本(ben)發明(ming)涉及新能源并網(wang)仿真(zhen)領域的計算方(fang)法，具體涉及一(yi)種基(ji)于隨機生產模擬的新能源并網(wang)接納能力計算方(fang)法。

背景技術：

隨(sui)著新(xin)(xin)能(neng)(neng)源(yuan)裝機(ji)容量的(de)(de)(de)(de)快速增加(jia)和新(xin)(xin)能(neng)(neng)源(yuan)規(gui)模(mo)的(de)(de)(de)(de)不斷擴大(da)，新(xin)(xin)能(neng)(neng)源(yuan)對電(dian)網(wang)安全(quan)運(yun)行的(de)(de)(de)(de)影響日(ri)益顯(xian)現。我國的(de)(de)(de)(de)新(xin)(xin)能(neng)(neng)源(yuan)開發(fa)(fa)主要是風(feng)(feng)(feng)電(dian)和太(tai)陽(yang)能(neng)(neng)發(fa)(fa)電(dian)。風(feng)(feng)(feng)能(neng)(neng)和太(tai)陽(yang)能(neng)(neng)具有很強的(de)(de)(de)(de)隨(sui)機(ji)性和間歇性，給電(dian)網(wang)接(jie)納新(xin)(xin)能(neng)(neng)源(yuan)帶來了(le)很大(da)挑戰(zhan)。由于調峰約束和網(wang)架約束等限制，“三北(bei)”地區(qu)已(yi)出現了(le)較為嚴重的(de)(de)(de)(de)棄(qi)風(feng)(feng)(feng)棄(qi)光(guang)(guang)現象，引起了(le)全(quan)社會的(de)(de)(de)(de)普遍關注。對電(dian)網(wang)新(xin)(xin)能(neng)(neng)源(yuan)接(jie)納能(neng)(neng)力(li)進行科學、合(he)理(li)的(de)(de)(de)(de)評估不僅有助于風(feng)(feng)(feng)電(dian)場和光(guang)(guang)伏電(dian)站的(de)(de)(de)(de)規(gui)劃發(fa)(fa)展，從源(yuan)頭解決(jue)棄(qi)風(feng)(feng)(feng)棄(qi)光(guang)(guang)問題，還可為系統(tong)調度提供有益的(de)(de)(de)(de)參考。

考慮電網調峰約束的(de)新能(neng)源接(jie)納能(neng)力分(fen)析與計算(suan)主要有三種(zhong)方法(fa)：生產(chan)模擬法(fa)，典型日(ri)分(fen)析法(fa)和(he)時序仿真法(fa)。

電(dian)(dian)(dian)力(li)(li)系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)生(sheng)產(chan)模擬(ni)可分為解(jie)析(xi)法(fa)和(he)蒙特卡洛模擬(ni)法(fa)。解(jie)析(xi)法(fa)是將時序(xu)(xu)負(fu)(fu)荷(he)曲線轉化為持續負(fu)(fu)荷(he)曲線，通過優化發(fa)電(dian)(dian)(dian)機(ji)組(zu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)產(chan)情況，考(kao)慮機(ji)組(zu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)隨機(ji)故障(zhang)及電(dian)(dian)(dian)力(li)(li)負(fu)(fu)荷(he)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)隨機(ji)性，安排(pai)系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)內(nei)機(ji)組(zu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)最優運行順序(xu)(xu)，計算出(chu)各電(dian)(dian)(dian)廠的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)電(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)、系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)產(chan)成本(ben)及系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可靠(kao)性指標的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)算法(fa)。蒙特卡洛模擬(ni)法(fa)首先對(dui)系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)狀態(tai)(tai)進行抽樣(yang)，包括各種系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)設備(如發(fa)電(dian)(dian)(dian)機(ji)、線路(lu)、變壓器等(deng))以及不同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)負(fu)(fu)荷(he)、風電(dian)(dian)(dian)、光伏出(chu)力(li)(li)水平，然后對(dui)產(chan)生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)狀態(tai)(tai)進行計算。一個模擬(ni)序(xu)(xu)列表示一個實(shi)際的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)，系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可靠(kao)性指標是在(zai)累積了足夠數目的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)后，對(dui)每次狀態(tai)(tai)估計的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)結果進行統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)計而得到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)。這兩種方法(fa)都可以計算出(chu)風電(dian)(dian)(dian)場的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可信容量(liang)(liang)、系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)電(dian)(dian)(dian)力(li)(li)不足期望(wang)值(zhi)等(deng)可靠(kao)性指標，但無(wu)法(fa)對(dui)系(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)新能源接納能力(li)(li)做(zuo)出(chu)直觀判斷。

典(dian)型(xing)(xing)日(ri)分析(xi)法通(tong)過分析(xi)典(dian)型(xing)(xing)日(ri)的(de)調(diao)峰能(neng)(neng)力，以其(qi)低谷時段(duan)的(de)調(diao)峰裕度作為可接(jie)(jie)納(na)的(de)新(xin)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)規模(mo)，進而(er)求(qiu)出(chu)全(quan)年(nian)的(de)新(xin)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)接(jie)(jie)納(na)容(rong)量。典(dian)型(xing)(xing)日(ri)分析(xi)法考(kao)慮的(de)是(shi)典(dian)型(xing)(xing)日(ri)的(de)極端(duan)情(qing)況(kuang)，但實(shi)際(ji)上，系統中出(chu)現(xian)高(gao)負荷率的(de)情(qing)況(kuang)很少，此方法算出(chu)的(de)新(xin)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)接(jie)(jie)納(na)能(neng)(neng)力相比系統實(shi)際(ji)可接(jie)(jie)納(na)的(de)新(xin)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)小很多。

時序仿真(zhen)法(fa)通(tong)過搭建含風電(dian)(dian)場(chang)和光伏(fu)電(dian)(dian)站的(de)(de)電(dian)(dian)力系(xi)統調度(du)模(mo)型，使用混(hun)合整(zheng)(zheng)數(shu)(shu)(shu)規劃法(fa)，對研究周(zhou)期(qi)進(jin)行(xing)逐(zhu)時段(duan)的(de)(de)模(mo)擬(ni)調度(du)，求出(chu)每個(ge)時段(duan)的(de)(de)新(xin)能源(yuan)接(jie)納電(dian)(dian)量，進(jin)而(er)求出(chu)整(zheng)(zheng)個(ge)研究周(zhou) 期(qi)內的(de)(de)新(xin)能源(yuan)接(jie)納電(dian)(dian)量和限電(dian)(dian)電(dian)(dian)量。該方法(fa)計算(suan)精度(du)高(gao)，物(wu)理(li)意義清晰(xi)。但模(mo)擬(ni)運行(xing)時表征未來狀態的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據眾多且(qie)難(nan)以準確(que)預測(如風電(dian)(dian)、負荷)，為避免(mian)一次預測帶來的(de)(de)預測數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)偶(ou)然(ran)性和誤差，得到可靠的(de)(de)新(xin)能源(yuan)接(jie)納電(dian)(dian)量和限電(dian)(dian)電(dian)(dian)量，需多次預測并模(mo)擬(ni)運行(xing)，直至仿真(zhen)計算(suan)結(jie)果收斂(lian)，計算(suan)量也因此(ci)成倍增加，計算(suan)量大(da)。

