CN111404155A - 一种基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，包括如下步骤：步骤1）获取对侧变电站的主变负荷的历史数据；历史数据包括历史日期、历史天气、历史线路运行状态、主变的历史负荷；步骤2）获取对侧变电站的预测日的日期和气象参数；步骤3）采用回归算法对历史数据运行状态的关系进行拟合，得到对侧变电站的日负荷预测数据；步骤4）结合日负荷预测数据设置对侧变电站运行状态约束条件后并建立储能电站运行最优化目标，计算得到储能电站最优化运行曲线，并下发到储能电站执行。有益效果：实现对储能电站的调控，提高储能电站参与区域电网运行管理的能力、充分利用储能电站充放电的能力，减轻上级变电站重过载的情况。

Description

一种基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法
技术领域
本发明属于电网控制技术领域，尤其涉及一种基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法。
背景技术
电化学储能电站毫秒级快速可双向调节特性使其成为电网中优质的调节资源，为电网稳定运行提供了丰富的调节手段。当前储能电站在电网的应用仍处于起步阶段，储能电站建设阶段往往依附于变电站建设，但是运行的时候并不与变电站协调运行。极端情况下，会出现储能电站运行方式与对侧变电站运行方式不一致的情况，如对侧变电站主变重载，储能电站充电，轻载放电等情况，不利于地区电网的安全性和经济性。
发明内容
本发明目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，具体由以下技术方案实现：
所述基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，包括如下步骤：步骤1)获取对侧变电站的主变负荷的历史数据；所述历史数据包括历史日期、历史天气、历史线路运行状态、主变的历史负荷；
步骤2)获取对侧变电站的预测日的日期和气象参数；
步骤3)采用回归算法对所述历史数据运行状态的关系进行拟合；将所述预测日的日期、气象参数带入，得到对侧变电站的日负荷预测数据；
步骤4)结合日负荷预测数据设置对侧变电站运行状态约束条件后并建立储能电站运行最优化目标，通过GLPK工具进行计算得到储能电站最优化运行曲线，并下发到储能电站执行。
所述对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法的进一步设计在于，所述对侧变电站运行状态约束条件包括：
根据式(1)设置第一约束条件：每组电池堆的电量上下限约束，将储能电站的日发电曲线Pi拆分为充电功率部分Pic和放电功率部分Pid；
Figure BDA0002454373150000011
Figure BDA0002454373150000021
式(1)中，ηc和ηd是电化学储能电站的综合充放电效率，Pic为第i台PCS的充电功率部分，Pid为第i台PCS的放电功率部分；默认各组储能单元的充放电效率是一致的；Eimin和Eimax分别为各组储能单元的能量下、上限；E0为储能电站初始的电量状态，ti为第i个时间段对应的时间长度；
根据式(2)设置第二约束条件：每台PCS的运行工况和最大可充放点功率约束；
Pimin≤Pi≤Pimax (2)式(2)中，Pimin为第i台PCS的最大可充电功率，Pimax为第i台PCS的最大可放电功率；
充电部分约束条件为：
εic*Pimin≤Pic≤0 (3)
式(3)中，εic为第i台PCS的充电状态，Pic为第i台PCS的实际充电功率；放电部分约束条件为：
0≤Pid≤εid*Pimax (4)式(4)中，εid为第i台PCS的放电状态，Pid为第i台PCS的实际放电功率；根据式(5)设置第三约束条件：储能单元充放电状态约束；
εic+εid≤1 (5)根据式(6)设置第四约束条件：对侧变电站主变状态约束：
S*KA≤Pi+Li≤S*KB (6)其中，Li为对侧变电站主变日负荷曲线；S为主变容量，KA为轻载系数，KB为重载系数。
所述对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法的进一步设计在于，所述预测日的日期为输入的需要进行储能电站优化的日期。
所述对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法的进一步设计在于，所述步骤4)根据优化目标和约束条件，建立相应的目标函数和系数矩阵；变量为Xi＝[Pic，Pid，εic，εid]T，具体包括如下步骤：
