一种计及辅助服务补偿的大规模风电场储能容量优化方法与流程

本发明涉及风电场储能容量优化方法领域，尤其是一种计及辅助服务补偿的大规模风电场储能容量优化方法。

背景技术：

储能系统作为灵活可调度的电源为应对风电并网问题提供了一条新思路，风电场配置储能系统将成为未来规模化开发风电的模式之一，电池储能(batteryenergystoragesystem，bess)相比于其他储能技术对地理条件的要求小、能量效率高，在电力系统中的应用前景最广阔。

目前，风电场配置bess最直接的效益就是可以获得附加的风电并网量，减小弃风损失；风电场配置bess需综合考虑储能规划和运行，受制于bess的投资成本，需要重点解决储能配置成本与平移效果间的平衡问题；

现有分析风电场配置储能的经济性时，往往将风电场弃风最少或者收益最大作为目标，或者从储能角度出发，着眼于储能投资和运行成本最小；未从风储联合运行的角度分析其运行的经济性，使得风储联合运行的价值评估准确性低，难以获得相应的经济收益。同时，现有技术中忽略辅助服务补偿进行容量优化，一方面成本高，导致风储联合运行收益低，从而推广过程中的经济优势不足，使得风电场配置储能的积极性不高；另一方面，未考虑辅助服务补偿因素计算的优化容量不精确，应用价值不明晰，参与市场机制不健全。因此需要一种大规模风电场储能容量优化方法考虑辅助服务成本解决以上问题，提高风储联合运行收益低，提高风电场配置储能的积极性。

技术实现要素：

本发明的目的在于：本发明提供了一种计及辅助服务补偿的大规模风电场储能容量优化方法，解决现有风电场储能容量优化未考虑辅助服务补偿导致风储联合运行收益低、风电场配置储能的积极性差的问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种计及辅助服务补偿的大规模风电场储能容量优化方法，包括如下步骤：

步骤1：将量化后的bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度作为辅助服务补偿，根据辅助服务补偿和获取的风电场配置储能的直接经济效益计算风储联合运行收益；

步骤2：储能为风电的不确定性提供备用后，更新适应调度计划的bess约束；

步骤3：更新后的bess约束结合其它常规约束组建约束条件合集，通过最大化风储联合运行收益获取目标函数，根据约束条件合集和目标函数构建风电场储能容量优化模型；

步骤4：将采集的电力系统参数输入风电场容量优化模型进行求解获取风电场配置电池储能系统的最优容量。

优选地，所述步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：量化bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度；

步骤1.2：风电场配置储能的直接经济效益包括bess成本和弃风收益，计算bess成本，计算如公式1所示：

ccap＝α^s·pcap+β^s·scap

其中，ccap表示bess成本；α^s表示储能系统折合到每年的容量单价；β^s表示储能系统折合到每年的功率单价；r表示kw·h/kw成本的比例；ce表示储能单位投资成本，$/kw·h；tlife表示bess的等效运行年限；com表示运行维护成本，$/年；

步骤1.3：将bess加入前后对系统调峰和旋转备用辅助服务的缓解程度全部作为辅助服务补偿，计算弃风收益和辅助服务补偿，如公式2所示：

其中，ssave表示风储联合运行相比风电单独并网时带来的弃风收益；c′serve表示加入bess后风储联合运行对系统辅助服务的缓解程度，即获得的辅助服务补偿；pwloss,t和p'wloss,t分别表示含与不含储能系统时风电场每时刻的弃风情况；ρ^wind表示风电上网电价；l表示季度，bl表示每个季度所含天数；cserve表示风电单独并网时引致的辅助服务成本；表示风储联合运行时引致的辅助服务成本；

步骤1.4：根据bess成本、弃风收益和辅助服务补偿计算风储联合运行收益，如公式3所示：

f＝ssave+c′serve-ccap(3)