技術實現要素：

為解決上述現有(you)技術中(zhong)的(de)不(bu)(bu)足，本發明的(de)目的(de)是提供(gong)一種基于(yu)隨(sui)機(ji)(ji)生產(chan)模(mo)擬的(de)新能(neng)源并網接納能(neng)力(li)計算方法，該方法將序列運算運用(yong)于(yu)含風電(dian)電(dian)力(li)系統的(de)隨(sui)機(ji)(ji)生產(chan)模(mo)擬，充(chong)分考慮風電(dian)的(de)隨(sui)機(ji)(ji)性(xing)和不(bu)(bu)確定(ding)性(xing)，可定(ding)量算出研究周(zhou)期內的(de)風電(dian)接納電(dian)量及其離散(san)序列、棄(qi)風電(dian)量及其離散(san)序列等結果。

本(ben)發明的目的是采用下述技術(shu)方案實現的：

一種基于隨機生產模擬(ni)的(de)新能源并網接納能力計算方法(fa)，其(qi)改(gai)進之處在于，所述方法(fa)包括下述步驟：

步(bu)驟1：將研究(jiu)周期內的負荷和新能源(yuan)時序數據分段；

步驟2：電力系統元件序列化建(jian)模(mo)；

步驟3：通過序列運算求白天段的新(xin)能(neng)源接納能(neng)力；

步驟4：通(tong)過序列運算(suan)求夜晚段(duan)的新(xin)能源接納能力(li)；

步(bu)驟(zou)5：求全周(zhou)期的新能(neng)源接納能(neng)力。

進(jin)一步(bu)地(di)，所述步(bu)驟1包含下(xia)述步(bu)驟，

步驟(zou)1.1：將(jiang)研究周期(qi)(qi)的(de)(de)風(feng)電出力預測值數據(ju)、光伏出力預測值數據(ju)、風(feng)電和(he)光伏裝機數據(ju)以及負荷數據(ju)分(fen)段(duan)，根(gen)據(ju)供(gong)熱(re)(re)初期(qi)(qi)、供(gong)熱(re)(re)中期(qi)(qi)、供(gong)熱(re)(re)末期(qi)(qi)和(he)非供(gong)熱(re)(re)期(qi)(qi)進行(xing)分(fen)段(duan)；或(huo)求出每個月(yue)的(de)(de)接納空(kong)(kong)間(jian)概率序(xu)列(lie)，再對12個月(yue)的(de)(de)接納空(kong)(kong)間(jian)序(xu)列(lie)進行(xing)聚類，聚為(wei)同一類的(de)(de)為(wei)一段(duan)；或(huo)直接按季度/月(yue)分(fen)段(duan)；每段(duan)分(fen)別進行(xing)新(xin)能源(yuan)接納能力計算；

步驟1.2：由于光(guang)(guang)伏發(fa)電(dian)具有天(tian)(tian)然的(de)(de)(de)晝(zhou)夜交替特(te)性，夜間光(guang)(guang)伏電(dian)站出力(li)為零(ling)，當系(xi)統中(zhong)包含(han)光(guang)(guang)伏發(fa)電(dian)時(shi)，將(jiang)1.1中(zhong)分(fen)(fen)成的(de)(de)(de)每(mei)段(duan)數據(ju)均(jun)按(an)晝(zhou)夜再(zai)分(fen)(fen)成白天(tian)(tian)和夜晚兩小段(duan)，白天(tian)(tian)的(de)(de)(de)新能源(yuan)包括風力(li)發(fa)電(dian)和光(guang)(guang)伏發(fa)電(dian)，夜晚只(zhi)包括風力(li)發(fa)電(dian)，白天(tian)(tian)與夜晚的(de)(de)(de)新能源(yuan)接納能力(li)計算方法不同，分(fen)(fen)別進行計算。

進一(yi)步(bu)地(di)，所述(shu)步(bu)驟2包括下述(shu)步(bu)驟：

步驟2.1：風力發(fa)電的(de)序列化建模：

步驟2.1.1：白天段的風電序列化建模：白天風電的概率分布序列gwind_day根據白天段 的風力發電預測時序數據，經概率統計得到；取離散化因子為C，將風電在其變化范圍內分區，分別統計各離散化區間風電出現的頻率，作為對風電落入該離散化區間概率的估計，并計算落入每個離散化區間的所有風電出力數據的平均值；gwind_day的(de)第(di)一行是每個(ge)區間(jian)所有風(feng)電(dian)(dian)數據(ju)的(de)平(ping)均值，第(di)二行是風(feng)電(dian)(dian)理論(lun)發電(dian)(dian)落入該區間(jian)的(de)概率，如下式所示：

其中，P_windday(t_day)是白天的風力發電理論預測功率，t_day表示此白天小段的第t_day個時段，gwind_day(1,i_m1)是離散概率序列第一行的第i_m1值，表示第i_m1個離散化區間內所有風電數據的平均值，gwind_day(2,i_m1)是離散概率序列第二行的第i_m1值，表示風電理論發電落入第i_m1個離散化區間的概率，為此白天段的風電時序數據落入第i_m1個離散化區間的概數，T_day為此白天段的風電時序數據總量，L_m1為序列gwind_day的長度；

步驟2.1.2：夜晚段的風電序列化建模：夜晚的風電序列化建模方法與白天相同，夜晚的風電離散概率序列gwind_night如下式所示：

其中，P_windnight(t_night)是夜晚的風力發電功率，t_nigth表示此夜晚段的第t_nigth個時段，gwind_night(1,i_m2)是離散概率序列第一行的第i_m2值，表示第i_m2個離散化區間內所有風電數據的平均值，gwind_night(2,i_m2)是離散概率序列第二行的第i_m2值，表示風電理論發電落入第i_m2個離散化區間的概率，為此夜晚段的風電時序數據落入第i_m2個離散化區間的概數，T_night為此夜晚段的風電時序數據總量，L_m2為序列gwind_night的長度；

步驟(zou)2.2：光(guang)(guang)(guang)(guang)伏(fu)發電(dian)(dian)的序(xu)(xu)列(lie)化建模：光(guang)(guang)(guang)(guang)伏(fu)發電(dian)(dian)具有(you)晝夜特性(xing)，夜間(jian)光(guang)(guang)(guang)(guang)伏(fu)發電(dian)(dian)為0，白天段的序(xu)(xu)列(lie)化建模方法與風(feng)電(dian)(dian)相同，其離散概率(lv)序(xu)(xu)列(lie)的第一行是每個區間(jian)所有(you)光(guang)(guang)(guang)(guang)伏(fu)數(shu)據的平均值， 第二行是光(guang)(guang)(guang)(guang)伏(fu)理(li)論發電(dian)(dian)落入該(gai)區間(jian)的概率(lv)，如下式所示：

其中，P_PV(t_day)是白天的光伏發電功率，t_day表示此白天小段的第t_day個時段，gPV(1,i_PV)是離散概率序列第一行的第i_PV值，表示第i_PV個離散化區間內所有風電數據的平均值，gPV(2,i_PV)是離散概率序列第二行的第i_PV值，表示風電理論發電落入第i_PV個離散化區間的概率，為此白天段的光伏發電時序數據落入第i_PV個離散化區間的概數，T_day為此白天段的光伏發電時序數據總量，L_PV為序列gPV的長度(du)；

夜晚的光(guang)伏出力為0，無需進行序(xu)列(lie)化建模；

步驟2.3：火電機組最小技術出力(li)的序列(lie)化建模：

因(yin)為火電機組(zu)根據日最(zui)大等效負荷確(que)定每日開機方式(shi)，每天各個時(shi)段的(de)(de)火電最(zui)小(xiao)出力(li)相同，求解(jie)火電最(zui)小(xiao)出力(li)時(shi)，不需要分晝(zhou)夜(ye)，直接用步驟(zou)1.1中(zhong)分的(de)(de)全天的(de)(de)數據求解(jie)；

