本发明涉及电力系统调频
技术领域：
：，尤其涉及一种风储联合调频系统的储能容量优化配置方法及计算设备。
背景技术：
：：随着传统能源逐渐枯竭，环境污染日趋严重，可再生能源并网发电成为克服能源危机的重要手段。到2050年，我国新能源装机占比将由现在的20％上升到60％～70％。而风电作为应用广泛的新能源，在我国装机容量占比不断上升。然而，电力系统调频任务主要由水电机组和中温中压火电机组承担，风电机组通常运行在最大功率跟踪控制(maximumpowerpointtracking，mppt)模式，一般不承担调频任务。风电装机容量上升，替代了原有的火电机组，使得电力系统的调频能力下降。因此，在风电场配置一定容量的储能装置，配合风机的备用容量使得风电场拥有一定的调频能力，对于充分发掘风机和储能提供调频辅助服务的潜力，提高电力系统的频率稳定性，缓解区域内火电调频机组的调度压力，具有重要的意义。现有的储能调频方案多侧重于储能容量配置，并未考虑风机预留备用方式和最佳备用数量，未实现风电出力和储能容量配置的联合优化。而实际上如果风机备用少，就不可避免地增大储能配置的功率和容量，增加了一次投资和运行维护成本；同时由于支撑功率曲线呈尖峰状，储能仅在短时间内承担高额调频功率，随后就进入稳态功率支撑阶段，支撑功率较小，因而配置过多储能没有必要；而风机备用过多，风机长时间降额发电，则会造成较大的弃风损失，经济性差。因此，需要提供一种风储联合调频系统的储能容量优化配置方案。技术实现要素：为此，本发明提供一种风储联合调频系统的储能容量优化配置方法及计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。根据本发明的第一个方面，提供一种风储联合调频系统的储能容量优化配置方法，风储联合调频系统通过储能装置和风机备用来实现调频，方法在计算设备中执行，包括：获取风储联合调频系统的运行参数；根据运行参数，建立风储联合优化模型，模型包括目标函数和约束条件，目标函数用于计算风储联合调频系统的运行成本和调频效果，优化模型的优化目标为使目标函数的值最小；计算优化模型的最优解，以确定储能配置比例；根据储能配置比例来配置风储联合调频系统中的储能装置容量和风机备用数量。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，运行参数包括：火电机组的额定功率、风机的额定功率、切入风速、切出风速、风电渗透率、储能单位功率成本、储能单位容量成本、储能单位运行维护成本、购电价格、支撑时间、电池效率、折现率、运行年限和风速概率分布系数。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，目标函数为：ctotal＝fc1+fc2+c3+c4+kc5其中，c1、c2、c3、c4、c5分别为储能配置成本、运行维护成本、用电成本、调频弃风惩罚以及调频效果指标；f为回收系数，用于将储能配置成本和运行维护成本折算成等年值；k为将调频效果指标折算到与前四项相同的数量级并考虑权重后的系数；i为折现率；n为设备运行年限。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，储能配置成本c1按照以下公式计算：c1＝ceerated+cppratedce为储能装置单位容量配置价格；erated为储能系统额定容量；cp为储能系统单位功率配置价格；prated为储能系统额定功率。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，运行维护成本c2按照以下公式计算：c2＝cyerated其中，cy为储能装置单位容量的运行维护成本。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，用电成本c3按照以下公式计算：c3＝kw1pratedtnk为单位换算引入的系数；w1为购电价格；n为全年调频次数；t为频率支撑时间。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，调频弃风惩罚c4按照以下公式计算：其中，w2为弃风惩罚因子；f(v)为风速的概率分布；popt(v)为风机最大功率追踪方式下的功率-风速曲线；p(v)为变风速区间预留备用的功率-风速曲线。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，调频效果指标c5按照以下公式计算：其中，fn为系统额定频率，f(ta)、f(tb)、f(tc)分别为调频过程中系统频率的最大值、最小值和稳定值，a1、a2、a3为权重。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，约束条件包括：风机备用和储能的调频功率之和大于调频所需的功率值的概率大于预设置信水平；调频过程中储能荷电状态保持在预设范围内。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，风储联合调频系统在调频过程中需要提供的调频功率为：其中，fn为系统额定频率，f为系统实时功率，kf为一次调频下垂系数，tj为虚拟同步机惯性时间常数；储能承担的额定调频功率pe为：pe＝(1-t)pf.stable+tpf.max其中，t为储能配置比例，pe为储能的额定调频出力，pf.max为调频过程中风储联合出力最大值，pf.stable为调频过程中的稳态出力值。可选地，在根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法中，风机的变风速区间调频备用pwind为：pwind＝popt(v)-p(v)其中，popt(v)为风机的最优功率曲线，p(v)为风机功率，ρ为空气密度，ar为风轮扫风面积，cpi为第i个风速区间的风能捕获因子，v为风速。根据本发明的第二个方面，提供一种计算设备，包括：至少一个处理器；和存储有程序指令的存储器，当上述程序指令被处理器读取并执行时，使得计算设备执行上述风储联合调频系统的储能容量优化配置方法。根据本发明的第三个方面，提供一种存储有程序指令的可读存储介质，当上述程序指令被计算设备读取并执行时，使得该计算设备执行上述风储联合调频系统的储能容量优化配置方法。根据本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方案，采用风电场风机和储能装置联合调频的出力策略，以经济性和调频效果最优为目标，建立风储联合优化模型，通过求解该模型，确定储能配置比例从而确定风储联合调频系统中的最优储能装置容量和风机备用数量。本发明的储能容量优化配置方案可以显著减小储能配置的功率和容量，在弃风量允许的情况下减小了储能配置和运行成本。同时，风储联合调频系统为风电场提供了一定的调频能力，提高了风电高渗透率电网的频率稳定性。上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。附图说明为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开，相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。图1示出了根据本发明一个实施例的计算设备100的示意图；图2示出了根据本发明一个实施例的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法200的流程图；图3示出了根据本发明一个实施例的风储联合优化模型的示意图；图4示出了根据本发明一个实施例的双馈风机cp～λ特性曲线的示意图；图5示出了根据本发明一个实施例的变桨距风机全风速功率特性曲线的示意图；图6示出了根据本发明一个实施例的风储联合调频系统的支撑功率曲线的示意图；图7示出了根据本发明一个实施例的电力系统一次调频频率响应曲线的示意图；图8示出了根据本发明一个实施例的采用遗传算法求解风储联合优化模型的流程图；图9示出了根据本发明一个实施例的无调频和风储联合调频的调频效果对比图；图10示出了根据本发明一个实施例的变风速区间风机出力曲线的示意图；图11示出了根据本发明一个实施例的仅储能提供调频功率和风储联合调频时储能的出力曲线的示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1示出了根据本发明一个实施例的计算设备100的示意图。需要说明的是，图1所示的计算设备100仅为一个示例，在实践中，用于实施本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法的计算设备可以是任意型号的设备，其硬件配置情况可以与图1所示的计算设备100相同，也可以与图1所示的计算设备100不同。实践中用于实施本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法的计算设备可以对图1所示的计算设备100的硬件组件进行增加或删减，本发明对计算设备的具体硬件配置情况不做限制。如图1所示，在基本的配置102中，计算设备100典型地包括系统存储器106和一个或者多个处理器104。存储器总线108可以用于在处理器104和系统存储器106之间的通信。取决于期望的配置，处理器104可以是任何类型的处理，包括但不限于：微处理器(μp)、微控制器(μc)、数字信息处理器(dsp)或者它们的任何组合。处理器104可以包括诸如一级高速缓存110和二级高速缓存112之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心114和寄存器116。示例的处理器核心114可以包括运算逻辑单元(alu)、浮点数单元(fpu)、数字信号处理核心(dsp核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器118可以与处理器104一起使用，或者在一些实现中，存储器控制器118可以是处理器104的一个内部部分。取决于期望的配置，系统存储器106可以是任意类型的存储器，包括但不限于：易失性存储器(诸如ram)、非易失性存储器(诸如rom、闪存等)或者它们的任何组合。计算设备中的物理内存通常指的是易失性存储器ram，磁盘中的数据需要加载至物理内存中才能够被处理器104读取。系统存储器106可以包括操作系统120、一个或者多个应用122以及程序数据124。在一些实施方式中，应用122可以布置为在操作系统上由一个或多个处理器104利用程序数据124执行指令。操作系统120例如可以是linux、windows等，其包括用于处理基本系统服务以及执行依赖于硬件的任务的程序指令。应用122包括用于实现各种用户期望的功能的程序指令，应用122例如可以是浏览器、即时通讯软件、软件开发工具(例如集成开发环境ide、编译器等)等，但不限于此。当应用122被安装到计算设备100中时，可以向操作系统120添加驱动模块。在计算设备100启动运行时，处理器104会从存储器106中读取操作系统120的程序指令并执行。应用122运行在操作系统120之上，利用操作系统120以及底层硬件提供的接口来实现各种用户期望的功能。当用户启动应用122时，应用122会加载至存储器106中，处理器104从存储器106中读取并执行应用122的程序指令。计算设备100还可以包括有助于从各种接口设备(例如，输出设备142、外设接口144和通信设备146)到基本配置102经由总线/接口控制器130的通信的接口总线140。示例的输出设备142包括图形处理单元148和音频处理单元150。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个a/v端口152与诸如显示器或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口144可以包括串行接口控制器154和并行接口控制器156，它们可以被配置为有助于经由一个或者多个i/o端口158和诸如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备146可以包括网络控制器160，其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口164与一个或者多个其他计算设备162通过网络通信链路的通信。网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块，并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以这样的信号，它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例，通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质，以及诸如声音、射频(rf)、微波、红外(ir)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。在根据本发明的计算设备100中，应用122包括用于执行本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法200的指令，该指令可以指示处理器104执行本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法200，以实现风机备用数量和储能配置容量的联合优化，使得在满足调频需求的前提下，风储联合调频系统的整体经济性最优。图2示出了根据本发明一个实施例的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法200的流程图。方法200在计算设备(例如前述计算设备100)中执行。如图2所示，方法200始于步骤s210。在步骤s210中，获取风储联合调频系统的运行参数。风储联合调频系统通过储能装置和风机备用来实现调频。在本发明的实施例中，风储联合调频系统的运行参数为用于建立步骤s220中的风储联合优化模型所需要的参数。换言之，用于建立风储联合优化模型所需要的参数均为风储联合调频系统的运行参数。运行参数通常为常数，在后续步骤s230的求解风储联合优化模型的过程中，运行参数的值是固定不变的。根据一种实施例，风储联合调频系统的运行参数包括火电机组的额定功率、风机的额定功率、切入风速、切出风速、风电渗透率、储能单位功率成本、储能单位容量成本、储能单位运行维护成本、购电价格、支撑时间、电池效率、折现率、运行年限、风速概率分布系数等，但不限于此。在步骤s220中，根据运行参数，建立风储联合优化模型，模型包括目标函数和约束条件，目标函数用于计算风储联合调频系统的运行成本和调频效果，优化模型的优化目标为使目标函数的值最小。图3示出了根据本发明一个实施例的风储联合优化模型的示意图。如图3所示，风储联合优化模型包括目标函数、满足条件和决策变量。进一步地，满足条件包括风机变风速区间预留备用策略、风储调频功率分配策略和约束条件，其中约束条件包括调频功率的机会约束和荷电状态约束。在本发明的实施例中，风机变风速区间预留备用策略和风储调频功率分配策略是风储联合优化模型的重要组成部分。储能的一次投资成本高，但后续的运行维护成本和用电成本低；风机备用没有一次投资成本，只需要改变风机运行方式，但由于长期降额发电，会造成较大的经济损失。因此，应当寻求合适的风机预留备用策略和调频功率分配策略，使得在满足调频需求的前提下，风储联合调频系统的整体经济性最优。下面分别详述这两种策略：1、风机变风速区间预留备用策略风机的发电出力主要受实时风速的影响。风机从风能中获取的机械功率可表示为：其中，ρ为空气密度，单位：kg/m3；ar为风轮扫风面积，m2；cp为风能捕获因子；v为风速，m/s；叶尖速比λ＝ωr/v，其中，ω为风轮转速，rad/s；r为风轮半径，m；θ为叶片桨距角。cp与λ、θ的关系曲线是风机的基本性能之一，由风轮叶片的结构决定。1.5mw的双馈风机cp～λ特性曲线如图4所示。由图4所示的曲线可知，当桨距角θ＝0°且λ＝λopt(最佳叶尖速比)时，cp取极大值cpmax。由贝茨极限，cp的最大值不超过0.593。因此，为了使风力机输出最大的机械功率，就应当任何风速下，风力机都应保持在cpmax点运行，即λ＝λopt。而由λ＝ωr/v可知，对于每个风速v，风机的风轮转速都应当同步变化，使得叶尖速比始终维持在最佳叶尖速比。对于变桨距风机，转速可变，可以通过控制叶轮转速使风机运行在最大功率点，本发明主要研究变桨距风机预留备用的情况。变桨距风机全风速情况下的功率特性如图5所示。功率特性的函数关系可以总结为下式：其中，v1为风机切入风速，vn为风机额定风速，v2为风机切出风速。pn为风机额定功率。风储系统调频功率由风电机组和储能联合承担。风机通过变桨控制预留一定的备用，各个风速区间的风能捕获因子取不同值。将风机可运行的风速范围分为n个区间，其中第i个区间的风能捕获因子值为cpi，则风机各风速区间的功率可表示为：设风机的最优功率曲线为popt(v)，那么风电机组的调频备用为：pwind＝popt(v)-p(v)2、风机和储能调频功率分配策略虚拟同步机(virtualsychronousgenerator,vsg)技术解决了新能源调频调压能力欠缺的问题。由vsg理论，风电场的调频功率由转子惯量支撑功率和一次调频功率组成，因此风储联合调频系统在调频过程中需要提供的调频功率为：其中，fn为系统额定频率，f为系统实时功率，kf为一次调频下垂系数，tj为虚拟同步机惯性时间常数。该式第一部分模拟一次调频，第二部分模拟转子惯量支撑；支撑功率由风机备用和储能联合承担。由于调频所需要的虚拟惯量具有尖峰特征，且支撑时间短，若配置储能承担尖峰功率，会导致储能的利用率低，且配置容量较大。但是如果储能配置过少，会导致风机备用增加，弃风现象严重。因此，定义储能配置比例t，用以表征储能配置的多少。若风储联合调频系统支撑功率曲线如图6所示，则比例t可表示为：pe为储能的额定调频出力，pf.max为调频过程中风储联合出力最大值，pf.stable为调频过程中的稳态出力值。定义了储能配置比例t后，储能在调频过程中的出力曲线pbattery(t)和风机出力曲线pwind(t)也随之确定，如图6所示。储能承担的额定调频功率pe可表示为：pe＝(1-t)pf.stable+tpf.max由于风储联合调频系统应当在提供较为理想的调频效果的前提下，提高电力系统整体配置和运行的经济性，因此，根据一种实施例，将储能配置成本、运行维护成本、用电成本、调频弃风惩罚以及调频效果指标的和最小为优化目标。即，目标函数为：ctotal＝fc1+fc2+c3+c4+kc5其中，c1、c2、c3、c4、c5分别为储能配置成本、运行维护成本、用电成本、调频弃风惩罚以及调频效果指标；f为回收系数，用于将储能配置成本和运行维护成本折算成等年值；k为将调频效果指标折算到与前四项相同的数量级并考虑权重后的系数；i为折现率；n为设备运行年限。模型的优化目标为使上述目标函数的值最小，即，使ctotal最小。以下对c1～c5的计算方法进行详述：1、储能配置成本c1储能装置的配置成本为：c1＝ceerated+cpprated其中，c1为储能配置成本，万元；ce为储能装置单位容量配置价格，万元/(mwh)；erated为储能系统额定容量，mwh；cp为储能系统单位功率配置价格，万元/mw；prated为储能系统额定功率，mw。储能系统的额定功率由下式确定：其中，△p为调频过程中储能最大放电或充电功率；ηa为功率转换系统和变压器效率，ηc为储能充电效率，ηd为储能放电效率。设风储联合系统频率支撑时间为ts,由储能装置在调频过程中的出力曲线pbattery，可求得额定容量：2、运行维护成本c2储能装置的运行维护成本与容量有关：c2＝cyerated其中，cy为储能装置单位容量的运行维护成本。