CN110739711A - 考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法 - Google Patents

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CN110739711A CN201911055171.3A CN201911055171A CN110739711A CN 110739711 A CN110739711 A CN 110739711A CN 201911055171 A CN201911055171 A CN 201911055171A CN 110739711 A CN110739711 A CN 110739711A
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张修平
王宁
杨明
王明强
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Abstract

本发明公开了一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法及***，该方法包括以下步骤：获取负荷预测数据和风电功率在日前调度预测的分布规律，确定***负荷波动段调峰需求最大的极端场景；在负荷低谷时段，根据负荷预测数据和机组的最低出力水平，考虑储能设备的最大出力水平，保证***可消纳风电功率最大，构建分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型；对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型进行线性化处理；获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷时段的向下调峰极限。

Description

考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法
技术领域
本发明涉及储能设备优化技术领域，具体涉及一种考虑风电并网***负调 峰能力的储能设备优化控制方法及***。
背景技术
风电并网给***带来的扰动使得***调峰紧张，在低谷负荷时刻***的负 调峰容量是决定***可接纳风电容量的主要因素。储能设备可以看作灵活性高 的电源参与***调峰，促进风电消纳。
随着风力发电技术的发展，风电并网容量在电力***发电容量中的比例显 著上升。风电的随机性、间歇性以及不确定性等特点给电力***安全可靠运行 带来了一定的挑战。同时，大规模风电并网使得***需要应对的峰谷差显著增 大。近年来，国内外诸多地区已出现因***调峰能力不足而强制弃风限电问题， ***调峰问题已经成为影响电网接纳风电能力的主要制约因素之一。
已有研究认为，风电并网给电力***调峰带来的问题可以归纳为在负荷低 谷时段，风电水平较高，导致***净负荷水平低于***最小出力水平，使*** 强制弃风或停机。国内外许多学者就应对风电并网***的调峰能力和调峰优化 策略等问题进行大量研究，现有的方法有：(1)分析了风电并网前后***调峰 需求变化，用概率性方法评估***调峰充裕度；(2)分析了风电并网影响*** 调峰的关键因素，并提出综合考虑弃风策略与风电预测误差后计算***最大跟 踪负荷容量的方法；(3)综合考虑多种电源调峰深度建立***运行的调峰约束 后，以***运行经济性最优为原则确定风电并网容量：(4)考虑多个调度周期 的调峰偶联关系，提出考虑调峰约束的风水火随机机组组合模型：(5)分析风 电波动对调峰影响的极端场景，提出风电并网***低谷时段调峰能力分析模型； (6)综合考虑负荷低谷时刻***负调峰能力及运行成本，提出满足不风电预测 区间的多目标机组组合模型。发明人在研发过程中发现，以上方案虽然分析了 风电并网***调峰能力和不同调峰策略，但均没有考虑将储能设备作为灵活性 电源加入***调峰。
储能***作为具有良好调节性能的灵活性电源资源，可同时作为发电资源 与负荷资源，是电力***进行削峰填谷、平滑发电曲线的主要方式之一，近年 来发展迅速。利用储能进行调峰，可缓解电网在负荷低谷时期的调峰压力，促 进风电的消纳，是近年来研究调峰问题的热点之一。现有的技术手段有：(1) 以实现日前电能收益、电能缺额惩罚以及储能成本的折中为目标，将储能定容 问题扩展为综合考虑风储***储能容量和调峰策略的联合优化决策问题。(2) 用机会条件约束表示风电及负荷的不确定性和随机性，建立微网应对调峰调频 的能量管理模型，并分析了微网***输出电能边界。发明人在研发过程中发现， 以上方案虽然考虑风电并网***调峰模型中加入储能设备，但储能设备参与调 峰后***，无法消纳风电容量的增加。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种考虑风电并网***负调 峰能力的储能设备优化控制方法及***，综合考虑风电接入电网后影响***调 峰的两种场景以及储能设备辅助调峰的三种场景，提出增加风储联合***低谷 时刻负调峰能力的优化模型，通过模型求解可得到研究周期内***调峰极限， 并为最大程度接纳风电情况下储能设备的时序出力安排提供参考。
本发明一方面提供的一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控 制方法的技术方案是：
一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，该方法包括 以下步骤：
