CN110148956A - 一种基于mpc的电池储能系统辅助agc控制方法 - Google Patents

一种基于mpc的电池储能系统辅助agc控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于MPC的电池储能系统辅助AGC控制方法，包括如下步骤：步骤1、采集电网AGC系统的模型数据、含电池储能系统的模型数据和负荷扰动数据以提供数据分析基础；步骤2、根据所述含电池储能系统的模型数据和负荷扰动数据建立系统状态空间表达式，输出变量为ACE、频率偏差和电池储能系统SOC；以及步骤4、构建MPC控制器，通过预测模型、滚动优化算法得到电池储能系统的最优控制变量，平衡电池储能系统SOC的恢复需求和电网调频需求。

Description

一种基于MPC的电池储能系统辅助AGC控制方法
【技术领域】
本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及储能参与辅助服务领域，提出了一种基于模型预测控制的电池储能辅助AGC控制方法。
【背景技术】
自动发电控制(AGC)是能量管理系统(EMS)中的重要组成部分，在功率失衡的情况下它通过实时调整发电机组出力，消除区域控制偏差(ACE)，维持电力系统的频率稳定。随着大规模的可再生能源接入交直流互联电网，其弱惯性、波动性、不确定性以及常规机组的一些固有缺陷，导致系统调频容量不足的问题日益突出，对AGC系统的控制性能提出了更高的要求。储能系统由于其秒级响应速度与精准的出力控制在参与AGC领域有很大的潜力。
从当前电池储能辅助AGC的研究来看，大多基于电网单方面调频需求或者沿用传统的PI控制来制定储能出力控制策略，未能充分考虑储能自身荷电状态(SOC)的约束，或者未能协调好系统频率控制质量与电池储能运行裕量之间的平衡。为此，有必要提出一种基于模型预测控制(MPC)的电池储能辅助AGC控制方法，在划分ACE区间的基础上，根据每个区间内电网的调频需求与电池储能系统SOC恢复需求确定电池储能出力目标，进而确定合适的MPC输出加权矩阵和约束，根据系统在未来有限一段时间内的响应来决策下一个控制时刻的最优控制信号，形成电池储能的最优控制变量。
【发明内容】
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于模型预测控制的电池储能辅助AGC控制方法。本发明的技术方案是：一种基于MPC的电池储能系统辅助AGC控制方法包括如下步骤：
步骤1、采集电网AGC系统的模型数据、含电池储能系统的模型数据和负荷扰动数据以提供数据分析基础；
步骤2、根据所述含电池储能系统的模型数据和负荷扰动数据建立系统状态空间表达式，输出变量为ACE、频率偏差和电池储能系统SOC，控制变量为电池储能的控制指令；
步骤3、划分ACE区间与确定MPC输出加权矩阵，其中根据电池储能系统和常规机组不同的出力特性，在每个ACE区间上结合该电池储能系统SOC的恢复需求和电网调频需求来确定 MPC控制的输出加权矩阵，确定该电池储能系统的出力目标；以及
步骤4、构建MPC控制器，通过预测模型、滚动优化算法得到电池储能系统的最优控制变量，平衡电池储能系统SOC的恢复需求和电网调频需求。
作为一种变型，在上述步骤2中，建立所述系统状态空间表达式还包括，含电池储能系统的两不同区域的双机组AGC系统的状态方程表示为：
在式(1)中：X、U、W和Y分别代表状态变量、输入变量、扰动量和输出变量，并且具体元素如下；A、B、R和C分别代表AGC系统的状态矩阵、输入矩阵、扰动矩阵和输出矩阵，由AGC系统的模型数据来确定。
状态变量X表示为
X＝[Reg1 △Ptie Reg2 Pb Soc]T (1-1)
其中Reg1为区域i发电机组的状态变量，表示为
Regi＝[△fi △Pti △Pri △Xgi △Pci]i＝1,2 (1-2)
输入变量U表示为
U＝ub，W＝[△PL1 △PL2]T (1-3)
输出变量Y表示为
