本发明涉及电力系统优化调度，尤其涉及一种基于条件风险价值的ies可调能力评估方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、随着经济的快速增长，诸如石油、煤炭等不可再生能源的储量下降，我国积极开展以电、气代煤的发展战略，积极推动能源结构的调整，电能具有更加高效、安全和环保的特点成为了多种二次能源的核心能源，在多能耦合的系统中，电能起到了耦合与交互多种能源的重要作用。ies（integrated energy system，综合能源系统）是用户侧的多能耦合系统的一种重要形式，是指在规划、设计、建设和运行等过程中，对各种形式的能源的生产、传输、分配、储存、转化和消费等过程进行有机协调与优化后，从而形成综合能源供销一体化系统。
2、ies能够显著提高可再生能源的利用效率，并且在各地不同类型的园区均有一定发展和应用。由于ies能够有效解决能源短缺的问题，提升可再生能源的利用率并减少污染气体的排放，所以ies在能源供应系统中将会越来越重要，将会成为未来发展的重要趋势。
3、为实现电力系统向低碳经济型转型，大力发展风电和光伏等新能源发电是一项重要的途径，新能源发电在耦合系统中的占比也在逐渐升高。由于新能源出力具有波动性和不确定性，大规模并网将会给电力系统的规划和运行带来挑战。所以，如何计算多能耦合系统的可调节能力范围将会成为一项关键的问题。针对上述的问题，国内外学者进行了广泛的研究，在能源的获取方面，不仅仅包括上级电网供应的电能和天然气管道输送的天然气外，通过有效地利用可再生能源，从而实现ies的优化运行与调度。在多能耦合方面，现阶段对于综合能源系统的研究主要涉及两种能源形式，如电—气，电—热耦合系统，对于三种以上的多能耦合系统的研究相对较少。在综合能源系统的优化调度方面，多数学者重点研究的问题是如何最小化综合能源系统的运行成本、最大化综合能源系统的收益、降低碳排等等，很少有学者研究综合能源系统的可调能力范围。所以，如何评估综合能源系统的可调能力成为本领域技术人员亟需解决的问题。
4、公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于条件风险价值的ies可调能力评估方法、装置、设备及介质，从而有效解决背景技术中的问题。
2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，包括如下步骤：
3、建立考虑负荷需求响应的综合能源系统ies可调能力模型，所述可调能力模型包括能量耦合设备和能源储存设备；
4、在日前阶段，建立考虑各个时刻ies与上级电网联络线的交换电功率最大和最小的条件风险价值的第一目标函数，及以零时刻为起点，截止至各时刻，ies与上级电网联络线累计流通电量的最大和最小的条件风险价值的第二目标函数；
5、建立考虑ies的消纳约束、能源存储设备的运行约束、能量耦合设备的运行约束、需求响应约束、功率平衡约束和总成本约束；
6、考虑风光出力不确定性的场景生成与削减，基于聚类方法生成典型场景对所述可调能力模型进行求解，画出ies对电能需求的上限和下限，获得ies的可调能力区间范围。
7、进一步地，所述第一目标函数包括：
8、；
9、；
10、所述第二目标函数包括：
11、；
12、；
13、式中，和分别为ies可调能力下边界交换电功率的条件风险价值cvar与风险价值var，和分别为ies可调能力上边界交换电功率的cvar值与var值，为评估可调能力下边界的置信度，为第k个场景出现的概率，为第k个场景下，各个时段，ies与上级电网之间的交互功率；和分别为ies可调能力下边界的累计交换电量的cvar值与var值，和分别为cvar的ies可调能力上边界的累计交换电量的cvar值与var值，为第k个场景下，从0时刻开始，累计至各个时刻，ies与上级电网之间流过的电量。
14、进一步地，所述综合能源系统的消纳约束包括：
15、；
16、；
17、式中，为 t时刻综合能源系统消纳的风电功率，为风力发电机的最大功率，为 t时刻综合能源系统消纳的光伏功率，为光伏运行在最大功率点跟踪mppt下的最大输出功率。
18、进一步地，所述能量耦合设备的运行约束包括：
19、电热锅炉：
20、；
21、；
22、式中，为电锅炉在 t时段内的产热功率，为电锅炉的产热效率，和为 t时段内电锅炉的电功率和最大用电功率；
23、燃气锅炉：
24、；
25、；
26、式中，为燃气锅炉在 t时段内的供热功率，为燃气锅炉在 t时段内消耗天然气的功率，为供热效率，为锅炉本身的最大产热功率；
