【调峰】储能辅助电力系统调峰的容量需求研究（Matlab代码实现）

news2024/11/18 1:29:56

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

文献来源：

摘要：随着新能源发电并网规模的增大,电力系统的峰谷差不断增加,常规机组的调峰能力越来越难以满足系统的调峰需求。因此,研究应对调峰缺额的方法,对含新能源发电电力系统的安全稳定运行具有重要意义。本课题研究了两种评估储能辅助常规机组调峰容量需求问题的方法,为解决新能源发电并网电力系统调峰问题提供方法和手段。1.提出了一种综合技术性和经济性的储能辅助常规机组调峰方案的实用制定策略。首先建立储能辅助调峰方案备选集,然后计算技术性评估指标和经济性评估指标,最后分析得到综合技术性和经济性的储能辅助常规机组调峰方案。采用区域电网和多渗透率场景的全国规划系统两个算例验证了所提储能辅助常规机组调峰方案实用制定策略的可行性和实用性。2.采用优化模型法,首先建立了以调峰运行成本最小为目标函数,包含调峰不足概率、弃风概率的可靠性约束和调峰不足量、弃风量的充裕性约束的储能辅助电力系统调峰容量优化配置模型。然后,对模型进行线性化处理,在YALMIP工具箱中调用CPLEX求解器对模型进行求解,优化得到储能辅助调峰的容量需求和功率需求。最后,对比分析有储能和无储能两种仿真方案下系统运行的技术性与经济性。两个算例的结果表明,储能运用于电力系统的调峰中,可以有效减少弃风现象和调峰不足情况的发生,提高新能源的利用效率和系统运行的可靠性。

关键词：

新能源;储能;调峰;技术性;经济性;

合理选取储能容量，使储能系统实现经济效益最优和可再生能源发电利用率最大化，是满足调峰需水的惦衣且日忠能灾量需求评估的方法主要分为三类，如图1-1的优化配置问题进行研究。目前针对储能容量需求评估的方法主要分为三类，如图1-1所示。

理论分析法包括时域分析法和频域分析法两个方面，时域分析是基于概率分析或者一阶滤波的方法对储能的容量需求进行分析，频域分析则采用傅里叶变换的方式进行分析。文献利用离散傅里叶变换对可再生能源输出功率进行频谱分析，考虑储能系统充放电效率、荷电状态及可再生能源发电系统目标功率输出波动率的约束，确定能够平抑新能源发电出力的最小储能系统容量;文献[33]提出了一种光电与建筑一体化(BIPV)的储能容量优化的频谱分析方法，根据平滑电网功率波动所需功率的频谱分析结果，确定储的控制容量需求;文献[34]利用离散傅里叶变换(DFT)对风电场输出功率偏差进行频谱分析，得到风电场对各类时间响应的控制需求量，采取不同的控制机制以补偿功率偏差。理论分析法的求解速度较快，但其不一定能够满足技术性的指标，也未考虑储能系统运行的经济性。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 连续变量
% 决策变量：火电出力, 风电出力, 调峰不足,u储能放电，u储能充电，储能容量,
P_fire = sdpvar(1,24); % 火电出力出力
P_wind = sdpvar(1,24); %风电出力
P_loss = sdpvar(1,24); %调峰不足

%储能
P_ch = sdpvar(1,24); % 蓄电池充电功率
P_dis = sdpvar(1,24); % 蓄电池放电功率
Uchr = binvar(1,24); % 电池充电状态，1表示充电
U_dis = binvar(1,24); % 电池放电状态，1表示放电
W_Bt= sdpvar(1,24); % 蓄电池的荷电状态
H_SS= sdpvar(1); % 蓄电池容量

%% 约束
constraint=[];
for t=1:24 % (1) 电能平衡约束
constraint = [constraint, P_fire(t)+P_wind(t)+P_loss(t)+P_dis(t)-P_ch(t)-Pload(t)==0 ];
end
constraint=[constraint, 0 <= H_SS <= E_max];
for t=1:24 % 蓄电池不等式约束
constraint=[constraint, 0<=P_ch(t)<=Uchr(t)*E_max];
constraint=[constraint, 0<=P_dis(t)<=U_dis(t)*E_max];
constraint=[constraint, Uchr(t)+U_dis(t)<=1];
constraint=[constraint, H_SS*soc_min<=W_Bt(t)<=H_SS*soc_max];
end
for t=1:24 % 蓄电池等式约束
if t==1
constraint=[constraint, W_Bt(t)==H_SS*soc0+P_ch(t)*eta-P_dis(t)/eta];
else
constraint=[constraint, W_Bt(t)==W_Bt(t-1)+P_ch(t)*eta-P_dis(t)/eta];
end
end
constraint = [constraint, H_SS*soc0==W_Bt(24) ];

%% 火电上下限约束
for t=1:24
constraint=[constraint, pf_min<=P_fire(t)<=pf_max] ;
end
%% 火电爬坡约束
for t=2:24
constraint=[constraint, -delta<=P_fire(t)-P_fire(t-1)<=delta] ;
end
%% 风电上下限约束
for t=1:24
constraint=[constraint, 0 <= P_wind(t) <= Pwind(t)] ;
end

%% 调峰不足约束
for t=1:24
constraint = [constraint, 0<= P_loss(t) <=Pload];
end