Y＝[Acei △fi Soc]T (1-4)
在式(1-1)至(1-4)中，Acei为区域控制偏差值；△Xgi为调速器位置增量；△Pri、△Pti、△PLi、△Ptie分别为再热器输出热功率增量、汽轮机输出功率增量、负荷变化量和联络线交换功率变化量；△fi为频率的变化量；T12为区域1、2之间的联络线功率同步系数；ub为电池储能的控制变量；Soc为电池储能系统的SOC。
进一步地，在上述步骤3中，在划分ACE区间与确定MPC输出加权矩阵步骤中，根据该 ACE的绝对值大小将电网AGC系统的调频需求进行分解，划分成几个控制区间，包括：ACE死区(0到Ace,d)、ACE正常调节区(Ace,d到Ace,n)、ACE次紧急调节区(Ace,n到Ace,e)、ACE 紧急调节区(大于Ace,e)，其中：
在该ACE死区内，电池储能系统不参与二次调频，同时在保证不使该ACE跌出死区的前提下，电池储能系统以恢复自身的SOC为目标，因此设置该ACE死区内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(0,0,1) (7)
在ACE正常调节区内，电池储能系统以消除ACE和频率偏差为出力目标，快速参与响应，同时，在不影响该电网AGC系统频率状态的前提下进行电池储能系统SOC的恢复，因此设置ACE正常调节区域内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(1,1,0.2) (8)
在ACE次紧急调节区内，电池储能系统承担ACE的高频小扰动部分，以消除系统ACE和频率偏差为出力目标，不再进行电池储能系统SOC的恢复，保证SOC在安全运行范围内即可，因此设置ACE次紧急调节区域内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(1,1,0) (9)
在ACE紧急调节区内，电网AGC系统调频需求超出了常规机组和电池储能系统的容量限制，电池储能系统不再参与调频，由电网AGC系统进行切机、甩负荷操作，维持系统安全稳定运行。
更进一步地，所述MPC控制的算法包括预测模型、滚动优化部分，其中所述预测模型是以系统状态空间表达式为基础，以Ts＝1s为采样周期将该系统状态空间表达式离散化得到系统的离散状态空间模型，所述滚动优化是由该离散状态空间模型预测电网AGC系统起始于k 时刻的未来一段时间内的模型输出，构造满足一定约束下的二次型性能指标函数，表示为
s.t.Umin≤U(k)≤Umax
Ymin≤Y(k)≤Ymax
在式(5)中：Q和R分别为输出加权矩阵和控制加权矩阵，取R＝0.1I，I为单位矩阵；Y(k+j|k)为在k时刻对电池储能系统输出在未来k+j时刻的预测，其中j∈(1,p)，p为预测时域；Yr(k+j)为电池储能系统输出在未来k+j时刻的参考值，在含电池储能系统的电池储能系统中频率偏差、ACE的参考值为0，电池储能系统SOC的参考值为0.5；U(k+i-1|k)为在k时刻对系统控制变量在未来k+i-1时刻的预测，其中i∈(1,m)，m为控制时域；Umax、 Umin为系统控制变量的上、下限，在含电池储能系统的电池储能系统中控制变量的上、下限为储能的功率约束；Ymax、Ymin为系统输出变量的上下限，在含电池储能系统的电池储能系统中输出变量的上、下限为储能的SOC约束，通过指标函数在有限时间段内的最优化来确定未来一段时间的最优控制序列U(k+i-1)，再将控制序列中的第一个控制U(k)作用于电池储能系统，到下一采样时刻，优化时段向前推移并刷新优化问题后进行求解，如此循环向前。
另外，在上述步骤的基础上，为了验证系统算例在采用以上算法时的优越性，所述方法还可包括：步骤5、计算调频性能指标与SOC维持效果指标，其中为评估调频效果，定义ACE 最大值Ace,m、ACE均方根值Ace,rms、频率偏差最大值△fm、频率偏差均方根值△frms；为评估电池储能系统SOC的维持效果指标，定义SOC均方根值Soc,rms评价指标。
