CN104701873B - 一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法 - Google Patents
一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104701873B CN104701873B CN201510142650.4A CN201510142650A CN104701873B CN 104701873 B CN104701873 B CN 104701873B CN 201510142650 A CN201510142650 A CN 201510142650A CN 104701873 B CN104701873 B CN 104701873B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- soc
- wind
- storage system
- power
- energy storage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 214
- 230000005611 electricity Effects 0.000 title claims abstract description 36
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 20
- 230000005684 electric field Effects 0.000 claims description 11
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 6
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003827 upregulation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
- H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
-
- H02J3/386—
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/10—Flexible AC transmission systems [FACTS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,所述优化控制方法包括对功率跟踪控制模块读取实时功率预测误差,计算功率预测误差逐时准确率,判断功率预测误差逐时准确率是否越限;判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度;根据电池荷电状态SOC,结合步骤S2的跟踪,所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统进行控制,输出相应功率。通过本发明所提出的控制方法,对风电场预测误差进行校正,以满足风电功率日预测误差准确率控制目标和保持电池储能系统具有较好的充/放电能力为原则,在控制过程中根据电池储能系统最大出力、剩余容量状态和控制目标,细化储能出力控制,优化配置储能容量。
Description
技术领域
本发明涉及一种储能技术与新能源发电领域的控制系统,具体涉及一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法。
背景技术
近年来,大规模风力发电集中并网,并参与电网实时调度。电网调度机构依据风力发电预测曲线安排发电计划,因此,提前一天安排发电计划的优劣取决于预测的风电功率的准确性。目前,风电功率预测的精确性虽得到稳步提高,但它的不确定性仍是一个难题。基于其重要性,借助相关技术减小预测误差对风电规模化发展有着积极的作用。
现行的国家能源局印发的《风电功率预测预报考核办法》与之前印发的相关文件在考核目标方面有了较大的修订。其考核目标由之前的针对日预测曲线最大误差不超过25%以及全天预测结果的均方根误差应小于20%,修订为调度端月平均风电功率预测预报准确率应达到80%以上。由此可知,电池储能系统具有能量密度高、响应速度快的特点,成为平抑风电功率预测误差的理想选择,在现有储能电池价格水平前提下,电池储能系统的功率与容量优化配置尤为重要。
因此,基于国家能源局印发的《风电功率预测预报考核办法》中的考核指标中风电功率预测误差考核目标的改变,应用储能系统对其出力进行跟踪控制时,其控制对象、控制思路与控制方法则基本不同,基于风电功率预测误差特性,我们应该对用于跟踪风电计划出力的电池储能系统的跟踪控制进行优化,以实现性能/成本比较优的目标需要提出一种电池储能系统的控制方法,缩小功率预测误差值,修正风电场实时功率与预报功率的偏差,减小因不满足标准要求而引发的处罚。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,所述控制方法用的系统包括依次连接的功率跟踪控制模块、电池管理单元BMS、电池储能模块、功率变流器PCS、断路器、风电场、数据采集模块和介于所述数据采集模块与电池管理单元BMS之间的数据存储和管理模块,其特征在于,所述优化控制方法包括以下步骤:
S1,功率跟踪控制模块读取实时功率预测误差,计算功率预测误差逐时准确率,判断功率预测误差逐时准确率是否越限;
S2,判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度;
S3,根据电池荷电状态SOC和步骤S2的跟踪,所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统进行控制,输出相应功率。
优选地,所述步骤S1包括以下步骤:
所述数据采集模块实时采集风电场的实际输出功率和储能电池荷电状态SOC并传给所述数据存储与管理模块和所述功率跟踪控制模块;
