CN104868506B - 一种集中式储能电站的有功出力调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种集中式储能电站的有功出力调度方法，包括：以配电网有功功率差额波动最小为目标函数，对储能电站进行实时调度、准实时调度和滚动调度相结合的优化调度；根据所述优化调度建立集中式储能电站有功出力调度数学模型；确定所述集中式储能电站有功出力调度数学模型的约束条件；软化处理所述约束条件中的软性约束条件，并通过所述集中式储能电站有功出力调度数学模型得到最终的优化调度模型；根据所述最终的优化调度模型求解并输出当前调度周期的储能电站有功功率调度指令。本发明的技术方案保证储能电站在整个调度时段内的可调度性，有效弥补光伏出力和负荷需求的有功差额，达到在调度时段内解决配电网有功功率差额波动的问题。
Description
技术领域：
本发明涉及储能电站领域，更具体涉及一种集中式储能电站的有功出力调度方法。
背景技术：
随着国家对可再生能源的需求增大，分布式电源的渗透率不断提升，由其引起一系列的问题给电网的安全可靠性运行带来挑战。2015年3月，《国家能源局关于下达2015年光伏发电建设实施方案的通知》出台，要求全年新增光伏电站建设规模达17.8GW，并优先建设35kV以下、20MW以下的接入配电网的分布式光伏电站项目。事实上，2014年我国规划分布式光伏装机8GW，已超过地面集中式光伏电站，在总光伏装机规划中占比57.2％。随着土地资源的日益紧缺和价格上涨，国内光伏发电建设已经逐步由大规模集中式光伏电站过渡到以充分利用闲散屋顶和分散土地资源为主的分布式光伏发电，并且已经出现了部分“集中连片、多样多元”的分布式光伏发电应用区域。高渗透率分布式光伏发电具有单点接入容量小、分散多点布置、出力不稳定的特点，将会引起区域潮流和节点电压剧烈波动，加大配电网运行控制难度，降低系统对高渗透分布式光伏发电的接纳能力，并对配电网的稳定运行造成冲击。
配置储能系统可以有效解决高渗透率分布式光伏接入带来的一系列问题，主要体现在：1)平滑分布式光伏发电的波动性，增强可控性；2)跟踪分布式光伏发电计划出力，提高光储联合发电的可预测性；3)参与配电网削峰填谷，提升可调度性。然而，针对较大容量的集中式储能电站，如何制定调度运行策略，使其在解决高渗透分布式光伏发电并网问题上发挥更大的作用，是当前分布式光伏电站建设和储能电站进一步推广应用所需要解决的关键问题。
发明内容：
本发明的目的是提供一种集中式储能电站的有功出力调度方法，通过动态提高和滚动修正储能电站的实时/准实时有功出力，保证储能电站在整个调度时段内的可调度性，有效弥补光伏出力和负荷需求的有功差额，从而有效解决配电网有功功率差额波动的问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种集中式储能电站的有功出力调度方法，包括：
以配电网有功功率差额波动最小为目标函数，对储能电站进行实时调度、准实时调度和滚动调度相结合的优化调度；根据所述优化调度建立集中式储能电站有功出力调度数学模型；
确定所述集中式储能电站有功出力调度数学模型的约束条件；
软化处理所述约束条件中的软性约束条件，并通过所述集中式储能电站有功出力调度数学模型得到最终的优化调度模型；
根据所述最终的优化调度模型求解并输出当前调度周期的储能电站有功功率调度指令。
所述实时调度为根据前一调度周期储能电站的运行情况，对第h个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷需求进行超短期预测，对储能电站进行有功出力的实时调度计算；
