一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法技术

本发明专利技术涉及一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法，包括以下步骤：1)考虑海上风电场风况—风速不确定性和风机之间的尾流效应，构建风机运行状态矩阵并计算风电厂的实际出力，即输出功率P

【技术实现步骤摘要】
一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法


[0001]本专利技术涉及电力系统
，尤其是涉及一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法。

技术介绍

[0002]目前在确定海上风电场BESS的最优容量方面进行了较多的研究，在确定大规模海上风电场的最佳BESS容量时，需要考虑BESS的预期发电差额(EENS)、负荷损失小时数(LOLH)、净现值和弃风量问题。
[0003]然而现有许多研究都只重视经济性和操作性，很少关注确定BESS容量的可靠性问题，与运行和可靠性相关的问题，如取决于电力市场政策的能源削减和LOLH问题，因地区而异具有不同的优先级，这些指标是选择合适规模的BESS的重要参数，但是较少研究涉及，此外，风速不确定性和尾流效应损失在确定BESS容量时也起着重要作用，若忽略这两个因素可能会导致高估BESS的容量，随着充电/放电循环次数的增加，电池的性能和寿命会下降，因此，有必要在规划阶段考虑电池的退化问题。与此同时风机容易发生随机故障，导致预期供应能量损失，因此对BESS的选择也有很大影响。

技术实现思路

...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法，其特征在于，包括以下步骤：1)考虑海上风电场风况—风速不确定性和风机之间的尾流效应，构建风机运行状态矩阵并计算风电厂的实际出力，即输出功率P
out
(V)；2)根据风电场日前发电计划与实际出力的功率差额构建概率
‑
功率差额曲线，并结合多时间尺度下的储能成本
‑
功率曲线确定短中长三种时间尺度下储能的额定功率，选取评估目标并对额定功率进行评估；3)根据评估结果基于层次分析法获取多目标下海上风电场最优化学储能方案。2.根据权利要求1所述的一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法，其特征在于，所述的步骤1)中，风机在每个运行状态下的输出功率P
out
(V)的表达式为：其中，V为风机迎风风速，η
oi
、η
j
均为转换系数，V
i
为第i台风机的迎风风速，V0为切入风速，V1为截断风速，V2为额定风速，V3为切出风速，P
rated
为额定功率，V
j
为风机在第j个状态下的风速，m为风机的状态总数；在海上风电场中，考虑上游风机产生的尾流叠加效应，则风机迎风风速V的计算式为：迎风风速V的计算式为：其中，V
o
为自由风速，V
l
为风电场中第l个下游风机的迎风风速，n为风电场中的风机总数，为尾流叠加面积A
shw
与风轮的扫掠面积A
r
的比值。3.根据权利要求1所述的一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法，其特征在于，所述的步骤1)中，风机运行状态矩阵S
n
×
m
包括共n台风机m个状态的状态值，各状态值经过序列蒙特卡洛模拟得到，且状态值只有0和1两个值，其中，1表示风机处于运行状态，0表示风机处于停机维护状态。4.根据权利要求3所述的一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法，其特征在于，每台风机的运行或停机状态根据停机状态持续时间逆变换得到，则有：T
down
＝
‑
MTTR
×
ln(r)其中，T
down
为风机的停机状态持续时间，ln表示自然对数函数，MTTR为修复停机状态下的风机需要的平均时间，即恢复时间，r
→
unif(0,1)，即服从0
‑
1之间的均匀分布，当风机的停机时间大于状态持续时间时，则该状态的状态值为0。5.根据权利要求3所述的一种多目标下海上风电场最优化学储能容量确定方法，其特征在于，所述的步骤2)具体包括以下步骤：
21)获取海上风电场的每个运行状态出现的概率，并以此作为该状态下对应功率差额的概率，根据在任一状态下海上风电场的输出功率获取该状态下的功率差额构建概率
‑
功率差额曲线；22)结合概率
‑
功率差额曲线以及短中长三种时间尺度下的成本
‑
功率曲线，通过预先设定的成本范围和概率范围初步选择符合要求的储能总功率值；23)根据符合要求的储能总功率值确定短中长三种时间尺度下储能电池的数量形成备选方案，分别根据四个评估目标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄阮明，边晓燕，王晓晖，费斐，李灏恩，吴恩琦，宋天立，戚宇辰，朱昌辉，杨云轶，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：