CN108808744A - 有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法及系统，该方法包括：将新能源发电系统中的机组划分为风电、光电及储能单元；确定优化周期及一天内的优化周期个数并获取通道容量等参数；将风电、光电及储能发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型；结合多种约束条件对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电、光电在优化周期内的有功出力以及储能在优化周期内的充放电计划，分别下发到各新能源场站及储能单元，以使其在运行时自动跟踪各自对应的参考值。本发明能在新能源出力受外送通道约束时提供储能支持，降低系统弃风弃光电量，提高新能源发电机组利用小时数。
Description
技术领域
本发明属于电力系统调度技术领域，尤其涉及一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法及系统。
背景技术
风电、光伏发电等间歇性能源并网给电网带来了深远的影响，由于其发电特性与常规发电存在较大差异，如何减小规模化风光并网给电网带来的冲击一直是行业内面临的迫切问题。大规模集中开发的新能源无法被本地负荷完全消纳，需要通过高压输电线路向外输送。当新能源发电功率超过输送线路稳定极限时，就要对新能源进行限电，即弃风、弃光。2016年，随着我国电力体制改革不断深化和能源互联网兴起、“三北”地区弃风弃光问题的凸显，储能在可再生能源消纳、分布式发电和微网等领域的应用价值受到越来越多的重视，如何降低电力系统的弃风弃光电量，提高新能源利用率成为急需解决的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法及系统。
一方面，本发明实施例提供了一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法，所述方法包括：
(1)根据有储能参与的新能源发电系统中的机组类型，将新能源发电系统中的全部机组划分为风电单元、光伏发电单元及储能单元；其中，所述储能单元用于对风电单元和光伏发电单元转化的电能进行存储或释放，以调节新能源发电系统向电网输送的有功功率；
(2)确定有储能参与的新能源发电系统的优化周期及一天内的优化周期个数，获取风光并网通道的通道容量、风电单元额定装机容量、光伏发电单元额定装机容量、有功优化周期内各时刻风电单元有功功率预测值及光伏发电单元有功功率预测值、各储能单元的储能出力限值、各储能单元在优化周期内的最大充电启动次数和最大发电启动次数、各储能单元的充电效率和放电效率；
(3)结合储能单元的工作状态，将风电单元、光伏发电单元及储能单元发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型；
(4)结合通道容量约束、风光出力约束、储能运行状态约束、储能出力约束、储能爬坡约束、储能状态转换约束、储能启停次数约束及储能容量约束，利用数学规划算法对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电单元、光伏发电单元在优化周期内的有功出力，以及各储能单元在优化周期内的充放电计划；
(5)将优化周期内的风电单元、光伏发电单元的有功出力及各储能单元的充放电计划分别下发到各新能源场站及储能单元，以使各新能源场站及储能单元在运行时自动跟踪各自对应的参考值。
另一方面，本发明实施例还提供了一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，所述系统包括：
预处理单元，用于根据有储能参与的新能源发电系统中的机组类型，将新能源发电系统中的全部机组划分为风电单元、光伏发电单元及储能单元；其中，所述储能单元用于对风电单元和光伏发电单元转化的电能进行存储或释放，以调节新能源发电系统向电网输送的有功功率；
参数获取单元，用于确定有储能参与的新能源发电系统的优化周期及一天内的优化周期个数，获取风光并网通道的通道容量、风电单元额定装机容量、光伏发电单元额定装机容量、有功优化周期内各时刻风电单元有功功率预测值及光伏发电单元有功功率预测值、各储能单元的储能出力限值、各储能单元在优化周期内的最大充电启动次数和最大发电启动次数、各储能单元的充电效率和放电效率；
模型构建单元，用于结合储能单元的工作状态，将风电单元、光伏发电单元及储能单元发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型；
模型优化单元，用于结合通道容量约束、风光出力约束、储能运行状态约束、储能出力约束、储能爬坡约束、储能状态转换约束、储能启停次数约束及储能容量约束，利用数学规划算法对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电单元、光伏发电单元在优化周期内的有功出力，以及各储能单元在优化周期内的充放电计划；
控制参数下发单元，用于将优化周期内的风电单元、光伏发电单元的有功出力及各储能单元的充放电计划分别下发到各新能源场站及储能单元，以使各新能源场站及储能单元在运行时自动跟踪各自对应的参考值。
本发明实施例提供的策略能够在新能源出力受外送通道约束时提供储能支持，从而降低系统弃风弃光电量，提高新能源发电机组的利用小时数。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，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。
图1为现有技术中新能源发电功率受通道限制的示意图；
图2为本发明实施例提供的深冷压缩空气储能运行的特性曲线；
图3为本发明实施例提供的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的不同风光配比下新型储能减少弃风/弃光效果示意图；
图5为本发明实施例提供的不同储能容量下新型储能减少弃风/弃光效果示意图；
图6为本发明实施例提供的不同通道约束下新型储能减少弃风/弃光效果示意图；
图7为本发明实施例提供的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1所示为一断面下新能源发电功率受通道限制的示意图。当新能源发电功率大于输送线路功率限值时，发电功率将被迫压低至通道极限值。相对于无通道限制的发电情形，有通道限制下被迫压减的发电量即为弃风、弃光电量，即A区域面积。当新能源发电功率小于通道极限值时，其与通道极限所围成的面积即为通道闲置电量。若存在储能参与协调控制，则可将A区域部分超过通道限值的那部分电量储存起来，在出现通道闲置的B区域时段释放出来，则可以降低限电、提高外送通道的利用率。
深冷液化空气储能是将空气液化并存储，同时回收利用压缩过程中的余热及膨胀过程中的余冷来提升系统效率的。该技术摆脱了对地理和资源条件的依赖，具有能量密度高、成本低、低压罐体安全性好，以及可安装于负荷中心区等优点。大型储能系统(100MW级规模)适用于电网的削峰填谷、调频和系统容量备用等场景，是压缩空气储能技术的发展趋势。深冷液化空气储能属于物理储能，其与电化学储能存在着本质的差别，因此其运行特性也与电化学储能存在着较大的差异。
深冷压缩空气储能可以在发电和储能两种状态中转换，充放电状态运行范围均有一定的可行范围，假设充电状态时压缩空气储能系统的调节范围为75％～100％，放电状态压缩空气储能系统调节范围为40％到105％，调节时间为分钟级。深冷压缩空气储能的运行特性曲线如图2所示，由图2可见，深冷液化空气储能的运行是不连续的，在实际运行时需要考虑上述因素。作为一种新型储能方式，深冷液化空气储能参与新能源联合运行能够有效地降低因通道限制造成的弃风、弃光问题。目前，现有技术中还未有深冷液化空气储能参与新能源联合运行的控制方法。本发明实施例针对上述问题，提出了一种基于深冷压缩空气储能的新能源联合运行控制策略。
图3为本发明实施例提供的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法的流程示意图。如图3所示，该方法主要包括以下步骤：
步骤S1，根据有储能参与的新能源发电系统中的机组类型，将新能源发电系统中的全部机组划分为风电单元、光伏发电单元及储能单元。
其中，风电单元用于将风能转化为电能，光伏发电单元用于将光能转化为电能，然通过并网将转化的电能供给电网。储能单元可以用于对风电单元和光伏发电单元转化的电能进行存储或释放，以调节新能源发电系统向电网输送的有功功率。
步骤S2，确定有储能参与的新能源发电系统的优化周期及一天内的优化周期个数，获取风光并网通道的通道容量、风电单元额定装机容量、光伏发电单元额定装机容量、有功优化周期内各时刻风电单元有功功率预测值及光伏发电单元有功功率预测值、各储能单元的储能出力限值、各储能单元在优化周期内的最大充电启动次数和最大发电启动次数、各储能单元的充电效率和放电效率。
步骤S3，结合储能单元的工作状态，将风电单元、光伏发电单元及储能单元发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型。
