CN110535187A - 一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统 - Google Patents

一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110535187A
CN110535187A CN201910772937.3A CN201910772937A CN110535187A CN 110535187 A CN110535187 A CN 110535187A CN 201910772937 A CN201910772937 A CN 201910772937A CN 110535187 A CN110535187 A CN 110535187A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
energy
charge
battery
energy storage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910772937.3A
Other languages
English (en)
Inventor
张海
徐刚
朱海鹏
刘宗杰
魏亚军
谢允红
杨乐
郑凯
赵莹莹
杨帆
高金路
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Jining Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Jining Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Jining Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201910772937.3A priority Critical patent/CN110535187A/zh
Publication of CN110535187A publication Critical patent/CN110535187A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56—Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本公开提出了一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统，针对主动配电网中的风力发电单元、光伏发电单元及储能单元分别建模，得到单个风机输出的功率、光伏电池的输出功率、储能荷电状态SoC在充放过程中的具体表达式；能量分配时，超级电容器补偿缺额功率中的高频分量，剩余的低频分量由能量型的蓄电池补偿；其中，获得超级电容器及蓄电池各自的实际充放电功率时，考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正；将复合储能装置的日均成本最小作为优化目标，建立目标函数；以储能容量约束、储能最大充放电功率约束、瞬时功率平衡约束及负荷缺电及能量溢出约束作为约束条件，针对目标函数进行求解蓄电池及超级电容器的配置容量。

Description

一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统
技术领域
本公开涉及配电网技术领域，特别是涉及一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统。
背景技术
配电网中包含多种微电源，其各自特点不同，发电原理不同。若利用风力资源与太阳光资源在时间上自然互补的特点，将风力发电与光伏发电同时投入系统中，可以天然弥补单独供电时的间歇，进而使系统自然具备一定程度的可靠供电性能。
目前，配电网中储能设备一般选用蓄电池，蓄电池作为能量型储能设备，具有能量密度大、存储能力强等特点，但同时也存在充放电周期长、寿命短、成本高等缺点，因而限制了储能技术的应用。超级电容器作为目前应用最为广泛的功率型储能元件，具有功率密度大、充放电周期短、储能效率高、循环寿命长等特点，可有效地平抑可再生能源发电中的短时间、小幅度的功率波动。
发明人在研究中发现，目前的复合储能容量的能量调度的过程中并不能精确的获得超级电容和蓄电池的实际充放电功率，继而导致在此不准确的基础上在此进行容量的配置并不合理。
发明内容
本说明书实施方式的目的是提供一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，合理配置蓄电池和超级电容复合储能，并考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正，实现对复合储能容量进行分配。
本说明书实施方式提供一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，通过以下技术方案实现：
包括：
针对主动配电网中的风力发电单元、光伏发电单元及储能单元分别建模，得到单个风机输出的功率、光伏电池的输出功率、储能荷电状态SoC在充放过程中的具体表达式；
能量分配时，超级电容器补偿缺额功率中的高频分量，剩余的低频分量由能量型的蓄电池补偿；
其中，获得超级电容器及蓄电池各自的实际充放电功率时，考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正；
将复合储能装置的日均成本最小作为优化目标，建立目标函数；
