CN117410974A - 面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，包括根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域，搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化，对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价。本发明提供的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，可以有效降低提升汇集站整体的运行经济性，提升新能源汇集系统跟踪计划出力以及辅助系统调峰的效果，同时通过优化多储能系统的SOC，使汇集站储能系统保持较好的动作可靠性和可持续性。

Description

面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法

技术领域

本发明涉及新能源汇集系统储能协调运行技术领域，特别是涉及一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法。

背景技术

我国大力发展绿色可持续清洁能源，新型电力系统中新能源渗透率逐步提升。然而新能源具有较强的随机性、间歇性以及难预测性，造成系统调度困难，调峰压力骤增等问题。储能作为优质的灵活性资源可以协助新能源跟踪计划出力，提升新能源可调度性，同时可辅助系统缓解调峰压力。因此，如何通过充分利用储能满足系统多场景运行需求，提升新能源可调度性同时提高储能利用率和经济性，对于促进新能源规模化开发利用至关重要。

在新能源并网比例不断增加的背景下，协调新能源场站储能与汇集站储能互济运行以提高新能源汇集站总体跟踪计划出力及参与系统调峰成为研究热点。在新能源跟踪计划出力方面，现有研究忽略了不同区域之间新能源场站出力以及储能系统出力的协调性问题，致使不同空间层次新能源跟踪计划出力效果不佳。在新能源侧储能辅助系统调峰方面，现有研究未考虑新能源场站储能和汇集站储能协调辅助系统调峰，且在火储协调优化过程中较少有文献考虑新能源和负荷应分摊调峰成本。储能在单一应用场景下存在利用率不高、经济性较差的问题考虑储能同时参与多种服务，可以提升储能系统的综合效益，但现有研究的研究对象主要为接入新能源场站的储能，未考虑新能源场站储能配置情况不同情况下，如何协调汇集站储能同时跟踪计划出力和辅助系统调峰以满足多场景需求。因此，设计一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法是十分有必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，可以有效降低提升汇集站整体的运行经济性，提升新能源汇集系统跟踪计划出力以及辅助系统调峰的效果，同时通过优化多储能系统的SOC，使汇集站储能系统保持较好的动作可靠性和可持续性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，包括如下步骤：

步骤1：根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域；

步骤2：搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化；

步骤3：对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价。

可选的，步骤1中，根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域，具体为：

根据大规模新能源并网后区域电网峰谷特性的改变情况，在负荷低谷而新能源高发区，使得系统净负荷曲线低于常规机组最小技术出力下限，其中，利用风电超短期预测功率代替实际出力计算净负荷曲线，将负荷曲线与常规机组最小技术出力交点初步定为T₁，之后逐步更新净负荷曲线与常规机组出力下限的交点，其对应的时间记为T₁，时间区间[0,T₁]即对应调峰区，根据负荷波动情况，将负荷功率出现明显波动的起始时间节点确定为T₂，若净负荷未出现明显波动，则将20:00作为T₂，将调度日最后4h用于SOC调整，在储能协助新能源跟踪计划出力的同时保证其自身的可持续性，则时间区间[T₁,T₂]对应跟踪计划区，时间区间[T₂,T₃]对应储能SOC优化区。

可选的，步骤2中，搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化，具体包括如下步骤：

步骤201：进行储能初始容量分配；

步骤202：进行调峰区优化；

步骤203：进行跟踪计划区优化；

步骤204：进行储能SOC优化区优化。

可选的，步骤201中，进行储能初始容量分配，具体为：

将风电功率超短期预测值作为原始风电数据输入，根据负荷预测值以及常规机组深调成本系数确定储能每个超短期区间内储能容量分配，其中，每个超短期区间内储能容量分配为：首先，根据负荷功率预测值划分易出现常规机组投油深调区间T_{TF_VL2}和不易出现投油深调区间T_{TF_VL1}，进行储能容量一次分配，计算调峰区内储能一次分配容量为：

式中，γ_OilP为储能一次容量分配系数，E_{TF_NOilP}、E_{TF_OilP}分别为时间区间T_{TF_VL1}、T_{TF_VL2}对应的储能一次分配容量，N_st为汇集站内储能系统的数量，E_RA,i为第i个电池储能系统的额定容量，为调峰区储能SOC最大值，为第f个超短期区间最后一个时刻储能的SOC值，第一个超短期其值取S_min，T_TF为拟调峰区间，为第f个超短期区间，分别为第f个超短期区间内易出现和不易出现常规机组投油深调对应的时间区间；

其次，计算第f个超短期区间分配到的储能容量为：

按照常规机组调峰成本系数计算超短期区间内储能二次分配容量如下：

式中，α_NOilP、β_OilP为储能二次容量分配系数，c_{d_OilP}、c_{d_NOilP}分别为常规机组投油和不投油深度调峰成本系数，分别为时间区间 对应的储能二次分配容量。

可选的，步骤202中，进行调峰区优化，具体为：

调峰区以汇集站运行成本最低为目标，建立目标函数为：

式中，为调峰区内每个超短期预测区间包含的时段数，G_c为常规机组的数量，α_E(t)为汇集站并网功率引起深度调峰的分摊系数，c_d为常规机组深度调峰不同档的单位电量补偿费用，单位为元/MWh，P_aF,v(t)为第v台常规机组深度调峰时的功率，c_a为单位弃新能源电量惩罚，单位为元/MWh，π_t为新能源上网电价，P_lowE(t)为汇集站功率过大，超过储能的最大存储容量或者超过储能最大允许充电功率造成的弃电功率，c_b为缺电时的单位电量惩罚价格，P_Eb(t)为汇集站功率不足，需要储能放电以满足需求，但此时由于储能所存储的电量不足或者储能最大允许放电功率不足造成的缺额功率，C_CS(t)为储能循环寿命成本，C_COM(t)为储能辅助系统调峰时获得的补偿，Δt为时间分辨率，所用时间间隔为15min；

其中，汇集站并网功率引起深度调峰的分摊系数的计算公式为：

式中，在常规机组深度调峰的情况下，P_batTF(t)为调峰区储能辅助系统调峰期间充入储能的功率，ΔP_E(t)为汇集站出力相对于其均值的差值，ΔP_load(t)为负荷功率相对于其均值的差值，计算公式为：

式中，N_e为汇集站内新能源场站的数量，P_E,i(t)为汇集站内第i个新能源场站的实际功率，P_load,j(t)为系统中t时刻的负荷功率，J为负荷集合，T为调度周期；

常规机组深度调峰时的功率为：

式中，P_G,v(t)为区域内第v个常规机组出力，P_Gmin,v为区域内第v个常规机组基本调峰时的最小出力；

弃电功率为：

式中，α_TG(t)为汇集站整体存在弃电情况下的所有储能系统的调峰系数，和分别为第i个电池储能系统的充电功率上限和容量上限，E_bat,i(t-1)为第i个电池储能上一时刻的存储电量，为汇集站内各新能源场站在Δt时段内实际出力超出计划出力允许范围的盈缺功率，A(t)和B(t)为盈余状态系数，α_TG(t)、和A(t)、B(t)的计算为：

式中，P_batGZ(t)为Δt时段内跟踪新能源计划出力场景下的储能动作功率；

式中，为新能源计划出力允许误差限，使用过程时需保证与P_err,i(t)同号，sign[·]表示符号函数，P_err,i(t)为Δt时段内新能源场站实际出力与计划出力的偏差，其计算公式为：

