CN103280823A - 基于移动储能设备的电网实时自动调度策略 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,包括下列步骤:实时在线监测实际负荷;实时在线采集可再生能源的实际出力;根据制定电能运行规则时的预测负荷和可再生能源的预测出力、监测的实际负荷和可再生能源的实际出力,发布调度命令。本发明提出的基于移动储能设备的实时自动调度策略的调度能力主要和移动储能设备的储能能力相关,通过实时自动调度尽可能保持电能***预先设定的运行规则,提高电能***的经济效益、安全性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域,且特别是有关于基于移动储能设备的电网实时自动调度策略。
背景技术
电力调度是为了保证电网安全稳定运行、对外可靠供电、各类电力生产工作有序进行而采用的一种有效的管理手段。电能***在运行时,其发电机开停情况、网络的连接方式、检修计划的安排等均需按当时负荷的需要及***中存在的各种问题作改变。这些安排必须在调度的统一指挥下进行,由***中所属各个部门共同配合来完成。为了能帮助调度人员正确地进行***的调度管理,通常需预先对各种负荷情况下***应采用的运行方式作分析,提出年度、季度或月、日和特殊情况下电能***的运行规划。该运行规则主要根据可再生能源与负荷变化的规律(即预测它们随时间的变化曲线)安排水火电厂的发电计划及检修计划。
在电能***的实际运行中,负荷的变化是无法避免的,有可能产生频率变化,以致造成对电源与用户的危害。可再生能源的实际出力则更具有随意性。因此对自动发电控制(AGC)功能提出了更高的要求及需要投入更大的建设成本。
发明内容
本发明目的在于针对前述背景技术中的缺陷和不足,提供一种基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其可根据实时在线监测的负荷及可再生能源出力数据发布相应的命令,通过转换移动储能设备的角色(负荷和电厂)来实现对电网的自动调度功能。尤其是提出统调负荷是根据日负荷预测以及可再生能源的出力预测规划。
为达成上述目的,本发明提出一种基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,包括下列步骤:
实时在线监测实际负荷;
实时在线采集可再生能源的实际出力;
根据制定电能运行规则时的预测负荷和可再生能源的预测出力、监测的实际负荷和可再生能源的实际出力,发布调度命令,所述调度命令具体规则如下:
若不考虑预测出力与实际出力的差别,当实际负荷小于预测负荷时,把电能存储在移动储能设备中,所述存储电能产生的最大功率为预测负荷与实际负荷之差的绝对值,当实际负荷大于预测负荷时,把存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功能为实际负荷与预测负荷之差的绝对值;
若不考虑预测负荷与实际负荷的差别,当实际出力小于预测出力时,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为实际出力与预测出力之差的绝对值,当实际出力大于预测出力时,将电能存储在移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为预测出力与实际出力之差的绝对值;
若同时考虑预测负荷和预测出力与实际出力和实际负荷的差别,当实际出力与统调负荷值之和大于实际负荷时,将电能存储到移动储能设备中,存储电能的最大功率为实际出力与统调负荷值之和与实际负荷之差的绝对值,当实际出力与统调负荷值之和小于实际负荷时,则将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,则回馈电能产生的最大功率为实际出力与统调负荷值之和与实际负荷之差的绝对值。
出力情况是新能源的发电情况,实际值大于预测值,说明有余量,可以存储在电动汽车或移动存储电源中,反之则电动汽车或移动存储电源将存储的电能回馈给电网。
其中,可再生能源包括水能,风能,太阳能,潮汐能等。
其中,实时在线对实际负荷和实际出力的采样频率是可调的。
其中,移动储能设备包括电动汽车和储能电池。
其中,电能在电网和移动储能设备中的传输是通过有线方式或无线方式。
本发明提出的基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,具有如下有益效果:可根据实时监测数据,通过切换移动储能设备的角色,抑制负荷和可再生能源的波动,更有效的消纳可再生能源,尽可能不改变电能***的运行规则,提高电能***的经济效益、安全性和可靠性。基于移动储能设备的电网实时自动调度策略符合智能电网的思想,该策略的实现将会成为智能电网的重要组成部分。尤其是提出统调负荷根据日负荷预测以及可再生能源的出力预测规划。能够精确的根据统调负荷进行调度,使电网的能源输送效率最高。
附图说明
图1是仅针对负荷变化的自动调度策略示意图;
图2是仅针对可再生能源变化的自动调度策略示意图;
图3是同时考虑负荷变化和可再生能源变化对整个电能***的自动调度策略示意图;
图4是基于移动储能设备的电网实时自动调度策略流程图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容,特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
基于移动储能设备的电网实时自动调度策略主要可以针对负荷的实际变化、可再生能源的实际输出或是整个电能***的实际运行情况进行自动调度,下面将结合附图,针对这三个方面对本发明的技术方案进行详细说明。
1)移动储能设备对负荷变化的自动调度
仅考虑电能***实际运行中负荷的变化,实时自动调度策略可参考图1所示。图1中横坐标表示一天的时间,纵坐标表示的是电网的功率。t1和t2表示用于监测的两个时间点,p10和p20表示在这两个时间点上用来进行制定调度规则的日负荷功率预测,p1和p2是在这两个时间点上实际监测的负荷功率值。本发明所提供的设计方法,包括如下步骤:
(1)在t1时刻,实时监测电能***的运行情况,获得实际负荷功率为p1。
(2)实际负荷p1小于预测负荷p10,发布调度命令1,将移动储能设备当做负荷,把电能存储在移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为p10-p1。
(3)在t2时刻,实时监测电能***的运行情况,获得实际功率为p2。
(4)实际负荷p2大于预测负荷p20,发布调度命令2,将移动储能设备当做电厂,把存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为p2-p20。
2)移动储能设备对可再生能源实际出力的自动调度
仅考虑电能***实际运行中可再生能源的实际出力,实时自动调度策略可参考图2所示。图2中横坐标表示一天的时间,纵坐标表示的是可再生能源接入电网的功率。t1和t2表示用于监测的两个时间点,p10和p20表示在这两个时间点上用来进行制定调度规则的可再生能源功率预测,p1和p2是在这两个时间点上实际监测的功率值。本发明所提供的设计方法,包括如下步骤:
(1)在t1时刻,通过远方采集***获得可再生能源实际出力为p1。
(2)实际出力p1大于预测出力p10,发布调度命令1,将电能存储在移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为p1-p10。
(3)在t2时刻,通过远方采集***获得可再生能源实际出力为p2。
(4)实际出力p2小于预测出力p20,发布调度命令2,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为p20-p2。
3)移动储能设备对整个电能***的自动调度
考虑电能***实际运行情况,本发明提供一种基于移动储能设备的实时自动调度策略可参考图3所示。图3中横坐标表示一天的时间,纵坐标表示的是功率。t1是监测的时间点,p10和p11分别是t1时刻负荷的预测值与实际监测值,p12是t1时刻统调负荷值(即传统电厂发电规划值),p13和p14是分别是可再生能源的实际出力和预测出力。传统的统调负荷是根据日负荷预测以及可再生能源的出力预测规划的,一天内每时刻的负荷应等于统调负荷与可再生能源的总和,即p10=p12+p14。图4是基于移动储能设备的电网实时自动调度策略流程图。本发明所提供的设计方法,其具体步骤如下:
(1)在S1000中获取电网某时刻的统调负荷p12;
(2)在S1001中实时在线监测电能***的实际工作情况,获取该时刻电网的实际负荷p11;
(3)在S1002中通过远方数据采集***,获得该时刻可再生能源的实际出力功率p13;
(4)在S1003中进行调度策略的条件判断,若p13+p12-p11>0,则在S1004中发布相应的充电调度命令,将电能存储到移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为p13+p12-p11;若p13+p12-p11<0,则在S1005中发布相应的电能回馈调度命令,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为|p13+p12-p11|;
(5)发布调度命令后,在下一时刻循环(1)-(4)的操作。
(1)在t1时刻,实时在线监测电能***的实际工作情况,获得实际负荷功率为p11,同时通过远方数据采集***获得可再生能源的实际出力功率为p13。
(2)若p13+p12-p11>0,则发布相应的调度命令,将电能存储到移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为p13+p12-p11;若p13+p12-p11<0,则发布相应的调度命令,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为|p13+p12-p11|。
具体实施例:参见图3,
(1)若t1时刻,p11=1680Mw,p12=1245Mw,p13=465Mw,则p13+p12-p11=30Mw>0,此时发布充电调度命令,将电能存储到移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为30Mw,参与调度的移动储能设备数量与其类型和充电功率相关;
(2)若t1时刻,p11=2290Mw,p12=1840Mw,p13=435Mw,则p13+p12-p11=-15Mw<0,此时发布电能回馈调度命令,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为15Mw,参与调度的移动储能设备数量与其类型和回馈功率相关;
当然,可再生能源包括水能,风能,太阳能,潮汐能等,移动储能设备包括电动汽车和储能电池,且实时在线对实际负荷和实际出力的采样频率是可调的,电能在电网和移动储能设备中的传输也可以通过有线方式或无线方式,本发明对此不加任何限定。
本发明提出的基于移动储能设备的实时自动调度策略的调度能力主要和移动储能设备的储能能力相关,通过实时自动调度尽可能保持电能***预先设定的运行规则,提高电能***的经济效益、安全性和可靠性。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作各种的更动与润饰。因此,本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
Claims (7)
1.一种基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特征在于包括下列步骤:
实时在线监测实际负荷;
实时在线采集可再生能源的实际出力;
根据制定电能运行规则时的预测负荷和可再生能源的预测出力、监测的实际负荷和可再生能源的实际出力,发布调度命令,所述调度命令具体规则如下:
若不考虑预测出力与实际出力的差别,当实际负荷小于预测负荷时,把电能存储在移动储能设备中,所述存储电能产生的最大功率为预测负荷与实际负荷之差的绝对值,当实际负荷大于预测负荷时,把存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功能为实际负荷与预测负荷之差的绝对值;
若不考虑预测负荷与实际负荷的差别,当实际出力小于预测出力时,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为实际出力与预测出力之差的绝对值,当实际出力大于预测出力时,将电能存储在移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为预测出力与实际出力之差的绝对值;
若同时考虑预测负荷和预测出力与实际出力和实际负荷的差别,当实际出力与统调负荷值之和大于实际负荷时,将电能存储到移动储能设备中,存储电能的最大功率为实际出力与统调负荷值之和与实际负荷之差的绝对值,当实际出力与统调负荷值之和小于实际负荷时,则将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,则回馈电能产生的最大功率为实际出力与统调负荷值之和与实际负荷之差的绝对值。
2.根据权利要求1所述的基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特征在于,可再生能源包括水能,风能,太阳能,潮汐能等。
3.根据权利要求1所述的基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特征在于,实时在线对实际负荷和实际出力的采样频率是可调的。
4.根据权利要求1所述的一种基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特征在于,移动储能设备包括电动汽车和储能电池。
5.根据权利要求1所述的基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特征在于,电能在电网和移动储能设备中的传输是通过有线方式或无线方式。
6.根据权利要求1所述的基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特
征在于,1)在t1时刻,通过远方采集***获得可再生能源实际出力为p1:
(1)实际出力p1大于预测出力p10,发布调度命令1,将电能存储在移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为p1-p10;
(2)在t2时刻,通过远方采集***获得可再生能源实际出力为p2;
(3)实际出力p2小于预测出力p20,发布调度命令2,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为p20-p2;
3)移动储能设备对整个电能***的自动调度。
7.根据权利要求1或6所述的基于移动储能设备的电网实时自动调度策略,其特征在于,t1是监测的时间点,p10和p11分别是t1时刻负荷的预测值与实际监测值,p12是t1时刻统调负荷值即传统电厂发电规划值,p13和p14是分别是可再生能源的实际出力和预测出力;
统调负荷是根据日负荷预测以及可再生能源的出力预测规划的,一天内每时刻的负荷应等于统调负荷与可再生能源的总和,即p10=p12+p14;电网实时自动调度策略包括如下步骤:
(1)在t1时刻,实时在线监测电能***的实际工作情况,获得实际负荷功率为p11,同时通过远方数据采集***获得可再生能源的实际出力功率为p13;
(2)若p13+p12-p11>0,则发布相应的调度命令,将电能存储到移动储能设备中,存储电能产生的最大功率为p13+p12-p11;若p13+p12-p11<0,则发布相应的调度命令,将存储在移动储能设备中的电能回馈给电网,回馈电能产生的最大功率为|p13+p12-p11|。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105720676A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-06-29 | 国网福建省电力有限公司 | 一种多移动储能车应急供电协调控制算法 |
CN108493943A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-09-04 | 广东工业大学 | 多微电网***电能的调度方法、***、装置及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US2013200A (en) * | 1930-12-09 | 1935-09-03 | George M Conway | Automatic window wiper |
CN102510123A (zh) * | 2011-11-10 | 2012-06-20 | 山东大学 | 应对风电大范围切机的自动储能控制方法 |
US20130206408A1 (en) * | 2010-10-13 | 2013-08-15 | Oxane Materials, Inc. | Light Weight Proppant With Improved Strength And Methods Of Making Same |
-
2013
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US2013200A (en) * | 1930-12-09 | 1935-09-03 | George M Conway | Automatic window wiper |
US20130206408A1 (en) * | 2010-10-13 | 2013-08-15 | Oxane Materials, Inc. | Light Weight Proppant With Improved Strength And Methods Of Making Same |
CN102510123A (zh) * | 2011-11-10 | 2012-06-20 | 山东大学 | 应对风电大范围切机的自动储能控制方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105720676A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-06-29 | 国网福建省电力有限公司 | 一种多移动储能车应急供电协调控制算法 |
CN105720676B (zh) * | 2016-04-22 | 2018-10-23 | 国网福建省电力有限公司 | 一种多移动储能车应急供电协调控制算法 |
CN108493943A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-09-04 | 广东工业大学 | 多微电网***电能的调度方法、***、装置及存储介质 |
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