[发明专利]一种基于混沌粒子群的风储系统可信容量优化方法

说明书

本发明提供了一种基于混沌粒子群的风储系统可信容量优化方法，包括：从日平均出力特性、月平均出力特性、可信容量和有效容量四个维度构建新能源出力特性计算模型和指标体系四个维度构建新能源出力特性计算模型及指标体系；风力发电配置储能可使其出力变得平滑，以风储系统总发电功率与计划输出功率的偏差平方和最小为目标构建了风储系统可信容量优化模型；采用改进的混沌粒子群优化算法求解模型得到不同场景下的储能充放电策略，直到求出满足设定精度要求的风储系统最优可信容量。本发明风储系统可信容量优化模型充分考虑了各地区风电场出力特性对可信容量优化的影响，使优化结果更全面，与实际更相符，指导意义更强。

技术领域

本发明涉及电力系统规划技术领域，具体涉及一种基于混沌粒子群的风储系统可信容量优化方法。

背景技术

随着经济社会的快速发展，我国能源紧缺、环境污染等问题日益突出，开发与利用清洁能源，改善能源结构已成为普遍共识；水电、风电、光伏发电作为主要的清洁能源开发和利用形式，具有与传统电源竞争的潜力，得到了快速的发展。

大力推动风电、光伏发电等绿色能源发展是实现电力行业尽早碳达峰的必然选择，而大规模风电、光伏波动性、间歇性的特点，且装机替代效益不高的问题显著，储能成为了保障新型电力系统安全可靠运行的关键支撑技术。因此，储能对新能源发电系统可信容量优化研究对后续开展电网设计、新能源规划等相关工作具有重要的指导意义。

关于风储系统可信容量评估和计算的技术在本领域中为研究人员的探索重点方向之一，现有的技术如中国发明专利“风储发电系统的可信容量评估方法及装置”，公开号CN111753437A，包括：获取原始发电系统在初始负荷水平下的初始可靠性指标，原始发电系统不包括风电机组；基于初始可靠性指标、风储发电系统在初始负荷水平下的第一可靠性指标和在边界负荷水平下的第二可靠性指标，确定参考负荷水平，风储发电系统通过在原始发电系统中添加风电机组得到，边界负荷水平基于初始负荷水平和风电机组的额定容量得到；计算风储发电系统在参考负荷水平下的第三可靠性指标；以及至少基于初始可靠性指标和第三可靠性指标，确定风储发电系统的可信容量。又如“一种基于遗传算法的风-储混合电站日运行策略优化方法”，公开号N113361715A，包括以下步骤：S1：给定相关参数，包括：实时电价、出力偏差惩罚电价、风-储混合电站出力偏差最大允许概率、电池储能系统容量、初始荷电状态与最大充放电功率、风电装机容量、风功率预测值、调度时段数；S2：建立风-储混合电站日运行策略优化模型，优化变量为电池储能系统调度日内的计划充放电序列和功率，优化目标为风-储混合电站日运行收益最大；S3：在风-储混合电站日运行工况蒙特卡洛模拟的基础上，采用遗传算法求解风-储混合电站日运行策略优化模型，给出风-储混合电站中电池储能系统的最优计划充放电序列和功率；但是上述的现有技术所采用的模型基础均不具有较高的随机性，对风场的一些特性指标数据为纳入考虑，实际仍存在一定的出入。

发明内容

鉴于上述分析，本发明旨在提供涉及一种基于混沌粒子群的风储系统可信容量优化方法，用于解决上述问题，混沌粒子群优化算法具有较好的随时性，能纳入较多的特性指标因素，因此所获得结果更为贴近实际情况。

本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

一种基于混沌粒子群的风储系统可信容量优化方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：收集地区已投运风电场历史多年实际有功数据；

步骤2：从日平均出力特性、月平均出力特性、可信容量和有效容量四个维度构建新能源出力特性计算模型和指标体系；

步骤3：以风储系统总发电功率与计划输出功率的偏差平方和最小为目标构建了风储系统可信容量优化模型；

步骤4：采用改进的混沌粒子群优化算法求解模型得到不同场景下的储能充放电策略；

步骤5：以实际案例为例研究了不同储能容量配置下风电可信容量灵敏度变化曲线；

其中：