P_err,i(t)＝P_plan,i(t)-P_real,i(t) (11)

式中，P_real,i(t)、P_plan,i(t)分别为新能源场站i在t时刻的实际出力与计划出力；

状态系数A(t)的值取决于Δt时段内汇集站盈余电量和储能系统容量上限之间的关系，具体判别方法为：

状态系数B(t)的值取决于Δt时段内汇集站盈余功率和储能系统功率上限之间的关系，具体判别方法为：

缺额功率为：

式中，和分别为第i个电池储能系统的放电功率上限和容量下限，C(t)和D(t)为缺额状态系数；

状态系数C(t)的值取决于Δt时段内汇集站缺额电量和储能系统剩余容量之间的关系，具体判别方法为：

状态系数D(t)的值取决于Δt时段内汇集站缺额功率和储能系统功率上限之间的关系，具体判别方法为：

基于雨流计数法测得电池储能系统的放电深度，用幂函数形式表征不同放电深度下储能的循环寿命，为：

N_La(D_OD)＝6380·D_OD ^-0.3614-1680 (17)

式中，D_OD为电池储能系统的放电深度，将不同放电深度下储能的循环寿命归算至100％DOD下的等效循环次数，计算过程为：

式中，为电池储能系统始终运行在100％DOD下的总循环次数，为电池储能系统运行在D_OD(t)下计算出的循环次数，其中，D_OD(t)为：

式中，E_CH,i(t)为第i个电池储能系统t时刻的容量；

计算储能系统在100％DOD下循环一次的成本为：

式中，c_PT和c_ET分别为电池储能系统投建时的单位功率费用和单位容量费用，P_RA,i为第i个电池储能系统额定功率，c_PR为电池储能系统单位功率运行维护费用，γ_HP为储能系统的残值率；

Δt时段内电池储能系统的等效循环寿命成本C_CS(t)为：

式中，α_QB(t)为储能全循环或半循环的判别系数，对应取值为1或0.5；

储能辅助系统调峰时获得的补偿为：

C_COM(t)＝ξ_comP_batTF(t)Δt (22)

式中，ξ_com为参与调峰的储能单位电量补偿费用；

计算跟踪计划出力场景下存在盈余功率的新能源场站应承担的储能一次分配功率为：

计算辅助系统调峰场景下存在反调峰情况的新能源场站应承担的储能二次分配功率为：

则各新能源场站分配的储能总动作功率为：

P_batTZ,i(t)＝P_batGZ,i(t)+P_batTF,i(t) (25)

最后，将P_batTZ,i(t)依据新能源场站与汇集站储能协调调控策略分配到各储能系统。

可选的，步骤203中，进行跟踪计划区优化，具体为：

跟踪计划区目标为计及跟计划偏差惩罚，储能充放电转换费用，使汇集站整体损失最小，目标函数为：

式中，T_GPL为跟踪计划区包含的时段数，P_bat,i(t)为第i个电池储能系统的充放电功率，规定充电时其功率为正值，放电时其功率为负值，和分别为储能系统充电状态转换为放电状态、放电状态转换为充电状态的费用；

考虑储能系统寿命折损，计算其充放电转换费用为：

式中，d_s,i(t)和c_s,i(t)分别为储能充放电的状态变量，为二进制变量，在求解过程中，为方便统计充放电转换次数，将非充非放状态的d_s,i(t)、c_s,i(t)的值赋为前一状态的二进制变量，ζ_cd,i和ζ_dc,i分别为储能状态由充电变为放电、放电变为充电的价格，其计算方法为：

式中，ε_D为储能系统的报废率，体现储能寿命折损，N_cd为储能系统总循环次数，N_cd取放电深度为0.1时的等效循环寿命；

以目标函数对储能动作指令进行优化，得出使汇集站损失最小的各储能动作指令。

可选的，步骤204中，进行储能SOC优化区优化，具体为：

定义SOC理想区域 为理想区域下界，为理想区域上界，理想区域以上为SOC上回归区，理想区域以下为SOC下回归区，分别以上、下回归区储能的SOC值与理想区域上、下限的差值之和最小建立相应的目标函数，且无论储能SOC在上回归区还是下回归区，其动作功率均应满足计及跟踪计划出力误差允许范围的约束条件，其中，上、下回归区的运行目标函数为：

当部分储能系统SOC处于上回归区，SOC优化区运行目标应为上回归区内的储能的SOC与理想区域上限之差的绝对值最小，即：

式中，T_SOC为SOC优化区包含的时段数，N_stu为SOC位于理想区域上方的储能系统的数量，S_i(t)为第i个储能系统t时刻的荷电状态，为第i个储能系统SOC理想区域的上界；

当部分储能系统SOC处于下回归区，SOC优化区运行目标应为下回归区内的储能的SOC与理想区域下限之差的绝对值最小，即：

式中，N_std为SOC位于理想区域下方的储能系统数量，为第i个储能系统SOC理想区域的下界；

上、下回归区对应的约束条件为：

依据盈缺功率所处区域确定约束，划定储能放电功率可变范围，具体如下：

盈缺功率值处于EDCEⅠ区，对应约束为：

式中，分别为汇集站内所有储能系统需共同承担的充、放电功率，为SOC位于上回归区储能的放电功率；

SOC位于上回归区储能的拟动作功率计算为：

盈缺功率值处于ELIMⅠ区，对应约束为：

式中，为SOC位于理想区域的储能的放电功率；

当盈缺功率值处于ELIMⅠ区，需由汇集站内处于上回归区及理想区域的各储能释放的功率为：

若处于上回归区以及理想区域的储能功率不足，则计算缺电功率为：

盈缺功率值处于EDCEⅡ区，对应约束为：

式中，为SOC位于下回归区储能充电功率；

SOC位于下回归区储能的拟动作功率计算为：

盈缺功率值处于ELIMⅡ区，对应约束为：

当盈缺功率值处于ELIMⅡ区，拟需由汇集站内处于下回归区以及理想区域的各储能吸收的功率为：

若处于下回归区以及理想区域的储能功率不足，则计算弃电功率为：

可选的，步骤3中，对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价，具体为：

针对汇集站跟踪计划出力评价，采用日均方根误差R_MSE来评价汇集站跟踪计划误差的分散程度，针对汇集站储能辅助系统调峰评价，采用平均绝对误差M_AE衡量汇集站跟踪计划误差的幅值特性，采用平均净负荷峰谷差率R_L表征净负荷的波动程度，净负荷变化方差S_L表征净负荷的平滑程度，针对储能系统SOC评价，衡量汇集站内储能系统SOC偏离理想区域的程度进行评价。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，该方法包括根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域，搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化，对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价，该方法依据区域电网内负荷特性划分了调峰区、跟踪计划区、SOC优化区三个储能运行区域，能够兼顾电网净负荷峰谷特性和新能源计划跟踪分布特性，满足电网多场景运行需求，量化分析了调度周期内新能源汇集站跟踪计划出力误差惩罚、调峰成本分摊、储能辅助系统调峰补贴以及储能循环寿命成本和充放电转换成本，并建立了相应的储能运行目标以及约束，可以有效降低提升汇集站整体的运行经济性，提升新能源汇集系统跟踪计划出力以及辅助系统调峰的效果，同时通过优化多储能系统的SOC，使汇集站储能系统保持较好的动作可靠性和可持续性。

