[发明专利]考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法

说明书

本发明公开了一种考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法，包括：步骤一：建立先进绝热压缩空气储能AA‑CAES电站热力学模型。步骤二：根据已知的风电场每小时的期望出力，计算得到风电出力预测区间。并得到风电出力不确定集。步骤三：以系统综合运行成本最小为调度目标，并采用步骤二中的工程博弈模型建模。通过优化方法得到能够对不确定集内的任何元素都保证约束可行，且能够兼顾安全性和经济性的风电调度出力最优解。本发明利用AA‑CAES电站的优越性能来促进风电消纳，平衡风电出力不确定性，采用工程博弈模型建模，利用鲁棒优化调度求得最佳风电调度出力，能够在满足安全性的前提下最大化经济性。

技术领域

本发明设计电力系统运行领域，涉及一种考虑压缩空气储能平衡风电出力不确定性的风力发电系统鲁棒优化调度方法。

技术背景

化石能源日益枯竭和环境污染问题是世界范围内都面临的共同难题，可再生能源发电大规模接入电力系统是解决上述问题最有效的途径之一，而风电因其丰富的风力资源和相对成熟的技术，在新能源电力发展中最为迅猛^[1-2]。然而风电出力的不确定性，例如随机波动性、反调峰性、低可预测性等特点给其并网之后的运行调度、系统规划等带来了巨大的挑战^[3]。目前，风电发展的主要矛盾仍旧是弃风限电现象，据统计，2016年，西北五省平均弃风33.34％，全国弃风达到497亿千瓦时^[4-5]。因此，平滑风电出力波动性、提高风电消纳量，是实现节能减排目标的重要举措之一。

大规模清洁物理储能系统的接入是解决上述问题的主要措施之一，是实现风电大规模发展和运用，提高电力系统运行经济性和安全性的关键^[6]。目前，越来越多的国家加大了对大规模储能技术的研究和建设力度，到2020年，我国的储能装机容量预计达到53GW，相比2015年增长近30GW，预计到2050年，欧美、中国等市场储能容量需求达450GW^[7-8]。目前，已商业化运行的大规模储能技术主要包括抽水蓄能和压缩空气储能(compressed airenergy storage,CAES)，前者占全球储能总量的近99％，但其发展由于建址条件及潜在的生态环境等因素已趋于平缓，而CAES具有容量大、寿命长、响应速度快等优点，被认为是最具发展潜力的储能技术之一，受到越来越广泛的关注^[8-9]。但传统的CAES电站具有依赖化石燃料和系统效率较低两大缺点，为此学者们提出了先进绝热压缩空气储能(advancedadiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)的概念^[10]。AA-CAES是一种通过回收再利用空气压缩热能，摒弃常规CAES技术燃料补燃环节的清洁储能技术，具有效率高、成本低等特点，是目前CAES技术领域的主流研究方向之一^[11-12]。目前，德国计划兴建全球第一座大规模AA-CAES电站；在我国，也有多项示范工程先后推进，如2014年建成的1.5MW先进CAES集成实验系统和同年建成的500kW AA-CAES实验系统，以及2017年立项的江苏金坛盐穴压缩空气储能发电系统国家示范项目并计划下一步建设目标为100MW压缩空气储能电站^[10,13,14]。

目前，已有较多文献对CAES电站参与系统调度、促进风电消纳进行研究。但关于AA-CAES电站涉及却并不多见，具体处理风电出力不确定性的相关研究也较少。

参考文献

[1]薛小代，梅生伟，林其有，等.面向能源互联网的非补然压缩空气储能及应用前景初探[J].电网技术，2016，40(1)：164-171.

[2]梅生伟，郭文涛，王莹莹，等.一类电力系统鲁棒优化问题的博弈模型及应用实例[J].中国电机工程学报，2013，33(19)：47-56.

[3]张丽英，叶廷路，辛耀中，等.大规模风电接入电网的相关问题和措施[J].中国电机工程学报，2010，30(25)：1—9.