[发明专利]一种储能参与备用的含风电的电力系统调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种储能参与备用的含风电的电力系统调度方法。

背景技术

生态环境日益恶化，威胁着人类生存，能源清洁化变革势在必行，电力系统必须向绿色、低碳、环保和节能的智能化方向发展。在此背景下，风光等可再生能源发电得到了迅猛发展，使电力系统运行过程中必须面对强不确定性接纳能力的考验。

专利号为201110001574.7的中国专利：“消纳风电接入的大电网实时调度方法”，给出了一种消纳风电接入的大电网实时调度方法，该专利通过将全网机组分类，然后从系统获得机组的日前计划、实时出力、联络线计划及数值天气预报等相关信息，进行超短期负荷预测及风电出力预测，求得下一时刻实时调度机组的出力调节量并构建弃风损失最小的有功实时调度模型，采用单纯形法求得包括风电机组的实时调度机组出力调整量。

专利号为201210371334.0的中国专利：“基于风电出力不确定性集合的电力系统调度方法”，公开了一种基于风电出力不确定性集合的电力系统调度方法，解决了含大规模风电的电力系统鲁棒调度问题中，风电出力不确定性建模的难题，保证电网机组启停及调度计划的安全可靠性，有效提高风电场风电出力的利用率。

专利号为201210176522.8的中国专利：“一种电动汽车与风电协同实时调度优化方法”，根据实际电网的电网模型建立以有功总电力最大为目标的优化模型；将总有功出力曲线变动关系的惩罚量加入到优化目标中，获得考虑发电曲线平滑的优化调度模型；将模型中的非线性因素线性化，采用对偶单纯形法求解，得出风光储联合发电系统的有功发电曲线，上报至上级调度中心，并得到储能装置的充放电计划，下发子系统执行。

以上专利所述的调度方法均是在调度中锁定储能系统充/放电功率，完全由常规机组承担应对不确定性的备用。在常规机组主导地位逐渐削弱的态势下，这一研究思路将难以奏效。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种储能参与备用的含风电的电力系统调度方法，本方法在备用配置中考虑了储能系统作用，储能系统能够通过改变充/放电功率为应对风电不确定性提供备用，在二次、一次调整中起到消除风电、负荷不确定性的作用，同时考虑了频率调节效应，最终能够减轻常规机组备用配置的压力，提高电网消纳风电的能力。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种储能参与备用的含风电的电力系统调度方法，包括以下步骤：

(1)实时监测火电机组功率、爬坡速率和主动负荷的功率；

(2)对接入电网的风电场历史预测误差进行统计，生成风电场景；

(3)依据系统的约束条件，建立电力系统调度模型，求解该模型；

所述步骤(1)中，实时监测的数据包括：机组最大输出功率、最小输出功率、机组爬坡速率和主动负荷最大充/放电功率。

所述步骤(2)中，采用自回归滑动平均(ARMA)模型来对风电场输出功率预测误差进行估计，表达式为，

式中，p、q分别为ARMA模型中的阶数；α_i、β_j为模型参数，通过估计得到；ε为服从均值为0，方差为σ²的高斯分布的白噪声；为预测误差。

通过对风电历史预测误差进行统计，采用最小二乘方法获得式(1)中参数的取值。由于ε服从正态分布，随机模拟产生ε，可生成需要的风电场景。

所述步骤(3)中，电力系统调度模型为：

考虑到风电不消耗燃料，不计储能系统的成本费用和运行费用，目标函数表示成如下形式：

式中，P_W,t为t时段风电场输出功率预测值；P_L,t为t时段负荷预测值；P_ESS,t为t时段储能系统有功功率，P_ESS,t>0表示储能系统充电，P_ESS,t<0表示储能系统放电。

所述步骤(3)中，需要考虑约束条件，约束条件包括：

功率平衡约束：

式中，P_W,t为t时段风电场输出功率预测值；P_L,t为t时段负荷预测值；P_ESS,t为t时段储能系统有功功率，P_ESS,t>0表示储能系统充电，P_ESS,t<0表示储能系统放电。

所述步骤(3)中，约束条件包括：

机组输出功率上下限约束：