本发明涉及电力系统灵活性评估领域，特别是涉及一种考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略。
背景技术：
1、高比例新能源的高强度不确定性使得电力系统在局部时段灵活性不足。同时，由于灵活发电机组建设和传统火电灵活性改造成本较高，部分火电机组被可再生能源替代导致灵活性电源相对减少，进一步造成系统灵活性缺额大幅度提升，电源侧的调节能力已难以保障新型电力系统的安全可靠经济运行。相比之下，需求侧资源虽然单体规模小，但分布广泛且调控手段更加多样，是促进电力系统由“源随荷动”转为“源荷互动”的重要手段。5g基站后备储能(backup energy storage system，bess)作为需求侧灵活性资源有三个主要优势：技术成熟、可用容量显著和经济效益。bess的充电/放电切换能够快速响应地为电力系统提供上下备用。虽然目前需求响应可提供的容量有限，但随着需求侧资源潜力不断发掘，需求响应规模将会迅速扩大，到后续几年需求响应将成为灵活性容量的主要来源。但需求侧资源分散于电力系统结构底层，必须进行整合才能充分挖掘其参与优化调度的灵活性。现有研究对电网产生爬坡、调峰灵活性需求的机理，以及负荷侧资源参与需求响应的灵活性供给能力与调用成本的综合比对分析不足，且在需求侧资源灵活性量化与聚合方法、多层级调控等方面需要进一步深化研究。
2、针对以上问题，需要设计出一种考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略
技术实现思路
1、本发明提出一种考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，通过量化各类灵活性资源的灵活性以及合理调度和有效利用电动汽车、可转移负荷等负荷侧资源参与需求响应响应，有效降低了净负荷的波动，从而提升了系统的整体灵活性和调节空间。
2、本发明采取的技术方案为：
3、考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，包括以下步骤：
4、步骤1：获取电力系统的基础数据，包括新能源历史出力数据、负荷数据、各火电机组信息和灵活性资源信息；
5、步骤2：根据各类灵活性资源出力特性，建立具有突出灵活性的动态平衡的裕量约束；
6、步骤3：构建新型电力系统下考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度模型；
7、步骤4：通过两阶段迭代法求解优化调度模型，得到最优调度结果。
8、所述步骤1中，新型电力系统除了风电wt、光伏pv等新能源外，还聚合各类灵活性资源：电源侧传统灵活性资源包括火电机组；负荷侧灵活性资源包括可转移负荷；需求侧灵活性资源包括电动汽车、5g基站后备储能也可提供部分灵活性。5g基站的巨大数量、快速增长率和高能耗奠定了其为电力系统运行调控提供灵活性的潜力，其配备的储能bess的充电/放电切换能够快速响应，并为电力系统提供上、下调灵活性。
9、所述步骤2中，灵活性供给量化包括：
10、火电机组上、下调灵活性供给为：
11、
12、其中，分别表示火电机组上、下调灵活性供给；分别表示火电机组爬坡、滑坡速率；△t表示调度时间间隔；pntp,t分别表示火电机组ntp的最大、最小输出功率以及其在t时刻输出功率。
13、可转移负荷上、下调灵活性供给为：
14、
15、其中，分别表示可转移负荷在t时刻处上调、下调灵活性供给；分别表示可转移负荷功率的最大、最小值；ptl,t为t时刻处可转移负荷的功率。
16、5g基站后备储能上、下调灵活性供给为：
17、
18、其中，为时段t基站后备储能供给的上、下调灵活性；ptess、分别是基站后备储能在t时段的出力值以及最大充、放电功率；et、emax、emin分别为基站后备储能在时段t的储电量及其最大、小值；ηc、ηd分别为充、放电效率。
19、电动汽车上、下调灵活性供给为：
20、
21、其中，分别表示电动汽车上、下调灵活性供给；wev,t、分别表示t时刻处集群电动汽车电能以及电能上、下限；pev,t、分别表示t时刻处集群电动汽车充放电功率以及功率上、下限。
22、所述步骤2中，灵活性需求量化包括：
23、电网中的灵活性需求主要来源于风电、光伏输出功率预测误差和负荷波动及其预测误差，并且其与灵活性供给相似，具有不同的方向，故上调、下调灵活性需求为：
24、
25、其中，分别表示系统上、下调灵活性需求；分别表示上调、下调风电出力预测误差系数；分别表示上调、下调光伏出力预测误差系数；θup、θdn分别表示上调、下调负荷预测误差系数；pl,t、pl,t+1分别表示t、t+1时刻电力系统负荷预测值；pwt,t+1、ppv,t+1分别表示t+1时刻风电、光伏输出功率预测值。
26、所述步骤2中，灵活性平衡包括：
27、为实现电力系统的灵活性平衡，以确保电力系统能够安全、稳定、可靠地供应电力，并且能够适应不断变化的需求和运行条件，需要整合和协调系统中各种资源的灵活性供给能力，得到上调、下调灵活性裕度：
28、
29、其中，表示系统上、下调灵活性裕度；分别表示t时刻火电上调、下调灵活性供给；分别表示t时刻可转移负荷上调、下调灵活性供给；分别表示t时刻基站备用储能上、下调灵活性供给；分别表示t时刻集群电动汽车上调、下调灵活性供给；分别表示t时刻电力系统上调、下调灵活性需求。
30、当灵活性裕度小于0时，就会产生灵活性缺额，表达式如下：
31、
32、其中，分别表示系统上、下调灵活性缺额；分别表示系统上、下调灵活性裕度。
33、计算出电力系统中各类资源的灵活性供给后，即可定义灵活性调节因子，如下式所示：
34、
35、式中：分别为各种灵活性资源向上、向下灵活性调节因子，即灵活性资源在t时刻承担电网灵活性需求的比例，反映了不同灵活性资源对保证电力系统灵活性平衡的贡献程度。分别表示某一种灵活性资源的上、下调灵活性供给；m表示灵活性资源的类别；tp、tl、ess、ev分别表示火电机组、可转移负荷、5g基站后备储能、电动汽车。
36、所述步骤3中，优化调度模型的目标函数包括：
37、ctotal＝min(c1+c2)；
38、其中，ctotal表示电力系统综合运行成本，c1表示运行成本，c2表示灵活性不足惩罚成本。
39、运行成本c1又以火电机组燃煤成本、集群电动汽车放电损耗补偿成本为主：
40、c1＝ctp+cess+ctl+cev；
41、其中，ctp为电网运行成本包括火电机组燃煤成本；cess为5g基站备用储能衰减损耗补偿成本；ctl为可转移负荷补偿成本；cev为集群电动汽车放电损耗补偿成本。
42、(1).火电机组燃煤成本：
43、
44、其中，pntp,t表示t时刻处火电机组ntp出力；kcoal表示火电机组燃煤单位成本；ai、bi、ci分别表示火电机组燃煤成本系数；si,t表示火电机组i启停状态系数，即0-1变量。
45、t表示总时间长度；ntp表示火电机组总数。
46、(2).5g基站备用储能衰减成本:
47、
48、其中，分别为t时段后备储能充、放电功率；λess,t为基站在t时段线性化后的后备储能单位电量衰减成本；△t表示调度时间间隔。
49、(3).可转移负荷补偿成本：
50、
51、其中，ptl1,t、ptl2,t为居民期望用电需求的辅助变量；ktl为可转移负荷参与需求响应的单位补偿成本。
52、(4).集群电动汽车放电损耗补偿成本：
53、
54、式中：表示t时刻处集群电动汽车放电功率；kev表示集群电动汽车放电补偿单位成本。
55、(5).灵活性不足惩罚成本为：
56、
57、其中，分别表示系统上、下调灵活性缺额；kshort表示灵活性缺额惩罚因子。
58、步骤3中，优化调度模型的约束条件包括：
59、1).功率平衡约束：
60、pwt,t+ppv,t+ptp,t+pess,t＝pev,t+ptl,t+pl,t；
61、其中，pl,t表示电力系统t时刻处负荷；pwt,t、ppv,t分别表示t时刻处风电、光伏输出功率。
62、2).灵活性供需约束：
63、
64、其中，分别表示系统上调、下调灵活性裕度。
65、电力系统的灵活性供需平衡条件要求系统中的灵活性资源供给略微超过灵活性需求，以应对系统中各个环节的不确定性事件，从而确保系统具备足够的灵活性。这种平衡条件涵盖了上调和下调的电力系统灵活性供需平衡，如上述数学表达式所示。
66、3).火电约束：
67、a.输出功率上下限约束：
68、
69、其中，分别表示火电机组输出功率最大、小值。
70、b.上下爬坡约束：
71、
72、其中，分别表示火电机组爬坡、滑坡速率，△t表示调度时间间隔；分别表示火电机组ntp的最大、最小输出功率；pntp,t、pntp,t-1分别表示火电机组ntp在t、t-1时刻输出功率。
73、4).可转移负荷约束：
74、
75、其中，dtl为可转移负荷参与电网调度时段内的总用电需求；ptl,t分别表示可转移负荷功率最大、小值和在t时刻处功率。
76、5).基站后备储能约束：
77、a.储电量与平衡约束：
78、
79、b.充放电功率约束：
80、
81、ptess＝pd,t-pc,t；
82、其中，ηc、ηd分别为后备储能的充、放电效率；cess,t、dess,t分别为后备储能充、放电两种状态的决策变量；pc,max、pd,max、pc,t、pd,t分别为后备储能充、放电功率最大值和t时刻处充放电功率；et＝0、et＝t、et+1分别为后备储能初始、最终以及t+1时刻的储电量；emin、emax分别表示储电量最大值、最小值。
83、6)电动汽车约束：
84、支持v2g的电动汽车充放电功率可行域受自身功率上下限和电能的制约，本发明综合考虑充电桩、车主以及ev的信息，建立可行域为半平面表达多面体集的单体电动汽车通用vb模型。
85、a.当wi0>wimin时，电动汽车能量可行域如下式所示：
86、
87、其中，ti0、tid分别表示第i辆电动汽车入网、离网时间；wi0、wiex分别表示第i辆电动汽车入网时初始容量、离网时车主期望能量值；wimax、wimin分别表示电池容量上、下限；pimax、pimin分别表示考虑充电桩充电效率的充放电功率上、下限；分别表示离网时段向前推的能量下限、并网时段向后推的能量下限；表示第i辆电动汽车在t时刻最大、最小安全电量边界。
88、b.当wi0≤wimin时，电动汽车能量可行域如下式所示：
89、
90、所以电动汽车受电池能量限制的功率可行域由下式表示：
91、
92、其中，表示第i辆电动汽车在t时刻最大、最小功率边界；表示第i辆电动汽车在t+1时刻最大安全电量边界。
93、由此，第i辆电动汽车的vb模型为：
94、
95、其中，分别表示第i辆电动汽车在t时刻处的功率、电能；表示第i辆电动汽车在t+△t时刻处的电能。
96、由单体电动汽车的功率、电能边界进行闵可夫斯基求和，可得到集群电动汽车时移的功率、电能边界：
97、
98、其中，表示第i辆电动汽车在t时刻最大、最小功率边界；表示第i辆电动汽车在t时刻最大、最小安全电量边界；表示集群电动汽车在t时刻可调度的最大、最小充放电功率；表示集群电动汽车在t时刻可调度的最大、最小储电量。
99、所述步骤4包括以下步骤：
100、s4.1：输入信息，包括电源参数和负荷、新能源历史数据；
101、s4.2：根据目标函数、约束条件调用前三类灵活性资源tp、tl、ev；
102、s4.3：定量评估系统灵活性，包含系统灵活性裕度(缺额)，各类资源灵活性调节容量和灵活性调节因子；
103、s4.4：若灵活性指标满足约束条件，则获取最优解，得到优化调度结果；否则补充灵活性资源5g-bess进行迭代，直到满足条件。
104、灵活性资源5g-bess是5g基站中的储能部分。如图1所示，5g基站的核心构成在于其供电和通信系统。供电系统方面，它囊括了储能电池、安装于屋顶的太阳能光伏面板；通信系统方面，由有源天线单元(aau)、基带处理单元(bbu)设施组成。本发明主要考虑其中的供电系统的储能部分。
105、本发明一种考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，技术效果如下：1)本发明通过获取电力系统的基础数据，建立具有突出灵活性的动态平衡的裕量约束；考虑需求侧资源的灵活性供给能力后，电网的整体灵活性得到改善，特别是在爬坡需求较大的早晚高峰时段，灵活性裕度得到大幅提升。在小幅降低经济性的基础上，保证了电力系统的整体灵活性。此外，它还丰富了电力系统的调节手段，具有重要的现实应用价值。
106、2)本发明通过两阶段迭代法求解模型，得到最优调度结果；这一创新策略有效地降低了净负荷的波动，并在小幅降低经济性的基础上提升了电网整体的灵活性和调节空间；此外，本发明方法丰富了电力系统的调节手段，具有重要的现实应用价值。
1.考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：所述步骤1中，电力系统除了风电wt、光伏pv这些新能源外，还聚合各类灵活性资源：电源侧灵活性资源包括火电机组；负荷侧灵活性资源包括可转移负荷；需求侧灵活性资源包括电动汽车、5g基站。
3.根据权利要求1所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：所述步骤2中，火电机组上、下调灵活性供给为：
4.根据权利要求3所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：所述步骤2中，灵活性需求量化包括：
5.根据权利要求4所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：所述步骤2中，灵活性平衡包括：
6.根据权利要求1所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：所述步骤3中，优化调度模型的目标函数包括：
7.根据权利要求6所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：优化调度模型的约束条件包括：
8.根据权利要求1所述考虑5g-bess的灵活性供需量化及两阶段优化调度策略，其特征在于：所述步骤4包括以下步骤：
