CN114629135A - 风储调频容量的调节方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

风储调频容量的调节方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN114629135A CN202210244339.0A CN202210244339A CN114629135A CN 114629135 A CN114629135 A CN 114629135A CN 202210244339 A CN202210244339 A CN 202210244339A CN 114629135 A CN114629135 A CN 114629135A
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何廷一
束洪春
马红升
吴兴杨
王广雪
邓亚琪
何鑫
马遵
邓灿
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Abstract

本申请提出一种风储调频容量的调节方法，所述方法适用于风储发电系统，所述方法包括：获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。

Description

风储调频容量的调节方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及清洁能原领域，尤其涉及一种风储调频容量的调节方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
依据电力系统网源协调相关技术规范要求，新能源发电系统应具有参与电网一次调频的能力。目前风力发电系统调频方式主要集中在增加备用容量和配备储能两种方式，其中增加备用容量方式包括转子动能控制和减载控制。转子动能控制能够对频率变化做出快速响应，但在频率恢复过程中容易造成频率二次跌落，影响风电参与调频的稳定性。减载控制虽然稳定性较好，但长时间工作在低于MPPT运行状态，会降低系统经济效益，造成弃风浪费。增设储能装置能够获得良好的动态调频效果，响应速度快控制精度高，但因储能电池容量和寿命限制，额外增加设备投资成本。
另外，构建高比例可再生能源的新型电力系统成为未来电力行业发展的主流，其中的关键就是要解决大规模可再生能源消纳问题。以风电为代表的清洁能源发电虽然在生产运行环节几乎不存在碳排放，但对于整个系统的生命周期来说，其相关组件的制造安装、操作维护和设备回收处理等环节均存在较大的碳排放量。因此在“双碳”背景下新能源发电系统参与电网调频不仅要考虑经济成本，还要考虑相关碳排放的成本。
发明内容
第一方面，提供一种风储调频容量的调节方法，所述方法适用于风储发电系统，所述方法包括：
获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
第二方面，提供一种风储调频容量的调节装置，所述装置适用于风储发电系统，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
模型建立模块，用于基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
功率确定模块，用于通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
动态调节模块，用于根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：
获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
本申请可以实现如下有益效果：本申请通过先获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；然后基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；最后通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，并根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节；能够在根据系统数据充分考虑到经济成本、根据全生命周期数据充分考虑到碳排放成本的基础上，求解出当前状态下的最优调频功率，以针对不同情况采用不同的调频策略，实现风储调频容量的动态调节。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种风储调频容量的调节方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种风储调频容量的调节装置的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本申请的技术方案适用于风储发电系统，具体的，本申请用于电力系统频率发生波动时，将风力发电机组功率备用控制与储能控制相结合，以保持电力系统频率稳定且提高风电场收益的应用场景。
如图1所示，本申请提出一种风储调频容量的调节方法，所述方法适用于风储发电系统，所述方法包括：
步骤101，获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据。
其中，所述系统数据是指所述风储发电系统参与电网一次调频过程中所述风储发电系统的系统运行数据，在实际应用中，所述风储发电系统至少包括风力发电机组与储能系统。所述系统数据包括但不限于风力发电机组最大输出功率、储能系统SOC参数。具体的，SOC是指储能系统剩余电量占标准容量的百分比。
其中，基于所述风储发电系统参与电网一次调频过程，以获取所述风储发电系统的系统数据。具体的，实际调频过程中考虑到电网负荷预测值与实际负荷数值存在偏差情况，结合以往电网负荷预测值与实际值偏差量统计设置动态系数，根据所述动态系数对往电网负荷预测值与实际值进行建立功率平衡方程，以确定所述风储发电系统参与一次调频的系统数据。需要说明的是，所述动态系数用于指示所述电网负荷预测值与实际值偏差的程度。
