风光储并网发电调度方法和装置与流程

本技术实施例涉及新能源发电，尤其涉及一种风光储并网发电调度方法和装置。

背景技术：

1、风能、太阳能都是清洁可再生能源，随着电力电子技术的快速发展，风能、太阳能得到了广泛的应用，目前，以风力、光伏为代表的新能源发电站在电网中的装机比例越来越高，发电量占比越来越大。但是，由于风力发电、光伏发电具有的波动性、间歇性和随机性的特性，使得风光发电难以提供连续稳定的能量输出。因此，大规模建设风光发电对当地电网的安全稳定运行会产生较大的负面影响。而电池储能具有灵活充放电的特性，进行“削峰填谷”降低风光发电波动性、间歇性和随机性带来的负面影响，因此，在风光发电中一般配置电池进行储能，因此，风光储发电站得到快速发展。

2、其中，对于风光储发电站，其核心在于解决风力、光伏发电的发电预测与储能的充放电优化调度问题。而现有技术中，会以降低发电总成本为总目标对风光储并网发电进行调度，但是，在计算发电总成本时，风力发电的成本和光伏发电的成本是固定的，然而，随着风力电站和光伏电站的使用，风电成本和光电成本并不是一成不变的，因此，对于现有技术中根据固定的风电成本和光电成本计算发电总成本，在使用计算获得的发电总成本对应的调度策略进行调度时，实际产生的发电总成本与计算获得的发电总成本之间的误差较大。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种风光储并网发电调度方法和装置，以解决背景技术中提到的技术问题。

2、第一方面，本技术实施例提供一种风光储并网发电调度方法，包括：

3、在当前时间节点，获取未来第一预设时间段内的第一风力预测发电量、第一光伏预测发电量以及第一负载预测需求量，所述未来第一预设时间段在所述当前时间节点所属的成本计算周期内；

4、获取储能设备的当前储存电荷量，并根据所述储能设备的额定储存电荷量和所述当前储存电荷量，确定所述储能设备充满时所需的待充电荷量；

5、判断所述第一风力预测发电量和所述第一光伏预测发电量之和是否大于所述第一负载预测需求量与所述待充电荷量之和；

6、若是，获取所述当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本，所述风电成本与所述成本计算周期内风电设备的风电设备参数相关，所述光电成本与所述成本计算周期内光电设备的光电设备参数相关，所述风电设备参数包括：所述风电设备的使用时长、风能-电能转换率，所述光电设备参数包括：所述光电设备的使用时长、光能-电能转换率；

7、根据所述风电成本和所述光电成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度。

8、可选的，所述获取所述当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本之前，还包括：

9、在到达所述成本计算周期的起始时间点时，根据所述风电设备参数计算并存储风电当前成本，以及根据所述光伏设备参数计算并存储光伏当前成本；

10、所述获取所述当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本，包括：

11、获取当前存储的所述风电当前成本和所述光伏当前成本分别为所述当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本。

12、可选的，所述根据所述风电成本和所述光电成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度之前，还包括：

13、获取所述未来第一预设时间段内的第一预测气象参数，所述第一预测气象参数包括：风力、光照强度、湿度；

14、所述根据所述风电成本和所述光电成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，包括：

15、根据所述第一预测气象参数、所述风电成本和所述光电成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度。

16、可选的，所述根据所述第一预测气象参数、所述风电成本和所述光电成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，包括：

17、根据所述第一预测气象参数，对所述风电成本和所述光电成本进行修正，获取第一风电预测成本和第一光电预测成本；

18、根据所述第一风电预测成本和所述第一光电预测成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度。

19、可选的，所述根据所述第一风电预测成本和所述第一光电预测成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度之前，还包括：

20、若所述待充电荷量大于零，获取未来第二预设时间段内的第二风力预测发电量、第二光伏预测发电量和第二负载预测需求量，其中，所述未来第二预设时间段在在所述当前时间节点所属的成本计算周期内，且位于所述未来第一预设时间段之后；

21、判断所述第二风力预测发电量与所述第二光伏预测发电量之和是否大于所述第二负载预测需求量；

22、若是，获取所述未来第二预设时间段内的第二预测气象参数；

23、根据所述第二预测气象参数对所述成本计算周期对应的风电成本和所述光电成本进行修正，获取第二风电预测成本和第二光电预测成本；

24、所述根据所述第一风电预测成本和所述第一光电预测成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，包括：

25、根据所述第一风电预测成本、所述第一光电预测成本、所述第二风电预测成本、所述第二光电预测成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度。

26、可选的，所述根据所述第一风电预测成本、所述第一光电预测成本、所述第二风电预测成本、所述第二光电预测成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，包括：

27、根据所述第一风电预测成本和所述第一光电预测成本，计算在满足所述第一负载预测需求量的基础上，使所述储能设备满电所需的第一发电总成本；

28、根据所述第二风电预测成本和所述第二光电预测成本，计算在满足所述第二负载预测需求量的基础上，使所述储能设备满电所需的第二发电总成本；

29、根据所述第一发电总成本和所述第二发电总成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度。

30、可选的，所述根据所述第一发电总成本和所述第二发电总成本，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，包括：

31、判断所述第一发电总成本是否小于所述第二发电总成本；

32、若是，则采用第一调度策略，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，所述第一调度策略为调度后的风力发电量和光伏发电量在满足所述第一负载预测需求量的基础上，为所述储能设备充电；

33、若否，则采用第二调度策略，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，所述第二调度策略为调度后的风力发电量和光伏发电量等于所述第一负载预测需求量。

34、可选的，还包括：

35、若所述第二风力预测发电量与所述第二光伏预测发电量之和小于或等于所述第二负载预测需求量，则采用第一调度策略，对所述风力电站和所述光伏电站进行调度，所述第一调度策略为调度后的风力发电量和光伏发电量在满足所述第一负载预测需求量的基础上，为所述储能设备充电。

36、第二方面，本技术实施例提供一种风光储并网发电调度装置，包括：

37、获取模块，用于在当前时间节点，获取未来第一预设时间段内的第一风力预测发电量、第一光伏预测发电量以及第一负载预测需求量；

38、确定模块，用于获取储能设备的当前储存电荷量，并根据储能设备的额定储存电荷量和当前储存电荷量，确定储能设备充满时所需的待充电荷量；

39、判断模块，用于判断风力实时发电量和光伏实时发电量之和是否大于负载实时需求量与待充电荷量之和；

40、若是，获取模块，还用于获取当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本，风电成本与成本计算周期内风电设备的风电设备参数相关，光电成本与成本计算周期内光电设备的光电设备参数相关，风电设备参数包括：风电设备的使用时长、风能-电能转换率，光电设备参数包括：光电设备的使用时长、光能-电能转换率；

41、调度模块，用于根据风电成本和光电成本，对风力电站和光伏电站进行调度。

42、可选的，获取模块获取当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本之前，更新模块用于：

43、在到达成本计算周期的起始时间点时，根据风电设备参数计算并存储风电当前成本，以及根据光伏设备参数计算并存储光伏当前成本；

44、获取模块获取当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本时，具体用于：

45、获取当前存储的风电当前成本和光伏当前成本分别为当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本。

46、可选的，调度模块根据风电成本和光电成本，对风力电站和光伏电站进行调度之前，获取模块，还用于：

47、获取未来第一预设时间段内的第一预测气象参数，第一预测气象参数包括：风力、光照强度、湿度；

48、调度模块根据风电成本和光电成本，对风力电站和光伏电站进行调度时，具体用于：

49、根据第一预测气象参数、风电成本和光电成本，对风力电站和光伏电站进行调度。

50、可选的，调度模块根据第一预测气象参数、风电成本和光电成本，对风力电站和光伏电站进行调度时，具体用于：

51、根据第一预测气象参数，对风电成本和光电成本进行修正，获取第一风电预测成本和第一光电预测成本；

52、根据第一风电预测成本和第一光电预测成本，对风力电站和光伏电站进行调度。

53、可选的，调度模块根据第一风电预测成本和第一光电预测成本，对风力电站和光伏电站进行调度之前，获取模块还用于：

54、若待充电荷量大于零，获取未来第二预设时间段内的第二风力预测发电量、第二光伏预测发电量和第二负载预测需求量，其中，未来第二预设时间段在在当前时间节点所属的成本计算周期内，且位于未来第一预设时间段之后；

55、判断模块，还用于：

56、判断第二风力预测发电量与第二光伏预测发电量之和是否大于第二负载预测需求量；

57、若判断模块确定第二风力预测发电量与第二光伏预测发电量之和大于第二负载预测需求量，获取模块还用于：

58、获取未来第二预设时间段内的第二预测气象参数；

59、根据第二预测气象参数对成本计算周期对应的风电成本和光电成本进行修正，获取第二风电预测成本和第二光电预测成本；

60、调度模块根据第一风电预测成本和第一光电预测成本，对风力电站和光伏电站进行调度时，具体用于：

61、根据第一风电预测成本、第一光电预测成本、第二风电预测成本、第二光电预测成本，对风力电站和光伏电站进行调度。

62、可选的，调度模块根据第一风电预测成本、第一光电预测成本、第二风电预测成本、第二光电预测成本，对风力电站和光伏电站进行调度时，具体用于：

63、根据第一风电预测成本和第一光电预测成本，计算在满足第一负载预测需求量的基础上，使储能设备满电所需的第一发电总成本；

64、根据第二风电预测成本和第二光电预测成本，计算在满足第二负载预测需求量的基础上，使储能设备满电所需的第二发电总成本；

65、根据第一发电总成本和第二发电总成本，对风力电站和光伏电站进行调度。

66、可选的，调度模块根据第一发电总成本和第二发电总成本，对风力电站和光伏电站进行调度之前，判断模块还用于：

67、判断第一发电总成本是否小于第二发电总成本；

68、若判断模块确定第一发电总成本小于第二发电总成本，则调度模块采用第一调度策略，对风力电站和光伏电站进行调度，第一调度策略为调度后的风力发电量和光伏发电量在满足第一负载预测需求量的基础上，为储能设备充电；

69、否则，调度模块采用第二调度策略，对风力电站和光伏电站进行调度，第二调度策略为调度后的风力发电量和光伏发电量等于第一负载预测需求量。

70、可选的，若判断模块确定第二风力预测发电量与第二光伏预测发电量之和小于或等于第二负载预测需求量，则调度模块采用第一调度策略，对风力电站和光伏电站进行调度，第一调度策略为调度后的风力发电量和光伏发电量在满足第一负载预测需求量的基础上，为储能设备充电。

71、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；

72、存储器存储计算机执行指令；

73、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得处理器执行如第一方面任一项所述的方法。

74、第四方面，本技术实施例提供一种可读存储介质，包括程序或指令，当程序或指令在计算机上运行时，如上述第一方面任意一项所述的方法被执行。

75、第五方面，本技术实施例提供一种程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。

76、本技术提供一种风光储并网发电调度方法和装置，所述方法通过在当前时间节点，获取未来第一预设时间段内的第一风力预测发电量、第一光伏预测发电量以及第一负载预测需求量，获取储能设备的当前储存电荷量，并根据储能设备的额定储存电荷量和当前储存电荷量，确定储能设备充满时所需的待充电荷量，判断第一风力预测发电量和第一光伏预测发电量之和是否大于第一负载预测需求量与待充电荷量之和，若是，获取当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本，根据风电成本和光电成本，对风力电站和光伏电站进行调度。其中，风电成本与成本计算周期内风电设备的风电设备参数相关，光电成本与成本计算周期内光电设备的光电设备参数相关，风电设备参数包括：风电设备的使用时长、风能-电能转换率，光电设备参数包括：光电设备的使用时长、光能-电能转换率。实现了根据当前时间节点所属的成本计算周期对应的风电成本和光电成本，计算发电总成本，获取与最小发电总成本对应的调度策略，从而对风力电站和光伏电站进行调度的目的，由于风电成本和光电成本是随着成本计算周期的更换，根据风电设备参数和光电设备参数周期性计算获得的，因此，风电成本更接近实际的风电成本，光电成本更接近实际的光电成本，从而使得根据与最小发电总成本对应的调度策略调度时，产生的实际发电总成本尽可能的小。