本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)，特別涉及一種電力可調(diào)資源建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在“雙碳”目標的推動下，風電、光伏的等新能源在電力系統(tǒng)中廣泛接入；但是風光等可再生能源出力的不確定性、間歇性、波動性加大了系統(tǒng)的調(diào)峰負擔。柔性可調(diào)負荷的需求響應(yīng)特性以及儲能設(shè)備的能量時移特性能夠為電網(wǎng)提供大量平衡性資源，支撐電網(wǎng)的供需平衡。充分利用電力資源的時空轉(zhuǎn)移特性，可以在一定程度上緩解風光等可再生資源發(fā)電的隨機性、波動性等問題，提高供電可靠性和可再生能源利用率。目前，國內(nèi)外學者針對考慮時空特性的電力可調(diào)節(jié)資源建模展開了一系列研究，形成了動態(tài)狀態(tài)分布模型、功率分布模型、虛擬電池模型等多種可接入電力調(diào)度部門調(diào)控的單體或聚合模型。

2、然而，現(xiàn)有技術(shù)在對考慮時空特性的電力可調(diào)節(jié)資源建模時還具有很多的缺陷。例如在建模過程中對電力系統(tǒng)可調(diào)節(jié)資源的時空特性考慮不足，導致難以充分利用其調(diào)節(jié)特性、發(fā)揮最大調(diào)節(jié)能力；對于不同電力可調(diào)資源建模方法差異較大，所建立模型的通用性較差；此外，對于以自備電廠為代表的分布式常規(guī)發(fā)電機組聚合以參與系統(tǒng)調(diào)節(jié)的建模研究較少，亟需適合的建模方法以支撐分布式常規(guī)發(fā)電機組參與系統(tǒng)調(diào)節(jié)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例提供了一種電力可調(diào)資源建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述技術(shù)問題。

2、為了對披露的實施例的一些方面有一個基本的理解，下面給出了簡單的概括。該概括部分不是泛泛評述，也不是要確定關(guān)鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍。其唯一目的是用簡單的形式呈現(xiàn)一些概念，以此作為后面的詳細說明的序言。

3、根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供了一種電力可調(diào)資源建模方法。

4、在一個實施例中，所述電力可調(diào)資源建模方法，包括：

5、對電力可調(diào)資源進行分析，確定電力可調(diào)資源中的典型電力可調(diào)資源；

6、根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型；

7、利用調(diào)度決策周期，對所述典型電力可調(diào)資源單體模型進行調(diào)度可行域刻畫，得到對應(yīng)典型電力可調(diào)資源單體模型的凸多面體調(diào)度可行域；并以相似度最高為原則，將典型電力可調(diào)資源單體模型的凸多面體調(diào)度可行域放縮為奇諾多面體可行域；

8、根據(jù)所述奇諾多面體可行域，通過閔可夫斯基求和得到電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域；并基于電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域?qū)﹄娏烧{(diào)資源集群的調(diào)節(jié)能力進行刻畫。

9、在一個實施例中，所述典型電力可調(diào)資源包括：分布式常規(guī)電源發(fā)電機組、非工空調(diào)負荷、電動汽車負荷和分布式電池儲能。

10、在一個實施例中，根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型包括：

11、根據(jù)分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力情況、調(diào)爬坡功率以及啟停狀態(tài)，對分布式常規(guī)電源發(fā)電機組進行建模，得到分布式常規(guī)電源發(fā)電機組單體模型；

12、其中，所述分布式常規(guī)電源發(fā)電機組單體模型的公式為：

13、

14、式中，為t時刻分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力；為t-1時刻分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力；為t時刻分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的啟停狀態(tài)，1表示處于開機狀態(tài)，0表示處于停機狀態(tài)；分別為分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力下限和出力上限；ru為分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的最大上調(diào)爬坡功率；rd為分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的最大下調(diào)爬坡功率。

15、在一個實施例中，根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型包括：

16、根據(jù)非工空調(diào)虛擬電池的負荷狀態(tài)、充放電功率、電池容量、調(diào)度時間、最大功率、待機功率、消耗電功率以及環(huán)境溫度，對非工空調(diào)虛擬電池進行建模，得到非工空調(diào)負荷單體模型；

17、其中，所述非工空調(diào)負荷單體模型的公式為：

18、

19、式中，為t時刻非工空調(diào)虛擬電池的soc狀態(tài)；為t+1時刻非工空調(diào)虛擬電池的soc狀態(tài)；分別為t時刻非工空調(diào)虛擬電池的充、放電功率；eac為非工空調(diào)虛擬電池的容量；δt為非工空調(diào)虛擬電池參與電力系統(tǒng)調(diào)度的時間步長；分別為非工空調(diào)的最大功率和待機功率；為t時刻非工空調(diào)消耗的電功率；tmax、tmin分別為用戶可接受的最高和最低溫度；tin,t為t時刻房間內(nèi)的實時溫度。

20、在一個實施例中，根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型包括：

21、根據(jù)電動汽車電池的容量狀態(tài)、充放電功率、電池容量和調(diào)度時間，對電動汽車電池進行建模，得到電動汽車電池單體模型；

22、其中，所述電動汽車電池單體模型的公式為：

23、

24、式中，為t時刻電動汽車電池的容量狀態(tài)；為t+1時刻電動汽車電池的容量狀態(tài)；分別為電動汽車電池的充、放電效率；分別為t時刻電動汽車電池的充、放電功率；δt為電動汽車參與電力系統(tǒng)調(diào)度的時間步長；分別為電動汽車電池的最大充、放電功率；為電動汽車電池的容量上限；為電動汽車電池的容量下限。

25、在一個實施例中，根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型包括：

26、根據(jù)分布式儲能電池的負荷狀態(tài)、充放電功率、電池存儲容量和調(diào)度時間，對分布式儲能電池進行建模，得到分布式電池儲能單體模型；

27、其中，所述分布式電池儲能單體模型的公式為：

28、

29、式中，為t時刻分布式儲能電池的soc狀態(tài)；為t-1時刻分布式儲能電池的soc狀態(tài)；λbe為耗散系數(shù)；分別為分布式儲能電池的充、放電效率；分別為t時刻分布式儲能電池的充、放電功率；為分布式儲能電池的儲存容量；δt為電池儲能參與電力系統(tǒng)調(diào)度的時間步長；分別為分布式儲能電池的充、放電功率上限；為分布式儲能電池的soc狀態(tài)下限；為分布式儲能電池的soc狀態(tài)上限。

30、在一個實施例中，在根據(jù)所述奇諾多面體可行域，通過閔可夫斯基求和得到電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域時的計算公式為：

31、

32、式中，為集群的調(diào)度可行域；為集群中第j個可調(diào)資源單體的調(diào)度可行域；分別表示電力可調(diào)資源集群內(nèi)電動汽車的調(diào)度可行域、非工空調(diào)的調(diào)度可行域、分布式儲能電池的調(diào)度可行域以及分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的調(diào)度可行域。

33、根據(jù)本發(fā)明實施例的第二方面，提供了一種電力可調(diào)資源建模系統(tǒng)。

34、在一個實施例中，所述電力可調(diào)資源建模系統(tǒng)，包括：

35、電力可調(diào)資源分析模塊，用于對電力可調(diào)資源進行分析，確定電力可調(diào)資源中的典型電力可調(diào)資源；

36、典型可調(diào)資源建模模塊，用于根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型；

37、模型調(diào)度可行域刻畫模塊，用于利用調(diào)度決策周期，對所述典型電力可調(diào)資源單體模型進行調(diào)度可行域刻畫，得到對應(yīng)典型電力可調(diào)資源單體模型的凸多面體調(diào)度可行域；并以相似度最高為原則，將典型電力可調(diào)資源單體模型的凸多面體調(diào)度可行域放縮為奇諾多面體可行域；

38、集群調(diào)度可行域確定模塊，用于根據(jù)所述奇諾多面體可行域，通過閔可夫斯基求和得到電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域；并基于電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域?qū)﹄娏烧{(diào)資源集群的調(diào)節(jié)能力進行刻畫。

39、在一個實施例中，所述典型電力可調(diào)資源包括：分布式常規(guī)電源發(fā)電機組、非工空調(diào)負荷、電動汽車負荷和分布式電池儲能。

40、在一個實施例中，所述典型可調(diào)資源建模模塊在根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型時，

41、根據(jù)分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力情況、調(diào)爬坡功率以及啟停狀態(tài)，對分布式常規(guī)電源發(fā)電機組進行建模，得到分布式常規(guī)電源發(fā)電機組單體模型；

42、其中，所述分布式常規(guī)電源發(fā)電機組單體模型的公式為：

43、

44、式中，為t時刻分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力；為t-1時刻分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力；為t時刻分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的啟停狀態(tài)，1表示處于開機狀態(tài)，0表示處于停機狀態(tài)；分別為分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的出力下限和出力上限；ru為分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的最大上調(diào)爬坡功率；rd為分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的最大下調(diào)爬坡功率。

45、在一個實施例中，所述典型可調(diào)資源建模模塊在根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型時，

46、根據(jù)非工空調(diào)虛擬電池的負荷狀態(tài)、充放電功率、電池容量、調(diào)度時間、最大功率、待機功率、消耗電功率以及環(huán)境溫度，對非工空調(diào)虛擬電池進行建模，得到非工空調(diào)負荷單體模型；

47、其中，所述非工空調(diào)負荷單體模型的公式為：

48、

49、式中，為t時刻非工空調(diào)虛擬電池的soc狀態(tài)；為t+1時刻非工空調(diào)虛擬電池的soc狀態(tài)；分別為t時刻非工空調(diào)虛擬電池的充、放電功率；eac為非工空調(diào)虛擬電池的容量；δt為非工空調(diào)虛擬電池參與電力系統(tǒng)調(diào)度的時間步長；分別為非工空調(diào)的最大功率和待機功率；為t時刻非工空調(diào)消耗的電功率；tmax、tmin分別為用戶可接受的最高和最低溫度；tin,t為t時刻房間內(nèi)的實時溫度。

50、在一個實施例中，所述典型可調(diào)資源建模模塊在根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型時，

51、根據(jù)電動汽車電池的容量狀態(tài)、充放電功率、電池容量和調(diào)度時間，對電動汽車電池進行建模，得到電動汽車電池單體模型；

52、其中，所述電動汽車電池單體模型的公式為：

53、

54、式中，為t時刻電動汽車電池的容量狀態(tài)；為t+1時刻電動汽車電池的容量狀態(tài)；分別為電動汽車電池的充、放電效率；分別為t時刻電動汽車電池的充、放電功率；δt為電動汽車參與電力系統(tǒng)調(diào)度的時間步長；分別為電動汽車電池的最大充、放電功率；為電動汽車電池的容量上限；為電動汽車電池的容量下限。

55、在一個實施例中，所述典型可調(diào)資源建模模塊在根據(jù)所述典型電力可調(diào)資源，基于時空轉(zhuǎn)移特性，進行典型電力可調(diào)資源單體建模，得到對應(yīng)的典型電力可調(diào)資源單體模型時，

56、根據(jù)分布式儲能電池的負荷狀態(tài)、充放電功率、電池存儲容量和調(diào)度時間，對分布式儲能電池進行建模，得到分布式電池儲能單體模型；

57、其中，所述分布式電池儲能單體模型的公式為：

58、

59、式中，為t時刻分布式儲能電池的soc狀態(tài)；為t-1時刻分布式儲能電池的soc狀態(tài)；λbe為耗散系數(shù)；分別為分布式儲能電池的充、放電效率；分別為t時刻分布式儲能電池的充、放電功率；為分布式儲能電池的儲存容量；δt為電池儲能參與電力系統(tǒng)調(diào)度的時間步長；分別為分布式儲能電池的充、放電功率上限；為分布式儲能電池的soc狀態(tài)下限；為分布式儲能電池的soc狀態(tài)上限。

60、在一個實施例中，所述集群調(diào)度可行域確定模塊在根據(jù)所述奇諾多面體可行域，通過閔可夫斯基求和得到電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域時的計算公式為：

61、

62、式中，為集群的調(diào)度可行域；為集群中第j個可調(diào)資源單體的調(diào)度可行域；分別表示電力可調(diào)資源集群內(nèi)電動汽車的調(diào)度可行域、非工空調(diào)的調(diào)度可行域、分布式儲能電池的調(diào)度可行域以及分布式常規(guī)電源發(fā)電機組的調(diào)度可行域。

63、根據(jù)本發(fā)明實施例的第三方面，提供了一種計算機設(shè)備。

64、在一個實施例中，所述計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述方法的步驟。

65、根據(jù)本發(fā)明實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)。

66、在一個實施例中，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述方法的步驟。

67、本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

68、本發(fā)明首先針對典型分布式電力可調(diào)資源，基于其時空特性建立單體運行模型，進而刻畫出各電力可調(diào)資源單體的凸多面體調(diào)度可行域，針對凸多面體調(diào)度可行域在聚合時隨參與聚合單體數(shù)量增加，可行域邊界復雜度呈現(xiàn)指數(shù)式增長的問題，通過優(yōu)化求解將凸多面體調(diào)度可行域轉(zhuǎn)化為奇諾多面體可行域，進而通過閔可夫斯基求和得到電力可調(diào)資源集群的調(diào)度可行域，從而可實現(xiàn)對一定區(qū)域內(nèi)的電力可調(diào)資源集群調(diào)節(jié)能力的刻畫，進而可將其作為邊界條件參與到調(diào)度模型中，解決了上級電力調(diào)度部門對于海量分布式電力可調(diào)資源控制困難的問題；通過奇諾多面體表征電力可調(diào)資源調(diào)度可行域，緩解了大量分布式電力可調(diào)資源調(diào)度可行域聚合復雜度較高的問題，減小了計算規(guī)模，加快了計算機的求解速度。

69、應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本發(fā)明。