一种利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法与流程

1.本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法。


背景技术：

2.储能与光伏电站共同部署的电源侧储能模式，可以充分利用储能调峰调频能力强、响应速度快等优点，提升光伏电站整体电网友好性，加强光伏电站调峰调频能力，主动支撑电网健康稳定运行。
3.根据《华东区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》、《华东区域发电厂并网运行管理实施细则》，光伏电站需向电力调度交易机构报送、光电功率预测结果。光伏发电功率预测分日前预测和超短期预测两种方式。当光伏电站实际发电功率与预测功率偏差达到一定程度以上，光伏电站需接受考核，并补偿考核费用。而由于光伏电站出力的波动性、间歇性，其预测准确度较低，很难达到调度机构考核指标。
4.目前储能技术应用于光伏电站的研究主要针对利用储能跟踪计划出力、平滑光伏出力的调度方法，但要实现较好的计划出力跟踪及平滑效果，对于储能配置容量较高，且频繁的储能充放电大幅调节对于储能寿命影响较大，全站整体运行成本会大幅上升。
5.因此，有必要基于储能特点、寿命等要素，提出一种利用储能提升光伏电站出力预测精度的方案，以提升光伏电站功率预测精度，减少光伏电站考核电量，同时降低储能充放电频率。


技术实现要素：

6.本发明针对现有储能光伏电站储能配置容量较高、储能充放电频率较高的不足，提供一种利用储能提升光伏电站出力精度的方法，在提升光伏电站功率预测精度，减少光伏电站考核电量的同时，降低全站整体运行成本。
7.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法，所述利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法包括以下步骤：
8.获取出力预测曲线和当前光伏电站总功率，对比得到预测精度；
9.将预测精度和预设的精度阈值进行对比，判断预测精度是否达标；
10.当预测精度达标时，储能系统处于待机状态；当预测精度未达标时，控制储能系统进行充放电操作。
11.本发明的利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法，根据预测精度控制储能系统，当预测精度达标时，储能系统处于待机状态，只在预测精度未达标时，储能系统才进行充放电操作，从而可以减少储能系统的充放电频率，提高储能系统寿命，降低全站整体运行成本。精度阈值可以是考核标准。
12.作为改进，出力预测曲线包括日前24h出力预测曲线和超短期4h出力预测曲线。
13.作为改进，包括以下步骤：
14.步骤s1、获取光伏阵列逆变器交流侧功率ps、光伏电站总功率pn、光伏电站日前24h出力预测曲线p
short
、光伏电站超短期4h出力预测曲线p
ultra-short
、储能pcs(储能变流器，power conversion system)交流侧功率pe；
15.步骤s2：将当前时刻ti光伏电站总功率p
ni
与光伏电站日前24h出力预测曲线p
short_i
进行比较，得到当前时刻ti实时光伏电站日前日均预测精度μ
short_i
：
[0016][0017]
步骤s3：将当前时刻ti光伏电站总功率p
ni
与光伏电站超短期4h出力预测曲线p
ultra-short
进行比较，得到当前时刻ti实时光伏电站超短期日均预测精度μ
ultra-short_i
：
[0018][0019]
步骤s4：分别将当前时刻ti的日前日均预测精度μ
short_i
、超短期日均预测精度μ
ultra-short_i
与考核标准进行比较，在不同预测精度结果的情况下，系统分别进入pr0、pr1、pr2、pr3四种不同工况。
[0020]
作为改进，步骤s4中，日前日均预测精度的考核标准为0.8，超短期日均预测精度的考核标准为0.85。
[0021]
作为改进，步骤s4包括：
[0022]
步骤s401：当μ
short_i
＞0.8，μ
ultra-short_i
＞0.85时，光伏电站处于预测精度达标工况，光伏电站进行自由发电，储能系统处于待机状态，协调控制处于pr0工况。
[0023]
步骤s402：当μ
short_i
＜0.8，μ
ultra-short_i
＞0.85时，光伏电站日前预测精度不合格，超短期预测精度合格，储能系统处于运行状态，综合光伏电站及储能系统进入pr1工况。
[0024]
步骤s403：当μ
short_i
＞0.8，μ
ultra-short_i
＜0.85时，光伏电站日前预测精度合格，超短期预测精度不合格，储能系统处于运行状态，综合光伏电站及储能系统进入pr2工况。
[0025]
步骤s404：当μ
short_i
＜0.8，μ
ultra-short_i
＜0.85时，光伏电站日前预测精度、超短期预测精度均不合格，储能系统处于运行状态，综合光伏电站及储能系统进入pr3工况。
