CN116976521B - 一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法，包括：对预测区域在规划水平年的电力系统进行全时序生产运行模拟；统计得到计及保证率下不同时间尺度的新能源消纳受阻日电量和负荷受限日电量；预测得到中短时、长时和超长时的调峰储能电站功率需求。本发明以区域新能源消纳受阻和负荷限电为基础需求，体现日、周、月时间尺度对不同充放电时长的储能需求的区别，反算不同时间尺度的储能容量和功率，预测得到的储能容量更能适应区域级电力系统储能调峰电站的容量规划，更能体现不同时间尺度的储能的优化组合方案，且以需求为导向效率更高、得到最优解的可能性更大。

Description

一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法

技术领域

本发明属于电站容量需求预测技术领域，具体涉及一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法。

背景技术

随着新能源的广泛部署和普及，风电、光伏等新能源的变化性和不确定性越来越成为一个重要问题。这些不可预测的因素给电力系统调度带来一定的挑战，同时也对电力系统的安全稳定运行构成威胁。为了应对这些挑战，储能技术被引入到电力系统中，以提高新能源的可靠性和稳定性。

具体的，电力系统调峰储能容量是指储能电站作为电力系统调峰资源，可以将不稳定的可再生能源如太阳能和风能储存下来，稳定地供应给电网，因此其容量的大小对于电网的平稳运行具有重要意义。而储能类型种类多，不同类型的储能时长差距巨大，储能时长短则小时级，长则可以实现跨日甚至跨季节的调峰储能能力，因此区分不同时间尺度的储能需求，给定合理的储能选型建议，对电力系统调峰储能总体规划具有重要意义。

因此，需要有效规划电力系统调峰储能容量。现有技术中，通过测量储能需求，进而规划储能电站容量。而储能需求一般通过正算方法，即先给定各种类型的储能规模，再计算储能促进新能源消纳和电力保供的水平，通过技术经济性比较，提出最优方案。此种方法规划得到的储能电站容量，具有规划过程复杂、效率低、规划得到的储能电站容量具有局限性，难以区分不同时间尺度的最佳组合，难以实现总体最优。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法，包括以下步骤：

步骤1，对预测区域在规划水平年的电力系统进行全时序生产运行模拟，得到规划水平年内新能源消纳受阻逐时功率P_rc(t)和负荷受限逐时功率P_lc(t)；

步骤2，对新能源消纳受阻逐时功率P_rc(t)以日为统计单位进行统计，得到以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)，公式为：d∈[1,365]；其中，P_rc(t,d)代表第d日第t时的新能源消纳受阻功率；

对新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)以周为统计单位进行统计，得到以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，公式为：w∈[1,52]；其中，Q_rc(d,w)代表第w周第d日的新能源消纳受阻电量；

对以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，以月为统计单位进行统计，得到以月为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(m)，公式为：m∈[1,12]；其中，Q_rc(w,m)代表第m月第w周的新能源消纳受阻电量；

同理：对负荷受限逐时功率P_lc(t)以日为统计单位进行统计，得到以日为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(d)，公式为：d∈[1,365]；其中，P_lc(t,d)代表第d日第t时的负荷受限功率；

对负荷受限日电量Q_lc(d)以周为统计单位进行统计，得到以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(w)，公式为：w∈[1,52]；其中，Q_lc(d,w)代表第w周第d日的负荷受限电量；

对以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(w)，以月为统计单位进行统计，得到以月为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(m)，公式为：m∈[1,12]；其中，Q_lc(w,m)代表第m月第w周的负荷受限电量；

步骤3，确定保证率λ；

对于以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)，d∈[1,365]，为365个电量的时间序列，统计得到其累积概率分布函数的反函数其中，y为概率值；计算概率值y取保证率λ时对应的电量，得到计及保证率下的以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc1，公式为：/>

对于以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，w∈[1,52]，为52个电量的时间序列，统计得到其累积概率分布函数的反函数其中，y为概率值；计算概率值y取保证率λ时对应的电量，得到计及保证率下的以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc2，公式为：/>

依此类推，得到计及保证率下的以月为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc3，公式为：

得到计及保证率下的以日为统计单位的负荷受限日电量Q_lc1，公式为：

得到计及保证率下的以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc2，公式为：

得到计及保证率下的以月为统计单位的负荷受限日电量Q_lc3，公式为：

步骤4，对比计及保证率下的不同时间尺度的新能源消纳受阻日电量和负荷受限日电量，分别得到中短时储能容量需求C₁、长时储能容量需求C₂和超长时储能容量需求C₃：

其中，中短时储能容量需求C₁对应的是以日为调节周期的储能，储能的充放电时长在2～8h内；长时储能容量需求C₂对应的是以多日为调节周期的储能，储能的充放电时长在12～20h内；超长时储能容量需求C₃对应的是以年为调节周期的储能，储能的充放电时长为两周以上；

步骤5，统计得到新能源消纳受阻持续时长T_rc(n)和负荷受限持续时长T_lc(n)；

步骤6，对T_rc(n)和T_lc(n)进行累积概率统计，分别计算中位数η＝0.5所对应的持续时间T_rc和T_lc，取两者较大值作为中短时储能的充放电时长T_d，进而预测得到中短时储能功率需求P_d，公式如下：

其中：

代表新能源消纳受阻持续时长T_rc(n)的时间序列的累积概率分布函数的反函数。

优选的，保证率λ默认取值为0.85、0.9或0.95。

本发明提供的一种电力系统调峰储能电站容量需求预测方法具有以下优点：

本发明提供一种电力系统调峰储能电站容量需求预测方法，以区域新能源消纳受阻和负荷限电为基础需求，体现日、周、月时间尺度对储能需求的区别，反算储能容量和功率，预测得到的储能容量更能适应区域级电力系统储能调峰电站的容量规划，由于与新能源消纳受阻、负荷限电和不同时间尺度相关，因此，得到的储能容量更能全方面满足使用需求。还具有储能电站容量需求预测效率高的优点。

附图说明

图1为本发明提供的一种电力系统调峰储能电站容量需求预测方法的流程示意图；

图2为电力系统全时序生产运行模拟图；

图3为新能源受阻或负荷限电持续时间示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种电力系统调峰储能电站容量需求预测方法，以区域新能源消纳受阻和负荷限电为基础需求，体现日、周、月时间尺度对储能需求的区别，反算储能容量和功率，预测得到的储能容量更能适应区域级电力系统储能调峰电站的容量规划，由于与新能源消纳受阻、负荷限电和不同时间尺度相关，因此，得到的储能容量更能全方面满足使用需求。还具有储能电站容量需求预测效率高的优点。

本发明提供一种电力系统调峰储能电站容量需求预测方法，该方法基于电力系统生产运行模拟结果，以每时刻的电力供需缺口和新能源弃电作为初始需求，对每天、每周和每月的初始需求进行聚类分析和数理统计，考虑一定保证率提出区域中短期、长期以及超长时的调峰储能电站的容量和功率需求，参考图1，包括以下步骤：

步骤1，对预测区域在规划水平年的电力系统进行全时序生产运行模拟，得到规划水平年内新能源消纳受阻逐时功率P_rc(t)和负荷受限逐时功率P_lc(t)；如图2所示，为电力系统全时序生产运行模拟图。

步骤2，对新能源消纳受阻逐时功率P_rc(t)以日为统计单位进行统计，得到以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)，公式为：d∈[1,365]；其中，P_rc(t,d)代表第d日第t时的新能源消纳受阻功率；

对新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)以周为统计单位进行统计，得到以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，公式为：w∈[1,52]；其中，Q_rc(d,w)代表第w周第d日的新能源消纳受阻电量；

对以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，以月为统计单位进行统计，得到以月为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(m)，公式为：m∈[1,12]；其中，Q_rc(w,m)代表第m月第w周的新能源消纳受阻电量；

同理：对负荷受限逐时功率P_lc(t)以日为统计单位进行统计，得到以日为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(d)，公式为：d∈[1,365]；其中，P_lc(t,d)代表第d日第t时的负荷受限功率；

对负荷受限日电量Q_lc(d)以周为统计单位进行统计，得到以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(w)，公式为：w∈[1,52]；其中，Q_lc(d,w)代表第w周第d日的负荷受限电量；

对以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(w)，以月为统计单位进行统计，得到以月为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(m)，公式为：m∈[1,12]；其中，Q_lc(w,m)代表第m月第w周的负荷受限电量；

步骤3，确定保证率λ；例如，保证率λ默认取值为0.85、0.9或0.95等。

对于以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)，d∈[1,365]，为365个电量的时间序列，统计得到其累积概率分布函数的反函数其中，y为概率值；计算概率值y取保证率λ时对应的电量，得到计及保证率下的以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc1，公式为：/>

对于以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，w∈[1,52]，为52个电量的时间序列，统计得到其累积概率分布函数的反函数其中，y为概率值；计算概率值y取保证率λ时对应的电量，得到计及保证率下的以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc2，公式为：/>

依此类推，得到计及保证率下的以月为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc3，公式为：

得到计及保证率下的以日为统计单位的负荷受限日电量Q_lc1，公式为：

得到计及保证率下的以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc2，公式为：

得到计及保证率下的以月为统计单位的负荷受限日电量Q_lc3，公式为：

步骤4，对比计及保证率下的不同时间尺度的新能源消纳受阻日电量和负荷受限日电量，分别得到中短时储能容量需求C₁、长时储能容量需求C₂和超长时储能容量需求C₃：

其中，中短时储能容量需求C₁对应的是以日为调节周期的储能，储能的充放电时长在2～8h内；长时储能容量需求C₂对应的是以多日为调节周期的储能，储能的充放电时长在12～20h内；超长时储能容量需求C₃对应的是以年为调节周期的储能，储能的充放电时长为两周以上；

步骤5，统计得到新能源消纳受阻持续时长T_rc(n)和负荷受限持续时长T_lc(n)；如图3所示，为新能源受阻或负荷限电持续时间示意图。

步骤6，对T_rc(n)和T_lc(n)进行累积概率统计，分别计算中位数η＝0.5所对应的持续时间T_rc和T_lc，取两者较大值作为中短时储能的充放电时长T_d，进而预测得到中短时储能功率需求P_d，公式如下：

其中：

代表新能源消纳受阻持续时长T_rc(n)的时间序列的累积概率分布函数的反函数。

本发明中，累积概率分布函数F_X(x)＝P(X≤x)表示随机变量X的取值小于等于x的概率，其反函数F_Y ^-1(y)表示累计概率取y时对应的随机变量。

目前储能需求配置方法不明确，多为先给定储能规模再计算储能促进新能源消纳和电力保供的水平，通过技术经济性比较，提出最优方案。本发明首次提出一种以区域新能源消纳和电力供应水平，反算储能规模的方法，以需求为导向，提高了储能容量测算的效率，且同时保障了电力供应和新能源消纳，并考虑日、周和年调节等不同时间尺度储能配置区别，更有利于不同时间尺度的储能技术选型和规划。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对预测区域在规划水平年的电力系统进行全时序生产运行模拟，得到规划水平年内新能源消纳受阻逐时功率P_rc(t)和负荷受限逐时功率P_lc(t)；

步骤2，对新能源消纳受阻逐时功率P_rc(t)以日为统计单位进行统计，得到以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)，公式为：d∈[1,365]；其中，P_rc(t,d)代表第d日第t时的新能源消纳受阻功率；

对新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)以周为统计单位进行统计，得到以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，公式为：其中，Q_rc(d,w)代表第w周第d日的新能源消纳受阻电量；

对以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，以月为统计单位进行统计，得到以月为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(m)，公式为：其中，Q_rc(w,m)代表第m月第w周的新能源消纳受阻电量；

同理：对负荷受限逐时功率P_lc(t)以日为统计单位进行统计，得到以日为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(d)，公式为：d∈[1,365]；其中，P_lc(t,d)代表第d日第t时的负荷受限功率；

对负荷受限日电量Q_lc(d)以周为统计单位进行统计，得到以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(w)，公式为：w∈[1,52]；其中，Q_lc(d,w)代表第w周第d日的负荷受限电量；

对以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(w)，以月为统计单位进行统计，得到以月为统计单位的负荷受限日电量Q_lc(m)，公式为：其中，Q_lc(w,m)代表第m月第w周的负荷受限电量；

步骤3，确定保证率λ；

对于以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(d)，d∈[1,365]，为365个电量的时间序列，统计得到其累积概率分布函数的反函数其中，y为概率值；计算概率值y取保证率λ时对应的电量，得到计及保证率下的以日为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc1，公式为：/>累积概率分布函数F_X(x)＝P(X≤x)表示随机变量X的取值小于等于x的概率；

对于以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc(w)，w∈[1,52]，为52个电量的时间序列，统计得到其累积概率分布函数的反函数其中，y为概率值；计算概率值y取保证率λ时对应的电量，得到计及保证率下的以周为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc2，公式为：/>

依此类推，得到计及保证率下的以月为统计单位的新能源消纳受阻日电量Q_rc3，公式为：

得到计及保证率下的以日为统计单位的负荷受限日电量Q_lc1，公式为：

得到计及保证率下的以周为统计单位的负荷受限日电量Q_lc2，公式为：

得到计及保证率下的以月为统计单位的负荷受限日电量Q_lc3，公式为：

步骤4，对比计及保证率下的不同时间尺度的新能源消纳受阻日电量和负荷受限日电量，分别得到中短时储能容量需求C₁、长时储能容量需求C₂和超长时储能容量需求C₃：

其中，中短时储能容量需求C₁对应的是以日为调节周期的储能，储能的充放电时长在2～8h内；长时储能容量需求C₂对应的是以多日为调节周期的储能，储能的充放电时长在12～20h内；超长时储能容量需求C₃对应的是以年为调节周期的储能，储能的充放电时长为两周以上；

步骤5，统计得到新能源消纳受阻持续时长T_rc(n)和负荷受限持续时长T_lc(n)；

步骤6，对T_rc(n)和T_lc(n)进行累积概率统计，分别计算中位数η＝0.5所对应的持续时间T_rc和T_lc，取两者较大值作为中短时储能的充放电时长T_d，进而预测得到中短时储能功率需求P_d，公式如下：

其中：

代表新能源消纳受阻持续时长T_rc(n)的时间序列的累积概率分布函数的反函数。

2.根据权利要求1所述的一种不同时间尺度的电力系统调峰储能容量需求预测方法，其特征在于，保证率λ默认取值为0.85、0.9或0.95。