【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能调度，特别涉及一种含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法。
技术介绍
1、随着可再生能源接入电网的比例不断提高，在源侧相对替代了大量的传统同步机组，造成电网转动惯量资源的大幅减少，从而对电网的稳定性与安全造成挑战。为了解决高比例可再生能源带来的惯量减少问题，引入以储能为主的新型虚拟惯量资源，在调度阶段将系统的惯量响应特性纳入考虑，实现对系统的惯量支撑。
2、对于储能辅助风电提供惯量支撑的研究，国内外多年已经有了丰富的研究成果，如文献1“计及最小惯量约束的风光火储联合系统优化调度”(孙亮,王伟镪,王奕霏).电力系统及其自动化学报,2024,36(08):30-38.)通过两项频率指标计算的系统最小惯量需求，将频率稳定约束线性化加入调度模型之中，考虑风储提供的虚拟惯量资源，利用含模糊参数的机会约束表达源荷不确定性对于联合系统的影响建立了系统优化调度模型，通过算例验证了模型的经济性和安全性。文献2“储能虚拟惯量主动支撑与调频状态转移控制”(付媛,万怿,张祥宇).中国电机工程学报,2024,44(07):2628-2641.)分析并对比了常规机组的固有惯量、风电机组的虚拟惯量和储能的惯量支撑特性，根据储能容量配置量化了储能的虚拟惯量，提出恒频与调频状态转移控制结合的储能主动支撑策略，通过仿真系统验证了储能在相应策略下改善主动支撑性能的效果。文献3“inertia pricing in stochasticelectricity markets”(liang,z.,mieth,r.,and dvorkin,
3、根据目前的研究成果，已有多种涉及系统惯量响应和虚拟惯量技术的专利申请。如专利1“一种考虑源荷双侧惯量供给能力的惯量需求约束机组组合方法”(李昭辉,周明.cn115065046a,2022-09-16.)提出了一种考虑源荷双侧惯量供给能力的惯量需求约束机组组合方法。关于源侧惯量，综合考虑了常规同步机和配置有虚拟同步机技术的风机；关于荷侧惯量，利用分区惯量评估方法精确量化了系统惯量大小，可通过任意时刻负荷预测值得到相应的负荷侧惯量大小。根据源荷双侧惯量供给和系统惯量响应过程构造惯量需求约束，最终建立了考虑惯量需求的机组组合模型。专利2“利用储能风电一体化机组实现调频及虚拟惯量响应的方法”(王鑫,陈刚,王琛淇,刘宗浩,张蓉蓉,张爽,郑雯泽,刘品一.cn114172199a,2022-03-11.)提出了利用储能风电一体化机组实现调频及虚拟惯量响应的方法。考虑由单台风电机组和储能系统组成的储能风电一体化机组，储能系统采集风电机组并网逆变器交流侧的频率及电压信号，通过交流母线的频率信号计算电网的频率变化率，当频率变化率超限时根据预设的虚拟惯量响应有功功率变化量公式进行调度储能系统有功出力，实现储能系统的虚拟惯量响应。
4、但上述的已有方法存在如下缺陷：
5、1、缺乏储能提供虚拟惯量服务过程中精确的能量和功率建模，不能准确刻画储能提供虚拟惯量的功能。
6、2、没有将储能的深度调峰与虚拟惯量功能同时整合进系统调度模型，不利于调度策略对于储能的充分利用。
7、鉴于此，需要一种含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，能够提供含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，用来获取储能调度的最优决策。具体技术方案如下：
2、一种含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，包括：
3、导入火电机组系统参数、储能系统参数、系统频率参数和可再生能源的输出数据；
4、建立储能系统与火电机组提供惯量资源的模型；
5、建立系统深度调峰模型、总惯量资源计量模型和系统频率安全模型；
6、补充储能系统运行模型、火电机组运行模型；
7、设立优化目标函数，建立整合有深度调峰与惯量响应功能的含储能电力系统调度模型；
8、对电力系统调度模型进行求解，得到火电机组调度策略和储能调度策略。
9、优选的，所述火电机组系统参数包括机组最大出力、机组最小出力、最大爬坡功率、最小在线/离线时间、出力成本、启动成本和惯量系数；
10、所述储能设备参数包括储能设备容量、最大出力、充电效率、放电效率和最大惯量系数。
11、优选的，所述建立储能系统与火电机组提供惯量资源的模型，包括机组的惯量资源模型和储能的惯量资源模型，所述机组的惯量资源模型和储能的惯量资源模型通过约束条件体现模型优化。
12、优选的，所述机组的惯量资源模型的约束条件为火电机组惯量备用约束；
13、所述储能的惯量资源模型的约束条件包括：储能设备惯量功率约束、储能设备惯量能量约束、储能设备惯量系数上限约束、储能设备惯量功率上下限约束以及储能设备能量备用下限约束。
