CN111525596B - 一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法 - Google Patents

一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111525596B
CN111525596B CN202010377172.6A CN202010377172A CN111525596B CN 111525596 B CN111525596 B CN 111525596B CN 202010377172 A CN202010377172 A CN 202010377172A CN 111525596 B CN111525596 B CN 111525596B
Authority
CN
China
Prior art keywords
storage battery
battery pack
charge
power
control period
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.)
Active
Application number
CN202010377172.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111525596A (zh
Inventor
张小莲
胡佳玮
韦伟
倪良华
汪麒
李恒聪
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.)
Nanjing Institute of Technology
Original Assignee
Nanjing Institute of Technology
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 Nanjing Institute of Technology filed Critical Nanjing Institute of Technology
Priority to CN202010377172.6A priority Critical patent/CN111525596B/zh
Publication of CN111525596A publication Critical patent/CN111525596A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111525596B publication Critical patent/CN111525596B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
    • 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
    • H02J3/002—Flicker reduction, e.g. compensation of flicker introduced by non-linear load
    • 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
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • 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
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • 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
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0013—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries acting upon several batteries simultaneously or sequentially
    • 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
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0029—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with safety or protection devices or circuits
    • H02J7/00302—Overcharge protection
    • 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
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0029—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with safety or protection devices or circuits
    • H02J7/00306—Overdischarge protection
    • 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
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0068—Battery or charger load switching, e.g. concurrent charging and load supply
    • 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
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • 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
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/28—The renewable source being wind energy
    • 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
    • Y02E70/00—Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
    • Y02E70/30—Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Nonlinear Science (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本发明公开了一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法，该优化方法首先在风功率预测的基础上对风功率分段平均，将分段平均功率作为风储联合系统功率平抑后的目标功率；其次根据目标功率与风力发电机组实际发出功率确定双电池的充放电功率，控制双蓄电池组充放电状态，并实时计算该越限控制周期的双蓄电池组荷电状态；与此同时在风功率预测的基础上预测下一越限控制周期的双蓄电池组荷电状态是否波动越限，以此决定是否提前一越限控制周期进行双电池充放电状态切换。本发明的方法能够使得随机变化的风功率在一段时间内保持不变，实现风电友好接入；且使得双蓄电池组荷电状态波动越限情况得到改善，优化充放电深度，适用于高湍流和低湍流风速。

Description

一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法
技术领域
本发明涉及风功率平滑技术领域，具体地说是一种简洁方便且能够优化双电池荷电状态波动越限的风储联合系统中双电池波动越限优化方法。
背景技术
近几年，国家鼓励风电的分布式开发，我国部分地区具备发展风电场的优良条件。近年来风力发电快速发展，风能成为新的能源利用形式。然而，风电由于其随机性和间歇性，当大规模风电直接接入大电网时，将会对电能质量带来不良影响。为风电场配备一定容量的储能系统,利用储能系统吸收和释放功率的特点，平抑大规模风电并网中的风功率波动是改善风电接入的电能质量的有效措施。
平抑风功率波动所用储能装置有超级电容、氢储能、电池储能以及电池和超级电容器的混合储能、超级电容和氢储能的混合储能等等。其中，电池储能具有响应速度较快、灵活可控、容量较大等特点，配合相应的控制策略可以取得较好的平抑效果。若进一步采用双电池储能，可以很大程度上降低电池充放电次数，延长了电池寿命。
当风电功率变化时，双电池储能系统在运行时段内,受双电池充放电指令更新周期影响,会出现双电池荷电状态波动越限情况，即“过冲”或“过放”现象，造成蓄电池使用寿命严重缩短。
为了更好利用风功率，将采用蓄电池平滑风功率方法，但目前对于双电池荷电状态波动越限问题的研究较少。以此，需要充分考虑双电池荷电状态波动越限问题与风功率平滑这两方面，实现风功率友好接入。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中利用双电池实现风功率平滑和对双电池荷电状态波动越限优化的问题，提供一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法，该优化方法根据下一越限控制周期中的双蓄电池组荷电状态提前进行双蓄电池组的充放电状态切换，改善双蓄电池组的波动越限问题，优化充放电深度，从而延长电池寿命，实现风功率平滑。
本发明的目的是通过以下技术方案解决的：
一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法，其特征在于：该风储联合系统包括风力发电机组、两组并联蓄电池组、DC/AC变流器、交流母线和大电网，两组并联蓄电池组和各自对应的DC/AC变流器、以及风力发电机组共同接于交流母线，用于平抑风力发电机组输出的功率波动，两组并联蓄电池组与风力发电机组共同向大电网供电；该优化方法步骤为：
A、初始化，并设k＝1、h＝1，k为风功率分段平均的迭代次数，h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；
B、风功率预测与目标功率求取：提前预测风功率，在风功率预测的基础上，对风力发电机组在t时刻时输出的功率P0(t)以T为控制周期分段平均，得到kT控制周期的平均风功率Pav(kT)，并将该平均风功率Pav(kT)作为整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率Pε(kT)，k为风功率分段平均的迭代次数；
C、双蓄电池组充放电功率求取：以T1为越限控制周期，根据目标功率Pε(kT)与风力发电机组在t时刻时输出的功率P0(t)，计算差额功率，并根据差额功率确定hT1越限控制周期时的双蓄电池组的充放电功率以及双蓄电池组的充放电功率指令，h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；
D、双蓄电池组的荷电状态求取：根据双蓄电池组的充放电功率计算hT1越限控制周期结束时的双蓄电池组的实时荷电状态；
E、波动越限预测与反馈：在风功率预测的基础上，预测(h+1)T1越限控制周期双蓄电池组的荷电状态是否波动越限，以此决定是否提前在hT1越限控制周期进行双蓄电池组的充放电状态切换；
F、kT控制周期结束，则使k＝k+1、h＝h+1，返回步骤B，进入下一控制周期。
所述步骤F中的kT控制周期未结束时，则使h＝h+1，返回步骤C并重复步骤C～步骤E，直至kT控制周期结束，使k＝k+1、h＝h+1，返回步骤B，进入下一控制周期。
所述步骤B中的整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率Pε(kT)为：
