【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源场站储能容量优化，特别涉及用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法和系统。
技术介绍
1、近年来，越来越多的风电场接入电网，但由于其出力的不可控性，对电力系统的安全稳定运行带来了较大影响。为此，增加一定的储能系统进行系统频率波动的平抑，成为了提高风电并网能力和系统消纳能力的有效手段。但各种储能系统的建设成本较高，这会直接影响储能系统的技术经济性。因此，利用储能进行风电场并网系统频率的平抑过程中，确定储能系统的配置容量是一个关键问题。因此，针对储能系统的容量优化配置，提出具有安全性和经济性的容量优化模型具有重要的研究价值。
2、现有技术中，针对储能系统容量的优化配置模型，大体为经济配置模型和安全配置模型两类。经济配置模型，通常以储能系统的构建成本最低、净效益最大为目标，具有良好的经济性能。但经济配置模型无法兼顾对风电波动引发的系统频率波动的平抑效果，平抑能力较差。安全配置模型，通常以储能系统的调频、平抑等能力最优为目标，具有良好的安全性能。但安全配置模型无法兼顾储能系统的成本与收益，经济性较差。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提出了用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法和系统。可有效的提高储能的利用率，同时考虑到风电场一次调频考核标准，可在本专利技术指导下优化风电场运行工况，提高新能源利用率降低电网运行安全风险。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、用于风储联合系统模拟运行的储能收益计
4、基于风电功率历史运行数据、风电功率历史运行预测数据和系统频率历史运行数据构建风储联合系统模拟运行下系统频率求解函数；
5、针对风储联合系统当前模拟运行下系统频率求解函数，结合风电场单位功率调节系数和储能功率调整量预测下一时刻系统频率；构建综合储能容量优化和系统调频的mpc控制模型并求解控制时窗下p-f曲线；
6、基于所述p-f曲线构建p-f下垂控制器；利用所述p-f下垂控制器控制系统频率；
7、在实时下垂控制下基于储能容量运行状态对储能容量进行优化；在对所述储能容量优化后构建计及考核指标下的储能盈利计算模型。
8、进一步的，所述风储联合系统模拟运行下系统频率求解函数的公式为：
9、
10、其中，ζ>i；ζ为模拟仿真时刻；i为调控时刻；freal(ζ)为风储联合系统ζ时刻仿真模拟下系统频率；fhistory(ζ)为风储联合系统ζ时刻历史频率数据；k为单位功率调节系数；pcontrol(i)为储能系统i时刻的输出功率；phistory(i)为风电功率i时刻历史运行数据。
11、进一步的，所述针对风储联合系统当前模拟运行下系统频率求解函数，结合风电场单位功率调节系数和储能功率调整量预测下一时刻系统频率的公式为：
12、fpre(k+1)＝freal(k)+kδpc(k)； (2)
13、其中，fpre(k+1)为k+1时刻预测频率；k为滚动时窗；δpc(k)为k时刻的储能功率调整量。
14、进一步的，所述构建综合储能容量优化和系统调频的mpc控制模型的过程包括：基于当前模拟运行下系统容量值，通过当前时刻储能输出功率以及调控量、控制时窗持续时间预测下一时刻储能容量值；mpc控制模型的公式为：
15、epre(k+1)＝e(k)+t(pc(k)+δpc(k)) (3)
16、其中，epre(k+1)为k+1时刻储能容量预测值；e(k)为k时刻储能容量；t为每个控制时窗持续时间；pc(k)为储能k时刻功率输出。
17、进一步的，在构建综合储能容量优化和系统调频的mpc控制模型后还包括通过权重系数构建储能容量最小和频率误差最小的多控制时域下的目标函数；
18、
19、其中，c1为频率控制目标权重系数；c2为容量优化目标权重系数；fn＝50hz为额定频率；fpre(k)为k时刻预测频率；epre(k)为k时刻储能容量预测值；
20、约束条件为：
21、
22、其中，soc(k+1)为k+1时刻储能荷电状态；soc(k)为k时刻储能荷电状态；socmin为储能荷电状态最小值；socmax为储能荷电状态最大值；pmin为储能放电功率最小值；pmax为储能放电功率最大值。
23、进一步的，所述求解控制时窗下p-f曲线的过程包括：
24、确定储能基准功率；以mpc控制序列下第一序列为执行序列，将执行后的储能输出功率作为p-f曲线中的储能基准功率；具体公式为：
25、p0＝pc(k)+δpc(k)k＝1(6)
26、其中，p0为p-f曲线基准功率；
27、确定下垂系数；以mpc控制序列中第一序列储能执行量与调频量之比作为p-f曲线中的下垂系数；具体公式为：
28、
29、其中，kdroop为p-f曲线下垂系数；
30、确定频率边界值；结合储能死区上下限、下垂系数和储能最大最小输出功率间的线性关系，求解频率边界值；具体为：
31、
32、其中，flo为频率边界上限范围；fup为频率边界下限范围；f为频率死区上限；为频率死区下限；
33、整合所述基准功率、下垂系数、频率边界值和所设的频率死区，确定p-f曲线；
34、
35、进一步的，利用所述p-f下垂控制器控制系统频率的过程包括：
36、下垂控制器实时监测系统频率，将监测值作为输入，下垂控制器基于当前时刻下垂系数给出储能系统功率输出量，通过反馈信号，实时校正系统频率，最终实现系统频率追踪额定值。
37、进一步的，所述在实时下垂控制下基于储能容量运行状态对储能容量进行优化的过程包括：
38、根据模拟仿真时刻的荷电状态和计划储能的额定容量求解该时刻下的计划储能的模拟运行容量；具体为：
39、e(ζ)＝soc(ζ)·erate (10)
40、其中，e(ζ)为模拟时刻ζ时储能的容量；erate为储能计划额定容量；
41、根据所述计划储能的模拟运行容量计算最优配置容量；具体为：
42、eop.rate＝max{erate(1),erate(2),…,erate(ζ)|ζ∈n} (11)
43、其中，eop.rate为最优配置容量；erate(1)为第1模拟运行时刻下的计划储能容量；erate(2)为第2模拟运行时刻下的计划储能容量；erate(ζ)为第ζ模拟运行时刻下的计划储能容量。
44、进一步的，所述在对所述储能容量优化后构建计及考核指标下的储能盈利计算模型的过程为：
45、建立一次调频月投运率和考核电量计算式：
46、
47、ωpunish＝(100％-λin)本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述风储联合系统模拟运行下系统频率求解函数的公式为：
3.根据权利要求2所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述针对风储联合系统当前模拟运行下系统频率求解函数，结合风电场单位功率调节系数和储能功率调整量预测下一时刻系统频率的公式为：
4.根据权利要求3所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述构建综合储能容量优化和系统调频的MPC控制模型的过程包括：基于当前模拟运行下系统容量值，通过当前时刻储能输出功率以及调控量、控制时窗持续时间预测下一时刻储能容量值；MPC控制模型的公式为：
5.根据权利要求4所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，在构建综合储能容量优化和系统调频的MPC控制模型后还包括通过权重系数构建储能容量最小和频率误差最小的多控制时域下的目标函数；
6.根据权利要求5所述的用于风储联合系
7.根据权利要求6所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，利用所述P-f下垂控制器控制系统频率的过程包括：
8.根据权利要求7所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述在实时下垂控制下基于储能容量运行状态对储能容量进行优化的过程包括：
9.根据权利要求8所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述在对所述储能容量优化后构建计及考核指标下的储能盈利计算模型的过程为：
10.用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算系统，其特征在于，包括：第一构建模块、第二构建模块、支撑模块和优化计算模块；
...【技术特征摘要】
1.用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述风储联合系统模拟运行下系统频率求解函数的公式为：
3.根据权利要求2所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述针对风储联合系统当前模拟运行下系统频率求解函数，结合风电场单位功率调节系数和储能功率调整量预测下一时刻系统频率的公式为：
4.根据权利要求3所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，所述构建综合储能容量优化和系统调频的mpc控制模型的过程包括：基于当前模拟运行下系统容量值，通过当前时刻储能输出功率以及调控量、控制时窗持续时间预测下一时刻储能容量值；mpc控制模型的公式为：
5.根据权利要求4所述的用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法，其特征在于，在构建综合储能容量优化和...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐培全，丁杨，王晓磊，张文奎，李小伟，朱明波，李永春，谷新房，王俊杰，于腾云，徐昕光，王志远，王波，张毅，张云飞，刘英琦，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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