技术领域
[0001] 本
发明属于电
力调度方法，涉及一种风光抽蓄混合系统的联合调度方法。
背景技术
[0002] 近些年来，风光等新
能源大规模利用于电力系统，但一直以来，都因为其随机性、
波动性、间歇性等特征而产生了很多问题。由于风速无规律、难控制的变化，导致风
电场难以达到
电网对于电力
质量和产量的要求。如何以固定的额定功率连续稳定地向电网输送预定量的电力，而且在保证质量的
基础上提高可靠性和减小电力资源成本，是一直困扰风电的问题。
[0003] 现有的大多系统都是单纯利用储能设备来调节风光等
可再生能源的预测误差，而且大多是风、光系统独立调节而没有考虑风光互补特性，这样不仅增加了储能和发电的成本，还可能由于自身调节不满足电网要求而受到处罚，甚至影响到电网的正常运行。
[0004] 由于储能设备既可以作为可控负载也可以作为可控电源参与到电网调度中，所以利用储能设备与风光联合调度的方法，来提高配电网对风电的消纳能力是大家研究的热点。
抽水蓄能电站作为既可发电又可储能的系统，对
削峰填谷有着非常好的利用价值。和抽水蓄能电站联合还可减小风光配置储能设备的成本，同时减小应用蓄能
电池等带来的污染。
[0005] 考虑到分布式资源的就地消纳，基于对等模型(peer-to-peer,P2P)的局部资源
电能共享被认为是一种可以更加有效利用分布式资源的方法，可以实现功率就近平衡，同时获得充分的经济效益。
发明内容
[0006] 简而言之，根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。提供一种系统优化场景为在一微网中建有风电、
光伏发电和抽水蓄能电站，电站作为电源可以向电网提供电能，也可以通过P2P电能交易模式下的
能量管理系统交互平台给附近用户提供电能；电站之间互相联接、可以进行电力交易，即电站可作为负载由其余电站进行供电。远距离的城市大规模用电由电网统一供电。
[0007] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。该系统包括风电场预测器，该预测器用于根据气象数据和历史数据预测风速；该系统包括
控制器，该控制器用于控制风电场中所有
风力机的运行，且可以调节风电场的实时电力输出；该系统还包括风电调度管理系统，该风电调度管理系统用于确定瞬时储能系统储备量，并调度风电场的瞬时储备。
[0008] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。该系统包括风光调度管理系统，该风光调度管理系统分别根据风电、光电预测和实时发电数据，用于得出风光预测差值，调度风电场的储备储能，达到风光整体调节的作用；同时，预测差值传递到联合系统调度管理系统，便于风光储进行联合调度。
[0009] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。该系统包括抽水蓄能系统，该抽水蓄能系统通过和电网配合，控制发电或储能工况。抽蓄端综合自身情况设置上、下
阈值，以控制发电或抽水工作状态；电网端根据
电压额定值设置上、下阈值，以控制抽蓄系统实时发电或抽水功率。当实际数据处于上、下阈值之间时，抽蓄系统根据抽蓄系统效益最大为优化目标来调整发电或抽水工况。
[0010] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。该抽水蓄能系统包括联合系统控制器，用于接收并反馈风光调度系统和联合调度系统的信息，并根据调度信息控制储能。该系统包括联合调度管理系统，该系统用于抽水蓄能系统通过和风光系统进行电力交易，调整向电网输送的电能容量大小。在风光系统实际出力和预测值存在差异，且风电存储系统无法全部承担的情况下，可通过联合调度系统，得到抽蓄系统出力值，以尽量满足电网要求。
[0011] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。该联合系统包括能量管理系统交互平台，该平台即能源互联网中的边缘计算系统，用于接收或发送风光储系统电能或用户侧电能。该系统能基本解决风光在满足电网需求情况下的余电利用、储能系统利用峰谷价差提高收益，是作为联合系统效益最大化的环节之一。
[0012] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。该联合调度系统包括三级调度指令。一级调度基于风电调度管理系统，用于确定风电瞬时储能出力曲线；二级调度基于风光调度管理系统，在一级调度的基础上，通过风光出力误差曲线和储能情况，确定风电存储储能系统出力曲线；三级调度基于联合调度系统，用于确定抽蓄系统调度出力曲线。
[0013] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。以混合能源系统效益最大为优化目标，建立多目标优化调度模型。
[0014] 基于P2P电能交易的风光抽蓄混合能源系统的联合调度方法具有如下优势：
[0015] 本发明依靠风光机组自身的互补特性，在一定范围内控制其实际出力接近预测曲线，剩下的调节不足量再由储能设备解决，减少了储能设备的容量。
[0016] 通过抽水蓄能电站的工作状态变化，降低风电出力波动的幅度，提高电网对风电的消纳能力和抗风电波动冲击的能力。同时，使联合系统的经济效益得到很大的提升。
[0017] 考虑到分布式资源的就地消纳，采用P2P的局部资源电能共享的方式，既可以使得功率就近平衡，也可以充分保护用户信息安全，得到充分的经济效益。
附图说明
[0018] 图1为本发明风光抽蓄混合能源系统的结构示意图。
[0019] 图2为本发明风光混合能源系统的调度方法的示意图。
[0020] 图3为本发明风光抽蓄混合能源系统的调度方法的示意图。
[0021] 图4为本发明风光抽蓄混合能源系统的调度步骤
流程图。
具体实施方式
[0022] 下面结合附图和具体
实施例进一步说明本发明方案。
[0023] 图1为风光抽蓄混合能源系统的结构示意图，系统包括风电场1、光伏电场2、抽水蓄能电站3、电网4、负荷5(电网供电)、联合系统交互平台6以及用户7(风光抽蓄供电)。风电场1、光伏发电场2和抽水蓄能电站3作为电源可以向电网4提供电能，也可以通过P2P交易模式下的能量管理系统交互平台6 给附近用户7提供电能。风电场1、光伏发电场2和抽蓄电站3之间互相联接、可以进行电力交易，即电站可作为负载由其余电站进行供电。远距离的城市大规模负荷5用电由电网4供电。
[0024] 如图1所示，混合能源系统包括能量管理系统交互平台6，该平台在意义上即能源互联网中的边缘计算，用于接收或发送风光储系统电能或用户侧电能。该系统能基本解决风光在满足电网需求情况下的余电利用、储能系统利用峰谷价差提高收益，是作为联合系统效益最大化的环节之一。
[0025] 图2为风光混合能源系统的调度方法示意图，系统包括风机8、风电瞬时储能设备9、风电存储储能设备10、风电调度系统11、光伏系统12、风光调度管理系统15、风电场预测器16和两个控制器13、14。风电调度管理系统11用于确定瞬时储能系统9储备量，并通过控制器13调度风电场的瞬时储备；风光调度管理系统15通过控制器14对风光出力差值进行接收、调度、反馈工作，用于控制风电存储储能系统10以减小差值；控制器13用于控制风电场中所有风力机的运行，且可以根据瞬时储能设备9和风电调度系统11反馈调节风电场的实时电力输出；控制器14用于接收风电、光电出力和调度信息，通过风光调度管理系统15反馈调度风电存储系统10和光电12出力。
[0026] 如图2所示，预测器16用于根据气象数据和历史数据预测风速，并把风速信息传递给风电控制器以控制风机出力；预测器16和气象站17联接以获取天气预测信息数据，并利用所述天气预测数据间隔地预测风速。
[0027] 一般中午
风能较弱而光伏充足，夜间无光而风能较充足，所以联合出力曲线与单独出力曲线相比较为稳定，此为风光互补特性。如图2所示，风光调度管理系统15根据风光互补特性，将风光的出力误差合并考虑，能有效减少电网预定和实际出力差值的幅值和
波形，同时，提高风光能源利用率、降低弃风量。若风光实际出力小于电网预定出力，则表示风光调度系统15要控制存储储能设备10增大对电网输送功率来弥补这部分差值。若风光实际出力大于电网预定出力，则表示风光调度系统15要控制存储储能设备10吸收风光机组的剩余电量，避免大量的弃风现象。
[0028] 图3为风光抽蓄混合能源系统的调度方法的示意图。系统包括风机8、风电存储系统10、风电调度管理系统11、光伏系统12、风光调度管理系统15、抽水蓄能系统18和风光抽蓄联合系统调度管理中心19。联合系统调度管理中心19 用于接收来自风光系统20与抽水蓄能系统18的出力和储能信息，以此判断风光系统20出力是否需要通过抽蓄系统18的储能来补偿。当风电存储储能系统10 不足以满足风光预定和实际出力差值时，抽蓄系统18可及时弥补这个差值以满足电网4对联合系统预定量。
[0029] 如图1、图3所示，抽水蓄能系统18通过和电网4配合，控制发电或储能工况。抽蓄端综合自身情况设置上、下阈值，以控制发电或抽水工作状态；电网端根据电压额定值设置上、下阈值，以控制抽蓄系统实时发电或抽水功率。当实际数据处于上、下阈值之间时，抽蓄系统根据抽蓄系统效益最大为优化目标来调整发电或抽水工况。
[0030] 如图2、图3所示，联合调度系统包括三级调度指令。一级调度基于风电调度管理系统11，用于确定风电瞬时储能出力曲线；二级调度基于风光调度管理系统15，通过风光出力误差曲线和储能情况，确定风电存储储能系统出力曲线；三级调度基于联合调度系统19，用于确定抽蓄系统调度出力曲线。
[0031] 图4为
整理得到的风光抽蓄混合能源系统的调度步骤流程图。调度步骤包括：预测风速；控制器控制风机实时出力；判断实际出力与预定出力的偏差大小和等级；若实际出力大于预定出力，则判断输送给P2P平台和瞬时储能、存储储能多少电力。若实际出力小于预定出力，判断偏差等级是否需要风电调度系统调度瞬时储能；风光调度系统根据风光出力偏差调度风电存储储能；联合调度系统调度抽水蓄能储能。
[0032] 根据一个场景事例，提供一种用于风、光、抽水蓄能的混合能源系统联合调度方法。以混合能源系统效益最大为优化目标，建立多目标优化调度模型。
[0033] 目标函数考虑风光抽蓄上网收益、风光抽蓄出售电力的收益、风光抽蓄间的电力交易，还综合考虑设备的投资与维护成本、风光储调度
费用、弃风弃光惩罚等。
[0034] maxF＝R1+R2-C1-C2-C3
[0035] 式中F为风光抽蓄联合系统收益之和；R1为风光抽蓄上网收益之和；R2 为风光抽蓄出售电力的收益之和；C1为联合系统设备投资与维护费用；C2为风光储调度费用；C3为弃风弃光惩罚。
[0036] 1)风光抽蓄上网收益
[0037] R1＝R11+R12+R13
[0038]
[0039]
[0040]
[0041] 式中，R1为风光抽蓄上网收益之和；R11、R12、R13分别为风、光、水上网收益；n1、n2、n3分别为划分风、光、水发电状态的场景数，在同一场景下发电场所有发
电机全天运行状况相同；dn1、dn2、dn3分别为统计在一年内各电场运行在场景n下的天数；每日运行时间被划分为T个时段，每个时段用t 表示；qt为t时段的上网单价；P(n,t)为在场景n中t时段各电场实际上网功率。
[0042] 2)风光抽蓄出售电力的收益
[0043] R2＝R21+R22+R23
[0044]
[0045]
[0046]
[0047] 式中，R2为风光抽蓄出售收益之和；R21、R22、R23分别为风、光、水向电力交易平台出售收益；qft为各电场在t时段的出售价格；Pf(n,t)为在场景n 中t时段各电场直接出售功率。
[0048] 3)联合系统设备投资与维护费用
[0049]
[0050] 式中，g为风光水系统设备类型；r为设备折现率；ls为设备平均寿命； Cg为设备投资单价；Ng为整型变量表示设备投资数量；ξg为设备g单位输出能量的运行维护费用；Vout(t,g)为设备g在t时段输出能量。
[0051] 4)风光储调度费用
[0052] C2＝Sw+Ss+Sh
[0053] Sw＝awdPw(t)2+bwdPw(t)+cw
[0054] Ss＝asdPs(t)2+bsdPs(t)+cs
[0055] Sh＝ahdPh(t)2+bhdPh(t)+ch
[0056] 式中，dP(t)为各调度管理系统命令下的机组在时段t下的调度量，a、b、 c为各调度管理系统命令下系统调节系数，其中，w、s、h分别代表风电调度系统、风光调度系统、联合调度系统。
[0057] 5)弃风弃光惩罚
[0058] C3＝αwPdw(t)+αsPds(t)
[0059] 式中，Pdw(t)、Pds(t)为风、光伏机组在时段t下的弃风、弃光量；αw,αs分别为弃风弃光的惩罚系数。
