CN114243742B - 一种基于5g技术的储能消纳地区风电的调控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，该方法是基于5G技术建立储能调控系统和信息通道，所述储能调控系统在日前阶段和实时阶段分别对风电场消纳需求进行计算，由日前消纳需求确定储能的次日调控计划，由实时消纳需求调整储能的调控计划；当达到储能动作要求时，经信息通道快速向储能下达动作指令。本发明所提方法合理可行，提高风电消纳水平，并使储能保持最佳动作模式进行消纳，有效延长储能的使用寿命。

Description

一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法
技术领域
本发明属于储能消纳技术领域，特别涉及一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法。
背景技术
为解决日益严重的弃风问题，应用具有能量时空转移特性的储能进行风电消纳。储能消纳地区风电的过程中，由于储能容量和地理限制、指令迟滞等问题，导致储能在实际应用中无法及时满足地区多风电场的消纳需求，传输损耗大，消纳效果不理想；储能为实现最大消纳过充过放，造成其循环寿命减少。
经过对现有技术的文献检索发现，风电共享储能的优化模型（李建伟,张新燕,王衡. 计及风电消纳的共享储能优化模型[J]. 安徽大学学报（自然科学版）,2021,45(1):60-66.）提出一种风电共享储能协同运行模式，通过电网和共享储能系统将地区多家风电联合消纳，提升了系统的风电消纳能力；风电场群储能系统控制策略（李军徽,岳鹏程,李翠萍,等. 提高风能利用水平的风电场群储能系统控制策略[J]. 电力自动化设备,2021,41(10):162-169.）提出了基于综合超前控制和模糊控制的储能系统消纳风电场群的运行策略，通过超前控制实现储能系统对风电场群的最大消纳，通过模糊控制调整储能系统运行在最佳状态，有效降低了过充过放对储能循环寿命的损害；公开发明专利CN 112260321 A提出了一种结合储能电站的新能源电网调度方法，基于不同时间尺度的调度，通过日前调度大容量高效率的抽水蓄能电站、日内调度可快速调节的电化学型储能电站，增强储能调度的准确性和实时性；公开发明专利CN 112701705 A提出了一种采用多储能方式消纳风电的热电联合调度方法，加入蓄热式电锅炉与电池储能共同消纳风电，通过就地消纳大幅减少系统弃风。以上文献通过不同策略增强了储能消纳多风电场的水平，细化了对不同类型储能的调控方法，但均未对储能消纳过程中的动作延迟、传输损耗进行有效改进；且储能类型和应用范围有限，无法灵活应对不同规模区域风电的消纳。
5G技术可实现多区域覆盖的灵活协作调度，显著提高调控范围和调控对象数量。5G技术可实现网络模块化和虚拟化，根据需求灵活构建、动态编排不同功能分区。同时，5G技术的低时延、低功耗广域和高安全性，与现阶段调控储能的通信相比，也可增加信息传输的及时性和可靠性，有效应对可再生能源发电骤变的情况，降低调控成本。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术的不足，提供一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，利用5G技术建立的储能调控系统和信息通道，完成地区风电消纳需求的计算、并制订相应的储能调控计划，当达到储能动作要求时，快速向计划储能下达动作指令，完成风电消纳。
为解决上述问题，本发明提供了一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，包含步骤如下：
步骤1：储能调控系统通过信息通道完成对地区各风电场和各储能装置的实时信息的采集和储存、完成对外部信息的调用和储存；
步骤2：对所述储能调控系统储存的各风电场相关历史信息进行训练，建立风电功率预测模型；
步骤3：日前阶段，即在A-1日，根据所述风电功率预测模型预测的A日各风电场输出功率
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
、所述储能调控系统计算的A日等效负荷需求
Figure 356505DEST_PATH_IMAGE002
，得到地区风电的A日总消纳需求曲线
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
；根据所述A日总消纳需求曲线、A-1日储能调控计划，所述储能调控系统提前制定合适的A日储能调控计划；
步骤4：实时阶段，即在A日，根据所述风电功率预测模型预测的t时刻各风电场输出功率
Figure 270234DEST_PATH_IMAGE004
、所述储能调控系统计算的t时刻等效负荷需求
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
，得到地区风电场A日t时刻的总消纳需求
Figure 981576DEST_PATH_IMAGE006
；根据所述A日t时刻的总消纳需求、A日储能调控计划，所述储能调控系统提前对A日t时刻的储能调控计划进行调整；
步骤5：达到t时刻，所述储能调控系统根据调整后A日t时刻的储能调控计划，直接向各储能装置下达动作指令；同时，所述储能调控系统根据所述实时信息和外部信息不断重复调整A日剩余时刻的储能调控计划。
进一步地，利用5G技术建立所述储能调控系统，所述储能调控系统包括信息交互区、信息管理区、信息处理区；利用5G技术的NFV技术和SDN技术，将所述信息交互区切分为多个信息交互子分区并在不同信息交互子分区同步处理信息接收和传递，将所述信息管理区切分为多个信息管理子分区并在不同信息管理子分区中分区、分时和分类存储信息，将所述信息处理区切分为多个信息处理子分区并在不同信息处理子分区同步处理多项计算工作。
进一步地，所述信息交互区通过所述信息通道链接地区各风电场及各储能装置、电力调度机构，进行信息接收和传递；所述信息交互区设置信息接收和传递的优先级为：所述地区各风电场及各储能装置的报文优先于电力调度机构的报文。
进一步地，所述实时信息包括地区各风电场的运行状态、气象信息和地理信息，各储能装置的运行状态、地理信息；选取所述信息管理区的存储数据中各风电场运行状态、气象信息、地理信息的历年多日数据训练模型，建立风电功率预测模型。
进一步地，所述外部信息来源于所述信息交互区链接的电力调度机构，包括地区负荷需求
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
、地区外送电量
Figure 562730DEST_PATH_IMAGE008
、地区其他类型机组出力
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
；所述信息处理区利用所述外部信息计算得到所述等效负荷需求
Figure 570000DEST_PATH_IMAGE010
，计算公式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
。
进一步地，所述地区其他类型机组，指地区中利用除风能以外的其他类型能源发电的机组，包括火力发电机组、水力发电机组或太阳能发电机组。
进一步地，所述信息处理区利用所述各风电场输出功率、所述等效负荷需求计算得到所述总消纳需求，计算公式为：
Figure 830080DEST_PATH_IMAGE012
，
其中，I表示地区共有I个风电场；i表示地区第i个风电场。
进一步地，所述信息通道利用5G技术的SPN技术，完成所述储能调控系统和所述地区各风电场及各储能装置、电力调度机构之间信息指令和动作指令的双向实时通信。
有益效果：本发明将5G技术应用于调控储能消纳地区风电中，相比现有的储能调控方法，利用5G技术低功耗广域覆盖、高灵活功能分区、低时延、高安全性的特性，增强储能的响应速度和可靠性，扩大储能的控制范围、控制数量、消纳能力。本发明能有效应对调控储能过程中由于地理限制、信息处理速度慢、指令迟滞，导致的储能消纳地区风电不及时、传输损耗大问题，使储能更好提高地区风电的消纳水平。通过应用5G技术建立的储能调控系统和信息通道，完成地区风电消纳需求的计算、并制订相应的储能调控计划，当达到储能动作要求时，快速向计划储能下达动作指令，完成风电消纳。
附图说明
图1是基于5G技术的储能调控系统和信息通道图。
图2是基于5G技术的储能消纳地区风电的调控流程图。
图3是基于5G技术的储能消纳地区风电的具体调控流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步详细的说明介绍，但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示，对利用5G技术建立的储能调控系统和信息通道作出以下设置：
（1）储能调控系统划分为信息交互区、信息管理区、信息处理区。通过5G技术的NFV技术和SDN技术，将所述信息交互区被切分为多个信息交互子分区、将所述信息管理区被切分为多个信息管理子分区、将所述信息处理区被切分为多个信息处理子分区。
（2）储能调控系统通过信息通道完成对地区各风电场和各储能装置的实时信息的采集和储存、完成对外部信息的调用和储存。
（3）设置所述信息交互区通过所述信息通道链接地区各风电场及各储能装置、电力调度机构，在不同信息交互子分区同步处理信息接收和传递；设置所述信息交互区信息接收和传递的优先级为：所述地区各风电场及各储能装置的报文优先于电力调度机构的报文。
（4）设置所述信息管理区在不同信息管理子分区中分区、分时和分类存储信息。
（5）设置所述信息处理区在不同信息处理子分区同步处理多项计算工作。
（6）设置信息通道利用5G技术的SPN技术，完成储能调控系统和地区各风电场及各储能装置、电力调度机构之间信息、动作指令的双向实时通信。
本发明应用5G技术建立储能调控系统和信息通道，能够跨越储能的容量和地理限制，扩大可调控储能的类型和应用范围，减少调控储能消纳过程中的指令迟滞和传输损耗，提高储能消纳地区风电的速度上限和容量上限。
所述SPN技术中的SPN是Slicing Packet Network,切片分组网，也就是中国移动的5G承载网。
如图2和3所示，公开了一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法具体步骤如下：
步骤1：储能调控系统通过信息通道完成对地区各风电场和各储能装置的实时信息的采集和储存、完成对外部信息的调用和储存；设置所述信息处理区的第一个信息处理子分区为功率预测计算子分区，所述功率预测计算子分区又分为功率预测计算A子分区、功率预测计算B子分区；在所述功率预测计算子分区利用智能算法对信息管理区储存的各风电场历史信息进行训练，建立各风电场的风电功率预测模型。
步骤2：日前阶段，即在A-1日制订A日储能调控计划，具体步骤如下：
步骤2.1：在所述功率预测计算A子分区，利用风电场功率预测模型预测A日的各风电场输出功率
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
；
步骤2.2：设置所述信息处理区的第二个信息处理子分区为消纳需求计算子分区，所述消纳需求计算子分区又分为消纳需求计算A子分区、消纳需求计算B子分区；在所述消纳需求计算A子分区，调用信息管理区A-1日预测的地区负荷需求
Figure 846578DEST_PATH_IMAGE007
、地区外送电量
Figure 249615DEST_PATH_IMAGE008
、地区其他类型机组出力
Figure 552420DEST_PATH_IMAGE009
，计算A日地区风电需承担的等效负荷需求
Figure 644004DEST_PATH_IMAGE010
，计算公式为：
Figure 792089DEST_PATH_IMAGE011
，
其中，地区其他类型机组，指地区中利用除风能以外的其他类型能源发电的机组，包括火力发电机组、水力发电机组、太阳能发电机组；
计算A日地区风电的总消纳需求曲线，计算公式为：
Figure 675731DEST_PATH_IMAGE012
，
其中，I表示地区共有I个风电场；i表示地区第i个风电场。
步骤2.3：设置所述信息处理区的第三个信息处理子分区为调控计划制定子分区，所述调控计划制定子分区又分为调控计划制定A子分区、调控计划制定B子分区；在所述调控计划制定A子分区，根据所求A日地区风电的总消纳需求曲线，制订A日的储能调控计划。
制订储能调控计划的具体操作如下：
当A日地区风电的总消纳需求
Figure 759225DEST_PATH_IMAGE014
大于0时，调控储能充电消纳；当
Figure 462739DEST_PATH_IMAGE014
小于0时，调控储能放电满足负荷需求；当
Figure 414514DEST_PATH_IMAGE014
等于0时，储能不动作，或根据上网电价放电以参与市场售电。
在上述调控下，以地区风电消纳最多、储能整体损耗最小为目标，在储能容量、荷电状态和充放电功率的约束下，将总消纳需求分配至各储能装置并进行优化，得到A日各储能装置的最优调控计划，明确A日各储能装置的最优消纳对象、最优消纳功率和最优消纳时间。
步骤3：实时阶段，即在A日不断调整A-1日所制订的储能调控计划，并下达消纳指令，具体步骤如下：
步骤3.1：在所述功率预测计算B子分区，利用风电场功率预测模型快速预测A日t时刻的各风电场输出功率
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
；
步骤3.2：在所述消纳需求计算B子分区，调用信息管理区在A日更新预测后的地区负荷需求
Figure 559188DEST_PATH_IMAGE016
、地区外送电量
Figure DEST_PATH_IMAGE017
、地区其他类型机组出力
Figure 577697DEST_PATH_IMAGE018
，更新A日t时刻地区风电需承担的等效负荷需求
Figure DEST_PATH_IMAGE019
，更新公式为：
Figure 34086DEST_PATH_IMAGE020
；
更新A日地区风电的总消纳需求，更新公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
。
步骤3.3：在所述的调控计划制订B子分区，根据所更新A日地区风电的总消纳需求，调整A日t时刻的储能调控计划。
调整t时刻储能调控计划的具体操作如下：
当A日t时刻的
Figure 930498DEST_PATH_IMAGE022
与原本计划值的差值绝对值未超过
Figure DEST_PATH_IMAGE023
时，不调整t时刻储能调控计划；当A日t时刻的
Figure 523153DEST_PATH_IMAGE022
与原本计划值的差值绝对值超过、
Figure 948450DEST_PATH_IMAGE024
、小于
Figure DEST_PATH_IMAGE025
时，根据差值调整储能的消纳功率至合理值；当A日t时刻的
Figure 157714DEST_PATH_IMAGE022
与原本计划值的差值绝对值超过
Figure 326658DEST_PATH_IMAGE025
时，直接调整储能的消纳功率至储能可充放电最大值。其中，
Figure 773820DEST_PATH_IMAGE024
为地区风电自主选定的消纳调整下限，
Figure 229072DEST_PATH_IMAGE025
为地区风电自主选定的消纳调整上限。
在上述调控下，仍以地区风电消纳最多、储能整体损耗最小为目标，在储能容量、荷电状态和充放电功率的约束下，对A日剩余时刻的储能调控计划同理优化更新。
步骤3.4：达到A日预测时间点t时刻，根据调整后A日t时刻的储能调控计划，直接向各储能装置下达动作指令。
此时，完成A日t刻储能消纳地区风电的调控。根据地区风电运行中总消纳需求的变化，重复步骤3对储能调控计划的调整，直至A日结束；在A日可调用预测的A+1日外部信息时，进行步骤2对A+1日储能调控计划的制订，等待A+1日的开始，进入步骤3并重复。
利用上述调控方法，可灵活调控不同类型、不同位置的储能，减少储能响应动作滞后和传输损耗，延长储能循环寿命，增强储能消纳地区风电的能力。
以上通过说明实例，对本发明所提供的一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法进行了详细介绍，只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤1：储能调控系统通过信息通道完成对地区各风电场和各储能装置的实时信息的采集和储存、完成对外部信息的调用和储存；
步骤2：对所述储能调控系统储存的各风电场相关历史信息进行训练，建立风电功率预测模型；
步骤3：日前阶段，即在A-1日，根据所述风电功率预测模型预测的A日各风电场输出功率
Figure DEST_PATH_IMAGE001
、所述储能调控系统计算的A日等效负荷需求
Figure 613964DEST_PATH_IMAGE002
，得到地区风电的A日总消纳需求曲线
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；根据所述A日总消纳需求曲线、A-1日储能调控计划，以地区风电消纳最多、储能整体损耗最小为目标，所述储能调控系统提前制定合适的A日储能调控计划；
步骤4：实时阶段，即在A日，根据所述风电功率预测模型预测的t时刻各风电场输出功率
Figure 203209DEST_PATH_IMAGE004
、所述储能调控系统计算的t时刻等效负荷需求
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，得到地区风电场A日t时刻的总消纳需求
Figure 514104DEST_PATH_IMAGE006
；根据所述A日t时刻的总消纳需求、A日储能调控计划，所述储能调控系统提前对A日t时刻的储能调控计划进行调整；