以储能容量约束、储能最大充放电功率约束、瞬时功率平衡约束及负荷缺电及能量溢出约束作为约束条件，针对目标函数进行求解蓄电池及超级电容器的配置容量。
本说明书另一实施方式提供一种主动配电网的复合储能容量的能量调度系统，通过以下技术方案实现：
包括：
建模单元，被配置为：针对主动配电网中的风力发电单元、光伏发电单元及储能单元分别建模，得到单个风机输出的功率、光伏电池的输出功率、储能荷电状态SoC在充放过程中的具体表达式；
功率修正单元，被配置为：能量分配时，超级电容器补偿缺额功率中的高频分量，剩余的低频分量由能量型的蓄电池补偿；
其中，获得超级电容器及蓄电池各自的实际充放电功率时，考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正；
配置容量求解单元，被配置为：将复合储能装置的日均成本最小作为优化目标，建立目标函数；
以储能容量约束、储能最大充放电功率约束、瞬时功率平衡约束及负荷缺电及能量溢出约束作为约束条件，针对目标函数进行求解蓄电池及超级电容器的配置容量。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
本公开技术方案基于主动配电网中各种分布式电源的间歇性和波动性对供电可靠性的影响，首先根据风力、光伏发电的特点以及储能装置的充放电特性，对各分布式电源出力分别建立了数学模型，针对蓄电池及超级电容的实际充放电功率进行修正，获得准确的数据，即可为后续实现容量的配置做好数据支撑的基础。
本公开技术方案提出的一种合理配置复合储能容量的能量调度策略，该策略基于低通滤波原理对超级电容和蓄电池的补偿功率进行分配，并考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正。考虑储能自身工作限制和系统正常运行对储能容量配置的约束，建立以包含储能装置一次性投资费用、运行及维护费用的日均成本最低为目标函数的数学模型，实现容量配置的合理分配。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例子的风机的风速–功率曲线示意图；
图2(a)为本公开实施例子的光照强度-外伏安特性示意图；
图2(b)为本公开实施例子的温度-外伏安特性示意图；
图3为本公开实施例子的蓄电池功率修正过程流程图；
图4为本公开实施例子的超级电容器功率修正过程流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例子一
该实施例子公开了一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，首先对主动配电网中分布式电源特性进行分析。
在一实施例中，关于主动配电网中的风力发电，风力发电机的输出功率跟其塔架安装高度处的风速紧密相关。额定功率为50kW的单机，其风速–功率曲线参见附图1所示，切入和切除风速影响着风机的输出功率，当风机塔架高度处的风速大于切入风速时，风机启动；若大于切出风速，风机则受保护装置保护而停机。单个风机输出的功率采用公式(1)获得。
式中：Pwt,t为风机的实际发电功率；vci为风机的切入风速；vr为风机的额定风速；vco为风机的切出风速；Pr为风机的额定功率；v(t)表示塔架实际安装高度处的风速；h表示风机塔架实际安装高度；vref(t)为参考高度处实测风速；href为参考高度，一般为9m；α为幂率指数，平坦地区通常取1/7。
在一实施例中，关于主动配电网中的光伏发电，光伏电池的功率输出特性具有强烈的非线性，其实际输出功率与光伏电池组件所受实际光照强度及环境温度相关，参见附图2(a)-图2(b)所示，给出了光伏电池在不同温度和光照条件下的外伏安特性。
采用式(3)计算光伏电池的输出功率
式中：Ppv,t为单件光伏模块实时输出功率；PSTC为标准测试条件(外界温度为25℃，太阳能的入射强度为1kW/m2)下的最大测试功率；TC为光伏模块工作温度；G为实际光照强度；k为功率温度系数，其值为-0.47％/K；TSTC为参考温度，其值为25℃，即298K；GSTC为标准测试条件下的光照强度，1kW/m2。
在一实施例中，关于主动配电网中的储能的SoC表达式具体建模如下：
充电过程中，储能荷电状态SoC可表示为：
放电过程中，储能荷电状态SoC可表示为：
式中：SoCbat/uc,t表示第t个时段末蓄电池或超级电容的荷电状态值；SoCbat/uc,t-1表示第t-1个时段末即第t个时段初两者的荷电状态值；σ为储能自放电率，对于蓄电池，参考相关实验结论σbat可取0.83％/h，而超级电容器自放电率在短时调度周期内可视为0；ηbat/uc,c、ηbat/uc,d分别为充放电效率；Pbat/uc,t表示第t个时段内的充放电功率，大于0为放电，小于0为充电；Ebat/uc为两者的容量，即所求优化对象，单位kWh；Δt为采样周期。
基于上述所建立的模型，进行复合储能能量调度及容量优化，为合理调度蓄电池和超级电容器的能量，考虑到风光出力的波动性及两种储能的各自特点，提出基于低通滤波原理的能量分配策略：超级电容器功率密度大，响应速度快，安排其补偿缺额功率中的高频(波动)分量；剩余的低频(波动)分量由能量型的蓄电池补偿。假设每一采样时段内，风光出力及负荷功率均恒定，记第t个采样时段的缺额功率为ΔPt，令
式中：为混合储能功率补偿理想值，大于0意味着混合储能整体放电，小于0为充电。Pload,t为第t个采样时段的负荷功率。
为得到各自的实际充放电功率，首先利用低通滤波原理得到蓄电池的理想充放电功率P* bat,t，然后考虑储能功率相应限值对理想充放电功率进行一次修正，再通过判断以此修正值进行能量补偿后的储能SoC是否越限对功率理想值进行二次修正，即为蓄电池实际充放电功率值Pbat,t。
