[发明专利]市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置在审

专利信息
申请号: 202210068009.0 申请日: 2022-01-20
公开(公告)号: CN114444915A 公开(公告)日: 2022-05-06
发明(设计)人: 葛毅;夏天;李冰洁;胡晓燕;刘国静;李琥;史静;袁晓昀 申请(专利权)人: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;清华大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/46
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 黄德海
地址: 210000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 市场环境 电力系统 新能源 成本 计算方法 装置
【说明书】:

本申请公开了一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置,其中,方法包括:利用预设的随机机组组合模型获取电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本;利用预设的第一确定性机组组合模型获取电力系统的第二全年市场出清结果和运行成本;将电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组,并利用预设的第二确定性机组组合模型获取目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本;根据上述全年市场出清结果和运行成本进行对比,并基于对比结果计算电力系统的新能源消纳成本。由此,解决了相关技术侧重于计算电力系统新能源装机增加后总体运行成本的变化,导致电力系统难以直接量化新能源出力不确定性和不可控性引起的消纳成本的技术问题。

技术领域

本申请涉及电力系统运行技术领域,特别涉及一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置。

背景技术

在碳达峰碳中和目标下,我国电力系统中风电光伏等新能源装机容量占比不断上升。新能源与传统火电机组相比,出力具有不确定性和不可控性,因此,在制定电力系统日运行方式时,新能源出力的不确定性使得电力系统必须预留更多调节能力,应对大量可能出现的新能源出力场景,导致运行方式的经济性下降。此外,新能源机组的出力的不可控性导致新能源为电力系统提供电量时,其出力曲线主要由不可控的风速、太阳辐照等外部气象条件决定,而不像传统的火电机组可以在一定范围内提供灵活可控的出力曲线。

新能源出力的不确定性和不可控性增加了电力系统额外的运行成本,即新能源消纳成本。新能源消纳成本计算对于电力系统低碳转型成本估计,电价政策和分摊规则的制定具有重要的意义。随着我国电力市场建设不断推进,电力系统运行方式将逐步由计划方式决定转换为由市场出清决定。因此,研究市场环境下电力系统新能源消纳成本计算具有重要的意义。

相关技术中,在新能源电力系统运行和消纳成本计算方面已经具有一些研究成果。在新能源电力系统运行方面,相关技术主要采取确定性优化方法或随机优化、鲁棒优化等不确定性优化方法,确定电力系统的运行方式。在电力系统新能源成本计算方面,相关技术通常采取电力系统运行模拟方法,考察电力系统中增加新能源装机后,电力系统运行成本的变化,进而测算新能源的度电成本。

然而,相关技术主要关注电力系统新能源装机增加后总体运行成本的变化,而非系统应对新能源出力不确定性和不可控性带来的消纳成本。因此,对于一个给定的电力系统,如何测算的新能源不确定性和不可控性引起的消纳成本,当前仍缺乏直接有效的方法,亟需解决。

申请内容

本申请提供一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置,以解决相关技术侧重于计算电力系统新能源装机增加后总体运行成本的变化,而非系统应对新能源出力不确定性和不可控性带来的消纳成本,导致电力系统难以直接量化新能源出力不确定性和不可控性引起的消纳成本的技术问题。

本申请第一方面实施例提供一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法,包括以下步骤:利用预设的随机机组组合模型获取电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本,其中,所述随机机组组合模型由新能源不确定性和出力曲线不可控性的实际场景建立;利用预设的第一确定性机组组合模型获取所述电力系统的第二全年市场出清结果和运行成本,其中,所述第一确定性机组组合模型由新能源不存在不确定性的虚拟场景建立;将所述电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组,并利用预设的第二确定性机组组合模型获取所述目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本,其中,所述第二确定性机组组合模型由可控机组不存在不确定性的虚拟场景建立;以及将所述第一全年市场出清结果和运行成本、所述第二全年市场出清结果和运行成本和所述第三全年市场出清结果和运行成本进行对比,并基于对比结果计算所述电力系统的新能源消纳成本。

可选地,在本申请的一个实施例中,在利用所述预设的随机机组组合模型获取所述电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本之前,还包括:基于可再生能源机组出力的不确定性,通过预设采样方式设置多个作为实际场景的可再生能源出力场景;估计每个可再生能源出力场景出现的概率,并基于考虑不确定性的规划问题建立考虑多场景的所述随机机组组合模型。

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