The invention discloses a dual-time-scale control method for energy storage system in wind-storage combined power generation, and constructs a two-layer control framework. In outer control, the reference output of energy storage system is dispatched based on Optimization Theory in each period of large time scale; in Inner control, the control constraint is outer optimization result, and the high frequency fluctuation of wind power output in small time scale is suppressed. Through coordination and coordination between internal and external control, energy storage system can be used to suppress the fluctuation of wind power output, improve the operation economy of power grid and the ability to absorb wind power.
【技术实现步骤摘要】
一种风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法
本专利技术涉及新能源发电领域,尤其涉及一种风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法。
技术介绍
近年来,以风电为代表的间歇性可再生能源发展迅速,装机容量不断增加。然而,可再生能源的波动性和间歇性会加重电网调度和控制的压力,降低电网消纳可再生能源的能力,造成弃电等问题,严重制约电网运行的经济性和可靠性。储能系统可以在一定程度上降低风电等可再生能源发电的波动性和随机性,平抑可再生能源发电的出力波动。因此,如何控制储能系统提高可再生能源发电的经济性和安全性,提高电网对可再生能源发电的消纳能力具有重要意义。在已有的研究和设计中,风储联合发电中储能系统的控制策略大致可分为两类:一类以平滑风电场发电出力为目标,通过平抑出力波动,提高可风力发电的电网友好性,降低电网调度和控制的压力;另一类以改善电网的运行为目标,通过储能系统出力和风力发电出力间的协调配合,提高电网运行的经济性及电网对可再生能源消纳能力等目标。目前,对于风储联合发电中储能系统控制问题的研究还不够丰富和深入,现有的控制方法大都侧重于上述两类控制策略中的一种,不能很好地兼 ...
【技术保护点】
1.一种风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法,其特征在于,包括:(1)获取风储联合发电控制所需数据,初始化双时间尺度控制框架,双时间尺度控制框架包括储能系统的滚动优化和站内协调两部分;(2)构建外层的滚动优化的控制模型,求解各优化时段内的储能系统基准出力;(3)以外层滚动优化的结果为约束条件,在内层的优化中动态调整储能系统出力;(4)综合内外层的优化计算结果,生成储能系统实时控制策略。
【技术特征摘要】
1.一种风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法,其特征在于,包括:(1)获取风储联合发电控制所需数据,初始化双时间尺度控制框架,双时间尺度控制框架包括储能系统的滚动优化和站内协调两部分;(2)构建外层的滚动优化的控制模型,求解各优化时段内的储能系统基准出力;(3)以外层滚动优化的结果为约束条件,在内层的优化中动态调整储能系统出力;(4)综合内外层的优化计算结果,生成储能系统实时控制策略。2.如权利要求1所述的风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法,其特征在于,所述步骤(1)中,获取风储联合发电控制所需数据包括:日负荷预测数据、风电超短期预测数据、风力发电机组和储能系统的实时运行状态数据。3.如权利要求1所述的风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法,其特征在于,所述步骤(1)中,在外层控制中,执行储能系统的滚动优化调度,以超短期风功率预测、日负荷曲线及电网实时运行状态为输入数据,基于多目标优化技术,优化储能系统在各时段内的基准出力,在内层控制中,执行储能系统的站内协调,以外层的滚动优化结果为约束条件,动态调整储能系统出力,平抑风储联合发电系统的聚合功率波动。4.如权利要求1所述的风储联合发电中储能系统双时间尺度控制方法,其特征在于,所述步骤(2)中,外层滚动优化的控制模型的优化目标函数具体为:其中,F1、F2、F3和F4分别为电网失负荷总量、风电机组备用容量缺额、火电机组煤耗费用和联合发电系统的弃电量;Dcurt,jt为负荷点i在时段t内的失负荷功率,ΔT为优化时段长度,NT和NL分别为时段数量和负荷点总数;Pwt为第风电场w在时段t内的实际出力;Pt,resv为时段t内电网的备用容量;NW为风电场总个数;Pjt为火电规机组j在时段t内的平均出力;aj、bj、cj为机组j燃煤耗量特性系数;NG为火电机组数量;Pwt,forc为风场w在时段t内的风功率预测值;外层滚动优化控制模型的优化目标均为最小化目标;外层滚动优化控制模型的约束条件具体为:Pj,min≤Pjt≤Pj,max,j=1,....NGPwt≤Pwt,forcEESS,w,t+1=EESS,wt+ΔEESS,wt|PESS,wt|≤PESS,rate,wSOCmin,w≤SOCESS,w≤SOCmax,w其中,PESS,wt为风电场w处储能系统的功率;MESS表示储能系统的工作模式,当MESS取值为1时,表示储能系统工作于充电模式,当MESS取值为-1时,表示储能系统工作于放电模式;Dit为负荷节点i处的负荷需求;Ploss,t为电网损耗;Gl(·)为潮流计算方程;Nline为线路总数;为线...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨冬,周宁,马琳琳,张冰,张鹏飞,武诚,李新,麻常辉,邢鲁华,郑天茹,陈博,赵康,马欢,李山,蒋哲,李文博,刘文学,
申请(专利权)人:国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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