具体的参见附图3所示，在获得蓄电池的实际充放电功率时，具体包括：
获得蓄电池的理想充放电功率，然后考虑储能功率相应限值对理想充放电功率进行一次修正，再通过判断以此修正值进行能量补偿后的储能是否越限对功率理想值进行二次修正，即为蓄电池实际充放电功率值。
蓄电池功率一次修正：将蓄电池理想充放电功率值与蓄电池额定功率值进行比较，若前者大于等于后者，则将蓄电池额定功率值赋予蓄电池理想充放电功率一次修正值，否则，将蓄电池理想放电功率值赋予蓄电池理想充放电功率一次修正值；
获得以蓄电池理想充放电功率一次修正值进行能量补偿后蓄电池的储能荷电状态。
具体的参见附图4所示，在获得超级电容器的实际充放电功率时，与 Pbat,t之差为超级电容器的理想充放电功率对其修正过程则与蓄电池的上述修正过程相同，获得超级电容的实际充放电功率时，具体过程为：
获得超级电容理想充放电功率，超级电容理想充放电功率为混合储能功率补偿理想值与蓄电池实际充放电功率值之差；
超级电容功率一次修正：将超级电容理想充放电功率值与超级电容额定功率值进行比较，若前者大于等于后者，则将超级电容额定功率值赋予超级电容理想充放电功率一次修正值，否则，将超级电容理想放电功率值赋予超级电容理想充放电功率一次修正值；
获得以超级电容理想充放电功率一次修正值进行能量补偿后超级电容的储能荷电状态。
以储能整体放电为例，第t个采样时段内，储能充放电功率修正过程参见附图4所示。
Pbat,N、Puc,N分别为蓄电池和超级电容器的额定功率；Pbat,t、Puc,t分别为两者的实际充放电功率；分别为两者的理想充放电功率一次修正值；SoC*’ bat,t、 SoC*’ uc,t分为以一次修正值进行能量补偿后两者的储能荷电状态；P* bat,t为蓄电池理想充放电功率值，可表示为：
由式(8)经时域离散化转化而来
fL＝1/(2πTL) (9)
以上式中：Pbat,t-1为上一时段蓄电池的实际充放电功率；fL为蓄电池和超级电容器的补偿分界频率，可分析P*HESS的频谱进行适当选取。由蓄电池补偿 P*HESS中0～fL频段范围内的功率分量，频率高于fL的波动分量由超级电容承担。
在一实施例子中，所建立的目标函数：
考虑复合储能的一次性投资成本、运行及维护成本，将复合储能装置的日均成本Cd最小作为优化目标，可表示为：
式中：CP、CO、CM分别为储能一次性年均投资成本(包括购置与安装成本)、年均运行成本、年均维护成本，三者表达式如下：
CP＝EbatCbatfPbat+EucCucfPuc (11)
CO＝EbatCbatfObat+EucCucfOuc (12)
CM＝EbatCbatfMbat+EucCucfMuc (13)
以上式中：Cbat、Cuc分别表示蓄电池和超级电容的单价($/kWh)；fobat、fouc分别表示两者的运行系数；fMbat、fMuc分别表示两者的维护系数，通常超级电容器可免维护，即fMuc为0；fPbat、fPuc分别表示两者的折旧系数，可表示为：
式中，l为工程周期年限；d为折旧率。
针对上述目标函数所建立的约束条件包括：储能自身工作限制及系统运行约束。
在一实施例子中，储能自身工作限制：
1)储能容量约束
储能剩余容量用荷电状态SoC来描述，为避免过冲过放现象的发生，需将SoC 限制在一定范围内。
SoCbat,min≤SoCbat,t≤SoCbat,max (15)
SoCuc,min≤SoCuc,t≤SoCuc,max (16)
需要指出的是，为了保证初始时刻储能就可以充放电，将初始荷电状态设置为0.5。
2)储能最大充放电功率约束
式中：Pbatc,t,max、Pucc,t,max分别为第t个采样时段蓄电池、超级电容器允许的最大充电功率；Pbatd,t,max、Pucd,t,max分别为第t个采样时段蓄电池、超级电容器允许的最大放电功率。单位均为kW。
在一实施例子中，系统运行约束：
1)瞬时功率平衡约束
任一仿真时段，微网系统都应满足功率供需平衡要求。
式中：Slack,t、Swaste,t分别表示系统缺电状态和发电盈余状态，取值为0或1，且两者不能同时为1。系统处于缺电状态时，需切除非重要负载；处于发电盈余状态时，盈余电量通过卸荷器消耗。Plack,t、Pwaste,t分别为系统缺电功率和系统盈余功率。
2)负荷缺电及能量溢出约束
负荷缺电率(Loss of Power Supply Probability,LPSP)反映系统供电可靠性，LPSP越小，则系统供电越可靠，负荷失电概率越小。能量溢出率(Surplus of Power SupplyProbability,SPSP)反映能量的浪费率，表示对可再生能源的利用程度，SPSP越小，则表明风光发电得到越大程度的利用，不存在过多的能量浪费。对 LPSP及SPSP的定义及限制如下：
储能所配置容量应使系统满足LPSP和SPSP指标，即两者均应分别小于系统规定的最大值LPSPmax、SPSPmax。
本公开技术方案在分析主动配电网中各种分布式电源的特性的基础上，建立主动配电网中各分布式电源的数学模型，合理配置蓄电池和超级电容复合储能装置。提出了一种合理配置复合储能容量的能量调度策略，该策略基于低通滤波原理对复合储能容量进行分配，并考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正。
实施例子二
该实施例子公开了一种主动配电网的复合储能容量的能量调度系统，包括：
建模单元，被配置为：针对主动配电网中的风力发电单元、光伏发电单元及储能单元分别建模，得到单个风机输出的功率、光伏电池的输出功率、储能荷电状态SoC在充放过程中的具体表达式；
功率修正单元，被配置为：能量分配时，超级电容器补偿缺额功率中的高频分量，剩余的低频分量由能量型的蓄电池补偿；
其中，获得超级电容器及蓄电池各自的实际充放电功率时，考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正；
配置容量求解单元，被配置为：将复合储能装置的日均成本最小作为优化目标，建立目标函数；
以储能容量约束、储能最大充放电功率约束、瞬时功率平衡约束及负荷缺电及能量溢出约束作为约束条件，针对目标函数进行求解蓄电池及超级电容器的配置容量。
应当注意，尽管在上文的详细描述中提及了设备的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性而非强制性的。实际上，根据本公开的实施例，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
在该实施例子中所涉及的具体单元所执行的技术参见实施例子一，此处不再赘述。
实施例子三
该实施例子公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法的步骤。
在该实施例子中所涉及的主动配电网的复合储能容量的能量调度方法所执行的步骤参见实施例子一，此处不再赘述。
实施例子四
该实施例子公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法的步骤。
在该实施例子中所涉及的主动配电网的复合储能容量的能量调度方法所执行的步骤参见实施例子一，此处不再赘述。
在本实施例中，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，包括：
针对主动配电网中的风力发电单元、光伏发电单元及储能单元分别建模，得到单个风机输出的功率、光伏电池的输出功率、储能荷电状态SoC在充放过程中的具体表达式；
能量分配时，超级电容器补偿缺额功率中的高频分量，剩余的低频分量由能量型的蓄电池补偿；
其中，获得超级电容器及蓄电池各自的实际充放电功率时，考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正；
将复合储能装置的日均成本最小作为优化目标，建立目标函数；
以储能容量约束、储能最大充放电功率约束、瞬时功率平衡约束及负荷缺电及能量溢出约束作为约束条件，针对目标函数进行求解蓄电池及超级电容器的配置容量。
2.如权利要求1所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，在获得蓄电池的实际充放电功率时，具体包括：
获得蓄电池的理想充放电功率，然后考虑储能功率相应限值对理想充放电功率进行一次修正，再通过判断以此修正值进行能量补偿后的储能是否越限对功率理想值进行二次修正，即为蓄电池实际充放电功率值。
3.如权利要求2所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，蓄电池功率一次修正：将蓄电池理想充放电功率值与蓄电池额定功率值进行比较，若前者大于等于后者，则将蓄电池额定功率值赋予蓄电池理想充放电功率一次修正值，否则，将蓄电池理想放电功率值赋予蓄电池理想充放电功率一次修正值；
获得以蓄电池理想充放电功率一次修正值进行能量补偿后蓄电池的储能荷电状态。
4.如权利要求3所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，蓄电池功率二次修正：将一次修正所获得的蓄电池的储能荷电状态与蓄电池的储能荷电状态的最小值进行比较，若前者小于等于后者，则根据计算公式计算蓄电池的实际充放电功率，否则，将蓄电池理想充放电功率一次修正值作为蓄电池的实际充放电功率。
5.如权利要求4所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，根据计算公式计算蓄电池的实际充放电功率，具体计算公式为：
其中，ηbat。d为蓄电池放电效率，SoCbat,t-1表示蓄电池第t-1个时段末即第t个时段初的荷电状态值，σbat表示蓄电池储能自放电率，Ebat为蓄电池的容量，即所求优化对象，SoCbat,min表示蓄电池最小荷电状态值。
6.如权利要求1所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，在获得超级电容的实际充放电功率时，具体过程为：
获得超级电容理想充放电功率，超级电容理想充放电功率为混合储能功率补偿理想值与蓄电池实际充放电功率值之差；
超级电容功率一次修正：将超级电容理想充放电功率值与超级电容额定功率值进行比较，若前者大于等于后者，则将超级电容额定功率值赋予超级电容理想充放电功率一次修正值，否则，将超级电容理想放电功率值赋予超级电容理想充放电功率一次修正值；
获得以超级电容理想充放电功率一次修正值进行能量补偿后超级电容的储能荷电状态。
7.如权利要求6所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法，其特征是，超级电容功率二次修正：将一次修正所获得的超级电容的储能荷电状态与超级电容的储能荷电状态的最小值进行比较，若前者小于等于后者，则根据计算公式计算超级电容的实际充放电功率，否则，将超级电容理想充放电功率一次修正值作为超级电容的实际充放电功率；
进一步的，根据计算公式计算超级电容的实际充放电功率，对应的计算公式为：
其中，ηuc。d为超级电容放电效率，SoCuc,t-1表示超级电容第t-1个时段末即第t个时段初的荷电状态值，Euc为超级电容的容量，即所求优化对象，SoCuc,min表示超级电容最小荷电状态值。
8.一种主动配电网的复合储能容量的能量调度系统，其特征是，包括：
建模单元，被配置为：针对主动配电网中的风力发电单元、光伏发电单元及储能单元分别建模，得到单个风机输出的功率、光伏电池的输出功率、储能荷电状态SoC在充放过程中的具体表达式；
功率修正单元，被配置为：能量分配时，超级电容器补偿缺额功率中的高频分量，剩余的低频分量由能量型的蓄电池补偿；
其中，获得超级电容器及蓄电池各自的实际充放电功率时，考虑储能额定功率限值及储能荷电状态进行功率修正；
配置容量求解单元，被配置为：将复合储能装置的日均成本最小作为优化目标，建立目标函数；
以储能容量约束、储能最大充放电功率约束、瞬时功率平衡约束及负荷缺电及能量溢出约束作为约束条件，针对目标函数进行求解蓄电池及超级电容器的配置容量。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法的步骤。
CN201910772937.3A 2019-08-21 2019-08-21 一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统 Pending CN110535187A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910772937.3A CN110535187A (zh) 2019-08-21 2019-08-21 一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910772937.3A CN110535187A (zh) 2019-08-21 2019-08-21 一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110535187A true CN110535187A (zh) 2019-12-03

Family

ID=68662374

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910772937.3A Pending CN110535187A (zh) 2019-08-21 2019-08-21 一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110535187A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113572173A (zh) * 2021-08-13 2021-10-29 国网天津市电力公司 一种基于超级电容的电力系统电压调节控制方法
CN114142584A (zh) * 2021-12-03 2022-03-04 国网河北省电力有限公司平山县供电分公司 一种基于电池蓄能和电能直供的交流柔性配电系统
CN114243678A (zh) * 2021-11-04 2022-03-25 山东电力工程咨询院有限公司 一种光伏发电站的综合储能配置方案生成方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105098807A (zh) * 2015-07-20 2015-11-25 安阳师范学院 储能系统中多个混合储能装置间的互补优化控制方法
CN106230012A (zh) * 2016-09-19 2016-12-14 华北电力大学（保定） 并网光伏系统中超级电容器与蓄电池容量的优化配置方法
CN106998072A (zh) * 2017-05-15 2017-08-01 国网江苏省电力公司电力科学研究院 一种面向配电网优化运行的混合储能系统容量优化配置方法
CN109245141A (zh) * 2018-11-12 2019-01-18 浙江大学 一种配电网自动化系统中复合储能装置的容量优化配置方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105098807A (zh) * 2015-07-20 2015-11-25 安阳师范学院 储能系统中多个混合储能装置间的互补优化控制方法
CN106230012A (zh) * 2016-09-19 2016-12-14 华北电力大学（保定） 并网光伏系统中超级电容器与蓄电池容量的优化配置方法
CN106998072A (zh) * 2017-05-15 2017-08-01 国网江苏省电力公司电力科学研究院 一种面向配电网优化运行的混合储能系统容量优化配置方法
CN109245141A (zh) * 2018-11-12 2019-01-18 浙江大学 一种配电网自动化系统中复合储能装置的容量优化配置方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MIXIA YANG等: "Optimal Placement and Configuration of Hybrid Energy Storage System in Power Distribution Networks with Distributed Photovoltaic Sources", 《2018 2ND IEEE CONFERENCE ON ENERGY INTERNET AND ENERGY SYSTEM INTEGRATION (EI2)》 *
谢笑寒: "微电网复合储能容量优化配置与控制技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113572173A (zh) * 2021-08-13 2021-10-29 国网天津市电力公司 一种基于超级电容的电力系统电压调节控制方法
CN113572173B (zh) * 2021-08-13 2024-01-23 国网天津市电力公司 一种基于超级电容的电力系统电压调节控制方法
CN114243678A (zh) * 2021-11-04 2022-03-25 山东电力工程咨询院有限公司 一种光伏发电站的综合储能配置方案生成方法及系统
CN114243678B (zh) * 2021-11-04 2023-07-18 山东电力工程咨询院有限公司 一种光伏发电站的综合储能配置方案生成方法及系统
CN114142584A (zh) * 2021-12-03 2022-03-04 国网河北省电力有限公司平山县供电分公司 一种基于电池蓄能和电能直供的交流柔性配电系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Belfkira et al. Modeling and optimal sizing of hybrid renewable energy system
CN110535187A (zh) 一种主动配电网的复合储能容量的能量调度方法及系统
CN115173453A (zh) 一种储能辅助电网调峰的优化配置方法
CN110417045A (zh) 一种针对交直流混合微电网容量配置的优化方法
Rouhani et al. A comprehensive method for optimum sizing of hybrid energy systems using intelligence evolutionary algorithms
CN115907213A (zh) 基于云集端分层架构的考虑设备健康度的群控群调策略
CN113131529A (zh) 一种计及多种灵活性资源的可再生能源承载力评估的方法
CN110474348B (zh) 一种配电网的调峰方法及装置
Ezhilarasan et al. Design and development of energy management system for DG source allocation in a micro grid with energy storage system
Spertino et al. Renewable sources with storage for cost-effective solutions to supply commercial loads
Parthasarathy et al. Optimal sizing of energy storage system and their impacts in hybrid microgrid environment
CN112036735A (zh) 一种用于光伏电站的储能系统的储能容量规划方法及系统
CN114188980B (zh) 一种考虑储能装置的透明微网群经济运行域生成方法
Li et al. Optimal operation of AC/DC hybrid microgrid under spot price mechanism
Manfredi et al. On the use of ultracapacitor to support microgrid photovoltaic power system
Raihani et al. Towards a real time energy management strategy for hybrid wind-PV power system based on hierarchical distribution of loads
CN112491086B (zh) 一种风光储独立微电网优化配置方法
CN109119988B (zh) 基于动态批发市价的光伏-电池微电网能量调度管理方法
om Bade et al. Battery Uses for Regulating Active Power in Utility-scale Wind-based Hybrid Power Plant
Belfkira et al. Modeling and optimization of wind/PV system for stand-alone site
Bari et al. A mas based energy-coordination by contract net protocol for connecting the production units of energy renewable based wind-photovoltaic energy storage system to grid
Singh et al. Economic dispatch for multi heat-electric energy source based microgrid
Abegaz et al. Optimal dispatch control of energy storage systems using forward-backward induction
Liu et al. Economic operation research for wind-PV-ES hybrid micro-grid
CN114583738B (zh) 一种考虑老化速率的储能系统均衡控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191203