[发明专利]新能源消纳能力评估方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种新能源消纳能力评估方法，其特征在于，包括：

获取待预测日的电力系统运行方式数据；

将所述待预测日的电力系统运行方式数据输入已建立的新能源消纳能力评估模型，得到待预测日的新能源出力序列，其中，所述新能源消纳能力评估模型通过待预测日之前的多个选定日的电力系统运行方式数据和所述待预测日之前的多个选定日的新能源出力序列训练卷积神经网络模型得到；

所述新能源消纳能力评估模型的建立，包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包括多个训练样本；依次利用所述多个训练样本中的每个训练样本训练所述卷积神经网络模型，得到所述新能源消纳能力评估模型；

所述获取训练样本集之前，还包括：获取待预测日之前的多个选定日的电力系统运行方式数据；根据所述待预测日之前的多个选定日的电力系统运行方式数据和预设的电力系统最大新能源消纳能力评估模型，确定所述待预测日之前的多个选定日的新能源出力序列；将所述待预测日之前的多个选定日的电力系统运行方式数据和所述待预测日之前的多个选定日的新能源出力序列进行组合，确定多个训练样本，其中，所述多个选定日的电力系统运行方式数据、多个选定日的新能源出力序列和多个训练样本一一对应；将所述多个训练样本进行合并，得到所述训练样本集；

所述根据所述待预测日之前的多个选定日的电力系统运行方式数据和预设的电力系统最大新能源消纳能力评估模型，确定所述待预测日之前的多个选定日的新能源出力序列，包括：建立电力系统运行方式的电力元件模型；以所述电力系统运行方式的电力元件模型为约束条件，利用所述待预测日之前的多个选定日的电力系统运行方式数据对所述预设的电力系统最大新能源消纳能力评估模型进行求解，得到所述待预测日之前的多个选定日的新能源出力序列；

根据所述待预测日的新能源出力序列，确定待预测日的新能源消纳能力指标数据，并通过所述待预测日的新能源消纳能力指标数据来评估所述新能源消纳能力；

其中，所述约束条件包括：节点功率平衡约束、发电机出力约束、新能源机组的出力约束、发电机爬坡能力约束以及线路潮流约束，其中，

节点功率平衡约束为：

其中，P_it为火电机组在t时段发出的功率，P_L,t为负荷在t时段的值；B为节点导纳矩阵的虚部；θ为节点电压相角向量；P_R,t为新能源机组t时段内的发功率，为新能源机组的t时段内的切除功率；

发电机出力约束为：

P_Gmin,iP_i,tP_Gmax,i

其中，PGmin,i，PGmax，i为分别表示火电机组的有最大、最小出力；

新能源机组的出力约束为：

0≤P_s≤P_s⁰

其中，和P_s⁰分别为风电机组和光伏机组的可用功率；

发电机爬坡能力约束为：

P_i,t-P_i,t-1-R_down,iΔt

P_i,t-P_i,t-1R_up,iΔt

其中，Rdown,i,Rup,i为发电机i的向上爬坡率与向下爬坡率；

线路潮流约束为：

P_l,minP_lP_l,max

其中，P_l为线路上流过的有功功率；P_l,min为线路上允许流过的最小功率，P_l,max为线路上允许流过的最大功率。

2.如权利要求1所述的新能源消纳能力评估方法，其特征在于，所述依次利用所述训练样本集中的每个训练样本训练所述卷积神经网络模型，得到所述新能源消纳能力评估模型，包括：

获取所述卷积神经网络模型；

将所述每个训练样本中的选定日的电力系统运行方式数据作为所述卷积神经网络模型的输入数据以及将所述每个训练样本中的选定日的新能源出力序列作为输出数据，训练所述卷积神经网络模型以确定所述新能源消纳能力评估模型。