基于跟踪计划出力的储能配置优化方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，该优化方法的控制目标为设定发电计划上下限GSH和GSL，当风电场/光伏电站出力功率超过GSH时，为尽量跟踪发电计划，储能电池开始充电，但此时有可能弃风/光；出力功率低于GSL时，为尽量跟踪发电计划，储能电池开始放电；出力功率高于GSL而GSH时，储能电池则保持不充电也不放电的状态。本优化算法以弃电(风电、光伏)率和深充放次数为考核目标，进行优化求解。本发明的储能配置优化方法有利于全面掌握风电或光伏发电的波动特性，能够充分挖掘风电+储能、光伏+储能以及风电+光伏+储能的匹配关系和构建合理配比方式，大力提升电网对可再生能源的接纳能力。
【专利说明】
基于跟踪计划出力的储能配置优化方法
技术领域
[0001] 本发明涉及电能源管理技术领域，具体涉及一种基于跟踪计划出力的储能配置优 化方法。
【背景技术】
[0002] 当今世界能源消费以煤炭和石油为主，化石燃料的生产和使用影响了全球气候变 化，造成了环境污染和生态破坏，并产生了能源安全问题。据统计，能源消费产生的碳排放 量占全球碳排放总量的60 %以上。化石燃料燃烧产生的气体加快了全球气候变暖，形成了 雾霾，并造成了臭氧层的破坏。能源产品在其燃烧过程中产生的粉尘、有害气体和其中的微 量重金属都将最终影响到人体的健康。燃煤发电排放的冷却水和高温烟气，是造成水体热 污染和空气温度升高的重要原因之一。
[0003] 随着环境要求的不断提高，人类将投入更多的人力和资金来减轻能源的开发和利 用对环境造成的污染，必然导致能源成本的增加。此外，由于已经探明和易于开采的能源资 源的数量正在减少，而日益增长的能源消费需求又迫使人们去寻找新的资源，这就使得能 源资源的勘探和开采难度越来越大，成本越来越高。21世纪初期，随着核能产业发展环境的 改善和技术可靠性的增强，核能的发展进入了全新的时期，核能在能源供应总量中所占的 比重逐步增大。2011年3月，日本地震造成的福岛核电站事故震撼了全球的能源市场，欧盟、 美国及中国等国家分别重新评估核电行业的安全，调整能源产业未来的发展方向。中国后 续停止了核电的审批工作，取而代之的是大幅以风力、水力以及太阳能等能源方式替代原 有的核能发展规划。欧盟国家也采取了类似的措施，德国政府已初步表现出削弱核能发展 的意向，预计将于2022年全面停止核能的使用。瑞士宣布暂停核能发展规划，意大利和波兰 政府也表示将重新考虑国家的核能政策。
[0004] 目前，电力系统除了火电、水电等常规能源外，也正在越来越多地接受风能、太阳 能等新能源。风能和太阳能作为可再生的清洁能源，其发电过程除了必要的投资和维护成 本外，并不需要任何燃料成本，与火电相比可以为电力系统动态经济调度带来更多更长远 的环境和经济上的收益，而且风能和太阳能作为绿色能源，通过替代一部分火电机组容量， 可以节省燃料成本，有利于环境保护。然而，与传统发电方式不同，风电出力和光伏出力具 有随机性和波动性的特点，并不能像传统发电方式那样能够实现精确控制和调节。在装机 规模占总装机容量比例较小时，这些问题不会对电力系统造成很大影响，但随着并网规模 的大幅增加，会给系统的调度运行和调峰带来一系列问题。因此，为了保证电网运行安全和 提高供电质量，需要在风电场或光伏电站安装一定容量的储能系统，以达到提高电网消纳 新能源的能力。但现今储能系统成本昂贵，储能系统容量配置是否合理，对系统的稳定和经 济运行影响很大。若容量选择偏小，会造成能量的浪费和短缺;容量选得偏大，则会增加投 资。风电/光伏中合理的储能容量配置可以有效地提高电能质量，平抑功率波动。因此，如何 在满足系统要求的同时又具备一定的经济性的条件下，合理地配置储能装置的容量，有重 要的理论和实际意义。
【发明内容】
[0005] 有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于跟踪计划出力的储能配置优化 方法，该方法从风电、光伏和储能的数学模型出发，结合电网对于新能源的实际要求，将风 电场、光伏电站的出力波动和储能装置的调节特性融为一体，在满足跟踪电网计划出力的 要求下，优化得到储能装置的容量配置大小。
[0006] 为实现上述目的，本发明提供了一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其 特征在于，包括以下步骤：
[0007] S1、设定发电计划上下限GSH和GSL，同时读取风电场/光伏电站输出功率Pw(N)，电 池额定容量E〇,储能蓄电池的额定功率P〇,判断Pw(N)和GSH、GSL的大小关系；