27、电转气装置：
28、；
29、式中，为电转气装置在 t时段内消耗的电功率，为电转气装置消耗的最大电功率；
30、热电联产机组：
31、；
32、；
33、；
34、；
35、式中，为热电联产机组在 t时段内的发电功率，为 t时段内发热功率，为机组最大发电功率和最小发电功率，为机组在 t时段内的耗气功率，分别为热电联产机组的发电效率与发热效率，为热电联产机组在 t时段内的有功出力，和分别为机组的下坡速率和上坡速率。
36、进一步地，所述能源存储设备的运行约束包括：
37、储电设备：
38、；
39、；
40、；
41、；
42、；
43、；
44、式中，分别为储电设备在 t时段内储存的电量、最大储电容量与最小储电容量；分别为储电设备的充电效率与放电效率；分别为储电设备在 t时段内的充电功率与放电功率；分别为蓄电池允许的最大充电功率与最大放电功率；分别表示储电设备工作时的两种工作状态，分别为充电和放电状态，表示储电设备工作于充电状态，表示储电设备工作于放电状态，并且储能设备只能工作于一种状态；分别为调度周期始末的储电容量；
45、储气设备：
46、；
47、；
48、；
49、；
50、；
51、；
52、式中，为储气装置 t时刻下的储存的天然气量，表示储气装置能够储存的最大天然气量，和分别为储气装置在 t时刻下储气和注气的功率，和分别表示储气和注气的效率，和分别表示了储气装置在 t时刻下的两种工作状态，分别为储气和注气的状态，表示储气装置工作于储气状态，表示储气装置工作于注气状态，和分别表示储气装置的最大储气和注气功率，和分别表示储气装置在调度周期始末的储存的天然气量；
53、储热设备：
54、；
55、；
56、；
57、；
58、；
59、；
60、式中，表示储热装置在 t时段下的储热容量，表示储热装置的最大储热容量，和分别是储热装置在 t时段下的储热功率和放热功率，分别表示储热装置储热和放热的效率，和分别为储热装置的最大储热功率和放热功率，和分别表示储热装置的两种工作状态，分别为储热状态和放热状态，表示储热装置工作于储热状态，表示储热装置工作于放热状态，分别表示储热器在调度周期始末的储热容量。
61、进一步地，所述需求响应约束包括：
62、可平移负荷：
63、；
64、；
65、式中，表示可平移负荷在 t时段内的平移状态，时表示负荷平移，时表示负荷不平移，表示起始时刻，表示可平移负荷的持续运行时间；
66、可转移负荷：
67、；
68、；
69、式中，表示 t时刻可转移负荷发生的转移量，和分别表示可转移负荷功率的最小值和最大值；
70、可削减负荷：
71、；
72、；
73、式中，为0/1变量，表示可削减负荷在某一时段 t内的削减状态，表示可削减负荷被削减，表示不被削减，为 t时段下的负荷削减系数，，为可削减负荷参与调度前的功率，为最大削减次数。
74、进一步地，所述功率平衡约束包括：
75、电母线功率平衡约束表达式：
76、；
77、气母线功率平衡约束表达式：
78、；
79、热母线功率平衡约束表达式：
80、；
81、式中，为 t时刻的电负荷，为 t时刻的气负荷，为 t时刻的热负荷。
82、进一步地，总成本约束包括：
83、；
84、；
85、式中，为总成本，为人为预设的成本，为ies的总购能成本，和分别为弃风弃光成本，为储能装置的总成本，为碳排成本，为需求响应成本。
86、进一步地，所述考虑风光出力不确定性的场景生成与削减包括：
87、以历史n天风电和光伏出力为基础，每隔一个小时作为一个点，基于核密度估计法，选取高斯核函数生成24h内各时段风电光伏出力的概率密度函数；
88、；
89、式中： t表示24个时间段；和表示 t时段内风电和光伏的出力；和表示第 d天 t时段风电和光伏的出力； h表示带宽；表示高斯核函数；
90、；
91、根据风电和光伏的概率密度函数求出其累积分布函数和，基于frank-copula函数建立各个时段的风电和光伏出力的联合分布函数；
92、；
93、式中：为二维frank-copula函数，即：
94、；
95、式中：，，为相关参数，且，式中表示正相关，表示负相关，表示趋于独立；
96、对每个时段的联合分布函数进行采样，使用三次样条插值法求出累计概率对应的每个时段的风电和光伏出力；
97、在累计概率区间内，将其分成个小区间，并且在任意的一个区间和上，分别以累计概率和为自变量，以和作为因变量，利用三次样条插值法求得该区间上的三次样条多项式，如下：
98、；
99、式中：，为拟合过程中的系数；
100、对任意的采样累计概率值和，式中，，为采样的规模，会落在某个小区间和内，将和代入上式，即可求出各个时段的采样的风电和光伏出力数据；
101、采用聚类对组采样结果进行聚类，进而生成个风光出力典型场景，并计算得各个场景出现的概率。
102、进一步地，所述对所述可调能力模型进行求解，包括：
103、使用混合整数线性规划法，基于matlab+yalmip+gurobi求解器求解所述的综合能源系统可调能力范围评估模型，画出各个时刻综合能源系统对电能需求的上下限，得到综合能源系统可调能力范围结果。
104、本发明还包括一种基于条件风险价值的ies可调能力评估装置，使用如上述的方法，包括：
105、建模单元，所述建模单元用于建立考虑负荷需求响应的综合能源系统ies可调能力模型，所述可调能力模型包括能量耦合设备和能源储存设备；
106、目标函数单元，所述目标函数单元用于在日前阶段，建立考虑各个时刻ies与上级电网联络线的交换电功率最大和最小的条件风险价值的第一目标函数，及以零时刻为起点，截止至各时刻，ies与上级电网联络线累计流通电量的最大和最小的条件风险价值的第二目标函数；
107、约束单元，所述约束单元用于建立考虑ies的消纳约束、能源存储设备的运行约束、能量耦合设备的运行约束、需求响应约束、功率平衡约束和总成本约束；
108、求解单元，所述求解单元用于考虑风光出力不确定性的场景生成与削减，基于聚类方法生成典型场景对所述可调能力模型进行求解，画出ies对电能需求的上限和下限，获得ies的可调能力区间范围。
109、本发明还包括一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的方法。
110、本发明还包括一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。
111、本发明的有益效果为：本发明基于cvar方法考虑风光不确定性所带来的风险价值，以各个时刻综合能源系统与上级电网联络线上的交换功率的最大值与最小值作为目标函数，同时以零时刻作为起点，截止至各个时刻，综合能源系统与上级电网联络线累计流通电量的最大值与最小值作为目标函数，基于上述建立基于cvar方法的综合能源系统可调能力范围的评估模型，求解并画出综合能源系统对电能需求的上下限，进而描述综合能源系统的可调能力范围。该方法能够使上级系统更好地对综合能源系统调度，有利于电网的完全稳定运行，提高综合能源系统运行的稳定性，也保证了供电的可靠性。
1.一种基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述第一目标函数包括：
3.根据权利要求2所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述综合能源系统的消纳约束包括：
4.根据权利要求3所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述能量耦合设备的运行约束包括：
5.根据权利要求4所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述能源存储设备的运行约束包括：
6.根据权利要求5所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述需求响应约束包括：
7.根据权利要求6所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述功率平衡约束包括：
8.根据权利要求1所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，总成本约束包括：
9.根据权利要求1所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述考虑风光出力不确定性的场景生成与削减包括：
10.根据权利要求1所述的基于条件风险价值的ies可调能力评估方法，其特征在于，所述对所述可调能力模型进行求解，包括：
11.一种基于条件风险价值的ies可调能力评估装置，其特征在于，使用如权利要求1至10中任一项所述的方法，包括：
12.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。
13.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。
