计及碳收益的光储系统参与调峰辅助服务市场的控制方法与流程

1.本发明涉及新能源技术领域，具体涉及一种计及碳收益的光储系统参与调峰辅助服务市场的控制方法。


背景技术：

2.近年来，随着光伏发电技术的不断成熟，规模性光伏系统装配成本逐年下降，因此我国光伏发电装机容量不断攀升。然而，由于光伏系统的出力具有很强的随机性、间歇性和不确定性，导致在系统中出现反调峰现象而不得以做弃光处理，造成了能源的浪费。因此，在可再生能源侧配置一定规模的储能装置，构建完整的光-储联合系统，有助于平滑光伏出力的波动，借助储能向电网输送稳定功率。此外，随着新能源电源并网规模的不断提升，电力系统调节手段不足的问题逐渐突显，现有调峰能力已难以满足新能源快速发展。随着电力辅助服务市场主体的不断多元化，光-储联合系统可以作为市场主体参与到调峰辅助服务中，有助于光伏功率的进一步消纳。
3.现有技术申请号为cn201710377613.0公开了综合考虑光伏出力和负荷需求预测区间的配电网调度方法，基于近似beta分布的光照强度建立了光伏出力预测区间模型，其次在用电负荷分层概率预测方法的基础上结合经验模态分解与稀疏贝叶斯学习方法建立了负荷需求预测区间模型，最后基于光伏出力和负荷需求预测区间提出了兼顾配电网运行的可靠性和经济性的调度模型。解决了光伏发电出力不确定而导致的供电不可靠性问题，还降低了由光伏发电和负荷难于预测造成的配电网经济运行成本。其调峰能力还是具有局限性。


技术实现要素：

4.1.所要解决的技术问题：
5.针对上述技术问题，本发明提供一种计及碳收益的光储系统参与调峰辅助服务市场的控制方法，研究配有储能系统的光伏电站参与电网调峰辅助服务来实现可再生能源消纳的一种优化建模方法。
6.2.技术方案：
7.一种计及碳收益的光储系统参与调峰辅助服务市场的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
8.步骤一：根据天气预报所预测的未来气象信息，获取光伏电站未来的出力数据预测序列；
9.步骤二：电力调度部门根据负荷预测情况以及能量市场出清结果，下发光伏电站调峰指令信号；
10.步骤三：电力调度部门日前在调峰辅助服务市场完成预出清，得到全天各个时段的单位容量调峰补偿电价；
11.步骤四：建立计及碳收益的光-储联合系统参与调峰辅助服务的优化调度模型，考
虑联合系统内部光-储互动模式以及光-储联合系统与电网之间的功率传递模式；
12.步骤五：根据步骤一步骤二及步骤三所获得的光伏预测数据和市场披露信息，求解步骤四建立的优化模型，得出光-储联合系统内部以及联合系统与电网之间传递功率值，即为光-储联合系统的最优控制结果。
13.进一步地，所述优化调度模型的优化目标为光-储联合系统净收益最大；所述净收益包括调峰市场收益加上碳减排收益，减去储能调度成本、光伏系统运维成本以及弃光惩罚。
14.进一步地，优化模型的约束条件考虑光-储联合系统的物理约束，以及调峰辅助服务市场对于市场主体的约束；具体实施过程如下：
15.所述出力数据预测序列表示为p
pv
(t)，其采样间隔为δt，总采样周期为t，而总采样点数n＝t/δt；
16.所述下发光伏电站调峰指令信号表示为p
peak
(t)，其信号间隔为δt，总时间跨度为t，而总离散点个数为n＝t/δt；
17.所述单位容量调峰补偿电价表示为ρ
peak
(t)；
18.s51：建立目标函数：
19.优化模型目标函数为光-储联合系统在调峰辅助服务市场中的净收益最大，其表达式如下：
20.maxobj＝r
peak
+r
c-c
b-c
pv-c
quitpv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
21.其中各分量的计算表达式如下：
22.1)r
peak
为光-储联合系统在调峰辅助服务中获得的补偿收益：
[0023][0024][0025]
(2)式中，ρ
peak
(t)表示各结算周期内单位容量下的调峰辅助服务价格，表示光-储联合系统总的调峰上网功率；p
pv-g
(t)和p
b-g
(t)分别表示t时刻光伏系统和储能装置向电网的注入功率的模值；b
pv-g
(t)和b
b-g
(t)为布尔变量，分别表示t时刻光伏系统和储能装置是否向电网注入功率，0表示不注入，1表示注入；
[0026]
2)rc为光-储联合系统的碳收益：
[0027][0028][0029]
(3)式中，α表示光-储联合系统在碳交易市场中历史履约情况的指标；表示光-储联合系统的日内总上网电量；φc表示碳排放因子；ρc表示碳减排量成交价格；
[0030]
3)cb为储能的日平均运行成本：
[0031]
[0032][0033][0034][0035]
(4)式中，表示调用储能装置的年平均成本；表示储能的运行维护成本；表示储能的初始投资成本；ir表示贴现率；m表示储能的全寿命使用年限；表示储能装置的额定功率；表示储能装置的额定容量；表示单位功率的储能运维费用系数；表示配置储能的单位容量成本；表示配置储能的单位功率成本；表示单位容量储能的辅助设施价格。
[0036]
4)为光伏系统的运行维护成本：
[0037][0038]
式中，表示光伏系统的运行维护系数。
[0039]
5)c
quitpv
为光伏系统的弃光成本：
[0040]cquitpv
＝k
quitpv
×
[p
pv
(t)-p
pv-g
(t)
·bpv-g
(t)-p
pv-b
(t)
·bpv-b
(t)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0041]
式中，k
quitpv
表示光伏系统的弃光惩罚系数；p
pv-b
表示t时刻光伏系统向储能装置注入功率的模值；b
pv-b
(t)为布尔变量，分别表示t时刻光伏系统是否向储能装置注入功率，0表示不注入，1表示注入；
[0042]
s52：约束条件
[0043]
1)光-储联合系统的功率流向约束：
[0044]
约束条件一要求，在同一时刻，光伏不能同时向电网和储能输送功率；储能装置不能既与光伏系统有与电网交互；储能装置不能同时充电和放电，即：
[0045][0046]
(7)式中，b
pv-g
(t),b
pv-b
(t),b
b-g
(t),b
g-b
(t)四个变量均为布尔变量，其物理意义表示t时刻前者是否向后者输送功率，上标pv表示光伏系统，上标b表示储能，上标g表示电网，0表示不注入，1表示注入。
[0047]
2)光-储联合系统的充放电功率值约束：
[0048]
约束条件二要求，在任意时刻光伏系统的放电功率必须小于光伏系统发出的最大功率；储能装置在任意时刻的充放电功率应该小于其额定功率，即：
[0049][0050][0051]
3)储能设备荷电状态约束：
[0052]
约束条件三要求，在任意时刻储能系统的荷电状态需要介于储能荷电状态的上下限值之间。
[0053][0054]
η
ch
/η
dis
为储能充放电效率；soc(i)为储能的实时荷电状态；soc
max
为储能设备所允许的最大荷电状态；soc
min
为储能设备所允许的最小荷电状态。
[0055]
进一步地，采用cplex商业求解软件求解优化模型即可得到有效结果。
[0056]
3.有益效果：
[0057]
本发明所构建的模式虽然存在非线性约束，但是对于存在的混合整数非线性约束可以通过“大m法”直接转化为混合整数线性规划模型，依托成熟的cplex商业求解软件可以快速解出优化模型结果。求解得出的运行控制方式可以指导光-储联合系统在调峰辅助服务市场实现收益最大化。
附图说明
[0058]
图1为本发明提供的计及碳减排收益的光-储联合系统参与电力调峰辅助服务市场的架构图。
具体实施方式
