分布式风光互补发电系统灵活并网调度算法

摘要

本发明公开了一种分布式风光互补发电系统灵活并网调度算法，由上阶段风光输出产能预测值及负荷需求预测值与各自实际监测值进行比较，调整预测误差，对下阶段风光输出产能及负荷需求进行预测；由风光输出产能预测值及负荷需求预测作为调度依据，结合电池当前荷电状态，判断并网需求。本发明风光产能得到充分利用，用户得益，提高了负荷供电可靠性；结合公共电网负荷预测及风光产能预测，同时考虑当地时段的负荷需求，对电池充放电行为合理规划，削峰填谷，确保电网峰值时段，由储能及风光联合供给局部负荷，缓解了电网压力，减少公共电网投资成本。

主权项

一种分布式风光互补发电系统灵活并网调度算法，其特征是：包括如下步骤：(一)由上阶段风光输出产能预测值及负荷需求预测值与各自实际监测值进行比较，调整预测误差，对下阶段风光输出产能及负荷需求进行预测；(二)由风光输出产能预测值及负荷需求预测作为调度依据，结合电池当前荷电状态，判断并网需求；当系统发电产能大于用电负荷需求时，风光互补发电系统满足主要用电负荷，系统离网运行，蓄电池存储系统剩余产能；当蓄电池荷电状态达到0.8时，并网向电网输能；当用电负荷需求大于系统发电产能时，风光互补发电系统不能满足用电需求，由蓄电池和系统协同供电；当蓄电池荷电状态降至0.2时，启动并网由电网和风光发电系统协同给当地负荷供能；如果在用电低谷，蓄电池同时并网充电；当用电负荷需求等于系统发电产能时，由风光互补发电系统离网供给当地电力负荷，此时不充电不放电，也不并网；连续阴雨无风天气，系统并网由电网提供稳定电能；(三)进入下一采样时刻，重复步骤(一)、(二)；步骤(二)的具体步骤为：(1)24小时内的电网负荷预测及风光产能预测及本地负荷的需求预测，电网负荷峰值位于t₄‑t₆之间，负荷低谷位于0‑t₂之间，公共电网负荷峰值时段，风光互补供电本地负荷需求大于风光产能，计算电网峰值时段地方负荷与发电产能的预测差值；其中0表示电网负荷低谷时段的初始时刻，t₂表示电网负荷低谷时段结束时刻，t₄表示电网负荷峰值时段的初始时刻，t₆表示电网负荷峰值时段结束时刻；(2)在电网用电低谷时间到来之前，根据预测，统计电网负荷低谷时段到负荷高峰时段之间的风光总产能与负荷总需求之间的数量关系，设分布式发电产能与本地负荷需求之间的关系⊿P_BEt＝P_Bt‑P_Et，对t_k‑t_L时段之间局部发电产能与总需求之间差额做一统计，正负能量可抵消；$\Sigma \Delta P=\underset{t_k}{\overset{t_L}{\int }}{\mathrm{\Delta P}}_{BEt}dt;$(3)根据ΣΔP正负情况，为满足高峰时段本区域负荷运行正常需求，对电网低谷时段0‑t₂电池行为进行合理规划；如果Σ⊿P＞0,说明电池在峰值到来之前的储能足以提供峰值本地负荷需求；如果Σ⊿P＜0，说明电池在负荷用电峰值到来之前储能不足以补充负荷高峰时期的用电需求，需要提前规划充电，所以在用电低谷时段，至少并网充电ΣΔP对应能量，确保电网负荷高峰时期本地负荷可靠独立离网运行；(4)进入下一24小时阶段性电池行为规划，重复步骤(1)、(2)、(3)；t_k表示k时刻,t_L表示L时刻；P_Bt表示t时刻风光互补发电总产能，P_Et表示t时刻负荷总需求，⊿P_BEt表示t时刻风光互补发电总产能与负荷总需求的差值；ΣΔP表示k到L时段的风光产能与负荷总需求差量的总和。