CN111725827A - 一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法 - Google Patents

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傅磊
郭亮
杨光宇
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陈筱中
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Abstract

本发明涉及风电发电与储能领域，具体涉及一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法。控制包括如下过程：判断风电的功率波动是否越限，如果是计算平滑风电波动所需的储能充放电功率；如果否，则判断储能电池的SoC是否在正常区间，如果是则计算平滑风电波动所需的储能充放电功率，如果否，则预测未来n个时刻的风电功率，根据预测值计算调节SoC所需的储能输出功率；完成第t个时间点的储能调节；成时刻t的储能调节，并滚动进入下一个时刻。

Description

一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法
技术领域：
本发明涉及风电发电与储能领域，具体涉及一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法。
背景技术：
风电作为一种较为成熟的可再生能源发电技术，在近年来得到快速的发展和应用，尤其在我国三北地区，风电的装机容量迅速增加。然而，大规模风电集中并网对电网带来新的挑战，如风电出力的波动性会对电网的电能质量产生影响。在风电场配置储能系统来平滑风电出力的波动性是一种有效的方式。
在风电功率超过允许的最大波动值时，储能充电；在风电功率超过允许的最小波动值时，储能放电，从而使风电和储能系统的联合出力在合理的范围内波动。由于目前储能系统的成本仍然较高，因此，储能系统的大小具有较大的限制，利用储能系统平滑风电功率波动时，储能电池会存在电量不足无法放电或电量过多无法充电的情况。本发明基于上述问题，提出一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法，以缓解由于荷电状态越限导致的储能系统调节能力不足的问题。
发明内容：
为了降低风电场的波动性，提高储能系统的使用效率，本发明提供了一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法。为实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
将一天24小时分为N个时间点；
步骤1：在第t个时间点，t为1到N的正整数，初始时刻t＝1；
步骤2：判断风电的功率波动是否越限，如果是，转步骤3；如果否，则转步骤4；
步骤3：如果风电波动超过了最大值则储能充电；如果风电波动超过了最小值则储能放电；计算平滑风电波动所需的储能充放电功率，储能系统的充放电功率为：
Figure BDA0002599963340000021
其中，PW(t)为第t个时间点的风电功率，PG(t-1)为t-1个时间点风电与储能的联合并网功率，P_max为风电波动允许的最大波动值；
步骤4：判断储能电池的SoC是否在正常区间，如果是，则转步骤5；如果否，则转步骤7；
步骤5：预测未来n个时刻的风电功率；
步骤6：根据风电功率的预测值，计算调节SoC所需的储能输出功率；完成第t个时间点的储能调节；
步骤7：置t＝t+1，返回步骤1。
优选方案一，所述步骤4中，储能电池的SoC包含五个范围区间，具体为：
储能停止充电区间：[1,SoC_M]，
储能需要降低SoC的缓冲区间：(SoC_Max,SoC_H)，
正常区间：[SoC_H,SoC_L]，
储能需要提高SoC的缓冲区间：(SoC_L,SoC_Min)，
储能停止放电区间：[SoC_Min,0]；储能电池的SoC是否在正常区间，是指储能电池的SoC是否处于[SoC_H,SoC_L]范围内，其中1>SoC_max>SoC_H>SoC_L>SoC_min>0。
优选方案二，所述步骤5中，利用风电的超短期预测方法，预测未来n个时间点的风电功率，具体为：
利用超短期预测方法，预测未来n个时间点的风电功率，此处定义两个状态值：S1和S2；S1表示在未来n个时间点中第一个时刻储能需要充电或放电的状态值，S1＝1表示充电；S1＝0表示放电；S2表示在未来n个时间点中储能是否需要充电或放电的状态值，S2＝1表示不需要充放电；S2＝0表示需要充放电。
进一步优选，所述步骤6中根据风电功率的预测值，计算调节SoC所需的储能输出功率，储能系统输出功率的计算公式为：
Figure BDA0002599963340000031
其中，P_Max为允许的风电最大波动功率，PW(t)为t时刻的风电功率，PG(t-1)为t-1时刻风储联合并网功率，EE_N为储能电池容量，Δt为系统采样时间间隔，SoC_H和SoC_L分别为储能电池荷电状态正常区间上限和下限。
本发明的优点：
(一)本发明利用储能电池平滑风力发电的功率波动，基于超短期预测技术可以提前调节储能电池的荷电状态，使其在需要的时候提供充足的调节能力，对比不具备荷电状态调节能力的控制策略，本发明控制策略的平滑效果更加显著。
(二)在同样的储能投资下，本发明的控制策略可以降低储能调节能力不足造成的风电波动越限造成的惩罚成本；当平滑效果相同时，本发明中的策略相对于其它控制策略，所需储能系统的投资成本更低。
附图说明：
图1是本发明控制方法流程图；SoC是否越限是指SoC是否超出正常区间。
图2是本发明中步骤4平滑风电功率波动流程图。
图3是本发明实施例中步骤6调节储能电池SoC流程图。
图4是本发明实施例中风电-储能系统结构示意图。
具体实施方式：
实施例：
下面结合附图对本发明作进一步详细说明：
如图4所示的风电-储能系统结构示意图，联合系统由风电、储能系统构成，风电功率可以注入电网或给储能电池充电，储能电池只能从风电场充电或向电网放电。
如图1所示，一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法，包括以下步骤：
将一天24小时分为N个时间点；
步骤1：在第t个时间点，t为1到N的正整数，初始时刻t＝1；
步骤2：判断风电的功率波动是否越限，如果是，转步骤3；如果否，则转步骤4；
步骤3：如果风电波动超过了最大值则储能充电；如果风电波动超过了最小值则储能放电；计算平滑风电波动所需的储能充放电功率，储能系统的充放电功率为：
Figure BDA0002599963340000041
其中，PW(t)为第t个时间点的风电功率，PG(t-1)为t-1个时间点风电与储能的联合并网功率，P_max为风电波动允许的最大波动值；
步骤4：判断储能电池的SoC是否在正常区间，如果是，则转步骤5；如果否，则转步骤7；
步骤5：预测未来n个时刻的风电功率；
步骤6：根据风电功率的预测值，计算调节SoC所需的储能输出功率；完成第t个时间点的储能调节；
步骤7：置t＝t+1，返回步骤1。
如图3所示，所述步骤4中，储能电池的SoC包含五个范围区间，具体为：
储能停止充电区间：[1,SoC_M]，
储能需要降低SoC的缓冲区间：(SoC_Max,SoC_H)，
正常区间：[SoC_H,SoC_L]，
储能需要提高SoC的缓冲区间：(SoC_L,SoC_Min)，
储能停止放电区间：[SoC_Min,0]；储能电池的SoC是否在正常区间，是指储能电池的SoC是否处于[SoC_H,SoC_L]范围内，其中1>SoC_Max>SoC_H>SoC_L>SoC_Min>0。
所述步骤5中，利用风电的超短期预测方法，预测未来n个时刻的风电功率，具体为：
利用超短期预测方法，预测为来n个时段的风电功率，此处定义两个状态值：S1和S2。S1表示在未来n个预测时刻中，第一个时刻储能需要充电或放电的状态值；S1＝1表示充电；S1＝0表示放电。S2表示在未来n个预测时刻中储能是否需要充电或放电的状态值；S2＝1表示不需要充放电；S2＝0表示需要充放电。
所述步骤6中，根据风电功率的预测值，计算调节SoC所需的储能输出功率，储能系统输出功率的计算公式为：
Figure BDA0002599963340000061
其中，P_Max为允许的风电最大波动功率，PW(t)为t时刻的风电功率，PG(t-1)为t-1时刻风储联合并网功率，EE_N为储能电池容量，Δt为系统采样时间间隔，SoC_H和SoC_L分别为储能电池荷电状态正常区间上限和下限。

Claims (4)

1.一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
将一天24小时分为N个时间点；
步骤1：在第t个时间点，t为1到N的正整数，初始时刻t＝1；
步骤2：判断风电的功率波动是否越限，如果是，转步骤3；如果否，则转步骤4；
步骤3：如果风电波动超过了最大值则储能充电；如果风电波动超过了最小值则储能放电；计算平滑风电波动所需的储能充放电功率，储能系统的充放电功率为：
Figure FDA0002599963330000011
其中，PW(t)为第t个时间点的风电功率，PG(t-1)为t-1个时间点风电与储能的联合并网功率，P_max为风电波动允许的最大波动值；
步骤4：判断储能电池的SoC是否在正常区间，如果是，则转步骤5；如果否，则转步骤7；
步骤5：预测未来n个时刻的风电功率；
步骤6：根据风电功率的预测值，计算调节SoC所需的储能输出功率；完成第t个时间点的储能调节；
步骤7：置t＝t+1，返回步骤1。
2.根据权利要求1所述一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法，其特征在于，所述步骤4中，储能电池的SoC包含五个范围区间，具体为：
储能停止充电区间：[1,SoC_M]，
储能需要降低SoC的缓冲区间：(SoC_Max,SoC_H)，
正常区间：[SoC_H,SoC_L]，
储能需要提高SoC的缓冲区间：(SoC_L,SoC_Min)，
储能停止放电区间：[SoC_Min,0]；储能电池的SoC是否在正常区间，是指储能电池的SoC是否处于[SoC_H,SoC_L]范围内，其中1>SoC_max>SoC_H>SoC_L>SoC_min>0。
3.根据权利要求1所述一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法，其特征在于，所述步骤5中，利用风电的超短期预测方法，预测未来n个时间点的风电功率，具体为：
利用超短期预测方法，预测未来n个时间点的风电功率，此处定义两个状态值：S1和S2；S1表示在未来n个时间点中第一个时刻储能需要充电或放电的状态值，S1＝1表示充电；S1＝0表示放电；S2表示在未来n个时间点中储能是否需要充电或放电的状态值，S2＝1表示不需要充放电；S2＝0表示需要充放电。
4.根据权利要求3所述一种基于荷电状态自调节的储能平滑风电波动的控制方法，其特征在于，所述步骤6中根据风电功率的预测值，计算调节SoC所需的储能输出功率，储能系统输出功率的计算公式为：
Figure FDA0002599963330000021
其中，P_Max为允许的风电最大波动功率，PW(t)为t时刻的风电功率，PG(t-1)为t-1时刻风储联合并网功率，EE_N为储能电池容量，Δt为系统采样时间间隔，SoC_H和SoC_L分别为储能电池荷电状态正常区间上限和下限。
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