CN110429663A - 一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法，包括:获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；建立所述调度模型的约束条件；和利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。本发明基于燃气机组的运行灵活性及快速调节能力，构建了以考虑常规火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用以及外送成本的总运行成本最小为目标的调度模型，更准确地体现了用于电力调峰的储能需求，提升了调度的经济性；基于电网的实际特性，构建了考虑电力外送的调度模型，充分发挥了储能参与电力调峰时提升系统外送能力的作用，具备实用价值。
Description
技术领域
本发明涉及电气工程领域，并且更具体地，涉及一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法及系统。
背景技术
近年来，得益于其环境友好、技术成熟、具备规模开发等特点，风电发展迅速，截止至2017年，全国风电累计装机量已达188.23GW。但因其不确定性和强波动性，大规模风电并网给电力系统带来严峻挑战，电力调峰压力尤为突出。储能系统是灵活的调节资源，可进行快速的充放电功率输出，将其接入电力系统与常规机组协调运行后，储能通过能量吞吐可辅助电力调峰，减少系统的调峰费用并促进新能源消纳。
目前，在利用储能辅助电力调峰的调度方法方面，已有许多相关研究成果。现有的相关调度方法主要包含两方面，在负荷侧通过移峰填谷优化负荷曲线，在发电侧提升常规火电机组的调节能力。部分学者考虑电力线路传输容量约束，研究了储能对电网整体调峰能力的提升作用。但现有研究对电网内燃气机组等灵活性调节资源的考虑不充分，导致对用于电力调峰的储能需求评估不准确，进而影响电力调度的经济性。
由此可见，现有技术存在对电网特性考虑不充分、电力调度的经济性较差的技术问题。
发明内容
本发明提出一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法及系统，以解决如何准确地、经济性能强地利用储能系统辅助电力调峰的问题。
为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；其中，所述多个机组包括：火电机组、风电机组、燃气机组和储能系统；
以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；其中，所述总运行成本包括：火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用和外送成本；
根据功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电机组出力约束、燃气机组出力约束和储能系统约束建立所述调度模型的约束条件；
利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
优选地，其中所述电力系统参数，包括：电力系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；
火电机组的机组参数，包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值和最小连续启停机时间；
风电机组的机组参数，包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本和风电历史出力；
燃气机组的机组参数，包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵和燃气机组的耗量特性参数；
储能系统的机组参数，包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
优选地，其中所述调度模型的目标函数为：min(Cgen+Cgas+Cout+Cwin)，每项费用的计算公式为：
其中，Cgen为火电机组运行费用；Δt为单个时段的持续时间，PG,i,t为第t时刻火电机组i的发电功率，FC,i,t为第t时刻火电机组i的发电费用；FSTit为第t时刻火电机组i的开机费用，FSDit为第t时刻火电机组i的关机费用；Cgas为燃气机组费用；Ngas为燃气机组的数量，k为单位体积的燃气价格，为第i台燃气机第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机第t时段的模式转移成本；Nmd为燃气机组的运行模式数量；Cwin为弃风惩罚费用；Nw为风电机组的数量，γw为风电上网电价，Wrt为第t时刻风电机组r的历史可发功率，Prt为第t时刻风电机组r的实际发电功率；Cout为外送成本；Plnk为外送功率，ε为外送电价。
优选地，其中所述火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束；
所述燃气机组出力约束，包括：耗量特性等式约束、模式转移约束和转移成本约束。
优选地，其中利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
根据本发明的另一个方面，提供了一种利用储能系统辅助电力调峰的调度系统，其特征在于，所述系统包括：
参数获取单元，用于获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；其中，所述多个机组包括：火电机组、风电机组、燃气机组和储能系统；