步驟2.3.1：求新能源參與火電開機的可替代容量；將新能源出力納入火電機組開機平衡，新能源的預測誤差為20％，將新能源出力預測值減去其裝機的20％參與火電開機；若新能源出力預測值大于其裝機容量的20％，則超出部分就是新能源的可替代容量，納入火電開機電力平衡，減少火電開機容量；否則，新能源的可替代容量為0；則本段內新能源參與火電開機的可替代容量C_{renewableenergy}(t)滿足下式：

C_{renewableenergy}(t)＝max(P_{renewableenergy}(t)-Capacity_{renewableenergy}(t)×20％,0)

P_{renewableenergy}(t)＝P_wind(t)+P_PV(t)

Capacity_{renewableenergy}(t)＝Capacity_wind(t)+Capacity_PV(t)

其中，t表示本段內的第t個時段，若段內風電和光伏發電的時序數據總量都為T，T＝T_day+T_night，0≤t≤T，P_{renewableenergy}(t)是t時段的新能源出力預測值，Capacity_{renewableenergy}(t)是t時段的新能源裝機容量，P_wind(t)是t時段的風力發電預測值，Capacity_wind(t)是t時段的風電裝機容量，P_PV(t)是t時段的光伏發電預測值，Capacity_PV(t)是t時段的光伏裝機容量； T_night為夜晚段的(de)光伏發電時序數(shu)據總量(liang)；

步驟2.3.2：求等效負荷eqload和日最大等效負荷eqload_max：C_{renewableenergy}(t)參與火電機組開機電力平(ping)衡后的等效負(fu)荷滿足下式：

eqload(t)＝load(t)-C_{renewableenergy}(t)

其中eqload(t)是t時段的等效負荷，load(t)是t時段的負荷，C_{renewableenergy}(t)是(shi)t時段的新能(neng)源可替代容量(liang)；

eqload的數據總量也為T，每天的數據量為N，求出eqload每天的最大值，即為日最大等效負荷eqload_max，若此段共有D天，則eqload_max的數據總量是D，且T＝N·D；

步驟2.3.3：制定火電機(ji)組(zu)每日開(kai)機(ji)方式(shi)，求出(chu)每日火電最小技術出(chu)力：

根據每(mei)(mei)日最大等效負(fu)荷和(he)系(xi)統正備用，結合(he)系(xi)統中的(de)火電機組(zu)參數，可依次(ci)求(qiu)出每(mei)(mei)天的(de)開機方式(shi)，包括：

將電力系統中(zhong)的必(bi)開(kai)(kai)火電機組開(kai)(kai)機，供熱期(qi)為(wei)保(bao)證供熱，有必(bi)開(kai)(kai)機組，非供熱期(qi)無(wu)必(bi)開(kai)(kai)機組；

若等效負荷(he)的(de)(de)(de)當日(ri)最(zui)大(da)值加(jia)上電(dian)(dian)力系統正(zheng)備用(yong)大(da)于必開機(ji)(ji)組(zu)(zu)(zu)的(de)(de)(de)最(zui)大(da)出(chu)力，則增(zeng)開其余機(ji)(ji)組(zu)(zu)(zu)；為使新能源接納電(dian)(dian)量盡可能大(da)，在最(zui)大(da)出(chu)力相同的(de)(de)(de)情況下，最(zui)小出(chu)力小的(de)(de)(de)機(ji)(ji)組(zu)(zu)(zu)優先開機(ji)(ji)，直至電(dian)(dian)力系統中火電(dian)(dian)機(ji)(ji)組(zu)(zu)(zu)的(de)(de)(de)最(zui)大(da)出(chu)力滿足日(ri)最(zui)大(da)等效負荷(he)和系統正(zheng)備用(yong)，停止增(zeng)開；

所述火電(dian)機(ji)組每日開機(ji)方式(shi)用混合(he)整數(shu)(shu)規劃模(mo)型表(biao)示的目標(biao)函數(shu)(shu)為：

minP_min(d)

其中，P_min(d)表示火電機組第d天的最(zui)小(xiao)出(chu)力功率；

火電機組(zu)開機方(fang)式混合(he)整數規劃模型的約(yue)束(shu)條件為：

(1)火(huo)電(dian)機(ji)組(zu)第(di)d天(tian)的最小出(chu)力等于第(di)d天(tian)開啟的所有火(huo)電(dian)機(ji)組(zu)最小出(chu)力之和；

其中，X_j(d)示第j臺機組第d天的運行狀態，為二進制變量，0表示機組停機，1則表示機組正在運行；TP_j,min(d)是第(di)j臺火(huo)電機組第(di)d天的(de)最小出力功(gong)率；

(2)火電機組每日開機的最大出(chu)力必須保證當日的負荷(he)需求和系統備用，即：

其中，TP_j,max(d)是第j臺火電機組第d天的最大出力功率，eqload_max(d)是第d天的日最大等效負荷，P_re是系統的正備用；

(3)每種火電機組每天的的啟機臺數在其最大臺數和最小臺數之間，即(ji)：

S_j,min(d)≤S_j(d)≤S_j,max(d)

其中，S_j(d)是第d天的第j臺火電機組的啟機臺數，S_j,min(d)是第d天第j臺火電機組的最小啟機臺數，S_j,max(d)是第d天第j臺火電(dian)機(ji)組的最大啟機(ji)臺數；

根據所述模型依次求出火電機組每日開機方式，進而求出本段的火電機組日最小技術出力P_min，P_min的數據總量為D；

步驟(zou)2.3.4：求火電每日最小(xiao)出(chu)力的概率序列(lie)：

將火電日最小出力時序數據P_min轉換為離散概率序列，序列化建模方法與風電相同，先分區間，再統計P_min落(luo)在每(mei)個區間的(de)平均(jun)值(zhi)和(he)概(gai)(gai)率；其離(li)散(san)概(gai)(gai)率序列的(de)第一行是(shi)每(mei)個區間所有最小出(chu)(chu)力數據的(de)平均(jun)值(zhi)，第二行是(shi)最小出(chu)(chu)力落(luo)入該區間的(de)概(gai)(gai)率；則火電(dian)每(mei)日最小出(chu)(chu)力概(gai)(gai)率序列如下式所示：

其中，P_min(d)是此段內第d天的火電最小出力，是離散概率序列第一行的第值，表示第個離散化區間內所有火電最小出力數據的平均值，是離散概率序列第二行的第i_PV值，表示火電最小出力落入第個離散化區間的概率，為此段的火電最小出力時序數據落入第i_PV個離散化區間的概數，為序列gP_min的長度；

步驟(zou)2.4：新能源(yuan)接納空間(jian)的序(xu)列化(hua)建模：

步(bu)驟2.4.1：白(bai)天段的新(xin)能源(yuan)接納空間序列化(hua)建模：

將步驟1.2中分好的白天段的負荷時序數據減去其對應的火電最小出力數據，得到本小段的接納空間時序數據ACCOM_day，ACCOM_day的數據總量是T_day；將時序數據在其變化范圍內分區，統計接納空間時序數據落入每個區間的平均值和概率，得到白天的接納空間離散概 率序列gACCOM_day，如下式所示：

式中，為此白天段的接納空間時序數據落入第i_n1個離散化區間的概數，L_n1為序列gACCOM_day的長度；

步驟2.4.2：夜晚的接納空間序列化建模方法與白天相同，夜晚的接納空間離散概率序列gACCOM_night如下式所示：

式中，為此白天段的接納空間時序數據落入第i_n2個離散化區間的概數，L_n2為序列gACCOM_night的長度；T_night為夜晚段的光(guang)伏發(fa)電時序數據總量。

進一步(bu)地，所述步(bu)驟3包括下(xia)述步(bu)驟：

步驟3.1：采用(yong)卷差運算確定白天(tian)的(de)新能(neng)源限電(dian)序列和限電(dian)電(dian)量，新能(neng)源剩余接納空間(jian)；

由步驟2求出的白天的風電概率序列gwind_day，序列長度為L_m1，白天的接納空間序列是gACCOM_day，長度為L_n1，風電功率值與接納空間功率值所有的組合數為L_m1·L_n1，若某一種組合中，風電的功率值是gwind_day(i_m1,1)，接納空間的功率值是gACCOM_day(i_n1,1)，則此組合記為(gwind_day(1,i_m1),gACCOM_day(1,i_n1))，其中，0≤i_m1≤L_m1，0≤i_n1≤L_n1，所述組合中風電的棄風功率為，

所述組合的概率為：

依次求出每種組合的風電棄風功率及其概率，整理后得到白天的風電限電序列y_windday，表示為：

式(shi)中，表示卷差運(yun)算；為第個離散(san)化區(qu)間的值；

優先接納風電后剩余(yu)新能源接納空間的序列z1為：

則，計算(suan)的白天段內(nei)的風電(dian)棄風電(dian)量滿足下式：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是序列y_windday的長度；風電消納結束后，若接納空間還有剩余，則繼續接納光伏發電，光伏的限電功率離散序列y_PV滿足下式：

則(ze)，此白天段內的光伏(fu)限電電量(liang)為：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是光伏限電序列y_PV的長度；表示第個離散(san)化(hua)區間(jian)；gPV表示離散(san)化(hua)序列；

步驟3.2：采用交極運算確定白天(tian)的新能源接納(na)序列和電量；

任取一個組合(gwind_day(1,i_m1),gACCOM_day(1,i_n1))，因為(wei)風電消(xiao)納(na)電力只能(neng)是風電功(gong)(gong)率(lv)值(zhi)(zhi)和接納(na)空間功(gong)(gong)率(lv)值(zhi)(zhi)中(zhong)的(de)較(jiao)小值(zhi)(zhi)，所述(shu)組合的(de)接納(na)風電功(gong)(gong)率(lv)滿足下(xia)式：

所述組合的概率為：

式中：表(biao)示第(di)個(ge)離散(san)化區間；

依次求出每種組合的接納風電功率值及其概率，整理后得到序列x_windday，表示為：

x_windday＝gACCOM_day⊙gwind_day

則，計算時間段的風電(dian)接納電(dian)量為：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是風電消納序列x_windday的長度；

完成風電的消納后，再進行光伏的消納，光伏的消納功率離散序列x_PV滿足下式：

x_PV＝z1⊙gPV

則，此白天段內的光伏接納電量E_xPV為：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，表示第個離散化區間；是光伏消納序列x_PV的長度；消納(na)完(wan)風電(dian)和光伏發(fa)電(dian)后，若接納(na)空間(jian)還有剩(sheng)余，需(xu)(xu)火(huo)電(dian)在最(zui)小技術出力(li)基礎(chu)上繼續發(fa)電(dian)以滿(man)足(zu)需(xu)(xu)求(qiu)，則火(huo)電(dian)機組在最(zui)小技術出力(li)基礎(chu)上參與(yu)優(you)化的功率序列z2為(wei)：

第3.3步(bu)：卷和(he)運算求白(bai)天段的火電機組總發電量(liang)；

火電的最小技術出力離散序列為gP_min，長度為白天段火電機組高于最小技術出力部分的出力序列為z2，長度為L_z2，設白天段的火電總發電電力序列為w_day，長度為L_wday；對gP_min與z2的任一(yi)組(zu)合(he)其火電總發(fa)電功率(lv)為

所述組合的概率為

依次求出所有組合的火電總發電功率及其概率，整理得到序列w_day，表示為：

式中，表示卷和運算；表示第個離散化區間；i_z2表示第i_z2個離散化區間；

則，此白天段的火電機組總發電量E_wday滿足下式：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是火電總出力序列w_day的長度。

進一步(bu)地(di)，所述步(bu)驟4包括下述步(bu)驟：

步驟4.1：采用卷差(cha)運算確定夜(ye)晚的風(feng)電(dian)棄風(feng)序列和限電(dian)電(dian)量；

由步驟2求出的夜晚的風電概率序列gwind_night，序列長度為L_m2，夜晚的接納空間序列是gACCOM_night，長度為L_n2，風電功率值與接納空間功率值所有的組合數為L_m2·L_n2，若某一種組合中，風電的功率值是gwind_night(i_m2,1)，接納空間的功率值是gACCOM_night(i_n2,1)，則此組合記為(gwind_night(1,i_m2),gACCOM_night(1,i_n2))，其中，0≤i_m2≤L_m2，0≤i_n2≤L_n2，所述組(zu)合中(zhong)風(feng)電的(de)棄風(feng)功率為：

所述組合的概率為：

依次求出每種組合的風電棄風功率及其概率，整理后得到風電的限電序列y_windnight，表示為：

則，計算的夜(ye)晚(wan)段內的風(feng)電棄風(feng)電量滿足(zu)下式：

式中，Th_night為此夜晚段的總小時數，是限電序列y_windnight的長度；為第離(li)散化區間；

消納完風電(dian)后(hou)，若夜晚新能(neng)源(yuan)接納空(kong)間還有剩余(yu)，則(ze)火電(dian)機(ji)組(zu)在最(zui)小(xiao)技術出力基礎(chu)上繼續發電(dian)以滿足需(xu)求，則(ze)火電(dian)機(ji)組(zu)在最(zui)小(xiao)技術出力基礎(chu)上參與優(you)化的功率序列(lie)z3為：

步驟4.2：采用交極運算確(que)定夜晚的風電接(jie)納電量(liang)；

任取一個組合(gwind_night(1,i_m2),gACCOM_night(1,i_n2))，因為風電消(xiao)納(na)電力只能是風電功(gong)率值和(he)接(jie)納(na)空間(jian)功(gong)率值中(zhong)的較小值，所述(shu)組(zu)合的接(jie)納(na)風電功(gong)率滿(man)足下式：

所述組合的概率為：

依次求出每種組合的接納風電功率值及其概率，整理后得到序列x_windnight，表示為：

x_windnight＝gACCOM_night⊙gwind_night

則，計算時間段的風電接納電量為：

式中，Th_night為此白天段的總小時數，是風電消納序列x_windnight的長度；為第個離(li)散(san)化區間；

第4.3步(bu)：卷和運算(suan)求夜晚段(duan)的火(huo)電(dian)(dian)機(ji)組總(zong)發(fa)電(dian)(dian)電(dian)(dian)力序列和總(zong)發(fa)電(dian)(dian)量；

火電的最小技術出力離散序列為gP_min，長度為夜晚段火電機組高于最小技術出力部分的出力序列為z3，長度為L_z3，夜晚段的火電總出力序列為w_night，滿足下式：

則，此夜晚段內的火電機組總發電量E_wnight滿足下式：

式中，Th_night為此白天段的總小時數，是火電總出力序列w_night的長(chang)度；為第個離散化區間。

進一步(bu)(bu)地，所述步(bu)(bu)驟5包括(kuo)下述步(bu)(bu)驟：依次求出步(bu)(bu)驟1中(zhong)分的(de)每小段的(de)風電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)和光伏(fu)(fu)發電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian) 的(de)接納(na)(na)序(xu)列(lie)(lie)、限(xian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)序(xu)列(lie)(lie)，火(huo)(huo)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)總(zong)(zong)(zong)發電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)序(xu)列(lie)(lie)以及風電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)和光伏(fu)(fu)發電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)的(de)接納(na)(na)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)、限(xian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)，火(huo)(huo)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)總(zong)(zong)(zong)發電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)，再將各段電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)對應相(xiang)加，進而得(de)到全年的(de)新能源接納(na)(na)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)、限(xian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)和火(huo)(huo)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)總(zong)(zong)(zong)發電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)量(liang)(liang)(liang)(liang)。