其中，f表示风储联合运行收益；ssave表示风储联合运行相比风电单独并网时带来的弃风减少量收益；c′serve表示辅助服务补偿；ccap表示bess成本。

优选地，所述步骤1.1包括如下步骤：

步骤1.1.1：通过风电单独并网前后系统提供辅助服务的成本差值量化风电引致的辅助服务成本，如公式4所示：

cserve＝cfixed+cfluctuant

其中，cserve表示风电单独并网时引致的辅助服务成本，cfixed表示风电单独并网时固定辅助服务成本，cfluctuant表示风电单独并网时变动辅助服务成本；cai表示参与辅助服务的常规机组折合到每天的单位投资成本；m/mwind分别表示风电单独并网前/后参与辅助服务的机组数量；为参与辅助服务机组额定装机容量；分别为风电单独并网前/后机组单位煤耗成本；pgs,i(t)为辅助服务机组i在t时刻的出力；t为一天24小时；

步骤1.1.2：通过风储联合运行前后系统提供辅助服务的成本差值量化风储联合运行时引致的辅助服务成本，如公式5所示：

其中，表示风储联合运行引致的辅助服务总成本；表示风储联合运行时固定辅助服务成本，表示风储联合运行时变动辅助服务成本；表示风储联合运行后参与辅助服务的机组数量；表示风储联合运行后机组单位煤耗成本；

步骤1.1.3：通过bess加入前后系统提供辅助服务的成本差值即与cserve的差值，量化bess对系统辅助服务成本的缓解程度。

优选地，所述步骤2包括如下步骤：

步骤2.1：以允许弃风为前提，定义bess的充放电功率及荷电状态，如公式6所示：

其中，st表示t时刻蓄电池的充放电功率；pwind,t表示t时刻风电预测值；pcombined,t表示t时刻风储联合运行时的并网功率；pwloss,t表示t时刻的弃风值；ssoc,t-1表示t时刻bess的荷电容量；ηs表示充放电效率；δt表示调度时间间隔，1h；

步骤2.2：根据bess额定充放电功率和储能容量的限制，将t时刻bess约束表示为如公式7所示：

其中，pcap表示储能系统的额定功率；scap表示储能系统的容量；

步骤2.3：bess为风电出力预测误差提供旋转备用后，更新t时刻bess约束，具体如公式8所示：

其中，εs表示bess为风电出力不确定性的备用程度。

优选地，所述步骤3包括如下步骤：

步骤3.1：更新后的t时刻bess约束结合其他常规约束组建约束条件合集，如公式9所示：

其中，pnet,t表示t时刻的净负荷；pload,t表示t时刻系统负荷需求；pwind,t表示t时刻风电预测值；rt^up/rt^dn表示t时刻在线机组允许的最大爬坡速率上限/下限；ng表示常规机组数量；表示常规机组i允许的最大/最小输出功率；ui,t表示机组i在t时段的开停机状态，0-1变量；表示风功率预测值的上/下偏差范围；rload,t表示负荷的备用需求，由于日负荷曲线具有高度的重复性，其预测误差的标准差通常正比于负荷的大小，取rload,t＝0.05pload,t；表示常规机组i的最小开机/关机时间；表示常规机组i在t时段累积开机/关机时间；

步骤3.2：最大化风储联合运行收益，将其作为目标函数，如公式10所示：

maxf＝ssave+c′serve-ccap(10)

步骤3.3：根据目标函数和约束条件合集完成构建风电场储能容量优化模型。

优选地，所述步骤4中求解采用约束最优化问题求解软件或者约束最优化问题求解算法。

优选地，所述步骤2还包括用于增加风储联合运行收益的bess等效寿命损耗计算。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.本发明量化bess对风电并网引致的辅助服务成本的缓解程度，将风电场配置储能后缓解的系统的辅助服务成本(由风电引致)作为对储能系统的补偿，以风储联合运行收益最大为目标，解决现有风电场储能容量优化未考虑辅助服务成本导致风储联合运行收益低、风电场配置储能的积极性差的问题，达到了有效激励风电场配置储能，实现风电“友好”并网消纳的效果；

2.本发明bess为风电的不确定性提供备用，得到适用调度计划的bess约束，使得储能容量规划与系统调度计划相结合即储能容量规划与运行相结合，使储能配置容量更加合理，更符合实际的调度运行，同时也缓解了常规机组提供旋转备用辅助服务的压力；

3.本发明的bess为风电备用浅充浅放，依据等效寿命损耗计算得到会增加的bess的循环寿命，bess的循环寿命增加利于降低储能的单位投资成本即提高了联合运行的收益；

4.本发明在考虑调度计划的条件下，基于成本效益分析建立储能容量优化模型，有效平衡储能配置成本与平移效果；

5.本发明计及调峰和旋转备用辅助服务补偿，有效激励风电配置储能系统，实现风电场和系统调度运行的双赢。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的实际系统中四季典型日负荷/风功率波动曲线图；

图3为本发明的冬季典型日风电预测区间示意图；

图4为本发明的不同情形下充放电过程示意图；

图5为本发明的bess投资成本与优化容量的关系曲线图；

图6为本发明的bess循环寿命与优化容量的关系曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域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，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

技术问题：解决现有风电场储能容量优化未考虑辅助服务补偿导致风储联合运行收益低、风电场配置储能的积极性差的问题；

技术手段：一种计及辅助服务补偿的大规模风电场储能容量优化方法，包括如下步骤：

步骤1：将量化后的bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度作为辅助服务补偿，根据辅助服务补偿和获取的风电场配置储能的直接经济效益计算风储联合运行收益；

步骤2：储能为风电的不确定性提供备用后，更新适应调度计划的bess约束；

步骤3：更新后的bess约束结合其它常规约束组建约束条件合集，通过最大化风储联合运行收益获取目标函数，根据约束条件合集和目标函数构建风电场储能容量优化模型；

步骤4：将采集的电力系统参数输入风电场容量优化模型进行求解获取风电场配置电池储能系统的最优容量。

步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：量化bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度；

步骤1.2：风电场配置储能的直接经济效益包括bess成本和弃风收益，计算bess成本，计算如公式1所示：

ccap＝α^s·pcap+β^s·scap

其中，ccap表示bess成本；α^s表示储能系统折合到每年的容量单价；β^s表示储能系统折合到每年的功率单价；r表示kw·h/kw成本的比例；ce表示储能单位投资成本，$/kw·h；tlife表示bess的等效运行年限；com表示运行维护成本，$/年；

步骤1.3：将bess加入前后对系统调峰和旋转备用辅助服务的缓解程度全部作为辅助服务补偿，计算弃风收益和辅助服务补偿，如公式2所示：

其中，ssave表示风储联合运行相比风电单独并网时带来的弃风收益；c′serve表示加入bess后风储联合运行对系统辅助服务的缓解程度，即获得的辅助服务补偿；pwloss,t和p′wloss,t分别表示含与不含储能系统时风电场每时刻的弃风情况；ρ^wind表示风电上网电价；l表示季度，bl表示每个季度所含天数；cserve表示风电单独并网时引致的辅助服务成本；表示风储联合运行时引致的辅助服务成本；

步骤1.4：根据bess成本、弃风收益和辅助服务补偿计算风储联合运行收益，如公式3所示：

f＝ssave+c′serve-ccap(3)

其中，f表示风储联合运行收益；ssave表示风储联合运行相比风电单独并网时带来的弃风减少量收益；c′serve表示辅助服务补偿；ccap表示bess成本。

步骤1.1包括如下步骤：

步骤1.1.1：通过风电单独并网前后系统提供辅助服务的成本差值量化风电引致的辅助服务成本，如公式4所示：

cserve＝cfixed+cfluctuant

其中，cserve表示风电单独并网时引致的辅助服务成本，cfixed表示风电单独并网时固定辅助服务成本，cfluctuant表示风电单独并网时变动辅助服务成本；cai表示参与辅助服务的常规机组折合到每天的单位投资成本；m/mwind分别表示风电单独并网前/后参与辅助服务的机组数量；为参与辅助服务机组额定装机容量；分别为风电单独并网前/后机组单位煤耗成本；pgs,i(t)为辅助服务机组i在t时刻的出力；t为一天24小时；

步骤1.1.2：通过风储联合运行前后系统提供辅助服务的成本差值量化风储联合运行时引致的辅助服务成本，如公式5所示：

其中，表示风储联合运行引致的辅助服务总成本；表示风储联合运行时固定辅助服务成本，表示风储联合运行时变动辅助服务成本；表示风储联合运行后参与辅助服务的机组数量；表示风储联合运行后机组单位煤耗成本；

步骤1.1.3：通过bess加入前后系统提供辅助服务的成本差值即与cserve的差值，量化bess对系统辅助服务成本的缓解程度。

步骤2包括如下步骤：

步骤2.1：以允许弃风为前提，定义bess的充放电功率及荷电状态，如公式6所示：

其中，st表示t时刻蓄电池的充放电功率；pwind,t表示t时刻风电预测值；pcombined,t表示t时刻风储联合运行时的并网功率；pwloss,t表示t时刻的弃风值；ssoc,t-1表示t时刻bess的荷电容量；ηs表示充放电效率；δt表示调度时间间隔，1h；

步骤2.2：根据bess额定充放电功率和储能容量的限制，将t时刻bess约束表示为如公式7所示：

其中，pcap表示储能系统的额定功率；scap表示储能系统的容量；

步骤2.3：bess为风电出力预测误差提供旋转备用后，更新t时刻bess约束，具体如公式8所示：

其中，εs表示bess为风电出力不确定性的备用程度。

步骤3包括如下步骤：

步骤3.1：更新后的t时刻bess约束结合其他常规约束组建约束条件合集，如公式9所示：

其中，pnet,t表示t时刻的净负荷；pload,t表示t时刻系统负荷需求；pwind,t表示t时刻风电预测值；rt^up/rt^dn表示t时刻在线机组允许的最大爬坡速率上限/下限；ng表示常规机组数量；表示常规机组i允许的最大/最小输出功率；ui,t表示机组i在t时段的开停机状态，0-1变量；表示风功率预测值的上/下偏差范围；rload,t表示负荷的备用需求，由于日负荷曲线具有高度的重复性，其预测误差的标准差通常正比于负荷的大小，取rload,t＝0.05pload,t；表示常规机组i的最小开机/关机时间；表示常规机组i在t时段累积开机/关机时间；

步骤3.2：最大化风储联合运行收益，将其作为目标函数，如公式10所示：

maxf＝ssave+c′serve-ccap(10)

步骤3.3：根据目标函数和约束条件合集完成构建风电场储能容量优化模型。

步骤4中求解采用约束最优化问题求解软件或者约束最优化问题求解算法。

步骤2还包括用于增加风储联合运行收益的bess等效寿命损耗计算。

技术效果：本发明量化bess对风电并网引致的辅助服务成本的缓解程度，将风电场配置储能后缓解的系统的辅助服务成本(由风电引致)作为对储能系统的补偿，以风储联合运行收益最大为目标，解决现有风电场储能容量优化未考虑辅助服务成本导致风储联合运行收益低、风电场配置储能的积极性差的问题，达到了有效激励风电场配置储能，实现风电“友好”并网消纳的效果；bess为风电的不确定性提供备用，得到适用调度计划的bess约束，使得储能容量规划与系统调度计划相结合即储能容量规划与运行相结合，使储能配置容量更加合理，更符合实际的调度运行，同时也缓解了常规机组提供旋转备用辅助服务的压力；bess为风电备用浅充浅放，依据等效寿命损耗计算得到会增加的bess的循环寿命，bess的循环寿命增加利于降低储能的单位投资成本即提高了联合运行的收益。

以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

实施例1

一种计及辅助服务补偿的大规模风电场储能容量优化方法，包括如下步骤：

步骤1：将量化后的bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度作为辅助服务补偿，根据辅助服务补偿和获取的风电场配置储能的直接经济效益计算风储联合运行收益；

步骤2：储能为风电的不确定性提供备用后，更新适应调度计划的bess约束；

步骤3：更新后的bess约束结合其它常规约束组建约束条件合集，通过最大化风储联合运行收益获取目标函数，根据约束条件合集和目标函数构建风电场储能容量优化模型；

步骤4：将采集的电力系统参数输入风电场容量优化模型进行求解获取风电场配置电池储能系统的最优容量。

步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：量化bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度；

步骤1.2：风电场配置储能的直接经济效益包括bess成本和弃风收益，计算bess成本，计算如公式1所示：

ccap＝α^s·pcap+β^s·scap

其中，ccap表示bess成本；α^s表示储能系统折合到每年的容量单价；β^s表示储能系统折合到每年的功率单价；r表示kw·h/kw成本的比例；ce表示储能单位投资成本，$/kw·h；tlife表示bess的等效运行年限；com表示运行维护成本，$/年；

步骤1.3：将bess加入前后对系统调峰和旋转备用辅助服务的缓解程度全部作为辅助服务补偿，计算弃风收益和辅助服务补偿，如公式2所示：

其中，ssave表示风储联合运行相比风电单独并网时带来的弃风收益；c′serve表示加入bess后风储联合运行对系统辅助服务的缓解程度，即获得的辅助服务补偿；pwloss,t和p'wloss,t分别表示含与不含储能系统时风电场每时刻的弃风情况；ρ^wind表示风电上网电价；l表示季度，bl表示每个季度所含天数；cserve表示风电单独并网时引致的辅助服务成本；表示风储联合运行时引致的辅助服务成本；

步骤1.4：根据bess成本、弃风收益和辅助服务补偿计算风储联合运行收益，如公式3所示：

f＝ssave+c′serve-ccap(3)

其中，f表示风储联合运行收益；ssave表示风储联合运行相比风电单独并网时带来的弃风减少量收益；c′serve表示辅助服务补偿；ccap表示bess成本。

步骤1.1包括如下步骤：

步骤1.1.1：通过风电单独并网前后系统提供辅助服务的成本差值量化风电引致的辅助服务成本，如公式4所示：

cserve＝cfixed+cfluctuant

其中，cserve表示风电单独并网时引致的辅助服务成本，cfixed表示风电单独并网时固定辅助服务成本，cfluctuant表示风电单独并网时变动辅助服务成本；cai表示参与辅助服务的常规机组折合到每天的单位投资成本；m/mwind分别表示风电单独并网前/后参与辅助服务的机组数量；为参与辅助服务机组额定装机容量；分别为风电单独并网前/后机组单位煤耗成本；pgs,i(t)为辅助服务机组i在t时刻的出力；t为一天24小时；

步骤1.1.2：通过风储联合运行前后系统提供辅助服务的成本差值量化风储联合运行时引致的辅助服务成本，如公式5所示：

其中，表示风储联合运行引致的辅助服务总成本；表示风储联合运行时固定辅助服务成本，表示风储联合运行时变动辅助服务成本；表示风储联合运行后参与辅助服务的机组数量；表示风储联合运行后机组单位煤耗成本；

步骤1.1.3：通过bess加入前后系统提供辅助服务的成本差值即与cserve的差值，量化bess对系统辅助服务成本的缓解程度。

其中，风电未并网时对应一个系统辅助服务成本c1，风电并网时对应一个系统辅助服务成本c2，由于风电的波动性和不确定性，风电并网使得系统需要更多的辅助服务(风电引致了额外的辅助服务)，即体现在c2>c1，风电单独并网引致的辅助服务成本为c2-c1；风电场配置bess后，风储联合运行引致的辅助服务相比风电单独并网会大幅减少，此时系统的辅助服务成本为c3，体现在c1<c3<c2，风储联合运行引致的辅助服务成本为c3-c1；将(c2-c1)-(c3-c1)即c2-c3称为bess加入前后对系统辅助服务成本的缓解程度。

步骤4中求解采用约束最优化问题求解软件或者约束最优化问题求解算法，其中求解软件包括cplex，求解算法包括粒子群算法或者遗传算法。

多场景分析：以风电反调峰特性尤为显著的冬季典型日为例，给后续计算风储联合运行时的弃风减少量和bess缓解的辅助服务成本提供基础。bess以单位成本250$/kw·h和循环寿命4000次为计算基准：

case1：不含储能系统，无风电；(目标函数为机组运行成本cgen最小)

case2：不含储能系统，有风电，允许弃风；

case3：含辅助服务补偿，bess备用风电；(本方法)

case4：不含辅助服务补偿，bess备用风电；

case5：含辅助服务补偿，无bess风电备用；

case6：不含辅助服务补偿，无bess风电备用。

case1和case2作为对比基础，case3为本方法提出的计及辅助服务补偿的bess容量优化，case4-case6与case3之间进行对比分析，一个调度周期内的优化结果如表1所示：

表1不同情景下的优化结果

注：cg为常规机组煤耗量，用来衡量常规机组运行成本；q为弃风比；f为风储联合运行收益；pcap为风电场配置的bess的额定功率；scap为风电场配置的bess的容量；ncyc为一个调度周期内bess等效循环次数。

case3～case6含bess的cg与case2不含bess(21.534$/mw·h)相比明显变小，这主要是由于bess通过对风电的时空转移缓解了风电反调峰特性引致的常规机组辅助服务成本，图4中储能的充放电过程更直观的表明这一点；从case5和case6对比结果可以看出，case6在不计及辅助服务补偿时，风电场储能系统为追求的利益最大化，以较小的储能容量，仅实现将弃风时段的风电转移，图4中case6的充放电过程更能清晰说明这一点，bess对系统净负荷的波动改善不大，因此case6系统的运行成本cg未能得到明显的改善；对比case3和case4的cg值可以看出，bess参与备用风电出力的不确定性时，进一步缓解了常规机组的运行成本；从case4收益f可以看出，若不计及辅助服务补偿，即使在本文假设bess的单位投资成本降到250$/kwh的情况下，仍不能实现正收益，这将严重阻碍风电场配置bess的积极性。

综上，通过风储联合运行的角度分析风电场配置bess后运行的经济性，将风电场配置储能后缓解的系统的辅助服务成本(由风电场引致)作为对储能系统的补偿，以风储联合运行投资收益最大为目标，能有效提高风储联合运行的收益。

实施例2

基于实施例1，步骤2包括如下步骤：

步骤2.1：以允许弃风为前提，定义bess的充放电功率及荷电状态，如公式6所示：

其中，st表示t时刻蓄电池的充放电功率；pwind,t表示t时刻风电预测值；pcombined,t表示t时刻风储联合运行时的并网功率；pwloss,t表示t时刻的弃风值；ssoc,t-1表示t时刻bess的荷电容量；ηs表示充放电效率；δt表示调度时间间隔，1h；

步骤2.2：根据bess额定充放电功率和储能容量的限制，将t时刻bess约束表示为如公式7所示：

其中，pcap表示储能系统的额定功率；scap表示储能系统的容量；

步骤2.3：bess为风电出力预测误差提供旋转备用后，更新t时刻bess约束，具体如公式8所示：

其中，εs表示bess为风电出力不确定性的备用程度。

根据多场景分析可知：对比case3和case5，case3通过备用风电的不确定性，进一步缓解了风电引致的辅助服务成本，cg＝21.236$/mw·h已经非常接近case1不含风电时系统的运行结果，说明对于反调峰特性较强的该风电场配置储能将实现风电的“友好并网”。而case5不计及储能备用风电时，受制于补偿收益及等效循环次数(case5相比case3有所增加)，风储联合收益及系统的运行效益均低于case3。本实施例对备用程度为100％的情况下对有无bess备用风电进行分析，实际考虑最佳收益，备用程度会对应变化，但是根据数据分析可得储能为风电的不确定性提供备用，比起不提供备用，更加利于储能容量规划与系统调度运行相结合，进一步提高风储联合运行的收益。

实施例3

基于实施例1，步骤3包括如下步骤：

步骤3包括如下步骤：

步骤3.1：更新后的t时刻bess约束结合其他常规约束组建约束条件合集，如公式9所示：

其中，pnet,t表示t时刻的净负荷；pload,t表示t时刻系统负荷需求；pwind,t表示t时刻风电预测值；rt^up/rt^dn表示t时刻在线机组允许的最大爬坡速率上限/下限；ng表示常规机组数量；表示常规机组i允许的最大/最小输出功率；ui,t表示机组i在t时段的开停机状态，0-1变量；表示风功率预测值的上/下偏差范围；rload,t表示负荷的备用需求，由于日负荷曲线具有高度的重复性，其预测误差的标准差通常正比于负荷的大小，取rload,t＝0.05pload,t；表示常规机组i的最小开机/关机时间；表示常规机组i在t时段累积开机/关机时间；

步骤3.2：最大化风储联合运行收益，将其作为目标函数，如公式10所示：

maxf＝ssave+c′serve-ccap(10)

步骤3.3：根据目标函数和约束条件合集完成构建风电场储能容量优化模型。

针对求解的最优容量进行敏感性分析：

1.bess备用程度的影响：

上述case3和case5中bess的备用程度可以描述为风电出力不确定的100％备用和0％备用；为储能分析不同备用程度对优化结果的影响，以case3中的100％备用为基础，依次等比例缩小储能的备用空间直至不备用(0％备用case5)，分析不同备用程度与配置容量的变化关系，结果如表2所示：

表2不同备用程度下的优化结果

从表2可以看出，随着bess备用风电不确定性程度的减小，bess系统的收益呈现出先增大后减小的趋势，可以看出在bess备用程度为60％时，风储联合运行的效益最大，同时也保证了系统的运行效益；这主要是由于储能的投资成本较大，若bess为风电的不确定性提供全额备用，则需要更多的附加储能容量；但随着备用程度的降低，bess获得的辅助服务补偿随之降低，同时受制于等效循环次数的限制，风储联合收益随之降低。通过备用程度分析，在考虑储能的投资成本和bess备用风电的情况下，获取最大风储联合运行的收益，验证了本方法的突出效果。

实施例4

基于实施例2，采用等效寿命折损率计算方法获取电池储能系统等效运行年限，如公式11所示：

其中，di表示充放电深度，取值范围为0％-100％；lcyc,di表示bess第i次的充放电深度下储能系统循环寿命次数，n表示一年中的充放电次数。

基于最优容量进行敏感性分析：

2.bess投资成本与循环寿命：

为寻求计及辅助服务补偿时，风电场配置bess时附加收益和附加成本的平衡点，以case3为计算条件，分别计算bess配置容量随投资成本和循环寿命的变化关系，如图5和6所示：

从图5可知，若能为bess系统参与辅助服务提供一定的补偿，lcyc,n＝4000次的条件下，储能的成本降到360$/kw·h时达到收支平衡，即ce<360$/kw·h即可保证风储联合运行的正收益，用于大规模风电场的储能配置；

从图6可知，ce＝250$/kw·h的条件下，储能的循环寿命降到2800次时bess配置容量为0，即lcyc,n>2800次即可用于大规模风电场的储能配置。

综上，由于储能为风电提供备用，会相对增加建设容量，投资成本增加；但留有备用空间使储能系统浅充浅放，不同的备用水平会影响储能充放电的深度，进而影响储能的循环寿命。本方法中引入bess的等效寿命损耗模型，以衡量充放电深度对储能循环寿命的影响，体现bess不同备用水平对储能循环寿命的影响，进而确定最优的bess备用水平。由于储能建设一次性投资，bess为风电备用实际上增加了bess的寿命，可以等效为减少了bess单位投资成本，会使联合运行收益增加。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。