[發明專利]基于儲能容量配置的電力系統靈活性提升方法

在審

• 申請號: 202210351735.3
• 申請日: 2022-04-02
• 公開（公告）號: CN114825323A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 胡嘉驊;王洪良;蘭洲;吳航;李俊杰;王岑峰;王坤;王一錚;張韋維;董丹煌;周涉宇;陳沁語;馮昌森
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院;浙江工業大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;H02J3/32;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵

一種基于儲能容量配置的電力系統靈活性提升方法，包括：S1:采用貝葉斯深度神經網絡方法對電力系統凈負荷進行預測估計，在此基礎上，根據預測所得凈負荷波動情況，劃分靈活調節產品FRP的接受概率等級；S2:選擇電池儲能BES作為提供FRP的新型來源，根據BES充電和放電特性的區別，制定BES參與電力系統靈活性調節的模式；S3:分析BES聚合商參與電力系統靈活性調節的優化策略，提出電池儲能容量優化配置模型；S4:以一天24小時為周期，根據預測得到的靈活性需求分布，利用已經搭建的模型在裝有Yalmip優化工具箱的Matlab上調用Cplex算法包進行優化求解。本發明對凈負荷波動的預測效率高、準確性好。

技術領域

本發明涉及一種電力系統靈活性提升方法。

背景技術

當下，以風能、太陽能為代表的可再生能源快速發展，在電力系統中的占比也在不斷提高。可再生能源的快速發展在一定程度上緩解了環境污染與能源短缺的問題，但同時也給電力系統帶來一些嚴峻問題。隨著可再生能源在電力系統發電側的占比增大，系統運行所受到的不確定性和波動性也隨之增加，這給系統安全運行帶來了巨大挑戰。

為了盡量減少各種不確定因素帶來的負面影響，電力系統必須要具備一定的應變與響應能力，即電力系統靈活性有待提高。系統爬坡/滑坡能力不足所導致的系統功率不平衡正逐漸成為影響系統安全穩定運行的主要因素之一。針對這一問題，靈活調節產品(Flexible ramping product,FRP)被提出來用于滿足實時調度中兩個調度時段之間的凈負荷變動。所謂凈負荷是系統運行中可再生能源出力與實際負荷的差值，即靈活調節產品可以看做一種調節手段以提升電力系統靈活性。

但是目前對于靈活性的研究，絕大部分都還處于理論分析階段，缺少統一的定義以及實踐的檢驗。雖然學術界對電力系統供給側和需求側的一些資源提供FRP的可行性和機制進行了初步探討，但目前在實際應用中只有傳統發電機組被用于提供FRP。這主要是因為傳統機組的出力比較穩定且易于調節，而且傳統機組在電源結構中的比例依然很高。現有的專利成果中，大多數成果僅考慮了電池儲能所提供的調頻服務，并不涉及提供FRP,如202011382567.1、202011637092.6；而對于目前提供靈活調節服務中，一般只利用傳統發電機組提供，如202011311862.8。在少數采用電池儲能提供靈活調節的成果中，未考慮BES聚合商提供FRP服務的接受概率對于電力系統靈活性的影響，如201911020073.6。然而，隨著可再生能源滲透率的不斷提高，一方面電源結構的變化促使更多新型資源參與到電力系統調度中，另一方面間歇性可再生能源帶來的波動性和不確定性要求更多的靈活性資源，應當加大針對FRP新的供給資源的研究力度，盡快投入實際工程應用。

發明內容

為了緩解可再生能源帶來的負面影響，本發明針對靈活調節產品，提出一種基于儲能容量配置的電力系統靈活性提升技術與方法。

本發明是一種基于貝葉斯神經網絡的提高電力系統靈活性的儲能容量配置方法。通過貝葉斯神經網絡對電力系統靈活性需求進行精準預測，并對儲能電池的容量配置進行優化。在提高電力系統靈活性的同時，優化了儲能電池的容量配置。

為了實現上述目的，本發明的技術方案為：

一種基于儲能容量配置的電力系統靈活性提升方法，包括以下步驟：

S1:采用貝葉斯深度神經網絡方法對電力系統凈負荷進行預測估計，在此基礎上，根據預測所得凈負荷波動情況，以劃分FRP的接受概率等級。

S2:選擇電池儲能作為提供FRP的新型來源，根據電池儲能(Battery energystorage,BES)充電和放電特性的區別，制定BES參與靈活性調節的模式。

S3:分析BES聚合商參與電力系統靈活性調節的優化策略，提出電池儲能容量優化配置模型。