所述功率跟踪控制模块将风电场实时功率值与预测功率值的差作为实时预测误差值ΔPWind(i),以天为跟踪时间窗口,以k(k=1,2,3…15)分钟为跟踪步长,计算功率预测误差逐时准确率r(i),比较r(i)与控制要求允许值βPermit:若r(i)小于βPermit,则启动所述电池储能系统;若r(i)等于或大于βPermit,则不启动所述电池储能系统。
优选地,所述步骤S2包括以下步骤:
当所述功率预测误差逐时准确率r(i)小于βPermit时,比较所述实时预测误差值ΔPWind(i)的绝对值|ΔPWind(i)|与电池储能系统最大出力PBatt.max,判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度。
优选地,当所述功率预测误差逐时准确率r(i)小于βPermit时,若实时预测误差的绝对值|ΔPWind(i)|小于等于最大出力PBatt.max,则电池储能系统动作的功率为|ΔPWind(i)|;若实时预测误差的绝对值|ΔPWind(i)|大于最大出力PBatt.max,则电池储能系统动作的功率值为最大功率PBatt.max。
优选地,将所述电池储能系统荷电状态SOCi划分为五个区域:
上限制区:SOCi≥SOCmax;下调跟踪区:50%SOCe≤SOCi<SOCmax;回归区:SOCi≈50%SOCe;上调跟踪区:SOCmin<SOCi≤50%SOCe;下限制区:SOCi≤SOCmin;
上述区域中,SOCmin为储能电池运行比较高效的最小SOC取值;SOCmax为储能电池运行比较高效的最大SOC取值;SOCe为电池储能系统额定容量时对应的SOC值。
优选地,所述步骤S3所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统的控制包括如下步骤:
当SOCmin<SOCi<SOCmax,且r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,则电池储能系统以|ΔPWind(i)|或PBatt.max的功率大小释放功率于风电场节点;若SOCi≤SOCmin,电池储能系统不动作;
当SOCmin<SOCi<SOCmax,且r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,则电池储能系统以|ΔPWind(i)|或PBatt.max的功率向风电场节点吸收功率;若SOCi≥SOCmax时,电池储能系统不动作;
若SOCi<50%SOC,且r(i)>βPermit,向风电场节点吸收功率,使SOCi回归至50%SOCe;
若SOCi>50%SOC,且r(i)>βPermit,向风电场节点释放功率,使SOCi回归至50%SOCe;
其中,SOCmin为储能电池运行比较高效的最小SOC取值;SOCmax为储能电池运行比较高效的最大SOC取值;SOCe为电池储能系统额定容量时对应的SOC值。
优选地,步骤S3所述功率跟踪控制模块输出的控制命令包括:
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=PBatt.max;
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=-PBatt.max;
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=PBatt.max;
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=-PBatt.max;
若SOCi=SOCmin,电池储能系统中储能电池的SOC很低,即使r(i)<βPermit需要电池储能系统放电时,为防止储能电池过度放电,电池储能系统不继续动作;
若SOCi=SOCmax,电池储能系统中储能电池的SOC很高,即使r(i)<βPermit需要电池储能系统充电时,为防止储能电池过度充电,电池储能系统不继续动作;
r(i)>βPermit时,若SOCi>50%SOCe,ΔPWind(i)<0,电池储能系统的出力为PBatt(i)=0.2ΔPwind(i);
r(i)>βPermit时,若SOCi<50%SOCe,ΔPWind(i)>0,电池储能系统的出力为PBatt(i)=-0.2ΔPwind(i);
其中,PBatt(i)为电池储能系统在第i个采样点时发出/吸收功率值;PBatt.max为电池储能系统最大出力数据;PWind(i):风电场实际输出功率;Ppro(i):风电场计划输出功率;ΔPWind(i):风电场实际输出功率与计划输出功率的偏差,ΔPWind(i)=PWind(i)-Ppro(i);β:风电场日预测准确率的控制要求值;r:风电场功率日预测准确率;r(i):功率预测误差逐时准确率;PMk:i时段的实际平均功率;PPk:i时段的预测平均功率;:i时段的风电场开机容量;βPermit:风电场日预测准确率的控制允许值;SOC(Stage of Charge):为储能电池的荷电状态,SOC=QS/QR,QS为电池储能系统的剩余容量,QR为电池储能系统的标称容量;SOCmin为储能电池运行比较高效的最小SOC取值;SOCmax为储能电池运行比较高效的最大SOC取值;SOCe为电池储能系统额定容量时对应的SOC值。
优选地,所述控制要求值β的范围为:r>β≥βPermit;r:风电场功率日预测准确率;β:风电场日预测准确率的控制要求值;βPermit:风电场日预测准确率的控制允许值。
和最接近的现有技术比,本发明的有益效果为:
本发明提供一种风用跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,通过电池储能系统出力对风电场预测误差进行校正,以满足风电功率日预测误差准确率控制目标和保持电池储能系统具有较好的充/放电能力为原则,在控制过程中根据电池储能系统最大出力、剩余容量状态和控制目标,细化储能出力控制,优化配置储能容量。
本发明参考现行国家能源局印发的《风电功率预测预报考核办法》,以功率预测误差逐时准确率为被控对象,并结合风电功率预测误差与电池能量管理现状,提出严格的控制边界条件,利用电池储能系统充/放电,将风电功率日预测误差控制在给定范围内,校正风电功率预测偏差。当电池储能系统参与功率跟踪结束时,在不引起风电功率日预测误差加剧的情况下,使储能电池的荷电状态SOC回归50%SOC附近,以最好的状态应对下一次跟踪任务。当风电功率日预测误差在允许控制范围内时不启动电池储能系统,从而减少电池储能系统充放电频次,延长电池储能系统使用寿命。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1为本发明电池储能系统优化控制方法的电池储能系统用于跟踪风电计划出力的跟踪控制框图;
图2为本发明电池储能系统优化控制方法的储能电池的SOC区域示意图;
图3为本发明电池储能系统优化控制方法的控制模块输出控制命令的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
为了彻底了解本发明实施例,将在下列的描述中提出详细的结构。显然,本发明实施例的施行并不限定于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的较佳实施例详细描述如下,然而除了这些详细描述外,本发明还可以具有其他实施方式。
本实施例提供的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统跟踪控制方法,其主要过程是,通过数据采集设备采集在风电场接入电网的节点处获得风电场实际输出功率PWind(i),输入功率跟踪控制模块,在功率跟踪控制模块中在功率跟踪控制模块中读取风电场计划输出功率Ppro(i),以PWind(i)与Ppro(i)的偏差ΔPWind(i)为控制目标,以满足风电场的日预测准确率r达到《风电功率预测预测考核办法》中的控制要求值β,且同时保持电池储能系统较好的充/放电能力和良好的SOC水平为控制原则,根据功率跟踪控制策略对输入数据进行运算处理,判断功率预测误差逐时准确率r(i)是否越过控制要求允许值βPermit(βPermit≥β),若越过允许值后,将ΔPWind(i)与电池储能系统最大出力限值PBatt.Max做比较,判断电池储能系统跟踪风电计划出力的跟踪深度;当r(i)<βPermit,|ΔPWind(i)|小于或大于PBatt.Max时分别输出控制电池储能系统的不同的控制命令,由电池管理单元BMS控制电池储能系统出力,缩小功率预测误差值,修正风电场实时功率与预报功率的偏差,减小因不满足标准要求而引发的处罚。
具体的,本实施例提供的电池储能系统用于跟踪风电计划出力的跟踪控制框图如图1所示,图1为本发明电池储能系统优化控制方法的电池储能系统用于跟踪风电计划出力的跟踪控制框图。本实施例通过风电功率数据采集模块采集实时风电功率数据,通过电池储能系统的电池管理单元BMS采集储能电站的荷电状态SOCi数据,通过连接功率变流器PCS的检测单元采集电池储能系统的出力功率数据和充/放电状态信息,数据采集模块采集风电场实时功率输出数据和储能电池荷电状态SOCi数据并输送至功率跟踪控制模块,并将所有数据存储于数据存储与管理模块,根据控制策略在功率跟踪控制模块中对数据进行处理,输出控制电池储能系统的功率指令和充/放电指令,由电池管理单元BMS控制电池储能系统按照控制指令出力,电池储能系统输出的电能通过功率变流器PCS控制,电池储能系统出力经过断路器,再经过变压器并入电网。
数据存储与管理模块用于存储和管理风电场实际输出功率数据、预测功率数据以及电池储能系统运行状况的数据,为分析功率预测日准确率或月平均预测率、评判控制策略的跟踪校正效果、观察电池储能系统的运行工况以及优化电池储能系统中储能电池荷电状态提供数据基础。
功率跟踪控制模块根据控制控制策略和输入数据进行运算,控制策略以满足跟踪控制目标和保持电池储能系统在工作过程中有较好的充/放电能力为原则,为了保证储能电池的工作安全和在工作过程中保持较好的充/放电能力,将电池储能系统荷电状态SOCi划分为五个区域。如图2所示,图2为本发明电池储能系统优化控制方法的储能电池的SOC区域示意图:I区为上限制区:SOCi≥SOCmax;II区为下调跟踪区:50%SOCe≤SOCi<SOCmax;III区为回归区:SOCi≈50%SOCe;IV区为上调跟踪区:SOCmin<SOCi≤50%SOCe;V区为下限制区:SOCi≤SOCmin。
对应的,所述电池储能系统包括依次连接的功率跟踪控制模块、电池管理单元BMS、电池储能模块、功率变流器PCS、断路器、风电场、数据采集模块和介于所述数据采集模块与电池管理单元BMS之间的数据存储和管理模块本实施例提出的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统跟踪控制方法,所述方法包括如下步骤:
(1)功率跟踪控制模块根据功率预测误差逐时准确率判断是否启动电池储能系统;是则进行步骤(2),否则循环此步骤;
步骤(1)中,数据采集模块实时采集风电场的实际输出功率和储能电池荷电状态SOC并传给用于存储数据的数据存储管理模块和用于控制的功率跟踪控制模块;所述功率跟踪控制模块将风电场实时功率值与预测功率值做差,得ΔPWind(i),以天为跟踪时间窗口,以k(k=1,2,3…15)分钟为跟踪步长,计算功率预测误差逐时准确率r(i),将r(i)与控制要求允许值βPermit做比较;若r(i)小于βPermit,则启动所述电池储能系统;若r(i)等于或大于βPermit,则不启动所述电池储能系统。
(2)判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度;
在功率预测误差逐时准确率r(i)小于βPermit时,将实时预测误差值ΔPWind(i)的绝对值|ΔPWind(i)|与电池储能系统最大出力PBatt.max做比较,判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度。
