考虑模糊化需求响应意愿的风-储-荷配网协同运行方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑模糊化需求响应意愿的风

【技术实现步骤摘要】
考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法


[0001]本专利技术涉及配电网风
‑
储
‑
荷协同运行
，尤其涉及一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法
。

技术介绍

[0002]加速推动发展可再生能源建设是实现“双碳”战略目标的一项重要举措，随着“千乡万村驭风计划”等政策的实施，分散式风电将实现进一步大规模发展，旨在因地制宜推进清洁能源发展，促进乡村振兴，加快我国能源转型
。
然而，由于分散式风电出力具有较强的波动性和不确定性，在部分地区，尤其是农村和偏远地区，高比例风电接入配网给相对较薄弱的配网运行带来了严峻挑战，导致功率上翻甚至引起弃风
。
高比例的弃风问题不仅造成经济损失，也阻碍我国的能源转型进程
。
[0003]现有的“风
‑
储
‑
荷”联合运行研究多是针对集中式风电并网场景，且面向分散式风电的控制策略研究主要集中在无功控制方面，较少探讨分散式风电机组与配网中灵活性资源协调控制策略，同时未能充分挖掘配网以及负荷侧灵活性资源的调控空间
。
抽水蓄能被视为当前技术最成熟
、
经济性最优
、
最具大规模开发潜力的电力系统绿色低碳清洁调节电源
。
与风电等可再生能源相结合，抽水蓄能发挥良好的协同效应
。
然而，由于地理和水文条件的限制，以及大型抽蓄电站的高成本和较慢的建设速度，通过分布式发电思想，利用农村山区分散但丰富的水力资源，建设分布式小型抽蓄电站可以与风电形成风储联合运行模式，解决风电消纳和电力系统的安全经济运行问题
。
随着能源转型的推进，配电网中电动汽车的数量相当可观，但是分散式风电机组与配网中灵活性资源协调控制中，电动汽车作为灵活性负荷侧资源，没有得到很好的参与，尤其在农村地区的充电设施不足情况下，造成了供需矛盾，限制了新能源汽车在农村消费潜力的释放
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，以克服技术问题
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
[0006]一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]S1
：根据双馈型风力发电机的数学模型，确定双馈型风力发电机与电网交互的有功功率
P
g
的上限值；
[0008]S2
：基于
TSK
模糊模型，建立电动汽车群的响应意愿的模糊规则函数；
[0009]S3
：根据电动汽车群的响应意愿的模糊规则函数，获取电动汽车群的响应意愿值，以获取电动汽车群响应意愿的模糊表达函数；
[0010]S4
：根据电动汽车群响应意愿的模糊表达函数，获取电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度下限和电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调
度裕度上限，以确定电动汽车群的参与激励型需求响应的调度功率；
[0011]S5
：根据小型抽水蓄能电站模型，获取
t
时刻的抽水功率和发电功率：
[0012]S6
：基于
Distflow
模型，并根据所述双馈型风力发电机与电网交互的有功功率
P
g
的上限值
、
电动汽车群的参与激励型需求响应的调度功率
、
抽水功率和发电功率，建立以降低系统总弃风成本
、
电动汽车激励成本为目标的目标函数的协同运行模型；
[0013]S7
：根据所述协同运行模型，获取包含双馈型风力发电机
、
小型抽水蓄能电站和电动汽车群参与运行的功率时序曲线，以根据所述功率时序曲线对双馈型风力发电机
、
小型抽水蓄能电站和电动汽车群的运行进行控制，实现考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网的协同运行
。
[0014]有益效果：本专利技术的一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，能够在含分散式风电的配网中，利用当地地理和水文条件建立小型抽水蓄能电站模型，利用配网侧灵活性负荷资源电动汽车，聚合形成电动汽车集群，利用计及电动汽车用户的响应意愿以及激励型需求响应，形成以降低系统总弃风成本
、
电动汽车激励成本为目标的风
‑
储
‑
荷协同运行模型，实现配电网风
‑
储
‑
荷协同优化运行，使得电动汽车作为灵活性负荷侧资源，通过需求响应等市场规则，激励电动汽车改变充放电行为，配合配网内其他资源，提高资源利用效率
。
通过小型抽蓄
、
电动汽车群，与风电形成风
‑
储
‑
荷协同运行，提高风电的利用效率和运行经济性
。
有效解决分散式风电大规模接入配电网所导致的弃风问题，尤其在配电网分散式风电接入数量较多
、
灵活性资源调节潜力较大的情况下，弃风情况大幅度减小，更好地保障配网系统经济安全运行
。
附图说明
[0015]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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0016]图1为本专利技术的考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法流程图；
[0017]图2为本专利技术的实施例中的双馈型风力发电机
(DFIG)
功率关系示意图；
[0018]图3为本专利技术的实施例中的考虑双馈型风力发电的风
‑
储
‑
荷协同运行流程图；
[0019]图4为本专利技术的实施例中的含风
‑
储
‑
荷的改进
IEEE33
节点系统拓扑图；
[0020]图
5a
为本专利技术的实施例中的改进
IEEE33
节点
24
时段有功负荷示意图；
[0021]图
5b
为本专利技术的实施例中的改进
IEEE33
节点
24
时段无功负荷示意图；
[0022]图6为本专利技术的实施例中的单台...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1
：根据双馈型风力发电机的数学模型，确定双馈型风力发电机与电网交互的有功功率
P
g
的上限值；
S2
：基于
TSK
模糊模型，建立电动汽车群的响应意愿的模糊规则函数；
S3
：根据电动汽车群的响应意愿的模糊规则函数，获取电动汽车群的响应意愿值，以获取电动汽车群响应意愿的模糊表达函数；
S4
：根据电动汽车群响应意愿的模糊表达函数，获取电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度下限和电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度上限，以确定电动汽车群的参与激励型需求响应的调度功率；
S5
：根据小型抽水蓄能电站模型，获取
t
时刻的抽水功率和发电功率：
S6
：基于
Distflow
模型，并根据所述双馈型风力发电机与电网交互的有功功率
P
g
的上限值
、
电动汽车群的参与激励型需求响应的调度功率
、
抽水功率和发电功率，建立以降低系统总弃风成本
、
电动汽车激励成本为目标的目标函数的协同运行模型；
S7
：根据所述协同运行模型，获取包含双馈型风力发电机
、
小型抽水蓄能电站和电动汽车群参与运行的功率时序曲线，以根据所述功率时序曲线对双馈型风力发电机
、
小型抽水蓄能电站和电动汽车群的运行进行控制，实现考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网的协同运行
。2.
根据权利要求1所述的一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，所述
S1
中，双馈型风力发电机与电网交互的有功功率
P
g
的上限值确定如下：下：下：式中：为
DFIG
与电网交互的有功功率的上限值；
ρ1为空气密度；
R
为
DFIG
的叶轮半径；
v
为风速；
c
p
为风能利用系数；
β
为桨距角；
λ
为叶尖速比；
λ
t
为一个叶尖速比的中间变量；
r
s
为风机转子转速；
k
c
为齿轮箱传动比；
β
max
为桨距角的运行上限；
β
min
为桨距角的运行下限；为风机转子转速的运行上限；为风机转子转速的运行下限
。3.
根据权利要求1所述的一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，所述
S2
中，电动汽车群的响应意愿的模糊规则函数建立如下：式中：表示电动汽车群响应意愿的第
k
条模糊规则的函数；
k
表示模糊规则
的编号；
S
为电池的荷电状态；
C
为电动汽车激励价格；为模糊规则的固定参数；为模糊规则的与
S
有关的固定参数；为模糊规则的与
C
有关的固定参数
。4.
根据权利要求1所述的一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，所述
S3
中，根据电动汽车群的响应意愿的模糊规则函数，获取电动汽车群响应意愿的模糊表达函数方法如下：
S31
：获取电动汽车群的响应意愿值如下：式中：
λ
EV
为电动汽车群的响应意愿值；
K
均为模糊规则的数量；表示电动汽车群的激励平均价格的模糊子集对应的隶属度函数；表示电动汽车群电池荷电状态的模糊子集对应的隶属度函数；为电动汽车群的激励平均价格；为电动汽车群电池荷电状态；表示电动汽车群响应意愿的第
k
条模糊规则的函数；
S32
：根据电动汽车群的响应意愿值，获取电动汽车群的响应意愿的三角隶属度参数：式中：均为电动汽车群的响应意愿的三角隶属度参数；
r
1EV
和均为确定电动汽车群的响应意愿的三角隶属度的三角形底边顶点位置的比例系数，其中
0<r
1EV
<1
，
S33
：根据电动汽车群的响应意愿的三角隶属度参数，获取电动汽车群响应意愿的模糊表达函数如下：式中：为汽车群响应意愿的模糊表达
。5.
根据权利要求1所述的一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，所述
S4
中，获取电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度下限和电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度上限如下：下限和电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度上限如下：下限和电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度上限如下：下限和电动汽车群参与激励型需求响应的调度功率的可调度裕度上限如下：确定电动汽车群的参与激励型需求响应的调度功率如下：式中：为电动汽车群可调度裕度下限；为电动汽车群可调度裕度上限；为
t
时刻电动汽车群参与需求响应前的充电功率；为
t
时刻电动汽车群响应意愿值；为电动汽车群聚合充电功率的最小值；为电动汽车群聚合充电功率的最大值；
K(t)
为电动汽车群
t
时刻的停驶概率；
N
EV
为电动汽车群汽车数量；
p
ch
为电动汽车额定充电功率；
P
EV
(t)
为
t
时刻电动汽车群的参与激励型需求响应的调度功率；其中，
t
时刻电动汽车群参与需求响应前的充电功率确定方法为：根据电网购电价格以充电成本最小为目标确定电动汽车群参与需求响应前的充电功率，目标函数如下：式中：
F0为电动汽车群的充电成本；
C
tou,t
为
t
时刻从主网购电价格；为
t
时刻汽车群参与需求响应前的充电功率
。6.
根据权利要求1所述的一种考虑模糊化需求响应意愿的风
‑
储
‑
荷配网协同运行方法，其特征在于，所述
S5
中，获取
t
时刻的抽水功率和发电功率如下：其中，
Q
P
(t)
和
Q
G
(t)
需要满足：
V(t+1)
＝
V(t)+Q
P
(t)
‑
Q
G
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)V
min
≤V(t)≤V
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
式中：
P
P
(t)
为
t
时刻抽水功率；
P
G
(t)
为
t
时刻发电功率；
Q
P
(t)

【专利技术属性】
技术研发人员：江建，徐峰亮，王发义，王鹏，孙建超，江华华，虞海涛，刘煜，
申请(专利权)人：河南天宇信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：