基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法与流程

1.本发明涉及电力系统调度技术领域，尤其涉及一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法。


背景技术：

2.由于环保意识的持续提高，可再生能源(renewable energy, re)在世界范围内越来越受到关注，双碳目标的实现也要求电网运营商提供一定比例的可再生能源，可再生能源在电网中占比将会越来越高。然而，由于光照强度、风速等不确定性因素随机变化，可再生能源发电容易产生强不确定性和波动性，因此电力系统运营商通常通过传统发电机来消纳可再生能源波动。在电网运行过程中，需要大量的跟踪容量备用，抑制可再生能源对电力系统的剧烈影响。由于慢速大型机组缺乏负载跟踪能力，这就要求快速小型机组以额外成本提供必要的支撑，这导致小型燃气发电机组的热循环更加剧烈，该工艺的特点是燃料效率较低，热循环中蒸汽压力更高。采用低燃烧效率和高物理压力为特征燃气、火力发电进行可再生能源消纳则违背了发展可再生能源的初衷。因此，爬坡容量备用是可再生能源消纳中一直存在的问题，现有技术中通过多种技术路径进行解决。
3.一种技术方案是采用一种概率方法来确定爬坡容量备用的要求，该方案可有效解决预测净负荷时所产生的误差。但集中在为系统提供更多的热单元储备，而不是缓解额外储量的根本原因，即re的可变性，这一备用容量代表针对大波动或预测误差的储备。为此，也有技术方案通过预测的方法确定备用容量，如生成风阻政策查找表，在实时运行过程中，将实际天气条件与查表中的生成风况情景进行比较从而确定最接近的情景，以优化带有电池储能系统(battery energy storage system, bess)的可再生能源发电站的运行，但主要集中在消除几秒到几分钟的波动上，且bess退化过程也过于简化。如将未来一分钟风速的单一预测建模为一个高斯过程，通过两阶段决策资源问题进行优化；也有将bess未来一分钟的输出构造成离散时间的马尔可夫过程，并相应地优化运行。
4.另一方面，电池储能系统的容量选取需要结合电池充放电效应、电池损耗、电池寿命等。例如，在极低的荷电状态(state of charge, soc)下运行bess会对bess的生命周期造成严重的伤害。在分子水平上分析电化学反应的电池退化模型是最精确的，但模型非常复杂，而bess疲劳累积模型具有可接受的精度、中等复杂度，并且还包含多种操作因素，可以广泛应用于电池储能系统的容量选取分析中。考虑到风的波动和不确定性，根据12-36小时的预报，利用bess优化风电场的运行及仿射变换，针对风电预测和市场价格预测中的误差更新决策变量，以最大化bess所有者的利润。
5.基于上述技术，出现了混合可再生能源电厂(hybrid renewable energy plant, hrep)，hrep的运行理念是在最大可用水平上调度风力涡轮机(wind turbine, wt)，同时控制海洋气流涡轮机(marine-current turbine, mct)和bess，以满足硬爬坡约束。如在柴油发电机的帮助下优化一个混合可再生能源电厂的运行，在日前调度市场中计划操作以最小化成本，在小时级市场中也是如此，目标是最小化偏离日前计划的二次成本。
6.在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：基于电池储能系统的混合可再生能源电厂系统波动性较大，输出不确定较大，运行成本较高，降低了混合可再生能源电厂收益。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，以解决现有技术中存在的基于电池储能系统的混合可再生能源电厂系统波动性较大，运行成本较高，降低了混合可再生能源电厂收益的技术问题。本发明提供的诸多技术方案中的优选技术方案所能产生的诸多技术效果详见下文阐述。
8.为实现上述目的，本发明提供了一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，通过以下步骤对所述混合可再生能源电厂的运行进行优化：s10：对混合可再生能源电厂的功率输出进行滚动小时经济调度；s20：以惩罚费用为因变量创建惩罚函数，对连续两个小时实际调度之间的斜坡，以及每小时实际调度与计划调度之间的偏差设定惩罚系数；s30：通过所述滚动小时经济调度，得到每小时的计划调度及实际调度，代入所述惩罚函数计算出惩罚费用；s40：以所述混合可再生能源电厂生命周期内的总利润净现值为目标函数，建立混合可再生能源电厂的优化模型；s50：将所述惩罚费用代入所述优化模型，确定所述混合可再生能源电厂运行的优化参数。
9.优选的，在所述s10步骤中，通过所述滚动小时经济调度，在t时刻开始时确定实际调度，同时设计一个未来4小时的计划调度,τ∈{1,..,4}表示调度计划中的小时数。
10.优选的，在所述s10步骤中，所述滚动小时经济调度包括三个季度，将春季与秋季共同作为一个季度，夏季和冬季各自作为一个季度。
11.优选的，所述s20步骤中，通过公式(1)对任意连续两个小时调度之间的斜坡进行定义，
ꢀꢀꢀꢀ
（1）；其中，为t时刻开始时混合可再生能源电厂的实际调度，为前一小时的实际调度，即为t时刻与前一小时之间的实际斜坡；表示未来4小时的计划调度，为计划调度中各小时之间的预期斜坡，t∈{1,
…
,2184}表示每个季度中的小时数，τ∈{0,1,..,4}表示计划调度中的小时数，t、τ均为正整数。
12.优选的，所述s20步骤中，所述混合可再生能源电厂的小时坡度极限通过公式(2)定义：
ꢀꢀꢀ
(2)；其中表示小时坡度极限，为t时刻前一小时实际调度或t时刻计划调度的百分数α，与混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的百分数β之和，α为坡度极限的动态分
量，β为坡度极限的静态分量，且-α≤β。
13.优选的，所述s20步骤中，每小时的实际调度与计划调度偏差通过公式(3)进行计算，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)；其中，δ
±
,t
表示实际调度与计划调度的偏差，为t时刻开始时混合可再生能源电厂的实际调度，为前一小时t-1时制定的t时刻计划调度。
14.优选的，所述s20步骤中，所述惩罚函数通过公式(4)进行表示，
ꢀꢀꢀꢀ
(4)；其中，pnt表示惩罚费用，表示各季度的累加和，表示连续两个小时的实际调度之间斜坡的惩罚标准，用百分比表示，表示每小时的实际调度与计划调度偏差的惩罚标准，用百分比表示，表示在k季度t时刻的实际斜坡值，δ
t,k
表示在k季度t时刻的偏差，k∈{1,2,3}表示季度数，t∈{1,
…
,2184}表示每个季度中的小时数。
15.优选的，所述s40步骤中的优化模型包括公式(5)~(13)：
ꢀꢀꢀꢀ
(5)；ir'=(ir-f)/(f+1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)；capex=π
cpv
ovf
pvcpv
+π
cwtcwt
+π
cbess
ovf
besscbesschrep
+π
cinv c
inv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
ꢀꢀꢀꢀ
(7)；c
pv
=φ
∙cherp
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)；c
wt
=(1-φ)
∙chrep
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)；
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)；(13)；公式(5)为混合可再生能源电厂优化配置的目标函数，表示混合可再生能源电厂在生命周期内的总利润净现值的最大值，其中，表示所有设备的残值，ir'表示有效利率，yr表示整个生命周期的年份数，capex表示资本费用，rev表示预期利润，opex表示运行期间产生的费用，pnt表示惩罚费用；公式(6)为有效利率ir'的计算公式，其中，ir表示利率，f表示通货膨胀率；公式(7)为资本费用capex的计算公式，其中，π
cpv
为光伏单元的单位费用，ovf
pv
为抵消光伏单元退化而额外安装的光伏单元，c
pv
为光伏单元的容量；π
cwt
为风机单元的单位费
用，c
wt
为风机单元的容量；π
cbess
表示电池储能系统的单位费用，ovf
bess
为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统，c
bess
为电池储能系统的容量，c
hrep
为混合可再生能源电厂的满负荷；π
cinv
为逆变器单元的单位费用，c
inv
为逆变器单元的负荷；公式(8)~(9)中表示混合可再生能源电厂容量固定时，光伏单元和风机单元各自的容量比例，φ表示光伏单元占混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的比例，(1-φ)则表示风机单元占混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的比例；公式(10)表示电池储能系统的逆变器大小取决于电池储能系统最大功率的交换动作大小，其中k表示季度数，t表示季度中的时刻；公式(11)表示混合可再生能源电厂预期利润rev的计算公式，其中表示混合可再生能源电厂在t时刻输出电力的售卖价格，表示混合可再生能源电厂在k季度t时刻的输出功率，表示各季度的累加和；公式(12)表示混合可再生能源电厂运行期间产生费用opex的计算公式，其中π
pv
表示额外安装的光伏单元的单位费用，ovf
pv
为抵消光伏单元退化而额外安装的光伏单元；π
bess
表示额外安装的电池储能系统的单位费用，ovf
bess
为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统，c
bess
为电池储能系统的容量；公式(13)表示混合可再生能源电厂所有设备残值的计算公式，s表示设备原值，第一项表示在开始时安装的设备年龄为，第二项表示在整个生命周期内安装的设备价值其使用年限为(-yr)，在项目结束时，设备以残值出售。