Pε(kT)＝P0(t)+P1(t)+P2(t)＝Pav(kT) (1)
式(1)中，P0(t)表示风力发电机组在t时刻时输出的功率；P1(t)和P2(t)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的充放电功率；Pε(kT)表示整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率。
所述步骤C中的双蓄电池组充放电功率求取过程包括：
C1、求取差额功率Pb(t)：
Pb(t)＝Pε(kT)-P0(t) (2)
式(2)中，Pb(t)为双蓄电池组在t时刻时需要补偿的功率，即差额功率，在差额功率Pb(t)的基础上以T1为周期对其采样获得Pb(hT1)，Pb(hT1)为双蓄电池组在kT控制周期内的hT1越限控制周期时的补偿功率；Pε(kT)表示整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率；P0(t)表示风力发电机组在t时刻时输出的功率，该t时刻属于kT控制周期内的hT1越限控制周期；
C2、求取双蓄电池组充放电功率，双蓄电池组充放电功率包括放电功率Pf和充电功率Pc，则
Figure GDA0003628033150000031
式(3)中，Pf(hT1)为双蓄电池组在hT1越限控制周期时的放电功率；Pc(hT1)为双蓄电池组在hT1越限控制周期时的充电功率；根据蓄电池组1和蓄电池组2的充放电任务，分别将Pf(hT1)和Pc(hT1)作为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期时的充放电功率P1(hT1)和P2(hT1)，双蓄电池组的充放电功率以T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；当蓄电池组1放电且蓄电池组2充电时，则P1(hT1)＝Pf(hT1)且P2(hT1)＝Pc(hT1)；当蓄电池组1充电且蓄电池组2放电时，则P1(hT1)＝Pc(hT1)且P2(hT1)＝Pf(hT1)；同时将Pf(hT1)和Pc(hT1)作为当前越限控制周期内双蓄电池组的充放电功率指令。
所述步骤D中的双蓄电池组在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)为：
Figure GDA0003628033150000032
式(4)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；SOC10和SOC20分别为蓄电池组1和蓄电池组2的初始荷电状态；P1(t)和P2(t)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的充放电功率。
所述步骤E中的波动越限预测与反馈过程为：
E1、计算hT1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)；
E2、在风功率预测的基础上，获取目标功率Pε(kT)，获取风力发电机组在(h+1)T1越限控制周期内的t时刻时输出的实际功率P0(t)，计算蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期时的充放电功率P1[(h+1)T1]和P2[(h+1)T1]，据此计算(h+1)T1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]；
E3、判断(h+1)T1越限控制周期是否存在双蓄电池组荷电状态波动越限问题，根据判断结果反馈是否在本hT1越限控制周期内切换双电池充放电状态。
所述步骤E1中的双蓄电池组的荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)为：
Figure GDA0003628033150000041
式(5)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOC1[(h-1)T1]和SOC2[(h-1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h-1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；P1(hT1)和P2(hT1)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期时的充放电功率；T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数。
所述步骤E2中的(h+1)T1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]为：
Figure GDA0003628033150000042
式(6)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；P1[(h+1)T1]和P2[(h+1)T1]分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期时的充放电功率；T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数。
所述步骤E3中的双蓄电池组荷电状态波动越限判断条件为：
Figure GDA0003628033150000051
式(7)中，SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOCmax和SOCmin分别为在经济运行条件下，蓄电池组荷电状态的上限值与下限值；在蓄电池组1或蓄电池组2的荷电状态满足式(7)所示四种条件中的一种时即判断(h+1)T1越限控制周期会出现双蓄电池组波动越限，故在hT1越限控制周期结束时切换双蓄电池组充放电状态，即提前一个越限控制周期切换双蓄电池组充放电状态，从而避免双蓄电池组的波动越限问题出现。
