CN115065075A - 风储集群中储能站优化调度方法、系统及存储介质 - Google Patents

风储集群中储能站优化调度方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN115065075A CN202210888022.0A CN202210888022A CN115065075A CN 115065075 A CN115065075 A CN 115065075A CN 202210888022 A CN202210888022 A CN 202210888022A CN 115065075 A CN115065075 A CN 115065075A
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Abstract

本发明公开了一种风储集群中储能站优化调度方法、系统及存储介质，其中调度方法包括：获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线；在实时运行阶段，滚动预测未来一个调度时段内的风电功率，建立平抑风电波动的优化模型，求解得到用于平抑风电波动的功率；获取来自电网调度的AGC指令；基于基本充放电功率计划曲线、用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。本发明可以利用储能提供削峰填谷、二次调频和平抑风电等功能，充分利用了储能在经济和技术方面的价值；不同功能之间得到了有效的协同和优化，使得储能既可以同时提供前述三种功能，又可以在不同时间分别提供前述功能。

Description

风储集群中储能站优化调度方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及储能的综合应用技术领域，尤其涉及一种应用于风储集群中储能站参与网-源协同应用的优化调度方法、系统及存储介质。
背景技术
大规模风、光等分布式可再生能源在电网中的接入增加了能源供给，在一定程度上改善了能源结构，对环境污染问题也有一定的缓解。但是大量具有间歇性、随机性的分布式发电系统接入电网，极大地增加了电网复杂性和管控难度，对电网的安全、可靠和经济运行产生重大影响。储能技术，特别是以电化学储能为代表的新型储能技术，具有功率双向调节、响应速率快、充放电灵活等优势，既可以辅助风、光等分布式发电系统的有功控制，平滑潮流曲线，改善系统频率特性，又可以利用储能变流器的无功容量，提供无功补偿功能，改善系统的电压分布，在实现大规模分布式发电的友好接入与消纳，稳定电网电压频率等方面获得了越来越多的重视。但是由于储能自身功率和能量有限，现有的调度方法中在同一时段只能提供单一功能，如何在能力范围内，同一时间尽可能多的提供不同的服务，以实现储能的综合高效利用是一个极具经济和技术研究价值的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种风储集群中储能站优化调度方法、系统及存储介质，使得储能可以同时提供削峰填谷、二次调频和平抑风电的功能，又可以在不同时间分别提供前述功能，克服了传统调度方法中在同一时段只能提供单一功能的不足。
第一方面，提供了一种风储集群中储能站优化调度方法，包括：
获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线；
在实时运行阶段，按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，以储能站累计充放电能量最小为目标建立平抑风电波动的优化模型，求解得到储能站用于平抑风电波动的功率；
在实时运行阶段，获取来自电网调度的AGC（Automatic Generation Control）指令；
在实时运行过程中的每个时刻，基于基本充放电功率计划曲线、储能站用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。
进一步地，储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线通过如下方法得到：
在日前通过对比风电场出力预测曲线和系统负荷预测曲线的特征，以净负荷峰谷 差最小为目标，建立削峰填谷优化模型，确定储能站参与削峰填谷的时段和容量，得到储能 站在运行当日的基本充放电功率计划曲线
Figure 301333DEST_PATH_IMAGE001
和剩余SOC基准曲线
Figure 434636DEST_PATH_IMAGE002
(
Figure 709760DEST_PATH_IMAGE003
)，
Figure 556493DEST_PATH_IMAGE003
表 示第
Figure 360501DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段的编号。
进一步地，所述以净负荷峰谷差最小为目标，建立削峰填谷优化模型，确定储能站参与削峰填谷的时段和容量，包括：
计算净负荷
Figure 807532DEST_PATH_IMAGE004
，即将系统负荷预测曲线
Figure 620767DEST_PATH_IMAGE005
减去风电场出力预测曲线
Figure 790848DEST_PATH_IMAGE006
：
式中，
Figure 779139DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 464199DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段，一天24小时共计有
Figure 815546DEST_PATH_IMAGE007
个调度时段，
Figure 371292DEST_PATH_IMAGE007
为正整数；
计算净负荷的波动曲线
Figure 31949DEST_PATH_IMAGE008
，计算方法为：
Figure 735463DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 624922DEST_PATH_IMAGE010
