考虑双时间尺度调度周期的储能最优容量配置
可再生能源系统中混合储能电源容量配置的优化方法
可再生能源系统中混合储能电源容量配置的优化方法
混合储能电源容量配置的优化方法可以从以下几个方面考虑：
1.考虑可再生能源的特性：混合储能电源容量配置的首要考虑因素是
可再生能源的特性，包括其不确定性、波动性和季节性等。
根据可再生能
源的不同特性，可以选择不同类型和规模的储能技术进行容量配置，如电
池储能、储水泵储能和氢储能等。
2.基于优化算法：优化方法可以通过最小化系统成本或最大化系统效
率来确定最佳的混合储能电源容量配置。
常用的优化算法包括线性规划、
混合整数规划、遗传算法和粒子群算法等。
这些算法可以考虑多个决策变量，如储能容量、可再生能源发电容量和负荷需求等，以实现最佳配置。
3.基于性能指标：可再生能源系统的性能指标可以用于评估和优化混
合储能电源容量配置的效果。
例如，储能系统的响应时间、储能效率和储
能损耗等指标可以用于评估系统的性能，并作为优化目标进行混合储能电
源容量配置。
4.考虑经济性和可行性：混合储能电源容量配置的优化方法还应考虑
经济性和可行性的因素。
优化方法可以通过考虑能源价格、储能成本和运
营维护成本等因素来实现经济性的配置。
同时，还应考虑混合储能电源的
可行性，包括技术可行性、环境可行性和社会可行性等。
综上所述，混合储能电源容量配置的优化方法应从可再生能源的特性、优化算法、性能指标和经济可行性等方面考虑，以实现可再生能源系统的
高效运行。
此外，还需要充分考虑系统的可靠性和可持续性等因素，以促
进可再生能源系统的可持续发展。
国家发展改革委、国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见
国家发展改革委、国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见文章属性•【制定机关】国家发展和改革委员会,国家能源局•【公布日期】2024.01.27•【文号】•【施行日期】2024.01.27•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】电力及电力工业正文国家发展改革委国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见各省、自治区、直辖市发展改革委、能源局，北京市城管委，天津市、辽宁省、上海市、重庆市、四川省、甘肃省工信厅（经信委），中国核工业集团有限公司、国家电网有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国华能集团有限公司、中国大唐集团有限公司、中国华电集团有限公司、国家电力投资集团有限公司、中国长江三峡集团有限公司、国家能源投资集团有限责任公司、华润集团有限公司、国家开发投资集团有限公司、中国广核集团有限公司：电网调峰、储能和智能化调度能力建设是提升电力系统调节能力的主要举措，是推动新能源大规模高比例发展的关键支撑，是构建新型电力系统的重要内容。
为更好统筹发展和安全，保障电力安全稳定供应，推动能源电力清洁低碳转型，现就加强电网调峰、储能和智能化调度能力建设提出如下意见。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，统筹发展和安全，深入推进能源革命，统筹优化布局建设和用好电力系统调峰资源，推动电源侧、电网侧、负荷侧储能规模化高质量发展，建设灵活智能的电网调度体系，形成与新能源发展相适应的电力系统调节能力，支撑建设新型电力系统，促进能源清洁低碳转型，确保能源电力安全稳定供应。
——问题导向，系统谋划。
聚焦电力系统调节能力不足的关键问题，坚持全国一盘棋，推动规划、建设、运行各环节协同发展，推动技术、管理、政策、机制各方面协同发力，充分发挥源网荷储各类调节资源作用。
改善电厂调频性能的储能策略研究和容量配置
改善电厂调频性能的储能策略研究和容量配置摘要：大规模可再生能源发电比例迅速上升，显著降低了电厂参与电网调频的负荷比例。
储能调频具有快速充放电特性，其应用能提高电厂的经济效益，已成为电厂的主要研究方向。
本文对改善电厂调频性能的储能策略和容量配置进行了详细阐述。
关键词：电厂；调频性能；储能控制策略；容量配置大规模新能源并网，缓解了电力短缺问题。
但其自身的间歇性及不确定性给电网的电能质量带来了严重的影响。
频率是电能质量的一项重要指标，它对电力系统的稳定运行有着至关重要的影响。
在我国，火电和水电仍是电力系统的主要调频方式。
但传统的机组响应速度及精度有限，不能完全满足目前调频需求。
而储能作为一种新兴产业，在世界电力调频市场中得到了越来越广泛的认可。
一、储能调频系统技术概述1、特征。
自动发电控制(AGC)通过实时调节电网中机组的有功出力，实现对电网频率及联络线功率进行控制，解决分钟或秒级短时间尺度内，区域电网具有随机特性的有功不平衡问题。
当前，电网AGC调频功能主要由水电、燃气机组及火电机组提供。
将一次能源转换成电能将经历一系列复杂过程，目前作为主力的火电机组的AGC调频性能与电网的调节期望差距较大，具体表现为调节的延迟、偏差(超调和欠调)等现象。
而适用于电网AGC调频的储能系统，在额定功率范围内能在1s内、以99%以上的精度完成指定功率的输出，其综合响应能力完全满足在AGC调频时间尺度内的功率变换需求，即调节反向、调节偏差及调节延迟等问题将不会出现。
2、构成。
储能系统主要由锂电池(含BMS)、双向功率变换装置等核心设备组成，主要包括:①锂电池集装箱。
②双向功率变换装置集装箱。
③储能锂电池柜(含BMS)。
④直流配电柜(含BMS供电系统)。
⑤双向功率变换装置。
⑥SCADA数据采集与监视控制系统。
⑦系统的防雷及接地装置。
⑧集装箱房土建基础及辅助设施。
3、原理。
储能电站经发电机组高压厂用母线段接入，与发电机组并联独立运行，每次调节时，电网会给电厂机组下达一个指令，如果下达功率增加的指令，那么储能系统发电功率和电厂机组就会联合出力。
计及运行和惩罚成本的储能容量优化配置方法
计及运行和惩罚成本的储能容量优化配置方法王博闻;李军徽;范兴凯;王帅;陈文福【摘要】电池储能系统应用于新能源接入电网工况时,由于新能源出力的随机性,使得电池单元处于频繁且随机充放电状态.在电池储能应用于风电接入电网场景下,对电池寿命衰减程度与电池充放电深度的关系进行了研究,考虑了储能系统中的运行成本与惩罚成本,对配置不同容量的储能系统的总成本进行了分析,并计算得出了使总成本最优的储能容量配置策略.【期刊名称】《吉林电力》【年(卷),期】2017(045)002【总页数】5页(P6-10)【关键词】风储联合系统;储能容量优化配置;运行成本;惩罚成本【作者】王博闻;李军徽;范兴凯;王帅;陈文福【作者单位】中国电力工程顾问集团东北电力设计院有限公司,长春 130021;东北电力大学,吉林吉林 132012;东北电力大学,吉林吉林 132012;东北电力大学,吉林吉林 132012;国网天津市电力公司,天津 300010【正文语种】中文【中图分类】TM912.9;TM761近年来，风力发电以其无污染、一次能源可永久续用等优点得到了迅速的发展[1]，截止到2015年底，全球风电累计装机容量已经达到432.419 GW[2]，但由于风电功率具有随机性、间歇性和不可准确预测性[3-5]，大规模风电并网严重威胁电力系统的安全和稳定运行，限制了对风能这种绿色能源的有效利用。
电池储能技术可实现风电功率的时空平移，被认为是提高电网接纳风电能力的有效手段[6-9]。
由于当前技术因素的限制，电池造价一直很高，使得风电场用储能系统的成本居高不下，因此如何使储能系统配置容量达到最优，从而降低储能系统成本已成为当前的研究热点，国内外已有很多学者在该方面进行了积极的探索。
文献[10]以削峰填谷和平滑负荷为控制目标，研究了不同负荷特性优化与储能容量最优配置的关系；文献[11]为提高电网风电接纳，提出了匹配风电接纳可行域的储能系统控制方法，简单分析了储能系统的成本与收益，并未根据实际数据进行仿真计算；文献[12]针对储能电池频繁充电的问题，提出了一种计算储能电池寿命衰减程度的方法。
储能容量配置的基本原则
储能容量配置的基本原则储能容量配置是能源系统的重要组成部分，对于提高能源利用效率、保障能源供应稳定性、降低环境污染等方面具有重要意义。
在储能容量配置过程中，需要遵循一系列基本原则，以确保配置的科学性、合理性和可行性。
以下是储能容量配置的基本原则，主要包括系统稳定性、经济效益、技术可行性、满足能源需求、环境友好性和安全保障等方面。
一、系统稳定性系统稳定性是储能容量配置的首要原则。
在配置储能容量时，应充分考虑能源系统的稳定性需求，以确保在各种运行工况下，储能系统能够有效地平抑能源波动、缓解电力供需矛盾，提高能源系统的稳定性和可靠性。
同时，应避免因储能容量配置不当导致的能源浪费或系统瘫痪等问题。
二、经济效益经济效益是储能容量配置的重要原则之一。
在配置储能容量时，应充分考虑投资回报率和成本效益等因素，以确保储能容量配置在经济上具有可行性。
同时，应积极探索各种降低储能成本的技术和手段，提高储能系统的经济性和市场竞争力。
三、技术可行性技术可行性是储能容量配置的基础原则之一。
在配置储能容量时，应充分考虑当前的技术水平和实际条件，以确保储能容量配置在技术上具有可行性和可靠性。
同时，应关注储能技术的发展趋势，积极引入新技术、新方法，推动储能技术的创新和升级。
四、满足能源需求满足能源需求是储能容量配置的基本目标。
在配置储能容量时，应充分考虑能源市场的需求变化和未来的发展趋势，以满足不同用户对能源的需求和期望。
同时，应关注能源需求的多样性和差异性，根据不同用户的需求特点进行储能容量配置的优化和调整。
五、环境友好性环境友好性是储能容量配置的重要原则之一。
在配置储能容量时，应充分考虑环境保护和可持续发展等方面的要求，确保储能系统的建设和运行对环境的影响最小化。
同时，应积极采用环保材料和技术，降低储能系统的环境负荷，推动储能行业与生态环境的和谐发展。
六、安全保障安全保障是储能容量配置的重要原则之一。
在配置储能容量时，应充分考虑储能系统的安全性能和防护措施，确保储能系统的建设和运行过程中不会发生安全事故。
储能 配置 优化 方法
储能配置优化方法储能配置优化方法一、引言随着能源需求的不断增加，储能技术逐渐成为了解决能源问题的有效手段。
储能技术可以将电力在低谷时段进行储存，在高峰时段释放出来，达到平衡用电负荷的目的。
本文将介绍储能配置优化方法。
二、储能技术分类1.机械式储能技术机械式储能技术包括抽水蓄能、压缩空气储存和飞轮贮存等。
机械式储能技术具有响应时间快、效率高等优点，但是建设成本较高。
2.化学式储能技术化学式储能技术包括电池、超级电容器等。
化学式储存具有体积小、重量轻等优点，但是安全性较差，使用寿命短。
3.热力学式储存热力学式储存包括熔盐蓄热和超导磁体等。
热力学式储存具有稳定性好、可靠性高等优点，但是建设成本较高。
三、储能配置方案设计1. 建立储能系统模型建立储能系统模型是进行储能配置优化的前提，需要考虑到电网负荷、储能装置、输电线路等因素。
可以采用Matlab等软件进行建模。
2. 确定储能设备类型和容量根据电网的特点和需求，确定合适的储能设备类型和容量。
可以根据成本、效率、可靠性等因素进行综合考虑。
3. 设计储能系统运行策略设计合理的运行策略可以提高储能系统的效率和稳定性。
需要考虑到电网负荷变化、储能装置充放电状态等因素。
四、储能配置优化方法1. 基于遗传算法的优化方法遗传算法是一种基于进化论思想的优化算法，可以应用于多目标决策问题。
通过对不同方案进行交叉、变异等操作，得到最优解。
2. 基于粒子群算法的优化方法粒子群算法是一种基于群体智慧思想的优化算法，可以应用于多目标决策问题。
通过对不同方案进行迭代更新，得到最优解。
3. 基于神经网络的优化方法神经网络是一种模拟人脑神经元工作的计算模型，可以应用于多目标决策问题。
通过对不同方案进行学习、训练等操作，得到最优解。
五、结论储能配置优化方法可以提高储能系统的效率和稳定性，为解决能源问题提供了有效手段。
根据电网负荷、储能装置、输电线路等因素，确定合适的储能设备类型和容量，并设计合理的运行策略。
考虑需量管理的用户侧储能优化配置
考虑需量管理的用户侧储能优化配置摘要：随着能源互联网的发展分布式储能用电侧电能管理采用优化复合特性的储能系统规划和优化调度模型，进行全寿命周期管理。
用户侧储能系统的进行调度实现周期内收益，结合工程实际运用混合整数线性规划、遗传算法等求得双层优化配置模型，测算出储能单位成本以及能量转换效率。
本文对储能优化配置问题进行论述，分析了现阶段储能技术、盈利途径、经济效益以及成本的影响，期望为实现用户储能系统优化配置提供参考。
关键词：能源革命；工业储能；系统配置当前在能源革命背景下，以新能源为代表的如电力能力大规模被开发利用，成为能源变革的趋势，为解决能源互联网应用问题，在储能技术应用上发挥关键支撑技术，进行电网侧的大规模集中式储能分布式储能以及微电网建设，形成了具有商业化效益的储能发展策略。
1 储能优化配置的重要性现阶段的盈利途径量化储能系统，储能技术通过用户储能配置，提出规模商业化的建设方法，以经济性最优目标进行储能系统的优化配置，解决双层决策问题，储能系统运行问题的实现了周期内的用户侧储能，全寿命周期经济效益提升的目标。
