[發明專利]一種風光儲協同調度的滾動優化決策方法

有效

• 申請號: 201110355550.1
• 申請日: 2011-11-10
• 公開（公告）號: CN102509176A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發明（設計）人: 張源森;劉朝章;劉建;袁桂華;于月平
• 申請（專利權）人: 山東電力集團公司德州供電公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及一種風光儲協同調度的滾動優化決策方法。

背景技術

風力發電、光伏發電等可再生能源發電方式的技術發展逐漸成熟，在發電容量中所占比例逐年升高。但是風能、太陽能等能源具有隨機性和間歇性的特點，尤其是風力發電具有夜間發電多，白天較低的反調峰特性，使得系統中由負荷、風電功率、光伏發電功率組成的等效負荷曲線的峰谷差率較之原來的負荷曲線的峰谷差率有明顯增加，系統中火電機組面臨的調峰壓力加大，從而又制約了電網接納更多風力發電、光伏發電功率的能力。

智能電網技術的發展，尤其是電動汽車充電基礎設施的建設，為在智能電網平臺上實現風電、光伏發電與電動汽車儲能協調優化利用提供了基礎。一系列電動汽車充電對電網影響的相關研究表明：電動汽車低排放的優勢只有在以低碳電力為主的區域才比較顯著，而在以燃煤發電為主的區域并不顯著；只有盡可能多地采用風電、光伏發電等可再生能源為電動汽車充電，才能充分發揮電動汽車的減排效益；另外，若對電動汽車充電不加以引導，會增大電網的峰值負荷，迫使電網建設更多的調峰電源。

因此有必要在電網調度中，將電動汽車充電與風電、光伏發電等可再生能源相互融合，提高節能減排效益。

發明內容

本發明的目的就是為解決上述問題，提出一種風光儲協同調度的滾動優化決策方法，既能滿足各個電動汽車換電站的電動汽車能源需求，又可以縮小等效負荷曲線的峰谷差率，改善地區電網負荷特性，從而達到降低常規機組的調峰壓力，提高可再生能源接入水平的目的。通過日前計劃、滾動計劃的多時間尺度協同調度滾動優化決策模型的建立，能夠逐級消減風電、光伏等新能源預測誤差的影響，進一步改善等效負荷的負荷特性。

本發明的目的是由以下技術方案來實現的：一種風光儲協同調度的滾動優化決策方法，它包括以下步驟：

步驟1：首先獲取日前預測數據：從地區電網調度中心的預測系統獲得日前對次日各個負荷需求、各個風電場風功率及各個光伏電站輸出功率在各個時段的預測數據；

步驟2：獲取次日的日前計劃：根據步驟1中獲得的日前對次日各個負荷需求、各個風電場風功率及各個光伏電站輸出功率在各個時段的預測值以及各個電動汽車換電站的充電需求數據，對各個電動汽車換電站的次日充電計劃進行日前計劃；

步驟3：對于步驟2中的所述的日前計劃，在當日運行中，通過每小時獲得的更新的對當日剩余時段的負荷、風電場風功率及光伏電站輸出功率的預測數據，不斷實時對當日剩余時段的各個電動汽車換電站充電計劃進行滾動并同時進行修正；

步驟4：通過滾動計劃逐步修正各個電動汽車充電站的充電計劃值。

步驟5：完成風光儲協同調度的滾動優化。

所述步驟2中，在對各個電動汽車換電站的次日充電計劃進行日前計劃的過程中，為了縮小等效負荷曲線的峰谷差率，采用如下目標函數：

minΣt=1T(Pet(0)-Pav(0))2---(1)]]>

其中：P_et(0)為由負荷、風電場風功率、光伏電站輸出功率以及電動汽車換電站充電功率組成的在時段t的等效負荷，P_av(0)為各個時段等效負荷的平均值，它們的表達式如下：