[发明专利]储能电站调峰辅助决策方法

说明书

本发明公开储能电站调峰辅助决策方法，所述辅助决策方法包括以下过程：建立用电负荷模型、新能源发电模型、储能释放模型，采用蒙特卡洛模拟进行预测；根据所述用电负荷模型、新能源发电模型、储能释放模型的预测结果，得到储能电站调峰辅助决策；所述储能电站调峰辅助决策通过预测未来设定时间内的用电负荷情况及新能源发电情况，得到将电能存储用到电负荷处于峰值阶段时策略。

技术领域

本发明涉及集中式新能源电站与储能电站的协同调峰领域，特别是涉及基于数据挖掘的协同能力的指导方法。

背景技术

近年来为了实现“双碳”目标，电力能源构成发生较大调整，随着电网格局、电源结构的快速变化，国家电网面临着新的挑战。新能源的接入比例逐年增高，新能源发电有其波动性和随机性，新能源的接入给电网的有功、无功调整带来了困难。目前电网调峰几乎全部由常规火电机组承担，但随着碳减排任务的不断加剧，传统火电机组必然会逐步减少。

新能源发电通常会受到地理位置和天气情况的很大影响，以最常见的风力发电为例：风力发电受到季节的影响，风力和风向变化很大，发电波动很大，而这个波动周期又是不可控的，如果在电网负荷小的时候发出的电大量被弃，造成极大浪费；而负荷大时，有可能正好无风，没法提供出力。可见如果想提升新能源的渗透率，必须解决其波动性大的特点。

储能电站是近年来发展较快的电站形式，其与传统电站最大的差别在于，其实他并不真实发电，而是通过将电能转换成其他型式的能源型式(如化学能、势能等)，在需要时再由这些其他能源转换为电能向电网供电，储能电站的调节峰谷能是其最大特点。

当前的国家电网的调度方式还是以火力发电为主要出力的方式，调峰调谷也是以具备调峰能力的火电机组为主。通常是根据当前负荷情况调度各场站的出力，使用的是传统的调度方法，缺乏通过精准的预测数据支撑的全盘性绿色能源消纳思考，不利于提升清洁能源的渗透率。要考虑如何能提升新能源的消纳比例，提升我们的发电清洁度，使我们的电网更加安全可靠，是整个电力系统的最终追求。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明旨在通过数据挖掘，分析历史用电及新能源发电数据，建立电力负荷模型及新能源发电模型，提升新能源的渗透比例与参与调峰的能力。

本申请通过以下技术方案来实现上述效果：

储能电站调峰辅助决策方法，所述辅助决策方法包括以下过程：

建立用电负荷模型、新能源发电模型、储能释放模型，采用蒙特卡洛模拟进行预测；

根据所述用电负荷模型、新能源发电模型、储能释放模型的预测结果，得到储能电站调峰辅助决策；

所述储能电站调峰辅助决策通过预测未来设定时间内的用电负荷情况及新能源发电情况，得到将电能存储用到电负荷处于峰值阶段时策略。

进一步的，所述根据所述用电负荷模型、新能源发电模型、储能释放模型的预测结果，得到储能电站调峰辅助决策具体为：

第一步，判断当前用电负荷数据判断是否大于设定阈值；

第二步，在小于所述设定阈值的范围内，释放储备，总释放量定义为前一日的总新能源存储量，每小时释放量可根据本小时负荷占比来计算，其计算公式为：

式中S_upload为储能上网电量，为前一日存储的新能源总电量，E_f为预测的当前时段负荷值，是指从定义为峰值的时段预测负荷值求和。

进一步的，所述建立用电负荷模型、新能源发电模型、储能释放模型具体过程为：

获取新能源电站与储能电站发电、用电的历史数据，所述历史数据包含用电负荷数据、新能源发电数据、新能源场站发电设备信息及实时监测数据、储能场站储能设备信息及实时监测数据；