2 用户侧储能蓄量管理用户侧储能全寿命周期管理，构建双层决策模型，外层规划包括储能额定容量、额定功率、年复合削峰率、内层优化，则进行时间尺度、负荷削峰率、周期内充放电策略优化。
经过算理证明，提出的模型算法具有有效性，能够实现典型储能电池的经济性。
目前我国大工业用电实行两部制，又分为电度电价和基本电价，分时电价包括电阻电价、基本电价、按月收取。
按照变压器容量最大需量，进行平均负荷最大值的计算，后者按照实际耗电量进行平时古时风时的预用电时间的计算，通常情况下，工业用户单位每月最大负荷，按照电表进行计算，在相对短的时间内，高峰负荷的额外成本，实施现行工业电价，出现电费耗费的情况较多，为了减少短时间内负荷高峰峰值，降低容量电费，可以在工业用户侧配置储能调控需量，以提升用户经济效益[1]。
P’load(t)=Pload(t)+PEss(t)Pload(t)表示工程负荷处理数据，t为时刻，t=1,2,3......,PEss <0为储能放电，以某工业用户进行峰值对应场景下的电负荷曲线绘制为例，该用户在工厂储能补充和缓冲峰值负载进行用户需求侧管理，包括处理数据以及储能装置功率上进行公式的计算后降低部分基本电价支出。
多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略
多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略一、本文概述随着全球能源结构的转型和智能电网的快速发展，电力系统正面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的电力调度模型主要依赖于刚性负荷，但在可再生能源大规模接入和用户需求多样化的背景下，电力系统的稳定性、经济性和可持续性受到了严重挑战。
因此，如何有效管理和调度柔性负荷，实现多时间尺度的协调互动响应，成为了当前电力系统研究的热点和难点。
本文旨在提出一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略。
通过对柔性负荷的精确建模和预测，结合电力系统的实际运行需求，构建了一个综合考虑经济、环境和社会效益的优化调度模型。
该模型能够实现在不同时间尺度下，柔性负荷与电力系统的协调互动，提高电力系统的稳定性、经济性和可持续性。
本文首先对柔性负荷的定义、分类及其在电力系统中的作用进行了深入分析和阐述。
在此基础上，提出了一种基于多时间尺度的柔性负荷互动响应调度框架，详细描述了各时间尺度下的调度目标和约束条件。
接着，通过构建优化调度模型，实现了对柔性负荷的精细化管理和调度。
通过算例分析和仿真实验，验证了所提模型和策略的有效性和可行性。
本文的研究不仅为电力系统调度提供了新的思路和方法，也为实现电力系统的可持续发展和能源转型提供了有力支持。
未来，我们将继续深入研究柔性负荷的互动响应特性和调度策略，为构建更加智能、高效、环保的电力系统做出更大贡献。
二、多时间尺度协调调度模型在电力系统中，负荷的调度和管理是一个复杂而关键的任务。
传统的调度模型往往只关注单一的时间尺度，难以应对现代电力系统中负荷的多样性和不确定性。
因此，本文提出了一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型，旨在更好地平衡电力供需，提高电力系统的稳定性和经济性。
该模型将负荷调度过程分为多个时间尺度，包括短期、中期和长期。
每个时间尺度都有不同的调度目标和策略，以适应不同的负荷特性和市场需求。
在短期时间尺度上，模型主要关注实时负荷的预测和调度，以确保电力系统的稳定运行。
新能源侧储能配置技术研究综述
新能源侧储能配置技术研究综述发布时间：2022-05-07T08:25:22.109Z 来源：《当代电力文化》2022年2期作者：刘海坤[导读] 目前我国经济水平和各行业的快速发展，储能配置是储能应用环节的前期工作刘海坤四川电力设计咨询有限责任公司四川成都610041摘要：目前我国经济水平和各行业的快速发展，储能配置是储能应用环节的前期工作。
新能源侧的储能配置是以涵盖新能源机组、电站、基地、新能源高比例接入省级电网或区域电网为应用背景，面向特定应用场景，以“新能源+储能”达到特定的技术指标或技术经济综合指标为应用目标，在明确储能系统的控制策略或运行边界下，开展的储能系统容量优化配置工作。
目前，国内外在新能源侧储能配置领域已获得许多有价值的阶段性成果。
储能配置主要明确应用场景、技术需求分析、应用模式、各应用模式下的技术性目标和经济性目标、技术类型、储能系统的控制策略或运行边界、优化配置模型及求解，最后通过对储能配置效果进行预评估形成配置工作的闭环。
在技术需求分析阶段，需要基于应用场景的考核要求、业主要求，结合政策环境和电力市场环境考虑储能项目的收益途径，并收集能够描述储能应用场景的历史运行数据或规划数据。
关键词：新能源侧；储能系统；配置方法引言储能项目示范应用及其负荷优化等仍然停留于运行性能的校验层面，面临着数量比较少、容量也不够理想的问题，缺少一定的数据进行验证。
此外，储能作为电力系统中重要的能量调节资源，除了参与需求响应之外，储能资源与新能源发电、可调负荷之间的友好互动，及其对提高区域电能质量、减少碳排放也具有较高的讨论价值，将发电厂、大工业用户以及居民用户侧的地理环境等作为综合性的考虑因素，以此做好对储能位置的布局工作，并在此基础之上施以统一性的调度及管理，可在后续研究中进行更深入的探讨。
1电网侧储能现状在电源侧安装储能系统，可以与各类发电设备的出力进行互补，提升电源设备外特性的稳定可控水平，从而保障电力系统的安全稳定。
考虑经济性的风储联合双应用的储容配置方法
考虑经济性的风储联合双应用的储容配置方法王明;李欣然;谭绍杰;黄亚唯【摘要】针对储能系统应用于风电场提出配置方法为决策者提供规划指导.研究储能对于风电的"削峰填谷"和"平抑波动",提出"双应用"概念;在分析以削峰率划分双层控制区、以风电并网标准约束变时间常数一阶低通滤波的基础上,提出双应用的储能容量配置策略及计算方法,并基于全寿命周期成本理论构建储能系统的经济模型,对储容配置方案进行经济性评估及经济灵敏度分析.通过对张北某风电场的储能容量配置实例的仿真分析和比较,验证了该配置方法的有效性以及风储联合双应用技术的经济价值.