【技术实现步骤摘要】
考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法
本专利技术属于分布式光储控制
，具体涉及一种考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法。
技术介绍
现如今，我国分布式光伏发电装机量持续增加，分布式光伏发电量占总发电量的比例不断上升。但光伏发电存在随机性、波动性与间歇性的特点，高渗透率光伏可能导致电网出现过电压、频率波动等问题，为保证电力系统的安全稳定运行，分布式光储系统被广泛采用。对于分布式光储系统的控制，现有的研究主要集中在某个单一的领域，比如技术性能或经济性分析。为提高其可控性和可预测性，需要结合包括技术以及经济的各方面性质，对分布式光储系统进行更有效的分析。虚拟发电厂模型是一种结合了技术性能和经济性分析的优秀建模方法，在光储系统控制中被广泛应用。但目前其研究重点是对大规模可再生能源和储能系统的竞价与控制，小规模分布式光储装置单元由于容量和经济效益较低，所以无法投资代理中心，实现由代理中心控制的竞价与控制。故研究虚拟发电厂在小规模分布式光储系统中的应用，从而提高光伏发电的可控性和可预测性，对促进对光伏资源的利用，提升电力系统的清洁性与环保性，将产生极大的...
【技术保护点】
1.一种考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法，其特征在于：将每个分布式光储系统视为一个虚拟发电厂模型，建立该虚拟发电厂模型的上网电价与输出功率的关系模型，记为线性下垂模型；根据线性下垂模型计算该分布式光储系统的每日利润，并将其转化为一个凸二次优化模型，求解每日利润最大化时的光储系统净输出功率，从而得到储能电池的充放电功率，通过控制储能电池的充放电功率，能够令地理位置接近、光伏电池发电功率相同但负载功率不同的光储系统的净输出功率近乎一致。
【技术特征摘要】
1.一种考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法，其特征在于：将每个分布式光储系统视为一个虚拟发电厂模型，建立该虚拟发电厂模型的上网电价与输出功率的关系模型，记为线性下垂模型；根据线性下垂模型计算该分布式光储系统的每日利润，并将其转化为一个凸二次优化模型，求解每日利润最大化时的光储系统净输出功率，从而得到储能电池的充放电功率，通过控制储能电池的充放电功率，能够令地理位置接近、光伏电池发电功率相同但负载功率不同的光储系统的净输出功率近乎一致。2.根据权利要求1所述的考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法，其特征在于：所述的求解通过库恩-塔克尔最优化条件求解。3.根据权利要求1所述的考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法，其特征在于：所述的虚拟发电厂模型有三种类型：纯发电模型、纯负载模型以及混合发电负载模型。4.根据权利要求3所述的考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法，其特征在于：在纯发电模型中，虚拟发电厂模型的等效价格等于火力发电的电价；在纯负载模型中，虚拟发电厂模型等效价格等于用户侧的电价；在混合模型中虚拟发电厂模型的等效价格如式(1)所示：式(1)中：PG表示光储系统的净功率输出，即为光伏电池板发电功率减负载功率加储能电池放电功率，或者为光伏电池板发电功率减负载功率减储能电池充电功率，rG表示火力发电的电价，Pload表示负载功率，rL表示用户侧的电价，PPV表示分布式光储系统中光伏电池板的最大发电功率，r表示虚拟发电厂模型的等效价格；虚拟发电厂模型的等效价格r，可由式(2)表示：式(2)中：由于rL>rG，故等效电价呈线性下垂特性，该式记为线性下垂模型。5.根据权利要求4所述的考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同调控方法，其特征在于：每次调度期间各虚拟发电厂模型每日利润SG如式(3)所示：由于当PG>PPV时，发电电价最小，如果某一时刻光储系统净输出功率PG>PPV，若将超出部分的功率通过储能电池储存起来，当PG<PPV时再释放出来，显然能取得更高的收益；故为了达到虚拟发电厂的每日利润优化，净输出功率PG应该限制在0到PPV之间；基于虚拟发电厂模型的分布式光储系统每日利润TG的定义如式(4)所示：式(4)中，0<PG≤PPV，i为调度周期的序数，N表示调度次数的上限。6.根据权利要求5所述的考虑光伏可预测度的分布式光储系统协同...
【专利技术属性】
技术研发人员：游广增，李玲芳，高孟平，朱欣春，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南,53
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