获取负荷预测数据和风电功率在日前调度预测的分布规律，确定***负荷 波动段调峰需求最大的极端场景；
在负荷低谷时段，根据负荷预测数据和机组的最低出力水平，考虑储能设 备的最大出力水平，保证***可消纳风电功率最大，构建分析储能参与下风电 并网***调峰能力的优化模型；
对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型进行线性化处 理；
获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下风电并网***调峰能 力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷时段的向下调峰极限。
进一步的，所述***负荷波动段调峰需求最大的极端场景包括调峰需求上 调场景和调峰需求下调场景。
进一步的，所述分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型中的目 标函数为：
Figure BDA0002256365100000031
式中，δ表示***网损,
Figure BDA0002256365100000032
表示火电机组i在可调节出力范围内的最低出力 水平，PE,t表示在第t个时刻储能设备的出力水平，Δt表示各时段的持续时间。
进一步的，所述分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型中的约 束条件包括***的功率平衡约束、火电机组的出力上下限约束、机组的备用约 束、机组最小启停时间约束、***调峰响应能力约束和启停调峰机组轮流启停 约束。
进一步的，所述对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模 型进行线性化处理的方法为：
引入变量vi,j等效地表示ui,jui,j-1，并添加变量vi,j约束条件，通过将分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型中的约束进行线性化处理。
进一步的，所述变量vi,j约束条件的约束条件为：
Figure BDA0002256365100000041
其中，ui,j为火电机组i在时刻j的启停状态；ui,j-1为火电机组i在时刻j-1的 启停状态。
本发明另一方面提供的一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化 控制***的技术方案是：
一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制***，该***包括：
场景确定模块，用于获取负荷预测数据和风电功率在日前调度预测的分布 规律，确定***负荷波动段调峰需求最大的极端场景；
模型构建模块，用于在负荷低谷时段，根据负荷预测数据和机组的最低出 力水平，考虑储能设备的最大出力水平，保证***可消纳风电功率最大，构建 分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型；
线性处理模块，用于对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优 化模型进行线性化处理；
优化控制模块，用于获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下 风电并网***调峰能力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷 时段的向下调峰极限。
本发明另一方面提供的一种计算机可读存储介质的技术方案是：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行 时实现如上所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法中的 步骤。
本发明另一方面提供的一种处理装置的技术方案是：
一种处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运 行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的考虑风电并网系 统负调峰能力的储能设备优化控制方法中的步骤。
通过上述技术方案，本发明的有益效果是：
(1)本发明为了充分利用储能设备提高风电并网***的调峰能力，综合考 虑风电接入电网后影响***调峰的两种场景以及储能设备辅助调峰的三种场景， 提出增加风储联合***低谷时刻负调峰能力的优化模型，通过模型求解可得到 研究周期内***调峰极限，并为最大程度接纳风电情况下储能设备的时序出力 安排提供参考。
(2)本发明综合考虑并网风电的不确定性及储能设备在***削峰填谷方面 的作用后，以低谷时段***负调峰容量最大为目标建立优化模型；通过储能设 备并网前后***低谷时段负调峰容量的对比，可以说明储能并网在***调峰中 的作用，可适用于分析最大程度接纳风电情况下最优储能设备配置参数。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本发明的不当限定。
图1是实施例一考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法的 流程图；
图2是实施例一中华北某省冬季典型日负荷曲线图；
