储能充放电全局最优调度方法及系统与流程

本发明涉及电网，特别涉及一种储能充放电全局最优调度方法及系统。

背景技术：

1、随着新能源分布式利用、储能技术普及以及电力市场化改革推进，各类源、储、荷一体化微网得到大规模应用。微网内部包含分布式电源、储能单元、多样化用电负荷，需要实现多主体协同运行，兼顾设备安全、电网约束、负荷供电、经济收益等多重目标。

2、现有微网储能充放电调度方案存在诸多缺陷：

3、调度模式单一：主流方案多采用纯实时调度模式，仅依据瞬时工况做决策，缺乏长周期全局规划能力，无法结合24小时电价、负荷、新能源出力、用电需求等预测数据统筹调度，往往只能得到局部最优解，难以实现全天全局最优，整体经济收益偏低。

4、约束适配能力不足：多数算法简化设备参数、变压器容量、储能荷电状态（soc）等硬性边界条件，在源、储、荷多耦合的复杂工况下，易出现设备过载、储能过充过放、电网负荷越限、反向送电等安全隐患。

5、规划与执行脱节：部分方案仅编制静态计划，未设计动态修正机制。当实际出力、负荷、设备状态与预测值出现偏差，或发生临时工况扰动时，静态计划失效，调度策略无法落地。

6、通用性差：现有算法大多针对单一场景定制开发，仅适配某些特定场景，无法通用化应用于工业、商业、社区、充电场站等全类型源储荷协同微网。

技术实现思路

1、本发明的主要目的为提供一种储能充放电全局最优调度方法及系统，旨在克服传统调度算法无全局规划、抗扰动能力弱、约束管控不严、适用场景受限的缺陷。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种储能充放电全局最优调度方法，可部署于云平台或微网协调控制器，适用于包括分布式电源、储能单元、变流器、用电负荷与智能电表的交直流源储荷协同微网；所述方法包括以下步骤：

3、采用日前全局规划，基于预设周期的全时段预测数据，以固定时长作为调度时隙划分得到若干离散调度时段，以综合运营收益最大为优化目标，结合设备与电网安全约束求解全时段储能充放电的基准调度计划；

4、采用日内滚动修正，以所述基准调度计划为基础，按固定周期实时采集微网现场运行数据，锁定已执行时段调度结果不变，仅对未执行时段重新优化求解，输出更新后的实时功率控制指令下发至各微网设备；

5、在日前全局规划、日内滚动修正全过程中对调度结果进行硬约束校验，若调度结果超出安全边界，则自动修正至约束阈值后输出合规调度方案；其中，日前全局规划与日内滚动修正共用同一套设备及电网安全硬约束体系，安全约束优先级高于经济优化目标。

6、进一步地，所述调度时隙为15分钟，将24小时划分为96个离散调度时段。

7、进一步地，所述安全硬约束至少包括储能功率约束、储能荷电状态约束、变流器功率约束、负荷功率约束、变压器容量约束；

8、其中，储能功率约束； 为第i时段储能净功率，为储能最大充电/放电功率，放电为正、充电为负、待机为0；

9、储能荷电状态约束：；禁止储能过充、过放；

10、变流器功率约束：，无上层调度指令时禁止微网向电网反向送电；为变流器额定功率；

11、负荷功率约束：； 为用电负荷总最大功率，负荷输出不超设备额定上限；

12、变压器容量约束：，总负荷不超过上级变压器额定容量， 为第i时段同一上级变压器下非本微网总负荷；为上级变压器容量。

13、进一步地，日前全局规划中，变流器取电功率计算公式为：

14、，

15、其中，为第i时段负荷总输出功率，为负荷转换效率，为第i时段储能净功率，为变流器交/直流转换效率；

16、储能荷电状态分时迭代计算：

17、放电工况：

18、，

19、充电工况：

20、，

21、为储能充放电转换效率；为储能总容量，，为单调度时长。

22、进一步地，日前全局规划中的全局最优目标函数为：

23、，

24、式中，，为全日时段总数，

25、为第i时段电网电价；

26、 为第i时段用电单价；

27、为储能初始荷电状态；

28、为储能电量加权均价。

29、进一步地，所述日内滚动修正中的触发周期与调度时隙时长保持一致，每完成一个时隙即刷新实时数据并对剩余时段重优化。

30、进一步地，所述方法适配并网、电网离网、通讯断网、设备故障运行场景，双层调度架构与约束规则保持不变；

31、所述方法可适配社区、园区、工商业源储荷协同互动的交流/直流微网。

32、进一步地，所述方法还包括：

33、全程存储日前计划、滚动修正记录、设备工况、收益及日志数据，支持故障溯源、运营对账与算法迭代。

34、本发明还提供了一种储能充放电全局最优调度系统，可部署于云平台或微网协调控制器，适用于包括分布式电源、储能单元、变流器、用电负荷与智能电表的交直流源储荷协同微网；

35、所述云平台或微网协调控制器内置运行上述任一项所述的储能充放电全局最优调度方法，所述微网协调控制器具备本地独立运算能力，通讯断开时可脱离云端独立完成双层调度。

36、本发明提供的储能充放电全局最优调度方法及系统，可部署于云平台或微网协调控制器，适用于包括分布式电源、储能单元、变流器、用电负荷与智能电表的交直流源储荷协同微网；采用日前全局规划，基于预设周期的全时段预测数据，以固定时长作为调度时隙划分得到若干离散调度时段，以综合运营收益最大为优化目标，结合设备与电网安全约束求解全时段储能充放电的基准调度计划；采用日内滚动修正，以所述基准调度计划为基础，按固定周期实时采集微网现场运行数据，锁定已执行时段调度结果不变，仅对未执行时段重新优化求解，输出更新后的实时功率控制指令下发至各微网设备；在日前全局规划、日内滚动修正全过程中对调度结果进行硬约束校验，若调度结果超出安全边界，则自动修正至约束阈值后输出合规调度方案；其中，日前全局规划与日内滚动修正共用同一套设备及电网安全硬约束体系，安全约束优先级高于经济优化目标。本发明采用日前全局规划、日内滚动修正双层调度架构，以日前规划实现全周期全局寻优，以滚动修正动态抵消工况扰动，在多重硬约束下求解源储荷协同微网的充放电全局最优解；动态修正预测偏差、负荷突变、设备启停等突发工况，实现规划与执行深度耦合，策略落地性大幅提升；同时算法具备通用化设计，可适配所有类型源储荷微网；双层架构共用一套通用硬约束体系，规避设备过载、储能过充过放、电网负荷越限、反向送电等安全风险。

1.一种储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，可部署于云平台或微网协调控制器，适用于包括分布式电源、储能单元、变流器、用电负荷与智能电表的交直流源储荷协同微网；所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，所述调度时隙为15分钟，将24小时划分为96个离散调度时段。

3.根据权利要求1所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，所述安全硬约束至少包括储能功率约束、储能荷电状态约束、变流器功率约束、负荷功率约束、变压器容量约束；

4.根据权利要求1所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，日前全局规划中，变流器取电功率计算公式为：

5.根据权利要求4所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，日前全局规划中的全局最优目标函数为：

6.根据权利要求1所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，所述日内滚动修正中的触发周期与调度时隙时长保持一致，每完成一个时隙即刷新实时数据并对剩余时段重优化。

7.根据权利要求1所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，所述方法适配并网、电网离网、通讯断网、设备故障运行场景，双层调度架构与约束规则保持不变；

8.根据权利要求1所述的储能充放电全局最优调度方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种储能充放电全局最优调度系统，其特征在于，可部署于云平台或微网协调控制器，适用于包括分布式电源、储能单元、变流器、用电负荷与智能电表的交直流源储荷协同微网；