CN114050570B - 一种源网荷储***协同调控方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种源网荷储***协同调控方法及装置，所述源网荷储***包括新能源发电设备、传统电源发电设备和储能设备，该方法包括步骤：获取数值气象预报的关键气象参数；计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度，并根据该相似度确定未来第一预定时间内***运行方式；根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制，解决含高比例可再生能源的新型电力***的稳定性问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力***控制技术领域，尤其涉及一种源网荷储***协同调控方法及装置。
背景技术
未来能源格局将向清洁主导、电为中心转变，那么以电力能源为基础，多种能源协同、供给与消费协同的新型电力***将成为趋势。含高比例可再生能源的新型电力***，因风光等可再生能源发电受气象因素影响巨大，其发电的随机性和波动性对电网的电能质量及安全稳定运行产生较大影响。通过含高比例可再生能源电力***内部的源网荷储协调互动，不仅能够保证电网稳定运行，并且可以提高新能源消纳能力，减少弃风弃光，降低***新能源外送需求容量，延缓电网基础设施建设投资，同时通过“需求侧响应”机制以及与用户的实时双向交互，引导用户将高峰时段的用电负荷转移到低谷时段。
发明内容
基于现有技术的上述情况，本发明的目的在于提供一种源网荷储***协同调控方法及装置，以解决含高比例可再生能源的新型电力***的稳定性问题。
为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种源网荷储***协同调控方法，所述源网荷储***包括新能源发电设备、传统电源发电设备和储能设备，该方法包括：
获取数值气象预报的关键气象参数；
计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度，并根据该相似度确定未来第一预定时间内***运行方式；
根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制。
进一步的，采用以下公式计算所述关键气象参数和典型正常日曲线之间的相似度：
其中，xi＝[xi(1),xi(2)]为预测日当天的数值气象预报中辐照度和风速构成的向量；ξi(k)为预测日当天曲线xi与典型日辐射值在第k采样点的相似系数；|x0(k)-xi(k)|＝Δxi(k)为第k采样点x0与xi的绝对差；
为第一级最小差，表示曲线xi上，找个点与x0的最小差；为第二级最小差，表示各条曲线中找出的最小差基础上，再按i＝1,2，…找到所有曲线的最小差；/>为第二级最大差，表示各条曲线中找出的最大差基础上，再按i＝1,2，…找到所有曲线的最大差；ρ为最大差系数；
ri为预测日与第i个典型正常日的相似度，m表示综合曲线上m个采样点的相似系数以获得所述相似度；
若相似度ri≥0.8，则确定为正常运行方式；
若相似度ri<0.8，则确定为紧急运行方式。
进一步的，***正常运行方式下，日前控制包括：
设置需求侧负荷为峰谷电价模式；
获取储能充放电功率日前计划曲线、新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线，并根据所述曲线进行控制；
日内控制包括：
获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线、传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
进一步的，通过以下步骤获取储能充放电功率日前计划曲线：
计算第二预定时间内每个时间区间i对应的新能源发电功率缺额；
对所计算的功率缺额按照从大到小的顺序进行排序，并依次选取储能放电时间区间i；
判断在所选取的储能放电时间区间i新能源发电功率缺额是否达到预设储能容量；若是，则进行下一步骤；若否，则i＝i+1，并返回上一步骤；
根据以下公式得到储能充放电功率日前计划曲线：
Pstori＝(PLoadi-Geni>Pstormax)？Pstormax:PLoadi-Geni
其中，Pstori为储能充放电功率日前计划曲线中单点储能充放电功率，PLoadi-Geni为第i个小时的负荷预测值与新能源设备发电预测值的差，Pstormax为储能最大充放电功率。负荷预测值和新能源设备发电预测值通过已知的负荷预测曲线和新能源设备发电预测曲线得到，i的取值为使得新能源发电功率缺额达到预设储能容量的时间区间。
进一步的，通过以下步骤获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线：
根据所述新能源发电日内计划曲线和已知的负荷预测曲线计算未来第三预定时间的功率缺额；
判断所述功率缺额是否达到预设充放电功率；若是，则得到储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线；若否，则按照新能源发电日内计划曲线进行调整后得到储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线。
进一步的，***紧急运行方式下，日前控制包括：
设置需求侧负荷为全峰价格模式；
获取新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线，并根据所述曲线进行控制；
日内控制包括：
获取储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线、传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
进一步的，根据以下步骤获取储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线：
计算新能源设备未来第四预定时间内每间隔预定时间间隔的波动变化率；
判断各波动变化率是否满足预设变化率阈值；若是，则根据储能SOC是否满足稳定裕度来进行储能SOC维护后，得到新能源发电日内计划曲线；若否，则进行下一步骤；
