新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法与系统

摘要

本发明提供新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法及系统，该方法包括获取新能源与超大规模储能联合电站中新能源出力和储能系统运行数据，进行标准化处理；进行层次聚类分析；采用对获取的联合电站的时序数据进行层次聚类分析，对大量的特征数据向量进行逐层合并成簇，并生成典型特性运行及各自权重。能够从海量新能源与超大规模储能联合电站运行数据中提取具有代表性的运行特性结果，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为储能电站能量管理与调控策略制定等提供依据，对电力系统中机组、储能系统、输电线路投资具有指导意义。

说明书

技术领域

本发明属于电气工程领域，主要涉及一种新能源与超大规模电池储能联合电站出力特性分析与系统。

背景技术

目前能源消费结构向清洁低碳加快转变，新能源担当主力能源是未来主导发展方向。然而，现实情况中资源禀赋和用能负荷不均衡，加之新能源的时空不匹配，新能源中的风电与光伏大规模接入电网，其波动性和间歇性给电网带来的影响也被日趋放大。电网的调峰、消纳压力巨大，需要更多灵活性资源为电力系统的安全稳定高效运行提供必要支撑。新能源和大规模电池储能系统的有机结合可以发挥大规模储能系统具备的双向特性，通过能量吞吐实现新能源出力的时空转移，在减少二氧化碳排放、促进新能源消纳的同时提供电网需要的必要支撑，是未来电网的必然发展方向。

随着新能源和超大规模储能的组合已逐渐成为能源行业的共识，新能源与超大规模电池储能联合电站的逐渐普及，如何在保证电量供需平衡的情况下使联合电站的经济性更优，如何根据一年四季中电量使用的变化规律，合理调整新能源出力和储能电站出力等，对于电站的建设和管理至关重要，但是现有技术中，大多关注这些问题的表面，并没有注意到，解决问题的根本在于对联合电站的出力特性的分析，因此需要我们对联合电站的出力特性进行重点分析，满足现阶段联合电站投资运行的迫切需要。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提出了一种新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法，能够从海量新能源出力数据与储能系统运行数据中提取具有代表性的出力情况及其对应权重，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

本发明提出一种新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法，包括获取新能源与超大规模储能联合电站中新能源出力与储能系统的出力数据，进行标准化处理；在标准化处理后的数据中，提取出力特征向量，计算各出力特征向量间的欧式距离；将欧式距离接近的出力特征向量合并为一个簇；计算各簇间距离，将距离接近的簇进行合并，形成新簇，继续计算各新簇之间的距离或新簇与原簇间的距离并合并，直至到达一个包含所有元素的根节点聚类；根据聚类过程中，各数据节点关系，生成出力特征数据集合的系统树图；根据系统树图，得出各出力特征数据集合及其各自对应的权重，作为出力特性分析结果。

在本实施例提供的新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法中，采用对获取的新能源与超大规模储能联合电站出力数据进行层次聚类分析，对大量的出力特征向量进行逐层合并成簇，可以得到各种典型出力特性下的联合出力及其各自对应权重，能够从海量新能源出力数据与储能系统运行数据中提取具有代表性的典型出力特性及其对应权重，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

优选的，所述出力数据获取时，以年度为单位，提取新能源与超大规模储能联合电站的新能源出力数据与储能系统的出力数据。本实施例中，在获取时序数据时，以年度为单位，联合电站的运行数据，经过层次聚类分析后可以得到该年度中的典型出力特性及其各自对应权重。按照一年四季的时序变化，研究新能源与超大规模储能联合电站的出力特性，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

在上述实施例中优选的，所述标准化处理，包括对年度新能源与超大规模储能联合电站新能源出力数据和储能系统出力数据进行求和，并对二者之和采用均方差公式进行归一化处理。

在上述实施例中优选的，所述出力特征向量为标准化处理后的新能源与超大规模储能联合电站的新能源出力数据和储能系统出力数据之和。

在上述实施例中优选的，所述各簇间距离采用平均连接法计算得出。

本发明还提供一种新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析系统，数据处理模块，用于提取新能源与超大规模储能联合电站中新能源和储能系统的出力数据，进行标准化处理；特征向量计算模块，用于在标准化处理后的数据中，提取出力特征向量，并计算各出力特征向量间的欧式距离；层次聚类分析模块，用于根据计算得出的欧氏距离，将距离接近的出力特征向量合并为一个簇；计算各簇间距离，将距离接近的簇进行合并，形成新簇，继续计算各新簇之间的距离或新簇与原簇间的距离并合并，直至到达一个包含所有元素的根节点聚类；运行特性结果输出模块，根据聚类过程中，生成出力特征数据集合的系统树图，根据系统树图，得出各出力特征数据集合及其各自对应的权重，作为出力特性分析结果。

在本实施例提供的新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析系统中，采用对获取的联合电站的时序数据进行层次聚类分析，对大量的出力特征向量进行逐层合并成簇，可以得到典型出力特性及其各自对应权重，能够从海量年新能源出力数据与储能系统出力数据中提取具有代表性的典型出力特性及其对应权重，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

在上述任意一项实施例中优选的，所述数据处理模块中包括数据提取单元和标准化处理单元；所述数据提取单元用于以年度为单位，提取新能源与超大规模储能联合电站的新能源出力与储能系统的出力数据。

在上述任意一项实施例中优选的，所述标准化处理单元用于采用均方差公式对提取的新能源与超大规模储能联合电站中新能源出力数据和储能系统出力数据之和进行归一化处理。

在上述任意一项实施例中优选的，所述特征向量计算模块，用于提取出力特征向量，所述出力特征向量为标准化处理后的新能源与超大规模储能联合电站中新能源出力数据和储能系统出力数据之和。

在上述任意一项实施例中优选的，所述层次聚类分析模块包括出力特征向量合并模块和簇合并模块；所述出力特征向量合并模块根据各特征向量间的欧式距离，将欧式距离接近的特征向量合并为一个簇；所述簇合并模块，根据各簇间平均连接距离，将距离相近的簇，合并为一个新簇，继续计算各新簇之间的距离或新簇与原簇间的距离并合并，直至形成一个包含所有元素的根节点聚类。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析系统的结构框图；

图中：1、数据处理模块；101、数据提取单元；102、标准化处理单元；2、特征向量计算模块；3、层次聚类分析模块；301、出力特征向量合并模块；302、簇合并模块；4、典型出力特性输出模块。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。

如图1所示，本发明提出新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法，包括以下步骤：

S1、获取新能源与超大规模储能联合电站的运行数据，其中，运行数据为，以年度为单位的，新能源出力与储能系统的出力数据；进行标准化处理；

在本实施例中，在获取时序数据时，以年度为单位联合电站的运行数据，经过层次聚类分析后可以得到该年度中的运行特性结果及其各自对应权重。对新能源和超大规模储能电站的出力特性进行分析提炼，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑。

进行标准化处理包括提取新能源与超大规模储能联合电站运行数据中的新能源出力数据与储能系统出力数据；对二者求得的和做数据标准化处理；通过均方差归一化将步骤1中新能源出力数据与储能系统出力之和做标准化处理得到新的分布，减弱异常值的影响，标准化处理公式如式(1)所示。

其中，Xi为新能源或超大规模储能系统出力的原始时序数据，μ为数据均值，σ为数据标准差。

S2、在标准化处理后的数据中，提取出力特征向量，计算各出力特征向量间的欧式距离；还包括将标准化处理后的新能源与超大规模储能联合电站的新能源出力与储能系统出力之和作为出力特征向量；

S3、将欧式距离相近的出力特征向量合并为一个簇，生成新的特征数据集合；

S4、计算各簇间距离，将距离接近的簇进行合并，形成新簇，继续计算各新簇之间的距离或新簇与原簇间的距离并合并，直至到达一个包含所有元素的根节点聚类；

在上述实施例中优选的，所述各特征向量间的距离，为标准化后各数据间欧氏距离；所述簇间距离，采用平均连接法计算各簇间距离得出。

标准化后各数据间欧氏距离进行求算，公式如式(2)所示，对其进行比较，将距离最近的数据合并为一个簇。

D(x

得到的各数据与簇间距离进行重新求算，簇间距离可通过公式如式(3)计算，得到平均连接法下各簇间距离；

平均连接法距离计算公式如下式(3)所示

其中，x

S5、根据聚类过程中，各数据节点关系，生成出力特征数据集合的系统树图；

S6、根据系统树图，得出各出力特征数据集合及其各自对应的权重，作为出力特性分析结果；由于采用上述提取方法，所以本发明可以对新能源与超大规模储能联合电站出力特性进行分析。更贴合未来电网中新能源+储能系统有机结合的形式。

在本实施例提供的新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析方法中，采用对获取的联合电站时序出力数据进行层次聚类分析，对大量的特征数据向量进行逐层合并成簇，可以得到运行特性结果及其各自对应权重，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

本发明还提供新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析系统，用于实施上述方法，包括数据处理模块1，新能源与超大规模储能联合电站中新能源和储能系统的出力数据，进行标准化处理；特征向量计算模块2，用于在标准化处理后的数据中，提取特征数据向量，并计算各特征向量间的欧式距离；

需要说明的是，所述数据处理模块1中包括数据提取单元101和标准化处理单元102；所述数据提取单元101用于以年度为单位，提取联合电站的运行数据，所述运行数据包括年度新能源与超大规模储能联合电站的新能源的出力与储能系统出力数据。所述标准化处理单元102，

所述标准化处理单元用于采用均方差公式对提取的新能源与超大规模储能联合电站中新能源出力数据和储能系统出力数据之和进行归一化。

所述特征向量计算模块2，用于提取特征数据向量，所述特征数据向量为标准化处理后的新能源与超大规模储能联合电站中新能源出力数据和储能系统出力数据之和。

层次聚类分析模块3，用于根据计算结果，将距离接近的出力特征向量合并为一个簇，生成新的特征数据集合；计算各簇间距离，将距离接近的簇进行合并，更新特征数据集合并重复；直至到达一个包含所有元素的根节点；所述层次聚类分析模块3包括特征向量合并模块301和簇合并模块302；所述特征向量合并模块301根据各特征向量间的欧氏距离，将欧氏距离接近的特征向量合并为一个簇；所述簇合并模块302，根据平均连接法计算得出的各簇间距离，将距离相近的簇，合并为一个新簇，继续计算各新簇之间的距离或新簇与原簇间的距离并合并，直至形成一个包含所有元素的根节点聚类。

运行特性结果输出模块4，运行特性结果输出模块，根据聚类过程中，生成出力特征数据集合的系统树图，根据系统树图，得出各出力特征数据集合及其各自对应的权重，作为出力特性分析结果。

在本实施例提供的新能源与超大规模储能联合电站出力特性分析系统中，采用对获取的新能源与超大规模储能联合电站的时序数据进行层次聚类分析，对大量的特征数据向量进行逐层合并成簇，可以得到运行特性结果及其各自对应权重，为新能源与超大规模储能联合电站出力特性进行分析。同时，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

层次聚类法属于无监督学习方法，应用层次聚类法对新能源与超大规模储能联合电站出力数据分类，可以得到运行特性结果及其对应权重，为保障年度、月度及日前等不同时序周期的电力电量平衡、机组出力与开停机计划制定等提供必要技术支撑，为电力系统中机组、储能系统、输电线路投资带来一定指导意义。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。