CN118659466B - 风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN118659466B
CN118659466B CN202411153327.2A CN202411153327A CN118659466B CN 118659466 B CN118659466 B CN 118659466B CN 202411153327 A CN202411153327 A CN 202411153327A CN 118659466 B CN118659466 B CN 118659466B
Authority
CN
China
Prior art keywords
wind
installed capacity
wind power
solar
photovoltaic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202411153327.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN118659466A (zh
Inventor
黄康迪
张玮
梁犁丽
张璐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Gezhouba Electric Power Rest House
China Three Gorges Corp
Original Assignee
Beijing Gezhouba Electric Power Rest House
China Three Gorges Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Gezhouba Electric Power Rest House, China Three Gorges Corp filed Critical Beijing Gezhouba Electric Power Rest House
Priority to CN202411153327.2A priority Critical patent/CN118659466B/zh
Publication of CN118659466A publication Critical patent/CN118659466A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN118659466B publication Critical patent/CN118659466B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/28—The renewable source being wind energy

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供的风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及电力技术领域，该方法中，在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子。获取预先配置的装机参数集；装机参数集包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例。最后，将弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取风电装机函数的输出，得到风电装机容量。基于风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定已建成水电站可规划的光电装机容量，即可实现确定已建成水电站可规划的风光装机容量。

Description

风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本发明实施例涉及电力技术领域，特别是涉及一种风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
目前，为了合理开发可再生能源资源，充分利用能源资源互补特性和水电的调节能力，在已建成的水电站规划配置风光电站，构成水风光互补系统。其中，风光电站包括风力发电站以及光伏发电站。
在规划风力发电站以及光伏发电站的情况下，需要根据风光装机容量进行设置。其中，风光装机容量包括风电装机容量以及光电装机容量。当风光电站的风光装机容量较小时，会导致能源资源得不到充分利用，当风光装机容量过大时，会造成不必要的成本开销，且由于水电站的调节能力有限，电网无法完全消纳，从而会造成大量的弃风弃光。对于水风光互补系统，合理规划风光装机容量至关重要。
因此，如何确定风光装机容量成为亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供一种风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以确定风光装机容量。
为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种风光装机容量确定方法，所述方法包括：
在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；
获取预先配置的装机参数集；所述装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例；
将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量；
基于所述风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定所述已建成水电站可规划的光电装机容量；
其中，所述风电装机函数以及所述光电装机函数是基于所述已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。
另一方面，本发明实施例公开了一种风光装机容量确定装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；
第一获取模块，用于获取预先配置的装机参数集；所述装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例；
第二获取模块，用于将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量；
第二确定模块，用于基于所述风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定所述已建成水电站可规划的光电装机容量；
其中，所述风电装机函数以及所述光电装机函数是基于所述已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。
又一方面，本发明实施例公开了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行前述的方法。
本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述处理器执行前述的方法。
