【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及清洁能源，特别是涉及一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法。
技术介绍
1、目前，光电作为清洁能源的重要组成部分，大规模并入电网将对电力系统的安全稳定运行造成不利影响，还会在光电发电高峰期出现大量弃光现象。比如，有的地区水光资源丰富但开发成本较高、市场竞争力较差，光电弃光率超过25％，该情况下，通过建立大型水光互补清洁能源基地，水电与光电共用电网通道，利用水电机组容量及调节能力，平抑基地送电波动性，同时优化电网对水光的消纳能力，这对于清洁能源发展和高质量经济建设具有重要意义。现有的水光互补方式多为：仅考虑电量消纳或构建多目标模型进行优化计算，前者难以确定基地短期送电方式，而后者计算复杂，尤其是对于具有年调节能力的大型水库，缺乏长期调度的指导意义，且在水光互补长期互补调度过程中，需要考虑基地发电量受光伏短期波动性影响而导致的基地弃电电量。且由于光伏水电和风电均会对彼此造成一定的影响，因此如果单独将其考虑，忽视其对其他能源的影响，则难以真实的预测其运行调控状况。
2、例如，一种在中国专利文献上公开的“一种基于多元化大数据清洁能源消纳联动调控方法及系统”，其公告号cn111030101b；方法包括以下过程：获取新能源消纳需求；对火电厂内机组进行深度调峰，并计算获取火电厂深调能力；若火电厂深调能力小于新能源消纳需求，则对联络线进行调节，并计算获取联络线调节量；若联络线调节量小于新能源消纳需求和火电厂深调能力的差值，则采用储能参与调峰，并计算获得储能充电调节量。该专利技术通过火电厂机组、联络线计划数据、储能
技术实现思路
1、本专利技术针对现阶段对新能源互补特性通常单一化考虑，缺乏综合考虑论述的问题；提供了一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法；由于风电主要通过风速影响，而风速的影响同时会影响水流蒸发速度，从而影响水流量，同时光伏能与光照辐射相关，而光照辐射则会影响温度，进而促进水流蒸发；因此需要通过当地的自然条件和历史蒸发量与温度对应，通过历史光伏发电数据、光照辐射和温度确定单一受到温度影响的光伏发电模型，再通过风速和温度计算水流蒸发量；此时通过获取初始的水流量即可获取到此时的水流量。将风电、水电和光伏整合为单一公式，即可通过当日平均风速和温度得到当日的新能源出力效率，从而依据出力效率确定可调负荷数。该方法根据各个新能源的互补特性达到了联合调控的目的，通过当日可知的风速及温度即可预测出本日的出力负荷；从而在并入电网后方便参与负荷调控。
2、本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
3、一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，包括：
4、步骤s1、根据电网拓扑图划分有源区间,并采集区间内的地理水文信息；
5、步骤s2、采集历史太阳辐射数据，并根据该区间内地理水文信息拟合建立单月内的太阳辐射量-电站水位关联模型和风电出力模型；
6、步骤s3、建立光伏水电出力模型，联合风电出力模型建立预测清洁能源出力预测机制；
7、步骤s4、载波芯片获取有源区间标准日均负荷变化历史数据；拟合日均负荷预测模型；根据清洁能源出力预测机制，确定可调负荷数；
8、步骤s5、根据日均负荷预测模型确定清洁能源的调控时间和调控对象；根据结果标记剩余储能。
9、通过当地的自然条件和历史蒸发量与温度对应，通过历史光伏发电数据、光照辐射和温度确定单一受到温度影响的光伏发电模型，再通过风速和温度计算水流蒸发量；此时通过获取初始的水流量即可获取到此时的水流量。将风电、水电和光伏整合为单一公式，即可通过当日平均风速和温度得到当日的新能源出力效率，从而依据出力效率确定可调负荷数。该方法根据各个新能源的互补特性达到了联合调控的目的，通过当日可知的风速及温度即可预测出本日的出力负荷；从而在并入电网后方便参与负荷调控。
10、作为优选，所述步骤2具体包括：
11、步骤s21、获取地理水文信息，包括纬度、风速、湿度、温度和降雨量；获取历史水电站库水位、库水位水面积、蒸发系数；
12、步骤s22、对应温度、湿度计算对应光照辐射量；所述温度包括日平均温度和最高温度；标记日辐射量前一日的水库水位和后一日的水库水位，并根据库水位水面积计算蒸发量和水位变化；
13、步骤s23、将日辐射量、蒸发量对应标记；将日辐射量作为横坐标，蒸发量作为纵坐标，将标记点标记在坐标系内，并拟合成一条曲线；
14、步骤s24、按照坐标系内曲线拟合曲线方程，根据库水位水面积，换算出太阳辐射量-温度-电站水位关联模型。
15、通过将不会变化的纬度和与温度变化有函数关系的湿度对标光照辐射量，而温度同时也影响着库水位的变化，而蒸发量的计算当中，风速对标风力发电，温度则对标光伏发电，通过获取水位初始值，通过历史数据和蒸发量计算公式将光伏、风电、水电联系在一起，使得电站水位和太阳辐射量均与温度联系，此时仅需要将温度代入关联公式即可获得预估的当日水位变化和光照辐射变化。
16、作为优选，所述风速、湿度和降雨量分别为单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量；所述单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量的计算方法如下：
17、
18、其中，j取值为1、2、3，分别代表单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量；n的取值为28、29、30、31，按照其对应月份的天数进行取值；aji为单日内所述地理水文信息的中位数；
19、所述温度为日平均温度和单日最高温度；所述日平均温度的计算按照如下方法计算：
20、
21、其中，tmax为当日最高温度；tmin为当日最低温度；t阈值为蒸发系数最低温度阈值。
22、由于如果温度低于一定的阈值，水面蒸发量几乎可以忽略不计，因此在计算平均温度时需要将抛除掉水面温度低于阈值的温度，而该温度需要根据当地的状况人为设定，例如设定为10度。然而该温度不应低于0度。同时单月内温度、风速、湿度等变化相对较小，因此取其平均值作为估算值。
23、作为优选，水库水面蒸发量计算公式如下：
24、h＝52.0(pm-p)(1+0.135vm)；
25、h为表面蒸发损失，单位l/(d·m)；pm、p分别为按水池表面温度计算的饱和蒸气压，单位pa；vm为单月平均风速，单位m/s。
26、单月内温度、风速、湿度等变化相对较小，因此取其平均值作为估算值，再通过当月的水位变化计算蒸发量，从而根据库水位水面积计算出水位变化。水位的变化会影响发电，而若蒸发量较小，库水位水面积的变化较小，若蒸发量较大，由于水库中内部的斜面为体型，当水位下降时，水面会按照梯形公式逐渐减小，此时设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述风速、湿度和降雨量分别为单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量；所述单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量的计算方法如下：
4.根据权利要求2所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，水库水面蒸发量计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述光伏水电出力模型的建立具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，根据地理水文信息中的单月平均风速确定当月发电风速，并根据风力发电机组出力公式确定当月风电出力模型。
7.根据权利要求1所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述可调负荷数按照如下方法获得:<...
【技术特征摘要】
1.一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述风速、湿度和降雨量分别为单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量；所述单月平均风速、单月平均湿度和单月平均降雨量的计算方法如下：
4.根据权利要求2所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，水库水面蒸发量计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种多类型清洁能源联合预测的共享储能调控方法，其特征在于，所述光伏水电出力模型的建立具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种多类...
【专利技术属性】
技术研发人员：应鸿，陈安伟，瞿万昌，俞成彪，郑怀华，郁家麟，屠晓栋，周旻，陈晓刚，钱伟杰，畅伟，朱晔，金烨，糜晓波，杨玉锐，徐圆圆，陈金刚，孙一凡，闫威，邓岚，朱赟，包旻，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，
类型：发明
国别省市：
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