[发明专利]一种基于场景分解-协调的独立微电网灵活性资源容量配置方法

说明书

本发明公开了一种基于场景分解‑协调的独立微电网灵活性资源容量配置方法，包括下列步骤：建立源‑荷不平衡功率场景，将不平衡功率场景划分为功率缺额场景集S^‑和功率过剩场景集S⁺；根据功率缺额场景集S^‑，计算可控电源容量的可行范围及对应储能装置最低容量；根据功率过剩场景集S⁺，采用通用模式搜索法对储能容量协调修正以获取弃电惩罚最低的最佳配置；综合考虑投资成本与运行成本最低选定灵活性资源FGR容量配置方案；既能保证不损失负荷，又可以通过对储能容量的协调修正以获取弃电惩罚最低的最佳配置，减少弃电量，降低规划的综合成本。

技术领域

本发明涉及电力领域，具体涉及一种基于场景分解-协调的独立微电网灵活性资源容量配置方法。

背景技术

随着近年来可再生能源的装机成本快速下降，微电网的可再生能源的渗透率逐渐增加，由于可再生能源的自然特性所带来的不确定性问题日显加剧。微电网运行所面临的不确定性问题主要体现在两个方面：一是源侧高渗透率下风电、光伏等可再生能源所呈现的强随机性与间歇性所导致的功率波动问题；二是荷侧电能用户用电行为的随机性所带来的负荷波动问题。

对于微电网而言，需要确保系统内的安全稳定运行，同时避免发生负荷损失，并尽可能在经济、合理的条件下充分消纳可再生能源，减少弃电现象的发生。为此，需要在微电网中额外配置分布式可控电源与电池储能等灵活性资源(Flexible GenerationResources,FGR)以充分应对源-荷双侧不确定性所带来的问题；设计灵活性资源的微电网规划问题已被展开广泛的研究与讨论，由于分布式电源的不确定性变量建模方法不同，微电网的规划建模方法有多种，现主流方法多倾向于把计及储能和可控电源的微电网系统描述为混合整数线性规划模型或非线性模型，采用基于数学规划理论的直接法或元启发式算法进行求解。受求解模型及计算机求解能力的限制，源-荷不确定性的模拟多采取近似的方法。目前较常采用场景生成、源-荷概率分布函数及构造不确定集等方法表征源-荷不确定性。场景生成法可选取按季节划分或年均统计形成的典型日或基于源-荷预测误差形成的分析场景，这种处理方式通常借助场景缩减以降低问题复杂程度，提高模型的可解性，但削弱了全面反映源-荷不确定性的能力。通过人为指定的概率分布模型刻画风速、光照强度以及负荷变化的随机行为确实在一定程度上反映源-荷不确定性，但概率分布模型往往未能充分考虑实际微电网的真实情况，在随机场景较多的情况下将导致该混合整数线性规划问题求解规模庞大，对计算设备提出更高要求的同时，问题的计算速度也大大降低，甚至容易产生内存溢出或维数灾以致无法得到问题的合理解，此外，所采用的场景生成法对独立微电网源-荷不确定性的反映不够全面。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供一种基于场景分解-协调的独立微电网灵活性资源容量配置方法，既能保证不损失负荷，又可以通过对储能容量的协调修正以获取弃电惩罚最低的最佳配置，减少弃电量，降低规划的综合成本。

本发明的一种基于场景分解-协调的独立微电网灵活性资源容量配置方法，包括下列步骤：

S1：建立源-荷不平衡功率场景，将不平衡功率场景划分为功率缺额场景集S^-和功率过剩场景集S⁺；

S2：根据功率缺额场景集S^-，计算可控电源容量的可行范围及对应储能装置最低容量；

S3：根据功率过剩场景集S⁺，采用通用模式搜索法对储能容量协调修正以获取弃电惩罚最低的最佳配置；

S4：综合考虑投资成本与运行成本最低选定灵活性资源FGR容量配置方案。

进一步，在步骤S1中，利用k-means对历史数据进行数据挖掘形成光伏、风电及负荷的特征场景，排列组合形成不平衡功率典型场景S，对场景S归类为S^-和S⁺场景集。