CN113852093A - 一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电力系统规划调度和需求侧管理相结合的技术领域，提供了一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法及系统。该方法包括，考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
Description
技术领域
本发明属于电力系统规划调度和需求侧管理相结合的技术领域，尤其涉及一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
电网供需主要依靠发电厂、需求侧管理手段，但工业园区负荷装机容量大，参与电网功率波动也蕴藏较大潜力，尚未有效发掘利用。工业园区负荷能够提升能源资源的综合利用效率，电量成本占整个生产过程总投入的40％以上，“高耗能”问题一直制约着多晶硅产业的发展，参与需求侧响应，符合电网与用户的双重需求。
目前的研究中，工业负荷参与电网优化调度的方式主要可分为两类：一是调整自备电厂的发电计划。许多电解铝厂、钢铁厂、多晶硅厂等工业企业会配备自备电厂，以降低用电成本。从电网侧看，工业负荷及其自备电厂可视为一个等效负荷。二是调整工业负荷的启停。在保证工业用户生产效益不变的前提下充分使工业负荷参与到电网调峰调频等电网调控运行是不变的趋势。总之，对工业园区负荷参与电网供需互动实施的模式、法律地位、具体措施等问题都没有明确的结论，缺乏定量分析模型，难以充分挖掘工业负荷的调控潜力。
发明内容
本发明考虑工业负荷多晶硅需求响应过程中，如何协调多晶硅负荷与储能装置的协调调频问题。针对多晶硅负荷、储能装置的功率响应特性，提出一种基于生产运行状态的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法及系统，能够确保电网在执行分布式电源消纳和需求侧资源管理过程的功率平衡需求，间接提高电力系统的稳定性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法。
一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，包括：
考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；
将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
进一步的，所述储能参与调频的控制模块构建的过程包括：
基于储能装置的荷电状态得出储能装置自适应下垂控制，将logistic曲线经过对称平移变换得到自适应控制策略的充放电曲线，得出储能参与调频的控制模块。
进一步的，所述多晶硅负荷控制模块构建的过程包括：
根据多晶硅负荷生产运行过程中的能量转换关系确定调节容量与单相电压调节范围，基于调节容量与单相电压调节范围得出多晶硅负荷控制模块。
进一步的，所述储能装置与多晶硅负荷的功率特性模型包括储能装置功率特性模型和多晶硅负荷功率特性模型。
进一步的，所述储能装置功率特性模型构建的过程为：以电池充放电效率最大化为目标，考虑电池的初始荷电水平、电池的额定容量以及电池充放电效率，获得储能装置功率特性模型。
进一步的，所述多晶硅负荷功率特性模型构建的过程为：考虑多晶硅负荷单相电压和多晶硅棒单相电阻对多晶硅负荷交流总功率的影响，构建多晶硅负荷功率特性模型。
进一步的，所述多晶硅负荷生产运行过程中的能量转换关系为：用来加热反应气体的热量、维持吸热反应和由于热辐射而通过还原炉底盘和炉璧散失的热量之和。
本发明的第二个方面提供一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频系统。
一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频系统，包括：
模型构建模块，其被配置为：考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；
容量调节模块，其被配置为：将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出的储能与多晶硅负荷聚合控制模型，在对储能调控过程中，将储能装置的实时运行数据和多晶硅负荷的实时运行数据考虑在内，结合多种约束条件，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量；实现了多晶硅负荷与储能装置的联合调频策略，确保了电网在执行分布式电源消纳和需求侧资源管理过程的功率平衡需求，间接提高了电力系统的稳定性。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法的原理图；
图2是储能系统参与电网一次调频图；
图3是下垂控制原理框图；
图4是电池的SOC模型图；
图5是自适应下垂控制策略图；
图6是储能参与调频的控制模块图；
图7是多晶硅负荷的功率控制单元电路图；
图8是拼波电压的波形图；
图9是多晶硅负荷控制模型图；
图10是储能与多晶硅负荷聚合控制模型图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器和系统，并通过终端和服务器的交互实现。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务器、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。本实施例中，该方法包括以下步骤：
S101：考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；
S102：将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
具体的本实施例包括储能系统和多晶硅负荷：
1、储能系统：
储能系统一次调频原理，如图2所示：
当电网中出现功率扰动时，系统频率将会产生偏移：当发电机供电大于负荷需求而引起频率上升时，储能系统充电；当发电机供电小于负荷需求而引起频率下降时，储能系统放电。设定储能系统充电功率为正，放电功率为负。
当负荷突然增大时，负荷曲线则由L1(Δf)移到L2(Δf)，此时传统电源也将增加出力减小不平衡功率，系统频率偏差由0下降到Δf1，系统由稳定运行点a移至b点，此时储能电池利用下垂控制参与电网一次调频，放电Pb，系统运行点由b点移至c点，此时频率偏差回到Δf2，减小系统频率偏差。
a.储能系统的下垂控制
储能系统的下垂控制方法通常被用作系统调频控制中，通过下垂特性响应系统频率偏差，提高瞬时频率响应特性。图3中，外环控制器包含下垂控制和功率控制。储能逆变器通过控制d轴电流分量快速响应外环的频率偏差，调节储能系统的有功功率参考值。
b.储能系统荷电状态模型
储能电池荷电状态SOC(state of charge，SOC)是指在一定放电倍率下，电池剩余电量与额定电量之比，如式(1)所示：
其中，SOC为电池的荷电状态，SOC0为电池的初始荷电水平，QN为电池的额定容量，Pb为充放电功率，η为电池充放电效率。电池的SOC模型如图4所示：
c.自适应控制策略
针对不同电网的特点可以选择不同的下垂控制策略，混合型控制方法能够有效的结合储能电池的调频效果与SOC状态的维持。因此，本实施例基于混合型控制策略得到自适应控制策略：根据储能电池SOC状态确定电池的出力，即当电网扰动导致频率下降，储能SOC相对充足(SOC>0.55)时，储能电池以最大的下垂系数放电，优先保证调频效果，当电池容量相对紧张时，则以变下垂控制放电，优先维持电池的SOC状态；同理当电网扰动导致频率上升，储能SOC相对紧张(SOC<0.45)时，储能电池以最大的下垂系数充电，优先保证调频效果，当电池容量相对充足时，则以变下垂控制充电，优先维持电池的SOC状态；当SOC超过规定范围时，停止充放电，自适应下垂控制如图5。
本实施例的自适应控制策略利用logistic曲线(S型曲线)进行拟合，logistic曲线与混合型充放电曲线变化趋势类似，均为起初阶段数量小，呈指数增长且增长速度变大，然后随着开始变得饱和，增加变缓，最后，稳定到某一值时停止增长。其函数表达式如式(2)所示：
式中，K0为初始值；Kmax为终值，n用来衡量曲线变化快慢。
将logistic曲线经过一定的对称平移变换即可得到自适应控制策略的充放电曲线，其表达式如下：
当SOC∈(0,SOCmin)时
当SOC∈(SOCmin,SOCmax)时
当SOC∈(SOCmax,1)时：
根据以上分析，可以得到储能参与调频的控制模块如图6所示。
2、多晶硅负荷：
a.多晶硅负荷功率特性模型
对多晶硅负荷，负荷功率满足以下电学关系：
式中，PPCS为多晶硅负荷交流总功率，Uval为多晶硅负荷单相电压，RPCS为多晶硅棒单相电阻。
一个多晶硅棒在Δt时间内的生产过程能量转换关系式如下：
式中，ΔQout1表示用来加热反应气体的热量，由气体比热容公式可得v1·Δt·s1·ρg·c·(Tx-Tg)，其中，v1、s1、ρg、c、Tg分别为进气速率、进气口面积、混合气体密度、混合气体比热容、进气温度，均为常量；Tx为硅棒表面温度，ΔQout2和ΔQout3分别表示维持吸热反应和由于热辐射而通过还原炉底盘和炉璧散失的热量；
对应于(ΔQout2+ΔQout3)，其中，η、K、L、Tout分别为反应吸热占比、硅棒与混合气体总传热系数、硅棒总长度、底盘及炉璧表面等效温度，均为常数；r为多晶硅硅棒半径，短时间内可视r为常量。
对于硅棒表面温度Tx，其控制范围为：
当1000℃≤Tx≤1100℃时，可以保障生产，在Tx＝TxN＝1080℃时为最适温度；在参与调节时，多晶硅负荷一般参与向下调节功率，则有
对于冷却水一般调节其流速，设冷却水流速调节率为α，则有：
αmin≤α≤αmax (10)
其中，αmin＝90％，αmax＝100％。额定运行时，α＝100％；
由式(6)、(7)可得：
由式(8)、(11)，可确定多晶硅负荷功率的调节范围为：
多晶硅负荷单相电压Uval的调节范围为：
b.多晶硅负荷拼波控制原理
拼波技术现在已广泛成熟应用于多晶硅工业生产中，图7为多晶硅负荷的功率控制单元电路图。
如图7所示功率控制单元的正反并联晶闸管(Silicon Controlled Rectifier,SCR)有4组，VT1和VT2、VT3和VT4、VT5和VT6、VT7和VT8，任何时候只有一组晶闸管导通给硅棒供电，改变导通线路状态即可改变硅棒两端瞬时电压。将两个具有同角频率和相位的不同幅值的缺块电压拼接成一个新的接近于正弦波形的电压，以达到所要求的输出电压，这就是工业上采用拼波技术。拼波电压的波形如图8所示。
如图8所示，0～t1时刻，某一组正反并联晶闸管导通，拼波电压取U1，t1到T/2时刻，另外一组晶闸管导通，拼波电压取U2，以此类推，形成硅棒两端电压。在t1时刻，电压有个阶跃，此阶跃幅度很小，相对于缺块电压波形，拼波电压可以大大降低谐波和电压对硅棒冲击。
输出电压有效值Uval可由拼波电压U1、U2计算得到：
上式化简可得：
拼波电压一般有5个等级：0、380、600、800、1500V。由(16)式可以看出，改变拼波时刻t1或拼波电压U1、U2即可实现无级调压，进而对多晶硅负荷的功率进行调节，拼波技术使还原炉的生产功因数明显高于传统移相方式。
c.多晶硅负荷控制原理
基于式(16)可知调节拼波时刻既能实现无级调压，因此当电网出现频率波动时以一定的比例调节拼波时刻，从而调节输出电压有效值，以实现功率调节，其控制模型如图9。所以总的控制模型如10所示。
以下将提出一种基于电压约束的多晶硅负荷与储能系统聚合调频方法，基于负荷的输出电压确定每个负荷的下垂系数，获得每个调频单元的调节容量。基于储能装置、多晶硅负荷求解每个调频单元的生产运行约束。基于现场运行数据求解储能装置获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，得出负荷的下垂系数。上述聚合方法的具体步骤如下：
步骤1：采集储能装置、多晶硅负荷实时运行数据，构建储能装置与多晶硅负荷的功率特性模型(1)、(6)；
步骤2：基于储能装置的荷电状态得出储能装置自适应下垂控制如图4，将logistic曲线经过一定的对称平移变换得到自适应控制策略的充放电曲线，得出储能参与调频的控制模块如图5；
步骤3：基于式(7)多晶硅负荷能量转换关系分析多晶硅负荷的可调节特性，然后根据负荷生产运行过程中的能量转换过程确定调节容量与单相电压调节范围，如式(12)-(14)，得出多晶硅负荷参与调频的控制模块如图8；
步骤4：基于储能装置控制模块与多晶硅负荷控制模块，运行单机等效模型，得出储能与多晶硅负荷聚合控制模型如图10。
本实施例属于电力系统规划调度和需求侧管理相结合的技术领域，能够精确指导储能装置、电多晶硅负荷参与需求响应的精确调控任务分配方案，根据负荷实时运行情况的电气量约束和非电气量约束，求解每个调频单元的下垂系数，基于实时运行状态确定各负荷的下垂系数。
实施例二
本实施例提供了一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频系统。
一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频系统，包括：
模型构建模块，其被配置为：考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；
容量调节模块，其被配置为：将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
此处需要说明的是，上述模型构建模块和容量调节模块对应于实施例一中的步骤S101至S102，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，包括：
考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；
将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
2.根据权利要求1所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，所述储能参与调频的控制模块构建的过程包括：
基于储能装置的荷电状态得出储能装置自适应下垂控制，将logistic曲线经过对称平移变换得到自适应控制策略的充放电曲线，得出储能参与调频的控制模块。
3.根据权利要求1所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，所述多晶硅负荷控制模块构建的过程包括：
根据多晶硅负荷生产运行过程中的能量转换关系确定调节容量与单相电压调节范围，基于调节容量与单相电压调节范围得出多晶硅负荷控制模块。
4.根据权利要求2所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，所述储能装置与多晶硅负荷的功率特性模型包括储能装置功率特性模型和多晶硅负荷功率特性模型。
5.根据权利要求4所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，所述储能装置功率特性模型构建的过程为：以电池充放电效率最大化为目标，考虑电池的初始荷电水平、电池的额定容量以及电池充放电效率，获得储能装置功率特性模型。
6.根据权利要求4所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，所述多晶硅负荷功率特性模型构建的过程为：考虑多晶硅负荷单相电压和多晶硅棒单相电阻对多晶硅负荷交流总功率的影响，构建多晶硅负荷功率特性模型。
7.根据权利要求3所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法，其特征在于，所述多晶硅负荷生产运行过程中的能量转换关系为：用来加热反应气体的热量、维持吸热反应和由于热辐射而通过还原炉底盘和炉璧散失的热量之和。
8.一种储能装置与多晶硅负荷聚合调频系统，其特征在于，包括：
模型构建模块，其被配置为：考虑储能参与调频的控制模块、多晶硅负荷控制模块和运行单机等效模型构建储能与多晶硅负荷聚合控制模型；
容量调节模块，其被配置为：将储能装置的实时运行数据、多晶硅负荷的实时运行数据输入储能与多晶硅负荷聚合控制模型，考虑储能装置、多晶硅负荷得到的每个调频单元的生产运行约束，获取不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，基于不同下垂系数下储能装置的荷电状态和多晶硅负荷的输出电压，获得每个调频单元的调节容量。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的储能装置与多晶硅负荷聚合调频方法中的步骤。
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