基于最优充电需求的多电储能参与电力调度系统及方法与流程

本技术涉及电力调度，尤其是一种基于最优充电需求的多电储能参与电力调度系统及方法。

背景技术：

1、电储能是当前电网调度运行中重要的灵活调节电源，随着风电、光伏等新能源快速发展，电网运行对电储能等灵活调节电源的需求更加迫切，电储能也得以快速发展，由此产生了多电储能参与电力现货市场出清方法研究问题。当前，电储能处于发展初期，电储能规模及电站数量均偏低。

2、相关技术采用自调度模式组织电储能参与电力现货市场出清，自调度模式具有实施流程简单、易于操作的特点，适用于电储能起步之处规模不大、数量较小的场景。随着电储能进一步发展，特别是电储能数量显著增加，部分运行日电储能调节能力超出电网运行需求时，调度机构则需要解决多电储能参与电力现货市场出清问题，而自调度模式存在电力调度效率低和调度协调性差的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供一种基于最优充电需求的多电储能参与电力调度系统及方法，以提高电力调度的效率和充分协调各电储能之间的电力调度。

2、本技术的一方面提供了一种基于最优充电需求的多电储能参与电力调度系统，包括：

3、价格确定模块，用于根据各个电储能运营商申报的电储能运行调节成本确定电储能综合充放电价格；

4、充电需求确定模块，用于根据所述电储能综合充放电价格以及减少弃风弃光电量时对应的绿证收益确定最优充电量限值；

5、充电量出清模块，用于根据所述最优充电量限值以及各个所述电储能运营商的建设投资成本确定各个所述电储能运营商的中标充电量出清结果；

6、电力现货出清模块，用于根据所述中标充电量出清结果确定电力现货出清结果；

7、其中，所述价格确定模块的输出端与所述充电需求确定模块的输入端连接，所述充电需求确定模块的输出端与所述充电量出清模块的输入端连接，所述充电量出清模块的输出端与所述电力现货出清模块的输入端连接。

8、可选地，所述价格确定模块，包括：

9、运行调节成本函数确定单元，用于确定各个所述电储能运营商对应的总运行调节成本的运行调节成本函数；所述运行调节成本函数为分段函数；

10、充电量最大限值确定单元，用于确定各个所述电储能运营商的充电量最大限值之和，得到总充电量最大限值；

11、单位充电量确定单元，用于在所述总充电量最大限值范围内确定各个单位充电量；每个所述单位充电量对应一段所述运行调节成本函数；

12、分段价格确定单元，用于依次确定各个所述单位充电量对应分段所述运行调节成本函数的最小值，所述最小值作为对应所述单位充电量下的电储能综合充放电价格；其中，在确定一个所述单位充电量对应的所述电储能综合充放电价格后，删除对应分段所述运行调节成本函数的申报价格，得到修正后的所述运行调节成本函数；下一个所述单位充电量对应所述电储能综合充放电价格由修正后的所述运行调节成本函数确定，直至得到所有所述单位充电量对应的所述电储能综合充放电价；

13、综合价格确定单元，用于将各个所述电储能综合充放电价连接形成最终的电储能综合充放电价。

14、可选地，所述运行调节成本函数确定单元，包括：

15、运行调节成本函数确定子单元，用于确定所述运行调节成本函数为：

16、

17、其中，为电储能运营商s的运行调节成本函数，为电储能运营商s充电量，为分段函数形式下电储能运营商充电量分段限值，为分段函数形式下电储能运营商运行调节成本各段申报价格，n为分段数；

18、所述分段价格确定单元，包括：

19、价格最小值确定子单元，用于确定一个所述单位充电量对应分段所述运行调节成本函数的最小值为：

20、

21、其中，δec为所述单位充电量，cso(δec)为电储能综合充放电价格函数；

22、函数修正子单元，用于确定修正后的所述运行调节成本函数为：

23、

24、其中，为电储能运营商s修正后的运行调节成本价格。

25、可选地，所述充电需求确定模块，包括：

26、最优调度模型构建单元，用于构建常规电源参与和电储能不参与的最优调度模型；所述常规电源为非电储能电源；

27、弃风弃光电量最小值确定单元，用于根据所述最优调度模型确定所述弃风弃光电量的最小值；

28、最优充电需求测算模型构建单元，用于以电储能充电量最大为目标构建最优充电需求测算模型；

29、最优充电量限值确定单元，用于在第一约束条件下根据所述最优充电需求测算模型确定所述最优充电量限值；所述第一约束条件为所述最优充电量限值不超过所述弃风弃光电量的最小值及各个所述电储能运营商的最大充电量，且所减少的所述弃风弃光电量对应的绿证收益不低于所述电储能综合充放电价格。

30、可选地，所述最优调度模型构建单元，包括：

31、最优调度模型构建子单元，用于构建所述最优调度模型为：

32、

33、

34、其中，ena为新能源弃风弃光电量，ptnf、ptng、ptna分别为新能源时段t预测发电出力、计划发电出力、弃风弃光功率，nt、δt分别为时段数和时间间隔，ng为所述常规电源的数量，为所述常规电源g时段t发电出力，ptl为时段t预测用电负荷，分别为所述常规电源g最大、最小发电出力，分别为所述常规电源g最大、最小爬坡能力；

35、所述最优充电需求测算模型构建单元，包括：

36、最优充电需求测算模型构建子单元，用于构建所述最优充电需求测算模型为：

37、max ec

38、

39、其中，ec为所述最优充电量限值，cso(ec)为所述电储能综合充放电价格的函数，pnc为绿证价格，escmax为所有所述电储能运营商的电储能装置统计得到的最大充电量。

40、可选地，所述充电量出清模块，包括：

41、建设成本确定单元，用于根据所述建设投资成本计算出各个所述电储能运营商的当日建设投入成本；

42、电储能集中交易模型构建单元，用于以综合成本最低为目标构建电储能集中交易模型，所述综合成本包括所述当日建设投入成本和其余调节成本；

43、充电量出清单元，用于在第二约束条件下根据所述电储能集中交易模型确定各个所述电储能运营商的中标充电量出清结果；所述第二约束条件包括所述最优充电量限值约束和单个所述电储能运营商的中标充电量约束。

44、可选地，所述电储能集中交易模型构建单元，包括：

45、电储能集中交易模型构建子单元，用于以综合成本最低为目标构建电储能集中交易模型为：

46、

47、

48、其中，ns为所述电储能运营商的数量，为电储能运营商s的所述当日建设投入成本，为中标状态变量；为电储能运营商s中标充电量，为电储能运营商s最大充电量，ebc为所述最优充电量限值，α为所述建设投资成本的系数。

49、可选地，所述电力现货出清模块，包括：

50、购电成本确定单元，用于根据所述中标充电量出清结果确定所述弃风弃光电量惩罚后的常规电源购电成本；所述常规电源为非电储能电源；

51、电力现货市场出清模型构建单元，用于根据多电储能参与电力调度构建电力现货市场出清模型；

52、电力现货出清单元，用于在第三约束条件下根据所述电力现货市场出清模型以所述弃风弃光电量惩罚后的常规电源购电成本最低为目标确定所述电力现货出清结果；所述第三约束条件包括电力平衡约束、所述常规电源的发电出力约束、所述常规电源的爬坡能力约束、弃风弃光功率约束以及电储能运行约束。

53、可选地，所述电力现货市场出清模型构建单元，包括：

54、电力现货市场出清模型构建子单元，用于根据多电储能参与电力调度构建电力现货市场出清模型为：

55、

56、

57、其中，为所述电储能运营商s时段t净交换功率，分别为所述电储能运营商s时段t的充电功率、放电功率；分别为所述电储能运营商s时段t充电状态变量、放电状态变量；分别为所述电储能运营商s最大、小充电功率；分别为所述电储能运营商s最大、最小放电功率；分别为所述电储能运营商s最大、最小储电量；为所述电储能运营商s初始储电量；为所述电储能运营商s折算至充电侧的损耗系数；分别为所述电储能运营商s充电状态起始状态变量和终止状态变量；分别为所述电储能运营商s放电状态起始状态变量和终止状态变量；为所述电储能运营商s的中标充电量；γ为所述弃风弃光电量的惩罚系数。

58、本技术的另一方面还提供了一种基于最优充电需求的多电储能参与电力调度方法，包括：

59、根据各个电储能运营商申报的电储能运行调节成本确定电储能综合充放电价格；

60、根据所述电储能综合充放电价格以及减少弃风弃光电量时对应的绿证收益确定最优充电量限值；

61、根据所述最优充电量限值以及各个所述电储能运营商的建设投资成本确定各个所述电储能运营商的中标充电量出清结果；

62、根据所述中标充电量出清结果确定电力现货出清结果。

63、本技术至少包括以下有益效果：

64、本技术通过价格确定模块确定电储能综合充放电价格，再通过充电需求确定模块基于电储能综合充放电价格及减少弃风弃光电量对应绿证收益对比，评估得到电储能参与下最优充电需求，即最优充电量限值；充电量出清模块以最优充电量限值为决策目标，实现多个电储能运营商中标充电量优先出清；充电量出清模块引入建设投资成本，实现了投资引导作用。进而电力现货出清模块基于中标充电量出清结果，进一步组织常规电源参与市场出清，从而完成电储能充放电曲线及常规电源发电计划出清。因此，本技术通过各个模块提高了电力调度的效率和充分协调各电储能之间的电力调度。