面向削峰填谷和平抑风电波动风电场储能调度方法及装置与流程

本技术涉及风电场储能优化调度领域，尤其是面向削峰填谷和平抑风电波动风电场储能调度方法及装置。

背景技术：

1、储能即能量存储，是指通过一种介质或者设备，把一种能量形式用同一种或者转换成另一种能量形式存储起来，基于未来应用需要以特定能量形式释放出来的循环过程。[3]储能按照储存介质分类可分为机械类储能(如抽水储能、压缩空气储能、飞轮储能)、电气类储能(超级电容器储能、超导储能)、电化学类储能(各种二次电池)、热储能(储热、储冷等)、化学类储能(合称天然气、电解水)。风电场储能即在常规的风电场建设中配套不同储存介质的储能，从而降低风电的间歇性和波动性，改善风电输出的可控性，提升电力系统稳定水平。

2、目前，电力系统通常采用日前优化调度和日内自动发电控制(agc)两级调度结构，其中日前优化调度包括安全机组组合和经济调度两个环节。系统中的大规模储能按照预先设定的充放电计划纳入到日前经济调度环节，实现削峰填谷的目的。这种预先设定的充放电计划通常为定时恒功率充放电模式，难以实现最优的削峰填谷效果，储能的利用率较低，缺少针对风电场中配置的储能系统的风电场储能优化调度方法。

3、因此，相关技术存在的上述技术问题亟待解决。

技术实现思路

1、本技术旨在解决相关技术中的技术问题之一。为此，本技术实施例提供面向削峰填谷和平抑风电波动风电场储能调度方法及装置，能够提高风电场储能的利用率。

2、根据本技术实施例一方面，提供面向削峰填谷和平抑风电波动风电场储能调度方法，所述方法包括：

3、获取系统净负荷需求；

4、基于所述系统净负荷需求，进行网侧储能日前预调度；

5、根据网侧储能日前预调度的结果进行机组组合和经济化调度；

6、其中，所述日前预调度包括：根据总负荷预测曲线和总风电出力预测曲线计算系统净负荷需求曲线；

7、以所述系统净负荷需求曲线峰谷差和储能出力总里程最小为目标，建立优化模型，制定储能日前充放电曲线；

8、将储能削峰填谷后的所述系统净负荷需求曲线作为日前预调度结果，参与所述机组组合与经济化调度。

9、在其中一个实施例中，所述网侧储能日前预调度以24小时为一个调度周期，共分为96个调度时段，各时段时间长度为15分钟。

10、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

11、在日内实时运行阶段，进行源侧日内滚动优化调度，包括：

12、根据风电场的超短期出力预测数据，以储能日前计划偏差和弃风最小为目标，将风电波动率作为约束条件之一，建立滚动优化模型；

13、根据所述滚动优化模型计算储能参与平抑风电波动的功率调整量。

14、在其中一个实施例中，所述源侧日内滚动优化模型以15分钟为周期，各周期时段数量为5，每个时段长度为3分钟。

15、在其中一个实施例中，所述网侧日前预调度和所述源侧日内滚动优化调度，包括：

16、所述网侧日前预调度每24小时制定一次，所述源侧日内预调度每3分钟滚动制定一次，一天共制定480次，每次制定未来15分钟的功率调整量，但仅执行第一个时段的计划。

17、在其中一个实施例中，所述优化模型包括网侧储能日前预调度模型，所述网侧储能日前预调度模型的目标函数包括：

18、

19、

20、式中，n表示调度时段；pnetload(n)表示第n个调度时段中系统优化调度后的系统净负荷需求功率，pd(n)和pc(n)分别为第n个调度时段中储能放电功率和储能充电功率，为日前优化调度后系统净负荷需求的平均功率。

21、在其中一个实施例中，所述网侧储能日前预调度模型的各调度时段的功率平衡约束和储能运行状态约束；

22、所述各时段功率平衡约束的数学式为：

23、pnetload(n)＝pload(n)-pwind(n)-pd(n)+pc(n)

24、所述储能运行状态约束包括：a)储能充放电功率上下限约束；b)储能充放电状态互补约束；c)储能soc状态转移关系；d)储能soc上下限约束和e)日前调度周期始末储能soc平衡约束。具体的数学式为：

25、

26、式中，pnetload(n)表示第n个调度时段中系统优化调度后的系统净负荷需求功率，pd(n)和pc(n)分别为第n个调度时段中储能放电功率和储能充电功率，pload(n)为第n个调度时段中总负荷预测值，pwind(n)为第n个调度时段中总风电出力预测值，，soc(n)表示第n个调度时段中储能的荷电状态值(state of charge,soc)，pbn和ebn分别为储能的充放电功率限值和用于削峰填谷的最大容量；uc和ud分别表示储能充电和放电的状态，为0-1变量；socini表示储能日前调度时的初始soc；socmax和socmin分别表示soc的上下限；ηc和ηd分别表示储能的充放电效率。

27、在其中一个实施例中，所述优化模型包括源侧日内滚动优化调度模型，所述源侧日内滚动优化调度模型通过调整储能日前计划和适当弃风，将风电出力波动控制在允许范围内，所述源侧日内滚动优化调度模型的目标函数为：

28、

29、式中，m表示第k个滚动优化周期中的第m个时段，δpb表示各时段中储能对日前调度计划的调整量，正值表示增大放电功率或减小充电功率，负值表示增大充电功率或减小放电功率，pcu表示各时段弃风功率，权重系数α表示对弃风的容忍度，越大表示容忍弃风的程度越小。

30、在其中一个实施例中，所述源侧日内滚动优化调度模型的约束条件包括各时段功率平衡约束、弃风功率约束、平滑后风电功率的波动率约束和储能运行状态约束；

31、所述各时段功率平衡约束的数学式为：

32、pwind(m)+δpb(m)-pcu(m)＝pnetwind(m)

33、所述弃风功率约束的数学式为：

34、0≤pcu(m)≤pwind(m)

35、所述平滑后风电功率的波动率约束的数学式为：

36、-pramp≤pnetwind(m)-pnetwind(m-1)≤pramp

37、所述储能运行状态约束的数学式为：

38、

39、

40、

41、式中，m表示第k个滚动优化周期中的第m个时段，k为日内第k个滚动优化周期，pwind(m)为第m个调度时段中总风电出力预测值，δpb储能对日前调度计划的调整量，pcu为弃风功率，pnetwind为平滑之后的风电功率，pramp表示风电功率波动率限值，pbn为储能的充放电功率限值，j表示日内第k个滚动优化周期中第m个时段对应日前调度中的第j个时段，pd(j)为第j个日前调度时段中储能放电功率，pc(j)为第j个日前调度时段中储能充电功率，ηc为储能的充电效率，ηd为储能的放电效率，ebn为储能用于削峰填谷的最大容量，为储能总容量的90％，socini为储能日前调度时的初始soc，socmax为soc的上限，socmin为soc的下限。

42、根据本技术实施例一方面，提供面向削峰填谷和平抑风电波动风电场储能调度装置，所述装置包括：

43、第一模块，包括获取系统净负荷需求；

44、第二模块，包括基于所述系统净负荷需求进行日前预调度；

45、第三模块，包括根据日前预调度的结果进行机组组合和经济化调度；

46、第四模块，包括根据日前预调度的结果和日内超短期预测数据，进行源侧日内滚动优化调度。

47、本技术实施例提供的面向削峰填谷和平抑风电波动风电场储能调度方法及装置的有益效果为：本技术的方法包括获取风电净需求；基于所述风电净需求进行日前预调度；根据日前预调度的结果进行机组组合和经济化调度。本技术针对风电场平抑风电功率波动的需求，提出日内滚动优化调度策略，在满足风电出力波动约束的条件下，实现对储能日前调度计划的最小调整和风电场的最小弃风，能够达到削峰填谷和平滑风电波动的双重目的，提高了储能的利用率。

48、本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。