高比例光伏场景下含分布式氢-热联储配电网扩展规划

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在光伏发电整县开发背景下,高比例分布式光伏电源的大规模接入给配电网带来了强烈的源侧随机性与波动性。为降低不确定性影响,并提高光伏消纳率,本文提出一种高比例光伏场景下计及分布式氢-热联储系统(Distributed Hydrogen-thermal Storage System,DHTSS)的冷-热-电多能耦合配电网双层扩展规划模型。首先,进行配电网分布式系统精细化模型构建。为解决高比例光伏发电场景下传统光伏出力模型精度不足的问题,研究辐照转化光伏出力各环节物理模型,分析各物理模型内在耦合关系,基于入射角模型、阵列平面辐照度转换模型、光伏电池温度模型、辐照损失模型及光伏系统模型,构建了精细化分布式光伏系统物理模型链。为解决高比例光伏发电场景下光伏出力峰值时段源-荷不平衡,导致大规模辐照资源难以有效消纳的问题,基于氢基多能流多能耦合,以电热泵、蓄热罐、碱性电解槽、储氢罐、固体氧化物燃料电池、电制冷机、溴化锂制冷机为基础,建立了分布式氢-热联储系统运行模型。然后,构建多网格联合场景生成模型。为有效刻画高比例光伏发电与多元负荷用能不确定性,根据温度-气象及温度-负荷相关性分析结果,建立了基于供暖季节划分的双层耦合气象聚类模型,对历史温度数据进行上层聚类,以有效划分源-荷差异化温度场景;对历史风速、相对湿度及气压数据进行下层聚类,以完善源-荷不确定场景。针对各个气象场景下的各网格辐照、温度及多能负荷波动特性,基于具有梯度惩罚的辅助分类Wasserstein生成对抗网络构建多源荷-多气象-多节点联合场景生成模型;对历史电力负荷数据进行筛选及重组,得到95%尖峰负荷场景、极端高温场景和极端低温场景,构建小概率高负荷场景生成模型;对高出力的分布式光伏电源历史数据筛选重组,得到高光伏历史出力数据矩阵,构建高光伏出力场景生成模型。最后,为提高小概率用能场景的配电网供电可靠性,提出小概率高负荷场景供电可靠性目标;为进一步解决待扩展规划区域高光伏出力场景下大规模光伏就地消纳问题,提出高光伏出力场景光伏消纳目标。引入多场景时序电压灵敏度(Timing Voltage Sensitivity Index,TVSI)对分布式氢-热联储系统进行优化选址。构建了配电网多目标双层扩展规划模型,合理规划分布式氢-热联储系统各设备容量、配电网待扩建配电线路及低压变压器,以提高高比例光伏开发背景下配电网扩展规划经济性、小概率高负荷场景运行可靠性及高光伏出力场景光伏消纳率。实验分析表明,提出的配电网多目标双层扩展规划模型,平衡系统典型场景规划经济性、小概率高负荷场景供电可靠性与高光伏出力场景光伏消纳率的矛盾冲突,能够很好地解决高比例光伏场景下配电网的经济性、可靠性与光伏消纳问题。
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