CN109473998B - 一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法，包括：获取风电场参数与储能参数；以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本最小为目标构建所述储能配置模型的目标函数；考虑联合***输出等式约束、风电出力限制约束、出力波动限制约束、指示变量约束、储能***约束以及非线性项线性化约束，建立所述储能配置模型的约束条件；基于仿真平台编程实现该模型，并调用算法求解该模型。本发明构建了以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本最小为目标的多指标储能配置模型，通过引入越限惩罚指标以体现“允许越限、适当惩罚”的策略，提升了规划的经济性，该模型同时兼顾风电并网1min与10min的多时间尺度波动越限要求，具备实用价值。

Description

一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法

技术领域

本发明属于电气工程领域，更具体地，涉及一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法。

背景技术

近年来，得益于其环境友好、技术成熟、具备规模开发等特点，风电发展迅速，截止至2017年，全国风电累计装机量已达188.23GW。但因其不确定性和强波动性，大规模风电并网给电力***带来严峻挑战，如调峰问题，安全稳定问题等。为减小风电并网对电力***的冲击，在风电场处配置储能可平滑风电出力波动。考虑到风储联合***的经济收益以及利用储能平抑风电波动的推广价值，进行风电场处的储能容量配置研究十分必要。目前，在风电波动平抑的储能容量配置方面，已有许多相关研究成果。现有的储能容量配置方法主要包括仿真分析法、理论分析法以及优化模型法等。通过仿真分析法求取最优储能功率容量、能量容量需枚举大量待选方案，仿真时间代价高。理论分析法仅从技术上给出了使得限电损失较小的储能配置方案，未考虑储能投资指标。优化模型法考虑了限电损失指标及储能投资指标，但未能在优化中对波动越限严重度进行量化评价，这将导致在风电场功率急剧变化时段风电出力得不到有效平滑，电网可能受到较大影响。

由此可见，现有技术存在对风电出力特性考虑不充分、储能配置方案经济性较差的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法，旨在解决现有技术对风电出力特性考虑不充分、储能配置方案经济性较差的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种应用于风电场出力平滑的多尺度多指标储能配置方法，包括：

(1)获取风电场参数与储能参数；

(2)基于所述风电场参数和所述储能参数，以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本的目标函数最小为目标构建储能配置模型；

(3)考虑联合***输出等式约束、风电出力限制约束、出力波动限制约束、越限指示变量约束、储能***约束以及非线性线性化约束，建立所述储能配置模型的约束条件；

(4)基于仿真平台编程实现该模型，并调用算法求解该模型。

进一步的，风电场参数包括：风电场装机容量，风电并网电价，风电历史出力，风电波动越限阈值，风电波动越限惩罚系数以及风电波动允许越限次数；储能参数包括：储能的单位功率成本，储能单位能量成本，储能的充、放电效率，储能的使用寿命以及储能投资的年度贴现率。

进一步的，储能配置模型目标函数包括第一指标、第二指标和第三指标目标函数为，第一指标为弃风限电损失C_win，第二指标为越限惩罚C_D，第三指标为储能成本C_str：

目标函数用公式表示为：

min(C_win+C_D+C_str)，

其中第一指标、第二指标和第三指标的计算公式为

其中，γ_w为风电上网电价，P_t为第t时刻风储联合***的输出功率，W_t为第t时刻风电场的历史可发功率，T为波动平抑全时段周期，0<t≤T，γ_C为单位储能功率容量的投资费用，γ_E为单位储能能量容量的投资费用。C^max与E^max分别为待决策的储能功率容量与能量容量。N_T为全时段周期对应的天数，ye为储能的全寿命周期，δ为贴现率，C_D1、C_D10分别为1min、10min时间尺度下的越限固定费用，ε_1,t为从第t时刻到第t+1时刻是否越限的指示变量，发生越限时，值为1，否则为0，ε_10,t为从第t时刻到第t+10内是否越限的指示变量，从第t时刻到第t+1时刻，第t时刻到第t+2时刻，……，第t时刻到第t+10时刻，任意两时刻间发生波动越限，ε_10,t的值为1，否则为0，将风电出力波动分为J段，k_1,j，k_10,j分别为1min、10min时间尺度下的第j分段单位功率越限惩罚，s_1,j为从第t时刻到第t+1时刻1min时间尺度下第j分段的越限功率，s_10,j为从第t时刻到第t+10时刻内10min时间尺度下第j分段的最大越限功率。

