CN105680459B - 一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法，包括：获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合；利用多项式拟合算法对所述数据集合进行拟合，得到联合发电平滑出力公式；根据所述联合发电平滑出力公式计算联合发电平滑出力输出值；根据所述联合发电平滑出力输出值与所述风电系统的功率预测值的大小关系及差值绝对值，确定储能系统的出力方式及功率输出值。本发明通过多项式拟合方法来确定平滑风电波动的出力值能够兼顾整个计划出力区间，使优化后的出力值更加适中，减少了一阶低通滤波方法的惯性时长，相比于现有技术，本发明实施例具有更优化的平滑出力效果。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，具体地，涉及一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法。
背景技术
风能资源是一种清洁的可再生能源，但存在着随机性和波动性的问题，给电网带来一系列的影响。功率的波动性程度直接影响电网原有的潮流分布，当风电的渗透率处于较高水平时，波动性和随机性会给电网的原有运行方式带来巨大的冲击。为了减少这种冲击，可以在风电场中配置大规模储能系统联合运行，从而实现风电场平滑的功率输出。图1为风力发电与大规模储能联合发电系统的示意图，多台风机与储能系统共同接在同一条母线，再通过风电场主变压器接入电力系统。
东北电力大学宇航、严干贵等人利用一阶低通滤波算法实现风电功率波动平抑的控制策略。该控制策略主要对风电场运行中的高频分量进行滤除，减小风电功率的变化率，为电力系统提供较为稳定的功率输出，而储能系统则是通过其充放电来改变输出功率的幅值，使注入电网的电能更加平稳。但实际应用中发现这种利用一阶低通滤波算法得到的出力平滑曲线存在一定的延时作用，如图2所示，较细的线为风电单独出力曲线，较粗的线为利用这种控制策略得到的风储联合发电平滑出力曲线，从图2可明显看出，风储联合发电平滑出力曲线滞后于风电单独出力曲线。这是因为这种利用一阶低通滤波算法实现风电功率波动平抑的控制策略是采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权得到本次滤波输出值，具体公式为：
Y(n)＝αX(n)+(1-α)Y(n-1)
以上公式中，α为滤波系数；X(n)为本次采样值；Y(n-1)为上次滤波输出值；Y(n)为本次滤波输出值。
可见，这种利用一阶低通滤波算法实现风电功率波动平抑的控制策略还存在不足之处。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于提供一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法，以解决现有技术利用一阶低通滤波算法平抑风电功率波动所得到的出力平滑曲线存在延时现象的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法，包括：
步骤A，获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合；
步骤B，利用多项式拟合算法对所述数据集合进行拟合，得到联合发电平滑出力公式；
步骤C，根据所述联合发电平滑出力公式计算联合发电平滑出力输出值；
步骤D，根据所述联合发电平滑出力输出值与所述风电系统的功率预测值的大小关系及差值绝对值，确定储能系统的出力方式及功率输出值；
所述步骤A具体为：
获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合P：
P＝{(pi,ti)|i＝1,2...,m}；
其中，P为数据集合，pi为风电系统的功率预测值，m为所述数据集合的样本个数，i为样本序列号，ti为pi对应的时间；
所述步骤B具体包括：
步骤B1，根据所述数据集合P中功率预测值pi的波动趋势，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n，其中n为自然数；
步骤B2，拟合具有所述阶数n的多项式：
anti n+an-1ti n-1+…+a1ti+a0；
其中，a0～an为多项式系数；
步骤B3，计算所述多项式anti n+an-1ti n-1+…+a1ti+a0与所述功率预测值pi的差值平方和Err：
步骤B4，利用最小二乘法计算所述差值平方和Err为最小值时，多项式系数a0～an对应的具体值α0～αn；
步骤B5，利用所述具体值α0～αn构建联合发电平滑出力公式X(t)：
X(t)＝αntn+αn-1tn-1+…+α1t+α0；
其中，t为时间；
所述步骤C具体为：
计算当t＝ti时，所述联合发电平滑出力公式X(t)的值X(ti)：
X(ti)＝αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0
其中，X(ti)为联合发电平滑出力输出值；
所述步骤D具体包括：
当所述联合发电平滑出力输出值大于所述风电系统的功率预测值时，储能系统释放电能，且功率输出值为：
pi′＝X(ti)-pi＝(αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0)-pi
其中，pi′为ti时刻储能系统的功率输出值；
当所述联合发电平滑出力输出值小于所述风电系统的功率预测值时，储能系统吸收电能，且功率输出值为：
pi′＝pi-X(ti)＝pi-(αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0)；
当所述联合发电平滑出力输出值等于所述风电系统的功率预测值时，储能系统功率输出值为零。
借助于上述技术方案，本发明通过多项式拟合方法来确定平滑风电波动的出力值能够兼顾整个计划出力区间，使优化后的出力值更加适中，减少了一阶低通滤波方法的惯性时长，相比于现有技术，本发明实施例具有更优化的平滑出力效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明背景技术提供的风力发电与大规模储能联合发电系统的示意图；
图2是本发明背景技术提供的利用一阶低通滤波算法进行风电波动平抑前后的功率曲线对比示意图；
图3是本发明提供的风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法流程示意图；
图4是本发明提供的风电系统功率预测值组成的数据集合所对应的曲线示意图；
图5是本发明提供的利用本发明提供的方法进行平滑出力前后功率曲线对比示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法，如图3所示，该方法包括：
步骤S1，获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合。
具体的，该步骤可从风电系统的功率预测系统SCADA中获取功率预测值，即预测未来一段时间内风电单独出力的功率值。如图4所示为某风储联合发电系统中，由风电系统的功率预测值组成的数据集合所对应的曲线。
步骤S2，利用多项式拟合算法对数据集合进行拟合，得到联合发电平滑出力公式。
具体的，该步骤利用多项式拟合算法对整个计划出力区间的风电系统功率预测值数据进行拟合，所得到的平滑出力曲线不仅更加匹配风电系统功率预测值数据集合，而且，由于不是如现有的利用一阶低通滤波算法那样采用相邻滤波输出值来计算当前的滤波输出值，因此本发明得到的平滑出力曲线不会存在延时现象，平滑效果更加优化。
步骤S3，根据联合发电平滑出力公式计算联合发电平滑出力输出值。
步骤S4，根据所述联合发电平滑出力输出值与所述风电系统的功率预测值的大小关系及差值绝对值，确定储能系统的出力方式及功率输出值。
具体的，当风电系统的单独出力大于联合发电的平滑出力时，储能系统吸收电能；当风电系统的单独出力小于联合发电的平滑出力时，储能系统对电网释放电能；当风电系统的单独出力等于联合发电的平滑出力时，储能系统的输出功率为0。
下面对以上各步骤的具体过程进行说明：
步骤S1具体为：
获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合P：
P＝{(pi,ti)|i＝1,2...,m}；
其中，P为数据集合，pi为风电系统的功率预测值，m为数据集合的样本个数，i为样本序列号，ti为pi对应的时间。
步骤S2具体包括：
步骤S21，根据数据集合P中功率预测值pi的波动趋势，确定联合发电平滑出力公式的阶数n，其中n为自然数。
较佳的，步骤S21可以具体包括：
根据数据集合P中功率预测值pi的波动趋势，确定联合发电平滑出力曲线波形；
根据所述联合发电平滑出力曲线波形，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n。
例如，当所述联合发电平滑出力曲线波形为直线时，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n＝1；当所述联合发电平滑出力曲线波形为抛物线时，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n＝2。
步骤S22，拟合具有阶数n的多项式：
anti n+an-1ti n-1+…+a1ti+a0；
其中，a0～an为多项式系数。
步骤S23，计算多项式anti n+an-1ti n-1+…+a1ti+a0与功率预测值pi的差值平方和Err：
步骤S24，利用最小二乘法计算差值平方和Err为最小值时，多项式系数a0～an对应的具体值α0～αn。
该步骤可采用如下计算方式：
分别对多项式系数a0～an求偏导数，得到如下方程组：
求解以上方程组，得到多项式系数a0～an对应的具体值α0～αn。
步骤S25，利用具体值α0～αn构建联合发电平滑出力公式X(t)：
X(t)＝αntn+αn-1tn-1+…+α1t+α0；
其中，t为时间。
步骤S3具体为：
计算当t＝ti时，联合发电平滑出力公式X(t)的值X(ti)：
X(ti)＝αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0
其中，X(ti)为联合发电平滑出力输出值。
步骤S4具体包括：
当所述联合发电平滑出力输出值大于所述风电系统的功率预测值时，储能系统释放电能，且功率输出值为：
pi′＝X(ti)-pi＝(αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0)-pi
其中，pi′为ti时刻储能系统的功率输出值；
当所述联合发电平滑出力输出值小于所述风电系统的功率预测值时，储能系统吸收电能，且功率输出值为：
pi′＝pi-X(ti)＝pi-(αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0)；
当所述联合发电平滑出力输出值等于所述风电系统的功率预测值时，储能系统功率输出值为零。
图5分别显示了平滑出力前的风电单独出力功率曲线(虚线所示)以及利用本发明提供的方法进行平滑出力后得到的联合发电平滑出力曲线(实线所示)，通过对比可知，与风电单独出力功率曲线相比，平滑出力后得到的联合发电平滑出力曲线减小了功率波动，且不存在延时现象。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种风电系统与储能系统联合发电平滑出力方法，其特征在于，包括：
步骤A，获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合；
步骤B，利用多项式拟合算法对所述数据集合进行拟合，得到联合发电平滑出力公式；
步骤C，根据所述联合发电平滑出力公式计算联合发电平滑出力输出值；
步骤D，根据所述联合发电平滑出力输出值与所述风电系统的功率预测值的大小关系及差值绝对值，确定储能系统的出力方式及功率输出值；
所述步骤A具体为：
获取由风电系统的功率预测值组成的数据集合P：
P＝{(pi,ti)|i＝1,2...,m}；
其中，P为数据集合，pi为风电系统的功率预测值，m为所述数据集合的样本个数，i为样本序列号，ti为pi对应的时间；
所述步骤B具体包括：
步骤B1，根据所述数据集合P中功率预测值pi的波动趋势，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n，其中n为自然数；
步骤B2，拟合具有所述阶数n的多项式：
anti n+an-1ti n-1+…+a1ti+a0；
其中，a0～an为多项式系数；
步骤B3，计算所述多项式anti n+an-1ti n-1+…+a1ti+a0与所述功率预测值pi的差值平方和Err：
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步骤B4，利用最小二乘法计算所述差值平方和Err为最小值时，多项式系数a0～an对应的具体值α0～αn；
步骤B5，利用所述具体值α0～αn构建联合发电平滑出力公式X(t)：
X(t)＝αntn+αn-1tn-1+…+α1t+α0；
其中，t为时间；
所述步骤C具体为：
计算当t＝ti时，所述联合发电平滑出力公式X(t)的值X(ti)：
X(ti)＝αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0
其中，X(ti)为联合发电平滑出力输出值；
所述步骤D具体包括：
当所述联合发电平滑出力输出值大于所述风电系统的功率预测值时，储能系统释放电能，且功率输出值为：
pi′＝X(ti)-pi＝(αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0)-pi
其中，pi′为ti时刻储能系统的功率输出值；
当所述联合发电平滑出力输出值小于所述风电系统的功率预测值时，储能系统吸收电能，且功率输出值为：
pi′＝pi-X(ti)＝pi-(αnti n+αn-1ti n-1+…+α1ti+α0)；
当所述联合发电平滑出力输出值等于所述风电系统的功率预测值时，储能系统功率输出值为零；
所述步骤B1具体包括：
根据数据集合P中功率预测值pi的波动趋势，确定联合发电平滑出力曲线波形；
根据所述联合发电平滑出力曲线波形，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n；
所述步骤B4具体包括：
分别对多项式系数a0～an求偏导数，得到如下方程组：
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求解以上方程组，得到多项式系数a0～an对应的具体值α0～αn。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述联合发电平滑出力曲线波形为直线时，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n＝1。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述联合发电平滑出力曲线波形为抛物线时，确定所述联合发电平滑出力公式的阶数n＝2。
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