[0026]
作为改进，pr1工况下，协调控制系统控制储能系统进行充放电操作，具体地，设下一时刻储能系统充放电功率为p
ei+1
，下一时刻全站日前预测精度为μ
short_i+1
，下一时刻全站综合考核成本为m
ai+1
，根据光伏电站预测精度考核金额m
p
、储能运行寿命折损成本me得到全站综合考核成本m
ai+1
：
[0027]mai+1
＝m
p
+me＝λ
p
(0.8-μ
short_i+1
)pntαc
全站
+λem
ei+1
[0028]
其中，λ
p
为光伏电站预测成本系数，λe为储能运行寿命折损成本系数，pn为光伏电站全站装机容量，t为考核小时数，α为考核管理系数，c
全站
为光伏电站全站最高批复上网电价；
[0029]
通过最小化寻优算法得出最优的p
ei+1_best
，以使得全站综合考核成本m
ai+1
最低。
[0030]
作为改进，pr2工况下，协调控制系统控制储能系统进行充放电操作，具体地，设下一时刻储能系统充放电功率为p
ei+1
，下一时刻全站日前预测精度为μ
short_i+1
，下一时刻全站综合考核成本为m
ai+1
，根据光伏电站预测精度考核金额m
p
、储能运行寿命折损成本me得到全站综合考核成本m
ai+1
：
[0031]mai+1
＝m
p
+me＝λ
p
(0.85-μ
ultra-short_i+1
)pntαc
全站
+λem
ei+1
[0032]
通过最小化寻优算法得出最优的p
ei+1_best
，以使得全站综合考核成本m
ai+1
最低。
[0033]
作为改进，pr3工况下，协调控制系统控制储能系统进行充放电操作，具体地，设下一时刻储能系统充放电功率为p
ei+1
，下一时刻全站日前预测精度为μ
short_i+1
，超短期预测精度为μ
ultra-short_i+1
，下一时刻全站综合考核成本m
ai+1
如下：
[0034][0035]
通过最小化寻优算法得出最优的p
ei+1_best
，以使得全站综合考核成本m
ai+1
最低。
[0036]
作为改进，当光伏电站日前预测精度、超短期预测精度由不合格转为均合格，将储能能量管理系统投入待机状态；该光伏电站的储能单元与光伏阵列共用箱式升压变压器，光伏发电单元经过dc/ac逆变器连接到箱式升压变压器低压侧，储能电池单元经过pcs连接到箱式升压变压器低压侧，共同形成光储单元。
[0037]
一种光伏电站，采用前述的一种利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法。
[0038]
本发明的利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法的有益效果是：根据预测精度控制储能系统，当预测精度达标时，储能系统处于待机状态，只在预测精度未达标时，储能系统才进行充放电操作，从而在满足预测精度的前提可以减少储能系统的充放电频率。
附图说明
[0039]
图1为本发明实施例一的集中式光伏电站的光伏及储能混合配置模式配置示意图。
[0040]
图2为本发明实施例一的集中式光伏电站通信架构图。
[0041]
图3为本发明实施例一的步骤流程图。
具体实施方式
[0042]
下面结合本发明创造实施例的附图，对本发明创造实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明创造的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，都属于本发明创造的保护范围。
[0043]
参见图1至图3，本发明的一种利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法，所述利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法包括以下步骤：
[0044]
获取出力预测曲线和当前光伏电站总功率，对比得到预测精度；
[0045]
将预测精度和预设的精度阈值进行对比，判断预测精度是否达标；
[0046]
当预测精度达标时，储能系统处于待机状态；当预测精度未达标时，进入光储协调运行模式，控制储能系统协同光伏阵列进行充放电操作。
[0047]
本发明的利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法，根据预测精度控制储能系统，当预测精度达标时，储能系统处于待机状态，只在预测精度未达标时，储能系统才进行充放电操作，从而可以减少储能系统的充放电频率。精度阈值可以是考核标准。
[0048]
实施例一
[0049]
参见图1，以浙江某一集中式光伏电站为例，采用光伏储能混合配置模式实现新增电源侧储能系统的目的，相应配置模式为实现全站预测精度提升的基础。该模式采用储能
单元与光伏阵列共用箱式升压变压器方式，储能系统与光伏电站原有阵列混合配置。原有光伏发电单元经过dc/dc、dc/ac逆变器连接到箱式升压变压器低压侧，全站55台箱式升压变压器通过7条35kv集电线路汇集到35kv母线。新增储能电池单元分别混合配置于若干光伏发电单元内，经过pcs接入315v母线，并接入箱式升压变压器低压侧，共同形成若干光储单元。若干光储单元于原有光伏发电单元共同通过7条35kv集电线路汇集到35kv母线。
