CN117610780A - 一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，包括：初始计算条件准备：包括新能源历史实际出力数据和水电的历史实际出力数据；对风电、水电和光伏出力数据进行Max‑Min线性归一化处理；计算风电、水电和光伏各自的装机容量占比；根据水风光装机容量的相对差值，计算折减系数；计算i时刻风‑水光，水‑风光和光‑水风三种组合的联合出力；计算联合波动量和单独波动量；计算在相应时间尺度T内风电，水电和光伏出力的互补性指数；本发明有效提高了互补性量化指标的真实性和可靠性，为水风光一体化基地开发提供了互补分析支撑。

Description

一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法

技术领域

本发明涉及能源间的互补特性评价技术领域，具体地指一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法。

背景技术

可变可再生能源(VREs，主要包括风电、光伏和水电)发电与气象因素紧密耦合而呈现强堆积波动性，导致以新能源为主体的新型电力系统面临巨大的灵活性需求挑战。得益于水电的快速爬坡能力和水库储能，水风光多能互补运行已成为电网应对风光不确定性，保障可再生能源大规模消纳的重要手段。有效量化评价水风光多能源互补能力是开展水风光多能互补规划和调度运行的重要基础。在电力系统领域中，互补性是对风电、光伏、水电等多种VREs组合出力曲线经聚合之后的波动性相比聚合前较单一的VREs组合的波动性变化这一现象的描述。现阶段对于互补能力的评价受到很多关键因素的制约，现有的评价指标/方法

(1)仅适用于评估水光互补、水光互补和风光互补等两种能源之间的互补性；

(2)不能有效捕捉待分析时间序列之间的负相关，包括整体波动趋势和相邻时间段的波动；

(3)很大程度上忽略了装机容量对互补性的影响；

(4)只关注单一时间尺度上的互补性。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，以解决背景技术中提出的问题。

本发明为解决上述技术问题，所采用的技术方案是：一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，它包括如下步骤：

S1、初始计算条件准备：包括新能源历史实际出力数据和水电的历史实际出力数据；

S2、对风电、水电和光伏出力数据进行Max-Min线性归一化处理；

S3、计算风电、水电和光伏各自的装机容量占比；

S4、根据水风光装机容量的相对差值，计算折减系数，在装机容量大小差距过大时，对互补性进行削弱；

S5、计算i时刻风-水光，水-风光和光-水风三种组合的联合出力；

S6、计算i→j时刻的联合波动量和单独波动量；

S7、计算在相应时间尺度T内风电，水电和光伏出力的互补性指数，用C表示，C的取值范围为[0，1]，越接近1代表互补性越好，反之越接近0代表互补性越差；

S8、在给定风水光装机容量之和时，得到不同组合下的风水光的互补特性，进而引入权重，为不同时间尺度的互补性指数赋予相应的重要性，实现考虑了多时间尺度下最优风水光装机配比的计算，为联合发电系统的规划提供有效辅助。

进一步地，所述步骤S1中，新能源历史实际出力数据包括风电的历史实际出力数据和光伏的历史实际出力数据；

所述步骤S2中，对风电、水电和光伏出力数据进行Max-Min线性归一化处理的计算公式如下：

式中：P'(i)为i时刻风电、水电或光伏的出力；P_max，P_min分别为风电、水电或光伏时间序列的最大值和最小值；P(i)为i时刻归一化后的风电、水电或光伏的出力。

进一步地，所述步骤S3中，计算风电、水电和光伏各自的装机容量占比的计算公式如下：

式中：IC_W为风电的装机容量；IC_H为水电的装机容量；IC_S为光伏的装机容量；α为风电的装机容量占比；β为水电的装机容量占比；γ为光伏的装机容量占比。

进一步地，所述步骤S4中，折减系数的计算公式如下：

式中：a为风-水光组合时的折减系数；b为水-风光组合时的折减系数；c为光-水风组合时的折减系数。

进一步地，所述步骤S5中，计算公式如下：

式中：P_w(i)，P_h(i)，P_s(i)分别为i时刻风电，水电和光伏的归一化后的理论出力；P_w→h,s(i)，P_h→w,s(i)，P_s→w,h(i)分别为i时刻归一化后的风-水光组合，水-风光组合和光-水风组合下以装机容量为权重的联合出力。

进一步地，所述步骤S6中，计算i→j时刻的联合波动量和单独波动量，其中j>i，计算公式如下：

式中：ΔP_w(i,j)，ΔP_h(i,j)，ΔP_s(i,j)为归一化后的风电，水电和光伏的单独出力波动量；ΔP_h,s(i,j)，ΔP_w,s(i,j)，ΔP_w,h(i,j)为归一化后的水光，风光和风水的联合出力波动量；ΔP_w→h,s(i,j)，ΔP_h→w,s(i,j)，ΔP_s→w,h(i,j)为归一化后的风-水光，水-风光和光-水风组合下的以装机容量为权重的联合出力波动量。

进一步地，所述步骤S7中，具体计算公式如下：

式中：N为分析时间尺度内的数据量。

进一步地，所述步骤S8中，具体计算公式如下：

C＝p_yearC_year+p_monthC_month+p_dayC_day+p_hourC_hour

式中：C_year，C_month，C_day，C_hour分别为年、月、日和小时尺度下互补性指数；p_year，p_month，p_day，p_hour则为其对应的权重。

本发明的有益效果：

1、本发明方法从肯达尔系数的秩相关分析和藤状的图形结构思想出发，以波动性互补评价为基础，能够统筹兼顾局部和整体互补性，在不受振动的影响对三种以上能源间的互补性进行评价；

2、本发明通过藤状的物理结构克服了传统指标无法计算三种以及更高维度的资源间互补性的缺陷；改进后的指标同时考虑了联合的波动性和水风光单独的波动性，消除了风光波动性对互补性的影响；且在计算中以秩相关计算的思想，打破了时段的连续性，有效捕捉待分析时间序列整体波动趋势和相邻时间段的波动的影响，将所有时间尺度纳入统一的评价框架，消除了传统指标无法综合各种时间尺度的缺陷；

3、本发明以波动性互补评价为基础，能够统筹兼顾局部和整体互补性，在不受振动的影响对三种以上能源间的互补性进行评价，有效提高了互补性量化指标的真实性和可靠性，为水风光一体化基地开发提供了互补分析支撑。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明方法涉及的指标物理结构图；

图3为本发明针对的四种特殊情况示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。

如图1所示，一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，它包括如下步骤：

S1、初始计算条件准备，包括新能源历史实际出力数据和水电的历史实际出力数据。所述的新能源包括：风电、光伏；

S2、对风电、水电和光伏出力数据进行Max-Min线性归一化处理，计算公式如下：

式中：P'(i)为i时刻风电、水电或光伏的出力；P_max，P_min分别为风电、水电或光伏时间序列的最大值和最小值；P(i)为i时刻归一化后的风电、水电或光伏的出力。

S3、计算风电、水电和光伏各自的装机容量占比，计算公式如下：

式中：IC_W为风电的装机容量；IC_H为水电的装机容量；IC_S为光伏的装机容量；α为风电的装机容量占比；β为水电的装机容量占比；γ为光伏的装机容量占比。

S4、根据水风光装机容量的相对差值，计算折减系数，在装机容量大小差距过大时，对互补性进行削弱，计算公式如下：

式中：a为风-水光组合时的折减系数；b为水-风光组合时的折减系数；c为光-水风组合时的折减系数。

S5、计算i时刻风-水光，水-风光和光-水风三种组合的联合出力，计算公式如下

式中：P_w(i)，P_h(i)，P_s(i)分别为i时刻风电，水电和光伏的归一化后的理论出力；P_w→h,s(i)，P_h→w,s(i)，P_s→w,h(i)分别为i时刻归一化后的风-水光组合，水-风光组合和光-水风组合下以装机容量为权重的联合出力。

S6、计算i→j时刻的联合波动量和单独波动量，其中j>i，计算公式如下：

式中：ΔP_w(i,j)，ΔP_h(i,j)，ΔP_s(i,j)为归一化后的风电，水电和光伏的单独出力波动量；ΔP_h,s(i,j)，ΔP_w,s(i,j)，ΔP_w,h(i,j)为归一化后的水光，风光和风水的联合出力波动量；ΔP_w→h,s(i,j)，ΔP_h→w,s(i,j)，ΔP_s→w,h(i,j)为归一化后的风-水光，水-风光和光-水风组合下的以装机容量为权重的联合出力波动量。

S7、计算在相应时间尺度T内风电，水电和光伏出力的互补性指数，用C表示，C的取值范围为[0，1]，越接近1代表互补性越好，反之越接近0代表互补性越差，具体计算公式如下：

式中：N为分析时间尺度内的数据量。

S8、在给定风水光装机容量之和时，可以得到不同组合下的风水光的互补特性，进而引入权重，为不同时间尺度的互补性指数赋予相应的重要性，能够实现考虑了多时间尺度下最优风水光装机配比的计算，为联合发电系统的规划提供有效辅助，计算公式如下：

C＝p_yearC_year+p_monthC_month+p_dayC_day+p_hourC_hour

式中：C_year，C_month，C_day，C_hour分别为年、月、日和小时尺度下互补性指数；p_year，p_month，p_day，p_hour则为其对应的权重。

本实施例通过藤的物理结构克服了传统指标无法计算三种以及更高维度的资源间互补性的缺陷，指标物理结构如图2所示。

改进后的指标同时考虑了联合的波动性和水风光单独的波动性，消除了风光波动性对互补性的影响。且在计算中以秩相关计算的思想，打破了时段的连续性，有效捕捉待分析时间序列整体波动趋势和相邻时间段的波动的影响，将所有时间尺度纳入统一的评价框架，消除了传统指标无法综合各种时间尺度的缺陷。

本实施例方法具体实施后的效果：列举四种特殊情况如图3所示。

在图3中的情况1时，即y_1以极大幅度下降，y_2以极小幅度上升的情况，互补性较差；在图3中的情况2下，后半段风光呈现负相关，存在互补性，互补性相对情况1明显更高；在图3中的情况3，即风光同频同向振动，但整体走向相反和图3中的情况4，即风光同频反向振动，整体走向相同两种情况下，从整体趋势的角度上来看情况3具有较好的互补性，而情况4互补性较差。分别应用斯皮尔曼、肯达尔和基于波动性的互补性指标三种传统指标对互补性进行计算，对比本发明提出的指标和上述分析的互补性真实情况，结果如表1所示。可以看出的是，本发明所提出的指标在各种特殊情况下均能反映出真实的互补性。

表1特殊情况下指数比较分析

上述的实施例仅为本发明的优选技术方案，而不应视为对于本发明的限制，本申请中的实施例及实施例中的特征在不冲突的情况下，可以相互任意组合。本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案，包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进，也在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：它包括如下步骤：

S1、初始计算条件准备：包括新能源历史实际出力数据和水电的历史实际出力数据；

S2、对风电、水电和光伏出力数据进行Max-Min线性归一化处理；

S3、计算风电、水电和光伏各自的装机容量占比；

S4、根据水风光装机容量的相对差值，计算折减系数，在装机容量大小差距过大时，对互补性进行削弱；

S5、计算i时刻风-水光，水-风光和光-水风三种组合的联合出力；

S6、计算i→j时刻的联合波动量和单独波动量；

S7、计算在相应时间尺度T内风电，水电和光伏出力的互补性指数，用C表示，C的取值范围为[0，1]，越接近1代表互补性越好，反之越接近0代表互补性越差；

S8、在给定风水光装机容量之和时，得到不同组合下的风水光的互补特性，进而引入权重，为不同时间尺度的互补性指数赋予相应的重要性，实现考虑了多时间尺度下最优风水光装机配比的计算，为联合发电系统的规划提供有效辅助。

2.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S1中，新能源历史实际出力数据包括风电的历史实际出力数据和光伏的历史实际出力数据；

所述步骤S2中，对风电、水电和光伏出力数据进行Max-Min线性归一化处理的计算公式如下：

式中：P'(i)为i时刻风电、水电或光伏的出力；P_max，P_min分别为风电、水电或光伏时间序列的最大值和最小值；P(i)为i时刻归一化后的风电、水电或光伏的出力。

3.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S3中，计算风电、水电和光伏各自的装机容量占比的计算公式如下：

式中：IC_W为风电的装机容量；IC_H为水电的装机容量；IC_S为光伏的装机容量；α为风电的装机容量占比；β为水电的装机容量占比；γ为光伏的装机容量占比。

4.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S4中，折减系数的计算公式如下：

式中：a为风-水光组合时的折减系数；b为水-风光组合时的折减系数；c为光-水风组合时的折减系数。

5.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S5中，计算公式如下：

式中：P_w(i)，P_h(i)，P_s(i)分别为i时刻风电，水电和光伏的归一化后的理论出力；P_w→h,s(i)，P_h→w,s(i)，P_s→w,h(i)分别为i时刻归一化后的风-水光组合，水-风光组合和光-水风组合下以装机容量为权重的联合出力。

6.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S6中，计算i→j时刻的联合波动量和单独波动量，其中j>i，计算公式如下：

式中：ΔP_w(i,j)，ΔP_h(i,j)，ΔP_s(i,j)为归一化后的风电，水电和光伏的单独出力波动量；ΔP_h,s(i,j)，ΔP_w,s(i,j)，ΔP_w,h(i,j)为归一化后的水光，风光和风水的联合出力波动量；ΔP_w→h,s(i,j)，ΔP_h→w,s(i,j)，ΔP_s→w,h(i,j)为归一化后的风-水光，水-风光和光-水风组合下的以装机容量为权重的联合出力波动量。

7.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S7中，具体计算公式如下：

式中：N为分析时间尺度内的数据量。

8.根据权利要求1所述的一种多维多时间尺度能源间互补性评价方法，其特征在于：所述步骤S8中，具体计算公式如下：

C＝p_yearC_year+p_monthC_month+p_dayC_day+p_hourC_hour

式中：C_year，C_month，C_day，C_hour分别为年、月、日和小时尺度下互补性指数；p_year，p_month，p_day，p_hour则为其对应的权重。