3、用电成本c3储能装置全年在电网中充放电满足一次调频需要，该部分电量需要在电网中购得，购电成本可表示为：c3＝kw1pratedtn其中，k为单位换算引入的系数；w1为购电价格，元/(kwh)；n为全年调频次数，次；t为频率支撑时间。4、调频弃风惩罚c4风电机组通过变桨控制预留一定的调频备用，因此风电场常年不能满功率发电，存在弃风现象。本发明策略将风速分为多个区间，各个区间预留的备用占比各不相同。考虑到风速的随机性，风电场调频弃风成本成本宜采用期望值的表示方法。风速的概率分布服从威布尔分布：其中，v为风速；k、c为系数，二者的值取决于当地的风能资源水平。一年中的调频弃风惩罚项由下式求得，以在决策过程中反映决策者对弃风的容忍水平，抑制弃风现象：其中，w2为弃风惩罚因子，元/mw；f(v)为风速的概率分布；popt(v)为风机最大功率追踪方式下的功率-风速曲线；p(v)为变风速区间预留备用的功率-风速曲线。5、调频效果指标c5电力系统一次调频频率响应曲线如图7所示，可分为三个阶段：第一阶段(频率跌落阶段)，对应ab段曲线，主要由转子惯量支撑抑制频率快速跌落，此时担任调频任务的机组出力通常出现尖峰值；第二阶段(频率恢复阶段)，对应曲线bc段，调速器启动，在一次调频的作用下频率值逐渐恢复；第三阶段(稳定阶段)，对应曲线cd段，此时系统频率逐渐稳定，维持在低于波动前系统频率的某一值附近，这也是一次调频的特点之一。衡量调频效果的指标主要有：(1)最低点频率。调频过程中的系统频率最低值，对应图中的f(tb)；(2)系统稳定频率。在调频过程结束过后，系统频率值稳定后的数值，对应图中的f(tc)；(3)频率初期下降率：系统出现扰动后5s内的频率变化量与时间变化量之比，即：频率波动初期以惯量支撑为主，该值越小，代表系统惯量支撑越强。本发明以上述三值的加权和作为衡量调频效果指标：其中。最低点频率和稳定频率采取频率偏差处理，fn为系统额定频率，f(ta)、f(tb)、f(tc)分别为调频过程中系统频率的最大值、最小值和稳定值，a1、a2、a3为权重。根据一种实施例，风储联合优化模型的约束条件包括调频功率的机会约束和荷电状态约束。以下分别介绍这两种约束：1、调频功率的机会约束该约束要求风机备用和储能的调频功率之和大于调频所需的功率值的概率大于预设置信水平，即：p{pwind+pbattery≥pf}≥α其中，pwind为风机提供的调频功率，pbattery为储能提供的调频功率，pf为风储联合系统所需的调频功率，α为预设置信水平。2、荷电状态约束荷电状态qsoc为电池实际电量和额定容量的比值，t时刻的荷电状态：其中，qsoc，ref为储能初始荷电状态；pbattery为储能提供的调频功率。为了避免过度充放电影响储能寿命，调频过程中储能荷电状态应当始终保持在一定的范围内，即：qsoc(t)≤qsoc,maxqsoc(t)≥qsoc,min联立上述三式，得储能容量范围为：在步骤s230中，计算优化模型的最优解，以确定储能配置比例。如图3所示，风储联合优化模型的决策变量包括：一次调频下垂系数kf、虚拟同步机惯性时间常数tj、变风速区间风能捕获因子cpi和储能配置比例t。根据一种实施例，本发明的风储联合优化模型可以采用遗传算法求解：首先进行初始化，产生初始种群(kf,tj,cp1,cp2,……,cpn,t)。然后将各染色体载入电力系统频率仿真模型，得到每个染色体对应的prated、erated以及调频效果指标，并对每个染色体进行仿真运算，判断是否满足：p{pwind+pbattery≥pf}≥α对于不满足条件的染色体，进行变异操作，产生新一代染色体，直到所有染色体均满足上述条件。选取满足机会约束的染色体，计算其对应的目标函数值，进行种群的选择、交叉、变异操作。判断是否达到最大迭代次数，达到则停止运算，否则重复上述步骤。最后将迭代过程中出现的最好染色体作为最优方案。算法流程图如8所示。在步骤s240中，根据储能配置比例来配置风储联合调频系统中的储能装置容量和风机备用数量。以下给出本发明的一个具体实施例：本实施例包括一个负荷功率为1000mw的区域电力系统。区内有两台500mw火电机组和一个风电场，风电渗透率为20％。风电场采用某型1.5mw变桨距双馈风机，切入风速2m/s,切出风速13m/s。其他运行参数设置见表1。表1仿真参数设置1、风储联合调频效果分析在系统出现5％功率缺额时，采用风储联合优化模型的最优参数kf＝2.39，tj＝1.22进行仿真，仿真结果如图9所示。如图9所示，在出现5％功率缺额时，相较于风电场没有调频能力的情况，风储联合调频情况下系统最低频率提高了0.02hz，系统稳定频率提高了0.003hz。这是由于在出现功率缺额，频率迅速跌落时，除了区域内火电调频机组利用调速器进行一次调频外，风储联合系统也进行功率支撑。在频率跌落初期主要是转子转子惯量支撑，这部分功率与系统频率跌落速度有关，抑制频率的快速跌落，相较于风电场没有调频能力的情况下，提高了系统的最低频率；而一段时间后系统频率趋于稳定，转子惯量支撑退出，此时一次调频稳态功率保证了频率的再次跌落。可见，风储联合调频可以显著提高电力系统的频率稳定性。2、变风速区间风机出力策略分析定义参数h为各风速区间风能捕获因子与最大风能捕获因子之比，本发明的优化模型求解出的各风速区间对应的最优h值如下表：表2各风速区间h值根据表2，绘制出风机出力曲线如图10所示。3、风储联合调频经济性比较仅储能提供调频功率和风储联合调频时储能的出力曲线见图11。在储能单独提供调频功率时，额定功率应当大于调频过程中出现的最大功率，而实际上调频过程中出现的尖峰功率持续时间非常短，而稳态功率持续时间较长。因而储能配置的容量大部分被浪费掉了，经济性差。风储联合调频时，尖峰功率由风机备用承担，因而可以大幅降低储能配置的功率和容量，减小了成本。因此在相同的调频效果下，提高了储能配置的经济性和储能装置利用率。将本发明中求解出的风储联合配置最优解与储能完全承担调频任务时的配置成本和储能装置利用率进行对比，列为下表：表3技术经济比较可见，风储联合调频显著降低了储能配置容量，降低了配置成本，由于储能不必提供调频过程中的尖峰功率，因而提高了储能的利用率。风电场本身不具备一次调频能力，针对风电高渗透电网一次调频能力下降的问题，本发明首先提出风电场风机和储能装置联合调频的出力策略，减少了风机频率支撑时间，提高了储能利用效率；然后提出风机变风速区间调频备用策略；最后以储能装置的荷电状态不越限为约束，以经济性和调频效果最优为目标，建立了风储联合优化模型，并利用遗传算法求解储能最优容量和不同风速区间的最优风机备用数量。本发明提出了新的风储联合系统调频功率分配策略以及考虑到风速的随机性的风机变风速区间风机预留备用策略，并基于上述策略进行风机备用数量和储能配置容量的联合优化。调频算例分析表明：考虑风储联合调频的储能优化配置优化了储能的配置费用，减少了风机的弃风成本，提高了风电场调频的整体经济性。本发明以风电场提供调频服务为出发点，配置储能提供所需的调频备用，并采用风机变桨控制预留备用的方式减小储能配置投资，并建立优化模型并利用遗传算法求得最优解。算例分析表明，该方法可以显著减小储能配置的功率和容量，在弃风量允许的情况下减小了储能配置和运行成本。同时风储联合系统为风电场提供了一定的调频能力，提高了风电高渗透率电网的频率稳定性。a9、如a1-8中任一项所述的方法，其中，所述约束条件包括：风机备用和储能的调频功率之和大于调频所需的功率值的概率大于预设置信水平；调频过程中储能荷电状态保持在预设范围内。a10、如a1所述的方法，其中，所述风储联合调频系统在调频过程中需要提供的调频功率为：其中，fn为系统额定频率，f为系统实时功率，kf为一次调频下垂系数，tj为虚拟同步机惯性时间常数；储能承担的额定调频功率pe为：pe＝(1-t)pf.stable+tpf.max其中，t为储能配置比例，pe为储能的额定调频出力，pf.max为调频过程中风储联合出力最大值，pf.stable为调频过程中的稳态出力值。a11、如a1所述的方法，其中，风机的变风速区间调频备用pwind为：pwind＝popt(v)-p(v)其中，popt(v)为风机的最优功率曲线，p(v)为风机功率，ρ为空气密度，ar为风轮扫风面积，cpi为第i个风速区间的风能捕获因子，v为风速。这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如可移动硬盘、u盘、软盘、cd-rom或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被所述机器执行时，所述机器变成实践本发明的设备。在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的所述程序代码中的指令，执行本发明的风储联合调频系统的储能容量优化配置方法。以示例而非限制的方式，可读介质包括可读存储介质和通信介质。可读存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在可读介质的范围之内。在此处所提供的说明书中，算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与本发明的示例一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本
技术领域：
：内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本
技术领域：
：的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的公开是说明性的而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。当前第1页12当前第1页12