[发明专利]基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法及装置

说明书

本申请涉及一种基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法及装置，针对新能源消纳中的灵活调节需求的不确定性，通过基于出力场景历史样本数据建立新能源消纳典型场景及其分布概率。之后针对每个典型场景分别求取所需的储能配置，综合考虑分别概率与各典型场景的储能配置，得到最终的储能配置方案。本申请的方法及装置能够很好地量化新能源功率波动带来的需求场景不确定性，实现目标期望值的最优化，对提高储能配置的量化决策水平，促进新能源消纳具有积极作用。

技术领域

本申请属于电力系统规划设计领域，尤其是涉及一种基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法及装置。

背景技术

近年来，我国新能源发电迅猛发展，装机容量逐年递增。截止2018年12月底，我国风电装机容量达1.46亿千瓦，太阳能发电装机容量达1.53亿千瓦。在新能源大规模发展的同时，新能源的消纳问题也逐渐凸显，某些地区受电网外送能力和系统灵活调节能力的影响，弃风/弃光限电现象频发。为此，电力部门从电网建设、调度运行、市场交易等各个方面对风电、光伏发电等新能源发电技术的大规模推广和应用，新能源装机容量占电力系统总装机容量的比例也不断增长。截止2019年底，我国风电装机容量达1.8亿千瓦，太阳能发电装机容量达1.7亿千瓦。由于新能源发电受风速、光照等自然资源条件的影响，其出力呈间歇性、随机性和波动性。新能源发电装机容量大规模增长的同时，对电力系统的灵活调节需求也不断增长。为提高系统的灵活调节能力，促进新能源的消纳，除兴建大型抽水蓄能电站外，以电池为代表的新型电力储能技术也在用户侧、场站侧得到了广泛的应用。而在电网侧，目前在河南、江苏等地相继开展了电网侧储能电站的建设和示范运行，旨在通过合理布局和优化配置，充分挖掘和利用多点分散式储能电站的聚合效应，进而满足不同场景下电网的灵活调节需求。关于储能的优化配置问题，目前主要集中于用户侧、场站侧等独立应用场景下的储能配置问题，对如何进行电网侧储能的配置则无相关技术。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为解决现有技术中的不足，从而提供一种基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法，

S1：采集新能源发电系统的出力场景历史样本数据，对历史样本数据进行聚类分析建立若干新能源消纳典型场景，并获取每个典型场景对应的分布概率；

S2：针对每个典型场景，将储能系统配置到新能源消纳典型场景中得到新能源并网消纳生产模拟模型，并求解所述模型下的储能配置需求，得到包含所有场景的储能配置方案集；

S3：基于储能配置方案集，根据每个典型场景额分布概率，计算储能配置期望值，确定最终储能配置方案。

优选地，本发明的基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法，所述S1步骤中，聚类分析方法为k均值聚类算法或者中心点聚类算法。

优选地，本发明的基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法，所述S1步骤中，所述典型场景为一段时间内风电出力数据及负荷数据。

优选地，本发明的基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法，所述S2步骤中，求解储能配置需求时，所需的储能系统容量和储能系统功率为：符合功率平衡约束、机组出力约束、爬坡约束、旋转备用约束、储能电池充放电约束的条件下，新能源发电系统中新能源实际发电量最大化时所需的储能系统容量和储能系统功率。

优选地，本发明的基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策方法，所述S3步骤中，所述最终储能配置方案由储能配置期望值与大于等于1的修正系数的乘积得到。

本发明还提供一种基于新能源消纳期望值的储能配置随机决策装置，包括：

典型场景获取模块：采集新能源发电系统的出力场景历史样本数据，对历史样本数据进行聚类分析建立若干新能源消纳典型场景，并获取每个典型场景对应的分布概率；