CN108599215A - 基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法，分布式储能通过互联网接入云平台，将储能状态及其他数据发送至云平台。云平台实时监测配电网潮流，当配电网中有节点电压峰值偏离正常范围时，互联网云平台通过电压排序搜索法对电力潮流进行优化计算，确定最优的分布式储能充放电策略，继而将充放电指令发送至分布式储能单元。利用分布式储能的充放电将电压调节到正常范围内，维护配电网的安全稳定运行。

Description

基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法

技术领域

本发明涉及配电网电压调控技术领域，尤其涉及一种基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法。

背景技术

近年来，由于能源危机、环境恶化及多次大面积停电事故的发生使得分布式电源以其独有的环保性和经济性引起人们越来越多的关注。大规模利用可再生能源已成为世界能源发展的大趋势。同传统的发电厂相比分布式电源有着独特的优点，分布式电源以可再生能源为发电材料，这些清洁能源能够很大程度上减少一氧化碳、一氧化氮等有害气体的排放，也可减少二氧化碳等温室气体的排放，从而保护生态环境。此外，用户侧的分布式发电占地面积小，减少了长距离输电的线路损耗，分布式电源相互独立用户可自行控制，因而不会发生大面积停电。

我国能源生产和消费均已居于世界前列，且持续生长。可再生能源发电并网和大量电动汽车充电接入配电网，使得配电网电压管理变得更加复杂且困难，给配电网带来电压的不稳定性，单靠传统发电设备调度的电力辅助服务已经很难解决问题，这也成为实现大规模可再生能源发电并网的技术障碍。近两年中国分别在可再生能源并网、分布式发电、微网以及电动汽车等领域部署了一些储能项目。从应用上看，按装机容量分，储能在可再生能源并网领域的比例最高，占51％，电力输配、分布式发电、微网和辅助服务也是应用的重点领域，分别占比19％、8％和16％。由此可见，分布式储能在电网中的应用势不可挡。

故，针对可再生能源发电并网和大量电动汽车充电接入配电网引起配网电压难题，实有必要提出一种基于分布式储能的技术方案以解决配网电压控制问题。

发明内容

鉴于此，本发明提出由互联网云平台操控，分布式储能单元充放电，进行配网电压调控的模型。互联网云平台根据分布式储能信息和实时电压数据，计算配电网中的分布式储能有功功率的调节量，以使系统中的电压调节到合理范围内。利用需求侧的分布式储能参与配网电压调节，提升电能的质量，充分利用分布式电源清洁、灵活、效率高的优势，满足用户电力需求。

为了实现利用分布式储能对配网电压进行调控的目的，本发明的技术方案如下：

基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法，在配电网中设置配电网监控系统以及设置在配电网各个总线上的分布式储能单元，通过互联网平台与所述配电网监控系统和分布式储能单元，包括以下步骤：

步骤S1：互联网云平台接收配电网监控系统发送的配网节点信息以及各个分布式储能单元的自身状态信息，其中，配网节点信息至少包括节点功率信息，分布式储能单元的自身状态信息至少包括充放电状态、荷电状态(state of charge,SOC)和所在位置；

步骤S2：互联网云平台根据收集的配电网节点信息，以此进行配网潮流优化计算，确定分布式储能单元的充放电策略，并将充放电指令发送至分布式储能单元；

步骤S3：分布式储能单元检测其储能电池的荷电状态，根据接收到的充放电指令控制双向变流器的状态进而控制分布式储能的输出或输入功率，实现配电网节点电压的调节；

其中，步骤S2中，潮流优化计算采用电压排序搜索法，当互联网云平台通过计算检测到配网节点存在电压越限情况时，对分布式储能的充放电策略做优化计算，包括以下步骤：

步骤S21：根据配电网监控系统采集的节点功率数据对配网进行潮流计算，配网潮流等式如式(1)所示：

Vⁱ(Iⁱ)^*＝Pⁱ+jQⁱ (1)

步骤S22：对配网潮流计算所得的所有节点电压从高到低进行排序，如式(2)所示：

标记电压越限最大的节点，即，电压最大值或电压最小值的节点；

步骤S23：搜索离电压越限最大节点距离最近的空闲分布式储能节点(k)，标记该分布式储能为B_k，功率标记为当电压超过上限(V^up)时，即启动B_k进行充电，节点k新的潮流等式如式(3)所示：

当电压低于下限(V^down)时，即启动B_k进行放电，节点k新的潮流等式如式(4)所示：

步骤S24：更新k节点功率数据，再次进行配网潮流计算，检查所有节点电压，若无节点电压越限，结束优化计算；若仍有电压越限，重复步骤S21、S22、S23、S24直至无节点电压越限；

其中，步骤3中，分布式储能的荷电状态如式(5)所示：

其中，SOC(t)是电池在t时刻的充电状态；Cap_b是电池的容量；P_b是充电功率，Δt是时间间隔；分布式储能荷电状态的充放电上下限需满足式(6)的约束条件：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max (6)

其中，SOC_min和SOC_max分别为SOC的下限和上限。

作为优选技术方案，所述互联网云平台包括能源管理模块、分布式储能充放电优化模块、互联网通信模块；

所述能源管理模块用于对分布式储能储存的能量进行规划，通过在电价低谷时充电，电价高峰时放电，实现分布式储能的经济效益管理；所述互联网通信模块用于获取分布式储能的实时数据以及向分布式储能发送充放电指令；所述分布式储能充放电优化模块对云平台管理下的分布式储能进行优化计算，给出最优的分布式储能充放电策略。

作为优选技术方案，所述分布式储能单元至少包括储能电池、电池管理模块、双向变流器和定位模块；所述储能电池用于分布式储能存储电能的介质；所述电池管理模块用于检测所述电池的充电状态、电压、电流信息；所述双向变流器为分布式储能单元与电网的接口，用于控制分布式储能单元在并网和离网两种模式之间的平滑切换，并控制分布式储能的充放电功率；所述定位模块用于采集分布式储能的地理位置信息。

作为优选技术方案，所述配电网监控系统包括配电网变压设备、配电监测装备、配电控制装备，用于采集电网信息并发送至互联网云平台以进行配网潮流计算。

与现有技术相比较，本发明通过互联网云平台获取分布式储能信息和实时电压数据，并通过电压排序搜索算法计算配电网中的分布式储能有功功率的调节量，以使系统中的电压调节到合理范围内。利用需求侧的分布式储能参与配网电压调节，提升电能的质量，充分利用分布式电源清洁、灵活、效率高的优势，满足用户电力需求。

附图说明

图1为本发明的系统框图。

图2为本发明基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法的流程框图。

图3为本发明中电压排序搜索算法流程框图。

如下具体实施例将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明提供的技术方案作进一步说明。

参见图1，所示为本发明配电网结构示意图。本发明基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控系统包括：互联网云平台、分布式储能、互联网通信模块、配电网监控系统。

互联网云平台是指互联网数据处理中心，互联网云平台可根据接收到的分布式储能侧信息，检查配电网内节点电压，通过规划分布式储能单元充放电策略调节配电网的节点电压在合理范围内。互联网云平台包括能源管理模块、分布式储能充放电优化模块、互联网通信模块。能源管理模块对分布式储能储存的能量进行规划，通过在电价低谷时充电，电价高峰时放电，实现分布式储能的经济效益管理。互联网通信模块用于获取分布式储能的实时数据以及向分布式储能发送充放电指令。分布式储能充放电优化模块对云平台管理下的分布式储能进行优化计算，给出最优的分布式电源充放电方案。

分布式储能包括储能电池、电池管理模块、双向变流器、定位模块。储能电池是分布式储能存储电能的介质。电池管理模块是储能电池的管理模块，用于检测电池的充电状态、电压、电流信息。双向变流器是分布式储能与电网的接口，用于控制分布式储能在并网和离网两种模式之间的平滑切换，并控制分布式储能的充放电功率。定位模块是用于采集分布式储能的地理位置信息。

配电网监控系统包括配电网变压设备、配电监测装备、配电控制装备。配电网监控系统将采集的电网信息发送至互联网云平台，由互联网云平台进行配网潮流计算。

通信网络单元是指互联网云平台和分布式储能、配电网监控系统的信息通信媒介，为互联网。互联网通信模块用于数据传输，实现互联网云平台、分布式储能和配电网监控系统的数据信息交互。分布式储能单元与云平台连接，分布式储能数据上传至互联网云平台。分布式储能单元接收并响应互联网云平台的控制指令。

参见图2，本发明基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法的流程框图，其包括以下步骤：

步骤S1：互联网云平台接收配电网监控系统发送的配网节点信息以及各个分布式储能单元的自身状态信息，其中，配网节点信息至少包括节点功率信息，分布式储能单元的自身状态信息至少包括充放电状态、荷电状态(state of charge,SOC)和所在位置；

步骤S2：互联网云平台根据收集的配电网节点信息，以此进行配网潮流优化计算，确定分布式储能单元的充放电策略，并将充放电指令发送至分布式储能单元；

步骤S3：分布式储能单元检测其储能电池的荷电状态，根据接收到的充放电指令控制双向变流器的状态进而控制分布式储能的输出或输入功率，实现配电网节点电压的调节；

在配电网中，电压存在非线性的特点，调节某一个节点的功率会非线性地影响其他节点的电压。利用电压排序搜索算法可以计算出配电网中每个节点的分布式储能有功功率的调节量，以使系统中的电压调节到合理范围内。

因此，步骤S2中，潮流优化计算采用电压排序搜索法，当互联网云平台通过计算检测到配网节点存在电压越限情况时，对分布式储能的充放电策略做优化计算。

参见图3，所示为电压排序搜索算法的流程框图，包括以下步骤：

步骤S21：根据配电网监控系统采集的节点功率数据对配网进行潮流计算，配网潮流等式如式(1)所示：

Vⁱ(Iⁱ)^*＝Pⁱ+jQⁱ (1)

步骤S22：对配网潮流计算所得的所有节点电压从高到低进行排序，如式(2)所示：

标记电压越限最大的节点，即，电压最大值或电压最小值的节点；

步骤S23：搜索离电压越限最大节点距离最近的空闲分布式储能节点(k)，标记该分布式储能为B_k，功率标记为当电压超过上限(V^up)时，即启动B_k进行充电，节点k新的潮流等式如式(3)所示：

当电压低于下限(V^down)时，即启动B_k进行放电，节点k新的潮流等式如式(4)所示：

步骤S24：更新k节点功率数据，再次进行配网潮流计算，检查所有节点电压，若无节点电压越限，结束优化计算；若仍有电压越限，重复步骤S21、S22、S23、S24直至无节点电压越限；

基于电压排序搜索算法，通过对最少量的分布式储能进行充放电操作，实现控制配网电压到合理范围内。分布式储能充放电组合的最优化，有助于减少分布式储能的充放电总次数，延长分布式储能的寿命。

其中，步骤3中，分布式储能的荷电状态如式(5)所示：

其中，SOC(t)是电池在t时刻的充电状态；Cap_b是电池的容量；P_b是充电功率，Δt是时间间隔；分布式储能荷电状态的充放电上下限需满足式(6)的约束条件：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max (6)

其中，SOC_min和SOC_max分别为SOC的下限和上限。

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及分布式储能的配电网电压调控方法，在配电网中设置配电网监控系统以及节点上的分布式储能单元，利用互联网云平台与所述配电网监控系统和分布式储能单元相连接进而实现配网电压调控，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：互联网云平台接收配电网监控系统发送的配网节点信息以及各个分布式储能单元的自身状态信息，其中，配网节点信息至少包括节点功率信息，分布式储能单元的自身状态信息至少包括充放电状态、荷电状态(state of charge,SOC)和所在位置；

步骤S2：互联网云平台根据收集的配电网节点信息，以此进行配网潮流优化计算，确定分布式储能单元的充放电策略，并将充放电指令发送至分布式储能单元；

步骤S3：分布式储能单元检测其储能电池的荷电状态，根据接收到的充放电指令控制双向变流器的状态进而控制分布式储能的输出或输入功率，实现配电网节点电压的调节；

其中，步骤S2中，潮流优化计算采用电压排序搜索法，当互联网云平台通过计算检测到配网节点存在电压越限情况时，对分布式储能的充放电策略做优化计算，包括以下步骤：

步骤S21：根据配电网监控系统采集的节点功率数据对配网进行潮流计算，配网潮流等式如式(1)所示：

Vⁱ(Iⁱ)^*＝Pⁱ+jQⁱ (1)

步骤S22：对配网潮流计算所得的所有节点电压从高到低进行排序，如式(2)所示：

标记电压越限最大的节点，即，电压最大值或电压最小值的节点；

步骤S23：搜索离电压越限最大节点距离最近的空闲分布式储能节点(k)，标记该分布式储能为B_k，标记功率为当电压超过上限(V^up)时，即启动B_k进行充电，节点k新的潮流等式如式(3)所示：

当电压低于下限(V^down)时，即启动B_k进行放电，节点k新的潮流等式如式(4)所示：

步骤S24：更新k节点功率数据，再次进行配网潮流计算，检查所有节点电压，若无节点电压越限，结束优化计算；若仍有电压越限，重复步骤S21、S22、S23、S24直至无节点电压越限；

其中，步骤3中，分布式储能的荷电状态如式(5)所示：

其中，SOC(t)是电池在t时刻的充电状态；Cap_b是电池的容量；P_b是充电功率，Δt是时间间隔；分布式储能荷电状态的充放电上下限需满足式(6)的约束条件：

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max (6)

其中，SOC_min和SOC_max分别为SOC的下限和上限。

2.根据权利要求1所述的基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法，其特征在于，所述互联网云平台包括能源管理模块、分布式储能充放电优化模块、互联网通信模块；

所述能源管理模块用于对分布式储能储存的能量进行规划，通过在电价低谷时充电，电价高峰时放电，实现分布式储能的经济效益管理；所述互联网通信模块用于获取分布式储能的实时数据以及向分布式储能发送充放电指令；所述分布式储能充放电优化模块对云平台管理下的分布式储能进行优化计算，给出最优的分布式储能充放电策略。

3.根据权利要求1或2所述的基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法，其特征在于，所述分布式储能单元至少包括储能电池、电池管理模块、双向变流器和定位模块；所述储能电池用于分布式储能存储电能的介质；所述电池管理模块用于检测所述电池的充电状态、电压、电流信息；所述双向变流器为分布式储能单元与电网的接口，用于控制分布式储能单元在并网和离网两种模式之间的平滑切换，并控制分布式储能的充放电功率；所述定位模块用于采集分布式储能的地理位置信息。

4.根据权利要求1或2所述的基于互联网云平台及分布式储能的配电网电压调控方法，其特征在于，所述配电网监控系统包括配电网变压设备、配电监测装备、配电控制装备，用于采集电网信息并发送至互联网云平台以进行配网潮流计算。