图3是实施例一中调峰需求波动曲线图；
图4是实施例一中储能设备的时序出力示意图；
图5是实施例一中全时段***负调峰容量曲线图；
图6是实施例一中低谷时段***负调峰容量曲线图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。 除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域 的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图 限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确 指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说 明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器 件、组件和/或它们的组合。
实施例一
图1是本实施例涉及的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制 方法的流程图。如图1所示，所述考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优 化控制方法包括以下步骤：
S101，分析储能设备参与下风电并网***调峰能力。
电力***调峰是***调度机构为保证供电侧与用电侧的电力电量平衡，有 计划地调用各类资源进行自身发电出力或用电负荷调节，以满足负荷波动需求 的行为。考虑到风电的不确定性对***调峰的影响，本实施例提出了风电并网 使得***调峰恶化的两种极端场景。对于风电并网***，风电出力可以看作取 值为负的负荷，与***原有负荷相叠加，得到净负荷的波动规律。相较***原 负荷波动，风电接入带来的不确定性扰动主要表现在两个方面：并网风电机组 反调峰特性使得***在负荷高峰期与负荷低谷期的等效负荷功率差值明显增加； 风电出力的随机性与间歇性，使得负荷上升阶段或负荷下降阶段波动趋势更突 出，***短期内需要满足的调峰能力明显提高。由于负荷高峰期与负荷低谷期本身属于变化明显的负荷波动阶段，此处可以将风电接入对***调峰造成影响 归纳为调峰需求上调与调峰需求下调两类场景。假设负荷波动的第k个上升波动 段和第k个下降波动段的起始时刻分别表示为与
Figure BDA0002256365100000072
其持续时长分别表示为
Figure BDA0002256365100000073
与
Figure BDA0002256365100000074
PD,t与Pw,t分别表示第t个时刻的***负荷与风电功率，
Figure BDA0002256365100000075
与分别 表示第t个时刻风电功率满足一定置信水平的上确界与下确界。为了保证***调 峰的可靠性，***调度过程需要满足风电波动最大的情况。两种场景描述如下：
(1)调峰需求上调场景。负荷上升阶段，风电功率快速减少。
其中，PD为***负荷功率；Pw为风电功率；为负荷波动的第k个上升波 动段的起始时刻；
Figure BDA0002256365100000081
为负荷波动的第k个上升波动段持续时长；为负荷 波动的第k个上升波动段起始时刻时的***负荷功率；
Figure BDA0002256365100000083
为负荷波动第k个 上升波动段起始时刻时的风电功率；
Figure BDA0002256365100000084
为负荷波动的第k个上升波动段 这一时段的风电功率。
(2)调峰需求下调场景。负荷下降阶段，风电功率快速增加。
Figure BDA0002256365100000085
其中，PD为***负荷功率；Pw为风电功率；
Figure BDA0002256365100000086
为负荷波动的第k个下降波 动段起始时刻时；
Figure BDA0002256365100000087
为负荷波动的第k个下降波动段持续时长；
Figure BDA0002256365100000088
为负荷 波动的第k个下降波动段起始时刻时的***负荷功率；
Figure BDA0002256365100000089
为负荷波动第k个 下降波动段起始时刻时的风电功率；
Figure BDA00022563651000000810
为负荷波动的第k个下降波动段 这一时段的风电功率。
以上两类场景是***负荷波动段调峰需求最大的极端场景，可根据负荷预 测数据和风电功率在日前调度预测的分布规律来确定。
在所研究的调度周期内，***内机组的调峰深度和调节速率，决定了*** 的调峰响应能力。对于国内多数实际运行的地区电网而言，灵活性电源所占比 重较低，核电机组、冬季以热定电的热电机组等出力受到外界条件影响，无法 提供调峰响应能力，调峰主要依靠火电机组。而火电机组因其经济寿命影响往 往受到爬坡速率限制和最小启停机时间限制，给***调峰响应造成的限制一方 面体现在负荷峰谷期机组无法实现可靠启停而造成发电与用电间功率不平衡， 另一方面负荷波动过程中的变化速率高于机组调节响应速率，造成***失负荷。
此外，本实施例将储能设备并网参与***调峰的作用归纳为三方面。储能 设备并入电网对***调峰响应能力的影响，主要体现在以下三类场景：
(1)负荷高峰时期，储能设备可以进行放电操作，等效为一个电源，补偿 因火电机组无法可靠开机运行而损失的负荷需求。
(2)负荷低谷时期，储能设备可以进行充电操作，等效增加***用电负荷 低谷水平。
