[发明专利]需求响应参与下风电储能系统调度方法

说明书

本发明涉及需求响应参与下风电储能系统调度方法，包括如下步骤：搭建两阶段调度优化模型，所述两阶段调度优化模型包括日前调度模型、实时调度模型；搭建日前调度模型，且搭建过程中需要满足的约束条件包括：负载平衡的约束、储能系统的最大功率约束、风电机组输出的约束、需求响应的实施约束；搭建实时调度模型，以风电机组风能波动最小化为主要目标，依据前一小时的风力预测值对整个系统的火力机组和风能机组进行综合优化调度；应用粒子群优化算法对调度优化模型进行求解，首先是对系统的参数值进行二进制编码，然后利用应用粒子群优化算法按照以下流程对模型进行求解：本发明可以解决电网系统吸收风电能力降低发电成本的问题。

技术领域

本发明属于电网优化调度技术领域，尤其涉及需求响应参与下风电储能系统调度方法。

背景技术

大规模风力发电的集成需要得到发电侧和用户侧的协作支持。在发电侧，风力资源的不确定性导致应选择高质量的电力储能系统以配合系统的发电调度。在用户侧，通过合理的需求响应以引导用电客户尽量错峰用电，优化负载结构。风电储存系统的研究与需求响应参与下的优化调度相结合，有利于提高风电的消纳能力。对于风电储能系统问题的研究，结合需求响应下的优化调度，目前多数的学者主要聚焦于风电不确定性预测、综合调度模型的建立和模型求解算法的优化。

因此，基于这些问题，提供一种以系统最低发电成本为主要目标建立综合优化调度模型并对该模型进行求解的需求响应参与下风电储能系统调度方法，具有重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种以系统最低发电成本为主要目标建立综合优化调度模型并对该模型进行求解的需求响应参与下风电储能系统调度方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

需求响应参与下风电储能系统调度方法，包括如下步骤：

S1、搭建两阶段调度优化模型，所述两阶段调度优化模型包括日前调度模型、实时调度模型；

S101、搭建日前调度模型，且搭建过程中需要满足的约束条件包括：负载平衡的约束、储能系统的最大功率约束、风电机组输出的约束、需求响应的实施约束；

以火力机组最小燃煤成本为主要目标，依据前一天的风力预测值对整个系统的火力机组和风能机组进行综合优化调度，调度目标函数为：

式中，E是当前系统的调度模型的预期成本；t表示时间；i是火力发电机的组数；h是风电场的数量；P_h是风电场h的输出功率；C_i,t是火力机组的燃煤成本；是风力机组的启动和停止的成本；是储能系统的并网成本；是实施用电需求响应的系统成本；

其中，C_i,t＝α_i+β_ig_it+γ_i(g_it)²；

式中：α_i、β_i、γ_i是火力发电机组i的燃料成本系数；g_it是火力发电机组i的发电量；u_it代表火力发动机组i工作状态，当工作时取1，当非工作状态，取0；N_it是发电机组启动和停止的成本；a和b是线性函数的系数；ΔL_t为实施需求响应后用电缩减量；是是实施需求响应前的用电量；

S102、搭建实时调度模型，以风电机组风能波动最小化为主要目标，依据前一小时的风力预测值对整个系统的火力机组和风能机组进行综合优化调度，调度目标函数为：