一种风电功率爬坡事件下的风储联合优化运行方法与流程

本发明涉及电力系统安全稳定控制领域，特别是一种风电功率爬坡事件下的风储联合优化运行方法。

背景技术：

随着风电的迅速发展，高比例的风电接入对电力系统的影响也不可忽视，其中，风电功率爬坡事件就是影响电力系统安全稳定运行的一个重要因素。风电功率爬坡事件是指由于风电的随机性以及强波动性，风电功率在短时间内的大幅度波动。风电功率爬坡事件会严重影响电力系统的安全稳定运行，尤其是以火电机组为主的电力系统，由于机组爬坡率的限制，系统的调节能力更加不足以应对风电功率爬坡事件。为了保证高渗透率风电并网系统的安全稳定运行，必须对风电功率爬坡事件进行有效控制。

现有针对风电功率爬坡事件的研究主要集中在风电功率爬坡事件的辨识，风电场自身的功率控制方面，针对风储联合运行的研究也没有充分考虑系统自身的调节能力。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是提出一种风电功率爬坡事件下的风储联合优化运行方法，能够实现对风电功率爬坡事件的有效控制。

本发明采用以下方案实现：一种风电功率爬坡事件下的风储联合优化运行方法，包括以下步骤：

步骤s1：利用风电的预测功率计算各个时间段内风电的爬坡率；

步骤s2：根据电力系统的运行状态，计算电力系统各个时间段内的爬坡阈值上下限；

步骤s3：根据步骤s1中得到的各个时间段内风电的爬坡率和步骤s2中得到的电力系统的爬坡阈值上下限，辨识各个时间段内的风电功率爬坡事件；

步骤s4：根据步骤s3中辨识各个时间段内的风电功率爬坡事件得到的风电爬坡事件辨识结果，对电力系统进行优化调度，用以消除电力系统发生的风电功率爬坡事件。

进一步地，所述步骤s1的具体内容为：

通过风电功预测率计算风电爬坡率的公式具体为：

λt＝|pwind,t+1-pwind,t|/δt

式中，λt为t时刻风电的爬坡率；pwind,t+1和pwind,t分别为t+1时刻与t时刻风电的预测功率，δt为每一时间段的时间间隔。

进一步地，所述步骤s2的具体内容为：

所述电力系统的爬坡阈值是指电力系统所能承受的最大的爬坡率，所述电力系统爬坡阈值上下限的计算具体为：

式中，和分别为t时刻电力系统爬坡阈值的上限与下限；分别为第i台发电机的上爬坡率与下爬坡率，n为电力系统中总的发电机数；nt为t时刻电力系统中不具备调节能力或者已经达到调节极限的发电机集合，δt为每一时间段的时间间隔。

进一步地，所述步骤s3的具体内容为：

风电功率爬坡事件的辨识方法为：

若某一时段内风电的爬坡率满足上述关系，则该时段不会发生风电功率爬坡事件；反之，该时段内会有风电爬坡事件的发生。

进一步地，所述步骤s4的具体内容为：

以优化电力系统运行成本最小为目标，以弃风、储能充放电状态以及网络安全条件为约束：

其中目标函数即电力系统优化调度模型为：

式中，agi，awind，aenergy分别为第i台发电机的发电成本，风电弃风成本以及储能运行成本；pgi,t为第i台发电机t时刻的发电量；αt为t时刻风电的弃风量；βt为t时刻储能的充电或放电量；βt正表示放电，负表示充电；n为发电机的总量；t为总的优化时间；

所述弃风约束为风电每一时刻弃风量不超过风电的发电量，即，

0≤αt≤pwind,t

式中，pwind,t为t时刻风电的发电量。

所述储能充放电状态约束为每一时刻的储能状态需满足储能状态上下限的约束，即，

et-βtδt/η1≥edown

et-βtδtη2≤eup

式中，et为t时刻储能的状态；eup，edown分别为储能状态的上下限；δt为时间间隔；η1，η2分别为储能放电与充电的效率；

所述网络安全约束为每一时刻电力系统有功平衡约束、线路潮流约束、发电机出力约束以及各条输电线路传输极限约束，即，

pij,t＝bij(θj,t-θi,t)

pg,k,min≤pg,k,t≤pg,k,max

|pij,t|≤pij,lim

式中，lkt为t时刻线路k中的传输功率，dnt为t时刻n节点的负荷，δ⁺(n)与δ^-(n)分别为以n节点为末端与首端的线路，pg,k,t为t时刻发电机k的出力，pwt为t时刻风电的并网功率，pg,k,t为线路ij的电纳，pij,t为t时刻线路ij上的输电量，pij,lim为线路ij的传输容量极限，θi,t,θj,t分别为t时刻i节点与j节点的相角。

通过求解上述公式即电力系统优化调度模型得到每一时刻风电的弃风情况αt与每一时刻储能的充放电情况βt，即为风电功率爬坡事件下风储的联合调度策略；优化调度的结果是为调度部门提供弃风与储能的联合调度策略，并为各发电机组提供出力参考。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：

本发明利用风电功率的预测数据，辨识每一时间段内可能会发生的风电功率爬坡事件，并且通过风储的联合优化调度，可以在消除风电功率爬坡事件的同时，平抑风电并网的功率波动，并且提高系统运行的经济性。

附图说明

图1为本发明实施例的风储联合系统结构示意图。

图2为本发明实施例的所提策略与不采用本发明策略的风电并网功率情况对比图。

图3为本发明实施例的储能的充放电功率图。

图4为本发明实施例的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示的电网中，额定功率1200mw的风电以及200mw的储能并入ieee-rts24(一种标准测试系统)节点的标准测试系统，风电的预测功率如图2中所示(星号实线)。

如图4所示，本实施例提供了一种风电功率爬坡事件下的风储联合优化运行方法，包括两个阶段：爬坡事件辨识阶段和风储联合优化运行阶段。

具体包括以下步骤：

(1)爬坡事件辨识阶段

步骤s1：通过图2中风电的预测功率计算各个时间段内风电的爬坡率；

所述各个时间段中的每个时间段均为1min；

步骤s2：根据电力系统的运行状态，计算电力系统各个时间段内所能承受的爬坡阈值上下限；

步骤s3：根据步骤s1中得到的各个时间段内风电的爬坡率和步骤s2中得到的电力系统的爬坡阈值上下限，辨识各个时间段内的风电功率爬坡事件；

(2)风储联合优化运行阶段

步骤s4：根据步骤s3中辨识各个时间段内的风电功率爬坡事件得到的风电爬坡事件辨识结果，综合考虑弃风与储能的运行状态，以及电力系统发电机的调节能力，对电力系统进行优化调度，用以消除电力系统可能发生的风电功率爬坡事件。

在本实施例中，所述步骤s1的具体内容为：

在爬坡事件辨识阶段，通过风电功预测率计算每一时间段内风电爬坡率的公式具体为：

λt＝|pwind,t+1-pwind,t|/δt

式中，λt为t时刻风电的爬坡率；pwind,t+1和pwind,t分别为t+1时刻与t时刻风电的预测功率，δt为每一时间段的时间间隔。

在本实施例中，所述步骤s2的具体内容为：

所述电力系统的爬坡阈值是指电力系统所能承受的最大的爬坡率，当风电爬坡率超过这一阈值时，受限于系统发电机的爬坡限制，无法在短时间内弥补因风电爬坡事件造成的供用电失衡现象，会造成系统的失负荷；所述发电机的爬坡限制，表现为每分钟最大调整出力占额定容量的百分比。

所述电力系统爬坡阈值上下限的计算具体为：

式中，和分别为t时刻电力系统爬坡阈值的上限与下限；分别为第i台发电机的上爬坡率与下爬坡率，n为电力系统中总的发电机数；nt为t时刻电力系统中不具备调节能力或者已经达到调节极限的发电机集合，δt为每一时间段的时间间隔。

在本实施例中，所述步骤s3的具体内容为：

风电功率爬坡事件的辨识方法即为某一时段内的风电爬坡率与系统爬坡阈值上下限的关系，具体为：

若某一时段内风电的爬坡率满足上述关系，则该时段不会发生风电功率爬坡事件；反之，该时段内会有风电爬坡事件的发生。

例如，由图2所示风电的预测功率(星号实线)以及系统运行状态得到的风电功率爬坡事件发生的时间段为：4～5min，6～7min，15～16min，16～17min，26～27min，29～30min，30～31min，31～32min，32～33min，43～44min，49～50min，50～51min。

在本实施例中，所述步骤s4的具体内容为：

在风储联合优化运行阶段，综合考虑弃风、储能与发电机的调节能力，消除风电功率爬坡事件，平抑风电并网的功率波动，具体为，以优化电力系统运行成本最小为目标，以弃风、储能充放电状态以及网络安全条件为约束：

其中目标函数即电力系统优化调度模型为：

式中，agi，awind，aenergy分别为第i台发电机的发电成本，风电弃风成本以及储能运行成本(均为单位成本)；pgi,t为第i台发电机t时刻的发电量；αt为t时刻风电的弃风量；βt为t时刻储能的充电或放电量；βt正表示放电，负表示充电；n为发电机的总量；t为总的优化时间；

所述弃风约束为风电每一时刻弃风量不超过风电的发电量，即，

0≤αt≤pwind,t

式中，pwind,t为t时刻风电的发电量。

所述储能充放电状态约束为每一时刻的储能状态需满足储能状态上下限的约束，即，

et-βtδt/η1≥edown

et-βtδtη2≤eup

式中，et为t时刻储能的状态；eup，edown分别为储能状态的上下限(这里分别取100％的额定容量与10％的额定容量)；δt为时间间隔；η1，η2分别为储能放电与充电的效率；

所述网络安全约束为每一时刻电力系统有功平衡约束、线路潮流约束、发电机出力约束以及各条输电线路传输极限约束，即，

pij,t＝bij(θj,t-θi,t)

pg,k,min≤pg,k,t≤pg,k,max

|pij,t|≤pij,lim

式中，lkt为t时刻线路k中的传输功率，dnt为t时刻n节点的负荷，δ⁺(n)与δ^-(n)分别为以n节点为末端与首端的线路，pg,k,t为t时刻发电机k的出力，pwt为t时刻风电的并网功率，pg,k,t为线路ij的电纳，pij,t为t时刻线路ij上的输电量，pij,lim为线路ij的传输容量极限，θi,t,θj,t分别为t时刻i节点与j节点的相角。

通过求解所述电力系统优化调度模型可以得到每一时刻风电的弃风情况αt与每一时刻储能的充放电情况βt，即为风电功率爬坡事件下风储的联合调度策略；优化调度的结果是为调度部门提供弃风与储能的联合调度策略，并为各发电机组提供出力参考。

例如，以上述优化调度模型对图1所示风储联合系统进行优化调度，调度的结果如图2所示，储能的充放电功率如图3所示(其中，正表示放电，负表示充电)，可见，风储联合系统通过储能的充放电以及在部分时刻风电的弃风，限制了风电功率爬坡事件的发生，并且平抑了风电并网的功率，能够有效控制风电功率爬坡事件对系统的影响。在所采用的实施例中，各个时间段内风电并未发生弃风现象。

特别的，在本实施例中，所述的风电功率爬坡事件是一种短时间尺度下风电功率的大幅度波动。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。