表示
Figure 300754DEST_PATH_IMAGE004
的均值；
建立以峰谷差最小为目标，以储能功率限制、能量限制和充放电功率平衡为约束条件的优化模型，表示如下：
Figure 837039DEST_PATH_IMAGE012
Figure 496691DEST_PATH_IMAGE014
式中，
Figure 658682DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 438288DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段，
Figure 191480DEST_PATH_IMAGE007
表示调度时段总数，
Figure 869586DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 100847DEST_PATH_IMAGE016
分别表示储能站对应 调度时段的放电和充电状态，为0-1变量，
Figure 702337DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 626430DEST_PATH_IMAGE018
分别表示储能站对应调度时段的放 电和充电功率，
Figure 995095DEST_PATH_IMAGE019
表示储能站的额定功率，
Figure 30047DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 784245DEST_PATH_IMAGE021
分别表示储能站的充电和放电效率，
Figure 348082DEST_PATH_IMAGE022
表示储能站的额定容量，SOC (0)表示储能站的初始SOC，
Figure 780DEST_PATH_IMAGE002
表示储能站在对应调 度时段的SOC，
Figure 573844DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 684013DEST_PATH_IMAGE024
分别表示储能站SOC的上下限值，
Figure 746647DEST_PATH_IMAGE025
表示每个调度时段 的时长；
求解得到储能站在运行当日的基本充放电功率计划曲线
Figure 824325DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 388030DEST_PATH_IMAGE026
。
进一步地，所述按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，包括：
利用EMD算法对历史风电功率数据进行分解；
对分解后的各分量分别按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长
Figure 867553DEST_PATH_IMAGE025
内 的值；
将各分量的预测结果进行叠加，得到未来一个调度时段对应时长内的风电功率。
进一步地，以储能站累计充放电能量最小为目标建立的平抑风电波动的优化模型表示如下：
Figure 569930DEST_PATH_IMAGE027
Figure 134903DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 531993DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 131602DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 536038DEST_PATH_IMAGE030
个步长，Γ表示一个调度时段中总步长数 量，
Figure 588308DEST_PATH_IMAGE031
表示对应步长中风电的功率，
Figure 306865DEST_PATH_IMAGE032
表示对应步长中储能站用于平抑风电波动的功 率，
Figure 213510DEST_PATH_IMAGE033
表示风电波动限值，
Figure 257690DEST_PATH_IMAGE034
表示储能站对应调度时段的基本充放电功率计划，SOC (0) 表示储能站的初始SOC，SOC (
Figure 531676DEST_PATH_IMAGE029
)表示储能站在滚动优化调度中第
Figure 804657DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 113278DEST_PATH_IMAGE030
个步长下的SOC，
Figure 62780DEST_PATH_IMAGE035
表示滚动优化调度中的时间步长，
Figure 620800DEST_PATH_IMAGE019
表示储能站的额定功率，
Figure 946739DEST_PATH_IMAGE022
表 示储能站的额定容量。
进一步地，储能站的功率指令值计算公式如下
Figure 93556DEST_PATH_IMAGE036
：
Figure 10696DEST_PATH_IMAGE037
式中，
Figure 524854DEST_PATH_IMAGE038
表示基本充放电功率计划曲线，
Figure 123326DEST_PATH_IMAGE039
表示储能站用于平抑风电 波动的功率，
Figure 937698DEST_PATH_IMAGE040
表示AGC指令；参数
Figure 494581DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 712679DEST_PATH_IMAGE042
的取值原则为：如果
Figure 380421DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 721404DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 698456DEST_PATH_IMAGE040
的代数和小于等于储能站的功率容量，则取值均为1，否则以储能收益最大为目 标，建立线性优化模型确定
Figure 452785DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 924218DEST_PATH_IMAGE042
的值。
进一步地，所述以储能收益最大为目标，建立线性优化模型确定
Figure 650865DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 80710DEST_PATH_IMAGE042
的值，包 括：
建立线性优化模型如下：
Figure 791177DEST_PATH_IMAGE043
Figure 285874DEST_PATH_IMAGE044
其中，p1和p2分别表示储能站完全响应指令值
Figure 132608DEST_PATH_IMAGE038
+
Figure 998932DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 931116DEST_PATH_IMAGE040
)时对 应的收益，
Figure 478772DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 694859DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 466506DEST_PATH_IMAGE030
个步长，Γ表示一个调度时段中总步长数量，
Figure 151565DEST_PATH_IMAGE031
表示对应步长中风电的功率，
Figure 237333DEST_PATH_IMAGE032
表示对应步长中储能站用于平抑风电波动的功率，
Figure 855396DEST_PATH_IMAGE033
表示风电波动限值，
Figure 1207DEST_PATH_IMAGE034
表示储能站对应调度时段的基本充放电功率计划，SOC (0) 表 示储能站的初始SOC，SOC (
Figure 655785DEST_PATH_IMAGE029
)表示储能在滚动优化调度中第
Figure 545244DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 17814DEST_PATH_IMAGE030
个步 长下的SOC，
Figure 600105DEST_PATH_IMAGE035
表示滚动优化调度中的时间步长，
Figure 728598DEST_PATH_IMAGE019
表示储能站的额定功率，
Figure 218485DEST_PATH_IMAGE045
表示储 能站的额定容量；
对线性优化模型进行求解，得到
Figure 263670DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 16863DEST_PATH_IMAGE042
的值。
第二方面，提供了一种风储集群中储能站优化调度系统，包括：
基本充放电功率计划曲线获取模块，用于获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线；
平抑风电波动功率获取模块，用于在实时运行阶段，按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，以储能站累计充放电能量最小为目标建立平抑风电波动的优化模型，求解得到储能站用于平抑风电波动的功率；
AGC指令获取模块，用于在实时运行阶段，获取来自电网调度的AGC指令；
优化调度模块，用于在实时运行过程中的每个时刻，基于基本充放电功率计划曲线、储能站用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。
第三方面，提供了一种风储集群中储能站优化调度系统，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计算机程序时实现如上所述的风储集群中储能站优化调度方法的步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序还处理器执行时实现如上所述的风储集群中储能站优化调度方法的步骤。
本发明提出了一种风储集群中储能站优化调度方法、系统及存储介质，针对时间尺度和应用目的不同采取了不同的策略。首先在时间尺度上，本发明设计了日前调度和日内滚动调度两种优化模型，其中日前调度中，主要用于削峰填谷，减小系统的峰谷差；日内滚动调度中，主要针对二次调频和平抑波动等快速变化的需求。其次，由于削峰填谷和二次调频主要为电网的需求，而平抑波动为风电场的需求，在有限的储能容量下，为了兼顾不同需求方的利益，实现储能的多目标应用，以储能经济效益最大为目标，优化不同目标之间的权重系数，确定储能站最终的功率指令值进行出力控制。其优点在于：1）可以利用储能提供削峰填谷、二次调频和平抑风电等多种功能，充分利用了储能在经济和技术方面的价值；2）不同功能之间得到了有效的协同和优化，使得储能既可以同时提供前述三种功能，又可以在不同时间分别提供前述功能，克服了传统方法中在同一时段只能提供其中一种功能的不足。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的风储集群中储能站优化调度方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种风储集群中储能站优化调度方法，包括：
S1：获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线。
具体地，在日前（即运行当日的前一日）通过对比风电场出力预测曲线和系统负荷 预测曲线的特征，以净负荷峰谷差最小为目标，建立削峰填谷优化模型，确定储能站参与削 峰填谷的时段和容量，得到储能站在次日（即运行当日）的基本充放电功率计划曲线
Figure 367072DEST_PATH_IMAGE038
和剩余SOC基准曲线
Figure 863913DEST_PATH_IMAGE002
(
Figure 311075DEST_PATH_IMAGE003
)，
Figure 720322DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 88986DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段的编号，每个调度时段的 时长为
Figure 920676DEST_PATH_IMAGE025
，共有T个调度时段。
其中，所述以净负荷峰谷差最小为目标，建立削峰填谷优化模型，确定储能站参与削峰填谷的时段和容量，包括：
S11：计算净负荷
Figure 425606DEST_PATH_IMAGE004
，即将系统负荷预测曲线
Figure 255022DEST_PATH_IMAGE005
减去风电场出力预测曲线
Figure 94671DEST_PATH_IMAGE006
：
Figure 730052DEST_PATH_IMAGE046
式中，
Figure 355068DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 355385DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段，一天24小时共计有
Figure 229800DEST_PATH_IMAGE007
个调度时段，
Figure 606555DEST_PATH_IMAGE007
为正整数，取值 通常为24、48或96，对应的每个调度时段时长为1h、30min或15min。
S12：计算净负荷的波动曲线
Figure 568301DEST_PATH_IMAGE008
，计算方法为：
Figure 5099DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 314549DEST_PATH_IMAGE010
表示
Figure 213104DEST_PATH_IMAGE004
的均值。
S13：建立以峰谷差最小为目标，以储能功率限制、能量限制和充放电功率平衡为约束条件的优化模型，表示如下：
Figure 78291DEST_PATH_IMAGE012
Figure 420411DEST_PATH_IMAGE047
式中，
Figure 954904DEST_PATH_IMAGE003
表示第
Figure 735778DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段，
Figure 189893DEST_PATH_IMAGE007
表示调度时段总数，
Figure 702914DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 773639DEST_PATH_IMAGE016
分别表示储能站对应 调度时段的放电和充电状态，
Figure 295887DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 588197DEST_PATH_IMAGE018
分别表示储能站对应调度时段的放电和充电功 率，
Figure 334436DEST_PATH_IMAGE019
表示储能站的额定功率，
Figure 361298DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 421658DEST_PATH_IMAGE021
分别表示储能站的充电和放电效率，
Figure 559288DEST_PATH_IMAGE022
表示储 能站的额定容量，SOC (0)表示储能站的初始SOC，
Figure 69904DEST_PATH_IMAGE002
表示储能站在对应调度时段的 SOC，
Figure 144914DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 897713DEST_PATH_IMAGE024
分别表示储能站SOC的上下限值，
Figure 649768DEST_PATH_IMAGE025
表示每个调度时段的时长；模 型中决策变量为：
Figure 206652DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 598319DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 16793DEST_PATH_IMAGE017
(
Figure 154513DEST_PATH_IMAGE003
)，
Figure 380833DEST_PATH_IMAGE018
(
Figure 338425DEST_PATH_IMAGE003
)和
Figure 527966DEST_PATH_IMAGE002
(
Figure 989035DEST_PATH_IMAGE003
)。
S14：该模型为混合整数二次规划模型可以利用成熟的商用求解器快速求解，求解 得到储能站在运行当日的基本充放电功率计划曲线
Figure 573206DEST_PATH_IMAGE001
为：
Figure 283673DEST_PATH_IMAGE026
。
S2：在实时运行阶段，按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长
Figure 89955DEST_PATH_IMAGE025
内的 风电功率
Figure 936689DEST_PATH_IMAGE031
(
Figure 989964DEST_PATH_IMAGE029
)，以储能站累计充放电能量最小为目标建立平抑风电波动的优化模型， 求解得到储能站用于平抑风电波动的功率
Figure 718886DEST_PATH_IMAGE032
(
Figure 532121DEST_PATH_IMAGE029
)，
Figure 967781DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 208270DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中第
Figure 424488DEST_PATH_IMAGE030
个步 长，总步长数量为Γ。
具体地，所述未来一个调度时段对应时长
Figure 526567DEST_PATH_IMAGE025
内的风电功率通过如下方法得到：
S21：利用EMD（经验模态分解）算法对历史风电功率数据进行分解；
S22：对分解后的各分量分别按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长
Figure 82313DEST_PATH_IMAGE025
内的值；
S23：将各分量的预测结果进行叠加，得到未来一个调度时段对应时长
Figure 290441DEST_PATH_IMAGE025
内的风 电功率
Figure 197217DEST_PATH_IMAGE031
(
Figure 352255DEST_PATH_IMAGE029
)。
其中，以储能站累计充放电能量最小为目标建立的平抑风电波动的优化模型中， 约束条件包括：1）基本充放电功率与平抑风电波动的功率代数和在储能站额定功率范围 内；2）储能SOC在相邻两个步长之间的状态转移关系；3）储能SOC的最大和最小值限制；4）储 能SOC在第
Figure 11775DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段的起始值和终末值与基本SOC曲线相等。平抑风电波动的优化模型 表示如下：
Figure 594066DEST_PATH_IMAGE027
Figure 784876DEST_PATH_IMAGE049
其中，
Figure 478025DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 273943DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 509359DEST_PATH_IMAGE030
个步长，Γ表示一个调度时段中总步长数 量，
Figure 593990DEST_PATH_IMAGE031
表示对应步长中风电的功率，
Figure 90830DEST_PATH_IMAGE032
表示对应步长中储能站用于平抑风电波动的功 率，
Figure 537992DEST_PATH_IMAGE033
表示风电波动限值，
Figure 711353DEST_PATH_IMAGE034
表示储能站对应调度时段的基本充放电功率计划，SOC (0) 表示储能站的初始SOC，SOC (
Figure 548859DEST_PATH_IMAGE029
)表示储能站在滚动优化调度中第
Figure 583811DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 151059DEST_PATH_IMAGE030
个步长下的SOC，
Figure 246054DEST_PATH_IMAGE035
表示滚动优化调度中的时间步长，
Figure 321588DEST_PATH_IMAGE019
表示储能站的额定功率，
Figure 956969DEST_PATH_IMAGE022
表 示储能站的额定容量。由于平抑波动的时间尺度相对较短，因此忽略储能效率的影响，该模 型为基本的二次规划模型，可以利用成熟的商用求解器求解得到储能站用于平抑风电波动 的功率
Figure 581985DEST_PATH_IMAGE032
(
Figure 582302DEST_PATH_IMAGE029
)。
S3：在实时运行阶段，获取来自电网调度的AGC指令。
S4：在实时运行过程中的每个时刻，基于基本充放电功率预测曲线、储能站用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。
具体地，储能站的功率指令值计算公式如下
Figure 659980DEST_PATH_IMAGE036
：
Figure 833472DEST_PATH_IMAGE037
式中，
Figure 562263DEST_PATH_IMAGE038
表示基本充放电功率计划曲线，
Figure 733481DEST_PATH_IMAGE039
表示储能站用于平抑风电 波动的功率，
Figure 298455DEST_PATH_IMAGE040
表示AGC指令；参数
Figure 275638DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 609667DEST_PATH_IMAGE042
的取值原则为：如果
Figure 699590DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 751859DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 532733DEST_PATH_IMAGE040
的代数和小于等于储能站的功率容量，则取值均为1，否则以储能收益最大为目 标，建立线性优化模型确定
Figure 455690DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 234290DEST_PATH_IMAGE042
的值。
更具体地，所述以储能收益最大为目标，建立线性优化模型确定
Figure 570594DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 342109DEST_PATH_IMAGE042
的值，包 括：
建立线性优化模型如下：
Figure 385152DEST_PATH_IMAGE043
Figure 334653DEST_PATH_IMAGE050
其中，p1和p2分别表示储能站完全响应指令值
Figure 158253DEST_PATH_IMAGE038
+
Figure 218613DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 866894DEST_PATH_IMAGE040
时对 应的收益，
Figure 252876DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 298192DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 896664DEST_PATH_IMAGE030
个步长，Γ表示一个调度时段中总步长数量，
Figure 179878DEST_PATH_IMAGE031
表示对应步长中风电的功率，
Figure 720449DEST_PATH_IMAGE032
表示对应步长中储能站用于平抑风电波动的功率，
Figure 253062DEST_PATH_IMAGE033
表示风电波动限值，
Figure 655224DEST_PATH_IMAGE034
表示储能站对应调度时段的基本充放电功率计划，SOC (0) 表 示储能站的初始SOC，SOC (
Figure 58524DEST_PATH_IMAGE029
)表示储能在滚动优化调度中第
Figure 255150DEST_PATH_IMAGE003
个调度时段中的第
Figure 275059DEST_PATH_IMAGE030
个步 长下的SOC，
Figure 252152DEST_PATH_IMAGE035
表示滚动优化调度中的时间步长，
Figure 978800DEST_PATH_IMAGE019
表示储能站的额定功率，
Figure 877486DEST_PATH_IMAGE045
表示储 能站的额定容量；
对线性优化模型进行求解，得到
Figure 384690DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 128655DEST_PATH_IMAGE042
的值。该模型是一个线性优化模型，而且 优化变量只有两个，所以在实时控制中也能够满足对求解速度的要求。
实施例2
本实施例提供了一种风储集群中储能站优化调度系统，包括：
基本充放电功率计划曲线获取模块，用于获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线；
平抑风电波动功率获取模块，用于在实时运行阶段，按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，以储能站累计充放电能量最小为目标建立平抑风电波动的优化模型，求解得到储能站用于平抑风电波动的功率；
AGC指令获取模块，用于在实时运行阶段，获取来自电网调度的AGC指令；
优化调度模块，用于在实时运行过程中的每个时刻，基于基本充放电功率计划曲线、储能站用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。
应当理解，本发明各个实施例中的功能单元模块可以集中在一个处理单元中，也可以是各个单元模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上的单元模块集成在一个单元模块中，可以采用硬件或软件的形式来实现。
实施例3
本实施例提供了一种风储集群中储能站优化调度系统，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计算机程序时实现如实施例1所述的风储集群中储能站优化调度方法的步骤。
其中，存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性除颤器，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器、处理器和通信接口独立实现，则存储器、处理器和通信接口可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构总线，外部设备互联总线或扩展工业标准体系结构总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
可选的，在具体实现上，如果存储器、处理器和通信接口集成在一块芯片上，则存储器、处理器即通信接口可以通过内部接口完成相互之间的通信。
各个步骤的具体实现过程请参照前述方法的阐述。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
实施例4
本实施例一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序还处理器执行时实现如实施例1所述的风储集群中储能站优化调度方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请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、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，包括：
获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线；
在实时运行阶段，按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，以储能站累计充放电能量最小为目标建立平抑风电波动的优化模型，求解得到储能站用于平抑风电波动的功率；
在实时运行阶段，获取来自电网调度的AGC指令；
在实时运行过程中的每个时刻，基于基本充放电功率计划曲线、储能站用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。
2.根据权利要求1所述的风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线通过如下方法得到：
在日前通过对比风电场出力预测曲线和系统负荷预测曲线的特征，以净负荷峰谷差最小为目标，建立削峰填谷优化模型，确定储能站参与削峰填谷的时段和容量，得到储能站在运行当日的基本充放电功率计划曲线和剩余SOC基准曲线。
3.根据权利要求2所述的风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，所述以净负荷峰谷差最小为目标，建立削峰填谷优化模型，确定储能站参与削峰填谷的时段和容量，包括：
计算净负荷
Figure 599560DEST_PATH_IMAGE001
，即将系统负荷预测曲线
Figure 188804DEST_PATH_IMAGE002
减去风电场出力预测曲线
Figure 499700DEST_PATH_IMAGE003
：
Figure 629330DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure 365074DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 718695DEST_PATH_IMAGE005
个调度时段；
计算净负荷的波动曲线
Figure 720149DEST_PATH_IMAGE006
，计算方法为：
Figure 325573DEST_PATH_IMAGE007
式中，
Figure 791190DEST_PATH_IMAGE008
表示
Figure 518974DEST_PATH_IMAGE001
的均值；
建立以峰谷差最小为目标，以储能功率限制、能量限制和充放电功率平衡为约束条件的优化模型，表示如下：
Figure 430561DEST_PATH_IMAGE010
Figure 964310DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 222116DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 58485DEST_PATH_IMAGE005
个调度时段，
Figure 96849DEST_PATH_IMAGE013
表示调度时段总数，
Figure 27764DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 405656DEST_PATH_IMAGE015
分别表示储能站对应调度 时段的放电和充电状态，
Figure 271981DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 673006DEST_PATH_IMAGE017
分别表示储能站对应调度时段的放电和充电功率，
Figure 486242DEST_PATH_IMAGE018
表示储能站的额定功率，
Figure 515377DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 706931DEST_PATH_IMAGE020
分别表示储能站的充电和放电效率，
Figure 188728DEST_PATH_IMAGE021
表示储能站 的额定容量，SOC (0)表示储能站的初始SOC，
Figure 805654DEST_PATH_IMAGE022
表示储能站在对应调度时段的SOC，
Figure 830242DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 303949DEST_PATH_IMAGE024
分别表示储能站SOC的上下限值，
Figure 476304DEST_PATH_IMAGE025
表示每个调度时段的时长；
求解得到储能站在运行当日的基本充放电功率计划曲线
Figure 818292DEST_PATH_IMAGE026
为：
Figure 822020DEST_PATH_IMAGE027
。
4.根据权利要求1所述的风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，所述按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，包括：
利用EMD算法对历史风电功率数据进行分解；
对分解后的各分量分别按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长
Figure 669891DEST_PATH_IMAGE025
内的 值；
将各分量的预测结果进行叠加，得到未来一个调度时段对应时长内的风电功率。
5.根据权利要求1所述的风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，以储能站累计充放电能量最小为目标建立的平抑风电波动的优化模型表示如下：
Figure 1646DEST_PATH_IMAGE028
Figure 22692DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 241446DEST_PATH_IMAGE030
表示第
Figure 260217DEST_PATH_IMAGE005
个调度时段中的第
Figure 203903DEST_PATH_IMAGE031
个步长，Γ表示一个调度时段中总步长数量，
Figure 904005DEST_PATH_IMAGE032
表示对应步长中风电的功率，
Figure 616746DEST_PATH_IMAGE033
表示对应步长中储能站用于平抑风电波动的功率，
Figure 540840DEST_PATH_IMAGE034
表 示风电波动限值，
Figure 362034DEST_PATH_IMAGE035
表示储能站对应调度时段的基本充放电功率计划，SOC (0) 表示储 能站的初始SOC，SOC (
Figure 459303DEST_PATH_IMAGE030
)表示储能站在滚动优化调度中第
Figure 495393DEST_PATH_IMAGE005
个调度时段中的第
Figure 262491DEST_PATH_IMAGE031
个步长 下的SOC，
Figure 446348DEST_PATH_IMAGE036
表示滚动优化调度中的时间步长，
Figure 550570DEST_PATH_IMAGE018
表示储能站的额定功率，
Figure 595493DEST_PATH_IMAGE037
表示储能 站的额定容量。
6.根据权利要求1至5任一项所述的风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，储 能站的功率指令值计算公式如下
Figure 189286DEST_PATH_IMAGE038
：
Figure 204646DEST_PATH_IMAGE039
式中，
Figure 112559DEST_PATH_IMAGE040
表示基本充放电功率计划曲线，
Figure 919978DEST_PATH_IMAGE041
表示储能站用于平抑风电波动 的功率，
Figure 543727DEST_PATH_IMAGE042
表示AGC指令；参数
Figure 374279DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure DEST_PATH_IMAGE044
的取值原则为：如果
Figure 554725DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 577170DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 512765DEST_PATH_IMAGE042
的代数和小于等于储能站的功率容量，则取值均为1，否则以储能收益最大为目 标，建立线性优化模型确定
Figure 830614DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 752433DEST_PATH_IMAGE044
的值。
7.根据权利要求6所述的风储集群中储能站优化调度方法，其特征在于，所述以储能收 益最大为目标，建立线性优化模型确定
Figure 268865DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 313045DEST_PATH_IMAGE044
的值，包括：
建立线性优化模型如下：
Figure 39561DEST_PATH_IMAGE045
Figure DEST_PATH_IMAGE046
其中，p1和p2分别表示储能站完全响应指令值
Figure 624126DEST_PATH_IMAGE026
+
Figure 870431DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 147828DEST_PATH_IMAGE042
时对应的 收益，
Figure 174690DEST_PATH_IMAGE030
表示第
Figure 22053DEST_PATH_IMAGE005
个调度时段中的第
Figure 513077DEST_PATH_IMAGE031
个步长，Γ表示一个调度时段中总步长数量，
Figure 571163DEST_PATH_IMAGE032
表 示对应步长中风电的功率，
Figure 350900DEST_PATH_IMAGE033
表示对应步长中储能站用于平抑风电波动的功率，
Figure 542847DEST_PATH_IMAGE034
表示 风电波动限值，
Figure 747432DEST_PATH_IMAGE035
表示储能站对应调度时段的基本充放电功率计划，SOC (0) 表示储能 站的初始SOC，SOC (
Figure 569895DEST_PATH_IMAGE030
)表示储能在滚动优化调度中第
Figure 633666DEST_PATH_IMAGE005
个调度时段中的第
Figure 239090DEST_PATH_IMAGE031
个步长下的 SOC，
Figure 376811DEST_PATH_IMAGE036
表示滚动优化调度中的时间步长，
Figure 432491DEST_PATH_IMAGE018
表示储能站的额定功率，
Figure 344078DEST_PATH_IMAGE037
表示储能站的 额定容量；
对线性优化模型进行求解，得到
Figure 815511DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 135633DEST_PATH_IMAGE044
的值。
8.一种风储集群中储能站优化调度系统，其特征在于，包括：
基本充放电功率计划曲线获取模块，用于获取储能站运行当日的基本充放电功率计划曲线；
平抑风电波动功率获取模块，用于在实时运行阶段，按照预设步长滚动预测未来一个调度时段对应时长内的风电功率，以储能站累计充放电能量最小为目标建立平抑风电波动的优化模型，求解得到储能站用于平抑风电波动的功率；
AGC指令获取模块，用于在实时运行阶段，获取来自电网调度的AGC指令；
优化调度模块，用于在实时运行过程中的每个时刻，基于基本充放电功率计划曲线、储能站用于平抑风电波动的功率、AGC指令计算得到储能站的功率指令值，并根据储能站的功率指令值进行调度。
9.一种风储集群中储能站优化调度系统，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计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的风储集群中储能站优化调度方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序还处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风储集群中储能站优化调度方法的步骤。
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