电力供需平衡优化方法及系统技术方案

发布时间：2024-11-26 01:21

智能电网调度系统通过新能源预测，保证电力供需平衡。 #生活知识# #科技生活# #科技改变生活# #新能源技术#

本发明专利技术公开了一种电力供需平衡优化方法，包括获取目标电力系统的历史数据信息；构建目标电力系统的源荷场景集；构建考虑源荷时空相关性的电力供需平衡优化模型；基于目标电力系统的源荷场景集对模型进行求解；根据求解结果完成目标电力系统的电力供需平衡优化。本发明专利技术还公开了一种实现所述电力供需平衡优化方法的系统。本发明专利技术通过场景集的构建和创新的优化模型的构建，不仅实现了电力供需平衡优化，而且考虑了源荷数据的时序性、地域性、时序自相关性和互相关性，因此本发明专利技术的可靠性更高，而且精确性更好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种电力供需平衡优化方法及系统。

技术介绍

1、随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的比那里。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。

2、电力供需平衡优化，是电力系统的重要研究内容；准确的电力供需平衡优化方案，能够极大的提高电力系统的运行可靠性和经济性；因此，准确的电力供需平衡优化，对于电力系统而言，具有重要意义。

3、电力供需平衡优化，本质上是多场景、多目标、多约束的数学优化问题。目前，传统的电力供需平衡优化方案，采用的是基于典型日的表格分析法；该方法采用确定性优化开展分析，以完成电力供需平衡优化。但是，随着高比例可再生能源发电系统并入电网，现有的电力供需平衡优化方案并未考虑源荷等因素产生的不确定性，尤其是未考虑新能源发电系统的出力随机性和间歇性。这种情况，使得现有的电力供需平衡优化方案，存在可靠性差，精确性差的问题，已经不再适用于高比例可再生能源的电力系统的电力供需平衡优化。

技术实现思路

1、本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高且精确性好的电力供需平衡优化方法。

2、本专利技术的目的之二在于提供一种实现所述电力供需平衡优化方法的系统。

3、本专利技术提供的这种电力供需平衡优化方法，包括如下步骤：

4、s1.获取目标电力系统的历史数据信息；

5、s2.根据步骤

6、s3.构建考虑源荷时空相关性的电力供需平衡优化模型；

7、s4.基于步骤s2构建的目标电力系统的源荷场景集，对步骤s3构建的模型进行求解；

8、s5.根据步骤s4得到的求解结果，完成目标电力系统的电力供需平衡优化。

9、步骤s1所述的目标电力系统的历史数据信息，具体包括目标电力系统各个区域的各类型源荷的历史数据、待规划的电源数据和能源价格数据。

10、步骤s2所述的根据步骤s1获取的历史数据信息，构建目标电力系统的源荷场景集，具体包括如下步骤：

11、a.对步骤s1获取历史数据信息进行预处理和聚类；

12、b.根据步骤a得到的聚类结果，进行源荷时序概率分布参数的计算；

13、c.根据步骤b得到的时序概率分布参数计算结果，进行源荷的自相关性分析和互相关性分析；

14、d.根据步骤c得到的自相关性分析和互相关性分析结果，进行自相关性源荷场景构建；

15、e.对步骤d构建的自相关性源荷场景进行削减，构建目标电力系统的源荷场景集。

16、步骤a所述的对步骤s1获取历史数据信息进行预处理和聚类，具体包括如下步骤：

17、对步骤s1获取的历史数据信息进行归一化处理；

18、采用k-means聚类算法对归一化后的各区域的各类型源荷数据进行聚类；聚类时，采用davies-bouldin指数对聚类的数目进行评价。

19、步骤b所述的根据步骤a得到的聚类结果，进行源荷时序概率分布参数的计算，具体包括如下步骤：

20、根据步骤a得到的聚类结果，采用最大似然估计法，拟合各区域的各类型源荷在各个时刻的时序概率分布参数；

21、在拟合时，采用威布尔分布拟合风速，从而对风机出力与风速进行拟合；采用贝塔分布拟合光照强度，从而对光伏出力与光照强度进行拟合；对于电负荷，采用正态分布进行拟合。

22、步骤c所述的根据步骤b得到的时序概率分布参数计算结果，进行源荷的自相关性分析和互相关性分析，具体包括如下步骤：

23、源荷的自相关性分析：

24、对于任意一类源荷时间序列，采用如下算式计算自相关性系数矩阵ρa：

25、

26、式中ri,i+k为i时刻的源荷数据xi与i+k时刻源荷数据xi+k之间的相关性系数，且μ为该类源荷时间序列的均值；

27、源荷的互相关性分析：

28、对所有的源荷时间序列，对源荷时间序列的随机变量进行排序，并计算各个随机变量的秩，然后采用如下算式计算得到m类源荷随机变量间的互相关系数矩阵ρc：

29、

30、式中si,j为第i个源荷随机变量和第j个源荷随机变量间的spearman相关系数，且xi为排序后的第i个源荷随机变量的秩，xj为排序后的第j个源荷随机变量的秩，cov()为协方差计算函数，σ()为标准差计算函数。

