CN108565864B - 一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，利用互联网云平台的实时互交与大数据处理能力对分布式储能进行管理控制，用于配电网实时调频调压。互联网云平台通过储能控制设备获取储能设备并网位置、荷电状态等相关信息，并根据电力潮流计算公式获得敏感系数，得到一个多参量矩阵H。再结合辅助服务市场调节信息进行多变量计算筛选，获得最优调配方案。从而达到通过控制用户侧分布式储能充放电调节实现配电网调频调压的能力。
Description
技术领域
本发明涉及分布式储能技术应用领域，尤其涉及一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法。
背景技术
人类社会进入电力时代以来，电能逐步成为应用最普遍最广泛的一种能源。随着电力技术与电池技术的快速发展，储能设备这种稳定性、可靠性高的电能存储设备也在用户侧分布愈来愈广泛。
随着煤炭资源的减少与环境问题的加剧，世界各国尝试使用新型清洁能源用于发电。由于太阳能、风能等应用技术较为成熟的清洁能源的不稳定性(波动性)等原因，新能源并网对配电网来说是一个巨大的挑战。在上述情况下，储能由于其自身的稳定性、可靠性，逐步为科学家所关注。现研究确以表明，储能可用于减小风能、太阳能的波动幅度，电网的调频调压。
虽然储能可用于电网的调频调压，但因为存在储能接入电网的位置、储能设备的SOC、用户侧储能设备过于分散化等问题，如何有效的利用用户侧分布式储能调节配电网的电压、频率仍然是一个尚待解决的问题。
发明内容
鉴于此，本发明提出了一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，有效利用分布式储能调频调压，针对辅助服务市场所发布的调频调压信号，筛选出适配的储能设备并对其充放电进行调节，从而达到调频调压作用。
为了解决现有技术存在的技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，设置在用户侧的分布式储能设备接入互联网云平台，该云平台至少包括信息整合单元、敏感系数分级单元和优化计算单元，包括以下步骤：
s1.设置在用户侧的分布式储能设备至少采集以下信息：位置信息、荷电状态上限(SOCmax)、荷电状态下限(SOCmin)、储能设备的功率、分布式储能是否接入电网信息；
s2.储能设备信息通过信息交互设备传递到云平台的信息整合单元中保存；
s3.云平台接收电力辅助服务市场的调频、调压信息；
s4.敏感系数分级单元根据配电网潮流方程，计算储能设备所接入电网的位置的敏感系数，并对敏感系数进行分级，并将上述敏感系数分级信息记录进储能设备信息数据库；
s5.优化计算单元获取敏感电力网络地图和电力辅助服务市场调频调压需求，查询适配储能设备，并根据储能设备信息数据库中信息进行多变量优化选择，得到最优储能设备调配方案；
s6.控制设备获取最优储能设备调配方案并对储能设备进行控制，从而达到响应电力辅助服务市场的电力调配信号和储能设备优化使用的目的；
其中，步骤s5具体实现步骤如下：
s5.1利用位置信息获得各储能设备所在节点与调节中心点之间的距离，
得到多参数矩阵H的参数d＝[d1 ... dn]'；
s5.2利用储能设备上的监控设备获得储能设备的当前分布式储能存储的电能E＝[E1 ... En]'、当前分布式储能的荷电状态上下限”
(SOCmax＝[SOCmax1 ... SOCmaxn]、SOCmin＝[SOCmin1 ... SOCminn])、当前分布式储能的荷电状态SOC＝[SOC1 ... SOCn]'；
s5.3：电压敏感系数矩阵是由以下两个电力潮流计算公式(1)、(2)得到，
并从式(1)、(2)和雅克比矩阵的逆矩阵J-1，可以得到式(3)；
令电压敏感系数矩阵S等于J-1，则
通过式(3)、电压相角的变化量Δθ和幅值的变化量ΔU实现解耦，ΔU可以通过式(5)进行计算，
ΔU＝SUP·ΔP+SUQ·ΔQ (5)
只考虑用户侧设备的有功功率调整，无功功率的变化不考虑在内，式(5)将变为(6)：
ΔP＝SUP -1·ΔU (6)
获得多参数矩阵H的参数SUP＝[SUP1 ... SUPn]'
s5.4综上，获得多参数矩阵H
H＝[SUP d SOCmax SOCmin SOC E]；
s5.5根据
筛选出用于电压调节的储能HE；对HE依据SUPidi大小进行排序分级，分为一级HE1、二级HE2、三级HE3；
s5.6：由式(6)及约束条件
Umin＜min∑U(Ei)＜Umax (8)
对HE1筛选获得最少的用于调节的储能Ei1，其中，Ei为参与调节的储能节点，U(Ei)为参与调节的储能节点的电压；
s5.7：再由约束条件
fmin＜min∑f(Ei)＜fmax (9)
对HE3筛选获得最少的用于调节的储能Ei2，其中，f(Ei)为参与调节的储能节点的频率；
s5.8储能设备优化调配方案Ei＝Ei1+Ei2。
作为优选的技术方案，所述储能设备设置实时储能管理系统，该系统至少包括定位设备、信息采集设备和控制设备；
所述定位设备设置在分布式储能设备上，利用GPS全球定位系统获取分布式储能设备的实时位置信息；
所述的信息采集设备用于通过储能设备上的监控设备采集以下储能设备信息，包括当前分布式储能存储的电能、荷电状态上限(SOCmax)、荷电状态下限(SOCmin)、储能设备的功率、分布式储能是否接入电网；
所述控制设备能根据互联网平台传输的控制命令控制储能设备的充放电过程。
作为优选的技术方案，所述的信息交互设备包括云平台与储能设备的信息交互设备和云平台与电力辅助服务市场的信息交互设备；
云平台与储能设备的信息交互设备用于将储能设备的位置信息和基础信息传输给云平台以及将云平台对储能设备的控制信息传输给储能设备；
云平台与电力辅助服务市场的信息交互设备用于根据云平台接受电力辅助服务市场发出的调节信号。
作为优选的技术方案，所述信息整合单元用于将信息交互系统传输的信息进行分类整合；
所述敏感系数分级单元用于根据地区的电力网络地图，配电网潮流方程、节点电压方程，计算储能设备所接入电网节点的敏感系数，并对敏感系数进行分级，分为一级敏感(最高级敏感)、二级敏感、三级敏感。
所述优化计算单元是根据已经记录敏感信息，结合信息整合单元中关于分布式储能存储的电能信息及电力辅助服务市场的总体调控信息，进行分布式储能的具体储能调控计算，计算得出储能设备的调控信息，并将这些调控信息转化为储能设备的控制信息，并传输给储能设备。
与现有技术相比，本发明技术方案能够有效利用分布式储能调频调压，针对辅助服务市场所发布的调频调压信号，筛选出适配的储能设备并对其充放电进行调节，从而达到调频调压作用。
附图说明
图1为本发明整体系统的组成结构框架。
图2为本发明的具体实施步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便更清楚、完整地描述本发明的内容。
参见图1，所示为本发明整体系统框架。本发明一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，包括基于云平台和GPS的分级优化模块通过信息交互模块与实时储能管理模块互联，获取储能设备信息并控制储能完成指定功能。
参见图2，所示为整个系统优化执行过程实现步骤。步骤如下：
s1.分布式储能设备采集位置信息、荷电状态上下限(SOCmax、SOCmin)、储能设备的功率、分布式储能是否接入电网信息。
s2.储能设备信息通过信息交互设备传递到云平台的信息整合单元中保存。
s3.云平台接收电力辅助服务市场的调频、调压信息。
s4.敏感系数分级单元根据配电网潮流方程，计算储能设备所接入电网的位置的敏感系数，并对敏感系数进行分级，分为一级敏感(最高级敏感)、二级敏感、三级敏感等，并将上述敏感系数分级信息记录进储能设备信息数据库，
s5.优化计算单元获取敏感电力网络地图和电力辅助服务市场调频调压需求，查询适配储能设备，并根据储能设备信息数据库中信息进行多变量优化选择，得到最优储能设备调配方案；
s6.控制设备获取最优储能设备调配方案并对储能设备进行控制，从而达到响应电力辅助服务市场的电力调配信号和储能设备优化使用的目的。
s5.所述的储能设备优化调配方案，具体实现步骤如下：
s5.1利用GPS定位系统和地区配电网络图获得各储能设备所在节点与调节中心点之间的距离，得到多参数矩阵H的参数d＝[d1 ... dn]'。
s5.2利用储能设备上的监控设备获得储能设备的当前分布式储能存储的电能E＝[E1 ... En]'、当前分布式储能的荷电状态上下限(SOCmax＝[SOCmax1 ... SOCmax n]′、SOCmin＝[SOCmin1 ... SOCmin n]′)、当前分布式储能的荷电状态SOC＝[SOC1 ... SOCn]'。
s5.3：电压敏感系数矩阵是由以下两个电力潮流计算公式(1)、(2)得到，并从式(1)、(2)和雅克比矩阵的逆矩阵J-1，可以得到式(3)；
令电压敏感系数矩阵S等于J-1，则
通过式(3)、电压相角的变化量Δθ和幅值的变化量ΔU实现解耦，ΔU可以通过式(5)进行计算，
ΔU＝SUP·ΔP+SUQ·ΔQ (5)
只考虑用户侧设备的有功功率调整，无功功率的变化不考虑在内，式(5)将变为(6)：
ΔP＝SUP -1·ΔU (6)
获得多参数矩阵H的参数SUP＝[SUP1 ... SUPn]'
s5.4综上，获得多参数矩阵H
H＝[SUP d SOCmax SOCmin SOC E]
s5.5根据
筛选出用于电压调节的储能HE。对HE依据SUPi/di大小进行排序分级，分为一级HE1、二级HE2、三级HE3。
s5.6：由式(6)及约束条件
Umin＜minΣU(Ei)＜Umax (8)
对HE1筛选获得最少的用于调节的储能Ei1，其中，Ei为参与调节的储能节点，U(Ei)为参与调节的储能节点的电压；
s5.7：再由约束条件
fmin＜min∑f(Ei)＜fmax (9)
对HE3筛选获得最少的用于调节的储能Ei2，其中，f(Ei)为参与调节的储能节点的频率；
s5.8储能设备优化调配方案Ei＝Ei1+Ei2。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (4)
1.一种基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，设置在用户侧的分布式储能设备接入互联网云平台，该云平台至少包括信息整合单元、敏感系数分级单元和优化计算单元，其特征在于，包括以下步骤：
s1.设置在用户侧的分布式储能设备至少采集以下信息：位置信息、荷电状态上限(SOCmax)、荷电状态下限(SOCmin)、储能设备的功率、分布式储能是否接入电网信息；
s2.储能设备信息通过信息交互设备传递到云平台的信息整合单元中保存；
s3.云平台接收电力辅助服务市场的调频、调压信息；
s4.敏感系数分级单元根据配电网潮流方程，计算储能设备所接入电网的位置的敏感系数，并对敏感系数进行分级，并将上述敏感系数分级信息记录进储能设备信息数据库；
s5.优化计算单元获取敏感电力网络地图和电力辅助服务市场调频调压需求，查询适配储能设备，并根据储能设备信息数据库中信息进行多变量优化选择，得到最优储能设备调配方案；
s6.控制设备获取最优储能设备调配方案并对储能设备进行控制，从而达到响应电力辅助服务市场的电力调配信号和储能设备优化使用的目的；
其中，步骤s5具体实现步骤如下：
s5.1：利用位置信息获得各储能设备所在节点与调节中心点之间的距离，得到多参数矩阵H的参数d＝[d1...dn]'；
s5.2：利用储能设备上的监控设备获得储能设备的当前分布式储能存储的电能E＝[E1...En]'、当前分布式储能的荷电状态上下限(SOCmax＝[SOCmax1...SOCmaxn]′、SOCmin＝[SOCmin1...SOCminn]′)、当前分布式储能的荷电状态SOC＝[SOC1...SOCn]'；
s5.3：电压敏感系数矩阵是由以下两个电力潮流计算公式(1)、(2)得到，并从式(1)、(2)和雅克比矩阵的逆矩阵J-1，可以得到式(3)；
令电压敏感系数矩阵S等于J-1，则
通过式(3)、电压相角的变化量Δθ和幅值的变化量ΔU实现解耦，ΔU通过式(5)进行计算，
ΔU＝SUP·ΔP+SUQ·ΔQ (5)
只考虑用户侧设备的有功功率调整，无功功率的变化不考虑在内，式(5)将变为(6)：
ΔP＝SUP -1·ΔU (6)
获得多参数矩阵H的参数SUP＝[SUP1...SUPn]'
s5.4：综上，获得多参数矩阵H
H＝[SUP d SOCmax SOCmin SOC E]；
s5.5：根据
筛选出用于电压调节的储能HE；对HE依据SUPi/di大小进行排序分级，分为一级HE1、二级HE2、三级HE3；
s5.6：由式(6)及约束条件
Umin＜minΣU(Ei)＜Umax (8)
对HE1筛选获得最少的用于调节的储能Ei1，其中，Ei为参与调节的储能节点，U(Ei)为参与调节的储能节点的电压；
s5.7：再由约束条件
fmin＜min∑f(Ei)＜fmax (9)
对HE3筛选获得最少的用于调节的储能Ei2，其中，f(Ei)为参与调节的储能节点的频率；
s5.8：储能设备优化调配方案Ei＝Ei1+Ei2。
2.根据权利要求1所述的基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，其特征在于，
所述储能设备设置实时储能管理系统，该系统至少包括定位设备、信息采集设备和控制设备；
所述定位设备设置在分布式储能设备上，利用GPS全球定位系统获取分布式储能设备的实时位置信息；
所述的信息采集设备用于通过储能设备上的监控设备采集以下储能设备信息，包括当前分布式储能存储的电能、荷电状态上限(SOCmax)、荷电状态下限(SOCmin)、储能设备的功率、分布式储能是否接入电网；
所述控制设备能根据互联网平台传输的控制命令控制储能设备的充放电过程。
3.根据权利要求1所述的基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，其特征在于，所述的信息交互设备包括云平台与储能设备的信息交互设备和云平台与电力辅助服务市场的信息交互设备；
云平台与储能设备的信息交互设备用于将储能设备的位置信息和基础信息传输给云平台以及将云平台对储能设备的控制信息传输给储能设备；
云平台与电力辅助服务市场的信息交互设备用于根据云平台接受电力辅助服务市场发出的调节信号。
4.根据权利要求1所述的基于互联网云平台的分布式储能效率优化控制方法，其特征在于，
所述信息整合单元用于将信息交互系统传输的信息进行分类整合；
所述敏感系数分级单元用于根据地区的电力网络地图，配电网潮流方程、节点电压方程，计算储能设备所接入电网节点的敏感系数，并对敏感系数进行分级，分为一级敏感、二级敏感、三级敏感；
所述优化计算单元是根据已经记录敏感信息，结合信息整合单元中关于分布式储能存储的电能信息及电力辅助服务市场的总体调控信息，进行分布式储能的具体储能调控计算，计算得出储能设备的调控信息，并将这些调控信息转化为储能设备的控制信息，并传输给储能设备。
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| 能源互联网背景下储能应用的研究现状与展望;胡泽春 等;《电力建设》;20160831;第37卷(第8期);第8-17页 * |
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