CN107394802B - 分布式储能参与自动发电控制的协调控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式储能参与自动发电控制的协调控制方法，包括以下步骤：步骤1，建立基于BESS集群荷电状态SOC的集群能量平衡反馈控制结构，并提出两种基于平均等值SOC的基点功率计算方法；步骤2，针对充放电损耗与电池老化建立BESS的服务成本模型，并基于市场机制，提出无需迭代的分布式控制方法，实现了控制目标在BESS集群内的实时最优分配。与现有技术相比，本发明将分布式BESS聚合起来参与电网AGC，既可以有效提高系统频率质量，又可使储能用户通过提供快速AGC服务而获得更高收益。

Description

分布式储能参与自动发电控制的协调控制方法

技术领域

本发明涉及一种分布式电池储能系统(BESS)，尤其是涉及一种分布式储能参与自动发电控制的协调控制方法。

背景技术

大规模可再生能源接入电网后，其高波动性增大了电网对于自动发电控制(automatic generation control,AGC)爬坡率的需求^[1,2]。如果仅依靠常规AGC机组，则会增大机组损耗，而且常规机组的响应时间接近1min^[3]，难以响应快速AGC信号。而电池储能系统(battery energy storage system,BESS)具有ms级的响应速度且易于调度，在参与AGC方面具有巨大优势，例如，(1)在主电网中，美国联邦能源监管委员会(federal energyregulatory commission，FERC)在2011年颁布了755号法案，允许BESS参与调频市场并通过提供快速频率调整服务来获得高额补偿^[4,5]；文献[4,6]研究了BESS参与AGC的容量需求及控制策略；(2)在离网型微电网中，BESS较之常规可控电源能够更好的维持微电网频率质量^[1]。

未来配电网和用户侧会存在大量分布式BESS。为了达到AGC市场的最小准入容量要求，需要利用聚合器(aggregator)集成多个分布式BESS。同时，较之集中式BESS，集成多个分布式BESS有利于防止“N-1”失效以及解决安装场地限制等问题，也符合储能主体多元化的趋势。电池技术的快速发展以及动力电池的梯次利用，使得BESS在类型、容量、价格和性能上存在多样性，如何对其进行协调控制成为储能应用中的关键问题^[6-8]。目前，BESS集群聚合器需要解决三个方面的问题。

首先是BESS集群内的功率分配问题。BESS参与AGC时被调用的平均功率约仅为最大功率的1/2^[5]。这样，集群内的功率分配就存在较大的优化空间。目前，较多文献采用荷电状态(state of charge，SOC)均衡原则^[7,9]，目的是使各BESS的SOC趋于一致；也有文献采用按BESS功率或容量等比例分配原则^[10]。此外，文献[6]针对不同电池(铅酸和全钒液流电池)的特点提出了启发式分配策略。但是，以上分配策略都仅考虑了技术因素，而未考虑经济因素。由于电池成本很高，且在参与AGC时会被高频次调用，故尽量降低成本是聚合器和储能用户能够获利的关键。

其次是BESS集群的能量平衡问题。由于BESS充放电过程存在损耗，其SOC会逐渐降低。如何对BESS补电以保证持续参与AGC是聚合器需解决的另一个问题。文献[4]提出基于实时SOC值向调度申报基点功率的策略，但实时SOC值主要受所响应的AGC信号影响，不能很好反映充放电损耗；文献[11]提出了根据BESS内部充放电功率平均值改变基点功率的策略，但本文仿真结果表明该方法的效果有限。

第三个问题是控制系统结构。集中式控制是目前的常用方法。但集中式控制需要建立全系统的控制模型，可扩展性较差。近年来有较多文献采用一致性算法进行分布式控制^[1,7,10]。但这类方法需要多次迭代才能收敛。为提高收敛性，该方法需要强连通的通信网。而为满足实时性，其控制周期需小至100～200ms^[1,10]。这些都对通信提出了很高要求。

参考文献如下：

[1]XU Yinliang,ZHANG W,HUG G,et al.Cooperative Control of DistributedEnergy Storage Systems in a Microgrid[J].Smart Grid IEEE Transactions on,2015,6(1):238-248.

[2]YANG Bo,MAKAROV Y,DESTEESE J,et al.On the use of energy storagetechnologies for regulation services in electric power systems withsignificant penetration of wind energy[C]//Electricity Market,2008.Eem2008.Interna-tional Conference on European.IEEE,2008:1-6.

[3]李丹,梁吉,孙荣富,等.并网电厂管理考核系统中AGC调节性能补偿措施[J].电力系统自动化,2010,34(4):107-111.

[4]胡泽春,谢旭,张放,等.含储能资源参与的自动发电控制策略研究[J].中国电机工程学报,2014,34(29):5080-5087.

[5]XU Bolun,DVORKIN Y,KIRSCHEN D S,et al.ACom-parison of Policies onthe Participation of Storage in U.S.Freque看看见客户

根据上述两式，显然有：

所述的BESS的AGC服务成本模型具体为：

充电时，BESS每周期的AGC服务成本定义为：

C^cha＝C^cha,loss+C^aging

放电时，BESS每周期的AGC服务成本定义为：

C^dch＝C^dch,loss+C^aging

其中C^cha和C^dch皆为凹函数，其对于充放电功率的一阶导数为增函数。

所示的步骤2)中基于市场机制的分布式控制方法，所述的双市场结构具体为：

BESS集群聚合器同时建立一个充电市场和一个放电市场，并在每个AGC控制周期，根据充电还是放电激活其中一个市场；

为了保护电池，各BESS根据其SOC值决定参与哪个市场，设其SOC上下限分别为SOC_max、SOC_min，若SOC_min<SOC<SOC_max，该BESS同时向充、放电市场投标；若SOC≥SOC_max，仅向放电市场投标；当SOC≤SOC_min，则仅向充电市场投标。

以充电为例，所述的步骤2)中的无需迭代的分布式控制方法具体为：

设当前控制周期的总充电功率需求为P^cha，聚合器以下式作为控制目标：

式中，

为BESS i的最大充电功率，

对该问题采用拉格拉日松弛法：

因

为凹函数且连续可微，由KKT条件有：

式中，

为BESS i的边际充电成本，其中包含边际充电损耗成本

以及边际老化成本

式中

利用基于市场控制MBC，按如下过程实现分布式充电控制：

(1)在每个控制周期，各BESS根据

投标，BESS i的投标曲线为增函数，记为

(2)BESS集群聚合器聚合出总投标曲线，记为λ(P)，若λ(P)与总充电需求P^cha有交点，因其具有严格单调性，故交点唯一，记λ^*＝λ(P^cha)为市场出清价格；

(3)BESS集群聚合器发布出清价格，BESS i收到出清价格后，通过解如下方程得到最优充电功率

放电控制过程具体如下：

BESS集群聚合器通过建立放电市场实施控制。此时BESS i的边际放电成本为：

式中，

为边际放电损耗成本：

为边际老化成本：

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本文利用MBC将市场机制与实时控制结合起来，有如下优点：本方法不针对特定的电池类型与组合，具有通用性；BESS集群聚合器无需收集各BESS的特性参数即可完成最优控制，支持BESS以“即插即用”的方式参与AGC服务；由于采用分布式决策，聚合器的计算量很小，方法具有良好扩展性；各BESS通过响应价格完成间接控制，可降低信息安全风险；控制过程无需迭代，且下行控制命令(价格信号)可采用广播方式发送，降低了对通信的要求。

(2)当BESS集群聚合器由电网公司、微电网运营商或储能投资方承担时，集群中的BESS一般皆属于该聚合器。此时，上述充放电市场是虚拟的，仅用于实现协调控制。

附图说明

图1为本发明控制系统的总体结构；

图2为本发明DOD与SOC示意图；

图3为根据SOC或SOC均值调节基点功率曲线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

本文方法由两个部分构成，如图1所示。其中，外部控制是由BESS集群聚合器决定总充放电功率，关键目标是在响应AGC指令的同时维持集群的能量平衡；内部控制是在BESS集群内部进行实时功率分配，关键目标是降低总体成本。

1.1BESS集群聚合器的总充放电功率

电网调度一般以4s为周期向AGC资源发送区域控制误差(area control error，ACE)信号：

ACE＝ΔP_tie+B_fΔf (1)

式中，ΔP_tie为控制区域交换功率偏差，B_f为频率偏差系数，Δf为电网频率偏差。对于离网型微电网，其ACE信号中只包分量B_fΔf。

在图1中，利用低通滤波器将ACE信号分解为低频分量RegA和高频分量RegD^[5]。文献[4]分析了某电网的调频信号，发现高频分量占比可超过30％。常规机组可仅响应RegA，以减少机组损耗；而BESS集群响应RegD，以提高系统调频精度。RegD的调节里程数约是RegA的3倍^[5]，这使得响应RegD能获得高额补偿。同时，高频分量具有均值为0的特点，这可以显著降低对BESS的容量要求。

但由于充放电损耗，虽然RegD信号的均值为0，BESS的SOC值仍会逐级降低，需额外补电以维持长时间的能量平衡。为此，本文在图1中引入了SOC反馈控制环节。设BESS集群含N个BESS。首先定义BESS集群在AGC控制周期t的等值SOC：

式中，SOC_t,i和E_i分别为BESS i的荷电状态和容量。

进一步定义BESS集群在一个SOC反馈控制周期的平均等值SOC为：

式中，T_hour为每个SOC反馈控制周期所包含的AGC控制周期数。本文取SOC反馈控制周期为1h。

由于RegD均值为0，故

的下降趋势可反映BESS集群的充放电损耗。根据反馈控制结果，BESS集群聚合器每1h更新一次集群的基点(base point)功率P_Bbp，并其附加于调频信号上。设P_Bcap为BESS集群聚合器日前上报的AGC容量，RegD已归一化，则BESS集群聚合器的总功率指令为：

P_B＝RegD*P_Bcap-P_Bbp (4)

式中，P_B为正表示放电，反之表示充电。

为评判BESS集群的调频性能，采用PJM^[5]定义的跟踪精度分数S_p。其详细定义见附录A。

1.2基于双市场结构的功率分配

为了将聚合器总功率指令P_B分配至各BESS，本文提出了一种采用市场机制的分布式控制方案。为此，BESS集群聚合器同时建立一个充电市场和一个放电市场，并在每个AGC控制周期，根据充电(P_B<0)还是放电(P_B>0)激活其中一个市场。

为了保护电池，各BESS根据其SOC值决定参与哪个市场。设其SOC上下限分别为SOC_max、SOC_min，若SOC_min<SOC<SOC_max，该BESS同时向充、放电市场投标(但因任何时候只有一个市场被激活，故仅有一个投标有效)；若SOC≥SOC_max，仅向放电市场投标；当SOC≤SOC_min，则仅向充电市场投标。

这样，本文的研究重点便是各BESS如何决定投标曲线。这取决于BESS参与AGC服务的成本模型。

2、BESS参与AGC的成本模型

根据参与AGC服务时会被长时间、高频次调用的特点，本文考虑了两类BESS成本：充放电损耗(charge/discharge loss)和电池老化(aging)。

2.1BESS的充放电损耗成本

BESS的效率与充放电功率存在近似线性关系^[1]。先考虑充电问题。设BESS的充电效率为^[1]：

η^cha＝α^cha-β^chaP^cha (5)

式中，α、β为常数；P>0为BESS输入功率；上标cha表示充电。则充电时BESS内部功率P_bat＝P^cha×η^cha。

设电网电价为ρ，AGC控制周期为ΔT，则本文将BESS每周期的充电损耗成本定义为：

C^cha,loss＝ρP^cha(1-η^cha)ΔT (6)

对于放电情况，设BESS放电效率为：

η^dch＝α^dch-β^dchP^dch (7)

式中，P>0为BESS输出功率；上标dch表示放电。

则放电时BESS内部功率P_bat＝P^dch/η^dch。每周期的放电损耗成本可定义为：

C^dch,loss＝ρP^dch(1η^dch-1)ΔT (8)

第k+1个周期BESS的SOC的计算公式为：

SOC_k+1＝(1-α)SOC_k±P_batΔT/E (9)

式中，E为BESS容量；α为自放电率^]，当控制周期很短时，可取α＝0；充电时取+号，放电时取-号。

2.2BESS的老化成本

电池老化是BESS参与辅助服务时重要的成本支出。为此，需要建立BESS的老化成本模型。

设某段时间内BESS的SOC变化如图2所示。对于控制周期k，设其前后最近一次充放电状态变化分别发生在周期k-n和k+m。k-n～k+m区间对应一个充放电循环半周期。在该循环半周期内，定义控制周期j的放电深度(depth of discharge,DOD)为：

d_j＝|SOC_j-SOC_k-n|,k-n≤j≤k+m (10)

则该循环半周期的DOD为d_k+m(如图2)。

设

是DOD为d时ESU的最大充放电循环次数。

可拟合为d的幂函数形式：

式中，

为100％-DOD下BESS的最大循环次数；k_P为储能的特征常数，其范围一般为1.1～2.2。

根据式(11)，本循环半周期等价的100％-DOD的循环次数为(d_k+m)^kP。由于k_P>1，d^kP为d的凹函数，即其一阶导数为增函数。这表明为了延长循环次数，电池应尽量保持低DOD放电。

记本循环半周期的电池老化成本为

则有：

式中，C_ap为该BESS的购置成本。

将上述老化成本分解至每个控制周期，本文按下式估计控制周期k的等效老化成本：

根据式(12)和式(13)，显然有：

2.3 BESS的AGC服务成本

充电时，BESS每周期的AGC服务成本定义为：

C^cha＝C^cha,loss+C^aging (15)

放电时，BESS每周期的AGC服务成本定义为：

C^dch＝C^dch,loss+C^aging (16)

可以证明，C^cha和C^dch皆为凹函数，其对于充放电功率的一阶导数为增函数。

3、BESS的分布式控制方法

先讨论充电情况。设当前控制周期的总充电功率需求为P^cha，聚合器以下式作为控制目标：

式中，

为BESS i的最大充电功率。

对该问题采用拉格拉日松弛法：

因

为凹函数且连续可微，由KKT条件有：

式中，

为BESS i的边际充电成本，其中包含边际充电损耗成本

以及边际老化成本

式中

本文利用基于市场控制(market based control,MBC)方法^[15]，按如下过程实现分布式控制：

(1)在每个控制周期，各BESS根据式(19)投标。BESS i的投标曲线为增函数，记为

(2)BESS集群聚合器聚合出总投标曲线，记为λ(P)。若λ(P)与总充电需求P^cha有交点，因其具有严格单调性，故交点唯一。记λ^*＝λ(P^cha)为市场出清价格；

(3)BESS集群聚合器发布出清价格。BESS i收到出清价格后，通过解如下方程得到最优充电功率

上述过程实质就是BESS集群聚合器按等边际充电成本原则实施功率分配。

放电处理与上类似。BESS集群聚合器通过建立放电市场实施控制。此时BESS i的边际放电成本为：

式中，

为边际放电损耗成本：

为边际老化成本：

大规模可再生能源接入电网增大了系统对于快速调频资源的需求。将分布式BESS聚合起来参与电网AGC，既可以有效提高系统频率质量，又可使储能用户通过提供快速AGC服务而获得更高收益。

BESS为能量有限型资源，维持能量平衡是BESS集群持续参与AGC的基本保证。本文基于集群的平均等值SOC，提出了集群基点功率的反馈控制方法，可有效补偿集群的充放电损耗。

充放电损耗和电池老化是BESS参与AGC的主要成本支出。本文建立了BESS的AGC服务成本模型，并基于市场机制，提出了实现集群内最优功率分配的分布式控制方法。该方法适应于各种电池类型与组合，并支持BESS以“即插即用”方式参与AGC。

本文主要关注BESS集群的实时协调控制问题，下一步的研究工作将是BESS集群参与AGC服务的收益分配机制问题。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立基于BESS集群荷电状态SOC的集群能量平衡反馈控制结构，并提出两种基于平均等值

的基点功率计算子方法；

步骤2，针对充放电损耗与电池老化建立BESS的服务成本模型，并基于市场机制，提出无需迭代的分布式控制方法，实现了控制目标在BESS集群内的实时最优分配；

一种所述的基于平均等值

的基点功率计算子方法具体为：

BESS集群聚合器预先设置目标SOC_exp，在每个SOC反馈控制周期利用比例积分PI控制计算基点功率P_Bbp，由于充放电损耗，高SOC情况下集群平均等值

会逐渐下降，因此PI控制只返回基点功率的正值部分，即在低SOC情况下补电；

另一种所述基于平均等值

的基点功率计算子方法具体如下：

BESS集群聚合器基于上一SOC反馈控制周期平均等值

计算相对储能可用充放电能量的百分比：

其中SOC_max和SOC_min为SOC的上下限，根据集群在过去1h内SOC平均等值

占可用能量百分比选取基点功率，针对均值为0的区域控制误差信号的高频分量，长期运行时平均等值

的下降趋势反映集群的充放电损耗。

2.根据权利要求1所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所述的步骤1中的集群能量平衡反馈控制结构包括BESS集群聚合器形成集群总充放电功率。

3.根据权利要求2所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所述的BESS集群聚合器的总充放电功率具体包括：

首先定义BESS集群在AGC控制周期t的等值SOC：

式中，SOC_t,i和E_i分别为BESS集群中第i个BESS的荷电状态和容量，N为BESS集群中BESS的个数；

进一步定义BESS集群在一个SOC反馈控制周期的平均等值

为：

式中，T_hour为每个SOC反馈控制周期所包含的AGC控制周期数，其中SOC反馈控制周期取为1h；

由于RegD均值为0，故平均等值

的下降趋势可反映BESS集群的充放电损耗，根据反馈控制结果，BESS集群聚合器每1h更新一次集群的基点功率P_Bbp，并将其附加于调频信号上，设P_Bcap为BESS集群聚合器日前上报的AGC容量，RegD已归一化，则BESS集群聚合器的总功率指令为：

P_B＝RegD*P_Bcap-P_Bbp

式中，P_B为正表示放电，反之表示充电，RegD为区域控制误差信号的高频分量。

4.根据权利要求1所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所述的步骤2中的服务成本模型包括BESS的充放电损耗成本模型、BESS的老化成本模型和BESS的AGC服务成本模型。

5.根据权利要求4所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所述的BESS的充放电损耗成本模型具体为：

BESS的效率与充放电功率存在近似线性关系，先考虑充电问题，设BESS的充电效率η^cha为：

η^cha＝α^cha-β^chaP^cha

式中，α、β为常数；P>0为BESS输入功率；上标cha表示充电，则充电时BESS内部功率P_bat＝P^cha×η^cha；

设电网电价为ρ，AGC控制周期为ΔT，将BESS每AGC控制周期的充电损耗成本C^cha,loss定义为：

C^cha,loss＝ρP^cha(1-η^cha)ΔT

对于放电情况，设BESS放电效率η^dch为：

η^dch＝α^dch-β^dchP^dch

式中，P>0为BESS输出功率；上标dch表示放电；

则放电时BESS内部功率P_bat＝P^dch/η^dch，每AGC控制周期的放电损耗成本C^dch,loss可定义为：

C^dch,loss＝ρP^dch(1/η^dch-1)ΔT

第k+1个AGC控制周期BESS的SOC的计算公式为：

SOC_k+1＝(1-α)SOC_k±P_batΔT/E

式中，E为BESS容量；α为自放电率，当AGC控制周期很短时，可取α＝0，充电时取+号，放电时取-号。

6.根据权利要求5所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所述的BESS的老化成本模型具体为：

对于AGC控制周期k，设其前后最近一次充放电状态变化分别发生在AGC控制周期k-n和k+m，k-n～k+m区间对应一个充放电循环半周期，在该充放电循环半周期内，定义AGC控制周期j的放电深度DOD为：

d_j＝|SOC_j-SOC_k-n|,k-n≤j≤k+m

则该充放电循环半周期的DOD为d_k+m；

设

是DOD为d时ESU的最大充放电循环次数，

可拟合为d的幂函数形式：

式中，

为100％DOD下BESS的最大充放电循环次数；k_P为储能的特征常数；

根据上式，本充放电循环半周期等价的100％DOD的循环次数为

由于k_P>1，

为d的凹函数，即其一阶导数为增函数；

记本充放电循环半周期的电池老化成本为

则有：

式中，C_ap为该BESS的购置成本，

将上述老化成本分解至每个AGC控制周期，按下式估计AGC控制周期k的等效老化成本：

根据上述两式，显然有：

7.根据权利要求5所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所述的BESS的AGC服务成本模型具体为：

充电时，BESS每AGC控制周期的AGC服务成本定义为：

C^cha＝C^cha,loss+C^aging

放电时，BESS每AGC控制周期的AGC服务成本定义为：

C^dch＝C^dch,loss+C^aging

其中C^cha和C^dch皆为凹函数，其对于充放电功率的一阶导数为增函数。

8.根据权利要求1所述的一种分布式储能参与自动发电控制AGC的协调控制方法，其特征在于，所示的步骤2中基于市场机制的分布式控制方法，双市场结构具体为：

BESS集群聚合器同时建立一个充电市场和一个放电市场，并在每个AGC控制周期，根据充电还是放电激活其中一个市场；

为了保护电池，各BESS根据其SOC值决定参与哪个市场，设其SOC上下限分别为SOC_max、SOC_min，若SOC_min<SOC<SOC_max，该BESS同时向充、放电市场投标；若SOC≥SOC_max，仅向放电市场投标；当SOC≤SOC_min，则仅向充电市场投标。

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