31、步骤d所述的根据步骤c得到的自相关性分析和互相关性分析结果，进行自相关性源荷场景构建，具体包括如下步骤：

32、采用拉丁超立方抽样方法，生成无特定自相关性的初始样本场景矩阵w；针对生成的初始样本场景矩阵w，计算对应的自相关矩阵

33、对初始样本场景矩阵w的自相关矩阵采用如下算式进行分解：

34、

35、式中x为分解矩阵，且为下三角矩阵；

36、随机生成与初始样本场景矩阵w维度相同的顺序矩阵a；顺序矩阵a中每一列的元素均为整数，且元素取值为1～ww的随机排列，ww为初始样本场景矩阵w的行数；

37、利用分解矩阵x消除初始样本场景矩阵w的自相关性，重构得到第二顺序矩阵b为b＝ax-1；

38、根据历史样本场景矩阵获取目标自相关性系数矩阵对进行cholesky分解：

39、

40、式中y为分解矩阵，且为下三角矩阵；

41、利用分解矩阵y，对第二顺序矩阵b中的元素进行更新，生成第三顺序矩阵c为c＝yb；

42、根据第三顺序矩阵c中每一行的数值顺序，对初始样本场景矩阵w中每一行的元素进行重新排序，得到自相关场景矩阵wa；

43、重复以上步骤，对所有生成的各类源荷初始样本场景矩阵，计算对应的自相关场景矩阵，完成自相关性源荷场景的构建。

44、步骤e所述的对步骤d构建的自相关性源荷场景进行削减，构建目标电力系统的源荷场景集，具体包括如下步骤：

45、采用粒子群优化算法对步骤d构建的自相关性源荷场景进行削减：

46、a.初始化种群：

47、初始化若干组粒子，并确定对应的初始速度；每组粒子表示一种场景集，所述场景集由若干构建的自相关性源荷场景构成；

48、b.计算个体与全局最优解：

49、计算每组粒子所对应场景集的互相关系数矩阵ρc,o和各个粒子的互相关性系数矩阵ρs,o；

50、采用如下算式计算得到当前迭代过程中的粒子的适应值δρ：

51、δρ＝|ρs,o-ρc,o|

52、式中||为计算矩阵间欧式距离的计算函数；

53、以适应值δρ最小为目标，得到当前迭代过程中粒子所对应的场景集的个体最优解和全局最优解；

54、c.计算与更新本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力供需平衡优化方法，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤S2所述的根据步骤S1获取的历史数据信息，构建目标电力系统的源荷场景集，具体包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤A所述的对步骤S1获取历史数据信息进行预处理和聚类，具体包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤C所述的根据步骤B得到的时序概率分布参数计算结果，进行源荷的自相关性分析和互相关性分析，具体包括如下步骤：

5.根据权利要求4所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤D所述的根据步骤C得到的自相关性分析和互相关性分析结果，进行自相关性源荷场景构建，具体包括如下步骤：

6.根据权利要求5所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤E所述的对步骤D构建的自相关性源荷场景进行削减，构建目标电力系统的源荷场景集，具体包括如下步骤：

7.根据权利要求6所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤S3所述的构建考虑源荷时空相关性的电力供需平

8.根据权利要求7所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤S3所述的构建考虑源荷时空相关性的电力供需平衡优化模型，具体包括如下步骤：

9.根据权利要求8所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤S4所述的基于步骤S2构建的目标电力系统的源荷场景集，对步骤S3构建的模型进行求解，具体包括如下步骤：

10.一种实现权利要求1～9之一所述的电力供需平衡优化方法的系统，其特征在于包括数据获取模块、场景构建模块、模型构建模块、模型求解模块和平衡优化模块；数据获取模块、场景构建模块、模型构建模块、模型求解模块和平衡优化模块依次串接；数据获取模块用于获取目标电力系统的历史数据信息，并将数据信息上传场景构建模块；场景构建模块用于根据接收到的数据信息，构建目标电力系统的源荷场景集，并将数据信息上传模型构建模块；模型构建模块用于根据接收到的数据信息，构建考虑源荷时空相关性的电力供需平衡优化模型，并将数据信息上传模型求解模块；模型求解模块用于根据接收到的数据信息，基于构建的目标电力系统的源荷场景集，对构建的模型进行求解，并将数据信息上传平衡优化模块；平衡优化模块用于根据接收到的数据信息，根据得到的求解结果，完成目标电力系统的电力供需平衡优化。

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【技术特征摘要】

1.一种电力供需平衡优化方法，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤s2所述的根据步骤s1获取的历史数据信息，构建目标电力系统的源荷场景集，具体包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤a所述的对步骤s1获取历史数据信息进行预处理和聚类，具体包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤c所述的根据步骤b得到的时序概率分布参数计算结果，进行源荷的自相关性分析和互相关性分析，具体包括如下步骤：

5.根据权利要求4所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤d所述的根据步骤c得到的自相关性分析和互相关性分析结果，进行自相关性源荷场景构建，具体包括如下步骤：

6.根据权利要求5所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤e所述的对步骤d构建的自相关性源荷场景进行削减，构建目标电力系统的源荷场景集，具体包括如下步骤：

7.根据权利要求6所述的电力供需平衡优化方法，其特征在于步骤s3所述的构建考虑源荷时空相关性的电力供需平衡优化模型，包括如下步骤：

8.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：李家熙，文明，周卓敏，文博，张欣杨，黄鸿奕，于宗超，梁海维，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：

网址：电力供需平衡优化方法及系统技术方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/274242