[发明专利]一种风光储协同调度的滚动优化决策方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种风光储协同调度的滚动优化决策方法。

背景技术

风力发电、光伏发电等可再生能源发电方式的技术发展逐渐成熟，在发电容量中所占比例逐年升高。但是风能、太阳能等能源具有随机性和间歇性的特点，尤其是风力发电具有夜间发电多，白天较低的反调峰特性，使得系统中由负荷、风电功率、光伏发电功率组成的等效负荷曲线的峰谷差率较之原来的负荷曲线的峰谷差率有明显增加，系统中火电机组面临的调峰压力加大，从而又制约了电网接纳更多风力发电、光伏发电功率的能力。

智能电网技术的发展，尤其是电动汽车充电基础设施的建设，为在智能电网平台上实现风电、光伏发电与电动汽车储能协调优化利用提供了基础。一系列电动汽车充电对电网影响的相关研究表明：电动汽车低排放的优势只有在以低碳电力为主的区域才比较显著，而在以燃煤发电为主的区域并不显著；只有尽可能多地采用风电、光伏发电等可再生能源为电动汽车充电，才能充分发挥电动汽车的减排效益；另外，若对电动汽车充电不加以引导，会增大电网的峰值负荷，迫使电网建设更多的调峰电源。

因此有必要在电网调度中，将电动汽车充电与风电、光伏发电等可再生能源相互融合，提高节能减排效益。

发明内容

本发明的目的就是为解决上述问题，提出一种风光储协同调度的滚动优化决策方法，既能满足各个电动汽车换电站的电动汽车能源需求，又可以缩小等效负荷曲线的峰谷差率，改善地区电网负荷特性，从而达到降低常规机组的调峰压力，提高可再生能源接入水平的目的。通过日前计划、滚动计划的多时间尺度协同调度滚动优化决策模型的建立，能够逐级消减风电、光伏等新能源预测误差的影响，进一步改善等效负荷的负荷特性。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种风光储协同调度的滚动优化决策方法，它包括以下步骤：

步骤1：首先获取日前预测数据：从地区电网调度中心的预测系统获得日前对次日各个负荷需求、各个风电场风功率及各个光伏电站输出功率在各个时段的预测数据；

步骤2：获取次日的日前计划：根据步骤1中获得的日前对次日各个负荷需求、各个风电场风功率及各个光伏电站输出功率在各个时段的预测值以及各个电动汽车换电站的充电需求数据，对各个电动汽车换电站的次日充电计划进行日前计划；

步骤3：对于步骤2中的所述的日前计划，在当日运行中，通过每小时获得的更新的对当日剩余时段的负荷、风电场风功率及光伏电站输出功率的预测数据，不断实时对当日剩余时段的各个电动汽车换电站充电计划进行滚动并同时进行修正；

步骤4：通过滚动计划逐步修正各个电动汽车充电站的充电计划值。

步骤5：完成风光储协同调度的滚动优化。

所述步骤2中，在对各个电动汽车换电站的次日充电计划进行日前计划的过程中，为了缩小等效负荷曲线的峰谷差率，采用如下目标函数：

minΣt=1T(Pet(0)-Pav(0))2---(1)]]>

其中：P_et(0)为由负荷、风电场风功率、光伏电站输出功率以及电动汽车换电站充电功率组成的在时段t的等效负荷，P_av(0)为各个时段等效负荷的平均值，它们的表达式如下：