CN114123278A - 一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法及系统,其特征在于,包括:获取当日风电场的新能源场站预测功率和截至k时刻的新能源场站实际功率;根据获取的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围;若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电;若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电,并重新获取新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正,本发明可以广泛应用于电化学储能领域中。

Description

一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法及系统
技术领域
本发明涉及电化学储能领域,特别是关于一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法及系统。
背景技术
为便于规划、优化区域系统供需平衡,目前,风电场须将次日的风电功率预测数据上报调度机构,上报数据时间分辨率为15分钟,且中国的不同地区已出台不同考核细则,若新能源场站预测出力与实际出力的偏差未达到要求,则场站需缴纳罚款。但是,由于风电出力具有间歇性和波动性的特点,预测功率很难达到高准确率。
目前,大多风电场已配备电化学储能装置,储能功率为5%~30%的风电场核准功率,储能时长1~4小时不等。储能装置的接入,可增强新能源场站整场的并网友好性,为电网提供更好地暂态支撑和调峰支持。
因此,需要一种能够通过电化学储能合理的充、放电来补偿风电场预测出力和实际出力偏差的方法。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法及系统,能够通过电化学储能合理的充、放电来补偿风电场预测出力和实际出力偏差。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:第一方面,提供一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,包括:
获取当日风电场的新能源场站预测功率和截至k时刻的新能源场站实际功率;
根据获取的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围;
若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电;
若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电,并重新获取新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正。
进一步地,所述k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围计算的目标函数为:
Figure BDA0003369332160000011
其中,Pai为i时刻新能源场站实际功率;Pfi为i时刻新能源场站预测功率;Δp为新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间的预测偏差值;n为该日考核预测点数;Accday_ahead为次日预测准确率;cap为新能源场站考核日最大开机容量。
进一步地,所述若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电,包括:
若电化学储能的荷电状态小于预先设定的电化学储能合理荷电状态保持值,则电化学储能充电,充电功率Pck+1_A为:
Pck+1_A=min(Prated,Plimited)
其中,Prated为电化学储能的额定功率;Plimited为风电场限电功率;
若电化学储能的荷电状态不小于预先设定的电化学储能合理荷电状态保持值,则电化学储能不动作。
进一步地,所述若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电,并重新获取风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正,包括:
①若计算得到一个正实数解gk,则进入步骤②;若计算得到一个负实数解,则进入步骤⑥;若计算得到三个实数解gk、mk和nk,则进入步骤③;
②若预测偏差值的绝对值不在[0,gk]区间内,且新能源场站预测功率大于新能源场站实际功率,则进入步骤④;若预测偏差值的绝对值不在[0,gk]区间内,且新能源场站预测功率小于新能源场站实际功率,则进入步骤⑤;若预测偏差值的绝对值在[0,gk]区间内,则进入步骤⑥;
③若预测偏差值的绝对值不在[mk,nk]区间内,且新能源场站预测功率大于新能源场站实际功率,则进入步骤④;若预测偏差值的绝对值不在[mk,nk]区间内,且新能源场站预测功率小于新能源场站实际功率,则进入步骤⑤;若预测偏差值的绝对值在[mk,nk]区间内则进入步骤⑥;
④若电化学储能的荷电状态大于预先设定的电化学储能放电截止荷电状态,则电化学储能放电,对风电场预测偏差进行修正;若电化学储能的荷电状态不大于预先设定的电化学储能放电截止荷电状态,则进入步骤⑥;
⑤若电化学储能的荷电状态小于预先设定的电化学储能充电截止荷电状态,则电化学储能充电,对风电场预测偏差进行修正;若电化学储能的荷电状态不小于预先设定的电化学储能充电截止荷电状态,则进入步骤⑥;
⑥电化学储能不动作,重新获取风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正。
进一步地,所述步骤④中:
若电化学储能的额定功率Prated<|Pfk+1-Pak+1-gk|或Prated<|Pfk+1-Pak+1-nk|,则进入步骤⑥,其中,Pfk+1为k+1时刻新能源场站预测功率,Pak+1为k+1时刻新能源场站实际功率;
若电化学储能的额定功率Prated≥|Pfk+1-Pak+1-gk|或Prated≥|Pfk+1-Pak+1-nk|,则电化学储能按照最小值放电。
进一步地,所述步骤⑤中:
若电化学储能的额定功率Prated<|Pak+1-Pfk+1-gk|或Prated<|Pak+1-Pfk+1-nk|,则进入步骤⑥;
若电化学储能的额定功率Prated≥|Pak+1-Pfk+1-gk|或Prated>|Pak+1-Pfk+1-nk|,则电化学储能按照最小值充电。
进一步地,所述步骤④中,若电化学储能的荷电状态大于预先设定的电化学储能放电截止荷电状态,电化学储能的有效放电功率范围为[|Pfk+1-Pak+1-gk|,Pfk+1-Pak+1]或[|Pfk+1-Pak+1-nk|,|Pfk+1-Pak+1-mk|];
所述步骤⑤中,若电化学储能的荷电状态小于预先设定的电化学储能充电截止荷电状态,电化学储能的有效充电功率范围为[|Pak+1-Pfk+1-gk|,Pak+1-Pfk+1]或[|Pak+1-Pfk+1-nk|,|Pak+1-Pfk+1-mk|]。
第二方面,提供一种基于电化学储能的风电预测偏差修正系统,包括:
数据获取模块,用于获取当日风电场的新能源场站预测功率和截至k时刻的新能源场站实际功率;
计算模块,用于根据获取的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围;
限电模式充电模块,用于若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电;
未限电模式充放电模块,用于若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电。
第三方面,提供一种处理设备,包括计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现上述基于电化学储能的风电预测偏差修正方法对应的步骤。
第四方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现上述基于电化学储能的风电预测偏差修正方法对应的步骤。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:
1、本发明对每一考核时间段偏差的修正目标是基于日内已发生的预测偏差值动态矫正计算得到,修正结果更加准确且实时,能够在偏差允许范围内尽可能优化风电场整场出力。
2、本发明可以估算电化学储能补偿预测偏差是否可使当日考核达标,可判断当日内不再执行预测偏差纠正的时刻,避免电化学储能的无效充放电,一方面能够提高电化学储能的使用寿命,另一方面能够使电化学储能工作在别的功能模式下(例如消纳弃风、提供电力系统辅助服务、参与实时电力交易等),为电化学储能在风电场最优经济调用提供一个有效的判断依据。
3、本发明以修正风电场预测偏差达准确率要求为目标,且电化学储能的充放电逻辑具备兼顾延长电化学储能系统使用寿命和增加风电场总出力的优点。
4、以磷酸铁锂离子电池为代表的电化学储能装置,充放电转换时间小于400ms,具备瞬时快速、准确响应的特点,而本发明的方法运算快,因此其应用具备很强的实时性,具备工程应用广泛推广的可行性,能够降低因偏差带来的电网冲击,增强新能源并网友好性。
综上所述,本发明可以广泛应用于电化学储能领域中。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中,用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中:
图1是本发明一实施例提供的方法流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施方式。虽然附图中显示了本发明的示例性实施方式,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
应理解的是,文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的,而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出,否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的,并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在,但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行,除非明确指出执行顺序。还应当理解,可以使用另外或者替代的步骤。
以中国华北区域为例,风电场中短期的新能源场站预测功率的准确率Accday_ahead为:
Figure BDA0003369332160000051
其中,Accday_ahead为次日预测准确率;cap为新能源场站考核日最大开机容量(单位:MW);Pai为i时刻新能源场站实际功率(单位:MW);Pfi为i时刻新能源场站预测功率(单位:MW);n为该日考核预测点数。
分析上述公式(1)可知,若日内每一考核点的准确率均满足准确率阈值要求(例如85%),则当日风功率预测的准确率等于准确率阈值(例如85%)。假设风电场容量为50MW,若全天考核点(例如96个考核点)的风电场的出力偏差|Pai-Pfi|均为7.5MW,则当日风功率预测的准确率等于准确率阈值85%。理论上,可通过电化学储能的充放电补偿风机的出力使得|Pai-Pfi|=7.5MW,其中i∈[1,96],但是,在实际过程中电化学储能的容量有限,且风机出力偏差值的正负具有不确定性,很容易出现场站对电化学储能充放电的需求与储能剩余电量不匹配的情况。
假设当前时刻为k,已知当日中短期预测功率Pfk={Pf1,Pf2...,Pfn},已知截至k时刻新能源场站实际功率为Pak={Pa1,Pa2,...,Pak}。为使当日风电场中短期的新能源场站预测功率准确率达到要求值(例如85%),假设k+1至n时刻,预测偏差值均为|Δp|,则根据上述公式(1)得到目标函数f(|Δp|)为:
Figure BDA0003369332160000052
上述目标函数是基于当前已发生的风电场实际功率和预测功率的偏差累积,根据公式(1)求出的一个范围值,若在接下来的每以考核点预测功率与实际功率之间的偏差均处于该范围内,则当日风电场的风功率预测准确率达标。通过电化学储能的充放电,使得风电场总的实际出力值和预测值之间的偏差处于上述范围内。
求解k+1时刻的储能校准目标范围,令f(|Δp|)=0,则整理公式(2)可得:
A·|Δp|3+B|Δp|+C=0 (3)
其中:
A=n-k (4)
B=-(n-k)×(1-Accday_ahead)2·cap2 (5)
Figure BDA0003369332160000061
求解上述三次方程(3),得到三个解Δp1、Δp2和Δp3,可知方程至少有一个实数解,下面对上述三次方程(3)的解及其物理含义进行说明:
1、若方程只有一个实数解Δp1
①若Δp1<0,则方程的解不具备物理意义,因为方程的解是预测功率与实际功率之间偏差的绝对值,应大于等于0。与此同时,该解意味着,过去k时段的偏差太大,未来n-k时段,无论预测偏差怎样变化,当日预测准确率均不能达标。
②若Δp1≥0,则方程的解为[0,Δp1]。该解的物理含义为未来n-k时段,若每一考核点的预测功率与实际功率之间偏差的绝对值均位于[0,Δp1]区间内,则该日的预测准确率可达标,且存在极值点,使得预测偏差最小。
2、若方程有三个实数解Δp1、Δp2和Δp3
为方便讨论,令三个实数解按升序排序,即假设Δp1≤Δp2≤Δp3。由于三次方程(3)的系数A>0、系数B<0,可知方程f(|Δp|)≤0的理论解为:
|Δp|∈(-∞,Δp1]∪[Δp2,Δp3]
①因为Δp1+Δp2+Δp3=0,且Δp1≤Δp2≤Δp3,可知Δp1<0,但是方程(3)的解是预测功率与实际功率之间偏差的绝对值,所以负解在这里不具备物理意义,故解(-∞,Δp1]无效。
②若Δp2<0,则方程(3)的有效解为[0,Δp3]。该解的物理含义为未来n-k时段,若每一考核点的预测功率与实际功率偏差的绝对值均位于[0,Δp3]区间内,则该日的预测准确率可达标,且存在极值点,可使得预测偏差最小。
③若Δp2>0,则方程(3)的有效解为[Δp2,Δp3]。该解的物理含义为未来n-k时段,若每一考核点的预测功率与实际功率偏差的绝对值均位于[Δp2,Δp3]区间内,则该日的预测准确率可达标,且存在极值点,可使得预测偏差最小。
通过上述计算,可以得到电化学储能充放电功率的目标范围,使得风电场预测准确率满足要求。下一步根据风机和电化学储能的运行状态,可以确定电化学储能的充放电功率。总体目标是在风电场预测准确率满足考核需求的前提下,优化风电场出力。
电化学储能的充放电逻辑为:风电场被限电时合理充电,可在避免弃电损失的同时,使电化学储能的荷电状态维持在一个合理值(例如储能的荷电状态SoC=50%),利于应对下一时刻的随机的双向调用需求(充电或放电指令);风电场不被限电时,电化学储能根据上述方法计算得到结果去补偿风机出力偏差。
因此,本发明实施例提供的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法及系统,在每一考核点根据日内已发生的风电场出力偏差和当前时刻的运行状态,实时计算得到电化学储能的充放电功率范围,使得风电场预测准确率满足考核要求。
实施例1
基于上述说明,如图1所示,本实施例提供一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,包括以下步骤:
1)获取当日风电场中短期的新能源场站预测功率Pfk={Pf1,Pf2...,Pfn}和截至k时刻的新能源场站实际功率Pak={Pa1,Pa2,...,Pak},k∈[1,n]。
2)根据获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围。
3)若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电。
具体地,限电时段,电网对风电场不进行风功率预测准确率考核,故该时段电化学储能可根据自身荷电状态进行充电,使得其荷电状态SoC保持在预先设定的合理值SoCopt(例如50%)左右,这样一方面可使电化学储能维持在良好的工作状态,一方面可消纳风场弃电,减少风场限电损失,即:
3.1)若电化学储能的荷电状态SoCk小于预先设定的电化学储能合理荷电状态保持值SoCopt(例如50%),则电化学储能充电Pess=Pck+1_A,充电功率Pck+1_A=min(Prated,Plimited),其中,Prated为电化学储能的额定功率;Plimited为风电场限电功率,由电网实时下发的风机目标功率Pwpagc和风机实时发电能力Pwpcap计算得到,若Plimited>0,则风电场被限电,否则风电场未限电。
3.2)若电化学储能的荷电状态SoCk不小于预先设定的电化学储能合理荷电状态保持值SoCopt,则电化学储能不动作Pess=0。
4)若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电,并进入步骤1),直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正,具体为:
4.1)若计算得到一个正实数解gk,则进入步骤4.2);若计算得到一个负实数解,则进入步骤4.6);若计算得到三个实数解gk、mk和nk,则进入步骤4.3)。
4.2)若获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间偏差(即预测偏差值)的绝对值不在[0,gk]区间内,且风电场中短期的新能源场站预测功率大于新能源场站实际功率,电化学储能应放电,则进入步骤4.4);若获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间偏差的绝对值不在[0,gk]区间内,且风电场中短期的新能源场站预测功率小于新能源场站实际功率,电化学储能应充电,则进入步骤4.5);若获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间偏差的绝对值在[0,gk]区间内,可知该偏差较小,不足以使得整体准确率低于准确率阈值要求,则进入步骤4.6)。
4.3)若获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间偏差的绝对值不在[mk,nk]区间内,且风电场中短期的新能源场站预测功率大于新能源场站实际功率,电化学储能应放电,则进入步骤4.4);若获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间偏差的绝对值不在[mk,nk]区间内,且风电场中短期的新能源场站预测功率小于新能源场站实际功率,电化学储能应充电,则进入步骤4.5);若获取的风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间偏差的绝对值在[mk,nk]区间内,可知该偏差较小,不足以使得整体准确率低于准确率阈值要求,则进入步骤4.6)。
4.4)若电化学储能的荷电状态SoCk+1>SoCmin,则电化学储能放电,对风电场预测偏差进行修正,电化学储能的有效放电功率范围为[|Pfk+1-Pak+1-gk|,Pfk+1-Pak+1]或[|Pfk+1-Pak+1-nk|,|Pfk+1-Pak+1-mk|];若电化学储能的荷电状态SoCk+1≤SoCmin,则进入步骤4.6),SoCmin为预先设定的电化学储能放电截止荷电状态(例如10%)。
具体地,若电化学储能的额定功率Prated<|Pfk+1-Pak+1-gk|或Prated<|Pfk+1-Pak+1-nk|,则表明电化学储能并不能满足放电功率要求,其放电并不能提高风电场预测准确率,进入步骤4.6)。
具体地,若电化学储能的额定功率Prated≥|Pfk+1-Pak+1-gk|或Prated≥|Pfk+1-Pak+1-nk|,从当前时刻最优的角度而言,可取该范围内的极值点,使得风电场在不超出预测偏差的前提下尽可能多发电(风机加储能装置总出力),且可提高整体预测准确率,但为使电化学储能的容量在下一时刻仍有较充裕的充放空间,电化学储能按照最小值放电,即Pdk+1=|pfk+1-Pak+1-gk|或Pdk+1=|Pfk+1-Pak+1-nk|,其中,Pdk+1为k+1时刻电化学储能的放电功率。
4.5)若电化学储能的荷电状态SoCk+1<SoCmax,则电化学储能充电,对风电场预测偏差进行修正,电化学储能的有效充电功率范围为[|Pak+1-Pfk+1-gk|,Pak+1-Pfk+1]或[|Pak+1-Pfk+1-nk|,|Pak+1-Pfk+1-mk|];若电化学储能的荷电状态SoCk+1≥SoCmax,则进入步骤4.6),SoCmax为预先设定的电化学储能充电截止荷电状态(例如90%)。
具体地,若电化学储能的额定功率Prated<|Pak+1-Pfk+1-gk|或Prated<|Pak+1-Pfk+1-nk|,则表明电化学储能并不能满足充电功率要求,其充电并不能提高风电场预测准确率,进入步骤4.6)。
具体地,若电化学储能的额定功率Prated≥|Pak+1-Pfk+1-gk|或Prated>|Pak+1-Pfk+1-nk|,则电化学储能按照最小值充电,即Pck+1_B=|Pak+1-Pfk+1-gk|或Pck+1_B=|Pak+1-Pfk+1-nk|,其中,Pck+1_B为k+1时刻电化学储能的充电功率,Pck为k时刻电化学储能的充电功率,在保证预测准确率满足考核要求的情况下,使风电场对外出力最大。
4.6)电化学储能不动作Pk+1=0,进入步骤1),直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正。
实施例2
本实施例提供一种基于电化学储能的风电预测偏差修正系统,包括:
数据获取模块,用于获取当日风电场的新能源场站预测功率和截至k时刻的新能源场站实际功率。