本發明提供的技術方案具(ju)有的優異效果是：

(1)本發明(ming)創造(zao)性地將序(xu)列運算(suan)應用于求解(jie)新能(neng)源接(jie)納能(neng)力(li)(li)(li)，可求出計算(suan)時間段內(nei)的新能(neng)源接(jie)納電(dian)力(li)(li)(li)、棄風(feng)棄光電(dian)力(li)(li)(li)、火(huo)電(dian)調峰電(dian)力(li)(li)(li)、火(huo)電(dian)總出力(li)(li)(li)電(dian)力(li)(li)(li)的概率序(xu)列，并進(jin)而可求出計算(suan)周期內(nei)的新能(neng)源接(jie)納電(dian)量(liang)(liang)、棄風(feng)棄光電(dian)量(liang)(liang)、火(huo)電(dian)參與優化的電(dian)量(liang)(liang)、火(huo)電(dian)總發電(dian)量(liang)(liang)的具體數據(ju)，可對電(dian)網新能(neng)源接(jie)納能(neng)力(li)(li)(li)做出直觀判斷(duan)。

(2)本方(fang)法(fa)通過概(gai)率序列運算的方(fang)法(fa)直接(jie)計算新能源接(jie)納能力(li)，相比時序生產模擬(ni)方(fang)法(fa)計算速(su)度快，分段原則又保(bao)證(zheng)了計算精度。

(3)本(ben)方法充(chong)分考慮負荷、新(xin)能源(yuan)出(chu)力(li)等系統元件的(de)(de)概率(lv)特性(xing)，以(yi)概率(lv)序(xu)列(lie)進行(xing)運算(suan)，計算(suan)結(jie)果具有普遍(bian)規律性(xing)，是對(dui)系統多(duo)種情況下接納(na)能力(li)的(de)(de)一種綜合評價，避免了(le)時(shi)序(xu)仿真(zhen)法中(zhong)由(you)負荷、新(xin)能源(yuan)出(chu)力(li)預(yu)測值的(de)(de)偶然性(xing)造(zao)成(cheng)的(de)(de)結(jie)果的(de)(de)片面性(xing)。

附圖說明

圖1是本發明提供的(de)基(ji)于隨機生產模擬的(de)新能源(yuan)并網(wang)接納能力計算方法的(de)流程圖。

具體實施方式

下面結合附(fu)圖對本發明的(de)(de)具體(ti)實(shi)施方式作(zuo)進一步的(de)(de)詳細(xi)說(shuo)明。

以(yi)(yi)(yi)下描述和附圖充(chong)分地示出本發(fa)明(ming)(ming)(ming)的(de)(de)具(ju)體(ti)實(shi)(shi)(shi)施(shi)方(fang)案(an)(an)，以(yi)(yi)(yi)使本領(ling)域(yu)的(de)(de)技術人員能夠實(shi)(shi)(shi)踐它(ta)們。其(qi)他(ta)實(shi)(shi)(shi)施(shi)方(fang)案(an)(an)可以(yi)(yi)(yi)包(bao)括結構的(de)(de)、邏輯的(de)(de)、電氣的(de)(de)、過程的(de)(de)以(yi)(yi)(yi)及其(qi)他(ta)的(de)(de)改(gai)變。實(shi)(shi)(shi)施(shi)例僅代表(biao)可能的(de)(de)變化。除非明(ming)(ming)(ming)確(que)要(yao)求(qiu)(qiu)，否(fou)則單(dan)獨的(de)(de)組件和功能是(shi)可選的(de)(de)，并且操作的(de)(de)順序可以(yi)(yi)(yi)變化。一些(xie)實(shi)(shi)(shi)施(shi)方(fang)案(an)(an)的(de)(de)部(bu)分和特(te)(te)征可以(yi)(yi)(yi)被包(bao)括在或替(ti)換其(qi)他(ta)實(shi)(shi)(shi)施(shi)方(fang)案(an)(an)的(de)(de)部(bu)分和特(te)(te)征。本發(fa)明(ming)(ming)(ming)的(de)(de)實(shi)(shi)(shi)施(shi)方(fang)案(an)(an)的(de)(de)范圍包(bao)括權(quan)利要(yao)求(qiu)(qiu)書的(de)(de)整個(ge)范圍，以(yi)(yi)(yi)及權(quan)利要(yao)求(qiu)(qiu)書的(de)(de)所有可獲得的(de)(de)等同(tong)物。在本文中，本發(fa)明(ming)(ming)(ming)的(de)(de)這(zhe)些(xie)實(shi)(shi)(shi)施(shi)方(fang)案(an)(an)可以(yi)(yi)(yi)被單(dan)獨地或總(zong)地用術語“發(fa)明(ming)(ming)(ming)”來表(biao)示，這(zhe)僅僅是(shi)為了(le)方(fang)便，并且如果(guo)事實(shi)(shi)(shi)上公開了(le)超過一個(ge)的(de)(de)發(fa)明(ming)(ming)(ming)，不是(shi)要(yao)自動地限制該應(ying)用的(de)(de)范圍為任何單(dan)個(ge)發(fa)明(ming)(ming)(ming)或發(fa)明(ming)(ming)(ming)構思。

本發(fa)明提(ti)供(gong)了一種基于(yu)隨(sui)機(ji)生產(chan)模擬(ni)的新能源并網接(jie)納能力計算(suan)方法，將序(xu)列運(yun)算(suan)運(yun)用(yong)于(yu)含(han)風電(dian)電(dian)力系(xi)統的隨(sui)機(ji)生產(chan)模擬(ni)，充分考慮風電(dian)的隨(sui)機(ji)性和(he)不確定性，可定量(liang)算(suan)出研究時 間段內(nei)的風電(dian)接(jie)納電(dian)量(liang)及其離散序(xu)列、棄風電(dian)量(liang)及其離散序(xu)列等結(jie)果，其流程圖如圖1所示(shi)，包括下述步驟：

步驟1：將研究周期內的(de)負(fu)荷和新能源時序數(shu)據分段(duan)：

第1.1步：將研究周期(qi)(一般為(wei)一年)的風電(dian)出力預(yu)測值數據、光(guang)伏出力預(yu)測值數據、風電(dian)和光(guang)伏裝機數據、負荷數據分(fen)段(duan)，可根據供(gong)(gong)熱(re)初(chu)期(qi)、供(gong)(gong)熱(re)中期(qi)、供(gong)(gong)熱(re)末期(qi)和非供(gong)(gong)熱(re)期(qi)進行分(fen)段(duan)；或(huo)(huo)求(qiu)出每個月(yue)的接納空(kong)間概率序列(lie)，再(zai)對12個月(yue)的接納空(kong)間序列(lie)進行聚類，聚為(wei)同一類的為(wei)一段(duan)；或(huo)(huo)直(zhi)接按季度/月(yue)分(fen)段(duan)。每段(duan)分(fen)別進行新(xin)能源接納能力計算。

