CN117394438A - 考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法 - Google Patents

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邵冲
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Abstract

本申请涉及一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法。该方法包括：构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量。采用本方法能够提升分布式光伏最大准入容量评估的准确性和效率。

Description

考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法
技术领域
本申请涉及电力数据处理领域，特别是涉及一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
近年来，太阳能发电技术迅速发展。分布式光伏因其资源利用率高、环保等特点备受瞩目。但是分布式光伏的电力输出难以控制，大规模接入电网会对电网造成压力，通常会将5G基站作为柔性资源接入配电网，需要对分布式光伏的最大准入容量进行评估。
然而，现有针对分布式光伏容量评估算法并未考虑5G基站接入配电网后，对配电网的分布式光伏增加准入容量的调节潜力，且现有容量评估模型的约束条件较为复杂，导致对分布式光伏的最大准入容量进行评估的准确性和效率均较差。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升分布式光伏最大准入容量评估的准确性和效率的考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法，包括：
构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量。
在其中一个实施例中，所述构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型，包括：
获取所述5G基站在待测时刻下的动态功耗和静态功耗；
获取所述5G基站的能效尺度因子，并基于所述能效尺度因子对所述动态功耗进行处理，得到目标动态功耗；
将所述动态功耗与所述目标动态功耗进行融合处理，计算得到所述配电网在所述待测时刻的用电负荷，以通过所述5G基站的功耗与所述用电负荷的线性关系构建所述用电负荷需求模型。
在其中一个实施例中，所述通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态，包括：
获取5G基站的通讯负载率、耦合系数、最小荷电状态和额定容量；
计算所述通讯负载率与所述耦合的第一乘积，将所述第一乘积与所述最小荷电状态中数值大的一方确定为所述荷电状态；
计算所述荷电状态与所述额定容量的第二乘积作为所述可调节容量。
在其中一个实施例中，所述目标函数为：
其中，Ωpv为所述配电网的待配置光伏的节点集合；为所述节点集合中节点i的新增光伏容量。
在其中一个实施例中，所述根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的第一约束条件，包括：
根据所述可调节容量和荷电状态，构建所述容量评估模型的潮流方程约束、支路电流约束、电压偏差约束、分布式光伏运行约束和自备储能运行约束；
所述潮流方程约束表示为：
其中，分别为所述配电网的分布式光伏的节点集合的节点i在待测时刻t的注入有功功率、有功出力、负荷有功需求；/>和/>分别为所述5G基站的充电功率和放电功率；/>分别为所述节点i在所述待测时刻t的注入无功功率、无功出力、负荷无功需求；ρ(i)、κ(i)分别为连接所述节点i的线路起点端节点集合和线路终点端节点集合；Pij，t、Qij，t和Iij，t分别为所述待测时刻t从所述节点i流向节点j的有功功率、无功功率和电流；rij表示所述节点的支路ij的电阻；xij表示所述支路ij的电抗；Ui，t为所述待测时刻t所述节点i处电压；
所述支路电流约束表示为：
|Iij，t|≤Iij，max；
其中，Iij，max为所述支路ij的电流上限；
所述电压偏差约束表示为：
(1-εlow)UN≤Ui，t≤(1+εup)UN；
其中，εlow和εup分别为节点电压偏差的下限和上限；UN为标称电压。
在其中一个实施例中，所述对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件，包括：
获取表示支路ij在所述待测时刻t的电流平方值的第一辅助变量lij，t，以及表示节点i在所述待测时刻t的电压平方值的第二辅助变量vi，t；
根据所述第一辅助变量lij，t和所述第二辅助变量vi，t消除所述潮流方程约束、支路电流约束和所述电压偏差约束中的二次项，并对消除所述潮流方程约束进行凸松弛处理，得到所述第二约束条件：
