CN108599245A - 一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，以短期光伏预测功率为依据制定光伏发电系统次日的出力计划，并根据晴天与非晴天下光伏功率的预测误差大小和波动剧烈程度制定不同的日前调度方案；利用超短期光伏预测功率修正日前光伏计划出力；然后根据蓄电池的荷电状态选择合适的实时调度方案，计算光伏发电系统的实际出力以及蓄电池和电解槽的输入功率输出至光伏发电系统的中央控制单元，对系统中的各个发电用电模块进行实时调度。降低了对电力系统的冲击，减轻了水、火电机组的调频压力，保证储能电池工作在一个有利于延长其使用寿命的低负荷状态，避免储能电池因过早失效而导致的频繁更换，降低了系统的全寿命周期总成本。
Description
技术领域
本发明属于光伏发电与储能技术领域，具体涉及一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法。
背景技术
随着全球能源与环境问题日趋严重，光伏发电技术成为世界各国研究和发展的热点。由于光伏电能具有间歇性和波动性，直接将其接入电网会降低电能质量。借助大规模储能技术可以有效解决这一问题。氢储能是一种优质廉价的大规模储能技术，它可以同时适应极短或极长时间的供电需求，具有能量密度高、运行维护成本低、可长时间存储、储能过程无污染等优点，但由于氢电转换速度较慢，氢储能装置无法快速响应电力负荷变化。电池储能与氢储能的特性相反，它对负荷变化的响应速度较快，但大规模配置时成本较高。因此，可以为光伏发电系统设计一种电池储能与氢储能相结合的综合储能系统，从而实现二者的优势互补，进一步提高储能系统的性能。
利用储能装置对电能的缓冲作用，可以使光伏发电系统的实际出力尽量接近其计划出力，即跟踪光伏计划出力。其中，光伏计划出力是指基于光伏预测数据提前计算出的光伏发电系统并网功率，光伏实际出力是指光伏发电系统输送给电网的实际功率。光伏计划出力是水、火电机组制定次日发电计划的重要依据。当光伏实际出力与计划出力偏差较大时，电力系统中将出现频率与电压的波动，从而导致水、火电机组的调频与调压任务加重。因此，应充分利用储能设备辅助光伏发电系统实现计划出力跟踪，从而增强光伏电能的可调度性，提高电网对光伏电能的接纳能力。
目前，相关研究成果中只有利用电池储能装置跟踪光伏计划出力的调度方法。这些方法一般只能将光伏实际出力限制在其计划出力附近的一个误差区间内，不能实现对计划出力的精确跟踪。因此，现有调度方法虽然能在一定程度上减小光伏电能对电网的冲击，但仍未完全解决光伏电能随机变化导致的电力系统频率波动问题。其次，由于目前储能电池的成本较高，现有系统中电池的配置容量普遍偏小，无法起到调峰作用。因此，为了保证对新能源的充分消纳，电网中的水、火电机组在光伏发电的高峰期内有较大的调峰压力。另外，由于现有调度方案对储能电池的依赖性较大，因此，当光伏实际输出功率与计划出力之间存在较大偏差时，电池可能出现放电深度过大和充放电倍率过高等问题，从而加速了电池的寿命衰减。
中国国家能源局于2013年制定了《光伏发电站功率预测系统技术要求》(简称《要求》)。《要求》中规定，装机容量10MW以上的光伏发电站应配置光伏发电功率预测系统，该系统应具有0-72h短期光伏发电功率预测以及15min-4h超短期光伏发电功率预测功能，其中短期光伏预测数据的均方根误差不能超过20％，超短期光伏预测数据的均方根误差不能超过15％。因此，本发明将从两方面入手提高光伏计划出力的跟踪效果，一是利用光伏预测功率制定合理的光伏出力计划，二是基于电池储能和氢储能的性能特点设计恰当的储能系统调度方案。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，实现对光伏计划出力的精确跟踪，消除因并网光伏电能的随机波动而导致的电网调峰、调频压力增加，降低储能电池使用频率和强度，延长使用寿命，减少电池的更换和维修成本。
本发明采用以下技术方案：
一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，包括日前调度与实时调度，日前调度是以短期光伏预测功率为依据制定光伏发电系统次日的出力计划，并根据晴天与非晴天下光伏功率的预测误差大小和波动剧烈程度制定不同的日前调度方案；实时调度是利用超短期光伏预测功率修正日前光伏计划出力；然后根据蓄电池的荷电状态选择合适的实时调度方案，计算光伏发电系统的实际出力以及蓄电池和电解槽的输入功率，输出至光伏发电系统的中央控制单元，由中央控制单元对系统中的各个发电用电模块进行实时调度。
具体的，日前调度中，使用次日0时至24时的光伏短期预测功率制定日前光伏出力计划，预测时间分辨率为15min，晴天时，仅使用电池储能辅助光伏发电系统跟踪计划出力；非晴天时，将光伏短期预测功率预测准确度较高且较平滑的部分作为光伏计划出力，波动幅度较大或存在预测误差的部分由电解槽吸收，在次日的实时调度中，由蓄电池缓冲短时的功率缺额或小幅的功率盈余。
进一步的，光伏计划出力PGp为：
PGp＝PS-ΔP
其中，PS为短期光伏预测功率，ΔP为由电解槽吸收的部分功率，ΔP＝20％×max(PS)。
具体的，实时调度的时间分辨率为1min，且只针对光伏实际输出功率大于零的时间段，即time1至time2，超短期光伏功率预测能实现对未来15min-4h光伏发电系统输出功率的预测，预测时间分辨率为15min，每15min滚动预报一次，如果超短期预测功率与短期预测功率差异过大，则应利用超短期预测功率对未来15min的光伏计划出力进行修正。
进一步的，修正具体步骤如下：
S201、对于任意采样时刻k，time1<k<time2，首先读取该时刻的光伏计划出力PGP(k)，然后检测超短期光伏预测功率PU是否更新，如果PU更新，则执行以下步骤；
S202、计算未来15min光伏计划出力的平均值PGave如下：
其中，PGp为光伏计划出力；
S203、计算蓄电池或电解槽未来15min的平均预测功率；
晴天时，只有蓄电池投入使用，PU-PGave为蓄电池的充放电功率；
非晴天时，两种储能装置都投入使用，如果PU-PGave＞0，则PU-PGave为电解槽的输入功率，如果PU-PGave＜0，则PGave-PU为蓄电池的输出功率；
S204、当步骤S203得到的两种储能装置的预测功率超过其最大允许功率的80％时，即需要对光伏计划出力进行修正；如果需要进行修正，则继续执行下一步；
S205、利用超短期光伏预测功率PU重新计算未来15min的光伏计划出力PGP'；
如果蓄电池的预测功率超过0.8×PBmax，PBmax为蓄电池的最大充放电功率，光伏计划出力的修正目标是使电池的充放电功率为0，即
PGp'＝PGp+PU-PGave
如果电解槽的预测功率超过0.8×PEmax，PEmax为电解槽的最大输入功率，光伏计划出力的修正目标是使电解槽的输入功率不超过0.8×PEmax，即
PGp'＝PGp+PU-PGave-0.8×PEmax。
具体的，根据蓄电池的荷电状态SOC选择三种实时调度方案，实时调度方案1中蓄电池即可充电也可放电，实时调度方案2中蓄电池只能放电不能充电，实时调度方案3中蓄电池只能充电不能放电，设SOCmax1和SOCmin1分别为电池SOC的上、下限，k为任意采样时刻；
