本發(fā)明涉及一種風電、光伏發(fā)電并網(wǎng)技術(shù)領域，特別是關于一種風電/光伏發(fā)電功率匯集拓撲的評估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

近年來，伴隨著化石燃料的驟減以及新能源技術(shù)的提高，作為新能源中較為成熟的兩種能源，風電和光伏發(fā)電已經(jīng)走進了千家萬戶。

風電和光伏發(fā)電都具有一定的時空差異性，在某些區(qū)域會較為集中，因此適合建立大型風電/光伏發(fā)電基地集中向電網(wǎng)供電。風電基地是由幾個風電場群組成的，風電場群則是由若干風電場通過一定的拓撲結(jié)構(gòu)匯集而成的，因此拓撲方式的選擇將直接關系到風電基地在接入電網(wǎng)之后對于電網(wǎng)的影響。并且我國除了江蘇風電基地以外，其它的風能豐富地區(qū)都分布在用電負荷水平較低的區(qū)域，所以將大規(guī)模風電用合理的拓撲方式進行匯集外送顯得更加重要。光伏電站的匯集方式與風電場大致相同，并且光伏發(fā)電和風電在時空上具有一定的互補性，能夠減小對電網(wǎng)波動的沖擊并增強風光發(fā)電的利用率。但是，目前還沒有相應的技術(shù)手段來確定哪種拓撲方式更貼近實際，在實際工程中對于大型風電/光伏基地功率匯集拓撲的選擇僅憑經(jīng)驗，多采用輻射狀拓撲，但輻射狀拓撲需要建設更多的輸電走廊、輸電線路長度較長，且當受地形、地貌等限制風電場/光伏電站不能直接與匯集升壓站相連，難以得到最優(yōu)拓撲方案。因此，基于以上因素，亟需提供一種科學、合理的評估方法對不同拓撲進行定量評估，以得到最優(yōu)的拓撲方案。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種風電/光伏發(fā)電功率匯集拓撲的評估方法及系統(tǒng)，其能直觀、準確地表征風電/光伏發(fā)電功率匯集系統(tǒng)的優(yōu)良，獲取最優(yōu)拓撲。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種風電/光伏發(fā)電功率匯集拓撲的評估方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：1)對獲得的各評價指標進行標準化；2)基于預先構(gòu)建的風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)拓撲選定評估指標體系，計算各評價指標的信息效用值；其中，所述評估指標體系包括可靠性指標、技術(shù)運行指標和經(jīng)濟性指標；3)根據(jù)各指標的信用效用值所占的比重來確定其熵權(quán)；4)根據(jù)各指標的熵權(quán)，并基于灰色關聯(lián)分析法獲取綜合評價結(jié)果，對功率匯集系統(tǒng)進行評估。

進一步，可靠性指標包括等效停運率Q_eq、年缺供電小時數(shù)U和期望缺供電量EENS：2.1.1)等效停運率Q_eq為：

式中，P(S_i)表示大型風電和/或光伏基地功率匯集系統(tǒng)可能的運行狀態(tài)所對應的輸出功率；p(S_i)表示該運行狀態(tài)對應的概率；n表示可能的運行狀態(tài)數(shù)；P_i表示各風電場和/或光伏電站的裝機容量；N表示風電場和/或光伏電站數(shù)量；2.1.2)年缺供電小時數(shù)U＝Q_eq·8760；2.1.3)期望缺供電量EENS為：

進一步，所述技術(shù)運行指標包括電壓偏移量和無功損耗指標：2.2.1)電壓偏移量ΔU％為：ΔU％＝(U_1-U_N)/U_N×100％，式中，U_1為風電基地匯集升壓站實際電壓；U_N為線路的額定電壓；2.2.2)無功損耗指標ΔQ為：

式中，ΔQ_i為功率匯集系統(tǒng)中各線路的無功損耗；n₁為功率匯集系統(tǒng)元件數(shù)。

進一步，所述經(jīng)濟性指標包括總投資折合年值、停電損失折合費用和年運行費用：2.3.1)總投資折合年值Z為：

式中，Z為總投資折合年值；Z₀為設備總投資；r₀為投資收益率；n₂為評估年限；2.3.2)停電損失折合費用U₂為：U₂＝d×a×EENS，式中，U₂為停電損失折合費用；d為平均電價；a為折算倍數(shù)；EENS為期望缺供電量；2.3.3)年運行費用U₃為：U₃＝Z×p，式中，p為年運行費率。

進一步，所述步驟2)中，第i個評價指標的信息熵值H_i為：

式中，q′＝1/lnl；當f_ij＝0時，

進一步，所述步驟2)中，第i個評價指標的信息效用值d_i為：d_i＝1-H_i。

進一步，所述步驟2)中，各評價指標的熵權(quán)為：

式中，d_i為第i個評價指標的信息效用值。

進一步，所述步驟4)中，綜合評價結(jié)果獲取過程如下：4.1)各指標的關聯(lián)系數(shù)ξ_ik為：

式中，x_0k為參考序列中第k個評價項目的指標值；x_ik為第i個待比較序列第k個評價項目的指標值；ρ為分辨系數(shù)；4.2)設比較序列X_i＝[x_i(1),x_i(2),…,x_i(n)]、參考序列X₀＝[x₀(1),x₀(2),…,x₀(n)]，i＝1,2,…,m；定義函數(shù)f(i)＝x₀(i)-x_i(i)，f(i)表示各指標與參考指標的差值；4.3)根據(jù)6種相關面積S_i的計算公式，計算得到各比較序列各指標與參考序列各指標間形成的參考面積S_ik，進而得到分辨系數(shù)ρ：

式中，S_v為所有比較序列與參考序列各指標相關面積的均值；4.4)基于面積的灰色關聯(lián)分析法得到灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果，灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果中元素越大表示對應的拓撲方案越優(yōu)，完成對大型風電和/或光伏基地功率匯集系統(tǒng)進行綜合評估。

進一步，所述步驟4.4)中，灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果求解過程如下：4.4.1)設x_i表示第i個拓撲方案對應的比較數(shù)列，x₀表示參考數(shù)列，且

式中，k表示第k個評價項目；x_i(k)表示第i個比較數(shù)列中第k項指標的規(guī)范值；x₀(k)表示參考數(shù)列中第k項指標的規(guī)范值；4.4.2)將分辨系數(shù)代入關聯(lián)系數(shù)計算公式中，并進行化簡得到關聯(lián)系數(shù)為：

4.4.3)記x_i各指標的關聯(lián)系數(shù)矩陣為R_i，則x_i的灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果B_i為：B_i＝ω_iR_i＝(b_i1,b_i2,…,b_il)；B_i中元素b_il達到預先設定閾值則表示對應的拓撲方案越優(yōu)。

本發(fā)明還提供一種風電/光伏發(fā)電功率匯集拓撲的評估系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：用于對獲得的各評價指標進行標準化的標準化模塊；基于預先構(gòu)建的風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)拓撲選定評估指標體系，用于計算各評價指標的信息效用值信息的效用值計算模塊；用于根據(jù)各指標的信用效用值所占的比重來確定其熵權(quán)的熵權(quán)模塊；以及，用于根據(jù)各指標的熵權(quán)，并基于灰色關聯(lián)分析法獲取綜合評價結(jié)果，對功率匯集系統(tǒng)進行評估的評估模塊。

本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點：1、本發(fā)明通過建立指標體系來評價大型風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)，使得新能源接入結(jié)構(gòu)更貼近實際，因此能夠科學、合理地表征新能源接入電網(wǎng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)，進而為大型新能源基地規(guī)劃提供重要依據(jù)。2、本發(fā)明評估過程簡單，操作方便，容易實現(xiàn)，具有比較高的實用性，可以廣泛應用于大型新能源基地接入電網(wǎng)規(guī)劃的過程中。

附圖說明

圖1是本發(fā)明灰色關聯(lián)度分析中的兩序列曲線分布示意圖；其中，虛線為參考序列，實線為待比較序列。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進行詳細的描述。

本發(fā)明提供一種風電/光伏發(fā)電功率匯集拓撲的評估方法，該方法從技術(shù)運行指標、經(jīng)濟性指標和可靠性指標三個方面對風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)的不同拓撲模式進行了評估。其具體步驟如下：

1)對獲得的各評價指標和評價項目進行標準化；

設有m個評價指標，l個評價項目，依照定性與定量相結(jié)合的方法獲得關于多個對象多個指標的評價矩陣R′：

式中，r_ij′為各指標原始數(shù)據(jù)，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,l；

對評價矩陣R′進行標準化后得到：R＝(r_ij)_m×l；其中，r_ij為第j個評價項目在第i個指標上的值，且r_ij∈[0,1]，r_ij為：

2)基于預先構(gòu)建的風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)拓撲選定評估指標體系，計算各評價指標的信息熵值和信息效用值；

預先構(gòu)建的大型風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)拓撲選定評估指標體系包括可靠性指標、技術(shù)運行指標和經(jīng)濟性指標：

2.1)可靠性指標包括等效停運率Q_eq、年缺供電小時數(shù)U和期望缺供電量EENS；

2.1.1)等效停運率Q_eq：用于描述大型風電和/或光伏基地整體不能可靠輸出功率的概率；

式中，P(S_i)表示大型風電和/或光伏基地功率匯集系統(tǒng)可能的運行狀態(tài)所對應的輸出功率；p(S_i)表示該運行狀態(tài)對應的概率；n表示可能的運行狀態(tài)數(shù)；P_i表示各風電場和/或光伏電站的裝機容量；N表示風電場和/或光伏電站數(shù)量；

2.1.2)年缺供電小時數(shù)U：用于描述大型風電和/或光伏基地一年中整體不能輸出功率小時數(shù)，U＝Q_eq·8760；

2.1.3)期望缺供電量EENS，其用于描述大型風電和/或光伏基地一年缺供電量期望值：

2.2)技術(shù)運行指標包括電壓偏移量和無功損耗指標；

2.2.1)電壓偏移量ΔU％為：

ΔU％＝(U_1-U_N)/U_N×100％，

式中，U_1為風電基地匯集升壓站實際電壓；U_N為線路的額定電壓。

2.2.2)無功損耗指標ΔQ為：

式中，ΔQ_i為功率匯集系統(tǒng)中各線路的無功損耗；n₁為功率匯集系統(tǒng)元件數(shù)。無功損耗指標也是負向指標，其值越小則功率匯集系統(tǒng)的無功損耗越小，需要加裝的無功補償設備容量小，經(jīng)濟成本低。

2.3)經(jīng)濟性指標包括總投資折合年值、停電損失折合費用和年運行費用；

2.3.1)總投資折合年值Z為：

式中，Z₀為設備總投資；r₀為投資收益率；n₂為評估年限。

2.3.2)停電損失折合費用U₂為：

U₂＝d×a×EENS，

式中，U₂為停電損失折合費用；d為平均電價；a為折算倍數(shù)；EENS為期望缺供電量。

2.3.3)年運行費用U₃為：

U₃＝Z×p，

式中，p為年運行費率。

其中，計算各評價指標的信息熵值H_i和信息效用值d_i：

在有m個評價指標，l個評價項目的評價項目中，第i個評價指標的信息熵值H_i為：

式中，q′＝1/lnl；當f_ij＝0時，

第i個評價指標的信息效用值d_i取決于該指標的信息熵H_i與1的差值：

d_i＝1-H_i。

3)基于熵權(quán)法，計算各指標的熵權(quán)：根據(jù)各指標的信用效用值所占的比重來確定其熵權(quán)；

采用熵權(quán)法確定各指標的權(quán)重，利用各指標的信息效用值d_i來計算，信息效用值d_i越大，在整體評價中就越重要。若有m個評價指標，n個評價項目，則可以得到第i個指標的熵權(quán)ω_i：

進而得到權(quán)重向量ω，ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_m)。

4)根據(jù)各指標的熵權(quán)，并基于灰色關聯(lián)分析法獲取綜合評價結(jié)果，對功率匯集系統(tǒng)進行評估：

為對大型風電和/或光伏基地功率匯集系統(tǒng)的不同拓撲進行綜合評價，本發(fā)明采用基于面積的灰色關聯(lián)度分析建立綜合評估模型。如圖1所示，灰色關聯(lián)度分析是設定一參考序列，計算比較序列(圖中實線)與參考序列(圖中虛線)的關聯(lián)度，關聯(lián)度越大，則比較序列與參考序列越接近，關聯(lián)度為1表示兩序列完全重合。

為選擇大型風電和/或光伏基地功率匯集系統(tǒng)最優(yōu)的拓撲結(jié)構(gòu)，設定參考序列時，需根據(jù)各指標的正向、負向性，選擇待比較方案中各指標的最優(yōu)值形成參考序列，保證參考序列相對比較序列為一最優(yōu)方案，而各拓撲方案評估指標中形成的比較序列中與該最優(yōu)參考序列最接近的比較序列對應的拓撲方案，即關聯(lián)度最大的方案為實際可選擇的最優(yōu)方案。

