CN107181272A - 一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法 - Google Patents

一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107181272A
CN107181272A CN201710367602.4A CN201710367602A CN107181272A CN 107181272 A CN107181272 A CN 107181272A CN 201710367602 A CN201710367602 A CN 201710367602A CN 107181272 A CN107181272 A CN 107181272A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
msub
wind
munderover
storage system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710367602.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107181272B (zh
Inventor
吕项羽
姚强
王鼎
樊士荣
田春光
李德鑫
王佳颖
常学飞
刘宸
王家尊
袁野
余达菲
苏阔
周宏伟
李成钢
高松
陈璟毅
孟涛
王鹤
刘畅
蔡丽霞
王长胜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Jilin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Jilin Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Jilin Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201710367602.4A priority Critical patent/CN107181272B/zh
Publication of CN107181272A publication Critical patent/CN107181272A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107181272B publication Critical patent/CN107181272B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E70/00—Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
    • Y02E70/30—Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin

Abstract

本发明公开了一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，在建立计及风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束的含风电场日调度模型基础上，构建了利用储能系统提升风电调峰空间的风火储联合系统日调度模型。以联合系统总成本最小和风电上网电量最大化为多目标，运用基于Pareto最优的多目标SA‑PSO算法求取联合系统优化调度方案。本发明能够实现通过储能系统提升风电调峰空间后对风电的实时有效消纳，对于指导实际风电并网运行与优化调度具有重要意义。