14、优选的，所述系统频率参数包括系统额定频率和最大频率变化率，所述可再生能源的输出数据包括新能源出力曲线和单位出力成本。
15、优选的，所述建立的系统深度调峰模型、总惯量资源计量模型和系统频率安全模型通过约束条件体现模型优化。
16、优选的，所述系统深度调峰模型的约束条件包括深度调峰出力平衡约束；
17、所述总惯量资源计量模型的约束条件包括火电机组总惯量约束和储能总惯量约束；
18、所述系统频率安全模型的约束条件包括最大频率变化率约束。
19、优选的，所述储能系统运行模型的约束条件包括充电功率约束、放电功率约束、荷电状态时序约束、荷电状态上下限约束以及始末荷电一致约束；
20、所述火电机组运行模型的约束条件包括机组有功出力约束、机组爬坡约束、机组最小在线、离线时间约束以及机组开关动作与在线状态逻辑约束。
21、优选的，所述优化目标函数为新能源场站出力成本与机组运行成本之和。
22、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
23、1、本专利技术中，将深度调峰与惯量支撑功能整合进系统调度模型，加强了对系统灵活性的考虑，满足了系统的惯量需求，提高了安全性和可靠性。
24、2、本专利技术中，对储能参与深度调峰和提供虚拟惯量服务的过程进行了更精确的建模，有利于将其纳入系统调度的考虑中。
25、3、本专利技术中，将含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法建立为一个混合整数规划模型，容易利用求解器进行求解。
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1.一种含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述火电机组系统参数包括机组最大出力、机组最小出力、最大爬坡功率、最小在线/离线时间、出力成本、启动成本和惯量系数；
3.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述建立储能系统与火电机组提供惯量资源的模型，包括机组的惯量资源模型和储能的惯量资源模型，所述机组的惯量资源模型、储能的惯量资源模型通过约束条件体现模型优化。
4.根据权利要求3所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述机组的惯量资源模型的约束条件为火电机组惯量备用约束；
5.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述系统频率参数包括系统额定频率和最大频率变化率，所述可再生能源的输出数据包括新能源出力曲线和单位出力成本。
6.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述建立的系统深度调峰模型、
7.根据权利要求6所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述系统深度调峰模型的约束条件包括深度调峰出力平衡约束；
8.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述储能系统运行模型的约束条件包括充电功率约束、放电功率约束、荷电状态时序约束、荷电状态上下限约束以及始末荷电一致约束；
9.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述优化目标函数为新能源场站出力成本与机组运行成本之和。
...【技术特征摘要】
1.一种含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述火电机组系统参数包括机组最大出力、机组最小出力、最大爬坡功率、最小在线/离线时间、出力成本、启动成本和惯量系数；
3.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述建立储能系统与火电机组提供惯量资源的模型，包括机组的惯量资源模型和储能的惯量资源模型，所述机组的惯量资源模型、储能的惯量资源模型通过约束条件体现模型优化。
4.根据权利要求3所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述机组的惯量资源模型的约束条件为火电机组惯量备用约束；
5.根据权利要求1所述的含惯量支撑功能的火电储能联合深度调峰方法，其特征在于，所述系统频率参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：林锐，张亚宇，于明，张旻钰，陈延超，周春丽，周恒旺，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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