||[2Pij,t 2Qij,t lj,t-Vi,t]T||2≤lj,t+vi,t；
其中，M为用于凸松弛的极大值，α为支路ij在所述待测时刻t的状态因子。
第二方面，本申请还提供了一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置，所述装置包括：
模型构建模块，用于构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
第一计算模块，用于通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
第一约束条件生成模块，用于根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
第二约束条件生成模块，用于对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
第二计算模块，用于通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量。
上述考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态，将得到的可调节容量和荷电状态用于后续容量评估，从而充分地考虑了5G基站对配电网的光伏准入容量的可调节潜力；根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量，能够简化模型计算准入容量的过程，从而能够提升准入容量评估的准确性和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关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为一个实施例中考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法的应用环境图；
图2为一个实施例中考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法的流程示意图；
图3为一个实施例中构建用电负荷需求模型步骤的流程示意图；
图4为一个实施例中考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
传统技术中，现有的分布式光伏容量评估算法并未充分考虑5G基站接入配电网后对分布式光伏增加准入容量的调节潜力。此外，现有容量评估模型的约束条件也较为复杂，这导致了对分布式光伏最大准入容量进行准确且高效评估的难度。因此，需要进一步研究和改进容量评估模型，以更全面地考虑5G基站对分布式光伏准入容量的影响，并简化约束条件，来提高评估的准确性和效率。
基于上述传统技术，本申请实施例提供的考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法，构建用于表示5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；通过用电负荷需求模型，计算5G基站的可调节容量和荷电状态；根据可调节容量和荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；对第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；通过容量评估模型基于第二约束条件对目标函数进行求解，得到当目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为配电网的分布式光伏最大准入容量。
本申请实施例提供的考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在本申请的应用场景中，终端102构建用于表示5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；通过用电负荷需求模型，计算5G基站的可调节容量和荷电状态；根据可调节容量和荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；对第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；通过容量评估模型基于第二约束条件对目标函数进行求解，得到当目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为配电网的分布式光伏最大准入容量。
在一个示例性的实施例中，如图2所示，提供了一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤202至步骤206，其中：
步骤S202、构建用于表示5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型。
可以理解，本申请的方法考虑了5G基站的用电负荷需求，包括通讯负载的动态功耗和与通讯负载无关的静态功耗。该用电负荷需求模型采用了线性模型，其中通讯负载的动态功耗是通过能效尺度因子ξm与最大动态功耗相乘得到的，具体可以表示为：
0≤ρm,t≤1；
其中，为5G基站m的最大动态功耗；ρm,t为5G基站m的通讯负载率，取值在0～1之间。
综上，通过用电负荷需求模型构建基于对5G基站的用电数据，通过对动态功耗和静态功耗的建模，使得能够理解5G基站的用电特性，并为优化模型提供了输入参数。
步骤S204、通过用电负荷需求模型，计算5G基站的可调节容量和荷电状态。
可以理解，5G基站自备储能主要用于为基站提供备用容量，以免5G基站发生故障影响通讯业务。因此，基站自备储能需要预留一部分备用容量以保障基站的高可靠性供电，其预留备用容量为：
式中：为5G基站m在t时刻的备用容量；Em为5G基站m的额定容量；/>为5G基站m在t时刻的备用SOC；χ为耦合系数；/>为5G基站m的最小荷电状态(SOC)。
通过建立5G基站的用电负荷需求模型，具体涵盖了5G基站的通讯负载动态功耗和与通讯负载无关的静态功耗。用电负荷需求模型可以用于5G基站自备储能的可调节潜力分析。通过预留备用容量，5G基站的可调节容量具体表示为如下：
其中，为5G基站m在t时刻的可调节容量；/>为5G基站m在t时刻的可调节荷电状态；/>为5G基站m的最大荷电状态。
通过这一优化模型，可以考虑5G基站的用电负荷需求模型，计算可调节容量和荷电状态，以达到最大化分布式光伏的准入容量的目标。从而可以有效地规划分布式光伏的配置，使其更好地适应5G基站的用电需求和5G基站的特性，进而能够提升后续对分布式光伏最大准入容量评估的准确性。
步骤S206、根据可调节容量和荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件。
在一些实施例中，容量评估模型的目标是通过配置分布式光伏来最大化接入配电网的准入容量，使得目标函数的含义可以为配置光伏的节点集合中各节点的新增光伏容量之和达到最大。
在一些实施例中，第一约束条件可以包括容量评估模型的潮流方程、支路电流、电压偏差、分布式光伏运行、以及5G基站自备储能运行等约束条件，可调节容量和荷电状态/>的计算涉及到以上第一约束条件。
具体的，可调节容量和荷电状态/>分别由储能充放电状态、SOC的上下限、以及与5G基站自备储能运行相关的约束决定。这些约束条件确保储能系统的充放电正常运行，同时考虑了其在接入配电网中的实际情况。
综上，通过目标函数和第一约束条件共同构建了一个综合的容量评估模型，通过优化这个模型，可以实现最大程度地利用分布式光伏的准入容量，以满足5G基站的用电需求，同时考虑5G基站的特性和自备储能系统的运行状态，使得后续对分布式光伏最大准入容量的评估更加准确。
步骤S208、对第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件。
在一些实施例中，为了提升容量评估模型的计算效率，可以对第一约束条件进行简化处理，引入凸松驰技术将潮流方程式的二次项进行转化。具体的，可以引入辅助变量来消除第一约束条件中潮流方程约束中的电流和电压平方项。然后，采用凸松驰技术将潮流方程式的二次项进行转化，得到对应的二阶锥形式。
相应的，简化后的第二约束条件包括对潮流方程式中的二次项的凸松驰处理，以便使容量评估模型更容易求解。从而可以通过凸优化工具箱，如YALMIP和CPLEX算法包对简化后的模型进行求解，得到最优的分布式光伏准入容量。
步骤S210、通过容量评估模型基于第二约束条件对目标函数进行求解，得到当目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为配电网的分布式光伏最大准入容量。
在一些实施例中，目标函数可以表示为：
其中，Ωpv为配电网的待配置光伏的节点集合；为节点集合中节点i的新增光伏容量。
可以理解，该目标函数的优化目标是使得分布式光伏的总容量最大化。通过对这个目标函数基于第二约束条件进行求解，可以得到当目标函数输出结果最大时对应的目标容量，即配电网的分布式光伏的最大准入容量。
整个求解过程可以通过凸优化工具箱(如YALMIP和CPLEX算法包)进行，其中利用了第二约束条件对潮流方程式进行了凸松驰处理，使得模型更易于求解。因此通过数学优化技术，可以更准确、更高效率地获得最优的分布式光伏准入容量，以满足5G基站的需求。
上述考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态，将得到的可调节容量和荷电状态用于后续容量评估，从而充分地考虑了5G基站对配电网的光伏准入容量的可调节潜力；根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为所述配电网的分布式光伏最大准入容量，能够简化模型计算准入容量的过程，从而能够提升准入容量评估的准确性和效率。