在风储联合系统中，蓄电池组1和蓄电池组2中的一个蓄电池组在一段时间内只负责充电、另一个蓄电池组只负责放电；当任一蓄电池组满足切换条件后，双蓄电池组交换运行状态；双蓄电池组交换运行状态的切换条件为：
Figure GDA0003628033150000052
式(8)中，SOC1(t)和SOC2(t)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的实时荷电状态，用百分数表示；SOCmax和SOCmin分别为在经济运行条件下，蓄电池组荷电状态的上限值与下限值；在蓄电池组1或蓄电池组2的荷电状态满足式(8)所示四种条件中的一种时即可进行充放电任务切换，即双蓄电池组中任意一个蓄电池组的荷电状态大于等于其上限值SOCmax或小于等于其下限值SOCmin时即可切换。
本发明相比现有技术有如下优点：
本发明的优化方法能够实现在风功率随机波动的情况下通过双电池补偿平滑风功率，使得随机变化的风功率在一段时间内保持不变，实现风电友好接入；并且通过双蓄电池组荷电状态预测修改双蓄电池组的充放电状态切换时间，使得双蓄电池组的荷电状态波动越限问题得到改善，优化充放电深度；该优化方法对于高湍流和低湍流风速都具有很好的适用性，能够改善不同波动程度风速下的双电池荷电状态越限情况，而且维持良好的风功率平滑效果。
附图说明
附图1是本发明的风储联合系统结构图；
附图2是本发明的风储联合系统中双电池波动越限优化方法的流程图；
附图3是附图2中预测下一越限控制周期的双蓄电池组的荷电状态的详细流程图；
附图4是在C类湍流风速下采用传统控制方法的双蓄电池组的荷电状态(SOC)；
附图5是附图4中的双蓄电池组波动越限的局部Ⅰ、局部Ⅱ、局部Ⅲ、局部Ⅳ的放大图；
附图6是在C类湍流风速下采用本发明的优化方法时双蓄电池组的荷电状态(SOC)及其下限值和上限值附近的放大示意图；
附图7是在C类湍流风速下采用本发明的优化方法时对风功率平抑前后风储联合系统输出功率的对比图；
附图8是在A类湍流风速下采用传统控制方法的双蓄电池组的荷电状态(SOC)；
附图9是附图8中的双蓄电池组波动越限的局部Ⅰ、局部Ⅱ、局部Ⅲ、局部Ⅳ的放大图；
附图10是在A类湍流风速下采用本发明的优化方法时双蓄电池组的荷电状态(SOC)及其下限值和上限值附近的放大示意图；
附图11是在A类湍流风速下采用本发明的优化方法时对风功率平抑前后风储联合系统输出功率的对比图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。
如图1所示：该风储联合系统包括风力发电机组、两组并联蓄电池组、DC/AC变流器、交流母线和大电网，两组并联蓄电池组和各自对应的DC/AC变流器、以及风力发电机组共同接于交流母线，用于平抑风力发电机组输出的功率波动，两组并联蓄电池组与风力发电机组共同向大电网(指代无穷大交流电网)供电，据附图1可得该风储联合系统中蓄电池、风力发电机组与输入电网的功率关系为：Pε＝P0+P1+P2，其中P0表示风力发电机组输出的功率；P1和P2分别表示蓄电池组1和蓄电池组2的充放电功率；Pε表示整个风储联合系统供给大电网的输出功率。
由图2所示，一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法，该优化方法步骤为：
A、初始化，并设k＝1、h＝1，k为风功率分段平均的迭代次数，h为双蓄电池组充放电控制迭代次数。
B、风功率预测与目标功率求取：提前预测风功率，在风功率预测的基础上，对风力发电机组在t时刻时输出的功率P0(t)以T(取15min)为控制周期分段平均，得到kT控制周期的平均风功率Pav(kT)，并将该平均风功率Pav(kT)作为风储联合系统功率平抑后注入大电网的目标功率Pε(kT)，k为风功率分段平均的迭代次数；
在实际运行过程中，由于风电场内风力发电机组与蓄电池组距并网点距离短，线路传输损耗可忽略不计，故本发明不计传输损耗；则风储联合系统输入大电网的目标功率Pε(kT)为：
Pε(kT)＝P0(t)+P1(t)+P2(t)＝Pav(kT) (1)
式(1)中，P0(t)表示风力发电机组在t时刻时输出的功率；P1(t)和P2(t)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的充放电功率；Pε(kT)表示整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率。
C、双蓄电池组充放电功率求取：以T1为越限控制周期，根据目标功率Pε(kT)与风力发电机组在t时刻时输出的功率P0(t)，计算差额功率，并根据差额功率确定hT1越限控制周期时的双蓄电池组的充放电功率以及双蓄电池组的充放电功率指令，h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；
双蓄电池组充放电功率求取具体过程包括：
C1、求取差额功率Pb(t)：
Pb(t)＝Pε(kT)-P0(t) (2)
式(2)中，Pb(t)为双蓄电池组在t时刻时需要补偿的功率，即差额功率，在差额功率Pb(t)的基础上以T1为周期对其采样获得Pb(hT1)，Pb(hT1)为双蓄电池组在kT控制周期内的hT1越限控制周期时的补偿功率；Pε(kT)表示整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率；P0(t)表示风力发电机组在t时刻时输出的功率，该t时刻属于kT控制周期内的hT1越限控制周期；根据上述补偿规则，当Pb(hT1)＞0时，双蓄电池组应为风力发电机组放电，当Pb(hT1)＜0时，双蓄电池组应充电。
C2、求取双蓄电池组充放电功率，双蓄电池组充放电功率包括放电功率Pf和充电功率Pc，则
Figure GDA0003628033150000081
式(3)中，Pf(hT1)为双蓄电池组在hT1越限控制周期时的放电功率；Pc(hT1)为双蓄电池组在hT1越限控制周期时的充电功率；根据蓄电池组1和蓄电池组2的充放电任务，分别将Pf(hT1)和Pc(hT1)作为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期时的充放电功率P1(hT1)和P2(hT1)，双蓄电池组的充放电功率以T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；当蓄电池组1放电且蓄电池组2充电时，则P1(hT1)＝Pf(hT1)且P2(hT1)＝Pc(hT1)；当蓄电池组1充电且蓄电池组2放电时，则P1(hT1)＝Pc(hT1)且P2(hT1)＝Pf(hT1)；同时将Pf(hT1)和Pc(hT1)作为当前越限控制周期内双蓄电池组的充放电功率指令。
D、双蓄电池组的荷电状态求取：根据双蓄电池组的充放电功率计算hT1越限控制周期结束时的双蓄电池组的实时荷电状态；
双蓄电池组在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)为：
Figure GDA0003628033150000082
式(4)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；SOC10和SOC20分别为蓄电池组1和蓄电池组2的初始荷电状态；P1(t)和P2(t)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的充放电功率。
E、波动越限预测与反馈：在风功率预测的基础上，预测(h+1)T1越限控制周期双蓄电池组的荷电状态是否波动越限，以此决定是否提前在hT1越限控制周期进行双蓄电池组的充放电状态切换；当(h+1)T1越限控制周期双蓄电池组的荷电状态波动越限时，则提前在hT1越限控制周期进行双蓄电池组的充放电状态切换，然后进入步骤F；当(h+1)T1越限控制周期双蓄电池组的荷电状态波动不越限时，则直接进入步骤F。
波动越限预测与反馈的具体过程为：
E1、计算hT1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)：
Figure GDA0003628033150000091
式(5)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOC1[(h-1)T1]和SOC2[(h-1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h-1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；P1(hT1)和P2(hT1)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期时的充放电功率；T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数。
E2、在风功率预测的基础上，根据公式(1)获取目标功率Pε(kT)，获取风力发电机组在(h+1)T1越限控制周期内的t时刻时输出的实际功率P0(t)，根据公式(2)、公式(3)计算蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期时的充放电功率P1[(h+1)T1]和P2[(h+1)T1]，据此计算(h+1)T1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]：
Figure GDA0003628033150000092
式(6)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；P1[(h+1)T1]和P2[(h+1)T1]分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期时的充放电功率；T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数。
E3、判断(h+1)T1越限控制周期是否存在双蓄电池组荷电状态波动越限问题，根据判断结果反馈是否在本hT1越限控制周期内切换双蓄电池组充放电状态；双蓄电池组荷电状态波动越限判断条件为：
Figure GDA0003628033150000101
式(7)中，SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOCmax和SOCmin分别为在经济运行条件下，蓄电池组荷电状态的上限值与下限值；在蓄电池组1或蓄电池组2的荷电状态满足式(7)所示四种条件中的一种时即判断(h+1)T1越限控制周期会出现双蓄电池组波动越限，故在hT1越限控制周期结束时切换双蓄电池组充放电状态，即提前一个越限控制周期切换双蓄电池组充放电状态，从而避免双蓄电池组的波动越限问题出现。
F、kT控制周期结束，则使k＝k+1、h＝h+1，返回步骤B，进入下一控制周期；当kT控制周期未结束时，则使h＝h+1，返回步骤C并重复步骤C～步骤E，直至kT控制周期结束，使k＝k+1、h＝h+1，返回步骤B，进入下一控制周期。
在风储联合系统中，蓄电池组1和蓄电池组2中的一个蓄电池组在一段时间内只负责充电、另一个蓄电池组只负责放电；当任一蓄电池组满足切换条件后，双蓄电池组交换运行状态；双蓄电池组交换运行状态的切换条件为：
Figure GDA0003628033150000102
式(8)中，SOC1(t)和SOC2(t)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的实时荷电状态，用百分数表示；SOCmax和SOCmin分别为在经济运行条件下，蓄电池组荷电状态的上限值与下限值；在蓄电池组1或蓄电池组2的荷电状态满足式(8)所示四种条件中的一种时即可进行充放电任务切换，即双蓄电池组中任意一个蓄电池组的荷电状态大于等于其上限值SOCmax或小于等于其下限值SOCmin时即可切换。
由图2、图3所示，上述优化方法的步骤按图2、图3所示的控制流程，对双蓄电池组进行控制，可实现在风功率平滑的同时，改善双蓄电池组充放电能量不平衡问题。
以下提供两个具体的实施例来进一步说明本发明的控制效果。
实施例一
该实施例中采用的仿真参数如下表所示。
风力发电机额定功率 150kW 湍流风速类型 C
每组蓄电池容量(共两组) 15kWh 风功率分段平均时长 15min
双电池充电荷电状态上限 90％ 蓄电池指令更新周期 30s
双电池充电荷电状态下限 10％ 仿真时长 1440min
风功率预测误差标准差 0
实施例二
该实施例中采用的仿真参数如下表所示。
风力发电机额定功率 700kW 湍流风速类型 A
每组蓄电池容量(共两组) 70kWh 风功率分段平均时长 15min
双电池充电荷电状态上限 90％ 蓄电池指令更新周期 30s
双电池充电荷电状态下限 10％ 仿真时长 1440min
风功率预测误差标准差 0
如图4、图5、图6所示，本发明的优化方法能够改善C类湍流风速下双蓄电池组荷电状态波动越限问题，由图4、图5可知，采用传统控制方法进行双蓄电池组波动越限优化，双蓄电池组充放电状态切换时充放电深度会超过荷电状态上限或下限，双蓄电池组无法运行在最佳充放电深度上；若双蓄电池组持续这样运行，会出现缩短双蓄电池组使用寿命的情况。由图6可知，采用本发明的优化方法进行双蓄电池组波动越限优化后，双蓄电池组充放电深度得到明显改善，双蓄电池组充放电状态切换时荷电状态波动越限问题完全消失，同时依旧有良好的充放电深度，充电时能达到近90％、放电时能达到近10％。照此运行，蓄电池组的使用寿命将得到很大改善。如附图7所示，本发明采用的风储模型与优化方法，能将随机变换的风功率平滑成每15分钟维持在一个定值，从而更好地响应电网调度指令，以及实现风功率友好接入。
由图8、图9、图10所示，本发明的优化方法同样能够改善A类湍流风速下双蓄电池组荷电状态波动越限问题，使双蓄电池组充放电状态切换时荷电状态波动越限问题完全消失，优化充放电深度。如图11所示，本发明采用的风储模型与优化方法，在风速波动较大的A类湍流风速下，依旧能够将风功率平滑成每15分钟维持在一个定值。所以，上述两个实施例验证了本发明的优化方法对于不同波动大小的风速均能产生很好的优化效果。
以上实施例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，均落入本发明保护范围之内；本发明未涉及的技术均可通过现有技术加以实现。

Claims (4)

1.一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法，其特征在于：该风储联合系统包括风力发电机组、两组并联蓄电池组、DC/AC变流器、交流母线和大电网，两组并联蓄电池组和各自对应的DC/AC变流器、以及风力发电机组共同接于交流母线，用于平抑风力发电机组输出的功率波动，两组并联蓄电池组与风力发电机组共同向大电网供电；该优化方法步骤为：
A、初始化，并设k＝1、h＝1，k为风功率分段平均的迭代次数，h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；
B、风功率预测与目标功率求取：提前预测风功率，在风功率预测的基础上，对风力发电机组在t时刻时输出的功率P0(t)以T为控制周期分段平均，得到kT控制周期的平均风功率Pav(kT)，并将该平均风功率Pav(kT)作为整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率Pε(kT)；
C、双蓄电池组充放电功率求取：以T1为越限控制周期，根据目标功率Pε(kT)与风力发电机组在t时刻时输出的功率P0(t)，计算差额功率，并根据差额功率确定hT1越限控制周期时的双蓄电池组的充放电功率以及双蓄电池组的充放电功率指令；
D、双蓄电池组的荷电状态求取：根据双蓄电池组的充放电功率计算hT1越限控制周期结束时的双蓄电池组的实时荷电状态；
E、波动越限预测与反馈：在风功率预测的基础上，预测(h+1)T1越限控制周期双蓄电池组的荷电状态是否波动越限，以此决定是否提前在hT1越限控制周期进行双蓄电池组的充放电状态切换；
F、kT控制周期结束，则使k＝k+1、h＝h+1，返回步骤B，进入下一控制周期；
所述步骤C中的双蓄电池组充放电功率求取过程包括：
C1、求取差额功率Pb(t)：
Pb(t)＝Pε(kT)-P0(t) (2)
式(2)中，Pb(t)为双蓄电池组在t时刻时需要补偿的功率，即差额功率，在差额功率Pb(t)的基础上以T1为周期对其采样获得Pb(hT1)，Pb(hT1)为双蓄电池组在kT控制周期内的hT1越限控制周期时的补偿功率；Pε(kT)表示整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率；P0(t)表示风力发电机组在t时刻时输出的功率，该t时刻属于kT控制周期内的hT1越限控制周期；
C2、求取双蓄电池组充放电功率，双蓄电池组充放电功率包括放电功率Pf和充电功率Pc，则
Figure FDA0003628033140000021
式(3)中，Pf(hT1)为双蓄电池组在hT1越限控制周期时的放电功率；Pc(hT1)为双蓄电池组在hT1越限控制周期时的充电功率；根据蓄电池组1和蓄电池组2的充放电任务，分别将Pf(hT1)和Pc(hT1)作为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期时的充放电功率P1(hT1)和P2(hT1)，双蓄电池组的充放电功率以T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；当蓄电池组1放电且蓄电池组2充电时，则P1(hT1)＝Pf(hT1)且P2(hT1)＝Pc(hT1)；当蓄电池组1充电且蓄电池组2放电时，则P1(hT1)＝Pc(hT1)且P2(hT1)＝Pf(hT1)；同时将Pf(hT1)和Pc(hT1)作为当前越限控制周期内双蓄电池组的充放电功率指令；
所述步骤D中的双蓄电池组在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)为：
Figure FDA0003628033140000022
式(4)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；SOC10和SOC20分别为蓄电池组1和蓄电池组2的初始荷电状态；P1(t)和P2(t)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的充放电功率；
所述步骤E中的波动越限预测与反馈过程为：
E1、计算hT1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)；
E2、在风功率预测的基础上，获取目标功率Pε(kT)，获取风力发电机组在(h+1)T1越限控制周期内的t时刻时输出的实际功率P0(t)，计算蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期时的充放电功率P1[(h+1)T1]和P2[(h+1)T1]，据此计算(h+1)T1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]；
E3、判断(h+1)T1越限控制周期是否存在双蓄电池组荷电状态波动越限问题，根据判断结果反馈是否在本hT1越限控制周期内切换双蓄电池组充放电状态；
所述步骤E1中的双蓄电池组的荷电状态SOC1(hT1)和SOC2(hT1)为：
Figure FDA0003628033140000031
式(5)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOC1[(h-1)T1]和SOC2[(h-1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h-1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；P1(hT1)和P2(hT1)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期时的充放电功率；T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；
所述步骤E2中的(h+1)T1越限控制周期结束时双蓄电池组的荷电状态SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]为：
Figure FDA0003628033140000032
式(6)中，SOC1(hT1)和SOC2(hT1)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在hT1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；E1和E2分别为两个蓄电池组1和蓄电池组2的容量；P1[(h+1)T1]和P2[(h+1)T1]分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期时的充放电功率；T1为越限控制周期、h为双蓄电池组充放电控制迭代次数；
所述步骤E3中的双蓄电池组荷电状态波动越限判断条件为：
Figure FDA0003628033140000041
式(7)中，SOC1[(h+1)T1]和SOC2[(h+1)T1]分别为蓄电池组1和蓄电池组2在(h+1)T1越限控制周期结束时的实时荷电状态，用百分数表示；SOCmax和SOCmin分别为在经济运行条件下，蓄电池组荷电状态的上限值与下限值；在蓄电池组1或蓄电池组2的荷电状态满足式(7)所示四种条件中的一种时即判断(h+1)T1越限控制周期会出现双蓄电池组波动越限，故在hT1越限控制周期结束时切换双蓄电池组充放电状态，即提前一个越限控制周期切换双蓄电池组充放电状态，从而避免双蓄电池组的波动越限问题出现。
2.根据权利要求1所述的风储联合系统中双电池波动越限优化方法，其特征在于：所述步骤F中的kT控制周期未结束时，则使h＝h+1，返回步骤C并重复步骤C～步骤E，直至kT控制周期结束，使k＝k+1、h＝h+1，返回步骤B，进入下一控制周期。
3.根据权利要求1或2所述的风储联合系统中双电池波动越限优化方法，其特征在于：所述步骤B中的整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率Pε(kT)为：
Pε(kT)＝P0(t)+P1(t)+P2(t)＝Pav(kT) (1)
式(1)中，P0(t)表示风力发电机组在t时刻时输出的功率；P1(t)和P2(t)分别表示蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的充放电功率；Pε(kT)表示整个风储联合系统在kT控制周期时输入大电网的目标功率。
4.根据权利要求1所述的风储联合系统中双电池波动越限优化方法，其特征在于：在风储联合系统中，蓄电池组1和蓄电池组2中的一个蓄电池组在一段时间内只负责充电、另一个蓄电池组只负责放电；当任一蓄电池组满足切换条件后，双蓄电池组交换运行状态；
双蓄电池组交换运行状态的切换条件为：
Figure FDA0003628033140000042
式(8)中，SOC1(t)和SOC2(t)分别为蓄电池组1和蓄电池组2在t时刻时的实时荷电状态，用百分数表示；SOCmax和SOCmin分别为在经济运行条件下，蓄电池组荷电状态的上限值与下限值；在蓄电池组1或蓄电池组2的荷电状态满足式(8)所示四种条件中的一种时即可进行充放电任务切换，即双蓄电池组中任意一个蓄电池组的荷电状态大于等于其上限值SOCmax或小于等于其下限值SOCmin时即可切换。
CN202010377172.6A 2020-05-07 2020-05-07 一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法 Active CN111525596B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010377172.6A CN111525596B (zh) 2020-05-07 2020-05-07 一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010377172.6A CN111525596B (zh) 2020-05-07 2020-05-07 一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111525596A CN111525596A (zh) 2020-08-11
CN111525596B true CN111525596B (zh) 2022-06-21

Family

ID=71912749

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010377172.6A Active CN111525596B (zh) 2020-05-07 2020-05-07 一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111525596B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113346474B (zh) * 2021-05-31 2022-10-18 上海电力大学 一种直流微电网双储能协调控制方法及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104283231A (zh) * 2013-08-20 2015-01-14 南通大学 实施双电池组在线运行策略的风储混合电站

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014033539A (ja) * 2012-08-03 2014-02-20 Sharp Corp 電力制御装置、方法、プログラム
CN103956758B (zh) * 2014-05-20 2015-10-21 电子科技大学 一种风储系统中储能soc优化控制方法
CN105262117B (zh) * 2015-11-12 2017-08-01 四川大学 一种风电爬坡优化控制方法
CN105680478B (zh) * 2016-03-14 2020-08-04 中国电力科学研究院 基于超短期预测的储能系统平滑新能源发电控制方法
CN109494771B (zh) * 2018-12-12 2021-09-14 广东电网有限责任公司电力科学研究院 基于超级电容器荷电状态预测的新能源功率平滑控制方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104283231A (zh) * 2013-08-20 2015-01-14 南通大学 实施双电池组在线运行策略的风储混合电站

Also Published As

Publication number Publication date
CN111525596A (zh) 2020-08-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110086180B (zh) 一种基于深充浅放原则的储能调频均衡控制方法
CN107394798B (zh) 包含时变时滞的电动汽车与发电机组协调频率控制方法
CN113928187B (zh) 一种燃料电池汽车的能量管理控制方法
CN110126813A (zh) 一种车载燃料电池混合动力系统的能量管理方法
CN105140942B (zh) 考虑荷电状态偏差的混合储能优化功率分配方法
CN104795830B (zh) 一种利用多类型储能系统跟踪发电计划出力的控制方法
CN112952862B (zh) 平抑风电功率波动的混合储能分频协调控制器及实现方法
CN115102239A (zh) 一种考虑soc均衡的储能电站一次调频控制方法及系统
Wang et al. A fuzzy hierarchical strategy for improving frequency regulation of battery energy storage system
CN111525597B (zh) 一种风储联合系统中双电池不平衡状态优化方法
CN111628558A (zh) 混合储能系统的能量管理和容量配置的优化系统及方法
CN111525596B (zh) 一种风储联合系统中双电池波动越限优化方法
CN111030149A (zh) 一种基于复合储能装置的微电网供电方法及电子设备
CN112836423B (zh) 基于改进差分进化算法的微网容量优化配置方法
CN112498332B (zh) 一种并联式混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法
CN114030392A (zh) 燃料电池-锂电池混源供电系统效率优化能量管理策略
CN107919683A (zh) 一种储能减少风电场弃风电量的优化决策方法
Cui et al. Hybrid fuel cell/battery power system energy management by using fuzzy logic control for vehicle application
CN110417040B (zh) 一种大规模vrb优化运行的能量管理系统控制方法
CN115360738B (zh) 一种考虑可控域约束的电动汽车一次调频控制方法
CN115001001B (zh) 一种新型电力系统源荷储的主从博弈优化方法
CN115102228A (zh) 一种含飞轮储能的风电场多目标协调频率优化方法和装置
CN110920601B (zh) 一种多异性动力源系统能量配置优化控制的方法
CN114142508A (zh) 一种混合储能容量优化方法
CN113555901A (zh) 基于改进s型函数粒子群优化算法的混合储能容量优化方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant