[发明专利]一种用于高风电渗透率的大电网储能调度的方法

摘要

本发明公开了一种用于高风电渗透率的大电网储能调度的方法，依据历史风电功率预测误差和风功率预测数据，进行相应的风电功率预测风险性分析，求得风电可信容量，对负荷和结算电价进行相应预测，然后依据电力市场的运行方式及其参数要求，选用合适的两级储能装置并设计相适应的两级储能调度的策略，完成对风电场并网功率、储能系统充放电以及火电厂并网功率的调度，从而保障电力系统供需平衡，减少弃风，提高风电场经济效益为多目标，完成对风电场并网功率及火电厂并网功率的调度。

主权项

1.一种用于高风电渗透率的大电网储能调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、对历史风电功率预测数据加入风险分析，得到风电功率预测可信容量；(1.1)、将历史风电功率数据和历史风电功率预测数据进行对比，得到历史风电功率预测误差数据；(1.2)、利用蒙特卡洛方法对历史风电功率预测误差数据进行统计分析：对历史风电功率预测误差数据进行概率分布拟合，构造出概率分布模型，再根据概率分布模型建立历史风电功率预测误差概率密度函数f(x)，最后根据历史风电功率预测误差概率密度函数f(x)，求出对应的概率分布函数F(x)＝k，其中，k为历史风电功率预测误差的概率分布值；(1.3)、将历史风电功率预测数据加入风险分析：采用(0,1)之间的均匀随机数发生器，随机产生N个(0,1)之间的数值，并作为概率分布函数F(x)中求得的历史风电功率预测误差的概率分布值k，根据概率分布函数F(x)＝k，以求得N个随机抽样的x值；将N个随机k值按从小到大的顺序排列，对应的随机抽样值x按照k值排序后的位置作相应排列；设置信度为T％，则第(1‑T)％N和T％N个随机抽样值x为其所对应的风电功率预测误差置信区间的上限和下限；将风电功率预测值减去预测误差置信区间的上限，得到风电功率预测可信容量；(2)、对历史负荷预测数据加入风险分析，得到负荷预测可信容量；按照步骤(1.1)～(1.3)的方法，处理历史负荷预测数据，得到负荷预测误差置信区间的上限和下限；将负荷预测值加上负荷预测误差置信区间的下限的绝对值，得到负荷预测可信容量；(3)、依据当前电力市场的运行方式及相应参数要求，选择合适的两级储能装置；(4)、根据市场运行方式及选择的两级储能装置，依据上述的可信容量，设计高风电渗透率的大电网两级储能调度策略；(4.1)、根据步骤(1)得到的风电功率预测可信容量和步骤(2)得到的负荷预测可信容量，进行日前储能调度安排；(4.1.1)、若风电功率预测可信容量大于负荷预测可信容量，则停用火电，用风电可信容量优先满足负荷的需求，并且将风电多余的部分能量向第一级储能装置进行储能；即P_w(i)＝Load(i)P_ch(i)＝P_wf(i)‑Load(i)P_f(i)＝0其中，P_f(i)是火电日前计划并网电量；Load(i)是负荷预测可信容量；P_w(i)风场日前计划并网容量；P_wf(i)是风电功率预测可信容量；P_ch(i)是储能系统日前计划充电电量；风电场剩余出力通过电解水方法将电能转化为氢能，存储在第一级储能装置中；(4.1.2)、若风电功率预测可信容量小于等于负荷预测可信容量，则优先选择风电功率预测可信容量和第一级储能释放的电量来满足负荷要求；若依旧不满足负荷要求，则计算出功率缺额P_d(i)；P_d(i)＝Load(i)‑P_w(i)‑P_dh(i)∑P_f(i)＝∑P_d(i)其中，P_dh(i)是储能系统日前计划放电电量；以火力发电量平稳为目标函数，同时不影响储能系统放电总量为约束条件，利用遗传算法求出火电输出功率的最优解，利用该最优解来补充功率缺额部分；(4.2)、根据实际的风电场出力，进行实时储能调度安排；(4.2.1)、若实际负荷小于风电场日前计划并网电量与火电厂计划并网电量以及风电功率预测误差之和，则将多出的功率优先进行二级储能充电，每个单位时间段内的储能容量不能超过第二级储能装置允许的最大储能容量；(4.2.2)、若实际负荷大于风电场日前计划并网电量与火电厂计划并网电量以及风电功率预测误差之和，则优先进行二级储能放电以补偿功率缺额，但每个单位时间段内的释放容量不能超过第二级储能装置允许的最大释放容量，若还有缺额，则继续由火电补充。