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本文是关于《100%新能源场景下考虑频率稳定约束的源网荷储一体化系统储能优化配置》的研究论文，作者为赵冬梅、宋晨铭、冯向阳、虞程超和徐辰宇。文章发表在《电工技术学报》上，主要研究了在100%新能源场景下，如何优化配置源网荷储一体化系统中的储能设备以保障系统的频率稳定性。以下是文章的核心内容概述：
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背景与挑战：在新能源富集和负荷集中的地区，建设源网荷储一体化系统是促进新能源大规模就地消纳的有效手段。然而，在100%新能源场景下，由于缺乏常规电源的惯量支撑，系统频率稳定面临挑战。
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研究目的：提出一种储能优化配置方法，考虑频率稳定约束，并实现源网荷储各环节调频资源的协同运行，以提升系统的频率稳定性。
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关键技术：
- 研究了跟网型和构网型新能源场站以及需求侧响应的频率支撑能力。
- 设计了合理的虚拟惯性时间常数，以适应系统实际运行状态和预想故障场景。
- 构建了一体化系统的频率响应模型，考虑了不同控制策略。
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模型构建：
- 建立了储能配置模型，将频率安全稳定约束嵌入配置模型中。
- 优化目标包括最小化储能的投资成本、维护成本、稳态运行成本以及预想故障场景下系统的需求侧响应成本。
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仿真验证：通过西南某地区待建设的源网荷储一体化试点工程进行算例验证，结果表明提出的配置方法能有效提升一体化系统频率稳定性。
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研究结论：
- 所提出的储能配置方法充分考虑了新能源场站、储能电站与需求侧响应的频率支撑能力，能够实现多种调频资源的协同互补。
- 通过合理地设置构网型新能源场站控制比例和需求侧响应控制参数，可以实现源、储、荷的调频资源协同运行，提高系统的频率稳定性和经济性。
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关键词：源网荷储一体化系统、跟网型控制和构网型控制、频率稳定、储能优化配置。
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未来工作：文章没有明确提出未来的研究方向，但暗示了对于不同运行参数和市场环境下的储能配置策略有进一步研究的必要。
这篇文章为100%新能源场景下的源网荷储一体化系统提供了储能优化配置的新思路，对于促进新能源的高效利用和保障电力系统的稳定性具有重要的理论和实践意义。
复现仿真的基本思路通常包括以下几个步骤：
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环境搭建：确保所使用的编程环境已经安装了必要的库和工具，例如MATLAB、Python等，以及优化工具箱如GUROBI。
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数据准备：根据论文中的描述，准备所需的数据，包括新能源场站、储能电站、工业负荷的参数，以及系统运行状态和故障场景。
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模型建立：根据论文中的模型描述，建立频率响应模型和储能优化配置模型。
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求解算法实现：实现遗传算法或其他优化算法，用于求解储能的最优配置。
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仿真运行：运行模型，输入数据，调用求解器，获取优化结果。
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结果分析：分析优化结果，验证模型的有效性，并与论文中的仿真结果进行对比。
以下是使用Python语言结合GUROBI求解器实现上述步骤的伪代码：
# 导入所需的库
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
import numpy as np
# 假设已经有一个模块来处理时域仿真
from frequency_response_simulator import simulate_frequency_response
# 定义优化模型类
class EnergyStorageOptimizationModel:
def __init__(self, data):
self.model = gp.Model("EnergyStorageOptimizationModel")
self.data = data # 包含所有系统参数和数据
self.variables = {}
self.objective = None
self.constraints = []
def build_model(self):
# 定义决策变量
# 例如：储能配置的功率和容量
for key, value in self.data['parameters'].items():
self.variables[key] = self.model.addVar(vtype=value['type'], name=key)
# 定义目标函数
# 例如：最小化总成本
self.objective = self.model.setObjective(
sum(self.variables['cost_components'] * self.data['cost_factors']),
GRB.MINIMIZE
)
# 定义约束条件
for constraint in self.data['constraints']:
# 根据论文中的约束条件添加到模型中
self.constraints.append(self.model.addConstr(
lhs=sum(self.variables[constraint['lhs']] for _ in constraint['indices']),
sense=constraint['sense'],
rhs=constraint['rhs']
))
def optimize(self):
self.model.optimize()
def get_results(self):
# 获取优化结果
results = {key: var.X for key, var in self.variables.items()}
return results
# 准备数据
# 包括新能源场站、储能电站、负荷等参数
data = {
# 示例参数
'parameters': {
# 储能配置的功率和容量等
},
'constraints': [
# 功率平衡、联络线功率约束等
],
# 其他所需数据
}
# 创建模型实例
model = EnergyStorageOptimizationModel(data)
# 构建模型
model.build_model()
# 运行优化
model.optimize()
# 获取结果
results = model.get_results()
# 进行时域仿真验证频率稳定性
frequency_response_results = simulate_frequency_response(results, data)
# 输出结果
print("优化结果：", results)
print("频率响应仿真结果：", frequency_response_results)
# 结果分析
# 对比仿真结果与系统稳定性要求，验证模型有效性请注意，上述代码仅为伪代码，实际实现时需要根据论文中的具体模型和参数进行详细编码。此外，还需要根据实际的求解器和编程语言调整代码实现。
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