(3)负荷急剧波动时段，储能设备可进行灵活充放电操作，平缓负荷波动 趋势。
上述三类场景反映了储能设备的并网对缓解***调峰压力，促进***接纳 风电的影响，可分别体现在***功率平衡过程与机组出力爬坡过程中。根据调 峰特性，出力可调节的机组可以划分为两类并分别用集合S1和S2表示。属于集合 S1的机组，调峰响应速度较慢，且机组启停时间较长，包括常规火电燃煤机组等。 属于集合S2的机组，可进行启停调峰且响应速度快，包括燃气轮机组等。
S102，构建分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型。
在研究周期内，低谷时段***调峰响应资源输出功率与最小出力水平的差 值可以反映计及***调峰满足情况下***可消纳的最大风电功率水平。通过对 比储能并入***前后在负荷低谷时段***的向下调峰空间的变化，可以反映储 能设备对***调峰的影响，同时反映储能对可消纳风电的促进作用。因此，本 实施例以增加调峰响应资源在负荷低谷时段负调峰空间为目标，考虑调峰需求 急剧波动场景，建立分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型。
具体地，所述分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型包括：
(1)目标函数
Tv表示在研究周期T内的负荷低谷时段，在研究周期内，***调峰响应资源 低谷时段的负调峰空间可以用其低谷时段负调峰电量总和ΔCw表示。目标函数可 表示如下：
Figure BDA0002256365100000101
式中，δ表示***网损,
Figure BDA0002256365100000102
表示火电机组i在可调节出力范围内的最低出力 水平，PE,t表示在第t个时刻储能设备的出力水平，Δt表示各时段的持续时间。
(2)约束条件
a.***的功率平衡约束：
Figure BDA0002256365100000103
式中，PGi,t表示具备可调节能力的火电机组i的出力，
Figure BDA0002256365100000104
表示不具备可调节 能力的火电机组的出力之和。
b.火电机组的出力上下限约束：
Figure BDA0002256365100000105
式中，
Figure BDA0002256365100000106
表示具有调荷能力的火电机组i的出力上限，ui,t表示火电机组i 在研究时刻t下的启停状态。
c.机组的备用约束：
Figure BDA0002256365100000107
式中，α表示***旋转备用率。本实施例设储能设备仅参与***调峰，因此 ***旋转备用全部由火电机组提供。
d.机组i最小启停时间约束：
Figure BDA0002256365100000111
式中，
Figure BDA0002256365100000112
与
Figure BDA0002256365100000113
分别表示机组i的最小运行时间与最小停运时间。
e.***调峰响应能力约束：
Figure BDA0002256365100000114
式中，Rt＝(1+δ)PD,t-Pw,t，其中，Rt表示***在时段t的调峰需求资源功率水平，
Figure BDA0002256365100000115
与
Figure BDA0002256365100000116
分别表示机组i在第k个调峰需求上升波动段因功率爬坡带来的功率 变化和因机组启停带来的功率变化；分别表示机组i在第k个调峰需 求下降波动段因功率爬坡带来的功率变化和因机组启停带来的功率变化；
Figure BDA0002256365100000118
和
Figure BDA0002256365100000119
表示储能设备在第k个调峰需求上升波动段和下降波动段内的功率变化。这 些变量的表达式如下所示。
Figure BDA00022563651000001111
Figure BDA00022563651000001112
Figure BDA00022563651000001113
Figure BDA00022563651000001114
Figure BDA0002256365100000121
上述变量具体表达如式(9)-(14)，式中
Figure BDA0002256365100000122
与
Figure BDA0002256365100000123
分别表示机组i向上爬坡 和向下爬坡速率，单位MW/h。
f.启停调峰机组轮流启停约束：
Figure BDA0002256365100000124
对于S2类机组，虽然可以进行启停调峰，一般避免连续启停的方式。
g.储能设备充放电功率约束、容量约束：
式中，
Figure BDA0002256365100000126
表示储能设备最大充放电功率，ESSt表示储能设备在时段t的容量 水平，η表示储能设备的充放电功率，ESSmin与ESSmax分别表示储能设备容量下限 与容量上限，ESS0andESSTa分别表示研究周期始末储能设备容量。
S102，对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型进行线 性化处理。
由上述对模型描述可知，模型决策变量包括0-1变量与连续变量，是混合整 数模型，且模型中存在0-1变量的相乘项，属于非线性混合整数规划问题。为便 于求解，引入变量vi,j等效地表示ui,jui,j-1，并添加以下约束(17)，通过将模型中的 约束进行线性化处理，将模型转化为混合整数线性规划问题。