如果SOCmin1<SOC(k)<SOCmax1，则采用实时调度方案1来维持电池的SOC在安全范围内；
如果SOC(k)>SOCmax1，则采用实时调度方案2来减小电池的SOC；
如果SOC(k)<SOCmin1，则采用实时调度方案3来增大电池的SOC。
进一步的，实时调度方案1具体为：
对于任意采样时刻k(time1<k<time2)，首先计算剩余光伏功率Prest(k)如下：
Prest(k)＝PP(k)-PGp(k)
其中，PP(k)为k时刻光伏发电系统的实际输出功率，PGp(k)为k时刻的光伏计划出力；
然后根据Prest(k)的大小分为以下四种情况：
S3011、当Prest(k)≥PEmin时，PEmin为电解槽的最小输入功率，光伏实际出力PGr(k)与光伏计划出力PGp(k)相同，剩余光伏功率Prest(k)由储能装置吸收，调度方案分晴天和非晴天两种：
a)晴天时，如果Prest(k)≤PBmax，则PB(k)＝Prest(k)，PB(k)为蓄电池在k时刻的输入功率；
如果Prest(k)>PBmax，则PB(k)＝PBmax，其余电能Prest(k)-PBmax将被泄放入地；
b)非晴天时，如果电解槽在上一采样时刻处于关闭状态，且Prest(k)小于电池的额定功率PBN，则PB(k)＝Prest(k)，保持电解槽处于关闭状态；
如果不满足上述两个条件，则PE(k)＝Prest(k)，PE(k)为电解槽在k时刻的输入功率；
S3012、当0<Prest(k)<PEmin时，PGr(k)＝PGp(k)，剩余光伏功率Prest(k)由储能装置吸收；
如果电解槽在上一采样时刻处于开启状态，且维持电解槽正常工作所需的功率缺额满足PEmin-Prest(k)<PBmax，则由电池补充该功率缺额，保持电解槽处于开启状态，即PB(k)＝PEmin-Prest(k)，PE(k)＝PEmin；
如果不满足上述两个条件，则此时的调度方案与步骤S3011中晴天时的调度方案相同；
S3013、当-PBmax≤Prest(k)≤0时，PGr(k)＝PGp(k)，由蓄电池放电弥补光伏功率缺额Prest(k)；
S3014、当Prest(k)<-PBmax时，蓄电池的放电功率为PBmax，同时调整光伏实际出力PGr来维持系统的功率平衡，即PGr(k)＝PP(k)+PBmax。
进一步的，实时调度方案2中，对于任意采样时刻k，首先计算剩余光伏功率Prest(k)，再根据Prest(k)的大小进行划分，具体如下：
S3021、当Prest(k)≥PEmin时，调度方案分晴天和非晴天两种：
晴天时，由于电池不能继续充电，将剩余光伏功率Prest(k)泄放入地；
非晴天时，PE(k)＝Prest(k)；
S3022、当0<Prest(k)<PEmin时，如果电解槽在上一采样时刻处于开启状态，且维持电解槽正常工作所需的功率缺额满足PEmin-Prest(k)<PBmax，则由电池补充该功率缺额，保持电解槽处于开启状态，即PB(k)＝PEmin-Prest(k)，PE(k)＝PEmin；
如果不满足上述两个条件，则将Prest(k)泄放入地；
S3023、当-PBmax≤Prest(k)≤0时，由蓄电池放电弥补全部光伏缺额Prest(k)；
S3024、以上三种情况下光伏发电系统的实际出力PGr都与计划出力PGp相同，但当剩余光伏功率Prest(k)<-PBmax时，蓄电池的放电功率为PBmax，同时需要通过调整光伏实际出力PGr来维持系统的功率平衡，即PGr(k)＝PP(k)+PBmax。
进一步的，实时调度方案转换采用滞环控制法，调度程序进入实时调度方案3，则将标志电池是否需要继续充电的变量Lack置为1，直到电池的SOC达到SOCmin2时，SOCmin1<SOCmin2<SOCmax1，再将Lack置为0，转为实时调度方案1。
进一步的，实时调度方案3中，对于任意采样时刻k，首先计算剩余光伏功率Prest(k)，再根据Prest(k)将实时调度方案3分为以下三种情况：
S3031、当Prest(k)>PBmax时，调度方案分晴天和非晴天两种；
晴天时，PB(k)＝PBmax，其余电能Prest(k)-PBmax泄放入地；
非晴天时，如果Prest(k)-PBN＞PEmin，则将PB(k)＝PBN，PE(k)＝Prest(k)-PBN；如果Prest(k)-PBN<PEmin，则继续判断Prest(k)与PEmin的大小关系；
如果Prest(k)>PEmin，则PE(k)＝PEmin，PB(k)＝Prest(k)-PEmin，如果Prest(k)<PEmin，则调度方案与晴天时相同；
S3032、当0≤Prest(k)≤PBmax时，如果Prest(k)>PEmin且电解槽在上一采样时刻处于开启状态，则PE(k)＝PEmin，PB(k)＝Prest(k)-PEmin；
如果不满足上述两个条件，则PB(k)＝Prest(k)；
S3033、以上两种情况下光伏发电系统的实际出力PGr都与计划出力PGp相同，但当剩余光伏功率Prest(k)<0时，则需要调整光伏实际出力；
如果光伏发电系统的实际输出功率PP(k)大于PBN，则PB(k)＝PBN，PGr(k)＝PP(k)-PBN；如果PP(k)＜PBN，则PB(k)＝PP(k)，PGr(k)＝0；
在计算出光伏实际出力PGr(k)、蓄电池的输入PB(k)和电解槽的输入功率PE(k)之后，计算电池下一时刻的荷电状态SOC(k+1)如下：
SOC(k+1)＝SOC(k)+PB(k)×QB×kB×Δt
其中，QB为蓄电池的额定容量，kB为蓄电池的充放电效率，Δt为采样时间间隔；
如果SOC(k+1)<SOCmin2，将标志电池是否需要继续充电的变量Lack置为1，调度程序在下一采样时刻仍然选择实时调度方案3，继续为电池充电；
如果SOC(k+1)≥SOCmin2，将变量Lack置为0，调度程序在下一采样时刻选择实时调度方案1。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，先通过日前调度制定光伏发电系统次日的出力计划，并根据晴天与非晴天下光伏功率的预测误差大小和波动剧烈程度制定不同的日前调度方案；然后利用超短期光伏预测功率修正日前光伏计划出力；最后根据蓄电池的荷电状态选择合适的实时调度方案，计算光伏发电系统的实际出力以及蓄电池和电解槽的输入功率，对光伏计划出力进行精确跟踪，本发明利用电池储能和氢储能共同实现了对光伏计划出力的精确跟踪，从而使光伏电能具备了和传统发电机组相似的计划性和弹性，降低了对电力系统的冲击，同时减轻了水、火电机组的调频压力，可以保证储能电池工作在一个有利于延长其使用寿命的低负荷状态，从而避免了储能电池因过早失效而导致的频繁更换，降低了系统的全寿命周期总成本。
进一步的，日前调度中，使用次日0时至24时的光伏短期预测功率制定日前光伏出力计划，预测时间分辨率为15min，晴天时，仅使用电池储能辅助光伏发电系统跟踪计划出力；非晴天时，将光伏短期预测功率预测准确度较高且较平滑的部分作为光伏计划出力，波动幅度较大或存在预测误差的部分由电解槽吸收，在次日的实时调度中，由蓄电池缓冲短时的功率缺额或小幅的功率盈余，可以设计出较为准确的日前光伏出力计划，从而使光伏电站能够参与到日前有功电力市场的竞价中，同时，电力系统中的其他机组也可根据光伏计划出力提前制定出合理的调度计划，从而提高了电力系统的调度可靠性。
进一步的，超短期光伏功率预测能实现对未来15min-4h光伏发电系统输出功率的预测，预测时间分辨率为15min，每15min滚动预报一次，由于超短期光伏功率预测值的误差一般小于短期预测值的误差，所以当超短期预测功率与短期预测功率差异过大时，利用超短期预测功率对日前光伏计划出力进行修正，从而提高出力计划的准确性，降低光伏计划出力的跟踪难度。
进一步的，实时调度中，设置了三种实时调度方案可供选择，实时调度方案1中蓄电池既可充电也可放电，实时调度方案2中蓄电池只能放电不能充电，实时调度方案3中蓄电池只能充电不能放电，根据蓄电池的荷电状态(SOC)大小采用不同的调度方案，从而避免了电池的过度充放电，延长了电池的使用寿命。
进一步的，实时调度方案1是电池SOC在允许范围内时应采用的调度方案，此时的调度原则是借助两种储能装置精确跟踪光伏计划出力，同时尽量限制电解槽的启停次数和电池的充放电功率，该调度方案可以延长电池和电解槽的使用寿命，同时充分发挥两种储能装置的能量缓冲作用，实现对光伏计划出力的精确跟踪。
进一步的，实时调度方案2是电池SOC达到上限时应采用的调度方案，此时的调度原则是停止对电池充电，尽量由电解槽吸收剩余光伏电能，若电解槽未达到开启条件，则将剩余光伏电能泄放入地，该调度方案可以避免电池过度充电，并通过释放电池的部分电能来降低电池SOC，从而使其尽快恢复到正常的工作状态。
进一步的，实时调度方案3是电池SOC达到下限时应采用的调度方案，此时的调度原则是停止对电池放电，尽量使用剩余光伏功率为电池充电，当光伏发电系统的实际输出功率小于计划出力时，通过减小光伏计划出力来为电池充电，该调度方案可以避免电池过度放电，并通过为电池补充电能来提高电池SOC，从而使其尽快恢复到正常的工作状态。
综上所述，本发明可以实现对部分光伏电能的就地消耗，从而使光伏电站具备了一定的调峰能力，当电力系统中的总发电量大于总负荷量时，光伏电站可以通过提高电解槽的输入功率来降低光伏出力，从而在保证对光伏电能的充分利用的前提下为电力系统提供了调峰服务。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明实施例中所研究的含有电池储能与氢储能的光伏发电系统结构图；
图2为本发明实施例中利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法流程图；
图3为本发明实施例中利用超短期光伏预测功率修正光伏计划出力的流程图；
图4为本发明实施例中实时调度方案1的流程图；
图5为本发明实施例中实时调度方案2的流程图；
图6为本发明实施例中实时调度方案3的流程图；
图7为本发明实施例中晴天时仅使用电池储能跟踪光伏计划出力的效果图，其中，(a)为光伏发电系统总输出功率效果图，(b)为光伏计划出力效果图，(c)为光伏实际出力效果图，(d)为蓄电池的充放电功率效果图；
图8为本发明实施例中非晴天时仅使用电池储能跟踪光伏计划出力的效果图，其中，(a)为光伏发电系统总输出功率效果图，(b)为光伏计划出力效果图，(c)为光伏实际出力效果图，(d)为蓄电池的充放电功率效果图；
图9为本发明实施例中非晴天时使用电池储能与氢储能共同跟踪光伏计划出力的效果图，其中，(a)为光伏计划出力效果图，(b)为光伏实际出力效果图，(c)为蓄电池充放电功率效果图，(d)为电解槽输入功率效果图。
具体实施方式
请参阅图1，含有电池储能与氢储能的光伏发电系统中包含电能链和氢能链两条能量转化线路。
在电能链中，由光伏发电系统向电网售电，蓄电池和电解槽用于辅助光伏发电系统跟踪其计划出力，其中蓄电池既可以吸收多余的光伏电能，也可以发出电能弥补光伏功率缺额，而电解槽只能吸收电能并将其转化为氢能。蓄电池的输入功率范围为-PBmax至PBmax，额定输入/输出功率为PBN。电池的输入功率PB为正数时表示电池充电，为负数时表示电池放电。电解槽的输入功率为PE，其正常工作时的输入功率范围为PEmin至PEmax，在该功率范围内，电解槽的制氢速率与PE成正比。当输入功率小于PEmin时，电解槽无法正常开启。
在氢能链中，首先由电解槽制取氢气，然后将氢气存储在高压储氢罐，再根据实际需求对氢气进行利用。氢储能的容量取决于储氢罐的容积，所以增加氢储能容量不会显著增加系统的成本，而蓄电池的成本与其配置容量成正比，因此系统中氢储能的额定容量一般远大于电池储能的额定容量。
请参阅图2，本发明提供了一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，由日前调度与实时调度两部分组成，具体步骤如下：
S1、利用短期光伏预测功率计算日前光伏计划出力；
日前调度的任务是以短期光伏预测功率为依据制定光伏发电系统次日的出力计划。短期光伏功率预测能实现对次日0时起至未来72h光伏输出功率的预测，预测时间分辨率为15min，每天滚动预报一次。本发明中仅使用次日0时至24时的光伏短期预测功率制定日前光伏出力计划。
短期光伏发电功率的预测误差大小与天气类型有关，天气越晴朗，则预测误差越小。本发明中将天气类型分为晴天与非晴天两种，并根据两种天气类型下光伏功率的预测误差大小和波动剧烈程度制定了不同的日前调度方案。
晴天时，光伏发电功率的波动幅度较小，预测准确度较高，因此可以仅使用电池储能辅助光伏发电系统跟踪计划出力。此时，可将短期光伏预测功率直接作为光伏计划出力，在次日的实时调度中，再由蓄电池缓冲短时的功率缺额或小幅的功率盈余。
非晴天时，光伏发电功率的波动幅度往往会超出蓄电池的额定功率，而且可能存在较大的预测误差。此时应将光伏短期预测功率分为两部分，其中预测准确度较高且较平滑的部分作为光伏计划出力，波动幅度较大或可能存在预测误差的部分由电解槽吸收。在次日的实时调度中，再由蓄电池缓冲短时的功率缺额或小幅的功率盈余。因此光伏计划出力PGp的计算方法为
PGp＝PS-ΔP
其中，PS为短期光伏预测功率，ΔP为由电解槽吸收的部分功率。《要求》中规定，短期光伏预测的均方根误差不能超过20％，因此可取ΔP＝20％×max(PS)。
S2、利用超短期光伏预测功率修正日前光伏计划出力；
请参阅图3，实时调度方案的时间分辨率为1min，且只针对光伏实际输出功率大于零的时间段(time1至time2)。超短期光伏功率预测能实现对未来15min-4h光伏发电系统输出功率的预测，预测时间分辨率为15min，每15min滚动预报一次。超短期预测误差一般小于短期预测误差，因此，在进行实时调度时，如果超短期预测功率与短期预测功率差异过大，则应利用超短期预测功率对未来15min的光伏计划出力进行修正，具体可分为以下五个步骤。
S201、对于任意采样时刻k(time1<k<time2)，首先读取该时刻的光伏计划出力PGP(k)，然后检测超短期光伏预测功率PU是否更新。如果PU更新，则继续执行后面四个步骤；
S202、计算未来15min光伏计划出力的平均值PGave：
S203、计算蓄电池或电解槽未来15min的平均预测功率。
晴天时，只有蓄电池投入使用，所以PU-PGave为蓄电池的充放电功率。非晴天时，两种储能装置都投入使用，如果PU-PGave＞0，则PU-PGave为电解槽的输入功率，如果PU-PGave＜0，则PGave-PU为蓄电池的输出功率；
S204、判断是否需要对光伏计划出力进行修正
超短期光伏预测仍然存在一定的误差，因此，为了保证蓄电池和电解槽在实时调度中不会过负荷运行，当上一步得到的两种储能装置的预测功率超过其最大允许功率的80％时，即需要对光伏计划出力进行修正。如果需要进行修正，则继续执行下一步；
S205、利用超短期光伏预测功率PU重新计算未来15min的光伏计划出力PGP'。
如果蓄电池的预测功率超过0.8×PBmax，PBmax为蓄电池的最大充放电功率，光伏计划出力的修正目标是使电池的充放电功率为0，即
PGp'＝PGp+PU-PGave
如果电解槽的预测功率超过0.8×PEmax，PEmax为电解槽的最大输入功率，光伏计划出力的修正目标是使电解槽的输入功率不超过0.8×PEmax，即
PGp'＝PGp+PU-PGave-0.8×PEmax
S3、根据蓄电池的荷电状态选择合适的实时调度方案；
实时调度方案共有三种，其中调度方案1中蓄电池即可充电也可放电，调度方案2中蓄电池只能放电不能充电，调度方案3中蓄电池只能充电不能放电，因此需要根据蓄电池的实时荷电状态SOC(k)选择合适的调度方案。
设SOCmax1和SOCmin1分别为电池SOC的上、下限。
如果SOCmin1<SOC(k)<SOCmax1，则采用调度方案1来维持电池的SOC在安全范围内；
如果SOC(k)>SOCmax1，则采用调度方案2来减小电池的SOC；
如果SOC(k)<SOCmin1，则采用调度方案3来增大电池的SOC。
一般而言，采用实时调度方案3后，电池的SOC在一个采样周期内即可恢复至大于SOCmin1的状态，但如果此时立即改用其他调度方案，电池的SOC在后续的放电过程中可能很快降至SOCmin1以下，此时需要再次转为调度方案3。
频繁的调度方案转换可能会使光伏发电系统和储能装置的出力曲线发生高频抖动，影响电能质量和储能装置的寿命，所以此处应采用滞环控制法。一旦调度程序进入调度方案3，则将标志电池是否需要继续充电的变量Lack置为1，直到电池的SOC达到SOCmin2(SOCmin1<SOCmin2<SOCmax1)时，再将Lack置为0，转为调度方案1。
下面分别介绍步骤S3中所述的三种实时调度方案的具体流程。
S301、实时调度方案1
实时调度方案1的流程图如图4所示，它是电池SOC在安全范围内时应采用的调度方案，此时的基本调度原则是借助储能装置精确跟踪光伏计划出力，同时尽量减少电解槽的启停次数，并将电池的充放电功率限制在合理的范围内。
对于任意采样时刻k(time1<k<time2)，首先计算剩余光伏功率Prest(k)
Prest(k)＝PP(k)-PGp(k)
其中，PP(k)为k时刻光伏发电系统的实际输出功率，PGp(k)为k时刻的光伏计划出力。
实时调度方案1可根据Prest(k)的大小分为以下四种情况：
S3011、当Prest(k)≥PEmin时，PEmin为电解槽的最小输入功率，光伏实际出力PGr(k)与光伏计划出力PGp(k)相同，剩余光伏功率Prest(k)由储能装置吸收。此时的调度方案可根据天气类型分为两种。
a)晴天时，如果Prest(k)≤PBmax，则PB(k)＝Prest(k)，PB(k)为蓄电池在k时刻的输入功率；如果Prest(k)>PBmax，则PB(k)＝PBmax，其余电能Prest(k)-PBmax将被泄放入地。由于光伏计划出力已经根据超短期预测功率进行了修正，所以Prest(k)不会很大，而被泄放的光伏功率一般都是短时冲击功率，不会造成较大的经济损失。
b)非晴天时，如果电解槽在上一采样时刻处于关闭状态，且Prest(k)小于电池的额定功率PBN，则PB(k)＝Prest(k)，保持电解槽处于关闭状态；如果不满足上述两个条件，则PE(k)＝Prest(k)，PE(k)为电解槽在k时刻的输入功率。这样可以减少电解槽的启停次数，同时避免了电池的高倍率充放电，从而延长了二者的使用寿命。
S3012、当0<Prest(k)<PEmin时，PGr(k)＝PGp(k)，剩余光伏功率Prest(k)由储能装置吸收。如果电解槽在上一采样时刻处于开启状态，且维持电解槽正常工作所需的功率缺额满足PEmin-Prest(k)<PBmax，则由电池补充该功率缺额，保持电解槽处于开启状态，即PB(k)＝PEmin-Prest(k)，PE(k)＝PEmin；如果不满足上述两个条件，则此时的调度方案与第一种情况中晴天时的调度方案相同。
S3013、当-PBmax≤Prest(k)≤0时，PGr(k)＝PGp(k)，由蓄电池放电弥补光伏功率缺额Prest(k)。
S3014、当Prest(k)<-PBmax时，蓄电池的放电功率为PBmax，同时需要调整光伏实际出力PGr来维持系统的功率平衡，即PGr(k)＝PP(k)+PBmax。
S302、实时调度方案2
实时调度方案2的流程图如图5所示，它是电池SOC达到上限时应采用的调度方案，此时的基本调度原则是停止对电池充电，尽量由电解槽吸收剩余光伏电能；若电解槽未达到开启条件，则将剩余光伏电能泄放入地。
与实时调度方案1相似，对于任意采样时刻k，实时调度方案2首先计算剩余光伏功率Prest(k)，再根据Prest(k)的大小将实时调度方案2分为以下四种情况：
S3021、当Prest(k)≥PEmin时，调度方案可根据天气类型分为两种。
晴天时，由于电池不能继续充电，所以应将剩余光伏功率Prest(k)泄放入地。
非晴天时，PE(k)＝Prest(k)。
S3022、当0<Prest(k)<PEmin时，如果电解槽在上一采样时刻处于开启状态，且维持电解槽正常工作所需的功率缺额满足PEmin-Prest(k)<PBmax，则由电池补充该功率缺额，保持电解槽处于开启状态，即PB(k)＝PEmin-Prest(k)，PE(k)＝PEmin；如果不满足上述两个条件，则将Prest(k)泄放入地。
S3023、当-PBmax≤Prest(k)≤0时，由蓄电池放电弥补全部光伏缺额Prest(k)。
S3024、以上三种情况下光伏发电系统的实际出力PGr都与计划出力PGp相同，但当剩余光伏功率Prest(k)<-PBmax时，蓄电池的放电功率为PBmax，同时需要通过调整光伏实际出力PGr来维持系统的功率平衡，即PGr(k)＝PP(k)+PBmax。
S303、实时调度方案3
实时调度方案3的流程图如图6所示，它是电池SOC达到下限时应采用的调度方案，此时的基本调度原则是停止对电池放电，尽量使用剩余光伏功率为电池充电，并将充电功率控制在电池的额定功率PBN以下；当光伏发电系统的实际输出功率小于计划出力时，应通过减小光伏计划出力来为电池充电。
与实时调度方案1和实时调度方案2相似，对于任意采样时刻k，调度方案3首先计算剩余光伏功率Prest(k)，再根据Prest(k)的大小将调度方案3分为以下三种情况：
S3031、当Prest(k)>PBmax时，调度方案可根据天气类型分为两种。
晴天时，PB(k)＝PBmax，其余电能Prest(k)-PBmax泄放入地。
非晴天时，如果Prest(k)-PBN＞PEmin，则将PB(k)＝PBN，PE(k)＝Prest(k)-PBN；如果Prest(k)-PBN<PEmin，则继续判断Prest(k)与PEmin的大小关系。如果Prest(k)>PEmin，则PE(k)＝PEmin，PB(k)＝Prest(k)-PEmin，如果Prest(k)<PEmin，则调度方案与晴天时相同。
S3032、当0≤Prest(k)≤PBmax时，如果Prest(k)>PEmin且电解槽在上一采样时刻处于开启状态，则PE(k)＝PEmin，PB(k)＝Prest(k)-PEmin；如果不满足上述两个条件，则PB(k)＝Prest(k)。
S3033、以上两种情况下光伏发电系统的实际出力PGr都与计划出力PGp相同，但当剩余光伏功率Prest(k)<0时，则需要调整光伏实际出力。如果光伏发电系统的实际输出功率PP(k)大于PBN，则PB(k)＝PBN，PGr(k)＝PP(k)-PBN；如果PP(k)＜PBN，则PB(k)＝PP(k)，PGr(k)＝0。
在计算出光伏实际出力PGr(k)、蓄电池的输入PB(k)和电解槽的输入功率PE(k)之后，还要计算电池下一时刻的荷电状态SOC(k+1)：
SOC(k+1)＝SOC(k)+PB(k)×QB×kB×Δt
其中，QB为蓄电池的额定容量，kB为蓄电池的充放电效率，Δt为采样时间间隔。
如果SOC(k+1)<SOCmin2，说明电池的电量仍然较少，应将标志电池是否需要继续充电的变量Lack置为1，从而保证了调度程序在下一采样时刻仍然会选择实时调度方案3，继续为电池充电；如果SOC(k+1)≥SOCmin2，说明电池已有足够的电量，则应将变量Lack置为0，这样调度程序在下一采样时刻将会选择实时调度方案1。
S4、输出光伏发电系统的实际出力以及两种储能装置的实时功率。
将步骤S3中计算得到的光伏发电系统的实际出力PGr、蓄电池的输入功率PB和电解槽的输入功率PE输出至光伏发电系统的中央控制单元，并由该控制单元对系统中的各个发电用电模块进行实时调度。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以陕西省某个含有电池储能与氢储能的光伏发电系统为研究对象，以7月份某两天为算例，其中一天为晴天，一天为非晴天。该系统中的配置了额定功率为20MW光伏发电装置，还配置了2个制氢能力为1000m3/h的电解槽，每个电解槽的最大输入功率PEmax为4.30MW，最小输入功率PEmin为1.29MW。该系统中的储能电池中使用磷酸铁锂电池，额定容量QB为3MWh，额定充放电功率PBN为1.5MW，最大充放电功率PBmax为6MW，充放电效率kB为0.95。电池的SOC上、下限SOCmax1和SOCmin1分别为0.85和0.15，滞环控制中的参数SOCmin2为0.25。实时调度中的采样时间间隔Δt为1min。
晴天时，光伏发电系统的实际输出功率、计划出力与实际出力分别如图7(a)、(b)、(c)所示，由图可知，该日的光伏实际出力与计划出力完全相同，说明电池储能系统实现了对光伏计划出力的精确跟踪。另外，由图7(d)中的电池充放电功率曲线可知，电池充放电功率始终维持在1.5MW以内，而且电池的使用频率很低，这说明电池不存在高倍率或深度充放电的情况。
非晴天时光伏发电系统实际输出功率如图8(a)所示。如果仅使用电池储能辅助光伏发电系统跟踪计划出力，则光伏计划出力与实际出力分别如图8(b)、图8(c)所示。由图可知，光伏实际出力与计划出力之间存在一定的偏差，说明此时单一的电池储能不能实现对光伏计划出力的精确跟踪。另外，由图8(d)可知，电池的充放电功率变化十分剧烈，最大充放电功率达到了6MW。长时间的高倍率充放电会对电池的可用容量和使用寿命造成较大的影响。
如果采用本发明提出的利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法计算该发电系统的调度曲线，则由图9(a)、(b)可知，光伏实际出力与计划出力完全相同，因此使用两种储能装置的光伏计划出力跟踪效果好于仅使用电池储能时的跟踪效果。由图9(c)可知，电池当日只经历了短时的充放电过程，而且大部分充放电功率被限制在PBN以内。图9(d)是电解槽的输入功率曲线，由图可知，电解槽主要负责吸收光伏输出功率中波动幅度较大的部分。由于电解槽分担了电池的部分能量缓冲工作，使得电池可以运行在一个有利于延长其使用寿命的低负荷状态。
另外，无论是晴天还是非晴天，当光伏发电系统采用本发明所提出的调度方法时，光伏实际出力曲线都十分平滑，这说明储能系统在跟踪光伏计划出力的同时也起到了平抑光伏功率波动的作用。
本发明将电池储能与氢储能共同应用于光伏发电系统，实现了对光伏计划出力的精确跟踪，最大程度的降低了并网光伏电能对电力系统的冲击。同时，本发明提出的调度方法使光伏电站具备了一定的调峰和调频能力，可以为电力系统提供辅助服务。另外，本发明提出的调度方法使氢储能系统可以分担电池储能系统的部分能量缓冲工作，从而避免了电池的过度充放电，延长了电池的使用寿命。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，包括日前调度与实时调度，日前调度是以短期光伏预测功率为依据制定光伏发电系统次日的出力计划，并根据晴天与非晴天下光伏功率的预测误差大小和波动剧烈程度制定不同的日前调度方案；实时调度是利用超短期光伏预测功率修正日前光伏计划出力；然后根据蓄电池的荷电状态选择合适的实时调度方案，计算光伏发电系统的实际出力以及蓄电池和电解槽的输入功率，输出至光伏发电系统的中央控制单元，由中央控制单元对系统中的各个发电用电模块进行实时调度。
2.根据权利要求1所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，日前调度中，使用次日0时至24时的光伏短期预测功率制定日前光伏出力计划，预测时间分辨率为15min，晴天时，仅使用电池储能辅助光伏发电系统跟踪计划出力；非晴天时，将光伏短期预测功率预测准确度较高且较平滑的部分作为光伏计划出力，波动幅度较大或存在预测误差的部分由电解槽吸收，在次日的实时调度中，由蓄电池缓冲短时的功率缺额或小幅的功率盈余。
3.根据权利要求2所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，光伏计划出力PGp为：
PGp＝PS-ΔP
其中，PS为短期光伏预测功率，ΔP为由电解槽吸收的部分功率，ΔP＝20％×max(PS)。
4.根据权利要求1所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，实时调度的时间分辨率为1min，且只针对光伏实际输出功率大于零的时间段，即time1至time2，超短期光伏功率预测能实现对未来15min-4h光伏发电系统输出功率的预测，预测时间分辨率为15min，每15min滚动预报一次，如果超短期预测功率与短期预测功率差异过大，则应利用超短期预测功率对未来15min的光伏计划出力进行修正。
5.根据权利要求4所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，修正具体步骤如下：
S201、对于任意采样时刻k，time1<k<time2，首先读取该时刻的光伏计划出力PGP(k)，然后检测超短期光伏预测功率PU是否更新，如果PU更新，则执行以下步骤；
S202、计算未来15min光伏计划出力的平均值PGave如下：
其中，PGp为光伏计划出力；
S203、计算蓄电池或电解槽未来15min的平均预测功率；
晴天时，只有蓄电池投入使用，PU-PGave为蓄电池的充放电功率；
非晴天时，两种储能装置都投入使用，如果PU-PGave＞0，则PU-PGave为电解槽的输入功率，如果PU-PGave＜0，则PGave-PU为蓄电池的输出功率；
S204、当步骤S203得到的两种储能装置的预测功率超过其最大允许功率的80％时，即需要对光伏计划出力进行修正；如果需要进行修正，则继续执行下一步；
S205、利用超短期光伏预测功率PU重新计算未来15min的光伏计划出力PGP'；
如果蓄电池的预测功率超过0.8×PBmax，PBmax为蓄电池的最大充放电功率，光伏计划出力的修正目标是使电池的充放电功率为0，即
PGp'＝PGp+PU-PGave
如果电解槽的预测功率超过0.8×PEmax，PEmax为电解槽的最大输入功率，光伏计划出力的修正目标是使电解槽的输入功率不超过0.8×PEmax，即
PGp'＝PGp+PU-PGave-0.8×PEmax。
6.根据权利要求1所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，根据蓄电池的荷电状态SOC选择三种实时调度方案，实时调度方案1中蓄电池即可充电也可放电，实时调度方案2中蓄电池只能放电不能充电，实时调度方案3中蓄电池只能充电不能放电，设SOCmax1和SOCmin1分别为电池SOC的上、下限，k为任意采样时刻；
如果SOCmin1<SOC(k)<SOCmax1，则采用实时调度方案1来维持电池的SOC在安全范围内；
如果SOC(k)>SOCmax1，则采用实时调度方案2来减小电池的SOC；
如果SOC(k)<SOCmin1，则采用实时调度方案3来增大电池的SOC。
7.根据权利要求6所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，实时调度方案1具体为：
对于任意采样时刻k(time1<k<time2)，首先计算剩余光伏功率Prest(k)如下：
Prest(k)＝PP(k)-PGp(k)
其中，PP(k)为k时刻光伏发电系统的实际输出功率，PGp(k)为k时刻的光伏计划出力；
然后根据Prest(k)的大小分为以下四种情况：
S3011、当Prest(k)≥PEmin时，PEmin为电解槽的最小输入功率，光伏实际出力PGr(k)与光伏计划出力PGp(k)相同，剩余光伏功率Prest(k)由储能装置吸收，调度方案分晴天和非晴天两种：
a)晴天时，如果Prest(k)≤PBmax，则PB(k)＝Prest(k)，PB(k)为蓄电池在k时刻的输入功率；
如果Prest(k)>PBmax，则PB(k)＝PBmax，其余电能Prest(k)-PBmax将被泄放入地；
b)非晴天时，如果电解槽在上一采样时刻处于关闭状态，且Prest(k)小于电池的额定功率PBN，则PB(k)＝Prest(k)，保持电解槽处于关闭状态；
如果不满足上述两个条件，则PE(k)＝Prest(k)，PE(k)为电解槽在k时刻的输入功率；
S3012、当0<Prest(k)<PEmin时，PGr(k)＝PGp(k)，剩余光伏功率Prest(k)由储能装置吸收；
如果电解槽在上一采样时刻处于开启状态，且维持电解槽正常工作所需的功率缺额满足PEmin-Prest(k)<PBmax，则由电池补充该功率缺额，保持电解槽处于开启状态，即PB(k)＝PEmin-Prest(k)，PE(k)＝PEmin；
如果不满足上述两个条件，则此时的调度方案与步骤S3011中晴天时的调度方案相同；
S3013、当-PBmax≤Prest(k)≤0时，PGr(k)＝PGp(k)，由蓄电池放电弥补光伏功率缺额Prest(k)；
S3014、当Prest(k)<-PBmax时，蓄电池的放电功率为PBmax，同时调整光伏实际出力PGr来维持系统的功率平衡，即PGr(k)＝PP(k)+PBmax。
8.根据权利要求6所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，实时调度方案2中，对于任意采样时刻k，首先计算剩余光伏功率Prest(k)，再根据Prest(k)的大小进行划分，具体如下：
S3021、当Prest(k)≥PEmin时，调度方案分晴天和非晴天两种：
晴天时，由于电池不能继续充电，将剩余光伏功率Prest(k)泄放入地；
非晴天时，PE(k)＝Prest(k)；
S3022、当0<Prest(k)<PEmin时，如果电解槽在上一采样时刻处于开启状态，且维持电解槽正常工作所需的功率缺额满足PEmin-Prest(k)<PBmax，则由电池补充该功率缺额，保持电解槽处于开启状态，即PB(k)＝PEmin-Prest(k)，PE(k)＝PEmin；
如果不满足上述两个条件，则将Prest(k)泄放入地；
S3023、当-PBmax≤Prest(k)≤0时，由蓄电池放电弥补全部光伏缺额Prest(k)；
S3024、以上三种情况下光伏发电系统的实际出力PGr都与计划出力PGp相同，但当剩余光伏功率Prest(k)<-PBmax时，蓄电池的放电功率为PBmax，同时需要通过调整光伏实际出力PGr来维持系统的功率平衡，即PGr(k)＝PP(k)+PBmax。
9.根据权利要求6所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，实时调度方案转换采用滞环控制法，调度程序进入实时调度方案3，则将标志电池是否需要继续充电的变量Lack置为1，直到电池的SOC达到SOCmin2时，SOCmin1<SOCmin2<SOCmax1，再将Lack置为0，转为实时调度方案1。
10.根据权利要求9所述的一种利用电池储能与氢储能跟踪光伏计划出力的调度方法，其特征在于，实时调度方案3中，对于任意采样时刻k，首先计算剩余光伏功率Prest(k)，再根据Prest(k)将实时调度方案3分为以下三种情况：
S3031、当Prest(k)>PBmax时，调度方案分晴天和非晴天两种；
晴天时，PB(k)＝PBmax，其余电能Prest(k)-PBmax泄放入地；
非晴天时，如果Prest(k)-PBN＞PEmin，则将PB(k)＝PBN，PE(k)＝Prest(k)-PBN；如果Prest(k)-PBN<PEmin，则继续判断Prest(k)与PEmin的大小关系；
如果Prest(k)>PEmin，则PE(k)＝PEmin，PB(k)＝Prest(k)-PEmin，如果Prest(k)<PEmin，则调度方案与晴天时相同；
S3032、当0≤Prest(k)≤PBmax时，如果Prest(k)>PEmin且电解槽在上一采样时刻处于开启状态，则PE(k)＝PEmin，PB(k)＝Prest(k)-PEmin；
如果不满足上述两个条件，则PB(k)＝Prest(k)；
S3033、以上两种情况下光伏发电系统的实际出力PGr都与计划出力PGp相同，但当剩余光伏功率Prest(k)<0时，则需要调整光伏实际出力；
如果光伏发电系统的实际输出功率PP(k)大于PBN，则PB(k)＝PBN，PGr(k)＝PP(k)-PBN；如果PP(k)＜PBN，则PB(k)＝PP(k)，PGr(k)＝0；
在计算出光伏实际出力PGr(k)、蓄电池的输入PB(k)和电解槽的输入功率PE(k)之后，计算电池下一时刻的荷电状态SOC(k+1)如下：
SOC(k+1)＝SOC(k)+PB(k)×QB×kB×Δt
其中，QB为蓄电池的额定容量，kB为蓄电池的充放电效率，Δt为采样时间间隔；
如果SOC(k+1)<SOCmin2，将标志电池是否需要继续充电的变量Lack置为1，调度程序在下一采样时刻仍然选择实时调度方案3，继续为电池充电；
如果SOC(k+1)≥SOCmin2，将变量Lack置为0，调度程序在下一采样时刻选择实时调度方案1。
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Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109376863A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-02-22 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 基于miv-bp神经网络的光伏功率短期分类预测方法 |
| CN110752623A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-02-04 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 基于氢与电池混合储能改善跟踪光伏发电出力特性的方法 |
| CN112290583A (zh) * | 2019-07-12 | 2021-01-29 | 阳光电源股份有限公司 | 直流耦合离网制氢系统及其控制柜供电装置和控制方法 |
| CN112366728A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-12 | 清华四川能源互联网研究院 | 电池储能和制氢设备联合调频测试方法、装置和中控系统 |
| CN112421660A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-26 | 清华四川能源互联网研究院 | 电力服务控制方法、装置、系统、控制器和计算机可读存储介质 |
| CN113098038A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-09 | 中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司 | 一种光伏制氢储能系统及储能方法 |
| CN113162022A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-07-23 | 河北建投新能源有限公司 | 光伏制氢站的功率配置方法和装置 |
| CN113373457A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 河北建投新能源有限公司 | 电解水制氢的控制方法、装置和计算机可读存储介质 |
| CN113452044A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-28 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种含氢与液态金属电池混合储能系统的风力光伏电网调度方法 |
| CN113471948A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-01 | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 | 风光储互补制氢交直流系统的自适应管控方法 |
| CN114204602A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-03-18 | 山东电力工程咨询院有限公司 | 基于气象实时数据的风电制氢控制方法及系统 |
| CN114243771A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-25 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 局部微网可再生能源制氢消纳路线决策方法和系统 |
| CN114322044A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-12 | 西安交通大学 | 一种综合能源系统及其运行控制方法 |
| CN114726004A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-07-08 | 沈阳微控新能源技术有限公司 | 新型储能光伏电站系统及其控制方法 |
| US11656612B2 (en) | 2021-07-19 | 2023-05-23 | Air Products And Chemicals, Inc. | Method and apparatus for managing industrial gas production |
| CN117526374A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-02-06 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 匹配波动电源实时出力的新能源制氢系统控制方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104933516A (zh) * | 2015-05-27 | 2015-09-23 | 华南理工大学 | 一种多时间尺度的电力系统鲁棒调度系统设计方法 |
| US20170317502A1 (en) * | 2014-12-09 | 2017-11-02 | Denso Corporation | Power supply system |
| CN207304025U (zh) * | 2017-10-26 | 2018-05-01 | 河北工程大学 | 一种风光氢独立电源系统 |
-
2018
- 2018-05-04 CN CN201810420801.1A patent/CN108599245B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170317502A1 (en) * | 2014-12-09 | 2017-11-02 | Denso Corporation | Power supply system |
| CN104933516A (zh) * | 2015-05-27 | 2015-09-23 | 华南理工大学 | 一种多时间尺度的电力系统鲁棒调度系统设计方法 |
| CN207304025U (zh) * | 2017-10-26 | 2018-05-01 | 河北工程大学 | 一种风光氢独立电源系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| SHOTA TOBARU ET AL.: "Optimal operation method with fuel cells in plural regional power systems", 《2016 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL TECHNOLOGY (ICIT)》 * |
| 梁芷睿等: "液态金属电池储能系统在光氢耦合微电网中的优化配置", 《电力系统自动化》 * |
| 谢伟等: "含钠硫电池储能系统的微网多时间尺度能量管理策略", 《电网与清洁能源》 * |
Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109376863A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-02-22 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 基于miv-bp神经网络的光伏功率短期分类预测方法 |
| CN112290583A (zh) * | 2019-07-12 | 2021-01-29 | 阳光电源股份有限公司 | 直流耦合离网制氢系统及其控制柜供电装置和控制方法 |
| CN112290583B (zh) * | 2019-07-12 | 2023-07-04 | 阳光电源股份有限公司 | 直流耦合离网制氢系统及其控制柜供电装置和控制方法 |
| CN110752623A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-02-04 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 基于氢与电池混合储能改善跟踪光伏发电出力特性的方法 |
| CN112366728B (zh) * | 2020-10-27 | 2022-02-01 | 清华四川能源互联网研究院 | 电池储能和制氢设备联合调频测试方法、装置和中控系统 |
| CN112366728A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-12 | 清华四川能源互联网研究院 | 电池储能和制氢设备联合调频测试方法、装置和中控系统 |
| CN112421660A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-26 | 清华四川能源互联网研究院 | 电力服务控制方法、装置、系统、控制器和计算机可读存储介质 |
| CN112421660B (zh) * | 2020-11-04 | 2022-04-15 | 清华四川能源互联网研究院 | 电力服务控制方法、装置、系统、控制器和计算机可读存储介质 |
| CN113162022A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-07-23 | 河北建投新能源有限公司 | 光伏制氢站的功率配置方法和装置 |
| CN113098038A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-09 | 中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司 | 一种光伏制氢储能系统及储能方法 |
| CN113452044B (zh) * | 2021-05-21 | 2022-10-25 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种含氢与液态金属电池混合储能系统的风力光伏电网调度方法 |
| CN113452044A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-28 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种含氢与液态金属电池混合储能系统的风力光伏电网调度方法 |
| CN113373457A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 河北建投新能源有限公司 | 电解水制氢的控制方法、装置和计算机可读存储介质 |
| CN113373457B (zh) * | 2021-06-11 | 2022-11-15 | 河北建投新能源有限公司 | 电解水制氢的控制方法、装置和计算机可读存储介质 |
| CN113471948A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-01 | 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 | 风光储互补制氢交直流系统的自适应管控方法 |
| US11656612B2 (en) | 2021-07-19 | 2023-05-23 | Air Products And Chemicals, Inc. | Method and apparatus for managing industrial gas production |
| CN114243771A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-25 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 局部微网可再生能源制氢消纳路线决策方法和系统 |
| CN114322044A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-12 | 西安交通大学 | 一种综合能源系统及其运行控制方法 |
| CN114322044B (zh) * | 2021-12-20 | 2023-02-03 | 西安交通大学 | 一种综合能源系统及其运行控制方法 |
| CN114204602A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-03-18 | 山东电力工程咨询院有限公司 | 基于气象实时数据的风电制氢控制方法及系统 |
| CN114204602B (zh) * | 2022-01-05 | 2024-03-19 | 山东电力工程咨询院有限公司 | 基于气象实时数据的风电制氢控制方法及系统 |
| CN114726004A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-07-08 | 沈阳微控新能源技术有限公司 | 新型储能光伏电站系统及其控制方法 |
| CN117526374A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-02-06 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 匹配波动电源实时出力的新能源制氢系统控制方法及装置 |
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| Publication number | Publication date |
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