CN111585295B - 一种基于laes-caes的储能配置方法 - Google Patents

一种基于laes-caes的储能配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于LAES‑CAES的储能配置方法。建立上层日前优化调度目标函数模型MPC，使得储能的运行成本最低，上层优化控制的输出作为下层优化控制的输入，在每一个MPC控制水平区间负荷预测、电价、SOC实时更新，MPC控制目标除LAES运行费用最小和CAES收益最大以外，还包括LAES和CAES输出与日前优化结果变差最小，建立下层日内优化控制模型。约束条件为电网安全运行约束、分布式电源出力约束、LAES约束和CAES约束。保障LAES+CAES负荷储能系统的快速反应与优化控制。本发明充分考虑到LAES和CAES混合储能系统的不同接入网络、不同接入场景的问题。

Description

一种基于LAES-CAES的储能配置方法
技术领域
本发明属于电力系统规划运行领域，提出一种基于LAES-CAES的储能配置方法，具体是一种基于液态空气储能枢纽站的分布式压缩空气储能的储能配置方法。
背景技术
目前，化石能源大规模的开发利用所导致的环境问题，得到世界各国的高度重视，以建立清洁低碳现代能源体系为目标的能源革命在全球蓬勃兴起，开启新一轮电气化进程，即再电气化。随着再电气化的快速发展，电力负荷将快速增长，负荷特性发生深刻转变，负荷的不确定性进一步增强，给电网安全运行和供电可靠性带来新的挑战。储能是促进再电气化快速发展和应对这些挑战的重要手段。
液态空气储能(LAES)技术在国内外示范工程中得到了验证应用，趋于成熟，得到了一定的商业应用。液态空气储能技术实现压缩空气的液态存储，在具备传统的压缩空气储能技术的众多优势基础上，摆脱了地理位置、地貌条件等环境因素的限制，具备单位储能成本低、储能密度高、可移动存储、可与其他的储能方式结合等优势。
压缩空气储能(CAES)一般包括3个主要部分：压缩过程、储气装置和膨胀发电过程。大规模的CAES一般利用废弃矿井、盐洞等大型岩石洞穴存储压缩空气，对地理环境要求较高。但是对于接入配电网、用户侧的小型CAES，压缩空气可以用储气罐存储，对地理环境没有严格的要求。
本发明以LAES为能源枢纽站，CAES分散式灵活配置在不同电网和用户的场景，LAES 为CAES生产和供给压缩空气，使LAES的规模效益和经济效益最大化，并克服CAES对地理环境的要求，提高CAES应用场景的灵活性，在此基础上，本发明建立了基于 LAES-CAES的双层控制模型，以实现此模型的日前运行成本最低和实时运行偏差最小。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于LAES-CAES的储能配置方法，具体是一种基于液态空气储能枢纽站的分布式压缩空气储能的储能配置方法。此储能系统的运行控制可以分为日前运行调度与日内实时控制两部分。日前调度控制根据日前负荷与可再生能源出力预测以及日前电价来优化日前的运行成本计划。日内实时控制运行时，由于受天气、温度以及其他不确定性因数的影响，系统负荷和可再生能源实时出力可能与日前预测有较大的偏差，实时电价与日前电价也有不小的差异，因此，储能的实时控制应根据系统实际运行情况以及对未来控制时间段的预测值来优化储能的实时出力，使得储能的实时充放电与日前计划的偏差最小以及整体运行成本最小。
本发明基于以下设备布局：
本发明根据LAES和CAES的特点，提出可面向城市电网及就地供能需求的LAES和CAES紧凑型多元复合分布式储能系统，在负荷集中地区建立LAES储能枢纽站，在分布式可再生能源、中低压配电网、微网和用户侧配置CAES储能。LAES作为枢纽站为电网提供辅助服务，CAES实现就地提供能源服务。
本发明建立上层日前优化调度目标函数模型MPC，使得储能的运行成本最低，上层优化控制的输出作为下层优化控制的输入，在每一个MPC控制水平区间负荷预测、电价、SOC实时更新，MPC控制目标除LAES运行费用最小和CAES收益最大以外，还包括LAES 和CAES输出与日前优化结果变差最小，建立下层日内优化控制模型。约束条件为电网安全运行约束、分布式电源出力约束、LAES约束和CAES约束。保障LAES+CAES负荷储能系统的快速反应与优化控制。本发明充分考虑到LAES和CAES混合储能系统的不同接入网络、不同接入场景的问题。具体包括如下步骤：
步骤(1)、获得日前发电机组出力数据、负荷数据、LAES和CAES的SOC(储气比) 以及日前历史电价数据信息；
步骤(2)、建立上层日前优化调度目标函数模型，以LAES运行费用最小和CAES 收益最大为目标，即：整个LAES+CAES复合储能系统运行费用最小。
1)目标函数
Figure BDA0002513322170000021
式中，EDA为LAES+CAES复合储能系统的运行费用，T为控制优化时间，一般为24 小时，
Figure BDA0002513322170000022
为t时刻的电价，
Figure BDA0002513322170000023
和
