一种微电网中储能系统能量管理方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种微电网中储能系统能量管理方法。背景 技术
[0002] 资源短缺、环境污染和生态恶化是当今世界的三大主要危机。可再生能源的开发 和利用被视作是解决上述危机的有效途径。在诸多可再生能源中，风电由于其高功率密度 和低地理要求被认为是最有前景的能源。但风电同时具有较强的随机性和波动性，这增加 了其有效利用的困难。
[0003] 微电网是电力系统领域一个较为新颖的概念，微电网由分布式发电机、可再生能 源发电、负荷、储能系统及控制系统组成。尽管微电网是一个碳排放较低的系统，但由于如 柴油发电机的存在，以至在微电网的运行中仍然存在碳排放。于是设想将微电网中的碳排 放源去除，仅以储能系统和可再生能源发电实现负荷平衡，尽可能的实现微电网运行的零 碳排放。具体地说，微电网可以由风力发电系统、储能系统及负荷系统组成。
[0004] 在微电网中，储能系统可以采用压缩空气储能。压缩空气储能系统被认为是可以 与可再生能源发电系统，特别是风力发电系统有效协同的储能装置。近年来，多种新的压 缩空气储能的概念被提出，其中，先进绝热压缩空气储能系统由于其非补燃的特点，非常适 合被引入以零碳排放为运行目标的微电网中。微电网中的风力发电系统预测不可能完全准 确，换言之，风力发电系统的实际出力与预测出力之间总会存在偏差。因此，在微电网中，如 何管理具有不确定性的风力发电系统的出力是十分必要的，进一步导致如何管理微电网中 的储能系统能量也是十分必要的。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明实施例提供一种微电网中储能系统能量管理方法，该方法能够 真实的模拟微电网的能量管理过程，从而有效降低微电网运行时的经济损失。
[0006] 根据上述目的，本发明是这样实现的：
[0007] -种微电网中储能系统能量管理方法，建立微电网数学模型，应用在微电网的建 设中，所述微电网数学模型包括：
[0008] 根据其中风力发电系统的物理特性建立风力发电系统模型；
[0009] 根据储能系统出力特性建立储能系统t吴型；
[0010] 根据微电网运行的电力供需平衡特性建立微电网运行约束条件。
[0011] 该方法包括的术语为：
[0012] 常量
[0013] T时段数；
[0014] t时间段序数；
[0015] 储能系统中的压缩空气储能的最大发电出力；
[0016] 储能系统中的压缩空气储能的最小发电出力；
[0017] 储能系统中的压缩空气储能的最大储能出力；
[0018] Pmin储能系统中的压缩空气储能的最小储能出力；
[0019] s_储能系统中的压缩空气储能的最大储存电量百分比；
[0020] Smin储能系统中的压缩空气储能的最小储存电量百分比；
[0021] s〇 储能系统中的压缩空气储能初始储存电量百分比；
[0022] ST 储能系统中的压缩空气储能最终储存电量百分比；
[0023] C 储能系统中的压缩空气储能的容量；
[0024] Dtt时段的负荷；
[0025] N 储能系统中的单位时段内的压缩空气储能调度指令数；
[0026] n储能系统中的压缩空气储能的发电效率；
[0027] n储能系统中的压缩空气储能的储能效率；
[0028] W 风电不确定性集合；
[0029] 风电预测出力；
[0030] 科风电出力不确定集合半区间；
[0031] W丨风电出力下界；
[0032] W〖风电出力上界；
[0033] rT 风电不确定预算；
[0034] 变量
[0035] Zt+储能系统中的压缩空气储能处于发电状态的布尔变量；
[0036] 储能系统中的压缩空气储能处于储能状态的布尔变量；
[0037] pt+储能系统中的压缩空气储能t时段发电量；
[0038] Pf储能系统中的压缩空气储能t时段储能量；
[0039] Mt风电t时段出力；
[0040] t时段失负荷量；
[0041] W^hedt时段弃风量。
[0042] 在该方法中，所述建立风力发电系统模型为：
[0043] 风力发电系统中的风电场在特定时段的出力存在空间上的约束
所述风电场一天不同时段的出力存在一 个时间上的约束
[0044] 其中，风力发电系统出力的区间为：
[0045] 该方法还包括：
[0046] 对不确定预算的选取，有
[0048] 其中，分别表示风力发电系统在空间和时间尺度上不确定预算 的置信概率。y s，y h，〇 s，〇 h定义为
定义
分别表示5^t的均值和方差。
[0049] 在该方法中，所述建立储能系统模型为：
[0050]
t表示储能系统在某一时段不可能同时处在发电和储能状态；
[0051]
分别表示储能系统在发电和储 能状态时最大最小输出功率；
[0052]
表示储能系统的剩余电量约束；
[0053]
表示储能系统的出力与剩余电量的关系。
[0054] 在该方法中，所述建立微电网运行约束条件包括：
[0055] 微电网运行的数学模
，表示微电网运行的目标函 数，前一项表示由于失负荷造成的经济损失，后一项表示由弃风造成的经济损失：
[0056]
，表示微电网运行的电力供需平衡约束；
[0057]
，分别表示微电网运行时弃风量和失负荷量的上下 界；
[0058] SfEd, ST=ET，表示微电网要求的储能系统初始和终了时刻的剩余电量。
[0059] 由上述方案可以看出，本发明在建立微电网数学模型时，根据其中风力发电系统 的物理特性建立风力发电系统模型，根据储能系统出力特性建立储能系统模型，根据微电 网运行的电力供需平衡特性建立微电网运行约束条件，将所建立的微电网数学模型应用到 微电网的建设中。由于所建立的储能系统模型可以真实的模拟微电网的能量管理过程，从 而有效降低微电网运行时的经济损失。
【附图说明】
[0060] 图1为本发明实施例提供的微电网中储能系统能量管理方法流程图；
[0061] 图2为本发明实施例提供的储能系统中不恰当的剩余电量给微电网带来损失的 示意图；
[0062]图3为本发明实施例提供的风力发电系统的出力及负荷系统的负荷情况示意图；
[0063] 图4为本发明实施例提供的储能系统在风电电力系统风电出力预测曲线和最坏 情景下的剩余电量情况示意图。
【具体实施方式】
[0064] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对 本发明作进一步详细说明。
[0065] 本发明为了真实的模拟微电网的能量管理过程，从而有效降低微电网运行时的经 济损失，在建立微电网数学模型时，根据其中风力发电系统的物理特性建立风力发电系统 模型，根据储能系统出力特性建立储能系统模型，根据微电网运行的电力供需平衡特性建 立微电网运行约束条件，将所建立的微电网数学模型应用到微电网的建设中。由于所建立 的储能系统模型可以真实的模拟微电网的能量管理过程，从而使得微电网中的风力发电系 统的出力及负荷系统的负荷之间维持平衡，有效降低微电网运行时的经济损失。
[0066] 图1为本发明实施例提供的微电网中储能系统能量管理方法流程图，其具体步骤 为：
[0067] 步骤101、建立微电网数学模型，应用在微电网的建设中；
[0068] 步骤102、根据其中风力发电系统的物理特性建立风力发电系统模型；
[0069] 步骤103、根据储能系统出力特性建立储能系统模型；
[0070] 步骤104、根据微电网运行的电力供需平衡特性建立微电网运行约束条件。
[0071] 从图1可以看出，本发明要建立风力发电系统模型、储能系统模型及微电网运行 约束条件，以下分别进行详细说明。
[0072] 本发明实施例定义术语表
[0073] 常量
[0074] T时段数
[0075] t时间段序数
[0076] 储能系统中的压缩空气储能的最大发电出力
[0077] 储能系统中的压缩空气储能的最小发电出力
[0078] P"tx储能系统中的压缩空气储能的最大储能出力
[0079] 储能系统中的压缩空气储能的最小储能出力
[0080] s_储能系统中的压缩空气储能的最大储存电量百分比
[0081] smin储能系统中的压缩空气储能的最小储存电量百分比
[0082] S0 储能系统中的压缩空气储能初始储存电量百分比
[0083] ST 储能系统中的压缩空气储能最终储存电量百分比
[0084] C 储能系统中的压缩空气储能的容量
[0085] Dtt时段的负荷
[0086] N 储能系统中的单位时段内的压缩空气储能调度指令数
[0087] n 储能系统中的压缩空气储能的发电效率
[0088] n 储能系统中的压缩空气储能的储能效率
[0089] W 风电不确定性集合
[0090] 风电预测出力
[0091] 风电出力不确定集合半区间
[0092] 冒丨风电出力下界
[0093] Wf风电出力上界
[0094] rT风电不确定预算
[0095] 变量
[0096] 储能系统中的压缩空气储能处于发电状态的布尔变量
[0097] (储能系统中的压缩空气储能处于储能状态的布尔变量
[0098]pt+储能系统中的压缩空气储能t时段发电量
[0099