本发明实施例包括以下优点：本发明实施例提供的风光装机容量确定方法，在符合预设的风光规划条件的情况下，先基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子。获取预先配置的装机参数集；装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例。最后，将弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取风电装机函数的输出，得到已建成水电站可规划的风电装机容量。基于风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定已建成水电站可规划的光电装机容量。其中，风电装机函数以及光电装机函数是基于已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。这样，可以实现确定已建成水电站可规划的风光装机容量，为水风光系统的风光容量规划提供了一种新的途径。
同时，通过预先基于已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数，推导构建风电装机函数以及光电装机函数，结合风电装机函数、光电装机函数以及获取到的各种参数，即可实现风光装机容量的确定，实现复杂度较低，具有较强的通用性以及工程应用性。且基于已建成水电站自身的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定弃风影响因子以及弃光影响因子，进行后续装机容量的计算，由于风光资源相关指标以及调节能力指标能够分别体现已建成水电站计划规划的地区的实际情况以及已建成水电站自身实际情况，因此，使得计算的装机容量能够更贴近实际。进一步地，由于风电单位成本光电单位成本、可以表征设置风光电站的成本信息，风电单位装机收益、光电单位装机收益可以表征设置风光电站的收益信息，因此，基于装机参数集确定风光装机容量，可以使得后续按照风光装机容量所建立的水风光系统能够更加贴近实际情况，更加客观合理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的一种风光装机容量确定方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的一种弃风率与风电装机容量之间的关系示意图；
图3是本发明实施例提供的一种风光装机容量确定装置的框图；
图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中的术语“和/或”用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本发明实施例中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。
参照图1，示出了本发明实施例提供的一种风光装机容量确定方法的步骤流程图，如图1所示，该处理方法具体可以包括以下步骤：
步骤101、在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子。
步骤102、获取预先配置的装机参数集；所述装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例。
步骤103、将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量；
步骤104、基于所述风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定所述已建成水电站可规划的光电装机容量；其中，所述风电装机函数以及所述光电装机函数是基于所述已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。
本发明实施例中，已建成水电站可以是需要规划风光资源的已建成的水电站，相应地，通过已建成水电站和风光资源确定风光装机容量，可以实现在已建成水电站基础上合理规划风光装机容量。预设的风光规划条件可以是预先设置，风光规划条件可以用于衡量已建成水电站计划规划的地区是否适合规划风光电站。风光规划条件可以包括风电规划条件以及光电规划条件，符合预设的风光规划条件，可以指的是已建成水电站计划规划的地区符合风电规划条件和/或光电规划条件。相应地，如果符合预设的风光规划条件，则说明计划规划的地区适合规划风力发电站和/或光伏发电站。例如，如果仅符合风电规划条件，则说明计划规划的地区仅适合规划风力发电站。如果仅符合光电规划条件，则说明计划规划的地区仅适合规划光伏发电站。如果符合风电规划条件以及光电规划条件，则说明计划规划的地区适合规划风力发电站以及光伏发电站。
反之，如果不符合预设的风光规划条件，则说明计划规划的地区不适合规划风力发电站以及光伏发电站。相应地，本发明实施例中，在符合预设的风光规划条件的情况下，才进一步确定风光装机容量，这样，可以避免执行不必要的确定操作，导致浪费计算资源的问题。
风光装机容量可以指的是风电装机容量和光电装机容量，风电装机容量可以表示风力发电机组的额定有功功率，即风力发电机组的总出力上限，光电装机容量可以表示光伏发电机组的额定有功功率，即光伏发电机组的总出力上限。
弃电可以包括弃风以及弃光，相应地，弃电率可以包括弃风率以及弃光率。其中，弃风指的是风力发电站的发电量因无法消纳而被弃用，弃光指的是光伏发电站的发电量因无法消纳而被弃用。示例性地，由于水电调节能力受限、电网调度、电力需求、输电能力或其他原因，导致风力发电站发的电无法全部被电网消纳，就会出现弃风现象，导致光伏发电站发的电无法全部被电网消纳，就会出现弃光现象。弃风影响因子可以表示为，弃风影响因子可以用于反映风电装机容量对水风光互补系统的弃风率的影响。弃光影响因子可以表示为，弃光影响因子可以用于反映光电装机容量对水风光互补系统的弃光率的影响。其中，弃风率是用于衡量水风光互补系统中风力发电站发电被弃用比例的指标，弃风率越高，说明风力发电站发电被弃用比例越高。弃光率是用于衡量水风光互补系统中光伏发电站发电被弃用程度的指标，弃光率越高，说明光伏发电站发电被弃用程度越高。
确定弃风影响因子以及弃光影响因子所使用的参数可以是与水风光互补系统的弃风率以及弃光率存在相关性的参数。示例性地，导致水风光互补系统弃电的原因主要包括：风光出力波动较大、水电调节能力不足。因此，本发明实施例中，接入的风光资源相关指标可以表征已建成水电站计划规划的地区的风光资源相关指标，例如，接入的风光资源相关指标可以包括风光出力波动。进一步地，已建成水电站的调节能力相关指标可以包括水电出力。其中，水电出力表示已建成水电站的水电有功功率，水电调节能力越大水电出力的柔性相应会越大。调节能力指标可以包括日调节、年调节和多年调节，调节能力可以决定为水电站捆绑的风光能源资源存在一个临界阈值或一定范围。风光出力波动也可以称为风光波动值，对于风光出力的日内波动性，即风光波动值可以基于风电出力、光伏出力以及风光日内平均出力计算得到。其中，风电出力、光伏出力以及风光日内平均出力，可以基于已建成水电站计划规划的地区的风力资源以及光能资源确定。
可选的，可以在预设对应关系文件中，查找与调节能力指标以及接入的风光资源相关指标相对应的影响因子。其中，预设对应关系文件可以表征不同调节能力指标及风光资源相关指标与影响因子的对应关系，具体的可以包括不同调节能力指标及风光资源相关指标，及其对应的影响因子。影响因子具体包括弃风影响因子以及弃光影响因子。该预设对应关系可以根据预先采集的数据生成，例如，可以预先收集多种已建成的水风光互补系统中水电站的调节能力指标及接入的风光资源相关指标，模拟调度得到水风光互补系统的弃风率和弃光率。相应地，可以基于已建成的水风光互补系统的弃风率和弃光率、水电出力和风光出力波动的相关性参数，确定已建成的水风光互补系统的弃风影响因子以及弃光影响因子。最后，可以基于各个已建成的水风光互补系统中水电站的调节能力指标及接入的风光资源相关指标、弃风影响因子以及弃光影响因子，建立预设对应关系文件。