第(di)1.2步(bu)：由于光(guang)伏(fu)發電(dian)(dian)具(ju)有天然的晝(zhou)夜交替(ti)特性，夜間光(guang)伏(fu)電(dian)(dian)站出力(li)(li)為零，當系統中(zhong)包(bao)含光(guang)伏(fu)發電(dian)(dian)時，應(ying)將1.1中(zhong)分(fen)(fen)(fen)成(cheng)的每段(duan)數據均(jun)按晝(zhou)夜再分(fen)(fen)(fen)成(cheng)白(bai)(bai)天和(he)夜晚兩小段(duan)，白(bai)(bai)天的新能源包(bao)括(kuo)(kuo)風力(li)(li)發電(dian)(dian)和(he)光(guang)伏(fu)發電(dian)(dian)，夜晚只包(bao)括(kuo)(kuo)風力(li)(li)發電(dian)(dian)，白(bai)(bai)天與(yu)夜晚的新能源接(jie)納(na)能力(li)(li)計(ji)算(suan)方法不同，應(ying)分(fen)(fen)(fen)別計(ji)算(suan)。

步驟2：系統元件的序列化建模(mo)。

經(jing)過步(bu)驟1，全(quan)年已被分成了(le)幾個(ge)時間段，每個(ge)時間段分別對系統元件序列化(hua)建模。

第2.1步：風力發(fa)電的序列化建(jian)模：

第2.1.1步：白天段的風電序列化建模。白天風電的概率分布序列gwind_day根據白天段的風力發電預測時序數據，經概率統計得到。取離散化因子為C，將風電在其變化范圍內分區，分別統計各離散化區間風電出現的頻率，作為對風電落入該離散化區間概率的估計，并計算落入每個離散化區間的所有風電出力數據的平均值；gwind_day的第(di)一行是每個區(qu)間所有(you)風(feng)電數據的平均值(zhi)，第(di)二行是風(feng)電理論發電落入該(gai)區(qu)間的概率，如下(xia)式所示：

其中，P_windday(t_day)是白天的風力發電理論預測功率，t_day表示此白天小段的第t_day個時段，gwind_day(1,i_m1)是離散概率序列第一行的第i_m1值，表示第i_m1個離散化區間內所有風電數據的平均值，gwind_day(2,i_m1)是離散概率序列第二行的第i_m1值，表示風電理論發電落入第i_m1個離散化區間的概率，為此白天段的風電時序數據落入第i_m1個離散化區間的概數，T_day為此白天段的風電時序數據總量，L_m1為序列gwind_day的長度。

步驟2.1.2：夜晚段的風電序列化建模。夜晚的風電序列化建模方法與白天相同，夜晚的風電離散概率序列gwind_night如下式所示：

其中，P_windnight(t_night)是夜晚的風力發電功率，t_nigth表示此夜晚小段的第t_nigth個時段，gwind_night(1,i_m2)是離散概率序列第一行的第i_m2值，表示第i_m2個離散化區間內所有風電數據的平均值，gwind_night(2,i_m2)是離散概率序列第二行的第i_m2值，表示風電理論發電落入第i_m2個離散化區間的概率，為此夜晚段的風電時序數據落入第i_m2個離散化區間的概數，T_night為此夜晚段的風電時序數據總量，L_m2為序列gwind_night的長度。

第(di)2.2步(bu)：光(guang)伏(fu)(fu)發(fa)電的(de)序列化建模：光(guang)伏(fu)(fu)發(fa)電具有晝夜(ye)特性，夜(ye)間光(guang)伏(fu)(fu)發(fa)電為(wei)0，白天段(duan)的(de)序列化建模方法與(yu)風電相同，其(qi)離散(san)概(gai)率(lv)序列的(de)第(di)一行是每個(ge)區(qu)間所(suo)有光(guang)伏(fu)(fu)數據(ju)的(de)平均值(zhi)，第(di)二行是光(guang)伏(fu)(fu)理論發(fa)電落入該區(qu)間的(de)概(gai)率(lv)，如下式(shi)所(suo)示：

其中，P_PV(t_day)是白天的光伏發電功率，t_day表示此白天小段的第t_day個時段，gPV(1,i_PV)是離散概率序列第一行的第i_PV值，表示第i_PV個離散化區間內所有風電數據的平均值，gPV(2,i_PV)是離散概率序列第二行的第i_PV值，表示風電理論發電落入第i_PV個離散化區間的概率，為此白天段的光伏發電時序數據落入第i_PV個離散化區間的概數，T_day為此白天段的光伏發電時序數據總量，L_PV為序列gPV的長度。

夜晚的(de)光伏出力為0，無需進行序列化建模。

第2.3步：火電機組最小技術(shu)出(chu)力的序列化建模(mo)：

因(yin)為火(huo)電機組(zu)根據日最(zui)大等效負荷確定(ding)每日開機方(fang)式，每天各(ge)個時段(duan)的火(huo)電最(zui)小(xiao)出力相 同，因(yin)此，求(qiu)解(jie)(jie)火(huo)電最(zui)小(xiao)出力時，不需要分晝夜，直(zhi)接(jie)用(yong)步驟1.1中分的全天的數據求(qiu)解(jie)(jie)。

第2.3.1步：求新能源參與火電開機的可替代容量。將新能源(風電和光伏發電)出力納入火電機組開機平衡，新能源的預測誤差為20％，將新能源出力預測值減去其裝機的20％參與火電開機；若新能源出力預測值大于其裝機容量的20％，則超出部分就是新能源的可替代容量，納入火電開機電力平衡，減少火電開機容量；否則，新能源的可替代容量為0。則本段內新能源參與火電開機的可替代容量C_{renewableenergy}(t)滿足下式：

C_{renewableenergy}(t)＝max(P_{renewableenergy}(t)-Capacity_{renewableenergy}(t)×20％,0)

P_{renewableenergy}(t)＝P_wind(t)+P_PV(t)

Capacity_{renewableenergy}(t)＝Capacity_wind(t)+Capacity_PV(t)

其中，t表示本段內的第t個時段，若段內風電和光伏發電的時序數據總量都為T，T＝T_day+T_night，0≤t≤T，P_{renewableenergy}(t)是t時段的新能源出力預測值，Capacity_{renewableenergy}(t)是t時段的新能源裝機容量，P_wind(t)是t時段的風力發電預測值，Capacity_wind(t)是t時段的風電裝機容量，P_PV(t)是t時段的光伏發電預測值，Capacity_PV(t)是t時(shi)段的光伏裝(zhuang)機容量。

第2.3.2步：求等效負荷eqload和日最大等效負荷eqload_max：C_{renewableenergy}(t)參與火電機組(zu)開機電力平衡后的等效負荷滿足下式(shi)：

eqload(t)＝load(t)-C_{renewableenergy}(t)

其中eqload(t)是t時段的等效負荷，load(t)是t時段的負荷，C_{renewableenergy}(t)是t時段的(de)新能源可替代容(rong)量(liang)；

eqload的數據總量也為T，每天的數據量為N，求出eqload每天的最大值，即為日最大等效負荷eqload_max，若此段共有D天，則eqload_max的數據總量是D，且(qie)T＝N·D；

第2.3.3步：制定火(huo)電(dian)機(ji)組每日開機(ji)方式(shi)，求出每日火(huo)電(dian)最(zui)小技術出力：

根(gen)據(ju)每日最大等效負荷和(he)系(xi)統正(zheng)備(bei)用(yong)，結合系(xi)統中的(de)火電機(ji)組參數，可依次求出每天(tian)的(de)開(kai)機(ji)方式，包括：

將電(dian)力(li)系(xi)統中的(de)必開(kai)(kai)火(huo)電(dian)機(ji)(ji)組(zu)開(kai)(kai)機(ji)(ji)，供(gong)(gong)熱期為保(bao)證供(gong)(gong)熱，有必開(kai)(kai)機(ji)(ji)組(zu)，非(fei)供(gong)(gong)熱期無必開(kai)(kai)機(ji)(ji)組(zu)；

