考虑时间相关性的风储系统多模式协调优化策略.pdf

第３９卷第２期２０１５年１月２５日Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．２Ｊａｎ．２５，２０１５
ＤＯＩ：１０．７５００／ＡＥＰＳ２０１４０９２２００４

考虑时间相关性的风储系统多模式协调优化策略

陆秋瑜１，胡伟１，闵勇１，王芝茗２，罗卫华２，成涛３
（１．电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室，清华大学，北京市１０００８４；
２．国网辽宁省电力有限公司，辽宁省沈阳市１１０００６；３．国网湖南省电力公司，湖南省长沙市４１０００７）

摘要：基于考虑风电预测误差时间相关性的不确定性场景，将能量型储能同时应用于削峰填谷和
计划跟踪两种模式，提出了风储联合系统多模式协调优化模型。同时，针对风储联合运行的大规模
混合整数规划问题，提出储能调峰容量系数的概念，用于构造两层迭代优化算法，对模型进行快速
求解，并可对储能在不同模式的容量分配进行量化评估。基于实际数据进行了计算机仿真验证，仿
真结果表明，风储联合系统的最优运行模式受上网电价、惩罚价格以及风电随机特性等因素的影
响；而所提出的模型可实现储能有限容量在不同模式间的合理分配和高效利用，为研究风储联合系
统运行特性、与电网进行协调调度提供了重要的参考信息。
关键词：风储联合系统；风电预测；时间相关性；多模式协调；储能调峰容量系数；灵敏度分析

０引言模型对电池储能进行了详细的描述，并计及了电价、
风电和储能运行效率的影响；文献［７］对风储系统进
近年来以风电为代表的可再生能源迅猛发展，
行分阶段优化，在日前阶段根据储能容量进行削峰
得到了国内外广泛的关注。２０１３年中国新增风电
填谷，实时调度阶段则根据储能运行限制条件实现
装机容量１６０８８ＭＷ，累计风电装机容量达
计划跟踪。但文献［６－７］均没有考虑风电的不确定
到９１４１２ＭＷ，居世界第一［１］。风资源的随机性和
性。文献［８］采用风电波动场景描述风电的不确定
波动性造成了风电出力的不可控性，大规模风电并
性，以风储联合系统上网收益及惩罚费用的数学期
网给电力系统经济运行、电网频率和电压质量、系统
望为优化目标，并提出了限制蓄电池频繁充放电的
安全稳定性带来了严峻的挑战［２－３］。目前，中国以燃
约束条件，但未量化考虑储能的运行费用。上述研
煤机组为主导的局面在短时间内无法改变，电力系
究中储能的应用场景主要包括削峰填谷、计划跟踪
统运行灵活性不足，接纳风电的能力有限；而风电仍
或两者兼顾的模式。不同应用场景对储能的功率、
然作为“负”的负荷被动参与电网调度，无法从根本
容量和充放电次数要求有所不同。文献［９］从规划
上解决风电和常规机组运行之间的矛盾极大限制
，层面讨论了不同模式下储能的适用条件及影响因
了风电的进一步发展。
素，对储能选型及容量规划具有一定的指导意义。
储能技术具有调节速度快、能量密度高、配置灵
综合已有的研究，主要存在３点不足：①储能的运行
活等优点在众多领域具有广阔的应用前景［４－５］风
，。优化是一个典型的多阶段决策问题，各时段之间具
电场配置储能系统可改善风电并网特性并进一步
，，有紧密的联系，而目前多数研究采用的风电不确定
主动参与电网调度，实现风电场从被动接纳到主动
性模型并没有考虑风电波动的时间相关性；②对于
接入的角色转换，促使风电真正成为绿色、友好、可风储联合系统的高维随机规划问题缺乏快速有效的
靠的电源。
优化求解方法；③缺乏从运行角度对风储系统最优
关于风储联合系统的运行控制策略已有大量的
运行模式的影响因素分析，导致调度人员难以把握
研究文献以储能上网收益最大化为优化目标
。［６］，储能在不同模式间的调配额度及调控范围。
针对上述研究现状，本文首先采用多维正态分
收稿日期：２０１４－０９－２２；修回日期：２０１４－１０－１３。
布对风电预测误差的时序相关性进行建模，继而提
国家高技术研究发展计划（８６３计划）资助项目
出风储联合系统多模式协调优化决策模型，综合考
（２０１１ＡＡ０５Ａ１１２）；国家电网公司科技项目
虑了储能削峰填谷和计划跟踪两种应用模式的协
（ＳＧＨＮ００００ＤＫＪＳ１３００２２１）；国网湖南省电力公司科技项目
“特高压背景下多元电源互补协调的电网智能调度运行策略调。提出了储能调峰容量系数对储能在不同模式间
技术研究”。的容量分配进行量化评估，并基于此系数提出了两

６
陆秋瑜，等考虑时间相关性的风储系统多模式协调优化策略

层优化方法对模型进行快速求解。基于实际数据对１）惩罚费用约束
所提出的模型进行了仿真验证，并分析了价格因素本文采用线性约束的方式表述惩罚费用，
和风电随机特性对储能最优运行模式的影响如图所示其中为风储联合系统向电网提交
。１，：Ｐｔ
的日前发电计划，和分别为其最大和最
风储联合系统多模式协调优化模型ＰｔｍａｘＰｔｍｉｎ
１小值为电网允许的风电出力与计划值的