Figure BDA0002513322170000024
分别表示LAES在t时刻的发电功率和从电网获取电能制气的功率，△t为时间长度，n为CAES个数，
Figure BDA0002513322170000025
为第i个CAES在t 时刻的发电功率。
2)约束条件
2.1电网安全运行约束条件
对含分布式电源、储能等的有源配电网，一般不允许配电网向输电网反向输送电力。
即：
Figure BDA0002513322170000031
式中，
Figure BDA0002513322170000032
表示在t时刻与输电网连接的第i个配电网的功率，
Figure BDA0002513322170000033
为与输电网连接的第i个配电网的最大功率，功率从外部网络流向配电网为正，反之为负。
2.2分布式电源出力约束条件
分布式电源指接入配电网的光伏、风电等发电装置，其出力不能大于发电机的最大功率。
Figure BDA0002513322170000034
式中，
Figure BDA0002513322170000035
表示在t时刻第i个分布式电源的功率，
Figure BDA0002513322170000036
表示第i个分布式电源的最大功率
2.3 CAES约束条件
CAES发电功率不能大于CAES的最大发电功率。
Figure BDA0002513322170000037
式中，
Figure BDA0002513322170000038
表示在t时刻第i个CAES的发电功率，
Figure BDA0002513322170000039
表示第i个CAES的最大发电功率。
CAES储气比(SOC)应该保持在合理范围之内。
Figure BDA00025133221700000310
式中，
Figure BDA00025133221700000311
表示t时刻第i个CAES的储气比。
Figure BDA00025133221700000312
式中，
Figure BDA00025133221700000313
表示t时刻第i个CAES的压缩空气储存量，
Figure BDA00025133221700000314
表示第i个CAES 的最大压缩空气储存量。
Figure BDA0002513322170000041
式中，
Figure BDA0002513322170000042
表示t-1时刻第i个CAES的压缩空气储存量，
Figure BDA0002513322170000043
表示t时刻第i 个CAES的高压压缩空气转换电能的功率，ηCAES,i表示第i个CAES的高压压缩空气转换电能的效率，
Figure BDA0002513322170000044
表示t时刻第i个CAES从LAES能源枢纽站获得的压缩空气能量。
2.4 LAES约束条件
LAES从电网获取电能制气的功率不能大于其最大功率，同样，LAES利用液态空气膨胀发电的功率不能大于其出力最大功率，即：
Figure BDA0002513322170000045
Figure BDA0002513322170000046
式中，
Figure BDA0002513322170000047
表示在t时刻LAES从电网获取电能制气的功率，
Figure BDA0002513322170000048
表示LAES从电网获取电能制气的最大功率，
Figure BDA0002513322170000049
表示t时刻LAES利用液态空气膨胀发电的功率，
Figure BDA00025133221700000410
表示LAES利用液态空气膨胀发电的最大功率。
Figure BDA00025133221700000411
式中，
Figure BDA00025133221700000412
表示LAES液态空气储存槽最低存储量，由于深冷LAES安全性，这个值一般大于零，不同类型的LAES系统，该值有所不同，但是，
Figure BDA00025133221700000413
一般需保持在10％左右。
Figure BDA00025133221700000414
表示t时刻LAES液态空气存储能量比。
Figure BDA00025133221700000415
式中，
Figure BDA00025133221700000416
表示t时刻LAES的液态空气储存能量，
Figure BDA00025133221700000417
表示LAES的液态空气最大储存能量。
Figure BDA00025133221700000418
式中，
Figure BDA00025133221700000419
表示t-1时刻LAES的液态空气储存能量，
Figure BDA00025133221700000420
表示t时刻LAES的液态空气膨胀发电功率。
Figure BDA00025133221700000421
表示LAES的液态空气膨胀发电效率，
Figure BDA00025133221700000422
表示t时刻LAES 用电能制气的功率，
Figure BDA0002513322170000051
表示LAES用电能制气效率。