所述准实时调度为从第h+1个调度周期到第H个调度周期，基于分布式光伏输出功率和负荷需求的日前预测数据，对储能电站进行有功出力的准实时调度计算；
所述滚动调度为向前滚动至第h+1个调度周期时，更新所有超短期预测数据和日前预测数据，重复对储能电站进行实时调度和准实时调度，直到h＝H时，调度结束；
其中，h表示当前为第h个调度周期，h＝0,1,...,H-1，H为总调度周期数，若τ为调度周期，T为调度时段，则满足T＝H·τ。
所述集中式储能电站有功出力调度数学模型为：
minΔ(h)＝Δ1(h)+λ0·Δ2(h)
式中：Δ1(h)和Δ2(h)分别为实时调度和准实时调度情况下的有功功率波动差额，且满足如下关系：
Δ1(h)＝ΔP(h)2＝[PL(h)-PPV(h)-PES(h)]2
式中：当i＝h时，PL(i)和PPV(i)分别为负荷需求和分布式光伏输出功率超短期预测数据，PES(i)为储能电站实时调度有功出力值；当i≠h时，PL(i)和PPV(i)分别为负荷需求和分布式光伏输出功率日前预测数据，PES(i)为储能电站准实时调度有功出力值；常数λ0∈[0,1]表示优化目标中更看重当前时刻的有功功率波动差额；其中，PES(i)满足
PES(i)＝ud(i)Pd(i)-uc(i)Pc(i)
式中：Pc(i)和Pd(i)分别为储能电站的充电和放电功率；uc(i)和ud(i)分别为储能电站充电和放电状态标识，充电时，uc(i)＝1，ud(i)＝0；放电时，uc(i)＝0，ud(i)＝1；不充不放时，uc(i)＝ud(i)＝0。
所述的约束条件包括配电网与主网联络线功率约束、储能电站荷电状态SOC约束、储能电站充放电电量增量的约束和储能电站调度循环约束。
所述配电网与主网联络线功率约束为：
式中，Pgrid(h)为第h个调度周期配电网与主网的交换功率，当主网向配电网供电时，Pgrid(h)为正，反之Pgrid(h)为负；和分别为配电网向主网供电的最大值和主网向配电网供电的最大值；
所述储能电站荷电状态(SOC)约束为：
SOCmin≤SOC(h)≤SOCmax
式中，SOCmin和SOCmax分别为储能电站正常运行时允许的最小和最大荷电状态值；
所述储能电站充放电电量增量的约束为：
式中：ΔSc(h)和ΔSd(h)分别为第h个调度周期的充电、放电电量增量；PcN和PdN分别为储能电站额定充电和放电功率；SN为储能电站额定容量；S(h-1)为第h-1个调度周期末储能电站的剩余电量；ηc和ηd分别为储能电站平均充电和放电效率；其中，SOC满足如下关系：
式中：S(h)为第h个调度周期储能电站的剩余电量；ΔS(h)为储能电站在第h个调度周期储能电站电量增量，满足
所述储能电站调度循环约束为：
SOC(H)＝SOC0
式中：SOC(H)为储能电站当前调度时段调度结束时的荷电量，SOC0是为了保证下一调度时段储能电站的可调度性而设定的当前调度时段储能电站剩余容量裕度。
所述软性约束条件包括储能电站荷电状态约束和储能电站调度循环约束。
将所述约束软化处理作为惩罚项加入所述目标函数，所述软化处理包括荷电状态约束的软化处理和调度循环约束的软化处理：
所述荷电状态约束的软化处理为：当荷电状态越限时，越限程度越低越好，定义荷电状态越限程度百分比为：
引入荷电状态惩罚因子λ1，将λ1·ΔSOC(h)作为惩罚项加到目标函数中，λ1为需要根据实际情况而定的正数；
所述调度循环约束的软化处理为：调度时段最后的荷电量越接近优化常数SOC0越好，定义调度时段结束荷电量偏差为：
ΔSOCH＝|SOC(H)-SOC0|
引入调度循环荷电量惩罚因子λ2，将λ2·ΔSOCH作为惩罚项加到目标函数中，λ2是正数。
所述最终的优化调度模型为：
minΔ(h)＝Δ1(h)+λ0·Δ2(h)+λ1·ΔSOC(h)+λ2·ΔSOCH
s.t.