示例性地，可以基于已建成的水风光互补系统的弃风率和弃光率，已建成的水风光互补系统的风电装机容量以及光电装机容量，通过预设的弃电率与影响因子之间的函数，确定已建成的水风光互补系统的弃风影响因子以及弃光影响因子。其中，该预设的弃电率与影响因子之间的函数，可以为下述公式（1）：
其中，表示弃风率，表示弃光率，表示弃风影响因子，表示弃风影响因子，表示光电装机容量对弃风率的影响，表示风电装机容量对弃光率的影响。由于弃风率主要受风电装机容量的影响，弃光率主要受光电装机容量的影响。因此，。表示水风光互补系统的风电装机容量，表示水风光互补系统的光电装机容量。示例性地，可以在的预设取值范围内，取值，以及在的预设取值范围内，取值，计算得到以及。进一步地，以及可以均为预设常数。其中，预设常数可以为0或者其他数值。示例性地，可以在光电装机容量或风电装机容量变化对弃风率或弃光率无影响或影响较小的情况下，设置以及均为预设常数。
具体的，可以基于调节能力指标以及接入的风光资源相关指标确定水风光互补系统的条件分布函数。然后，基于条件分布函数，确定弃风率与弃风影响因子以及弃光率与弃光影响因子的关系式。具体的，调节能力指标以及接入的风光资源相关指标也可以称为关键风险因子，可以基于调节能力指标以及接入的风光资源相关指标建立水风光互补系统的弃电率的多维联合分布函数，通过该多维联合分布函数可以将每个关键风险因子连接起来，进一步地，基于条件因素和该连接关系可以确定不同风险条件下对应的水风光互补系统的弃电率的条件分布函数。基于该条件分布函数建立多维条件最可能风险评估模型。其中，多维条件最可能风险评估模型用于评估水风光互补系统的最可能的弃电率大小。接着，可以使用多维条件最可能风险评估模型，计算得到单位风电装机容量的弃风率以及单位光电装机容量的弃光率。
进一步地，对应上述公式（1），弃风率以及弃光率与风光装机容量之间可以为线性函数关系。示例性地，针对弃风率，图2是本发明实施例提供的一种弃风率与风电装机容量之间的关系示意图，如图2所示，横坐标表示风电装机容量，单位可以为兆瓦（MegaWatt，MW），纵坐标表示弃风率，纵坐标所表示的数值可以为百分率（%），图2中的不同直线表示一种风电装机容量与弃风率之间的线性关系，其中，沿着图2中虚线箭头所示的方向，虚线箭头与各直线的交点对应的光电装机容量逐渐减少。
进一步地，装机参数集可以是预先为已建成水电站配置的，可以从指定存储位置进行读取，即可获得预先配置的装机参数集。其中，风光装机比例也可以称为风光配比，风光装机比例可以是根据已建成水电站的建设区域的风力资源和光能资源，为已建成水电站预先设置的。已建成水电站的建设区域可以为上述已建成水电站计划规划的地区，装机参数集中的光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益以及风电单位装机收益可以是规划人员为已建成水电站的建设区域设置的常数，已建成水电站的建设区域可以是用于为已建成水电站配套建设风力发电站以及光伏发电站的地区。示例性地，可以从已建成水电站的建设区域的建设性报告中的数据，确定光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益以及风电单位装机收益，并将确定的光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益以及风电单位装机收益，存入指定存储位置。
进一步地，已推导的装机容量函数可以包括拟合的用于评估已建成水电站可规划的风电装机容量以及光电装机容量的函数。装机容量函数可以基于风光净效益信息创建。需要说明的是，获取预先配置的装机参数集与确定已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子的执行顺序并不唯一，示例性地，两者可以同时执行，或者，也可以先执行获取预先配置的装机参数集的操作，然后确定已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子，本发明实施例对此不作限制。
综上所述，本发明实施例提供的风光装机容量确定方法，在符合预设的风光规划条件的情况下，先基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子。获取预先配置的装机参数集；装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例。最后，将弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取风电装机函数的输出，得到已建成水电站可规划的风电装机容量。基于风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定已建成水电站可规划的光电装机容量。其中，风电装机函数以及光电装机函数是基于已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。这样，可以实现确定已建成水电站可规划的风光装机容量，为水风光系统的风光容量规划提供了一种新的途径。
同时，通过预先基于已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数，推导构建风电装机函数以及光电装机函数，结合风电装机函数、光电装机函数以及获取到的各种参数，即可实现风光装机容量的确定，实现复杂度较低，具有较强的通用性以及工程应用性。且基于已建成水电站自身的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定弃风影响因子以及弃光影响因子，进行后续装机容量的计算，由于风光资源相关指标以及调节能力指标能够分别体现已建成水电站计划规划的地区的实际情况以及已建成水电站自身实际情况，因此，使得计算的装机容量能够更贴近实际。进一步地，由于风电单位成本光电单位成本、可以表征设置风光电站的成本信息，风电单位装机收益、光电单位装机收益可以表征设置风光电站的收益信息，因此，基于装机参数集确定风光装机容量，可以使得后续按照风光装机容量所建立的水风光系统能够更加贴近实际情况，更加客观合理。
可选的，将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量，可以包括：
步骤1031、在符合所述风电规划条件的情况下，将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入所述风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述风电装机容量。
基于所述风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定所述已建成水电站可规划的光电装机容量，可以包括：
步骤1041、在符合所述光电规划条件的情况下，基于所述风光装机比例以及所述光电装机函数，确定所述光电装机容量。
其中，风电装机函数所需参数可以包括弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集中的各项参数。将弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集输入风电装机函数之后，风电装机函数的输出值即是为已建成水电站确定的可规划的风电装机容量。光电装机函数可以是在风电装机函数的基础上，结合风光装机比例得到。
