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申请/专利权人：国网能源研究院有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院

摘要：本发明公开了一种考虑风光跨时空互补潜力的电源规划方法及装置，所述方法包括：建立考虑风光跨时空互补潜力的区域电源双层规划模型，其中，上层规划模型用于在约束条件下进行系统供电成本最小化时的区域电源规划方案的决策，系统供电成本为系统运行成本和装机成本二者之和；下层规划模型用于计算电源规划方案下的最小系统运行成本，其中，决策变量为区域内各发电机组的小时级出力；基于人工蜂群算法和分支定界法，通过所述区域电源双层规划模型求解出最优电源规划方案。本发明可以全面、真实地反映风光发电互补潜力对电力系统规划的影响程度，利用风光与负荷在不同时间尺度下的互补性有效降低功率波动，实现多个规划方案间的经济性比选。

主权项：1.一种考虑风光跨时空互补潜力的电源规划方法，其特征在于，包括：建立考虑风光跨时空互补潜力的区域电源双层规划模型，其中，上层规划模型用于在约束条件下进行系统供电成本最小化时的区域电源规划方案的决策，系统供电成本为系统运行成本和装机成本二者之和；下层规划模型用于计算电源规划方案下的最小系统运行成本，其中，决策变量为区域内各发电机组的小时级出力；其中，建立考虑风光跨时空互补潜力的区域电源双层规划模型具体包括：将区域电源双层规划模型中的年度划分为春、夏、秋、冬4个季节，其中，每个季节选取若干典型场景代表季节新能源出力的不确定性，并将每个典型场景划分为24小时；根据公式1-6建立考虑风光跨时空互补潜力的区域电源双层规划模型：F＝minI+O公式1；其中，I为系统装机成本，O为系统运行成本； 其中，t为水平年，T为规划周期长度，r为规划期折现率，m为电源类型，表示电源m水平年t单位装机成本，表示电源m水平年t新增装机容量； 其中，Mt、Ft、Et分别表示水平年t的运维成本、燃料成本和排放成本； 其中，Mt,m表示水平年t电源m单位功率运维成本，j为季节，S为风光出力场景集合，s为一个风光出力场景，n为时段，ρt,j,s表示水平年t季节j场景s发生的概率，为水平年t电源m季节j场景s时段n的出力大小； 其中，fm表示电源m单位发电燃料成本； 其中，em表示电源m单位发电排放成本；所述约束条件具体包括：根据公式7确定的能源资源约束：即在规划周期内，能源资源禀赋约束电源装机规模的上限： 其中，表示电源m装机规模上限；根据公式8确定的风光小时互补潜力约束： 其中，βhour表示风光小时互补潜力阈值，Pt,j,s,n表示水平年t电源m季节j场景s时段n的出力大小；ωt,j,s表示水平年t季节j场景s小时净负荷的均值，其表达为 根据公式10-14确定的风光日互补潜力约束： 其中，βday表示风光日互补潜力阈值，表示水平年t风电在季节j场景s的累积发电量，表示水平年t太阳能发电在季节j场景s的累积发电量，Pt,j,s表示水平年t季节j场景s的累积用电量；ωt,j表示水平年t季节j日净电量的均值；根据公式15-19确定的风光季度互补潜力约束： 其中，βseason表示季度互补潜力阈值，表示水平年t风电在季节j的累积发电量，表示水平年t太阳能发电在季节j的累积发电量，Pt,j表示水平年t季节j的累积用电量；ωt表示水平年t年季度净电量的均值；根据公式20-24确定的水能季度互补潜力约束： 其中，Wt表示水平年t区域总可用水量；Qt,水,j表示水平年t季节j的发电耗水量；Wt,水,j表示水平年t季节j的弃水量；qt,j,s,n、wt,j,s,n分别表示水平年t季节j场景s时段n的发电耗水量、弃水量；η表示水电平均能量转换系数；分别表示水平年t季节j的水量调节上下限；根据公式25确定的发电用煤约束： 其中，ζ煤表示平均发电煤耗，Coalt表示水平年t区域发电用煤上限；根据公式26确定的发电用气约束； 其中，ζ气表示平均发电气耗，Gast表示水平年t区域发电用气上限；根据公式27确定的功率平衡约束： 根据公式28确定的系统备用约束： 其中，CRti表示机组i在水平年t的备用容量，γt表示水平年t系统的备用率，Pmax,t表示水平年t系统的最大负荷；基于人工蜂群算法和分支定界法，通过所述区域电源双层规划模型求解出最优电源规划方案，具体包括：步骤1，利用人工蜂群算法生成区域电源规划初始方案；步骤2，分别根据公式8、公式10和公式15计算各电源规划方案对应的季节、日、小时不同时间尺度下的风光互补潜力；步骤3，针对步骤1中的电源规划初始方案，判断各电源规划方案是否满足风光互补潜力的约束条件公式8、公式10和公式15，对不满足互补潜力约束的蜜源赋小的适应度值；步骤4，将满足风光互补潜力约束的电源规划方案传入下层规划中，利用分支定界法求解下层规划模型，计算得到系统运行成本；步骤5，将所述系统运行成本返回到所述区域电源双层规划模型的上层规划模型，根据装机成本和系统运行成本计算系统供电成本，利用区域供电成本构造适应度函数，基于人工蜂群算法对电源规划方案寻优；步骤6，判断人工蜂群算法是否收敛，若收敛，则以适应度最大的个体对应的解作为所述区域电源双层规划模型的解；否则，更新蜜源，返回步骤2；步骤7，根据所述区域电源双层规划模型的解，确定最优电源规划方案。

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