风电储能输出功率控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种风电储能输出功率控制方法及系统，基于当前时段对应的风电实际功率变化率和风功率预测曲线的预测变化率，建立矫正模型，通过该矫正模型预测所述风电功率输出系统的目标输出功率变化率，根据目标输出功率变化率计算以及控制储能充放电系统在工作周期时的储能目标输出功率。目标输出功率变化率的确定与风电实际功率变化率和预测变化率存在线性相关性，利用矫正模型的矫正权重评价目标输出功率变化率的准确性受风电实际功率或风电预测功率的影响程度，进而获得更贴近风功率预测曲线的目标输出功率变化率，进而实现风电场输出功率变化率的实时调整，降低了预测质量问题对电网系统的稳定性造成的影响。量问题对电网系统的稳定性造成的影响。量问题对电网系统的稳定性造成的影响。

【技术实现步骤摘要】
风电储能输出功率控制方法及系统


[0001]本专利技术属于风电功率控制领域，具体涉及风电储能输出功率控制方法及系统。

技术介绍

[0002]相较于传统发电方式，分布式新能源发电方式中，例如风电厂风力发电，由于风力能源产生的不确定性、间歇性及波动性，容易导致电网系统的电能输出不稳定。
[0003]为保证电网电能的稳定输出，一般对风电厂风力发电的风力输出功率稳定性有考核要求。现有的对于风力输出功率的稳定性的优化措施，一般是构建风功率预测模型以预测风电厂的风力输出功率，然后根据预测的风力输出功率动态调节电网系统的电能输出策略，以优化电网系统的电能输出稳定性。然而，存在的问题是，风电场建设选址往往处于地形复杂的山区、高原、荒漠地带，若想高效率获得精准区域的气象信息较为困难，且同一风电场站的不同片区也可能存在气象信息差异大的现象，对于风功率预测模型的构建存在较大难度，进而导致风电厂的风力输出功率预测不准，影响到电网系统的电能输出策略的调节，最终影响到电网系统的电能输出稳定性。因此，诸多风电场都对风功率预测模型的预测质量提出了更为严苛的考核要求。目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电储能输出功率控制方法，其特征在于，应用于风电功率输出系统，所述风电功率输出系统包括储能充放电系统，所述风电储能输出功率控制方法由储能调控系统执行，包括：获取步骤，获得在当前时段的风功率预测模型的风功率预测曲线的预测变化率，以及，获得所述当前时段对应的所述风电功率输出系统的风电实际功率变化率；矫正步骤，建立所述风电实际功率变化率和所述预测变化率相关的矫正模型，所述矫正模型用于获得所述风电功率输出系统的目标输出功率变化率，所述目标输出功率变化率与所述风电实际功率变化率和所述预测变化率存在线性相关性，所述矫正模型包括矫正权重，所述矫正权重用于根据所述风电实际功率变化率和所述预测变化率的接近程度，评价所述目标输出功率变化率的准确性受风电实际功率或风电预测功率的影响程度；调控步骤，根据所述目标输出功率变化率计算以及控制所述储能充放电系统在工作周期时的储能目标输出功率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述矫正权重包括信任优化度和矫正参与度，通过所述信任优化度表示所述风电实际功率对所述目标输出功率变化率的准确性的影响程度，通过矫正参与度表示所述风电预测功率对所述目标输出功率变化率的准确性的影响程度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述矫正模型的计算方式为：；；；。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述风电实际功率变化率越接近所述预测变化率，所述目标输出功率变化率的准确性受所述风电实际功率的影响程度越大，所述目标输出功率变化率的准确性受所述风电预测功率的影响程度越小，所述信任优化度大于所述矫正参与度。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述风电实际功率变化率越偏离所述预测变化率，所述目标输出功率变化率的准确性受所述风电实际功率的影响程度越小，所述目标输出功率变化率的准确性受所述风电预测功率的影响程度越大，所述信任优化度小于所述矫正参与度。6.根据权利要求1～5中任一所述的方法，其特征在于，所述调控步骤，包括：
根据所述目标输出功率变化率计算所述风电功率输出系统的目标输出功率；，所述为所述储能调控系统的控制周期，所述为所述风电功率输出系统的所述当前时段的起始时刻对应的风电实际功率；根据所述目标输出功率获取所述风电功率输出系统的目标输出功率调节量；，所述为所述风电功率输出系统的所述当前时段的结束时刻对应的风电实际功率；根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘世鑫，梁彦朋，周艳红，银磊，张新宇，张艳萍，羊飞宇，言缵泓，肖平平，张浩宇，施雪武，
申请(专利权)人：深圳量云能源网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：