一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法，包括：分别建立风光储联合发电系统模型、电网侧模型和用户侧模型，接着构建发用电一体化调度模型；在准备调度时，收集当前的负荷信息、光伏发电情况和风力发电情况，并根据光伏发电情况和风力发电情况计算风光发电量；根据风光发电量与负荷之间的关系、电网电价是否高于阈值，确定申报电价的负荷类型，并由对应类型的负荷进行电价申报；根据电价申报信息，以第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数为优化目标，利用发用电一体化调度模型进行调度，得到调度结果。本发明专利技术可以改善调度效果，对提高可再生能源消纳能力、优化发用电资源具有重要的现实意义。

An integrated dispatching method of power generation and consumption based on wind and solar energy storage combined power generation system

【技术实现步骤摘要】
一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法
本专利技术涉及能源互联网
，具体涉及一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法。
技术介绍
大规模风能和太阳能的开发利用，使得可再生能源的装机容量不断增加，但风光消纳困难，出现了较严重的弃风弃光问题，同时给发电侧的优化调度带来巨大挑战。本申请专利技术人在实施本专利技术的过程中，发现现有技术的方法，至少存在如下技术问题：现有技术中，国内外对发用电一体化调度的研究主要以降低电网运行成本为目标，且从发电侧来看，大多数方法仅单独考虑风电系统、光伏发电系统或传统的火力发电系统，而以风光储联合发电系统作为研究对象的较少；另外有不少研究从用户侧角度出发，对可调控负荷和电动汽车负荷的调度问题进行了研究，但对可调控负荷及电动汽车的优化调度多是单独考虑的，因此调度效果较差。由此可知，现有技术中的方法存在调度效果不佳的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法，用以解决或者至少部分解决现有技术中的方法存在的调度效果不佳的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：根据发电收益，建立风光储联合发电系统模型，风光储联合发电系统模型包括第一目标函数和对应的约束条件；/n步骤S2：根据向系统卖电的收益与并网成本的差值，建立电网侧模型，电网侧模型包括第二目标函数和对应的约束条件；/n步骤S3：根据调度前后用户用电费用的变化情况，建立用户侧模型，用户侧模型包括第三目标函数和对应的约束条件；/n步骤S4：根据风光储联合发电系统模型、电网侧模型和用户侧模型，以风光储联合发电系统收益、电网侧收益和用户侧收益为优化目标，构建发用电一体化调度模型；/n步骤S5：在准备调度时，收集当前的负荷...

【技术特征摘要】
1.一种基于风光储联合发电系统的发用电一体化调度方法，其特征在于，包括：
步骤S1：根据发电收益，建立风光储联合发电系统模型，风光储联合发电系统模型包括第一目标函数和对应的约束条件；
步骤S2：根据向系统卖电的收益与并网成本的差值，建立电网侧模型，电网侧模型包括第二目标函数和对应的约束条件；
步骤S3：根据调度前后用户用电费用的变化情况，建立用户侧模型，用户侧模型包括第三目标函数和对应的约束条件；
步骤S4：根据风光储联合发电系统模型、电网侧模型和用户侧模型，以风光储联合发电系统收益、电网侧收益和用户侧收益为优化目标，构建发用电一体化调度模型；
步骤S5：在准备调度时，收集当前的负荷信息、光伏发电情况和风力发电情况，并根据光伏发电情况和风力发电情况计算风光发电量；
步骤S6：根据风光发电量与负荷之间的关系、电网电价是否高于阈值，确定申报电价的负荷类型，并由对应类型的负荷进行电价申报；
步骤S7：根据电价申报信息，以第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数为优化目标，利用发用电一体化调度模型进行调度，得到调度结果，其中，调度结果包括用户类型以及用户数量。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
步骤S1.1：根据发电收益最优构建风光储联合发电系统的第一目标函数F1：



其中，表示t时刻参与调度的第i类用户负荷，i＝1表示可转移负荷，i＝2表示可中断负荷，i＝3表示电动汽车负荷；p(t)表示未参与调度的用户负荷；pb(t)为t时刻并网电量；pm(t)表示t时刻向电网购买的电量；表示t时刻参与调度的第i类用户的申报电价；cb(t)表示t时刻并网电价；cm(t)表示t时刻购电电价；cb表示风光储联合发电系统的单位时间运行成本；Δt表示运行时长；
步骤S1.2：确定风光储联合发电系统的约束条件，约束条件包括：
剩余电量在设定范围内：
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax
其中，SOC(t)为t时刻储能系统的荷电状态；SOCmin、SOCmax分别为储能系统的荷电状态的上下限；
风光发电利用率小于或等于额定风光发电利用率：



其中，R为风光发电利用率；E(t)为t时刻风光提供给负荷的电量；PL*(t)为t时刻调度后的负荷；Rr为额定风光发电利用率。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
步骤S2.1：根据发电收益最优构建电网侧的第二目标函数F2：



其中，pm(t)表示t时刻向电网购买的电量，cm(t)表示t时刻购电电价，pb(t)为t时刻并网电量，cb(t)表示t时刻并网电价；
步骤S2.2：确定电网侧的约束条件，约束条件包括：负荷方差小于或等于额定负荷方差：
μ≤μa






其中，μ为负荷方差，μa为额定负荷方差，Pa为调度后的平均负荷。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
步骤S3.1：根据用户收益最优构建用户侧的第三目标函数F3：



其中，PL(t)为t时刻调度前的负荷，cb(t)表示t时刻并网电价，表示t时刻参与调度的第i类用户负荷，i＝1表示可转移负荷，i＝2表示可中断负荷，i＝3表示电动汽车负荷；p(t)表示未参与调度的用户负荷；表示t时刻参与调度的第i类用户的申报电价；cb(t)表示t时刻并网电价；
步骤S3.2：确定用户侧的约束条件，约束条件包括：
可转移负荷上下限：



可转移负荷可转移时间的上下限：



一定时间周期内可转移负荷的总量保持不变：



可中断负荷的上下限：



可中断负荷可中断时间的上下限：



电动汽车荷电状态的上下限：
SOCEVmin≤SOCEV(t)≤SOCEVmax
以及用户电费支出满意度：
s≤sr



其中，表示t时刻参与调度的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯慧，徐焘，吴细秀，李显强，唐爱红，刘鹏，陈洋洋，王晴，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42