一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，属于配电网技术领域，利用场景的生成与缩减对风电不确定性进行描述，考虑投资、运维、备用购买等情况对发电调度策略、储能运行状态进行优化，可有效降低风电场年度运行成本，显著提升风电场单日运行效益；采用Tent混沌映射与纵横交叉算法两种措施对麻雀搜索算法进行改进，克服了传统麻雀搜索算法在大规模非线性整数规划问题上存在的局部收敛问题，可以有效提升麻雀搜索算法的收敛性能和计算精度。性能和计算精度。性能和计算精度。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法


[0001]本专利技术属于配电网
，具体涉及一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法。

技术介绍

[0002]近年来，风力发电的装机容量正在高速发展，在电网中占比日益提高，逐步进入大规模发展阶段，电力系统的环保性也逐渐提升。然而，但风电场输出功率的间歇性、波动性和不确定性也增加了电力系统调度和运行的难度，影响电力系统的安全稳定运行。通过风电场的出力计划曲线可以在一定程度上缓解该问题。风电场的出力计划曲线是含大规模风电集中并网的电力系统短期有功平衡的重要组成部分，精准的日前计划有利于调度部门合理安排备用容量，缓解实时调度压力，提高风电的利用率。
[0003]为此，国内外普遍采用偏差考核的方式促使发电商提供精准的日前运行计划。最简单的方式是按风电场特许权排序法安排发电，直到分配完调度中心下达的指令为止，但很容易造成风电场间功率分配的不公平。而储能可以灵活响应不同时间尺度的功率需求，实现风电场能量在时间尺度上更加合理、经济分配。在风电场侧配置储能系统是平抑风电功率波动、提高电网接纳风电能力的可行解决方案。因储能在平抑风电场功率波动方面具有很大的价值，在实际工程中已得到广泛应用。但储能的容量配置也是难点所在。当前普遍将将风电场的容量配置问题视为混合整数规划问题，考虑风电波动与预测误差、储能类型、荷电状态、充放电速率、剩余容量约束、自放电率、电池寿命等因素，建立优化模型，通过求解器或智能优化算法进行求解。
[0004]风电场日前出力计划曲线制定和储能容量优化配置方面研究比较充分，但较少考虑到风电场的偏差考核成本以及风电输出功率的波动精确性表达。
[0005]因此，现阶段需设计一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，来解决以上问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的在于提供一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，。
[0007]为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
[0008]一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，包括下述步骤：
[0009]步骤1、获取区域内风力发电的历史数据，考虑地理环境、气候条件、风力发电机类型，得到风电场发电的典型场景；
[0010]步骤2、综合考虑风电场的投资成本、运维成本、弃风成本、偏差考核成本，结合储能充放电约束、储能荷电状态约束、风电场出力约束、风电场功率波动约束，以风电场年度运行成本最小为目标函数，建立数学优化问题模型；
[0011]步骤3、利用Tent混沌映射以及纵横交叉算法对麻雀搜索算法进行改进，并利用改
进的算法求出风电场储能容量优化配置方案；
[0012]步骤4、以步骤3中求出的风电场储能容量优化配置方案为基础，针对风电场单日的运行场景，考虑风电预测误差、储能运行、旋转备用购买因素，以风电场日运行收益最大为优化目标，求出最优的风电场日前出力计划曲线。
[0013]进一步的，步骤1具体如下：
[0014]步骤11：根据风电场的出力特征与时空特性，衡量风电场风速整体上的时间和空间相关性，确定椭圆Copula函数簇以及相应的参数用于拟合；
[0015]步骤12：根据选取的函数，采用Matlab中自带的lhsdesign函数进行拉丁超立方抽样，生成M
×
N维样本，其中M表示时序数，N表示样本数；
[0016]步骤13：通过逆变化抽样方法，统计步骤12的随机样本的概率密度分布与累积概率密度分布，并通过反函数转化为成所需随机变量，生成具有时空相关性的风电场出力场景；
[0017]步骤14：根据聚类指标确定最优典型场景数目，计算Wasserstein概率距离方法，根据计算结果进行场景缩减。
[0018]进一步的，步骤2中具体如下：
[0019]步骤21：确定风电场储能容量优化配置的目标函数，用公式min C＝C
inv
+C
om
+C
lt
+C
st
表示，其中C表示风电场年度运行总成本，C
inv
为年等值投资成本，C
om
表示年运维成本，C
lt
表示弃风成本，C
st
表示偏差考核成本；
[0020]步骤22：确定目标函数中各个成本的计算方法，步骤22：确定目标函数中各个成本的计算方法，其中γ表示贴现率，T表示投资年限，表示储能单位容量投资成本，P
ess
和E
ess
分别表示储能额定功率和额定容量，和分别表示储能单位功率运维成本、储能单位容量运维成本和风电场单位容量运维成本，T
lt
和T
st
分别表示弃风时刻与功率短缺时刻，ρ
lt
和ρ
st
分别表示单位弃风惩罚成本与单位偏差考核成本，P(t)为风电场和储能联合出力，P
ref
(t)表示出力计划；
[0021]步骤23：根据所使用储能的实际情况，确定储能充放电约束条件步骤23：根据所使用储能的实际情况，确定储能充放电约束条件其中表示储能系统放电功率，表示储能系统充电功率，U
S
(t)表示储能的充放电状态，取值为1时表示放电，取值为0时表示充电，为储能最大输出功率；
[0022]步骤24：根据所使用储能的实际情况，确定储能荷电状态约束条件步骤24：根据所使用储能的实际情况，确定储能荷电状态约束条件其中和分别为储能荷电状态的最大值和最小值，η
ch
和η
dis
分别为储能的充放电效率；
[0023]步骤25：根据风电场的实际情况，确定风电场出力约束条件其中P
wt
(t)表示风电场t时刻的输出功率，表示风电场t时刻的最大输出功率；
[0024]步骤26：根据风电场的实际情况，确定风电场功率波动约束
其中ε
min
和ε
max
分别为风电场出力波动的最大值和最小值；
[0025]步骤27：根据步骤21到步骤26中所提目标函数和约束条件，建立风电场储能容量配置的混合整数非线性优化模型。
[0026]进一步的，步骤3中具体如下：
[0027]步骤31：设置模型相关参数和算法相关参数，获取所需的输入数据；
[0028]步骤32：创建Tent混沌序列，并以此序列作为初值对麻雀种群进行初始化，使麻雀种群分布更加均匀；
[0029]步骤33：计算各个麻雀的适应度函数，即步骤21中所提的风电场储能容量优化配置目标函数，将步骤23到步骤26中所提约束条件作为罚函数添加到适应度函数中；
[0030]步骤34：将适应度最优的麻雀确定为种群的发现者，并更新发现者的位置，其余麻雀被视为加入者，追随发现者更新自身的位置，对于种群中存在的部分警觉者，根据自身的警觉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1、获取区域内风力发电的历史数据，考虑地理环境、气候条件、风力发电机类型，得到风电场发电的典型场景；步骤2、综合考虑风电场的投资成本、运维成本、弃风成本、偏差考核成本，结合储能充放电约束、储能荷电状态约束、风电场出力约束、风电场功率波动约束，以风电场年度运行成本最小为目标函数，建立数学优化问题模型；步骤3、利用Tent混沌映射以及纵横交叉算法对麻雀搜索算法进行改进，并利用改进的算法求出风电场储能容量优化配置方案；步骤4、以步骤3中求出的风电场储能容量优化配置方案为基础，针对风电场单日的运行场景，考虑风电预测误差、储能运行、旋转备用购买因素，以风电场日运行收益最大为优化目标，求出最优的风电场日前出力计划曲线。2.根据权利要求1的一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，步骤1具体如下：步骤11：根据风电场的出力特征与时空特性，衡量风电场风速整体上的时间和空间相关性，确定椭圆Copula函数簇以及相应的参数用于拟合；步骤12：根据选取的函数，采用Matlab中自带的lhsdesign函数进行拉丁超立方抽样，生成M
×
N维样本，其中M表示时序数，N表示样本数；步骤13：通过逆变化抽样方法，统计步骤12的随机样本的概率密度分布与累积概率密度分布，并通过反函数转化为成所需随机变量，生成具有时空相关性的风电场出力场景；步骤14：根据聚类指标确定最优典型场景数目，计算Wasserstein概率距离方法，根据计算结果进行场景缩减。3.根据权利要求2的一种考虑出力计划曲线的风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，步骤2中具体如下：步骤21：确定风电场储能容量优化配置的目标函数，用公式minC＝C
inv
+C
om
C
lt
+C
st
表示，其中C表示风电场年度运行总成本，C
inv
为年等值投资成本，C
om
表示年运维成本，C
lt
表示弃风成本，C
st
表示偏差考核成本；步骤22：确定目标函数中各个成本的计算方法，步骤22：确定目标函数中各个成本的计算方法，其中γ表示贴现率，T表示投资年限，表示储能单位容量投资成本，P
ess
和E
ess
分别表示储能额定功率和额定容量，和分别表示储能单位功率运维成本、储能单位容量运维成本和风电场单位容量运维成本，T
lt
和T
st
分别表示弃风时刻与功率短缺时刻，ρ
lt
和ρ
st
分别表示单位弃风惩罚成本与单位偏差考核成本，P(t)为风电场和储能联合出力，P
ref
(t)表示出力计划；步骤23：根据所使用储能的实际情况，确定储能充放电约束条件步骤23：根据所使用储能的实际情况，确定储能充放电约束条件其中表示储能系统放电功率，表示储能系统充电功率，U
S
(t)表示储能的充放电状态，取值为1时表示放电，取值为0时表示充
电，为储能...

【专利技术属性】
技术研发人员：许立雄，李彬，胡邦安，毛雯莹，李林秀，蒋昊，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：