发明内容
为克服现有技术的缺陷,本发明的目的之一在于提供一种安全稳定、便于操作实现的基于贪心策略的电池储能电站实时功率控制方法。
本发明的控制方法是通过下述技术方案实现的:
一种基于贪心策略的电池储能电站功率控制方法,包括以下步骤:
A、实时读取电池储能电站的相关数据,并对上述数据进行存储;
B、实时确定出电池储能电站中参与功率分配的储能机组;
C、计算出参与功率分配的储能机组功率命令值;
D、将参与功率分配的储能机组的功率命令值进行存储后输出。
进一步地,在步骤A中,所述电池储能电站的相关数据包括:电池储能电站总功率需求以及电池储能电站中各储能机组的额定功率、可控状态值、最大允许工作功率比例值、荷电状态值和最大允许工作功率等等;当电池储能电站总功率需求为正值时,所述最大允许工作功率即为最大允许放电功率,当电池储能电站总功率需求为正值时,所述最大允许工作功率即为最大允许充电功率。
进一步地,在步骤B中,建立下式中的0-1整数规划模型作为判断各储能机组是否参与本次功率分配的目标函数,并通过各储能机组的决策变量确定参与本次功率分配的储能机组:目标函数:
进一步地,在步骤B中,计算各储能机组的决策变量的方法包括:
步骤B1、将电池储能电站中所有储能机组的初始决策变量均设为1;
步骤B2、通过储能机组的决策变量、可控状态值、最大允许工作功率比例值和最大允许工作功率四者间的乘积占该储能机组额定功率的比值,求取各储能机组的当前可用工作功率特征值;
步骤B3、从决策变量为1的各储能机组中选出当前可用工作功率特征值最小的储能机组;
步骤B4、判断步骤B3选出的储能机组是否满足总功率需求预设规则,如果满足,则将相应储能机组的决策变量设为0后,继续重复步骤B3;否则,执行步骤B5(即:如果将选出的第一个储能机组除去就不满足该判断基准,就相当于所有机组都参与功率分配)。
步骤B5、基于各储能机组的决策变量,确定出参与本次功率分配的储能机组。
进一步地,在步骤C中,计算出参与功率分配的各储能机组功率命令值的具体方法包括:
步骤C1、利用步骤B所得各储能机组的决策变量,并基于相应储能机组的荷电状态值,计算出参与功率分配的各储能机组功率命令值;
步骤C2、设置越限条件,并基于越限条件判断步骤C1中各储能机组的功率命令值是否有违反其最大允许工作功率限制的情况,如果有,则执行步骤C3;否则跳转至步骤C4;
步骤C3、重新计算参与功率分配的各储能机组功率命令值;
步骤C4、将步骤C1所得各储能机组功率命令值设置为其最终功率命令值。
进一步地,在步骤D中,将步骤C计算出的各储能机组功率命令值进行存储后输出至外部监控平台,以执行对电池储能电站的功率控制,同时实现对电池储能电站的实时功率控制功能。
本发明的另一目的在于提出一种基于贪心策略的电池储能电站功率控制系统,其包括:
通讯模块,用于接收电池储能电站的相关数据,并与外部监控平台进行数据传输和通信;
数据存储与管理模块,用于存储和管理电池储能电站的相关数据;并将计算出的各储能机组功率命令值赋值给相关接口变量;
贪心算法控制模块,用于实时确定出电池储能电站中参与功率分配的储能机组;和
功率分配控制模块,用于计算处参与功率分配的储能机组功率命令值。
与现有技术相比,本发明达到的有益效果是:
本发明的基于贪心策略的电池储能电站功率控制方法和系统,其中在实际工程应用中易于实现和掌握,通过该方法和系统控制的电池储能电站更加安全稳定,可实现基于贪心算法的电池储能电站需求功率的分配控制及储能电站存储能量的合理监管的控制目标。该方法主要是先实时确定参与每次功率分配所需的最佳储能机组组合状态;然后结合可表示储能机组实时功率特性的允许充放电能力(即,各锂电池储能机组最大允许放电功率,各锂电池储能机组最大允许充电功率等)以及可表示储能机组存储能量特性的荷电状态SOC,在已确定的最佳机组组合条件下,实时计算参与每次功率分配的各储能机组的功率命令值,从而实现了实时分配电池储能电站总功率需求的同时,也实现了并网用电池储能电站的能量管理及实时控制。