Figure BDA0002256365100000131
其中，vi,j为变量；ui,j为火电机组i在时刻j的启停状态；ui,j-1为火电机组i在 时刻j-1的启停状态。
S103，获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下风电并网*** 调峰能力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷时段的向下调 峰极限。
下面对本实施例提出的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制 方法进行实验验证。
本实施例以华北某省电网冬季典型日实际运行数据为例进行分析，以T＝24h 作为一个研究周期，以15分钟划分为一个时段，总时段数NT＝96。其负荷曲线 及不可调机组出力表示如图2所示。
在上述负荷信息中加入日前风电功率预测区间，根据公式(6)对调峰需求资 源功率计算，得到调峰需求资源波动上下限，如图3所示。
可知该研究周期内负荷低谷时期为凌晨0点至早上3点，即Tv∈[0,12]。该研 究周期内调峰需求上限共5个极大值点，调峰需求下限共5个极小值点，将调 峰需求波动共分为10段，包含5段调峰需求上调区段与5个调峰需求下调区段。 资源***备用取负荷水平的10％，网损率取7％。***开始设置储能设备容量为 1000MW，其最小、最大荷电状态分别容量的10％(100MW)与90％(900MW)。 最大充放电功率为50MW，初始容量为500MW，充放电效率为90％。根据优 化模型计算得到各时段内***负调峰容量及研究周期内储能设备充放电操作如 图4所示。
由图4可以看出储能设备在负荷低谷时段，风电并网***向下调峰压力紧 张时，选择进行充电操作，用作用电侧设备，在负荷高峰时段，***发电资源 充裕时进行放电操作，用作供电侧设备，符合***实际操作需求。
为进一步分析储能设备参与后对***调峰状况的影响，与储能未参与*** 进行实验对比。得到储能参与前后研究周期内全时段负调峰容量对比与负荷低 谷时段负调峰容量对比分别如图5、图6所示。储能未参与***调峰前***最小 负调峰容量为218.7MW，并入储能设备后***最小负调峰容量为231.2MW，两 种情况下***最小负调峰容量均在时段1内，这主要由于***内机组受到启停 时间限制与向下调整出力爬坡速率限制的影响。与储能并网***相比，无储能 并网***全时段内负调峰容量波动更剧烈，这说明储能设备的并网使得机组出 力更平缓，而无储能***将为***调峰服务行为提供更大的代价。
图6中***在第8个时段负调峰容量有明显增大趋势，这是由于***内启 停调峰机组在第8时段满足最小启停时间限制，且储能参与前后***负调峰容 量波动情况相同，说明储能设备始终运行在最大充放电功率的充电状态，储能 设备对***调峰的作用受到最大充放电功率的限制，增大储能设备的最大充放 电功率，***在负荷低谷时段的向下调整空间变化如表1所示。当储能设备最 大充放电功率扩大到一定程度时，对***负调峰容量的增大作用逐渐变小，此 时储能设备对***调峰的作用受到储能设备的容量限制。可见，不同参数的储 能设备对***负调峰容量的增加有不同的作用影响，这意味着当***需要消纳 不同容量的风电时，存在最优的储能设备安装参数决策。
表1改变储能最大充放电功率限制对目标函数影响
Figure BDA0002256365100000151
风电并网对***调峰服务带来的压力，一方面体现在风电的反调峰特性加 大了***等效负荷峰谷差，另一方面体现在风电的不确定性使得***需要应对 的出力变化波动性增强。储能设备作为可充可放的灵活性电源，一方面可以增 加***调峰电源的调节容量，另一方面可以提高***的调峰响应速率。为研究 储能设备对***调峰服务的影响，本实施例分析了储能参与下风电并网***的 负调峰能力，通过优化模型的建立与求解，可以得到储能参与前后风电并网系 统低谷时段的向下调整空间的变化。储能设备并网后，***负调峰容量增加， 有利于风电的并网消纳，且机组出力增减操作减少。模型可用于分析***需要 消纳不同容量的风电时，储能设备安装的最优参数决策。
实施例二
本实施例提供一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制***， 该***包括：
场景确定模块，用于获取负荷预测数据和风电功率在日前调度预测的分布 规律，确定***负荷波动段调峰需求最大的极端场景；
模型构建模块，用于在负荷低谷时段，根据负荷预测数据和机组的最低出 力水平，考虑储能设备的最大出力水平，保证***可消纳风电功率最大，构建 分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型；
线性处理模块，用于对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优 化模型进行线性化处理；
优化控制模块，用于获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下 风电并网***调峰能力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷 时段的向下调峰极限。
实施例三