进一步的，储能配置模型的约束条件包括联合***输出等式约束、风电出力限制约束、出力波动限制约束、越限指示变量约束、储能***约束以及非线性项线性化约束。

出力波动限制约束包括：1min时间尺度下的正向、负向波动越限约束，10min时间尺度下的正向、负向波动越限约束，1min时间尺度下波动越限的分段表示约束，10min时间尺度下波动越限的分段表示约束以及波动越限的最大次数限制约束与最大功率限制约束。

越限指示变量约束包括：1min时间尺度下的越限指示变量约束和10min时间尺度下的越限指示变量约束。

储能***约束包括：储能***输出功率约束，储能***充、放电功率约束，储能***能量平衡约束，储能***最大能量约束，能量回归约束，以及储能***能量容量、功率容量限值约束。

非线性项线性化约束包括：1min时间尺度下的越限指示变量相关约束的线性化约束，10min时间尺度下的越限指示变量相关约束的线性化约束以及储能最大充、放电功率约束的线性化约束。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

(1)本发明提出分段线性化的风电出力波动越限惩罚评价方法，波动越限惩罚评价方法可量化评价风电波动越限对电网造成冲击的代价，本发明基于此，构建了以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本最小为目标的多指标储能配置模型，通过引入越限惩罚指标以体现“允许越限、适当惩罚”的策略，可在减少弃风限电的同时避免了储能的过度投资，兼具有效性与经济性；

(2)本发明基于风电出力实际特性，构建了多尺度储能配置模型，该模型同时兼顾风电并网1min与10min的多时间尺度波动越限要求，具备实用价值；

(3)本发明提出的储能配置模型将原有非线性模型转换成混合整数线性规划模型，通过调用商业求解器求解，保证了求解的精确性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的波动程度与惩罚费用的分段线性关系曲线图；

图3是本发明实施例1提供的历史风功率与单指标平抑后出力曲线图；

图4是本发明实施例1提供的单指标平抑与双指标平抑后出力曲线图；

图5是本发明实施例1提供的双指标平抑与多指标平抑后出力曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法，包括以下步骤：

步骤1：获取风电场参数与储能参数。

风电场参数包括：风电场装机容量，风电并网电价，风电历史出力，风电波动越限阈值，风电波动越限惩罚系数，风电波动允许越限次数；

储能参数包括：储能的单位功率成本，储能单位能量成本，储能的充、放电效率，储能的使用寿命以及储能投资的年度贴现率。

步骤2：以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本最小为目标构建所述储能配置模型的目标函数。

目标函数用公式表示为：

min(C_win+C_D+C_str)

其中，C_win表示弃风限电损失，C_D表示越限惩罚，C_str表示储能成本。应用于风电场出力平滑的多尺度多指标储能配置的目标体现以下三个方面：一是促进风电消纳，减少限电损失；二是尽可能减少储能***投资成本；三是尽可能优化出力，减少波动越限惩罚。其中各项的详细表达式如下：

其中，γ_w为风电上网电价，P_t为第t时刻风储联合***的输出功率，W_t为第t时刻风电场的历史可发功率，T为波动平抑全时段周期，γ_C为单位储能功率容量的投资费用，γ_E为单位储能能量容量的投资费用。C^max与E^max分别为待决策的储能功率容量与能量容量，N_T为全时段周期对应的天数，ye为储能的全寿命周期，δ为贴现率。C_D1、C_D10分别为1min、10min时间尺度下的越限固定费用，ε_1,t为从第t时刻到第t+1时刻是否越限的指示变量，发生越限时，值为1，否则为0，ε_10,t为从第t时刻到第t+10内是否越限的指示变量，从第t时刻到第t+1时刻，第t时刻到第t+2时刻，……，第t时刻到第t+10时刻，任意两时刻间发生波动越限，ε_10,t的值为1，否则为0，k_1,j，k_10,j分别为1min、10min时间尺度下的第j分段单位功率越限惩罚，s_1,j为从第t时刻到第t+1时刻1min时间尺度下第j分段的越限功率，s_10,j为从第t时刻到第t+10时刻内10min时间尺度下第j分段的最大越限功率。

步骤3：考虑联合***输出等式约束、风电出力限制约束、出力波动限制约束、指示变量约束、储能***约束以及非线性线性化约束，建立所述储能配置模型的约束条件；

约束条件如下：

(1)联合***输出约束

联合***输出约束定义了联合***的输出，P_B,t为第t时刻储能的输出功率，P_W,t为第t时刻风电场的实际出力。

(2)风电出力限制约束

风电出力约束对风电场实际发电功率进行了上下限约束。

(3)出力波动限制约束，包括1min时间尺度下的正向、负向波动越限约束，10min时间尺度下的正向、负向波动越限约束，1min时间尺度下波动越限的分段表示约束，10min时间尺度下波动越限的分段表示约束，以及波动越限的最大次数限制约束与最大功率限制约束。

1min时间尺度下的正向、负向波动越限约束：

其中D_1,0为1min时间尺度下波动越限临界值，出力波动超过该值，会产生越限惩罚费用。从第t时刻到第t+1的时刻的正向波动越限量用s_1+,t表示，负向波动越限量用s_1-,t表示。

10min时间尺度下的正向、负向波动越限约束：

其中D_10,0为10min时间尺度下波动越限临界值，出力波动超过该值，会产生越限惩罚费用。对任意时刻t，从第t时刻到第t+10时刻内共可能发生10次波动越限，即第t到第t+1时刻，第t到第t+2时刻，……，第t到第t+10时刻，其中的最大正向波动越限量用s_10+,t表示，负向波动越限量用s_10-,t表示。

1min时间尺度下波动越限的分段表示约束：

s_1,t表示第t时刻到第t+1时刻1min时间尺度的正向、负向波动越限量之和。同时，s_1,t还表示1min时间尺度波动越限量为该时间尺度下各分段的波动越限之和，分段线性化的波动越限惩罚评价方法如图2所示。同时还对1min时间尺度下各分段的波动越限进行了限制。

10min时间尺度下波动越限的分段表示约束：

类似地，S_10,t表示第t时刻到第t+10时刻10min时间尺度的正向、负向波动越限量之和。同时，S_10,t还表示10min时间尺度波动越限量为该时间尺度下各分段的波动越限之和，同时还对10min时间尺度下各分段的波动越限进行了限制。

尽管电力***允许风电场发生一定的波动越限，但为避免风电场出力对电力***造成过度冲击，各时间尺度下总的越限次数应受到限制。

1min时间尺度、10min时间尺度的越限总次数限制约束：

其中，N₁、N₁₀分别为1min、10min时间尺度允许的最大越限次数。

(4)越限指示变量约束

1min时间尺度下的越限指示变量约束和10min时间尺度下的越限指示变量ε_1,t、ε_10,t与越限功率变量s_1,t、s_10,t的约束：

当s_10,t大于0时，ε_10,t为1；当s_10,t为0时，ε_10,t为0或1，但由于目标函数最小化的需要，ε_10,t将优化为0。同理，当s_1,t大于0时，ε_1,t为1；当s_1,t为0或1时，ε_1,t优化为0。

