一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度方法

本发明涉及压缩空气储能电站运行控制与电力系统经济调度，尤其涉及一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度方法。

背景技术：

1、随着风电、光伏等新能源装机容量不断增加，电力系统中的出力波动性和预测不确定性逐渐增强。新能源发电具有随机性、间歇性和波动性，其实际出力常与日前或日内预测结果存在偏差；同时，用户侧负荷需求也会受到气象条件、用电行为和生产计划变化等因素影响而产生波动。上述不确定性因素会直接影响电力系统的功率平衡、调峰调频需求以及储能电站的运行收益。

2、压缩空气储能电站是一种适用于大容量、长时储能场景的储能形式。其通常包括压缩机组、储热/换热装置、储气装置、膨胀机、发电机和电网/负载接口等部分。在电价较低或新能源富余时，电站可驱动压缩机组压缩空气并储存于储气装置中；在电价较高或系统需要供电时，储气装置释放压缩空气，经膨胀机做功并带动发电机发电。由于其具有储能容量大、运行寿命长、适合参与电网调峰和新能源消纳等优点，压缩空气储能电站在新型电力系统中具有较高应用价值。

3、现有压缩空气储能电站经济调度方法多以确定性预测结果为基础，即通常将新能源出力、负荷需求和电价等参数视为固定输入，再建立运行成本最低或收益最高的调度模型。该类方法在预测误差较小或运行条件稳定时能够取得一定效果，但当新能源出力、负荷需求、分时电价以及设备运行状态发生明显波动时，基于单一预测值形成的调度方案容易出现偏差，导致压缩机组启停不合理、储气压力偏离目标区间、膨胀机出力计划难以执行、并网功率波动增大等问题。

4、此外，压缩空气储能电站不同于常规电化学储能系统，其内部存在压缩过程、储气过程、换热过程和膨胀发电过程之间的耦合关系。压缩机组功率、储气装置压力、充气流量、释气流量、储热/换热状态、膨胀机出力和发电机功率等参数之间相互影响。如果调度模型仅从电功率角度进行优化，而未充分考虑压缩空气储能电站的设备运行约束和内部状态约束，则可能导致调度结果虽然在数学上可行，但难以直接转化为实际可执行的设备控制指令。

5、现有技术中也存在将不确定性因素引入储能调度的研究或方法，例如通过场景分析、鲁棒优化或机会约束等方式处理新能源和负荷预测误差。然而，该类方法在应用于压缩空气储能电站时，往往存在以下不足：一是对不确定性信息来源考虑不全面，通常仅关注新能源出力或负荷预测误差，而较少同时融合分时电价、设备状态、储气压力、流量、温度和功率反馈等多类信息；二是对压缩空气储能电站的物理运行特性考虑不足，未能充分体现压缩机组、储热/换热装置、储气装置、释气调节阀、膨胀机和发电机之间的运行耦合关系；三是调度方案多停留在日前或静态优化层面，缺少基于实时运行状态的反馈修正机制，难以及时应对预测偏差和设备状态变化；四是调度结果与具体执行对象之间缺少明确对应关系，导致优化结果难以直接下发为压缩机组启停、充气调节阀开度、释气调节阀开度、膨胀机出力和发电机并网功率等可执行指令。

6、因此，亟需提出一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度方法，将新能源出力、负荷需求、分时电价、设备运行状态和历史运行数据等多源信息统一纳入调度过程，通过不确定性识别、误差统计、场景生成、约束构建、优化求解和实时反馈修正，形成兼顾经济性、安全性和可执行性的压缩空气储能电站调度方案，从而提高压缩空气储能电站在新能源波动环境下的运行经济性和调度可靠性。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本发明的第一个目的在于提出一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度方法。

3、本发明的另一个目的在于提出一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度装置。

4、本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

5、本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

6、为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度方法，包括：

7、s10，获取压缩空气储能电站的多源输入数据，所述多源输入数据包括新能源出力预测信息、负荷预测信息、分时电价信息、设备运行状态信息以及历史运行数据，并对所述多源输入数据进行数据预处理，得到满足统一时间尺度的调度输入数据；

8、s20，根据所述调度输入数据识别影响压缩空气储能电站经济调度的不确定性信息，所述不确定性信息包括新能源出力不确定性、负荷需求不确定性、分时电价不确定性、设备运行状态不确定性以及电站内部运行状态不确定性，并对所述不确定性信息进行误差统计、概率分布表征或区间边界表征，生成典型调度场景集；

9、s30，将所述典型调度场景集输入经济调度模型构建单元，结合分时电价参数、负荷需求参数、电站运行状态参数、设备性能参数和风险控制参数，建立压缩空气储能电站经济调度优化模型，所述经济调度优化模型包括以运行经济性最优为目标的目标函数以及包含压缩机组功率约束、储气装置压力约束、充气调节阀调节约束、释气调节阀调节约束、膨胀机出力约束、发电机功率约束和电网接口功率约束的约束条件，并对所述经济调度优化模型进行优化求解，得到经济调度方案；

10、s40，对所述经济调度方案进行安全性和可执行性校核，若满足要求则输出经济调度指令并下发至压缩空气储能电站执行对象，所述经济调度指令包括压缩机组启停指令、充气调节阀开度指令、释气调节阀开度指令、膨胀机出力指令、发电机并网功率指令以及电网接口功率分配指令中的至少一种，同时采集压缩空气储能电站运行状态数据，根据运行状态反馈结果对经济调度方案进行滚动修正。

11、在本发明的一个实施例中，所述s10，包括：

12、对所述多源输入数据执行数据清洗以剔除错误或重复数据；

13、并对超出设备合理运行范围的数据进行异常值剔除，对缺失数据采用相邻时刻插值、历史相似日补齐或预测模型补齐方式进行补齐，对补齐后的数据进行归一化处理以消除不同量纲差异；

14、并对归一化后的数据进行时间尺度统一，使新能源出力预测信息、负荷预测信息、分时电价信息、设备运行状态信息以及历史运行数据对齐至同一调度周期，得到满足统一时间尺度的调度输入数据。

15、在本发明的一个实施例中，所述s20，包括：

16、将历史预测值和实际运行值输入不确定性信息分析单元进行对比，构造预测误差序列；

17、根据所述预测误差序列识别不确定性来源，并判断样本数据是否满足概率建模要求；

18、当历史样本数量充分且误差分布具有统计规律时，对所述不确定性信息采用概率分布方式进行表征；

19、当样本数量不足或误差分布规律不明显时，对所述不确定性信息采用区间边界方式进行表征；

20、根据概率分布表征结果或区间边界表征结果构建初始不确定性场景集，并计算各不确定性场景的场景概率或置信权重；

21、对所述初始不确定性场景集进行筛选与缩减，保留能够代表主要波动特征的典型调度场景集。

22、在本发明的一个实施例中，所述s40，包括：

23、校核储气装置压力是否处于允许范围，压缩机组功率是否超过额定限制，充气调节阀和释气调节阀开度是否满足调节范围，膨胀机出力是否满足运行边界，发电机功率是否满足并网要求，以及电网接口功率是否满足电网调度或负载供电要求；

24、当经济调度方案满足安全性和可执行性要求时，输出经济调度指令；

25、当经济调度方案不满足安全性和可执行性要求时，修正模型参数、风险参数或约束条件，并重新进行优化求解，直至得到满足要求的经济调度方案。

26、在本发明的一个实施例中，还包括：

27、采用日前、日内和实时相结合的多时间尺度滚动调度机制，在日前调度阶段根据日前预测数据和日前不确定性场景集形成日前基准调度计划，在日内修正阶段根据日内更新数据和预测偏差对日前基准调度计划进行修正形成日内修正调度计划；

28、在实时滚动阶段根据实时运行数据和执行偏差对日内修正调度计划进行滚动优化形成实时调度修正指令，并将所述实时调度修正指令下发至压缩空气储能电站执行对象。

29、在本发明的一个实施例中，还包括：

30、所述运行状态数据由设置在压缩空气储能电站中的多个监测点采集；

31、所述监测点包括用于采集储能阶段充气流量的充气流量监测点、用于采集储能阶段充气温度的充气温度监测点、用于采集释能阶段气体温度的释能温度监测点、用于采集储气装置压力状态的压力监测点、用于采集释能阶段释气流量的释气流量监测点、用于采集压缩机组、充气调节阀、释气调节阀、膨胀机和发电机启停状态或运行状态或故障状态的设备状态监测点以及用于采集发电机或电网接口处功率数据的功率监测点；

32、所述多个监测点采集的运行状态数据汇入运行状态监测与反馈单元，所述运行状态监测与反馈单元计算实际运行状态与经济调度方案之间的偏差，当偏差未超过设定阈值时保持当前调度方案继续执行，当偏差超过设定阈值时生成校正参数并更新不确定性信息、模型参数或约束条件，重新优化求解并输出校正调度指令。

33、在本发明的一个实施例中，还包括：

34、所述压缩空气储能电站执行对象包括压缩机组、储热/换热装置、储气装置、膨胀机、发电机以及电网接口；

35、其中，压缩机组用于在储能阶段消耗电能并压缩空气，储热或换热装置用于对压缩过程中产生的热量进行回收、传递或调节，储气装置用于储存压缩空气；

36、膨胀机用于在释能阶段利用压缩空气膨胀做功，发电机用于将膨胀机输出的机械能转化为电能，电网接口用于实现电能并网输出或向负载供电。

37、为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度装置，包括：

38、多源数据预处理模块，用于获取压缩空气储能电站的多源输入数据，所述多源输入数据包括新能源出力预测信息、负荷预测信息、分时电价信息、设备运行状态信息以及历史运行数据，并对所述多源输入数据进行数据预处理，得到满足统一时间尺度的调度输入数据；

39、不确定性场景构建模块，用于根据所述调度输入数据识别影响压缩空气储能电站经济调度的不确定性信息，所述不确定性信息包括新能源出力不确定性、负荷需求不确定性、分时电价不确定性、设备运行状态不确定性以及电站内部运行状态不确定性，并对所述不确定性信息进行误差统计、概率分布表征或区间边界表征，生成典型调度场景集；

40、经济调度优化求解模块，用于将所述典型调度场景集输入经济调度模型构建单元，结合分时电价参数、负荷需求参数、电站运行状态参数、设备性能参数和风险控制参数，建立压缩空气储能电站经济调度优化模型，所述经济调度优化模型包括以运行经济性最优为目标的目标函数以及包含压缩机组功率约束、储气装置压力约束、充气调节阀调节约束、释气调节阀调节约束、膨胀机出力约束、发电机功率约束和电网接口功率约束的约束条件，并对所述经济调度优化模型进行优化求解，得到经济调度方案；

41、方案校核滚动执行模块，用于对所述经济调度方案进行安全性和可执行性校核，若满足要求则输出经济调度指令并下发至压缩空气储能电站执行对象，所述经济调度指令包括压缩机组启停指令、充气调节阀开度指令、释气调节阀开度指令、膨胀机出力指令、发电机并网功率指令以及电网接口功率分配指令中的至少一种，同时采集压缩空气储能电站运行状态数据，根据运行状态反馈结果对经济调度方案进行滚动修正。

42、本发明实施例的一种融合不确定性信息的压缩空气储能电站经济调度方法及装置，能够有效融合多源不确定性信息，提高压缩空气储能电站在新能源波动环境下的运行经济性和调度可靠性。

43、为达上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的方法。

44、为达上述目的，本技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的方法。

45、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。