[发明专利]一种适合于含风电电力系统储能功率的优化配置方法

说明书

技术领域

本发明属于风力发电技术领域，更具体地，涉及一种适合于含风电电力系统储能功率的优化配置方法。

背景技术

风电的反调峰特性、难预测性及强随机波动性给电力系统的功率平衡带来极大困扰，仅靠常规机组难以满足要求，日调度方式的制定也很困难，系统需要具备较强的正/负功率快速调节能力。储能装置是解决含风电的电力系统功率平衡的有效途径之一。在中国发明专利说明书CN102593853A中公开了一种提高风电接纳能力的储能系统容量优化配置方法，该方法通过协调储能成本及多接纳风电的收益对储能系统配置容量的影响，合理优化储能系统容量，实现总收益最大化。在中国发明专利说明书CN102005771A中公开了一种针对风、光、储微电网系统的储能容量选取方法，该方法通过仿真预测并网模式和孤岛模式下的发电功率与预测需求的电量差，计算两种模式下储能设备容量需求，进而计算微电网系统的储能容量。在中国发明专利说明书CN102255328A中公开了一种基于频谱分析确定风电场接入储能装置容量的方法，对选定的风电场一年或多年所发出的风电功率采样数据的平均风电功率进行频谱分析，将风电频谱中不同周期的风电功率归一化处理后并逐次累加，得到风电场所发出的不同频段的风电能力之和E_i（0<E_i<1）与周期时间t的对应关系曲线，在该曲线上设定风电能量的阀值a（0<a<1），由所设定的阀值对应的t_a确定出相应的储能装置容量为

在上述的三种方法中，储能装置容量的选取是依据历史风功率已经确定的波动特征进行计算，未能考虑风功率及负荷预测误差的稳定统计分布特性，所配置的储能容量难以反映历史数据以外的情景。且其立足于解决单个储能装置的功率/容量的配置问题。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种适合于含风电电力系统应对风功率和负荷预测偏差（称为净负荷预测偏差）所需的储能功率的优化配置方法，旨在解决含大规模风电系统应对风功率和负荷预测误差所需具有的最小储能功率和旋转备用这个问题，旨在解决现有技术中的储能装置容量的选取是依据历史风功率数据，未能考虑风功率及负荷预测误差的稳定统计分布特性，所配置的储能容量难以反映历史数据以外的情景的问题。

本发明提供了一种适合于含风电电力系统储能功率的优化配置方法，包括下述步骤：

S1：获取含风电电力系统的风功率和负荷的样本数据；

S2：根据所述样本数据和储能功率配置模型获得正、负旋转备用容量；所述储能功率配置模型以调度周期内电力系统使用的储能功率最小为目标函数，以电力系统中火电机组的额定总出力上限与储能功率上限之和大于实际发生的净负荷值为正旋转备用机会约束，以电力系统中火电机组的额定出力总下限与储能功率下限之和小于实际发生的净负荷值为负旋转备用机会约束；

S3：根据正、负旋转备用容量获得含风电电力系统应对净负荷预测误差所需的最优储能功率配置。

更进一步地，所述目标函数为表示第t时段为保证电力系统功率平衡所需配置的储能功率，T表示优化周期。

更进一步地，所述正旋转备用机会约束为所述负旋转备用机会约束为N_G表示火电机组的台数，PtL,A]]>表示第t时段电力系统负荷实际值，表示第t时段电力系统风功率实际值，表示第i台火电机组的额定出力上限，表示第i台火电机组的额定出力下限，a^rs表示置信度水平，Pr表示概率。

更进一步地，所述步骤S2具体为：

S21：根据历史的负荷数据、历史的风功率数据以及对应时段的净负荷预测偏差和负荷预测偏差获得净负荷预测误差；

S22：采用非参数估计的方法获得净负荷预测误差的累积分布函数和其逆函数；

S23：根据累积分布函数的逆函数将正、负旋转备用机会约束转换成正、负旋转备用确定性约束；

S24：根据正、负旋转备用确定性约束获得正、负旋转备用容量。

更进一步地，所述净负荷预测误差为为t时段的风功率预测偏差，为t时段的负荷预测偏差，为第t时段的风功率的预测值，为第t时段的负荷预测值。