CN112418566A - 一种混合储能系统集群响应调频市场方法 - Google Patents

一种混合储能系统集群响应调频市场方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种混合储能系统集群响应调频市场方法。本发明针对电力现货市场环境下的调频辅助服务市场，提出一种混合储能系统集群参与调频市场申报、响应调频调度指令的方法。本发明将混合储能系统形成集群、统一进行调频市场申报的过程描述为混合整数规划问题，考虑到调频指令具有不确定性而储能容量有限，因此通过全部时段调频指令要求充电、全部时段调频指令要求放电两种极端场景对申报方案进行约束保证了申报方案的可执行性。并对每个储能进行线性建模以减少模型中的整数变量。通过求解该混合整数规划问题从而确定集群的申报方案、次日的运行策略与调频指令的分解方式，解决了储能系统难以参与调频市场的问题。

Description

一种混合储能系统集群响应调频市场方法
技术领域
本发明属于储能调频技术领域，特别涉及一种混合储能系统集群响应调频市场方法。
背景技术
一方面，随着电力行业市场化改革，电网运营者渐渐将不再直接拥有大部分的电力频率调节设备的控制权，而需要通过以市场化的方式获取，即调频市场。另一方面,储能技术的快速发展使其在电力系统中得到了日益广泛的应用；储能作为可以灵活配置的新型电源,具备有功功率双向调节、响应速度快、调节精度高的特性,在现有研究和工程实践中已被应用于减小可再生能源出力。
CN209046262U公开一种联合储能调频系统，包含发电机组、控制单元以及储能设备，可以根据不同情况选择不同的储能单元完成调频出力，从而在保证发电机组调频性能的同时降低度电成本。
但是该专利侧重点在于如何联合发电机与储能系统，没有结合调频市场这一外部环境进行讨论。
CN109888804A公开了一种基于新能源渗透比例的电池储能调频定价方法，该方法通过调节电池储能调频定价的方式，在当新能源在电力系统中高比例渗透时提高电池储能参与调频的积极性。
但是该专利专注于如何激励储能系统参与调频，没有解决储能系统如何参与到调频市场这一问题。
发明内容
本发明公开了一种混合储能系统集群响应调频市场方法，旨在于针对电力现货市场环境下的调频辅助服务市场，提供一种混合储能系统集群参与调频市场申报、响应调频调度指令的方法；解决了储能系统难以参与调频市场的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种混合储能系统集群响应调频市场方法，其具体步骤如下：
S1：调频市场预出清发生在运行日前一天，市场针对运行日的调频资源进行交易，称为运行日的调频市场预出清；参与调频市场预出清后，运行日全天中中标的时段都需要按照调度指令进行充放电，因此将每一天作为一个调度周期；调用算法当天的响应调频市场方法由前一天的算法形成，参与次日的调频市场预出清，则需要获取储能设备的配置参数，预测储能设备参与调频市场的初始荷电状态（SOC）；
S2：获取次日调频辅助服务市场的调频容量补偿价格曲线预测值、调频里程出清价格曲线预测值、每个时段的总调频里程系数预测值；
S3：对每个储能设备进行建模；建模时考虑储能充放功率约束、荷电状态约束，采用线性的建模方法去除储能模型中的整数变量；并将每个储能设备进行线性建模以去除储能模型中的整数变量；
每个储能设备同时考虑每个中标时段调频指令全部要求充电或者全部要求放电两种极端场景下的调频调度指令，在上述两种场景下对每次从非调频市场中标时段过渡到调频市场中标时段的起始SOC进行约束并使其相等，即在中标时段，两种场景下的储能SOC变量的转移方程为：
Figure 639645DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 87944DEST_PATH_IMAGE002
与
Figure 274206DEST_PATH_IMAGE003
分别为两种最劣场景下的t时段的储能SOC变量；
Figure 200573DEST_PATH_IMAGE004
为非负变量，代表t时段的中标容量；
Figure 405158DEST_PATH_IMAGE005
为储能设备的充电效率；
Figure 493200DEST_PATH_IMAGE006
为储能设备的放电效率；C为储能设备的额定容量；
Figure 291392DEST_PATH_IMAGE007
表示划分的每个时段的区间长度，t指时段；
在非中标时段，两种场景下的储能SOC变量的转移方程为：
Figure 631238DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 565695DEST_PATH_IMAGE010
与
Figure 90218DEST_PATH_IMAGE011
为中标时段全充电场景下的储能设备的t时段充电功率与放电功率；
Figure 736225DEST_PATH_IMAGE012
与
Figure 4395DEST_PATH_IMAGE013
为中标时段全放电场景下的储能设备的t时段充电功率与放电功率；
Figure 793360DEST_PATH_IMAGE007
表示划分的每个时段的区间长度，c指充电功率，t指时段，d指放电功率；
考虑到需要对每次从非调频市场中标时段过渡到调频市场中标时段的起始SOC进行约束并使其相等，需要添加如下约束：
Figure 364149DEST_PATH_IMAGE014
其中，I t 为表征t时段是否有调频市场中标容量的0-1变量，仅当其为1时该时段调频市场中标容量不为零；I t-1 表示t-1时段是否有调频市场中标容量的0-1变量； M代表足够大的整数，且M>3；
在此基础上针对调频调度指令的不确定性设计相应的裕度作为约束，将储能设备参与调频市场的申报问题描述为混合整数规划问题；
所述相应的裕度：中标时段中，调频指令曲线在申报的调频容量区间内全部取值为最大充电指令或者最大放电指令。
S4：求解S3形成的规划问题，形成储能集群关于次日调频市场的申报方案与每个储能设备次日需要控制的SOC值的时间节点及其对应的SOC值。根据每个储能设备在每个时段对于调频容量申报值的贡献，计算储能设备k在t时段的调频调度指令分摊系数
Figure 136933DEST_PATH_IMAGE015
，储能设备k在t时段的调频调度指令分摊系数
Figure 677636DEST_PATH_IMAGE016
根据下式计算：
Figure 711320DEST_PATH_IMAGE017
其中
Figure 577645DEST_PATH_IMAGE016
为第k个设备在t时段的调频调度指令分摊系数；N表示储能集群中储能设备的总数；
Figure 572146DEST_PATH_IMAGE018
为非负变量，代表第k个设备于第t时段的中标容量；
Figure 791906DEST_PATH_IMAGE019
代表第n个设备在第t时段的中标容量，n是指索引序号。
S5：实际运行时，在调频市场中标时段，根据储能集群接收到的调频调度指令，每台储能设备按其日前计算的调频调度指令分摊系数调节自身出力；其具体充放功率由下式计算：
Figure 555462DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 592688DEST_PATH_IMAGE021
为t时段内的调频调度指令功率（大于0为充电，小于0为放电）；P k，t 表示储能设备k在t时段的充放功率。
在非中标时段，储能设备需要通过充电放电使得自身的SOC满足日前计算的约束。
所述的混合储能系统集群响应调频市场方法，其中，所述配置参数包括额定容量、最大充电功率、最大放电功率、初始SOC、调控结束时的SOC范围、自放电率、充电效率和放电效率。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：本发明针对储能系统的出力受电池容量约束，调频市场中标时段下发的调频指令具有不确定性这两个事实之间的矛盾，设计了考虑经济性的响应调频市场方法，形成的方案能保证储能系统能够跟踪运行日下发的调频指令，解决了储能系统难以参与调频市场的问题。
附图说明
图1 是混合储能系统集群响应调频市场方法流程框图。
图2 是调频市场价格。
图3 是调频系数。
图4 是各储能设备各时段的申报调节容量。
图5 是各储能设备各时段的分摊系数。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。
如图1所示，本发明公开了一种混合储能系统集群响应调频市场方法，其包括以下具体步骤：
S1：调频市场预出清发生在运行日前一天，市场针对运行日的调频资源进行交易，称为运行日的调频市场预出清；参与调频市场预出清后，运行日全天中中标的时段都需要按照调度指令进行充放电，因此将每一天作为一个调度周期。调用算法当天的响应调频市场方法由前一天的算法形成，参与次日的调频市场预出清，则需要获取储能设备的配置参数，预测储能设备参与调频市场的初始荷电状态（SOC）；
为充分解释该方法步骤，假设有如下几台储能设备（假设充放电效率为100%）：
Figure 808906DEST_PATH_IMAGE022
获取到的初始SOC预测值如下：
储能名称 初始SOC预测值
ESS1 0.7
ESS2 0.8
ESS3 0.6
S2：获取次日调频辅助服务市场的调频容量补偿价格曲线预测值、调频里程出清价格曲线预测值、每个时段的总调频里程系数预测值；
为充分解释该方法步骤，假设调频容量补偿价格曲线预测值与调频里程出清价格曲线预测值如附图2、附图3所示。
S3：对每个储能设备进行建模；在此基础上针对调频调度指令的不确定性设计相应的裕度作为约束，将储能设备参与调频市场的申报问题描述为混合整数规划问题；
对于中标时段的建模如下：
Figure 848669DEST_PATH_IMAGE023
（式1）
其中
Figure 466732DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 674859DEST_PATH_IMAGE025
分别为两种最劣场景（全充电与全放电）下的t时段的储能SOC变量；
Figure 253739DEST_PATH_IMAGE026
为非负变量，代表t时段的中标容量；
Figure 939935DEST_PATH_IMAGE027
为储能设备的充电效率；
Figure 678084DEST_PATH_IMAGE028
为储能设备的放电效率；C为储能设备的额定容量；
Figure 57113DEST_PATH_IMAGE029
表示划分的每个时段的区间长度，t指时段。
在非中标时段，两种场景下的储能SOC变量的转移方程为：
Figure 638136DEST_PATH_IMAGE030
（式2）
其中
Figure 128023DEST_PATH_IMAGE031
与
Figure 455099DEST_PATH_IMAGE032
为中标时段全充电场景下的储能t时段充电功率与放电功率；
Figure 880396DEST_PATH_IMAGE033
与
Figure 558502DEST_PATH_IMAGE034
为中标时段全放电场景下的储能t时段充电功率与放电功率；
Figure 117659DEST_PATH_IMAGE029
表示划分的每个时段的区间长度，c指充电功率，t指时段，d指放电功率。
所述charge代表全部是充电指令的场景，discharge代表全部是放电指令的场景。
考虑到需要对每次从非调频市场中标时段过渡到调频市场中标时段的起始SOC进行约束并使其相等，需要添加如下约束：
Figure 190919DEST_PATH_IMAGE035
（式3）
其中I t 为表征t时段是否有调频市场中标容量的0-1变量，仅当其为1时该时段调频市场中标容量不为零；I t-1 表示t-1时段是否有调频市场中标容量的0-1变量； M代表足够大的整数，且M>3。
该混合整数规划问题（最大值问题）的目标函数f为：
Figure 646171DEST_PATH_IMAGE036
（式4）
其中
Figure 811574DEST_PATH_IMAGE037
为t时段的调频容量价格；
Figure 643263DEST_PATH_IMAGE038
为t时段的调频里程价格；K t 为t时段的调频里程系数；
Figure 85877DEST_PATH_IMAGE039
为t时段的中标容量；T为总时段数；Obj指的的是目标函数；T-1表示T-1个时段，在公式中也即是求和0到T-1共T个时段，代表的是一个索引上限。
上述的混合整数规划问题是求目标函数f的最大值。
所述配置参数为额定容量、最大充电功率、最大放电功率、初始SOC、调控结束时的SOC范围、自放电率、充电效率、放电效率。
将每个储能设备进行线性建模以去除储能模型中的整数变量，改变原目标函数，新增约束：
Figure 977610DEST_PATH_IMAGE040
（式5）
其中
Figure 630308DEST_PATH_IMAGE041
为辅助变量，取绝对值足够小的负数；z1至z2为辅助变量。
S4：求解S3形成的规划问题，形成储能集群关于次日调频市场的申报方案与每个储能设备次日需要控制的SOC值的时间节点及其对应的SOC值；根据每个储能设备在每个时段对于调频容量申报值的贡献，计算储能设备k在t时段的调频调度指令分摊系数
Figure 390322DEST_PATH_IMAGE042
，储能设备k在t时段的调频调度指令分摊系数
Figure 546497DEST_PATH_IMAGE042
根据下式计算：
Figure 609131DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 483546DEST_PATH_IMAGE042
为第k个设备在t时段的调频调度指令分摊系数；N表示储能集群中储能设备的总数；
Figure 797984DEST_PATH_IMAGE044
为非负变量，代表第k个设备于第t时段的中标容量；
Figure 74245DEST_PATH_IMAGE045
代表第n个设备在第t时段的中标容量，n是指索引序号。
为充分解释该方法步骤，储能设备k在t时段的申报调频容量与调频调度指令分摊系数
Figure 307780DEST_PATH_IMAGE042
分别为附图4、附图5所示。
S5：实际运行时，在调频市场中标时段，根据储能集群接收到的调频调度指令，每台储能设备按其日前计算的调频调度指令分摊系数调节自身出力。其具体充放功率由下式计算：
Figure 669491DEST_PATH_IMAGE046
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为t时段内的调频调度指令功率（大于0为充电，小于0为放电）；P k，t 表示储能设备k在t时段的充放功率。
在非中标时段，储能设备需要通过充电放电使得自身的SOC满足日前计算的约束。
本发明针对储能系统的出力受电池容量约束，调频市场中标时段下发的调频指令具有不确定性这两个事实之间的矛盾，设计了考虑经济性的响应调频市场方法，形成的方案能保证储能系统能够跟踪运行日下发的调频指令，解决了储能系统难以参与调频市场的问题。
以上是本发明的优选实施方式而已，不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，不付出创造性劳动对本发明技术方案的修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种混合储能系统集群响应调频市场方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1：调频市场预出清发生在运行日前一天，市场针对运行日的调频资源进行交易，称为运行日的调频市场预出清；参与调频市场预出清后，运行日全天中中标的时段都需要按照调度指令进行充放电，因此将每一天作为一个调度周期；调用算法当天的响应调频市场方法由前一天的算法形成，参与次日的调频市场预出清，则需要获取储能设备的配置参数，预测储能设备参与调频市场的初始SOC；
S2：获取次日调频辅助服务市场的调频容量补偿价格曲线预测值、调频里程出清价格曲线预测值、每个时段的总调频里程系数预测值；
S3：对每个储能设备进行建模，然后在此基础上针对调频调度指令的不确定性设计相应的裕度作为约束，将储能设备参与调频市场的申报问题描述为混合整数规划问题；
S4：求解S3形成的混合整数规划问题，形成储能集群关于次日调频市场的申报方案与每个储能设备次日需要控制的SOC值的时间节点及其对应的SOC值；根据每个储能设备在每个时段对于调频容量申报值的贡献，计算储能设备k在t时段的调频调度指令分摊系数
Figure 813427DEST_PATH_IMAGE001
；
S5：实际运行时，在调频市场中标时段，根据储能集群接收到的调频调度指令，每台储能设备按其日前计算的调频调度指令分摊系数调节自身出力；在非中标时段，储能设备需要通过充电放电使得自身的SOC满足日前计算的约束。
2.根据权利要求1所述的混合储能系统集群响应调频市场方法，其特征在于：在S3中考虑对储能充放功率约束、荷电状态约束，采用线性的建模方法去除储能模型中的整数变量；将每个储能设备进行线性建模以去除储能模型中的整数变量。
3.根据权利要求1所述的混合储能系统集群响应调频市场方法，其特征在于：在S3中，每个储能设备同时考虑每个中标时段调频指令全部要求充电或者全部要求放电两种极端场景下的调频调度指令，在上述两种场景下对每次从非调频市场中标时段过渡到调频市场中标时段的起始SOC进行约束并使其相等，即在中标时段，两种场景下的储能SOC变量的转移方程为：
Figure 137092DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 713567DEST_PATH_IMAGE003
与
Figure 843197DEST_PATH_IMAGE004
分别为两种最劣场景下的t时段的储能SOC变量；
Figure 313362DEST_PATH_IMAGE005
为非负变量，代表t时段的中标容量；
Figure 932562DEST_PATH_IMAGE006
为储能设备的充电效率；
Figure 606120DEST_PATH_IMAGE007
为储能设备的放电效率；C为储能设备的额定容量；
Figure 539441DEST_PATH_IMAGE008
表示划分的每个时段的区间长度；
在非中标时段，两种场景下的储能SOC变量的转移方程为：
Figure 739478DEST_PATH_IMAGE010
其中
Figure 155678DEST_PATH_IMAGE011
与
Figure 644428DEST_PATH_IMAGE012
为中标时段全充电场景下的储能设备的t时段充电功率与放电功率；
Figure 912598DEST_PATH_IMAGE013
与
Figure 108087DEST_PATH_IMAGE014
为中标时段全放电场景下的储能设备的t时段充电功率与放电功率；
Figure 272353DEST_PATH_IMAGE008
表示划分的每个时段的区间长度，c指充电功率，t指时段，d指放电功率；
考虑到需要对每次从非调频市场中标时段过渡到调频市场中标时段的起始SOC进行约束并使其相等，需要添加如下约束：
Figure 310716DEST_PATH_IMAGE015
其中I t 为表征t时段是否有调频市场中标容量的0-1变量，当其为1时该时段调频市场中标容量不为零；
Figure 320260DEST_PATH_IMAGE016
表示t-1时段是否有调频市场中标容量的0-1变量； M代表足够大的整数，且M>3。
4.根据权利要求1所述的混合储能系统集群响应调频市场方法，其特征在于：S4中，储能设备k在t时段的调频调度指令分摊系数
Figure 885102DEST_PATH_IMAGE017
根据下式计算：
Figure 954690DEST_PATH_IMAGE018
其中
Figure 480349DEST_PATH_IMAGE019
为第k个设备在t时段的调频调度指令分摊系数；N表示储能集群中储能设备的总数；
Figure 965688DEST_PATH_IMAGE020
为非负变量，代表第k个设备于第t时段的中标容量；
Figure 198086DEST_PATH_IMAGE021
代表第n个设备在第t时段的中标容量，n是指索引序号。
5.根据权利要求1所述的混合储能系统集群响应调频市场方法，其特征在于：S5中，每台储能设备按其日前计算的调频调度指令分摊系数调节自身出力，其具体充放功率由下式计算：
Figure 766471DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 451530DEST_PATH_IMAGE023
为t时段内的调频调度指令功率，P k，t 表示储能设备k在t时段的充放功率，
Figure 756872DEST_PATH_IMAGE024
大于0为充电，小于0为放电。
6.根据权利要求1所述的混合储能系统集群响应调频市场方法，其特征在于：所述配置参数包括额定容量、最大充电功率、最大放电功率、初始SOC、调控结束时的SOC范围、自放电率、充电效率和放电效率。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107248749A (zh) * 2017-05-09 2017-10-13 广东电网有限责任公司电力科学研究院 风储联合调频的运营模式及多市场投标与控制方法及系统
CN109830975A (zh) * 2019-01-17 2019-05-31 国网江苏电力设计咨询有限公司 储能电池多功能运行优化方法、系统和存储介质
CN110086180A (zh) * 2019-04-30 2019-08-02 北京华电天仁电力控制技术有限公司 一种基于深充浅放原则的储能调频均衡控制方法
CN110210709A (zh) * 2019-04-30 2019-09-06 太原理工大学 一种计及储能电站寿命衰减及容量均衡竞价的调频指令调度方法
CN110264088A (zh) * 2019-06-24 2019-09-20 南方电网科学研究院有限责任公司 一种园区综合能源分配方法及计算机装置
CN111832824A (zh) * 2020-07-14 2020-10-27 国网电力科学研究院有限公司 电力调频市场交易出清及结算方法、装置及系统
CN112001528A (zh) * 2020-07-30 2020-11-27 中国电力科学研究院有限公司 一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107248749A (zh) * 2017-05-09 2017-10-13 广东电网有限责任公司电力科学研究院 风储联合调频的运营模式及多市场投标与控制方法及系统
CN109830975A (zh) * 2019-01-17 2019-05-31 国网江苏电力设计咨询有限公司 储能电池多功能运行优化方法、系统和存储介质
CN110086180A (zh) * 2019-04-30 2019-08-02 北京华电天仁电力控制技术有限公司 一种基于深充浅放原则的储能调频均衡控制方法
CN110210709A (zh) * 2019-04-30 2019-09-06 太原理工大学 一种计及储能电站寿命衰减及容量均衡竞价的调频指令调度方法
CN110264088A (zh) * 2019-06-24 2019-09-20 南方电网科学研究院有限责任公司 一种园区综合能源分配方法及计算机装置
CN111832824A (zh) * 2020-07-14 2020-10-27 国网电力科学研究院有限公司 电力调频市场交易出清及结算方法、装置及系统
CN112001528A (zh) * 2020-07-30 2020-11-27 中国电力科学研究院有限公司 一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统

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