基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法

摘要

本发明公开了一种基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法。它包括如下步骤，步骤1)，获取风电场和光伏电站典型年的逐时出力曲线；步骤2)，获取区域总负荷逐时功率曲线；步骤3)，生成所有电源备选集的典型年逐时出力曲线；步骤4)，选取欧式距离最小且度点成本较低的作为规划电源方案；步骤5)，求取逐时不平衡电力和逐时累计不平衡电力的概率分布及累计分布曲线；步骤6)，确定抽水蓄能电站最小机组功率和最小调节库容。本发明具有能对风电、光伏的配比和建设容量，以及抽水蓄能电站的调节库容进行评估，给出定量规划结果的优点。

说明书

技术领域

本发明涉及新能源发电规划技术领域，具体地指一种基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法。

背景技术

水资源是生活和农业生产最基础的条件之一，但其在空间和时间上分布的不均，严重制约了水资源的有效利用和农业的稳定高效产出。随着风电、光伏发电技术的成熟和成本的大幅降低，利用风电、光伏等清洁能源满足偏远地区的供电和灌溉需求成为一种清洁、高效、经济性优良的解决方案。但风光出力固有的随机性与波动性，难以满足供电可靠性与稳定性的要求。因此，包括风、光、抽蓄和灌溉的源网荷储一体化系统，能够进行水资源和用电统一分配管理。水既能用来作为储能形式参与发电、用电调节，又能在提升后，用于灌溉。

由于风光出力的不确定性，以及水资源的复合性利用，使得风、光、抽蓄、灌溉融合系统在规划阶段确定风电、光伏以及抽水蓄能的建设规模成为了一个复杂的问题。如何考虑到风电、光伏出力的不确定性，如何计及灌溉对水资源调配以及用电负荷的影响都是融合系统容量规划需要研究和明确的问题。对于这个问题，已公布的方法还未对其进行研究。在规划初期，初步确定融合系统的容量规划，对于明确系统规模，进而对系统工程造价和经济性分析具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法，能在规划阶段综合考虑源荷平衡以及能量转换途径，对包括风、光、抽蓄和灌溉的源网荷储一体化系统中风电、光伏的配比和建设容量，以及抽水蓄能电站的调节库容进行评估，并给出定量规划结果。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1)，确定规划区域内可建风电场、光伏电站的场址及容量，并获取风电场和光伏电站典型年的逐时出力曲线；

步骤2)，基于用电负荷曲线与提水灌溉用电曲线，获取区域总负荷逐时功率曲线；

收集规划区域内用电负荷典型年的逐时负荷功率曲线；统计分析灌区典型年的灌溉用水需求，并基于提水耗能公式转换成提水灌溉用电曲线；将规划区域内用电负荷曲线与提水灌溉用电曲线合并后作为规划区域总负荷逐时功率曲线；

步骤3)，确定年用电量，选取电源备选集，并生成所有电源备选集的典型年逐时出力曲线；

根据规划区域总负荷曲线，确定年用电量，然后基于年发电量与年用电量相当的原则，选取度电成本较低的风电场和光伏电站组合作为电源备选集，并生成所有电源备选集的典型年逐时出力曲线；

步骤4)，计算源荷归一化后功率曲线欧式距离，选取欧式距离最小且度点成本较低的作为规划电源方案；

将典型年电源备选集逐时出力曲线和总负荷逐时功率曲线分别归一化，并计算两个归一化后曲线间的欧式距离，将欧式距离最小且度电成本较低的电源备选集作为风、光、抽蓄、灌溉融合系统规划电源方案；

步骤5)，求取逐时不平衡电力和逐时累计不平衡电力的概率分布及累计分布曲线；

求规划电源方案典型年逐时出力曲线减去总负荷逐时功率曲线的差，得到典型年逐时不平衡电量数列；基于此数列形成一个新的数列，除第一项为逐时不平衡电量数列第一项外，后面每一项均为前面所有逐时不平衡电量的和，进而取该数列每一项的绝对值，即为逐时累积不平衡电量数列；取逐时不平衡电量数列每项的绝对值，统计逐时不平衡电量绝对值的大小和出现次数，进而得到逐时不平衡电量大小的概率分布曲线和累积分布曲线；统计逐时累积不平衡电量大小与出现次数，进而得到逐时累积不平衡电量概率分布曲线以及逐时不平衡电量累积分布曲线；

步骤6)，确定抽水蓄能电站最小机组功率和最小调节库容；

根据逐时不平衡电量累积分布曲线，按照负荷保证率和消纳率要求，确定抽水蓄能电站最小抽水/发电机组功率；根据逐时累积不平衡电量累积分布曲线，按照负荷保证率要求，确定风、光、抽蓄、灌溉融合系统中抽水蓄能电站最小调节库容。

在上述技术方案中，步骤1)中所述规划区域一般根据规划灌溉区范围、供电范围，结合行政区域选定，区域内可建风电场、光伏电站的场址及容量确定方法依据现有的成熟技术即可实现。

在上述技术方案中，步骤2)中所述灌溉用水需求可根据灌溉农作物或者果树等生长需水规律统计数据，以及当地降水量、蒸发量等天气统计数据分析获得，所述提水耗能公式可表示如下：

式(1)中：V

在上述技术方案中，步骤4)中所述电源备选集逐时出力曲线和总负荷逐时功率曲线的归一化方法可以分别用下面公式表示：

式(2)、(3)中：P

所述曲线间欧式距离判断方法，可以通过先计算电源日出力曲线和日负荷曲线间的欧式距离，再计算典型年日出力和日负荷功率曲线间欧式距离的平均值和标准差，日出力曲线和日负荷曲线间的欧式距离可以用下面公式计算：

式(4)中：D(i)为典型年第i天日出力与日负荷功率曲线间欧氏距离。

在上述技术方案中，步骤4)中欧式距离最小选择的标准为统筹考虑典型年日出力和日负荷曲线间欧式距离的平均值和标准差；在标准差差别较小的情况下，优先选择平均值最小的电源备选集作为风、光、抽蓄、灌溉融合系统规划电源方案。

在上述技术方案中，步骤5)中所述逐时不平衡电量数列可表示为B(k)，其计算方法如下所示：

B(k)＝P

式(5)中：

进而，逐时累积不平衡电量数列C(k)的计算方法可表示为：

式(6)中：B(k)为逐时不平衡电量数列。

本发明的优点在于：

(1)能够把灌溉用水需求转换成用电需求，实现供水、供电需求的解耦，简化源荷匹配过程，降低风光蓄灌系统在容量规划阶段计算难度；

(2)通过计算源荷出力和功率曲线的欧式距离，提供一种快速有效的电源建设方案优选方法；

(3)通过计算逐时不平衡电量和累积不平衡电量概率分布信息，进而基于统计概率确定抽蓄调节容量和机组功率，提供一种高效的抽蓄容量和功率规划方法。

附图说明

图1是本发明所提出的一种基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法的较佳实施例的流程图；

图2是本发明实施例中水风、光、抽蓄、灌溉系统示意图；

图3是本发明实施例中一个典型年的总负荷逐时功率曲线图；

图4是本发明实施例中一个典型日的源荷功率曲线及不平衡电量和累积不平衡电量图；

图5是本发明实施例中一个典型年的逐时不平衡电量累积分布概率曲线图；

图6是本发明实施例中一个典型年的逐时累积不平衡电量累积分布概率曲线图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对发明的限制。

实施例

现以本发明试用于某新能源发电项目的容量规划为实施例对本发明进行详细说明，对本发明应用于其他新能源发电项目的容量规划同样具有指导作用。

本实施例采用本发明所述基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤1)，确定规划区域内可建风电场、光伏电站的场址及容量，并获取风电场和光伏电站典型年的逐时出力曲线；

所述规划区域一般根据规划灌溉区范围、供电范围，结合行政区域选定，区域内可建风电场、光伏电站的场址及容量确定方法依据现有的成熟技术即可实现。

步骤2)，收集规划区域内用电负荷典型年的逐时负荷功率曲线；统计分析灌区典型年的灌溉用水需求，并基于提水耗能公式转换成提水灌溉用电曲线；将规划区域内用电负荷曲线与提水灌溉用电曲线合并后作为规划区域总负荷逐时功率曲线，如图3所示；

所述灌溉用水需求可根据灌溉农作物或者果树等生长需水规律统计数据，以及当地降水量、蒸发量等天气统计数据分析获得，所述提水耗能公式可表示如下：

其中，V

步骤3)，根据规划区域总负荷曲线，确定年用电量，然后基于年发电量与年用电量相当的原则，选取度电成本较低的风电场和光伏电站组合作为电源备选集，并生成所有电源备选集的典型年逐时出力曲线，如图3所示；

步骤4)，将典型年电源备选集逐时出力曲线和总负荷逐时功率曲线分别归一化，并计算两个归一化后曲线间的欧式距离，将欧式距离最小且度电成本较低的电源备选集作为风、光、抽蓄、灌溉融合系统规划电源方案，如图4所示；

所述电源备选集逐时出力曲线和总负荷逐时功率曲线的归一化方法可以分别用下面公式表示：

其中，P

所述曲线间欧式距离判断方法，可以通过先计算电源日出力曲线和日负荷曲线间的欧式距离，再计算典型年日出力和日负荷功率曲线间欧式距离的平均值和标准差，日出力曲线和日负荷曲线间的欧式距离可以用下面公式计算：

其中，D(i)为典型年第i天日出力与日负荷功率曲线间欧氏距离；j为一天中某一个小时；

优选地，步骤4)中欧式距离最小选择的标准为统筹考虑典型年日出力和日负荷曲线间欧式距离的平均值和标准差；在标准差差别较小的情况下，优先选择平均值最小的电源备选集作为风、光、抽蓄、灌溉融合系统规划电源方案。

步骤5)，求规划电源方案典型年逐时出力曲线减去总负荷逐时功率曲线的差，得到典型年逐时不平衡电量数列；基于此数列形成一个新的数列，除第一项为逐时不平衡电量数列第一项外，后面每一项均为前面所有逐时不平衡电量的和，进而取该数列每一项的绝对值，即为逐时累积不平衡电量数列；取逐时不平衡电量数列每项的绝对值，统计逐时不平衡电量绝对值的大小和出现次数，进而得到逐时不平衡电量大小的概率分布曲线和累积分布曲线；统计逐时累积不平衡电量大小与出现次数，进而得到逐时累积不平衡电量概率分布曲线以及累积分布曲线，如图5、图6所示；

所述逐时不平衡电量数列可表示为B(k)，其计算方法如下所示：

B(k)＝P

式(5)中：P

进而，逐时累积不平衡电量数列C(k)的计算方法可表示为：

式(6)中：B(k)为逐时不平衡电量数列。

步骤6)，根据逐时不平衡电量累积分布曲线，按照负荷保证率和消纳率要求，确定抽水蓄能电站最小抽水/发电机组功率；根据逐时累积不平衡电量累积分布曲线，按照负荷保证率要求，确定风、光、抽蓄、灌溉融合系统中抽水蓄能电站最小调节库容。

本实施例采用本发明所述基于源荷匹配程度的风光蓄灌系统容量规划方法得到的水风、光、抽蓄、灌溉融合系统如图2所示。

通过计算可知道实施例中需要配置光伏电站的容量为163MW，配置风电站的容量为160MW，在负荷保证率和消纳率为95％的要求下，抽水蓄能电站的抽水/发电机组功率最小为78MW，最小调节库容需能提供30GWh的调节能力。

本实施例通过利用风光荷逐时出力数据以及源荷匹配的方法，能够实现源荷使得方案优选准确。且本实施例采用本发明方法不需要迭代计算，在规划阶段效率更高。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等等，均应包含在本发明的保护范围之内。

其它未说明的部分均属于现有技术。