一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法技术

本发明专利技术公开了一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，包括考虑电池容量约束、额定功率约束、电池充放电功率波动约束、电池寿命约束，以储能系统介入后挽回的年风电损失占投资成本的比例最大化为目标函数，构建建立灵活控制风电储能策略模型。本发明专利技术辅助风电场合理配置储能容量和功率，同时辅助风电厂实时有效控制储能系统充放电功率，提高风电可控性和经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法
本专利技术属于风电储能
，更具体的说是涉及一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法。
技术介绍
风力发电在新能源发电中占据重要地位，但由于风电具有不确定性、难预测性、可调度性差等特点，随着风电参与电力现货市场比例的提高，将对电网系统和电力市场稳定运行带来很大影响。储能技术具有快速响应的能力，风电-储能结合对提高电网经济效益和风电利用率具有重要意义，如何结合风电储能系统的物理运行机制，设计风电储能系统经济性最优配置方案，灵活控制储能系统的充放电功率，提高风电利用率、延长储能电池使用寿命、提高年投资回报率是风电储能系统的核心问题。目前我国大部分风电场并未安装储能系统，如何最优配置储能系统参数、实时控制储能系统充放电功率也无系统性指导说明。因此，如何提供一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，辅助风电场合理配置储能容量和功率，同时辅助风电厂实时有效控制储能系统充放电功率，提高风电可控性和经济效益。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，考虑电池容量约束、额定功率约束、电池充放电功率波动约束、电池寿命约束，以储能系统介入后挽回的年风电损失占投资成本的比例最大化为目标函数，构建建立灵活控制风电储能策略模型。优选的，风电损失包括偏差回收损失和超发损失；将风电市场分时偏差电量超出允许偏差范围的电量，纳入资金余缺处理，称为偏差回收损失；当风电市场实际电量高于预测电量，且标杆电价高于实际电价时，超发电量产生的风电损失称为超发损失。优选的，偏差回收损失的计算方法如下：当P1t＞P2t×(1+λ)且Q1＞Q2时，产生的偏差回收损失J1结算公式如下所示：当P1t＜P2t×(1-λ)且Q2＞Q1时，产生的偏差回收损失J1结算公式如下所示：其中，P1t为预测电量；P2t为实际电量；P3t为基数电量；Q1t为标杆电价；Q2t为实际电价；λ为偏差回收比例，Q1为全年标杆电价；Q2为全年实际电价。优选的，超发损失的计算方法如下：当P1t＜P2t且Q1＞Q2时，产生的超发损失J2结算公式如下所示：优选的，比例最大化为目标函数，具体公式如下：其中：为储能系统介入后挽回的年总损失；H1为单位功率造价；H2为单位容量造价；H3为其他成本；P为待求解的储能系统功率；S为待求解的储能系统容量。优选的，电池容量约束包括电池容量限制约束、额定功率约束、储能电池配置约束、电池充放电功率波动约束以及电池寿命约束。优选的，建立灵活控制风电储能策略模型所需历史数据包括：风电场历史日前出清电量P1、实发电量P2、基数电量P3、标杆电价Q1、实时电价Q2。优选的，在灵活风电储能控制过程中，短期风功率预测数据为每15min滚动预测未来24小时96个点功率；设选择初始时间窗口为24小时，每15min滚动优化，随着时间推移时间窗口逐渐缩短时间窗口L公式可根据下式计算得到：其中，t表示风电场控制日前一天的待滚动优化时间窗口内的第一个时刻；t1时刻表示风电场控制日前一天的20:00；t2时刻表示风电场控制日前一天的24:00。优选的，根据偏差回收损失和超发损失公式，以储能系统介入后在一定时间窗L内挽回的损失最大化为目标函数，具体公式如下所示：对于灵活控制风电储能策略模型，确定目标函数、约束方程、时间窗内的输入数据后，采用CPLEX求解器，每15min分钟滚动优化下个时刻所在时间窗内所有时刻的充放电策略，设模型为f，第t时刻时间窗口L内的充放电策略可表示为：本专利技术的有益效果在于：本专利技术以挽回损失对应的年投资回报率最大化为目标函数，考虑电池容量限制、额定功率、储能电池配置等约束，确定额定容量和额定功率的最优组合方案，基于风电储能系统的物理运行机制，根据现货市场的价格信号采用储能系统对充放电功率进行实时控制，最终实现在一定长度的时间窗内利益最大化，以满足全局最优。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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专利技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为本专利技术风电储能策略模型介入后优化的电量结果图。图2附图为本专利技术风电储能策略模型介入后优化的功率结果图。图3附图为本专利技术风电储能策略模型介入后优化的电价结果图。图4附图为本专利技术风电储能策略模型介入后优化的电量损失结果图。图5附图为本专利技术数据上传示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。风电储能容量越大，对电功率波动的控制效果越好，但蓄电池可能会长期处于电池充不满的状态，且相应的投资成本也会增加；风电储能容量越小，对电功率波动的控制效果越差，风力发电量大时多余的电得不到充分的存储利用，但相应的成本会降低，所以合理的配置储能系统至关重要。因此，本专利技术提供了一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，考虑电池容量约束、额定功率约束、电池充放电功率波动约束、电池寿命约束，以储能系统介入后挽回的年风电损失占投资成本的比例最大化为目标函数，构建建立灵活控制风电储能策略模型。在电力现货交易市场中，实发电量和预测电量(也称为日前出清电量)的差异会造成风电损失，风电损失包括偏差回收损失和超发损失；将风电市场分时偏差电量超出允许偏差范围的电量，纳入资金余缺处理，称为偏差回收损失；当风电市场实际电量高于预测电量，且标杆电价高于实际电价时，超发电量产生的风电损失称为超发损失。偏差回收损失的计算方法如下：当P1t＞P2t×(1+λ)且Q1＞Q2时，产生的偏差回收损失J1结算公式如下所示：当P1t＜P2t×(1-λ)且Q2＞Q1时，产生的偏差回收损失J1结算公式如下所示：其中，P1t为预测电量；P2t为实际电量；P3t为基数电量；Q1t为标杆电价，一般为332元；Q2t为实际电价；λ为偏差回收比例，一般为0.5，Q1为全年标杆电价；Q2为全年实际电价。本专利技术以储能系统介入后挽回的年损失占投资成本的比例(年投资回报率)最大化为目标函数，具体公式如下所示：当P1t＜P2t且Q1＞Q2时，产生的超发损失J2结算公式如下所示：比例最大化为目标函数，具体公式如下：其中：为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，其特征在于，考虑电池容量约束、额定功率约束、电池充放电功率波动约束、电池寿命约束，以储能系统介入后挽回的年风电损失占投资成本的比例最大化为目标函数，构建建立灵活控制风电储能策略模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，其特征在于，考虑电池容量约束、额定功率约束、电池充放电功率波动约束、电池寿命约束，以储能系统介入后挽回的年风电损失占投资成本的比例最大化为目标函数，构建建立灵活控制风电储能策略模型。


2.根据权利要求1所述的一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，其特征在于，风电损失包括偏差回收损失和超发损失；将风电市场分时偏差电量超出允许偏差范围的电量，纳入资金余缺处理，称为偏差回收损失；当风电市场实际电量高于预测电量，且标杆电价高于实际电价时，超发电量产生的风电损失称为超发损失。


3.根据权利要求2所述的一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，其特征在于，偏差回收损失的计算方法如下：
当P1t＞P2t×(1+λ)且Q1＞Q2时，产生的偏差回收损失J1结算公式如下所示：



当P1t＜P2t×(1-λ)且Q2＞Q1时，产生的偏差回收损失J1结算公式如下所示：



其中，P1t为预测电量；P2t为实际电量；P3t为基数电量；Q1t为标杆电价；Q2t为实际电价；λ为偏差回收比例；Q1为全年标杆电价；Q2为全年实际电价。


4.根据权利要求3所述的一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，其特征在于，超发损失的计算方法如下：
当P1t＜P2t且Q1＞Q2时，产生的超发损失J2结算公式如下所示：





5.根据权利要求4所述的一种建立灵活控制风电储能策略模型的方法，其特征在于，比例最大化为目标函数，具体公式如下：



其中：

为储能系统介入后挽回的年总...

【专利技术属性】
技术研发人员：王云杉，赵铁岩，肖超，任锦，
申请(专利权)人：西安峰频能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61