步骤4-1)根据第一个约束条件建立系数矩阵，参见式(7)，所述系数矩阵为n×2n矩阵；
Figure BDA0002454373150000031
所述系数矩阵下边界为：RAmin＝(Eimin-Ei0)/ti＝(Eimin-Ei0)*n/24，上边界为：RAmax＝(Eimax-Ei0)/ti＝(Eimax-Ei0)*n/24；
步骤4-2)根据第二个约束条件建立充电部分系数矩阵，参见式(8)，所述充电部分系数矩阵为n×4n矩阵；
Figure BDA0002454373150000032
所述充电部分系数矩阵的下边界为RBmin＝0，上边界为RBmax＝-Pimin；
步骤4-3)根据第二个约束条件建立放电部分系数矩阵，参见式(9)，所述放电部分系数矩阵为n×4n矩阵；
Figure BDA0002454373150000033
所述放电部分系数矩阵的下边界为RCmin＝-Pimax，上边界为RCmax＝0；
步骤4-4)根据第三个约束条件建立系数矩阵，参见式(10)，该系数矩阵为n×2矩阵；
Figure BDA0002454373150000034
下边界为RDmin＝0，上边界为RDmax＝1；
步骤4-5)根据第四个约束条件建立系数矩阵，为n×2n矩阵；
Figure BDA0002454373150000035
下边界为REmin＝S*KA-Li，上边界为REmax＝S*KB-Li；
步骤4-6)根据式(12)设定目标函数述为：
Figure BDA0002454373150000041
将矩阵A和E扩展为n×4n阶的A‘和E‘，矩阵A和E为n×2n|的矩阵，对于n×(2n+1)到n×4n的所有元素补0；根据式(13)获取整个模型系数矩阵为：
M5n×4n＝[A‘ B C D E’]T (13)
式(13)的下限约束为：Rmin＝[RAminRBminRCminRDminREmin]T；上限约束为：Rmax＝[RAmaxRBmaxRCmaxRDmaxREmax]T；
步骤4-7)GLPK的最终模型描述为：
Rmin≤M5n×4nXi≤Rmax (14)
步骤4-8)将步骤4-6)中建立的目标函数、步骤4-7)中的系数矩阵M5n×4n、上下限向量Rmin、Rmax输入到GLPK工具中进行求解，得到最优解，即得出储能电站最优化运行曲线。
所述对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法的进一步设计在于，所述步骤4)中建立储能电站运行最优化目标具体为：储能电站每天充放电收益最大。
本发明的优点如下：
本发明的基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法对对侧变电站的日负荷数据进行预测，结合预测的日负荷预测数据对储能电站的运行进行分析优化，从而得到优化的储能电站运行计划曲线，实现对储能电站的调控，提高储能电站参与区域电网运行管理的能力、充分利用储能电站充放电的能力，减轻上级变电站重过载的情况。
附图说明
图1是本发明的基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法的流程图。
图2是本发明根据某个实际电网侧储能电站运行数据计算的算例结果。
具体实施方式
结合具体实施例与附图对本发明的技术方案进一步说明。
如图1，本实施例的基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，包括如下步骤：
步骤1)获取对侧变电站的主变负荷的历史数据；所述历史数据包括历史日期、历史天气、历史线路运行状态、主变的历史负荷。
步骤2)获取对侧变电站的预测日的日期和气象参数。
步骤3)采用回归算法对所述历史数据运行状态的关系进行拟合；将所述预测日的日期、气象参数带入，得到对侧变电站的日负荷预测数据。
步骤4)结合日负荷预测数据设置对侧变电站运行状态约束条件后并建立储能电站运行最优化目标，通过GLPK工具进行计算得到储能电站最优化运行曲线，并下发到储能电站执行。本实施例的储能电站运行最优化目标具体为：储能电站每天充放电收益最大。
本实施例对侧变电站运行状态约束条件主要由：第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件以及第四约束条件组成。
根据式(1)设置第一约束条件：每组电池堆的电量上下限约束，将储能电站的日发电曲线Pi拆分为充电功率部分Pic和放电功率部分Pid；
Figure BDA0002454373150000051
式(1)中，ηc和ηd是电化学储能电站的综合充放电效率，Pic为第i台PCS的充电功率部分，Pid为第i台PCS的放电功率部分；默认各组储能单元的充放电效率是一致的；Eimin和Eimax分别为各组储能单元的能量下、上限；E0为储能电站初始的电量状态，ti为第i个时间段对应的时间长度；
根据式(2)设置第二约束条件：每台PCS的运行工况和最大可充放点功率约束；
Pimin≤Pi≤Pimax (2)式(2)中，Pimin为第i台PCS的最大可充电功率，Pimax为第i台PCS的最大可放电功率；
充电部分约束条件为：
εic*Pimin≤Pic≤0 (3)式(3)中，εic为第i台PCS的充电状态，Pic为第i台PCS的实际充电功率；放电部分约束条件为：
0≤Pid≤εid*Pimax (4)
式(4)中，εid为第i台PCS的放电状态，Pid为第i台PCS的实际放电功率；
根据式(5)设置第三约束条件：储能单元充放电状态约束；
εic+εid≤1 (5)
根据式(6)设置第四约束条件：对侧变电站主变状态约束：
S*KA≤Pi+Li≤S*KB (6)
其中，Li为对侧变电站主变日负荷曲线；S为主变容量，KA为轻载系数，KB为重载系数。
本实施例的步骤2)中的预测日的日期为输入的需要进行储能电站优化的日期。
如图2，本实施例结合一示例进行详细的说明，假设计划曲线为一天共有n个点，则每个点对应的时间为24/n小时。步骤4)根据优化目标和约束条件，建立相应的目标函数和系数矩阵；变量为Xi＝[Pic，Pid，εic，εid]T，具体包括如下步骤：
步骤4-1)根据第一个约束条件建立系数矩阵，参见式(7)，所述系数矩阵为n×2n矩阵；
Figure BDA0002454373150000061
所述系数矩阵下边界为：RAmin＝(Eimin-Ei0)/ti＝(Eimin-Ei0)*n/24，上边界为：RAmax＝(Eimax-Ei0)/ti＝(Eimax-Ei0)*n/24；
步骤4-2)根据第二个约束条件建立充电部分系数矩阵，参见式(8)，所述充电部分系数矩阵为n×4n矩阵；
Figure BDA0002454373150000062
所述充电部分系数矩阵的下边界为RBmin＝0，上边界为RBmax＝-Pimin；
步骤4-3)根据第二个约束条件建立放电部分系数矩阵，参见式(9)，所述放电部分系数矩阵为n×4n矩阵；
Figure BDA0002454373150000071
所述放电部分系数矩阵的下边界为RCmin＝-Pimax，上边界为RCmax＝0；
步骤4-4)根据第三个约束条件建立系数矩阵，参见式(10)，该系数矩阵为n×2矩阵；
Figure BDA0002454373150000072
下边界为RDmin＝0，上边界为RDmax＝1；
步骤4-5)根据第四个约束条件建立系数矩阵，为n×2n矩阵；
Figure BDA0002454373150000073
下边界为REmin＝S*KA-Li，上边界为REmax＝S*KB-Li；
步骤4-6)根据式(12)设定目标函数述为：
Figure BDA0002454373150000074
将矩阵A和E扩展为n×4n阶的A‘和E‘，矩阵A和E为n×2n|的矩阵，对于n×(2n+1)到n×4n的所有元素补0；根据式(13)获取整个模型系数矩阵为：
M5n×4n＝[A‘ B C D E’]T (13)
式(13)的下限约束为：Rmin＝[RAminRBminRCminRDminREmin]T；上限约束为：Rmax＝[RAmaxRBmaxRCmaxRDmaxREmax]T；
步骤4-7)GLPK的最终模型描述为：
Rmin≤M5n×4nXi≤Rmax (14)
步骤4-8)将步骤4-6)中建立的目标函数、步骤4-7)中的系数矩阵M5n×4n、上下限向量Rmin、Rmax输入到GLPK工具中进行求解，得到最优解，即得出储能电站最优化运行曲线。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1)获取对侧变电站的主变负荷的历史数据；所述历史数据包括历史日期、历史天气、历史线路运行状态、主变的历史负荷；
步骤2)获取对侧变电站的预测日的日期和气象参数；
步骤3)采用回归算法对所述历史数据运行状态的关系进行拟合；将所述预测日的日期、气象参数带入，得到对侧变电站的日负荷预测数据；
步骤4)结合日负荷预测数据设置对侧变电站运行状态约束条件后并建立储能电站运行最优化目标，通过GLPK工具进行计算得到储能电站最优化运行曲线，并下发到储能电站执行。
2.根据权利要求1所述的对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，其特征在于：所述对侧变电站运行状态约束条件包括：
根据式(1)设置第一约束条件：每组电池堆的电量上下限约束，将储能电站的日发电曲线Pi拆分为充电功率部分Pic和放电功率部分Pid；
Figure FDA0002454373140000011
式(1)中，ηc和ηd是电化学储能电站的综合充放电效率，Pic为第i台PCS的充电功率部分，Pid为第i台PCS的放电功率部分；默认各组储能单元的充放电效率是一致的；Eimin和Eimax分别为各组储能单元的能量下、上限；E0为储能电站初始的电量状态，ti为第i个时间段对应的时间长度；
根据式(2)设置第二约束条件：每台PCS的运行工况和最大可充放点功率约束；
Pimin≤Pi≤Pimax (2)
式(2)中，Pimin为第i台PCS的最大可充电功率，Pimax为第i台PCS的最大可放电功率；
充电部分约束条件为：
εic*Pimin≤Pic≤0 (3)
式(3)中，εic为第i台PCS的充电状态，Pic为第i台PCS的实际充电功率；
放电部分约束条件为：
0≤Pid≤εid*Pimax (4)
式(4)中，εid为第i台PCS的放电状态，Pid为第i台PCS的实际放电功率；
根据式(5)设置第三约束条件：储能单元充放电状态约束；
εic+εid≤1 (5)
根据式(6)设置第四约束条件：对侧变电站主变状态约束：
S*KA≤Pi+Li≤S*KB (6)
其中，Li为对侧变电站主变日负荷曲线；S为主变容量，KA为轻载系数，KB为重载系数。
3.根据权利要求1所述的对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，其特征在于：所述预测日的日期为输入的需要进行储能电站优化的日期。
4.根据权利要求2所述的对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，其特征在于：所述步骤4)根据优化目标和约束条件，建立相应的目标函数和系数矩阵；变量为Xi＝[Pic，Pid，εic，εid]T，具体包括如下步骤：
步骤4-1)根据第一个约束条件建立系数矩阵，参见式(7)，所述系数矩阵为n×2n矩阵；
所述系数矩阵下边界为：RAmin＝(Eimin-Ei0)/ti＝(Eimin-Ei0)*n/24，上边界为：RAmax＝(Eimax-Ei0)/ti＝(Eimax-Ei0)*n/24；
步骤4-2)根据第二个约束条件建立充电部分系数矩阵，参见式(8)，所述充电部分系数矩阵为n×4n矩阵；
Figure FDA0002454373140000022
所述充电部分系数矩阵的下边界为RBmin＝0，上边界为RBmax＝-Pimin；
步骤4-3)根据第二个约束条件建立放电部分系数矩阵，参见式(9)，所述放电部分系数矩阵为n×4n矩阵；
Figure FDA0002454373140000023
所述放电部分系数矩阵的下边界为RCmin＝-Pimax，上边界为RCmax＝0；
步骤4-4)根据第三个约束条件建立系数矩阵，参见式(10)，该系数矩阵为n×2矩阵；
Figure FDA0002454373140000024
下边界为RDmin＝0，上边界为RDmax＝1；
步骤4-5)根据第四个约束条件建立系数矩阵，为n×2n矩阵；
Figure FDA0002454373140000031
下边界为REmin＝S*KA-Li，上边界为REmax＝S*KB-Li；
步骤4-6)根据式(12)设定目标函数述为：
Figure FDA0002454373140000032
将矩阵A和E扩展为n×4n阶的A‘和E‘，矩阵A和E为n×2n|的矩阵，对于n×(2n+1)到n×4n的所有元素补0；根据式(13)获取整个模型系数矩阵为：
M5n×4n＝[A‘ B C D E’]T (13)
式(13)的下限约束为：Rmin＝[RAminRBminRCminRDminREmin]T；上限约束为：Rmax＝[RAmaxRBmaxRCmaxRDmaxREmax]T；
步骤4-7)GLPK的最终模型描述为：
Rmin≤M5n×4nXi≤Rmax (14)
步骤4-8)将步骤4-6)中建立的目标函数、步骤4-7)中的系数矩阵M5n×4n、上下限向量Rmin、Rmax输入到GLPK工具中进行求解，得到最优解，即得出储能电站最优化运行曲线。
5.根据权利要求1所述的对侧变电站运行状态的储能电站运行控制方法，其特征在于：所述步骤4)中建立储能电站运行最优化目标具体为：储能电站每天充放电收益最大。
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