一种考虑储能充放电模式的风光储优化运行方法及系统与流程

技术特征：
1.一种考虑储能充放电模式的风光储优化运行方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取风光储系统中的子系统，所述子系统包括风电机组、光伏机组和储能电池；s2、获取所述储能电池的电量，判断所述储能电池的电量是否小于预设最小电量，若所述储能电池的电量小于预设最小电量，则执行步骤s3；若所述储能电池的电量不小于预设最小电量，则运行放电模式；s3、以风光储系统的运行成本最小，根据所有子系统的发电功率构建目标函数；s4、确定约束条件，在满足所述约束条件的情况下，以所有子系统的发电功率作为变量，求解所述目标函数的最优解，得到对所有子系统的输出功率进行调节的优化方案；s5、根据所述优化方案对所述风电机组、所述光伏机组和所述储能电池的输出功率进行调节。2.根据权利要求1所述的考虑储能充放电模式的风光储优化运行方法，其特征在于，步骤s3具体包括：以风光储系统的运行成本最小，根据所有子系统的发电功率构建目标函数为：式中，为风光储系统的运行成本，f
g
为购电成本，f
r,in
为充电模式下子系统的运行成本，fr,out为放电模式下风光储系统的运行成本，f
b
为储能电池充放电成本；其中，其中，其中，其中，式中，r
grid,t
为t时刻的电价，p
grid,t
为t时刻的风光储系统向电网的供电功率，为运行间隔时间，r
wind
、r
solar
、r
batter
分别为风电机组、光伏机组、储能电池的单位功率运行成本，分别为t时刻风电功率、光伏功率、储能电池充电功率、储能电池放电功率，n为储能电池充放电次数寿命，r
batter
为储能电池购置成本，s
oc,n
为储能电池的额定蓄电量。3.根据权利要求2所述的考虑储能充放电模式的风光储优化运行方法，其特征在于，所述约束条件包括：1)电量平衡约束：式中，p
grid
为系统向电网购电功率，p
solar
为光伏机组的发电功率，p
wind
为风电机组的发电功率，p
load
为电力负荷功率，p
batter,out
、p
batter,in
分别为蓄电池放电、充电功率；2）向电网购电功率约束为：式中，p
grid,max
为向电网购电最大功率；
3）光伏机组出力功率约束为：式中，p
solar,t,max
为t时刻光照条件下的光伏机组最大功率；4）光伏机组出力功率爬坡约束：式中，、分别为光伏机组最小、最大爬坡功率；5）风电机组出力功率约束为：式中，p
wind,t,max
为t时刻风速条件下，风电机组最大功率；6）风电机组出力功率爬坡约束：式中，、分别为风电机组最小、最大爬坡功率；7）风光储系统的备用容量约束：式中，s为风光储系统预设的备用率；8）储能电池的t时刻充电时的蓄电量约束为：式中，soc,t为t时刻的蓄电量，为储能电池自放电率，为充电效率，p
batter,in,t
为t时刻的充电功率；储能电池的t时刻放电时的蓄电量约束为：式中，pbatter,out,t为t时刻的放电功率，为放电效率；其中，储能电池充、放电功率约束分别为：其中，储能电池充、放电功率约束分别为：式中，p
batter,out,max
为储能电池的最大放电功率；储能电池的蓄电量约束：式中，、分别为储能电池的最小、最大蓄电量；风光储系统在运行周期初始时的储能电池的蓄电量的约束为：式中，s
oc,t=0
、s
oc,t=t
分别为运行周期初始时、结束时的储能电池的蓄电量。
4.根据权利要求3所述的考虑储能充放电模式的风光储优化运行方法，其特征在于，在满足所述约束条件的情况下，以所有子系统的发电功率作为变量，求解所述目标函数的最优解，得到对所有子系统的输出功率进行调节的优化方案的步骤具体包括：s401、在满足所述约束条件的情况下，随机生成粒子群，设定粒子群中的粒子数、最大迭代次数，初始化粒子群的局部最优解与全局最优解；s402、以目标函数作为适应度函数，计算每个粒子的适应度值；s403、比较粒子的适应值，找出每个粒子的历史最优值及其位置，以及达到全局最优值的粒子及其位置；s404、更新粒子局部最优解与全局最优解；s405、调整各粒子的位置与速度，返回步骤s402，判断是否满足迭代截止条件，若满足，则输出最终的计算结果，得到对所有子系统的输出功率进行调节的优化方案，若不满足，则重新返回步骤s402；其中，迭代截止条件为迭代次数达到预设的最大迭代次数。5.一种考虑储能充放电模式的风光储优化运行系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取风光储系统中的子系统，所述子系统包括风电机组、光伏机组和储能电池；判断模块，用于获取所述储能电池的电量，判断所述储能电池的电量是否小于预设最小电量，若所述储能电池的电量小于预设最小电量，若所述储能电池的电量不小于预设最小电量，则运行放电模式；构建模块，用于以风光储系统的运行成本最小，根据所有子系统的发电功率构建目标函数；求解模块，用于确定约束条件，在满足所述约束条件的情况下，以所有子系统的发电功率作为变量，求解所述目标函数的最优解，得到对所有子系统的输出功率进行调节的优化方案；调节模块，用于根据所述优化方案对所述风电机组、所述光伏机组和所述储能电池的输出功率进行调节。6.根据权利要求5所述的考虑储能充放电模式的风光储优化运行系统，其特征在于，所述构建模块具体用于，以风光储系统的运行成本最小，根据所有子系统的发电功率构建目标函数为：式中，为风光储系统的运行成本，f
g
为购电成本，f
r,in
为充电模式下子系统的运行成本，fr,out为放电模式下风光储系统的运行成本，f
b
为储能电池充放电成本；其中，其中，其中，其中，式中，r
grid,t
为t时刻的电价，p
grid,t
为t时刻的风光储系统向电网的供电功率，为运行
间隔时间，r
wind
、r
solar
、r
batter
分别为风电机组、光伏机组、储能电池的单位功率运行成本，分别为t时刻风电功率、光伏功率、储能电池充电功率、储能电池放电功率，n为储能电池充放电次数寿命，r
batter
为储能电池购置成本，s
oc,n
为储能电池的额定蓄电量。7.根据权利要求6所述的考虑储能充放电模式的风光储优化运行系统，其特征在于，所述约束条件包括：1)电量平衡约束：式中，p
grid
为系统向电网购电功率，p
solar
为光伏机组的发电功率，p
wind
为风电机组的发电功率，p
load
为电力负荷功率，p
batter,out
、p
batter,in
分别为蓄电池放电、充电功率；2）向电网购电功率约束为：式中，p
grid,max
为向电网购电最大功率；3）光伏机组出力功率约束为：式中，p
solar,t,max
为t时刻光照条件下的光伏机组最大功率；4）光伏机组出力功率爬坡约束：式中，、分别为光伏机组最小、最大爬坡功率；5）风电机组出力功率约束为：式中，p
wind,t,max
为t时刻风速条件下，风电机组最大功率；6）风电机组出力功率爬坡约束：式中，、分别为风电机组最小、最大爬坡功率；7）风光储系统的备用容量约束：式中，s为风光储系统预设的备用率；8）储能电池的t时刻充电时的蓄电量约束为：式中，soc,t为t时刻的蓄电量，为储能电池自放电率，为充电效率，p
batter,in,t
为t时刻的充电功率；储能电池的t时刻放电时的蓄电量约束为：
式中，pbatter,out,t为t时刻的放电功率，为放电效率；其中，储能电池充、放电功率约束分别为：其中，储能电池充、放电功率约束分别为：式中，p
batter,out,max
为储能电池的最大放电功率；储能电池的蓄电量约束：式中，、分别为储能电池的最小、最大蓄电量；风光储系统在运行周期初始时的储能电池的蓄电量的约束为：式中，s
oc,t=0
、s
oc,t=t
分别为运行周期初始时、结束时的储能电池的蓄电量。8.根据权利要求7所述的考虑储能充放电模式的风光储优化运行系统，其特征在于，所述求解模块具体包括：设定模块，用于在满足所述约束条件的情况下，随机生成粒子群，设定粒子群中的粒子数、最大迭代次数，初始化粒子群的局部最优解与全局最优解；计算模块，用于以目标函数作为适应度函数，计算每个粒子的适应度值；比较模块，用于比较粒子的适应值，找出每个粒子的历史最优值及其位置，以及达到全局最优值的粒子及其位置；更新模块，用于更新粒子局部最优解与全局最优解；调整模块，用于调整各粒子的位置与速度，判断是否满足迭代截止条件，若满足，则输出最终的计算结果，得到对所有子系统的输出功率进行调节的优化方案；其中，迭代截止条件为迭代次数达到预设的最大迭代次数。

技术总结
本发明涉及电力调度优化技术领域，公开了一种考虑储能充放电模式的风光储优化运行方法及系统，其方法通过考虑储能充放电不同模式，以风光储系统的运行成本最小，根据所有子系统的发电功率构建目标函数，并确定约束条件，以提高系统运行的稳定性，并在满足约束条件的情况下，求解目标函数的最优解，得到对所有子系统的发电功率进行调节的优化方案，使得降低储能电池的充放电次数，提高储能电池使用寿命，并提高风光储系统运行的稳定性。并提高风光储系统运行的稳定性。并提高风光储系统运行的稳定性。


技术研发人员：贺平平 陈黎丽 叶冠林 叶家雄 招嘉华
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司佛山供电局
技术研发日：2022.10.19
技术公布日：2022/11/18