本发明实施例中，直接将弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集输入风电装机函数，即可得到风电装机容量。基于风光装机比例以及光电装机函数，即可得到光电装机容量。这样，一定程度上可以确保风电装机容量以及光电装机容量的确定效率。
需要说明的是，在仅符合风电规划条件的情况下，可以仅执行步骤1031，同时，可以将光电装机容量设置为空，例如，设置为0。在仅符合光电规划条件的情况下，可以仅执行步骤1032，同时，可以将风电装机容量设置为空，例如，设置为0。在同时符合风电规划条件以及光电规划条件的情况下，可以执行步骤1031以及步骤1032。
可选的，本发明实施例中还可以包括下述步骤：
步骤S21、获取所述已建成水电站对应的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据。
步骤S21、在所述风资源数据与所述风成本数据符合预设的第一判别函数的情况下，确定符合所述风电规划条件。
步骤S22、在所述光资源数据与所述光成本数据符合预设的第二判别函数的情况下，确定符合所述光电规划条件。
其中，风资源数据可以基于已建成水电站对应的风电容量因子以及容量因子时间尺度确定，例如可以基于风电容量因子与容量因子时间尺度相乘得到。光资源数据可以基于已建成水电站对应的光电容量因子以及容量因子时间尺度确定，例如可以基于光电容量因子与容量因子时间尺度相乘得到。风成本数据可以基于已建成水电站对应的风电装机成本、风电运行成本、风电基准电价以及风电折现系数确定。光成本数据可以基于已建成水电站对应的光电装机成本、光电运行成本、光电基准电价以及光电折现系数确定。具体的，可以预先确定好已建成水电站对应的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据，步骤S21中可以直接读取预先确定的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据，以实现获取。或者，可以在执行步骤S21时，实时计算风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据，以实现获取，本发明实施例对此不作限制。
其中，风电容量因子、光电容量因子、容量因子时间尺度、风电装机成本、风电运行成本、风电基准电价、风电折现系数、光电装机成本、光电运行成本、光电基准电价以及光电折现系数，可以均为已知的预设参数，例如，均为已建成水电站的建设性报告中的数据。
进一步地，风资源数据与风成本数据符合预设的第一判别函数，可以表示风资源数据大于风成本数据，已建成水电站的建设区域的风力资源具备开发潜力。光资源数据与光成本数据符合预设的第二判别函数，可以表示光资源数据大于光成本数据，已建成水电站的建设区域的光能资源具备开发潜力。
本发明实施例中，基于已建成水电站对应的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据，结合预设的第一判别函数以及第二判别函数，即可便捷的判断出已建成水电站计划规划的地区是否符合风电规划条件，以及，是否符合光电规划条件，一定程度上可以确保判断效率。
可选的，上述第一判别函数可以表示为下述公式（2）：
（2）
所述第二判别函数可以表示为下述公式（3）：
（3）
其中，表示所述风资源数据，表示所述光资源数据，表示所述风成本数据，表示所述光成本数据，中的为风电容量因子，中的为光电容量因子，表示容量因子时间尺度，表示风电装机成本，表示光电装机成本，表示风电运行成本，表示光电运行成本，表示风电基准电价，表示光电基准电价，表示风电折现系数，表示光电折现系数。
本发明实施例中，第一判别函数以及第二判别函数中结合各类成本确定成本数据，可以使得第一判别函数以及第二判别函数，可以较为准确的衡量已建成水电站是否适配规划风光电站。
进一步地，电站的初始成本取决于装机容量，具体的，可表示为每单位装机容量的费用，运行维护成本取决于风电场和光伏发电电站的发电量大小，可表示为每单位发电量的费用。具体可以指的是每单位风电装机容量的费用，即风电单位装机成本，具体可以指的是每单位光电装机容量的费用，即光电单位装机成本，具体可以指的是每单位风电装机容量发电量的费用，即风电单位发电运行成本，具体可以指的是每单位光电装机容量发电量的费用，即光电单位发电运行成本。
风电基准电价也可以称为风电标杆电价，光电基准电价也可以称为光电标杆电价。具体可以指的是风电单位装机容量的出力值，可以表示小时，具体可以指的是风电单位装机容量在一年内发电量。具体可以指的是光电单位装机容量的出力值，具体可以指的是光电单位装机容量在一年内发电量。其中，风电单位装机容量可以对应一个风电机组，光电单位装机容量可以对应一个光电机组。
具体可以为风力发电站在整个运行周期（风力发电站的运行年限）中每年的折现系数之和，具体可以为光伏发电站在整个运行周期（光伏发电站的运行年限）中每年的折现系数之和。示例性地，和可以通过下述公式（4）得到：
（4）
其中，表示风力发电站的运行年限，表示光伏发电站的运行年限，y表示第y年，表示折现系数。
本发明实施例中，符合第一判别函数可以对应风资源数据大于风成本数据的情况，符合第二判别函数可以对应光资源数据大于光成本数据的情况。因此，如果符合预设的第一判别函数，则可以确定为已建成水电站的建设区域建立风力发电站具有正向收益，适合规划风力发电站。如果符合预设的第二判别函数，则可以确定为已建成水电站的建设区域建立光伏发电站具有正向收益，适合规划光伏发电站。
可选的，本发明实施例中，所述风电装机函数可以表示为下述公式（5）：
所述光电装机函数为可以表示为下述公式（6）：
（6）
其中，表示所述风电装机容量，表示所述光电装机容量，表示所述风光装机比例，表示所述风电单位装机收益，表示所述光电单位装机收益，表示所述风电单位成本，表示所述光电单位成本，表示所述弃风影响因子，表示所述弃光影响因子，表示第一常数，表示第二常数。
本发明实施例中，光电装机函数在风电装机函数的基础上，结合两者之间的比例关系进行表示，这样，可以简化光电装机函数的表示。需要说明的是，也可以将光电装机函数进行展开表示，本发明实施例对此不作限制。
具体的，针对已建成水电站，风电装机容量与光电装机容量，满足如下公式（7）所示的风光比例关系：
（7）
其中，表示所述风光装机比例。
具体可以指的是风电单位装机的规划和运行成本，可以基于风电单位装机成本以及风电单位发电运行成本得到，具体可以指的是光电单位装机的规划和运行成本，可以基于光电单位装机成本以及光电单位发电运行成本得到，具体可以指的是风电单位装机的发电收益，具体可以指的是光电单位装机的发电收益。对于任何水风光互补电站工程，即针对任一已建成水电站，均为常数，即决定风电装机容量的变量为风光装机比例，弃风影响因子以及弃光影响因子。
具体的，以及可以通过下述预设公式（8）得到：
（8）
和可以通过下述预设公式（9）得到：
（9）
可选地，在一种实现方式中，上述基于所述风光装机比例以及所述光电装机函数，确定所述光电装机容量的步骤，具体可以包括：
步骤1032a、将所述风电装机容量以及所述风光装机比例输入所述光电装机函数。
步骤1032b、获取所述光电装机函数的输出，得到所述光电装机容量。
具体的，在符合风电规划条件以及光电规划条件的情况下，可以参照上述公式（6），将风电装机容量以及装机参数集中的风光装机比例输入光电装机函数，其中，装机参数集中的风光装机比例为预设的风光装机比例的具体值，可以直接计算得到风电装机容量与风光装机比例的比值，进而得到光电装机容量。本发明实施中，直接基于风电装机容量以及风光装机比例，即可计算得到光电装机容量，进而可以简化光电装机容量的计算过程。