目标函数确定单元，用于以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；其中，所述总运行成本包括：火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用和外送成本；
约束条件建立单元，用于根据功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电机组出力约束、燃气机组出力约束和储能系统约束建立所述调度模型的约束条件；
仿真求解单元，用于利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
优选地，其中所述电力系统参数，包括：电力系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；
火电机组的机组参数，包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值和最小连续启停机时间；
风电机组的机组参数，包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本和风电历史出力；
燃气机组的机组参数，包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵和燃气机组的耗量特性参数；
储能系统的机组参数，包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
优选地，其中所述调度模型的目标函数为：min(Cgen+Cgas+Cout+Cwin)，每项费用的计算公式为：
其中，Cgen为火电机组运行费用；Δt为单个时段的持续时间，PG,i,t为第t时刻火电机组i的发电功率，FC,i,t为第t时刻火电机组i的发电费用；FSTit为第t时刻火电机组i的开机费用，FSDit为第t时刻火电机组i的关机费用；Cgas为燃气机组费用；Ngas为燃气机组的数量，k为单位体积的燃气价格，为第i台燃气机第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机第t时段的模式转移成本；Nmd为燃气机组的运行模式数量；Cwin为弃风惩罚费用；Nw为风电机组的数量，γw为风电上网电价，Wrt为第t时刻风电机组r的历史可发功率，Prt为第t时刻风电机组r的实际发电功率；Cout为外送成本；Plnk为外送功率，ε为外送电价。
优选地，其中所述火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束；
所述燃气机组出力约束，包括：耗量特性等式约束、模式转移约束和转移成本约束。
优选地，其中利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
本发明提供了一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法及系统，包括:获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；建立所述调度模型的约束条件；和利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。本发明基于燃气机组的运行灵活性及快速调节能力，构建了以考虑常规火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用以及外送成本的总运行成本最小为目标的调度模型，更准确地体现了用于电力调峰的储能需求，提升了调度的经济性；基于电网的实际特性，构建了考虑电力外送的调度模型，充分发挥了储能参与电力调峰时提升系统外送能力的作用，具备实用价值；基于线性优化理论建立的调度模型为混合整数线性规划问题，利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，保证了求解的精确性。
附图说明
通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：
图1为根据本发明实施方式的利用储能系统辅助电力调峰的调度方法100的流程图；
图2为根据本发明实施方式的联合循环燃气机组不同运行模式下出力范围和燃耗特性曲线；
图3为根据本发明实施方式的历史风功率与单指标平抑后出力曲线图；
图4为根据本发明实施方式的联合循环燃气机组不同模式之间切换关系图；
图5为根据本发明实施方式的简化后的联合循环燃气机组耗量特性曲线图；以及
图6为根据本发明实施方式的利用储能系统辅助电力调峰的调度系统600的结构示意图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
图1为根据本发明实施方式的利用储能系统辅助电力调峰的调度方法100的流程图。如图1所示，本发明的实施方式提供的利用储能系统辅助电力调峰的调度方法基于燃气机组的运行灵活性及快速调节能力，构建了以考虑常规火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用以及外送成本的总运行成本最小为目标的调度模型，更准确地体现了用于电力调峰的储能需求，提升了调度的经济性；基于电网的实际特性，构建了考虑电力外送的调度模型，充分发挥了储能参与电力调峰时提升系统外送能力的作用，具备实用价值；基于线性优化理论建立的调度模型为混合整数线性规划问题，利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，保证了求解的精确性。本发明的实施方式提供的利用储能系统辅助电力调峰的调度方法100从步骤101处开始，在步骤101获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；其中，所述多个机组包括：火电机组、风电机组、燃气机组和储能系统。
优选地，其中所述电力系统参数，包括：电力系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；
火电机组的机组参数，包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值和最小连续启停机时间；
风电机组的机组参数，包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本和风电历史出力；
燃气机组的机组参数，包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵和燃气机组的耗量特性参数；
储能系统的机组参数，包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
在本发明的实施方式中，首先需要获取电力系统参数、火电机组参数、风电机组参数、燃气机组参数、负荷参数以及储能系统参数。其中，电力系统参数包括：系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；风电机组参数包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本、风电历史出力；火电机组参数包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值、最小连续启停机时间；燃气机组参数包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵、燃气机组耗量特性参数；储能系统参数包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
在步骤102，以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；其中，所述总运行成本包括：火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用和外送成本。
优选地，其中所述调度模型的目标函数为：min(Cgen+Cgas+Cout+Cwin)，每项费用的计算公式为：
其中，Cgen为火电机组运行费用；Δt为单个时段的持续时间，PG,i,t为第t时刻火电机组i的发电功率，FC,i,t为第t时刻火电机组i的发电费用；FSTit为第t时刻火电机组i的开机费用，FSDit为第t时刻火电机组i的关机费用；Cgas为燃气机组费用；Ngas为燃气机组的数量，k为单位体积的燃气价格，为第i台燃气机第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机第t时段的模式转移成本；Nmd为燃气机组的运行模式数量；Cwin为弃风惩罚费用；Nw为风电机组的数量，γw为风电上网电价，Wrt为第t时刻风电机组r的历史可发功率，Prt为第t时刻风电机组r的实际发电功率；Cout为外送成本；Plnk为外送功率，ε为外送电价。
其中，FC,i,t与PG,i,t的函数关系如图2所示。
在步骤103，根据功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电机组出力约束、燃气机组出力约束和储能系统约束建立所述调度模型的约束条件。
优选地，其中所述火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束；
所述燃气机组出力约束，包括：耗量特性等式约束、模式转移约束和转移成本约束。
在本发明的实施方式中，考虑功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电出力约束、燃气机组出力约束，以及储能系统约束建立所述调度方法的约束条件。
(1)功率平衡约束，指的是系统机组的出力必须等于系统负荷与网络的损耗之和，在不计及网损的情况下，考虑风电出力和储能系统参与情况下的功率平衡约束如下公式所示：
其中，为第t时刻储能m的输出功率，为第t时刻燃气机组i的出力，PLoad,i,t为第t时段位于节点d处的负荷。
(2)旋转备用约束，是指将所有运行机组的最大出力之和减去当前系统的负荷和损耗。备用是为了保证系统可靠供电的一项重要措施，防止当出现一台机组或几台机组故障时，系统出现严重的负荷缺额从而导致系统频率急剧下降而发生故障。在含风电电力系统中因为风电出力波动和预测误差，需要配置额外的旋转备用来应对风电波动。因此，为了保证系统的安全运行，在安排机组启停计划时，应考虑安排足够机组运行，以满足系统备用的需要，在含风电电力系统中考虑储能系统后的系统旋转备用约束如下公式所示：
其中，式中为火电机组i的技术出力上限；为t时刻系统需要配置的旋转备用容量。
(3)支路容量约束，如下公式所示：
其中，为支路j传输容量热稳定极限；Mij网架矩阵。
(4)风电出力限制约束，是指对风电机组实际发电功率的上下限约束，为：0≤Prt≤Wrt。
风电出力约束
(5)外送功率限制约束，是指对外送线路的传输功率的上下限约束，为：其中，为最大外送功率。
(6)火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束。
对于机组出力约束，机组的出力必须大于或等于其允许的最大出力，小于或等于其允许的最小出力，即：
其中，ui,t为机组i在t时刻开机状态，1为开机，0为停机；为机组i出力上限，即装机容量；为机组i出力下限，一般取为50％。
对于爬坡约束，指的是机组i在每分钟可以增加或减小的出力，其中机组每分钟可以增加的出力称为上爬坡速率(Ramp-up)，反之称为下爬坡速率(Ramp-down)，表示为：
该式为机组时段间爬坡约束，机组在时段之间的爬坡不得超过该机组爬坡能力。其中，为机组i的功率上升量的限制；为机组i的功率下降量的限制；
该式为机组启停爬坡约束，机组在启动和停机时的爬坡不超过该机组启停爬坡能力。其中，为机组i启动时功率上升量的限制；为机组i停机时功率下降量的限制。
对于机组最小启停时间约束，由于锅炉和汽机本身的技术条件要求，机组一旦开机，必须运行一段时间而不能马上关闭。同理，机组停机后，也应停运一段时间后才能运行。因此在计划火力发电机组开启和停运时，应满足如下最小启停时间约束：
其中，为机组i最小连续开机时间；为机组i最小连续停机时间。首先约束每个调度周期开端机组i需要保持连续开机或者停机状态时段数。接着约束机组开机之前满足该机组最小连续停机时间，最后约束机组停机之前需要满足该机组最小连续开机时间。
(7)燃气机组出力约束
联合循环燃气轮机(combined cycle gas turbine，CCGT)一般由若干燃气轮机(GT)和蒸汽轮机(ST)组成，CCGT运行的时候首先是GT中高温高压气体驱动汽轮机产生电能，GT产生的高温废气加热锅炉产生蒸汽驱动ST发电。联合循环燃气机组运行时首先空气和燃气在燃烧室燃烧产生1000度以上高温压缩气体推动轮机。轮机再带动发电机发电完成第一个循环。再利用第一个循环放出来的高温废弃加热产生蒸汽推动蒸汽轮机生产额外的电力。通过两次循环，联合循环燃气机组总体效率可达60％，比常规机组高出20％。相比于普通燃煤机组，CCGT发一度电产生的CO2只有前者的40％。其它氮氧化物、二氧化硫、一氧化碳等环境污染气体也远少于常规煤电机组。更高的效率、更少的有害废气排放量使得CCGT发电成为更为环保的发电方式。CCGT最大的优势在于其快速启停和爬坡等运行特性。尤其是在可再生能源大规模接入电力系统中，CCGT在快速反应波动、深度调峰方面的作用更为突出。面向支持间歇式新能源接入电力系统应用新设计的CCGT预期可在10分钟内升至150MW、30分钟内升至满载爬坡速度通常可达8％额定容量/分钟，可在较小的热效率损失下降出力至80％额定容量。可见CCGT爬坡、调峰方面相比于常规燃煤机组有优势，而且相比水电机组对地理位置没有特殊要求，更加灵活，有利于大规模风电并网电力系统接纳风电能力。
因为需要同时满足GT与ST机组运行约束，同时还需要考虑两者之间的耦合关系和不同模式之间的切换，才能确定燃气机组GT与ST每个小时的启停机和出力状态，使得在安排燃气机组出力计划时问题较之普通机组更加复杂，本文不失一般性考虑两台GT和一台ST组成的联合循环燃气轮机，具体数学模型和原理如下：
由两台GT和一台ST组成的CCGT有四种不同的运行模式，分别包括：1GT、2GT、1GT+ST和2GT+ST。如图3所示，给出了四种模式出力范围和对应的燃耗特性。此外可以将停机状态也可以作为一种模式。具体数学建模时可将每台CCGT看作是5台燃耗特性、出力特性、最小起停时间不同的虚拟机组进行建模，但是这五台虚拟机组对应着一台CCGT，故相互不是独立的，同一时段只能有其中一台能处于运行状态。同时由于ST是通过GT产生的高温废气加热产生的水蒸气推动，即ST不能独立运行，GT和ST之间的耦合使得五个虚拟机组之间也不能随意切换。图4给出了不同模式之间的切换关系。需要指出一点，针对由更多台GT和ST组成的CCGT，其各种模式之间的转移关系会更复杂。
观察到图3中某些模式的耗量特性明显比较高，故从运行经济上考虑，可将其耗量特性曲线可简化为如图5所示：
简化后新的耗量特性曲线可以描述为：
wi,t,n+vi,t,n＝ui,t,n；wi,t,n≥0,vi,t,n≥0，
其中，Pi,t,n为第i台燃气机组第t时段n模式下的出力；为第i台燃气机组第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机组n模式下的出力上下限；wi,t,n为第i台燃气机组第t时段n模式下出力/运行成本下限的权重；vi,t,n为第i台燃气机组第t时段n模式下出力/运行成本上限的权重；vi,t,n，为第i台燃气机组n模式下的运行成本上下限；ui,t,n为第i台燃气机组第时段第n个模式的状态，1表示在该模式下运行。
上述公式通过和为1的权重系数wi,t,n和vi,t,n决策CCGT运行在模式n中的运行点和对应运行成本，同时约束约束CCGT每种模式对应的虚拟机组中只能有一台在运行。
CCGT这种模式转移特性以及由此带来的成本描述是建模关键也是难点。下面通过引入模式转移矩阵A来描述CCGT各个模式之间的转移关系。
模式转移矩阵A：
其中，第m行第n个元素为1表示可以从模式m转移至模式n，为0表示不能转移。
如果CCGT在某一时刻处于模式m，则下一时刻机组可将处于从m模式可转移的模式集M中的某一个模式n，即有：
其中，Ai,m,n为模式转移矩阵Ai中第m行第n列的元素；ui,n,t为第i台燃气机第t时段第n个模式的状态，1表示在该模式下运行，0表示不在运行；ui,m,t-1为第i台燃气机第t-1时段第m个模式的状态，1表示在该模式下运行，0表示不在运行；Mi为第i台燃气机的总模式数。
不失一般性，设t-1时刻CCGT机组i处于m模式，则该左侧必须大于等于1，而不等式左侧是t时刻所有可转移的模式状态之和，这就保证了t时刻机组i出现的模式状态的可行性。
CCGT从一种模式转移到另一种模式，其本质上是组成CCGT的GT和ST启停，故模式转移成本是GT和ST启停机成本，从而转移成本为：
式中为第i台CCGT从模式m转移到n时的成本。
(8)储能系统约束，在储能系统建模时考虑其充放电效率，通过引入0-1变量对储能的充放电状态进行分别描述，储能系统的输出用公式表示为：
其中，PD,t与PC,t分别为储能在第t时刻的放电功率与充电功率。
Umt∈{0,1}，
通过引入二进制变量Umt来保证在任意时刻t，PD,mt与PC,mt仅有一个不为0，同时，还将充放电功率限制在其功率容量范围之内，为储能系统m的最大充放电功率。
相邻时段间储能系统的能量平衡关系：
EmT＝Em0，
其中，Emt为第t时刻储能系统m的剩余能量，ηC与ηD分别为储能系统的充、放电效率，各时段能量限定在其容量范围内。并且使得平抑周期末能量EmT回归到初始值Em0。
在步骤104，利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
优选地，其中利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
在确定目标函数及约束条件后，存在一个唯一的最优调度方案。在本发明的实施方式中，利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案，最优调度方案指各机组在调度周期内各时段的出力，包括火电机组、风电机组、燃气机组以及储能装置的出力。
图6为根据本发明实施方式的利用储能系统辅助电力调峰的调度系统600的结构示意图。如图6所示，本发明的实施方式提供的利用储能系统辅助电力调峰的调度系统600，包括：参数获取单元601、目标函数确定单元602、约束条件建立单元603和仿真求解单元604。
优选地，所述参数获取单元601，用于获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；其中，所述多个机组包括：火电机组、风电机组、燃气机组和储能系统。
优选地，其中所述电力系统参数，包括：电力系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；火电机组的机组参数，包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值和最小连续启停机时间；风电机组的机组参数，包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本和风电历史出力；燃气机组的机组参数，包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵和燃气机组的耗量特性参数；储能系统的机组参数，包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
优选地，所述目标函数确定单元602，用于以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；其中，所述总运行成本包括：火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用和外送成本。
优选地，其中所述调度模型的目标函数为：min(Cgen+Cgas+Cout+Cwin)，每项费用的计算公式为：
其中，Cgen为火电机组运行费用；Δt为单个时段的持续时间，PG,i,t为第t时刻火电机组i的发电功率，FC,i,t为第t时刻火电机组i的发电费用；FSTit为第t时刻火电机组i的开机费用，FSDit为第t时刻火电机组i的关机费用；Cgas为燃气机组费用；Ngas为燃气机组的数量，k为单位体积的燃气价格，为第i台燃气机第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机第t时段的模式转移成本；Nmd为燃气机组的运行模式数量；Cwin为弃风惩罚费用；Nw为风电机组的数量，γw为风电上网电价，Wrt为第t时刻风电机组r的历史可发功率，Prt为第t时刻风电机组r的实际发电功率；Cout为外送成本；Plnk为外送功率，ε为外送电价。
优选地，所述约束条件建立单元603，用于根据功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电机组出力约束、燃气机组出力约束和储能系统约束建立所述调度模型的约束条件。
优选地，其中所述火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束；所述燃气机组出力约束，包括：耗量特性等式约束、模式转移约束和转移成本约束。
优选地，所述仿真求解单元604，用于利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
优选地，其中利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
本发明的实施例的利用储能系统辅助电力调峰的调度系统600与本发明的另一个实施例的利用储能系统辅助电力调峰的调度方法100相对应，在此不再赘述。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。
Claims (10)
1.一种利用储能系统辅助电力调峰的调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；其中，所述多个机组包括：火电机组、风电机组、燃气机组和储能系统；
以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；其中，所述总运行成本包括：火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用和外送成本；
根据功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电机组出力约束、燃气机组出力约束和储能系统约束建立所述调度模型的约束条件；
利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述电力系统参数，包括：电力系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；
火电机组的机组参数，包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值和最小连续启停机时间；
风电机组的机组参数，包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本和风电历史出力；
燃气机组的机组参数，包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵和燃气机组的耗量特性参数；
储能系统的机组参数，包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调度模型的目标函数为：min(Cgen+Cgas+Cout+Cwin)，每项费用的计算公式为：
其中，Cgen为火电机组运行费用；Δt为单个时段的持续时间，PG,i,t为第t时刻火电机组i的发电功率，FC,i,t为第t时刻火电机组i的发电费用；FSTit为第t时刻火电机组i的开机费用，FSDit为第t时刻火电机组i的关机费用；Cgas为燃气机组费用；Ngas为燃气机组的数量，k为单位体积的燃气价格，为第i台燃气机第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机第t时段的模式转移成本；Nmd为燃气机组的运行模式数量；Cwin为弃风惩罚费用；Nw为风电机组的数量，γw为风电上网电价，Wrt为第t时刻风电机组r的历史可发功率，Prt为第t时刻风电机组r的实际发电功率；Cout为外送成本；Plnk为外送功率，ε为外送电价。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束；
所述燃气机组出力约束，包括：耗量特性等式约束、模式转移约束和转移成本约束。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
6.一种利用储能系统辅助电力调峰的调度系统，其特征在于，所述系统包括：
参数获取单元，用于获取电力系统参数、负荷参数以及电力系统中多个机组的机组参数；其中，所述多个机组包括：火电机组、风电机组、燃气机组和储能系统；
目标函数确定单元，用于以总运行成本最小为目标函数构建调度模型；其中，所述总运行成本包括：火电机组运行费用、燃气机组费用、弃风惩罚费用和外送成本；
约束条件建立单元，用于根据功率平衡约束、旋转备用约束、支路容量约束、风电出力约束、外送功率约束、火电机组出力约束、燃气机组出力约束和储能系统约束建立所述调度模型的约束条件；
仿真求解单元，用于利用仿真平台仿真并求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述电力系统参数，包括：电力系统备用率、支路传输容量、支路电抗以及电网拓扑参数；
火电机组的机组参数，包括：二次煤耗曲线参数、火电技术出力上下限、上爬坡、下爬坡限值和最小连续启停机时间；
风电机组的机组参数，包括：风电场装机容量、弃风惩罚成本和风电历史出力；
燃气机组的机组参数，包括：燃气价格参数、燃气机组模式转换矩阵和燃气机组的耗量特性参数；
储能系统的机组参数，包括：储能的能量容量、功率容量、储能的充电效率、储能的放电效率以及储能的能量初始值。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述调度模型的目标函数为：min(Cgen+Cgas+Cout+Cwin)，每项费用的计算公式为：
其中，Cgen为火电机组运行费用；Δt为单个时段的持续时间，PG,i,t为第t时刻火电机组i的发电功率，FC,i,t为第t时刻火电机组i的发电费用；FSTit为第t时刻火电机组i的开机费用，FSDit为第t时刻火电机组i的关机费用；Cgas为燃气机组费用；Ngas为燃气机组的数量，k为单位体积的燃气价格，为第i台燃气机第t时段n模式下的燃料成本；为第i台燃气机第t时段的模式转移成本；Nmd为燃气机组的运行模式数量；Cwin为弃风惩罚费用；Nw为风电机组的数量，γw为风电上网电价，Wrt为第t时刻风电机组r的历史可发功率，Prt为第t时刻风电机组r的实际发电功率；Cout为外送成本；Plnk为外送功率，ε为外送电价。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述火电机组出力约束，包括：机组出力约束、爬坡约束和机组最小启停时间约束；
所述燃气机组出力约束，包括：耗量特性等式约束、模式转移约束和转移成本约束。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，利用分支定界等传统数学优化方法或粒子群算法求解所述调度模型，以确定所述多个机组的出力情况，作为最优调度方案。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Li Jianlin Inventor after: Li Dexin Inventor after: Gan Wei Inventor after: Ma Huimeng Inventor after: Niu Meng Inventor after: Li Bei Inventor after: Xie Zhijia Inventor after: Wang Jiarui Inventor before: Li Jianlin Inventor before: Gan Wei Inventor before: Ma Huimeng Inventor before: Niu Meng Inventor before: Li Bei Inventor before: Xie Zhijia Inventor before: Li Dexin Inventor before: Wang Jiarui |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |