[发明专利]一种可参与电网辅助服务的分布式云储能调度控制方法有效

专利信息
申请号: 202010324053.4 申请日: 2020-04-22
公开(公告)号: CN111555316B 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 张宁;刘静琨;杜尔顺;康重庆;夏清 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: H02J3/28 分类号: H02J3/28;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 廖元秋
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 参与 电网 辅助 服务 分布式 云储能 调度 控制 方法
【说明书】:

发明提出一种可参与电网辅助服务的分布式云储能调度控制方法,属于电网中储能技术应用领域。该方法首先建立分布式云储能参与电网辅助服务的日前优化模型并求解;然后分别建立分布式云储能充电功率实时修正优化模型和分布式云储能放电功率实时修正优化模型,利用日前优化模型的最优解对该两个修正优化模型求解,分别得到实时运行中各时段云储能提供商的各分布式储能的充电功率和放电功率的最优解,实现调度。本发明方法能够拓宽云储能系统中储能资源的来源,同时为电网的调频、调峰等辅助服务需求提供有益的支撑,还可以提高云储能系统中所集成的分布式储能资源的利用率,使得分布式云储能的调度控制更加合理、有效。

技术领域

本发明涉及一种可参与电网辅助服务的分布式云储能调度控制方法,属于电网中储能技术应用领域。

背景技术

随着分布式发电技术和实时电价的推广,用户日益希望自主选择储能装置及其充放电时机,实现合理的储能资源利用。用户投资使用本地的实体储能装置可能会面临着过高的单位成本,而且也需要花费一定的精力进行维护。利用共享式云端虚拟储能代替用户本地的实体储能装置是一种较好的替代方式,如已有的一种用于住宅和小型用户的云储能装置(Liu J,Zhang N,Kang C,et al.Cloud energy storage for residential andsmall commercial consumers:Abusiness case study[J].Applied Energy.2017,188:226-236.)。现有的云储能概念是一种基于电网的共享式储能技术,使用户可以随时、随地、按需使用由集中式或分布式的储能设施构成的共享储能资源,并按照使用需求而支付服务费。现有云储能系统主要包括4部分,分别是云储能用户、云储能服务提供商、集中式储能设施以及电网。云储能用户和电网之间以及集中式储能设施和电网之间分别通过电气连接实现能量的双向传输。云储能用户和电网之间、云储能用户和云储能服务提供商之间、云储能服务提供商和集中式储能设施之间分别通过有线或无线通信方式实现信息的双向传输,电网向云储能服务提供商单向传输信息。

云储能服务提供商控制储能装置满足云储能用户的充电和放电需求,同时最大化利用储能资源。可用的储能资源不仅被许多云储能用户所分享,同时也根据充放电需求动态地分配给相应云储能用户。通过优化计划和储能设施的协调控制,提高系统运行效率。云储能通过从配电馈线充放电改变了原有的潮流。云储能用户与储能设施处于同一配电网中。当一个云储能用户向其所分配到的储能资源充电时,储能设施通过向电网吸入能量而充电。当云储能用户使其云端电池放电来使用所存储的能量时,储能设施向电网释放能量去补偿相应用户的负荷。

云储能服务提供商可以利用海量分布式用户之间充电和放电需求的互补性和非同时性实现其所建设的储能设施的能量容量与功率容量分别低于云储能系统中所有分布式用户的能量容量需求总和与功率容量需求总和。如今能源与信息通讯技术愈发深度融合,这就给构建云储能系统提供了软硬件的支撑。但目前的云储能系统尚未考虑到整合大量的分布式储能资源为用户提供云储能服务并同时运用于电网辅助服务。

发明内容

本发明的目的是为克服现有集中式云储能系统不能整合海量分布式储能装置,并利用这些分布式储能装置为用户提供云储能服务的同时为电网提供辅助服务的局限性,提出一种可参与电网辅助服务的分布式云储能调度控制方法。本发明对云储能系统进行了拓展,将分布式储能资源整合到了云储能系统中。在此基础上,提出了分布式云储能参与电网辅助服务的日前优化模型和分布式云储能充、放电功率实时修正优化模型和相关的云储能服务提供商日前和实时决策方法,为云储能服务提供商整合海量分布式储能资源为用户提供云储能服务和为电网提供辅助服务提供了支持。

本发明提出一种可参与电网辅助服务的分布式云储能调度控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)建立分布式云储能参与电网辅助服务的日前优化模型,该模型由目标函数和约束条件构成;具体步骤如下:

1-1)建立分布式云储能参与电网辅助服务的日前优化模型的目标函数为:

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