[发明专利]用于风电计划功率跟踪的储能设备控制策略制定方法

说明书

技术领域

本发明涉及风储混合系统中储能设备控制策略的制定方法，可提高风储混合系统的可靠性、自律性和计划性，属于发电技术领域。

背景技术

风力发电具有技术成熟、成本低、环境友好的特点，但其间歇性、波动性给电网运行调度带来了挑战，成为制约风电发展的重要因素。随着风电并网比例的增加，仅靠电网侧调控将难以实现风电的合理消纳，近年来，从提高风电自律性角度出发，减缓风电对电网运行带来的冲击，逐渐成为新的发展方向。储能设备可提供快速、双向的备用响应，将储能与风电组成风储混合系统，有利于提高输出功率的可控性、平稳性和计划性。

在电力市场环境下，通常要求风电场实际输出功率与其申报的计划功率相匹配，若实际输出功率偏离计划值，则会增加大电网调度压力，因此需要对偏离计划功率的行为进行惩罚并收取相应费用。借助储能的快速、双向响应能力，风储混合系统可通过自身调控使实际输出功率尽可能地跟踪预先设定的发电计划，降低出力偏差，以降低风储混合系统所支付的惩罚费用，而如何充分利用有限的储能资源最大限度地实现计划功率跟踪成为问题的关键。由于风电输出功率的强不确定性，加之储能设备的调控行为受到存储容量、功率限制、充放电次数等多种约束的限制，使得混合系统的计划功率跟踪控制问题十分复杂，因此有必要针对风储混合系统的储能设备设定一套合理的控制策略，以提高风储混合系统的可靠性、自律性和计划性。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种用于风电计划功率跟踪的储能设备控制策略制定方法，以提高风储混合系统的经济性、自律性和计划性。

本发明所述问题是以下述技术方案解决的：

一种用于风电计划功率跟踪的储能设备控制策略制定方法，所述方法在电力市场背景下，基于强化学习理论，采用SARSA学习方法制定风储混合系统输出功率控制策略，具体步骤如下：

a.输入基础数据，包括：混合系统与电网交易的各类费用参数；混合系统申报的计划功率、混合系统申报的备用容量、风电实际输出功率；储能设备功率限值、容量限值、充放电效率、免惩罚时段数；SARSA学习算法参数；其中，混合系统与电网交易的各类费用参数包括备用电量价格、备用惩罚价格；SARSA学习算法参数包括学习因子、折扣因子、学习步数和惩罚系数；

b.初始化Q值函数；

c.设置时段数t＝1、已实施的动作选择次数N_n＝0；

d.根据储能设备t时段初始时刻存储电量E_s,t、风电实际功率与混合系统计划值之差ΔP_h,t、储能设备充放电状态K_s,t、混合系统申报的备用容量确定t时段混合系统所处的状态s_t；

e.根据当前状态s_t、值函数Q^t(s,a)选择控制动作a_t，具体步骤如下；

①在[0,1]区间内取随机数T_R；

②计算概率阀值T_H：

式中：N_n为已实施动作选择的次数；N_T为训练全过程动作选择的总次数；

③进行动作选择：若T_R＞T_H，随机从可行动作集A中选择动作a_t；若T_R≤T_H，选择贪婪策略作为本时段动作，即：

f.根据动作a_t与混合系统输出功率偏差控制目标值的一一对应关系，得到t时段混合系统输出功率偏差控制的目标值；

g.根据混合系统输出功率偏差控制目标值计算储能设备功率控制需求值

h.计算储能设备在t时段的实际充放电功率

①若t时段储能设备的控制设定值需校验储能设备发出功率后，是否超出储能设备容量下限，若超出则需修正：

式中：E_s,t为t时段初始时刻储能设备存储电量；η_d为储能设备的放电效率；Δt为时段持续时间；E_smin为储能设备容量下限；为求取储能实际输出功率时暂存的临时值。

②若需校验储能设备吸收功率后，是否超出储能设备容量上限，若超出则需修正：