步骤5：达到t时刻，根据调整后A日t时刻的储能调控计划，直接向各储能装置无迟滞下达动作指令；同时，所述储能调控系统根据所述实时信息和外部信息不断重复调整A日剩余时刻的储能调控计划；
调整t时刻储能调控计划的具体操作如下：
当A日t时刻的
Figure DEST_PATH_IMAGE007
与原本计划值的差值绝对值未超过
Figure 79952DEST_PATH_IMAGE008
时，不调整t时刻储能调控计划；当A日t时刻的
Figure 159904DEST_PATH_IMAGE007
与原本计划值的差值绝对值超过、
Figure DEST_PATH_IMAGE009
、小于
Figure 654470DEST_PATH_IMAGE010
时，根据差值调整储能的消纳功率至合理值；当A日t时刻的
Figure 187083DEST_PATH_IMAGE007
与原本计划值的差值绝对值超过
Figure 792508DEST_PATH_IMAGE010
时，直接调整储能的消纳功率至储能可充放电最大值；其中，
Figure 992545DEST_PATH_IMAGE009
为地区风电自主选定的消纳调整下限，
Figure 126854DEST_PATH_IMAGE010
为地区风电自主选定的消纳调整上限；
所述外部信息来源于信息交互区链接的电力调度机构，包括地区负荷需求
Figure DEST_PATH_IMAGE011
、地区外送电量
Figure 677921DEST_PATH_IMAGE012
和地区其他类型机组出力
Figure DEST_PATH_IMAGE013
。
2.根据权利要求1所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述储能调控系统采用5G技术建立，所述储能调控系统包括信息交互区、信息管理区和信息处理区；利用5G技术的NFV技术和SDN技术，将所述信息交互区切分为多个信息交互子分区，并在不同信息交互子分区同步处理信息接收和传递，将所述信息管理区切分为多个信息管理子分区，并在不同信息管理子分区中分区、分时和分类存储信息，将所述信息处理区切分为多个信息处理子分区，并在不同信息处理子分区同步处理多项计算工作。
3.根据权利要求2所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述信息交互区通过所述信息通道链接地区各风电场及各储能装置、电力调度机构，进行信息接收和传递；所述信息交互区设置信息接收和传递的优先级为：所述地区各风电场及各储能装置的报文优先于电力调度机构的报文。
4.根据权利要求3所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述实时信息包括地区各风电场的运行状态、气象信息和地理信息，各储能装置的运行状态、地理信息；选取所述信息管理区的存储数据中各风电场运行状态、气象信息、地理信息的历年多日数据训练模型，建立风电功率预测模型。
5.根据权利要求2所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述信息处理区利用所述外部信息计算得到所述等效负荷需求
Figure 585572DEST_PATH_IMAGE014
，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
。
6.根据权利要求5所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述地区其他类型机组，指地区中利用除风能以外的其他类型能源发电的机组，包括火力发电机组、水力发电机组或太阳能发电机组。
7.根据权利要求2所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述信息处理区利用所述各风电场输出功率、所述等效负荷需求计算得到所述总消纳需求，计算公式为：
Figure 515482DEST_PATH_IMAGE016
，
其中，I表示地区共有I个风电场；i表示地区第i个风电场。
8.根据权利要求1所述的基于5G技术的储能消纳地区风电的调控方法，其特征在于，所述信息通道利用5G技术的SPN技术，完成所述储能调控系统和所述地区各风电场及各储能装置、电力调度机构之间信息指令和动作指令的双向实时通信，实现信息无迟滞传递。
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