储能系统参与电网调峰调频的联合调度模型研究
储能系统参与电网调峰调频的联合调度模型研究
摘要
随着新能源接入电网的比例不断增加，电网的波动性和不稳定性日益显著。储能技术通过调峰和调频可以有效平抑电网波动，保证电力系统的安全和稳定。本文提出了一种储能参与调峰调频联合调度的优化模型，利用储能系统平衡电网的负荷波动，提升电力系统的经济性和稳定性。基于优化模型设计了联合调度策略，通过MATLAB仿真验证了该策略在电力系统中的可行性和有效性。
理论
1. 调峰与调频问题
- 调峰：电网中的负荷需求具有明显的时段波动性，尤其在峰谷负荷差异较大时，通过储能系统在低谷时段充电、峰值时段放电，能够有效削峰填谷。
- 调频：电力系统的频率波动由负荷和发电之间的不平衡引起，储能系统能够迅速响应频率变化，通过快速充放电维持电网频率的稳定。
2. 储能优化模型
储能优化模型的目标是在满足电网负荷需求和频率稳定的前提下，最小化运行成本。该模型将储能系统的充放电过程表示为决策变量，并考虑电网的负荷需求、电池的状态约束、以及电价波动等多种因素。
优化问题的数学表达如下：
- 目标函数：
其中，𝐶𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒(𝑡)和 𝐶𝑑𝑖𝑠𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒(𝑡)分别表示储能在时间 𝑡 充电和放电的成本。 - 约束条件：
其中，𝐸(𝑡)表示储能系统在时间 𝑡 的能量状态，𝑃𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒(𝑡)和 𝑃𝑑𝑖𝑠𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒(𝑡)分别表示储能系统的充放电功率，受最大功率和能量容量的约束。
3. 联合调度策略
储能系统的充放电过程同时服务于调峰和调频需求。为了实现联合调度，优化模型采用多目标优化方法，在削峰填谷和频率调节之间进行权衡。调峰时储能系统根据电网负荷的变化进行充放电，而调频时则根据频率波动进行快速功率调节。
实验结果
实验设置了储能系统与电网的联合仿真场景，评估了储能系统在调峰和调频过程中的表现。通过MATLAB仿真获得了如下实验结果：
图1：上图展示了储能系统在参与电网调频过程中的电力输出曲线。蓝色虚线表示电网的直流负荷需求，红色实线表示储能系统调频后的电网功率消耗，绿色线为储能参与调节后的负荷总需求。实验结果表明，储能系统在峰值负荷时成功削减了负荷，并在电网波动较大时提供了有效的调频服务。 下图为储能系统的SoC（状态）曲线，显示了系统在充放电过程中的能量状态变化，储能系统根据电网需求灵活调整充电和放电。
图2：该图展示了基于不同参数（如电池充电速率和负荷峰值波动）情况下，储能系统调度的概率分布。色彩条表示在不同条件下储能系统的响应概率，显示了储能系统在联合调度策略下的响应能力。实验结果表明，随着电池充电速率和负荷峰值波动的增加，储能系统更有可能参与调度，提供调峰与调频服务。
部分代码
% 初始化参数
T = 1000; % 时间步长
P_max = 1.5; % 最大充放电功率
E_max = 100; % 最大储能容量
E_min = 20; % 最小储能容量
E = zeros(1, T); % 储能状态
P_charge = zeros(1, T); % 充电功率
P_discharge = zeros(1, T); % 放电功率
load_demand = rand(1, T) * 0.5 + 0.8; % 随机负荷需求
% 优化过程
for t = 2:T
% 判断负荷需求，进行调峰调频
if load_demand(t) > 1 % 负荷高峰
P_discharge(t) = min(P_max, E(t-1) - E_min);
E(t) = E(t-1) - P_discharge(t);
elseif load_demand(t) < 0.8 % 负荷低谷
P_charge(t) = min(P_max, E_max - E(t-1));
E(t) = E(t-1) + P_charge(t);
else % 负荷平稳
E(t) = E(t-1);
end
end
% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(1:T, load_demand, 'g', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(1:T, P_charge, 'b', 'LineWidth', 1.5);
plot(1:T, P_discharge, 'r', 'LineWidth', 1.5);
legend('Load Demand', 'Charging Power', 'Discharging Power');
title('Energy Storage System Scheduling');
subplot(2,1,2);
plot(1:T, E, 'k', 'LineWidth', 1.5);
legend('Energy Storage Status');
title('State of Charge (SoC) Curve');
参考文献
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Eltigani, A. Y., & Masri, S. (2015). Challenges of integrating renewable energy sources to smart grids: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 52, 770-780.
Berrada, A., Loudiyi, K., & Zorkani, I. (2017). Optimal power flow management for peak shaving using battery storage systems in distribution grids. Electric Power Systems Research, 146, 13-21.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）