CN112838604B - 一种储能电站群参与电力系统agc的优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统，所述方法包括：接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力，为各储能电站分配输出功率参考值；以输出功率偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；优化各储能电站的输出功率偏移权重系数、荷电状态偏移权重系数；优化求解储能电站群成本最小目标函数；对储能电站群参与二次调频进行优化控制。本发明使得整个电站群满足电网二次调频需求基础上，成本函数较低的储能子站被优先调用，实现了储能电站群中各储能电站的合理、精确调度，并实现了各储能电站群的均衡优化。

Description

一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统
技术领域
本发明属于电力系统自动发电控制技术领域，涉及一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统。
背景技术
随着特高压交直流混联电网逐渐成形以及新能源渗透率大幅提升，电力系统稳定性面临严峻挑战。一方面，高比例特高压区外来电的接入挤占了本地受端电网部分机组的发电份额，使得调频备用容量不足，另一方面，本地电网新能源装机比例的提高，新能源机组出力的不确定性，使得系统的功率-频率动态不平衡加剧。电力系统频率安全稳定形势愈发严峻。仅依靠常规机组参与自动发电控制(Automatic Generation Control，AGC)，为电网提供调频辅助服务，已经无法满足系统的频率控制要求。
在受端电网中建设规模化电化学储能电站群，成为参与电网AGC的重要手段。电化学储能电站建设灵活方面，跟踪负荷变化能力强、响应速度快、出力控制精确，具有双向调节能力，使其在AGC中潜力巨大，与电网中的常规机组配合，能有效增强电网频率调节能力，提高系统的安全稳定性。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统，将储能二次调频实时调频能力评估模型与基于专家经验非准确建模参数整定算法的权重系数优化控制相结合，既有效满足储能电站响应电网二次调频的需要，又实现规模化储能电站群参与AGC的精确，合理调度，实现各电站的均衡控制，提高电站群的整体利用效率。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：
一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)(State ofCharge，荷电状态)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
步骤2，以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；
步骤3，采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
步骤4，对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
步骤5，对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。
本发明进一步包括以下优选方案：
优选地，步骤1所述为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)，具体包括：
步骤1.1，分布式储能电站群主控制器接收AGC指令，获取储能电站群出力PE(t)，获取各储能电站ESSi的SOCi(t)。
步骤1.2，以如下公式计算获得各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，
Figure BDA0002880189210000021
式中：
ai表示各储能电站ESSi的工作状态，SOCimin≤SOCi(t)≤SOCimax时，ai＝1；否则ai＝0；
ai＝1表示t时刻ESSi将参与AGC，ai＝0表示t时刻ESSi不参与AGC；
SOCimin、SOCimax分别表示ESSi的最小、最大荷电状态，n表示处于放电状态或充电电状态的储能电站数量。
步骤1.3，根据各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，进行初始化分配，从而确定储能电站出力优化范围。
优选地，步骤2中，建立如下储能电站群成本最小目标函数OF：
Figure BDA0002880189210000031
式中：
A表示二次项，
B表示一次项，
C表示常数项，
m表示可参与调频储能单元总个数，m≤M；
以如下公式表示二次项A、一次项B和二次项C，
Figure BDA0002880189210000032
Figure BDA0002880189210000033
Figure BDA0002880189210000034
其中，SOCref表示储能电站荷电状态期望维持水平，
Figure BDA0002880189210000036
表示储能电站的额定功率。
优选地，目标函数的约束条件为：
Figure BDA0002880189210000035
式中：
Pmax表示各储能电站ESSi所能输出最大功率，
SOCmin表示各储能电站ESSi的荷电状状态下限，
SOCmax表示各储能电站ESSi的荷电状状态上限；
P(t)表示输出功率实际值。
优选地，步骤3具体包括：
步骤3.1，设置第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器，分别优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
步骤3.2，采用面积重心法对第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器输出的非精准变量进行清晰化，得到权重系数τi与ωi的在[0，1]之间的确切值
Figure BDA0002880189210000041
与
Figure BDA0002880189210000042
步骤3.3，将经专家经验非准确建模参数整定算法优化的取值
Figure BDA0002880189210000043
与
Figure BDA0002880189210000044
做归一化处理，即令
Figure BDA0002880189210000045
即求得储能电站群中各储能电站的输出功率偏移权重系数与荷电状态偏移权重系数。
优选地，步骤3.1所述第一专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站出力与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，50]，非准确参数子集为[PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)]，以权重系数τi为输出变量，其基本论域为[0，1]，输入输出隶属度函数均采用梯形隶属度函数，专家经验非准确建模参数整定控制权重系数τi规则如下：
Figure BDA0002880189210000046
Figure BDA0002880189210000051
优选地，步骤3.1所述第二专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站SOC与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，100]，非准确参数子集为[PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)]，以权重系数ωi为输出变量，其基本论域为[0，1]，专家经验非准确建模参数整定控制权重系数ωi规则如下：
Figure BDA0002880189210000052
优选地，步骤4具体包括：
步骤4.1，初始化种群，随机生成m个初始个体作为目标函数的可行解；
步骤4.2，进行编码，将实际问题中的存在可行解转变为遗传算法中的染色体；
步骤4.3，根据预定的目标函数作为适应度函数，进行评价，得到个体的舒适度评价，通过一系列选择、交叉、变异操作，直到迭代次数结束或满足舒适度要求，得到最优个体；
步骤4.4，解码，将可行解输出，即为t-1至t时刻储能电站群各储能电站分配参考功率，下发至各储能电站，进行充放电控制。
优选地，步骤4.3还包括：采用模拟退火算法对适应度函数进行修正，其修正适应度函数如下所示：
Figure BDA0002880189210000053
式中：
F(x)表示修正适应度函数，
T0表示退火算法初始温度，
k表示常数，其值为0.99，
q表示遗传算法设置的进化代数。
本发明还公开了一种储能电站群参与电力系统AGC的优化系统，所述系统包括：
输出功率参考值分配模块，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
模块构建模块，用于以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；
权重系数优化模块，用于采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
目标函数求解模块，用于对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
二次调频优化控制模块，用于对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明使得整个电站群满足电网二次调频需求基础上，成本函数较低的储能子站被优先调用，实现了储能电站群中各储能电站的合理、精确调度，并实现了各储能电站群的均衡优化。对权重系数进行自适应调节，提高模型评估的准确性。将储能二次调频实时调频能力评估模型与基于专家经验非准确建模参数整定算法的权重系数优化控制相结合，既有效满足了储能电站响应电网二次调频的需要，又实现规模化储能电站群参与AGC控制的精确，合理调度，实现各电站的均衡控制，提高了电站群的整体利用效率。
附图说明
图1为储能电站群参与AGC控制框图；
图2为遗传算法基本求解流程；
图3为专家经验非准确建模参数整定优化算法中输入量|ACE|隶属度函数；
图4为专家经验非准确建模参数整定优化算法中输入量SOC隶属度函数；
图5为专家经验非准确建模参数整定优化算法中输出量τi隶属度函数；
图6为专家经验非准确建模参数整定优化算法中输出量ωi隶属度函数；
图7为本发明一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1和7所示，本发明的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，包括以下步骤：
步骤1，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)(State ofCharge，荷电状态)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
在包含储能资源参与的AGC控制中，若调度中心与储能电站群所有的储能电站建立通信、分配通道，会给调度中心的计算、通信带来巨大的压力，因此，在本发明中，为了减少调度的计算、通信压力，采用双层控制结构。
在调度中心层面，调度计算机将AGC指令分配给火电机组主控制器和储能电站群主控制器，调度中心在储能调频资源与火电机组之间进行功率解耦，由储能电站群承担二次调频中快速功率响应需求，火电机组承担慢速调频响应需求。当储能电站群从调度中心接收ARR(Area Regulation Requirement，区域调节需求)指令与火电机组出力PG后，以如下公式计算获得储能电站群出力PE，
PE(t)＝ARR(t)-PG(t), (1)
式中：
PE(t)表示储能电站群出力，
ARR(t)表示区域调节需求，
PG(t)表示火电机组出力。
在储能电站群层面，储能电站群主控制器根据AGC指令与各储能电站出力，共同完成AGC控制需求。更具体地，储能电站群主控制器对储能电站群出力PE(t)进行分解，下发给各储能电站ESSi进行控制，储能电站群中的至少一部分储能电站ESSi之间协作完成储能电站群的充放电要求。
步骤1所述为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)，具体包括：
步骤1.1，分布式储能电站群主控制器接收AGC指令，获取储能电站群出力PE(t)，获取各储能电站ESSi的SOCi(t)。
步骤1.2，以如下公式计算获得各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，
Figure BDA0002880189210000081
式中：
ai表示各储能电站ESSi的工作状态，SOCimin≤SOCi(t)≤SOCimax时，ai＝1；否则ai＝0；
ai＝1表示t时刻ESSi将参与AGC，ai＝0表示t时刻ESSi不参与AGC；
SOCimin、SOCimax分别表示ESSi的最小、最大荷电状态，n表示公式(2)中处于放电状态或充电电状态的储能电站数量。
步骤1.3，根据各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，进行初始化分配，从而确定储能电站出力优化范围，即确定各个储能电站的功率输出范围，在输出功率参考值Piref基础上确定最佳的功率输出范围。
步骤2，在步骤1获得各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)的基础上，本发明提供了基于成本评估模型的储能电站输出功率优化分配方式，通过建立各储能电站ESSi的调频能力评估函数Ci(t)，进而以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型，实时评估各储能电站ESSi的调频能力，用于储能电站群主控制器合理分配AGC指令，调频服务供应商做出最优决策，并使得各储能电站荷电状态趋于一致。
具体的：
以如下公式表示各储能电站ESSi的调频能力评估函数Ci(t)，
Figure BDA0002880189210000091
式中：
f1()表示与储能电站功率输出能力评估函数，用于评估储能电站功率输出偏移，
f2()表示储能电站在该时段出力的荷电状态偏移函数，该式用于评估储能电站参与调频所带来的电量变化，以调节储能电站SOC水平来满足长时间调频服务需要，
τi表示储能电站ESSi输出功率偏移的权重系数，
ωi表示荷电状态偏移的权重系数，
Pi,act(t)表示储能电站ESSi在t时刻至t+1时刻输出功率实际值。
当输出功率实际值接近输出功率参考值，荷电状态偏移最小，储能电站成本最小。
为了简明说明本发明的优选技术方案，储能电站群中使用的各储能电站ESSi的容量相同，即
Figure BDA0002880189210000092
功率初始配置一致，即储能电站出厂配置的额定功率一致，因此相同额定功率的储能电站刚开始的权重一样。可认为各储能电站的成本权重系数也为一致，即储能电站ESSi输出功率偏移的权重系数τi是一致的，τ＝τ1＝τ2＝…＝τi＝…＝τM，储能电站ESSi荷电状态偏移的权重系数ωi是一致的，ω＝ω1＝ω2＝…＝ωi＝…＝ωM。以SOCref表示储能电站荷电状态期望维持水平，为了具有较高的上调与下调能力，优选地但不限于，SOCref＝50％。
由于相同额定功率的储能电站刚开始的权重一样，本发明中为了改善固定权重带来的优化误差较大问题，在步骤3中采用专家经验非准确建模参数整定算法进行动态修正，将固定的权重系数变为可优化的动态系数。
值得注意的是，本发明的技术方案可以以储能电站群中使用不同容量的各储能电站ESSi的形式来实施，仅需要将不同的权重系数τi和荷电状态偏移的权重系数ωi代入即可，使用相同容量的各储能电站ESSi仅是非限制性地用于简明表述技术方案，并不意味着必须使用相同容量的各储能电站ESSi实施本发明。
建立以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量的调频能力评估模型，在储能电站群主控制器调度层面进行分配优化，能够有效对各储能电站的功率承担责任划分进行精细化管理，并使得各储能电站荷电状态逐渐趋于均衡。
建立该模型的目的是为了在储能单元实际运行过程中协调频率控制质量与SOC状态之间的平衡，在尽量不降低频率控制质量的前提下最大化储能单元的运行裕量，通过优化算法寻求各储能电站的功率输出最优控制量。
以如下公式表示各储能电站ESSi在t时刻的荷电状态SOCi(t)与容量、实际输出功率之间的关系，
Figure BDA0002880189210000101
将SOCi(t)的表达公式代入储能电站在该时段出力的荷电状态偏移函数f2()，以如下公式表示荷电状态偏移与实际输出功率的关系，
Figure BDA0002880189210000102
由此荷电状态偏移函数f2()变换为以各储能电站ESSi实际输出功率Pi,act为变量的函数，调频能力评估函数Ci(t)由以SOCi和Pi,act为变量的二元二次形式变换为以Pi,act为变量的一元二次函数，以便优化求解。
