考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法，包括：步骤一：建立先进绝热压缩空气储能AA‑CAES电站热力学模型。步骤二：根据已知的风电场每小时的期望出力，计算得到风电出力预测区间。并得到风电出力不确定集。步骤三：以系统综合运行成本最小为调度目标，并采用步骤二中的工程博弈模型建模。通过优化方法得到能够对不确定集内的任何元素都保证约束可行，且能够兼顾安全性和经济性的风电调度出力最优解。本发明专利技术利用AA‑CAES电站的优越性能来促进风电消纳，平衡风电出力不确定性，采用工程博弈模型建模，利用鲁棒优化调度求得最佳风电调度出力，能够在满足安全性的前提下最大化经济性。

Robust optimal scheduling method of wind power generation system considering compressed air energy storage

【技术实现步骤摘要】
考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法
本专利技术设计电力系统运行领域，涉及一种考虑压缩空气储能平衡风电出力不确定性的风力发电系统鲁棒优化调度方法。技术背景化石能源日益枯竭和环境污染问题是世界范围内都面临的共同难题，可再生能源发电大规模接入电力系统是解决上述问题最有效的途径之一，而风电因其丰富的风力资源和相对成熟的技术，在新能源电力发展中最为迅猛[1-2]。然而风电出力的不确定性，例如随机波动性、反调峰性、低可预测性等特点给其并网之后的运行调度、系统规划等带来了巨大的挑战[3]。目前，风电发展的主要矛盾仍旧是弃风限电现象，据统计，2016年，西北五省平均弃风33.34％，全国弃风达到497亿千瓦时[4-5]。因此，平滑风电出力波动性、提高风电消纳量，是实现节能减排目标的重要举措之一。大规模清洁物理储能系统的接入是解决上述问题的主要措施之一，是实现风电大规模发展和运用，提高电力系统运行经济性和安全性的关键[6]。目前，越来越多的国家加大了对大规模储能技术的研究和建设力度，到2020年，我国的储能装机容量预计达到53GW，相比2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法，其特征在于，该方法的具体步骤是：/n步骤一：建立先进绝热压缩空气储能AA-CAES电站热力学模型；/n

【技术特征摘要】
1.考虑压缩空气储能的风力发电系统鲁棒优化调度方法，其特征在于，该方法的具体步骤是：
步骤一：建立先进绝热压缩空气储能AA-CAES电站热力学模型；



式(1)表示AA-CAES电站压缩功率和空气流量的关系；其中，PCAESC,t为t时刻的压缩功率；κ为绝热指数；为t时刻进入压缩机的流量；Rg为空气的气体常数；nc为压缩机级数；ηc为压缩机的效率；Tc,k,in和分别为进入第k级和末级压缩机的空气温度；βc,k和分别为第k级和末级压缩机的压缩比；



式(2)表示第k级压缩机出口空气温度和入口空气温度的关系；其中，Tc,k,out为第k级压缩机的出口温度；



式(3)表示AA-CAES电站发电功率和空气流量的关系；其中，PCAESG,t为t时刻发电功率；ηg为发电过程效率；为t时刻进入膨胀机的流量；Tg,j,in为第j级膨胀机的进口温度；ng为膨胀机级数；βg,j为第j级膨胀机的膨胀比；



式(4)表示第j级膨胀机的入口空气温度和出口空气温度之间的关系；其中，Tg,j,out为第j级膨胀机的出口空气温度；






式(5)和式(6)分别表示AA-CEAS电站储气室气压变化率以及t时刻的储气室气压；其中，为储气室在t时刻的气压变化率；Tst,in，Twall和Tst,t分别表示储气室进气口气温以及储气室的室壁温度和室内气温；和分别表示由自然对流和强制对流引起的传热系数；Vst为储气室体积；pst,t和pst,0分别t时刻的储气室气压以及上一次调度结束后的储气室气压；Δt表示单位调度时长；






式(7)和式(8)分别表示每级压缩机的入口温度和每级膨胀机的入口温度；其中ε为换热器能效系数；Tenv为环境温度；Tcold和Thot分别为冷载热介质温度和热载热介质温度；






式(9)和式(110)分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晨曦，张杰，何章露，张新延，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33