【技术实现步骤摘要】
风储联合系统的置信容量评估方法
本专利技术涉及电力系统储能
,尤其是涉及风储联合系统的置信容量评估方法。
技术介绍
由于风电场有功出力存在很大的波动性和不可控性,大规模风电并网给电力系统带来较大的风险。近年来,在大型风电场中添加储能以平滑风电场出力已得到广泛研究,其中随着电池储能成本的降低,技术指标的提高,电池储能发展迅速,并开始了初步的示范应用,但如何最大程度地降低风电给电力系统带来的风险,合理选择风电和储能的运行方式、确定储能的容量和充放电约束是关键,因此迫切需要分析不同因素对电池储能系统的影响,并对含电池储能风电场的发电系统进行置信评估。针对上述问题,现有技术的方案主要包括:考虑风能的随机性、尾流效应、风电机组的老化和故障等环节,建立风电机组的可靠性模型,但未考虑降额状态,且仅对风电场进行建模,未建立电池储能的可靠性模型。或者,建立含储能风电场的可靠性模型,其中考虑了储能的充放电约束、电量约束和允许风电接入比例等因素,但未考虑风电机组和储能装置的强迫停运率。再者,建立包含多个独立风电机组、电池储能和负载独 ...
【技术保护点】
1.一种风储联合系统的置信容量评估方法,其特征在于,包括:/n获取风储联合系统的基础数据,其中,所述基础数据包括风电基础数据和储能基础数据;/n根据所述风电基础数据建立风电机组的可靠性模型;/n根据所述储能基础数据和风能调度策略建立储能系统的可靠性模型;/n根据所述风电机组的可靠性模型和所述储能系统的可靠性模型建立风储联合系统的可靠性模型,并利用蒙特卡洛模拟法计算风储联合系统的可靠性指标和置信容量;/n根据所述置信容量规划储能策略。/n
【技术特征摘要】
1.一种风储联合系统的置信容量评估方法,其特征在于,包括:
获取风储联合系统的基础数据,其中,所述基础数据包括风电基础数据和储能基础数据;
根据所述风电基础数据建立风电机组的可靠性模型;
根据所述储能基础数据和风能调度策略建立储能系统的可靠性模型;
根据所述风电机组的可靠性模型和所述储能系统的可靠性模型建立风储联合系统的可靠性模型,并利用蒙特卡洛模拟法计算风储联合系统的可靠性指标和置信容量;
根据所述置信容量规划储能策略。
2.根据权利要求1所述的风储联合系统的置信容量评估方法,其特征在于,所述风储联合系统可靠性模型的可靠性指标包括缺电概率LOLP、缺电频率LOLF、缺电时间期望LOLE和期望缺供电量LOEE。
3.根据权利要求2所述的风储联合系统的置信容量评估方法,其特征在于,所述利用蒙特卡洛模拟法计算风储联合系统的可靠性指标和置信容量包括:
读取所述风储联合系统的基础数据;
离散化风电出力,过滤风电数据,结合负荷数据计算得到储能配置的参考值;
利用随机数生成程序产生每个机组双状态模型中所需要的若干个随机数;
根据所述风电基础数据计算机组的正常工作时间和故障时间,并根据随机数得到每个机组出力的时间序列;
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