一种风光储充微电网调控计划确定方法及系统技术方案

本申请提出一种风光储充微电网调控计划确定方法及系统，所述方法包括：获取待调控日各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值；将上述数据代入预先构建的风光储充微电网调控模型中，求解所述风光储充微电网调控模型，得到待调控日各时刻的储能充放电功率值；将所述调控日各时刻的储能充放电功率值、风电出力预测值、光伏出力预测值和充电桩的充放电功率预测值作为风光储充微电网的调控计划。本申请提出的技术方案，充分考虑了充电桩充放电对于微电网调控的影响及综合电价，保证了微电网调控计划的精确性，进而保障了微电网技术的可持续发展。技术的可持续发展。技术的可持续发展。

【技术实现步骤摘要】
一种风光储充微电网调控计划确定方法及系统


[0001]本申请涉及微电网领域，尤其涉及一种风光储充微电网调控计划确定方法及系统。

技术介绍

[0002]随着电力市场化改革的深入，消费侧参与市场进行电力系统调节的作用逐步受到关注，近几年出台了一系列政策鼓励消费侧参与市场，为电力系统的灵活性调节提供支撑。在众多调节支撑技术中，微电网是非常关键的一类，并且随着电动汽车的蓬勃发展，电动汽车通过充电桩与电力系统的互动也将逐渐兴起。
[0003]目前，作为消费侧关键调节能力来源的微电网，其调控策略主要考虑了风光储/风光柴储等元素，电动汽车的充放电考虑不足，同时大部分的调控策略主要考虑新能源的的波动性抑制等问题，忽略了市场带来的影响，进而使得制定的调控计划不准确。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种风光储充微电网调控计划确定方法及系统，以至少解决制定的调控计划不准确的技术问题。
[0005]本申请第一方面实施例提出一种风光储充微电网调控计划确定方法，所述方法包括：获取待调控日各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值；将所述各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值代入预先构建的风光储充微电网调控模型中，求解所述风光储充微电网调控模型，得到待调控日各时刻的储能充放电功率值；将所述调控日各时刻的储能充放电功率值、风电出力预测值、光伏出力预测值和充电桩的充放电功率预测值作为风光储充微电网的调控计划。<br/>[0006]优选的，所述风光储充微电网调控模型的构建过程包括：以电力平衡与效益综合值最大为目标构建目标函数；为所述目标函数构建风电出力约束、光伏出力约束、储能充放电功率约束、储能SOC约束、储能末时段SOC约束和充电桩充放电功率约束。
[0007]进一步的，所述目标函数的计算式如下：式中，为电力平衡与效益综合值，为1个时刻的时间长度，为预设的第一系数，
为第i个时刻风电出力预测值，为第i个时刻光伏出力预测值，为第i个时刻储能充放电功率值，为第i个时刻充电桩的充放电功率预测值，为第i个时刻第一负荷预测值，为第i个时刻综合电价，为第i个时刻充电桩对外服务价格。
[0008]进一步的，所述充电桩的充放电功率预测值的获取过程包括：获取待调控日对应的相似日簇各时刻的充电桩充放电平均值，并将所述相似日簇各时刻的充电桩充放电平均值作为所述待调控日各时刻的初始充放电功率；利用预先确定的误差概率密度对所述待调控日各时刻的初始充放电功率进行修正，得到第一次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率；将第一次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率及综合电价值代入预先建立的功率修正模型中，得到第二次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率，并将第二次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率作为待调控日各时刻充电桩的充放电功率预测值。
[0009]进一步的，所述误差概率密度的确定过程包括：获取历史时段内各时刻充电桩的开始充电时间、充电功率、结束充电时间和充电车辆信息数据；根据所述历史时段内各时刻充电桩的开始充电时间、充电功率、结束充电时间和充电车辆信息数据进行统计分析，分别得到充电桩在不同时间段类型下的运行统计值；基于充电桩在不同时间段类型下的运行统计值，并利用统计学方法确定所述误差概率密度。
[0010]进一步的，所述功率修正模型的建立过程包括：获取历史时段内各时刻的综合电价、第一次修正后的充电桩充放电功率、及历史时段内各时刻充电桩的实际充放电功率；利用所述历史时段内各时刻的综合电价、第一次修正后的充电桩充放电功率对机器学习模型进行训练，得到初始的功率修正模型，并输出训练结果；确定所述训练结果与所述历史时段内各时刻充电桩的实际充放电功率的差值，当所述差值小于等于预设的误差阈值时，将所述初始的功率修正模型作为功率修正模型，否则调整模型参数，然后进行训练直至训练结果与历史时段内各时刻充电桩的实际充放电功率的差值小于等于预设的误差阈值，得到功率修正模型。
[0011]本申请第二方面实施例提出一种风光储充微电网调控计划确定系统，所述系统包括：获取模块，用于获取待调控日各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值；求解模块，用于将所述各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值代入预先构建的风光储充微电网调控模型中，求解所述风光储充微电网调控模型，得到待调控日各时刻的储能充放电功率值；计划模块，用于将所述调控日各时刻的储能充放电功率值、风电出力预测值、光伏出力预测值和充电桩的充放电功率预测值作为风光储充微电网的调控计划。
[0012]优选的，所述风光储充微电网调控模型的构建过程包括：以电力平衡与效益综合值最大为目标构建目标函数；