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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法框架及总体思路图；

图2为面向发电计划跟踪与调峰的储能协调运行流程图；

图3为储能容量一次分配原则示意图；

图4为典型日原始负荷、净负荷和新能源出力曲线示意图；

图5为原始负荷、常规机组和新能源功率曲线以及储能总充放电功率情况示意图；

图6为不同情景下新能源汇集站跟踪计划出力情况示意图；

图7为不同情景下新能源汇集站弃缺电情况示意图；

图8为不同情景下各储能系统动作功率以及SOC情况示意图。

具体实施方式

本发明的目的是提供一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，可以有效降低提升汇集站整体的运行经济性，提升新能源汇集系统跟踪计划出力以及辅助系统调峰的效果，同时通过优化多储能系统的SOC，使汇集站储能系统保持较好的动作可靠性和可持续性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例提供的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，包括如下步骤：

步骤1：根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域；

步骤2：搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化；

步骤3：对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价。

首先，对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行介绍，为了发挥多新能源场站间的时空互补作用，提高新能源汇集站跟踪计划出力能力的同时降低系统调峰压力，提高储能利用率，提高新能源汇集系统整体运行经济性，提出了考虑发电计划跟踪与调峰的新能源汇集系统储能运行策略，其总体思路如图1所示。

根据图1，首先需考虑新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求的关系，考虑系统需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域，然后，考虑新能源汇集站上网电量、跟踪计划出力误差惩罚、储能循环寿命成本以及充放电转换成本等，把新能源场站应承担的调峰成本分摊费用纳入多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略研究中，最后，构建新能源场站储能和汇集站储能多应用场景的经济最优化模型，求解出新能源场站储能和汇集站储能在跟踪计划出力场景和辅助系统调峰场景下的最优动作指令。

步骤1中，根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域，具体为：

新能源汇集系统面向新能源跟踪计划出力和辅助系统调峰两种场景时，考虑到调度日内净负荷出现峰谷的时间区间有限，而新能源跟踪计划出力误差随机分布在整个调度日，因此，需要划分储能运行区域，并对不同运行区域内储能动作指令进行优化，进一步提高汇集系统储能利用率，提高新能源汇集系统整体运行的经济性，具体划分原则为：

根据大规模新能源并网后区域电网峰谷特性的改变情况，在负荷低谷而新能源高发区，使得系统净负荷曲线低于常规机组最小技术出力下限，其中，利用风电超短期预测功率代替实际出力计算净负荷曲线，将负荷曲线与常规机组最小技术出力交点初步定为T₁，之后逐步更新净负荷曲线与常规机组出力下限的交点，其对应的时间记为T₁，时间区间[0,T₁]即对应调峰区，根据负荷波动情况，将负荷功率出现明显波动的起始时间节点确定为T₂，若净负荷未出现明显波动，则将20:00作为T₂，将调度日最后4h用于SOC调整，在储能协助新能源跟踪计划出力的同时保证其自身的可持续性，则时间区间[T₁,T₂]对应跟踪计划区，时间区间[T₂,T₃]对应储能SOC优化区。

在优化储能动作指令时，考虑到负荷预测和光伏预测准确率较高，而风电超短期预测较为准确，因此，在调峰区优化过程中将风电功率超短期预测值作为原始风电数据输入，根据负荷预测值以及常规机组深调成本系数确定储能每个超短期区间内储能容量分配(具体方法见公式(1)到公式(3))，进行多时间区间优化，得到调峰区储能优化动作指令，而跟计划区目标旨在优化储能转换成本和跟踪计划误差惩罚成本二者之和最小，SOC优化区旨在调整储能SOC使其具有可持续性，因此，在跟踪计划区做全局优化和逐点优化对最终储能动作指令不造成影响，为了简化计算过程，故在跟踪计划区和SOC优化区选择全局优化。图2为详细策略流程图。

步骤2中，搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化，具体包括如下步骤：

步骤201：进行储能初始容量分配；

步骤202：进行调峰区优化；

步骤203：进行跟踪计划区优化；

步骤204：进行储能SOC优化区优化。

步骤201中，进行储能初始容量分配，具体为：

首先，根据负荷功率预测值划分易出现常规机组投油深调区间T_{TF_VL2}和不易出现投油深调区间T_{TF_VL1}，进行储能容量一次分配，示意图如图3所示。图3中，T_TF为拟调峰区间，为第f个超短期区间，分别为第f个超短期区间内易出现和不易出现常规机组投油深调对应的时间区间；

进行储能容量一次分配，计算调峰区内储能一次分配容量为：

式中，γ_OilP为储能一次容量分配系数，E_{TF_NOilP}、E_{TF_OilP}分别为时间区间T_{TF_VL1}、T_{TF_VL2}对应的储能一次分配容量，N_st为汇集站内储能系统的数量，E_RA,i为第i个电池储能系统的额定容量，为调峰区储能SOC最大值，为第f个超短期区间最后一个时刻储能的SOC值，第一个超短期其值取S_min，T_TF为拟调峰区间，为第f个超短期区间，分别为第f个超短期区间内易出现和不易出现常规机组投油深调对应的时间区间；

其次，计算第f个超短期区间分配到的储能容量为：

按照常规机组调峰成本系数计算超短期区间内储能二次分配容量如下：

式中，α_NOilP、β_OilP为储能二次容量分配系数，c_{d_OilP}、c_{d_NOilP}分别为常规机组投油和不投油深度调峰成本系数，分别为时间区间 对应的储能二次分配容量。

步骤202中，进行调峰区优化，具体为：

调峰区目标旨在提升新能源消纳能力的同时，合理均衡汇集站整体的经济性，即在跟踪计划出力和辅助系统调峰等多应用场景下优化出合适的储能动作量，因此，计及跟计划偏差惩罚(弃电损失、缺电惩罚)，汇集站总承担的调峰成本，储能循环寿命成本，以及储能调峰补偿等，调峰区以汇集站运行成本最低为目标，建立目标函数为：

式中，为调峰区内每个超短期预测区间包含的时段数，G_c为常规机组的数量，α_E(t)为汇集站并网功率引起深度调峰的分摊系数，c_d为常规机组深度调峰不同档的单位电量补偿费用，单位为元/MWh，P_aF,v(t)为第v台常规机组深度调峰时的功率，c_a为单位弃新能源电量惩罚，单位为元/MWh，π_t为新能源上网电价，P_lowE(t)为汇集站功率过大，超过储能的最大存储容量或者超过储能最大允许充电功率造成的弃电功率，c_b为缺电时的单位电量惩罚价格，P_Eb(t)为汇集站功率不足，需要储能放电以满足需求，但此时由于储能所存储的电量不足或者储能最大允许放电功率不足造成的缺额功率，C_CS(t)为储能循环寿命成本，C_COM(t)为储能辅助系统调峰时获得的补偿，Δt为时间分辨率，所用时间间隔为15min；

其中，汇集站并网功率引起深度调峰的分摊系数的计算公式为：

式中，在常规机组深度调峰的情况下，P_batTF(t)为调峰区储能辅助系统调峰期间充入储能的功率，ΔP_E(t)为汇集站出力相对于其均值的差值，ΔP_load(t)为负荷功率相对于其均值的差值，计算公式为：

式中，N_e为汇集站内新能源场站的数量，P_E,i(t)为汇集站内第i个新能源场站的实际功率，P_load,j(t)为系统中t时刻的负荷功率，J为负荷集合，T为调度周期；

常规机组深度调峰时的功率为：

式中，P_G,v(t)为区域内第v个常规机组出力，P_Gmin,v为区域内第v个常规机组基本调峰时的最小出力；

弃电功率为：

式中，α_TG(t)为汇集站整体存在弃电情况下的所有储能系统的调峰系数，和分别为第i个电池储能系统的充电功率上限和容量上限，E_bat,i(t-1)为第i个电池储能上一时刻的存储电量，为汇集站内各新能源场站在Δt时段内实际出力超出计划出力允许范围的盈缺功率，A(t)和B(t)为盈余状态系数，α_TG(t)、和A(t)、B(t)的计算为：

式中，P_batGZ(t)为Δt时段内跟踪新能源计划出力场景下的储能动作功率；

式中，为新能源计划出力允许误差限，使用过程时需保证与P_err,i(t)同号，sign[·]表示符号函数，P_err,i(t)为Δt时段内新能源场站实际出力与计划出力的偏差，其计算公式为：

P_err,i(t)＝P_plan,i(t)-P_real,i(t) (11)

式中，P_real,i(t)、P_plan,i(t)分别为新能源场站i在t时刻的实际出力与计划出力；

状态系数A(t)的值取决于Δt时段内汇集站盈余电量和储能系统容量上限之间的关系，具体判别方法为：

状态系数B(t)的值取决于Δt时段内汇集站盈余功率和储能系统功率上限之间的关系，具体判别方法为：

缺额功率为：

式中，和分别为第i个电池储能系统的放电功率上限和容量下限，C(t)和D(t)为缺额状态系数；

状态系数C(t)的值取决于Δt时段内汇集站缺额电量和储能系统剩余容量之间的关系，具体判别方法为：

状态系数D(t)的值取决于Δt时段内汇集站缺额功率和储能系统功率上限之间的关系，具体判别方法为：

考虑到在汇集站储能辅助系统调峰场景下，需要大量能量空间，而在跟踪计划出力场景下，对功率有要求不高，重点考虑充放电转换次数对储能寿命的影响，因此采用能量型储能较为合适，这里以某型号磷酸铁锂电池为例，因辅助系统调峰场景重点考虑放电深度(depth of discharge,DOD)对储能寿命的影响，采用基于放电深度测算储能的等效成本，基于雨流计数法测得电池储能系统的放电深度，用幂函数形式表征不同放电深度下储能的循环寿命，为：

N_La(D_OD)＝6380·D_OD ^-0.3614-1680 (17)

式中，D_OD为电池储能系统的放电深度，将不同放电深度下储能的循环寿命归算至100％DOD下的等效循环次数，计算过程为：

式中，为电池储能系统始终运行在100％DOD下的总循环次数，为电池储能系统运行在D_OD(t)下计算出的循环次数，其中，D_OD(t)为：

式中，E_CH,i(t)为第i个电池储能系统t时刻的容量；

计算储能系统在100％DOD下循环一次的成本为：

式中，c_PT和c_ET分别为电池储能系统投建时的单位功率费用和单位容量费用，P_RA,i为第i个电池储能系统额定功率，c_PR为电池储能系统单位功率运行维护费用，γ_HP为储能系统的残值率；

Δt时段内电池储能系统的等效循环寿命成本C_CS(t)为：

式中，α_QB(t)为储能全循环或半循环的判别系数，对应取值为1或0.5；

储能辅助系统调峰时获得的补偿为：

C_COM(t)＝ξ_comP_batTF(t)Δt (22)

式中，ξ_com为参与调峰的储能单位电量补偿费用；

计算调峰区新能源场站和汇集站储能动作指令时，一共分为以下五个步骤，第一步，通过公式(4)调峰区储能优化运行目标函数，结合常规约束条件先得出汇集站内储能系统在跟踪计划出力和辅助系统调峰应用场景下的最优动作指令；第二步，根据计及各场站跟踪计划出力功率需求进行储能跟踪计划功率一次分配；第三步，计算储能跟踪计划一次功率分配后场站出力波动造成的调峰责任比例，根据调峰责任比例进行储能调峰功率二次分配；第四步，将各场站跟踪计划出力应承担的一次分配功率和调峰二次分配功率叠加，得到每个新能源场站应承担的储能总动作功率；第五步，依据新能源场站与汇集站储能协调调控策略，把储能总动作功率分配到各场站储能和汇集站储能，最后得到多储能系统的最终动作指令，具体计算方法如下：

计算跟踪计划出力场景下存在盈余功率的新能源场站应承担的储能一次分配功率为：

计算辅助系统调峰场景下存在反调峰情况的新能源场站应承担的储能二次分配功率为：

则各新能源场站分配的储能总动作功率为：

P_batTZ,i(t)＝P_batGZ,i(t)+P_batTF,i(t) (25)

最后，将P_batTZ,i(t)依据新能源场站与汇集站储能协调调控策略分配到各储能系统。

步骤203中，进行跟踪计划区优化，具体为：

跟踪计划区目标为计及跟计划偏差惩罚(弃电损失、缺电惩罚)，储能充放电转换费用，使汇集站整体损失最小，目标函数为：

式中，T_GPL为跟踪计划区包含的时段数，P_bat,i(t)为第i个电池储能系统的充放电功率，规定充电时其功率为正值，放电时其功率为负值，和分别为储能系统充电状态转换为放电状态、放电状态转换为充电状态的费用；

考虑储能系统寿命折损，计算其充放电转换费用为：

式中，d_s,i(t)和c_s,i(t)分别为储能充放电的状态变量，为二进制变量，在求解过程中，为方便统计充放电转换次数，将非充非放状态的d_s,i(t)、c_s,i(t)的值赋为前一状态的二进制变量，ζ_cd,i和ζ_dc,i分别为储能状态由充电变为放电、放电变为充电的价格，其计算方法为：

式中，ε_D为储能系统的报废率，体现储能寿命折损，N_cd为储能系统总循环次数，N_cd取放电深度为0.1时的等效循环寿命；

在求解跟踪计划区各储能动作指令时，首先在跟踪计划出力场景下依据新能源场站与汇集站协调运行策略，得出未考虑频次影响的各储能动作指令以及弃/缺电量，然后，以公式(26)所示目标函数对储能动作指令进行优化，最后得出使汇集站损失最小的各储能动作指令。

步骤204中，进行储能SOC优化区优化，具体为：

SOC优化区目标旨在优化汇集站内各储能系统的荷电状态恢复至SOC理想区域，一定程度上保证储能辅助系统调峰的可靠性以及跟踪汇集站计划出力的可持续性，定义SOC理想区域 为理想区域下界，为理想区域上界，理想区域以上为SOC上回归区，理想区域以下为SOC下回归区，分别以上、下回归区储能的SOC值与理想区域上、下限的差值之和最小建立相应的目标函数，且无论储能SOC在上回归区还是下回归区，其动作功率均应满足计及跟踪计划出力误差允许范围的约束条件，且为了提升储能SOC回归速度，以汇集站出现功率盈缺时的计划偏差量为最大待储能调节量，即在约束储能充放电功率可变范围时，扩大功率范围上的深度以及时间范围上的宽度。为了方便建立对应的储能动作约束条件，可定义跟踪计划出力误差超出允许范围，且根据公式(10)和公式(11)计算出的盈缺功率值为正的区域为误差消除(error elimination,ELIM)Ⅰ区，盈缺功率值为负的区域为ELIMⅡ区，在此区域内需优先利用储能消除允许范围外的误差，若SOC仍未回归至理想区域，再利用储能缩减允许范围内的误差，同时优化新能源跟踪计划出力效果；定义跟踪计划出力误差未超出允许范围，且计算出的盈缺功率值为负的区域为误差减小(errordecreasing,EDCE)Ⅰ区，盈缺功率值为正的区域为EDCEⅡ区，在此区域内仅需利用储能缩减误差，使储能SOC回归理想区域的同时优化新能源跟踪计划出力效果；

其中，上、下回归区的运行目标函数为：

当部分储能系统SOC处于上回归区，SOC优化区运行目标应为上回归区内的储能的SOC与理想区域上限之差的绝对值最小，即：

式中，T_SOC为SOC优化区包含的时段数，N_stu为SOC位于理想区域上方的储能系统的数量，S_i(t)为第i个储能系统t时刻的荷电状态，为第i个储能系统SOC理想区域的上界；

当部分储能系统SOC处于下回归区，SOC优化区运行目标应为下回归区内的储能的SOC与理想区域下限之差的绝对值最小，即：

式中，N_std为SOC位于理想区域下方的储能系统数量，为第i个储能系统SOC理想区域的下界；

上、下回归区对应的约束条件为：

依据盈缺功率所处区域确定约束，划定储能放电功率可变范围，具体如下：

盈缺功率值处于EDCEⅠ区，对应约束为：

式中，分别为汇集站内所有储能系统需共同承担的充、放电功率，为SOC位于上回归区储能的放电功率；

SOC位于上回归区储能的拟动作功率计算为：

盈缺功率值处于ELIMⅠ区，对应约束为：

式中，为SOC位于理想区域的储能的放电功率；

当盈缺功率值处于ELIMⅠ区，需由汇集站内处于上回归区及理想区域的各储能释放的功率为：

若处于上回归区以及理想区域的储能功率不足，则计算缺电功率为：

盈缺功率值处于EDCEⅡ区，对应约束为：

式中，为SOC位于下回归区储能充电功率；

SOC位于下回归区储能的拟动作功率计算为：

盈缺功率值处于ELIMⅡ区，对应约束为：

当盈缺功率值处于ELIMⅡ区，拟需由汇集站内处于下回归区以及理想区域的各储能吸收的功率为：

若处于下回归区以及理想区域的储能功率不足，则计算弃电功率为：

另外，本发明的常规约束条件为：

功率平衡约束为：

式中，为汇集站内新能源场站弃电功率，P_bat,i(t)汇集站内储能功率，其中，汇集站弃电功率平衡约束为：

考虑SOC自调节的储能约束为：

在优化多应用场景下储能动作指令时，考虑电池储能SOC分区自调节的情况下应满足的功率约束和容量约束，其约束条件为：

电池储能容量约束为：

式中，S_min,i和S_max,i分别为储能SOC下限和上限，储能的充放电功率约束为：

式中，和分别为t时刻第i个储能的充电功率和放电功率，储能的最大充放电功率不仅受其额定功率影响，还受其自身SOC限制，因此，考虑SOC限制的储能系统充放电功率计算方法为：

式中，储能的充放电效率η_cd设为0.95，因此，考虑SOC自调节的储能系统最大允许充电功率约束描述为：

考虑SOC调节的储能系统最大允许放电功率约束描述为：

公式(46)～公式(47)中，k函数为储能充放电功率自调节函数，以限制储能SOC返回区的充放电功率，采用高斯核函数，具体表达为：

储能充放电状态约束为：

常规机组出力约束为：

常规机组爬坡约束为：

式中，P_Gmin和P_Gmax分别为常规机组出力下、上限，和分别为常规机组向下和向上爬坡速率。

步骤3中，对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价，具体为：

为了对所提策略进行评价，从汇集站跟踪计划出力效果、辅助系统调峰程度以及汇集系统储能双向调节能力和后续动作可持续性提出以下评价指标；

针对汇集站跟踪计划出力评价，采用日均方根误差R_MSE来评价汇集站跟踪计划误差的分散程度，具体为：

日均方根误差R_MSE为：

平均绝对误差M_AE为：

以上两个针对汇集站跟踪计划出力方面的评价指标中，R_MSE和M_AE越小，说明汇集站跟踪计划出力效果越好。

针对汇集站储能辅助系统调峰评价，采用平均绝对误差M_AE衡量汇集站跟踪计划误差的幅值特性，采用平均净负荷峰谷差率R_L表征净负荷的波动程度，净负荷变化方差S_L表征净负荷的平滑程度，具体为：

平均净负荷峰谷差率R_L为：

净负荷变化方差S_L为：

式中，P_NLE(t)为储能辅助系统调峰后t时刻净负荷的值，以上两个辅助系统调峰方面的评价指标中，R_L越小，说明汇集站储能系统参与调峰容量越多，调度周期内净负荷波动越小；S_L越小，说明净负荷偏离均值程度越小，平滑程度越高；

针对储能系统SOC评价，衡量汇集站内储能系统SOC偏离理想区域的程度进行评价，具体为：

式中，S_DEV用于评价所提策略下汇集站内储能系统SOC的状态，S_DEV的值越小，说明汇集站内储能系统SOC状态越靠近理想区域，其双向调节能力越强，可靠性与可持续性越好。

本发明提供一个实施例，对本发明记载的方法进行验证，依据YALMIP工具箱建立储能优化运行模型，基于MATLAB R2018a平台调用Gurobi求解器针对模型进行求解。以新疆维吾尔自治区某实际区域电网为例，采用区域电网内历史风光出力数据以及历史负荷功率数据，此区域电网现有常规机组装机为400MW，详细参数如表1所示。同时此区域电网汇集了3个风电场，1个光伏电站，新能源总装机为178.5MW，各新能源场站详细参数以及储能系统配置情况如表2所示，因本章考虑了储能的寿命成本以储能辅助系统调峰时的补贴，储能系统各费用参数如表3所示，本章考虑了储能SOC分区优化的问题，储能SOC分区表如表4所示，高斯核函数带宽σ设为0.0443。

表1常规机组参数

表2汇集站参数

表3某型号磷酸铁锂电池储能成本参数

表4储能SOC分区表

常规机组投油和不投油深度调峰期间，调峰单位电量补偿费用c_d分别为500元/MWh和200元/MWh；单位弃新能源电量惩罚c_a为536元/MWh，缺电时的单位电量惩罚价格c_b为600元/MWh。新疆维吾尔自治区新能源上网电价π_t为0.262元/kWh；

典型日原始负荷曲线、新能源出力曲线、净负荷曲线如图4所示。按照储能运行区域划分原则，调峰区时间节点定为6:00，此区域内新能源处于高发期，负荷出现用电低谷，常规机组进入深调区，为保证储能辅助系统调峰的容量，取跟踪计划出力误差与新能源开机容量的比值不超过10％进行新能源汇集站出力跟踪，为了使储能在后续跟踪计划区起始部分拥有一定的充电能力，保证其动作可靠性，将调峰区储能SOC最大值限制在0.8；6:00-16:30为跟踪计划区，此区域内负荷较为平稳，由于汇集区域内风光出力在时间上的天然互补作用，新能源出力也较为平稳，但仍需进行发电计划跟踪，且按照跟踪计划出力误差与新能源开机容量的比值不超过5％进行跟踪，考虑到跟踪计划效果以及后续SOC优化，将跟踪计划区内储能SOC最值设置为充放电深度上下限即可；16:30-24:00为SOC优化区，此区域内需调整SOC回归理想区域，保证储能较好的可靠性和可持续性，此时要求跟踪计划出力误差与新能源开机容量的比值不超过10％即可。

针对不同情景下的优化结果分析：为对比分析不同应用场景下新能源场站与汇集站储能协调运行策略对系统运行成本以及储能应用效果的影响，设置以下四个情景：

情景1：不考虑辅助系统调峰场景，储能仅跟踪计划出力，考虑跟踪计划区间内储能转换成本；

情景2：调峰区不考虑跟踪计划出力场景，储能仅辅助系统调峰，考虑跟踪计划区储能转换成本；

情景3：调峰区同时考虑跟踪计划出力场景和辅助系统调峰场景，但跟踪计划区不考虑储能转换成本；

情景4：调峰区同时考虑跟踪计划出力场景和辅助系统调峰场景，考虑跟踪计划区储能转换成本。

不同情景下的各项成本以及新能源汇集站整体弃/缺电量情况如表5所示。

表5不同情景下的各项成本及弃/缺电量

由表5可以看出，情景1和情景2在调峰区储能仅考虑单一应用场景，在情景1下，储能仅跟踪计划时，调度周期内总弃电量比情景2少了19.8909MWh，储能转换成本也比情景2少了46.21元，但是情景1下储能没有辅助系统调峰，造成常规机组深调成本比情景2增加了8497.14元，汇集站整体运行成本增加了4275.29元。情景3和情景4在调峰区同时考虑跟踪计划出力以及辅助系统调峰场景，可以看出在情景3和4下比在情景1和2下汇集站总运行成本都要低。与情景4相比，情景3不考虑跟计划区内储能的转换成本，虽然其弃电量和缺电量分别比情景4降低了0.3424MWh和1.0487MWh，但是储能转换成本比情景4多了1686.83元，汇集站总运行成本增加了887.41元，所以，储能同时跟踪计划出力和辅助系统调峰且考虑储能充放电转换成本时，汇集站总运行成本最低，即情景4为最优情景。

图5为不同情景下各机组出力以及储能系统动作情况。在调峰区，对比情景1和情景2可以看出，情景1下储能在跟踪计划出力误差较大时动作，动作指令较为分散，情景2下，在常规机组进入投油深度调峰时，储能动作功率最大，动作指令较为集中使常规机组进入不投油调峰区内，降低常规机组深度调峰成本。将情景1和2与情景3和4对比可以看出，同时参与跟踪计划出力场景和辅助系统调峰场景下储能动作指令主要集中在常规机组投油深度调峰区域，减少新能源弃电量的同时，降低常规机组深调成本。在储能转换次数方面，在12:00左右，储能充放电功率较小，考虑储能转换成本优化后，情景4下储能减少了转换次数。

不同情景下的新能源跟踪计划出力效果指标、储能辅助系统调峰评价指标以及各储能系统SOC评价指标如表6所示。根据表6，对比情景1和情景2可以看出，情景2的跟踪计划出力效果指标比情景1都要低，说明情景2储能不跟踪计划出力，造成了跟踪计划出力场景下新能源弃电量的增加，同时储能辅助系统调峰进行充电，二者共同作用下对跟踪计划出力效果造成了正影响；在辅助系统调峰方面，情景2下R_L和S_L的值分别比情景1低1.56％和81.915MW²，说明情景2下净负荷波动较小，平滑程度较高；在储能系统SOC状态评价方面，情景1下S_DEV的值比情景2低0.0052，说明情景1下储能有更好的双向调节能力，汇集站内储能系统有着更好的可持续性。对比情景3和情景4可以看出，情景4下R_MSE的值仅比情景3下高0.02％，而M_AE的值相同，说明两种情景下汇集站跟踪计划出力误差的幅值特性相同，只是误差的分散程度不同，说明两种情景下汇集站跟踪计划出力能力相近；储能辅助系统调峰评价指标方面，情景4下R_L和S_L的值分别比情景3下高0.01％和0.9945MW²，二者净负荷波动情况相似；储能系统SOC评价方面，情景4下S_DEV的值比情景3低0.0002，汇集站内储能可持续性相近，此部分差别主要有多个储能系统的充放电转换次数引起，总体上情景3和4在效果指标上相差不大。在跟踪计划出力效果上，情景3和4比情景1和2的R_MSE和M_AE的值更低，而R_L和S_L的值相近，且由表1可知，情景4下汇集站整体运行成本最低，所以，兼顾经济性与效果指标综合考虑，情景4更适合作为最优情景。

表6不同情景下的各项效果指标

表6和图7为不同情景下新能源汇集站跟踪计划出力效果和弃缺电情况。由图6可以看出，相同储能配置情况下，在调峰区不同情景下汇集站跟踪计划出力的效果不同，情景1由于仅考虑跟踪计划出力场景，储能没有辅助系统调峰，所以汇集站出力较为平滑，情景2储能仅辅助系统调峰，并未跟踪计划出力，致使新能源出力波动性较大，情景3和4同时考虑两种场景下新能源出力波动明显小于情景2，且跟踪计划出力效果优于情景2。在15:00到19:00左右，情景1跟踪计划出力效果要弱于情景2、3以及4，因情景1在0:00到6:00仅跟踪计划出力，未使储能利用率达到最大，造成了储能后续放电能力不足，而情景2、3以及4仅由于考虑储能充放电转换成本的原因，使得汇集站跟踪计划出力效果略微不同。总体上，四种情景下跟踪计划出力效果均能满足要求，情景3和4效果更好。由图7可以看出，相同储能配置情况下，在11:15到12:00之间，由于情景3不考虑储能转换成本，所以情景3下储能进行了充放电功率转换，此时汇集站不存在弃缺电功率，而情景1、2、4考虑了转换成本对储能功率进行优化，所以此时储能不动作，相应情景下存在少量弃缺电功率。在16:00左右，情景1缺电功率较大，此处可结合图6以及表5和表6中情景3下汇集站跟踪计划出力效果进行说明，由于缺电功率较多，影响了情景1下汇集站的跟踪计划出力效果。

图8为情景1和2以及情景3和4下汇集站内各储能系统动作结果以及SOC情况。从图8(a)和图8(b)可以看出，在调峰区内，情景1下储能仅用于跟踪计划出力，从7号虚线框可以看出，和情景2相比，其在调峰区SOC并未达到最大限制的0.8，储能利用率并未达到最高，后续储能放电能力欠佳，从6:00到8:00可以看出(8号虚线框)，情景1和2下风电场2储能SOC降到0.1，情景1下汇集站储能和风电场3储能的SOC分别降到0.24和0.6左右，而情景2下汇集站储能和风电场3储能的SOC分别降到0.33和0.66左右，在后续各储能SOC不能达到最大值的情况下，会直接影响各储能系统放电能力，造成汇集站弃电增加，结合表1可以看出，情景1调度周期内弃电量比情景2多了2.3943MWh。因此，储能系统参与多应用场景可以提高利用率，一定程度上降低弃缺电量，提升汇集站整体运行的经济性。

情景3和4主要对比储能在跟踪计划区充放电功率转换情况，从图8(c)和图8(d)可以看出(2、4、6号虚线框)，在跟踪计划区内，对比两个情景下风电场2储能功率，在12:00左右，因考虑储能充放电转换成本，情景4下储能减少1次放电转充电的行为；对比情景3和4下风电场3储能功率，在11:00到13:00左右，情景4减少了多次充放电转换行为；对比情景3和4下汇集站储能功率，在12:00左右，情景4比情景3同样减少了多次充放电之间的转换行为。同样，从两个情景下各储能的SOC也可以看出，情景4下跟踪计划区内的各储能SOC较为平滑，汇集站储能额定功率较大，其SOC在11:00到12：00左右平滑程度较为明显，情景4为了保证汇集站运行成本最低，弃缺电成本低于储能转换成本的部分电量被舍弃，表现为情景4弃缺电电量增加，多储能系统充放电转换成本减少。因此，考虑多储能系统的充放电转转成本，更有利于汇集站整体运行的经济性。不同情景下SOC优化区各储能系统的SOC均能有效回归至理想区域，保证了储能的可持续性以及可靠性。

本发明提供的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，根据风电场并网点电压进行故障判定，设定故障下并网点电压波动阈值，并根据所述故障下换流母线电压并网点电压波动阈值确定是否投入超级电容、双馈风机和静止无功补偿装置协同控制策略，基于所述控制策略，计算故障下的并网点无功缺额，根据所述并网点无功缺额确定是否在风电场调节范围内并投入对应的控制策略，以调整电压大小，根据调整后电压大小与稳态值偏差量确定是否在双馈风机补偿无功的基础上投入静止无功补偿装置补偿无功，该方法可以有效降低提升汇集站整体的运行经济性，提升新能源汇集系统跟踪计划出力以及辅助系统调峰的效果，同时通过优化多储能系统的SOC，使汇集站储能系统保持较好的动作可靠性和可持续性。

本发明中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明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)

1.一种面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域；

步骤2：搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化；

步骤3：对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价。

2.根据权利要求1所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤1中，根据新能源汇集站跟踪计划出力能力与系统调峰需求划分出新能源场站储能和汇集站储能运行的不同区域，具体为：

根据大规模新能源并网后区域电网峰谷特性的改变情况，在负荷低谷而新能源高发区，使得系统净负荷曲线低于常规机组最小技术出力下限，其中，利用风电超短期预测功率代替实际出力计算净负荷曲线，将负荷曲线与常规机组最小技术出力交点初步定为T₁，之后逐步更新净负荷曲线与常规机组出力下限的交点，其对应的时间记为T₁，时间区间[0,T₁]即对应调峰区，根据负荷波动情况，将负荷功率出现明显波动的起始时间节点确定为T₂，若净负荷未出现明显波动，则将20:00作为T₂，将调度日最后4h用于SOC调整，在储能协助新能源跟踪计划出力的同时保证其自身的可持续性，则时间区间[T₁,T₂]对应跟踪计划区，时间区间[T₂,T₃]对应储能SOC优化区。

3.根据权利要求2所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤2中，搭建多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略，对不同区域进行优化，具体包括如下步骤：

步骤201：进行储能初始容量分配；

步骤202：进行调峰区优化；

步骤203：进行跟踪计划区优化；

步骤204：进行储能SOC优化区优化。

4.根据权利要求3所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤201中，进行储能初始容量分配，具体为：

将风电功率超短期预测值作为原始风电数据输入，根据负荷预测值以及常规机组深调成本系数确定储能每个超短期区间内储能容量分配，其中，每个超短期区间内储能容量分配为：首先，根据负荷功率预测值划分易出现常规机组投油深调区间T_{TF_VL2}和不易出现投油深调区间T_{TF_VL1}，进行储能容量一次分配，计算调峰区内储能一次分配容量为：

式中，γ_OilP为储能一次容量分配系数，E_{TF_NOilP}、E_{TF_OilP}分别为时间区间T_{TF_VL1}、T_{TF_VL2}对应的储能一次分配容量，N_st为汇集站内储能系统的数量，E_RA,i为第i个电池储能系统的额定容量，为调峰区储能SOC最大值，为第f个超短期区间最后一个时刻储能的SOC值，第一个超短期其值取S_min，T_TF为拟调峰区间，为第f个超短期区间，分别为第f个超短期区间内易出现和不易出现常规机组投油深调对应的时间区间；

其次，计算第f个超短期区间分配到的储能容量为：

按照常规机组调峰成本系数计算超短期区间内储能二次分配容量如下：

式中，α_NOilP、β_OilP为储能二次容量分配系数，c_{d_OilP}、c_{d_NOilP}分别为常规机组投油和不投油深度调峰成本系数，分别为时间区间 对应的储能二次分配容量。

5.根据权利要求4所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤202中，进行调峰区优化，具体为：

调峰区以汇集站运行成本最低为目标，建立目标函数为：

式中，为调峰区内每个超短期预测区间包含的时段数，G_c为常规机组的数量，α_E(t)为汇集站并网功率引起深度调峰的分摊系数，c_d为常规机组深度调峰不同档的单位电量补偿费用，单位为元/MWh，P_aF,v(t)为第v台常规机组深度调峰时的功率，c_a为单位弃新能源电量惩罚，单位为元/MWh，π_t为新能源上网电价，P_lowE(t)为汇集站功率过大，超过储能的最大存储容量或者超过储能最大允许充电功率造成的弃电功率，c_b为缺电时的单位电量惩罚价格，P_Eb(t)为汇集站功率不足，需要储能放电以满足需求，但此时由于储能所存储的电量不足或者储能最大允许放电功率不足造成的缺额功率，C_CS(t)为储能循环寿命成本，C_COM(t)为储能辅助系统调峰时获得的补偿，Δt为时间分辨率，所用时间间隔为15min；

其中，汇集站并网功率引起深度调峰的分摊系数的计算公式为：

式中，在常规机组深度调峰的情况下，P_batTF(t)为调峰区储能辅助系统调峰期间充入储能的功率，ΔP_E(t)为汇集站出力相对于其均值的差值，ΔP_load(t)为负荷功率相对于其均值的差值，计算公式为：

式中，N_e为汇集站内新能源场站的数量，P_E,i(t)为汇集站内第i个新能源场站的实际功率，P_load,j(t)为系统中t时刻的负荷功率，J为负荷集合，T为调度周期；

常规机组深度调峰时的功率为：

式中，P_G,v(t)为区域内第v个常规机组出力，P_Gmin,v为区域内第v个常规机组基本调峰时的最小出力；

弃电功率为：

式中，α_TG(t)为汇集站整体存在弃电情况下的所有储能系统的调峰系数，和分别为第i个电池储能系统的充电功率上限和容量上限，E_bat,i(t-1)为第i个电池储能上一时刻的存储电量，为汇集站内各新能源场站在Δt时段内实际出力超出计划出力允许范围的盈缺功率，A(t)和B(t)为盈余状态系数，α_TG(t)、和A(t)、B(t)的计算为：

式中，P_batGZ(t)为Δt时段内跟踪新能源计划出力场景下的储能动作功率；

式中，为新能源计划出力允许误差限，使用过程时需保证与P_err,i(t)同号，sign[·]表示符号函数，P_err,i(t)为Δt时段内新能源场站实际出力与计划出力的偏差，其计算公式为：

P_err,i(t)＝P_plan,i(t)-P_real,i(t) (11)

式中，P_real,i(t)、P_plan,i(t)分别为新能源场站i在t时刻的实际出力与计划出力；

状态系数A(t)的值取决于Δt时段内汇集站盈余电量和储能系统容量上限之间的关系，具体判别方法为：

状态系数B(t)的值取决于Δt时段内汇集站盈余功率和储能系统功率上限之间的关系，具体判别方法为：

缺额功率为：

式中，和分别为第i个电池储能系统的放电功率上限和容量下限，C(t)和D(t)为缺额状态系数；

状态系数C(t)的值取决于Δt时段内汇集站缺额电量和储能系统剩余容量之间的关系，具体判别方法为：

状态系数D(t)的值取决于Δt时段内汇集站缺额功率和储能系统功率上限之间的关系，具体判别方法为：

基于雨流计数法测得电池储能系统的放电深度，用幂函数形式表征不同放电深度下储能的循环寿命，为：

N_La(D_OD)＝6380·D_OD ^-0.3614-1680 (17)

式中，D_OD为电池储能系统的放电深度，将不同放电深度下储能的循环寿命归算至100％DOD下的等效循环次数，计算过程为：

式中，为电池储能系统始终运行在100％DOD下的总循环次数，为电池储能系统运行在D_OD(t)下计算出的循环次数，其中，D_OD(t)为：

式中，E_CH,i(t)为第i个电池储能系统t时刻的容量；

计算储能系统在100％DOD下循环一次的成本为：

式中，c_PT和c_ET分别为电池储能系统投建时的单位功率费用和单位容量费用，P_RA,i为第i个电池储能系统额定功率，c_PR为电池储能系统单位功率运行维护费用，γ_HP为储能系统的残值率；

Δt时段内电池储能系统的等效循环寿命成本C_CS(t)为：

式中，α_QB(t)为储能全循环或半循环的判别系数，对应取值为1或0.5；

储能辅助系统调峰时获得的补偿为：

C_COM(t)＝ξ_comP_batTF(t)Δt (22)

式中，ξ_com为参与调峰的储能单位电量补偿费用；

计算跟踪计划出力场景下存在盈余功率的新能源场站应承担的储能一次分配功率为：

计算辅助系统调峰场景下存在反调峰情况的新能源场站应承担的储能二次分配功率为：

则各新能源场站分配的储能总动作功率为：

P_batTZ,i(t)＝P_batGZ,i(t)+P_batTF,i(t) (25)

最后，将P_batTZ,i(t)依据新能源场站与汇集站储能协调调控策略分配到各储能系统。

6.根据权利要求5所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤203中，进行跟踪计划区优化，具体为：

跟踪计划区目标为计及跟计划偏差惩罚，储能充放电转换费用，使汇集站整体损失最小，目标函数为：

式中，T_GPL为跟踪计划区包含的时段数，P_bat,i(t)为第i个电池储能系统的充放电功率，规定充电时其功率为正值，放电时其功率为负值，和分别为储能系统充电状态转换为放电状态、放电状态转换为充电状态的费用；

考虑储能系统寿命折损，计算其充放电转换费用为：

式中，d_s,i(t)和c_s,i(t)分别为储能充放电的状态变量，为二进制变量，在求解过程中，为方便统计充放电转换次数，将非充非放状态的d_s,i(t)、c_s,i(t)的值赋为前一状态的二进制变量，ζ_cd,i和ζ_dc,i分别为储能状态由充电变为放电、放电变为充电的价格，其计算方法为：

式中，ε_D为储能系统的报废率，体现储能寿命折损，N_cd为储能系统总循环次数，N_cd取放电深度为0.1时的等效循环寿命；

以目标函数对储能动作指令进行优化，得出使汇集站损失最小的各储能动作指令。

7.根据权利要求6所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤204中，进行储能SOC优化区优化，具体为：

定义SOC理想区域 为理想区域下界，为理想区域上界，理想区域以上为SOC上回归区，理想区域以下为SOC下回归区，分别以上、下回归区储能的SOC值与理想区域上、下限的差值之和最小建立相应的目标函数，且无论储能SOC在上回归区还是下回归区，其动作功率均应满足计及跟踪计划出力误差允许范围的约束条件，其中，上、下回归区的运行目标函数为：

当部分储能系统SOC处于上回归区，SOC优化区运行目标应为上回归区内的储能的SOC与理想区域上限之差的绝对值最小，即：

式中，T_SOC为SOC优化区包含的时段数，N_stu为SOC位于理想区域上方的储能系统的数量，S_i(t)为第i个储能系统t时刻的荷电状态，为第i个储能系统SOC理想区域的上界；

当部分储能系统SOC处于下回归区，SOC优化区运行目标应为下回归区内的储能的SOC与理想区域下限之差的绝对值最小，即：

式中，N_std为SOC位于理想区域下方的储能系统数量，为第i个储能系统SOC理想区域的下界；

上、下回归区对应的约束条件为：

依据盈缺功率所处区域确定约束，划定储能放电功率可变范围，具体如下：

盈缺功率值处于EDCEⅠ区，对应约束为：

式中，分别为汇集站内所有储能系统需共同承担的充、放电功率，为SOC位于上回归区储能的放电功率；

SOC位于上回归区储能的拟动作功率计算为：

盈缺功率值处于ELIMⅠ区，对应约束为：

式中，为SOC位于理想区域的储能的放电功率；

当盈缺功率值处于ELIMⅠ区，需由汇集站内处于上回归区及理想区域的各储能释放的功率为：

若处于上回归区以及理想区域的储能功率不足，则计算缺电功率为：

盈缺功率值处于EDCEⅡ区，对应约束为：

式中，为SOC位于下回归区储能充电功率；

SOC位于下回归区储能的拟动作功率计算为：

盈缺功率值处于ELIMⅡ区，对应约束为：

当盈缺功率值处于ELIMⅡ区，拟需由汇集站内处于下回归区以及理想区域的各储能吸收的功率为：

若处于下回归区以及理想区域的储能功率不足，则计算弃电功率为：

8.根据权利要求7所述的面向发电计划跟踪与调峰的新能源汇集储能协调运行方法，其特征在于，步骤3中，对多应用场景下新能源汇集站储能与场站储能的协调运行策略进行评价，具体为：

针对汇集站跟踪计划出力评价，采用日均方根误差R_MSE来评价汇集站跟踪计划误差的分散程度，针对汇集站储能辅助系统调峰评价，采用平均绝对误差M_AE衡量汇集站跟踪计划误差的幅值特性，采用平均净负荷峰谷差率R_L表征净负荷的波动程度，净负荷变化方差S_L表征净负荷的平滑程度，针对储能系统SOC评价，衡量汇集站内储能系统SOC偏离理想区域的程度进行评价。