0≤ΔSc(h)≤min{SNSOCmax-S(h-1),PcNηcτ}
0≤ΔSd(h)≤min{S(h-1)-SNSOCmin,PdNτ/ηd}。
所述求解当前调度周期的储能电站有功功率调度指令的过程为：
1)实时读取储能电站各参数，并初始化变量，h＝1；
2)基于第h个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷需求超短期预测数据，进行储能电站实时有功出力调度；
3)令i＝h；
4)基于第i+1个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷的日前预测数据，进行储能电站准实时有功出力调度；
5)判断当前调度周期的准实时调度是否结束，当i≥H-1时，当前调度周期优化调度结束，转至步骤7)；否则转至步骤6)；
6)令i＝i+1，重复步骤4)；
7)计算第h个调度周期的优化调度模型，保存当前调度周期储能电站有功出力调度指令；
8)判断调度时段是否结束，当h＞H时，整个调度时段的优化调度结束，转至步骤10)；否则转至步骤9)；
9)令h＝h+1，重复步骤2)～步骤8)，进行集中式储能电站滚动调度；
10)输出储能电站整个调度时段各调度周期的有功出力调度指令。
和最接近的现有技术比，本发明提供技术方案具有以下优异效果
1、本发明的技术方案采用储能电站实时调度、准实时调度、滚动调度相结合的调度策略，在超短期/日前负荷和分布式光伏发电预测数据的基础上，可有效地计及储能电站的可调度剩余容量，保证储能电站在整个调度时段内的可调度性；
2、本发明的技术方案准确的负荷和可再生能源超短期/日前预测能够保证整个调度时段的调度效果；
3、本发明的技术方案通过不断更新负荷需求和分布式电源输出功率的超短期/日前预测值，可在动态提高和修正储能电站实时/准实时调度的同时，达到了全局优化的目的；
4、本发明的技术方案基于滚动调度思想的储能电站实时调度策略可在整个调度时段内有效消纳配电网有功功率差额波动，在保证了配电网运行的稳定性的同时，提高了可再生能源的利用率。
附图说明
图1为本发明技术方案的储能电站实时调度策略图；
图2为本发明技术方案的储能电站调度系统模型求解流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对发明作进一步的详细说明。
实施例1：
本例的发明提出一种集中式储能电站的有功出力调度方法，包括：
(1)以配电网有功功率差额波动最小为目标函数，对储能电站进行实时调度、准实时调度和滚动调度相结合的优化调度；根据所述优化调度建立集中式储能电站有功出力调度数学模型；
(2)确定所述集中式储能电站有功出力调度数学模型的约束条件；
(3)软化处理所述约束条件中的软性约束条件，并通过所述集中式储能电站有功出力调度数学模型得到最终的优化调度模型；
(4)根据所述最终的优化调度模型求解并输出当前调度周期的储能电站有功功率调度指令。
如图1所示，实施例提供的具体调度策略如下：
I.实时调度：根据前一调度周期储能电站的运行情况，对第h个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷需求进行超短期预测，对储能电站进行有功出力的实时调度计算；
II.准实时调度：从第h+1个调度周期到第H个调度周期，基于分布式光伏输出功率和负荷需求的日前预测数据，对储能电站进行有功出力的准实时调度计算；
III.滚动调度：向前滚动至第h+1个调度周期时，更新所有超短期预测数据、日前预测数据，重复调度策略I、II两步，对储能电站进行实时调度、准实时调度，直到h＝H时，调度结束；
其中，h表示当前为第h个调度周期，h＝0,1,...,H-1，H为总调度周期数，若τ为调度周期，T为调度时段，则满足T＝H·τ。
其中，集中式储能电站有功出力调度数学模型为
minΔ(h)＝Δ1(h)+λ0·Δ2(h)
式中：Δ1(h)和Δ2(h)分别为实时调度和准实时调度情况下的有功功率波动差额，满足如下关系：
Δ1(h)＝ΔP(h)2＝[PL(h)-PPV(h)-PES(h)]2
式中：当i＝h时，PL(i)和PPV(i)分别为负荷需求和分布式光伏输出功率超短期预测数据，PES(i)为储能电站实时调度有功出力值；当i≠h时，PL(i)和PPV(i)分别为负荷需求和分布式光伏输出功率日前预测数据，PES(i)为储能电站准实时调度有功出力值；常数λ0∈[0,1]表示优化目标中更看重当前时刻的有功功率波动差额；其中，PES(i)满足
PES(i)＝ud(i)Pd(i)-uc(i)Pc(i)
式中：Pc(i)和Pd(i)分别为储能电站的充电和放电功率；uc(i)和ud(i)分别为储能电站充电和放电状态标识，充电时，uc(i)＝1，ud(i)＝0；放电时，uc(i)＝0，ud(i)＝1；不充不放时，uc(i)＝ud(i)＝0。
所述约束条件包括：
a.配电网与主网联络线功率约束
式中，Pgrid(h)为第h个调度周期配电网与主网的交换功率，当主网向配电网供电时，Pgrid(h)为正，反之Pgrid(h)为负；和分别为配电网向主网供电的最大值和主网向配电网供电的最大值；
b.储能电站荷电状态(SOC)约束
SOCmin≤SOC(h)≤SOCmax
式中，SOCmin和SOCmax分别为储能电站正常运行时允许的最小和最大荷电状态值；
c.储能电站充放电电量增量的约束
式中：ΔSc(h)和ΔSd(h)分别为第h个调度周期的充电、放电电量增量；PcN和PdN分别为储能电站额定充电和放电功率；SN为储能电站额定容量；S(h-1)为第h-1个调度周期末储能电站的剩余电量；ηc和ηd分别为储能电站平均充电和放电效率；其中，SOC满足如下关系
式中：S(h)为第h个调度周期储能电站的剩余电量；ΔS(h)为储能电站在第h个调度周期储能电站电量增量，满足
d.储能电站调度循环约束
SOC(H)＝SOC0
式中：SOC(H)为储能电站当前调度时段调度结束时的荷电量，SOC0是为了保证下一调度时段储能电站的可调度性而设定的当前调度时段储能电站剩余容量裕度。
所述软化处理软性约束条件的具体处理方法为：
在上述所列约束条件中，软性约束条件有：储能电站荷电状态约束、储能电站调度循环约束，在实际运行过程中允许适当越限，可将此类约束软化处理为惩罚项加入目标函数，具体处理方式为：
荷电状态约束的软化处理：荷电状态越限时，越限程度越低越好，定义荷电状态越限程度百分比为
引入荷电状态惩罚因子λ1，将λ1·ΔSOC(h)作为惩罚项加到目标函数中，λ1为一个很大的正数，其取值需要根据实际情况而定。
调度循环约束的软化处理：调度时段最后的荷电量越接近优化常数SOC0越好，定义调度时段结束荷电量偏差为
ΔSOCH＝|SOC(H)-SOC0|
引入调度循环荷电量惩罚因子λ2，将λ2·ΔSOCH作为惩罚项加到目标函数中，同样，λ2是一个很大的正数。
软化软性约束条件后可得到最终的优化调度模型为
minΔ(h)＝Δ1(h)+λ0·Δ2(h)+λ1·ΔSOC(h)+λ2·ΔSOCH
s.t.
0≤ΔSc(h)≤min{SNSOCmax-S(h-1),PcNηcτ}
0≤ΔSd(h)≤min{S(h-1)-SNSOCmin,PdNτ/ηd}
求解并输出当前调度周期的储能电站有功出力调度指令，如图2所示，其具体求解步骤如下：
1)实时读取储能电站各参数，并初始化变量，h＝1；
2)基于第h个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷需求超短期预测数据，进行储能电站实时有功出力调度；
3)令i＝h；
4)基于第i+1个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷的日前预测数据，进行储能电站准实时有功出力调度；
5)判断当前调度周期的准实时调度是否结束，当i≥H-1时，当前调度周期优化调度结束，转至步骤7)；否则转至步骤6)；
6)令i＝i+1，重复步骤4)；
7)计算第h个调度周期的优化调度模型，保存当前调度周期储能电站有功出力调度指令；
8)判断调度时段是否结束，当h＞H时，整个调度时段的优化调度程序结束，转至步骤10)；否则转至步骤9)；
9)令h＝h+1，重复步骤2)～步骤8)，进行集中式储能电站滚动调度；
10)输出储能电站整个调度时段各调度周期的有功出力调度指令。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员尽管参照上述实施例应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、以配电网有功功率差额波动最小为目标函数，对储能电站进行实时调度、准实时调度和滚动调度相结合的优化调度；根据所述优化调度建立集中式储能电站有功出力调度数学模型；
(2)、确定所述集中式储能电站有功出力调度数学模型的约束条件；
(3)、软化处理所述约束条件中的软性约束条件，将所述约束软化处理作为惩罚项加入所述目标函数，并通过所述集中式储能电站有功出力调度数学模型得到最终的优化调度模型；所述软性约束条件包括储能电站荷电状态约束和储能电站调度循环约束；
(4)、根据所述最终的优化调度模型求解并输出当前调度周期的储能电站有功功率调度指令。
2.如权利要求1所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述实时调度为根据前一调度周期储能电站的运行情况，对第h个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷需求进行超短期预测，对储能电站进行有功出力的实时调度计算；
所述准实时调度为从第h+1个调度周期到第H个调度周期，基于分布式光伏输出功率和负荷需求的日前预测数据，对储能电站进行有功出力的准实时调度计算；
所述滚动调度为向前滚动至第h+1个调度周期时，更新所有超短期预测数据和日前预测数据，重复对储能电站进行实时调度和准实时调度，直到h＝H时，调度结束；
其中，h表示当前为第h个调度周期，h＝0,1,...,H-1，H为总调度周期数，若τ为调度周期，T为调度时段，则满足T＝H·τ。
3.如权利要求2所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：所述集中式储能电站有功出力调度数学模型为：
minΔ(h)＝Δ1(h)+λ0·Δ2(h)
式中：Δ1(h)和Δ2(h)分别为实时调度和准实时调度情况下的有功功率波动差额，且满足如下关系：
Δ1(h)＝ΔP(h)2＝[PL(h)-PPV(h)-PES(h)]2
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式中：当i＝h时，PL(i)和PPV(i)分别为负荷需求和分布式光伏输出功率超短期预测数据，PES(i)为储能电站实时调度有功出力值；当i≠h时，PL(i)和PPV(i)分别为负荷需求和分布式光伏输出功率日前预测数据，PES(i)为储能电站准实时调度有功出力值；常数λ0∈[0,1]表示优化目标中更看重当前时刻的有功功率波动差额；其中，PES(i)满足
PES(i)＝ud(i)Pd(i)-uc(i)Pc(i)
式中：Pc(i)和Pd(i)分别为储能电站的充电和放电功率；uc(i)和ud(i)分别为储能电站充电和放电状态标识，充电时，uc(i)＝1，ud(i)＝0；放电时，uc(i)＝0，ud(i)＝1；不充不放时，uc(i)＝ud(i)＝0。
4.如权利要求1所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：所述步骤(2)中，所述的约束条件包括配电网与主网联络线功率约束、储能电站荷电状态约束、储能电站充放电电量增量的约束和储能电站调度循环约束。
5.如权利要求4所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：所述配电网与主网联络线功率约束为：
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式中，Pgrid(h)为第h个调度周期配电网与主网的交换功率，当主网向配电网供电时，Pgrid(h)为正，反之Pgrid(h)为负；和分别为配电网向主网供电的最大值和主网向配电网供电的最大值；
所述储能电站荷电状态约束为：
SOCmin≤SOC(h)≤SOCmax
式中，SOCmin和SOCmax分别为储能电站正常运行时允许的最小和最大荷电状态值；
所述储能电站充放电电量增量的约束为：
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式中：ΔSc(h)和ΔSd(h)分别为第h个调度周期的充电、放电电量增量；PcN和PdN分别为储能电站额定充电和放电功率；SN为储能电站额定容量；S(h-1)为第h-1个调度周期末储能电站的剩余电量；ηc和ηd分别为储能电站平均充电和放电效率；其中，SOC满足如下关系：
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式中：S(h)为第h个调度周期储能电站的剩余电量；ΔS(h)为储能电站在第h个调度周期储能电站电量增量，满足
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</mrow>
所述储能电站调度循环约束为：
SOC(H)＝SOC0
式中：SOC(H)为储能电站当前调度时段调度结束时的荷电量，SOC0是为了保证下一调度时段储能电站的可调度性而设定的当前调度时段储能电站剩余容量裕度。
6.如权利要求1所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：将所述约束软化处理作为惩罚项加入所述目标函数，所述软化处理包括荷电状态约束的软化处理和调度循环约束的软化处理：
所述荷电状态约束的软化处理为：当荷电状态越限时，越限程度越低越好，定义荷电状态越限程度百分比为：
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引入荷电状态惩罚因子λ1，将λ1·ΔSOC(h)作为惩罚项加到目标函数中，λ1为需要根据实际情况而定的正数；
所述调度循环约束的软化处理为：调度时段最后的荷电量越接近优化常数SOC0越好，定义调度时段结束荷电量偏差为：
ΔSOCH＝|SOC(H)-SOC0|
引入调度循环荷电量惩罚因子λ2，将λ2·ΔSOCH作为惩罚项加到目标函数中，λ2是正数。
7.如权利要求6所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：所述最终的优化调度模型为：
minΔ(h)＝Δ1(h)+λ0·Δ2(h)+λ1·ΔSOC(h)+λ2·ΔSOCH
<mrow>
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8.如权利要求1所述的一种集中式储能电站的有功出力调度方法，其特征在于：所述步骤(4)中，所述求解当前调度周期的储能电站有功功率调度指令的过程为：
1)实时读取储能电站各参数，并初始化变量，h＝1；
2)基于第h个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷需求超短期预测数据，进行储能电站实时有功出力调度；
3)令i＝h；
4)基于第i+1个调度周期的分布式光伏输出功率和负荷的日前预测数据，进行储能电站准实时有功出力调度；
5)判断当前调度周期的准实时调度是否结束，当i≥H-1时，当前调度周期优化调度结束，转至步骤7)；否则转至步骤6)，其中，H为总调度周期数；
6)令i＝i+1，重复步骤4)；
7)计算第h个调度周期的优化调度模型，保存当前调度周期储能电站有功出力调度指令；
8)判断调度时段是否结束，当h＞H时，整个调度时段的优化调度结束，转至步骤10)；否则转至步骤9)；
9)令h＝h+1，重复步骤2)～步骤8)，进行集中式储能电站滚动调度；
10)输出储能电站整个调度时段各调度周期的有功出力调度指令。
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