16.实施本发明上述技术方案中的一个技术方案，具有如下优点或有益效果：本发明的滚动小时调度使混合可再生能源电厂的调度时间更长，调度更容易实施，便于更好设计爬坡容量备用，起到了更好的优化效果。同时，本发明的优化方法中加入了惩罚费用，通过惩罚费用对连续两个小时实际调度之间的斜坡进行抑制，对实际调度与计划调度之间的偏差进行抑制，减轻输出的波动性和不确定性，使产出更为平稳，从而提高混合可再生能源电厂的收益。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，附图中：图1是本发明一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法的流程图；图2是本发明不同α值的动态斜坡速度限制的示意图。
具体实施方式
18.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下文将要描述的各种示例性实施例将要参考相应的附图，这些附图构成了示例性实施例的一部分，其中描述了实现本发明可能采用的各种示例性实施例。除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或
相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。应明白，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明公开的一些方面相一致的流程、方法和装置等的例子，还可使用其他的实施例，或者对本文列举的实施例进行结构和功能上的修改，而不会脱离本发明的范围和实质。
19.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”等指示的是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的元件必须具有的特定的方位、以特定的方位构造和操作。术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。术语“多个”的含义是两个或两个以上。术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接、可拆卸连接、一体连接、机械连接、电连接、通信连接、直接相连、通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
20.为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
21.实施例一：如图1所示，本发明提供了一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，通过以下步骤对混合可再生能源电厂的运行进行优化：s10：对混合可再生能源电厂的功率输出进行滚动小时经济调度；滚动小时调度使混合可再生能源电厂的调度时间更长，调度更容易实施，便于更好设计爬坡容量备用（爬坡容量即为某一调度时刻为满足后续时刻的更高/低的净负荷波动而预留的容量），起到了更好的优化效果。s20：以惩罚费用为因变量创建惩罚函数，对连续两个小时实际调度之间的斜坡，以及每小时实际调度与计划调度之间的偏差设定惩罚系数；通过对连续两个小时实际调度之间的斜坡设定惩罚系数，可以对连续两个小时实际调度之间的斜坡进行抑制，降低输出的波动性；通过对实际调度与计划调度之间的偏差进行抑制，减轻输出的不确定性；惩罚系数可根据实际运行进行人为调节设定。s30：通过滚动小时经济调度，得到每小时的计划调度及实际调度，代入惩罚函数计算出惩罚费用，即惩罚费用基于每小时的计划调度及实际调度进行计算。s40：以混合可再生能源电厂生命周期内的总利润净现值为目标函数，建立混合可再生能源电厂的优化模型，以总利润净现值为目标函数便于准确体现混合可再生能源电厂的经济收益。s50：将惩罚费用代入优化模型，确定混合可再生能源电厂运行的优化参数，即将惩罚费用作为优化模型中的一种考虑因素。本发明的滚动小时调度使混合可再生能源电厂的调度时间更长，调度更容易实施，便于更好设计爬坡容量备用，起到了更好的优化效果。同时，本发明的优化方法中加入了惩罚费用，通过惩罚费用对连续两个小时实际调度之间的斜坡进行抑制，对实际调度与计划调度之间的偏差进行抑制，减轻输出的波动性和不确定性，使产出更为平稳，从而提高混合可再生能源电厂的收益。
22.作为可选的实施方式，在s10步骤中，通过滚动小时经济调度，在t时刻开始时确定实际调度，同时设计一个未来4小时的计划调度,τ∈{1,..,4}表示调度计划中的小时数。
23.作为可选的实施方式，在s10步骤中，滚动小时经济调度包括三个季度，将春季与
秋季共同作为一个季度，夏季和冬季各自作为一个季度。春季与秋季的风力及日照情况相似，将其作为一个季度便于对优化方法的计算进行简化。
24.作为可选的实施方式，s20步骤中，通过公式(1)对任意连续两个小时调度之间的斜坡进行定义，
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)；其中，为t时刻开始时混合可再生能源电厂的实际调度，为前一小时的实际调度，即为t时刻与前一小时之间的实际斜坡；表示未来4小时的计划调度，为计划调度中各小时之间的预期斜坡，t∈{1,
…
,2184}表示每个季度中的小时数，按平均每个季度91天，每天24小时，计算得出每个季度的小时数为2184，τ∈{0,1,..,4}表示计划调度中的小时数，t、τ均为正整数；同时，取“+”号时，取
“‑”
号，取
“‑”
号时，取“+”号。
25.作为可选的实施方式，s20步骤中，混合可再生能源电厂的小时坡度极限通过公式(2)定义：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)；其中表示小时坡度极限，用于限定连续两个小时实际调度之间的斜坡的取值范围，为t时刻前一小时实际调度或t时刻计划调度的百分数α，与混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的百分数β之和，α为坡度极限的动态分量，β为坡度极限的静态分量，且-α≤β。通过坡度极限，对实际斜坡、预期斜坡的取值范围进行了限定。如图2所示，高输出水平时α《0会收紧爬坡限制，同时较大的β值允许混合可再生能源电厂以更大的爬坡空间从低发电水平上升，图2中描述了不同α值的影响。且-α≤β，否则在p
herp
≤100%的某一点斜坡限制变为负数，p
herp
指混合可再生能源电厂的功率，这是不可取的。=p
herp
和=100%-p
herp
两条直线代表输出功率的上下限，这也限制了电厂在这些边界附近的爬坡能力。通过动态爬坡限制和一种减少与小时前调度计划偏差的准则，抑制极端斜坡降以减轻可再生能源的波动性，抑制偏离调度计划的程度以减轻可再生能源的不确定性。
26.作为可选的实施方式，s20步骤中，每小时的实际调度与计划调度偏差通过公式(3)进行计算，(3)；其中，δ
±
,t 表示实际调度与计划调度的偏差，为t时刻开始时混合可再生能源电厂的实际调度，为前一小时t-1时制定的t时刻计划调度。δ
±
,t
取“+”号时，
取
“‑”
号，此时为升坡偏差；δ
±
,t
取
“‑”
号时，取“+”号，此时为降坡偏差。
27.作为可选的实施方式，s20步骤中，惩罚函数通过公式(4)进行表示，
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)；其中，pnt表示惩罚费用，表示各季度的累加和，表示连续两个小时的实际调度之间斜坡的惩罚标准，用百分比表示，表示每小时的实际调度与计划调度偏差的惩罚标准，用百分比表示，表示在k季度t时刻的实际斜坡值，δ
t,k
表示在k季度t时刻的偏差，k∈{1,2,3}表示季度数，t∈{1,
…
,2184}表示每个季度中的小时数。
28.作为可选的实施方式，s40步骤中的优化模型包括公式(5)~(13)：
ꢀꢀꢀꢀ
(5)；ir'=(ir-f)/(f+1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)；capex=π
cpv
ovf
pvcpv
+π
cwtcwt
+π
cbess
ovf
besscbesschrep
+π
cinv c
inv
ꢀꢀ
(7)；c
pv
=φ
∙cherp
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)；c
wt
=(1-φ)
∙chrep
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)；
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)；
ꢀꢀꢀ
(12)；(13)；公式(5)为混合可再生能源电厂优化配置的目标函数，表示混合可再生能源电厂在生命周期内的总利润净现值的最大值，其中，表示所有设备的残值，ir'表示有效利率，yr表示整个生命周期的年份数，capex表示资本费用，rev表示预期利润，opex表示运行期间产生的费用，pnt表示惩罚费用；公式(6)为有效利率ir'的计算公式，其中，ir表示利率，f表示通货膨胀率；公式(7)为资本费用capex的计算公式，其中，π
cpv
为光伏单元的单位费用，ovf
pv
为抵消光伏单元退化而额外安装的光伏单元，c
pv
为光伏单元的容量；π
cwt
为风机单元的单位费用，c
wt
为风机单元的容量；π
cbess
表示电池储能系统的单位费用，ovf
bess
为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统，c
bess
为电池储能系统的容量，c
hrep
为混合可再生能源电厂的满负荷；π
cinv
为逆变器单元的单位费用，c
inv
为逆变器单元的负荷；公式(8)~(9)中表示混合可再生能源电厂容量固定时，光伏单元和风机单元各自的容量比例，φ表示光伏单元占混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的比例，(1-φ)则表示风机单元占混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的比例；
公式(10)表示电池储能系统的逆变器大小取决于电池储能系统最大功率的交换动作大小，其中k表示季度数，t表示季度中的时刻；公式(11)表示混合可再生能源电厂预期利润rev的计算公式，其中表示混合可再生能源电厂在t时刻输出电力的售卖价格，表示混合可再生能源电厂在k季度t时刻的输出功率，表示各季度的累加和；公式(12)表示混合可再生能源电厂运行期间产生费用opex的计算公式，其中π
