(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211165205.6 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 湖北工业大 学 地址 430068 湖北省武汉市洪山区南李路 28号 (72)发明人 黄文涛　程肖达　何俊　王歆智　 罗杰　邓明辉　朱理文　于华　 张博凯　 (74)专利代理 机构 武汉科皓知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 42222 专利代理师 鲁力 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/46(2006.01)G06F 111/04(2020.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 113/04(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种基于态势感知的新型电力系统多种电 源容量规划方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于态势感知的新型电力 系统多种电源容量规划方法， 针对新型电力系统 结构特点， 基于态势感知方法建立系统容量优化 规划双层模 型。 上层模型以系统全生命周期的碳 排放量最小、 系统总成本最小为优化目标对系统 容量规划方案进行优化； 下层模 型基于上层模型 所得的规划方案集， 综合考虑系统惯 量安全域最 大、 经济性和环保性最好为优化目标对容量规划 方案进一步优化。 使得容量优化规划方案能够有 效提升系统安全稳定性的同时降低系统全生命 周期的碳 排放量和系统总成本 。 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 115422845 A 2022.12.02 CN 115422845 A 1.一种基于态 势感知的新型电力系统多种电源容 量规划方法， 其特 征在于， 包括 态势觉察阶段： 引入历史平均年负荷数据、 风速数据、 光照强度和温度数据， 时间粒度 为小时， 然后通过风 光出力模型 得到全年 风光出力； 态势理解阶段： 构建系统容量优化配置上层双目标优化模型， 上层模型包含系统年碳 排放模型、 系统总成本模型； 综合考虑系统环保性、 经济性和稳定性， 构建以系统的碳排放 量、 总成本最低， 系统惯量安全域最大为目标的下层 优化模型； 采集电力系统数据后根据建 立的上、 下层优化模型求 解后输出最佳规划方案 。 2.根据权利要求书1所述的一种基于态势感知的新型电力系统多种电源容量规划方 法， 其特征在于， 配置上层 双目标优化模型时， 根据全生命周期碳排放量和系统综合成本最低 为目标函数作为优化目标模型， 通过功 率平衡约束、 装机容 量约束、 发电机出力约束、 火电机组爬坡约束构建系统约束条件 模型； 基于支配强度的INSGA2 ‑DS算法求解考虑全生命周期内碳排放和系统综合成本的上层 优化模型， 基于约束条件， 求得基于Pareto前沿的最优方案集； 基于灰色关联度分析法(GRA)的Pareto最优解集决策方法， 利用该方法将最优方案集 输出为Pareto 最优解集与关联度值的映射， 构造容 量配置方案 ‑关联度映射 集。 3.根据权利要求书1所述的一种基于态势感知的新型电力系统多种电源容量规划方 法， 其特征在于， 配置下层优化模型时， 综合考虑系统环保性、 经济性和稳定性， 构建以系统的碳排放量、 总成本最低， 系统惯 量安全域最大为目标的下层优化模型， 通过系统惯量、 系统频率变化 率约束构建约束条件； 利用电力系统时序运行模拟方法， 基于建立的约束条件， 基于上层模型的容量配置方 案进行全年运行模拟， 生成N ‑2安全校验故障集， 提取系统极限预想故障最大发生日场景， 利用Cplex求 解下层优化模型。 4.根据权利要求书1所述的一种基于态势感知的新型电力系统多种电源容量规划方 法， 其特征在于， 还 包括 态势预测阶段： 设置不同的规划方案， 然后与本发明方法得出的规划方案进行比较， 计 算各规划方案的经济性、 环保性、 惯量安全域指标， 比较不同方案的特性， 为规划方案决策 提供有效依据。 5.根据权利要求书1所述的一种基于态势感知的新型电力系统多种电源容量规划方 法， 其特征在于， 所述全年每 个时刻的负荷为： PLO(t)， t＝1,2, …T 其中， PLO(t)为全年第t个时刻的负荷,T＝876 0表示全年时刻的数量； 步骤1所述全年每 个时刻风速为： V(t)， t＝1,2, …T 其中， V(t)为全年第t个时刻的风速大小,T＝876 0表示全年时刻的数量； 步骤1所述全年每 个时刻光照强度为： GR(t)， t＝1,2, …T 其中， GR(t)为全年第t个时刻的光照强度,T＝876 0表示全年时刻的数量； 步骤1所述全年每 个时刻温度为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115422845 A 2TR(t)， t＝1,2, …T 其中， TR(t)为全年第t个时刻的温度,T＝876 0表示全年时刻的数量； 步骤1所述全年每 个时刻的风电出力为： 式中， Pwind为风机的输出功率； vin为风机切入风速； vN为风机额定风速； vout为风机切出 风速； Pwind,N为风机额定功率； 步骤1所述全年每 个时刻的光伏出力为： 式中， Ppv为光伏电池组的输出功率； PS为标准条件下光伏电池组的输出功率； GS为标准 条件下光照强度； GR为实际条件下光照强度； γ为功率温度系数， 取为 ‑0.5％/℃； TR为实际 条件下光伏电池组温度； Tτ为参考温度值， 取为25℃。 6.根据权利要求书1所述的一种基于态势感知的新型电力系统多种电源容量规划方 法， 其特征在于， 所述系统年 碳排放模型为： 式中， Rwind、 Rpv、 RSG分别为系统全生命周期的风电、 光伏、 火电的碳排放系数； Pwind,i(t)、 Ppv,j(t)、 PSG,k(t)分别表示第i台风机、 第j台光伏电池、 第k台同步机的输出功率； Nwind、 Npv、 NSG分别为风机、 光伏电池、 同步机数量； Kwind,i、 Kpv,j、 KSG,k分别为风机、 光伏电池、 同步机组 的开关状态； 步骤2所述系统总成本模型为： 式中， Pwind、 Ppv、 PSG分别为风电站、 光伏电站、 火电站的总成本； PSG,i(t)为t时刻火电机 组i出力； Cwind,i、 Cpv,i、 CSG,i分别为单台风机、 单位光伏电池组、 单台同步机装机价格； Nwind、 Npv、 NSG分别为风机、 光伏电池组、 同步机数量； Cwind,r,i、 Cwind,m,i分别为风机替 换和维护成本； Cpv,r,i、 Cpv,m,i分别为光伏电池组替换和维护成本； CSG,r,i、 CSG,m,i分别为火电机组替换和维护 成本； Twind、 Tpv、 TSG分别为风机、 光伏电池、 火电机组的寿命周期； Tt、 r分别为项目使用时间 和折现率； ai、 bi、 ci分别为火电机组耗 量特性因子 。 7.根据权利要求书1所述的一种基于态势感知的新型电力系统多种电源容量规划方 法， 其特征在于， 所述功率平衡约束为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115422845 A 3