Description

一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法
技术领域
本发明属于电力系统调度规划技术领域，特别涉及到一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法。
背景技术
随着新一轮能源革命的到来，新能源发电将逐渐取代传统火力发电，成为人类社会发展在能源革命的缩影。目前，火力发电依旧是全球最主要发电形式。从新能源零替代到全部替代是一个漫长的过程，在此期间，新能源的有效融合、充分利用将成为能源替代的重要环节。风力发电可以有效缓解化石能源对环境的污染，降低火力发电水平，但是其易受气候，地域，环境等因素影响，风电自身所具有的随机性和不确定性为电力系统供电稳定性提出挑战。为切实有效消纳风电特性，提高供电可靠性，储能系统将逐渐扮演起“削峰填谷”的角色。
尽管风电及时有效消纳方法已有了相关研究工作，但对于储能系统和旋转备用的组合风电消纳，以及在此基础上具体的风火储交互调度，目前还没有相关研究。
因此现有技术当中亟需要一种新型的技术方案来解决这一问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法用来解决现有技术中对于储能系统和旋转备用的组合风电消纳，以及在此基础上具体的风火储交互调度还没有相关研究的技术问题。
一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，
步骤一、建立基于风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束的含风电场经济调度模型，并获得该经济调度模型的总成本和风电上网最大电量；
步骤二、设置步骤一中含风电场经济调度模型的基本参数，获得风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束条件；
步骤三、运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法计算并获得风火联合系统最优调度方案；
步骤四、通过储能系统并网提升风电调峰空间，并通过步骤二中的风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束条件，建立风火储联合系统优化调度模型；
步骤五、运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法求解步骤四中优化调度模型，得到储能系统并网前后最大风电上网电量。
所述步骤一中，构建的基于旋转备用容量和风电渗透率约束的含风电场经济调度模型，其总成本目标函数表达式为：
式中：F(P)为经济调度模型单位调度周期的总成本,Pi为第i台火力机组出力，其中i为≥1的自然数，N为≥i的自然数，ai、bi、ci为所对应火力机组的煤耗特性系数，di、fi为所对应火力机组的阀点系数，Pwj为第j台风力机组出力，Cwj为第j台风电机组的生产成本，Cuj为第j台风电机组的弃风补偿系数，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数；
该经济调度模型风电上网电量最大目标函数表达式为：
式中：W(P)为单位调度周期风电上网总电量，Pwj为第j台风力机组出力，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数。
所述步骤二中的基本参数包括风电渗透率系数δ，正旋转备用系数χ1，负旋转备用系数χ2和旋转备用率k，
风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束具体计算公式为：
Pwj≤δ×PD
式中，PD为系统负荷，Pwj为第j台风力机组出力，δ为风电渗透率系数，，Pi为第i台火力机组出力，其中i为≥1的自然数，N为≥i的自然数，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数，x1为正旋转备用系数，x2为负旋转备用系数，k1为正旋转备用率，k2为负旋转备用率。
所述步骤三中基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法中惯性常数递减方式为：
式中：wstart为初始惯性常数，wend为终止惯性常数，tmax为最大迭代次数，t为当前迭代次数。
所述步骤四中储能成本表达式为：
式中：PS为储能设备实时充放电量，CS为初始成本费用系数，WSmax是单元输出最大容量，Cm为储能系统的维护成本系数，其中S为≥1的自然数，Q为≥S的自然数。
通过上述设计方案，本发明可以带来如下有益效果：
本发明公开了一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，在建立计及风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束的含风电场日调度模型基础上，构建了利用储能系统提升风电调峰空间的风火储联合系统日调度模型。以联合系统总成本最小和风电上网电量最大化为多目标，运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法求取联合系统优化调度方案。
本发明能够实现通过储能系统提升风电调峰空间后对风电的实时有效消纳，对于指导实际风电并网运行与优化调度具有重要意义。
本发明公开的方法为大规模新能源并网和有效消纳提供技术支撑，该方法具有理论明确、高效、简单的特点。
附图说明
图1为本发明一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法中联合发电系统交互结构示意图。
图2为本发明一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法中基于Pareto策略的多目标SA-PSO算法流程框图。
图3为本发明一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法中实施例的储能系统充放电优化结构示意图。
图4为本发明一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法中实施例的实时风电功率与调峰空间示意图。
图2中，C1和C2为学习因子，T为模拟退火起始温度，K为模拟退火系数。
图4中，线段MN表示调峰空间提高，线段PN为消纳弃风。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的组合风电消纳方法进行详细说明。
步骤一：构建计及风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束的含风电场经济调度模型，其多目标总成本目标函数表达式为：
该经济调度模型风电上网电量最大目标函数表达式为：
式中：F(P)为经济调度模型单位调度周期的总成本,Pi为第i台火力机组出力，其中i为≥1的自然数，N为≥i的自然数，ai、bi、ci为所对应火力机组的煤耗特性系数，di、fi为所对应火力机组的阀点系数，Pwj为第j台风力机组出力，Cwj为第j台风电机组的生产成本，Cuj为第j台风电机组的弃风补偿系数，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数。
步骤二：设置调度模型基本参数，如风电渗透率系数，正旋转备用系数，负旋转备用系数和旋转备用率，计算公式如下；
Pwj≤δ×PD
式中，PD为系统负荷，Pwj为第j台风力机组出力，δ为风电渗透率系数，，Pi为第i台火力机组出力，其中i为≥1的自然数，N为≥i的自然数，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数，χ1为正旋转备用系数，χ2为负旋转备用系数，k1为正旋转备用率，k2为负旋转备用率。
步骤三：运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法计算风火联合系统最优调度方案，其中惯性常数递减方式为：
式中：wstart为初始惯性常数，wend为终止惯性常数，tmax为最大迭代次数，t为当前迭代次数。
步骤四：建立风火储联合经济调度模型，协同风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束，其储能装置成本函数表达式为：
式中：PS为储能设备实时充放电量，CS为初始成本费用系数，WSmax是单元输出最大容量，Cm为储能系统的维护成本系数，其中S为≥1的自然数，Q为≥S的自然数。。
步骤五：运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法求解该调度模型，得到储能系统并网前后最大风电上网电量情况，并对结果进行分析。
下面结合具体案例对本发明做进一步的详细说明。
实施例：本发明以常规10发电场系统为研究对象，验证所提方法的有效性。设置5、6号为风电机组，本节算法参数设置如下，惯性权重wstart＝0.9，wend＝0.4，学习因子c1＝c2＝2.05，模拟退火起始温度T＝100000，终止温度T0＝1000，最大迭代次数tmax＝200次，种群粒子数50个。调度约束条件设置如下，旋转备用系数χ1％设为0.2，χ2％设为0.3，旋转备用率k1，k2均取值4％。火力机组参数与常规10机组算例系数相同，火力机组参数Cw＝20，Cu＝50。运用图2所示基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法对计及旋转备用容量和风电渗透率约束的含风电场经济调度模型进行求解，具体调度方案见表1。
表1含风电场最优调度方案
增设7号储能机组，建立风火储联合经济调度模型，运用该多目标优化算法对其进行求解，其中增设储能设备参数WSmax＝200MW，CS＝20$/MW.h，Cm＝120$/MW.h，储能机组最大充电功率为120MW，最小充电功率为120MW。具体调度方案见表2，储能装置的实时充放电功率见图3。利用储能系统提升风电调峰空间后实时风电功率与裕度空间见图4，可见，储能设备提升了风电调峰空间，使风电上网电量增发481.589MW。
表2风火储联合系统最优调度方案
以上所述，风电上网电量得到有效保障，利用储能系统提升风电调峰空间能有效减少弃风，实现风电实时有效消纳。

