The invention discloses a multi-type energy storage system planning and configuration method and system for optimal operation of a virtual power plant. The method comprises: formulating a control strategy for load output of various types of power sources participating in load output of a virtual power plant; and establishing the said method according to the controllable load of various types of power sources in the virtual power plant. The optimal economic model of various types of power supply is calculated by using the control strategy, and the optimal capacity allocation value of the various types of power supply is obtained. The technical scheme of the invention combines two or more kinds of energy storage technologies to form a multi-type energy storage system, realizes the complementarity of energy storage and power storage in technical performance, and can better meet the energy storage requirements of the optimal operation of the virtual power plant.
【技术实现步骤摘要】
一种面向虚拟电厂优化运行的多类型储能系统规划配置方法及系统
本专利技术涉及配电网储能
，更具体地，涉及一种面向虚拟电厂优化运行的多类型储能系统规划配置方法及系统。
技术介绍
随着分布式电源大量接入配电网，其接入容量和出力的不确定性给配电网的规划运营带来了新的问题。同时，城市负荷快速增长、峰谷差不断增大、城乡配电网“标准低、联系弱、低电压”等问题日益突出，用户侧需求响应作为一种有效调节手段，在一定程度上可以缓解上述问题，但是从根本解决，需要引入储能。在配电网中分布式配置储能，与分布式电源和负荷协同运行，不但可以通过削峰填谷起到降低配电容量的作用，还可以弥补分布式出力随机性对配电安全和经济运行的负面影响，并且可以参与需求侧响应和为大电网提供辅助服务。虚拟电厂的提出是为了整合各种分布式能源，包括分布式电源、可控负荷和储能装置等。其基本概念是通过分布式电力管理系统将电网中分布式电源、可控负荷和储能装置聚合成一个虚拟的可控集合体，参与电网的运行和调度，协调智能电网与分布式电源间的矛盾，充分挖掘分布式能源为电网和用户所带来的价值和效益。根据不同的出力特性，储能可以分为能...
【技术保护点】
1.一种面向虚拟电厂优化运行的多类型储能系统规划配置方法，所述方法包括：制定参与虚拟电厂负荷出力的多种类型电源的负荷出力的控制策略；根据所述虚拟电厂中的多种类型电源的可控负荷，建立所述多种类型电源的最优经济模型；利用所述控制策略对所述最优经济模型进行计算，获取所述多种类型电源的容量配置的最优值；所述多种类型电源，包括：光伏、储能系统和燃气轮机。
【技术特征摘要】
1.一种面向虚拟电厂优化运行的多类型储能系统规划配置方法，所述方法包括：制定参与虚拟电厂负荷出力的多种类型电源的负荷出力的控制策略；根据所述虚拟电厂中的多种类型电源的可控负荷，建立所述多种类型电源的最优经济模型；利用所述控制策略对所述最优经济模型进行计算，获取所述多种类型电源的容量配置的最优值；所述多种类型电源，包括：光伏、储能系统和燃气轮机。2.根据权利要求1所述的方法，所述控制策略，包括：预测下一时段所述虚拟电厂负荷需求，根据所述燃气轮机爬坡速率需要给所述燃气轮机出力保留预定的开机时间；在参与向负荷出力过程中，首先保障对分布式的所述光伏进行优先消纳，若所述光伏出力大于负荷需求时，对储能系统进行充电/向电网进行卖电；根据当时售电电价与所述储能系统容量进行判断，当所述储能系统容量低于正常范围时，优先对所述储能系统进行充电；当所述储能系统容量高于正常范围时，优先向电网卖电；当所述储能系统容量处于正常范围时，根据当时售电电价选择是否卖电；判断所述光伏出力是否小于负荷需求，若所述光伏出力小于负荷需求时，所述储能系统进行出力；所述储能系统出力可分解为高频、中频、中低频和低频，其中低频可直接向负荷供电；当所述储能系统参与调控不足时，所述燃气轮机出力或向电网买电，根据当时售电电价与所述燃气轮机运行成本进行判断，当售电电价大于所述燃气轮机运行成本时，由所述燃气轮机进行出力；当售电电价小于所述燃气轮机运行成本时，向电网买电；整个阶段保障系统稳定运行同时与电网公司进行“低买高卖”的方式赚取收益。3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述虚拟电厂中的多种类型电源的可控负荷，建立所述多种类型电源的最优经济模型，包括：根据所述储能系统的电池电量约束、功率平衡约束、可控电源功率约束、所述光伏与所述燃气轮机爬坡速率约束和所述储能系统的电池充放电约束建立所述多种类型电源的最优经济模型。4.根据权利要求3所述的方法，所述最优经济模型的目标函数为：其中，n表示时间序列；In为n时段所述虚拟电厂的净收益；Pn为n时段所述虚拟电厂的收益；Cn为n时段的所述虚拟电厂的总成本；E1n为n时段的售电电价；分别为n时段所述光伏和所述燃气轮机的功率；分别为n时段钛酸锂电池、全钒液流电池、超级电容器的放电功率；分别为n时段钛酸锂电池、全钒液流电池、超级电容器的充电功率；分别为n时段所述虚拟电厂的运行管理成本、能耗成本及惩罚成本；分别为风电、光伏、燃气轮机及储能系统的运行管理成本系数；PGT为燃气轮机单位发电燃料成本；为n时段购电电价；Dn为n时段所述虚拟电厂的的申报计划；所述功率平衡约束条件为：其中，Δ表示n时段的所述虚拟电厂次日预测出力与实际出力的偏差；所述储能系统的电池电量约束为：其中，为n时段钛酸锂电池的电量，ηc1、ηd1分别为钛酸锂电池的充放电效率；为n时段全钒液流电池的电量，ηc2、ηd2分别为全钒液流电池的充放电效率；为n时段超级电容器的电量，ηc3、ηd3分别为超级电容器的充放电效率；所述可控电源功率约束条件为：分别为燃气轮机正常工作状态下的功率上下限；所述光伏与所述燃气轮机爬坡速率约束条件为：分别为所述光伏向上和向下爬坡速率；分别为所述燃气轮机机组向上和向下爬坡速率；所述所述储能系统的电池充放电约束条件为：其中，分别为钛酸锂电池容量的上下限；分别为全钒液流电池容量的上下限；分别为超级电容器容量的上下限；分别为钛酸锂电池充电功率的上下限；分别为全钒液流电池充电功率的上下限；分别为超级电容器充电功率的上下限；分别为钛酸锂电池放电功率的上下限；分别为全钒液流电池放电功率的上下限；分别为超级电容器放电功率的上下限；分别表示钛酸锂电池、全钒液流电池以及超级电容器充放电的状态变量，取值0或1。5.根据权利要求4所述的方法，所述利用所述控制策略对所述最优经济模型进行计算，获取所述多种类型电源的容量配置的最优值，包括：设n时段混合储能系统的出力需求为则根据所述光伏的实际出力值和目标值，定义时所述储能系统充电，时储能系统放电；将计算储能功率需求并向所述储能系统发送功率指令的时间间隔，计为储能功率指令间隔ΔTs，所述储能功率指令间隔可取所述光伏出力数据采样间隔或其整数倍，并根据所述储能系统的充放电效率和倍率，储能功率需求如式16所示；得到各时刻所述储能系统充放的功率值后，拟合功率数据的概率分布，根据储能应用的实际要求，权衡应用效果和储能成本，设置合理的置信度，计置信水平为1-α下的置信区间为[c1，c2]，选择置信区间上下限绝对值的最大值定义为储能系统的额定功率Prate；其中，为n时刻所述储能系统输出功率，为n时刻所述储能系统侧的充放功率需求，为n时刻储能系统的充电效率，为n时刻所述储能系统的放电效率，充放电效率为温度和充放电倍率的函数，为所述储能系统的充放电倍率上限，为n时刻负荷功率需求，为n时刻光伏出力，为n时刻燃气轮机出力，fr1(Tn，ηn)为n时刻储能系统的温度和充电倍率的函数，Tn为n时刻储能系统温度，ηn为n时刻储能系统的充电倍率，fr2(Tn，ηn)为n时刻储能系统的温度和放电倍率的函数；设连续时段[t1,t2]储能功率为Pi，通过功率在时间尺度上积分得到该段时间储能吞吐的电量根据离散时间段[t1,tM+1]的积分定义获取一段时间内的储能系统的能量变化；根据实际电池功率指令离散时间点积分，获取储能系统的容量配置；设n时刻储能系统SOC值为SOCn如式18所示，在所述储能系统工作过程中，各时刻的所述储能系统能量状态均应处于允许范围内，如式14和式19；将式18代入式19解得：最优储能容量为满足式20的最小值，如式21；其中，Erate为电池的额定容量需求；为了避免所述储能系统出现满充或过放情况，设置能量状态SOC允许范围为[SOCmin,SOCmax]，SOCmax和SOCmin分别为储能系统的允许能量状态上下限，能量状态SOC初始值计为SOC0，其中SOCmin≤SOC0≤SOCmax。6.一种面向虚拟电...
【专利技术属性】
技术研发人员：马会萌，孙甲，李相俊，李建林，惠东，袁晓冬，杨雄，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11
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