进一步地，在另一种实现方式中，也可以将弃风影响因子、弃光影响因子、装机参数集中的风电单位装机收益，光电单位装机收益，风电单位成本，光电单位成本以及风光装机比例输入光电装机函数，获取光电装机函数的输出值，得到光电装机容量。
本发明实施例中，风电装机函数以及光电装机函数可以推导得到。风电装机函数以及所述光电装机函数可以通过下述方式获得：首先，为所述已建成水电站构建风光净效益函数；所述风光净效益函数中包括风电装机容量变量以及光电装机容量变量。然后，确定所述风光净效益函数相对风电装机容量变量的一阶偏导数，得到第一导数函数，以及，确定所述风光净效益函数相对光电装机容量变量的一阶偏导数，得到第二导数函数。基于所述第一导数函数以及所述第二导数函数，生成所述风电装机函数以及所述光电装机函数。这样，通过对风光净效益函数进行一阶求偏导，可以便捷的找到风光净效益函数的极大值点对应的风电装机容量表示以及光电装机容量表示，进而一定程度上可以使得风电装机函数可以作为风电装机容量的最优表示，使得光电装机函数可以作为光电装机容量的最优表示。
具体实施时，可以基于所述第一导数函数以及所述第二导数函数，联合求解所述风电装机函数。基于所述预设比例关系函数以及所述风电装机函数，确定所述光电装机函数。预设比例关系函数即为风电装机容量与光电装机容量的关系函数。其中，预设比例关系函数可以为上述公式（7）。由于预设关系函数表征风电装机容量与光电装机容量的比例表示为，相应地，基于预设关系函数以及风电装机函数，确定光电装机函数，具体可以包括：为风电装机函数除以k，进而得到光电装机函数。这样，可以更为便捷的确定风电装机函数，进而提高处理效率。
具体的，可以先创建成本效益分析模型。为合理评估水风光系统规划的净效益，成本效益模型可以考虑风光电站全生命周期内发电效益、初始投资成本和运行维护成本。示例性地，成本效益分析模型以水风光系统设计规划的净现值体现，可以表示为下述公式（10）：
（10）
其中，分别为水风光互补系统的风光净效益、风电净效益和光电净效益，分别为风力发电站发电量和光伏发电站发电量，和分别为风力发电站弃电量和光伏发电站弃电量。分别为第y年的风电净效益和光电净效益。Y表示电站运行年限。
和可以具体表示为下述公式（11）：
（11）
进一步地，风光净效益函数可以进一步表示为下述公式（12）：
（12）
其中，表示在风力发电站的运行年限的平均风电净效益，表示在光伏发电站的运行年限的平均光电净效益。
风光净效益函数可以进一步表示为下述公式（13）：
（13）
在风光装机比例已知的情况下，风光效益函数可以为风电装机的一元二次函数，即基于上述公式（7）表示的风光比例关系，可以将风光净效益函数表示为关于风电装机容量变量的函数。
相应地，本发明实施例中，可以确定风光净效益函数相对风电装机容量变量的一阶全导，设置该一阶全导函数等于0，即可求解得到风电装机函数。以针对I W的一阶导数为例，针对风光净效益函数的不同表现形式，结合预设比例关系函数，第一导数函数即第一全导函数可以通过下述公式（14）表示：
（14）
具体的，针对上述公式（14），可以用和表示，通过公式（14）可求解风电装机函数，结合上述公式（7）即可求解光电装机函数。进一步地，为风电装机函数除以，进而得到光电装机函数。在求解得到风电装机函数（即上述公式（5））以及光电装机函数（即上述公式（6））之后，可以基于风电装机函数以及光电装机函数，求解风电装机容量以及光电装机容量。
示例性地，本发明实施例中，可以根据弃风率与水电出力、风光出力波动的相关性，在风光出力波动和水电调节条件下，构建条件分布函数，通过下述公式（15）对弃风率求导得到最大可能值，进一步地，基于下述公式（16）以及公式（17）可以得到弃风率的表示。
（15）
（17）
具体的，分别表示弃风率、水电出力、风光出力波动，为对应的边缘分布函数，为累积分布函数值，分别为弃风率与水电出力的相关性、弃风率与风光波动的相关性、水风出力与风光波动的相关性，分别为二阶相关性矩阵的秩、三阶相关性矩阵的秩，为标准正态分布的反函数，分别为风光出力的平均值和单位装机容量对应的平均值。n表示日内时段数。
由于水电的调节能力是一定的，风光出力波动与装机容量成正比，因此，在一种实现方式，公式（16）中的可简化为：，其中，，为常量。
假设条件当风光装机容量增大时，水电的日可用水量和相关性矩阵不发生变化。示例性地，当变量均服从正态分布时，的表示形式可以表示弃风率的表示形式，相应地，弃风率可以表示为，那么，其中，表示单位装机容量的风光出力波动，弃风影响因子与变量间的相关性参数和单位装机容量的风光出力波动有关，其中，相关性参数可以为上述公式（16）中的参数，单位装机容量的风光出力波动与风光资源相关，可基于已有资源数据直接获得。而当变量不服从正态分布时，经过分布函数转换后的弃风率也与装机容量近似成正比关系。同理，可以基于弃光率以相同的处理方式，求解。
需要说明的是，当风光装机比例未知时，风光净效益同时受风电装机容量和光电装机容量的影响。进一步地，由于水电的调节能力有限，随着风光装机容量的增加，风光净效益一般先增加后减小。基于弃电率与风光装机函数的设定，风光净效益与风电装机容量和光电装机容量表现为二元二次关系，且为凸曲面，曲面顶点即为效益最大化，对应的风光装机容量即为最优值。相应地，为解析这种关系，可以分别对风光净效益函数求二阶偏导数。其中，二阶导数可以表示为下述公式（18）：
（18）
其中，、、分别表示风光净效益函数相对风电装机容量变量的二阶偏导数、风光净效益函数相对光电装机容量变量的二阶偏导数、风光净效益函数相对风电装机容量变量以及光电装机容量变量的二阶偏导数。根据上述二阶偏导的定义，由于满足极值条件，且，因此，风光净效益函数存在极大值点。相应地，一阶偏导可以表示为下述公式（19）
（19）
其中，、分别表示风光净效益函数相对风电装机容量变量的一阶偏导数、风光净效益函数相对光电装机容量变量的一阶偏导数。
进一步地，当一阶导数等于0时，该风光装机容量对应的效益值即为极大值点。相应地，可以推导得到下述公式（20）：
（20）
基于上述公式（20），可以推导得到对于一个水风光基地，初始风光资源规划判别式可以通过下述公式（21）表示：
（21）
由于风电装机容量对弃光率影响较小，光电装机容量对弃风率影响较小。相应地，所以风光资源数据满足上述公式（2）以及（3），水风光多能互补系统会产生净效益。
在水文学中的水风光容量规划领域，由于风光装机容量过大导致的波动性较大，对水电机组、生态流量等的影响也较大。相较于以净效益最大或成本最低为目标，获得最佳风光装机容量的方式，本发明实施例中，基于风光净效益函数以及预设比例关系函数，推导构建风电装机函数以及光电装机函数，基于风电装机函数以及光电装机函数评估水风光互补系统中风光装机容量，为合理规划水风光互补系统的风光装机容量提供一种有效的途径，可以较为合理的确定风光装机容量，一定程度上可以减小风光装机容量规划不当而导致的不利影响。同时基于装机容量函数即可实现确定，一定程度上可以避免过于复杂、适用性不足、工程应用不强等问题。
示例性地，以A地区表示已建成水电站的建设地区为例。接入A地区的风光电站部分规划参数及经济参数可以如下表1所示：
风光电站部分规划参数及经济参数表
表1
其中，—表示为空或未示出，MW表示千瓦，MWh表示兆瓦时。
根据A地区风光基地规划设计，光伏发电站运行年限一般为25年左右，风力发电站运行年限一般为20年左右。若A地区的风资源数据以及风成本数据满足上述公式（2），光资源数据以及光成本数据满足上述公式（3）。则说明该互补基地可规划一定的风光电站。反之，若不满足条件，即互补系统的最大净效益对应的风光装机小于0，说明该水风光基地的能源资源性较差，不适合规划风光电站。示例性地，对于风电装机成本和光电装机成本可以分别选择为：8650000元/MW和7250000元/MW，对应的风电运行成本以及光电运行成本均取90元/MWh。以某一年发电量作为多年平均发电量。假设计算得到风成本数据为1699MWh，光成本数据为953MWh。
