一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法与流程

本发明属于智慧电厂，具体涉及一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法。

背景技术：

1、随着风电的大规模并网，储能系统也循序渐进地融入到电网中来，由此带来的电力系统运行特性变化需要统筹研究解决。电力系统建设过程中呈现高比例可再生能源、高比例电力电子设备的“双高”特征，随之而来的风电的间歇性、随机性和波动性给新能源消纳带来不可避免的困难：系统峰谷差增大，调峰压力不断增大。

2、为了满足风电并网过程中的调频需求，同时实现对火电与储能的负荷调节控制，在硕士论文《基于虚拟电厂的火储联合深度调峰模型研究》中作者李梦琪通过建立以储能分级利用和深度调峰参与辅助服务市场的双层模型，上层为储能最大化利用模型，将储能分为三级分别应用于风电实时波动平滑，投油区的规避以及配合火电机组参与辅助服务市场。下层为深度调峰模型，研究了火电参与辅助服务市场的成本和收益，在模型机理方面将投油区考虑到电化学储能的应用中，有效降低了机组投油成本及其附加成本，但是却忽略了在调峰过程中碳排放的经济支出，在碳排放要求越来越严格的今天，若不能考虑碳排放背后的经济支出，从而会导致最终的寻优结果不够准确，同时也没有考虑在火电负荷剧烈波动导致的设备潜在损伤背后带来的维修以及设备管理成本，导致考虑因素不够全面，同时也未能考虑火电机组在投油阶段以及正常燃烧阶段，其燃烧状态不同，因此其煤耗函数必将不一致，采用相同的煤耗函数，同样会导致其经济消耗的计算不够准确，同样存在不能找到最优经济控制策略的技术问题。

3、场景系统图，具体问题高温化学储热场景创新模型预测火电场景我在细化一下热电产热储热小一点对象，场景创新燃煤加氢加储热加储电方法创新

4、民用供暖高能耗企业

5、基于上述技术问题，需要设计及一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面提供了一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法，包括：

3、s11基于负荷预测结果以及风力发电预测结果，得到预测负荷缺额，基于所述预测负荷缺额，构建负荷调控目标；

4、s12基于所述负荷调控目标，首先利用第一级储能调节方案，对储能模块的出力进行调节，并在此基础上得到调节后的负荷调控目标；

5、s13基于所述调节后的负荷调控目标，对火电机组出力进行调节，并以单位电能经济收益阈值以及机组稳定最小出力要求，得到所述火电机组的出力调控目标，并基于所述火电机组的出力调控目标，以及负荷调控目标，得到修正后的负荷调控目标，其中在进行单位电能经济收益计算时，包括碳排放经济损耗、火电机组处于投油维持燃烧阶段以及正常燃烧阶段采用不同的煤耗函数；

6、s14基于所述修正后的负荷调控目标，采用第二级储能调节方案，对所述储能模块的出力进行调节，从而得到此时的储能模块的出力调控目标以及火电机组的出力调控目标。

7、通过两级储能调节方案以及火电机组出力调节方案的协调设置，从而在满足火电机组调频的经济性要求的基础上，实现对储能模块的分步骤调节，从而可以更好的满足风电并网条件下的调频需求，而且储能模块的分布步骤调节，也使得储能模块保留较多的冗余，满足负荷波动条件下的调频需求，也使得电网的运行变得更加的稳定可靠。

8、通过基于碳排放经济损耗以及采用不同的煤耗函数，从而使得在进行单位电能经济收益计算时能够更加精确，充分各方面的经济成本及消耗，从而进一步使得最终的调控目标能够满足大规模风电并网条件下的调频需求。

9、进一步的技术方案在于，构建负荷调控目标的具体步骤为：

10、s21基于负荷影响因素，采用基于resnet算法的负荷预测模型，得到所述负荷预测结果；

11、s22基于温度、湿度、风速，采用基于ssa-bilstm算法的风力发电预测模型，得到所述风力发电预测结果；

12、s23基于所述负荷预测结果与所述风力发电预测结果得到预测负荷缺额，并依照温度、湿度、风速，构建天气相似度，并依照所述天气相似度得到相似度大于设定阈值的相似日的多个历史负荷调控目标，并依据多个历史负荷调控目标求平均值得到相似日负荷调控目标；

13、s25判断所述预测负荷缺额与所述相似日负荷调控目标的差值是否大于误差调控阈值，若是，则进入步骤s26，若否，则直接将所述预测负荷缺额作为负荷调控目标；

14、s26基于所述相似日负荷调控目标对所述预测负荷缺额进行修正，得到负荷调控目标。

15、通过首先采用基于ssa-bilstm算法的风力发电预测模型，从而可以较为迅速且准确的得到所述风力发电预测结果，并通过温度、湿度、风速构建天气相似度，从而可以实现从温度、湿度、风速的多角度实现对相似日的筛选，并根据相似日的多个历史负荷调控目标求平均值，从而避免了采用单一历史负荷调控目标带来的误差因素，在此基础上，通过与预测负荷缺额的对比，从而确定是否需要对所述预测负荷缺额进行修正，从而进一步保证最终的负荷调控目标的准确性。

16、进一步的技术方案在于，所述天气相似度根据温度、湿度、风速对负荷调控目标影响的重要程度构建，其中所述温度、湿度、风速对负荷调控目标影响的重要程度采用基于pca主成分分析法的方式得到的相关性系数确定，所述天气相似度的计算公式为：

17、

18、其中k1、k2、k3、k4、k5为常数，取值范围均在0到1之间，其中t、h、w为所述温度、湿度、风速对负荷调控目标影响的重要程度。

19、进一步的技术方案在于，基于所述相似日负荷调控目标对所述预测负荷缺额进行修正，得到负荷调控目标的计算公式为：

20、

21、其中k6、k7、k8为常数，f1、f2分别为相似日负荷调控目标、预测负荷缺额。

22、进一步的技术方案在于，在利用第一级储能调节方案对所述负荷调控目标调控之前，需要首先对所述负荷调控目标以及所述火电机组的出力进行判断，在此基础上再确定是否采用第一级储能调节方案进行调控，进行调控步骤的判断的具体步骤为：

23、s31判断所述负荷调控目标是否为正且大于调控幅度阈值，若是，则进入步骤s32,若否，则采用第一级储能调节方案进行调控；

24、s32判断所述火电机组的出力是否处于投油阶段，若是，则进入步骤s33,若否，则采用第一级储能调节方案进行调控；

25、s33基于所述调节后的负荷调控目标，对火电机组出力进行调节。

26、通过首先对调控幅度阈值以及火电机组的出力所处的阶段的判断，从而对于正处于投油阶段的火电机组优先实现调控，避免火电机组运行在非稳定的运行状态，在满足调频需求的前提下，促进了火电机组运行的稳定性。

27、进一步的技术方案在于，所述第一级储能调节方案根据储能模块的容量的30％设置，第二级储能调节方案根据储能模块的容量的60％设置，剩余10％的储能模块的容量作为应急灵活容量，在所述第一级储能调节方案与所述第二级储能调节方案中进行调配。

28、进一步的技术方案在于，所述碳排放经济损耗的具体的计算公式为：

29、j＝(σ1+σ2)p

30、其中σ1、σ2分别为单位碳排放量的碳交易成本、单位碳排放量的环境成本，p为碳排放量。

31、进一步的技术方案在于，所述煤耗函数的具体的计算公式为：

32、

33、其中f为煤耗函数，p为火电机组的出力，ai、bi、ci、βi、ti为火电机组能耗系数，pb为不投油最小稳燃出力阈值。

34、另一方面，本技术实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法。

35、另一方面，本技术实施例中提供一种计算机程序，其特征在于，所述计算机程序存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施上述的一种基于虚拟电厂的火储联合深度调峰方法。

36、其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

37、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。