面向多场景电力辅助服务的移动储能调度方法与流程

本发明涉及电力智能调度，尤其涉及面向多场景电力辅助服务的移动储能调度方法。

背景技术：

1、目前移动储能技术正处于快速发展阶段，随着可再生能源的发展，全球范围内移动储能市场的需求也在持续扩大；移动储能作为灵活可调的新型电力资源，可兼顾电网调峰、调频、调压、应急备用等多种电力辅助服务，是支撑大规模电网安全稳定运行、提升电网消纳能力的核心资源；合理规划移动储能在不同应用场景下的协调调度能力将大幅提升移动储能的利用率和预期经济效益，对提高配电网的灵活调节能力及运行可靠性具有重要意义；

2、但现有的面向大规模电网的移动储能辅助服务调度技术在实际使用时还存在以下技术问题；第一，现有的调度算法多为单一目标、单一场景设计，仅能独立适配调峰或调频等单一电力辅助服务，缺乏多场景需求的统一量化评价与动态优先级匹配机制；在大规模高压电网多工况叠加、多辅助服务需求并发的场景下，极易出现服务耦合冲突、资源错配问题，无法根据电网实时运行需求动态切换调度模式，导致移动储能资源利用率低，难以支撑大规模电网多元化的辅助服务调度需求；第二，现有的处理调度模型大都采用固定权重进行配比处理，无法根据电网实时安全风险状态动态调整调度目标优先级，目前的调度逻辑也未精准适配高压电网潮流、电压、频率的严苛安全阈值，导致最优出力计算精度不足，极易出现调度方案偏重经济性而牺牲电网安全裕度或过度保守调度造成资源浪费的问题，不能很好的满足大规模电网安全防御与经济调度协同运行的要求，使用较为不便。

技术实现思路

1、本发明意在提供面向多场景电力辅助服务的移动储能调度方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、面向多场景电力辅助服务的移动储能调度方法，包括以下步骤：

4、s1、数据采集；采集电网运行状态数据、移动储能设备参数数据和电力辅助服务场景需求数据；

5、s2、生成场景调度需求指令；基于步骤s1采集的多源数据以及预设的大规模电网安全风险量化公式和多场景储能适配度量化公式构建多场景电力辅助服务优先级评价体系，结合电网安全防御约束筛选出当前电网实时适配的目标辅助服务场景，生成场景调度需求指令；

6、s3、构建多目标移动储能优化调度模型，所述模型以电网调度经济性最优、电网运行安全裕度最大和储能服务响应精度最高为优化目标，融合大规模高压电网安全约束和储能设备运行约束构建模型约束条件；

7、s4、求解调度指令；基于初始权重对多目标移动储能优化调度模型进行初步求解得到初始调度参数，判别初始调度参数的目标适配偏差，当初始固定权重配比无法匹配电网实时安全风险等级、存在调度目标优先级错位、电网安全裕度适配不足的问题时，结合电网实时安全风险状态，对多目标移动储能优化调度模型的目标函数权重进行动态优化，以步骤s2公式计算得到电网安全风险参数和场景适配度参数作为优化基准，通过预设公式完成模型参数优化与出力校准；消除固定权重与实时电网工况的适配偏差后再次迭代求解优化调度模型，得到各移动储能设备的最优充放电功率、调度投入时段和空间部署位置调度指令；

8、s5、将调度指令下发至各移动储能终端，执行多场景电力辅助服务调度任务，并实时采集电网运行反馈数据，动态迭代更新调度模型参数。

9、优选地，步骤s3中，多目标移动储能优化调度模型的目标函数包括经济目标函数、安全目标函数和响应精度目标函数。

10、优选地，步骤s4中，多目标调度模型目标函数权重配比的优化修正通过权重自适应修正公式完成，所述权重自适应修正公式为：

11、

12、其中，为t时刻第i个优化目标的动态权重，为第i个目标的初始固定权重，为t时刻第i个目标的实时偏差量，为所有目标偏差量的平均值，为电网安全修正系数，取值范围为0.1-0.5，为t时刻大规模电网实时安全风险值，为电网预设最大安全风险阈值。

13、优选地，步骤s2中，多场景储能适配度量化公式为：

14、

15、其中，为t时刻储能对第j类辅助服务场景的适配度，取值范围为0-1；为储能额定充放电功率；为第j类场景的功率需求偏差；为储能实时荷电状态；分别为储能允许最大和最小荷电状态；为储能移动至目标调度区域的实时响应速度；、、为归一化权重系数，满足三者和值为1。

16、优选地，步骤s2中，所述大规模电网安全量化公式为：

17、

18、其中，为电网实时安全风险值；、分别为母线实时电压和额定电压；为电网允许最大电压偏差；、分别为输电线路实时负载率、极限负载率；、分别为电网实时频率、额定频率；为电网允许最大频率偏差；、、分别为电压、负载、频率风险权重系数，满足三者和值为1。

19、优选地，步骤s4中，通过移动储能出力损耗修正公式校准模型理论出力参数、抵消储能运行及移动损耗，所述移动储能出力损耗修正公式为：

20、

21、其中，为储能最终下发的实际调度出力；为模型求解的理论最优出力；为储能实时充放电损耗系数；为储能跨区域移动过程产生的功率损耗补偿量。

22、优选地，步骤s3中，所述大规模高压电网安全约束包括输电线路实时潮流不超过线路额定传输容量的95%，母线电压波动范围维持在额定电压±5%的范围内；电网频率波动频率维持为49.8-50.2h这个区间；所述储能设备运行约束包括荷电状态约束、充放电功率约束和连续运行时长约束，所述荷电状态维持在20%-90%之间。

23、优选地，步骤s2中；目标辅助服务场景的筛选过程以及调度指令生成规则包括：当大规模电网存在线路过载、电压越限风险时，优先匹配应急调压、负载转移辅助服务场景；当电网峰谷差超过预设阈值时，优先匹配调峰辅助服务场景；当电网频率波动超标时，优先匹配调频辅助服务场景；基于优先级规则锁定最优目标场景并生成对应的场景调度需求指令。

24、优选地，步骤s5中；电镀模型动态迭代更新的迭代周期为1-5分钟；实时监测电网安全状态、储能设备运行状态及场景需求变化，当电网安全风险值波动超过10%或场景需求切换时，立即重启模型求解，更新调度指令。

25、优选地，还包括调度校核步骤，在生成场景调度需求指令后，基于大规模电网安全防御体系进行潮流仿真校核，验证场景调度需求指令执行后电网潮流、电压、频率参数是否满足安全稳定标准，若不满足则微调储能出力参数，重新求解直至满足电网安全约束。

26、本技术方案与现有技术相比产生的有益效果：

27、（1）本技术方案构建了包含电网安全风险系数、场景需求紧急度和储能适配匹配度的三维优先级评价体系，并且配套设置差异化工况择优筛选规则，可覆盖调峰、调频、调压、应急备用等多类电力辅助服务场景；通过三维指标加权打分完成多场景量化排序，结合电网实时运行工况自适应筛选最优目标服务场景并生成标准化场景调度需求指令，可根据高压电网动态需求实时切换调度场景，兼顾多类辅助服务并发需求，实现移动储能资源与电网调度需求的精准匹配；大幅提升了大规模高压电网下移动储能资源的综合复用率和多场景调度适配能力。

28、（2）本技术方案构建了兼顾经济性、安全性和响应精度的多目标优化调度模型，并融合了电网安全约束与储能设备运行约束，配置多组改良量化公式形成权重自适应优化与参数修正体系；通过改良量化公式实时感知电网安全工况、动态调整三大目标函数权重配比，实现调度优先级随电网风险自适应偏移，高危工况优先保障电网安全裕度，平稳工况侧重优化调度经济性，使得本技术方案能够适配高压电网动态工况，安全约束耦合度较高，保证大规模高压电网安全稳定运行与经济高效调度的动态平衡。