本发明的有益成果在于：在划分ACE区间的基础上，根据每个控制区间内电网的调频需求与电池储能系统SOC的恢复需求来确定电池储能出力目标，进而确定合适的MPC输出加权矩阵和约束，根据系统在未来有限一段时间内的响应来决策下一个控制时刻的最优控制信号，形成电池储能系统的最优控制变量。本发明在改善系统调频效果、维持电池储能荷电状态、不降低频率控制质量的前提下最大化电池储能的运行裕量等方面具有优势，有利于提高系统的稳定性，降低电池储能容量配置需求，为二次调频相关工作提供数据支撑。
【附图说明】
图1为本发明基于模型预测控制的电池储能辅助AGC控制方法流程图；
图2为本发明与考虑电池储能系统SOC恢复的PI控制方法(方法1)、不考虑电池储能系统SOC恢复的模型预测控制方法(方法2)的ACE响应对比图；
图3为本发明与方法1、2的频率偏差响应对比图；
图4为本发明与方法1、2的电池储能系统SOC对比图。
【具体实施方式】
下面结合附图和具体实施例，详细说明本发明方法和具体步骤，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本实施例以两个区域的双机组AGC系统应用为例阐述本发明的具体方法。其中，原始数据为该AGC系统中再热式火电机组的模型数据、电池储能系统的模型数据与负荷扰动数据。例如，负荷扰动数据为施加在区域2的长时间连续负荷扰动，时间序列范围是0-6000s，时间间隔为1s，共6000组数据。参考图1本发明实施例的方法主要分为以下几个步骤：
1、数据采集：采集的数据包括系统中再热式火电机组的模型数据、电池储能模型数据与负荷扰动数据。
2、系统状态空间表达式的建立：含电池储能系统的两区域双机系统的状态方程可表示为：
在上式(1)中：X、U、W和Y分别代表状态变量、输入变量、扰动量和输出量，具体元素如下；A、B、R和C分别代表系统的状态矩阵、输入矩阵、扰动矩阵和输出矩阵。
X＝[Reg1 △Ptie Reg2 Pb Soc]T (1-1)
Regi＝[△fi △Pti △Pri △Xgi △Pci]i＝1,2 (1-2)
U＝ub，W＝[△PL1 △PL2]T (1-3)
在区域2中设置的算例具有负荷扰动，
Y＝[Ace2 △f2 Soc]T (1-4)
式(1-1)至(1-4)中，Acei为区域控制偏差；△Xgi为调速器位置增量；△Pri、△Pti、△PLi、△Ptie分别为再热器输出热功率增量、汽轮机输出功率增量、负荷变化量和联络线交换功率变化量；△fi为频率的变化量；T12为区域1、2之间的联络线功率同步系数；ub为电池储能的控制变量；Soc为电池储能系统的SOC。
3、ACE区间划分与MPC输出加权矩阵的确定。根据该ACE的绝对值大小将电网AGC系统的调频需求进行分解，划分成几个控制区间，一般包括：ACE死区(0到Ace,d)、ACE正常调节区(Ace,d到Ace,n)、ACE次紧急调节区(Ace,n到Ace,e)、ACE紧急调节区(大于Ace,e)。
其中，在ACE死区内，电池储能系统不参与二次调频，同时在保证不使该ACE跌出死区的前提下，电池储能应以恢复自身的SOC为目标。因此，设置死区内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(0,0,1) (12)
在ACE正常调节区内，电池储能以消除系统ACE和频率偏差为出力目标，快速参与响应。同时，在不会使得系统频率状态恶化的前提下进行电池储能系统SOC的恢复。因此，设置正常调节区域内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(1,1,0.2) (13)
在ACE次紧急调节区内，电池储能系统承担ACE的高频小扰动部分，以消除系统ACE和频率偏差为出力目标，不再进行电池储能系统SOC的恢复，保证SOC在安全运行范围内即可。因此，设置ACE次紧急调节区域内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(1,1,0) (14)
在ACE紧急调节区域内，电网AGC系统调频需求超出了常规机组和电池储能的容量限制，电池储能不再参与调频，由系统进行切机、甩负荷等操作，维持系统安全稳定运行。
4、模型预测控制。MPC算法一般包括预测模型、滚动优化等部分。
预测模型：以系统的状态空间表达式为基础，以Ts＝1s为采样周期将其离散化得到系统的离散状态空间模型。
滚动优化：由离散状态空间模型预测系统起始于k时刻的未来一段时间内的模型输出。构造满足一定约束下的二次型性能指标函数：
s.t.Umin≤U(k)≤Umax
Ymin≤Y(k)≤Ymax
在式(5)中：Q和R分别为输出加权矩阵和控制加权矩阵，一般取R＝0.1I，I为单位矩阵；Y(k+j|k)为在k时刻对系统输出在未来k+j时刻的预测，其中j∈(1,p)，p为预测时域；Yr(k+j)为系统输出在未来k+j时刻的参考值，在含电池储能的AGC系统中频率偏差、ACE的参考值为0，电池储能系统SOC的参考值为0.5；U(k+i-1|k)为在k时刻对系统控制变量在未来k+i-1时刻的预测，其中i∈(1,m)，m为控制时域；Umax、Umin为系统控制变量的上下限，在含电池储能的AGC系统中控制变量的上下限为储能的功率约束；Ymax、 Ymin为系统输出变量的上下限，在含电池储能系统的AGC系统中输出变量的上下限为储能的 SOC约束。
通过指标函数在有限时间段内的最优化来确定未来一段时间的最优控制序列 U(k+i-1)，再将控制序列中的第一个控制U(k)作用于系统，到下一采样时刻,优化时段向前推移并刷新优化问题后进行求解，如此循环向前。
5、调频性能指标与SOC维持效果指标的计算。
为评估本发明实施例的调频效果，定义ACE最大值Ace,m、ACE均方根值Ace,rms、频率偏差最大值△fm、频率偏差均方根值△frms；为评估本发明的电池储能系统SOC的维持效果，定义SOC均方根值Soc,rms评价指标。
表1是本发明方法与考虑电池储能系统SOC恢复的PI控制方法(方法1)、不考虑电池储能系统SOC恢复的模型预测控制方法(方法2)的评价指标对比，结合参考图2到4，可以看到采用本发明方法时的ACE、频率偏差量的最大值和均方根值比采用方法1和方法2时都有所减小；电池储能系统SOC均方根值比方法1多偏离了0.4％，比方法2少偏离了3.0％。这说明采用本发明方法时的系统调频效果明显优于其余两个方法，电池储能系统SOC维持效果优于方法1、2。
表1评价指标的对比
综上，本发明方法的电池储能系统既克服了由于约束SOC的控制作用过大而出力保守的问题，又能将SOC维持在较好的范围内。

Claims (4)

1.一种基于MPC的电池储能系统辅助AGC控制方法，其特征是包括如下步骤：
步骤1、采集电网AGC系统的模型数据、含电池储能系统的模型数据和负荷扰动数据以提供数据分析基础；
步骤2、根据所述含电池储能系统的模型数据和负荷扰动数据建立系统状态空间表达式，输出变量为ACE、频率偏差和电池储能SOC，控制变量为电池储能的控制指令；
步骤3、划分ACE区间与确定MPC输出加权矩阵，其中根据电池储能系统和常规机组不同的出力特性，在每个ACE区间上结合该电池储能SOC的恢复需求和电网调频需求来确定MPC控制的输出加权矩阵，确定该电池储能系统的出力目标；
以及步骤4、构建MPC控制器，通过预测模型、滚动优化算法得到电池储能系统的最优控制变量，平衡电池储能SOC的恢复需求和电网调频需求。
2.根据权利要求1所述的电池储能系统辅助AGC控制方法，其特征是，在上述步骤2中，建立所述系统状态空间表达式还包括，含电池储能系统的两不同区域的双机组AGC系统的状态方程表示为：
在式(1)中：X、U、W和Y分别代表状态变量、输入变量、扰动量和输出变量，并且具体元素如下；A、B、R和C分别代表AGC系统的状态矩阵、输入矩阵、扰动矩阵和输出矩阵，由AGC系统的模型数据确定，
状态变量X表示为
X＝[Reg1 △Ptie Reg2 Pb Soc]T (1-1)
其中Reg1为区域i发电机组的状态变量，表示为
Regi＝[△fi △Pti △Pri △Xgi △Pci]i＝1,2 (1-2)
输入变量U表示为
U＝ub，W＝[△PL1 △PL2]T (1-3)
输出变量Y表示为
Y＝[Acei △fi Soc]T (1-4)
在式(1-1)至(1-4)中，Acei为区域控制偏差值；△Xgi为调速器位置增量；△Pri、△Pti、△PLi、△Ptie分别为再热器输出热功率增量、汽轮机输出功率增量、负荷变化量和联络线交换功率变化量；△fi为频率的变化量；T12为区域1、2之间的联络线功率同步系数；ub为电池储能的控制变量；Soc为电池储能系统的SOC。
3.根据权利要求2所述的电池储能系统辅助AGC控制方法，其特征是，在上述步骤3中，在划分ACE区间与确定MPC输出加权矩阵步骤中，根据该ACE的绝对值大小将电网AGC系统的调频需求进行分解，划分成几个控制区间，包括：ACE死区(0到Ace,d)、ACE正常调节区(Ace,d到Ace,n)、ACE次紧急调节区(Ace,n到Ace,e)、ACE紧急调节区(大于Ace,e)，其中：
在该ACE死区内，电池储能系统不参与二次调频，同时在保证不使该ACE跌出死区的前提下，电池储能系统以恢复自身的SOC为目标，因此设置该ACE死区内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(0,0,1) (2)
在ACE正常调节区内，电池储能系统以消除ACE和频率偏差为出力目标，快速参与响应，同时，在不影响该电网AGC系统频率状态的前提下进行电池储能系统SOC的恢复，因此设置ACE正常调节区域内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(1,1,0.2) (3)
在ACE次紧急调节区内，电池储能系统承担ACE的高频小扰动部分，以消除系统ACE和频率偏差为出力目标，不再进行电池储能系统SOC的恢复，保证SOC在安全运行范围内即可，因此设置ACE次紧急调节区域内MPC控制的输出加权矩阵为：
Q＝diag(1,1,0) (4)
在ACE紧急调节区内，电网AGC系统调频需求超出了常规机组和电池储能系统的容量限制，电池储能系统不再参与调频，由电网AGC系统进行切机、甩负荷操作，维持系统安全稳定运行。
4.根据权利要求3所述的电池储能系统辅助AGC控制方法，其特征是，所述MPC控制的算法包括预测模型、滚动优化部分，其中
所述预测模型是以系统状态空间表达式为基础，以Ts＝1s为采样周期将该系统状态空间表达式离散化得到系统的离散状态空间模型，
所述滚动优化是由该离散状态空间模型预测电网AGC系统起始于k时刻的未来一段时间内的模型输出，构造满足一定约束下的二次型性能指标函数，表示为
s.t.Umin≤U(k)≤Umax
Ymin≤Y(k)≤Ymax
在式(5)中：Q和R分别为输出加权矩阵和控制加权矩阵，取R＝0.1I，I为单位矩阵；Y(k+j|k)为在k时刻对电池储能系统输出在未来k+j时刻的预测，其中j∈(1,p)，p为预测时域；Yr(k+j)为电池储能系统输出在未来k+j时刻的参考值，在含电池储能系统的电池储能系统中频率偏差、ACE的参考值为0，电池储能系统SOC的参考值为0.5；U(k+i-1|k)为在k时刻对系统控制变量在未来k+i-1时刻的预测，其中i∈(1,m)，m为控制时域；Umax、Umin为系统控制变量的上、下限，在含电池储能系统的电池储能系统中控制变量的上、下限为储能的功率约束；Ymax、Ymin为系统输出变量的上下限，在含电池储能系统的电池储能系统中输出变量的上、下限为储能的SOC约束，通过指标函数在有限时间段内的最优化来确定未来一段时间的最优控制序列U(k+i-1)，再将控制序列中的第一个控制U(k)作用于电池储能系统，到下一采样时刻，优化时段向前推移并刷新优化问题后进行求解，如此循环向前。
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