量约束等。
在步骤103中，基于目标函数和约束条件，对初始规划模型进行时序仿真，获得初始规划模型的运行数据。
在一些实施例中，将构建好的目标函数和约束条件，通过时序仿真系统，对初始规划模型进行时序仿真，可以获得初始规划模型的运行数据。
规划模型中的大多参数都是通过预估设定的，不同的规划模型使用相同的参数最后的运行数据可能大相径庭。可通过对初始规划模型进行连续时间的时序仿真，得到最接近初始规划模型的运行数据。
解释性的，时序仿真可以包括基于实际布局布线设计的最坏情况的布局布线延时，并且在仿真结果波形图中，时序仿真后的信号加载了时延，使得获得的运行时间更加贴合电网系统的实际运行情况，可以大幅提高规划模型的精准性。
在步骤104中，结合新能源接入对电网系统的影响因素以及运行数据，修正初始规划模型，获得最终规划模型。
新能源发电机组接入电网系统后，因其受使用场景(气候及日照等因素)的影响，较常规发电机组有着不确定性和特有周期性的特定。因此需要着重考虑新能源接入后电网系统的影响。
在一些实施例中，新能源接入对电网系统的影响因素包括安全系数，即如何保证新能源接入后，电网系统在应对负荷突变时仍可安全的运行。
由于风力发电机组存在弃风，光伏发电机组存在弃光的特点，因此，需要根据不同区域的弃风/弃光率，修正整体发电机组设备的备用容量需求，也就是修正备用容量约束中的
Figure BDA0004135973060000111
和
Figure BDA0004135973060000112
进一步的，修正后的整体发电机组设备的备用容量需要满足电网系统安全运行的安全系数。
示例性的，本申请提供了安全系数的表达式：
Figure BDA0004135973060000121
式中，Pa表示在a区域的规划，Pa，cut表示a区域新能源机组的弃风/弃光率，λd表示负荷降低时的调整系数，
Figure BDA0004135973060000122
表示负荷降低时的运行备用需求，Pa，LLR表示a区域的失负荷电量，λu表示负荷增加时的调整系数，
Figure BDA0004135973060000123
表示负荷增加时的运行备用需求，θ表示安全系数，安全系数越大电网系统越安全。
在一些实施例中，还需要考虑是否有线路潮流接近容量上限的情况，因为在阻塞情况下，很有可能存在负荷增加/降低后提供的负荷无法传输的问题。
因此，进一步的，修正整体发电机组设备的备用容量后，还需要修正目标函数中的线路固定成本。
在一些实施例中，还需考虑新能源机组的发电负荷不具备短时大幅增加/降低的特性，因此，还需要对规划模型中出现短时爬坡备用需求，以不发生切负荷作为要求标准。
示例性的，规划模型中短时爬坡需求的表达式可以为：
Figure BDA0004135973060000124
式中，
Figure BDA0004135973060000125
表示在时刻t具备爬坡能力的常规发电机组爬坡能力之和，
Figure BDA0004135973060000126
表示在时刻t具备爬坡能力的储能单元爬坡能力之和，
Figure BDA0004135973060000127
表示在a区域不发生短时切符号时的短时爬坡需求。
在一些实施例中，新能源接入对电网系统的影响因素还包括新能源机组投入运行后对常规机组使用寿命的影响。如当新能源发电机组受极端气候影响，供电能力不稳定时，储能单元就需多次充放电，常规发电机组就绪多次进行出力调整，这对常规发电机组和储能单元的寿命都会造成影响。
示例性的，常规机组(包括发电机组和储能单元)的使用寿命受到的影响表达式可以为：
Yj′＝Yj·LCnormal/LCnew
式中，Yj′表示常规机组受影响后的使用寿命，Yj表示常规机组的理论寿命，LCnormal表示常规机组的理论冲放电循环次数，LCnew表示常规机组的在时序仿真中的充放电循环次数。
在一些实施例中，因新能源机组的接入，会影响常规机组的污染物排放，因此，为了得到更为精准的规划模型，还需更新污染物排放系数。
示例性的，更新的污染物排放系数的表达式为：
Figure BDA0004135973060000131
式中，ξ表示污染物排放折算系数，v1至vn表示设备在不同负载率下对应的碳排放系数，t1至tn表示设备在不同负载率下运行的时长，EFc_new表示更新后设备的碳排放系数，EFc表示设备的碳排放系数，
Figure BDA0004135973060000132
表示更新后设备的二氧化硫排放系数，
Figure BDA0004135973060000133
表示设备的二氧化硫排放系数，KS_new表示更新后的设备烟尘排放系数，KS表示设备烟尘排放系数，β′表示更新后的设备碳转化率，β表示设备碳转化率。
在一些实施例中，考虑到新能源会带来整体容量可信度的下降，而规划通常基于典型日展开，并考虑到优化求解难度，典型日场景数量一般不会太多，难以准确表达新能源带来的容量可信度的下降，而这种情况的出现与特有的季节环境密切相关。比如在高用能、低风光资源的季节，其出现的频率将大幅增加。因此考虑极端场景出现的时长，以及在这些场景下的容量。需修正初始规划模型备用容量约束中的峰值负荷的裕度值，将容量裕度约束中的RMa调高，直至覆盖极端场景容量需求。
在一些实施例中，通过结合新能源接入对电网系统的多个影响因素(安全系数、常规机组寿命、污染物排放系数和容量裕度值)，以及仿真得到的运行数据，修正初始规划模型，获得最终规划模型。
上述新能源电网规划模型的构建方法，首先根据获取的初始规划模型构建以总成本最小的目标函数，构建以设备容量为限制的约束条件，再基于目标函数和约束条件，对初始规划模型进行预设时间的仿真，获得初始规划模型的运行数据，最后结合运行数据以及新能源接入对电网系统造成的影响因素，修正初始规划模型，最终获得最终规划模型。本申请充分考虑了新能源电网的特性，通过运行数据及影响条件反馈初始规划模型，对初始规划模型进行修正，提高电网规划经济性的同时，进一步提升了模型的针对性和安全性。
为了验证本申请技术方案的可行性与准确性，提供了一个具体实施例，如下所述：
图2为本申请一实施例提供的初始规划模型的节点系统图，参照图2，对以9节点系统网络结构作为初始规划模型，进行电网规划模型的构建。
该初始规划模型的风电、光伏的出力场景如图3和图4所示，该初始规划模型的负荷预测如图5所示。
该初始规划模型的设备配置如表1所示：
表1初始规划模型配置
Figure BDA0004135973060000141
该初始规划模型中设备的技术参数表，详见表2至表5，用于计算各方投资置换运维成本，贴现率设为6％。
表2预测年设备技术参数表
Figure BDA0004135973060000142
表3已有发电机数据
Figure BDA0004135973060000143
Figure BDA0004135973060000151
表4除新能源以外的待选电源数据
Figure BDA0004135973060000152
表5线路数据表
Figure BDA0004135973060000153
Figure BDA0004135973060000161
该初始规划模型在典型场景下各类能源处理占比如图6所示。可以看出，由于在预测年风光成本较低，因此规划模型中新能源装机很多，同时由于新能源占比的提高，规划模型中配置了更多的灵活性更强的资源，比如燃气轮机、需求响应、储能单元等。该场景下负荷不足量与弃风弃光量均为0。
在初始规划模型下，虽然在典型场景中可以达到最优解，但在时序仿真过程中出现了弃风和失负荷情况。图7给出了基于仿真数据的弃风量(光伏完全消纳)，可以看出由于新能源出力占比提高，典型日并不能概括风电实际出力波动，因此在仿真时出现了少量弃风。图8给出了基于仿真数据的失负荷量，可以看出，由于在典型场景并不能完全概括新能源波动，规划模型中新能源占比过高，而新能源的可信容量并不高，系统发电资源规划不足，导致大量失负荷，失负荷量高达51.2GWh。，
图9给出了负责应对负荷及新能源波动的储能及边际机组的出力情况，可以看到储能被频繁调用，年充放电循环次数276次，由于理论充放电次数为3000次，寿命由原来的15年缩减为10.86年，年化成本约提升36％。
图10给出了边际燃气轮机出力情况，可以看出，超过80％的时间，该机组都运行在较低的负载率和机组关停的状态，出力波动并不剧烈，但低负载率会造成碳排放增多，按照现有研究给出的数据，负载率降至40％时，每度电碳排放增加10％，负载率降至20％时，每度电碳排放增加15.3％。由于备用成本是提供备用服务的机组的机会成本，所以可以根据边际机组的发电成本类推备用出清价格。
线路利用率如图11所示，由于扩建了一条线路，所有线路的利用率均较低，没有阻塞情况发生，不需要因为阻塞对系统备用分配以及待建线路进行调整。
根据上述实际仿真数据，对原有输入参数做如下修正：
①储能年化投资成本提升36％。
②燃气轮机度电排放系数提升15％。
③按照失负荷量增加对容量需求进行更新，发电容量增加至少350MW，净负荷短时爬坡情况如图12所示。按照爬坡需求，覆盖至少95％的短时爬坡需求，设置备用需求中的爬坡量为100MW。备用成本根据提供备用的边际机组的发电成本进行修正，设定为边际价格的固定倍数。本节根据PJM规则的XX省的历史数据，选取0.3作为比例参数。
最终规划模型如表6所示。
表6初始规划和修正规划模型的配置对比
Figure BDA0004135973060000171
最终规划模型各类型资源出力占比如图13所示，解决了图8中的失负荷问题。
可以看出，修正后的规划模型较好地解决了初始规划模型中由于新能源出力不确定性导致的失负荷问题，在保证安全性的同时也获得了较好的经济性，即便是零售电价很低的情况下，也可以在10年内收回成本。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的新能源电网规划模型的构建方法，图14示出了本申请实施例提供的新能源电网规划模型的构建装置200的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参见图14，本申请实施例中的新能源电网规划模型的构建装置200可以包括获取模块201、模型构建模块202、仿真模块203和修正模块204。
获取模块201，用于获取初始规划模型，所述初始规划模型包括规划的总成本和设备容量。
模型构建模块202，用于构建以所述总成本最小的目标函数，以及基于所述设备容量的约束条件。
仿真模块203，用于基于所述目标函数和所述约束条件，对所述初始规划模型进行时序仿真，获得所述初始规划模型的运行数据。
修正模块204，用于结合新能源接入对电网系统的影响因素以及运行数据，修正所述初始规划模型，获得最终规划模型，所述影响因素包括电网系统的安全系数。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
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。
本申请实施例还提供了一种终端设备，参见图15，该终端设备300可以包括：至少一个处理器310、存储器320，存储器320中储存可在至少一个处理器310上运行的计算机程序321，处理器310执行计算机程序321时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图1所示实施例中的步骤101至步骤104。或者，处理器310执行计算机程序321时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图14所示模块201至204的功能。
示例性的，计算机程序321可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器320中，并由处理器310执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在终端设备300中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图15仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器310可以是中央处理单元(Central Processing Unit，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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器320可以是终端设备300的内部存储单元，也可以是终端设备300的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字卡(SecureDigital，SD)，闪存卡(Flash Card)等。存储器320用于存储计算机程序321以及终端设备300所需的其他程序和数据。存储器320还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，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，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请实施例提供的新能源电网规划模型的构建方法可以应用于计算机、可穿戴设备、车载设备、平板电脑、笔记本电脑、上网本、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、手机等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现可实现上述新能源电网规划模型的构建方法各个实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述新能源电网规划模型的构建方法各个实施例中的步骤。
所述集成的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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，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至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
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申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备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。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，包括：
获取新能源电网的初始规划模型，所述初始规划模型包括规划的总成本和设备容量；
构建以所述总成本最小为目标的目标函数，以及基于所述设备容量的约束条件；
基于所述目标函数和所述约束条件，对所述初始规划模型进行时序仿真，获得所述初始规划模型的运行数据；
结合新能源接入对电网系统的影响因素以及所述运行数据，修正所述初始规划模型，获得最终规划模型，所述影响因素包括电网系统的安全系数。
2.如权利要求1所述的新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，所述目标函数的表达式为：
Figure FDA0004135973030000011
式中，FCGg表示候选发电机组的年化固定成本，icgg表示候选发电机组g是否投资，投资icgg为1，不投资icgg为0，FCLijc表示候选线路ij的年化固定投资成本，ictijc表示候选线路ij是否投资，投资ictijc为1，不投资ictijc为0，Pω表示场景概率，ω为场景编号，DURn表示候选发电机组提供负荷的可持续时间，CVg表示候选发电机组的发电成本，
Figure FDA0004135973030000021
表示候选发电机组的发电量，CFg表示候选发电机组的固定成本，
Figure FDA0004135973030000022
表示候选发电机组是否运行，运行
Figure FDA0004135973030000023
为1，不运行
Figure FDA0004135973030000024
为0，CSUg表示候选发电机组的启动成本，
Figure FDA0004135973030000025
表示候选发电机组是否启动，启动
Figure FDA0004135973030000026
为1，不启动
Figure FDA0004135973030000027
为0，CSDg表示候选发电机组的停机成本，
Figure FDA0004135973030000028
表示候选发电机组是否停机，不停机
Figure FDA0004135973030000029
为0，停机
Figure FDA00041359730300000210
为1，CVe表示储能单元的可变成本，
Figure FDA00041359730300000211
表示储能电源的充电量，CVr表示需求侧响应的成本，
Figure FDA00041359730300000212
表示需求侧响应时购买电量，CENS表示失负荷价值，
Figure FDA00041359730300000213
表示失负荷电量。
3.如权利要求1所述的新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，所述约束条件包括备用容量约束，所述备用容量约束为常规候选发电机组、储能单元以及需求侧响应能够供给的负荷大于需求的负荷，所述备用容量约束的表达式为：
Figure FDA00041359730300000214
Figure FDA00041359730300000215
式中，
Figure FDA00041359730300000216
表示常规候选发电机组应对负荷增加的运行备用，
Figure FDA00041359730300000217
表示常规候选发电机组应对负荷降低的运行备用，
Figure FDA00041359730300000218
表示需求侧响应时负荷增加的运行备用，
Figure FDA00041359730300000219
表示需求侧响应时负荷降低的运行备用，
Figure FDA00041359730300000220
表示储能单元应对负荷增加的运行备用，
Figure FDA00041359730300000221
表示储能单元应对负荷降低的运行备用，
Figure FDA00041359730300000222
表示负荷增加时运行备用的需求，
Figure FDA00041359730300000223
表示负荷降低时运行备用的需求，a表示区域编号。
4.如权利要求3所述的新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，所述约束条件包括容量裕度约束，所述容量裕度约束为候选发电机组能够供给峰值期的负荷，所述容量裕度约束的表达式为：
Figure FDA00041359730300000224
式中，
Figure FDA0004135973030000031
表示已有发电机组的最大功率，Ag表示可信容量与实际容量值比，常规发电机组Ag为1，新能源发电机组Ag∈(0，0.5)，icgg表示候选发电机组g是否投资，投资icgg为1，不投资icgg为0，
Figure FDA0004135973030000032
表示候选发电机组的最大功率，PDa表示峰值功率，RMa表示裕度。
5.如权利要求1所述的新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，所述安全系数的表达式为：
Figure FDA0004135973030000033
式中，Pa表示在a区域的规划，Pa，cut表示a区域新能源机组的弃风/弃光率，λd表示负荷降低时的调整系数，
Figure FDA0004135973030000034
表示负荷降低时的运行备用需求，Pa，LLR表示a区域的失负荷电量，λu表示负荷增加时的调整系数，
Figure FDA0004135973030000035
表示负荷增加时的运行备用需求，θ表示安全系数，安全系数越大电网系统越安全。
6.如权利要求5所述的新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，所述影响因素还包括新能源机组接入后对常规机组使用寿命的影响，所述影响的表达式为：
Yj′＝Yj·LCnormal/LCnew
式中，Yj′表示常规机组受影响后的使用寿命，Yj表示常规机组的理论寿命，LCnormal表示常规机组的理论冲放电循环次数，LCnew表示常规机组的在时序仿真中的充放电循环次数。
7.如权利要求6所述的新能源电网规划模型的构建方法，其特征在于，所述影响因素还包括新能源机组接入后更新的污染物排放系数，更新的污染物排放系数的表达式为：
Figure FDA0004135973030000041
式中，ξ表示污染物排放折算系数，v1至vn表示设备在不同负载率下对应的碳排放系数，t1至tn表示设备在不同负载率下运行的时长，EFc_new表示更新后设备的碳排放系数，EFc表示设备的碳排放系数，
Figure FDA0004135973030000042
表示更新后设备的二氧化硫排放系数，
Figure FDA0004135973030000043
表示设备的二氧化硫排放系数，KS_new表示更新后的设备烟尘排放系数，KS表示设备烟尘排放系数，β′表示更新后的设备碳转化率，β表示设备碳转化率。
8.一种新能源电网规划模型的构建装置，其特征在于，用于实现如权利要求1-7任一项所述的新能源电网规划模型的构建方法，所述装置包括：
获取模块，用于获取新能源电网的初始规划模型，所述初始规划模型包括规划的总成本和设备容量；
模型构建模块，用于构建以所述总成本最小为目标的目标函数，以及基于所述设备容量的约束条件；
仿真模块，用于基于所述目标函数和所述约束条件，对所述初始规划模型进行时序仿真，获得所述初始规划模型的运行数据；
以及，
修正模块，用于结合新能源接入对电网系统的影响因素以及运行数据，修正所述初始规划模型，获得最终规划模型，所述影响因素包括电网系统的安全系数。
9.一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述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如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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