[0059]
下面结合附图对本发明进行具体的说明。
[0060]
如附图1所示为计及碳减排收益的光-储联合系统参与电力调峰辅助服务市场的架构图。
[0061]
一种计及碳收益的光储系统参与调峰辅助服务市场的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
[0062]
步骤一：根据天气预报所预测的未来气象信息，获取光伏电站未来的出力数据预测序列；
[0063]
步骤二：电力调度部门根据负荷预测情况以及能量市场出清结果，下发光伏电站调峰指令信号；
[0064]
步骤三：电力调度部门日前在调峰辅助服务市场完成预出清，得到全天各个时段的单位容量调峰补偿电价；
[0065]
步骤四：建立计及碳收益的光-储联合系统参与调峰辅助服务的优化调度模型，考虑联合系统内部光-储互动模式以及光-储联合系统与电网之间的功率传递模式；
[0066]
步骤五：根据步骤一步骤二及步骤三所获得的光伏预测数据和市场披露信息，求解步骤四建立的优化模型，得出光-储联合系统内部以及联合系统与电网之间传递功率值，即为光-储联合系统的最优控制结果。
[0067]
进一步地，所述优化调度模型的优化目标为光-储联合系统净收益最大；所述净收益包括调峰市场收益加上碳减排收益，减去储能调度成本、光伏系统运维成本以及弃光惩罚。
[0068]
进一步地，优化模型的约束条件考虑光-储联合系统的物理约束，以及调峰辅助服务市场对于市场主体的约束；具体实施过程如下：
[0069]
所述出力数据预测序列表示为p
pv
(t)，其采样间隔为δt，总采样周期为t，而总采样点数n＝t/δt；
[0070]
所述下发光伏电站调峰指令信号表示为p
peak
(t)，其信号间隔为δt，总时间跨度为t，而总离散点个数为n＝t/δt；
[0071]
所述单位容量调峰补偿电价表示为ρ
peak
(t)；
[0072]
s51：建立目标函数：
[0073]
优化模型目标函数为光-储联合系统在调峰辅助服务市场中的净收益最大，其表达式如下：
[0074]
maxobj＝r
peak
+r
c-c
b-c
pv-c
quitpv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0075]
其中各分量的计算表达式如下：
[0076]
1)r
peak
为光-储联合系统在调峰辅助服务中获得的补偿收益：
[0077][0078][0079]
(2)式中，ρ
peak
(t)表示各结算周期内单位容量下的调峰辅助服务价格，表示光-储联合系统总的调峰上网功率；p
pv-g
(t)和p
b-g
(t)分别表示t时刻光伏系统和储能装置向电网的注入功率的模值；b
pv-g
(t)和b
b-g
(t)为布尔变量，分别表示t时刻光伏系统和储能装置是否向电网注入功率，0表示不注入，1表示注入；
[0080]
2)rc为光-储联合系统的碳收益：
[0081][0082][0083]
(3)式中，α表示光-储联合系统在碳交易市场中历史履约情况的指标；表示光-储联合系统的日内总上网电量；φc表示碳排放因子；ρc表示碳减排量成交价格；
[0084]
3)cb为储能的日平均运行成本：
[0085][0086][0087][0088][0089]
(4)式中，表示调用储能装置的年平均成本；表示储能的运行维护成本；表示储能的初始投资成本；ir表示贴现率；m表示储能的全寿命使用年限；表示储能装置的额定功率；表示储能装置的额定容量；表示单位功率的储能运维费用系数；表示配置储能的单位容量成本；表示配置储能的单位功率成本；表示单位容量储能的辅助设施价格。
[0090]
4)为光伏系统的运行维护成本：
[0091][0092]
式中，表示光伏系统的运行维护系数。
[0093]
5)c
quitpv
为光伏系统的弃光成本：
[0094]cquitpv
＝k
quitpv
×
[p
pv
(t)-p
pv-g
(t)
·bpv-g
(t)-p
pv-b
(t)
·bpv-b
(t)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0095]
(6)式中，k
quitpv
表示光伏系统的弃光惩罚系数；p
pv-b
表示t时刻光伏系统向储能装置注入功率的模值；b
pv-b
(t)为布尔变量，分别表示t时刻光伏系统是否向储能装置注入功率，0表示不注入，1表示注入；
[0096]
s52：约束条件
[0097]
1)光-储联合系统的功率流向约束：
[0098]
约束条件一要求，在同一时刻，光伏不能同时向电网和储能输送功率；储能装置不能既与光伏系统有与电网交互；储能装置不能同时充电和放电，即：
[0099][0100]
(7)式中，b
pv-g
(t),b
pv-b
(t),b
b-g
(t),b
g-b
(t)四个变量均为布尔变量，其物理意义表示t时刻前者是否向后者输送功率，上标pv表示光伏系统，上标b表示储能，上标g表示电网，0表示不注入，1表示注入；
[0101]
2)光-储联合系统的充放电功率值约束：
[0102]
约束条件二要求，在任意时刻光伏系统的放电功率必须小于光伏系统发出的最大
功率；储能装置在任意时刻的充放电功率应该小于其额功率，如下式：
[0103][0104][0105]
3)储能设备荷电状态约束：
[0106]
约束条件三要求，在任意时刻储能系统的荷电状态需要介于储能荷电状态的上下限值之间，即：
[0107][0108]
(9)式中η
ch
/η
dis
为储能充放电效率；soc(i)为储能的实时荷电状态；soc
max
为储能设备所允许的最大荷电状态；soc
min
为储能设备所允许的最小荷电状态。
[0109]
进一步地，采用cplex商业求解软件求解优化模型即可得到有效结果。
[0110]
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但它们并不是用来限定本发明的，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明之精神和范围内，自当可作各种变化或润饰，因此本发明的保护范围应当以本技术的权利要求保护范围所界定的为准。