其中，所述全生命周期数据至少包括所述风储发电系统的设备更换费用、储能系统和风力发电机组的运行维护费用。
步骤102，基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型。
其中，所述风储发电系统参与电网调频不仅要考虑调频任务完成情况，还要依据实际情况合理考虑经济运行成本和环境保护成本。具体的，经济运行成本主要是指所述风储发电系统的运行成本数据，环境保护成本主要是指所述风储发电系统的碳排放数据。
其中，所述目标系统运行模型用于将所述风储发电系统的运行成本数据考虑到调频任务中，所述目标碳排放数学模型用于将所述风储发电系统的碳排放数据考虑到调频任务中。
在具体的实施例中，所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型之前，还包括：获取所述风储发电系统的运行成本数据；所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型，包括：基于所述系统数据建立初始系统运行模型；基于所述运行成本数据对所述初始系统运行模型进行优化，得到目标系统运行模型。
具体的，所述初始系统运行模型包括风速不变时风力发电机组输出功率模型，所述风速不变时风力发电机组输出功率模型为：
Figure BDA0003543372520000041
其中，ρ为空气密度，Vw为风速，S为风力发电机组叶轮受风面积，CP为风能利用系数，Pm为风力发电机组输出的机械功率，Pv为风力发电机组输出的气动功率，λ为叶尖速比，β为桨距角。
其中，风能利用系数CP又是叶尖速比λ和桨距角β的函数：
Figure BDA0003543372520000051
其中，R为风轮半径；C1～C6为常系数；λi为中间变量，λ为叶尖速比，β为桨距角，V为实际风速，ωwt为转速。在风力发电机组参与一次调频的快速响应过程中，若要改变气动功率Pv可通过调整风能利用系数CP来达到。具体的，调节转速ωwt和桨距角β均可改变风能利用系数CP。
具体的，考虑到风速变具有较强的随机性和间歇性，因此通过风速概率分布模型来描述风速变化。双参数的Weibull分布模型被广泛应用于拟合风速的概率分布，具有形式简单、拟合分布良好的优点，其概率分布密度函数为：
Figure BDA0003543372520000052
Figure BDA0003543372520000053
Figure BDA0003543372520000054
其中，σ1和μ1分别为实际风速的方差和均值，k和c分别为Weibull分布的形状参数和尺度参数，V为实际风速，
Figure BDA0003543372520000056
为Gamma函数。
具体的，所述初始系统运行模型还包括风速变化时风力发电机组输出功率模型，所述风速变化时风力发电机组输出功率模型为：
Figure BDA0003543372520000055
其中，V为实际风速，Vci为切入风速，VR为切出风速，PR为风力发电机组额定功率，Pw为风力发电机组输出功率；
其中，实际风速V低于切入风速Vci时，风力发电机组输出功率Pw为0；额定风速以上切出风速VR以下时，风力发电机组输出功率Pw为风力发电机组额定功率PR。
具体的，所述初始系统运行模型还包括储能系统模型，所述储能系统模型包括：
储能系统充电模型：
Figure BDA0003543372520000061
储能系统放电模型：
Figure BDA0003543372520000062
其中，λSOC充(t)为充电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOC放(t)为放电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOCO为初始时刻储能系统的SOC，PESS为储能系统充放电功率，SESS为储能系统容量；
其中，SOC是指储能系统剩余电量占标准容量的百分比。
在实际应用中，所述风速不变时风力发电机组输出功率模型、所述风速变化时风力发电机组输出功率模型以及所述储能系统模型统一为所述初始系统运行模型。其中，风力发电和风速变化有关，储能设备和容量配置有关，也有系统调频需求功率有关。
具体的，所述风储发电系统参与一次调频其相关组件的操作维护和设备回收处理等环节均存在较大的碳排放量，因此，对于所述风储发电系统参与一次调频需要考虑运行成本，也就是经济成本。故，在基于所述系统数据建立初始系统运行模型之后，可以基于所述运行成本数据对所述初始系统运行模型进行优化，得到目标系统运行模型，以通过所述目标系统运行模型将所述风储发电系统的运行成本数据考虑到调频任务中。
其中，所述运行成本包括所述储能系统的损耗，具体的，放电深度越大，所述储能系统循环寿命越短，系统运行成本越高。其中，循环寿命Nctf与放电深度RDOD的关系如下：
Figure BDA0003543372520000063
其中，所述储能系统的损耗百分比RLoss如下：
Figure BDA0003543372520000064
其中，Nctf(RDOD(k))为放电深度所对应的循环寿命。
其中，所述运行成本还至少包括每个部分的投资成本和整个项目周期的替换成本、维护成本。所述风储发电系统总成本最小计算公式为：
Figure BDA0003543372520000071
式中，Dw为风储发电系统总成本，Cw为风力发电机组单价，Nw为风电场中风力发电机组数量，Crepw为风力发电机组替换成本，Conw为风力发电机组运行维护成本，Tw为风力发电机组寿命周期，Ta为项目周期，r为折现率。具体的，所述折现率r可以取5％。
通过将所述储能系统的损耗百分比计算公式以及所述风储发电系统总成本最小计算公式作为所述初始系统运行模型的目标函数，便可对所述初始系统运行模型进行优化，得到考虑所述储能系统损耗的目标系统运行模型。