(5)储能***约束

本文在储能***建模时考虑其充放电效率，通过引入0-1变量对储能的充放电状态进行分别描述，储能***的输出用公式表示为：

其中P_D,t与P_C,t分别为储能在第t时刻的放电功率与充电功率。

通过引入二进制变量U_t来保证在任意时刻t，P_D,t与P_C,t仅有一个不为0，同时，还将充放电功率限制在其功率容量范围之内。

相邻时段间储能***的能量平衡关系：

E_T＝E₀

其中E_t为第t时刻***的剩余能量，η_C与η_D分别为储能***的充、放电效率，各时段能量限定在其容量范围内。并且使得平抑周期末能量Er回归到初始值E₀，这里还定义了功率容量与能量容量的规划限值约束。

(6)非线性项线性化约束

注意到越限知识变量约束与储能***充、放电功率约束存在变量与变量相乘得非线性项，难以运用线性化求解工具直接求解，故须对其进行线性化处理。采用大M法进行线性化处理，用v_10,t表示二进制变量ε_10,t与连续变量s_10,t的乘积，M是一个相对大的常数。根据ε_10,t为0时，v_10,t等于0，则,0s_1t≤0；当ε_10,t为1时，有0≤v_10,t＝s_10,t，线性表达式为：

同理用v_1,t表示二进制变量ε_1,t与连续变量s_1,t的积，线性表达式为：

采用大M法，用M替换原约束中的C^max变量，其中M是一个恒大于C^max的常数，得到线性表达式：

步骤4：基于仿真平台编程实现该模型，并调用算法求解该模型。

根据风电场参数、储能参数和所建立储能配置模型的数学形式，在仿真平台中编程实现该模型，并调用算法求解该模型。

以下是采用以上方法的针对位于西北的某风电场进行储能配置，包括以下步骤：

1、获取风电场参数与储能参数。设置1min时间尺度下风电波动临界值D0为12MW，其临界越限固定惩罚费用为175元/次，轻微、严重越限阈值分别为24MW，36MW，10min时间尺度下风电波动临界值D0为40MW，临界越限的固定惩罚费用为600元/次，轻微、严重越限阈值分别为80MW，120MW，I段、II段以及III段下的基准越限惩罚费用分别为11元/MW/次、16元/MW/以及25元/MW/次，1min、10min最大越限次数为分别5次与20次，本文采用技术成熟度较高的锂电池，电池功率成本为3400元/kW，能量成本为340元/kWh。设置其寿命为15年，贴现率3％。循环效率90％。风电并网电价设置为450元/MWh；

2、以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本最小为目标构建所述储能配置模型的目标函数；

3、考虑联合***输出等式约束、风电出力限制约束、出力波动限制约束、指示变量约束，储能***约束，以及非线性线性化约束，建立所述储能配置模型的约束条件；

4、基于仿真平台编程实现该模型，并调用算法求解该模型。

为验证本文所提方法的有效性，特设置三组对比算例，单指标平抑算例，双指标平抑算例以及多指标平抑算例。单指标平抑算例仅考虑限电损失指标，不引入储能且不允许越限；进一步，双指标平抑算例中引入储能装置，并计及储能成本指标与限电损失指标，但不允许波动越限；最后，多指标平抑算例基于允许越限、计算惩罚的策略，在双指标的基础上增加了越限惩罚指标。

图3为历史风功率曲线与单指标平抑后的出力曲线。二者平抑结果如表1所示。

表1

场景	1min越限次数	10min越限次数	限电损失/万元
				可发风功率	238	880	——
单指标平抑	0	0	78.88

历史风功率曲线在整个平抑周期内发生238次1min级越限，880次10min级越限。为完全满足波动率限制，单指标平抑在多个时段发生严重弃风，如7012～7294时段。限电损失达到78.88万元。

图4为单指标平抑、双指标平抑后的出力曲线。平抑后对应的各项成本如表2所示。

表2

双指标平抑中，通过储能的适时充放电实现了弃风削减，如1220～1760时段、7000～7500时段。限电损失与运行总成本均下降明显，限电损失下降了48.33万元，总成本由单指标平抑下的78.88万元下降为61.92万元。

双指标平抑与多指标平抑后出力如图5所示。相比双指标平抑，在风功率剧烈变化时段680～720、7149～7152，多指标平抑减缓了连续弃风的幅度，同时允许越限策略也为节约储能提供了空间。平抑后对应的各项结果如表3所示.

