[发明专利]考虑可再生电源空间相关性的分布鲁棒型储能规划方法

说明书

本发明公开了考虑可再生电源空间相关性的分布鲁棒型储能规划方法。其包括以下步骤：根据历史数据，利用核密度估计法和多元copula函数建立可再生电源的空间相关性模型并采用拉丁超立方生成场景。考虑节点系统和储能类型，建立确定性两阶段储能规划模型。考虑到规划阶段可再生能源数据特性，利用基于多离散场景的分布鲁棒优化方法将上述模型转化为不确定性模型，并根据历史数据生成的典型场景求解运行阶段的决策结果，最后得到在不确定变量最恶劣概率分布情况下的储能规划决策结果。本发明提供的储能规划方法，综合考虑了可再生能源在规划期内的不确定性和实际运行的空间相关性，保证了规划的可靠性和有效性，可以很好地应用于电力系统能源系统的规划。

技术领域

本发明涉及电力系统储能规划技术领域，具体涉及考虑可再生电源空间相关性的分布鲁棒型储能规划方法。

背景技术

可再生能源出力具有很强的波动性、间歇性等不确定性，随着可再生能源在电力系统中接入比例的提高，储能系统成为应对可再生能源不确定性的关键技术。储能具有灵活的充放电特性，是提高系统运行稳定性和经济性的有效工具，因此对含高比例可再生能源的电力系统，规划储能的安装位置与容量至关重要。

现有的储能规划问题一般只考虑系统存在单个可再生电源，对可再生电源不确定性的建模主要集中在随机场景或出力不确定集的构建上，从而建立出考虑可再生能源不确定性的储能选址定容模型。

然而目前的模型，首先大多没有考虑多个可再生电源以及电源在空间维度上的关联特性，忽略该空间关联特性会降低模型在规划和求解阶段的精度，并且在不确定性建模上，随机场景的构建一般假定服从某种特定的分布，场景数量的规模也是一大限制，其次出力不确定集的构建虽然具有很强的鲁棒性，但是计算结果过于保守，因此储能规划的结果具有局限性，在实际应用中受到限制。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了考虑可再生电源空间相关性的分布鲁棒型储能规划方法，针对多个可再生电源的空间分布，建立多个出力场景的空间关联特性模型，并构建概率分布模糊集考虑其不确定性的影响，从而提高储能规划结果实际应用的可行性与广泛性，为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

考虑可再生电源空间相关性的分布鲁棒型储能规划方法，按如下步骤进行：

(1)搜集多个相邻的可再生能源电场的历史出力统计数据，对数据进行预处理归一化；

(2)引入非参数核密度估计(Kernel Density Estimation，KDE)计算每个风电场历史出力数据的边缘分布函数(Marginal Distribution Function，MDF)，利用多元copula函数建立空间相关性模型；

(3)采用拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling，LHS)技术从相关性模型中生成含空间相关性的场景并进行场景削减，得到典型场景；

(4)将可再生能源电场加入节点系统，并选择合适的储能类型引入形成改进的节点系统，固定可再生电源位置；

(5)将储能的位置设为二元变量，而储能的容量，功率设为连续变量，上述三者作为决策变量，根据系统功率约束、网络约束、充放电约束等约束条件形成确定性储能规划模型；

(6)根据包含可再生能源空间相关性的削减后的典型离散场景，利用分布鲁棒优化的多离散场景方法构建不确定变量的模糊集，将此不确定性模型引入上述确定性规划模型，形成不确定性储能规划模型；

(7)在规划阶段初步求解储能的安装位置、功率和容量，在运行阶段利用含空间相关性的场景优化储能选址定容。

优选的，在步骤(1)中，多个相邻可再生能源电场的历史出力统计数据用矩阵表示：