CN113285451A - 一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法 - Google Patents

一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，包括：获取所选光伏电站一年出力历史数据作为训练样本，基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测值；运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量；通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的误差，从而得到实时的储能系统功率；在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额条件下，执行电池充放电，快速修正储能荷电状态回到控制范围中。此策略利于黑启动过程中光伏储能系统的安全稳定运行，提高黑启动可行性。本发明逻辑简单易行。本发明方案适用于以高渗透率光伏系统协同规模化储能电站作为黑启动电源的黑启动过程。

Description

一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法
技术领域
本发明属于电力系统领域中大停电后利用光伏储能系统进行电网黑启动的方法，具体涉及最小二乘支持向量机、模型预测控制和指令时滞的预补偿量计算方法。
背景技术
大电网停电造成的社会影响以及经济影响甚至是政治影响难以估计，对于电网黑启动方面的研究迫在眉睫。近年来微电网发展势头正盛，更多专家学者着力于研究微电网对于传统电力系统各方面造成的影响。随着我国光伏渗透率不断提高、光伏控制技术不断成熟，同时规模化储能电站已顺利投入运行，光伏电站与储能电站参与电网黑启动具有了必要性和可能性。因此对光储联合发电系统作为黑启动电源进行协调控制策略研究具有重要意义。
黑启动电源是黑启动过程的关键，很大程度上决定了黑启动的可行性。关于光伏储能系统作为黑启动电源的研究已经初显成效。有学者提出了一种适用于黑启动的光储联合发电系统协调控制策略。主参考源是储能系统，当光伏出力小于黑启动负荷时运行在负荷跟踪模式；否则运行在最大功率点跟踪模式，但是在设计光伏控制策略时，缺少考虑储能的荷电状态(State Of Charge，SOC)约束条件。这项疏忽可能会导致储能电池产生过充过放问题。也有学者仅将储能容量和荷电状态作为优化目标，来评估光伏储能系统作为电网黑启动电源的可行性。但在优化过程中忽略了储能不同荷电状态对储能电池的影响。
现有的光伏储能系统作为黑启动电源的研究中，如专利CN112688366A公开的一种400V屋顶光伏系统和储能系统恢联合35kV风电场作为黑启动电源、CN111817338A公开的一种风光储新能源电站黑启动控制方法和系统、CN108988393B公开的一种微网黑启动的微源时序的优化方法、CN111049180A公开的一种基于混合储能的孤岛微电网电压频率控制方法和系统等，对于黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率之间的差值限额都未给予足够重视，也没有记及储能指令时滞带来的影响。
但在实际电网设备运行过程中，由于现场通信设备存在的不同程度的延时，储能指令时滞不可避免，这将造成补偿的不及时以及补偿量上的差额，从而使实际储能因补偿光伏出力的功率变化规律异于理论结果。同时，黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额不宜过大，否则会造成机组的调速器无法及时响应，引起频率的突升或者突降，导致辅机启动失败。因此，在光伏储能系统黑启动过程中考虑黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额和储能指令时滞具有十分重要的现实意义。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制策略，以达到保证光伏储能系统作为黑启动电源可行性的目的。
设计原理：以高渗透率光伏电站和规模化储能电站作为电网黑启动电源。基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测。运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量。通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的影响，得到实时的储能系统功率。在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额Pε的条件下，优化电池SOC。
设计方案：本发明的目的采用以下技术方案实现。
一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制策略，包括以下步骤。步骤1：获取所选光伏电站一年出力历史数据作为训练样本，基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测值。步骤2：运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量。步骤3：通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的影响，得到实时的储能系统功率。步骤4：在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额条件下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中。
在步骤1中，获得光伏超短期功率预测值包括以下步骤：步骤1.1：将光伏电站历史出力数据按照不同天气、季节类型分别分为春、夏、秋、冬以及阴、晴、雨、雪等类；步骤1.2：从训练样本中选择相似天气和季节通过最小二乘支持向量机筛选出每个时段训练样本数据，建立起预测模型；步骤1.3：将所有预测模型进行汇总，得到完整光伏电站超短期功率预测模型；步骤1.4：计算历史数据与黑启动当日时段的相似度，获得相似度矩阵，得到相似度矩阵的最小元素。据此选出与黑启动当日时段相似度最高的数据；步骤1.5：构造回归函数。利用最小二乘法，引入Lagrange因子求出Lagrange乘子λi、偏差常数b和估计函数
Figure BDA0003087877250000021
步骤1.6：将黑启动当日对应时段的气象属性信息输入到最小二乘支持向量机的光伏出力预测模型里。
进一步的，步骤1.2中，第i日第j个时段的气象特征向量xij＝[Iij,Tij1,…Tij5]其中，Iij为第i日第j个时段初始0时刻的太阳辐照度。Tij1…Tij5分别为第i日第j个时段每15min的光伏面板温度。由于不同影响因素对光伏电站出力有不同的影响程度，因此计算欧氏距离时对每一个变量都乘以一个权重系数λ。样本M中第i日第j个时段与黑启动当天相同时段的加权欧氏距离
Figure BDA0003087877250000031
其中，xij(k)为历史第i日第j个时段第k个影响因素的数据。xj(k)为黑启动当天第j个时段第k个影响因素的数据。λk为第k个影响因素对光伏电站出力的权重系数。
进一步的，在步骤1.5中，回归函数为f(x)＝ωTφ(x)+b其中，ω为加权向量。b代表偏差常数。采用平方项优化目标误差估计部分，得到：
Figure BDA0003087877250000032
yi＝ωTφ(x)+b+ei,i＝1,2,…m，其中，ei为误差变量；γ(γ＞0)为惩罚系数，用来平衡对超出ei的样本的惩罚程度。引入Lagrange乘子λi，构造函数：
Figure BDA0003087877250000033
对于含有不等式约束的优化问题，根据卡罗需-库恩-塔克条件求得最优解，化简后得到估计函数：
Figure BDA0003087877250000034
在步骤2中，选择光储系统并网功率和储能电站剩余容量构成状态变量x(k)＝[Pgrid(k),CESS(k)]T；储能电站出力增量△u(k)＝[△PESS(k)]T为控制变量；光伏电站超短期滚动预测功率△r(k)＝[△PPV(k)]T为输入变量。在每一个控制时域内，将当前实际的光伏电站输出的有功功率作为下一轮滚动优化的初始值。选择光储系统并网功率和储能电站剩余容量作为输出变量y(k)＝[Pgrid(k),CESS(k)]T，建立光储联合发电系统MPC模型：
Figure BDA0003087877250000035
其中，
Figure BDA0003087877250000036
Ts为MPC的控制周期。
步骤3中，根据对光伏功率秒级波动的分析，可假设前后两秒光伏功率平均最大差值为△PPV.MAX，假设延时是t，则储能功率补偿到位时光伏功率应在之前变化趋势的基础上最多增加△PPV.MAX·t(PPV(k)＞PPV(k-1))，或最多减小△PPV.MAX·t(PPV(k)<PPV(k-1))。考虑到光伏发电变化的非线性，实际增大或减小的值应与前后时刻光伏功率的变化率成正比，若储能充放电的控制周期是tc，则可认为时延t秒后的光伏功率变化量为：
Figure BDA0003087877250000037
此即为指令补偿量，可知应发出的储能指令为计算值与延时补偿值之和。在光伏功率变化量为正时，储能加大充电功率。而光伏功率变化量为负时，若储能处于充电状态，则立刻转为放电状态；若储能处于放电状态，则加大放电功率。如再计及电池充放电的稳态误差0.2kW(稳态误差补偿在储能指令为零时取零)，则储能的补偿量为：△PESS.b＝-(△PPV+0.2)。
综上所述，最后求得k时刻储能电站的功率为：
Figure BDA0003087877250000041
步骤四：设置SOC在25％-75％范围内时采用协调控制策略，当达到此边界时就切换为限制光伏发电最大变化率的SOC修正充放电控制，该策略的思想是维持光储系统总出力与黑启动辅机所需功率的差值不超过给定最大值的前提下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中。该控制策略可以保证光储系统正常连续运行，总功率曲线平滑，并且平滑效果可以满足变化量限值的要求。但平滑后的功率曲线上可能会有部分小波动大于原功率曲线的情况。可以修改控制策略，牺牲一些SOC恢复的速度，而不扩大原曲线的波动量。
在SOC越限后，首先应判断储能此时是否能执行使SOC反向变化的功率指令，即当SOC小于控制值下限时，若此时按原有控制策略计算出的控制指令是使电池充电，则应继续执行原有控制策略；同理，当SOC大于控制值上限时，若控制指令使电池放电，则也不必改变原先策略。
反之，若按照原有控制策略给出的指令会让SOC进一步越限，则应让储能尽可能减小充放电功率数值。可以先进行并网功率的波动量判别，在计算出并网有功功率与黑启动辅机所需功率之差在Pε范围内时，认为储能无需对光伏功率进行补偿，此时将储能有功指令设置为0，以避免SOC进一步恶化。反之则应以减小并网功率与黑启动辅机所需功率之差为首要目标，仍然按照原有控制策略执行储能充放电。
其中变压器有功损耗
Figure BDA0003087877250000042
其中，P0为变压器空载损耗。Pk是变压器短路损耗。PPV、QPV是当前时刻光伏电站的有功和无功功率。SN是变压器额定容量。由此可以估算出实时的变压器的有功损耗为空载损耗与短路损耗之和，从而可将当前的并网有功估计值(单位：MW)表示为：Pg(k)＝PPV(k)+PESS(k)-△PT。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
(1)将光伏储能系统并网有功功率与黑启动辅机所需功率差值控制在Pε范围内，优化了跟踪效果，避免前者远大于后者而造成机组的调速器无法及时响应，引起频率的突升或者突降，导致辅机启动失败的问题。提高黑启动稳定性。
(2)考虑储能指令时滞带来的影响，储能功率应为计算值与延时补偿值之和。用于补偿由于储能指令时滞引起的光伏出力变化。从而减小了误差，提高数据同步性与实时性。
(3)维持光储系统总出力与黑启动辅机所需功率之间的差值不超过给定最大值的前提下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中。该控制策略可以保证储能工作状态平稳，同时确保光储系统正常连续运行，总功率曲线平滑，并且平滑效果可以满足变化量限值的要求。从而优化SOC，有效降低储能的投资成本和运行成本，提升了经济效益。
因此，本发明为光伏储能系统黑启动的成功奠定坚实基础。另外，本发明设计原理可靠，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
图1为本发明提供的基于最小二乘支持向量机的功率预测流程图
图2为本发明提供的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制策略流程图
图3为本发明实施例中的实施结果。
图4为本发明实施例中的所提策略与传统策略在SOC方面的对比图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将通过搭建微电网仿真系统进行验证，其中，分布式光伏的装机容量为30MW，规模化储能电站为12MW(额定功率)/24MW·h(容量)。
光储系统输出功率与黑启动辅机所需功率如图3所示，由储能电站的功率来填补光伏电站出力与黑启动辅机所需功率的差值，使得光储系统并网功率与辅机所需功率之差满足条件，实现光储系统总体出力曲线平滑协调控制。可以看出，由于MPC滚动优化和反馈矫正的特点，采用MPC模型后，光储联合发电系统的输出功率可以灵活控制，使得光储系统发出的有功功率与黑启动辅机所需功率的跟踪效果良好，为黑启动辅机提供充足功率。
采用本发明提供的协调控制策略与功率预测(Power Forecast，PF)策略的储能SOC变化曲线对比图如图4所示，本发明提供的协调控制策略在SOC允许范围内，降低了储能充放电深度，提高了储能安全运行能力，有利于延长电池使用寿命，从而降低储能维护成本。实时优化光储联合发电系统总输出功率，有效解决储能指令时滞导致的误差，使光储系统作为黑启动电源具有较强的鲁棒性。
本发明的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，包括以下步骤。步骤1：获取所选光伏电站一年出力历史数据作为训练样本，基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测值。步骤2：运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量。步骤3：通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的影响，得到实时的储能系统功率。步骤4：在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额条件下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中。
