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。
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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。