%A capacity configuration method for applying energy storage system(ESS)to wind farms is proposed to pro-vide planning guidance for decision-makers. The concept of"double application"is put forward based on the study of two basic scenarios in grid-connected farms with ESS,i.e.,"peak shaving"and"smooth fluctuation",where the two-layer control zones are divided by peak-shaving rate,and the variable first-order time constant of low-pass filter is con-strained by connection condition. Based on the life-cycle cost theory,the ESS economic model is established to conduct economic evaluation and sensitivity analysis. The simulation analysis and comparison of the energy storage capacity con-figuration scheme of a wind farm in Zhangbei City verify the effectiveness of the configuration method ,and the technical and economic value of the"double application"of the wind-ESS coordination.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(029)002【总页数】7页(P7-13)【关键词】储能;容量配置;风电;双应用;全寿命周期成本【作者】王明;李欣然;谭绍杰;黄亚唯【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082【正文语种】中文【中图分类】TM614风电作为智能电网的重要环节而备受重视，但风能的随机性和间歇性[1]导致风功率不同尺度的波动，如短时爬坡、相对负荷的“反调峰”[2]等，给电网运行造成诸多不利影响，制约了其大规模开发利用。
储能系统在配电网中的优化配置研究
储能系统在配电网中的优化配置研究
随着新能源的持续发展，储能系统在配电网中的应用越来越广泛。
储能系统虽然可以为配电网提供各种功能和价值，但如何进行优化配置，使其最大限度发挥作用，是研究的重点之一。
优化配置主要包括以下几个方面：
1. 储能系统的规模定位：为了确定储能系统的规模，需要考虑配电网的供需状况，储能系统提供的服务种类以及其效益等因素。
此外，储能系统与其他配电网设备的协同关系也需要考虑。
根据储能系统的规模确定，才能选择适合的技术和设备。
2. 储能系统的运行策略：储能系统的运行策略通常包括充电、放电、保护与控制等方面。
根据不同的运行策略，决定储能系统可以具体提供什么服务，以及如何响应不同的操作需求。
因此，储能系统的运行策略在设立之初就需要考虑清晰。
3. 储能系统的容量规划：在进行储能系统的容量规划时，应考虑储能系统的使用时间和容量需求、储能技术、成本等因素。
此外，在对于容量规划的计算中，需要对储能系统的功率和能量进行平衡，确保储能系统能够满足不同的供电需求。
4. 储能系统的能量管理：能源管理指的是确定储能系统的运行模式和控制策略，确保能量使用和管理的效率。
储能系统的能量管理应该是一种优化目标，以最低成本最大化储能系统的效益。
综上所述，储能系统在配电网中的优化配置研究是十分必要的。
优化配置可以使储能系统发挥最大的作用，提高配电网的可靠性，提高配电网的经济效益。
考虑新能源消纳的储能优化配置方法研究
考虑新能源消纳的储能优化配置方法研究张 弘（中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司）摘 要：为了有效提高风电利用率，在储能优化配置成熟的基础上，考虑供需平衡的特点，对各种能源形态进行合理整合和统一规划配置。
首先，考虑到储能系统的需求，建立了灵活的供需模型；其次，根据柔性供需模型，设定风电与储能系统的联合供需平衡裕度，对储能进行优化配置。
仿真结果表明，该配置方法可以有效弥补原有能源系统单独规划、独立运行的不足，打破能源壁垒，提高能源利用效率，优化能源系统结构。
关键词：新能源消纳；储能优化；资源配置；供需模型０ 引言随着新能源的广泛利用，其消纳成为一个重要问题。
储能技术被广泛应用于解决风电的消纳问题，其可以将多余的风能转化为电能存储在电池等设备中，以供需要时使用。
针对风电消纳的储能优化配置方法包括基于输电网、储能技术、能源互联网和智能配电网的方法。
这些方法都通过优化能源系统的配置、调度和控制，来提高风电的消纳能力，实现风电的有效利用。
在实际应用中，需要根据具体的需求和条件，综合考虑不同方法的优势和限制，选择适合的优化配置方法［１ ２］。
基于新能源消纳的储能优化配置分析是指对于新能源的发电和消纳情况，用优化方法来确定最佳的能源配置和运行策略。
该分析旨在提高新能源的消纳效率，减少能源浪费，并优化电网运行的可靠性和稳定性。
１ 储能系统的原理及供应模式分析１ １ 储能系统分析储能设备选择分析主要可以从以下几个方面进行考虑［３］。
功能需求：首先需要确定储能设备的功能需求，即需要储能设备满足哪些需求，如平滑负荷、备用电源、防止断电、调节电网频率和电压等。
不同的功能需求可能需要不同类型的储能设备来实现，如电池储能可用于平滑负荷，抽水蓄能可用于调节电网频率等。
储能容量和功率：根据实际负荷需求和储能设备的功能需求，确定需要的储能容量和功率，储能容量决定了储能设备能够储存多少电能，而储能功率则决定了储能设备能够输出或吸收多少功率。
有源配电网中储能双层精细优化配置方法
2017-06-21; 修 回 日 期 ： 2017-07-27 基金项目： 国家电网公司科技项目（ SGTYHT16-JS-198 ) ; 中 国能源建设集团科技项目（ CEEC2015-KJ05)
收稿日期：
112
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1 . 3 . 2 目标函数
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图1 储 Байду номын сангаас 优 化 配 置 双 层 模 型 示 意
Fig. 1 Double- layer model of Energy storage optimization configuration
,P —n) = min / c ()
式中:/。 为成本收益函数。 此 处 分 别 针 对 两 类 业 主 建 立 2 种成本收益函 数 。一类业主指有投资和运营可再生电源能力的 公司， 通过投资储能获取运行服务收益； 二类业主 是售电公司， 其投资目的是延缓电网升级， 获取运 行收益及其他间接收益。 ⑴一类业主经济目标函数。 ① 年运行维护成本[8]: _ _
2017 年1 1月
Electric Pow er Engineering Technology
老力工歿技术
第36 卷第 6 期
1 1 1
有源配电网中储能双层精细优化配置方法
余 涛 \ 袁 简 2, 晏 阳 2, 赵 清 源 1 (1.国网江苏省电力公司常州供电公司， 江 苏 常 州 213003; 2 . 中国能源建 设集团江苏省电力设计院有限公司， 江 苏 南 京 211102)
考虑碳排放的综合能源系统储能优化配置研究
考虑碳排放的综合能源系统储能优化配置研究摘要：在二氧化碳排放峰值和碳中和的战略目标下，整合各种异质能源、减少碳排放成为综合能源系统发展的重要课题。
储能系统是综合能源系统的重要组成部分，其系统的优化配置需要考虑碳排放因素的各种影响。
本文主要研究综合能源系统的框架，并对碳排放下的储能优化配置措施进行了分析和研究。
合理配置储电蓄热设备可以提高综合能源系统的运行经济性，也可以减少因能源供应不足而导致的缺电、缺热问题。
当电能储存系统盈利时，用户会在一定程度上增加系统的碳排放量，提出了优化混合储能设施配置以减少综合能源系统碳排放的建议。
关键词：碳排放；综合能源系统；储能优化；配置引言实现低碳发展，电力产业碳排放已成为节能减排的主力军。
多能互补、能源梯级利用的综合能源系统是能源产业低碳转型的重要解决方案。
自我国综合能源系统纳入“十三五”规划以来，一批综合能源示范项目证实了综合能源系统在节能减排方面的潜力。
基于此，本文讨论了具有碳排放的综合能源系统储能优化配置措施。
1综合能源系统框架IES拥有多种能量转换设备，功能互补为其灵活运行创造了有利条件。
综合能源运营商作为管理者，协调系统内所有设备的运行，做出合理的规划和运营决策。
将综合能源系统设置为包括运营商和负载聚合器。
由于上层操作者和下层智能用户群属于不同的利益相关者，所以采用双层优化来分配储氢容量。
上层运营商作为综合能源系统的管理者，包含热电联产、燃气锅炉、电热储能设备，可以与用户端进行电热交易。
此外，为了提高综合能源系统的灵活性，上位操作员配备了氢能储存设备，在新能源充足时，通过电解槽产生氢气并储存。
当新能源不能满足负荷时，通过能量转换释放能量来满足不足。
较低负载聚合器聚合许多不同类型的用户。
用户侧包括电负荷和热负荷，每个用户包含光伏和电加热设备。
将向运营商的购电价格设定为低于电网的分时电价。
当上层运营商能量充足时，下层用户会选择先向运营商购电；同时，当下层用户的光伏输出大于用电负荷时，用户不仅可以通过电加热设备将电能转化为热能满足自身的用热需求，还可以将多余的光伏卖给运营商。
考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度
考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度一、概述随着能源结构的不断转型和能源需求的日益增长，综合能源系统正逐渐成为能源领域的研究与应用热点。
综合能源系统通过集成多种能源资源，如电力、天然气、热能等，实现了能源的互补和优化利用，从而提高能源利用效率、降低环境污染，并增强能源系统的安全性与可靠性。
在能源系统实际运行过程中，由于可再生能源的高度不确定性、负荷需求的波动性以及不同能源之间的转换效率差异，其优化调度面临着诸多挑战。
多能灵活性是综合能源系统的重要特性之一，它指的是系统能够根据不同能源的特性、价格以及需求状况，灵活调整各种能源的产、供、存、消过程，以实现能源利用的最优化。
这种灵活性的实现需要依赖于先进的优化调度技术。
多时间尺度优化调度是综合能源系统优化调度的关键手段。
它根据能源系统的运行特性和需求变化，将调度过程划分为不同的时间尺度，如长期规划、中期调度和实时调整等，并在每个时间尺度上采用不同的优化策略和方法。
这种调度方式能够充分考虑不同时间尺度下的能源需求和约束条件，从而实现能源系统的全局优化。
本文旨在研究考虑多能灵活性的综合能源系统多时间尺度优化调度问题。
我们将首先分析综合能源系统的结构特点和运行机理，然后探讨多能灵活性的实现方式和影响因素。
在此基础上，我们将建立多时间尺度优化调度模型，并采用先进的优化算法进行求解。
我们将通过仿真实验验证所提出方法的有效性和实用性，为综合能源系统的优化调度提供理论支持和实践指导。
1. 综合能源系统概述综合能源系统，作为新时代能源利用与管理的典范，旨在通过先进的物理信息技术与创新的管理模式，实现对区域内多种能源资源的有效整合与高效利用。
该系统不仅涵盖传统的煤炭、石油、天然气等不可再生能源，更将电能、热能、风能、太阳能等可再生能源纳入形成一个多元化、互补互济的能源供应体系。
综合能源系统的核心在于其多能协同的特性。
通过对不同能源子系统的协调规划、优化运行以及交互响应，系统能够实现能源之间的互补与替代，从而提高整体能源利用效率，降低能源浪费。
储能系统容量配置方法装置以及系统
储能系统容量配置方法装置以及系统引言：随着可再生能源的快速发展和普及应用，以及电力系统的大规模集中化运行模式逐渐不适应电力市场需求，储能系统作为一种重要的电力调节工具被广泛关注和应用。
储能系统容量配置是指根据电网的需求和特点，确定适当的储能系统容量，以满足电力系统的调频、削峰填谷和备用等功能。
本文将重点介绍储能系统容量配置的方法、装置以及系统。
一、储能系统容量配置的方法：（一）规则法：规则法是根据电网负荷特点和储能系统技术参数，通过经验公式或规则进行配置的方法。
以电力调频为例，常用的方法有根据调频容量系数和负荷率计算的静态法，以及根据负荷特点和调节时间计算的动态法。
静态法常用于小规模储能系统，动态法常用于大规模储能系统。
（二）传输网模型法：传输网模型法是将储能系统视为电力传输网的一部分，通过对电力系统进行模型仿真，研究传输网上的潮流、损耗、电压和频率等问题，从而确定储能系统的容量配置。
该方法需充分考虑电力系统的稳定性和可靠性。
（三）优化方法：优化方法是指利用数学优化理论和算法，通过建立数学模型，确定最优的储能系统容量配置。
常用的优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
该方法能够在考虑多个约束条件和优化目标的情况下，找到最佳的解决方案。
