风电场并网储能系统：时变优化策略提升利润

本文主要探讨了并网风电场中能量存储系统（ESS）的优化运行策略，针对风电发电量和电力价格的不确定性，提出了一个适应性强的小时级操作决策方法。作者利用了随机动态规划（Stochastic Dynamic Programming, SDP）框架来解决这一问题，旨在通过时间调整风能的生产，最大化每日预期利润。 在SDP框架下，作者将问题建模为一个决策过程，其中关键是要考虑到风能的波动性和电力市场的需求变动。为了提高计算效率，他们采用了一种目标函数近似方法，这在处理大规模和复杂问题时尤为关键，因为它能够有效减少搜索空间，缩短求解时间。 通过对美国德克萨斯州电力可靠性委员会（Electric Reliability Council of Texas, ERCOT）的实际案例进行深入研究，结果表明，基于SDP的运营策略相比确定性策略显著提高了利润，甚至可以接近于在完美信息环境下得到的最佳结果。这意味着，提出的SDP方法能够在风能和电价的随机性中提供高度适应性的运营策略，这对于风电公司的运营管理和成本效益至关重要。 这个优化框架不仅可以帮助风电企业有效地利用ESS来平衡电网供需，还能通过灵活调整电力输出时间，降低弃风率，从而实现经济效益的最大化。此外，它还为其他可再生能源项目提供了宝贵的实践经验和参考，展示了如何在面对环境因素和市场波动时，通过合理的储能系统管理来提升整个系统的经济效益和稳定性。 本文的研究成果对于推动并网风电场的智能管理和运营决策具有重要意义，为能源转型时期的清洁能源产业提供了有效的解决方案和技术支持。通过结合风能的特性与储能技术，风电场的可持续发展和市场竞争力得到了显著增强。