在一个示例性的实施例中，如图3所示，为一个实施例中生成页面数据包步骤的流程示意图，步骤S206包括以下步骤：
步骤S302、获取5G基站在待测时刻下的动态功耗和静态功耗。
其中，动态功耗是由5G通讯负载产生的射频输出功率。在用电负荷需求模型中，通过最大动态功耗与通讯负载率这一系数的乘积来表示，具体可以表示为：
0≤ρm,t≤1；
其中，为5G基站m的最大动态功耗；ρm,t为5G基站m的通讯负载率，取值在0～1之间。
在一些实施例中，静态功耗主要包括供电、制冷、信号处理等产生的功耗。在用电负荷需求模型中静态功耗是通过用电负荷需求模型中的静态功耗项表示。这两者相加即可得到5G基站在待测时刻下的总功耗。
可以理解，以上过程通过建立5G基站的用电负荷需求模型，可以分别获取5G基站的动态功耗和静态功耗，从而能够全面地了解5G基站在不同负荷情况下的功耗特性，在建模过程中既考虑了5G基站在待测时刻下通讯负载的动态功耗，还同时考虑了5G基站的与通讯负载无关的静态功耗，从而为后续构建考虑5G基站可调节潜力的分布式光伏最大准入容量评估模型的约束条件提供了关键的数据基础，进而能够实现本申请方法带来的提升分布式光伏最大准入容量评估的准确性和效率的有益效果。
步骤S304、获取5G基站的能效尺度因子，并基于能效尺度因子对动态功耗进行处理，得到目标动态功耗。
其中，能效尺度因子是用来衡量5G基站的能源利用效率的因子。在一些实施例中，能效尺度因子可以用来调整动态功耗的大小，以更准确地反映系统的能源利用效率。
综上，通过对5G基站的能效尺度因子进行建模，可以调整动态功耗，以更准确地反映不同通讯负载率下的动态功耗情况。从而有助于在建立容量评估模型时更好地考虑动态和静态功耗的关系，从而提高模型的准确性。
步骤S306、将动态功耗与目标动态功耗进行融合处理，计算得到5G基站在待测时刻的用电负荷，以通过5G基站的功耗与用电负荷的线性关系构建用电负荷需求模型。
可以理解，目标动态功耗考虑了不同负载率下的能效表现。利用5G基站的静态功耗和目标动态功耗，通过线性关系构建用电负荷需求模型表示为如下：
其中，为5G基站m在t时刻的用电负荷需求；/>为5G基站m在t时刻的静态功耗，包括供电、制冷、信号处理等产生的功耗；ξm为5G基站m的能效尺度因子。
在一个示例性的实施例中，步骤S204包括：
获取5G基站的通讯负载率、耦合系数、最小荷电状态和额定容量；
计算通讯负载率与耦合的第一乘积，将第一乘积与最小荷电状态中数值大的一方确定为荷电状态；
计算荷电状态与额定容量的第二乘积作为可调节容量。
在一些实施例中，荷电状态可以表示为：
其中，为5G基站m在t时刻的荷电状态；χ为耦合系数；/>为5G基站m的最小荷电状态，ρm,t为第一乘积，该公式的含义为将第一乘积与最小荷电状态中数值大的一方确定为荷电状态。
在一些实施例中，可调节容量可以表示为：
其中，为5G基站m在t时刻的备用容量；Em为5G基站m的额定容量。
可以理解，通过考虑通讯负载率、耦合系数、最小荷电状态和额定容量，计算5G基站的可调节容量，进而为5G基站的容量评估模型提供输入。
在一个示例性的实施例中，步骤S206包括：
根据可调节容量和荷电状态，构建容量评估模型的潮流方程约束、支路电流约束、电压偏差约束、分布式光伏运行约束和自备储能运行约束；
潮流方程约束表示为：
其中，分别为配电网的分布式光伏的节点集合的节点i在待测时刻t的注入有功功率、有功出力、负荷有功需求；/>和/>分别为5G基站的充电功率和放电功率；/>分别为节点i在待测时刻t的注入无功功率、无功出力、负荷无功需求；ρ(i)、κ(i)分别为连接节点i的线路起点端节点集合和线路终点端节点集合；Pij,t、Qij,t和Iij,t分别为待测时刻t从节点i流向节点j的有功功率、无功功率和电流；rij表示节点的支路ij的电阻；xij表示支路ij的电抗；Ui,t为待测时刻t节点i处电压；
支路电流约束表示为：
|Iij，t|≤Iij，max；
其中，Iij，max为支路ij的电流上限；
电压偏差约束表示为：
(1-εlow)UN≤Ui，t≤(1+εup)UN；
其中，εlow和εup分别为节点电压偏差的下限和上限；UN为标称电压。
可以理解，第一约束条件中的各种约束构成了容量评估模型的潮流方程、支路电流限制、电压偏差范围，确保了5G基站在运行中满足电力系统的基本要求。
在一个示例性的实施例中，步骤S208包括：
获取表示支路ij在待测时刻t的电流平方值的第一辅助变量lij，t，以及表示节点i在待测时刻t的电压平方值的第二辅助变量vi，t；
根据第一辅助变量lij，t和第二辅助变量vi，t消除潮流方程约束、支路电流约束和电压偏差约束中的二次项，并对消除潮流方程约束进行凸松弛处理，得到第二约束条件：
||[2Pij，t 2Qij，t lij，t-vi，t]T||2≤lij，t+vi，t； (5)
其中，M为用于凸松弛的极大值，α为支路ij在待测时刻t的状态因子。
其中，第二约束条件中的公式(1)为有功功率平衡方程，公式(2)为无功功率平衡方程，公式(3)为，电流平衡方程，公式(4)为电流平衡下界方程，公式(5)为二阶锥范数约束，公式(6)为支路电流约束，公式(7)为电压偏差约束。
可以理解，潮流方程式包含二次项，导致模型难以直接求解，因此引入辅助变量和/>消除式中的电流和电压平方项。同时引入凸松驰技术将其转凸，从而达到简化第一约束条件、提升模型计算效率的目的，进而能够提升分布式光伏。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法的考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法的限定，在此不再赘述。
在一个示例性的实施例中，如图4所示，提供了一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置，包括：模型构建模块410、第一计算模块420、第一约束条件生成模块430第二约束条件生成模块440和第二计算模块450，其中：
模型构建模块410，用于构建用于表示5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
第一计算模块420，用于通过用电负荷需求模型，计算5G基站的可调节容量和荷电状态；
第一约束条件生成模块430，用于根据可调节容量和荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
第二约束条件生成模块440，用于对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
第二计算模块450，用于通过容量评估模型基于第二约束条件对目标函数进行求解，得到当目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为配电网的分布式光伏最大准入容量。
在其中一个实施例中，模型构建模块410还具体用于：
获取5G基站在待测时刻下的动态功耗和静态功耗；
获取5G基站的能效尺度因子，并基于能效尺度因子对动态功耗进行处理，得到目标动态功耗；
将动态功耗与目标动态功耗进行融合处理，计算得到5G基站在待测时刻的用电负荷，以通过5G基站的功耗与用电负荷的线性关系构建用电负荷需求模型。
在其中一个实施例中，第一计算模块420，包括：
5G基站数据计算子模块，用于获取5G基站的通讯负载率、耦合系数、最小荷电状态和额定容量；
荷电状态计算子模块，用于计算通讯负载率与耦合的第一乘积，将第一乘积与最小荷电状态中数值大的一方确定为荷电状态；
可调节容量计算子模块，用于计算荷电状态与额定容量的第二乘积作为可调节容量。在其中一个实施例中，目标函数为：
/>
其中，Ωpv为配电网的待配置光伏的节点集合；为节点集合中节点i的新增光伏容量。
在其中一个实施例中，第一约束条件生成模块430还具体用于：
根据可调节容量和荷电状态，构建容量评估模型的潮流方程约束、支路电流约束、电压偏差约束、分布式光伏运行约束和自备储能运行约束；
潮流方程约束表示为：
其中，分别为配电网的分布式光伏的节点集合的节点i在待测时刻t的注入有功功率、有功出力、负荷有功需求；/>和/>分别为5G基站的充电功率和放电功率；/>分别为节点i在待测时刻t的注入无功功率、无功出力、负荷无功需求；ρ(i)、κ(i)分别为连接节点i的线路起点端节点集合和线路终点端节点集合；Pij，t、Qij，t和Iij，t分别为待测时刻t从节点i流向节点j的有功功率、无功功率和电流；rij表示节点的支路ij的电阻；xij表示支路ij的电抗；Ui，t为待测时刻t节点i处电压；
支路电流约束表示为：
|Iij，t|≤Iij，max；
其中，Iij，max为支路ij的电流上限；
电压偏差约束表示为：
(1-εlow)UN≤Ui，t≤(1+εup)UN；
其中，εlow和εup分别为节点电压偏差的下限和上限；UN为标称电压。
在其中一个实施例中，第二约束条件生成模块440还具体用于：
获取表示支路ij在待测时刻t的电流平方值的第一辅助变量lij，t，以及表示节点i在待测时刻t的电压平方值的第二辅助变量vi，t；
根据第一辅助变量lij，t和第二辅助变量vi，t消除潮流方程约束、支路电流约束和电压偏差约束中的二次项，并对消除潮流方程约束进行凸松弛处理，得到第二约束条件：
/>
||[2Pij,t 2Qij,t lij,t-vi,t]T|||2≤lij,t+vi,t；
其中，M为用于凸松弛的极大值，α为支路ij在待测时刻t的状态因子。
本申请实施例提供的考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法，可以将得到的可调节容量和荷电状态用于后续容量评估，从而充分地考虑了5G基站对配电网的光伏准入容量的可调节潜力，并且还能够简化模型计算准入容量的过程，从而能够提升准入容量评估的准确性和效率。
上述考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
图5在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了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上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要符合相关规定。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为配电网的分布式光伏最大准入容量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型，包括：
获取所述5G基站在待测时刻下的动态功耗和静态功耗；
获取所述5G基站的能效尺度因子，并基于所述能效尺度因子对所述动态功耗进行处理，得到目标动态功耗；
将所述动态功耗与所述目标动态功耗进行融合处理，计算得到所述配电网在所述待测时刻的用电负荷，以通过所述5G基站的功耗与所述用电负荷的线性关系构建所述用电负荷需求模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态，包括：
获取所述5G基站的通讯负载率、耦合系数、最小荷电状态和额定容量；
计算所述通讯负载率与所述耦合的第一乘积，将所述第一乘积与所述最小荷电状态中数值大的一方确定为所述荷电状态；
计算所述荷电状态与所述额定容量的第二乘积作为所述可调节容量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：
其中，Ωpv为所述配电网的待配置光伏的节点集合；为所述节点集合中节点i的新增光伏容量。
5.根据权利要求43所述的方法，其特征在于，所述根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的第一约束条件，包括：
根据所述可调节容量和荷电状态，构建所述容量评估模型的潮流方程约束、支路电流约束、电压偏差约束、分布式光伏运行约束和自备储能运行约束；
所述潮流方程约束表示为：
其中，分别为所述配电网的分布式光伏的节点集合的节点i在待测时刻t的注入有功功率、有功出力、负荷有功需求；/>和/>分别为所述容量评估模型的充电功率和放电功率；/>分别为所述节点i在所述待测时刻t的注入无功功率、无功出力、负荷无功需求；ρ(i)、κ(i)分别为连接所述节点i的线路起点端节点集合和线路终点端节点集合；Pij,t、Qij,t和Iij,t分别为所述待测时刻t从所述节点i流向节点j的有功功率、无功功率和电流；rij表示所述节点的支路ij的电阻；xij表示所述支路ij的电抗；Ui,t为所述待测时刻t所述节点i处电压；
所述支路电流约束表示为：
|Iij,t|≤Iij,max；
其中，Iij,max为所述支路ij的电流上限；
所述电压偏差约束表示为：
(1-εlow)UN≤Ui,t≤(1+εup)UN；
其中，εlow和εup分别为节点电压偏差的下限和上限；UN为标称电压。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件，包括：
获取表示支路ij在所述待测时刻t的电流平方值的第一辅助变量lij,t，以及表示节点i在所述待测时刻t的电压平方值的第二辅助变量vi,t；
根据所述第一辅助变量lij,t和所述第二辅助变量vi,t消除所述潮流方程约束、支路电流约束和所述电压偏差约束中的二次项，并对消除所述潮流方程约束进行凸松弛处理，得到所述第二约束条件：
||[2Pij，t 2Qij,t lij,t-vi,t]T||2≤lij,t+vi,t；
其中，M为用于凸松弛的极大值，α为支路ij在所述待测时刻t的状态因子。
7.一种考虑通信基站可调节潜力的分布式光伏准入容量评估装置，其特征在于，所述装置包括：
模型构建模块，用于构建用于表示所述5G基站的功耗与用电负荷之间关系的用电负荷需求模型；
第一计算模块，用于通过所述用电负荷需求模型，计算所述5G基站的可调节容量和荷电状态；
第一约束条件生成模块，用于根据所述可调节容量和所述荷电状态，构建容量评估模型的目标函数和第一约束条件；
第二约束条件生成模块，用于对所述第一约束条件进行简化处理，得到简化后的第二约束条件；
第二计算模块，用于通过所述容量评估模型基于所述第二约束条件对所述目标函数进行求解，得到当所述目标函数输出结果最大时对应的目标容量，作为配电网的分布式光伏最大准入容量。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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6中任一项所述的方法的步骤。
9.一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6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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