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序 被处理器执行时实现如上所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化 控制方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供一种处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可 在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的考 虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法中的步骤。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明 保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上， 本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明 的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，其特征是，包括以下步骤：
获取负荷预测数据和风电功率在日前调度预测的分布规律，确定***负荷波动段调峰需求最大的极端场景；
在负荷低谷时段，根据负荷预测数据和机组的最低出力水平，考虑储能设备的最大出力水平，构建分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型；
对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型进行线性化处理；
获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷时段的向下调峰极限。
2.根据权利要求1所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，其特征是，所述***负荷波动段调峰需求最大的极端场景包括调峰需求上调场景和调峰需求下调场景。
3.根据权利要求1所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，其特征是，所述分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型中的目标函数为：
Figure FDA0002256365090000011
式中，δ表示***网损,
Figure FDA0002256365090000012
表示火电机组i在可调节出力范围内的最低出力水平，PE,t表示在第t个时刻储能设备的出力水平，Δt表示各时段的持续时间。
4.根据权利要求1所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，其特征是，所述分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型中的约束条件包括***的功率平衡约束、火电机组的出力上下限约束、机组的备用约束、机组最小启停时间约束、***调峰响应能力约束和启停调峰机组轮流启停约束。
5.根据权利要求1所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，其特征是，所述对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型进行线性化处理的方法为：
引入变量vi,j等效地表示ui,jui,j-1，并添加变量vi,j约束条件，通过将分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型中的约束进行线性化处理。
6.根据权利要求5所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法，其特征是，所述变量vi,j约束条件的约束条件为：
Figure FDA0002256365090000021
其中，ui,j为为火电机组i在时刻j的启停状态；ui,j-1为为火电机组i在时刻j-1的启停状态。
7.一种考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制***，其特征是，包括：
场景确定模块，用于获取负荷预测数据和风电功率在日前调度预测的分布规律，确定***负荷波动段调峰需求最大的极端场景；
模型构建模块，用于在负荷低谷时段，根据负荷预测数据和机组的最低出力水平，考虑储能设备的最大出力水平，保证***可消纳风电功率最大，构建分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型；
线性处理模块，用于对构建的分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型进行线性化处理；
优化控制模块，用于获取周期内***实际运行数据，输入分析储能参与下风电并网***调峰能力的优化模型，确定周期内储能参与下风电并网***低谷时段的向下调峰极限。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法中的步骤。
9.一种处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的考虑风电并网***负调峰能力的储能设备优化控制方法中的步骤。
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