一种风电参与系统调频价值评估方法及系统

摘要

本申请示出一种风电参与系统调频价值评估方法及系统，通过获取风电调频潜力指标；根据风电调频潜力指标构建评价矩阵；将评价矩阵进行线性化处理，得到线性化后的评价矩阵；获取线性化后的评价矩阵的理想方案矩阵；根据灰色关联分析法获取理想方案矩阵的关联系数矩阵，将关联系数矩阵根据前景理论得到前景值矩阵；根据前景值矩阵获取最优权重优化模型；对最优权重模型执行内点法，以得到风电参与系统调频价值排序结果，排序结果用于评估风电参与系统调频价值。本申请示出的方法及系统，通过充分考虑风电调频潜力特性来精确衡量风电参与调频的适合程度和贡献程度，进而真实反映风电参与系统的调频潜力，实现了调频价值的量化分析及分级。

说明书

技术领域

本申请涉及电力系统技术领域，具体涉及一种风电参与系统调频价值评估方法及系统。

背景技术

为了应对日益严峻的供需不平衡问题，发电调频侧资源受到越来越多的重视，随着有功控制策略的改进，风电调频潜力愈发凸显其价值。然而，由于风电出力受风速等外界因素影响，具有明显的随机性，因此增加了调频风险和电网运行压力。

现有技术无法对风电参与系统的调频价值进行评估，因此亟需提供一种能够评估风电调频价值的方法及系统，对不同风电渗透率场景下的风电调频潜力价值建立评估指标体系，以合理评估风电参与系统的调频价值，进而保障电网安全。

发明内容

本申请实施例提拱了一种风电参与系统调频价值评估方法，能够通过充分考虑风电调频潜力特性来精确衡量风电参与调频的适合程度和贡献程度，进而真实反映风电参与系统的调频潜力，实现了调频价值的量化分析及分级。

第一方面，本申请示出了一种风电参与系统调频价值评估方法，所述方法包括：获取风电调频潜力指标；根据所述风电调频潜力指标构建评价矩阵；将所述评价矩阵进行线性化处理，得到线性化后的评价矩阵；获取所述线性化后的评价矩阵的理想方案矩阵；根据灰色关联分析法获取所述理想方案矩阵的关联系数矩阵，将所述关联系数矩阵根据前景理论得到前景值矩阵；根据所述前景值矩阵获取最优权重优化模型；对所述最优权重模型执行内点法，以得到风电参与系统调频价值排序结果，所述排序结果用于评估风电参与系统调频价值。

在一些实施例中，所述获取风电调频潜力指标包括：成本型指标和效益型指标，所述成本型指标包括：平均备用功率p

其中，p

所述平均能量转化效率p

其中，p

风电机发电占比p

其中，p

所述风电出力波动率p

其中，σ为风电机输出功率标准差；μ为对应均值；

所述

备用功率转化系数p

其中，P

所述风电机组调频能力系数p

其中，ω、ωmax和ωmin别为风电机组在当前转速、额定转速值和最小转速，k为常数；

所述调频参与概率p

其中，D

在一些实施例中，根据所述风电调频潜力指标构建评价矩阵，包括：根据至少一组所述风电调频潜力指标构建评价矩阵；其中，将所述评价矩阵中第i(i为大于0的正整数)组的第j(j为大于0的正整数)个风电调频潜力指标记录为X

在一些实施例中，将所述评价矩阵进行线性化处理，得到线性化后的评价矩阵，包括：当所述风电调频潜力指标X

其中，Z

当所述风电调频潜力指标X

其中，Z

在一些实施例中，获取所述线性化后的评价矩阵的理想方案矩阵，包括：

获取所述线性化后的评价矩阵的正理想方案矩阵和负理想方案矩阵；

其中，所述正理想方案矩阵为：

S

所述负理想方案矩阵为：

S

所述正理想方案矩阵中第j个风电调频潜力指标r

r

所述负理想方案矩阵中第j个风电调频潜力指标r

r

在一些实施例中，所述根据灰色关联分析法获取所述理想方案矩阵的关联系数矩阵，包括：将所述正理想方案矩阵中的r

在所述正理想方案矩阵中，将所述r

在所述负理想方案矩阵中，将所述r

在一些实施例中，所述将所述关联系数矩阵根据前景理论得到前景值矩阵，包括：

获取所述关联系数矩阵中的最优理想点关联系数矩阵和所述关联系数矩阵中最劣理想点的关联系数矩阵；

获取所述最优理想点的关联系数矩阵的正前景值矩阵和负前景值矩阵，以及所述最劣理想点的正前景值矩阵和负前景值矩阵；

其中，将所述关联系数矩阵转化为正前景值矩阵和负前景值矩阵的方法包括：

将所述关联系数矩阵中ζ

其中，α和β分别表示风险偏好系数和风险规避系数，θ为损失态度系数；

在一些实施例中，根据所述前景值矩阵获取最优权重优化模型，包括：

根据所述前景值矩阵获取综合前景值矩阵；所述综合前景值矩阵为所述正前景值矩阵与所述负前景值矩阵之和；

根据所述综合前景值矩阵的权重建立最优权重优化模型，

其中，根据所述前景值矩阵获取综合前景值矩阵的方法为：

其中，π

根据所述综合前景值矩阵建立最优化权重模型的方法为：

其中，w

在一些实施例中，所述根据所述前景值矩阵获取综合前景值矩阵，包括：

获取面临收益的决策权重和面临损失的决策权，其公式为：

其中，，π

第二方面，本申请示出了一种风电参与系统调频价值评估系统，所述系统包括：

指标获取模块，所述指标获取模块用于获取风电调频潜力指标；

矩阵构建模块，所述矩阵构建模块用于根据所述风电调频潜力指标构建评价矩阵；将所述评价矩阵进行线性化处理，得到线性化后的评价矩阵；获取所述线性化后的评价矩阵的理想方案矩阵；根据灰色关联分析法获取所述理想方案矩阵的关联系数矩阵，将所述关联系数矩阵根据前景理论得到前景值矩阵；根据所述前景值矩阵获取最优权重优化模型；

排序模块，所述排序模块用于对所述最优权重模型执行内点法，以得到风电参与系统调频价值排序结果，所述排序结果用于评估风电参与系统调频价值。

这样，本申请示出的一种风电参与系统调频价值评估方法及系统，能够综合考虑风电参与系统调频潜力的特征指标，通过改进效用函数的方式，从不同风电渗透率场景下建立风电调频潜力价值评估体系，通过充分考虑风电调频潜力特性来精确衡量风电参与调频的适合程度和贡献程度，进而真实反映风电参与系统的调频潜力，实现了调频价值的量化分析及分级，对保障电网安全具有重要意义。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例示出的一种风电参与系统调频价值评估方法步骤示意图；

图2示出了本申请实施例中不同场景下样本风机的调频潜力结果图；

图3是本申请实施例示出的一种风电参与系统调频价值评估方法流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面结合附图对本申请实施例中的技术方案作详细的说明。

本申请以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请实施例的限制。如在本申请实施例的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括复数表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。此外，术语“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系；例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本申请示出了一种风电参与系统调频价值评估方法，包括：

S101，获取风电调频潜力指标；所述风电调频潜力指标用于表征风电调频潜力。

在一种实现方式中，所述获取风电调频潜力指标包括：成本型指标和效益型指标，所述成本型指标包括：平均备用功率p

需要注意的是，所述成本型指标数值越小则价值越高，所述效益型指标数值越大则价值越高。

所述平均备用功率p

其中，p

所述平均能量转化效率p

其中，p

风电机发电占比p

其中，p

所述风电出力波动率p

其中，σ为风电机输出功率标准差；μ为对应均值；

所述备用功率转化系数p

其中，P

所述风电机组调频能力系数p

其中，ω、ωmax和ωmin别为风电机组在当前转速、额定转速值和最小转速，k为常数；

所述调频参与概率p

其中，D

在一种实现方式中，通过数据采集与监视控制系统(Supervi sory Control AndData Acquisition，SCADA)获取风电调频潜力指标。

图2示出了本申请实施例中不同场景下样本风机的调频潜力结果图，以高、中、低风速区三台风机的PCS和CCS减载模式的数据作为测试样本，其中，高、中、低风速区平均风速分别为11.2m/s，8.3m/s，6.5m/s；采样时间为1h，PCS减载水平为5％，CCS模式减载为30kW；该条件下获取的风电调频潜力指标如表1所示。

表1原始测试数据样本

S102，根据所述风电调频潜力指标构建评价矩阵；

根据所述风电调频潜力指标构建评价矩阵，包括：

根据至少一组所述风电调频潜力指标构建评价矩阵；

其中，将所述评价矩阵中第i(i为大于0的正整数)组的第j(j为大于0的正整数)个风电调频潜力指标记录为X

在一种实现方式中，以上述表1中获取到的风电调频潜力指标为例，根据风电调频潜力指标构建的评价矩阵如下：

S103，将所述评价矩阵进行线性化处理，得到线性化后的评价矩阵；

在一些实施例中，当所述风电调频潜力指标X

其中，Z

当所述风电调频潜力指标X

其中，Z

以上述实施例中的评价矩阵为例，该矩阵中前6列的数值均按照成本型指标的线性化公式进行转换，第7列的数值均按照效益性指标的数值转换，以得到线性化后的评价矩阵。

S104，获取所述线性化后的评价矩阵的理想方案矩阵；

在一些实施例中，获取所述线性化后的评价矩阵的正理想方案矩阵和负理想方案矩阵；

其中，所述正理想方案矩阵为：

S

所述负理想方案矩阵为：

S

所述正理想方案矩阵中第j个风电调频潜力指标r

r

所述负理想方案矩阵中第j个风电调频潜力指标r

r

其中，n(n为大于0的正整数)为风机数量，m(m为大于0的正整数)为风电调频潜力指标数量。

S105，根据灰色关联分析法获取所述理想方案矩阵的关联系数矩阵；

在一些实施例中，将所述正理想方案矩阵中的r

在所述正理想方案矩阵中，将所述r

在所述负理想方案矩阵中，将所述r

S106，将所述关联系数矩阵根据前景理论得到前景值矩阵；

在一些实施例中，获取所述关联系数矩阵中的最优理想点关联系数矩阵和所述关联系数矩阵中最劣理想点的关联系数矩阵；

获取所述最优理想点的关联系数矩阵的正前景值矩阵和负前景值矩阵，以及所述最劣理想点的正前景值矩阵和负前景值矩阵；

其中，将所述关联系数矩阵转化为正前景值矩阵和负前景值矩阵的方法包括：

将所述关联系数矩阵中ζ

其中，α和β分别表示风险偏好系数和风险规避系数，θ为损失态度系数。

需要注意的是，上述公式采用基于效用曲线的改进前景理论，根据风电渗透率较大，选取不同前景理论模型系数，以构建前景理论模型，上式实质为第i台风机对应的前景效用价值函数。

在一可行性实施例中，当处于风电渗透率较大场景下时，对应调频需求增大，因此选取冒险型前景理论系数，α＝β＝0.88；θ＝2.25；当处于风电渗透率适中场景下时，选取中间型的前景理论系数，α＝β＝1；θ＝2.25；当处于风电渗透率较低场景下时，系统调频需求不高场景下选取保守型前景理论系数，α＝β＝1.21；θ＝2.25。

S107，根据所述前景值矩阵获取最优权重优化模型；

在一些实施例中，根据所述前景值矩阵获取综合前景值矩阵；所述综合前景值矩阵为所述正前景值矩阵与所述负前景值矩阵之和；

根据所述综合前景值矩阵的权重建立最优权重优化模型，

其中，根据所述前景值矩阵获取综合前景值矩阵的方法为：

其中，π

根据所述综合前景值矩阵建立最优化权重模型的方法为：

其中，w

获取面临收益的决策权重和面临损失的决策权，其公式为：

其中，，π

S108，对所述最优权重模型执行内点法，以得到风电参与系统调频价值排序结果，所述排序结果用于评估风电参与系统调频价值。

图3为本申请实施例中一种风电参与系统调频价值评估方法流程示意图，该示意图体现了不同场景的评估风电参与系统调频价值评估流程，具体执行方式与上述方法步骤相对应。

本申请还提供了一种风电参与系统调频价值评估系统，所述系统包括：

指标获取模块，所述指标获取模块用于获取风电调频潜力指标；

矩阵构建模块，所述矩阵构建模块用于根据所述风电调频潜力指标构建评价矩阵；将所述评价矩阵进行线性化处理，得到线性化后的评价矩阵；获取所述线性化后的评价矩阵的理想方案矩阵；根据灰色关联分析法获取所述理想方案矩阵的关联系数矩阵，将所述关联系数矩阵根据前景理论得到前景值矩阵；根据所述前景值矩阵获取最优权重优化模型；

排序模块，所述排序模块用于对所述最优权重模型执行内点法，以得到风电参与系统调频价值排序结果，所述排序结果用于评估风电参与系统调频价值。

应理解，在本申请实施例的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对实施例的实施过程构成任何限定。

本说明书的各个部分均采用递进的方式进行描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点介绍的都是与其他实施例不同之处。尤其，对于装置和系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例部分的说明即可。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。