在具体的实施例中，所述基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型，包括：基于所述全生命周期数据建立碳排放数学模型；通过所述碳排放数学模型计算所述风储发电系统的全生命周期碳排放量；获取所述风储发电系统的全生命周期发电量；根据所述全生命周期发电量以及所述全生命周期碳排放量建立目标碳排放数学模型。
其中，环保成本主要考虑碳排放量对配备储能的容量以及风力发电备用容量的影响。基于所述全生命周期数据建立碳排放数学模型，具体的，建立碳排放IO-LCA核算模型：
Figure BDA0003543372520000072
Yi＝Yc+Yo+Yom+Yd；
其中，B为所述风储发电系统的全生命周期碳排放量，具体的，为电力相关部门全生命周期的碳排放量，单位为kg；n为与电力部门有关的整个上下游产业链的部门数量；n×n维对角矩阵ER为与电力部门有关的整个上下游产业链的碳排放强度，即单位生产总值增长带来的CO2排放量，kg/元；n×n维矩阵 [I-A]-1为列昂惕夫逆矩阵，具体的，为完全消耗系数矩阵，其中元素表示部门生产一单位产品或服务所需要其他部门产品或服务的直接投入量和间接投入量之和；n×1维列向量Yi为各部门总支出价值量，单位为元；Yc、Yo、Yom和Yd分别为电力相关部门设备制作安装的成本、生产运行成本、操作维护成本和回收处理成本，单位为元。
计算电力相关部门全生命周期产出量：
Figure BDA0003543372520000073
其中，Ew为风电场全生命周期的发电量，单位为kWh；Pw为风力发电机组的额定功率，Tw为风力发电机组寿命周期，Δt是全生命周期。
计算电力部门碳排放系数：
Figure BDA0003543372520000081
其中，Bw为全生命周期的碳排放量，单位为kg；Ew为风电场全生命周期的发电量，单位为kWh。
风储发电系统碳排放量最小的计算公式：
Figure BDA0003543372520000082
式中，Pw为风力发电机组的额定功率，Rw电力部门碳排放系数，Δt是全生命周期。
通过所述风储发电系统碳排放量最小的计算公式便可将所述风储发电系统的碳排放数据考虑到调频任务中。
步骤103，通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率。
其中，在通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算之前，还需要依据运行工况为所述目标系统运行模型、所述目标碳排放数学模型设置合理的约束条件。比如风力发电机组输出功率约束条件：
0＜＜Pw，all＜＜Pw，max；
通过风力发电机组输出功率约束条件将风力发电机组输出功率约束在最大功率以下。
风力发电机组转速约束条件：
0＜＜wj＜＜wr，j；
通过风力发电机组转速约束条件，将风力发电机组转速限制在额定出力范围内。
具体的，还可以同时限制储能系统充放电功率上下限，储能系统不可同时充放电以及超出电池SOC上下限。
在具体的实施例中，所述通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，包括：获取寻优计算约束条件；基于所述寻优算法约束条件，通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率。
其中，依托的算法为多目标粒子群算法，对已合理的约束条件的所述目标系统运行模型、所述目标碳排放数学模型进行计算，具体的，迭代次数、学习因子以及权重系数根据收敛速度进行动态调整，保证具有全局快速寻优的能力。最终输出的结果为所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，以合理配置储能容量和风电调频备用容量的比例。
步骤104，根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
其中，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率后，依据所述最优调频功率来进行风储调频的容量动态分配，原则为尽量使得风能利用率最大，方法为动态调整法。根据风速大小分为三挡，当风速较低时，利用储能系统快速的响应特性，采用储能系统调节频率，以所述最优调频功率配置储能容量和风电调频备用容量的比例；当风速接近额定风速时，采用固定减载比使系统工作于MPPT以下，留出的备用容量依据所述最优调频功率配置储能容量和风电调频备用容量的比例得到；当风速超过额定风速时，采用变桨距角控制，具体控制角度依据所述初始系统运行模型以及通过所述最优调频功率配置储能容量和风电调频备用容量的比例得到。
本申请通过先获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；然后基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；最后通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，并根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节；能够在根据系统数据充分考虑到经济成本、根据全生命周期数据充分考虑到碳排放成本的基础上，求解出当前状态下的最优调频功率，以针对不同情况采用不同的调频策略，实现风储调频容量的动态调节。
如图2所示，本申请提出一种风储调频容量的调节装置，所述装置适用于风储发电系统，所述装置包括：
数据获取模块201，用于获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
模型建立模块202，用于基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
功率确定模块203，用于通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
动态调节模块204，用于根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
如图3所示，在一个实施例中，为一种计算机设备的内部结构图。该计算机设备可以是一种风储调频容量的调节装置、或与一种风储调频容量的调节装置连接的终端或服务器。如图3所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现一种风储调频容量的调节方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行一种风储调频容量的调节方法。网络接口用于与外接进行通信。本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的一种风储调频容量的调节方法可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图3所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该风储调频容量的调节装置的各个程序模板。比如，数据获取模块201，模型建立模块202，功率确定模块203，动态调节模块204。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
在一个实施例中，所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型之前，还包括：获取所述风储发电系统的运行成本数据；所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型，包括：基于所述系统数据建立初始系统运行模型；基于所述运行成本数据对所述初始系统运行模型进行优化，得到目标系统运行模型。
在一个实施例中，所述基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型，包括：基于所述全生命周期数据建立碳排放数学模型；通过所述碳排放数学模型计算所述风储发电系统的全生命周期碳排放量；获取所述风储发电系统的全生命周期发电量；根据所述全生命周期发电量以及所述全生命周期碳排放量建立目标碳排放数学模型。
在一个实施例中，所述通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，包括：获取寻优计算约束条件；基于所述寻优算法约束条件，通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率。
在一个实施例中，所述初始系统运行模型包括风速不变时风力发电机组输出功率模型，所述风速不变时风力发电机组输出功率模型为：
Figure BDA0003543372520000111
其中，ρ为空气密度，Vw为风速，S为风力发电机组叶轮受风面积，CP为风能利用系数，Pm为风力发电机组输出的机械功率，Pv为风力发电机组输出的气动功率，λ为叶尖速比，β为桨距角。
在一个实施例中，所述初始系统运行模型还包括风速变化时风力发电机组输出功率模型，所述风速变化时风力发电机组输出功率模型为：
Figure BDA0003543372520000112
其中，V为实际风速，Vci为切入风速，VR为切出风速，PR为风力发电机组额定功率，Pw为风力发电机组输出功率；其中，实际风速V低于切入风速Vci时，风力发电机组输出功率Pw为0；额定风速以上切出风速VR以下时，风力发电机组输出功率Pw为风力发电机组额定功率PR。
在一个实施例中，所述初始系统运行模型还包括储能系统模型，所述储能系统模型包括：
储能系统充电模型：
Figure BDA0003543372520000121
储能系统放电模型：
Figure BDA0003543372520000122
其中，λSOC充(t)为充电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOC放(t)为放电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOCO为初始时刻储能系统的SOC，PESS为储能系统充放电功率，SESS为储能系统容量；其中，SOC是指储能系统剩余电量占标准容量的百分比。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
在一个实施例中，所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型之前，还包括：获取所述风储发电系统的运行成本数据；所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型，包括：基于所述系统数据建立初始系统运行模型；基于所述运行成本数据对所述初始系统运行模型进行优化，得到目标系统运行模型。
在一个实施例中，所述基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型，包括：基于所述全生命周期数据建立碳排放数学模型；通过所述碳排放数学模型计算所述风储发电系统的全生命周期碳排放量；获取所述风储发电系统的全生命周期发电量；根据所述全生命周期发电量以及所述全生命周期碳排放量建立目标碳排放数学模型。
在一个实施例中，所述通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，包括：获取寻优计算约束条件；基于所述寻优算法约束条件，通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率。
在一个实施例中，所述初始系统运行模型包括风速不变时风力发电机组输出功率模型，所述风速不变时风力发电机组输出功率模型为：
Figure BDA0003543372520000131
其中，ρ为空气密度，Vw为风速，S为风力发电机组叶轮受风面积，CP为风能利用系数，Pm为风力发电机组输出的机械功率，Pv为风力发电机组输出的气动功率，λ为叶尖速比，β为桨距角。
在一个实施例中，所述初始系统运行模型还包括风速变化时风力发电机组输出功率模型，所述风速变化时风力发电机组输出功率模型为：
Figure BDA0003543372520000132
其中，V为实际风速，Vci为切入风速，VR为切出风速，PR为风力发电机组额定功率，Pw为风力发电机组输出功率；其中，实际风速V低于切入风速Vci时，风力发电机组输出功率Pw为0；额定风速以上切出风速VR以下时，风力发电机组输出功率Pw为风力发电机组额定功率PR。
在一个实施例中，所述初始系统运行模型还包括储能系统模型，所述储能系统模型包括：
储能系统充电模型：
Figure BDA0003543372520000133
储能系统放电模型：
Figure BDA0003543372520000134
其中，λSOC充(t)为充电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOC放(t)为放电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOCO为初始时刻储能系统的SOC，PESS为储能系统充放电功率，SESS为储能系统容量；其中，SOC是指储能系统剩余电量占标准容量的百分比。
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(Random Accessmemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种风储调频容量的调节方法，其特征在于，所述方法适用于风储发电系统，所述方法包括：
获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型之前，还包括：
获取所述风储发电系统的运行成本数据；
所述基于所述系统数据建立目标系统运行模型，包括：
基于所述系统数据建立初始系统运行模型；
基于所述运行成本数据对所述初始系统运行模型进行优化，得到目标系统运行模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型，包括：
基于所述全生命周期数据建立碳排放数学模型；
通过所述碳排放数学模型计算所述风储发电系统的全生命周期碳排放量；
获取所述风储发电系统的全生命周期发电量；
根据所述全生命周期发电量以及所述全生命周期碳排放量建立目标碳排放数学模型。
4.根据权利要求1所述的方法，所述通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率，包括：
获取寻优计算约束条件；
基于所述寻优算法约束条件，通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始系统运行模型包括风速不变时风力发电机组输出功率模型，所述风速不变时风力发电机组输出功率模型为：
Figure FDA0003543372510000021
其中，ρ为空气密度，Vw为风速，S为风力发电机组叶轮受风面积，CP为风能利用系数，Pm为风力发电机组输出的机械功率，Pv为风力发电机组输出的气动功率，λ为叶尖速比，β为桨距角。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始系统运行模型还包括风速变化时风力发电机组输出功率模型，所述风速变化时风力发电机组输出功率模型为：
Figure FDA0003543372510000022
其中，V为实际风速，Vci为切入风速，VR为切出风速，PR为风力发电机组额定功率，Pw为风力发电机组输出功率；
其中，实际风速V低于切入风速Vci时，风力发电机组输出功率Pw为0；额定风速以上切出风速VR以下时，风力发电机组输出功率Pw为风力发电机组额定功率PR。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始系统运行模型还包括储能系统模型，所述储能系统模型包括：
储能系统充电模型：
Figure FDA0003543372510000023
储能系统放电模型：
Figure FDA0003543372510000031
其中，λSOC充(t)为充电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOC放(t)为放电过程中t时刻储能系统的SOC，λSOCO为初始时刻储能系统的SOC，PESS为储能系统充放电功率，SESS为储能系统容量；
其中，SOC是指储能系统剩余电量占标准容量的百分比。
8.一种风储调频容量的调节装置，其特征在于，所述装置适用于风储发电系统，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取所述风储发电系统的系统数据与全生命周期数据；
模型建立模块，用于基于所述系统数据建立目标系统运行模型，基于所述全生命周期数据建立目标碳排放数学模型；
功率确定模块，用于通过多目标粒子算法对所述目标系统运行模型和所述目标碳排放数学模型进行寻优计算，得到所述风储发电系统参与电网一次调频的最优调频功率；
动态调节模块，用于根据所述最优调频功率进行风储调频容量的动态调节。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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权利要求1-7所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115186939A (zh) * 2022-09-09 2022-10-14 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 一种加工设备的全生命周期碳排放量预测方法

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