[发明专利]考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略

权利要求书

1.考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：考虑风电功率的随机性和波动性，基于多场景法建立风机出力预测误差概率分布函数；

步骤2：考虑电力现货价格的不确定性，采用一阶自回归模型描述电力现货价格，同时建立风场储能电站参与多市场的运行收益模型和运行约束条件；

步骤3：基于随机机会约束规划理论，根据电力实时现货价格、风场储能电站参与多市场的运行收益模型和运行约束条件，建立目标收益函数与目标约束函数；

步骤4：将目标收益函数与目标约束函数变为混合整数线性规划问题，在MATLAB环境中使用CPLEX求解器进行求解，得出满足不同市场需求的风电场储能运行策略。

2.根据权利要求1所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，所述步骤1中，风机出力预测误差概率分布函数公式为：

式中，α、β均为风机出力预测误差概率分布参数且α、β均大于0，ΔP为风机出力的预测误差的样本值。

3.根据权利要求2所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，所述风机出力预测误差概率分布函数的样本值通过以下步骤求得：

步骤a：将风机出力预测误差概率分布函数分成m个等概率区间；

步骤b：以每个概率区间的中点或区间内的随机数作为采样点；

步骤c：根据风机出力预测误差概率分布函数的逆变换公式对相应的采样点进行逆变换得到对应的预测误差样本值。

步骤d：根据预测误差样本值与风机出力超短期预测功率相加得到多个风机实际出力样本。

4.根据权利要求3所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，所述步骤d中,采用同步回代削减法对多个风机实际出力样本进行采样场景削减，直到场景数达到预设削减阈值。

5.根据权利要求1所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，步骤2中，采用一阶自回归模型描述电力现货价格的时间序列公式如下：

式中，q(t)和q(t-1)分别为t时段和t-1时段的电力现货市场价格；φ(t)为电力现货价格在t时段的历史均值；为电力现货价格的自回归系数；ε₁为正态分布的随机数，该分布期望值为0，方差为σ²。

6.根据权利要求1所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，所述步骤2中，风场储能电站参与多市场的运行收益模型为：

maxE_s＝E_m+E_d+E_r-E_p-E_s

式中E_m为风储系统参与中长期市场获得的收益；E_d为风储系统参与日前市场获得的收益；E_r为风储系统参与实时市场获得的收益；E_p为偏差考核费用；E_s为储能成本。

7.根据权利要求1所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，所述步骤2中，风场储能电站参与多市场的运行约束条件包括以下内容：

风机运行约束为：

其中为场景S在时段t风机的额定功率，为场景S在时段t风机的实际出力。

储能运行约束为：

其中：和分别为储能的最小放电功率和最大放电功率；和分别为储能的最小充电功率和最大充电功率；和为二进制辅助变量，为充电状态，为放电状态。

8.根据权利要求1所述的考虑出力预测与价格的风电场储能电站多市场参与策略，其特征在于，所述步骤3中，采用随机机会约束规划形式来表示步骤S4中的目标收益函数和步骤S5中的约束函数，表示如下：

式中：α为目标函数的置信度；Pr{}是概率运算符；u(t)为t时段控制变量；ξ(t)为t时段随机变量。为收益函数对应的目标值；c(t)为t时段约束条件中的相关参数；E_s(u(t),ξ(t),c(t))为t时段的收益函数；g_t(u(t),c(t))为t时段确定性约束。