4.1)各指標的關聯(lián)系數(shù)ξ_ik為：

式中，x_0k為參考序列中第k個評價項目的指標值；x_ik為第i個待比較序列第k個評價項目的指標值；ρ為分辨系數(shù)；

基于面積的灰色關聯(lián)度分析是針對關聯(lián)系數(shù)計算公式中分辨系數(shù)ρ，ρ的作用為保證關聯(lián)度的整體性(即某一指標的關聯(lián)度不僅與該指標與參考序列指標有關，還與其它方案中該指標值相關)以及在某指標出現(xiàn)異常時起抗干擾作用。本發(fā)明通過計算各待求序列與參考序列的相關面積來確定分辨系數(shù)取值，進而計算關聯(lián)度。

4.2)設比較序列X_i和參考序列X₀分別為：

X_i＝[x_i(1),x_i(2),…,x_i(n)]，

X₀＝[x₀(1),x₀(2),…,x₀(n)]，

i＝1,2,…,m

定義函數(shù)f(i)為：f(i)＝x₀(i)-x_i(i)，f(i)表示各指標與參考指標的差值，在圖1中，f(1)＝0；x₀(i)為參考序列中第i個指標值；x_i(i)表示第i個待比較序列第i個指標值。

4.3)根據(jù)不同指標與參考指標間大小關系的不同，得到以下6種相關面積S_i的計算公式：

計算得到各比較序列各指標與參考序列各指標間形成的參考面積S_ik后，得到分辨系數(shù)ρ：

式中，S_v為所有比較序列與參考序列各指標相關面積的均值。

4.4)基于面積的灰色關聯(lián)分析法得到灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果，灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果中元素越大表示對應的拓撲方案越優(yōu)，完成對大型風電/光伏基地功率匯集系統(tǒng)進行綜合評估；具體過程如下：

4.4.1)設x_i表示第i個拓撲方案對應的比較數(shù)列，x₀表示參考數(shù)列，且

式中，k表示第k個評價項目；x_i(k)表示第i個比較數(shù)列中第k項指標的規(guī)范值；x₀(k)表示參考數(shù)列中第k項指標的規(guī)范值。

4.4.2)將式(2)代入關聯(lián)系數(shù)計算公式(1)中，并進行化簡可以得到關聯(lián)系數(shù)為：

4.4.3)記x_i各指標的關聯(lián)系數(shù)矩陣為R_i，則x_i的灰色面積關聯(lián)分析綜合評價結(jié)果B_i為：

B_i＝ω_iR_i＝(b_i1,b_i2,…,b_il)；

B_i中元素b_il達到預先設定閾值則表示對應的拓撲方案越優(yōu)。

實施例：

假設有n個對象，每個對象有m項指標，將一級指標x＝(x₁,x₂,…,x_n)按其內(nèi)部的邏輯關系分成p個子集，子集內(nèi)有q個值標x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_iq)，對二級指標x_ik進行灰色面積關聯(lián)分析綜合評價，各因素x_ik的權(quán)向量由熵權(quán)法得到，記為：

ω_i＝(ω_i1,ω_i2,…,ω_iq)，ω_ij＞0，j＝1,2,…,q

將二級指標的關聯(lián)系數(shù)加權(quán)求和可得各一級指標x_i的關聯(lián)度，而對于因素x_i(i＝1，2，...，p)的權(quán)重向量同樣可利用熵權(quán)法得到ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_p)，進一步加權(quán)求和可得到二級灰色面積關聯(lián)綜合評價結(jié)果B，B中元素b_j越大表示對應的拓撲方案越優(yōu)。

本發(fā)明還提供一種風電/光伏發(fā)電功率匯集拓撲的評估系統(tǒng)，其包括：用于對獲得的各評價指標進行標準化的標準化模塊；基于預先構(gòu)建的風電和/或光伏發(fā)電基地功率匯集系統(tǒng)拓撲選定評估指標體系，用于計算各評價指標的信息效用值信息的效用值計算模塊；用于根據(jù)各指標的信用效用值所占的比重來確定其熵權(quán)的熵權(quán)模塊；以及，用于根據(jù)各指標的熵權(quán)，并基于灰色關聯(lián)分析法獲取綜合評價結(jié)果，對功率匯集系統(tǒng)進行評估的評估模塊。

上述各實施例僅用于說明本發(fā)明，各部件的結(jié)構(gòu)、尺寸、設置位置及形狀都是可以有所變化的，在本發(fā)明技術(shù)方案的基礎上，凡根據(jù)本發(fā)明原理對個別部件進行的改進和等同變換，均不應排除在本發(fā)明的保護范圍之外。