根据储能设备容量制定每一时刻的储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线；
判断储能设备和新能源设备的总变化率是否满足***稳定运行需求；若是，则得到新能源发电日内计划曲线；若否，则限制新能源设备发电后，得到新能源发电日内计划曲线。
进一步的，***正常运行方式或者紧急运行方式下，实时控制包括：
在日内控制的基础上结合***的运行状态和运行约束进行修正。
根据本发明的第二个方面，提供了一种源网荷储***协同调控装置，包括关键气象参数获取模块、相似度计算模块、***运行方式确定模块、控制模块；
所述关键气象参数获取模块，用于获取数值气象预报的关键气象参数；
所述相似度计算模块，用于计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度；
所述***运行方式确定模块，用于根据该相似度确定未来预定时间内***运行方式；
所述控制模块，用于根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制。
根据本发明的第三个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一个方面所述的方法。
综上所述，本发明提供了一种源网荷储***协同调控方法及装置，所述源网荷储***包括新能源发电设备、传统电源发电设备和储能设备，该方法包括步骤：获取数值气象预报的关键气象参数；计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度，并根据该相似度确定未来第一预定时间内***运行方式；根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制，解决含高比例可再生能源的新型电力***的稳定性问题。
附图说明
图1是本发明实施例源网荷储***协同调控方法的流程图；
图2是***正常运行方式下，日前控制、日内控制和实时控制的流程框图；
图3是获取储能充放电功率日前计划曲线的流程图；
图4是取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线的流程图；
图5是***紧急运行方式下，日前控制、日内控制和实时控制的流程框图；
图6是获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
下面将结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。根据本发明的一个实施例，提供了一种源网荷储***协同调控方法，所述源网荷储***包括新能源发电设备、传统电源发电设备和储能设备，该调控方法通过气象预测来判断未来控制时段内***新能源设备的发电波动情况，由发电波动来决定控制目标和控制策略，不同的控制目标和控制策略由***的运行方式决定。该方法的流程图如图1所示，该方法包括如下步骤：
S1、获取数值气象预报的关键气象参数。由数值气象预报的关键气象参数的波动情况来映射调控区域内新能源发电波动情况，确定未来第一预定时间内(例如1-3天)内***运行方式。可以选择数值天气预报每日更新未来3天，时间分辨率为15分钟。
S2、计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度，并根据该相似度确定未来第一预定时间内***运行方式。***运行方式按源网荷储调控目标的不同，分成常规运行方式和紧急运行方式。不同运行方式下，日前、日内、实时控制“逐时递进”的源网荷储协同调控的控制目标不同：
常规运行方式下，太阳辐照值、风速等关键气象参数日曲线与典型正常日气象曲线相似，具备正常发电能力且波动小不影响电网稳定，源网荷储协同调控目标是通过合理安排储能电站的充放电计划和利用负荷的峰谷电价引导用户有序用电来实现新能源的削峰填谷，减少弃风弃光，提高***中新能源发电量占比。
紧急运行方式下，太阳辐照值、风速等关键气象参数与典型正常日气象曲线关联性差且波动大，源网荷储协同调控目标是保证电网稳定运行。通过储能与新能源配合来抑制新能源出力波动，另外还需要通过”需求侧响应”机制的全峰电价模式引导用户减少用电从而抵消抑制新能源出力后的功率缺额。
本实施例中，采用灰色度法计算得到相似度。可以采用以下公式计算所述关键气象参数和典型正常日曲线之间的相似度：
其中，xi＝[xi(1),xi(2)]为预测日当天的数值气象预报中辐照度和风速构成的向量；ξi(k)为预测日当天曲线xi与典型日辐射值在第k采样点的相似系数；|x0(k)-xi(k)|＝Δxi(k)为第k采样点x0与xi的绝对差；
为第一级最小差，表示曲线xi上，找个点与x0的最小差；为第二级最小差，表示各条曲线中找出的最小差基础上，再按i＝1,2，…找到所有曲线的最小差；/>为第二级最大差，表示各条曲线中找出的最大差基础上，再按i＝1,2，…找到所有曲线的最大差；ρ为最大差系数，本实施例中取值为0.5。
ri为预测日与第i个典型正常日的相似度，m表示综合曲线上m个采样点的相似系数以获得所述相似度。
若相似度ri≥0.8，则确定为正常运行方式；
若相似度ri<0.8，则确定为紧急运行方式。
典型正常日曲线可由人工维护，也可以通过由现场运行历史数据自动加入，该日在正常运行方式下保证***稳定运行后，***会将该日的气象关键参数曲线作为典型正常日曲线转存入气象曲线库中。
根据数值天气预报，以及历史的新能源发电功率及历史负荷功率进行发电及负荷预测分别得到例如超短期15分钟滚动更新未来1～4小时和短期每日更新未来1～3天，时间分辨率为15分钟的发电预测及负荷预测。负荷预测曲线和新能源设备发电预测曲线仅作为本实施例调控方法的一个输入数据，不再详述。
S3、根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制。以下对上述控制方式进行详细说明。
***正常运行方式下，日前控制、日内控制和实时控制的流程框图如图2所示。***正常运行方式下，日前控制包括：
设置需求侧负荷为峰谷电价模式；
获取储能充放电功率日前计划曲线、新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
正常运行方式下日前控制，首先设置需求侧负荷为峰谷电价模式。基于考虑峰谷电价的日前负荷预测得到未来24小时区域内的用电总需求PLoad日曲线(日曲线为一天96点，15分钟分辨率)。由***内的新能源设备发电预测和负荷预测的结果，得到***功率缺额PLoad-Gen日曲线。常规模式下储能的优化目标为***的削峰填谷。
其中，新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线的获取可以采用常规的曲线获取方式，在此不再赘述。本实施例中，通过以下步骤获取储能充放电功率日前计划曲线，获取储能充放电功率日前计划曲线的流程图如图3所示：
S11、计算第二预定时间内每个时间区间i对应的新能源发电功率缺额，第二预定时间例如为24小时时，i取值为0-96，时间分辨率为15分钟，根据以下公式进行计算：
PLoadi-Geni+PLoadi+1-Geni+1+PLoadi+2-Geni+2+PLoadi+3-Geni+3
PLoadi-Geni、PLoadi+1-Geni+1、PLoadi+2-Geni+2、PLoadi+3-Geni+3表示各新能源设备负荷预测值减去新能源发电值的新能源发电功率缺额。
S12、对所计算的功率缺额按照从大到小的顺序进行排序，并依次选取储能放电时间区间i；
S13、判断在所选取的储能放电时间区间i新能源发电功率缺额是否达到预设储能容量，该预设储能容量例如为应储能容量的60％；若是，则进行下一步骤；若否，则i＝i+1，并返回上一步骤；
S14、根据以下公式得到储能充放电功率日前计划曲线：
Pstori＝(PLoadi-Geni>Pstormax)？Pstormax:PLoadi-Geni
其中，Pstori为储能充放电功率日前计划曲线中单点储能充放电功率，PLoadi-Geni为第i个小时的负荷预测值与新能源设备发电预测值的差，Pstormax为……，负荷预测值和新能源设备发电预测值通过已知的负荷预测曲线和新能源设备发电预测曲线得到，i的取值为使得新能源发电功率缺额达到预设储能容量的时间区间。新能源发电计划是计算新能源盈余时PGen+stor-Load>0，是否满足区域电网外送电力的限值，如超限则限制新能源出力。在***内具备传统电源设备且新能源设备不能满足区域内用电时PGen+stor-Load<0，计算***内的发电功率缺额和备用情况，制定传统电源的启停机计划。
S15、对所计算的功率缺额按照从小到大的顺序进行排序，并依次选取储能放电时间区间i；
S16、判断在所选取的储能放电时间区间i新能源发电功率缺额是否达到预设储能容量，该预设储能容量例如为应储能容量的60％；若是，则根据以上公式得到储能充放电功率日前计划曲线；若否，若否，则i＝i+1，并返回上一步骤。
***正常运行方式下，日内控制包括：
获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线、传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
其中，传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线的获取可以采用常规的曲线获取方式，在此不再赘述。本实施例中，通过以下步骤获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线，获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线的流程图如图4所示：
S21、根据所述新能源发电日内计划曲线和已知的负荷预测曲线计算未来第三预定时间的功率缺额，本实施例中该第三预定时间为4小时；
S22、判断所述功率缺额是否达到预设充放电功率；若是，则得到储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线；若否，则按照新能源发电日内计划曲线进行调整后得到储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线，即若功率缺额达到预设充放电功率，则直接采用储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线控制，若未达到，则采用新能源发电日内计划曲线进行控制。
***紧急运行方式下，日前控制、日内控制和实时控制的流程框图如图5所示。***紧急运行方式下，日前控制包括：
设置需求侧负荷为全峰价格模式；
获取新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
***紧急运行方式下，首先设置需求侧负荷为全峰价格模式。基于考虑全峰模式电价的日前负荷预测得到未来24小时区域内的用电总需求PLoad日曲线。紧急模式下储能的优化目标为***的稳定，因此日前计划不再考虑利用储能进行削峰填谷优化，不再制定储能日前计划。因此只需根据用电总需求PLoad及***备用需求、外送电能限制制定新能源发电计划和传统电源启停计划。由区域内的日前新能源发电预测的结果，得到***的新能源波动ΔPGt/Δt未来4小时曲线。紧急模式下储能的优化目标为***的稳定，因此储能日前充放电计划的日曲线制定流程及算法如下：
max|(ΔPGi+ΔPstori)/Δt|<max(ΔP/Δt)
其中，ΔPGi为i时刻新能源设备发电Δt间隔变化值，ΔPstori为i时刻储能设备Δt间隔变化值，Δt为间隔时间，可配置。将所有新能源超标时刻的功率波动越限的点通过加入储能的储能使其波动满足***15分钟最大波动变化率要求。当新能源波动满足要求时，要根据储能SOC的情况及***运行情况，对储能电站进行充放电SOC维护，使储能电站荷电状态SOC在60％～70％之间，为后续***波动时留够备用。
***紧急运行方式下，日内控制包括：
获取储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线、传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
其中，传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线的获取可以采用常规的曲线获取方式，在此不再赘述。本实施例中，通过以下步骤获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线，获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线的流程图如图6所示：
S31、计算新能源设备未来第四预定时间内每间隔预定时间间隔的波动变化率，波动变化率为ΔPGt/Δt，ΔPGt为新能源设备Δt时间间隔变化值；
S32、判断各波动变化率是否满足预设变化率阈值；若是，则根据储能SOC是否满足稳定裕度来进行储能SOC维护后，得到新能源发电日内计划曲线；若否，则进行下一步骤；
S33、根据储能设备容量制定每一时刻的储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线；
S34、判断储能设备和新能源设备的总变化率是否满足***稳定运行需求；若是，则得到新能源发电日内计划曲线；若否，则限制新能源设备发电后，得到新能源发电日内计划曲线。
***正常运行方式或者紧急运行方式下，实时控制包括：
在日内控制的基础上结合***的运行状态和运行约束进行修正。紧急模式下实时控制在日内计划的基础上结合当前***的运行状态和运行约束进行修正。具体修正同正常运行方式下相同，但是约束条件增加对新能源设备1～5分钟变化率的运行约束。
其中，所涉及的运行约束包括以下方面：
***稳定运行约束：
1)***外送功率约束条件：
2)***内N-1级变压器运行约束。
储能设备运行约束包括：
1)Pchar，max≤Pbess(t)≤0
2)0≤Pbess(t)≤Pdis,max
3)SOCmin≤SOCbess(t)≤SOCmax
4)Pess(t)*Δt+Ecur(t)≤SOCmax*CAP
其中Pchar，max为储能设备最大充电功率，Pdis，max为储能设备最大放电功率，SOCmin为储能设备最小荷电状态，SOCmax为储能设备最大荷电状态，Pbess(t)为储能设备t时刻日内实时计划功率值，SOCbess(t)为t时刻储能设备荷电状态，Ecur(t)为储能设备t时刻剩余电量，CAP为储能设备额定容量，Δt为储能设备实时计划时间分辨率。
新能源设备运行约束：
Pmin≤Pgen(t)≤Pmax
Pmin、Pmax分别为新能源设备最小和最大发电能力。
新能源爬坡限制
根据本发明的第二个实施例，提供了一种源网荷储***协同调控装置，包括关键气象参数获取模块、相似度计算模块、***运行方式确定模块、控制模块；
所述关键气象参数获取模块，用于获取数值气象预报的关键气象参数；
所述相似度计算模块，用于计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度；
所述***运行方式确定模块，用于根据该相似度确定未来预定时间内***运行方式；
所述控制模块，用于根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制。
该装置中各模块实现其功能的具体过程与本发明提供的第一个实施例中故障定位方法的各步骤相同，在此不再赘述。
根据本发明的第三个实施例，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一个实施例中所述的方法。
综上所述，本发明涉及一种源网荷储***协同调控方法及装置，所述源网荷储***包括新能源发电设备、传统电源发电设备和储能设备，该方法包括步骤：获取数值气象预报的关键气象参数；计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度，并根据该相似度确定未来第一预定时间内***运行方式；根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制，解决含高比例可再生能源的新型电力***的稳定性问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本发明后依然可对发明的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在发明待批的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种源网荷储***协同调控方法，所述源网荷储***包括新能源发电设备、传统电源发电设备和储能设备，其特征在于，该方法包括：
获取数值气象预报的关键气象参数；
计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度，并根据该相似度确定未来第一预定时间内***运行方式；
根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制；
其中，采用以下公式计算所述关键气象参数和典型正常日曲线之间的相似度：
其中，为预测日当天的数值气象预报中辐照度和风速构成的向量；/>为预测日当天曲线/>与典型日辐射值在第/>采样点的相似系数；/>为第/>采样点/>与/>的绝对差；
为第一级最小差，表示曲线/>上，找个点与/>的最小差；/>为第二级最小差，表示各条曲线中找出的最小差基础上，再按/>=1,2，…找到所有曲线的最小差；/>为第二级最大差，表示各条曲线中找出的最大差基础上，再按/>=1,2，…找到所有曲线的最大差；/>为最大差系数；
为预测日与第/>个典型正常日的相似度，/>表示综合曲线上/>个采样点的相似系数以获得所述相似度；
若相似度，则确定为正常运行方式；
若相似度，则确定为紧急运行方式；
通过以下步骤获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线：
根据新能源发电日内计划曲线和已知的负荷预测曲线计算未来第三预定时间的功率缺额；
判断所述功率缺额是否达到预设充放电功率；若是，则得到储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线；若否，则按照新能源发电日内计划曲线进行调整后得到储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，***正常运行方式下，日前控制包括：
设置需求侧负荷为峰谷电价模式；
获取储能充放电功率日前计划曲线、新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线，并根据所述曲线进行控制；
日内控制包括：
获取储能削峰填谷充放电功率日内计划曲线、传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下步骤获取储能充放电功率日前计划曲线：
计算第二预定时间内每个时间区间对应的新能源发电功率缺额；
对所计算的功率缺额按照从大到小的顺序进行排序，并依次选取储能放电时间区间；
判断在所选取的储能放电时间区间新能源发电功率缺额是否达到预设储能容量；若是，则进行下一步骤；若否，则/>，并返回上一步骤；
根据以下公式得到储能充放电功率日前计划曲线：
其中，为储能充放电功率日前计划曲线中单点储能充放电功率，/>为第/>个小时的负荷预测值与新能源设备发电预测值的差，/>为储能最大充放电功率；负荷预测值和新能源设备发电预测值通过已知的负荷预测曲线和新能源设备发电预测曲线得到，/>的取值为使得新能源发电功率缺额达到预设储能容量的时间区间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，***紧急运行方式下，日前控制包括：
设置需求侧负荷为全峰价格模式；
获取新能源发电日前计划曲线和传统电源日前计划曲线，并根据所述曲线进行控制；
日内控制包括：
获取储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线、传统电源日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线，并根据所述曲线进行控制。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据以下步骤获取储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线和新能源发电日内计划曲线：
计算新能源设备未来第四预定时间内每间隔预定时间间隔的波动变化率；
判断各波动变化率是否满足预设变化率阈值；若是，则根据储能SOC是否满足稳定裕度来进行储能SOC维护后，得到新能源发电日内计划曲线；若否，则进行下一步骤；
根据储能设备容量制定每一时刻的储能抑制新能源波动充放电功率日内计划曲线；
判断储能设备和新能源设备的总变化率是否满足***稳定运行需求；若是，则得到新能源发电日内计划曲线；若否，则限制新能源设备发电后，得到新能源发电日内计划曲线。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，***正常运行方式或者紧急运行方式下，实时控制包括：
在日内控制的基础上结合***的运行状态和运行约束进行修正。
7.一种源网荷储***协同调控装置，所述调控装置利用权利要求1-6任意一项权利要求所述的源网荷储***协同调控方法进行调控，其特征在于，包括关键气象参数获取模块、相似度计算模块、***运行方式确定模块、控制模块；
所述关键气象参数获取模块，用于获取数值气象预报的关键气象参数；
所述相似度计算模块，用于计算所述关键气象参数和典型正常曲线之间的相似度；
所述***运行方式确定模块，用于根据该相似度确定未来预定时间内***运行方式；
所述控制模块，用于根据所确定的***运行方式对***进行日前控制、日内控制和实时控制。
8.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115021290B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-04-09 | 国网北京市电力公司 | 一种源网荷储柔性优化调控方法、装置、设备及介质 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606967A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-02-26 | 华中科技大学 | 一种实现电力***鲁棒运行的调度方法 |
| CN105069525A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-11-18 | 广西大学 | 全天候96点日负荷曲线预测及优化修正*** |
| CN107294121A (zh) * | 2016-04-11 | 2017-10-24 | 中国电力科学研究院 | 一种储能***典型工况曲线的获取方法及*** |
| CN109934395A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-06-25 | 三峡大学 | 一种基于分时分区气象数据的多小水电地区短期电力负荷预测方法 |
| CN110401186A (zh) * | 2019-07-13 | 2019-11-01 | 国网天津市电力公司 | 地区电网源网荷储多元协调泛在调度控制*** |
| CN110492529A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种考虑海水淡化的沿海多源多荷协调控制***和方法 |
| CN111064210A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-04-24 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 增加新能源发电波动的海岛电网储能***分层控制方法 |
| CN111416369A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-07-14 | 国网经济技术研究院有限公司 | 一种减小电网负荷峰谷差的储能控制方法和*** |
| AU2020100983A4 (en) * | 2019-11-14 | 2020-07-16 | Shandong University | Multi-energy complementary system two-stage optimization scheduling method and system considering source-storage-load cooperation |
