一种预留爬坡能力情况下的机组受限容量评估方法及装置

    公开(公告)号:CN115796452A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211499371.X

    申请日:2022-11-28

    Abstract: 本发明公开了一种预留爬坡能力情况下的机组受限容量评估方法及装置,该方法包括:获取市场出清结果,包括:电价数据、出力数据和爬坡速率;根据所述电价数据,确定应调用容量的报价段集合;根据报价段集合、出力数据和爬坡速率,获取机组最大出力,并根据机组最大出力和电价数据,结合机组实际出力计算并输出受限容量。采用本发明实施例,通过市场出清结果中的电价数据选出应调用容量的报价段集合;通过该报价段集合、出力数据和爬坡速率,确定机组最大出力,并结合机组实际出力可实现对机组因预留爬坡能力造成的受限容量的评估;此外,通过报价段集合和爬坡速率等数据,综合考虑到调用出力、爬坡出力等因素,进一步提高了评估的准确性。

    一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统

    公开(公告)号:CN115459360A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211148228.6

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明涉及电力运行技术领域,尤其涉及一种基于风力发电功率品质的备用容量配置方法及系统,包括:根据风力机组的出力性能,将风力发电功率划分为若干风力发电功率品质层;对获取的历史气象因子和历史风力发电数据进行聚类分析,确定相似日;根据相似日的历史风力发电数据,确定各风力发电功率品质层的发电置信系数;根据发电置信系数,确定各风力发电功率品质层无法出力的风险度,以配置各风力发电功率品质层的备用容量,并获取所述相似日所需配置的总备用容量。本发明考虑了风力机组出力的波动情况,通过划分品质层完成备用容量的配置,解决了大规模的新能源波动会导致备用不足而出现切负荷情况的问题,提高了运行可靠性。

    一种考虑新能源机组的现货市场出清方法及系统

    公开(公告)号:CN116663299A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310654497.8

    申请日:2023-06-02

    Abstract: 本发明提供了一种考虑新能源机组的现货市场出清方法及系统,该方法包括以下步骤:获取现货市场出清基础数据及新能源机组数据;基于现货市场出清基础数据及新能源机组数据,构建现货市场出清模型,以对断面潮流进行调控;求解现货市场出清模型,获取求解结果并基于求解结果实现现货市场出清。本发明提供的一种考虑新能源机组的现货市场出清方法,其基于新能源机组数据对新能源机组进行建模并结合到现货市场出清模型中,通过对现货市场出清模型进行求解,以获取更优更合理的机组组合与功率分配,让机组能够更加灵活地控制断面潮流,降低断面潮流过载的问题,保证了机组组合与功率计划的合理性与可靠性,提升了电力系统的网络安全。

    一种爬坡辅助服务费用分配方法、系统、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115829626A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211593591.9

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种爬坡辅助服务费用分配方法、系统、设备和存储介质,包括将预测值对应的爬坡辅助服务结算费用作为确定性费用,并将预测误差值对应的爬坡辅助服务结算费用作为不确定性费用;获取市场主体的实际功率和申报功率;根据每个市场主体在相邻预设时段内的两个实际功率之间的第一差值,计算得到第一分配比例;根据每个市场主体在相同预设时段内的实际功率和申报功率之间的第二差值,计算得到第二分配比例。本发明通过划分爬坡辅助服务的需求来源对市场主体进行费用分配,并通过偏差计算确定市场主体对造成需求的影响大小,为费用的分配提供了合理的分配方案,为爬坡辅助服务市场优化资源配置和有效传导辅助服务成本提供了前提条件。

    一种考虑新能源出力预测偏差的备用容量配置方法及系统

    公开(公告)号:CN115313522A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202211143494.X

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明涉及电力运行技术领域,尤其涉及一种考虑新能源出力预测偏差的备用容量配置方法及系统,包括:根据新能源历史出力预测误差,得到新能源出力预测偏差率,并根据新能源出力预测偏差率划分预设周期,得到若干个相似日类别;根据k‑近邻算法和相似日类别,确定预测日的历史相似日;根据历史相似日各个时段的新能源出力预测偏差率,得到偏差率概率分布模型,从而确定基于新能源出力预测误差配置的备用容量。本发明通过k‑近邻算法和预测日类型进行系统备用容量需求的计算,解决了新能源出力的波动性和不确定性所带来的电力市场中电力备用容量供应不确定或不足的问题,为电力系统提供了足够的备用容量,保证电力系统运行的稳定性。

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