表3

如表3所示，相比双指标平抑，尽管多指标中越限惩罚增加了6.52万元，但限电损失与储能成本均有所下降，总成本下降了13.5％。对比双指标平抑与多指标平抑中的储能配置情况，多指标平抑下的功率容量减少3MW，能量容量减少11MWh，储能投资成本减少10.0％。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种应用于风电场出力平滑的储能配置方法，其特征在于，包括：

(1)获取风电场参数与储能参数；

(2)基于所述风电场参数和所述储能参数构建储能配置模型；所述储能配置模型目标函数包括第一指标、第二指标和第三指标；

所述第一指标为弃风限电损失C_win，所述第二指标为越限惩罚C_D，所述第三指标为储能成本C_str；

所述目标函数用公式表示为：

min(C_win+C_D+C_str)

其中所述第一指标、第二指标和第三指标的计算公式为：

其中，γ_w为风电上网电价，P_t为第t时刻风储联合***的输出功率，W_t为第t时刻风电场的历史可发功率，T为波动平抑全时段周期，0<t≤T，γ_C为单位储能功率容量的投资费用，γ_E为单位储能能量容量的投资费用，C^max与E^max分别为待决策的储能功率容量与能量容量，N_T为全时段周期对应的天数，ye为储能的全寿命周期，δ为贴现率，C_D1、C_D10分别为1min、10min时间尺度下的越限固定费用，ε_1,t为从第t时刻到第t+1时刻是否越限的指示变量，ε_10,t为从第t时刻到第t+10时刻是否越限的指示变量，k_1,j，k_10,j分别为1min、10min时间尺度下的第j分段单位功率越限惩罚，J为出力波动的分段数，0<j≤J，s_1,jt为从第t时刻到第t+1时刻1min时间尺度下第j分段的越限功率，s_10,jt为从第t时刻到第t+10时刻内10min时间尺度下第j分段的最大越限功率；

(3)建立所述储能配置模型的约束条件；

(4)基于仿真平台编程实现所述储能配置模型，并求解该模型。

2.如权利要求1所述的储能配置方法，其特征在于，所述风电场参数包括：风电场装机容量，风电并网电价，风电历史出力，风电波动越限阈值，风电波动越限惩罚系数以及风电波动允许越限次数；

所述储能参数包括：储能的单位功率成本，储能单位能量成本，储能的充、放电效率，储能的使用寿命以及储能投资的年度贴现率。

3.如权利要求1所述的储能配置方法，其特征在于，所述ε_1,t在第t时刻到第t+1时刻内发生越限时值为1，否则为0；

所述ε_10,t在第t时刻到第t+1时刻，第t时刻到第t+2时刻，……，第t时刻到第t+10时刻，任意两时刻内发生波动越限时值为1，否则为0。

4.如权利要求1所述的储能配置方法，其特征在于，所述储能配置模型的约束条件包括联合***输出等式约束、风电出力限制约束、出力波动限制约束、越限指示变量约束、储能***约束以及非线性项线性化约束；

所述出力波动限制约束包括1min时间尺度下的正向、负向波动越限约束，10min时间尺度下的正向、负向波动越限约束，1min时间尺度下波动越限的分段表示约束，10min时间尺度下波动越限的分段表示约束，以及波动越限的最大次数限制约束与最大功率限制约束；

所述越限指示变量约束包括1min时间尺度下的越限指示变量约束和10min时间尺度下的越限指示变量约束；

所述储能***约束包括储能***输出功率约束，储能***充、放电功率约束，储能***能量平衡约束，储能***最大能量约束，能量回归约束，储能***能量容量限值约束以及储能***功率容量限值约束；

所述非线性项线性化约束包括1min时间尺度下的越限指示变量相关约束的线性化约束，10min时间尺度下的越限指示变量相关约束的线性化约束，以及储能最大充、放电功率约束的线性化约束。

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