[发明专利]一种基于L-shape算法含储能的能量与一次调频服务市场联合优化出清方法

说明书

本发明涉及一种基于L‑shape算法含储能的能量与一次调频服务市场联合优化出清方法，建立含储能的系统动态频率响应特性，根据响应特性曲线建立频率动态可靠性指标函数，根据系统动态频率特性建立含储能的能量与一次调频服务市场联合优化出清模型、基于L‑shape算法将优化模型分解为主问题和子问题，并使两问题之间建立Benders割、求解主问题和子问题、将生成的最新优化割返回主问题重新进行优化计算，得到新的可行解，利用最新生成的优化割不断向提升系统频率响应能力的方向迭代，直至所有时段均满足频率安全约束条件。该方法有效提高在大规模可再生能源并网的情况下系统频率安全稳定性，提高电力现货市场运行效率，加快储能在电力市场化机制下的商业化运营。

技术领域

本发明属于电力市场营销领域，涉及储能参与电力现货市场交易技术，尤其是一种基于L-shape算法含储能的能量与一次调频服务市场联合优化出清方法。

背景技术

传统的电力现货市场出清方式采用分离顺序法，市场运行效率较低，无法达到全局最优；另外，现有的市场没有引入储能一次调频辅助服务机制，缺乏储能提供一次调频服务市场优化运行计算模式。传统的安全约束机组组合问题属于混合整数线性规划问题，但是计及动态频率约束及一次调频后，该问题包含非线性约束条件，不能用传统的方法求解混合整数非线性问题。基于以上事实，同时为了发挥储能最大潜在价值，探索一种储能参与电力现货市场的经济高效新模式，有必要对储能参与能量和一次调频辅助服务市场联合优化计算问题进行有效解决。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种储能参与能量市场与一次调频服务市场的联合优化出清计算方法，有效提高在大规模可再生能源并网的情况下系统频率安全稳定性，进而提高电力现货市场运行效率，最终提高储能投资与运行的经济性，加快储能在电力市场化机制下的商业化运营。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于L-shape算法含储能的能量与一次调频服务市场联合优化出清方法，具体方法步骤如下：

步骤1建立含储能的系统动态频率响应特性

具体的，用一阶线性方程表示系统动态频率特性为：

其中，为电池储能s在时段t提供一次调频的变化功率；为一次调频放电功率，为一次调频充电功率；ΔP_L为负荷功率变化；H_sys为系统的等效惯性时间常数；f₀为系统的初始正常稳态频率；S_sys为系统容量；为系统不平衡功率；g为发电机组指数，Ng为发电机组的数量，g＝1,2,...,Ng；s为储能指数，Ns为电池储能数量。

步骤2建立频率动态可靠性指标函数

具体的，动态频率考核指标为系统初始频率变化率、最低点频率以及到达最低点频率的时间；

系统初始频率变化率具体表示为：

其中，V^RoCoF表示系统初始频率变化率；T为调度时间尺度。

系统的等效惯量与各发电机组的在线运行状态和各机组的惯性时间常数有关，可以表示为：

其中，为发电机组g最大输出功率；u_g,t为发电机组g在时段t的启停状态，为二值变量(0：离线，1：在线)。

在动态频率最低点时满足

功率失衡后最低点频率具体表示为：