Claims (5)

1.一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，其特征在于：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，
步骤一、建立基于风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束的含风电场经济调度模型，并获得该经济调度模型的总成本和风电上网最大电量；
步骤二、设置步骤一中含风电场经济调度模型的基本参数，获得风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束条件；
步骤三、运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法计算并获得风火联合系统最优调度方案；
步骤四、通过储能系统并网提升风电调峰空间，并通过步骤二中的风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束条件，建立风火储联合系统优化调度模型；
步骤五、运用基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法求解步骤四中优化调度模型，得到储能系统并网前后最大风电上网电量。
2.根据权利要求1所述的一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，其特征在于：所述步骤一中，构建的基于旋转备用容量和风电渗透率约束的含风电场经济调度模型，其总成本目标函数表达式为：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>a</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>b</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>c</mi> <mi>i</mi> </msub> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>sin</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>min</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mrow> <mi>u</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> <mo>.</mo> <mi>a</mi> <mi>v</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
式中：F(P)为经济调度模型单位调度周期的总成本,Pi为第i台火力机组出力，其中i为≥1的自然数，N为≥i的自然数，ai、bi、ci为所对应火力机组的煤耗特性系数，di、fi为所对应火力机组的阀点系数，Pwj为第j台风力机组出力，Cwj为第j台风电机组的生产成本，Cuj为第j台风电机组的弃风补偿系数，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数；
该经济调度模型风电上网电量最大目标函数表达式为：
<mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>P</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow>
式中：W(P)为单位调度周期风电上网总电量，Pwj为第j台风力机组出力，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数。
3.根据权利要求1所述的一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，其特征在于：所述步骤二中的基本参数包括风电渗透率系数δ，正旋转备用系数χ1，负旋转备用系数χ2和旋转备用率k，
风火机组出力平滑约束和风电渗透率极限约束具体计算公式为：
Pwj≤δ×PD
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;chi;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>D</mi> </msub> </mrow>
<mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;chi;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>D</mi> </msub> </mrow>
式中，PD为系统负荷，Pwj为第j台风力机组出力，δ为风电渗透率系数，Pi为第i台火力机组出力，其中i为≥1的自然数，N为≥i的自然数，其中j为≥1的自然数，M为≥j的自然数，χ1为正旋转备用系数，χ2为负旋转备用系数，k1为正旋转备用率，k2为负旋转备用率。
4.根据权利要求1所述的一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，其特征在于：所述步骤三中基于Pareto最优的多目标SA-PSO算法中惯性常数递减方式为：
<mrow> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>t</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mi>t</mi> </mrow> <msub> <mi>t</mi> <mi>max</mi> </msub> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>t</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>n</mi> <mi>d</mi> </mrow> </msub> </mrow>
式中：wstart为初始惯性常数，wend为终止惯性常数，tmax为最大迭代次数，t为当前迭代次数。
5.根据权利要求1所述的一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法，其特征在于：所述步骤四中储能成本表达式为：
<mrow> <msub> <mi>F</mi> <mi>S</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>Q</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>S</mi> </msub> <msub> <mi>W</mi> <mrow> <mi>S</mi> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>m</mi> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mi>S</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中：PS为储能设备实时充放电量，CS为初始成本费用系数，WSmax是单元输出最大容量，Cm为储能系统的维护成本系数，其中S为≥1的自然数，Q为≥S的自然数。
CN201710367602.4A 2017-05-23 2017-05-23 一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法 Active CN107181272B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710367602.4A CN107181272B (zh) 2017-05-23 2017-05-23 一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710367602.4A CN107181272B (zh) 2017-05-23 2017-05-23 一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107181272A true CN107181272A (zh) 2017-09-19
CN107181272B CN107181272B (zh) 2020-07-07

Family

ID=59832432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710367602.4A Active CN107181272B (zh) 2017-05-23 2017-05-23 一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107181272B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107742901A (zh) * 2017-11-14 2018-02-27 清华大学 考虑压缩空气储能的风电并网机组组合方法及装置
CN109038654A (zh) * 2018-07-18 2018-12-18 西安理工大学 一种考虑分布式风电高渗透并网的配电系统优化运行方法
CN109599879A (zh) * 2018-12-10 2019-04-09 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法
CN112821397A (zh) * 2021-04-19 2021-05-18 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种“源-荷-储”协调的低碳经济调度方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
亢岚等: "提高风电渗透率的电力系统多目标优化调度研究", 《电网与清洁能源》 *
卢跃等: "计及风力发电和储能设备的经济调度模型", 《电子设计工程》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107742901A (zh) * 2017-11-14 2018-02-27 清华大学 考虑压缩空气储能的风电并网机组组合方法及装置
CN109038654A (zh) * 2018-07-18 2018-12-18 西安理工大学 一种考虑分布式风电高渗透并网的配电系统优化运行方法
CN109038654B (zh) * 2018-07-18 2021-09-10 西安理工大学 一种考虑分布式风电高渗透并网的配电系统优化运行方法
CN109599879A (zh) * 2018-12-10 2019-04-09 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法
CN109599879B (zh) * 2018-12-10 2022-02-22 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 考虑储能设备充放电次数优化的配电网有功功率调度方法
CN112821397A (zh) * 2021-04-19 2021-05-18 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种“源-荷-储”协调的低碳经济调度方法及装置
CN112821397B (zh) * 2021-04-19 2021-10-19 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种“源-荷-储”协调的低碳经济调度方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107181272B (zh) 2020-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106130079B (zh) 一种风水火短期联合优化调度方法
CN113255992B (zh) 一种园区级多能互补系统优化调度方法及装置
CN103728881B (zh) 一种多楼宇冷热电联供系统的优化运行方法
CN107508328A (zh) 考虑风电消纳的联合系统能量优化方法
CN107181272A (zh) 一种利用储能系统提升调峰空间的风电消纳方法
CN102496968A (zh) 间歇式能源与常规能源协调调度模式下发电计划优化方法
CN103414206A (zh) 一种考虑安全约束的水光火联合优化发电计划优化方法
CN107153885A (zh) 考虑火电机组深度调峰的实时发电计划优化方法
CN104537443A (zh) 一种热电联供型微网经济协调优化调度方法
CN109325621B (zh) 一种园区能源互联网两阶段优化调度控制方法
CN104333047B (zh) 一种适用于风电接入的电力系统实时滚动计划方法
CN114519543B (zh) 一种乡村多能源系统边缘自治运行方法及系统
An et al. Coordinative optimization of hydro-photovoltaic-wind-battery complementary power stations
CN106026145A (zh) 基于跟踪计划出力的储能配置优化方法
CN106257792A (zh) 一种基于两阶段机组组合的新能源优先调度方法
CN106712105B (zh) 一种新能源接纳空间离散概率序列计算方法
CN114066204A (zh) 一种综合能源系统的一体化优化规划与运行方法及装置
CN110222867A (zh) 一种热电联供型微网经济运行优化方法
Li et al. Capacity configuration optimization for stand-alone microgrid considering the uncertainties of wind and solar resource
Liu et al. Research on the optimal dispatch of wind power consumption based on combined heat and power with thermal energy storage
CN108062022A (zh) 一种热电协同系统的优化控制方法
Wang et al. Power grid optimal dispatching strategy considering carbon trading mechanism
Wang et al. Multi-objective dynamic unit commitment optimization for energy-saving and emission reduction with wind power
Xiao et al. Complementary coordinated dispatch of multi-energy systems considering power flexibility margin
Yin et al. Environmental and Economic Dispatch With Photovoltaic and Wind Power

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant