可平抑高渗透分布式光伏发电功率波动的储能电站调度策略

发布时间：2019-10-15 11:36

【摘要】：为了提高分布式光伏发电在配电网中的渗透率,需要解决其并网引起的功率波动问题。提出一种消纳高渗透分布式光伏发电有功功率波动的集中式储能电站实时调度方法,包括配电系统实时调度和储能电站站内功率分配双层结构。实时调度层通过不断更新分布式光伏发电输出功率和负荷需求的预测值,计及储能电站充放电功率、容量和次数约束,对集中式储能电站进行实时调度,以消纳配电网有功功率差额波动;功率分配层根据储能电站各电池组性能参数和运行工况,以储能电站总运行成本最小为目标,并充分考虑下一时段可调度的总充放电容量,对上层调度指令进行实时优化分配,保证储能电站积极地响应调度。算例仿真结果表明,所提的两层调度方案平抑了配电网的有功功率波动,使得联络线功率波动峰谷差由13 MW降低到5 MW左右,降低了光伏发电并网对电网的冲击,大大提高了电网对光伏发电的消纳能力,并在保证储能电站调度末期荷电量尽量接近于调度初期荷电量的同时,优化了储能电站的运行状态,降低了储能电站的运行成本,既满足了储能电站循环调度的要求,又提高了储能电站的经济性。
【图文】：

刘皓明，陆丹，杨波，等：可平抑高渗透分布式光伏发电功率波动的储能电站调度策略3215一BP中的所有电池通常具有相同的类型和参数，始终保持同步充放电运行。集中式储能电站调度系统包含系统实时调度层和站内功率分配层两层结构，如图1所示。其中，PES(h)为第h个调度周期实时调度层的调度指令，Pm(h)为第m个储能支路在第h个调度周期分配的功率。2配电系统实时调度储能电站数学模型2.1调度策略一方面，可再生能源出力和负荷的预测提前时间越近，预测精度越高；另一方面，储能电站充放电行为受容量限制，若直接进行某时间断面的静态实时优化调度，只能保证局部时间断面最优，但很难保证在整个调度时段内消纳有功功率差额波动效果[15]。基于以上两点考虑，通过不断更新可再生能源输出功率和负荷需求的预测值，，对储能电站采用实时调度、准实时调度和滚动调度3者相结合的调度策略，以达到消纳配电网有功功率差额波动的目的，具体策略如下：1）实时调度：根据当前系统运行情况，对下一调度周期h+1的分布式光伏输出功率和负荷需求进行超短期预测，并基于预测结果进行储能电站实时调度。2）准实时调度：从第h+1个调度周期到第H个调度周期，根据分布式光伏输出功率和负荷需求进行日前预测，对储能电站进行准实时调度。3）滚动调度：向前滚动至第h+1个调度周期时，更新所有超短期预测数据、日前预测数据，重复第1）、2）步，对储能电站进行实时调度、准实时调度。直到h=H时，调度结束。图2为储能电站实时调度策略示意图。本文以5min为调度周期，以1d为调度时段，则H=288。2.2前提假设以消纳配电网中有功功率差额波动为目标，实时调度储能电站是一个较复杂的优化问题。为使建立模型更为合理，作如下假设：1）在同

度策略，以达到消纳配电网有功功率差额波动的目的，具体策略如下：1）实时调度：根据当前系统运行情况，对下一调度周期h+1的分布式光伏输出功率和负荷需求进行超短期预测，并基于预测结果进行储能电站实时调度。2）准实时调度：从第h+1个调度周期到第H个调度周期，根据分布式光伏输出功率和负荷需求进行日前预测，对储能电站进行准实时调度。3）滚动调度：向前滚动至第h+1个调度周期时，更新所有超短期预测数据、日前预测数据，重复第1）、2）步，对储能电站进行实时调度、准实时调度。直到h=H时，调度结束。图2为储能电站实时调度策略示意图。本文以5min为调度周期，以1d为调度时段，则H=288。2.2前提假设以消纳配电网中有功功率差额波动为目标，实时调度储能电站是一个较复杂的优化问题。为使建立模型更为合理，作如下假设：1）在同一调度周期内，储能电站处于确定的充放电状态。2）储能电站的响应时间远小于调度周期，忽略不计。3）在同一调度周期内，储能电站充放电功率、分布式光伏发电输出功率、负荷需求、主网与配电图1集中式储能电站实时调度系统结构图Fig.1Structureofreal-timedispatchsystemofcentralizedenergystoragestation图2储能电站实时调度策略示意图Fig.2Schematicdiagramofthereal-timedispatchstrategyofenergystoragestation网交换功率、可控机组出力保持不变。4）不计可控分布式电源起停机和功率爬坡过程。5）配电网的网络损耗在更高一级的控制调度中计及，本文数学模型中忽略不计。6）忽略储能电池的自放电现象。2.3目标函数考虑削峰填谷效果，取配电网有功功率差额波动最小为目标函数，对储能电站进行实时调度、准实时调度和滚动调度相结合的调度优化。则目标函数表达式为1
【作者单位】： 河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心;中国电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金(51207044)~~
【分类号】：TM615

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2549611