[0008] S2、在N时刻，若风电场/光伏电站输出功率Pw(N)小于GSH而大于GSL，则储能蓄电 池不需要工作，既不充电也不放电，此状态计为CASE3;
[0009] S3、在N时刻，若风电场/光伏电站输出功率Pw (N)大于GSH，则蓄电池开始充电，具 体分成两种情况：
[0010] ⑶若Pw(N)>GSH+Po,即风电场/光伏电站输出功率大于GSH加上储能蓄电池的额 定功率，此时蓄电池会以P Q充电，g卩:P(N)=P0;
[0011] (4)若Pw(N)彡GSH+Po,即风电场/光伏电站输出功率小于等于GSH加上储能蓄电池 的额定功率，此时蓄电池会以Pw(N)-GSH充电，即：P(N)=Pw(N)-GSH;
[0012] S4、在N时刻，若风电场输出功率Pw(N)小于GSL，则蓄电池开始放电，弃电量EDIS (N) = 0，具体可分成两种情况：
[0013] ⑶若Pw(N)<GSL-Po,风电场/光伏电站输出功率小于GSL减去储能蓄电池的额定 功率，此时蓄电池会以P〇放电，g卩:P(N)=P 0;
[0014] (4)若Pw(N)彡GSL-Po,风电场输出功率大于等于GSL减去储能蓄电池的额定功率， 此时蓄电池会以GSL-Pw(N)放电，即：P(N) =GSL-Pw(N);
[0015] S5、在完成所有8760小时的计算之后，可以得出弃电量WDIS和弃电率RDIS，其中
[0016] S6、计算深充放次数TDIS。
[0017] 进一步地，所述步骤S3中第一种情况Pw(N)>GSH+Po又分为两种情形：
[0018] CASE1:E(N-1)+P(N) · dt>E〇,即上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率 乘以时间间隔之和超过额定容量，则N时刻剩余容量:Ε(Ν)=Ε〇,弃电量表达式为:EDIS(N) = (Pw(N)-GSH) · dt-(E〇-E(N-l))；
[0019] CASE2:E(N-1)+P(N) · dt彡Eo,上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘 以时间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E (N) = E (N-1) +P (N) · dt，弃电量表达 式为:EDIS(N) = (Pw(N)-GSH-P(N)) · dt。
[0020] 进一步地，所述步骤S3中第二种情况Pw(NKGSH+P〇又分为两种情形：
[0021] CASE1:E(N-1)+P(N) · dt>E〇,即上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率 乘以时间间隔之和超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N) = E〇,弃电量表达式为：
[0022] EDIS(N) = (Pw(N)-GSH) · dt-(E〇-E(N-l));
[0023] CASE2:E(N-1)+P(N) · dt彡Eo,即上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率 乘以时间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-1)+P(N) · dt，弃电量表
[0024] 进一步地，所述步骤S4中第一种情况Pw(N)<GSL-Po又分为两种情形：
[0025] CASE4:E(N-1)-P(N) · dt彡0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘 以时间间隔之差小于等于〇,则N时刻剩余容量:Ε(Ν)=0,弃电量为:EDIS(N)=0;
[0026] CASE5:E(N-1)-P(N) · dt>0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘 以时间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-l)-P(N)·dt，弃电量为 ： EDIS(N)=0〇
[0027] 进一步地，所述步骤S4中第二种情况Pw(N)彡GSL-Po又分为两种情形：
[0028] CASE4:E(N-1)-P(N) · dt彡0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘 以时间间隔之差小于等于〇,则N时刻剩余容量:Ε(Ν)=0,弃电量为:EDIS(N)=0;
[0029] CASE5:E(N-1)-P(N) · dt>0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘 以时间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-l)-P(N)·dt，弃电量为 ： EDIS(N)=0〇
[0030] 进一步地，所述步骤S6计算深充放次数TDIS的方法为：定义荷电状态S0C，荷电状 态的表达式为
，定义深充放次数TDIS，即储能蓄电池从S0C为0到S0C为1的 过程记作一次深充放过程，深充放次数TDIS计算步骤如下：
[0031] (1)设向量L1，把S0C的0和1依次按顺序提取出来并存放于L1中；
[0032] (2)对L1逐点求异或，将结果存放于向量L2中；
[0033] (3)对向量L2求和，结果即为深充放次数，BP:
[0035] 进一步地，所述步骤S2中CASE3状态的剩余容量为:E(N)=E(N-1)，弃电量表达式 为:EDIS(N)=0。
[0036]进一步地，所述发电计划上限GSH为风电场/光伏电站额定功率的70%，发电计划 下限GSL为风电场/光伏电站额定功率的30%。
[0037]本发明的有益效果：
[0038] 1、本发明的计算优化方法从风电、光伏和储能的数学模型出发，结合电网对于新 能源的实际要求，将风电场、光伏电站的出力波动和储能装置的调节特性融为一体，在满足 跟踪电网计划出力的要求下，优化得到储能装置的容量配置大小，在工程中有较高的实用 价值，有利于全面掌握风电或光伏发电的波动特性；
[0039] 2、本发明的计算优化方法能够充分挖掘风电+储能、光伏+储能以及风电+光伏+储 能的匹配关系，构建合理的风电+储能、光伏+储能和风电+光伏+储能的配比方式，从而为大 力提升电网对可再生能源的接纳能力奠定了基础。
[0040] 以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以 充分地了解本发明的目的、特征和效果。
【附图说明】
[0041 ]图1为本发明的优化算法流程图。
[0042]图2为本发明的深充放次数说明示意图。
[0043]图3为本发明的不同储能容量条件下风储电站弃风率分析图。
[0044]图4为本发明的不同储能容量条件下储能电站深充放电次数图。
【具体实施方式】
[0045]如图1所示，本发明提供了一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，首先，本 发明基于以下数学模型：
[0046] (1)风力发电模型
[0047]风力发电机的输出功率所受影响因素众多，忽略次要因素，将其归结为只受到风 速的影响，则风电机组出力的表达式如下所示：
式中:Pw为风电机组出力功率；
[0049] Vi为切入风速；
[0050] V。为切出风速；
[0051] VR为额定风速；
[0052] PR为额定功率。
[0053] (2)太阳能光伏发电模型
[0054]为便于工程应用，光伏组件的输出功率可采用如下所述简化模型，认为光伏电池 的出力只跟太阳辐射值和环境温度相关，公式如下所示：
[0056] 式中：Ppv为光伏电池输出功率；
[0057] Gac为光照强度；
[0058] Pstd为标准测试条件下的最大测试功率；
[0059] Gstd为标准测试条件下的光照强度；
[0060] k为功率温度系数；
[0061] Tc为光伏电池工作温度；
[0062] Tr为参考温度。
[0063] (3)储能装置模型
[0064] 储能装置在t时刻的剩余电量与蓄电池在t-Ι时刻的剩余电量、[t_l，t]时段蓄电 池的充放电功率以及自身的电量衰减量有关。其充电和放电过程用数学表达式表示如下：
[0065] 充电时，Ps(t)彡0，E(t) = (l-〇)E(t-l)+ncPs(t) At (3)
[0067]式中:E(t)为蓄电池在t时段结束时的剩余电量；
[0068] Ps(t)为蓄电池[t_l，t]时段的充放电功率；
[0069] σ为其自放电率；
[0070] η。为其充电效率；
[0071] nd为其放电效率；
[0072] At为时间间隔。
[0073] 为作简化，考虑理想情况，即自放电率0取为0,充放电效率取为100%。因此，充电 和放电过程可以统一表达如下：
[0074] E(t)=E(t-l)+Ps(t)At (5)
[0075] 根据上述公式可以发现，在做了一些理想化假设之后，储能装置的模型十分清晰 明了，当前时段结束后的剩余电量仅与上一时段结束后的剩余电量以及当前时段的充放电 功率有关，因此有必要依托风电场和光伏电站的有功出力数据，对蓄电池功率和容量的配 置进行优化，以满足并网发电要求。
[0076]本优化的限制条件如下所述：
[0077]约束条件包括蓄电池自身的约束条件和不同控制目标的约束条件。蓄电池自身的 约束条件有：
[0078] (1)储能装置充放电功率的限制，
[0079] -PR^Ps(t)^PR (6)
[0080]其中_Pr的负号表不放电状态。
[0081 ] (2)储能装置荷电状态（state of charge，简称S0C)的限制，荷电状态（S0C)代表 的是储能装置的剩余容量与额定容量的比值，常用百分数表示，其取值范围为[0，1]。荷电 状态的表达式可以记为：
[0083]其中，Ps(t)为蓄电池[t_l，t]时段的充放电功率；
[0084] S0C为储能装置的荷电状态；
[0085] S0Cini*储能装置的初始荷电状态；
[0086] Er为储能装置的额定容量。
[0087]储能装置荷电状态限制有：
[0088] SOCmin^SOC^SOCmax (8)
[0089] 本发明的优化方法的控制目标为设定发电计划上下限GSH和GSL，GSH为风电场/光 伏电站额定功率的70 %，GSL为风电场/光伏电站额定功率的30 %。当风电场/光伏电站出力 功率超过GSH时，为尽量跟踪发电计划，储能电池开始充电，但此时有可能弃风/光；出力功 率低于GSL时，为尽量跟踪发电计划，储能电池开始放电；出力功率高于GSL而GSH时，储能电 池则保持不充电也不放电的状态。本优化算法以弃电（风电、光伏)率和深充放次数为考核 目标，进行优化求解。优化方法详细情况如下：
[0090] 用E(N)代表N时刻结束时的蓄电池剩余容量，EDIS(N)代表该时段的弃电量，弃电 量的值会受到蓄电池额定功率和额定容量的制约。
[0091] N时刻结束时蓄电池的S0C表达式为：
[0092] SOC(N)=E(N)/E〇 (9)
[0093] 在N时刻，若风电场/光伏电站输出功率Pw(N)小于GSH而大于GSL，则储能蓄电池不 需要工作，既不充电也不放电，即为CASE3:
[0094] N时刻剩余容量为：
[0095] E(N)=E(N-1) (10)
[0096] 弃电量表达式为:EDIS(N)=0 (11)
[0097] 在N时刻，若风电场/光伏电站输出功率Pw(N)大于GSH，则蓄电池开始充电，具体分 成两种情况：
[0098] (1)若Pw(N)>GSH+Po
[0099 ]风电场/光伏电站输出功率大于GSH加上储能蓄电池的额定功率，此时蓄电池会以 Po充电，即:P(N)=Pq (12)
[0100] 接着又可以分为两种情况：
[0101] CASE1：E(N-1)+P(N) · dt>E〇
[0102] 上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之和超过额定容量， 贝1JN时刻剩余容量：
[0103] E(N)=Eo (13)
[0104] 弃电量表达式为4〇130)=(卩《>0)-63!〇.肚-化()40-1)) (14)
[0105] CASE2：E(N-1)+P(N) · dt^Eo
[0106] 上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之和未超过额定容 量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-1)+P(N) · dt (15)
[0107] 弃电量表达式为:EDIS(N) = (Pw(N)-GSH-P(N)) · dt (16)
[0108] (2)Pw(N)^GSH+Po
[0109] 风电场/光伏电站输出功率小于等于GSH加上储能蓄电池的额定功率，此时蓄电池 会以Pw(N)-GSH充电，BP:P(N)=Pw(N)-GSH (17)
[0110] 接着又可以分为两种情况：
[0111] CASE1：E(N-1)+P(N) · dt>E〇
[0112] 上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之和超过额定容量， 贝1JN时刻剩余容量：
[0113] E(N)=Eo (18)
[0114] 弃电量表达式为4〇130)=(卩《>0)-63!〇.肚-化。40-1)) (19)
[0115] CASE2：E(N-1)+P(N) · dt^Eo
[0116] 上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之和未超过额定容 量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-1)+P(N) · dt (20)
[0117] 弃电量表达式为:EDIS(N) = (Pw(N)-GSH-P(N)) · dt (21)
[0118] 在N时刻，若风电场输出功率Pw (N)小于GSL，则蓄电池开始放电，弃电量ED IS (N)= 0。具体可分成两种情况：
[0119] (l)Pw(N)<GSL-Po
[0120] 风电场/光伏电站输出功率小于GSL减去储能蓄电池的额定功率，此时蓄电池会以 Po放电，即：
[0121] P(N)=Po (22)
[0122] 接着又可以分为两种情况：
[0123] CASE4:E(N-1)-P(N) · dt彡0。
[0124] 上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之差小于等于0，则N 时刻剩余容量：
[0125] E(N)=0 (23)
[0126] 弃电量为：
[0127] EDIS(N)=0 (24)
[0128] CASE5：E(N-1)-P(N) · dt>0
[0129] 上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之和未超过额定容 量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-1)-P(N) · dt (25)
[0130] 弃电量为：
[0131] EDIS(N)=0 (26)
[0132] (2)Pw(N)^GSL-Po
[0133] 风电场输出功率大于等于GSL减去储能蓄电池的额定功率，此时蓄电池会以GSL-Pw(N)放电，即：
[0134] P(N)=GSL-Pw(N) (27)
[0135] 接着又可以分为两种情况：
[0136] CASE4:E(N-1)-P(N) · dt彡0。
[0137] 上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之差小于等于0，则N 时刻剩余容量：
[0138] E(N)=0 (28)
[0139] 弃电量为：
[0140] EDIS(N)=0 (29)
[0141] CASE5：E(N-1)-P(N) · dt>0
[0142] 上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时间间隔之和未超过额定容 量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-1)-P(N) · dt (30)
[0143] 弃电量为:EDIS(N)=0 (31)
[0144] 在完成所有8760小时的计算之后，可以得出弃电量WDIS和弃电率RDIS:
[0147]深充放次数的定义和计算需要用到荷电状态S0C，荷电状态的表达式为：
[0149] 深充放次数的定义为，储能蓄电池从S0C为0到S0C为1的过程记作一次深充放过 程，但形如从S0C为0到S0C为0.5再到S0C为0的过程则不计在内。用示意图2作简要说明，虽 然电池有多次达到S0C为0和S0C为1的状态，但深充放次数只有2次。
[0150] 深充放次数的计算步骤如下：
[0151] 1，设向量L1，把S0C的0和1依次按顺序提取出来并存放于L1中；
[0152] 2,对L1逐点求异或，将结果存放于向量L2中；
[0153] 3,对向量L2求和，结果即为深充放次数。即：
[0155] 本发明的一具体应用实例如下：
[0156] 根据某风电场99MW的风电装机一年的出力情况，进行储能容量配比分析和计算。 一年内，若不考虑弃风措施，本期风电场的出力为318946MWh，折合为年发电小时数约 3222h。根据上述优化方法计算得到储能电池在不同容量及功率条件下弃电量的曲线，如图 3所示。
[0157] 由图3,可得到以下结论：
[0158] (1)在不配置储能系统的条件下，风电场的弃风率约为16.7%，弃电量约为 53264Mffh〇
[0159] (2)在同一储能容量的条件下，随着储能系统功率的增加，弃风率逐步下降，最终 趋于稳定。
[0160] (3)随着储能系统容量的增加，风电场对应的稳定弃风率逐步降低。在考虑lOOMffh 容量的储能条件下，系统的弃风率下降为11.6%，约下降5个百分点，下降幅度较为有限。
[0161] 另一方面，储能电池的寿命决定于反复充放电次数，储能系统容量功率的配置应 在降低弃风率的同时确保系统深充放电次数在合理的范围内。计算储能电池在不同容量及 功率条件下深充放电次数的曲线，如图4所示。
[0162] 由图4,可得到以下结论：
[0163] (1)在同一储能容量的条件下，随着储能系统功率的增加，深充放电次数增加，最 终趋于某一稳定值。
[0164] (2)随着储能系统容量的增加，储能电站对应的稳定深充放电次数逐步减小。考虑 10Mffh、50MWh、lOOMffh容量的储能设备，系统稳定的年深充放电次数分别约为510次、280次、 200次。
[0165] (3)储能电池容量为25MWX1.2h的条件下，储能电池的年深充放电次数约为210 次，较10丽11容量条件下降低约60%。
[0166] 综合上述分析，由于风电出力的波动性较大，储能容量的增加对系统弃电率的减 少效果有限，储能电池的容量配置不宜过高。建议配置储能设备后，风电场的弃风率低于 15%，根据曲线计算结果，可采用20MWh或者30MWh储能容量。由储能容量与弃风率关系曲线 对应20Mffh、30MWh的曲线可以看出，储能电池功率在25MW左右出现拐点，弃风率下降趋势趋 于稳定，储能电池功率取25MW可得到较好的技术指标效益，因此该工程储能电池的容量取 值可为25Mff*0.8h(20Mffh)或25MW*1.2h(30Mffh)。但根据储能容量与储能电池深充放电次数 曲线可知，20MWh方案深充放电次数接近300次/年，远大于30MWh方案(210次/年），从储能电 池寿命考虑，建议储能电池的容量取值25MWX1.2h(30Mffh)。
[0167] 根据上述优化算法和算例分析，可以看出本发明基于风电、光伏和储能发电模型， 提出了一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，该方法考虑储能电池功率和容量的约 束条件，以储能弃电率和充放电次数作为目标函数，使用逐点枚举法来分别求出对应的弃 电量、电池深充放次数等指标，最后得出推荐的储能功率和容量的最优值。该计算优化方法 在工程中有较高的实用价值，有利于全面掌握风电或光伏发电的波动特性，同时该软件能 够充分挖掘风电+储能、光伏+储能以及风电+光伏+储能的匹配关系，构建合理的风电+储 能、光伏+储能和风电+光伏+储能的配比方式，从而为大力提升电网对可再生能源的接纳能 力奠定了基础。
[0168] 以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无 需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术 人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的 技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
【主权项】
1. 一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 51、 设定发电计划上下限GSH和GSL，同时读取风电场/光伏电站输出功率Pw(N)，电池额 定容量Eo,储能蓄电池的额定功率Po,判断Pw(N)和GSH、GSL的大小关系； 52、 在N时刻，若风电场/光伏电站输出功率Pw(N)小于GSH而大于GSL，则储能蓄电池不 需要工作，既不充电也不放电，此状态计为CASE3; 53、 在N时刻，若风电场/光伏电站输出功率Pw (N)大于GSH，则蓄电池开始充电，具体分 成两种情况： (1) 若Pw(N) >GSH+P〇,即风电场/光伏电站输出功率大于GSH加上储能蓄电池的额定功 率，此时蓄电池会以Po充电，即:P(N) =P0; (2) 若Pw(N)彡GSH+Po,即风电场/光伏电站输出功率小于等于GSH加上储能蓄电池的额 定功率，此时蓄电池会以Pw(N)-GSH充电，即：P(N) =Pw(N)-GSH; 54、 在N时刻，若风电场输出功率Pw (N)小于GSL，则蓄电池开始放电，弃电量EDIS (N)= 〇,具体可分成两种情况： (1) 若Pw(N)<GSL-PQ，风电场/光伏电站输出功率小于GSL减去储能蓄电池的额定功率， 此时蓄电池会以Po放电，即:P(N) =Po; (2) 若Pw(N)多GSL-Po,风电场输出功率大于等于GSL减去储能蓄电池的额定功率，此时 蓄电池会以GSL-Pw(N)放电，SP :P(N) =GSL-Pw(N); 55、 在完成所有8760小时的计算之后，可以得出弃电量WDIS和弃电率RDIS，其中56、 计算深充放次数TDIS。2. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述步骤S3中第一种情况Pw(N) >GSH+P〇又分为两种情形： CASEl :E(N-1)+P(N) · dt>E〇,即上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之和超过额定容量，则N时刻剩余容量:E (N )= Eo，弃电量表达式为:EDIS (N ) = ( Pw (N)-GSH) · dt-(E〇-E(N-l))； CASE2:E(N-1)+P(N) · dt彡E〇,上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时间 间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-l)+P(N)·dt，弃电量表达式为： EDIS(N) = (PW(N)-GSH-P(N)) · dt。3. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述步骤S3中第二种情况Pw(NKGSH+P〇又分为两种情形： CASEl :E(N-1)+P(N) · dt>E〇,即上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之和超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N) = Eo，弃电量表达式为： EDIS(N) = (Pw(N)-GSH) · dt-(E〇-E(N-l))； CASE2:E(N-1)+P(N) · dt彡E〇,即上一时刻的电池容量加上该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N)=E(N-l)+P(N)·dt，弃电量表达式 为:EDIS(N) = (PW(N)-GSH-P(N)) · dt。4. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述步骤S4中第一种情况Pw(N) <GSL-P〇又分为两种情形： CASE4:E(N-1)-P(N) · dt彡0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之差小于等于〇,则N时刻剩余容量:Ε(Ν)=0,弃电量为:EDIS(N)=O; CASE5:E(N-1)-P(N) · dt>0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N) =E(N-I)-P(N) · dt，弃电量为:EDIS (N)=O05. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述步骤S4中第二种情况Pw(N)彡GSL-Po又分为两种情形： CASE4:E(N-1)-P(N) · dt彡0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之差小于等于〇,则N时刻剩余容量:Ε(Ν)=0,弃电量为:EDIS(N)=O; CASE5:E(N-1)-P(N) · dt>0,即上一时刻的电池容量减去该时段蓄电池的功率乘以时 间间隔之和未超过额定容量，则N时刻剩余容量:E(N) =E(N-I)-P(N) · dt，弃电量为:EDIS (N)=O06. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述步骤S6计算深充放次数TDIS的方法为：定义荷电状态SOC，荷电状态的表达式为： ￡'( ,V) ，定义深充放次数11^，即储能蓄电池从如(：为〇到如(：为 1的过程记作一次 深充放过程，深充放次数TDIS计算步骤如下： (1) 设向量Ll，把SOC的0和1依次按顺序提取出来并存放于Ll中； (2) 对Ll逐点求异或，将结果存放于向量L2中； (3) 对向量L2求和，结果即为深充放次数，BP :7. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述步骤S2中CASE3状态的剩余容量为:E(N) =E(N-I),弃电量表达式为:EDIS(N) =0。8. 根据权利要求1所述的一种基于跟踪计划出力的储能配置优化方法，其特征在于，所 述发电计划上限GSH为风电场/光伏电站额定功率的70%，发电计划下限GSL为风电场/光伏 电站额定功率的30 %。
【文档编号】H02J3/28GK106026145SQ201610368121
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年5月30日
【发明人】刘波, 袁智强, 曹哲
【申请人】上海电力设计院有限公司