CN106972542B - 一种可并网运行的风光储一体微电网的监控方法 - Google Patents

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Abstract

一种可并网运行的风光储一体微电网及其监控方法,该的监控方法可预测微电网中的风光发电设备的发电功率和微电网中的负载变化,可追踪大电网并网点电压信息,实时获取大电网调度指令,实时检测的蓄电池模块电池容量,设定储能系统放电区间,基于SOC分层控制策略,对储能系统能量进行优化管理,实时修正储能系统充放电功率,优化储能系统工作性能,制定和实施最适宜的控制策略,保障微电网在并网时按照大电网的需求参与大电网电压调节,保障并网运行时的电压稳定。

Description

一种可并网运行的风光储一体微电网的监控方法
技术领域
本发明涉一种可并网运行的风光储一体微电网的监控方法。
背景技术
能源和环境危机已经成为影响人类持续发展的重要问题,清洁、可再生能源的利用是解决这一问题的根本途径。随着风力发电、光伏发电、波浪发电等可再生能源发电技术的成熟,越来越多的可再生能源微电网以分布式形式接入电网,满足人们日常生产、生活用电的需求。
以风电和光伏发电为主的微电网作为超高压、远距离、大电网供电模式的补充,代表着电力系统新的发展方向。风电机组的原动力为风能,风能由于风的间歇性和随机波动性使得风电机组的发出的功率是间歇和波动的,这些波动性的风能接入系统会给电力系统带来冲击。同时,由于风电机组为异步机,若不加以控制,在发出有功功率的同时,需要吸收一定的无功功率,不利用系统的电压稳定。当风电渗透率较低时,这些影响不明显,随着风电渗透率的提高,风能对电力系统的影响逐渐增大,在给电力系统带来经济效益的同时也给电网的运行造成了一定的困难。
在风光发电并网比重较大的电力系统中,由于风电场和光伏电场输出功率具有不完全可控性和预期性,会在一定程度上改变原有电力系统潮流分布、线路输送功率及整个系统的惯量,从而对电网的有功、无功功率平衡、频率及电压稳定产生了影响。储能技术很大程度上解决新能源发电的波动性和随机性问题,有效提高间歇性微源的可预测性、确定性和经济性。此外,储能技术在调频调压和改善系统有功、无功平衡水平,提高微电网稳定运行能力方面的作用也获得了广泛研究和证明。在风光发电渗透率较高的电力系统中,电力系统出现频率及电压变化时,要求风光储集群对电力系统稳定性和电能质量的实时性较强,必须根据电力系统的实时状态,充分考虑到风光储集群的调节能力,才能保证电力系统的可靠与经济运行。
发明内容
本发明提供一种可并网运行的风光储一体微电网的监控方法,该的监控方法可预测微电网中的风光发电设备的发电功率和微电网中的负载变化,可追踪大电网并网点电压信息,实时获取大电网调度指令,实时检测的蓄电池模块电池容量,设定储能系统放电区间,基于SOC分层控制策略,对储能系统能量进行优化管理,实时修正储能系统充放电功率,优化储能系统工作性能,制定和实施最适宜的控制策略,保障微电网在并网时按照大电网的需求参与大电网电压调节,保障并网运行时的电压稳定。
为了实现上述目的,本发明提供一种可并网运行的风光储一体微电网的监控方法,方法包括如下步骤:
S1.风力发电设备和光伏发电设备监控模块实时获取风力发电设备和光伏发电设备的运行数据,并存储数据,实时获取微电网内负载功率需求情况;根据风力发电设备、光伏发电设备的运行数据,对未来预定时刻内的风力发电设备、光伏发电设备的输出有功和无功进行预测;
S2.采集并网点电压信息,同时根据大电网调度指令确定微电网有功及无功输出需求;
S3.实时检测获取蓄电池模块的SOC,设定储能系统放电区间,构建SOC分层控制策略;
S4.将微电网有功及无功输出需求、当前SOC分层控制策略、当前微电网内负载功率需求、风力发电设备和光伏发电设备可输出有功和无功作为约束条件,实现微电网的优化运行。
优选的,在步骤S3中,具体包括如下具体步骤:
S31.设定储能系统放电区间
所述储能系统放电区间确定器在接纳风电功率后未突破电网可利用空间极限值的时段,设定储能系统的放电区间α,0≤α<100%,即储能系统放电功率与接纳风电后剩余的空间比值为α;若系统无剩余可利用空间时α=1,若储能系统不放电α=0;基于放电区间α的储能系统充放电功率如下:
(1)
其中PESS(t)为t时刻储能系统充放电功率;Pwd(t)、分别为t时刻风电场和光电场群实际输出功率之和以及风电和光电可运行域极值;α为储能系统的放电区间;
储能系统充放电能量Et以及储能系统在各调度时段结束后充放电累积容量Wt如下所示:
其中t1,t2分别为充放电的起始与结束时刻;ηcharge,ηdischarge分别为储能系统的充放电效率;PESS为储能系统充放电功率;E0为储能系统初始能量。
S32.构建SOC分层控制策略
所述SOC分层控制器,将储能系统SOC按照充放电能力分为以下五个层次:不充电紧急层、少充电预防层、正常充放电安全层、少放电预防层、不放电紧急层;
储能系统充放电能量需求值,经储能能量管理系统确定的修正系数KSOC进行动态调整,得到储能系统实际充放电指令PSOC_ESS;KSOC值与Sigmoid函数特性类似,因此利用Sigmoid函数对其进行修正,具体表达如下所示:
储能系统处于充电状态下,PESS(t)>0
(5)
xc=(S-Smax)/(Spre_max-Smax) (6)
储能系统处于放电状态下,PESS(t)<0
(7)
xf=(S-Smin)/(Spre_min-Smin) (8)
经调整系数KSOC修正确定储能系统实际充放电功率PSOC_ESS(t)为:
PSOC_ESS(t)=KSOCPESS(t) (9)
其中S为储能系统的荷电状态;Smax为不充电紧急层的下限;Smax、Spre_max为少充电预防层的上下限;Spre_max、Spre_min为正常充放电安全层的上下限;Smin为少放电预防层的下限;Xc为储能系统充电状态下计算KSOC的系数;Xf为储能系统放电状态下计算KSOC的系数。
优选的,光伏发电设备包括光伏组件,所述在步骤S1中,采用如下方式预测光伏发电设备的输出功率:
S11.建立光伏组件的出力模型:Ppv(t)=ηinvηpv(t)G(t)Spv (10)
式中Spv为光伏面板接收太阳光照辐射的面积(m2),G(t)光照辐射数值(W/m2),ηpv(t)为光伏组件能量转换效率,ηinv为逆变器转换效率;
其中,光伏组件的能量转换效率与环境的温度有关,环境温度对光伏组件能量转换效率的影响为:
(11)
式中ηr为光伏组件标准温度下测试的参考能量转换效率,β为温度对能量转换效率的影响系数,TC(t)为t时刻光伏组件的温度值,TCr为光伏组件参考标准温度值;光伏组件吸收太阳辐射,会与环境温度一起作用引起光伏组件温度发生变化,其表达式如下:
(12)
式中T为周围的环境温度,Trat光伏组件运行的额定温度;
S12.实时检测和收集光伏组件的周边的日照信息和环境温度,根据历史日照信息和环境温度,预测未来一段时间内的日照强度和环境温度;
S13.根据未来一段时间内的日照强度和环境温度,利用上述光伏组件的出力模型计算未来时间内的光伏发电设备的发电功率。
优选的,在S1后还有如下步骤,根据风速和风电场调频、调压备用容量需求,利用风电机组的超速控制与桨距角控制,确定各台风电机组的初始有功功率、无功功率出力及初始转速、初始桨距角。
优选的,各台风电机组的初始转速的确定与风速有关,根据风电机组有功功率输出能力与电力系统调频备用需求,将风速划分为启动风速段、低风速段、中风速段和高风速段4部分。其中,启动风速段为切入风速到门槛风速,启动风速段风电机组有功功率输出能力较小,转速变化对风电机组有功功率输出影响不大;低风速段上限为利用超速控制可提供全部电力系统调频备用需求的风速;高风速段下限为采用最大功率点跟踪时,风电机组转速达到最大转速时的风速;对应不同风速,风电机组的初始转速不同,初始转速ω与风速关系满足:
(13)
式(4)中,RW为风电机组半径,λ为风电机组按照最大功率点跟踪控制时得到的叶尖速比,λ'为风电机组按照预留d%的有功功率作为调频备用容量需求时得到的叶尖速比,v风速为检测到的风电机组风速,v门槛风速为启动风速段的最大风速,vmid.in为中风速段的最小风速。
优选的,根据风速和风电场调频、调压备用容量需求,利用风电机组的超速控制与桨距角控制,确定各台风电机组的初始有功功率、无功功率出力、初始转速、初始桨距角,以及储能装置的荷电状态;其中风电场的调频备用容量需求与各台风电机组的初始有功功率出力、初始转速、初始桨距角以及储能装置荷电状态有关,风电场的调压备用容量需求与各台风电机组的初始无功功率出力有关。
优选的,在步骤S4中,对于微电网有功功率的分配,优先利用风电机组和光伏发电设备自身的有功备用容量,当风电机组和光伏发电设备自身的有功备用容量不足时,再利用储能系统弥补有功功率出力的不足。
本发明的监控方法具有如下优点:(1)准确预测风力发电设备和光伏发电设备的输出功率变化情况;(2)自动追踪并网点的电压变化,实时确定并网点的无功需求;(3)控制策略兼顾并网点无功需求和微电网运行情况,可同时为大电网提供有功功率,并根据一定优先级由微电网内不同设备通过无功功率,满足大电网的调度需求和微电网内部负载需求的同时,可有效抑微电网对大电网造成的电压的冲击;(4)设定储能系统放电区间,基于SOC分层控制策略,对储能系统能量进行优化管理,实时修正储能系统充放电功率,优化储能系统工作性能,兼顾了供电可靠性和保障微电网的安全性,延长了微电网内设备的使用寿命。
附图说明
图1示出了本发明的一种可并网运行的风光储一体微电网及其监控装置的框图;
图2示出了一种本发明的微电网的运行及监控方法。
具体实施方式
图1是示出了本发明的一种可并网运行的风光储一体微电网10,该微电网10包括:风力发电设备14、光伏发电设备12、储能系统13、SVG设备18、直流母线、用于将直流母线与大电网20连接和隔离的AC/DC双向换流模块一16、用于连接光伏发电设备12和直流母线的AC/DC双向换流模块二15、微电网内负载17和监控装置11。
参见图1,该储能系统13包括蓄电池模块131、与上述直流母线连接的双向DC/DC变换器132。
该监控装置11包括:光伏发电设备监控模块114,用于实时监控电池储能系统10中的光伏发电设备12,并对光伏发电设备12的发电功率进行预测;储能系统监控模块115,用于实时监控储能系统131中的蓄电池模块131和DC/DC双向换能器132;并网调压监控模块112;调频调压模块116,用于控制微电网10参与大电网20的频率和电压调整,包括调频模块、调压模块与协同控制模块;中控模块117,用于确定微电网10的运行策略,并向上述各模块发出指令,以执行该供电策略;风力发电设备监控模块113,用于实时监控风力发电设备14;负载监控模块118,用于实时微电网10内的负载17;总线模块111,用于该监控装置11的各个模块的通信联络。
通信模块111,用于上述各个模块之间的通信,所述总线通信模块111通过冗余双CAN总线与其他模块相连。
所述并网调压监控模块112包括:大电网联络单元,用于实时从大电网20调控中心获知大电网20的运行情况以及相关调度信息;AC/DC双向换流模块一监控单元;用于控制AC/DC双向换流模块一的工作模式,调压单元,用于监控并网点的电压变化,并确定微电网的电压补偿策略。
所述调压单元包括并网点电压测量子单元、无功需求确定子单元和无功出力分配子单元。,所述无功需求确定子单元根据并网点电压测量子单元获取的电压值与其电压参考值的误差信号确定当前无功需求量。所述无功出力子单元根据风电设备和光储系统的无功出力极限,将无功需求按照优先级分配方法分配给风力发电设备、光储系统和SVG设备。
光伏发电设备12包括多个光伏发电模块,光伏发电设备监控模块114至少包括光伏发电设备的电压、电流、频率检测设备、光强检测设备。
所述风力发电设备监控模块113实时获取风力发电设备12的运行数据,并存储数据。
储能系统监控模块116至少包括蓄电池端电压、电流、SOC获取设备以及温度检测设备,可实时监控蓄电池模块的SOC。
优选的,所述储能系统放电区间确定器在接纳风电功率后未突破电网可利用空间极限值的时段,设定储能系统的放电区间α,0≤α<100%,即储能系统放电功率与接纳风电后剩余的空间比值为α;若系统无剩余可利用空间时α=1,若储能系统不放电α=0;基于放电区间α的储能系统充放电功率如下:
(1)
其中PESS(t)为t时刻储能系统充放电功率;Pwd(t)、分别为t时刻风电场和光电场群实际输出功率之和以及风电和光电可运行域极值;α为储能系统的放电区间;
储能系统充放电能量Et以及储能系统在各调度时段结束后充放电累积容量Wt如下所示:
其中t1,t2分别为充放电的起始与结束时刻;ηcharge,ηdischarge分别为储能系统的充放电效率;PESS为储能系统充放电功率;E0为储能系统初始能量。
优选的,所述SOC分层控制器,将储能系统SOC按照充放电能力分为以下五个层次:不充电紧急层、少充电预防层、正常充放电安全层、少放电预防层、不放电紧急层。
优选的,储能系统充放电能量需求值,经储能能量管理系统确定的修正系数KSOC进行动态调整,得到储能系统实际充放电指令PSOC_ESS;KSOC值与Sigmoid函数特性类似,因此利用Sigmoid函数对其进行修正,具体表达如下所示:
储能系统处于充电状态下,PESS(t)>0
(5)
xc=(S-Smax)/(Spre_max-Smax) (6)
储能系统处于放电状态下,PESS(t)<0
(7)
xf=(S-Smin)/(Spre_min-Smin) (8)
经调整系数KSOC修正确定储能系统实际充放电功率PSOC_ESS(t)为:
PSOC_ESS(t)=KSOCPESS(t) (9)
其中S为储能系统的荷电状态;Smax为不充电紧急层的下限;Smax、Spre_max为少充电预防层的上下限;Spre_max、Spre_min为正常充放电安全层的上下限;Smin为少放电预防层的下限;Xc为储能系统充电状态下计算KSOC的系数;Xf为储能系统放电状态下计算KSOC的系数。
中控模块117至少包括CPU单元、数据存储单元和显示单元。
大电网联络模块112至少包括无线通信设备。
并网点电压测量子单元至少包括用于检测大电网20和微电网10电压、电流和频率的检测设备、数据采集单元和数据处理单元。数据采集单元包含采集预处理和A/D转换模块,采集八路遥测信号量,包含电网侧A相电压、电流,储能电站侧的三相电压、电流。遥测量可通过终端内的高精度电流和电压互感器将强交流电信号(5A/110V)不失真地转变为内部弱电信号,经滤波处理后进入A/D芯片进行模数转换,经转换后的数字信号经数据处理单元计算,获得风电场储能系统10侧的三相电压电流值和大电网20侧相电压电流值。本遥测信号量处理采用了高速高密度同步采样、频率自动跟踪技术还有改进的FFT算法,所以精度得到充分保证,能够完成风电场储能系统10侧有功、无功和电能从基波到高次谐波分量的测量和处理。
参见附图2,本发明的方法包括如下步骤:
S1.风力发电设备和光伏发电设备监控模块实时获取风力发电设备和光伏发电设备的运行数据,并存储数据,实时获取微电网内负载功率需求情况;根据风力发电设备、光伏发电设备的运行数据,对未来预定时刻内的风力发电设备、光伏发电设备的输出有功和无功进行预测;
S2.采集并网点电压信息,同时根据大电网调度指令确定微电网有功及无功输出需求;
S3.实时检测获取蓄电池模块的SOC,设定储能系统放电区间,构建SOC分层控制策略;
S4.将微电网有功及无功输出需求、当前SOC分层控制策略、当前微电网内负载功率需求、风力发电设备和光伏发电设备可输出有功和无功作为约束条件,实现微电网的优化运行。
优选的,在步骤S3中,具体包括如下具体步骤:
S31.设定储能系统放电区间
所述储能系统放电区间确定器在接纳风电功率后未突破电网可利用空间极限值的时段,设定储能系统的放电区间α,0≤α<100%,即储能系统放电功率与接纳风电后剩余的空间比值为α;若系统无剩余可利用空间时α=1,若储能系统不放电α=0;基于放电区间α的储能系统充放电功率如下:
(1)
其中PESS(t)为t时刻储能系统充放电功率;Pwd(t)、分别为t时刻风电场和光电场群实际输出功率之和以及风电和光电可运行域极值;α为储能系统的放电区间;
储能系统充放电能量Et以及储能系统在各调度时段结束后充放电累积容量Wt如下所示:
其中t1,t2分别为充放电的起始与结束时刻;ηcharge,ηdischarge分别为储能系统的充放电效率;PESS为储能系统充放电功率;E0为储能系统初始能量。
S32.构建SOC分层控制策略
所述SOC分层控制器,将储能系统SOC按照充放电能力分为以下五个层次:不充电紧急层、少充电预防层、正常充放电安全层、少放电预防层、不放电紧急层;
储能系统充放电能量需求值,经储能能量管理系统确定的修正系数KSOC进行动态调整,得到储能系统实际充放电指令PSOC_ESS;KSOC值与Sigmoid函数特性类似,因此利用Sigmoid函数对其进行修正,具体表达如下所示:
储能系统处于充电状态下,PESS(t)>0
(5)
xc=(S-Smax)/(Spre_max-Smax) (6)
储能系统处于放电状态下,PESS(t)<0
(7)
xf=(S-Smin)/(Spre_min-Smin) (8)
经调整系数KSOC修正确定储能系统实际充放电功率PSOC_ESS(t)为:
PSOC_ESS(t)=KSOCPESS(t) (9)
其中S为储能系统的荷电状态;Smax为不充电紧急层的下限;Smax、Spre_max为少充电预防层的上下限;Spre_max、Spre_min为正常充放电安全层的上下限;Smin为少放电预防层的下限;Xc为储能系统充电状态下计算KSOC的系数;Xf为储能系统放电状态下计算KSOC的系数。
优选的,光伏发电设备包括光伏组件,所述在步骤S1中,采用如下方式预测光伏发电设备的输出功率:
S11.建立光伏组件的出力模型:Ppv(t)=ηinvηpv(t)G(t)Spv (10)
式中Spv为光伏面板接收太阳光照辐射的面积(m2),G(t)光照辐射数值(W/m2),ηpv(t)为光伏组件能量转换效率,ηinv为逆变器转换效率;
其中,光伏组件的能量转换效率与环境的温度有关,环境温度对光伏组件能量转换效率的影响为:
(11)
式中ηr为光伏组件标准温度下测试的参考能量转换效率,β为温度对能量转换效率的影响系数,TC(t)为t时刻光伏组件的温度值,TCr为光伏组件参考标准温度值;光伏组件吸收太阳辐射,会与环境温度一起作用引起光伏组件温度发生变化,其表达式如下:
(12)
式中T为周围的环境温度,Trat光伏组件运行的额定温度;
S12.实时检测和收集光伏组件的周边的日照信息和环境温度,根据历史日照信息和环境温度,预测未来一段时间内的日照强度和环境温度;
S13.根据未来一段时间内的日照强度和环境温度,利用上述光伏组件的出力模型计算未来时间内的光伏发电设备的发电功率。
优选的,在S1后还有如下步骤,根据风速和风电场调频、调压备用容量需求,利用风电机组的超速控制与桨距角控制,确定各台风电机组的初始有功功率、无功功率出力及初始转速、初始桨距角。
优选的,各台风电机组的初始转速的确定与风速有关,根据风电机组有功功率输出能力与电力系统调频备用需求,将风速划分为启动风速段、低风速段、中风速段和高风速段4部分。其中,启动风速段为切入风速到门槛风速,启动风速段风电机组有功功率输出能力较小,转速变化对风电机组有功功率输出影响不大;低风速段上限为利用超速控制可提供全部电力系统调频备用需求的风速;高风速段下限为采用最大功率点跟踪时,风电机组转速达到最大转速时的风速;对应不同风速,风电机组的初始转速不同,初始转速ω与风速关系满足:
(13)
式(4)中,RW为风电机组半径,λ为风电机组按照最大功率点跟踪控制时得到的叶尖速比,λ'为风电机组按照预留d%的有功功率作为调频备用容量需求时得到的叶尖速比,v风速为检测到的风电机组风速,v门槛风速为启动风速段的最大风速,vmid.in为中风速段的最小风速。
优选的,根据风速和风电场调频、调压备用容量需求,利用风电机组的超速控制与桨距角控制,确定各台风电机组的初始有功功率、无功功率出力、初始转速、初始桨距角,以及储能装置的荷电状态;其中风电场的调频备用容量需求与各台风电机组的初始有功功率出力、初始转速、初始桨距角以及储能装置荷电状态有关,风电场的调压备用容量需求与各台风电机组的初始无功功率出力有关。
风电场调频备用容量需求由各台风电机组的超速控制与桨距角控制共同提供。在确定风电机组的超速控制和桨距角控制分别承担多少风电场调频备用容量需求后,可得到对应于该风电场调频备用容量需求的初始转速和初始桨距角,并由初始转速和初始桨距角控制风电机组发出初始有功功率。当风速处于启动风速段时,风电机组采用最大功率点跟踪控制,忽略风电场调频备用容量需求;在低风速段时,电力系统调度要求风电机组预留的风电场调频备用功率全部由风电机组的超速控制提供;在中风速段,调频备用功率优先由风电机组的超速控制提供,不足部分利用风电机组的桨距角控制提供;在高风速段,风电机组采用恒转速控制,调频备用功率均由风电机组的桨距角控制提供。
优选的,在步骤S4中,对于微电网有功功率的分配,优先利用风电机组和光伏发电设备自身的有功备用容量,当风电机组和光伏发电设备自身的有功备用容量不足时,再利用储能系统弥补有功功率出力的不足。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,做出若干等同替代或明显变型,而且性能或用途相同,都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种可并网运行的风光储一体微电网的监控方法,所述微电网包括监控装置,该监控装置包括:
光伏发电设备监控模块,用于实时监控光伏发电设备,并对光伏发电设备的发电功率进行预测;
储能系统监控模块,用于实时监控储能系统中的蓄电池模块和DC/DC双向换能器;
并网调压监控模块;
调频调压模块,用于控制微电网参与大电网的频率和电压调整,包括调频模块、调压模块与协同控制模块;
中控模块,用于确定微电网的运行策略,并向上述各模块发出指令,以执行供电策略;
风力发电设备监控模块,用于实时监控风力发电设备;
负载监控模块,用于实时监控微电网内的负载;
总线模块,用于该监控装置的各个模块的通信联络;其特征在于,
该监控装置的监控方法,包括如下步骤:
S1.风力发电设备和光伏发电设备监控模块实时获取风力发电设备和光伏发电设备的运行数据,并存储数据,实时获取微电网内负载功率需求情况;根据风力发电设备、光伏发电设备的运行数据,对未来预定时刻内的风力发电设备、光伏发电设备的输出有功和无功进行预测;
S2.采集并网点电压信息,同时根据大电网调度指令确定微电网有功及无功输出需求;
S3.实时检测获取蓄电池模块的SOC,设定储能系统放电区间,构建SOC分层控制策略;
S4.将微电网有功及无功输出需求、当前SOC分层控制策略、当前微电网内负载功率需求、风力发电设备和光伏发电设备可输出有功和无功作为约束条件,实现微电网的优化运行;
在步骤S3中,具体包括如下具体步骤:
S31.设定储能系统放电区间
所述储能系统放电区间确定器在接纳风电功率后未突破电网可利用空间极限值的时段,设定储能系统的放电区间α,0≤α<100%,即储能系统放电功率与接纳风电后剩余的空间比值为α;若系统无剩余可利用空间时α=1,若储能系统不放电α=0;基于放电区间α的储能系统充放电功率如下:
(1)
其中PESS(t)为t时刻储能系统充放电功率;Pwd(t)、分别为t时刻风电场和光 电场群实际输出功率之和以及风电和光电可运行域极值;α为储能系统的放电区间;
储能系统充放电能量Et以及储能系统在各调度时段结束后充放电累积容量Wt如下所示:
其中t1,t2分别为充放电的起始与结束时刻;ηcharge,ηdischarge分别为储能系统的充放电效率;PESS为储能系统充放电功率;E0为储能系统初始能量;
S32. 构建SOC分层控制策略
SOC分层控制器,将储能系统SOC按照充放电能力分为以下五个层次:不充电紧急层、少充电预防层、正常充放电安全层、少放电预防层、不放电紧急层;
储能系统充放电功率PESS,经储能能量管理系统确定的修正系数KSOC进行动态调整,得到储能系统实际充放电指令PSOC_ESS;KSOC值与Sigmoid函数特性类似,因此利用Sigmoid函数对其进行修正,具体表达如下所示:
储能系统处于充电状态下,PESS(t)>0
(5)
xc=(S-Smax)/(Spre_max-Smax) (6)
储能系统处于放电状态下,PESS(t)<0
(7)
xf=(S-Smin)/(Spre_min-Smin) (8)
经修正系数KSOC修正确定储能系统实际充放电指令PSOC_ESS(t)为:
PSOC_ESS(t)=KSOCPESS(t) (9)
其中S为储能系统的荷电状态;Smax为不充电紧急层的下限;Spre_max为少充电预防层的下限,不充电紧急层的下限Smax与少充电预防层的上限相等;Spre_max、Spre_min分别为正常充放电安全层的上、下限;Smin为少放电预防层的下限;xc为储能系统充电状态下计算KSOC的系数;xf为储能系统放电状态下计算KSOC的系数。
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