[发明专利]一种基于改进夏普比率的风电场中储能容量的配置方法有效

专利信息
申请号: 202011126178.2 申请日: 2020-10-20
公开(公告)号: CN112310987B 公开(公告)日: 2022-05-27
发明(设计)人: 俞晓冬;董霞;刘树林;臧宏志 申请(专利权)人: 齐鲁工业大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/28
代理公司: 济南格源知识产权代理有限公司 37306 代理人: 韩洪淼
地址: 250353 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 改进 夏普 比率 电场 中储能 容量 配置 方法
【权利要求书】:

1.一种基于改进夏普比率的风电场中储能容量的配置方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1.在风电场储能配置中引入夏普比率,并对夏普比率进行改进,用条件风险价值替换夏普比率中的标准差,并设置条件风险价值采用双侧风险;具体步骤如下:

S11.在风电场储能配置中引入夏普比率其中,Ri为投资的期望收益率,Rf为无风险收益率,σi为收益率的标准差,SharpeRatio为风电场每单位风险的超额收益;

S12.在风电场储能配置中引入条件风险价值CVaR,并用条件风险价值CVaR替换夏普比率中的标准差σi

S13.条件风险价值CVaR采用双侧风险,双侧风险包括右侧风险和左侧风险,右侧风险记为CVaR+,左侧风险记为CVaR-,改进后的夏普比率为:其中,R为当前风险时风电场的收益;Rf1为无风险时,即预测误差被全部补偿时的收益;SharpeRatio反映的是风电场每单位风险的超额收益;Rf1=无风险时风电场多发电量的收益-储能成本-弃风惩罚-失负荷惩罚;

S2.根据风电不确定性的非规则分布特征,对双侧条件风险价值的计算进行改进;具体步骤如下:

S21.获取风电功率的实际值与预测值,并根据风电功率的实际值与预测值计算预测误差ξ,根据非参数核密度估计方法对风电功率的预测误差进行拟合,得到:

其中,ρ(ξ)表示风电功率预测误差分布的概率密度函数,ei为给定的风电功率预测误差样本,N为样本总数,h为带宽或平滑系数;

S22.设置置信度为β,设定(elow eup)为置信度β对应的置信区间,置信区间表示置信度为β时的储能补偿区间,而elow和eup分别表示储能补偿区间的上限和下限;

S23.以ξ为随机变量,根据随机变量的概率密度函数得到右侧风险函数和左侧风险函数分别为:

其中,(1-β)+为右侧风险对应的置信度或eup对应的置信度,(1-β)-为左侧风险对应的置信度或elow对应的置信度;

S24.针对风电的非规则分布特征,对右侧风险函数和左侧风险函数的计算分别进行改进;

S3.以改进夏普比率最大为目标函数,以置信度为约束条件,求解风电场中储能容量的最优配置。

2.如权利要求1所述的基于改进夏普比率的风电场中储能容量的配置方法,其特征在于,步骤S24具体步骤如下:

S241.采用积分计算对右侧风险函数和左侧风险函数进行处理:

右侧风险函数处理过程如下:

左侧风险函数处理过程如下:

S242.再将右侧风险函数和左侧风险函数进行变换,具体如下:

右侧风险函数变换如下:

其中,

进一步计算出,

其中,

其中,

左侧风险函数变换如下:

其中,

进一步计算出,

其中,

进一步计算出,

其中,

3.如权利要求1所述的基于改进夏普比率的风电场中储能容量的配置方法,其特征在于,步骤S3的具体步骤如下:

S31.以改进夏普比率最大为目标函数,以置信度为约束条件,建立储能容量优化配置模型;

目标函数:

约束条件:β;

S32.采用迭代搜索法求解优化模型,得到储能容量的最优配置以及最优置信度。

4.如权利要求3所述的基于改进夏普比率的风电场中储能容量的配置方法,其特征在于,步骤S32的具体步骤如下:

S321.设置置信度β,设置循环次数k;置信度β与循环次数k的关系为:其中,循环次数k代表置信度β下的储能补偿方案的个数,Δd为循环步长;各置信度β对应的k的取值为一个容量配置循环;

S322.计算各容量配置循环的储能补偿区间的上限eup和下限elow,并计算对应的右侧风险值和左侧风险值;

S323.根据各容量配置循环的左侧风险值和右侧风险值以及风电场的收益,分别计算对应的改进夏普比率值;

S324.从计算出的改进夏普比率值中提取出最大改进夏普比率值;

S325.找到最大改进夏普比率值对应的最优置信度,获取最优置信度下的储能补偿区间的上下限,进而计算出储能的额定功率和额定容量,即为风电场储能容量的最优配置。

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