[0050]
参见图2，光伏储能混合配置系统数据交互分为就地设备层、现场主控层，相应架构。就地设备层包括集装箱式储能bms系统、储能pcs变流装置、计量电表、光伏出力信息采样装置。现场主控层主要包括过程控制平台、工作站、光伏电站功率预测服务器。过程控制平台负责与就地设备进行实时数据交互，并下发协调控制策略，数据采集包含：储能电池bms运行信息、储能pcs运行信息、光伏电站运行信息、光伏电站功率预测等信息。
[0051]
参见图3，具体实施过程步骤如下：
[0052]
步骤s1：光储协调控制系统通过iec104协议与光伏集中控制系统、光功率预测系统通信(通讯)，采集光伏阵列逆变器交流侧功率ps、光伏电站总功率pn、光伏电站日前24h出力预测曲线p
short
、光伏电站超短期4h出力预测曲线p
ultra-short
，通过mobus tcp协议实现与储能能量管理系统通信，采集储能pcs交流侧功率pe以及电压、电流等相关信息。
[0053]
步骤s2：光储协调控制系统配置有两种控制工况，分别为“储能独立运行”工况、“光储协同运行”工况。电站可根据电站实际运行状态选择合适的运行工况，保证电站稳定安全运行。当投入“光储协同运行”后，可实现利用储能提升光伏电站出力预测精度功能。
[0054]
步骤s3：根据当前时刻ti光伏电站总功率p
ni
与光伏电站日前24h出力预测曲线p
short_i
，得到当前时刻ti实时光伏电站日前日均预测精度μ
short_i
。
[0055]
所述实时光伏电站短期日均预测精度为日内00:00到当前时刻期间，光伏电站总功率pn与日前24h出力预测p
short
偏差的平方平均精度。具体评估ti方法如下：
[0056]
步骤s301：从日内00:00时刻开始，每15min采样并记录存储当前ti时刻光伏电站总功率p
ni
，以及当前ti时刻光伏电站日前预测功率p
short_i
。
[0057]
步骤s302：计算当前ti时刻光伏电站日前预测功率p
short_i
与光伏电站总功率p
ni
偏差率δ
ni
，并记录存储。
[0058][0059]
其中，p
ni
为0时，默认偏差率δ
ni
为0。δ
ni
＞1时，δ
ni
取值为1。
[0060]
步骤s303：计算从日内00:00时刻开始到当前ti时刻(第n个时刻)光伏电站功率预测总偏差累加，进行全天n个采样点偏差率平方平均数计算，得出光伏电站当前ti时刻日前日均预测精度μ
short_i
。
[0061][0062]
步骤s4：根据当前时刻ti光伏电站总功率p
ni
与光伏电站超短期4h出力预测曲线p
ultra-short
，得到当前时刻ti实时光伏电站超短期日均预测精度μ
ultra-short_i
。
[0063]
所述实时光伏电站超短期日均预测精度为日内00:00到当前时刻ti期间，光伏电站总功率pn与超短期4h出力预测p
ultra-short
偏差的日内平均精度。具体评估方法如下：
[0064]
步骤s401：由于超短期预测功率每15min更新一次，因此从日内00:00时刻开始，每15min采样并记录存储当前ti时刻光伏电站总功率p
ni
，以及下一个时刻t
i+1
时刻光伏电站超短期4h预测功率p
ultra-short_i+1
。
[0065]
步骤s402：使用上一时刻t
i-1
时刻记录的光伏电站超短期预测功率p
ultra-short_i
与当前时刻ti光伏电站总功率p
ni
偏差率δ
ni
并记录存储。
[0066][0067]
其中，p
ni
为0时，默认偏差率δ
ni
为0。δ
ni
＞1时，δ
ni
取值为1。
[0068]
步骤s403：计算从日内00:00时刻开始到当前ti时刻(第n个时刻)光伏电站超短期功率预测总偏差累加，进行全天n个采样点偏差率平方平均数计算，得出光伏电站当前ti时刻超短期日均预测精度μ
ultra-short_i
。
[0069][0070]
步骤s5：将当前时刻ti日前日均预测精度μ
short_i
与考核标准进行比较。此时存在两种情况：
[0071]
(1)若μ
short_i
＜0.8，日前预测精度μ
short_i
考核不合格，进入步骤s601。
[0072]
(2)若μ
short_i
≥0.8，日前预测精度μ
short_i
考核合格，进入步骤s602。
[0073]
步骤s6：将当前时刻ti超短期日均预测精度与μ
ultra-short_i
考核标准进行比较。
[0074]
步骤s601：日前预测精度考核不合格，且：
[0075]
(3)若μ
ultra-short_i
＜0.85，超短期预测精度μ
ultra-short_i
考核不合格，进入步骤s701。
[0076]
(4)若μ
ultra-short_i
≥0.85，超短期预测精度μ
ultra-short_i
考核合格，进入步骤s702。
[0077]
步骤s602：日前预测精度考核合格，且：
[0078]
(5)若μ
ultra-short_i
＜0.85，超短期预测精度μ
ultra-short_i
考核不合格，进入步骤s703。
[0079]
(6)若μ
ultra-short_i
≥0.85，超短期预测精度μ
ultra-short_i
考核合格，进入步骤s704。
[0080]
步骤s7：将当前时刻ti日前日均预测精度μ
short_i
、超短期日均预测精度与μ
ultra-short_i
与考核标准进行比较，在投入“光储协同运行”后，调用储能系统实现预测精度提升功能。
[0081]
步骤s701：光伏电站日前预测精度、超短期预测精度均不合格，将储能能量管理系统投入运行状态，协调控制系统控制储能系统进行充放电操作。
[0082]
下一时刻储能系统充放电功率为p
ei+1
，光伏电站全站总功率p
ni+1
如下：
[0083]
p
ni+1
＝p
si+1
+p
ei+1
[0084]
下一时刻全站日前预测精度为μ
short_i+1
，超短期预测精度为μ
ultra-short_i+1
，下一时刻全站综合考核成本m
ai+1
如下，其中综合考核成本包括光伏电站预测精度考核金额m
p
、储能运行寿命折损成本me：
[0085][0086]
λ
p
为光伏电站预测成本系数，λe为储能运行寿命折损成本系数，pn为光伏电站全站装机容量，t为考核小时数，α为考核管理系数，c
全站
为光伏电站全站最高批复上网电价。
[0087]
通过最小化寻优算法得出最优的p
ei+1_best
，以使得全站综合考核成本m
ai+1
最低。
[0088]
在下一时刻t
i+1
，下发指令控制储能系统输出功率为p
ei+1_best
。
[0089]
步骤s702：光伏电站日前预测精度不合格，超短期预测精度合格，将储能能量管理系统投入运行状态，协调控制系统控制储能系统进行充放电操作。
[0090]
下一时刻储能系统充放电功率为p
ei+1
，光伏电站全站总功率p
ni+1
如下：
[0091]
p
ni+1
＝p
si+1
+p
ei+1
[0092]
下一时刻全站日前预测精度为μ
short_i+1
，超短期预测精度为μ
ultra-short_i+1
，下一时刻全站综合考核成本m
ai+1
如下，综合考核成本包括光伏电站预测精度考核金额m
p
、储能运行寿命折损成本me：
[0093]mai+1
＝λ
p
(0.8-μ
short_i+1
)pntαc
全站
+λem
ei+1
[0094]
其中，λ
p
为光伏电站预测成本系数，λe为储能运行寿命折损成本系数，pn为光伏电站全站装机容量，t为考核小时数，α为考核管理系数，c
全站
为光伏电站全站最高批复上网电价。
[0095]
通过最小化寻优算法得出最优的p
ei+1_best
，以使得全站综合考核成本m
ai+1
最低。
[0096]
在下一时刻t
i+1
，下发指令控制储能系统输出功率为p
ei+1_best
。
[0097]
步骤s703：光伏电站日前预测精度合格，超短期预测精度不合格，将储能能量管理系统投入运行状态，协调控制系统控制储能系统进行充放电操作。
[0098]
下一时刻储能系统充放电功率为p
ei+1
，光伏电站全站总功率p
ni+1
如下：
[0099]
p
ni+1
＝p
si+1
+p
ei+1
[0100]
下一时刻全站日前预测精度为μ
short_i+1
，超短期预测精度为μ
ultra-short_i+1
，下一时刻全站综合考核成本m
ai+1
如下：
[0101]mai+1
＝λ
p
(0.85-μ
ultra-short_i+1
)pntαc
全站
+λem
ei+1
[0102]
其中，λ
p
为光伏电站预测成本系数，λe为储能运行寿命折损成本系数，pn为光伏电站全站装机容量，t为考核小时数，α为考核管理系数，c
全站
为光伏电站全站最高批复上网电价。
[0103]
通过最小化寻优算法得出最优的p
ei+1_best
，以使得全站综合考核成本m
ai+1
最低。
[0104]
在下一时刻t
i+1
，下发指令控制储能系统输出功率为p
ei+1_best
。
[0105]
步骤s704：当光伏电站日前预测精度，超短期预测精度均合格，将储能能量管理系统切换至待机状态。
[0106]
本发明实施例一的利用储能提升光伏电站出力预测精度的方法的有益效果是：根据预测精度控制储能系统，当预测精度达标时，储能系统处于待机状态，只在预测精度未达标时，储能系统才进行充放电操作，保证预测精度的同时可以减少储能系统的充放电频率；实时采集相关数据，储能系统的工作状态随预测精度是否合格及时变化。
[0107]
以上所述，仅为本发明创造的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明创造包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明创造的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。