pv
表示额外安装的光伏单元的单位费用，ovf
pv
为抵消光伏单元退化而额外安装的光伏单元；π
bess
表示额外安装的电池储能系统的单位费用，ovf
bess
为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统，c
bess
为电池储能系统的容量；公式(13)表示混合可再生能源电厂所有设备残值的计算公式，s表示设备原值，第一项表示在开始时安装的设备年龄为，第二项表示在整个生命周期内安装的设备价值其使用年限为（-yr），在项目结束时，设备以残值出售。
29.因此，通过遗传算法(genetic algorithm, ga)得到混合可再生能源电厂的最佳设计参数φ、c
bess
、π
bess
、ovf
bess
如表1所示，其中λ表示备用容量（具体值人为设定），可以看出，连续两个小时的实际调度之间斜坡的惩罚标准较高时，总是导致较大的光伏单元φ，这意味这光伏发电比风电的波动性更小。而且，大多数较高惩罚标准的设计方案具有较大的电池储能系统容量c
bess
，且为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统ovf
bess
较小。此外，惩罚标准的值越大，电池储能系统的单位费用π
bess
也越高。由此，可根据系统设定不同的，从而得到最佳设计参数φ、c
bess
、π
bess
、ovf
bess
。
30.表1 混合可再生能源电厂的最佳设计参数比较
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等同替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本技术的权利要求范围内的实施例都属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，通过以下步骤对所述混合可再生能源电厂的运行进行优化：s10：对所述混合可再生能源电厂的功率输出进行滚动小时经济调度；s20：以惩罚费用为因变量创建惩罚函数，对连续两个小时实际调度之间的斜坡，以及每小时实际调度与计划调度之间的偏差设定惩罚系数；s30：通过所述滚动小时经济调度，得到每小时的计划调度及实际调度，代入所述惩罚函数计算出惩罚费用；s40：以所述混合可再生能源电厂生命周期内的总利润净现值为目标函数，建立混合可再生能源电厂的优化模型；s50：将所述惩罚费用代入所述优化模型，确定所述混合可再生能源电厂运行的优化参数。2.根据权利要求1所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，在所述s10步骤中，通过所述滚动小时经济调度，在t时刻开始时确定实际调度，同时设计一个未来4小时的计划调度,τ∈{1,..,4}表示调度计划中的小时数。3.根据权利要求2所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，在所述s10步骤中，所述滚动小时经济调度包括三个季度，将春季与秋季共同作为一个季度，夏季和冬季各自作为一个季度。4.根据权利要求3所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，所述s20步骤中，通过公式(1)对任意连续两个小时调度之间的斜坡进行定义：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）；其中，为t时刻开始时混合可再生能源电厂的实际调度，为前一小时的实际调度，即为t时刻与前一小时之间的实际斜坡；表示未来4小时的计划调度，为计划调度中各小时之间的预期斜坡，t∈{1,
…
,2184}表示每个季度中的小时数，τ∈{0,1,..,4}表示计划调度中的小时数，t、τ均为正整数。5.根据权利要求4所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，所述s20步骤中，所述混合可再生能源电厂的小时坡度极限通过公式(2)定义：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)；其中表示小时坡度极限，为t时刻前一小时实际调度或t时刻计划调度的百分数α，与混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的百分数β之和，α为坡度极限的动态分量，β为坡度极限的静态分量，且-α≤β。6.根据权利要求5所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，所述s20步骤中，每小时的实际调度与计划调度偏差通过公式(3)进行计算：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)；
其中，δ
±
,t 表示实际调度与计划调度的偏差，为t时刻开始时混合可再生能源电厂的实际调度，为前一小时t-1时制定的t时刻计划调度。7.根据权利要求6所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，所述s20步骤中，所述惩罚函数通过公式(4)进行计算：
ꢀꢀꢀꢀ
(4)；其中，pnt表示惩罚费用，表示各季度的累加和，表示连续两个小时的实际调度之间斜坡的惩罚标准，用百分比表示，表示每小时的实际调度与计划调度偏差的惩罚标准，用百分比表示，表示在k季度t时刻的实际斜坡，δ
t,k
表示在k季度t时刻的偏差，k∈{1,2,3}表示季度数，t∈{1,
…
,2184}表示每个季度中的小时数。8.根据权利要求7所述的一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，其特征在于，所述s40步骤中的优化模型包括公式(5)~(13)：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)；ir'=(ir-f)/(f+1)
ꢀꢀꢀꢀ
(6)；capex=π
cpv
ovf
pv
c
pv
+π
cwt
c
wt
+π
cbess
ovf
bess
c
bess
c
hrep
+π
cinv
c
inv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ (7)；c
pv
=φ
∙
c
herp
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)；c
wt
=(1-φ)
∙
c
hrep
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)；
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(10)；
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(11)；
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(12)；
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(13)；公式(5)为混合可再生能源电厂优化配置的目标函数，表示混合可再生能源电厂在生命周期内的总利润净现值的最大值，其中，表示所有设备的残值，ir'表示有效利率，yr表示整个生命周期的年份数，capex表示资本费用，rev表示预期利润，opex表示运行期间产生的费用，pnt表示惩罚费用；公式(6)为有效利率ir'的计算公式，其中，ir表示利率，f表示通货膨胀率；公式(7)为资本费用capex的计算公式，其中，π
cpv
为光伏单元的单位费用，ovf
pv
为抵消光伏单元退化而额外安装的光伏单元，c
pv
为光伏单元的容量；π
cwt
为风机单元的单位费用，c
wt
为风机单元的容量；π
cbess
表示电池储能系统的单位费用，ovf
bess
为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统，c
bess 为电池储能系统的容量，c
hrep
为混合可再生能源电厂的满负荷；π
cinv
为逆变器单元的单位费用，c
inv
为逆变器单元的负荷；公式(8)~(9)中表示混合可再生能源电厂容量固定时，光伏单元和风机单元各自的容
量比例，φ表示光伏单元占混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的比例，(1-φ)则表示风机单元占混合可再生能源电厂满负荷c
hrep
的比例；公式(10)表示电池储能系统的逆变器大小取决于电池储能系统最大功率的交换动作大小，其中k表示季度数，t表示季度中的时刻；公式(11)表示混合可再生能源电厂预期利润rev的计算公式，其中表示混合可再生能源电厂在t时刻输出电力的售卖价格，表示混合可再生能源电厂在k季度t时刻的输出功率，表示各季度的累加和；公式(12)表示混合可再生能源电厂运行期间产生费用opex的计算公式，其中π
pv
表示额外安装的光伏单元的单位费用，ovf
pv
为抵消光伏单元退化而额外安装的光伏单元；π
bess
表示额外安装的电池储能系统的单位费用，ovf
bess
为抵消电池储能系统退化而额外安装的电池储能系统，c
bess 为电池储能系统的容量；公式(13)表示混合可再生能源电厂所有设备残值的计算公式，s表示设备原值，第一项表示在开始时安装的设备年龄为，第二项表示在整个生命周期内安装的设备价值其使用年限为(-yr)，在项目结束时，设备以残值出售。

技术总结
本发明公开了一种基于电池储能系统的混合可再生能源电厂优化方法，涉及电力系统调度技术领域，解决了混合可再生能源电厂波动性较大，输出不确定较大，降低了收益的技术问题。该方法通过以下步骤进行优化：对混合可再生能源电厂的功率输出进行滚动小时经济调度；以惩罚费用为因变量创建惩罚函数；通过滚动小时经济调度，得到每小时的计划调度及实际调度，代入所述惩罚函数计算出惩罚费用；以混合可再生能源电厂生命周期内的总利润净现值为目标函数，建立混合可再生能源电厂的优化模型；将所述惩罚费用代入所述优化模型，确定所述混合可再生能源电厂运行的优化参数。本发明通过惩罚费用进行抑制，减轻输出的波动性和不确定性，提高收益。收益。收益。


技术研发人员：栗志 白瑞虹
受保护的技术使用者：深圳市泽天数控机床有限公司
技术研发日：2022.03.16
技术公布日：2022/4/15