CN112398151A - 海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112398151A
CN112398151A CN202011373183.3A CN202011373183A CN112398151A CN 112398151 A CN112398151 A CN 112398151A CN 202011373183 A CN202011373183 A CN 202011373183A CN 112398151 A CN112398151 A CN 112398151A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy storage
offshore wind
capacity
power
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
CN202011373183.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112398151B (zh
Inventor
陆秋瑜
杨银国
李力
郑建平
伍双喜
谭嫣
于珍
朱誉
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.)
Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid 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 Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd filed Critical Electric Power Dispatch Control Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority to CN202011373183.3A priority Critical patent/CN112398151B/zh
Publication of CN112398151A publication Critical patent/CN112398151A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112398151B publication Critical patent/CN112398151B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • 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
    • H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • 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
    • H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
    • H02J3/241—The oscillation concerning frequency
    • 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
    • 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]
    • 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
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/28—The renewable source being wind energy
    • 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
    • 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
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：确定海上风电场可外送置信度；分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量；基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；基于最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值，进而确定各储能单元的储能配置策略。提出适用于海上风电调峰、调频等场景下的储能优化配置模型，形成适用于储能配置类型、配比容量和布局的策略。

Description

海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及储能配置技术领域，尤其涉及一种海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着近年海上风电的发展迅猛，风力发电在电源中占比不断增大。鉴于风力发电出力的随机性和波动性，一定程度上会增加电网功率平衡和稳定控制的复杂性，进而导致电网系统运行可靠性将面临巨大挑战。
应用储能技术是解决风电出力波动性、平抑部分系统不平衡功率的一种有效的解决方案。虽然目前国内外已有新能源配套储能项目投入运行，相关研究与工程多针对陆上风电或单体工程，但现阶段上没有对大量海上风电场投运后储能优化配置的深入研究。
发明内容
本发明提供了一种海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质，提出适用于海上风电调峰、调频等场景下的储能优化配置模型，形成适用于储能配置类型、配比容量和布局的策略。
第一方面，本发明提供的一种海上风电储能配置方法，包括：
以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；
确定海上风电场可外送置信度；
分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；
基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
可选的，以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量，包括：
获取所述储能系统初期投资成本、运维成本、损失成本、机组发电收益、一次调频收益和二次调频收益，依据预先设定的最优容量评价公式，分别得到一次调频和二次调频的最优配置容量；所述最优容量评价公式为：
一次调频最优容量＝S1+S2-C1-C2-C3
二次调频最优容量＝S1+S2+S3-C1-C2-C3
其中，C1为储能系统初期投资成本，C2为运维成本，C3为损失成本，S1为机组发电收益，S2为一次调频收益，S3为二次调频收益；
获取电量效益、环境综合效益、所述储能系统效益和所述储能系统容量价格，将所述一次调频和二次调频的最优配置容量代入适用于储能系统调峰的储能配置目标函数，得到最优配置容量；所述适用于储能系统调峰的储能配置目标函数为：
F(x)＝max{Q(x)+E(x)+Y(x)-xw}
其中，F(x)为系统最大收益，Q(x)为电量效益，E(x)为环境综合效益，Y(x)为储能系统效益，w为储能系统容量价格，x为最优配置容量。
可选的，确定海上风电场可外送置信度，包括：
统计得到海上风电场全年的可外送概率；
采用非参数核密度约束公式，确定海上风电场储能额定功率；所述非参数核密度约束公式为：
Figure BDA0002807406610000021
其中，f(x)为海上风电场储能额定功率，h为带宽，N是海上风电场功率采样数，x为额定功率，xi为第i个采样点的功率，K为比例系数；
根据所述海上风电场储能额定功率与所述可外送概率的乘积，确定所述海上风电场可外送置信度。
可选的，统计得到海上风电场全年的可外送概率，包括：
预先划分置信度的采样时间段；
按照置信能力计算公式，确定在所述采样时间段内海上风电场对外输送的能力；所述置信能力计算公式为：
Figure BDA0002807406610000031
其中，Li为第i个时间段海上风电场对外输送的能力，Pi为第i个时间段风电场实际出力水平和外送水平之间的功率差值，Prate为储能系统额定频率，Ei为第i个时间段风电场实际出力和调度水平的能量差值，Emin为储能系统允许充放电能量的下限值，Emax为储能系统允许充放电能量的上限值；
通过预置的外送概率计算公式，计算海上风电场全年的可外送概率；所述置信度计算公式为：
Figure BDA0002807406610000032
式中，n为总采样时间段，PC为海上风电场全年的可外送概率。
可选的，基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置，包括：
对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值；
通过高斯正态分布得到功率函数曲线，并从所述功率函数曲线的幅值确定所述储能系统的功率数学期望值；
基于所述功率数学期望值，结合所述储能系统的采样时间，得到基于平抑海上风电的储能单元的容量配置。
可选的，通过储能装置的平滑功率输出的控制策略验证该储能系统容量配置方法的有效性，对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值之前，还包括：
通过储能装置的平滑功率输出的控制策略验证该储能系统容量配置方法的有效性。
可选的，基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值，包括：
计算在固定时间区间的海上风电输出功率和储能装置充放电功率；
分别将所述海上风电输出功率和储能装置充放电功率与基准值进行比较,判断所述海上风电输出功率是否大于基准值；
若是，则按将大于基准值部分的所述海上风电输出功率存储于储能装置；
若否，则直接输出所述海上风电输出功率，并得出储能装置充放电功率曲线。
第二方面，本发明实施例还公开了一种海上风电储能配置装置，包括：
容量确定模块，用于以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；
置信度确定模块，用于确定海上风电场可外送置信度；
分离模块，用于分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
平抑模块，用于基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；
结合模块，用于基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
分析模块，用于在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
策略确定模块，用于根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明通过以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；确定海上风电场可外送置信度；分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。提出适用于海上风电调峰、调频等场景下的储能优化配置模型，形成适用于储能配置类型、配比容量和布局的策略。
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，下面将对实施例或现有技术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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明的一种海上风电储能配置方法实施例一的步骤流程图；
图2为本发明的一种海上风电储能配置方法实施例二的步骤流程图；
图3为本发明的一种海上风电储能配置装置实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质，提出适用于海上风电调峰、调频等场景下的储能优化配置模型，形成适用于储能配置类型、配比容量和布局的策略。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一，请参阅图1，图1为本发明的一种海上风电储能配置方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤S101，以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；
步骤S102，确定海上风电场可外送置信度；
步骤S103，分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
步骤S104，基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；
步骤S105，基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
步骤S106，在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
步骤S107，根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
本发明实施例通过以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；确定海上风电场可外送置信度；分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。提出适用于海上风电调峰、调频等场景下的储能优化配置模型，形成适用于储能配置类型、配比容量和布局的策略。
请参阅图2，本发明提供一种海上风电储能配置方法技实施例二的步骤流程图，具体可以包括以下步骤：
步骤S201，获取所述储能系统初期投资成本、运维成本、损失成本、机组发电收益、一次调频收益和二次调频收益，依据预先设定的最优容量评价公式，分别得到一次调频和二次调频的最优配置容量；所述最优容量评价公式为：
一次调频最优容量＝S1+S2-C1-C2-C3
二次调频最优容量＝S1+S2+S3-C1-C2-C3
其中，C1为储能系统初期投资成本，C2为运维成本，C3为损失成本，S1为机组发电收益，S2为一次调频收益，S3为二次调频收益；
步骤S202，获取电量效益、环境综合效益、所述储能系统效益和所述储能系统容量价格，将所述一次调频和二次调频的最优配置容量代入适用于储能系统调峰的储能配置目标函数，得到最优配置容量；所述适用于储能系统调峰的储能配置目标函数为：
F(x)＝max{Q(x)+E(x)+Y(x)-xw}
其中，F(x)为系统最大收益，Q(x)为电量效益，E(x)为环境综合效益，Y(x)为储能系统效益，w为储能系统容量价格，x为最优配置容量；
步骤S203，统计得到海上风电场全年的可外送概率；
在一个可选实施例中，统计得到海上风电场全年的可外送概率，包括：
预先划分置信度的采样时间段；
按照置信能力计算公式，确定在所述采样时间段内海上风电场对外输送的能力；所述置信能力计算公式为：
Figure BDA0002807406610000071
其中，Li为第i个时间段海上风电场对外输送的能力，Pi为第i个时间段风电场实际出力水平和外送水平之间的功率差值，Prate为储能系统额定频率，Ei为第i个时间段风电场实际出力和调度水平的能量差值，Emin为储能系统允许充放电能量的下限值，Emax为储能系统允许充放电能量的上限值；
通过预置的外送概率计算公式，计算海上风电场全年的可外送概率；所述置信度计算公式为：
Figure BDA0002807406610000072
式中，n为总采样时间段，PC为海上风电场全年的可外送概率。
步骤S204，采用非参数核密度约束公式，确定海上风电场储能额定功率；所述非参数核密度约束公式为：
Figure BDA0002807406610000081
其中，f(x)为海上风电场储能额定功率，h为带宽，N是海上风电场功率采样数，x为额定功率，xi为第i个采样点的功率，K为比例系数；
步骤S205，根据所述海上风电场储能额定功率与所述可外送概率的乘积，确定所述海上风电场可外送置信度；
步骤S206，分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
步骤S207，对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值；
步骤S208，通过高斯正态分布得到功率函数曲线，并从所述功率函数曲线的幅值确定所述储能系统的功率数学期望值；并基于所述功率数学期望值，结合所述储能系统的采样时间，得到基于平抑海上风电的储能单元的容量配置；
在一个可选实施例中，对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值之前，还包括：
通过储能装置的平滑功率输出的控制策略验证该储能系统容量配置方法的有效性。
在本发明实施例中，然后通过储能系统的平抑互补性，对平抑区中的低频分量和高频分量分别进行平抑，最终求出储能单元的容量配置，并在Matlab和Simulink平台建立海上风电+储能系统仿真模型，通过储能装置的平滑功率输出的控制策略验证该储能系统容量配置方法的有效性。
步骤S209，基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
在一个可选实施例中，基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值，包括：
计算在固定时间区间的海上风电输出功率和储能装置充放电功率；
分别将所述海上风电输出功率和储能装置充放电功率与基准值进行比较,判断所述海上风电输出功率是否大于基准值；
若是，则按将大于基准值部分的所述海上风电输出功率存储于储能装置；
若否，则直接输出所述海上风电输出功率，并得出储能装置充放电功率曲线。
在具体实现中，采用飞轮系统作为储能系统，并采用分布式储能技术进行储能。
需要说明的是，储能装置根据应用场景不同具有不同的接入方式,储能技术可以分为集中式储能技术和分布式储能技术。集中式储能技术是指将容量大、易于集中控制和安装的整个储能系统接入交流母线，单独作为一个供能单元，以维持交流母线频率和电压稳定；分布式储能技术是指将容量相对较小的储能系统分散布置于光伏和风电等微电源的直流母线侧或者负荷单元侧，与各微电源共同构成供能单元或者直接向负载供电。
与集中式储能技术相比,分布式储能技术具有控制简单、地理分布广和灵活方便等集中式储能不具备的优点，且能独立控制和实现“即插即用”的功能。同时，分布式储能技术还能及时响应网内分布式电源输出波动变化，快速实现就地补偿。此外，分布式储能技术就其接入点的不同也可分为两种系统结构，储能单元直接并联接入微源的直流母线侧支撑直流母线电压和在储能单元输出端单独配置DC/AC变换器并联接入微源交流侧，以实现对网侧参考功率的快速、准确跟踪，同时实现对各分布式储能单元输出功率的分散式控制和调节，满足各自的功率需求,从而提高整个分布式储能系统功率调度的灵活性。
步骤S210，在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
步骤S211，根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
本发明实施例通过以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；确定海上风电场可外送置信度；分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。提出适用于海上风电调峰、调频等场景下的储能优化配置模型，形成适用于储能配置类型、配比容量和布局的策略。
请参阅图3，示出了一种海上风电储能配置装置实施例的结构框图，包括如下模块：
容量确定模块101，用于以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；
在一个可选实施例中，容量确定模块101包括：
第一获取子模块，用于获取所述储能系统初期投资成本、运维成本、损失成本、机组发电收益、一次调频收益和二次调频收益，依据预先设定的最优容量评价公式，分别得到一次调频和二次调频的最优配置容量；所述最优容量评价公式为：
一次调频最优容量＝S1+S2-C1-C2-C3
二次调频最优容量＝S1+S2+S3-C1-C2-C3
其中，C1为储能系统初期投资成本，C2为运维成本，C3为损失成本，S1为机组发电收益，S2为一次调频收益，S3为二次调频收益；
第二获取子模块，用于获取电量效益、环境综合效益、所述储能系统效益和所述储能系统容量价格，将所述一次调频和二次调频的最优配置容量代入适用于储能系统调峰的储能配置目标函数，得到最优配置容量；所述适用于储能系统调峰的储能配置目标函数为：
F(x)＝max{Q(x)+E(x)+Y(x)-xw}
其中，F(x)为系统最大收益，Q(x)为电量效益，E(x)为环境综合效益，Y(x)为储能系统效益，w为储能系统容量价格，x为最优配置容量。
置信度确定模块102，用于确定海上风电场可外送置信度；
在一个可选实施例中，置信度确定模块102包括：
统计子模块，用于统计得到海上风电场全年的可外送概率；
额定功率确定子模块，用于采用非参数核密度约束公式，确定海上风电场储能额定功率；所述非参数核密度约束公式为：
Figure BDA0002807406610000111
其中，f(x)为海上风电场储能额定功率，h为带宽，N是海上风电场功率采样数，x为额定功率，xi为第i个采样点的功率，K为比例系数；
置信度确定子模块，用于根据所述海上风电场储能额定功率与所述可外送概率的乘积，确定所述海上风电场可外送置信度。
在一个可选实施例中，所述统计子模块包括：
划分单元，用于预先划分置信度的采样时间段；
输送能力确定单元，用于按照置信能力计算公式，确定在所述采样时间段内海上风电场对外输送的能力；所述置信能力计算公式为：
Figure BDA0002807406610000112
其中，Li为第i个时间段海上风电场对外输送的能力，Pi为第i个时间段风电场实际出力水平和外送水平之间的功率差值，Prate为储能系统额定频率，Ei为第i个时间段风电场实际出力和调度水平的能量差值，Emin为储能系统允许充放电能量的下限值，Emax为储能系统允许充放电能量的上限值；
可外送概率确定单元，用于通过预置的外送概率计算公式，计算海上风电场全年的可外送概率；所述置信度计算公式为：
Figure BDA0002807406610000113
式中，n为总采样时间段，PC为海上风电场全年的可外送概率。
分离模块103，用于分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
平抑模块104，用于基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；
在一个可选实施例中，所述平抑模块104包括：
平抑子模块，用于对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值；
期望值确定子模块，用于通过高斯正态分布得到功率函数曲线，并从所述功率函数曲线的幅值确定所述储能系统的功率数学期望值；
容量配置确定子模块，用于基于所述功率数学期望值，结合所述储能系统的采样时间，得到基于平抑海上风电的储能单元的容量配置。
在一个可选实施例中，所述平抑模块104还包括：
检验子模块，用于通过储能装置的平滑功率输出的控制策略验证该储能系统容量配置方法的有效性。
结合模块105，用于基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
在一个可选实施例中，所述结合模块105包括：
计算子模块，用于计算在固定时间区间的海上风电输出功率和储能装置充放电功率；
判断子模块，用于分别将所述海上风电输出功率和储能装置充放电功率与基准值进行比较,判断所述海上风电输出功率是否大于基准值；
若是，则按将大于基准值部分的所述海上风电输出功率存储于储能装置；
若否，则直接输出所述海上风电输出功率，并得出储能装置充放电功率曲线。
分析模块106，用于在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
策略确定模块107，用于根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一实施例所述的云计算平台的安全防护方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一实施例所述的云计算平台的安全方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种海上风电储能配置方法，其特征在于，包括：
以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；
确定海上风电场可外送置信度；
分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；
基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
2.根据权利要求1所述的海上风电储能配置方法，其特征在于，以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量，包括：
获取所述储能系统初期投资成本、运维成本、损失成本、机组发电收益、一次调频收益和二次调频收益，依据预先设定的最优容量评价公式，分别得到一次调频和二次调频的最优配置容量；所述最优容量评价公式为：
一次调频最优容量＝S1+S2-C1-C2-C3
二次调频最优容量＝S1+S2+S3-C1-C2-C3
其中，C1为储能系统初期投资成本，C2为运维成本，C3为损失成本，S1为机组发电收益，S2为一次调频收益，S3为二次调频收益；
获取电量效益、环境综合效益、所述储能系统效益和所述储能系统容量价格，将所述一次调频和二次调频的最优配置容量代入适用于储能系统调峰的储能配置目标函数，得到最优配置容量；所述适用于储能系统调峰的储能配置目标函数为：
F(x)＝max{Q(x)+E(x)+Y(x)-xw}
其中，F(x)为系统最大收益，Q(x)为电量效益，E(x)为环境综合效益，Y(x)为储能系统效益，w为储能系统容量价格，x为最优配置容量。
3.根据权利要求1或2所述的海上风电储能配置方法，其特征在于，确定海上风电场可外送置信度，包括：
统计得到海上风电场全年的可外送概率；
采用非参数核密度约束公式，确定海上风电场储能额定功率；所述非参数核密度约束公式为：
Figure FDA0002807406600000021
其中，f(x)为海上风电场储能额定功率，h为带宽，N是海上风电场功率采样数，x为额定功率，xi为第i个采样点的功率，K为比例系数；
根据所述海上风电场储能额定功率与所述可外送概率的乘积，确定所述海上风电场可外送置信度。
4.根据权利要求3所述的海上风电储能配置方法，其特征在于，统计得到海上风电场全年的可外送概率，包括：
预先划分置信度的采样时间段；
按照置信能力计算公式，确定在所述采样时间段内海上风电场对外输送的能力；所述置信能力计算公式为：
Figure FDA0002807406600000022
其中，Li为第i个时间段海上风电场对外输送的能力，Pi为第i个时间段风电场实际出力水平和外送水平之间的功率差值，Prate为储能系统额定频率，Ei为第i个时间段风电场实际出力和调度水平的能量差值，Emin为储能系统允许充放电能量的下限值，Emax为储能系统允许充放电能量的上限值；
通过预置的外送概率计算公式，计算海上风电场全年的可外送概率；所述置信度计算公式为：
Figure FDA0002807406600000023
式中，n为总采样时间段，PC为海上风电场全年的可外送概率。
5.根据权利要求1所述的海上风电储能配置方法，其特征在于，基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置，包括：
对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值；
通过高斯正态分布得到功率函数曲线，并从所述功率函数曲线的幅值确定所述储能系统的功率数学期望值；
基于所述功率数学期望值，结合所述储能系统的采样时间，得到基于平抑海上风电的储能单元的容量配置。
6.根据权利要求5所述的海上风电储能配置方法，其特征在于，对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得出输出功率平均值之前，还包括：
通过储能装置的平滑功率输出的控制策略验证该储能系统容量配置方法的有效性。
7.根据权利要求1所述的海上风电储能配置方法，其特征在于，基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值，包括：
计算在固定时间区间的海上风电输出功率和储能装置充放电功率；
分别将所述海上风电输出功率和储能装置充放电功率与基准值进行比较,判断所述海上风电输出功率是否大于基准值；
若是，则按将大于基准值部分的所述海上风电输出功率存储于储能装置；
若否，则直接输出所述海上风电输出功率，并得出储能装置充放电功率曲线。
8.一种海上风电储能配置装置，其特征在于，包括：
容量确定模块，用于以储能系统的总效益为依据，确定最优配置容量；
置信度确定模块，用于确定海上风电场可外送置信度；
分离模块，用于分离所述海上风电场输出功率，得到并网分量和平抑区分量，所述平抑区分量包括低频分量和高频分量；
平抑模块，用于基于所述储能系统的平抑互补性，分别对所述低频分量和所述高频分量进行平抑，得到储能单元的容量配置；
结合模块，用于基于所述最优配置容量，结合实际海上风电输出功率和储能工作状态，得到所述储能系统的海上风电输出功率修改值；
分析模块，用于在设定时间区间下，对所述储能系统的储能功率和容量进行分析，得到储能功率分析值和容量分析值；
策略确定模块，用于根据所述可外送置信度水平、所述储能单元的容量配置、所述海上风电输出功率修改值，以及在所述设定时间区间下的储能功率分析值和容量分析值，确定各储能单元的储能配置策略。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-7任一项所述的方法。
CN202011373183.3A 2020-11-30 2020-11-30 海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质 Active CN112398151B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011373183.3A CN112398151B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011373183.3A CN112398151B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112398151A true CN112398151A (zh) 2021-02-23
CN112398151B CN112398151B (zh) 2022-11-08

Family

ID=74605573

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011373183.3A Active CN112398151B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112398151B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113013904A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 一种海上风电储能容量配置的优化方法及装置
CN113669199A (zh) * 2021-09-06 2021-11-19 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 海上漂浮式单风轮风力发电机组的控制方法、系统及装置
CN115163431A (zh) * 2022-08-26 2022-10-11 中国长江三峡集团有限公司 一种海上风电储能设备监控系统及方法
CN117375049A (zh) * 2023-10-13 2024-01-09 华能山东发电有限公司 用于风电场多维考核标准的混合储能优化配置方法和系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003158825A (ja) * 2001-09-04 2003-05-30 Hitachi Ltd 自然エネルギー利用発電装置と電力貯蔵用二次電池とのハイブリッドシステム及びその利用方法
CN103259279A (zh) * 2013-06-09 2013-08-21 国家电网公司 基于风电功率min级分量波动的风电场储能容量优化方法
US20130346139A1 (en) * 2009-10-23 2013-12-26 Alain P. Steven Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets based on a self-tuning energy asset model
US20150188482A1 (en) * 2012-06-13 2015-07-02 S&C Electric Company Power Grid Photo-voltaic Integration using Distributed Energy Storage and Management
CN106487037A (zh) * 2016-11-24 2017-03-08 沈阳工业大学 风储联合系统容量配置方法
CN108110795A (zh) * 2018-01-08 2018-06-01 福州大学 风电场群外送输电容量及储能配置联合优化方法
CN110739711A (zh) * 2019-10-31 2020-01-31 山东大学 考虑风电并网系统负调峰能力的储能设备优化控制方法
CN110768264A (zh) * 2019-11-25 2020-02-07 南通大学 一种提高风电功率调度可靠性的混合储能功率分配方法
CN111064190A (zh) * 2019-12-27 2020-04-24 中国能源建设集团天津电力设计院有限公司 一种基于维纳随机过程的风电场储能系统配置方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003158825A (ja) * 2001-09-04 2003-05-30 Hitachi Ltd 自然エネルギー利用発電装置と電力貯蔵用二次電池とのハイブリッドシステム及びその利用方法
US20130346139A1 (en) * 2009-10-23 2013-12-26 Alain P. Steven Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets based on a self-tuning energy asset model
US20150188482A1 (en) * 2012-06-13 2015-07-02 S&C Electric Company Power Grid Photo-voltaic Integration using Distributed Energy Storage and Management
CN103259279A (zh) * 2013-06-09 2013-08-21 国家电网公司 基于风电功率min级分量波动的风电场储能容量优化方法
CN106487037A (zh) * 2016-11-24 2017-03-08 沈阳工业大学 风储联合系统容量配置方法
CN108110795A (zh) * 2018-01-08 2018-06-01 福州大学 风电场群外送输电容量及储能配置联合优化方法
CN110739711A (zh) * 2019-10-31 2020-01-31 山东大学 考虑风电并网系统负调峰能力的储能设备优化控制方法
CN110768264A (zh) * 2019-11-25 2020-02-07 南通大学 一种提高风电功率调度可靠性的混合储能功率分配方法
CN111064190A (zh) * 2019-12-27 2020-04-24 中国能源建设集团天津电力设计院有限公司 一种基于维纳随机过程的风电场储能系统配置方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