如下公式表示储能电站群成本最小目标函数OF：
Figure BDA0002880189210000111
式中：
A表示二次项，
B表示一次项，
C表示常数项，
m表示可参与调频储能单元总个数，m≤M；
以如下公式表示二次项A、一次项B和二次项C，
Figure BDA0002880189210000112
Figure BDA0002880189210000113
Figure BDA0002880189210000114
目标函数由二次项、一次项以及常数项构成，具有非线性规划形式。以参考功率为范围，进行各储能电站ESSi的实际输出功率Pi,act(t)优化，以储能电站群成本最小化为目标，优先调用荷电状态充足的储能电站，实现储能电站的高效利用，并使得各储能电站ESSi的荷电状态SOCi逐渐趋于一致。
各储能电站ESSi实际输出功率Pi,act之和应为储能电站群出力，以此构建等式约束条件，各储能电站ESSi的输出功率受到设备参数的限制，以此构建不等式约束条件，以如下公式表示目标函数的约束条件，
Figure BDA0002880189210000115
式中：
Pmax表示各储能电站ESSi所能输出最大功率，
SOCmin表示各储能电站ESSi的荷电状状态下限，
SOCmax表示各储能电站ESSi的荷电状状态上限；
P(t)表示输出功率实际值。
即需要满足功率守恒等式约束、功率输出上下限以及荷电状态上下限约束。
步骤3，考虑系统运行中响应精度偏差与电量损耗偏差对储能影响程度变化，采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi，对权重系数进行自适应调节，提高目标函数的准确性。
规模化储能电站群调频能力实时评估模型，其目的为实现储能电站在AGC参考指令输出响应与SOC保持之间协调，在模型中，通过权重系数表征输出响应偏移与SOC变化(电量损耗)对储能电池的影响，通过优化算法，在储能电站群主控层面对各储能电站子站形成最优决策，实现各子站单元功率输出组合的最优分配。
储能电站电池的SOC是动态变化的，若采用固定的权重系数τi与ωi，无法有效地反映AGC指令偏移与SOC偏移对各储能子站的影响，例如当储能荷电状态SOC处于80％与30％时，其功率输出导致的荷电状态变化，若依据采用统一权重系数表示，则既不符合储能电站实际运行工况，也对模型的精确性造成了严重的影响。
对于权重系数τi与ωi的优化，本发明中采用专家经验非准确建模参数整定算法，对依靠专家经验非准确建模参数整定控制中的专家思维对权重系数进行优化，更好的反映储能电站在不同运行状态下，响应偏差与荷电状态偏移对储能电站决策过程中的影响作用，使得评估优化模型作出更为合理、客观、准确的决策。
对于权重系数的优化，本发明采用专家经验非准确建模参数整定算法进行在线调整，通过制定非准确模糊规则，用计算机模拟人对事物的模糊思维，对系数进行优化调整。
因为权重系数有两个，因此本文设置两个专家经验非准确建模参数整定控制器。
如图2-6所示，步骤3具体包括：
步骤3.1，设置第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器，分别优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
第一专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站出力与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，50]，非准确参数子集为[PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)]，以权重系数τi为输出变量，其基本论域为[0，1]，输入输出隶属度函数均采用梯形隶属度函数。
编制非准确参数规则表1如下
表1非准确参数控制权重系数τi规则表
Figure BDA0002880189210000131
第二专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站SOC与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，100]，非准确参数子集为[PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)]，以权重系数ωi为输出变量，其基本论域为[0，1]。
编制非准确参数规则表2如下
表2非准确参数控制权重系数ωi规则表
Figure BDA0002880189210000132
步骤3.2，采用面积重心法对第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器输出的非精准变量进行清晰化，得到权重系数τi与ωi的在[0，1]之间的确切值
Figure BDA0002880189210000141
与
Figure BDA0002880189210000142
步骤3.3，因权重系数要满足τi+ωi＝1的要求，将经专家经验非准确建模参数整定算法优化的取值
Figure BDA0002880189210000143
与
Figure BDA0002880189210000144
做归一化处理，即令
Figure BDA0002880189210000145
即求得储能电站群中各储能电站的输出功率偏移权重系数与荷电状态偏移权重系数。
步骤4，对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
遗传算法借鉴了达尔文进化论和孟德尔遗传学说，是一种模拟自然进化的高效全局搜索方法，多个可能的问题解表示成“染色体”，从而得到一个由染色体组成的“群体”，这个群体被限制在问题特定的环境里，根据预定的目标函数对每个个体进行评价，得到个体适应度值。对生存环境适应度更高的个体往往具有较高的生存概率。开始时总是随机的产生一些个体，即候选解，利用遗传算法对这些个体按“适者生存”的原则进行交叉组合产生后代，后代由于继承了父代的一些优良形状，因而明显优于上一代，这样“染色体”的群体将逐步朝着更优解的方向进化。再结合物种进化过程中的基因突变等遗传操作，就可能产生更适应环境的后代。适合求解该类型的规划优化问题。
步骤4具体包括：
步骤4.1，初始化种群，随机生成m个初始个体作为目标函数的可行解；
步骤4.2，进行编码，将实际问题中的存在可行解转变为遗传算法中的染色体；
步骤4.3，根据预定的目标函数作为适应度函数，进行评价，得到个体的舒适度评价，通过一系列选择、交叉、变异操作，直到迭代次数结束或满足舒适度要求，得到最优个体；
同时，为了增加算法求解的收敛性，提高计算速度，采用模拟退火算法对适应度函数进行修正，其修正适应度函数如下所示：
Figure BDA0002880189210000151
式中：
F(x)表示修正适应度函数，
T0表示退火算法初始温度，
k表示常数，其值为0.99，
q表示遗传算法设置的进化代数。
步骤4.4，解码，将可行解输出，即为t-1至t时刻储能电站群各储能电站分配参考功率，下发至各储能电站，进行充放电控制。
步骤5，对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。
本发明的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化系统，所述系统包括：
输出功率参考值分配模块，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
模块构建模块，用于以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；
权重系数优化模块，用于采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
目标函数求解模块，用于对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
二次调频优化控制模块，用于对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。
本发明使得整个电站群满足电网二次调频需求基础上，成本函数较低的储能子站被优先调用，实现了储能电站群中各储能电站的合理、精确调度，并实现了各储能电站群的均衡优化。对权重系数进行自适应调节，提高模型评估的准确性。将储能二次调频实时调频能力评估模型与基于专家经验非准确建模参数整定算法的权重系数优化控制相结合，既有效满足了储能电站响应电网二次调频的需要，又实现规模化储能电站群参与AGC控制的精确，合理调度，实现各电站的均衡控制，提高了电站群的整体利用效率。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤1，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
步骤2，以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；
步骤3，采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
步骤4，对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
步骤5，对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。
2.根据权利要求1所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤1所述为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)，具体包括：
步骤1.1，分布式储能电站群主控制器接收AGC指令，获取储能电站群出力PE(t)，获取各储能电站ESSi的SOCi(t)；
步骤1.2，以如下公式计算获得各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，
Figure FDA0003507107590000021
式中：
ai表示各储能电站ESSi的工作状态，SOCimin≤SOCi(t)≤SOCimax时，ai＝1；否则ai＝0；
ai＝1表示t时刻ESSi将参与AGC，ai＝0表示t时刻ESSi不参与AGC；
SOCimin、SOCimax分别表示ESSi的最小、最大荷电状态，n表示处于放电状态或充电电状态的储能电站数量；
步骤1.3，根据各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，进行初始化分配，从而确定储能电站出力优化范围。
3.根据权利要求1所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤2中，建立如下储能电站群成本最小目标函数OF：
Figure FDA0003507107590000022
式中：
A表示二次项，
B表示一次项，
C表示常数项，
m表示可参与调频储能单元总个数，m≤M；
f1()表示与储能电站功率输出能力评估函数，用于评估储能电站功率输出偏移，
f2()表示储能电站的出力的荷电状态偏移函数，该式用于评估储能电站参与调频所带来的电量变化，以调节储能电站SOC水平来满足长时间调频服务需要，
荷电状态偏移函数f2()变换为以各储能电站ESSi实际输出功率Pi,act为变量的函数；
以如下公式表示二次项A、一次项B和二次项C，
Figure FDA0003507107590000031
Figure FDA0003507107590000032
Figure FDA0003507107590000033
其中，SOCref表示储能电站荷电状态期望维持水平，
Figure FDA0003507107590000034
表示储能电站的额定功率。
4.根据权利要求3所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
目标函数的约束条件为：
Figure FDA0003507107590000035
式中：
Pmax表示各储能电站ESSi所能输出最大功率，
SOCmin表示各储能电站ESSi的荷电状状态下限，
SOCmax表示各储能电站ESSi的荷电状状态上限；
P(t)表示输出功率实际值。
5.根据权利要求4所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤3具体包括：
步骤3.1，设置第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器，分别优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
步骤3.2，采用面积重心法对第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器输出的非精准变量进行清晰化，得到权重系数τi与ωi在[0，1]之间的确切值
Figure FDA0003507107590000041
与
Figure FDA0003507107590000042
步骤3.3，将经专家经验非准确建模参数整定算法优化的取值
Figure FDA0003507107590000043
与
Figure FDA0003507107590000044
做归一化处理，即令
Figure FDA0003507107590000045
即求得储能电站群中各储能电站的输出功率偏移权重系数与荷电状态偏移权重系数。
6.根据权利要求5所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤3.1所述第一专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站出力与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，50]，非准确参数子集为[PS正小，PM正中，PB正大]，以权重系数τi为输出变量，其基本论域为[0，1]，输入输出隶属度函数均采用梯形隶属度函数，专家经验非准确建模参数整定控制权重系数τi规则如下：
Figure FDA0003507107590000046
。
7.根据权利要求5所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤3.1所述第二专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站SOC与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，100]，非准确参数子集为[PS正小，PM正中，PB正大]，以权重系数ωi为输出变量，其基本论域为[0，1]，专家经验非准确建模参数整定控制权重系数ωi规则如下：
Figure FDA0003507107590000051
。
8.根据权利要求5所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤4具体包括：
步骤4.1，初始化种群，随机生成m个初始个体作为目标函数的可行解；
步骤4.2，进行编码，将实际问题中的存在可行解转变为遗传算法中的染色体；
步骤4.3，根据预定的目标函数作为适应度函数，进行评价，得到个体的舒适度评价，通过一系列选择、交叉、变异操作，直到迭代次数结束或满足舒适度要求，得到最优个体；
步骤4.4，解码，将可行解输出，即为t-1至t时刻储能电站群各储能电站分配参考功率，下发至各储能电站，进行充放电控制。
9.根据权利要求8所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤4.3还包括：采用模拟退火算法对适应度函数进行修正，其修正适应度函数如下所示：
Figure FDA0003507107590000052
式中：
F(x)表示修正适应度函数，
T0表示退火算法初始温度，
k表示常数，其值为0.99，
q表示遗传算法设置的进化代数。
10.根据权利要求1-9任一项所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法的储能电站群参与电力系统AGC的优化系统，其特征在于：
所述系统包括：
输出功率参考值分配模块，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
模块构建模块，用于以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；
权重系数优化模块，用于采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
目标函数求解模块，用于对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
二次调频优化控制模块，用于对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。
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