一种用于风光储联合运营的储能优化配置方法与流程

1.本发明涉及风光储容量优化配置技术领域，尤其是涉及一种用于风光储联合运营的储能优化配置方法。


背景技术：

2.风能和太阳能都是绿色清洁能源，有着广泛的应用前景。在新能源资源丰富的地区，随着新能源开发规模的不断扩大，弃风弃光现象始终存在。为了提升发电侧新能源的消纳，储能成为重要的调节手段之一。关于如何确定储能配置规模也有较多方法。然而，目前常用的方主要存在如下缺陷：
3.一、没有将风光储作为一个整体运行进行考虑，具体体现在：(1)单单考虑储能系统的投资收益情况，没有充分考虑风光储整体投资收益情况；(2)没有考虑风光储整体满足调度agc曲线情况，无法满足须接受考核；使得测算结果、配置方案无法贴近生产实际。二、没有考虑储能运营期内的衰减情况和储能投资、运维成本，导致无法优化不同成本情景下的电源和储能容量。


技术实现要素：

4.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于风光储联合运营的储能优化配置方法。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.一种用于风光储联合运营的储能优化配置方法，该方法包括：
7.考虑最大化联合运行全运营周期的收益，建立新能源电源和储能联合规划模型；
8.设置新能源电源和储能联合规划模型的约束条件；
9.以储能容量为优化变量，获取优化计算结果；
10.基于优化计算结果，对储能容量进行优化配置。
11.进一步地，所述新能源电源和储能联合规划模型的目标函数的表达式为：
[0012][0013]
式中，e
si
为销售电量，e
qi
为无法满足调度需求所缺电量，为储能系统额定功率，为储能系统额定容量，α1为发电上网电价，α2为惩罚电价，α3为储能功率相关设备单价之和，α4为储能电池系统单价，n为运营期年限，βi为第i年储能功率相关设备运维单价，γi为第i年储能电池系统运维单价，δ为贷款利率。
[0014]
进一步地，所述约束条件包括储能约束条件和风光储联合调峰功率平衡约束条
件。
[0015]
其中，所述储能约束条件为储能系统的充放电功率受到其额定功率和剩余电量约束。
[0016]
所述储能约束条件满足的公式如下：
[0017]
(1)当且且时：
[0018][0019]
当且且时：
[0020][0021]
(2)当且时：
[0022][0023]
当且且时：
[0024][0025]
(3)当且(1-i*ηs)＜e
essi
(t)时：
[0026][0027]
当且且时：
[0028][0029]
(4)当且且时：
[0030][0031]
当且且时：
[0032][0033]eessi
(t 1)＝e
essi
(t)
[0034]
式中，p
wj
(t)为t时刻第j个风力发电场站输出功率，p
pvj
(t)为t时刻第j个光伏发电场站输出功率，为t时刻储能充电功率，为t时刻储能放电功率，p
agc
(t)为t时刻电网调度功率，p
p
(t)为弃风弃光功率,pq(t)为缺额功率，为储能额定功率，nw为风力发电场站数量、n
pv
为光伏发电厂站数量，e
essi
(i)为第i年储能t时刻容量，为储能设计容量，soc
min
、soc
max
分别为储能存储电量与满电量之比的上、下限。
[0035]
所述储能约束条件中，第i年功率、容量的限制约束为：
[0036][0037][0038]
式中，ηs为储能容量年度衰减系数，e
essi
(t)为第i年储能t时刻容量，为储能设计容量，soc
min
、soc
max
分别为储能存储电量与满电量之比的上、下限。
[0039]
进一步地，所述风光储联合调峰功率平衡约束条件的表达式包括：
[0040][0041]
式中，p
agc
(t)为t时刻调度指令曲线，p
wj
(t)为t时刻第j个风力发电场站输出功率，p
pvj
(t)为t时刻第j个光伏发电场站输出功率，为t时刻储能充电功率，为t时刻储能放电功率，p
agc
(t)为t时刻电网调度功率，p
p
(t)为弃风弃光功率,pq(t)为缺额功率，为储能额定功率；
[0042]epi
(t 1)＝e
pi
(t) pq(t)*δt
[0043]eqi
(t 1)＝e
qi
(t) pq(t)*δt
[0044]esi
(t 1)＝e
si
(t) (p
agc
(t)-pq(t))*δt
[0045]
式中，e
si
(t)为第i年t时刻的累计销售电量，e
pi
(t)为第i年t时刻的系统累计弃风弃光电量，e
qi
(t)第i年t时刻的累计缺额电量。
[0046]
将弃风弃光量作为约束条件限定，其表达式为：
[0047][0048]
式中，为限定的弃风弃光率，一般可采用5％。
[0049]
本发明提供的用于风光储联合运营的储能优化配置方法，相较于现有技术至少包括如下有益效果：
[0050]
1)本发明方法将风光储作为一个整体加以考虑，以风光储整体收益最大为目标，
不仅仅针对储能收益为目标，且充分考虑调度agc指令的执行情况，考虑投资决策约束和运行约束，可统筹优化不同成本情景下的电源和储能容量，更贴近发电侧现有运行实际。
[0051]
2)本发明配置方案考虑储能在运营期内的衰减情况，且配置方案考虑储能在运营期内的运维成本，不仅仅考虑储能设计容量的运营情况，还计及储能运营期内实际存在的衰减情况，同时也考虑了储能的初始投资成本和运营期运维费用的影响，测算结果更贴近生产实际，更具有参考价值和意义，增强了投资决策的可靠性和可信度。
附图说明
[0052]
图1为实施例中用于风光储联合运营的储能优化配置方法的流程示意图。
具体实施方式
[0053]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0054]
实施例
[0055]
本发明涉及一种用于风光储联合运营的储能优化配置方法，方法建立了基于精细化时序曲线运行模拟的新能源电源和储能联合规划模型，以系统净现值最大/总成本最低为优化目标，考虑投资决策约束和运行约束，可统筹优化不同成本情景下的电源和储能容量。
[0056]
具体地，如图1所示，首先，本发明考虑了联合运行全运营周期的收益最大化，使净现值j最大的储能系统容量/功率组合(e，p)，即为最优的储能容量/功率配置。目标函数为：
[0057][0058]
其中，e
si
为销售电量，e
qi
为无法满足调度需求所缺电量，为储能系统额定功率，为储能系统额定容量。α1为发电上网电价，α2为惩罚电价，α3为储能功率相关设备单价之和(包含pcs、变配电设备)，α4为储能电池系统单价，n为运营期年限，βi为第i年储能功率相关设备运维单价，γi为第i年储能电池系统运维单价。δ为贷款利率(折现率)。
[0059]
上述目标函数的约束条件包括：
[0060]
1、储能约束条件
[0061]
储能系统的充放电功率受到其额定功率和剩余电量约束，即满足：
[0062]
(1)当且且时：
[0063][0064]
当且且时：
[0065][0066]
(2)当且时：
[0067][0068]
当且且时：
[0069][0070]
(3)当且且时：
[0071][0072]
当且且时：
[0073][0074]
(4)当且且时：
[0075][0076]
当且且时：
[0077][0078]eessi
(t 1)＝e
essi
(t)
[0079]
式中，p
wj
(t)为t时刻第j个风力发电场站输出功率，p
pvj
(t)为t时刻第j个光伏发电场站输出功率，为t时刻储能充电功率，为t时刻储能放电功率，p
agc
(t)为t时刻电网调度功率，p
p
(t)为弃风弃光功率,pq(t)为缺额功率，为储能额定功率，nw为风力
发电场站数量、n
pv
为光伏发电厂站数量，e
essi
(t)为第i年储能t时刻容量，为储能设计容量，soc
min
、soc
max
分别为储能存储电量与满电量之比的上下限。
[0080]
功率、容量限值约束：
[0081][0082][0083]
式中，ηs为储能容量年度衰减系数，e
essi
(t)为第i年储能t时刻容量，为储能设计容量，soc
min
、soc
max
分别为储能存储电量与满电量之比的上下限。
[0084]
储能设备的容量模型，需考虑储能的充放电功率与荷电状态(state of charge，soc)的关系。当储能设备充电，soc对应上升，反之储能放电输出功率，soc下降。
[0085]
2、风光储联合调峰功率平衡约束条件：
[0086][0087]
式中，p
agc
(t)为t时刻调度指令曲线。
[0088]epi
(t 1)＝e
pi
(t) pq(t)*δt
[0089]eqi
(t 1)＝e
qi
(t) pq(t)*δt
[0090]esi
(t 1)＝e
si
(t) (p
agc
(t)-pq(t))*δt
[0091]
式中，e
si
(t)为第i年t时刻的累计销售电量，e
pi
(t)为第i年t时刻的系统累计弃风弃光电量，e
qi
(t)第i年t时刻的累计缺额电量。
[0092]
弃风弃光量作为约束条件限定：
[0093][0094]
式中，为限定的弃风弃光率，一般可按5％考虑。
[0095]
3、求解流程：
[0096]
(1)确定边界条件。收集风光功率预测或历史曲线，以及新能源配储能的调度典型出力曲线，储能技术特性及成本等多种边界条件。
[0097]
(2)开展优化分析。以净现值最大为优化目标，考虑供电可靠性和电力电量平衡等约束，开展全年逐小时的生产模拟，以储能容量为优化变量，优化求解储能的发展需求。
[0098]
(3)得出分析结论。可基于步骤(2)的优化计算结果，进一步分析新能源配置储能替代火电的全面性、经济性，提出火电、新能源和储能的优化策略。
[0099]
综上，本发明方法将风光储作为一个整体加以考虑，调度只向风光储发送一个agc指令，风光储内部由上层控制平台对调度指令加以分解，分别给风光场站(决定是否弃风弃光)和储能场站(何时充放)，为新能源配储能提供新的配置和调度运营思路，更符合未来调度和储能配置的发展方向。具体地：(1)本发明配置方法以风光储整体收益最大为目标，不仅仅针对储能收益为目标。(2)充分考虑调度agc指令的执行情况，无法满足的，有惩罚考核，即根据国家agc的调节精度必须达到规定的要求，对于达不到要求的运行机组，按照投入运行时段的调节精度缺额进行考核。更贴近发电侧现有运行实际。另外，本发明方法的配置方案更贴近生产实际，即(1)配置方案考虑储能在运营期内的衰减情况；(2)配置方案考
虑储能在运营期内的运维成本。不仅仅考虑储能设计容量的运营情况，还计及储能运营期内实际存在的衰减情况，同时也考虑了储能的初始投资成本和运营期运维费用的影响，测算结果更贴近生产实际，更具有参考价值和意义，增强了投资决策的可靠性和可信度。
[0100]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。