当所述功率预测误差逐时准确率r(i)小于βPermit时,若实时预测误差的绝对值|ΔPWind(i)|小于等于最大出力PBatt.max,则电池储能系统动作的功率为|ΔPWind(i)|;若实时预测误差的绝对值|ΔPWind(i)|大于最大出力PBatt.max,则电池储能系统动作的功率值为最大功率PBatt.max。
(3)根据电池荷电状态SOC,结合步骤(2)的跟踪,所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统进行控制,输出相应功率。
其中,所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统进行控制包括如下步骤:
SOCmin<SOCi<SOCmax,且ΔPWind(i)<0,则电池储能系统以|ΔPWind(i)|或PBatt.max的功率大小释放功率于风电场节点;若SOCi≤SOCmin,电池储能系统不动作;
SOCmin<SOCi<SOCmax,且r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,则电池储能系统以|ΔPWind(i)|或PBatt.max的功率向风电场节点吸收功率;若SOCi≥SOCmax时,电池储能系统不动作;
若SOCi<50%SOC,且r(i)>βPermit,向风电场节点吸收功率,使SOCi回归至50%SOCe;
若SOCi>50%SOC,且r(i)>βPermit,向风电场节点释放功率,使SOCi回归至50%SOCe。
对应的,所述功率控制模块输出的控制命令如图3所示,图3为本发明电池储能系统优化控制方法的控制模块输出控制命令的示意图,包括:
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|≤PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=PBatt.max;
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|≤PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=-PBatt.max;
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=PBatt.max;
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若5o%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=-PBatt.max;
若SOCi=SOCmin,电池储能系统中储能电池的SOC很低,即使r(i)<βPermit需要电池储能系统放电时,为防止储能电池过度放电,电池储能系统不继续动作;
若SOCi=SOCmax,电池储能系统中储能电池的SOC很高,即使r(i)<βPermit需要电池储能系统充电时,为防止储能电池过度充电,电池储能系统不继续动作;
r(i)>βPermit时,若SOCi>50%SOCe,ΔPWind(i)<0,电池储能系统的出力为PBatt(i)=0.2ΔPwind(i);
r(i)>βPermit时,若SOCi<50%SOCe,ΔPWind(i)>0,电池储能系统的出力为PBatt(i)=-0.2ΔPwind(i)。
根据PBatt(i)的正负号决定电池的充放电状态,PBatt(i)<0,flag=1电池放电,PBatt(i)>0,flag=-1电池充电,将功率值|PBatt(i)|和电池的充放电状态flag发送至电池管理单元,通过电池管理单元控制电池储能系统充放电校正风电功功率跟踪误差,使日预测准确率满足控制目标。所述控制目标为:风电功率日预测准确率r>β≥βPermit。
本发明通过电池储能系统出力对风电场预测误差进行校正,以满足风电功率日预测误差准确率控制目标和保持电池储能系统具有较好的充/放电能力为原则,在控制过程中根据电池储能系统最大出力、剩余容量状态和控制目标,细化储能出力控制,优化配置储能容量。
本发明参考现行国家能源局印发的《风电功率预测预报考核办法》,以功率预测误差逐时准确率为被控对象,并结合风电功率预测误差与电池能量管理现状,提出严格的控制边界条件,利用电池储能系统充/放电,将风电功率日预测误差控制在给定范围内,校正风电功率预测偏差。当电池储能系统参与功率跟踪结束时,在不引起风电功率日预测误差加剧的情况下,使储能电池的荷电状态SOC回归50%SOC附近,以最好的状态应对下一次跟踪任务。当风电功率日预测误差在允许控制范围内时不启动电池储能系统,从而减少电池储能系统充放电频次,延长电池储能系统使用寿命。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通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,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,所述控制方法用的系统包括依次连接的功率跟踪控制模块、电池管理单元BMS、电池储能模块、功率变流器PCS、断路器、风电场、数据采集模块和介于所述数据采集模块与电池管理单元BMS之间的数据存储和管理模块,其特征在于,所述优化控制方法包括以下步骤:
S1,功率跟踪控制模块读取实时功率预测误差,计算功率预测误差逐时准确率,判断功率预测误差逐时准确率是否越限;
S2,判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度;
S3,根据电池荷电状态SOC和步骤S2的跟踪,所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统进行控制,输出相应功率。
2.根据权利要求1所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下步骤:
所述数据采集模块实时采集风电场的实际输出功率和储能电池荷电状态SOC并传给所述数据存储和管理模块和所述功率跟踪控制模块;
所述功率跟踪控制模块将风电场实时功率值与预测功率值的差作为实时预测误差值ΔPWind(i),以天为跟踪时间窗口,以k分钟为跟踪步长,计算功率预测误差逐时准确率r(i),比较r(i)与控制要求允许值βPermit:若r(i)小于βPermit,则启动所述电池储能系统;若r(i)等于或大于βPermit,则不启动所述电池储能系统;
其中,k=1,2,3…15。
3.根据权利要求1所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下步骤:
当所述功率预测误差逐时准确率r(i)小于βPermit时,比较所述实时预测误差值ΔPWind(i)的绝对值|ΔPWind(i)|与电池储能系统最大出力PBatt.max,判断电池储能系统参与跟踪风电计划出力的跟踪深度。
4.根据权利要求3所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,当所述功率预测误差逐时准确率r(i)小于βPermit时,若实时预测误差的绝对值|ΔPWind(i)|小于等于最大出力PBatt.max,则电池储能系统动作的功率为|ΔPWind(i)|;若实时预测误差的绝对值|ΔPWind(i)|大于最大出力PBatt.max,则电池储能系统动作的功率值为最大功率PBatt.max。
5.根据权利要求1所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,将所述电池储能系统荷电状态SOCi划分为五个区域:
上限制区:SOCi≥SOCmax;下调跟踪区:50%SOCe≤SOCi<SOCmax;回归区:SOCi≈50%SOCe;上调跟踪区:SOCmin<SOCi≤50%SOCe;下限制区:SOCi≤SOCmin;
上述区域中,SOCmin为储能电池运行比较高效的最小SOC取值;SOCmax为储能电池运行比较高效的最大SOC取值;SOCe为电池储能系统额定容量时对应的SOC值。
6.根据权利要求1所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,所述步骤S3所述功率跟踪控制模块控制电池管理单元对电池储能系统的控制包括如下步骤:
当SOCmin<SOCi<SOCmax,且r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,则电池储能系统以|ΔPWind(i)|或PBatt.max的功率大小释放功率于风电场节点;若SOCi≤SOCmin,电池储能系统不动作;
当SOCmin<SOCi<SOCmax,且r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,则电池储能系统以|ΔPWind(i)|或PBatt.max的功率向风电场节点吸收功率;若SOCi≥SOCmax时,电池储能系统不动作;
若SOCi<50%SOC,且r(i)>βPermit,向风电场节点吸收功率,使SOCi回归至50%SOCe;
若SOCi>50%SOC,且r(i)>βPermit,向风电场节点释放功率,使SOCi回归至50%SOCe;
其中,SOCmin为储能电池运行比较高效的最小SOC取值;SOCmax为储能电池运行比较高效的最大SOC取值;SOCe为电池储能系统额定容量时对应的SOC值。
7.根据权利要求1所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,步骤S3所述功率跟踪控制模块输出的控制命令包括:
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=PBatt.max;
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若SOCmin<SOCi<50%SOCe,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=-PBatt.max;
若50%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若50%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)<0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=PBatt.max;
若50%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|<PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=ΔPWind(i);
若50%SOCe<SOCi<SOCmax,r(i)<βPermit,ΔPWind(i)>0,且|ΔPWind(i)|>PBatt.max时,电池储能系统出力为PBatt(i)=-PBatt.max;
若SOCi=SOCmin,电池储能系统中储能电池的SOC很低,即使r(i)<βPermit需要电池储能系统放电时,为防止储能电池过度放电,电池储能系统不继续动作;
若SOCi=SOCmax,电池储能系统中储能电池的SOC很高,即使r(i)<βPermit需要电池储能系统充电时,为防止储能电池过度充电,电池储能系统不继续动作;
r(i)>βPermit时,若SOCi>50%SOCe,ΔPWind(i)<0,电池储能系统的出力为PBatt(i)=0.2ΔPwind(i);
r(i)>βPermit时,若SOCi<50%SOCe,ΔPWind(i)>0,电池储能系统的出力为PBatt(i)=-0.2ΔPwind(i);
其中,PBatt(i)为电池储能系统在第i个采样点时发出/吸收功率值;PBatt.max为电池储能系统最大出力数据;PWind(i):风电场实际输出功率;Ppro(i):风电场计划输出功率;ΔPWind(i):风电场实际输出功率与计划输出功率的偏差,ΔPWind(i)=PWind(i)-Ppro(i);β:风电场日预测准确率的控制要求值;r:风电场功率日预测准确率;r(i):功率预测误差逐时准确率;βPermit:风电场日预测准确率的控制允许值;SOC(State of Charge):为储能电池的荷电状态,SOC=QS/QR,QS为电池储能系统的剩余容量,QR为电池储能系统的标称容量;SOCmin为储能电池运行比较高效的最小SOC取值;SOCmax为储能电池运行比较高效的最大SOC取值;SOCe为电池储能系统额定容量时对应的SOC值。
8.根据权利要求7所述的用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法,其特征在于,所述控制要求值β的范围为:r>β≥βPermit;r:风电场功率日预测准确率;β:风电场日预测准确率的控制要求值;βPermit:风电场日预测准确率的控制允许值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510142650.4A CN104701873B (zh) | 2015-03-27 | 2015-03-27 | 一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510142650.4A CN104701873B (zh) | 2015-03-27 | 2015-03-27 | 一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104701873A CN104701873A (zh) | 2015-06-10 |
CN104701873B true CN104701873B (zh) | 2018-12-11 |
Family
ID=53348743
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510142650.4A Active CN104701873B (zh) | 2015-03-27 | 2015-03-27 | 一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104701873B (zh) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106329553A (zh) * | 2015-06-19 | 2017-01-11 | 株式会社日立制作所 | 风电场运行控制装置、方法以及风电场系统 |
CN105552970A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-05-04 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 一种提高风电场功率预测准确度的方法及装置 |
CN106786705B (zh) * | 2017-02-16 | 2019-05-24 | 湖南德沃普新能源有限公司 | 一种协同火电厂深度调峰的电池储能系统实时响应方法 |
CN107026462B (zh) * | 2017-06-20 | 2018-05-04 | 华北电力大学(保定) | 用于风电计划功率跟踪的储能设备控制策略制定方法 |
CN107508277B (zh) * | 2017-08-09 | 2019-10-29 | 华中科技大学 | 一种基于一致性的光储直流微电网分布式协同控制方法 |
CN108054771B (zh) * | 2017-11-21 | 2023-10-20 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种储能系统充放电控制方法及系统 |
CN110266031B (zh) * | 2019-07-03 | 2021-01-26 | 北京五洲驭新科技有限公司 | 储能并网充放电量控制方法、装置、服务器及存储介质 |
CN110783935B (zh) * | 2019-11-13 | 2021-04-16 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 一种限定荷电状态下电池储能响应调频信号的方法 |
CN111193279A (zh) * | 2020-02-12 | 2020-05-22 | 江苏劲源新能源科技有限公司 | 一种风电场储能系统控制方法 |
CN111756074B (zh) * | 2020-06-29 | 2021-10-08 | 中国电力科学研究院有限公司 | 电池储能辅助火电机组深度调峰的优化方法、系统及设备 |
CN114336590A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-04-12 | 华能新能源股份有限公司 | 一种考虑功率指标的风电场储能配置方法 |
CN115065084A (zh) * | 2022-07-28 | 2022-09-16 | 湖南华大电工高科技有限公司 | 一种储能系统跟踪风电计划出力的控制方法 |
CN115563704B (zh) * | 2022-09-23 | 2023-12-08 | 四川新能源汽车创新中心有限公司 | 电池状态预测模型的优化方法、容量预测方法及相关装置 |
CN116345521B (zh) * | 2023-05-31 | 2023-08-01 | 苏州精控能源科技有限公司 | 一种储能电池阵列集群监控方法、系统及存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102522776A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-06-27 | 中国电力科学研究院 | 储能系统提升风电跟踪计划出力能力的方法 |
US8498752B2 (en) * | 2010-10-04 | 2013-07-30 | Osisoft, Llc | Decoupling controller for power systems |
-
2015
- 2015-03-27 CN CN201510142650.4A patent/CN104701873B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8498752B2 (en) * | 2010-10-04 | 2013-07-30 | Osisoft, Llc | Decoupling controller for power systems |
CN102522776A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-06-27 | 中国电力科学研究院 | 储能系统提升风电跟踪计划出力能力的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
隔离型三相并网逆变器的开关损耗优化控制;安少亮等;《电力电子技术》;20121130;第46卷(第11期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104701873A (zh) | 2015-06-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104701873B (zh) | 一种用于跟踪风电计划出力的电池储能系统优化控制方法 | |
CN102522776B (zh) | 储能系统提升风电跟踪计划出力能力的方法 | |
Miranda et al. | A holistic approach to the integration of battery energy storage systems in island electric grids with high wind penetration | |
Yuan et al. | Applications of battery energy storage system for wind power dispatchability purpose | |
CN106740132A (zh) | 一种电动汽车锂电池智能监控管理系统 | |
JP6198894B2 (ja) | 風力発電所の運転制御装置、運転制御方法及び風力発電システム | |
CN104779631A (zh) | 基于风电预测功率的储能跟踪风电出力计划方法及其系统 | |
CN103219727B (zh) | 基于pmu实测的分区电网结构动态调整方法 | |
CN105244920B (zh) | 考虑电池健康状态的储能系统多目标控制方法及其系统 | |
CN111555280A (zh) | 基于电-气综合能源系统的弹性配电网灾后恢复控制方法 | |
CN109767078A (zh) | 一种基于混合整数规划的多类型电源检修安排方法 | |
US9899856B2 (en) | Energy storage system, method and apparatus for controlling charging and discharging of the same | |
CN110705745B (zh) | 一种电动公交车充电站优化规划与有序退出方法 | |
CN102593872A (zh) | 一种风光储联合发电系统参与电力系统频率的控制方法 | |
CN113471990A (zh) | 储能多场景应用协同控制方法 | |
Zheng et al. | Optimal short-term power dispatch scheduling for a wind farm with battery energy storage system | |
Yong et al. | Exploring the cellular base station dispatch potential towards power system frequency regulation | |
Zhang et al. | Optimal sizing of substation‐scale energy storage station considering seasonal variations in wind energy | |
CN109038668B (zh) | 一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统 | |
CN114820046A (zh) | 一种区域电网混合储能辅助调频经济优化与补偿定价方法 | |
CN113872228A (zh) | 一种应用于电网调峰调频的电动汽车调度方法和装置 | |
CN108899927A (zh) | 一种基于风电集群接入电网的多元分区协调控制优化方法 | |
CN103699088A (zh) | 一种基于动力环境监控的基站油机调度管理系统及方法 | |
Chen et al. | Scheduling strategy of hybrid energy storage system for smoothing the output power of wind farm | |
Attya | Integrating battery banks to wind farms for frequency support provision–capacity sizing and support algorithms |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |