【技术实现步骤摘要】
本申请涉及可再生能源，特别是涉及一种风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着传统能源的碳排放持续上升，传统能源紧缺以及环境污染问题日益突出，清洁能源的发展成为一项迫切的需求。其中，风储联合系统技术可以有效地缓解上述问题，具体通过将风能和传统储能系统相结合，可以提高电力系统的灵活性和可靠性。然而，风力发电具有比较明显的不确定性，从而影响电力系统的电力调度决策过程，在一定程度上阻碍了风储联合系统技术的发展。
2、传统方案中，通常依赖于历史数据和统计模型来简单地预测风力发电的出力，例如基于历史天气、历史温度以及历史风电出力，通过统计方式或者简单的时间序列分析，来确定影响风电出力的因素，从而对未来的风电出力进行预测，再进一步根据风电出力的预测结果对电力调度策略进行优化。
3、然而，风力发电往往受到气象条件、地形地貌以及季节变化等多方位的因素影响，导致风电出力的波动性比较大，并且，影响电力调度策略的不确定因素比较复杂，通过传统方案难以准确地描述风电出力的不确定性，进而使得风储联合系统的电力调度策略的可靠性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高电力调度策略的可靠性的风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定方法
3、获取预设时间段内的日前市场预测电价、日内市场预测电价以及风电出力预测功率；
4、基于所述日前市场预测电价，确定日前市场电价的不确定集，所述不确定集用于表征所述日前市场预测电价的不确定性；
5、根据所述风电出力预测功率，确定所述风电出力预测误差的第一累积概率分布函数，以及根据所述日内市场预测电价，确定所述日内市场电价预测误差的第二累积概率分布函数；
6、对所述第一累积概率分布函数采样，得到风电出力的第一样本集，以及对所述第二累积概率分布函数采样，得到日内市场预测电价的第二样本集，所述第一样本集用于表征风电出力的不确定性，所述第二样本集用于表征所述日内市场预测电价的不确定性；
7、根据所述日前市场电价的不确定集、所述第一样本集、所述第二样本集、以及预构建的鲁棒随机模型，确定风储联合系统的电力调度策略；
8、基于所述电力调度策略，调度所述风储联合系统。
9、在其中一个实施例中，所述根据所述风电出力预测功率，确定所述风电出力预测误差的第一累积概率分布函数，包括：
10、根据所述风电出力预测功率和预设的风电场装机容量，确定风电出力预测误差的第一正态分布数据；
11、根据所述第一正态分布数据，确定所述风电出力预测误差的第一累积概率分布函数。
12、在其中一个实施例中，根据所述日内市场预测电价，确定所述日内市场电价预测误差的第二累积概率分布函数，包括：
13、根据所述日内市场预测电价，确定日内市场电价预测误差的第二正态分布数据；
14、根据所述第二正态分布数据，确定所述日内市场电价预测误差的第二累积概率分布函数。
15、在其中一个实施例中，所述基于所述日前市场预测电价，确定日前市场电价的不确定集，包括：
16、根据所述日前市场预测电价、预设的鲁棒控制系数和预设的日前市场预测电价偏差，确定日前市场电价的盒式不确定集；
17、所述不确定集包括所述盒式不确定集。
18、在其中一个实施例中，所述根据所述日前市场电价的不确定集、所述第一样本集、所述第二样本集、以及预构建的鲁棒随机模型，确定风储联合系统的电力调度策略，包括：
19、根据所述日前市场电价的不确定集、所述第一样本集、所述第二样本集、以及预构建的鲁棒随机模型，确定风储联合系统电力调度模型；
20、基于所述风储联合系统电力调度模型中的约束条件，确定所述风储联合系统电力调度模型中的目标函数的最优解，所述目标函数用于最大化所述风储联合系统在日前市场、日内市场以及实时市场的总回报资源；
21、根据所述最优解，确定电力调度策略。
22、在其中一个实施例中，所述约束条件包括：补燃式压缩空气储能出力约束条件、风电出力约束条件以及风电场联合储能系统出力约束条件。
23、在其中一个实施例中，其特征在于，所述基于所述风储联合系统电力调度模型中的约束条件，确定所述风储联合系统电力调度模型中的目标函数的最优解，包括：
24、根据所述风储联合系统电力调度模型，确定电力调度主问题和电力调度子问题；
25、求解所述电力调度主问题，确定所述风储联合系统电力调度模型的决策变量，并更新所述风储联合系统电力调度模型的上界；
26、根据所述决策变量，求解所述电力调度子问题，确定所述风储联合系统电力调度模型的不确定变量，并更新所述风储联合系统电力调度模型的下界；
27、根据所述风储联合系统电力调度模型的上界、所述下界以及预设的收敛精度，判断所述风储联合系统电力调度模型是否收敛；
28、在所述风储联合系统电力调度模型收敛的情况下，根据所述决策变量和所述不确定变量，确定所述目标函数的最优解；
29、在所述风储联合系统电力调度模型不收敛的情况下，更新所述约束条件，得到更新后的电力调度主问题；
30、返回所述求解所述电力调度主问题，确定所述风储联合系统电力调度模型的决策变量，并更新所述风储联合系统电力调度模型的上界的步骤，直至所述风储联合系统电力调度模型收敛。
31、第二方面，本申请还提供了一种风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定装置，包括：
32、数据获取模块，用于获取预设时间段内的日前市场预测电价、日内市场预测电价以及风电出力预测功率；
33、第一不确定性模块，用于基于所述日前市场预测电价，确定日前市场电价的不确定集，所述不确定集用于表征所述日前市场电价的不确定性；
34、第二不确定性模块，用于根据所述风电出力预测功率，确定所述风电出力预测误差的第一累积概率分布函数，以及根据所述日内市场预测电价，确定所述日内市场电价预测误差的第二累积概率分布函数；
35、采样模块，用于对所述第一累积概率分布函数采样，得到风电出力的第一样本集，以及对所述第二累积概率分布函数采样，得到日内市场预测电价的第二样本集，所述第一样本集用于表征风电出力的不确定性，所述第二样本集用于表征所述日内市场预测电价的不确定性；
36、策略确定模块，用于根据所述日前市场电价的不确定集、所述第一样本集、所述第二样本集、以及预构建的鲁棒随机模型，确定风储联合系统的电力调度策略；
37、电力调度模块，用于基于所述电力调度策略，调度所述风储联合系统。
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1.一种风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风电出力预测功率，确定所述风电出力预测误差的第一累积概率分布函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述日内市场预测电价，确定所述日内市场电价预测误差的第二累积概率分布函数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述日前市场预测电价，确定日前市场电价的不确定集，包括：
5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述日前市场电价的不确定集、所述第一样本集、所述第二样本集、以及预构建的鲁棒随机模型，确定风储联合系统的电力调度策略，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括：补燃式压缩空气储能出力约束条件、风电出力约束条件以及风电场联合储能系统出力约束条件。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述风储联合系统电力调度模型中的约束条件，确定所述风储联合系统电力调度模型中的目标函数的最
8.一种风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种风储联合系统参与电力现货市场的调度策略确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风电出力预测功率，确定所述风电出力预测误差的第一累积概率分布函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述日内市场预测电价，确定所述日内市场电价预测误差的第二累积概率分布函数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述日前市场预测电价，确定日前市场电价的不确定集，包括：
5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述日前市场电价的不确定集、所述第一样本集、所述第二样本集、以及预构建的鲁棒随机模型，确定风储联合系统的电力调度策略，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：冷媛，吴洋，卢治霖，刘双全，梁梓杨，谢一工，尚楠，朱欣春，
申请(专利权)人：南方电网能源发展研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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