| CN111769600A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-13 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司 | 一种基于灵活性裕度的电力***源荷储协调滚动调度方法 |
| CN112465181A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-03-09 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 一种支持源-网-荷-储多元泛在协调的两阶段优化调度方法 |
| CN113193547A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-07-30 | 国网江苏省电力有限公司 | 计及新能源及负荷区间不确定性的电力***日前-日内协同调度方法与*** |
| CN113364055A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-07 | 南京邮电大学 | 一种源网荷储网络化协调频率控制方法 |
-
2021
- 2021-11-17 CN CN202111361421.3A patent/CN114050570B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606967A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-02-26 | 华中科技大学 | 一种实现电力***鲁棒运行的调度方法 |
| CN105069525A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-11-18 | 广西大学 | 全天候96点日负荷曲线预测及优化修正*** |
| CN107294121A (zh) * | 2016-04-11 | 2017-10-24 | 中国电力科学研究院 | 一种储能***典型工况曲线的获取方法及*** |
| CN109934395A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-06-25 | 三峡大学 | 一种基于分时分区气象数据的多小水电地区短期电力负荷预测方法 |
| CN110492529A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种考虑海水淡化的沿海多源多荷协调控制***和方法 |
| CN110401186A (zh) * | 2019-07-13 | 2019-11-01 | 国网天津市电力公司 | 地区电网源网荷储多元协调泛在调度控制*** |
| AU2020100983A4 (en) * | 2019-11-14 | 2020-07-16 | Shandong University | Multi-energy complementary system two-stage optimization scheduling method and system considering source-storage-load cooperation |
| CN111064210A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-04-24 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 增加新能源发电波动的海岛电网储能***分层控制方法 |
| CN111416369A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-07-14 | 国网经济技术研究院有限公司 | 一种减小电网负荷峰谷差的储能控制方法和*** |
| CN111769600A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-13 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司 | 一种基于灵活性裕度的电力***源荷储协调滚动调度方法 |
| CN112465181A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-03-09 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 一种支持源-网-荷-储多元泛在协调的两阶段优化调度方法 |
| CN113193547A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-07-30 | 国网江苏省电力有限公司 | 计及新能源及负荷区间不确定性的电力***日前-日内协同调度方法与*** |
| CN113364055A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-07 | 南京邮电大学 | 一种源网荷储网络化协调频率控制方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| A Cooperation Model of Data Center Cluster and Electricity Retailer Base on Demand Response;Peng Zhang等;《2020 IEEEIAS 56th Industrial and Commercial Power Systems Technical Conference (I&CPS)》;全文 * |
| 含源荷相似度和曲线波动度约束的源荷储协调优化模型;周任军;李斌;黄婧杰;唐夏菲;彭院院;方绍凤;石亮缘;;中国电机工程学报(第13期);全文 * |
Also Published As
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