风电是商业化发展前景最被看好的新能源电源,然而其取代火力发电成为电网的主力电源却很难一蹴而就。阻碍其市场化的最主要原因是风电本身的波动性和难以预测性。由于风电的预测误差是随时间增长而急速上升的,因此,实时市场就成为最适宜风电参与的电力市场。为迎合该趋势,必须找到风电参与实时电力市场的控制策略,促进风电的市场化进程。参与实时电力市场的风电电源必须满足参与市场的基本条件,即:在投标后的工作周期内能够输出和投标值相符的有功功率,并且在系统频率发生大幅波动时,能够参与一次调频,否则不但面临着市场运营者的惩罚,在风电渗透率高的情况下,也会影响整个系统的频率稳定。仅依靠风机层面的控制来满足参与实时电力市场的基本条件是不够的,必须在风电场层面提出有效的控制策略。因此,本文从预测、控制、储能三个角度的考虑出发,提出了基于实时市场的风储联合一次调频策略。在预测方面,先利用时间序列模型对系统频率波动和风机输出有功进行建模,再利用卡尔曼滤波器对预测结果进行滚动修正。该方法无需深究其中的物理关系,仅从时间序列中挖掘数据的深层联系,从而规避了风机输出有功和风速等风特性数据之间的非线性关系所导致的误差,利用卡尔曼滤波器进行滚动修正后的预测结果精确,有利于风电场合理计算投标值,避免无法按约定输出的情况。在控制方面,本文充分利用了风机自身的桨距角控制和超速控制来弥补风电的波动性和响应系统一次调频的要求,结合超速控制的快速性和桨距角控制的灵活性,尽可能减少储能的配置,以此来降低风电成本。在储能方面,本文建立电池控制指标,使得电池避免过充过放,延长电池寿命,降低风电成本。综合三者最终得到一个适用于实时市场风储联合一次调频策略最后,利用MATLAB搭建了系统风机模型,实现了风机下垂系数的卡尔曼预测,实现了控制模块的搭建,证实了风储系统对系统频率的响应能力,比较了四种不同投标-控制策略的效果,证明了本文所提策略的可行性和优越性。