在步骤1中，获得光伏超短期功率预测值包括以下步骤：步骤1.1：将光伏电站历史出力数据按照不同天气、季节类型分别分为春、夏、秋、冬以及阴、晴、雨、雪等类；步骤1.2：从训练样本中选择相似天气和季节通过最小二乘支持向量机筛选出每个时段训练样本数据，建立起预测模型；步骤1.3：将所有预测模型进行汇总，得到完整光伏电站超短期功率预测模型；步骤1.4：计算历史数据与黑启动当日时段的相似度，获得相似度矩阵，得到相似度矩阵的最小元素。据此选出与黑启动当日时段相似度最高的数据；步骤1.5：构造回归函数。利用最小二乘法，引入Lagrange因子求出Lagrange乘子λi、偏差常数b和估计函数
Figure BDA0003087877250000061
步骤1.6：将黑启动当日对应时段的气象属性信息输入到最小二乘支持向量机的光伏出力预测模型里。
进一步的，步骤1.2中，第i日第j个时段的气象特征向量xij＝[Iij,Tij1,…Tij5]其中，Iij为第i日第j个时段初始0时刻的太阳辐照度。Tij1…Tij5分别为第i日第j个时段每15min的光伏面板温度。由于不同影响因素对光伏电站出力有不同的影响程度，因此计算欧氏距离时对每一个变量都乘以一个权重系数λ。样本M中第i日第j个时段与黑启动当天相同时段的加权欧氏距离
Figure BDA0003087877250000062
其中，xij(k)为历史第i日第j个时段第k个影响因素的数据。xj(k)为黑启动当天第j个时段第k个影响因素的数据。λk为第k个影响因素对光伏电站出力的权重系数。
进一步的，在步骤1.5中，回归函数为f(x)＝ωTφ(x)+b其中，ω为加权向量。b代表偏差常数。采用平方项优化目标误差估计部分，得到：
Figure BDA0003087877250000063
yi＝ωTφ(x)+b+ei,i＝1,2,…m，其中，ei为误差变量；γ(γ＞0)为惩罚系数，用来平衡对超出ei的样本的惩罚程度。引入Lagrange乘子λi，构造函数：
Figure BDA0003087877250000064
对于含有不等式约束的优化问题，根据卡罗需-库恩-塔克条件求得最优解，化简后得到估计函数：
Figure BDA0003087877250000071
在步骤2中，选择光储系统并网功率和储能电站剩余容量构成状态变量x(k)＝[Pgrid(k),CESS(k)]T；储能电站出力增量△u(k)＝[△PESS(k)]T为控制变量；光伏电站超短期滚动预测功率△r(k)＝[△PPV(k)]T为输入变量。在每一个控制时域内，将当前实际的光伏电站输出的有功功率作为下一轮滚动优化的初始值。选择光储系统并网功率和储能电站剩余容量作为输出变量y(k)＝[Pgrid(k),CESS(k)]T，建立光储联合发电系统MPC模型：
Figure BDA0003087877250000072
其中，
Figure BDA0003087877250000073
Ts为MPC的控制周期。
步骤3中，根据对光伏功率秒级波动的分析，可假设前后两秒光伏功率平均最大差值为△PPV.MAX，假设延时是t，则储能功率补偿到位时光伏功率应在之前变化趋势的基础上最多增加△PPV.MAX·t(PPV(k)＞PPV(k-1))，或最多减小△PPV.MAX·t(PPV(k)<PPV(k-1))。考虑到光伏发电变化的非线性，实际增大或减小的值应与前后时刻光伏功率的变化率成正比，若储能充放电的控制周期是tc，则可认为时延t秒后的光伏功率变化量为：
Figure BDA0003087877250000074
此即为指令补偿量，可知应发出的储能指令为计算值与延时补偿值之和。在光伏功率变化量为正时，储能加大充电功率。而光伏功率变化量为负时，若储能处于充电状态，则立刻转为放电状态；若储能处于放电状态，则加大放电功率。如再计及电池充放电的稳态误差0.2kW(稳态误差补偿在储能指令为零时取零)，则储能的补偿量为：△PESS.b＝-(△PPV+0.2)。
综上所述，最后求得k时刻储能电站的功率为：
Figure BDA0003087877250000075
步骤四：设置SOC在25％-75％范围内时采用协调控制策略，当达到此边界时就切换为限制光伏发电最大变化率的SOC修正充放电控制，该策略的思想是维持光储系统总出力与黑启动辅机所需功率的差值不超过给定最大值的前提下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中。该控制策略可以保证光储系统正常连续运行，总功率曲线平滑，并且平滑效果可以满足变化量限值的要求。但平滑后的功率曲线上可能会有部分小波动大于原功率曲线的情况。可以修改控制策略，牺牲一些SOC恢复的速度，而不扩大原曲线的波动量。
在SOC越限后，首先应判断储能此时是否能执行使SOC反向变化的功率指令，即当SOC小于控制值下限时，若此时按原有控制策略计算出的控制指令是使电池充电，则应继续执行原有控制策略；同理，当SOC大于控制值上限时，若控制指令使电池放电，则也不必改变原先策略。
反之，若按照原有控制策略给出的指令会让SOC进一步越限，则应让储能尽可能减小充放电功率数值。可以先进行并网功率的波动量判别，在计算出并网有功功率与黑启动辅机所需功率之差在Pε范围内时，认为储能无需对光伏功率进行补偿，此时将储能有功指令设置为0，以避免SOC进一步恶化。反之则应以减小并网功率与黑启动辅机所需功率之差为首要目标，仍然按照原有控制策略执行储能充放电。
