一种结合储能电站的新能源电网调度方法

摘要

本发明提出了一种结合储能电站的新能源电网调度方法，包括：构建日前调度模型，通过日前调度模型得到日前调度结果，所述日前调度结果包括抽水型储能电站的充放电量；构建日内优化调度模型，通过日内优化调度模型得到日内调度结果，所述日内调度结果包括电化学型储能电站的充放电量；根据日前调度结果、日内调度结果对新能源电网中的机组设备以及储能电站的充放电量进行调度。基于不同时间尺度的调度，将抽水型储能电站大容量高效率的储能效果与电化学型储能电站快速调节的效果结合，增强了调度的准确性与实时性，提高了新能源电网的风电消纳能力。

说明书

技术领域

本发明属于电网调度领域，尤其涉及一种结合储能电站的新能源电网调度方法。

背景技术

随着新能源技术的逐步发展，我国以风电、光伏为代表的新能源装机容量均有所增加，新能源的快速发展与大规模的接入带来严重的弃风弃光问题，通过电网调度提升对新能源的消纳能力是发展趋势。供电系统大多是主动配电网，具有主动控制、主动服务、主动管理的特点，可以通过调度指令对电网中的分布式能源、储能装置以及响应负荷等实现统一调度控制。

但由于新能源出力的随机性与波动性，加上储能电站不同特性的影响，经常对电网调度计划制定造成干扰，降低了电网调度的精确性。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了一种结合储能电站的新能源电网调度方法，包括：

构建日前调度模型，通过日前调度模型得到日前调度结果，所述日前调度结果包括抽水型储能电站的充放电量；

构建日内优化调度模型，通过日内优化调度模型得到日内调度结果，所述日内调度结果包括电化学型储能电站的充放电量；

根据日前调度结果、日内调度结果对新能源电网中的机组设备以及储能电站的充放电量进行调度。

可选的，所述日前调度模型包括第一目标函数f

所述第一目标函数f

其中，T

N

进一步的，所述日前调度模型还包括抽水型储能电站的约束条件，包括：

其中，

进一步的，所述构建日前调度模型，通过日前调度模型得到日前调度结果，包括：

获取第一目标函数f

可选的，所述日内优化调度模型包括第二目标函数f

其中，T

N

进一步的，所述日内优化调度模型还包括电化学型储能电站约束条件，包括：

其中，

进一步的，所述构建日内优化调度模型，通过日内优化调度模型得到日内调度结果，包括：

获取第二目标函数f

可选的，所述根据日前调度结果、日内调度结果以及旋转备用容量对新能源电网中的机组设备进行调度，包括：

根据日前调度模型计算出的常规机组成本、抽水型储能电站成本以及用户负荷成本，调整常规机组的启停状态、抽水型储能电站的充放电量以及用户负荷中的PDR负荷调用量、A类IDR负荷调用量；

根据日内优化调度模型计算出的电化学型储能电站成本、新能源机组成本以及用户负荷成本，调整新能源机组的启停状态、电化学型储能电站的充放电量以及用户负荷中的B类IDR负荷调用量；

根据实时调度模型计算出的旋转备用结果，调整旋转备用容量以及用户负荷中的C类负荷调用量、D类IDR负荷调用量。

可选的，所述新能源电网调度方法还包括基于预先构建实时调度模型得到旋转备用容量的调度结果，所述实时调度模型包括第三目标函数f

其中，f

N

进一步的，所述构建实时调度模型，通过实时调度模型得到新能源电网的旋转备用结果，包括：

获取第二目标函数f

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

利用抽水型和电化学型两种储能电站的不同调度特性带来的成本变化，基于不同时间尺度的调度，将抽水型储能电站大容量高效率的储能效果与电化学型储能电站快速调节的效果结合，增强了调度的准确性与实时性，有效缓解了弃风弃光现象，提高了新能源电网的风电消纳能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提出的一种结合储能电站的新能源电网调度方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。

实施例一

如图1所示，本发明提出了一种结合储能电站的新能源电网调度方法，包括：

S1：构建日前调度模型，通过日前调度模型得到日前调度结果，所述日前调度结果包括抽水型储能电站的充放电量。

所述日前调度模型包括第一目标函数f

所述第一目标函数f

其中，T

在本实施例中，T

PDR负荷是指价格型需求响应的负荷，IDR负荷是指激励性需求响应的负荷。其中，IDR负荷分为A类、B类、C类和D类，A类为提前一天计划的IDR负荷，B类为响应时长为15分钟到2小时的IDR负荷，C类为响应时长为5分钟到15分钟的IDR负荷，D类为实时响应的IDR负荷。

N

N

N

N

所述日前调度模型还包括抽水型储能电站的约束条件，包括：

其中，

在本实施例中，所述日前调度模型还包括以下约束条件：

(1)功率平衡约束条件；

(2)常规机组运行约束条件；

a.机组出力约束条件；

b.机组爬坡约束条件；

(3)新能源机组出力约束条件；

(4)传输线的输电功率约束；

(5)各场景调节约束调节；

(6)各类DR资源的约束条件。

日前调度的目的是使电网系统运行成本最小，通过将弃风量和负荷缺电量折算成惩罚成本计入系统运行成本中，能达到优化经济性，新能源消纳能力以及供电可靠性。因此，获取第一目标函数f

通过日前调度模型确定第二天的调度计划，包括常规机组的启停状态、抽水型储能电站的充放电量、PDR负荷调用量、A类IDR负荷调用量，能够提前制定新能源电网的调度计划。

日前调度模型引入了抽水型储能电站的运行成本参数，利用抽水型储能电站的大容量高效率运行的特性，提高电网系统的新能源消纳能力。

S2：构建日内优化调度模型，通过日内优化调度模型得到日内调度结果，所述日内调度结果包括电化学型储能电站的充放电量。

所述日内优化调度模型包括第二目标函数f

其中，T

f

N

在本实施例中，T

所述日内优化调度模型还包括电化学型储能电站约束条件，包括：

其中，

在本实施例中，日内优化调度模型的其他约束条件与日前调度模型相同，此处不再赘述。

日内优化调度通常是将当前状态下实测的系统数据反馈到日内优化模型中，结合未来4h内时间尺度为15min的风光负荷的预测数据来求解最优控制序列。与日前调度同理，日内优化调度的目的是在日前调度结果的基础上进行进一步优化，使电网系统运行成本最小。因此，获取第二目标函数f

在日内优化调度中需要制定包括各个新能源机组的出力计划、电化学型储能电站的充放电量、B类IDR负荷的调用量，用以对日前调度计划与实际情况的偏差修正。其中对日前调度模型中得到的各个机组启停计划和抽水型储能站计划、PDR负荷调用量、A类IDR负荷调用量等数据均不变。

日内优化调度引入了电化学型储能电站的运行成本参数，利用了电化学型储能电站的快速调节能力，能够有效的对抽水型储能电站的调节能力进行互补，为高发时期的风电与火电提供更好的存储空间，实现在不同时间的实时调峰效果。同时，日前调度模型与日内优化调度模型基于不同的执行周期和时间尺度执行调度操作，多时间尺度能够更好的利用电化学储能电站和负荷资源的快速调节能力，提高新能源电网系统调度的精确性。

S3：根据日前调度结果、日内调度结果对新能源电网中的机组设备以及储能电站的充放电量进行调度。

在新能源电网运行前，调整常规机组的启停状态、抽水型储能电站的充放电量以及用户负荷中的PDR负荷调用量、A类IDR负荷调用量，使调整后的运行成本不超过日前调度模型计算出的常规机组成本、抽水型储能电站成本以及用户负荷成本的总和。

在本实施例中，通过调整各个常规机组的启停状态改变参与运行的常规机组的数量，使正在运行的常规机组产生的成本不超过f

在新能源电网运行时，调整新能源机组的启停状态、电化学型储能电站的充放电量以及用户负荷中的B类IDR负荷调用量，使调整后的新能源电网的运行成本不超过日内优化调度模型计算出的电化学型储能电站成本、新能源机组成本以及用户负荷成本的总和。

在本实施例中，新能源电网首先基于日前调度的结果开始运行，并在运行的过程中通过日内优化调度模型通过调整新能源机组的启停状态、电化学型储能电站的充放电量以及用户负荷中的B类IDR负荷调用量进行优化。具体包括：调整各个新能源机组的启停状态改变参与运行的新能源机组的数量，使正在运行的新能源机组产生的成本不超过f

在本实施例中，所述新能源电网调度方法还包括基于预先构建的实时调度模型得到旋转备用容量的调度结果，所述实时调度模型包括第三目标函数f

所述第三目标函数f

其中，f

N

所述旋转备用容量的约束条件为

Pr表示置信度，α、β分别为满足正旋转备用容量和负旋转备用容量的预设置信度限值，本实施例中取值为0.95。N

在本实施例中，实时调度模型的其他约束条件与日前调度模型相同，在此不再赘述。

与日前调度模型、日内优化调度模型同理，通过实时调度模型获取第三目标函数f

通过实时调度模型确定包括常规机组和新能源机组在内的所有机组的启停状态和出力情况，便于实时调整。另外，还确定了新能源电网的旋转备用容量以及用户负荷中的C类、D类IDR负荷的调用量。

上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。

以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。