CN110071512B - 储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法 - Google Patents

储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法，根据不同时间段光伏预测精度不同的特点，在根据所有时间段光伏预测数据构造模型预测控制约束基础上，增加构造基于短期两个时间段光伏预测数据的约束，以提高对较高精度光伏预测数据的利用率。同时，本发明建立综合考虑光伏输出功率波动满足率和储能寿命损耗的目标函数用于预测控制。采用两阶段模型预测控制方法，可有效提高储能装置对光伏波动的平抑效果。本发明可有效降低大规模光伏并网功率波动对电力系统造成的冲击。

Description

储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法
技术领域
本发明属于储能控制领域，尤其是涉及储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法。
背景技术
近年来，随着节能减排、控制温室气体排放的要求日益提高，以光伏、风机为代表的可再生能源大规模接入电网。相比传统同步机组，可再生能源出力可预测性差，常常发生剧烈波动，给电网运行带来巨大的挑战。将可再生能源的出力进行限制是目前常用的降低其对电网冲击的一种常用方法。然而，这种限功率方法降低了可再生能源的发电总量，牺牲了系统经济性。
随着锂电池等电化学储能元件成本的快速下降以及国家相关政策激励，储能系统有望在电网中大规模应用，以解决大规模可再生能源接入后电网面临的调节能力不足的问题。通过在光伏发电系统配置储能装置，利用储能装置的快速灵活调控能力平抑光伏出力波动，可有效降低光伏出力波动对电网对电网的冲击，促进光伏发电的全额消纳。
高精度光伏出力预测是实现储能装置平抑光伏波动的一个重要条件，然而受制于目前技术条件，对光伏长期出力进行高精度预测目前还存在困难。因此一种可行的方法是对光伏功率进行滚动预测，实现储能装置出力的滚动优化，即采用模型预测控制方法。
滚动预测与滚动优化从理论上来说可以有效提高储能装置对光伏波动平抑的效果，但是光伏出力预测精度与时间相关，时间越近、精度越高。若将所有时刻的光伏出力预测值都同等对待，显然没有将预测数据的效能发挥到做大。因此，可以根据预测数据先后顺序进行区分应用，即利用较前数据构造额外约束，进一步提高储能装置的利用率与平抑效果。
发明内容
为了利用储能装置对光伏发电波动进行最大化平抑，本发明的目的在于提供储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法，根据所有时间段光伏预测数据构造模型预测控制约束基础上，增加短期两个时间段的光伏预测数据进行约束构造，以提高对较高精度光伏预测数据的利用率。在此基础上，建立综合考虑光伏输出功率波动满足率和储能寿命损耗的目标函数，用于预测控制。采用两阶段模型预测控制方法，可有效提高储能装置对光伏波动的平抑效果，降低大规模光伏并网功率波动对电力系统造成的冲击。
本发明是通过以下技术方案实现的：储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法，包括以下步骤：
1)在时刻k，采用光伏功率预测方法，预测后续M个(k+1，k+2，…，k+M)时间间隔内光伏输出功率；
2)根据预测的k+1与k+2时刻的光伏波动情况，得到k+1时刻储能出力范围，作为约束范围；
3)进一步输入从k+1到k+M，共M个时刻的约束条件，建立目标函数，利用数学规划算法求解，得到从k+1到k+M，共M个时刻储能的出力指令值；
4)将获得的k+1时刻储能出力指令值输出；
5)对于k+1时刻，重复步骤1)-步骤4)，得到k+2时刻储能出力，以此类推，实现储能功率的滚动优化与输出。
优选的，所述步骤2)中，计k时刻光伏波动量为ramp(k)；
将预测的k+1时刻与k+2光伏波动分为六个区间，记为(-∞，-u]，(-u，-v]，(-v，0]，(0，v]，(v，u]，(u，∞)；
在(-v，0]和(0，v]区间，光伏波动较小，无须进行补偿；在(-u，-v]和(v，u]区间储能装置能补偿光伏波动；在(-∞，-u]和(u，∞)区间，光伏波动较大，超过储能装置限制，储能装置只能补偿部分光伏波动；其中v为固定参数，u根据储能装置运行情况实时确定。
优选的，所述步骤2)中，按如下方法确定k+1储能出力约束：
2-1)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000031
储能无须进行补偿，k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)|＜δ0 (2)
其中PESS(k+1)为k+1时刻储能装置出力，δ0为出力范围约束。
2-2)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000032
若
|ramp(k+1)+v|≥|ramp(k+2)+u| (4)
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)-ramp(k+2)-u|＜δ1 (5)
否则，k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)+ramp(k+2)+v|＜δ1 (6)
其中，δ1为出力范围约束。
2-3)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000041
若
|ramp(k+1)-v|≥|ramp(k+2)-u| (8)
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)-ramp(k+2)+u|＜δ2 (9)
否则，k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)+ramp(k+2)-v|＜δ2 (10)
其中，δ2为出力范围约束。
2-4)当k+1与k+2时刻光伏预测值波动满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000042
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)-ramp(k+1)+u|＜δ3 (12)
其中，δ3为出力范围约束。
2-5)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000043
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)+ramp(k+1)-u|＜δ4 (14)
其中，δ4为出力范围约束。
2-6)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值在2-1)-2-5)所述情况之外时，k+1
时刻储能装置出力无须约束。
优选的，所述步骤3)中，约束条件包括充放电倍率、储能装置荷电状态和输出功率，如下所示：
Figure BDA0001993281490000051
Figure BDA0001993281490000052
Figure BDA0001993281490000053
式子中，Cmin和Cmax为储能装置放电倍率的上下限制，C(i)为第i个时刻储能装置的放电倍率，SoCmin和SoCmax为储能装置荷电状态的上下限制，SoC(i)为第i个时刻储能装置的荷电状态，PESS_max为储能装置最大出力约束。
优选的，所述步骤3)中，目标函数为最大化光伏波动满足率与最小化储能寿命
Figure BDA0001993281490000054
式子中，α和β为权重系统，Si为第i个时刻光伏波动满足率，λi为第i个时刻储能系统的损耗。
与现有技术相比，本发明的优点是：通过将光伏预测数据分为两类，根据较近预测区间数据构造额外约束，可以有效提高储能装置对预测数据利用率，提高平抑效果。同时，目标函数同时包含了光伏波动平抑率与储能装置寿命，可通过调节系数，实现系统性能与系统经济性的最优。
附图说明
图1为本发明实施例中储能装置平抑光伏输出功率波动系统示意图；
图2为本发明光伏输出功率和波动示意图；
图3为增加储能装置对光伏系统输出功率波动平抑效果示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
储能装置平抑光伏输出功率波动系统如图1所示，包括光伏发电装置、储能装置、预测系统和控制系统四个部分组成。控制系统接受来自预测系统的光伏功率预测数据和光伏发电系统功率反馈，通过模型预测控制算法，优化得到下一时刻光伏系统功率指令，并传输给光伏系统输出。具体优化控制方法如下描述。
模型预测控制的目标函数为最大化光伏波动满足率与最小化储能寿命
Figure BDA0001993281490000061
式子中，Si为第i个时刻光伏波动满足率，λi为第i个时刻储能系统的损耗，α和β为权重系统。Si和λi可采用不同的定义方法，在实施例中采用的Si定义为每一个时间间隔，光伏波动不超过其额定容量的10％，λi采用总能量吞吐法进行计算。
模型预测控制的约束分为短期2个预测周期约束和长期M个预测周期的约束。具体约束构建方法如下详述。计k时刻光伏波动量为ramp(k)。将预测的k+1时刻与k+2光伏波动分为六个区间，记为(-∞，-u]，(-u，-v]，(-v，0]，(0，v]，(v，u]，(u，∞)。在(-v，0]和(0，v]区间，光伏波动较小，无须进行补偿；在(-u，-v]和(v，u]区间储能装置能补偿光伏波动；在(-∞，-u]和(u，∞)区间，光伏波动较大，超过储能装置限制，储能装置只能补偿部分光伏波动。这其中v为固定参数，u根据储能装置运行情况实时确定。
根据短期k+1，k+2预测光伏出力波动大小，按如下方法确定k+1时刻储能出力约束：
2-1)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000071
储能无须进行补偿，k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)|＜δ0 (19)
其中PESS(k+1)为k+1时刻储能装置出力，δ0为出力范围约束。
2-2)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000072
若
|ramp(k+1)+v|≥|ramp(k+2)+u| (21)
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)-ramp(k+2)-u|＜δ1 (22)
否则，k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)+ramp(k+2)+v|＜δ1 (23)
其中，δ1为出力范围约束。
2-3)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000081
若
|ramp(k+1)-v|≥|ramp(k+2)-u| (25)
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)-ramp(k+2)+u|＜δ2 (26)
否则，k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)+ramp(k+2)-v|＜δ2 (27)
其中，δ2为出力范围约束。
2-4)当k+1与k+2时刻光伏预测值波动满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000082
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)-ramp(k+1)+u|＜δ3 (29)
其中，δ3为出力范围约束。
2-5)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure BDA0001993281490000083
则k+1时刻储能出力约束为
|PESS(k+1)+ramp(k+1)-u|＜δ4 (31)
其中，δ4为出力范围约束。
2-6)当k+1与k+2时刻光伏波动预测值在2-1)-2-5)所述情况之外时，k+1时刻储能装置出力无须约束。
根据长期M个预测周期的波动大小，按如下方法确定储能出力约束，约束条件包括充放电倍率，储能装置荷电状态，输出功率，如下所示。
Figure BDA0001993281490000091
Figure BDA0001993281490000092
Figure BDA0001993281490000093
式子中，Cmin和Cmax为储能装置放电倍率的上下限制，C(i)为第i个时刻储能装置的放电倍率，SoCmin和SoCmax为储能装置荷电状态的上下限制，SoC(i)为第i个时刻储能装置的荷电状态，PESS_max为储能装置最大出力约束。
综合(18)-(32)，模型预测控制的优化问题可最终描述为
Figure BDA0001993281490000094
采用数学规划方法对(33)进行求解，可以求得k+1时刻至k+M时刻，储能装置的出力序列。将获得的k+1时刻储能出力指令值输出。对于k+1时刻，重复上述步骤，得到k+2时刻储能出力，以此类推，实现储能功率指令的滚动优化与输出。
表1本发明仿真所需参数的取值
Figure BDA0001993281490000095
Figure BDA0001993281490000101
图2为本发明光伏输出功率和波动示意图，可以看到光伏输出功率会随着时间剧烈变化，有可能对电力系统产生巨大冲击。图3为增加储能平抑后光伏系统输出功率，可以看到光伏系统输出功率波动率显著变小，对电力系统的冲击亦显著减小。
以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

Claims (1)

1.储能装置平抑光伏输出功率波动的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
1）在时刻k，采用光伏功率预测方法，预测后续M个（k+1，k+2，…，k+M）时间间隔内光伏输出功率；
2）根据预测的k+1与k+2时刻的光伏波动情况，得到k+1时刻储能出力范围，作为约束范围；
计k时刻光伏波动量为ramp(k)；
将预测的k+1时刻与k+2光伏波动分为六个区间，记为(-∞，-u]，（-u，-v]，（-v，0]，（0，v]，（v，u]，（u，∞）；
在（-v，0]和（0，v]区间，光伏波动较小，无须进行补偿；在（-u，-v]和（v，u]区间储能装置能补偿光伏波动；在(-∞，-u]和（u，∞）区间，光伏波动较大，超过储能装置限制，储能装置只能补偿部分光伏波动；其中v为固定参数，u根据储能装置运行情况实时确定；
按如下方法确定k+1储能出力约束：
2-1）当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure DEST_PATH_IMAGE001
储能无须进行补偿，k+1时刻储能出力约束为
Figure 625235DEST_PATH_IMAGE002
其中P ESS (k+1)为k+1时刻储能装置出力，
Figure 454126DEST_PATH_IMAGE004
为出力范围约束；
2-2）当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure DEST_PATH_IMAGE005
若
Figure 460128DEST_PATH_IMAGE006
则k+1时刻储能出力约束为
Figure DEST_PATH_IMAGE007
否则，k+1时刻储能出力约束为
Figure 97914DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 826967DEST_PATH_IMAGE010
为出力范围约束；
2-3）当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure DEST_PATH_IMAGE011
若
Figure 892006DEST_PATH_IMAGE012
则k+1时刻储能出力约束为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
否则，k+1时刻储能出力约束为
Figure 385304DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 365462DEST_PATH_IMAGE016
为出力范围约束；
2-4）当k+1与k+2时刻光伏预测值波动满足以下条件时
Figure DEST_PATH_IMAGE017
则k+1时刻储能出力约束为
Figure 542496DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 965387DEST_PATH_IMAGE020
为出力范围约束；
2-5）当k+1与k+2时刻光伏波动预测值满足以下条件时
Figure DEST_PATH_IMAGE021
则k+1时刻储能出力约束为
Figure 303572DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为出力范围约束；
2-6）当k+1与k+2时刻光伏波动预测值在2-1）-2-5）所述情况之外时，k+1时刻储能装置出力无须约束；
3）进一步输入从k+1到k+M，共M个时刻的约束条件，建立目标函数，利用数学规划算法求解，得到从k+1到k+M，共M个时刻储能的出力指令值；
约束条件包括充放电倍率、储能装置荷电状态和输出功率，如下所示：
Figure 17581DEST_PATH_IMAGE024
式子中，C min 和C max 为储能装置放电倍率的上下限制，C(i)为第i个时刻储能装置的放电倍率，SoC min 和SoC max 为储能装置荷电状态的上下限制，SoC(i)为第i个时刻储能装置的荷电状态，P ESS_max 为储能装置最大出力约束；
目标函数为最大化光伏波动满足率与最小化储能寿命
Figure DEST_PATH_IMAGE025
式子中，α和β为权重系统，S i 为第i个时刻光伏波动满足率，λ i 为第i个时刻储能系统的损耗；
4）将获得的k+1时刻储能出力指令值输出；
5）对于k+1时刻，重复步骤1）-步骤4），得到k+2时刻储能出力，以此类推，实现储能功率的滚动优化与输出。
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