为所述目标函数构建风电出力约束、光伏出力约束、储能充放电功率约束、储能SOC约束、储能末时段SOC约束和充电桩充放电功率约束。
[0013]进一步的，所述目标函数的计算式如下：式中，为电力平衡与效益综合值，为1个时刻的时间长度，为预设的第一系数，为第i个时刻风电出力预测值，为第i个时刻光伏出力预测值，为第i个时刻储能充放电功率值，为第i个时刻充电桩的充放电功率预测值，为第i个时刻第一负荷预测值，为第i个时刻综合电价，为第i个时刻充电桩对外服务价格。
[0014]进一步的，所述充电桩的充放电功率预测值的获取过程包括：获取待调控日对应的相似日簇各时刻的充电桩充放电平均值，并将所述相似日簇各时刻的充电桩充放电平均值作为所述待调控日各时刻的初始充放电功率；利用预先确定的误差概率密度对所述待调控日各时刻的初始充放电功率进行修正，得到第一次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率；将第一次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率及综合电价值代入预先建立的功率修正模型中，得到第二次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率，并将第二次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率作为待调控日各时刻充电桩的充放电功率预测值。
[0015]本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：本申请提出了一种风光储充微电网调控计划确定方法及系统，其中所述方法包括：获取待调控日各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值；将所述各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值代入预先构建的风光储充微电网调控模型中，求解所述风光储充微电网调控模型，得到待调控日各时刻的储能充放电功率值；将所述调控日各时刻的储能充放电功率值、风电出力预测值、光伏出力预测值和充电桩的充放电功率预测值作为风光储充微电网的调控计划。本申请提出的技术方案，充分考虑了充电桩充放电对于微电网调控的影响及综合电价，保证了微电网调控计划的精确性，进而保障了微电网技术的可持续发展。
[0016]本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风光储充微电网调控计划确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待调控日各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值；将所述各时刻的风电出力预测值、光伏出力预测值、综合电价值、第一负荷预测值和充电桩的充放电功率预测值代入预先构建的风光储充微电网调控模型中，求解所述风光储充微电网调控模型，得到待调控日各时刻的储能充放电功率值；将所述调控日各时刻的储能充放电功率值、风电出力预测值、光伏出力预测值和充电桩的充放电功率预测值作为风光储充微电网的调控计划。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风光储充微电网调控模型的构建过程包括：以电力平衡与效益综合值最大为目标构建目标函数；为所述目标函数构建风电出力约束、光伏出力约束、储能充放电功率约束、储能SOC约束、储能末时段SOC约束和充电桩充放电功率约束。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数的计算式如下：式中，为电力平衡与效益综合值，为1个时刻的时间长度，为预设的第一系数，为第i个时刻风电出力预测值，为第i个时刻光伏出力预测值，为第i个时刻储能充放电功率值，为第i个时刻充电桩的充放电功率预测值，为第i个时刻第一负荷预测值，为第i个时刻综合电价，为第i个时刻充电桩对外服务价格。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述充电桩的充放电功率预测值的获取过程包括：获取待调控日对应的相似日簇各时刻的充电桩充放电平均值，并将所述相似日簇各时刻的充电桩充放电平均值作为所述待调控日各时刻的初始充放电功率；利用预先确定的误差概率密度对所述待调控日各时刻的初始充放电功率进行修正，得到第一次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率；将第一次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率及综合电价值代入预先建立的功率修正模型中，得到第二次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率，并将第二次修正后的所述待调控日各时刻的充放电功率作为待调控日各时刻充电桩的充放电功率预测值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述误差概率密度的确定过程包括：获取历史时段内各时刻充电桩的开始充电时间、充电功率、结束充电时间和充电车辆
信息数据；根据所述历史时段内各时刻充电桩的开始充电时间、充电功率、结束充电时间和充电车辆信息数据进行统计分析，分别得到充电桩在不同时间段类型下的运行统计值；基于充电桩在不同时间段类型下的运行统计值，并利用统计学方法确定所述误差概率密度。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述功率修正模型的建立过程包括：获取历史时段内各时刻的综合电价、第一次修正后的充电桩充放电...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙财新，潘霄峰，付明志，赫卫国，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：