Figure BDA0002513322170000052
表示在t时刻第i个CAES电能转换为高压压缩空气的能量。
将公式(12)代入公式(11)：
Figure BDA0002513322170000053
LAES不能同时用电制气和用液态空气发电，如式(14)所示：
Figure BDA0002513322170000054
通过步骤(1)获取的日前发电机组出力数据、负荷数据、LAES和CAES的SOC以及日前电价数据信息，作为步骤(2)的输入条件，通过matlab中的Cplex对其进行求解，得到LAES运行费用最小，和CAES运行收益最大，即LAES-CAES混合储能系统的日前发电与生产压缩/液态空气计划(一般以小时为单位)，进一步得出LAES-CAES复合储能系统收益最大时所对应的日前预测数据(包括日前发电机组出力预测数据、负荷预测数据、LAES和CAES的预测SOC数据)。
步骤(3)、由于受天气、温度、风速及其他不确定性因数的影响，实际负荷、RES 出力和电价与日前预测数据可能有较大差异，将步骤(2)的结果作为输入，建立下层日内优化调度目标函数模型，以步骤(2)的约束条件--电网安全运行约束、分布式电源出力约束、CAES约束、LAES约束为约束条件，以整个LAES+CAES复合储能系统运行费用最小(即LAES运行费用最小和CAES收益最大)和实际充放电与日前计划偏差最小为目标；
1)LAES-CAES复合储能系统的运行费用最小的目标函数：
Figure BDA0002513322170000055
式中，
Figure BDA0002513322170000056
表示实时t时刻LAES+CAES复合储能系统的运行费用，k表示实时滚动优化时间区间，
Figure BDA0002513322170000057
表示j时刻的实时电价，
Figure BDA0002513322170000058
表示在j时刻LAES从电网获取电能制气的实时功率，
Figure BDA0002513322170000059
表示在j时刻LAES实时发电功率，
Figure BDA00025133221700000510
为在j时刻CAES 实时发电功率。
2)LAES和CAES实际充放电功率与日前优化结果的偏差最小的目标函数：
Figure BDA0002513322170000061
式中，
Figure BDA0002513322170000062
为t时刻LAES和CAES实际输出功率与日前优化调度的偏差，k表示实时滚动优化时间区间，
Figure BDA0002513322170000063
表示在j时刻LAES实时发电功率，
Figure BDA0002513322170000064
表示LAES在 j时刻的预测发电功率，
Figure BDA0002513322170000065
表示在j时刻LAES从电网获取电能制气的实时功率，
Figure BDA0002513322170000066
表示LAES在j时刻从电网获取电能制气的预测功率，n表示CAES的个数，
Figure BDA0002513322170000067
表示第i个CAES在j时刻实时发电功率，
Figure BDA0002513322170000068
表示第i个CAES在j时刻预测发电功率，
Figure BDA0002513322170000069
表示第i个CAES在j时刻实时充电功率，
Figure BDA00025133221700000610
表示第i个CAES在j时刻预测充电功率。
通过对步骤(2)进行仿真求解得到LAES运行费用最小，和CAES运行收益最大，即LAES-CAES混合储能系统日前发电与生产压缩/液态空气计划(一般以小时为单位)，可以得出此复合储能系统收益最大时所对应的日前预测数据。将步骤(2)的结果作为步骤(3)的输入，结合日内优化的实时数据，通过matlab仿真平台，得出LAES-CAES 复合储能系统的运行费用最小、实际充放电与日前计划偏差最小。
一种LAES-CAES复合储能系统，在负荷集中地区建立LAES储能枢纽站，在分布式可再生能源、中低压配电网、微网和用户侧配置CAES储能，LAES、CAES储能配置采用上述方法实时优化。
本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于LAES-CAES的储能配置方法，并针对LAES和CAES运行特点，建立了一种基于日前和日内双层优化的模型，使LAES+CAES系统的运行费用最小以及使LAES和CAES日内与日前的充放电出力偏差最小。仿真表明本发明建立的LAES-CAES的储能配置系统具有良好的经济性，验证了所提方法的正确性。随着终端能源的深度利用以及分布式可再生能源的快速发展，传统配电网将面临供电可靠性和安全运行的巨大挑战，采用以LAES为储能枢纽站，分布式灵活配置CAES时应对这些挑战的有效措施之一，本发明具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明的具体流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
参考图1，本发明所述的提供一种基于LAES-CAES的储能配置方法，具体是一种基于液态空气储能枢纽站的分布式压缩空气储能的储能配置方法，具体操作包括以下步骤：
步骤(1)、获得日前发电机组出力数据、负荷数据、LAES和CAES的SOC(储气比) 以及日前历史电价数据信息；
步骤(2)、建立上层日前优化调度目标函数模型，以LAES运行费用最小和CAES 收益最大为目标，即：整个LAES+CAES复合储能系统运行费用最小。
2)目标函数
Figure BDA0002513322170000071
式中，EDA为LAES+CAES复合储能系统的运行费用，T为控制优化时间，一般为24 小时，
Figure BDA0002513322170000072
为t时刻的电价，
Figure BDA0002513322170000073
和
Figure BDA0002513322170000074
分别表示LAES在t时刻的发电功率和从电网获取电能制气的功率，△t为时间长度，n为CAES个数，
Figure BDA0002513322170000075
为第i个CAES在t 时刻的发电功率。
2)约束条件
2.1电网安全运行约束条件
对含分布式电源、储能等的有源配电网，一般不允许配电网向输电网反向输送电力。
即：
Figure BDA0002513322170000076
式中，
Figure BDA0002513322170000077
表示在t时刻与输电网连接的第i个配电网的功率，
Figure BDA0002513322170000078
为与输电网连接的第i个配电网的最大功率，功率从外部网络流向配电网为正，反之为负。
2.2分布式电源出力约束条件
分布式电源指接入配电网的光伏、风电等发电装置，其出力不能大于发电机的最大功率。
Figure BDA0002513322170000079
式中，
Figure BDA0002513322170000081
表示在t时刻第i个分布式电源的功率，
Figure BDA0002513322170000082
表示第i个分布式电源的最大功率
2.3 CAES约束条件
CAES发电功率不能大于CAES的最大发电功率。
Figure BDA0002513322170000083
式中，
Figure BDA0002513322170000084
表示在t时刻第i个CAES的发电功率，
Figure BDA0002513322170000085
表示第i个CAES的最大发电功率。
CAES储气比(SOC)应该保持在合理范围之内。
Figure BDA0002513322170000086
式中，
Figure BDA0002513322170000087
表示t时刻第i个CAES的储气比。
Figure BDA0002513322170000088
式中，
Figure BDA0002513322170000089
表示t时刻第i个CAES的压缩空气储存量，
Figure BDA00025133221700000810
表示第i个CAES 的最大压缩空气储存量。
Figure BDA00025133221700000811
式中，
Figure BDA00025133221700000812
表示t-1时刻第i个CAES的压缩空气储存量，
Figure BDA00025133221700000813
表示t时刻第i 个CAES的高压压缩空气转换电能的功率，ηCAES,i表示第i个CAES的高压压缩空气转换电能的效率，
Figure BDA00025133221700000814
表示t时刻第i个CAES从LAES能源枢纽站获得的压缩空气能量。
2.4 LAES约束条件
LAES从电网获取电能制气的功率不能大于其最大功率，同样，LAES利用液态空气膨胀发电的功率不能大于其出力最大功率，即：
Figure BDA00025133221700000815
Figure BDA00025133221700000816
式中，
Figure BDA0002513322170000091
表示在t时刻LAES从电网获取电能制气的功率，
Figure BDA0002513322170000092
表示LAES从电网获取电能制气的最大功率，
Figure BDA0002513322170000093
表示t时刻LAES利用液态空气膨胀发电的功率，
Figure BDA0002513322170000094
表示LAES利用液态空气膨胀发电的最大功率。
Figure BDA0002513322170000095
式中，
Figure BDA0002513322170000096
表示LAES液态空气储存槽最低存储量，由于深冷LAES安全性，这个值一般大于零，不同类型的LAES系统，该值有所不同，但是，
Figure BDA0002513322170000097
一般需保持在10％左右。
Figure BDA0002513322170000098
表示t时刻LAES液态空气存储能量比。
Figure BDA0002513322170000099
式中，
Figure BDA00025133221700000910
表示t时刻LAES的液态空气储存能量，
Figure BDA00025133221700000911
表示LAES的液态空气最大储存能量。
Figure BDA00025133221700000912
式中，
Figure BDA00025133221700000913
表示t-1时刻LAES的液态空气储存能量，
Figure BDA00025133221700000914
表示t时刻LAES的液态空气膨胀发电功率。
Figure BDA00025133221700000915
表示LAES的液态空气膨胀发电效率，
Figure BDA00025133221700000916
表示t时刻LAES 用电能制气的功率，
Figure BDA00025133221700000917
表示LAES用电能制气效率。
Figure BDA00025133221700000918
表示在t时刻第i个CAES电能转换为高压压缩空气的能量。
将公式(12)代入公式(11)：
Figure BDA00025133221700000919
LAES不能同时用电制气和用液态空气发电，如式(14)所示：
Figure BDA00025133221700000920
通过步骤(1)获取的日前发电机组出力数据、负荷数据、LAES和CAES的SOC以及日前电价数据信息，作为步骤(2)的输入条件，通过matlab中的Cplex对其进行求解，得到LAES运行费用最小，和CAES运行收益最大，即LAES-CAES混合储能系统的日前发电与生产压缩/液态空气计划(一般以小时为单位)，进一步得出LAES-CAES复合储能系统收益最大时所对应的日前预测数据(包括日前发电机组出力预测数据、负荷预测数据、LAES和CAES的预测SOC数据)。
步骤(3)、由于受天气、温度、风速及其他不确定性因数的影响，实际负荷、RES 出力和电价与日前预测数据可能有较大差异，将步骤(2)的结果作为输入，建立下层日内优化调度目标函数模型，以步骤(2)的约束条件--电网安全运行约束、分布式电源出力约束、CAES约束、LAES约束为约束条件，以整个LAES+CAES复合储能系统运行费用最小(即LAES运行费用最小和CAES收益最大)和实际充放电与日前计划偏差最小为目标；
3)LAES-CAES复合储能系统的运行费用最小的目标函数：
Figure BDA0002513322170000101
式中，
Figure BDA0002513322170000102
表示实时t时刻LAES+CAES复合储能系统的运行费用，k表示实时滚动优化时间区间，
Figure BDA0002513322170000103
表示j时刻的实时电价，
Figure BDA0002513322170000104
表示在j时刻LAES从电网获取电能制气的实时功率，
Figure BDA0002513322170000105
表示在j时刻LAES实时发电功率，
Figure BDA0002513322170000106
为在j时刻CAES 实时发电功率。
4)LAES和CAES实际充放电功率与日前优化结果的偏差最小的目标函数：
Figure BDA0002513322170000107
式中，
Figure BDA0002513322170000108
为t时刻LAES和CAES实际输出功率与日前优化调度的偏差，k表示实时滚动优化时间区间，
Figure BDA0002513322170000109
表示在j时刻LAES实时发电功率，
Figure BDA00025133221700001010
表示LAES在 j时刻的发电功率，
Figure BDA00025133221700001011
表示在j时刻LAES从电网获取电能制气的实时功率，
Figure BDA00025133221700001012
表示LAES在j时刻从电网获取电能制气的功率，n表示CAES的个数，
Figure BDA00025133221700001013
表示第i 个CAES在j时刻实时发电功率，
Figure BDA00025133221700001014
表示第i个CAES在j时刻发电功率，
Figure BDA00025133221700001015
表示第i个CAES在j时刻实时充电功率，
Figure BDA00025133221700001016
表示第i个CAES在j时刻充电功率。
通过对步骤(2)进行仿真求解得到LAES运行费用最小，和CAES运行收益最大，即LAES-CAES混合储能系统日前发电与生产压缩/液态空气计划(一般以小时为单位)，可以得出此复合储能系统收益最大时所对应的日前预测数据。将步骤(2)的结果作为步骤(3)的输入，在结合日内优化的实时数据，通过matlab仿真平台，得出LAES-CAES 复合储能系统的运行费用最小、实际充放电与日前计划偏差最小。
本发明提出了一种基于LAES储能枢纽站的分布式CAES系统，并针对LAES和CAES运行特点，建立了一种基于日前和日内双层优化的模型预测控制方法，使LAES+CAES 系统的运行费用最小以及使LAES和CAES日内与日前的充放电出力偏差最小。仿真表明基于LAES枢纽站的分布式CAES系统具有良好的经济性，验证了所提方法的正确性。随着终端能源的深度利用以及分布式可再生能源的快速发展，传统配电网将面临供电可靠性和安全运行的巨大挑战，采用以LAES为储能枢纽站，分布式灵活配置CAES时应对这些挑战的有效措施之一，本发明具有广阔的应用前景。
对于本领域的技术人员而言，本发明不限于上述实施例的细节，应将实施例看作为示范性的，而非必要性的，可以在满足基本特征和技术方案的范围内以其他的形式实现本发明，对本发明的方案进行一定的修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围中，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (6)

1.一种基于LAES-CAES的储能配置方法，基于以下设备布局：在负荷集中地区建立LAES储能枢纽站，在分布式可再生能源、中低压配电网、微网和用户侧配置CAES储能；其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)、获得日前发电机组出力数据、负荷数据、LAES和CAES的储气比数据以及日前历史电价数据信息；
步骤(2)、建立上层日前优化调度目标函数模型，以电网安全运行约束、分布式电源出力约束、CAES约束、LAES约束为约束条件，以LAES运行费用最小和CAES收益最大为目标，即整个LAES-CAES复合储能系统运行费用最小；
1)目标函数
Figure FDA0003318025390000011
式中，EDA为LAES-CAES复合储能系统的运行费用，T为控制优化时间，
Figure FDA0003318025390000012
为t时刻的电价，
Figure FDA0003318025390000013
和
Figure FDA0003318025390000014
分别表示LAES在t时刻的预测发电功率和从电网获取电能制气的预测功率，Δt为时间长度，n为CAES个数，
Figure FDA0003318025390000015
为第i个CAES在t时刻的预测发电功率；
将步骤(1)获取的日前发电机组出力数据、负荷数据、LAES和CAES的SOC以及日前电价数据信息作为步骤(2)的输入条件，通过matlab中的Cplex对目标函数公式(1)进行求解，得到LAES-CAES复合储能系统收益最大时所对应的日前预测数据；
步骤(3)、建立下层日内优化调度目标函数模型，以电网安全运行约束、分布式电源出力约束、CAES约束、LAES约束为约束条件，以整个LAES-CAES复合储能系统运行费用最小和实际充放电功率与日前优化调度偏差最小为目标；
1)LAES-CAES复合储能系统的运行费用最小的目标函数：
Figure FDA0003318025390000016
式中，
Figure FDA0003318025390000017
表示t时刻LAES-CAES复合储能系统的实时运行费用，k表示实时滚动优化时间区间，
Figure FDA0003318025390000018
表示j时刻的实时电价，
Figure FDA0003318025390000019
表示在j时刻LAES从电网获取电能制气的实时功率，
Figure FDA0003318025390000021
表示在j时刻LAES实时发电功率，
Figure FDA0003318025390000022
为在j时刻CAES实时发电功率；
2)LAES和CAES实际充放电功率与日前优化调度偏差最小的目标函数：
Figure FDA0003318025390000023
式中，
Figure FDA0003318025390000024
为t时刻LAES和CAES实际充放电功率与日前优化调度偏差，
Figure FDA0003318025390000025
表示LAES在j时刻的预测发电功率，
Figure FDA0003318025390000026
表示LAES在j时刻从电网获取电能制气的预测功率，
Figure FDA0003318025390000027
表示第i个CAES在j时刻实时发电功率，
Figure FDA0003318025390000028
表示第i个CAES在j时刻预测发电功率，
Figure FDA0003318025390000029
表示第i个CAES在j时刻实时充电功率，
Figure FDA00033180253900000210
表示第i个CAES在j时刻预测充电功率；
将步骤(2)获得的日前预测数据作为步骤(3)的输入，结合日内优化的实时数据，通过matlab仿真平台，得出LAES-CAES复合储能系统的运行费用最小、实际充放电功率与日前优化调度偏差最小。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于电网安全运行约束条件具体是：
对于有源配电网，一般不允许配电网向输电网反向输送电力，即：
Figure FDA00033180253900000211
式中，
Figure FDA00033180253900000212
表示在t时刻与输电网连接的第i1个配电网的发电功率，
Figure FDA00033180253900000213
为与输电网连接的第i1个配电网的最大发电功率。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于分布式电源出力约束条件具体是：
分布式电源出力不能大于发电机的最大功率，即：
Figure FDA00033180253900000214
式中，
Figure FDA00033180253900000215
表示在t时刻第i2个分布式电源的功率，
Figure FDA00033180253900000216
表示第i2个分布式电源的最大功率。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于CAES约束条件具体是：
CAES发电功率不能大于CAES的最大发电功率，即：
Figure FDA0003318025390000031
式中，
Figure FDA0003318025390000032
表示在t时刻第i个CAES的发电功率，
Figure FDA0003318025390000033
表示第i个CAES的最大发电功率；
CAES储气比需保持在合理范围之内，即：
Figure FDA0003318025390000034
式中，
Figure FDA0003318025390000035
表示t时刻第i个CAES的储气比；
Figure FDA0003318025390000036
式中，
Figure FDA0003318025390000037
表示t时刻第i个CAES的压缩空气储存量，
Figure FDA0003318025390000038
表示第i个CAES的最大压缩空气储存量；
Figure FDA0003318025390000039
式中，
Figure FDA00033180253900000310
表示t-1时刻第i个CAES的压缩空气储存量，ηCAES,i表示第i个CAES的高压压缩空气转换电能的效率，
Figure FDA00033180253900000311
表示t时刻第i个CAES从LAES储能枢纽站获得的压缩空气能量。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于LAES约束条件具体是：
LAES从电网获取电能制气的功率不能大于其最大功率，同样，LAES利用液态空气膨胀发电的功率不能大于其出力最大功率，即：
Figure FDA00033180253900000312
Figure FDA00033180253900000313
式中，
Figure FDA00033180253900000314
表示在t时刻LAES从电网获取电能制气的功率，
Figure FDA00033180253900000315
表示LAES从电网获取电能制气的最大功率，
Figure FDA00033180253900000316
表示t时刻LAES利用液态空气膨胀发电的功率，
Figure FDA00033180253900000317
表示LAES利用液态空气膨胀发电的最大功率；
Figure FDA0003318025390000041
式中，
Figure FDA0003318025390000042
表示LAES液态空气储存槽最低存储量；
Figure FDA0003318025390000043
表示t时刻LAES液态空气存储能量比；
Figure FDA0003318025390000044
式中，
Figure FDA0003318025390000045
表示t时刻LAES的液态空气储存能量，
Figure FDA0003318025390000046
表示LAES的液态空气最大储存能量；
Figure FDA0003318025390000047
式中，
Figure FDA0003318025390000048
表示t-1时刻LAES的液态空气储存能量，
Figure FDA0003318025390000049
表示LAES的液态空气膨胀发电效率，
Figure FDA00033180253900000410
表示LAES用电能制气效率；
Figure FDA00033180253900000411
表示t时刻第i个CAES从LAES储能枢纽站获得的压缩空气能量；
将公式(12)代入公式(11)：
Figure FDA00033180253900000412
LAES不能同时用电能制气和用液态空气发电，见式(14)：
Figure FDA00033180253900000413
6.一种LAES-CAES复合储能系统，其特征在于在负荷集中地区建立LAES储能枢纽站，在分布式可再生能源、中低压配电网、微网和用户侧配置CAES储能，LAES、CAES储能配置采用上述权利要求1-5任一项所述的方法实时优化。
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