CN116454967A - 一种电网新能源消纳能力评估方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种电网新能源消纳能力评估方法及装置，可用于电子电力技术领域，该方法包括：根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。所述装置用于执行上述方法。本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法及装置，实现了对电网新能源消纳能力的合理评估，充分考虑了短路比对电网新能源消纳能力的影响，保证电网运行稳定的同时，提高了电网新能源消纳能力的准确度，为新能源发展规划提供可靠依据。

Description

一种电网新能源消纳能力评估方法及装置
技术领域
本申请涉及电子电力技术领域，尤其涉及一种电网新能源消纳能力评估方法及装置。
背景技术
近年来，电网中新能源接入比例不断提高，但由于新能源出力的不确定性难以满足“源-荷”电力平衡要求，导致弃风弃光现象严重，新能源消纳困难。此外，若新能源接入比例过高，会使得电网强度减弱，导致暂态电压失稳、宽频带振荡等问题突出。因此，准确评估电网的新能源消纳能力对于提升新能源消纳水平、保证电网安全稳定运行都具有重要意义。
目前国内外针对基于时序生产模拟的新能源消纳能力评估方法开展了大量的研究。有的学者从调峰能力、频率稳定、电压稳定等层面进行了时序生产模拟模型研究；一部分学者针对时序生产模拟模型快速求解算法展开研究；另外一部分学者开展了电力市场机制设计对提升新能源消纳能力的影响研究。这些研究均采用传统时序生产模拟模型。
现有技术中，时序生产模拟模型通过逐时段模拟电网运行情况，以评估现有网架结构下负荷对新能源的出力需求。但由于新能源加入后电网强度改变，新能源出力往往无法全部送出，导致现有的时序生成模拟模型的评估结果偏大，不符合电网实际运行规划。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种电网新能源消纳能力评估方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
第一方面，本发明提供一种电网新能源消纳能力评估方法，包括：
根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；
根据所述短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；
根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；
根据所述短路比约束模型和所述电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
其中，所述电力系统运行参数包括风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型，包括：
根据所述风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值建立新能源电厂出力最大值约束模型。
其中，所述电力系统运行参数包括各时刻的系统负荷值；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型，包括：
根据所述各时刻的系统负荷值建立电力电量平衡约束模型。
其中，所述电力系统运行参数包括各常规机组的有功出力上限值和所述电力系统的正旋转备用容量；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，包括：
根据所述各常规机组的有功出力上限值和所述电力系统的正旋转备用容量建立旋转备用约束模型。
其中，所述电力系统运行参数还包括各常规机组的有功出力上限值和有功出力下限值；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，还包括：
根据所述各常规机组的有功出力上限值和有功出力下限值建立常规机组出力约束模型。
其中，所述电力系统运行参数还包括各常规机组的上爬坡功率和下爬坡功率；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，还包括：
根据所述各常规机组的上爬坡功率和下爬坡功率建立常规机组爬坡约束模型。
其中，所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件之前，还包括：
根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系；
根据各年份的实测风速数据和所述风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；
计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线；
根据各风电场站的装机容量和所述典型理论最大风电出力曲线得到所述风电场站在各时刻的理论出力最大值。
其中，所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件之前，还包括：
根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到光照温度-光伏出力映射关系；
根据各年份的光照强度数据、温度数据和所述光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；
计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线；
根据各光伏场站的装机容量和所述典型理论最大光伏出力曲线得到所述光伏场站在各时刻的理论出力最大值。
第二方面，本申请提供一种电网新能源消纳能力评估装置，包括：
短路比计算模型建立单元，用于根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；
短路比约束模型建立单元，用于根据所述短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；
电网运行约束模型建立单元，用于根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；
最大新能源消纳量计算单元，用于根据所述短路比约束模型和所述电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
其中，所述电力系统运行参数包括风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值；所述电网运行约束模型建立单元包括：
新能源电厂出力最大值约束模型建立模块，用于根据所述风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值建立新能源电厂出力最大值约束模型。
其中，还包括：
风速-风电出力映射关系拟合单元，用于根据弃电前各年份的风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到所述风速-风电出力映射关系；
风电出力数据修正单元，用于根据各年份的实测风速数据和所述风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；
典型理论最大风电出力曲线建立单元，用于计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线；
第一理论出力最大值获取单元，用于根据各风电场站的装机容量和所述典型理论最大风电出力曲线得到所述风电场站在各时刻的理论出力最大值。
其中，还包括：
光照温度-光伏出力映射关系拟合单元，用于根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到所述光照温度-光伏出力映射关系；
光伏出力数据修正单元，用于根据各年份的光照强度数据、温度数据和所述光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；
典型理论最大光伏出力曲线建立单元，用于计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线；
第二理论出力最大值获取单元，用于根据各光伏场站的装机容量和所述典型理论最大光伏出力曲线得到所述光伏场站在各时刻的理论出力最大值。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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任一实施例所述的方法。
第四方面，本申请提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
第五方面，本申请提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法及装置，通过根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值，充分考虑了短路比对电网新能源消纳能力的影响，保证电网运行稳定的同时，实现了对电网新能源消纳能力的合理评估，提高了电网新能源消纳能力的准确度，为新能源发展规划提供可靠依据。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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是本发明第一实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法的流程图；
图2是本发明第一实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法的流程图；
图3是本发明第一实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法的流程图；
图4是本申请一实施例提供的一评估年份的负荷年度出力曲线图；
图5是本申请一实施例提供的一评估年份的光伏年度时序单位最大出力曲线图；
图6是本申请一实施例提供的一评估年份的风电年度时序单位最大出力曲线图；
图7是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图；
图8是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图；
图9是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图；
图10是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图；
图11是本申请一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
下面以服务器作为执行主体为例，对本发明实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法的具体实现过程进行说明。
图1是本发明第一实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法的流程图，如图1所示，本发明实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法，包括：
S101：根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；
具体地，风电场站和光伏场站的短路比计算模型可以通过如下公式表示：
其中，KSCRwd为风电场站的短路比，KSCRpv为光伏场站的短路比，Xg(k，t)表示t时刻机组k的运行状态，用0-1变量表示其运行状态，其中1表示机组k处于运行状态，0表示机组k处于停机状态；Zg(k)为常规机组k的阻抗；ntot为总新能源场站数，ntot＝npv+nwd；Ωpv、Ωwd分别表示光伏场站与新能源场站集合；Sk(i，t)、Sk(j，t)分别表示光伏场站i、风电场站j在t时刻的短路容量；Zi，i(t)、Zj，j(t)分别表示光伏场站i、风电场站j在t时刻的自阻抗；Zj，i(t)、Zi，j(t)为新能源场站i、j在t时刻的互阻抗；函数f表示短路容量与自阻抗、机组状态和机组阻抗之间的函数关系；P(i，t)、P(j，t)表示新能源场站i、j在t时刻的有功出力；rj，i(t)、ri，j(t)表示新能源场站j、i在t时刻的电压交互影响因子；ΔV(j，t)、ΔV(i，t)分别表示新能源场站j、i在t时刻的电压变化值，新能源场站包括光伏场站和风电场站。Zg(k)、Zi，i(t)、Zj，j(t)、Zj，i(t)、Zi，j(t)均可以从电网提供的BPA(Business Process Automation)模型数据中获得，例如，根据电网所提供的BPA模型数据获取网架数据，根据网架数据得到系统阻抗矩阵，从系统阻抗矩阵中提取得到各阻抗值，本申请对各阻抗值的获取方法不做限定。
S102：根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；
具体地，服务器根据短路比计算模型和临界短路比建立如下的短路比约束模型：
其中，KSCR为电网的临界短路比，一般认为短路比大于3时，电网为强系统；短路比在2～3之间时，电网为弱系统；短路比小于2时，电网为积弱系统，可以根据对电网的实际要求选择合适的临界短路比，例如为2或1.5，本申请对临界短路比的具体取值不做限制。
S103：根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；
具体地，服务器考虑电网实际运行时的各约束条件，根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型。
S104：根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
具体地，新能源消纳量包括风电消纳量和光伏消纳量，电网新能源消纳量的最大值可以通过如下公式表示
服务器以公式(3)作为目标函数，根据短路比约束模型和电网运行约束模型进行求解，得到目标函数的最大值，即为电网新能源消纳量的最大值。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法，通过根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值，充分考虑了短路比对电网新能源消纳能力的影响，保证电网运行稳定的同时，实现了对电网新能源消纳能力的合理评估，提高了电网新能源消纳能力的准确度，为新能源发展规划提供可靠依据。
在上述各实施例的基础上，进一步地，电力系统运行参数包括风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型，包括：
根据风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值建立新能源电厂出力最大值约束模型。
具体地，新能源电厂出力最大值约束模型可以通过如下公式表示：
其中，为光伏场站i在t时刻的理论最大值；/>为风电场站j在t时刻的理论最大值。/>和/>均可通过历史数据得到。
在一实施例中，如图2所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，本发明实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法，在S103之前，还包括：
S201：根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系；
具体地，选取该电网弃电前的若干年份，服务器根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系。其中，实测风速数据和风电出力数据均包括一年中每天多个时刻的检测数据。可以根据实际情况选择合适的回归分析方法进行回归分析，例如逻辑分析法、岭回归等，本申请对使用的回归分析方法不做限定。
S202：根据各年份的实测风速数据和风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；
具体地，服务器根据得到的风速-风电出力映射关系和各时刻的实测风速数据计算对应时刻的风电出力理论值，作为该时刻的理论最大风电出力。一年份中各时刻的理论最大风电出力组成该年份的理论最大风电出力曲线。
S203：计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线；
具体地，服务器根据各年份的理论最大风电出力曲线计算各时刻的理论最大风电出力均值，并对各时刻的理论最大风电出力均值进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线。典型理论最大风电出力曲线上各点的值表示该点对应的时刻单位装机容量的风电理论出力最大值。
S204：根据各风电场站的装机容量和典型理论最大风电出力曲线得到风电场站在各时刻的理论出力最大值。
具体地，服务器根据各风电场站的装机容量和典型理论最大风电出力曲线，即根据各风电场站的装机容量和各时刻单位装机容量的风电理论出力最大值得到风电场站在各时刻的风电理论出力最大值。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法，通过根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系；根据各年份的风速数据和风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线，并根据各风电场站的装机容量得到风电场站在各时刻的理论出力最大值，实现了对一年中风电场理论出力最大值的合理预测，并应用在新能源电厂出力最大值约束模型中，提高了电网新能源消纳能力评估的准确性。
在一实施例中，如图3所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，本发明实施例提供的电网新能源消纳能力评估方法，在S103之前，还包括：
S301：根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到光照温度-光伏出力映射关系；
具体地，选取该电网弃电前的若干年份，服务器根据弃电前各年份的实测光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系。其中，实测光照强度数据、温度数据和风电出力数据均包括一年中每天多个时刻的检测数据。可以根据实际情况选择合适的回归分析方法进行回归分析，例如逻辑分析法、岭回归等，本申请对使用的回归分析方法不做限定。
S302：根据各年份的光照强度数据、温度数据和光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；
具体地，服务器根据得到的光照温度-光伏出力映射关系和各时刻的光照强度数据、温度数据计算对应时刻的光伏出力理论值，作为该时刻的理论最大光伏出力。一年份中各时刻的理论最大光伏出力组成该年份的理论最大光伏出力曲线。
S303：计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线；
具体地，服务器根据各年份的理论最大光伏出力曲线计算各时刻的理论最大光伏出力均值，并对各时刻的理论最大光伏出力均值进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线。典型理论最大光伏出力曲线上各点的值表示该点对应的时刻单位装机容量的光伏理论出力最大值。
S304：根据各光伏场站的装机容量和典型理论最大光伏出力曲线得到光伏场站在各时刻的理论出力最大值。
具体地，服务器根据各光伏场站的装机容量和典型理论最大光伏出力曲线，即根据各光伏场站的装机容量和各时刻单位装机容量的光伏理论出力最大值得到光伏场站在各时刻的光伏理论出力最大值。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法，通过根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到光照温度-光伏出力映射关系；根据各年份的光照强度数据、温度数据和光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线，并根据各光伏场站的装机容量得到光伏场站在各时刻的理论出力最大值，实现了对一年中光伏场理论出力最大值的合理预测，并应用在新能源电厂出力最大值约束模型中，提高了电网新能源消纳能力评估的准确性。
除图2、图3实施例外，还可以将各时刻单位装机容量的历史最大出力值作为理论最大出力值，本申请对获取风电场站和光伏场站在各时刻理论出力最大值的方法不做限制。
在上述各实施例的基础上，进一步地，电力系统运行参数包括各时刻的系统负荷值；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型，包括：
根据各时刻的系统负荷值建立电力电量平衡约束模型。
具体地，电力电量平衡约束模型可以通过如下公式表示：
其中，Pg(k,t)为第k个常规机组在t时刻的有功出力；Pload(t)为t时刻系统负荷值；ng为系统常规机组数量。Pg(k,t)为一常数，根据具体机组的不同而有所不同，Pload(t)可以根据进行评估的年份的实际负荷数据得到。
在上述各实施例的基础上，进一步地，电力系统运行参数包括各常规机组的有功出力上限值和电力系统的正旋转备用容量；根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，包括：
根据各常规机组的有功出力上限值和电力系统的正旋转备用容量建立旋转备用约束模型。
具体地，旋转备用约束模型可以通过如下公式表示：
其中，Pgmax(k)为常规机组k有功出力上限；PR为系统正旋转备用容量。Pgmax(k)为一常数，根据常规机组的不同而有所不同，PR可以根据电网的实际情况得到。
在上述各实施例的基础上，进一步地，电力系统运行参数还包括各常规机组的有功出力上限值和有功出力下限值；根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，还包括：
根据各常规机组的有功出力上限值和有功出力下限值建立常规机组出力约束模型。
具体地，常规机组出力约束模型可以通过如下公式表示：
Xg(k,t)·Pgmin(k)≤Pg(k,t)≤Xg(k,t)·Pgmax(k) (7)
其中，Pgmin(k)为常规机组k有功出力下限，Pgmin(k)为一常数，根据常规机组的不同而有所不同。
在上述各实施例的基础上，进一步地，电力系统运行参数还包括各常规机组的上爬坡功率和下爬坡功率；根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，还包括：
根据各常规机组的上爬坡功率和下爬坡功率建立常规机组爬坡约束模型。
具体地，常规机组爬坡约束模型可以通过如下公式表示：
其中，Pup(k)为机组k的上爬坡率，Pdown(k)为机组k的下爬坡功率。Pup(k)与Pdown(k)均为常数，根据常规机组的不同而有所不同。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法中，电网运行约束模型可以包括上述各实施例的任意组合。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法，通过充分考虑电网实际运行中的多种约束条件，与短路比约束模型相结合，提高了电网新能源消纳能力的准确度，为新能源发展规划提供可靠依据。
下面举一个具体的实施例对本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法进行详细说明。
图4是本申请一实施例提供的一评估年份的负荷年度出力曲线图，如图4所示，图中各点横坐标对应全年8760个小时中的某一时刻，纵坐标表示该时刻的负荷值，即通过图4可以得到该年份各时刻的系统负荷值，即Pload(t)。
图5是本申请一实施例提供的一评估年份的光伏年度时序单位最大出力曲线图，如图5所示，图中各点的水平坐标分别表示该点在全年中对应的天数和在该天中对应的时刻，垂直坐标表示该时刻光伏场站单位装机容量的理论出力最大值。因此，由图5中的数据和各光伏场站的装机容量可以得到各光伏场站在各时刻的理论最大值，即
图6是本申请一实施例提供的一评估年份的风电年度时序单位最大出力曲线图，如图6所示，图中各点的水平坐标分别表示该点在全年中对应的天数和在该天中对应的时刻，垂直坐标表示该时刻风电场站单位装机容量的理论出力最大值。因此，由图6中的数据和各风电场站的装机容量可以得到各风电场站在各时刻的理论最大值，即
表1提供了本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法所需的其他取值。
表1
参数 取值
Pgmax(k)/Pgmin(k) 1/0.1p.u.
Pup(k)/Pdown(k) 35MW/h
PR 0.05
KSCR 2
电网运行约束模型包括公式(4)至(8)中建立的模型。以公式(3)作为目标函数，输入各项已知数据，根据短路比约束模型和电网运行约束模型可以计算得到电网新能源消纳量的最大值。使用短路比约束模型和不使用短路比约束模型得到的结果对比如表所示。
表2
由表2可知，使用短路比约束模型能够更加准确的对电网的新能源消纳能力进行评估，防止评估结果过于乐观。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估方法，通过根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值，充分考虑了短路比对电网新能源消纳能力的影响，保证电网运行稳定的同时，实现了对电网新能源消纳能力的合理评估，提高了电网新能源消纳能力的准确度，为新能源发展规划提供可靠依据。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电网新能源消纳能力评估装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于电网新能源消纳能力评估装置解决问题的原理与电网新能源消纳能力评估方法相似，因此电网新能源消纳能力评估装置的实施可以参见基于软件性能基准确定方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图，如图7所示，本申请提供的电网新能源消纳能力评估装置包括：
短路比计算模型建立单元710，用于根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；
具体地，短路比计算模型建立单元710建立的风电场站和光伏场站的短路比计算模型可以公式(1)表示。
短路比约束模型建立单元720，用于根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；
具体地，短路比约束模型建立单元720根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型，短路比约束模型可以通过公式(2)表示。
电网运行约束模型建立单元730，用于根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；
具体地，电网运行约束模型建立单元730考虑电网实际运行时的各约束条件，根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型。
最大新能源消纳量计算单元740，用于根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
具体地，新能源消纳量包括风电消纳量和光伏消纳量，电网新能源消纳量的最大值可以通过公式(3)表示。最大新能源消纳量计算单元740以公式(3)作为目标函数，根据短路比约束模型和电网运行约束模型进行求解，得到目标函数的最大值，即为电网新能源消纳量的最大值。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估装置，通过短路比计算模型建立单元710、短路比约束模型建立单元720、电网运行约束模型建立单元730和最大新能源消纳量计算单元740，实现了对电网新能源消纳能力的合理评估，充分考虑了短路比对电网新能源消纳能力的影响，保证电网运行稳定的同时，提高了电网新能源消纳能力的准确度，为新能源发展规划提供可靠依据。
图8是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图，如图8所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，电力系统运行参数包括风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值，电网运行约束模型建立单元730包括：
新能源电厂出力最大值约束模型建立模块731，用于根据风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值建立新能源电厂出力最大值约束模型。
图9是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图，如图9所示，在图8实施例的基础上，进一步地，本申请提供的电网新能源消纳能力评估装置还包括：
风速-风电出力映射关系拟合单元910，用于根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系；
风电出力数据修正单元920，用于根据各年份的实测风速数据和风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；
典型理论最大风电出力曲线建立单元930，用于计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线；
第一理论出力最大值获取单元940，用于根据各风电场站的装机容量和典型理论最大风电出力曲线得到风电场站在各时刻的理论出力最大值。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估装置，通过风速-风电出力映射关系拟合单元910、风电出力数据修正单元920、典型理论最大风电出力曲线建立单元930和第一理论出力最大值获取单元940，实现了对一年中风电场理论出力最大值的合理预测，并应用在新能源电厂出力最大值约束模型中，提高了电网新能源消纳能力评估的准确性。
图10是本申请一实施例提供的电网新能源消纳能力评估装置的结构示意图，如图10所示，在图8或图9实施例的基础上，进一步地，本申请提供的电网新能源消纳能力评估装置还包括：
光照温度-光伏出力映射关系拟合单元1010，用于根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到光照温度-光伏出力映射关系；
光伏出力数据修正单元1020，用于根据各年份的光照强度数据、温度数据和光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；
典型理论最大光伏出力曲线建立单元1030，用于计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线；
第二理论出力最大值获取单元1040，用于根据各光伏场站的装机容量和典型理论最大光伏出力曲线得到光伏场站在各时刻的理论出力最大值。
本申请提供的电网新能源消纳能力评估装置，通过光照温度-光伏出力映射关系拟合单元1010、光伏出力数据修正单元1020、典型理论最大光伏出力曲线建立单元1030和第二理论出力最大值获取单元1040，实现了对一年中光伏场理论出力最大值的合理预测，并应用在新能源电厂出力最大值约束模型中，提高了电网新能源消纳能力评估的准确性。
图11是本申请一实施例提供的电子设备的实体结构示意图，如图11所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1101、通信接口(Communications Interface)1102、存储器(memory)1103和通信总线1104，其中，处理器1101，通信接口1102，存储器1103通过通信总线1104完成相互间的通信。处理器1101可以调用存储器1103中的逻辑指令，以执行如下方法：根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
此外，上述的存储器1103中的逻辑指令可以通过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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
本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存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；根据短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；根据短路比约束模型和电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
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。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”、“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发明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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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。

Claims (15)

1.一种电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，包括：
根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；
根据所述短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；
根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；
根据所述短路比约束模型和所述电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
2.根据权利要求1所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述电力系统运行参数包括风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型，包括：
根据所述风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值建立新能源电厂出力最大值约束模型。
3.根据权利要求1所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述电力系统运行参数包括各时刻的系统负荷值；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型，包括：
根据所述各时刻的系统负荷值建立电力电量平衡约束模型。
4.根据权利要求1所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述电力系统运行参数包括各常规机组的有功出力上限值和所述电力系统的正旋转备用容量；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，包括：
根据所述各常规机组的有功出力上限值和所述电力系统的正旋转备用容量建立旋转备用约束模型。
5.根据权利要求3所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述电力系统运行参数还包括各常规机组的有功出力上限值和有功出力下限值；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，还包括：
根据所述各常规机组的有功出力上限值和有功出力下限值建立常规机组出力约束模型。
6.根据权利要求3所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述电力系统运行参数还包括各常规机组的上爬坡功率和下爬坡功率；所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束条件模型，还包括：
根据所述各常规机组的上爬坡功率和下爬坡功率建立常规机组爬坡约束模型。
7.根据权利要求2所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型之前，还包括：
根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系；
根据各年份的实测风速数据和所述风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；
计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线；
根据各风电场站的装机容量和所述典型理论最大风电出力曲线得到所述风电场站在各时刻的理论出力最大值。
8.根据权利要求2或7所述的电网新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型之前，还包括：
根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到光照温度-光伏出力映射关系；
根据各年份的光照强度数据、温度数据和所述光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；
计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线；
根据各光伏场站的装机容量和所述典型理论最大光伏出力曲线得到所述光伏场站在各时刻的理论出力最大值。
9.一种电网新能源消纳能力评估装置，其特征在于，包括：
短路比计算模型建立单元，用于根据各风电场站与光伏场站间的互阻抗、各风电场站的自阻抗和各光伏场站的自阻抗建立风电场站和光伏场站的短路比计算模型；
短路比约束模型建立单元，用于根据所述短路比计算模型和临界短路比建立短路比约束模型；
电网运行约束模型建立单元，用于根据电力系统运行参数建立电网运行约束模型；
最大新能源消纳量计算单元，用于根据所述短路比约束模型和所述电网运行约束模型计算电网新能源消纳量的最大值。
10.根据权利要求9所述的电网新能源消纳能力评估装置，其特征在于，所述电力系统运行参数包括风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值；所述电网运行约束模型建立单元包括：
新能源电厂出力最大值约束模型建立模块，用于根据所述风电场站在各时刻的理论出力最大值和光伏场站在各时刻的理论出力最大值建立新能源电厂出力最大值约束模型。
11.根据权利要求10所述的电网新能源消纳能力评估装置，其特征在于，还包括：
风速-风电出力映射关系拟合单元，用于根据弃电前各年份的实测风速数据和风电出力数据进行回归分析，得到风速-风电出力映射关系；
风电出力数据修正单元，用于根据各年份的实测风速数据和所述风速-风电出力映射关系对对应年份的风电出力数据进行修正，得到各年份的理论最大风电出力曲线；
典型理论最大风电出力曲线建立单元，用于计算各年份的理论最大风电出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大风电出力曲线；
第一理论出力最大值获取单元，用于根据各风电场站的装机容量和所述典型理论最大风电出力曲线得到所述风电场站在各时刻的理论出力最大值。
12.根据权利要求10或11所述的电网新能源消纳能力评估装置，其特征在于，还包括：
光照温度-光伏出力映射关系拟合单元，用于根据弃电前各年份的光照强度数据、温度数据和风电出力数据进行回归分析，得到光照温度-光伏出力映射关系；
光伏出力数据修正单元，用于根据各年份的光照强度数据、温度数据和所述光照温度-光伏出力映射关系对对应年份的光伏出力数据进行修正，得到各年份的理论最大光伏出力曲线；
典型理论最大光伏出力曲线建立单元，用于计算各年份的理论最大光伏出力曲线的均值并进行标幺化处理，得到典型理论最大光伏出力曲线；
第二理论出力最大值获取单元，用于根据各光伏场站的装机容量和所述典型理论最大光伏出力曲线得到所述光伏场站在各时刻的理论出力最大值。
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可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8任一项所述的方法。
14.一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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法。
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