[发明专利]能源套利约束下的一种基于机会约束的电池储能频率调节方法

说明书

本发明公开了能源套利约束下的一种基于机会约束的电池储能频率调节方法，其特征在于：在储能同时参与电网调频与能源套利时，优先保证能源套利收益；利用动态规划算法以储能容量与电价为状态变量，以储能收益最大化为目标求解长时间尺度下的能源套利的功率；将能源套利决策结果：套利功率和节点容量以约束条件的方式加入到短时间尺度的调频决策中；利用基于向前向后偏差寻找随机变量集合的方式来改写机会约束条件为二阶锥约束克服模型的随机性，将调频决策问题转写为二阶锥问题求解。

技术领域

本发明公开了能源套利约束下的一种基于机会约束的电池储能频率调节方法，属于储能参与电网调频的发电技术领域。

背景技术

由于近年来用电需求的急速增长以及各类新能源发电的推广，储能设备的需求也日渐增多。加之国家推行的双碳政策对企业节能减排的进一步要求，用户侧储能的作用也逐渐得到重视。截至2018年底，我国用户侧电化学储能累积装机1583MWh。截至2020年5月底，单江苏省就已建成71座用户侧储能电站，总容量达到787MWh。目前已建成的用户侧储能，除了作为备用电源避免意外断电之外，主要的运作策略，就是结合电力市场价格波动，进行能源套利，降低用电成本。

然而，在目前的电池储能技术成本下，单靠能源套利，很难保证企业能够回收投资成本。而参与辅助服务市场在众多研究和大量的国外实践中被采用，作为增加储能收益的一大途径。

目前，能源套利与频率调节已被证明是电力市场中最有利可图的应用，众多学者将这两者结合，针对电力市场与储能用户的不同需求，提供联合协调策略，以期实现储能单元的收益最大化。

当前，针对储能参与调频服务的专利文件列举如下：

专利文献一《一种储能参与调频辅助服务优化的控制方法及其系统》(专利申请号CN202110337216.7)提出：获得调频市场的历史调频信号数据,其中,所述历史调频信号数据包括训练数据集和测试数据集；构建基于深度强化学习算法的储能参与调频辅助服务模型；根据储能的当前状态、当前动作、当前动作的即时收益、下个时刻的状态以及调度周期结束标志建立深度强化学习的经验回放池；根据所述训练数据集和所述经验回放池训练所述储能参与调频辅助服务模型；根据所述测试数据集检测训练完毕的所述储能参与调频辅助服务模型；根据所述储能参与调频辅助服务模型对所述储能进行优化控制。

专利文献二《一种受端电网中储能电站调峰调频调控策略制定方法》(专利申请号CN202110251524.8)提出：采用现货电能量市场电价和调频辅助服务市场电价数据作为输入,计及典型受端电网特性,分析储能电站可行性应用场景,考虑储能电站多场景应用下的经济性,计及储能电站荷电状态约束和功率约束,建立储能电站同时参与调峰调频服务收益最大的优化调度模型。

然而专利文献一只考虑储能的单一应用场景，无法在不同时间尺度上充分利用储能资源。专利文件二在考虑储能调峰调频联合决策时没有考虑到在调频市场不完善，调频收益不稳定的情况下，确保储能参与调峰调频。

发明内容

本发明的目的是针对上述背景技术的不足，提供能源套利约束下的一种基于机会约束的电池储能频率调节方法，实现了能源套利优先时电池储能参与调频的最优策略。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

能源套利约束下的一种基于机会约束的电池储能频率调节方法，其特征在于：在储能同时参与电网调频与能源套利时，优先保证能源套利收益；利用动态规划算法以储能容量与电价为状态变量，以储能收益最大化为目标求解长时间尺度下的能源套利的功率；将能源套利决策结果套利功率和节点容量以约束条件的方式加入到短时间尺度的调频决策中；利用基于向前向后偏差寻找随机变量集合的方式来改写机会约束条件为二阶锥约束克服模型的随机性，将调频决策问题转写为二阶锥问题求解。