当单位装机容量的多年平均风电量（即风资源数据）大于成本参数（风成本数据）：1699MWh，且单位装机容量的多年平均光伏发电量（即光资源数据）大于成本参数（光成本数据）：953MWh时，该互补基地适合规划水风光互补电站。示例性地，针对A地区，假设计算出单位装机容量的多年平均风电量和光伏发电量分别为2046.13MWh和1412.86MWh，即A地区的风资源数据以及光资源数据分别为2046.13MWh和1412.86MWh，由于A地区满足：
那么可以确定A地区能源基地适合规划水风光互补电站。
参照图3，示出了本发明实施例提供的一种风光装机容量确定装置的框图，如图3所示，该装置具体可以包括：
第一确定模块201，用于在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；
第一获取模块202，用于获取预先配置的装机参数集；所述装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例；
第二获取模块203，用于将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量；
第二确定模块204，用于基于所述风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定所述已建成水电站可规划的光电装机容量；
其中，所述风电装机函数以及所述光电装机函数是基于所述已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。
可选的，所述风光规划条件包括风电规划条件以及光电规划条件；所述第二获取模块203，具体用于：
在符合所述风电规划条件的情况下，将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入所述风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述风电装机容量；
所述第二确定模块204，具体用于：在符合所述光电规划条件的情况下，基于所述风光装机比例以及所述光电装机函数，确定所述光电装机容量。
可选的，所述第二确定模块204，具体还用于：
将所述风电装机容量以及所述风光装机比例输入所述光电装机函数；
获取所述光电装机函数的输出，得到所述光电装机容量。
可选的，所述风电装机函数为：
；
所述光电装机函数为：；
其中，表示所述风电装机容量，表示所述光电装机容量，表示所述风光装机比例，表示所述风电单位装机收益，表示所述光电单位装机收益，表示所述风电单位成本，表示所述光电单位成本，表示所述弃风影响因子，表示所述弃光影响因子，表示第一常数，表示第二常数。
可选的，所述装置还包括：
第三获取模块，用于获取所述已建成水电站对应的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据；
第三确定模块，用于在所述风资源数据与所述风成本数据符合预设的第一判别函数的情况下，确定符合所述风电规划条件；
第四确定模块，用于在所述光资源数据与所述光成本数据符合预设的第二判别函数的情况下，确定符合所述光电规划条件。
可选的，所述第一判别函数为：
；
所述第二判别函数为：
；
其中，表示所述风资源数据，表示所述光资源数据，表示所述风成本数据，表示所述光成本数据，中的为风电容量因子，中的为光电容量因子，表示容量因子时间尺度，表示风电装机成本，表示光电装机成本，表示风电运行成本，表示光电运行成本，表示风电基准电价，表示光电基准电价，表示风电折现系数，表示光电折现系数。
可选的，所述第一确定模块201，具体用于：
在预设对应关系文件中，查找与所述调节能力指标以及接入的风光资源相关指标对应的影响因子，得到所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；
其中，所述预设对应关系文件表征不同调节能力指标及风光资源相关指标与影响因子的对应关系。
综上所述，本发明实施例提供的风光装机容量确定装置，在符合预设的风光规划条件的情况下，先基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子。获取预先配置的装机参数集；装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例。最后，将弃风影响因子、弃光影响因子以及装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取风电装机函数的输出，得到已建成水电站可规划的风电装机容量。基于风光装机比例以及已推导的光电装机函数，确定已建成水电站可规划的光电装机容量。其中，风电装机函数以及光电装机函数是基于已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的。这样，可以实现确定已建成水电站可规划的风光装机容量，为水风光系统的风光容量规划提供了一种新的途径。
同时，通过预先基于已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数，推导构建风电装机函数以及光电装机函数，结合风电装机函数、光电装机函数以及获取到的各种参数，即可实现风光装机容量的确定，实现复杂度较低，具有较强的通用性以及工程应用性。且基于已建成水电站自身的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定弃风影响因子以及弃光影响因子，进行后续装机容量的计算，由于风光资源相关指标以及调节能力指标能够分别体现已建成水电站计划规划的地区的实际情况以及已建成水电站自身实际情况，因此，使得计算的装机容量能够更贴近实际。进一步地，由于风电单位成本光电单位成本、可以表征设置风光电站的成本信息，风电单位装机收益、光电单位装机收益可以表征设置风光电站的收益信息，因此，基于装机参数集确定风光装机容量，可以使得后续按照风光装机容量所建立的水风光系统能够更加贴近实际情况，更加客观合理。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
关于上述实施例中的处理器，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，所述电子设备包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行前述实施例的风光装机容量确定方法。
所述处理器可以是CPU（Central Processing Unit，中央处理器），通用处理器、DSP（Digital Signal Processor，数字信号处理器），ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路），FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）或者其他可编辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
所述通信总线可包括一通路，在存储器和通信接口之间传送信息。通信总线可以是PCI（Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。所述通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