步骤S4，结合通道容量约束、风光出力约束、储能运行状态约束、储能出力约束、储能爬坡约束、储能状态转换约束、储能启停次数约束及储能容量约束，利用数学规划算法对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电单元、光伏发电单元在优化周期内的有功出力，以及各储能单元在优化周期内的充放电计划。
步骤S5，将优化周期内的风电单元、光伏发电单元的有功出力及各储能单元的充放电计划分别下发到各新能源场站及储能单元，以使各新能源场站及储能单元在运行时自动跟踪各自对应的参考值。
本发明实施例提供的策略能够在新能源出力受外送通道约束时提供储能支持，从而降低系统弃风弃光电量，提高新能源发电机组的利用小时数。
本发明实施例以风电、光伏发电和储能的总出力最大为目标函数，建立了风、光、储联合发电的优化模型，如下所示：
式中的分别为风电单元、光伏发电单元、储能单元在优化过程中的待求变量。经数学规划算法优化后，会得到一组确定的值，将这组值分别作为风电单元、光伏发电单元、储能单元的参考值，各设备便会自动跟踪参考值，完成调节。
在该式中，F，为目标函数，N为总的优化周期，M为一天内的数据采样个数；Δt为采样周期，如一天24小时，可分为24个采样点，即M＝24，采样周期Δt＝1小时。对于1分钟一次的优化，M可取1440。G为风电单元的数量，H为光伏发电单元的数量，K为储能单元的数量，为第g个风电单元在第i天第t时刻风电单元的计划出力，为第h个光伏单元在第i天第t时刻的计划出力，为第j个储能单元在第i天第t时刻的计划出力；为第j个储能单元在第i天第t时刻的发电标识位，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于发电状态。
在对上述模型进行优化时，需要考虑以下约束：
1)通道容量约束：
其中，为第i天第t时刻的通道容量。
2)风光出力约束：
式中，分别为第g个风电单元在第i天第t时刻的计划出力和预测出力，为第g个风电单元的额定装机容量；分别为第h个光伏发电单元在第i天第t时刻的计划出力和预测出力，为第h个光伏发电单元的额定装机容量。
3)储能运行状态约束：
式中，和分别表示第j个储能单元在第i天第t时刻的状态，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于充电状态，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于发电状态；表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于待机状态。
4)储能出力约束：
式中，和分别为第j个储能单元充电功率的上限和下限；和分别为第j个储能单元放电功率的上限和下限。
5)储能爬坡约束：
式中，分别为第j个储能单元在充电状态和放电状态下的最大爬坡速率。
6)储能状态转换约束。原则上不允许新型储能同时处于发电和充电状态，为了便于优化，本发明实施例要求新型储能状态转换时需要经过停机这个状态，具体约束如下：
式中，表示第j个储能单元在第i天第t-1时刻处于发电状态；表示第j个储能单元在第i天第t-1时刻处于充电状态。
7)储能启停次数约束。新型储能机组受各种因素的影响，不允许频繁启停。为第j个储能单元第i天第t时刻启动充电的次数，在优化周期内应小于设定的最大充电启动次数为第j个储能单元在第i天第t时刻启动发电的次数，在优化周期内应小于设定的最大发电启动次数具体约束如下：
8)储能容量约束。对于新型储能机组而言，其剩余容量应满足其储液罐内容量约束：
式中，分别为第j个储能单元的最小容量及最大容量；为第j个储能单元在第i天第t-1时刻输出的能量，ηj,char为第j个储能单元的充电效率，ηj,dis为第j个储能单元的放电效率。
在一实施例中，根据现有的资料，在储能出力约束中，第j个储能单元充电功率的上限和下限分别满足：第j个储能单元放电功率的上限和下限分别满足：其中，为第j个储能单元在充电状态下的额定功率，为第j个储能单元在放电状态下的额定功率。
上述模型是典型的混合整数规划问题，可以采用数学规划中求取目标函数达到最大的计算方法，例如线性规划、整数规划等，本发明实施例中一般采用单纯形法、拉格朗日乘子法等方法求解优化模型达到最大值时的值，即得到有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制的最优出力策略。
另外，本发明实施例还提供了三个储能与新能源联合运行的仿真算例，以对本发明实施例提供有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法的技术效果进行佐证。
1)不同风光配比下新型储能减少弃风/弃光的效果
针对上述优化模型，采用冀北地区实际风电运行数据进行测算，其中风电年利用小时数为2000小时，光伏发电年利用小时数为1400小时，基本与冀北2016年利用小时数持平。
图4给出了不同风光配比下，深冷液化空气储能对于减少弃风的效果。此时，通道能力为风光装机容量的50％，储能容量为8h。由图4可见，随着光伏占比的增加，储能增发效果先减后增，当光伏占比为100％时，新型储能增发效果更为明显，新型储能更适用于昼发夜停的光伏发电场景。
2)不同储能容量下新型储能减少弃风/弃光的效果
图5给出了不同储能配比情况下，随着储能容量增加时增发效果的情况。风光配比位1:4，通道能力为风光装机容量的50％。随着储能容量的增加，储能增发效果逐渐增大，但是增速低于1，并且随着储能容量的增加，增速越来越小。以储能配比为4％为例，储能容量为2h时，其增发比例为0.58％，当储能容量为12h时，其增发比例为2.02％。储能容量增加到原来的6倍，但增发效果仅增加3.48倍。
3)不同通道约束下新型储能减少弃风/弃光的效果
图6为不同通道约束下储能的增发效果。如图6所示，通道能力越小，储能增发效果越明显。
综上所述，在通道约束情况下，新型储能更适用于单一新能源，且限电比例越高，储能减少弃风/弃光的效果越明显。
基于与图3所示的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种系统，如下面实施例所述。由于该系统解决问题的原理与图3中的控制方法相似，因此该系统的实施可以参见图3的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法的实施，重复之处不再赘述。
在另一实施例中，本发明还提供了一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，其结构大体如图7所示，该系统主要包括：预处理单元71、参数获取单元72、模型构建单元73、模型优化单元74及控制参数下发单元75。
其中，预处理单元71用于根据有储能参与的新能源发电系统中的机组类型，将新能源发电系统中的全部机组划分为风电单元、光伏发电单元及储能单元；其中，所述储能单元用于对风电单元和光伏发电单元转化的电能进行存储或释放，以调节新能源发电系统向电网输送的有功功率.
参数获取单元72用于确定有储能参与的新能源发电系统的优化周期及一天内的优化周期个数，获取风光并网通道的通道容量、风电单元额定装机容量、光伏发电单元额定装机容量、有功优化周期内各时刻风电单元有功功率预测值及光伏发电单元有功功率预测值、各储能单元的储能出力限值、各储能单元在优化周期内的最大充电启动次数和最大发电启动次数、各储能单元的充电效率和放电效率。
模型构建单元73用于结合储能单元的工作状态，将风电单元、光伏发电单元及储能单元发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型。
模型优化单元74用于结合通道容量约束、风光出力约束、储能运行状态约束、储能出力约束、储能爬坡约束、储能状态转换约束、储能启停次数约束及储能容量约束，利用数学规划算法对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电单元、光伏发电单元在优化周期内的有功出力，以及各储能单元在优化周期内的充放电计划。
控制参数下发单元75用于将优化周期内的风电单元、光伏发电单元的有功出力及各储能单元的充放电计划分别下发到各新能源场站及储能单元，以使各新能源场站及储能单元在运行时自动跟踪各自对应的参考值。
在一实施例中，模型构建单元73所构建的以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型为参见式(1)。
模型优化单元74在对式(1)进行优化时，所考虑的约束条件可以参见式(2)～式(13)。其中，在储能出力约束中，储能单元充电功率的上限和下限分别满足：储能单元放电功率的上限和下限分别满足：
在一实施例中，上述的储能单元的类型为深冷液化空气储能。
本发明实施例提供的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统能够在新能源出力受外送通道约束时提供储能支持，从而降低系统弃风弃光电量，提高新能源发电机组的利用小时数。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法，其特征在于，所述方法包括：
(1)根据有储能参与的新能源发电系统中的机组类型，将新能源发电系统中的全部机组划分为风电单元、光伏发电单元及储能单元；其中，所述储能单元用于对风电单元和光伏发电单元转化的电能进行存储或释放，以调节新能源发电系统向电网输送的有功功率；
(2)确定有储能参与的新能源发电系统的优化周期及一天内的优化周期个数，获取风光并网通道的通道容量、风电单元额定装机容量、光伏发电单元额定装机容量、有功优化周期内各时刻风电单元有功功率预测值及光伏发电单元有功功率预测值、各储能单元的储能出力限值、各储能单元在优化周期内的最大充电启动次数和最大发电启动次数、各储能单元的充电效率和放电效率；
(3)结合储能单元的工作状态，将风电单元、光伏发电单元及储能单元发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型；
(4)结合通道容量约束、风光出力约束、储能运行状态约束、储能出力约束、储能爬坡约束、储能状态转换约束、储能启停次数约束及储能容量约束，利用数学规划算法对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电单元、光伏发电单元在优化周期内的有功出力，以及各储能单元在优化周期内的充放电计划；
(5)将优化周期内的风电单元、光伏发电单元的有功出力及各储能单元的充放电计划分别下发到各新能源场站及储能单元，以使各新能源场站及储能单元在运行时自动跟踪各自对应的参考值。
2.根据权利要求1所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法，其特征在于，所述以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型如下：
其中，F为目标函数，N为总的优化周期，M为一天内的采样个数，Δt为采样周期；G为风电单元的数量，H为光伏发电单元的数量，K为储能单元的数量；为第g个风电单元在第i天第t时刻风电单元的计划出力，为第h个光伏单元在第i天第t时刻光伏发电单元的计划出力，为第j个储能单元在第i天第t时刻的计划出力；为第j个储能单元在第i天第t时刻的发电标识位，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于发电状态。
3.根据权利要求2所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法，其特征在于，
所述通道容量约束为：
所述风光出力约束为：
所述储能运行状态约束为：
所述储能出力约束为：
所述储能爬坡约束为：
所述储能状态转换约束为：
所述储能启停次数约束为：
所述储能容量约束为：
其中，为第i天第t时刻的通道容量；为第g个风电单元在第i天第t时刻的预测出力，为第g个风电单元的额定装机容量；为第h个光伏发电单元在第i天第t时刻的预测出力，为第h个光伏发电单元的额定装机容量；和分别表示第j个储能单元在第i天第t时刻的状态，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于充电状态，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于发电状态；表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于待机状态；和分别为第j个储能单元充电功率的上限和下限；和分别为第j个储能单元放电功率的上限和下限；分别为第j个储能单元在充电状态和放电状态下的最大爬坡速率；为第j个储能单元在第i天第t时刻启动充电的次数，为第j个储能单元在优化周期内的最大充电启动次数；为第j个储能单元在第i天第t时刻启动发电的次数，为第j个储能单元在优化周期内的最大发电启动次数；分别为第j个储能单元的最小容量及最大容量；为第j个储能单元在第i天第t-1时刻输出的能量，ηj,char为第j个储能单元的充电效率，ηj,dis为第j个储能单元的放电效率。
4.根据权利要求3所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法，其特征在于，
所述储能单元充电功率的上限和下限分别满足：
所述储能单元放电功率的上限和下限分别满足：
其中，为第j个储能单元在充电状态下的额定功率；为第j个储能单元在放电状态下的额定功率。
5.根据权利要求1-4任一项所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制方法，其特征在于，所述储能的类型为深冷液化空气储能。
6.一种有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，其特征在于，所述系统包括：
预处理单元，用于根据有储能参与的新能源发电系统中的机组类型，将新能源发电系统中的全部机组划分为风电单元、光伏发电单元及储能单元；其中，所述储能单元用于对风电单元和光伏发电单元转化的电能进行存储或释放，以调节新能源发电系统向电网输送的有功功率；
参数获取单元，用于确定有储能参与的新能源发电系统的优化周期及一天内的优化周期个数，获取风光并网通道的通道容量、风电单元额定装机容量、光伏发电单元额定装机容量、有功优化周期内各时刻风电单元有功功率预测值及光伏发电单元有功功率预测值、各储能单元的储能出力限值、各储能单元在优化周期内的最大充电启动次数和最大发电启动次数、各储能单元的充电效率和放电效率；
模型构建单元，用于结合储能单元的工作状态，将风电单元、光伏发电单元及储能单元发出的有功功率相加，构建以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型；
模型优化单元，用于结合通道容量约束、风光出力约束、储能运行状态约束、储能出力约束、储能爬坡约束、储能状态转换约束、储能启停次数约束及储能容量约束，利用数学规划算法对所述优化模型进行优化，获取目标函数达到最大时风电单元、光伏发电单元在优化周期内的有功出力，以及各储能单元在优化周期内的充放电计划；
控制参数下发单元，用于将优化周期内的风电单元、光伏发电单元的有功出力及各储能单元的充放电计划分别下发到各新能源场站及储能单元，以使各新能源场站及储能单元在运行时自动跟踪各自对应的参考值。
7.根据权利要求6所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，其特征在于，所述以有储能参与的新能源发电系统并网有功功率最大为目标函数的优化模型如下：
其中，F为目标函数，N为总的优化周期，M为一天内的采样个数，Δt为采样周期；G为风电单元数量，H为光伏发电单元的数量，K为储能单元的数量；为第g个风电单元在第i天第t时刻风电单元的计划出力，为第h个光伏单元在第i天第t时刻光伏发电单元的计划出力，为第j个储能单元在第i天第t时刻的计划出力，为第j个储能单元在第i天第t时刻的发电标识位，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于发电状态。
8.根据权利要求7所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，其特征在于，
所述通道容量约束为：
所述风光出力约束为：
所述储能运行状态约束为：
所述储能出力约束为：
所述储能爬坡约束为：
所述储能状态转换约束为：
所述储能启停次数约束为：
所述储能容量约束为：
其中，为第i天第t时刻的通道容量；为第g个风电单元在第i天第t时刻的预测出力，为第g个风电单元的额定装机容量；为第h个光伏发电单元在第i天第t时刻的预测出力，为第h个光伏发电单元的额定装机容量；和分别表示第j个储能单元在第i天第t时刻的状态，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于充电状态，表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于发电状态；表示第j个储能单元在第i天第t时刻处于待机状态；和分别为第j个储能单元充电功率的上限和下限；和分别为第j个储能单元放电功率的上限和下限；分别为第j个储能单元在充电状态和放电状态下的最大爬坡速率；为第j个储能单元在第i天第t时刻启动充电的次数，为第j个储能单元在优化周期内的最大充电启动次数；为第j个储能单元在第i天第t时刻启动发电的次数，为第j个储能单元在优化周期内的最大发电启动次数；分别为第j个储能单元的最小容量及最大容量；为第j个储能单元在第i天第t-1时刻输出的能量，ηj,char为第j个储能单元的充电效率，ηj,dis为第j个储能单元的放电效率。
9.根据权利要求8所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，其特征在于，
所述储能单元充电功率的上限和下限分别满足：
所述储能单元放电功率的上限和下限分别满足：
其中，为第j个储能单元在充电状态下的额定功率；为第j个储能单元在放电状态的额定功率。
10.根据权利要求6-9任一项所述的有储能参与的新能源发电系统的有功协调控制系统，其特征在于，所述储能单元的类型为深冷液化空气储能。
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