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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于储能规划领域,具体涉及一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。
2、新能源大规模并网会导致新能源基地缺少转动惯量和电压支撑,以及新能源的不确定性加大了电力、电量的平衡难度。如果能对构网型储能、分布式新能源构建经济运行模型,并建立具有自我调节能力的新能源基地模型,就能够精确刻画新能源基地工作、运行机理,从而为后续构网型储能规划提供理论基础。因此,此类建模的研究势在必行。
3、新能源基地,它的内部参数在短时间内是确定的,而影响新能源发电的外部环境因素如太阳辐射度、温度和风速是瞬息万变的,从而导致新能源发电具有间歇性、波动性和不确定性等特点,并且大规模新能源并网会导致新能源基地存在转动惯量缺失、频率稳定性较差和宽频带振荡等问题。大规模新能源接入新能源基地之后的波动性对基地的安全、平稳运行带来巨大的负面影响。
4、传统同步电机和同步调相机具有为新能源基地提供电压支撑和转动惯量的特性。新能源基地由于缺少传统同步发电机和同步调相机,无法为新能源基地提供电压支撑和转动惯量,对构网型储能进行研究,就能减少同步电机和同步调相机的装机量,充分发挥构网型储能电压支撑、提供转动惯量、灵活充放电的优势,保障新能源基地安全、稳定运行。
5、现有的储能配置方法大多未充分考虑新能源基地在无常规电源支撑下的特殊运行特性,导致储能配置不合理,无法满足系统频率稳定的需求;同时在进行频率响应时未考虑惯量
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述问题,提出了一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法及系统。
2、根据一些实施例,本专利技术采用如下技术方案:
3、一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,包括以下步骤:
4、基于蒙特卡洛方法和场景缩减法,筛选典型新能源出力场景,建立典型场景下的新能源基地的储能规划配置模型;
5、挖掘构网型储能的功率自适应调节能力,设定构网型储能功率自适应调节范围,构建表征构网型储能功率调节和惯量补偿特征的数学模型;
6、将频率安全性作为目标函数引入储能规划配置模型中,形成双层模型,采用遗传算法对双层模型进行求解,在经济性和安全性目标共同联动下决策构网型储能最优配置方案。
7、作为可选择的实施方式,基于蒙特卡洛方法和场景缩减法,筛选典型新能源出力场景的过程包括:
8、根据风、光的波动特点和季节特性,采用蒙特卡洛方法生成超过设定数量的新能源出力场景集,通过k-means场景聚类法将新能源出力场景缩减为小于设定量的代表场景。
9、作为可选择的实施方式,建立典型场景下的新能源基地储能规划配置模型的过程包括:新能源基地储能规划配置模型的目标函数为最小化总成本,其中包括日均储能投资成本、储能维护成本和新能源基地总运行成本。
10、作为可选择的实施方式,所述新能源基地储能规划配置模型的约束条件包括直流外送功率范围约束、爬坡功率约束、运行时长约束、功率调整次数约束、功率平衡约束、弱交流系统支撑功率约束、新能源出力约束以及储能运行约束
11、作为可选择的实施方式,挖掘构网型储能的功率自适应调节能力的过程包括:分析构网型储能虚拟惯量对于新能源基地频率稳定性的关系,以最大频率偏差、最大频率变化率、准稳态频率偏差为频率安全性指标,根据新能源基地中风、光、储的运行特性,搭建风、光、储的虚拟惯量模型,得到惯量响应与一次调频参数优化的频率响应模型。
12、作为进一步的,在惯量响应阶段,构网型储能和构网型风电机组实现惯性响应以缓解频率波动,之后经构网型控制同样能够进行有功功率调节,完成一次调频任务。
13、作为进一步的,频率响应模型为:
14、
15、式中,表示系统惯量常数;δpe表示系统有功不平衡功率;δpw和δpess分别表示风电场和储能电站的有功功率增量;δf(t)表示频率偏差;d表示系统的阻尼系数。
16、作为进一步的,新能源基地的系统总惯量为:
17、
18、
19、其中,新能源基地的系统总体惯量由风电场和构网型储能电站来提供;表示t时刻风电场的虚拟惯性时间常数,表示构网型风电场的总体惯量nwi表示构网型风电场站的个数,pwn,i和pn分别表示第i个构网型风电场的额定功率和储能电站的额定功率;为t时刻储能电站的惯性时间常数。
20、作为进一步的,新能源基地的最小惯量需求需满足:
21、
22、其中,为t时刻预想扰动频率;rt,max为t时刻系统允许的最大频率变化率,f0为系统标准频率。
23、作为可选择的实施方式,将频率安全性作为目标函数引入储能规划配置模型中的过程包括:以多频率安全指标最优为目标函数,优化构网型储能惯量响应与一次调频参数,且该目标函数的约束包括惯量时间常数约束、一次调频系数约束,以及暂态过程中,储能设备容量和功率限制的约束。
24、一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划系统,包括:
25、储能规划配置模块,被配置为基于蒙特卡洛方法和场景缩减法,筛选典型新能源出力场景,建立典型场景下的新能源基地的储能规划配置模型;
26、功率调节模块,被配置为挖掘构网型储能的功率自适应调节能力,设定构网型储能功率自适应调节范围,构建表征构网型储能功率调节和惯量补偿特征的数学模型;
27、双层优化模块,被配置为将频率安全性作为目标函数引入储能规划配置模型中,形成双层模型,采用遗传算法对双层模型进行求解,在经济性和安全性目标共同联动下决策构网型储能最优配置方案。
28、与现有技术相比,本专利技术的有益效果为:
29、本专利技术提出了考虑多频率安全指标的新能源基地构网储能惯量响应与一次调频参数优化方法,能够针对预想功率波动,设置最优的储能惯量响应与一次调频参数,充分发挥构网型储能的频率支撑能力。
30、本专利技术考虑了多个频率安全指标。在得到构网型储能容量、功率配置的基础上提出了计及惯量响应与一次调频参数优化的新能源基地构网型储能规划,并实现了新能源基地的频率稳定,同时有效降低了新能源基地所需的配置。
31、本专利技术使用遗传算法,针对新能源基地的典型场景,提出了一种综合考虑安全性和经济性的构网型储能配置规划方法。该方法为新能源基地中构网型储能的配置提供了科学的决策依据,有助于降低新能源基地规划成本,提高新能源基地的运行效率和稳定性。
32、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
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1.一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,基于蒙特卡洛方法和场景缩减法,筛选典型新能源出力场景的过程包括:
3.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,建立典型场景下的新能源基地储能规划配置模型的过程包括:新能源基地储能规划配置模型的目标函数为最小化总成本,其中包括日均储能投资成本、储能维护成本和新能源基地总运行成本。
4.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,所述新能源基地储能规划配置模型的约束条件包括直流外送功率范围约束、爬坡功率约束、运行时长约束、功率调整次数约束、功率平衡约束、弱交流系统支撑功率约束、新能源出力约束以及储能运行约束。
5.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,挖掘构网型储能的功率自适应调节能力的过程包括:分析构网型储能虚拟惯量对于新能源基地频率稳定性的关系,以最大频率偏差、最大频率变化
6.如权利要求5所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,频率响应模型为:
7.如权利要求5所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,新能源基地的系统总惯量为:
8.如权利要求5所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,新能源基地的最小惯量需求需满足:
9.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,将频率安全性作为目标函数引入储能规划配置模型中的过程包括:以多频率安全指标最优为目标函数,优化构网型储能惯量响应与一次调频参数,且该目标函数的约束包括惯量时间常数约束、一次调频系数约束,以及暂态过程中,储能设备容量和功率限制的约束。
10.一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划系统,其特征是,包括:
...【技术特征摘要】
1.一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,基于蒙特卡洛方法和场景缩减法,筛选典型新能源出力场景的过程包括:
3.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,建立典型场景下的新能源基地储能规划配置模型的过程包括:新能源基地储能规划配置模型的目标函数为最小化总成本,其中包括日均储能投资成本、储能维护成本和新能源基地总运行成本。
4.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,所述新能源基地储能规划配置模型的约束条件包括直流外送功率范围约束、爬坡功率约束、运行时长约束、功率调整次数约束、功率平衡约束、弱交流系统支撑功率约束、新能源出力约束以及储能运行约束。
5.如权利要求1所述的一种计及惯量响应与一次调频的构网型储能规划方法,其特征是,挖掘构网型储能的功率自适应调节能力的过程包括:分析构网型储能虚拟惯量对于新能源基地频率稳定...
【专利技术属性】
技术研发人员:谭玲玲,李颖瑾,张文龙,王子龙,孙海蓬,孙鹏,汤伟,郭沛璇,卓梦飞,付丽娜,穆德君,楚冬青,任万荣,康志豪,范淑敏,马健珂,崔涛,冯浩,
申请(专利权)人:山东电力工程咨询院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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