计算模块,用于根据获取的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围。
限电模式充电模块,用于若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电。
未限电模式充放电模块,用于若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电。
实施例3
本实施例提供一种与本实施例1所提供的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法对应的处理设备,处理设备可以是用于客户端的处理设备,例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等,以执行实施例1的方法。
所述处理设备包括处理器、存储器、通信接口和总线,处理器、存储器和通信接口通过总线连接,以完成相互间的通信。存储器中存储有可在处理设备上运行的计算机程序,处理设备运行计算机程序时执行本实施例1所提供的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法。
在一些实现中,存储器可以是高速随机存取存储器(RAM:Random AccessMemory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
在另一些实现中,处理器可以为中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)等各种类型通用处理器,在此不做限定。
实施例4
本实施例提供一种与本实施例1所提供的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法对应的计算机程序产品,计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于执行本实施例1所述的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1.一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,包括:
获取当日风电场的新能源场站预测功率和截至k时刻的新能源场站实际功率;
根据获取的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围;
若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电;
若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电,并重新获取新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正。
2.如权利要求1所述的一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,所述k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围计算的目标函数为:
Figure FDA0003369332150000011
其中,Pai为i时刻新能源场站实际功率;Pfi为i时刻新能源场站预测功率;Δp为新能源场站预测功率和新能源场站实际功率之间的预测偏差值;n为该日考核预测点数;Accday_ahead为次日预测准确率;cap为新能源场站考核日最大开机容量。
3.如权利要求1所述的一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,所述若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电,包括:
若电化学储能的荷电状态小于预先设定的电化学储能合理荷电状态保持值,则电化学储能充电,充电功率Pck+1_A为:
Pck+1_A=min(Prated,Plimited)
其中,Prated为电化学储能的额定功率;Plimited为风电场限电功率;
若电化学储能的荷电状态不小于预先设定的电化学储能合理荷电状态保持值,则电化学储能不动作。
4.如权利要求3所述的一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,所述若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电,并重新获取风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正,包括:
①若计算得到一个正实数解gk,则进入步骤②;若计算得到一个负实数解,则进入步骤⑥;若计算得到三个实数解gk、mk和nk,则进入步骤③;
②若预测偏差值的绝对值不在[0,gk]区间内,且新能源场站预测功率大于新能源场站实际功率,则进入步骤④;若预测偏差值的绝对值不在[0,gk]区间内,且新能源场站预测功率小于新能源场站实际功率,则进入步骤⑤;若预测偏差值的绝对值在[0,gk]区间内,则进入步骤⑥;
③若预测偏差值的绝对值不在[mk,nk]区间内,且新能源场站预测功率大于新能源场站实际功率,则进入步骤④;若预测偏差值的绝对值不在[mk,nk]区间内,且新能源场站预测功率小于新能源场站实际功率,则进入步骤⑤;若预测偏差值的绝对值在[mk,nk]区间内则进入步骤⑥;
④若电化学储能的荷电状态大于预先设定的电化学储能放电截止荷电状态,则电化学储能放电,对风电场预测偏差进行修正;若电化学储能的荷电状态不大于预先设定的电化学储能放电截止荷电状态,则进入步骤⑥;
⑤若电化学储能的荷电状态小于预先设定的电化学储能充电截止荷电状态,则电化学储能充电,对风电场预测偏差进行修正;若电化学储能的荷电状态不小于预先设定的电化学储能充电截止荷电状态,则进入步骤⑥;
⑥电化学储能不动作,重新获取风电场中短期的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,直至当日全部考核点结束,完成风电场预测偏差的修正。
5.如权利要求4所述的一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,所述步骤④中:
若电化学储能的额定功率Prated<|Pfk+1-Pak+1-gk|或Prated<|Pfk+1-Pak+1-nk|,则进入步骤⑥,其中,Pfk+1为k+1时刻新能源场站预测功率,Pak+1为k+1时刻新能源场站实际功率;
若电化学储能的额定功率Prated≥|Pfk+1-Pak+1-gk|或Prated≥|Pfk+1-Pak+1-nk|,则电化学储能按照最小值放电。
6.如权利要求5所述的一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,所述步骤⑤中:
若电化学储能的额定功率Prated<|Pak+1-Pfk+1-gk|或Prated<|Pak+1-Pfk+1-nk|,则进入步骤⑥;
若电化学储能的额定功率Prated≥|Pak+1-Pfk+1-gk|或Prated>|Pak+1-Pfk+1-nk|,则电化学储能按照最小值充电。
7.如权利要求4所述的一种基于电化学储能的风电预测偏差修正方法,其特征在于,所述步骤④中,若电化学储能的荷电状态大于预先设定的电化学储能放电截止荷电状态,电化学储能的有效放电功率范围为[|Pfk+1-Pak+1-gk|,Pfk+1-Pak+1]或[|Pfk+1-Pak+1-nk|,|Pfk+1-Pak+1-mk|];
所述步骤⑤中,若电化学储能的荷电状态小于预先设定的电化学储能充电截止荷电状态,电化学储能的有效充电功率范围为[|Pak+1-Pfk+1-gk|,Pak+1-Pfk+1]或[|Pak+1-Pfk+1-nk|,|Pak+1-Pfk+1-mk|]。
8.一种基于电化学储能的风电预测偏差修正系统,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取当日风电场的新能源场站预测功率和截至k时刻的新能源场站实际功率;
计算模块,用于根据获取的新能源场站预测功率和新能源场站实际功率,计算出k+1时刻的预测功率与实际功率之间偏差的充放电功率范围;
限电模式充电模块,用于若k+1时刻风电场被限电,则根据电化学储能的荷电状态进行充电;
未限电模式充放电模块,用于若k+1时刻风电场未限电,则根据计算的充放电功率范围对电化学储能进行充放电。
9.一种处理设备,其特征在于,包括计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法对应的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令,其中,所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的基于电化学储能的风电预测偏差修正方法对应的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117691597A (zh) * 2024-02-02 2024-03-12 国能日新科技股份有限公司 储能设备的充放电功率确定方法和装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111193279A (zh) * 2020-02-12 2020-05-22 江苏劲源新能源科技有限公司 一种风电场储能系统控制方法
CN112491044A (zh) * 2020-11-23 2021-03-12 合肥阳光新能源科技有限公司 功率预测偏差补偿方法、装置及控制器
CN112865157A (zh) * 2021-03-25 2021-05-28 阳光新能源开发有限公司 一种混合电站及其新能源发电功率预测偏差补偿方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111193279A (zh) * 2020-02-12 2020-05-22 江苏劲源新能源科技有限公司 一种风电场储能系统控制方法
CN112491044A (zh) * 2020-11-23 2021-03-12 合肥阳光新能源科技有限公司 功率预测偏差补偿方法、装置及控制器
CN112865157A (zh) * 2021-03-25 2021-05-28 阳光新能源开发有限公司 一种混合电站及其新能源发电功率预测偏差补偿方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117691597A (zh) * 2024-02-02 2024-03-12 国能日新科技股份有限公司 储能设备的充放电功率确定方法和装置
CN117691597B (zh) * 2024-02-02 2024-05-10 国能日新科技股份有限公司 储能设备的充放电功率确定方法和装置

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