CN112636376A

CN112636376A - 一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构

Info

Publication number: CN112636376A
Application number: CN202011468982.9A
Authority: CN
Inventors: 李琳玮; 宁光涛; 梁亚峰; 陈明帆; 何礼鹏; 黄亮; 方兵; 张佳艺; 覃丹
Original assignee: Hainan Power Grid Co Ltd
Current assignee: Hainan Power Grid Co Ltd
Priority date: 2020-12-15
Filing date: 2020-12-15
Publication date: 2021-04-09

Abstract

本发明提供一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构，采用超级电容与蓄电池组成的混合储能装置，可应用于多种储能在两种时间尺度下的运行场景，能够有效减轻新能源出力预测误差对于配电网实际运行的影响及实现含储能配电网的最优潮流运行。通过本发明的应用有利于未来新能源发电装置广泛接入的配电网经济运行与安全稳定。

Description

一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构

技术领域

本发明涉及配电网混合储能技术领域，尤其涉及一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构。

背景技术

电力生产过程要求发、输、配、用电四个环节中满足动态平衡。由于电力系统负荷存在峰谷差，因此电力系统稳定运行时需要保留一定的备用容量，一定程度上会影响设备的运行效率。储能系统的应用能够作为一个额外的电能储存环节，与电力系统中的多个环节相关联，提高电能的可靠性。同时，由于混合储能的发展可进一步克服单一储能难以在不同时间尺度上提供不同电网辅助服务能力的缺点。目前的混合储能装置大多先并联再控制，在同一时间尺度下工作，导致功率分配问题复杂和控制困难，有待于解决。

发明内容

本发明的目的在于提供一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构，使混合储能具备不同时间尺度下运行的能力以及实现双重优化目标，以克服或至少部分解决现有技术中将混合储能先并联再接入配电网导致控制困难以及在同一时间尺度下工作的弊端。

本发明第一方面一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，所述方法包括以下步骤：

S1、将蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，由子控制器实现蓄电池储能装置能量、功率的确定；超级电容器与风力发电装置、光伏发电装置并联后组成DG储能单元接入到配电网系统DG节点上，由子控制器确定DG节点的功率；

S2、总控制器制定日前调度计划，对配电网系统次日各节点上的负荷数据、DG节点的风机出力或光伏出力数据进行预测；

S3、以1h作为单位时段，制定基于日前阶段的配电网系统运行的“网-储”优化模型，并对优化模型进行松弛后求解，从而制定各节点上每1h的蓄电池储能装置的出力情况；

S4、制定日内阶段的超级电容器作用的优化模型，首先对当前1h内的所有配电网内DG的实际出力情况进行短时间预测，在所有DG节点上建立日内阶段的“源-储”优化模型，在各自的子控制器中进行求解，制定超级电容器当前1h内每10min的出力计划，在后续每个小时时段到后再重复上述优化流程。

进一步的，步骤S2中，所述负荷数据为配电网系统次日各节点以1h为基本时间单位的数据；风机出力或光伏出力数据为以10min为基本时间单位的数据。

进一步的，步骤S3中所述“网-储”优化模型为储能参与的配电网最优潮流模型，目标函数为配电网日发电成本最小化，目标函数表达式为：

minc₂P₀(t)²+c₁P₀(t)+c₀

其中，P₀为配电网根节点处总发电量，c₂、c₁、c₀为发电成本系数。

进一步的，所述对优化模型进行松弛后求解，具体包括以下步骤：

S31、引入辅助变量v_i,j、i_i,j，对其定义为：

S32、将辅助变量代入潮流等式中，得到：

S33、对步骤S32所获得公式进行凸化处理，转化为标准二阶锥松弛形式：

得到松弛后的潮流约束为：

v_i＝v_j+2(r_i,jP_i,j+x_i,jQ_i,j)-(r_i,j ²+x_i,j ²)i_i,j,i∈N\{0}

其中，P_i,j、Q_i,j分别为支路i j流过的有功功率和无功功率，P_j和Q_j分别为节点j上注入的有功功率和无功功率，v_j为节点i的负电压，I_i,j为支路i j上的负电流，v₀为根节点的电压幅值，其值等于定值参考电压v_ref，r_i,j与x_i,j分别为支路i j上的电阻和电抗值。

进一步的，所述短时间预测具体为当前1h时段内，以10min为基本时间单位的新能源发电系统预测出力情况。

进一步的，所述“源-储”优化模型的目标函数为：

其中，P_d-head为日前预测新能源出力值，P_total为短期预测新能源出力值与超级电容功率之和，SOC_c为超级电容电荷量，SOC_exp为超级电容期望运行电荷量，所述目标函数中第一项为日前预测出力与储能补偿后实际出力之差的平方，第二项为储能运行的电荷量与期望电荷量之差的平方。

进一步的，在对优化模型求解的过程中还考虑配电网系统约束，所述配电网系统约束包括功率运行约束、最小和最大电荷量约束以及期望电荷量约束。

本发明第二方面提供一种混合储能装置在配电网中的架构，用于执行前述第一方面所述的方法，包括总控制器、子控制器、光伏发电装置、超级电容和蓄电池储能装置，所述蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，与蓄电池储能装置相连接的子控制器用于确定蓄电池储能装置能量、功率；所述超级电容与风力发电装置、光伏发电装置并联组成DG储能单元，所述DG储能单元接入配电网系统DG节点，与DG储能单元连接的子控制器确定DG节点的功率，所述子控制器与总控制器相连接。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)本发明由于采用混合储能系统，结合超级电容与蓄电池的优势，分开控制两种储能单元工作在不同时间尺度下，发挥其不同的优势。相比现有的混合储能控制策略，控制结构更加简单，并且能够实现多重优化目标。

(2)本发明以分布式的形式将储能装置接入电网，更适合于未来配电网的形态。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法整体流程示意图。

图2是本发明一实施例提供的一种混合储能装置在配电网中的架构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所列举实施例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

参照图1，本发明提供一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，所述方法包括以下步骤：

S1、将蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，由子控制器实现蓄电池储能装置能量、功率的确定；超级电容器与风力发电装置、光伏发电装置并联后组成DG储能单元接入到配电网系统DG节点上，由子控制器确定DG节点的功率。

S2、总控制器制定日前调度计划，对配电网系统次日各节点上的负荷数据、DG节点的风机出力或光伏出力数据进行预测。

S3、以1h作为单位时段，制定基于日前阶段的配电网系统运行的“网-储”优化模型，并对优化模型进行松弛后求解，从而制定各节点上每1h的蓄电池储能装置的出力情况。

具体的，步骤S2中，所述负荷数据为配电网系统次日各节点以1h为基本时间单位的数据；风机出力或光伏出力数据为以10min为基本时间单位的数据。

上述实施例中，在长时间尺度下的控制策略主要为：日前阶段，对储能的管理主要依托于配电网的经济运行模型，在潮流约束下，分布式储能将运行在“四象限”模式下，进行有功与无功的协同调节。本发明综合配电网内长时间尺度下新能源处理情况与负荷日前预测数据，建立配电网的“网-储”运行优化模型，设定系统的目标函数为日发电成本最小化，目标函数表达式为：

minc₂P₀(t)²+c₁P₀(t)+c₀

其中，P₀为配电网根节点处总发电量，c₂、c₁、c₀为发电成本系数。发电成本最小意味着能够发挥储能的调节作用，充分利用新能源为固定负荷提供电力，在消纳绿色能源的同时缓解了负荷波动，一定程度上能够减少系统运行的损耗。

配电网中含储能的运行优化问题是非凸非线性规划问题，由于储能装置运行具有时序特性，其运行优化不能仅仅局限于单一时间断面上，而必须在长时间尺度上进行时序运行优化，这样做的同时会造成决策变量“维数灾难”。目前，主要的处理方法一是动态规划方法，但是该方法计算缓慢，面临维数灾难问题，不适用于配电网规模不断扩大的情景；二是基于遗传算法、粒子群等智能算法，这些智能算法收敛较迅速，但同时容易陷入局部最优。为了解决该问题，由于“网-储”优化模型的目标函数是凸函数形式，本实施例中对优化模型的形式进行凸松弛，具体包括以下步骤：

S31、引入辅助变量v_i,j、i_i,j，对其定义为：

S32、将辅助变量代入潮流等式中，得到：

得到松弛后的潮流约束为：

v_i＝v_j+2(r_i,jP_i,j+x_i,jQ_i,j)-(r_i,j ²+x_i,j ²)i_i,j,i∈N\{0}

同时，为了令计算方便，对于蓄电池储能模型进行一定的简化，规定蓄电池在以下约束条件运行：

1)最大视在功率约束：

2)1h时间段内累积能量约束：

3)为了能够保证蓄电池可在长时间周期内稳定运行，设定日运行累积能量约束为：

上述实施例中，所述短时间预测具体为当前1h时段内，以10min为基本时间单位的新能源发电系统预测出力情况。在短时间尺度下的控制策略为：在日前阶段进行新能源出力预测存在误差的情况会影响日前制定的优化计划在日内的实现。基于日内超短期预测的高准确率特性，可将日前预测出力当作系统日内阶段运行的期望参考值，日内超短期预测出力当作新能源发电系统的出力实际值。当预测功率与期望功率存在误差时，可由功率型储能装置发挥短时间内的快速功率调节作用，对误差部分的容量进行补偿。假设，新能源发电装置与超级电容器并联后接入到配电网节点中，因此新能源发电装置的实际输出为：

P_total(t)＝P_c(t)+P_predict(t)

其中，P_predict(t)为t时段的日超短预测新能源处理，P_c(t)为储能出力值。

所述“源-储”优化模型的目标函数为：

其中，P_d-head为日前预测新能源出力值，P_total为短期预测新能源出力值与超级电容功率之和，SOC_c为超级电容电荷量，SOC_exp为超级电容期望运行电荷量，所述目标函数中第一项为日前预测出力与储能补偿后实际出力之差的平方，即“源”的优化目标，使得日前预侧出力值与储能补偿后实际出力值之差尽可能小；第二项为储能运行的电荷量与期望电荷量之差的平方，即“储”的优化目标，为了使得储能能够保持良好的运行状态，应使得运行阶段的电荷量尽可能不偏离期望电荷量。

上述实施例中，在对优化模型求解的过程中还考虑配电网系统约束，所述配电网系统约束包括功率运行约束、最小和最大电荷量约束以及期望电荷量约束：

本发明另一实施例还提供一种混合储能装置在配电网中的架构，用于执行前述方法实施例所述的方法。

如图2所示，所述架构包括总控制器、子控制器、光伏发电装置、超级电容和蓄电池储能装置，所述蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，与蓄电池储能装置相连接的子控制器用于确定蓄电池储能装置能量、功率；所述超级电容与风力发电装置、光伏发电装置并联组成DG储能单元，所述DG储能单元接入配电网系统DG节点，与DG储能单元连接的子控制器确定DG节点的功率，所述子控制器与总控制器相连接。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，步骤S2中，所述负荷数据为配电网系统次日各节点以1h为基本时间单位的数据；风机出力或光伏出力数据为以10min为基本时间单位的数据。

3.根据权利要求1所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，步骤S3中所述“网-储”优化模型为储能参与的配电网最优潮流模型，目标函数为配电网日发电成本最小化，目标函数表达式为：

minc₂P₀(t)²+c₁P₀(t)+c₀

4.根据权利要求3所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述对优化模型进行松弛后求解，具体包括以下步骤：

S31、引入辅助变量v_i,j、i_i,j，对其定义为：

S32、将辅助变量代入潮流等式中，得到：

得到松弛后的潮流约束为：

v_i＝v_j+2(r_i,jP_i,j+x_i,jQ_i,j)-(r_i,j ²+x_i,j ²)i_i,j,i∈N\{0}

5.根据权利要求1所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述短时间预测具体为当前1h时段内，以10min为基本时间单位的新能源发电系统预测出力情况。

6.根据权利要求4所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述“源-储”优化模型的目标函数为：

7.根据权利要求5所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，在对优化模型求解的过程中还考虑配电网系统约束，所述配电网系统约束包括功率运行约束、最小和最大电荷量约束以及期望电荷量约束。

8.一种用于执行权利要求1所述方法的混合储能装置在配电网中的架构，其特征在于，包括总控制器、子控制器、光伏发电装置、超级电容和蓄电池储能装置，所述蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，与蓄电池储能装置相连接的子控制器用于确定蓄电池储能装置能量、功率；所述超级电容与风力发电装置、光伏发电装置并联组成DG储能单元，所述DG储能单元接入配电网系统DG节点，与DG储能单元连接的子控制器确定DG节点的功率，所述子控制器与总控制器相连接。