CN113098000A - 基于负荷特性追踪的储能控制方法 - Google Patents

基于负荷特性追踪的储能控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,包括步骤:S1:判断当前电价时段的种类;S2:根据当前所述电价时段的种类对负荷线路的电池组执行对应的预设充放电方案;所述预设充放电方案根据系统负荷、最大功率需量和所述电池组的电池储能余量确定充放电策略;S3:评估并执行所述充放电策略。本发明的一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,全面考虑用户侧储能的用电特性、负荷特征、经济效益、储能可持续运行调控等多方面因素,更适用于当前用户。

Description

基于负荷特性追踪的储能控制方法
技术领域
本发明涉及储能控制领域,尤其涉及一种基于负荷特性追踪的储能控制方法。
背景技术
储能根据其职能主要分为两类:
电网侧储能,为电网运行提供调峰、黑启动、需求响应等多种服务,缓解可再生能源的间歇性,促进电网削峰填谷,解决区域间负荷平衡问题,缓解高峰供电压力,保证电网的安全可靠运行,为电网安全稳定运行提供了新的途径。
用户侧储能,在用户侧建设的电储能设施。用户侧储能利用峰谷价差节省电费开支为主要目的,在工商业用电峰谷价差较大的地区,利用储能削峰填谷节省电费的投资回报期已经大大缩短,储能在工商业领域的应用展现出良好的经济效益。
储能的充放电调节需要结合适合的充放电策略,大多数储能的充放策略设计较单一,更注重于峰谷调节,利用峰谷价差节省电费,未考虑其他的因素,忽略了用户侧储能自身特性对储能的影响。
随着经济的发展和社会的进步,以及用户生活水平的不断提高,用户用电类型的多样性和复杂性,造成负荷特性与峰谷时段价差不平衡性越来越大,例如,某企业日前夜间储能电池已经蓄满,在次日白天高峰阶段完成放电调峰工作后,电池剩余电量不足,然而在电池需要充电的同时,企业需要加大生产力度,使得当前的生产负荷进一步升高,储能此时若是仍死板的按照既定的峰放谷充调节策略进行充电,储能作为用角色,无法通过放电对当前的负荷进行调节,反而加大了用户对总体负荷的需求,造成企业的需量不平衡,由此可见,仅仅根据峰谷电价来调节充放电的策略已经不能满足当前的负荷变化情况,迫切的需要一种基于负荷特性追踪的储能控制策略来适应这种负荷变化需求。
仅根据峰谷电价调节储能运行的策略存在局限性,未结合当前的用户用电情况,仅根据峰谷电价调节充放电,会造成:
1、需量越限,造成总体经济效益下降;
2、短时间内系统负荷功率过大,对系统的安全性造成一定影响;
3、储能系统倒送电隐患;
4、对电池健康造成影响;
5、未结合其他因素,如季节性因素对储能调控的影响。
发明内容
针对上述现有技术中的不足,本发明提供一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,全面考虑用户侧储能的用电特性、负荷特征、经济效益、储能可持续运行调控等多方面因素,更适用于当前用户。
为了实现上述目的,本发明提供一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,包括步骤:
S1:判断当前电价时段的种类,所述电价时段的种类包括谷段电价时段、平段电价时段和峰段电价时段;
S2:根据当前所述电价时段的种类对负荷线路的电池组执行对应的预设充放电方案;所述预设充放电方案包括一谷段充放电方案、一平段充放电方案和一峰段充放电方案;所述谷段充放电方案对应所述谷段电价时段,所述平段充放电方案对应所述平段电价时段,所述峰段充放电方案对应所述峰段电价时段;所述预设充放电方案根据系统负荷P负荷、最大功率需量P需量和所述电池组的电池储能余量SOC确定充放电策略;
S3:评估并执行所述充放电策略。
优选地,所述谷段充放电方案包括步骤:
S211:判断P负荷≤0.6P需量,如是,进行步骤S212,否则跳至步骤S213;
S212:判断所述电池组储能是否充足,若充足,所述充放电策略为不计划充电和放电,若不充足,所述充放电策略为计划充电,充电功率为预设最大充电功率;结束步骤;
S213:判断P负荷>0.8P需量且SOC>20%,如是,所述充放电策略为计划放电,放电功率为预设最大放电功率;若否,所述充放电策略为不计划充电和放电。
优选地,所述S212步骤中,当所述电池组的所述电池储能余量SOC>90%时判断所述电池组储能充足;当所述电池组的所述电池储能余量SOC≤90%时判断所述电池组储能不充足。
优选地,所述平段充放电方案包括步骤:
S221:判断P负荷≤0.6P需量,如是,所述充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;否则,进行步骤S222;
S222:判断P负荷>0.8P需量且SOC>5%,如是,所述充放电策略为计划放电,所述放电功率为所述预设最大放电功率;如否,所述充放电策略为不计划充电和放电。
优选地,所述峰段充放电方案包括步骤:
S231:判断P负荷=0,如是,所述充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;否则,进行步骤S232;
S232:判断所述电池组储能是否充足,若充足,进行步骤S233,否则,所述充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;
S233:判断P负荷≤0.6P需量,如是,所述充放电策略为计划放电,所述放电功率为所述系统负荷;如否,所述充放电策略为计划放电,所述放电功率为所述预设最大放电功率。
优选地,所述S232步骤中,当所述电池组的所述电池储能余量SOC>5%时判断所述电池组储能充足;当所述电池组的所述电池储能余量SOC≤5%时判断所述电池组储能不充足。
优选地,所述S3步骤中,将所述充放电策略输入一短期负荷预测模型,根据用户负荷特性,评估当前所述充放电策略;并根据未来12小时所述短期负荷预测模型给出建议的负荷数据、优化调节充放电功率和生成运行分析及评估报告。
优选地,对所述负荷线路的电压、电流、有功、无功、频率和电能质量进行实时采集,结合历史数据,建立所述短期负荷预测模型,实现快捷负荷特性追踪。
优选地,还包括步骤:根据用户的负荷特性模型、需量、峰谷电价及季节的多种用电因素,动态调节所述短期负荷预测模型。
优选地,还包括步骤:对所述电池组可持续放电能力进行评估。
本发明由于采用了以上技术方案,使其具有以下有益效果:
(1)实时监视系统最大需量与负荷的运行情况,利用储能调节需量与负荷之间的平衡,在关注电价时段的同时,避免需量越限的发生,缓解企业生产负荷,创造最优经济价值;
(2)缓解系统负荷冲击,尤其是避免了过负荷的情况储能仍选择充电的极端情况发生,对企业生产的安全性进一步提高。
(3)负荷特性模型及电池组可持续放电能力评估的结合,让储能充放电的调控更为灵活,提升储能电池的有效利用率,使得储能充放次数控制不再局限于的峰谷时段,从整体上优化充放电的次数,充放电的时间,最大程度的延长电池使用寿命。
(4)结合其他因素,如季节性因素对储能调控的影响。
附图说明
图1为本发明实施例的基于负荷特性追踪的储能控制方法的流程图;
图2为本发明实施例的谷段充放电方案的流程图;
图3为本发明实施例的平段充放电方案的流程图;
图4为本发明实施例的峰段充放电方案的流程图。
具体实施方式
下面根据附图图1~图4,给出本发明的较佳实施例,并予以详细描述,使能更好地理解本发明的功能、特点。
请参阅图1,本发明实施例的一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,包括步骤:
S1:判断当前电价时段的种类,电价时段的种类包括谷段电价时段、平段电价时段和峰段电价时段;
S2:根据当前电价时段的种类对负荷线路的电池组执行对应的预设充放电方案;预设充放电方案包括一谷段充放电方案、一平段充放电方案和一峰段充放电方案;谷段充放电方案对应谷段电价时段,平段充放电方案对应平段电价时段,峰段充放电方案对应峰段电价时段;预设充放电方案根据系统负荷P负荷、最大功率需量P需量和电池组的电池储能余量SOC确定充放电策略;
S3:评估并执行充放电策略。
请参阅图2,谷段充放电方案包括步骤:
S211:判断P负荷≤0.6P需量,如是,进行步骤S212,否则跳至步骤S213;
S212:判断电池组储能是否充足,若充足,充放电策略为不计划充电和放电,若不充足,充放电策略为计划充电,充电功率为预设最大充电功率;结束步骤;
S213:判断P负荷>0.8P需量且SOC>20%,如是,充放电策略为计划放电,放电功率为预设最大放电功率;若否,充放电策略为不计划充电和放电。
S212步骤中,当电池组的电池储能余量SOC>90%时判断电池组储能充足;当电池组的电池储能余量SOC≤90%时判断电池组储能不充足。
请参阅图3,平段充放电方案包括步骤:
S221:判断P负荷≤0.6P需量,如是,充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;否则,进行步骤S222;
S222:判断P负荷>0.8P需量且SOC>5%,如是,充放电策略为计划放电,放电功率为预设最大放电功率;如否,充放电策略为不计划充电和放电。
请参阅图4,峰段充放电方案包括步骤:
S231:判断P负荷=0,如是,充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;否则,进行步骤S232;
S232:判断电池组储能是否充足,若充足,进行步骤S233,否则,充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;
S233:判断P负荷≤0.6P需量,如是,充放电策略为计划放电,放电功率为系统负荷;如否,充放电策略为计划放电,放电功率为预设最大放电功率。
S232步骤中,当电池组的电池储能余量SOC>5%时判断电池组储能充足;当电池组的电池储能余量SOC≤5%时判断电池组储能不充足。
请参阅图1~图4,S3步骤中,将充放电策略输入一短期负荷预测模型,根据用户负荷特性,评估当前充放电策略;并根据未来12小时短期负荷预测模型给出建议的负荷数据、优化调节充放电功率和生成运行分析及评估报告。
对负荷线路的电压、电流、有功、无功、频率和电能质量进行实时采集,结合历史数据,建立短期负荷预测模型,实现快捷负荷特性追踪。
还包括步骤:根据用户的负荷特性模型、需量、峰谷电价及季节的多种用电因素,动态调节短期负荷预测模型。
还包括步骤:对电池组可持续放电能力进行评估。
本发明实施例的一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,还包括以下技术:
(1)、快捷负荷特性追踪技术,对负荷线路的电压,电流,有功,无功,频率、电能质量等进行实时采集,再结合历史数据,实现快捷负荷特性追踪,建立短期负荷预测模型;
(2)负荷特性平衡化处理,自平衡充放电根据负荷特性、储能系统容量、用户申报需量等数据进行实时分析,实现动态调度充放电计划,完成对负荷曲线的平衡化处理;
(3)多时间尺度预测的用户负荷特性同储能峰谷充放调控的动态平衡,根据用户的负荷特性模型、需量、峰谷电价及季节等多种用电因素,动态调节短期负荷预测模型,调整储能控制策略,利用储能削峰填谷节省电费的投资回报的同时,提高储能对于缓解电网削峰填谷、供电可靠性、优化电能质量的作用,实现多时间尺度预测的用户负荷特性同储能峰谷充放调控的动态平衡;
(4)电池组可持续放电能力评估,可持续工作时间指基于电池组的实时状态,预测电池组在当前运行条件下可持续放电时间。电池组可持续工作时间受当前可用容量和SOC自身状态约束,同时和当前的运行条件密切相关;
(5)间隔内程序化调控技术:储能系统根据负荷特性模型及短期负荷预测模型,生成一个定义好的控制命令,一次提交后,按照定义的要求依次显示操作步骤,在命令送至监控系统后,由间隔层按预定遥控序列顺序执行,其遥控及闭锁条件由厂站端完成,完成储能系统对充放电功率的自动调控。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明,本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而,实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定,本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于负荷特性追踪的储能控制方法,包括步骤:
S1:判断当前电价时段的种类,所述电价时段的种类包括谷段电价时段、平段电价时段和峰段电价时段;
S2:根据当前所述电价时段的种类对负荷线路的电池组执行对应的预设充放电方案;所述预设充放电方案包括一谷段充放电方案、一平段充放电方案和一峰段充放电方案;所述谷段充放电方案对应所述谷段电价时段,所述平段充放电方案对应所述平段电价时段,所述峰段充放电方案对应所述峰段电价时段;所述预设充放电方案根据系统负荷P负荷、最大功率需量P需量和所述电池组的电池储能余量SOC确定充放电策略;
S3:评估并执行所述充放电策略。
2.根据权利要求1所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,所述谷段充放电方案包括步骤:
S211:判断P负荷≤0.6P需量,如是,进行步骤S212,否则跳至步骤S213;
S212:判断所述电池组储能是否充足,若充足,所述充放电策略为不计划充电和放电,若不充足,所述充放电策略为计划充电,充电功率为预设最大充电功率;结束步骤;
S213:判断P负荷>0.8P需量且SOC>20%,如是,所述充放电策略为计划放电,放电功率为预设最大放电功率;若否,所述充放电策略为不计划充电和放电。
3.根据权利要求2所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,所述S212步骤中,当所述电池组的所述电池储能余量SOC>90%时判断所述电池组储能充足;当所述电池组的所述电池储能余量SOC≤90%时判断所述电池组储能不充足。
4.根据权利要求2所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,所述平段充放电方案包括步骤:
S221:判断P负荷≤0.6P需量,如是,所述充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;否则,进行步骤S222;
S222:判断P负荷>0.8P需量且SOC>5%,如是,所述充放电策略为计划放电,所述放电功率为所述预设最大放电功率;如否,所述充放电策略为不计划充电和放电。
5.根据权利要求3所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,所述峰段充放电方案包括步骤:
S231:判断P负荷=0,如是,所述充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;否则,进行步骤S232;
S232:判断所述电池组储能是否充足,若充足,进行步骤S233,否则,所述充放电策略为不计划充电和放电,结束步骤;
S233:判断P负荷≤0.6P需量,如是,所述充放电策略为计划放电,所述放电功率为所述系统负荷;如否,所述充放电策略为计划放电,所述放电功率为所述预设最大放电功率。
6.根据权利要求5所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,所述S232步骤中,当所述电池组的所述电池储能余量SOC>5%时判断所述电池组储能充足;当所述电池组的所述电池储能余量SOC≤5%时判断所述电池组储能不充足。
7.根据权利要求1所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,所述S3步骤中,将所述充放电策略输入一短期负荷预测模型,根据用户负荷特性,评估当前所述充放电策略;并根据未来12小时所述短期负荷预测模型给出建议的负荷数据、优化调节充放电功率和生成运行分析及评估报告。
8.根据权利要求7所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,对所述负荷线路的电压、电流、有功、无功、频率和电能质量进行实时采集,结合历史数据,建立所述短期负荷预测模型,实现快捷负荷特性追踪。
9.根据权利要求8所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,还包括步骤:根据用户的负荷特性模型、需量、峰谷电价及季节的多种用电因素,动态调节所述短期负荷预测模型。
10.根据权利要求9所述的基于负荷特性追踪的储能控制方法,其特征在于,还包括步骤:对所述电池组可持续放电能力进行评估。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110350553A (zh) * 2019-06-25 2019-10-18 上海交通大学 基于多功率调节技术的进线功率尖峰抑制方法及系统
CN110601243A (zh) * 2019-10-21 2019-12-20 合肥阳光新能源科技有限公司 储能系统及其削峰填谷和需量管理的协同控制方法
CN111697602A (zh) * 2020-05-15 2020-09-22 西安联创分布式可再生能源研究院有限公司 基于需量调节的电化学储能系统的配置与策略制定方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110350553A (zh) * 2019-06-25 2019-10-18 上海交通大学 基于多功率调节技术的进线功率尖峰抑制方法及系统
CN110601243A (zh) * 2019-10-21 2019-12-20 合肥阳光新能源科技有限公司 储能系统及其削峰填谷和需量管理的协同控制方法
CN111697602A (zh) * 2020-05-15 2020-09-22 西安联创分布式可再生能源研究院有限公司 基于需量调节的电化学储能系统的配置与策略制定方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵乙潼;王慧芳;何奔腾;徐伟娜;: "面向用户侧的电池储能配置与运行优化策略", 电力系统自动化, no. 06 *
黄莉;林益江;: "基于嵌入式架构的用户侧储能控制器设计与实现", 浙江电力, no. 05, pages 27 - 34 *

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