[发明专利]一种基于随机鲁棒优化的风场系统储能配置方法

说明书

本发明公开了一种基于随机鲁棒优化的风场系统储能配置方法。目前，场景法、随机规划、区间规划和人工智能方法在含可再生能源系统的储能规划中被广泛使用。这些方法基于精确的可再生能源出力或者精确的概率分布，具有一定局限性。本发明将风电预测误差描述为满足给定二阶矩及波动量的随机变量；然后由满足上述随机变量二阶矩特性的概率分布函数集合，采用概率分布鲁棒联合机会约束优化模型描述含风场系统储能配置问题；再将概率分布鲁棒联合机会约束优化模型转化为确定性的线性矩阵不等式；最后采用凸优化算法求解。本发明可以获得在风电功率最恶劣分布下也能满足电力系统安全运行要求的储能经济最优配置方案。

技术领域

本发明涉及风场系统储能配置方法，尤其是一种基于随机鲁棒优化的风场系统储能配置方法。

背景技术

风力发电是目前最成熟、经济效益最好的可再生能源发电技术，具有环境友好的特点，实现风电大规模应用符合我国走低碳电力的要求。然而，随着风电渗透率日益增长，风电固有的随机性、波动性和间歇性使得风电大规模并网对电力系统安全稳定运行造成严重威胁。

储能装置因其运行方式灵活、可充可放、与环境兼容等特点近年来被用于解决大规模风电并网问题。储能装置的引入能有效改善风电场的输出、平滑输出功率、提高电能质量、增强风电的可调度性，满足并网要求。

目前，场景法、随机规划、区间规划和人工智能方法在含可再生能源系统的储能规划中被广泛使用。这些方法基于精确的可再生能源出力或者精确的概率分布，具有一定局限性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于随机鲁棒优化的风场系统储能配置方法，其不需要依赖风电出力的精确值或者精确地概率分布。

为此，本发明采用如下的技术方案：一种基于随机鲁棒优化的风场系统储能配置方法，其包括如下步骤：

1)将风电预测误差描述为满足给定二阶矩及波动量的随机变量；

2)然后由满足上述随机变量二阶矩特性的概率分布函数集合，采用概率分布鲁棒联合机会约束优化模型描述含风场系统储能配置问题；

3)再将概率分布鲁棒联合机会约束优化模型转化为确定性的线性矩阵不等式；

4)最后采用凸优化算法求解。

进一步地，所述的步骤1)中的风电预测误差采用以下公式描述为随机变量：

μ₀-η≤E[ΔP_w]≤μ₀+η

其中，ΔP_w为风电预测误差；μ₀、Γ₀分别为ΔP_w的期望均值和方差均值，η为期望均值μ₀的波动量，E[ΔP_w]为ΔP_w的期望值，为的期望值，T代表向量的转置。

进一步地，所述的步骤2)中，所述的概率分布鲁棒联合机会约束优化模型采用以下公式：

Bθ＝g_f+μ_w-d，

Δg_f＝-T_dΔP_w，

e＝-MΔP_w，

F_L＝T_sP_b0，