叶瑞丽 等: "基于置信区间估计及储能装置优化配置的风电场可靠出力研究", 《电力自动化设备》 *
郭翀: "风电-储能联合系统储能容量优化研究", 《工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113013904A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 一种海上风电储能容量配置的优化方法及装置
CN113669199A (zh) * 2021-09-06 2021-11-19 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 海上漂浮式单风轮风力发电机组的控制方法、系统及装置
CN115163431A (zh) * 2022-08-26 2022-10-11 中国长江三峡集团有限公司 一种海上风电储能设备监控系统及方法
CN115163431B (zh) * 2022-08-26 2023-06-16 中国长江三峡集团有限公司 一种海上风电储能设备监控系统及方法
CN117375049A (zh) * 2023-10-13 2024-01-09 华能山东发电有限公司 用于风电场多维考核标准的混合储能优化配置方法和系统
CN117375049B (zh) * 2023-10-13 2024-04-09 华能山东发电有限公司 用于风电场多维考核标准的混合储能优化配置方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112398151B (zh) 2022-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112398151B (zh) 海上风电储能配置方法、装置、电子设备及存储介质
Ma et al. Optimal allocation of hybrid energy storage systems for smoothing photovoltaic power fluctuations considering the active power curtailment of photovoltaic
Sedghi et al. Optimal storage planning in active distribution network considering uncertainty of wind power distributed generation
CN103020853B (zh) 一种短期交易计划安全校核的方法
JP5520365B2 (ja) 系統安定化システム、電力供給システム、集中管理装置の制御方法および集中管理装置のプログラム
Katsanevakis et al. A novel voltage stability and quality index demonstrated on a low voltage distribution network with multifunctional energy storage systems
Yuan et al. Benefits of forecasting and energy storage in isolated grids with large wind penetration–the case of Sao Vicente
Barelli et al. Real time power management strategy for hybrid energy storage systems coupled with variable energy sources in power smoothing applications
CN108683209B (zh) 一种分布式电源并网能力评估方法和装置
Yacar et al. Storage allocation and investment optimisation for transmission‐constrained networks considering losses and high renewable penetration
CN102904266A (zh) 一种确立风电场无功补偿容量适网性的方法
CN110414796B (zh) 一种交直流混合配电网网架规划方法、装置及存储介质
WO2011093419A1 (ja) 電力供給方法、コンピュータ読み取り可能な記録媒体および発電システム
CN114626613A (zh) 考虑风光互补的输储联合规划方法
CN106786734A (zh) 电网风电场接入选址方法
Morrissey et al. Optimal energy storage schedules for load leveling and ramp rate control in distribution systems
CN116090868A (zh) 基于数据驱动的分布式光伏接纳能力鲁棒估计方法及系统
CN113013909A (zh) 一种基于平抑牵引的储能容量改进方法
Gharigh et al. Optimal sizing of distributed energy storage in distribution systems
CN114825629B (zh) 一种智能输配电处理方法及系统
CN117910836B (zh) 一种提升大电网灵活性的储能电站规划方法
Jaworsky et al. Effect of storage characteristics on wind intermittency mitigation effectiveness
CN110445128B (zh) 基于灵敏度的地区电网新能源消纳能力实时评估方法
CN116545037B (zh) 一种面向分布式资源集群的轻量化边缘控制方法及装置
Diao et al. Optimal Configuration of Energy Storage System Based on Probabilistic Power Flow and the MILP Optimization

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