二、储能系统容量配置的装置：（一）电池储能系统：电池储能系统是一种基于化学反应原理的储能装置，常见的有铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池等。
电池储能系统具有高能量密度、快速响应、可靠性高等优点，适用于电力调频、削峰填谷和备用等应用。
（二）机械储能系统：机械储能系统是将电能转化为机械能，再通过机械装置将机械能转化为电能的储能装置，常见的有压缩空气储能系统、飞轮储能系统等。
机械储能系统具有高效率、长寿命、低环境影响等优点，适用于削峰填谷和备用等应用。
（三）储热系统：储热系统是将电能转化为热能，再通过热能转化装置将热能转化为电能的储能装置，常见的有水热蓄能、蓄冰系统等。
储能系统的设计与优化策略
储能系统的设计与优化策略储能系统是一种将能量转化成其他形式并在需要时再次转化回来的设备。
它的设计与优化策略对于提高能源利用效率、减少供需峰谷差距以及增强电力系统的稳定性和可靠性至关重要。
本文将讨论储能系统的设计原则和优化策略，以实现更高效的能源利用。
1. 储能系统的设计原则（1）多元化的技术选择：储能技术有多种选择，包括电池储能、超级电容器、压缩空气储能、储水池等。
在设计储能系统时，应根据实际需求和场景选择最适合的技术，不同的技术在储能效率、容量、寿命和成本方面有差异。
（2）配置合适的容量和功率：储能系统的容量和功率的配置应该根据实际的能源需求和负荷特征进行合理选择。
容量过大会浪费成本，功率过小则无法满足需求。
在储能系统的设计中，需要准确估计储能系统的使用需求，并根据需求选择合适的容量和功率。
（3）灵活的运营模式：储能系统的设计应该具备灵活的运营模式，能够根据市场需求变化和电力系统运行状态调整储能策略。
例如，可以通过电价差异优化充放电策略，以实现最大的经济效益；或者通过与可再生能源发电系统进行协同运营，以实现更高的能量利用效率。
2. 储能系统的优化策略（1）能量管理策略：能量管理策略是储能系统优化的重要一环。
合理的能量管理策略可以实现对电力系统的削峰填谷、调峰备用和调频等功能，提高电力系统的运行灵活性和可靠性。
常见的能量管理策略有最大功率跟踪、功率平衡和时序调度等。
（2）充放电策略：充放电策略是储能系统运行的核心。
在设计储能系统时，应考虑到负载需求、能源供应和储能设备的特性，制定合理的充放电策略。
充放电策略可以根据市场需求、电价差异和电力系统运行状态进行调整，以实现最大的经济效益和系统稳定性。
（3）故障保护策略：储能系统在运行过程中可能会面临各种故障和异常情况，例如电池老化、短路、过充、过放等。
为了保护储能设备的安全和延长使用寿命，应设置合适的故障保护策略。
故障保护策略可以包括电池管理系统、温度监控、电流电压保护等，以确保储能系统的安全可靠运行。
多时间尺度下主动配电网能量调度优化
多时间尺度下主动配电网能量调度优化宁柏锋;田松林【摘要】间歇性能源发电的不确定给配电网运行调度带来了巨大的挑战,主动配电网是未来的配电网中实现间歇性新能源集成的有效技术.结合全局和区域协调控制的思路,提出了长时间尺度下的全局优化和短时间尺度下的区域自治协调相结合的优化方法.将混沌优化算法和差分算法结合用于求解全局优化问题,区域协调控制以整个网络的优化为模板,根据实时区域内资源和负荷的变化以及可再生能源的处理,使整个网络和区域运行在最优状态,并通过仿真验证优化方案的有效性.所做研究工作为国内分布式电源接入电网的后续管理提供参考和借鉴.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2019(056)006【总页数】7页(P93-99)【关键词】主动配电网;间歇式新能源;长时间尺度;全网优化【作者】宁柏锋;田松林【作者单位】深圳供电局有限公司,广东深圳518048;深圳市康拓普信息技术有限公司,广东深圳518034【正文语种】中文【中图分类】TM9330 引言电力工业的快速发展，使得电力需求不断扩大，市场开放程度逐渐加强，传统的电力供应网络朝着一个更高效、清洁、智能和可持续方向发展[1]。
分布式电源越来越受欢迎，因为它可以满足日益增长的电力需求，分布式电源接入配电网有许多优点，例如高峰负荷供电和清洁的绿色能源等。
但也给传统的电网带来了新的挑战，例如，接入分布式电源的节点电压发生变化，从而增加了继电保护的复杂性，电能质量和供电可靠性以及经济性备受关注[2]。
与传统配电网相比，主动配电网强调“主动”，即对电网的主动调节和管理，保证系统的经济效益，在配电网中对分布式电源(分布式发电、存储、柔性负荷等)的能量调度和控制，使清洁能源(光伏、风能)充分消纳，是主动配电网的研究的核心[3]。
主动配电网最主要目的是提高能源的利用率，保证电力供应的质量和可靠性，以确保配电网高效、智能的管理，实现电网经济运行[4]。
在上述背景基础上，论文提出长时间尺度下的全局优化和短时间尺度下的区域自治协调相结合的优化方法，并结合混沌优化算法和差分算法求解全局优化问题，区域协调控制以整个网络的优化模型作为模板，根据实时可再生能源出力和负荷变化以及可调整的资源进行调整，使区域和整个网络处于最优状态，并通过仿真验证优化方案的有效性。
储能系统容量配置优化算法
储能系统容量配置优化算法As we delve into the world of energy storage system capacity optimization algorithms, it is essential to understand the intricate balance between functionality and efficiency. 储能系统容量配置优化算法的世界涉及到功能性与效率之间微妙的平衡。
In today's rapidly evolving energy landscape, the demand for reliable and cost-effective storage solutions has never been greater. 在当今快速发展的能源格局中，对可靠且具有成本效益的存储解决方案的需求前所未有。
One of the key challenges in optimizing energy storage system capacity lies in the need to account for various factors such as system constraints, load profiles, and financial considerations. 在优化储能系统容量方面的关键挑战之一在于需要考虑各种因素，如系统限制、负载概况和财务考虑。
By developing sophisticated algorithms that can analyze these complex variables, researchers and engineers strive to find the most efficient and cost-effective solutions for energy storage deployment. 通过开发能够分析这些复杂变量的复杂算法，研究人员和工程师努力寻找最高效和成本效益的储能部署解决方案。
配电台区灵活资源多时间尺度优化调度方法——以含虚拟储能的建筑微网为例
配电台区灵活资源多时间尺度优化调度方法——以含虚拟储能的建筑微网为例黄旭;祖国强;司威;丁琪;刘明阳;唐万鑫;靳小龙【期刊名称】《储能科学与技术》【年(卷),期】2024(13)2【摘要】随着“双碳”目标的提出,配电台区接入大量分布式光伏、电动汽车、微网以及智能建筑等新元素,在给中低压配网安全运行带来挑战的同时也蕴含着巨大的灵活调节潜力。
本工作以配电台区的智能建筑为例,提出一种含虚拟储能系统的建筑微网多时间尺度优化调度方法。
首先对建筑围护结构的动态特性进行建模,构建了对建筑灵活性进行定量描述的虚拟储能模型,通过对虚拟储能的充放电过程进行优化调度来实现对建筑灵活性的定量利用;随后,在配电台区灵活资源多时间尺度优化调度模型中详细考虑了建筑的可调虚拟储能特性,分别在日前调度和日间修正两个时间尺度对建筑虚拟储能进行充分利用,提出以运行成本最低为目标的日前经济调度方法和跟踪微网联络线设定值的日间修正方法。
最后以夏季制冷场景为例,利用典型建筑微网系统验证了本文所提多时间尺度优化调度方法的有效性。
结果表明,本文所提方法可有效调度建筑的虚拟储能能力,实现在日前运行阶段降低建筑微网的运行成本,在日间运行阶段有效平抑可再生能源的随机波动。
【总页数】10页(P568-577)【作者】黄旭;祖国强;司威;丁琪;刘明阳;唐万鑫;靳小龙【作者单位】国网天津市电力公司城东供电分公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司滨海供电分公司;天津大学【正文语种】中文【中图分类】TM732【相关文献】1.含风光储的多微网接入配网的联合调度策略2.含光热的微能源网多时间尺度优化调度3.含热泵和电热混合储能的建筑微能源网经济优化调度4.基于模型预测控制的含压缩空气储能微能网多时间尺度优化调度方法5.基于IGDT的含广义储能的独立直流微网日前优化调度因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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考虑双时间尺度调度周期的储能最优容量配置吴雅仪;陈红坤;徐坤领;姜欣;林春【摘要】储能系统可以通过缓冲净负荷的波动性和不确定性,增加含风电电力系统的灵活性.为了考虑小时内系统爬坡需求,提出小时级和小时内的双时间尺度调度周期储能最优容量配置模型.在小时级时间尺度,该模型确定的储能容量能保证系统电量的供需平衡.在小时内时段,该模型确定的储能容量和功率能确保系统有足够的爬坡能力满足小时内的负荷跟随并且响应短期净负荷波动.该方法可以有效提高风电接入系统的可靠性,并为风电场储能容量配置与现有电网调度运行方式衔接提供参考.最后采用实际风电场数据,通过仿真分析验证了该方法的有效性.%Energy storage system can enhance the flexibility of power system containing wind power through buffering the fluctuation and uncertainty of the net load. In order to taking into account the intra hourly ramping needs, this paper proposes an optimal capacity allocation model of energy storage considering the two time scale scheduling cycles: hourly scale and intra-hour scale. In the hourly time scale, the energy storage capacity determined by the model can provide sufficient power to support the load demand. In the intra-hour time scale, the energy storage capacity and power of the model ensures that the system has sufficient ramping capability to meet the intra-hour load following and response to short-term net load fluctuation. This model can effectively improve the reliability of wind power connected to the system, and supply reference the connection between energy storage capacity configuration with theexisting system scheduling operation mode. Finally, the actual wind farm data is used in simulation, and the results verify the method is effective.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2018(046)005【总页数】8页(P106-113)【关键词】双时间尺度;储能容量;爬坡能力;负荷跟随;短期波动【作者】吴雅仪;陈红坤;徐坤领;姜欣;林春【作者单位】武汉大学电气工程学院,湖北武汉 430072;武汉大学电气工程学院,湖北武汉 430072;国网湖北省电力公司黄石供电公司,湖北黄石 435000;武汉大学电气工程学院,湖北武汉 430072;武汉大学电气工程学院,湖北武汉 430072【正文语种】中文风电作为技术上较为成熟的一种可再生能源，对缓解生态环境和能源危机有着重大意义[1-2]。
而风电出力的波动性和不确定性给电力系统的可靠性和安全性带来了挑战[3-4]。
储能技术作为一种灵活的可调节电源，给风电并网参与运行调度提供了新思路。
储能系统(Energy Storage System, ESS)具有快速和灵活的功率调节能力，可平抑风电输出波动，因此被用来缓解风电接入电网的不稳定趋势。
由于成本逐渐下降，储能系统已大规模投入电网使用[5]。
针对风电场储能容量优化问题，国内外研究人员已进行了深入研究。
文献[6]以风电机组输出功率特性函数和风电场风速概率分布函数为基础，考虑了风机输出小时数的影响，提出了一种计算大型风电系统长时间稳定输出所需储能容量的方法。
文献[7]以适应电网调度运行计划的风电场输出功率时段参考值为依据，构建了风电场储能容量优化计算模型。
基于长期统计的风速数据，文献[8]提出了平滑风电出力的短期波动性的调度策略，以最大化储能系统的服务寿命/单位成本指数来确定储能容量。
文献[9-10]基于机组组合模型，将小时作为时间尺度得到最优的储能配置容量。
文献[11]以费用效率(CE)为目标函数，建立了混合储能优化定容模型，增加了单位储能投资的平抑风电波动能力。
然而，以上文献大多只考虑小时级储能容量配置，求得的最佳储能容量只针对风电每小时的波动和不确定性。
以上做法可能无法保证系统有充足的爬坡能力来响应小时内的风电和负荷波动[3]。
这种爬坡能力的缺乏也可能会导致明显的频率偏差[12]。
储能设备能够提供系统所需的爬坡能力，且能平抑分钟级的风电和负荷波动。
在储能规划中考虑小时内时间尺度会显著影响待规划储能装置的最优容量和最大充放电功率。
本文提出了考虑小时内系统爬坡需求的储能容量配置模型。
为了满足小时级的功率平衡和考虑小时内爬坡能力，本文规划模型将分为两个时间尺度：小时级和小时内。
在小时级时间尺度，该模型确定的最优储能容量能提供充足的电量维持系统小时级的电力供需平衡。
在小时内时间尺度，为了响应小时内的风电和负荷短期波动，该模型确定了储能最优容量和最大充放电功率来为系统提供更充足的爬坡能力，这种爬坡能力能够减轻难以预测的风电和负荷短期波动给系统带来的影响。
最后采用实际风电场数据进行仿真分析，计算结果验证了本文所提模型和方法的有效性。
风电短期波动中，秒级的波动会影响系统频率，分钟级波动会影响常规机组爬坡，小时级波动会影响调度计划。
依据某实际风电场统计数据可得到不同时间尺度下风电场出力波动量概率分布，如图1所示。
由图1可知，随着时间尺度的加大，风功率波动程度和波动量越来越大。
但分钟级时间尺度下风功率波动量也可达到0.1 p.u.，且分钟级风电波动频繁，仍可能会对系统爬坡有较大影响。
加装大容量储能设备平滑分钟级风电波动，可减少风电输出功率随机波动性的不利影响[13]。
风电功率有别于常规机组的波动性和不可控特性，通常将其作为负的负荷与电网的负荷叠加，得到系统净负荷。
式中：为t时刻的净负荷；为t时刻的系统负荷；为t时刻风电场的输出功率。
式中：为t时刻系统负荷的波动量；为t时刻净负荷的波动量。
我国某电网(风电装机容量275 MW)典型日的风电、负荷和净负荷实测数据曲线如图2所示。
由图2可见，从典型日的净负荷数据来看，风电并网会导致系统净负荷变化更加剧烈。
图2中小时内时段出现较大的爬坡，相比原始负荷曲线，净负荷曲线在图中多个时段出现更陡的爬坡。
这是由于风电爬坡可能与负荷爬坡重合，系统会存在爬坡能力不足的风险[14]。
本文将小时内风电和负荷短期波动描述为净负荷短期波动。
假设风电和负荷预测准确，机组爬坡能力响应小时内净负荷短期波动如图3所示。
由图3可见，机组需消耗一部分爬坡能力作为机组有功调整量来满足小时内的负荷跟随。
此外，小时内时间段中仍有短期剧烈的净负荷波动值，此时系统需提供上爬坡能力和下爬坡能力平抑净负荷短期波动。
如果系统爬坡能力不足，会导致风电接入系统后的可靠性无法保障。
净负荷的波动会导致系统存在爬坡能力不足的风险，使其无法跟随负荷和响应短期净负荷波动，从而导致弃风量增加或切负荷事件的发生。
只考虑小时级爬坡约束的风电场储能容量配置，依然存在常规机组分钟级爬坡能力和储能装置充放电能力不足的问题，所以需要考虑在小时内时间尺度下同时加入机组爬坡约束和储能系统充放电约束，同时采用储能配合弃风手段得到更经济、可靠的优化结果。
本文引入预测误差的不确定性，将系统中的不确定变量处理为确定的预测值和不确定的预测误差。
针对小时内风电出力和负荷预测的不确定性，将系统中的不确定变量中的不确定预测误差处理为净负荷预测误差。
对于大规模风电场群，风功率预测误差趋向于正态分布[15]。
因此，采用均值为0的正态分布描述风功率预测误差。
t 时刻的风功率预测误差记为。
假设小时内风功率的最大偏差为该时刻标准偏差的3倍(3)，即风功率预测置信水平取0.95。
由于日负荷曲线具有高度的重复性，负荷预测误差与预测时间尺度的相关性较小，并且标准差通常正比于负荷在任意给定时间的大小，本文负荷预测误差取0.05Pd(t)。
得到t时段净负荷最大波动量。
系统调度员每小时根据系统潮流情况发布一次发电计划，其中包括各台机组每小时的出力水平及启停状态。
在此基础上，调度员每10~15 min根据最新得到的预测数据重新调整各机组发电量，来保证小时内下一时段的功率平衡，这样可以提高电力系统运行的经济性和可靠性。
由此可得出小时级机组出力和小时内机组有功调整量关系，小时内机组出力如图4所示。
根据图4可知，在1个小时范围内，定义T(本文取6)个时间间隔Δt(本文取10 min)为一个时间段，以考察小时内各个时段机组的出力情况。
每个机组在h小时内t时段的输出功率，等于当前调度计划h小时的输出功率，再加上当前小时t时段之前所有机组有功调整量之和。
得出小时级和小时内机组出力等式关系为式中：g为机组组合；为第h小时机组g输出功率，MW；为第h小时内t时段内机组g有功调整量，MW；为第h小时内t时段机组g输出功率，MW；N为小时数，本文取日内小时数N=24，所以本文中。
根据图4还可以得出，机组g在第h和h+1小时输出功率关系如式(6)所示。
式中，为第h+1小时机组g输出功率。
由上节双时间尺度下机组功率关系可以得到机组出力上下限约束和小时内时段机组有功调整量约束。
(1) 机组出力上下限约束(2) 小时内机组有功调整量约束式中：和分别为机组g的最大和最小有功出力，MW；分别为小时内时间段内机组g的最大上、下有功调整量。
系统调度人员可以根据小时级和小时内各时段风电和负荷的预测值，确定每小时机组的出力和小时内各时段各个机组的功率调整量，但仍需要系统在小时内出力时能满足短期净负荷波动的爬坡能力需求。
如图3所示，为了响应小时内净负荷波动，系统需提供上、下爬坡能力。