所述存储器可以是ROM（Read OnlyMemory，只读存储器）或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、RAM（Random AccessMemory，随机存取存储器）或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（Electrically ErasableProgrammable Read OnlyMemory，电可擦可编程只读存储器）、CD-ROM（Compact Disc ReadOnlyMemory，只读光盘）、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述处理器能够执行图1所示的风光装机容量确定方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(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终端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终端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终端设备以预测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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种风光装机容量确定方法，其特征在于，所述方法包括：
在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；所述风光规划条件包括风电规划条件以及光电规划条件；
获取预先配置的装机参数集；所述装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例；
在符合所述风电规划条件的情况下，将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量；
在符合所述光电规划条件的情况下，将所述风电装机容量以及所述风光装机比例输入已推导的光电装机函数；
获取所述光电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的光电装机容量；
其中，所述风电装机函数以及所述光电装机函数是基于所述已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的；所述风电装机函数为：
；
所述光电装机函数为：；
其中，表示所述风电装机容量，表示所述光电装机容量，表示所述风光装机比例，表示所述风电单位装机收益，表示所述光电单位装机收益，表示所述风电单位成本，表示所述光电单位成本，表示所述弃风影响因子，表示所述弃光影响因子，表示第一常数，表示第二常数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述已建成水电站对应的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据；
在所述风资源数据与所述风成本数据符合预设的第一判别函数的情况下，确定符合所述风电规划条件；
在所述光资源数据与所述光成本数据符合预设的第二判别函数的情况下，确定符合所述光电规划条件。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一判别函数为：
；
所述第二判别函数为：
；
其中，表示所述风资源数据，表示所述光资源数据，表示所述风成本数据，表示所述光成本数据，中的为风电容量因子，中的为光电容量因子，表示容量因子时间尺度，表示风电装机成本，表示光电装机成本，表示风电运行成本，表示光电运行成本，表示风电基准电价，表示光电基准电价，表示风电折现系数，表示光电折现系数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子，包括：
在预设对应关系文件中，查找与所述调节能力指标以及接入的风光资源相关指标对应的影响因子，得到所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；
其中，所述预设对应关系文件表征不同调节能力指标及风光资源相关指标与影响因子的对应关系。
5.一种风光装机容量确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于在符合预设的风光规划条件的情况下，基于已建成水电站的调节能力指标以及接入的风光资源相关指标，确定所述已建成水电站的弃风影响因子以及弃光影响因子；所述风光规划条件包括风电规划条件以及光电规划条件；
第一获取模块，用于获取预先配置的装机参数集；所述装机参数集中包括光电单位成本、风电单位成本、光电单位装机收益、风电单位装机收益以及风光装机比例；
第二获取模块，用于在符合所述风电规划条件的情况下，将所述弃风影响因子、所述弃光影响因子以及所述装机参数集输入已推导的风电装机函数，并获取所述风电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的风电装机容量；
第二确定模块，用于在符合所述光电规划条件的情况下，将所述风电装机容量以及所述风光装机比例输入已推导的光电装机函数；获取所述光电装机函数的输出，得到所述已建成水电站可规划的光电装机容量；
其中，所述风电装机函数以及所述光电装机函数是基于所述已建成水电站对应的风光净效益函数以及预设比例关系函数推导构建的；
所述风电装机函数为：
；
所述光电装机函数为：；
其中，表示所述风电装机容量，表示所述光电装机容量，表示所述风光装机比例，表示所述风电单位装机收益，表示所述光电单位装机收益，表示所述风电单位成本，表示所述光电单位成本，表示所述弃风影响因子，表示所述弃光影响因子，表示第一常数，表示第二常数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三获取模块，用于获取所述已建成水电站对应的风资源数据、风成本数据、光资源数据以及光成本数据；
第三确定模块，用于在所述风资源数据与所述风成本数据符合预设的第一判别函数的情况下，确定符合所述风电规划条件；
第四确定模块，用于在所述光资源数据与所述光成本数据符合预设的第二判别函数的情况下，确定符合所述光电规划条件。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一判别函数为：
；
所述第二判别函数为：
；
其中，表示所述风资源数据，表示所述光资源数据，表示所述风成本数据，表示所述光成本数据，中的为风电容量因子，中的为光电容量因子，表示容量因子时间尺度，表示风电装机成本，表示光电装机成本，表示风电运行成本，表示光电运行成本，表示风电基准电价，表示光电基准电价，表示风电折现系数，表示光电折现系数。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
9.一种可读存储介质，其特征在于，当所述可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
