CN106410829B - 一种基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法，一控制系统用于控制电网中同一配电节点的一次系统；一次系统包括：一个或多个储能单元；控制系统包括：功率预测模型单元及优化求解单元；功率预测模型单元用于根据各储能单元的控制动态响应确定配电节点的功率预测模型；优化求解单元用于根据功率预测模型的预测值及该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各储能单元的最优控制值。该方法包括：以配电节点的各储能单元的动态响应为基础，建立功率预测模型；根据功率预测模型的预测值及该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各储能单元的最优控制值。本发明能够对控制效果进行预测，兼顾了快速性和稳定性。

Description

一种基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法

技术领域

本发明涉及智能配电网领域，特别涉及一种基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法。

背景技术

主动配电网技术的发展及实施给分布式能源的高渗透并网及其协调控制创造了条件，是智能配电网未来发展的趋势所在，用以解决当前日益严重的能源短缺和环境污染等问题。兼具供蓄电能力的储能系统正是主动配电网能高效、可靠地对广泛接入的分布式能源实现主动管理与协调控制的关键所在。目前主动配电网对储能系统的协调控制方法均是基于PI控制，使控制量自适应跟踪目标值。

但是，PI控制缺乏对被控对象未来行为的预见，不能同时满足较小的超调量和较短的调节时间的要求，在快速性和稳定性方面往往难以兼顾，而且对于跟踪控制或对象动态特性复杂而又要求较高控制质量的情形往往力不从心。

模型预测控制是一种新型计算机控制技术，对控制系统模型要求不高，而且对非线性、不确定系统的控制性能明显优于PID控制。

发明内容

本发明针对上述现有技术中存在的问题，提出一种基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法，能够对被控对象未来行为进行预测，对主动配电网中接入同一配电节点的储能进行协调控制，使配电节点的功率值更准确、快速地跟踪上层优化控制目标值，尽量减小间歇式能源波动性对配电节点优化的影响与冲击，提高了现有控制技术的控制精度与速度。

为解决上述技术问题，本发明是通过如下技术方案实现的：

本发明提供一种基于预测控制的储能源网协调控制系统，其包括：储能源网控制系统，一所述储能源网控制系统用于控制电网中同一配电节点的一次系统；

所述一次系统包括：一个或多个储能单元；

所述储能源网控制系统包括：功率预测模型单元以及优化求解单元；

所述功率预测模型单元用于根据各所述储能单元的控制动态响应确定所述配电节点的功率预测模型；

所述优化求解单元用于根据所述功率预测模型的该配电节点的功率的预测值以及上层优化的该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各所述储能单元的最优控制值，以使得含该配电节点的总等效负荷或总等效出力功率维持在上层优化功率值附近。

其中，所述一次系统还可以包括：间歇式能源和/或负荷，即使在存在间歇式能源、负荷波动的情况下，本发明能够更准确、快速地跟踪上层优化控制目标值。

较佳地，所述功率预测模型用于描述该配电节点中n个储能单元的M阶控制动态响应对未来P个时刻的该配电节点的功率的影响，所述功率预测模型以各所述储能单元的动态响应为基础，以各所述储能单元的控制增量为优化变量，所述功率预测模型具体为：

其中，为k时刻对未来P个时刻该配电节点的功率的预测值，为k时刻该配电节点处的实时功率值，Δu_M(k)为由n个储能单元各自在M个控制时间上的控制增量构成的nM*1维的控制增量阵，A是由n个储能单元各自动态响应矩阵构成的下三角矩阵。

较佳地，所述优化求解的优化性能指标为：所述功率预测模型的未来P个时刻该配电节点的功率的预测值与上层优化的该配电节点的功率的优化目标值偏差最小，且考虑所述储能单元的软约束，所述优化性能指标表示为：

其中ω_P(k)为该配电节点的功率的优化目标值，Q、R分别为误差权矩阵和控制权矩阵。

较佳地，所述优化求解采用动态矩阵举证方法离线求解，各所述储能单元的控制增量为：

D＝L(A^TQA+R)^-1A^TQ；

其中L为n*nM维下对角矩阵。

较佳地，所述功率预测模型中加入了储能单元的约束条件，所述储能单元j的约束条件为：

P_j,c-max≤u_Mj(k)≤P_i,d-max；

|Δu_Mj(k)|≤Ramp_j；

其中，P_j,c-max、P_i,d-max分别为所述储能单元j的最大充放电功率，Ramp_j为所述储能单元j的功率的爬坡率；

当所述储能单元的控制增量|Δu_Mj(k)|及控制量u_Mj(k)超过所述约束条件时，取在所述约束条件下的极值作为控制增量。

较佳地，所述储能源网控制系统还包括：反馈校正单元；

所述反馈校正单元用于根据该配电节点的实时功率值对所述功率预测模型的预测值的偏差进行校正，具体为：

其中，h＝[h₁ … h_N]^T为校正向量，为校正后的下一时刻的预测值。

本发明还提供一种基于预测控制的储能源网协调控制方法，其包括以下步骤：

S11：以配电节点的各储能单元的动态响应为基础，建立下一预测时间段的功率预测模型；

S12：根据所述功率预测模型的该配电节点的功率的预测值以及上层优化的该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各所述储能单元的最优控制值，以使得含该配电节点的总等效负荷或总等效出力功率维持在上层优化功率值附近。

较佳地，所述步骤S11中的所述功率预测模型用于描述该配电节点中n个储能单元的M阶控制动态响应对未来P个时刻的该配电节点的功率的影响，所述功率预测模型以各所述储能单元的动态响应为基础，以各所述储能单元的控制增量为优化变量，所述功率预测模型具体为：

其中，为k时刻对未来P个时刻该配电节点的功率的预测值，为k时刻该配电节点处的实时功率值，Δu_M(k)为由n个储能单元各自在M个控制时间上的控制增量构成的nM*1维的控制增量阵，A是由n个储能单元各自动态响应矩阵构成的下三角矩阵。

较佳地，所述步骤S12的优化求解具体为：以所述功率预测模型的未来P个时刻该配电节点的功率的预测值与上层优化的该配电节点的功率的优化目标值偏差最小以及所述储能单元的软约束作为优化性能指标进行优化求解，所述优化性能指标表示为：

其中ω_P(k)为该配电节点的功率的优化目标值，Q、R分别为误差权矩阵和控制权矩阵。

较佳地，所述步骤S12中的所述优化求解采用动态矩阵举证方法离线求解，各所述储能单元的控制增量为：

D＝L(A^TQA+R)-¹A^TQ；

其中L为n*nM维下对角矩阵。

较佳地，所述功率预测模型中加入了储能单元的约束条件，所述储能单元j的约束条件为：

P_j,c-max≤u_Mj(k)≤P_i,d-max；

|Δu_Mj(k)|≤Ramp_j；

其中，P_j,c-max、P_i,d-max分别为所述储能单元j的最大充放电功率，Ramp_j为所述储能单元j的功率的爬坡率；

当所述储能单元的控制增量|Δu_Mj(k)|及控制量u_Mj(k)超过所述约束条件时，取在所述约束条件下的极值作为控制增量。

较佳地，所述步骤S12之后还包括：

S13：采集该配电节点处的实时功率值，对所述功率预测模型的预测值的偏差进行校正，具体为：

其中，h＝[h₁ … h_N]^T为校正向量，为校正后的下一时刻的预测值。

相较于现有技术，本发明具有以下优点：

(1)本发明提供的基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法，考虑了不同储能单元的控制相应特性，对控制效果进行了预测，能够兼顾快速性和稳定性；

(2)本发明的基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法，对主动配电网中接入同一配电节点的储能进行协调控制，使配电节点的功率值在存在间歇式能源、负荷波动的情况下更准确、快速地跟踪上层优化控制目标值，尽量减小间歇式能源波动性对配电节点优化的影响与冲击，能够较目前的PI控制更快速、更准确地使配电节点的功率稳定在上层最优值；

(3)本发明的基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法，区别于传统的实时补偿控制，考虑了一段时间内的优化控制，可以对不同储能的控制设置不同的控制权值，实现对多储能的优化协调。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

下面结合附图对本发明的实施方式作进一步说明：

图1为本发明的实施例的主动配电网中源网层控制的结构示意图；

图2为本发明的实施例的基于预测控制的储能源网协调控制系统的示意图；

图3为本发明的实施例的基于预测控制的储能源网协调控制系统的应用图；

图4为本发明的实施例的基于预测控制的储能源网协调控制方法的流程图；

图5为本发明的较佳实施例的基于预测控制的储能源网协调控制方法的流程图；

标号说明：1-功率预测模型单元，2-优化求解单元。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

结合图1-图3，对本发明的基于预测控制的储能源网协调控制系统进行详细描述。如图1所示，在主动配电网的控制体系中，每个带有储能单元的配电节点需要配置一个储能源网层协调控制系统，该配电节点可能还存在其他间歇式能源、负荷等单元；协调控制系统接受上层控制器(分层分布控制器)对该配电节点的功率的优化目标值，对该配电节点的各储能单元进行协调控制，控制使该配电节点的实际功率值跟踪上层控制器下发的优化目标值。如图2所示为储能源网协调控制系统的示意图，其包括：功率预测模型单元1以及优化求解单元2，一个储能源网控制系统对应同一配电节点的一次系统；一次系统包括：一个或多个储能单元；功率预测模型单元1用于根据各储能单元的控制动态响应确定该配电节点的功率预测模型；优化求解单元用于根据功率预测模型的该配电节点的功率的预测值以及上层优化的该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各储能单元的最优控制值，以使得含该配电节点的总等效负荷或总等效出力功率维持在上层优化功率值附近。

较佳实施例中，功率预测模型1用于描述该配电节点中n个储能单元的M阶控制动态响应对未来P个时刻的该配电节点的功率的影响，其计算公式为：其中，为k时刻对未来P个时刻该配电节点的功率的预测值，为k时刻该配电节点处的实时功率值，Δu_M(k)为由n个储能单元各自在M个控制时间上的控制增量构成的nM*1维的控制增量阵，A是由n个储能单元各自动态响应矩阵构成的下三角矩阵。该功率预测模型1以各储能单元的动态响应为基础，以各储能单元的控制增量为优化变量。

较佳实施例中，由于需要使该配电节点在本段时间内始终保持在期望目标值，因此考虑选取系统整体优化性能指标为未来P个时刻的配电节点功率值尽可能接近优化目标值，并且考虑各储能的单步控制量需要一定的限制，保证控制的稳定性，因此制定协调控制系统的整体优化性能指标为：其中ω_P(k)为配电节点目标功率值，Q、R分别为误差权矩阵和控制权矩阵。本实施例中，设置了误差权矩阵和控制权矩阵，提高了可变性，对矩阵中的权值进行调节，可以实现对多个储能单元的不同控制，实现更好的优化协调；当多种储能单元之间存在协调关系时，如希望少调节一些储能的出力变化，而尽量先调整另一些储能单元，则可以相应地调整控制权矩阵各储能单元对应的权值，大的权值则意味着较小的调节量，反之亦然。

较佳实施例中，使用多变量动态矩阵求解方法求解该优化控制问题，各储能单元的控制增量计算公式为：D＝L(A^TQA+R)-¹A^TQ，其中L为n*nM维下对角矩阵。由解可以看出，各参数都是可以离线求得最优控制解，保证了计算的快速性，满足实时控制的要求。

较佳实施例中，由于实际中储能单元的最大充放电功率受限于变流器的容量，并且具有爬坡率限制，因此将这些限制转化为优化控制问题中的约束条件，可以更好地对储能单元进行控制。如储能单元j的最大充放电功率分别为P_j,c-max、P_j,d-max，功率的爬坡率为Ramp_j，则将约束条件表示为P_j,c-max≤u_Mj(k)≤P_j,d-max，|Δu_Mj(k)|≤Ramp_j，若各储能单元的最优控制增量超过该约束条件中的爬坡率约束，则取极值作为最优控制增量。

较佳实施例中，由于实际的储能单元的受控特性与预测可能存在差异，间歇式能源和负荷实时波动，与线路中存在非线性阻抗等因素，因此可以通过反馈校正环节对预测的偏差进行修正，保证了即使动态响应的估计具有误差，每个控制点开始时负荷和间歇式能源的出力可能变化，仍能通过闭环的反馈校正完成实时调整，校正环节的计算公式为： 其中，h＝[h₁ … h_N]^T为校正向量，为校正后的下一时刻的配电节点功率预测初始值，进入下一个优化控制周期，形成滚动优化，提高控制系统的控制效果，使配电节点的功率值更好的稳定在上层优化点。

结合图4，对本发明的基于预测控制的储能源网协调控制方法进行详细描述，其包括以下步骤：

S11：以配电节点的各储能单元的动态响应为基础，建立下一预测时间段的功率预测模型；本实施例中，功率预测模型，用以描述该配电节点中n个储能单元的M阶控制动态响应对配电节点功率未来P个预测点的影响，其计算公式为：其中为k时刻对未来P个时刻配电节点功率的预测值，为当前时刻该配电节点处的实时功率量测值，Δu_M(k)是由n个储能系统各自在M个控制时间上的控制增量构成的nM*1维的控制增量阵，A是由n个储能单元各自动态响应矩阵构成的下三角矩阵。

S12：根据功率预测模型的该配电节点的功率的预测值以及上层优化的该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各储能单元的最优控制值，以使得含该配电节点的总等效负荷或总等效出力功率维持在上层优化功率值附近；本实施例中，由于需要使该配电节点在本段时间内始终保持在期望目标值，因此考虑选取系统整体优化性能指标为未来P个时刻的配电节点功率值尽可能接近优化目标值，并且考虑各储能的单步控制量需要一定的限制，保证控制的稳定性，因此制定协调控制系统的整体优化性能指标为：其中ω_P(k)为配电节点目标功率值，Q、R分别为误差权矩阵和控制权矩阵。当多种储能之间存在协调关系，如希望少调节一些储能的出力变化，而尽量先调整另一些储能单元，则可以相应地调整控制权矩阵各储能单元对应的权值，大的权值则意味着较小的调节量，反之亦然。

较佳实施例中，步骤S12中使用多变量动态矩阵求解方法求解该优化控制问题，各储能单元的优化控制增量计算公式为：D＝L(A^TQA+R)-¹A^TQ，其中L为n*nM维下对角矩阵。进一步地考虑储能单元的约束条件，实际中储能单元的最大充放电功率受限于变流器的容量，并且具有爬坡率限制，因此将这些限制转化为优化控制问题中的约束条件，如储能单元j的最大充放电功率分别为P_j,c-max、P_j,d-max，功率的爬坡率为Ramp_j，则将约束条件表示为P_j,c-max≤u_Mj(k)≤P_j,d-max，|Δu_Mj(k)|≤Ramp_j；若最优控制增量超过爬坡率约束，则取极值作为最优控制增量，将最优控制增量与当前控制值相加得到最优控制量，如果最优控制量超过最大充放电功率约束，则取极值作为最优控制量。进一步地，由于实际的储能受控特性与预测可能存在差异，间歇式能源和负荷实时波动，与线路中存在非线性阻抗等因素，因此在步骤S12之后增加了S13：通过反馈校正环节对预测的偏差进行修正，保证了即使动态响应的估计具有误差，每个控制点开始时负荷和间歇式能源的出力可能变化，仍能通过闭环的反馈校正完成实时调整，校正环节的计算公式为：其中，h＝[h₁ … h_N]^T为校正向量，为校正后的下一时刻的配电节点功率预测初始值。协调控制系统每次均将最优控制序列中的各储能单元的首个控制量作为各储能的当前控制量，在下一时刻监测配电节点的实际功率进行反馈校正，并再次进入步骤S11，实现滚动优化，其流程图如图5所示。

此处公开的仅为本发明的优选实施例，本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，并不是对本发明的限定。任何本领域技术人员在说明书范围内所做的修改和变化，均应落在本发明所保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于预测控制的储能源网协调控制系统，其特征在于，包括：储能源网控制系统，一所述储能源网控制系统用于控制电网中同一配电节点的一次系统；

所述一次系统包括：一个或多个储能单元；

所述储能源网控制系统包括：功率预测模型单元以及优化求解单元；

所述功率预测模型单元用于根据各所述储能单元的控制动态响应确定所述配电节点的功率预测模型，所述功率预测模型用于描述该配电节点中n个储能单元的M阶控制动态响应对未来P个时刻的该配电节点的功率的影响，所述功率预测模型以各所述储能单元的动态响应为基础，以各所述储能单元的控制增量为优化变量，所述功率预测模型具体为：

其中，为k时刻对未来P个时刻该配电节点的功率的预测值，为k时刻该配电节点处的实时功率值，△u_M(k)为由n个储能单元各自在M个控制时间上的控制增量构成的nM*1维的控制增量阵，A是由n个储能单元各自动态响应矩阵构成的下三角矩阵；

所述优化求解单元用于根据所述功率预测模型的该配电节点的功率的预测值以及该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各所述储能单元的最优控制值，以使得含该配电节点的总等效负荷或总等效出力功率维持在优化目标值附近。

2.根据权利要求1所述的基于预测控制的储能源网协调控制系统，其特征在于，所述优化求解的优化性能指标为：所述功率预测模型的未来P个时刻该配电节点的功率的预测值与上层优化的该配电节点的功率的优化目标值偏差最小，且考虑所述储能单元的软约束，所述优化性能指标表示为：

其中ω_P(k)为该配电节点的功率的优化目标值，Q、R分别为误差权矩阵和控制权矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于预测控制的储能源网协调控制系统，其特征在于，所述优化求解采用动态矩阵举证方法离线求解，各所述储能单元的控制增量为：

D＝L(A^TQA+R)^-1A^T Q；

其中L为n*nM维下对角矩阵。

4.根据权利要求1或3所述的基于预测控制的储能源网协调控制系统，其特征在于，所述功率预测模型中加入了储能单元的约束条件，所述储能单元j的约束条件为：

P_j,c-max≤u_Mj(k)≤P_i,d-max；

|△u_Mj(k)|≤Ramp_j；

其中，P_j,c-max、P_i,d-max分别为所述储能单元j的最大充放电功率，Ramp_j为所述储能单元j的功率的爬坡率；

当所述储能单元的控制增量|△u_Mj(k)及控制量u_Mj(k)超过所述约束条件时，取在所述约束条件下的极值作为控制增量。

5.根据权利要求1所述的基于预测控制的储能源网协调控制系统，其特征在于，所述储能源网控制系统还包括：反馈校正单元；

所述反馈校正单元用于根据该配电节点的实时功率值对所述功率预测模型的预测值的偏差进行校正，具体为：

其中，h＝[h₁…h_N]^T为校正向量，为校正后的下一时刻的预测值。

6.一种基于预测控制的储能源网协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S11：以配电节点的各储能单元的动态响应为基础，建立下一预测时间段的功率预测模型；所述功率预测模型用于描述该配电节点中n个储能单元的M阶控制动态响应对未来P个时刻的该配电节点的功率的影响，所述功率预测模型以各所述储能单元的动态响应为基础，以各所述储能单元的控制增量为优化变量，所述功率预测模型具体为：

其中，为k时刻对未来P个时刻该配电节点的功率的预测值，为k时刻该配电节点处的实时功率值，△u_M(k)为由n个储能单元各自在M个控制时间上的控制增量构成的nM*1维的控制增量阵，A是由n个储能单元各自动态响应矩阵构成的下三角矩阵；

S12：根据所述功率预测模型的该配电节点的功率的预测值以及该配电节点的功率的优化目标值进行优化求解得到各所述储能单元的最优控制值，以使得含该配电节点的总等效负荷或总等效出力功率维持在上层优化功率值附近。

7.根据权利要求6所述的基于预测控制的储能源网协调控制方法，其特征在于，所述步骤S12的优化求解具体为：以所述功率预测模型的未来P个时刻该配电节点的功率的预测值与上层优化的该配电节点的功率的优化目标值偏差最小以及所述储能单元的软约束作为优化性能指标进行优化求解，所述优化性能指标表示为：

其中ω_P(k)为该配电节点的功率的优化目标值，Q、R分别为误差权矩阵和控制权矩阵。

8.根据权利要求7所述的基于预测控制的储能源网协调控制方法，其特征在于，所述步骤S12中的所述优化求解采用动态矩阵举证方法离线求解，各所述储能单元的控制增量为：

D＝L(A^TQA+R)^-1A^T Q；

其中L为n*nM维下对角矩阵。

9.根据权利要求6或8所述的基于预测控制的储能源网协调控制方法，其特征在于，所述功率预测模型中加入了储能单元的约束条件，所述储能单元j的约束条件为：

P_j,c-max≤u_Mj(k)≤P_i,d-max；

|△u_Mj(k)|≤Ramp_j；

其中，P_j,c-max、P_i,d-max分别为所述储能单元j的最大充放电功率，Ramp_j为所述储能单元j的功率的爬坡率；

当所述储能单元的控制增量|△u_Mj(k)|及控制量u_Mj(k)超过所述约束条件时，取在所述约束条件下的极值作为控制增量。

10.根据权利要求6所述的基于预测控制的储能源网协调控制方法，其特征在于，所述步骤S12之后还包括：

S13：采集该配电节点处的实时功率值，对所述功率预测模型的预测值的偏差进行校正，具体为：

其中，h＝[h₁…h_N]^T为校正向量，为校正后的下一时刻的预测值。