5G制造技术

本发明专利技术公开了一种

【技术实现步骤摘要】
5G基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法


[0001]本专利技术属于电力系统控制
，更具体地，涉及一种
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法
。

技术介绍

[0002]大规模新能源并网使得传统的电力系统调节灵活性受到了挑战
。
传统电力系统通常由基于化石燃料的发电机组成，这些发电机具有较高的调节能力，可以快速响应负荷变化和故障事件
。
然而，以风电
、
光伏为代表的大规模新能源发电受天气等因素影响，具有随机性和波动性，这导致电力系统调节能力不足，难以保障电力系统的有功功率实时平衡
。
此外，电力系统在发生事故后面临频率安全的问题
。
随着基于变流器接入的新能源设备对传统同步机组的大规模替代，电力系统的惯性响应与一次调频响应能力减弱，使得系统在事故后面临频率失控的风险
。
综上所述，新型电力系统下，备用与调频辅助服务资源稀缺，需要挖掘利用响应的灵活性资源
。
[0003]随着信息通信技术的高速发展，
5G
基站建设部署的数量快速增加
。5G
宏基站配备有电池储能，以维持基站供电的可靠性
。
然而，
5G
基站负荷具有显著的潮汐效应，在全天各时段内对电池储能的备电需求存在差异，这为
5G
基站电池储能参与电力系统调度提供了可调度空间
。
[0004]然而，如何计及
5G
基站电池储能的动态备电需求，构建其参与备用与调频辅助服务的调度模型，并解决含海量
5G
基站电池储能的电力系统调度模型集中式求解计算资源不足的问题，成为亟待解决的难题
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法，其目的在于构建了考虑可调度容量的
5G
基站电池储能提供备用与调频辅助服务的调度模型，进而在现有两阶段随机机组组合模型中加入多个所述
5G
基站电池储能的调度模型，并进行适应性的调整得到目标两阶段随机机组组合模型，利用分布式求解方法求解目标两阶段随机机组组合模型得到调度策略，最终实现分布式调度，由此解决集中式调度时计算资源不足的技术问题
。
[0006]为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法，包括：
[0007]S1
：获取
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的电力系统中各元件的参数，电力系统中各元件的参数包括：多个同步机组的参数
、
多个新能源场站出力曲线和电负荷曲线
、
多个
5G
基站的参数
、
电网参数和电负荷参数；
[0008]S2
：基于所述
5G
基站的参数构建单个
5G
基站电池储能的调度模型；所述
5G
基站的参数包括：充
/
放电成本系数
、
上
/
下备用容量成本系数
、
上
/
下备用部署成本系数
、
一次调频备用容量成本系数
、
惯性响应备用容量成本系数
、
通信负载预测值
、
基站功耗模型参数和
、
备电时长需求
、
电池储能充
/
放电功率上限
、
初始储能值
、
储能上限和基站电源功率；
[0009]S3
：以电力系统运行成本最小为目标，基于所述电力系统的元件的参数和多个所述
5G
基站电池储能的调度模型构建含海量
5G
基站电池储能的目标两阶段随机机组组合模型；所述目标两阶段随机机组组合模型为在现有两阶段随机机组组合模型中加入多个所述
5G
基站电池储能的调度模型，并进行适应性的调整得到；
[0010]S4
：基于分布式求解方法求解所述目标两阶段随机机组组合模型，得到同步机组
、
可再生能源电站
、5G
基站电池储能各自的调度策略，从而进行分布式调度
。
[0011]在其中一个实施例中，
[0012]所述同步机组的参数包括：上
/
下备用容量成本系数上
/
下备用部署成本系数一次调频备用容量成本系数有功出力上
/
下限分段出力上限最大上
/
下爬坡容量惯量一次调频功率增益系数和一次调频响应时间常数
[0013]所述新能源场站出力曲线和电负荷曲线包括：新能源场站的预测最大有功出力曲线随机场景
s
下新能源场站的最大有功出力曲线电负荷预测曲线
L
l,t
。
[0014]在其中一个实施例中，所述
5G
基站电池储能的调度模型的约束包括：
[0015]电池储能
k
在随机场景
s
下能提供的备用部署为：
s
为新能源出力随机场景索引；为随机场景
s
下电池储能
k
在时段
t
内的上
/
下备用部署，为
5G
基站电池储能
k
在预测场景
/
随机场景下
s
时段
t
的功率；电池储能
k
在随机场景
s
下的备用部署应不大于其备用容量；
[0016]电池储能
k
在随机场景
s
下的储能值满足：下的储能值满足：表示电池储能
k
在随机场景
s
下时段
t
的储能值；
Δ
t
为单个时段长度；
T
为总调度时段数；为电池储能
k
在随机场景
s
下的初始储能值；为
5G
基站电池储能
k
在时段
t
的备电需求，为储能上限；
[0017]5G
基站电池储能
k
在预测场景和随机场景
s
下的惯性响应
/
一次调频响应备用部署不能超过惯性响应备用
/
一次调频响应备用容量
。
[0018]在其中一个实施例中，所述目标两阶段随机机组组合模型的：
[0019]一阶段决策包括：机组启停
、
出力计划，以及同步机组和
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法，其特征在于，包括：
S1
：获取
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的电力系统中各元件的参数，电力系统中各元件的参数包括：多个同步机组的参数
、
多个新能源场站出力曲线和电负荷曲线
、
多个
5G
基站的参数
、
电网参数和电负荷参数；
S2
：基于所述
5G
基站的参数构建单个
5G
基站电池储能的调度模型；所述
5G
基站的参数包括：充
/
放电成本系数
、
上
/
下备用容量成本系数
、
上
/
下备用部署成本系数
、
一次调频备用容量成本系数
、
惯性响应备用容量成本系数
、
通信负载预测值
、
基站功耗模型参数和
、
备电时长需求
、
电池储能充
/
放电功率上限
、
初始储能值
、
储能上限和基站电源功率；
S3
：以电力系统运行成本最小为目标，基于所述电力系统的元件的参数和多个所述
5G
基站电池储能的调度模型构建含海量
5G
基站电池储能的目标两阶段随机机组组合模型；所述目标两阶段随机机组组合模型为在现有两阶段随机机组组合模型中加入多个所述
5G
基站电池储能的调度模型，并进行适应性的调整得到；
S4
：基于分布式求解方法求解所述目标两阶段随机机组组合模型，得到同步机组
、
可再生能源电站
、5G
基站电池储能各自的调度策略，从而进行分布式调度
。2.
如权利要求1所述的
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法，其特征在于，所述同步机组的参数包括：上
/
下备用容量成本系数上
/
下备用部署成本系数一次调频备用容量成本系数有功出力上
/
下限分段出力上限最大上
/
下爬坡容量惯量一次调频功率增益系数和一次调频响应时间常数所述新能源场站出力曲线和电负荷曲线包括：新能源场站的预测最大有功出力曲线随机场景
s
下新能源场站的最大有功出力曲线电负荷预测曲线
L
l,t
。3.
如权利要求1所述的
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法，其特征在于，所述
5G
基站电池储能的调度模型的约束包括：电池储能
k
在随机场景
s
下能提供的备用部署为：
s
为新能源出力随机场景索引；为随机场景
s
下电池储能
k
在时段
t
内的上
/
下备用部署，为
5G
基站电池储能
k
在预测场景
/
随机场景下
s
时段
t
的功率；电池储能
k
在随机场景
s
下的备用部署应不大于其备用容量；电池储能
k
在随机场景
s
下的储能值满足：下的储能值满足：表示电池储能
k
在随机场景
s
下时段
t
的储能值；
Δ
t
为单个时段长度；
T
为总调度时段数；为电池
储能
k
在随机场景
s
下的初始储能值；为
5G
基站电池储能
k
在时段
t
的备电需求，为储能上限；
5G
基站电池储能
k
在预测场景和随机场景
s
下的惯性响应
/
一次调频响应备用部署不能超过惯性响应备用
/
一次调频响应备用容量
。4.
如权利要求3所述的
5G
基站储能参与备用与调频辅助服务的分布式调度方法，其特征在于，所述目标两阶段随机机组组合模型的：一阶段决策包括机组启停
、
出力计划，以及同步机组和
5G
基站电池储能的备用容量
、
一次调频响应
/
惯性响应备用容量；二阶段实时决策用于处理在日内运行过程中的新能源出力不确定性，包括上调
/
下调备用和一次调频响应
/
惯性响应备用的部署
。5.
如权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：方家琨，李昆，艾小猛，姚伟，文劲宇，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：