CN202411153327.2A 2024-08-21 2024-08-21 风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 Active CN118659466B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202411153327.2A CN118659466B (zh) 2024-08-21 2024-08-21 风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202411153327.2A CN118659466B (zh) 2024-08-21 2024-08-21 风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN118659466A CN118659466A (zh) 2024-09-17
CN118659466B true CN118659466B (zh) 2024-11-01

Family

ID=92704508

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202411153327.2A Active CN118659466B (zh) 2024-08-21 2024-08-21 风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118659466B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN119853184A (zh) * 2025-03-21 2025-04-18 水利部水利水电规划设计总院 一种复杂流域混联水电站群装机方案确定方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109245183A (zh) * 2018-05-21 2019-01-18 国网河南省电力公司安阳供电公司 一种基于负荷控制的高风光渗透率地区电网调峰方法
CN114336702A (zh) * 2021-12-01 2022-04-12 中国长江三峡集团有限公司 基于双层随机规划的风光储场站群功率分配协同优化方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115660412A (zh) * 2022-10-10 2023-01-31 清华大学 考虑源荷波动及再调度的调度风险量化评估方法及装置
CN118432044A (zh) * 2024-03-28 2024-08-02 贵州电网有限责任公司 一种电力系统机组灵活性改造的源网协同规划方法及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109245183A (zh) * 2018-05-21 2019-01-18 国网河南省电力公司安阳供电公司 一种基于负荷控制的高风光渗透率地区电网调峰方法
CN114336702A (zh) * 2021-12-01 2022-04-12 中国长江三峡集团有限公司 基于双层随机规划的风光储场站群功率分配协同优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN118659466A (zh) 2024-09-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mohamed et al. PSO-based smart grid application for sizing and optimization of hybrid renewable energy systems
Shin et al. Optimal energy storage sizing with battery augmentation for renewable-plus-storage power plants
CN118659466B (zh) 风光装机容量确定方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN109861293B (zh) 光伏不确定性对电力系统小信号稳定性影响的评估方法
CN118381124B (zh) 支撑新能源灵活性的梯级龙头水电站水位预测与调控方法
CN105518723B (zh) 一种基于备用对象代价性能比的旋转备用容量优化方法
CN117691583B (zh) 一种用于虚拟电厂的电力调度系统及方法
Huang et al. An efficient probabilistic approach based on area grey incidence decision making for optimal distributed generation planning
CN116345565A (zh) 一种新能源与储能容量联合优化方法、系统、设备和介质
CN112785337B (zh) 一种应用于虚拟电厂的价格激励方法及装置
CN119168133A (zh) 碳排放预测方法、电子设备、可读存储介质及程序产品
CN113609456A (zh) 电动汽车光伏充电站可靠性分析方法、系统、介质、终端
CN110544958B (zh) 一种电力系统消纳随机出力电源能力的确定方法及装置
US12355244B2 (en) Hybrid system and method for distributed virtual power plants integrated intelligent net zero
Zhao et al. Analysis of economic benefit of wind power based on system dynamics
CN109447456B (zh) 计及短期需求响应的风电并网电力系统规划方法
LU507962B1 (en) Method, device, kind of equipment, and storage medium for calculating carbon emission factors of power grid
Yang et al. Optimal Time-of-use Pricing For Solar Power Integrated Distribution Network Considering Random And Fuzzy Environment
CN111177654B (zh) 一种促进新能源消纳的自备电厂发电权交易方法
CN118889570A (zh) 一种基于风火打捆场景的风电接入容量配置方法、装置、终端设备及存储介质
Dinh et al. Enhancing Wind Power Profitability Through Integrated Clusters in the Electricity Market
Tatarewicz et al. THE MODEL FOR EUROPEAN ENERGY SYSTEM ANALYSIS MEESA
Blazevic et al. Wind Farm Energy Production in Bosnia and Herzegovina: Levelized Cost of Energy.
CN117575422A (zh) 一种年度电力容量市场运营评估方法、装置、设备及介质
CN118783409A (zh) 一种微电网系统的运行优化方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant