本技術(shù)屬于電力系統(tǒng)，更具體地，涉及一種極地區(qū)域能源系統(tǒng)規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著極地區(qū)域科考的不斷深入，科考活動的增多，目前全世界已經(jīng)在極地區(qū)域建立了多個科考站、實驗室和營地，例如，在南極區(qū)域，已經(jīng)建立了91個科考站、實驗室和營地，其中，常年科考站有37個。因此，對科考站、實驗室和營地的電力保障能力成為其穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。

2、目前極地區(qū)域的系統(tǒng)負(fù)荷主要依賴于燃油發(fā)電供電，然而由于極地區(qū)域的地理位置特殊性，需要遠(yuǎn)距離運輸柴油進(jìn)行發(fā)電，運輸成本大大增加，且由于燃油發(fā)電會產(chǎn)生污染物，對極地區(qū)域帶來的環(huán)境污染不容忽視。而極地區(qū)域具有豐富的風(fēng)能和太陽能資源，利用風(fēng)能和太陽能等可再生能源發(fā)電成為了可能，然而將可再生能源的發(fā)電負(fù)荷并入極地區(qū)域的電力系統(tǒng)中，由于可再生能源的間歇性問題，會導(dǎo)致極地區(qū)域的電力系統(tǒng)運行的可靠性降低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種極地區(qū)域能源系統(tǒng)規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，主要目的在于解決目前存在將可再生能源的發(fā)電負(fù)荷并入極地區(qū)域的電力系統(tǒng)中，由于可再生能源的間歇性問題，會導(dǎo)致極地區(qū)域的電力系統(tǒng)運行的可靠性降低的問題。

2、依據(jù)本技術(shù)第一方面，提供了一種極地區(qū)域能源系統(tǒng)規(guī)劃方法，包括：

3、確定所述極地區(qū)域的地理位置信息和氣象環(huán)境信息，利用高斯混合模型對所述地理位置信息和所述氣象環(huán)境信息進(jìn)行擬合，得到關(guān)于風(fēng)速和輻照度的概率密度分布函數(shù)；

4、利用增強(qiáng)分層期望最大化算法對所述關(guān)于風(fēng)速和輻照度的概率密度分布函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行計算，得到目標(biāo)概率密度分布函數(shù)，以及根據(jù)所述目標(biāo)概率密度分布函數(shù)利用蒙特卡洛方法確定風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和光伏機(jī)組的有功功率；

5、根據(jù)所述風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和所述光伏機(jī)組的有功功率利用基于序貫蒙特卡洛的滾動時域方法確定可靠性指標(biāo)函數(shù)，基于所述可靠性指標(biāo)函數(shù)確定可靠性約束條件；

6、基于所述可靠性約束條件得到目標(biāo)約束條件，并確定關(guān)于電熱系統(tǒng)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)，利用所述目標(biāo)約束條件和所述目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行組合計算，得到所述極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量。

7、可選地，所述根據(jù)所述目標(biāo)概率密度分布函數(shù)利用蒙特卡洛方法確定風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和光伏機(jī)組的有功功率，包括：

8、利用所述蒙特卡洛方法對所述目標(biāo)概率密度分布函數(shù)進(jìn)行模擬，得到風(fēng)速值和輻照度值；

9、確定風(fēng)機(jī)機(jī)組處理模型，基于所述風(fēng)速值利用所述風(fēng)機(jī)機(jī)組處理模型確定所述風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率；

10、確定光伏機(jī)組處理模型，基于輻照度值利用所述光伏機(jī)組處理模型確定所述光伏機(jī)組的有功功率。

11、可選地，所述根據(jù)所述風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和所述光伏機(jī)組的有功功率利用基于序貫蒙特卡洛的滾動時域方法確定可靠性指標(biāo)函數(shù)，包括：

12、獲取關(guān)于風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率參數(shù)和光伏機(jī)組的有功功率參數(shù)的第一約束條件，以及獲取關(guān)于機(jī)組運行狀態(tài)的第二約束條件；

13、將所述風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和所述光伏機(jī)組的有功功率代入所述第一約束條件中，得到第一中間約束條件；

14、確定機(jī)組運行狀態(tài)，將所述機(jī)組運行狀態(tài)代入所述關(guān)于機(jī)組運行狀態(tài)的第二約束條件中，得到第二中間約束條件；

15、基于所述第一中間約束條件和所述第二中間約束條件確定總約束條件；

16、獲取關(guān)于最小燃料成本和切負(fù)荷成本的指定函數(shù)，基于所述指定函數(shù)和所述總約束條件利用滾動時域方法確定所述可靠性指標(biāo)函數(shù)。

17、可選地，所述確定機(jī)組運行狀態(tài)，包括：

18、確定機(jī)組的無故障時間公式為：

19、

20、其中，λ為故障率，δ1為0至1的隨機(jī)數(shù)，ttf為機(jī)組的無故障時間；

21、確定機(jī)組的故障修復(fù)時間公式為：

22、

23、其中，σ為修復(fù)率，δ2為0至1的隨機(jī)數(shù)，ttr為機(jī)組的故障修復(fù)時間；

24、基于所述機(jī)組的無故障時間公式和所述機(jī)組的故障修復(fù)時間公式利用序貫蒙特卡洛進(jìn)行模擬，得到所述機(jī)組運行狀態(tài)。

25、可選地，所述基于所述指定函數(shù)和所述總約束條件利用滾動時域方法確定所述可靠性指標(biāo)函數(shù)，包括：

26、利用所述機(jī)組運行狀態(tài)構(gòu)建一矩陣，其中，所述矩陣中每列對應(yīng)一時刻的機(jī)組運行狀態(tài)；

27、在確定當(dāng)前時刻的機(jī)組運行狀態(tài)與前一時刻的機(jī)組運行狀態(tài)不一致時，確定機(jī)組的運行狀態(tài)發(fā)生改變；

28、在每次確定機(jī)組的運行狀態(tài)發(fā)生改變時，獲取新的機(jī)組運行狀態(tài)，基于所述新的機(jī)組運行狀態(tài)確定新的總約束條件，將所述指定函數(shù)和所述新的總約束條件進(jìn)行組合計算，得到多個切電負(fù)荷量和多個切熱負(fù)荷量；

29、獲取關(guān)于切電負(fù)荷量參數(shù)和切熱負(fù)荷量參數(shù)的可靠性指標(biāo)公式，基于所述多個切電負(fù)荷量和所述多個切熱負(fù)荷量利用所述可靠性指標(biāo)公式確定所述可靠性指標(biāo)函數(shù)。

30、可選地，所述基于所述可靠性指標(biāo)函數(shù)確定可靠性約束條件，包括：

31、對所述可靠性指標(biāo)函數(shù)進(jìn)行擬合，得到所述可靠性指標(biāo)函數(shù)的真實函數(shù)；

32、獲取期望供缺電量的上限值，基于所述真實函數(shù)和所述期望供缺電量的上限值確定所述可靠性約束條件。

33、可選地，所述利用目標(biāo)約束條件和所述目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行組合計算，得到極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量之后，所述方法還包括：

34、基于所述極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量生成面向極地區(qū)域的能源系統(tǒng)規(guī)劃方案，并將所述面向極地區(qū)域的能源系統(tǒng)規(guī)劃方案發(fā)送至規(guī)劃人員所持終端，以使所述規(guī)劃人員基于所述終端在接收到所述面向極地區(qū)域的能源系統(tǒng)規(guī)劃方案時對所述能源系統(tǒng)規(guī)劃方案進(jìn)行評審。

35、依據(jù)本技術(shù)第二方面，本技術(shù)提供了一種極地區(qū)域能源系統(tǒng)規(guī)劃裝置，包括：

36、擬合模塊，用于確定所述極地區(qū)域的地理位置信息和氣象環(huán)境信息，利用高斯混合模型對所述地理位置信息和所述氣象環(huán)境信息進(jìn)行擬合，得到關(guān)于風(fēng)速和輻照度的概率密度分布函數(shù)；

37、第一計算模塊，用于利用增強(qiáng)分層期望最大化算法對所述關(guān)于風(fēng)速和輻照度的概率密度分布函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行計算，得到目標(biāo)概率密度分布函數(shù)，以及根據(jù)所述目標(biāo)概率密度分布函數(shù)利用蒙特卡洛方法確定風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和光伏機(jī)組的有功功率；

38、確定模塊，用于根據(jù)所述風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和所述光伏機(jī)組的有功功率利用基于序貫蒙特卡洛的滾動時域方法確定可靠性指標(biāo)函數(shù)，基于所述可靠性指標(biāo)函數(shù)確定可靠性約束條件；

39、第二計算模塊，用于基于所述可靠性約束條件得到目標(biāo)約束條件，并確定關(guān)于電熱系統(tǒng)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)，利用所述目標(biāo)約束條件和所述目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行組合計算，得到所述極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量。

40、依據(jù)本技術(shù)第三方面，提供了一種電子設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)上述第一方面中任一項所述方法的步驟。

41、依據(jù)本技術(shù)第四方面，提供了一種可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面中任一項所述的方法的步驟。

42、借由上述技術(shù)方案，本技術(shù)提供了一種極地區(qū)域能源系統(tǒng)規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，本技術(shù)首先確定極地區(qū)域的地理位置信息和氣象環(huán)境信息，利用高斯混合模型對地理位置信息和氣象環(huán)境信息進(jìn)行擬合，得到關(guān)于風(fēng)速和輻照度的概率密度分布函數(shù)；接著利用增強(qiáng)分層期望最大化算法對關(guān)于風(fēng)速和輻照度的概率密度分布函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行計算，得到目標(biāo)概率密度分布函數(shù)，以及根據(jù)目標(biāo)概率密度分布函數(shù)利用蒙特卡洛方法確定風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和光伏機(jī)組的有功功率；之后根據(jù)風(fēng)機(jī)機(jī)組的有功功率和光伏機(jī)組的有功功率利用基于序貫蒙特卡洛的滾動時域方法確定可靠性指標(biāo)函數(shù)，基于可靠性指標(biāo)函數(shù)確定可靠性約束條件；最后基于可靠性約束條件得到目標(biāo)約束條件，并確定關(guān)于電熱系統(tǒng)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)，利用目標(biāo)約束條件和目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行組合計算，得到極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量；本技術(shù)考慮到極地區(qū)域特殊的地理位置和氣象環(huán)境，通過目標(biāo)概率密度分布函數(shù)對極地區(qū)域的風(fēng)速和光照強(qiáng)度的概率特征進(jìn)行了描述，后續(xù)利用基于序貫蒙特卡洛的滾動時域方法確定可靠性指標(biāo)函數(shù)，也就是說，這個可靠性指標(biāo)函數(shù)是通過基于序貫蒙特卡洛的滾動時域方法，計算極地區(qū)域不同機(jī)組組合下的可靠性指標(biāo)，以及通過擬合所獲得的離散點得到的，之后基于可靠性指標(biāo)函數(shù)確定的可靠性約束條件是可以直接進(jìn)行計算的，接著將目標(biāo)約束條件和目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行組合計算，可以得到極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量，通過二者結(jié)合有效提高計算精度與速度，后續(xù)可以基于極地區(qū)域的新能源出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量、電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的機(jī)組數(shù)量進(jìn)行電力規(guī)劃，也即，會得到新能源出力機(jī)組和電熱系統(tǒng)出力機(jī)組的最優(yōu)規(guī)劃方案，通過最優(yōu)規(guī)劃方案規(guī)劃的電力系統(tǒng)會安全且穩(wěn)定的運行，進(jìn)一步提高了極地區(qū)域的電力系統(tǒng)運行的可靠性。

43、上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實施方式。