具体实施方式
下面以锂电池储能电站为例、结合附图和具体实施例对本发明的控制方法和系统作进一步的详细说明。
如图1所示,锂电池储能电站中包括相互并联的各锂电池储能机组,每个储能机组中均包括一双向变流器和多个并行设置的锂离子电池组,通过双向变流器可执行对相应锂离子电池组的投切控制及充放电功率指令等功能。
图2是基于贪心策略的锂电池储能电站实时功率分配控制方法和系统的实施框图。
如图2所示,本例的控制系统是通过设置在工控机中的通讯模块10、数据存储与管理模块20、贪心算法控制模块30和功率分配控制模块40实现的。
通讯模块10,用于实时接收电池储能电站的相关数据,以及向外部监控平台发送各锂电池储能机组功率命令值,监控平台设置在通讯模块左侧,与通讯模块连接,实现监测和控制通讯模块的作用;
数据存储与管理模块20,用于存储和管理电池储能电站的相关数据;而且负责将计算出的各锂电池储能机组功率命令值按事先设定的协议赋值给相关接口变量,供外部监控平台调用;
贪心算法控制模块30,用于实时计算各锂电池储能机组的决策变量,并通过决策变量进一步确定出电池储能电站中参与本次功率分配的储能机组;
功率分配控制模块40,用于计算参与本次功率分配的各锂电池储能机组功率命令值。
下面结合具体实施步骤,对本例中实施方式进行详细说明。如图2所示,本例中基于贪心策略的锂电池储能电站功率控制方法,包括如下步骤:
A、通过通讯模块10读取电池储能电站的相关数据,并通过数据存储与管理模块20对数据进行存储和管理;
B、基于贪心算法控制模块30实时确定电池储能电站中参与本次功率分配的储能机组;
C、基于功率分配控制模块40计算出参与本次功率分配的储能机组功率命令值;
D、将步骤C计算出的参与本次功率分配的储能机组功率命令值在数据存储与管理模块20进行存储后,通过通讯模块10输出至外部监控平台。
在步骤A中,所述电池储能电站的相关数据包括:电池储能电站总功率需求以及电池储能电站中各储能机组的额定功率、可控状态值、最大允许工作功率比例值、荷电状态值、最大允许放电功率和最大允许充电功率。其中,最大允许放电功率和最大允许充电功率均为最大允许工作功率,当电池储能电站总功率需求为正值时,所述最大允许工作功率即为最大允许放电功率,当电池储能电站总功率需求为正值时,所述最大允许工作功率即为最大允许充电功率。
在步骤B中,首先,建立下式中的0-1整数规划模型作为判断各储能机组是否参与本次功率分配的目标函数:
且满足:
其次,计算各储能机组的决策变量,并通过决策变量确定出参与本次功率分配的储能机组;
上式(1)中,xi为0-1决策变量,xi=1时表示将储能机组i参与功率分配计算,xi=0时则表示不参与本次功率分配;ui为储能机组i的可控状态值,该状态值可通过步骤A读取,当该储能机组i可控时,此状态值为1,否则值为0;αi为储能机组i的最大允许工作功率比例值,该比例值可通过步骤A读取,具体实施本发明过程中,例如可取αi=0.8;Pi 最大允许工作为储能机组i的最大允许工作功率,该功率可通过步骤A读取;为电池储能电站总功率需求;L为电池储能电站中储能机组的总个数。
基于贪心算法控制模块计算各储能机组i的决策变量xi,从而决策出参与本次功率分配的储能机组的组合状态,具体方法如下:
步骤B1、将电池储能电站中所有储能机组的初始决策变量xi均设为1;
步骤B2、求取各储能机组的当前可用工作功率特征值λi;
当电池储能电站总功率需求大于0时,表示该电池储能电站将处于放电状态,则最大允许工作功率比例值即为最大允许放电功率比例值、并且最大允许工作功率即为最大允许放电功率,各储能机组的当前可用工作功率特征值为:
上式(2)中的储能机组i的额定放电功率Pi 额定为正值,例如500kW。
当电池储能电站总功率需求小于0时,表示该电池储能电站将处于充电状态,则最大允许工作功率比例值即为最大允许充电功率比例值、并且最大允许工作功率即为最大允许充电功率,各储能机组的当前可用工作功率特征值为:
上式(3)中的储能机组i的额定充电功率Pi 额定为负值,例如-500kW。
步骤B3、从决策变量xi为1的候选储能机组i中,通过贪婪算法选出一个储能机组j,以达到当前状态下最好的选择值。具体实施方法如下:首先在决策变量xi为1的候选储能机组i中,选出当前可用工作功率特征值最小的储能机组j;如果有若干个储能机组同时满足条件时,(1)当电池储能电站总功率需求为正值时,从满足条件的储能机组中选取荷电状态值(SOCj)最小的储能机组j;(2)当电池储能电站总功率需求为负值时,从满足条件的储能机组中选取荷电状态值(SOCj)最大的储能机组j;
步骤B4、判断步骤B3选出的储能机组j是否满足下述总功率需求预设规则,如果满足,则将相应储能机组的决策变量设为0后,继续重复步骤B3;否则,执行步骤B5:
当电池储能电站总功率需求大于0时,所述总功率需求预设规则为:
当电池储能电站总功率需求小于0时,所述总功率需求预设规则为:
上式(2)-(5)中,Pi 额定为储能机组i的额定功率;Pi 最大允许充电、Pi 最大允许放电分别为储能机组i的最大允许充、放电功率,分别为储能机组j的最大允许充、放电功率。
当大于0时,储能机组i的最大允许工作功率即为Pi 最大允许放电,储能机组j的最大允许工作功率即为当小于0时,储能机组i的最大允许工作功率即为Pi 最大允许充电,储能机组j的最大允许工作功率即为
步骤B5、基于步骤B4所选出储能机组的决策变量,可确定出参与本次功率分配的储能机组的组合状态,即决策变量值为1的储能机组即为参与本次功率分配的储能机组。
在步骤C中,计算出参与功率分配的各储能机组功率命令值的具体方法包括:
步骤C1、利用步骤B所得各储能机组的决策变量,并基于相应储能机组的荷电状态值,计算出参与功率分配的各储能机组功率命令值Pi:
当电池储能电站总功率需求大于0时,各储能机组功率命令值为:
当电池储能电站总功率需求小于0时,各储能机组功率命令值为:
SODi=1-SOCi (8)
步骤C2、设置越限条件:
当电池储能电站总功率需求大于0时,所述越限条件为:
Pi>Pi 最大允许放电 (9)
当电池储能电站总功率需求小于0时,所述越限条件为:
|Pi|>|Pi 最大允许充电| (10)
基于上述越限条件判断步骤C1中各储能机组的功率命令值是否有违反其最大允许工作功率限制的情况,如果有,则执行步骤C3;否则跳转至步骤C4;
步骤C3、重新计算参与本次功率分配的各储能机组功率命令值Pi:
当电池储能电站总功率需求大于0时,通过下式重新确定各储能机组功率命令值:
当电池储能电站总功率需求小于0时,通过下式重新确定各储能机组功率命令值:
步骤C4、将步骤C1所得各储能机组功率命令值Pi设置为其最终功率命令值。
上式(6)-(12)中,SOCi为i号储能机组的荷电状态值;SODi为i号储能机组的放电状态值;L为参与功率分配的储能机组个数。
在步骤D中,通过数据存储与管理模块对步骤C中计算出的各储能机组功率命令值进行存储后,通过通讯模块输出至外部监控平台,以执行对锂电池储能电站的功率控制,同时实现对电池储能电站的实时功率控制功能。
由于采用上述技术方案,所以本发明具有通过简单、易实现的贪心算法来在线决定储能电站机组组合状态,实时分配锂电池储能电站的总功率需求,实时监管各电池储能机组SOC值等功能。由于本发明先通过贪心算法挑选出参与本次功率分配的储能机组,然后对这部分机组进行功率分配,大大提高了工作效率,从而实现便捷、有效的实施对锂电池储能电站的功率控制功能。
最后应该说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,结合上述实施例对本发明进行了详细说明,所属领域的普通技术人员应当理解到:本领域技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,但这些修改或变更均在申请待批的权利要求保护范围之中。