若(ruo)等效(xiao)負荷的(de)(de)(de)當日(ri)最大值(zhi)加上電力系統正備(bei)用大于必開(kai)(kai)機(ji)組(zu)的(de)(de)(de)最大出力，則增開(kai)(kai)其(qi)余機(ji)  組(zu)；為使新(xin)能源接納電量(liang)盡(jin)可能大，在最大出力相同(tong)的(de)(de)(de)情況(kuang)下，最小(xiao)出力小(xiao)的(de)(de)(de)機(ji)組(zu)優先開(kai)(kai)機(ji)，直至電力系統中火電機(ji)組(zu)的(de)(de)(de)最大出力滿足日(ri)最大等效(xiao)負荷和系統正備(bei)用，停止增開(kai)(kai)；

所述火電機組每日開機方式用混合整數(shu)(shu)規劃模型(xing)表示的目標函數(shu)(shu)為：

minP_min(d)

其中，P_min(d)表示火電機組第d天(tian)的最小出力功率；

火電機組開(kai)機方式混合整數規(gui)劃模(mo)型的約(yue)束條件(jian)為：

(1)火電(dian)機(ji)組第d天的最(zui)小出(chu)力(li)(li)等于第d天開(kai)啟的所(suo)有火電(dian)機(ji)組最(zui)小出(chu)力(li)(li)之和；

其中，X_j(d)示第j臺機組第d天的運行狀態，為二進制變量，0表示機組停機，1則表示機組正在運行；TP_j,min(d)是第j臺火電機組第d天的最小出力功(gong)率；

(2)火電機組(zu)每日開機的(de)最(zui)大(da)出(chu)力必須保(bao)證當日的(de)負荷需求和系統(tong)備用，即(ji)：

其中，TP_j,max(d)是第j臺火電機組第d天的最大出力功率，eqload_max(d)是第d天的日最大等效負荷，P_re是系統的正備用；

(3)每種火電機(ji)組每天的(de)的(de)啟機(ji)臺數(shu)在其最大臺數(shu)和最小臺數(shu)之間，即(ji)：

S_j,min(d)≤S_j(d)≤S_j,max(d)

其中，S_j(d)是第d天的第j臺火電機組的啟機臺數，S_j,min(d)是第d天第j臺火電機組的最小啟機臺數，S_j,max(d)是(shi)第d天(tian)第j臺(tai)(tai)火電機(ji)組的最大啟機(ji)臺(tai)(tai)數；

根據所述模型依次求出火電機組每日開機方式，進而求出本段的火電機組日最小技術出力P_min，P_min的數據總量為D。

步驟2.3.4：求火電(dian)每(mei)日最小出力的概率(lv)序列。

將火電日最小出力時序數據P_min轉換為離散概率序列，序列化建模方法與風電相同，先分區間，再統計P_min落在每(mei)個(ge)區(qu)(qu)間(jian)的(de)平均值和(he)概率(lv)。其離散概率(lv)序列的(de)第一行是每(mei)個(ge)區(qu)(qu)間(jian)所有(you)最小(xiao)(xiao)出(chu)力數據的(de)平均值，第二行是最小(xiao)(xiao)出(chu)力落入該區(qu)(qu)間(jian)的(de)概率(lv)；則火電每(mei)日最小(xiao)(xiao)出(chu)力概率(lv)序列如下式(shi)所示：

其中，P_min(d)是此段內第d天的火電最小出力，是離散概率序列第一行的第值，表示第個離散化區間內所有火電最小出力數據的平均值，是離散概率序列第二行的第i_PV值，表示火電最小出力落入第個離散化區間的概率，為此段的火電最小出力時序數據落入第i_PV個離散化區間的概數，為序列gP_min的長度。

步驟2.4：新能源接納空間的序列化建(jian)模：

步驟2.4.1：白天段的新(xin)能源接納空間序列化建(jian)模：

將步驟1.2中分好的白天段的負荷時序數據減去其對應的火電最小出力數據，得到本小段的接納空間時序數據ACCOM_day，ACCOM_day的數據總量是T_day；將時序數據在其變化范圍內分區，統計接納空間時序數據落入每個區間的平均值和概率，得到白天的接納空間離散概率序列gACCOM_day，如下式所示：

式中，為此白天段的接納空間時序數據落入第i_n1個離散化區間的概數，L_n1為序列gACCOM_day的長度；

步驟2.4.2：夜晚的接納空間序列化建模方法與白天相同，夜晚的接納空間離散概率序列gACCOM_night如下式所示：

式中，為此白天段的接納空間時序數據落入第i_n1個離散化區間的概數，L_n2為序列 gACCOM_night的長度。

步驟3：序(xu)列運算求求白天段的新能源(yuan)接納能力。

系統(tong)接納(na)風電(dian)和(he)光伏時，可優先(xian)接納(na)風電(dian)，也可優先(xian)接納(na)光伏，或者按比例(li)接納(na)風電(dian)和(he)光伏，現以優先(xian)接納(na)風電(dian)為例(li)，說明交極運(yun)算(suan)求新能(neng)源(yuan)接納(na)電(dian)量的具體方法，首先(xian)求白天段的新能(neng)源(yuan)接納(na)能(neng)力。

步驟3.1：采用(yong)卷差(cha)運算(suan)確(que)定(ding)白天(tian)的新能(neng)源限電序列(lie)和限電電量，新能(neng)源剩余接納空間(jian)；

由步驟2求出的白天的風電概率序列gwind_day，序列長度為L_m1，白天的接納空間序列是gACCOM_day，長度為L_n1，風電功率值與接納空間功率值所有的組合數為L_m1·L_n1，若某一種組合中，風電的功率值是gwind_day(i_m1,1)，接納空間的功率值是gACCOM_day(i_n1,1)，則此組合記為(gwind_day(1,i_m1),gACCOM_day(1,i_n1))，其中，0≤i_m1≤L_m1，0≤i_n1≤L_n1，所述組合中風(feng)電(dian)的棄風(feng)功率為，

所述組合的概率為：

依次求出每種組合的風電棄風功率及其概率，整理后得到白天的風電限電序列y_windday，表示為：

式中，表示卷差運算。

優先(xian)接納(na)風電后剩余新能(neng)源接納(na)空間的序(xu)列z1為：

則(ze)，計算的白天(tian)段(duan)內的風(feng)電(dian)棄(qi)風(feng)電(dian)量滿足下(xia)式：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是序列y_windday的長度。風電消納結束后，若 接納空間還有剩余，則繼續接納光伏發電，光伏的限電功率離散序列y_PV滿足下式：

則，此白天段內(nei)的光伏限電電量(liang)為(wei)：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是光伏限電序列y_PV的長度。

步驟3.2：采用交極運算(suan)確定白天的新能源接(jie)納序(xu)列和電量(liang)；

任取一個組合(gwind_day(1,i_m1),gACCOM_day(1,i_n1))，因為風(feng)(feng)電(dian)(dian)消(xiao)納電(dian)(dian)力只能是風(feng)(feng)電(dian)(dian)功(gong)率(lv)值(zhi)和接納空間功(gong)率(lv)值(zhi)中的較小值(zhi)，所述(shu)組合的接納風(feng)(feng)電(dian)(dian)功(gong)率(lv)滿足下式：

所述組合的概率為

依次求出每種組合的接納風電功率值及其概率，整理后得到序列x_windday，表示為：

x_windday＝gACCOM_day⊙gwind_day

則，計算時間段(duan)的風電接納電量為：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是風電消納序列x_windday的長度。

完成風電的消納后，再進行光伏的消納，光伏的消納功率離散序列x_PV滿足下式：

x_PV＝z1⊙gPV

則，此白天段內的光伏接納電量E_xPV為：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是光伏消納序列x_PV的長度。消納(na)(na)完風電(dian)和光伏 發(fa)電(dian)后，若(ruo)接納(na)(na)空間還有剩余，需(xu)火電(dian)在最小技術出力基礎上繼(ji)續發(fa)電(dian)以滿足需(xu)求，則火電(dian)機(ji)組在最小技術出力基礎上參與優化的功率序(xu)列(lie)z2為(wei)：

第3.3步(bu)：卷和運算求白天(tian)段的(de)火電機(ji)組(zu)總發電量；

火電的最小技術出力離散序列為gP_min，長度為白天段火電機組高于最小技術出力部分的出力序列為z2，長度為L_z2，設白天段的火電總發電電力序列為w_day，長度為L_wday；對gP_min與z2的(de)任一組合其火電(dian)總發(fa)電(dian)功率為

所述組合的概率為

依次求出所有組合的火電總發電功率及其概率，整理得到序列w_day，表示為：

式中(zhong)，表示卷和運算。

則，此白天段的火電機組總發電量E_wday滿足下式：

式中，Th_day為此白天段的總小時數，是火電總出力序列w_day的長度。

步驟4：夜晚段(duan)的接納能力計算

步驟(zou)4.1：采用卷差運算確定夜晚的(de)風電棄風序列和限(xian)電電量；

由步驟2求出的夜晚的風電概率序列gwind_night，序列長度為L_m2，夜晚的接納空間序列是gACCOM_night，長度為L_n2，風電功率值與接納空間功率值所有的組合數為L_m2·L_n2，若某一種組合中，風電的功率值是gwind_night(i_m2,1)，接納空間的功率值是gACCOM_night(i_n2,1)，則此組合記為(gwind_night(1,i_m2),gACCOM_night(1,i_n2))，其中，0≤i_m2≤L_m2，0≤i_n2≤L_n2，所(suo)述組(zu)合中風(feng)電的(de)棄風(feng)功率為(wei)，

所述組合的概率為：

依次求出每種組合的風電棄風功率及其概率，整理后得到風電的限電序列y_windnight，表示為：

則，計算(suan)的夜晚段內的風電(dian)棄(qi)風電(dian)量滿足下式：

式中，Th_night為此夜晚段的總小時數，是序列y_windnight的長度。

消納完風(feng)電(dian)后，若夜晚新(xin)能源接(jie)納空間還有剩余，則火(huo)電(dian)機組在(zai)最小技(ji)術(shu)出力基(ji)礎(chu)(chu)上繼續(xu)發電(dian)以滿足需求，則火(huo)電(dian)機組在(zai)最小技(ji)術(shu)出力基(ji)礎(chu)(chu)上參(can)與優化的功(gong)率(lv)序列z3為：

步驟4.2：采用交(jiao)極運算(suan)確定(ding)夜晚的(de)風電接納電量；

任取一個組合(gwind_night(1,i_m2),gACCOM_night(1,i_n2))，因為(wei)風電(dian)消納電(dian)力(li)只能是風電(dian)功(gong)率(lv)值(zhi)和(he)接(jie)納空(kong)間功(gong)率(lv)值(zhi)中的較小(xiao)值(zhi)，所述組合的接(jie)納風電(dian)功(gong)率(lv)滿足(zu)下式：

所述組合的概率為

依次求出每種組合的接納風電功率值及其概率，整理后得到序列x_windnight，表示為：

x_windnight＝gACCOM_night⊙gwind_night

則，計算時間段的風電接納電量為：

式中，Th_night為此白天段的總小時數，是風電消納序列x_windnight的長度。

第4.3步(bu)：卷(juan)和運算求夜晚段的火電機組總發電電力序列和總發電量；

火電的最小技術出力離散序列為gP_min，長度為夜晚段火電機組高于最小技術出力部分的出力序列為z3，長度為L_z3，與白天段的求解類似，夜晚段的火電總出力序列為w_night，滿足下式：

則，此夜晚段內的火電機組總發電量E_wnight滿足下式：

式中，Th_night為此白天段的總小時數，是火電總出力序列w_night的長度；為(wei)第個(ge)離(li)散(san)化區間。

步驟5：求全周期的新(xin)能源接納(na)能力(li)。

按照步驟3和步驟4所(suo)述(shu)的方法，依次求(qiu)出步驟1中(zhong)分的每小段的風(feng)電(dian)(dian)(dian)和光伏發(fa)電(dian)(dian)(dian)的接(jie)納序(xu)列(lie)、限(xian)電(dian)(dian)(dian)序(xu)列(lie)，火電(dian)(dian)(dian)總(zong)發(fa)電(dian)(dian)(dian)序(xu)列(lie)以及風(feng)電(dian)(dian)(dian)和光伏發(fa)電(dian)(dian)(dian)的接(jie)納電(dian)(dian)(dian)量、限(xian)電(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)量，火電(dian)(dian)(dian)總(zong)發(fa)電(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)量，再將各段電(dian)(dian)(dian)量對應相加，就求(qiu)得了全年的新能源(yuan)接(jie)納電(dian)(dian)(dian)量、限(xian)電(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)量和火電(dian)(dian)(dian)總(zong)發(fa)電(dian)(dian)(dian)電(dian)(dian)(dian)量。

本發明提供的(de)基于隨機生(sheng)產(chan)模(mo)擬的(de)新(xin)能(neng)源并網接(jie)納(na)(na)能(neng)力(li)計算(suan)(suan)方(fang)法，將序列(lie)運算(suan)(suan)應用于求(qiu)(qiu)解新(xin)能(neng)源接(jie)納(na)(na)能(neng)力(li)，可(ke)(ke)(ke)求(qiu)(qiu)出(chu)計算(suan)(suan)時間段內(nei)(nei)的(de)新(xin)能(neng)源接(jie)納(na)(na)電(dian)(dian)力(li)、棄(qi)風棄(qi)光電(dian)(dian)力(li)、火(huo)(huo)電(dian)(dian)調峰電(dian)(dian)力(li)、火(huo)(huo)電(dian)(dian)總出(chu)力(li)電(dian)(dian)力(li)的(de)概率序列(lie)，并進而可(ke)(ke)(ke)求(qiu)(qiu)出(chu)計算(suan)(suan)周期內(nei)(nei)的(de)新(xin)能(neng)源接(jie)納(na)(na)電(dian)(dian)量(liang)、棄(qi)風棄(qi)光電(dian)(dian)量(liang)、火(huo)(huo)電(dian)(dian)參與優化(hua)的(de)電(dian)(dian)量(liang)、火(huo)(huo)電(dian)(dian)總發電(dian)(dian)量(liang)的(de)具(ju)體數據，可(ke)(ke)(ke)對電(dian)(dian)網新(xin)能(neng)源接(jie)納(na)(na)能(neng)力(li)做出(chu)直觀判斷。

以(yi)上實(shi)施例(li)僅用以(yi)說明(ming)本發(fa)明(ming)的(de)(de)技(ji)術方案而(er)非對(dui)其限制，盡管參照上述實(shi)施例(li)對(dui)本發(fa)明(ming)進(jin)行(xing)了(le)詳(xiang)細的(de)(de)說明(ming)，所屬領域的(de)(de)普通(tong)技(ji)術人員依然(ran)可(ke)以(yi)對(dui)本發(fa)明(ming)的(de)(de)具體實(shi)施方式進(jin)行(xing)修改或(huo)者(zhe)等同(tong)替(ti)換(huan)，這(zhe)些未脫離本發(fa)明(ming)精神和范圍的(de)(de)任何修改或(huo)者(zhe)等同(tong)替(ti)換(huan)，均在(zai)申請(qing)待批(pi)的(de)(de)本發(fa)明(ming)的(de)(de)權利要求保(bao)護范圍之(zhi)內。