其中变压器有功损耗
Figure BDA0003087877250000081
其中，P0为变压器空载损耗。Pk是变压器短路损耗。PPV、QPV是当前时刻光伏电站的有功和无功功率。SN是变压器额定容量。由此可以估算出实时的变压器的有功损耗为空载损耗与短路损耗之和，从而可将当前的并网有功估计值(单位：MW)表示为：Pg(k)＝PPV(k)+PESS(k)-△PT。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取所选光伏电站一年出力历史数据作为训练样本，基于最小二乘支持向量机得到黑启动时段的光伏超短期功率预测值；
步骤2，运用模型预测控制方法得到光储系统输出总功率和储能电站剩余容量；
步骤3，通过指令时滞的预补偿量计算方法减小储能指令时滞带来的影响，得到实时的储能系统功率；
步骤4，在满足黑启动电源功率与黑启动辅机所需功率差值限额条件下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中。
2.根据权利要求1所述的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，步骤1中，获得光伏超短期功率预测值包括以下步骤：
步骤1.1：将光伏电站历史出力数据按照不同天气、季节类型分别分为春、夏、秋、冬以及阴、晴、雨、雪类；
步骤1.2：从训练样本中选择相似天气和季节通过最小二乘支持向量机筛选出每个时段训练样本数据，建立起预测模型；
步骤1.3：将所有预测模型进行汇总，得到完整光伏电站超短期功率预测模型；
步骤1.4：计算历史数据与黑启动当日时段的相似度，获得相似度矩阵，得到相似度矩阵的最小元素，据此选出与黑启动当日时段相似度最高的数据；
步骤1.5：构造回归函数，利用最小二乘法，引入Lagrange因子求出Lagrange乘子λi、核函数K(xi,xj)、偏差常数b，得到估计函数
Figure FDA0003087877240000011
步骤1.6：将黑启动当日对应时段的气象属性信息输入到最小二乘支持向量机的光伏出力预测模型里。
3.根据权利要求2所述的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，步骤1.2中，第i日第j个时段的气象特征向量xij＝[Iij,Tij1,…Tij5]其中，Iij为第i日第j个时段初始0时刻的太阳辐照度；Tij1…Tij5分别为第i日第j个时段每15min的光伏面板温度，由于不同影响因素对光伏电站出力有不同的影响程度，因此计算欧氏距离时对每一个变量都乘以一个权重系数λ；样本M中第i日第j个时段与黑启动当天相同时段的加权欧氏距离
Figure FDA0003087877240000021
其中，xij(k)为历史第i日第j个时段第k个影响因素的数据，xj(k)为黑启动当天第j个时段第k个影响因素的数据，λk为第k个影响因素对光伏电站出力的权重系数。
4.根据权利要求2所述的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，在步骤1.5中，回归函数为f(x)＝ωTφ(x)+b，其中，φ(x)代表非线性函数，ω为加权向量，b代表偏差常数，支持向量机基于结构风险最小化理论依据，采用平方项优化目标误差估计部分，得到：
Figure FDA0003087877240000022
yi＝ωTφ(x)+b+ei,i＝1,2,…m其中，ei为误差变量；γ(γ＞0)为惩罚系数，用来平衡对超出ei的样本的惩罚程度；引入Lagrange乘子λi，构造函数：
Figure FDA0003087877240000023
对于含有不等式约束的优化问题，根据卡罗需-库恩-塔克条件求得最优解，化简后得到估计函数：
Figure FDA0003087877240000024
5.根据权利要求1所述的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，步骤2的具体过程为：选择光储系统并网功率和储能电站剩余容量构成状态变量x(k)＝[Pgrid(k),CESS(k)]T；储能电站出力增量△u(k)＝[△PESS(k)]T为控制变量；光伏电站超短期滚动预测功率△r(k)＝[△PPV(k)]T为输入变量；其中，Pgrid为光储系统的并网总功率；PESS为储能电站功率；PPV为光伏电站功率；CESS为储能系统剩余容量；CESS.N为储能系统额定容量；k为控制时刻，在每一个控制时域内，将当前实际的光伏电站输出的有功功率作为下一轮滚动优化的初始值，选择光储系统并网功率和储能电站剩余容量作为输出变量y(k)＝[Pgrid(k),CESS(k)]T，建立光储联合发电系统模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)模型：
Figure FDA0003087877240000025
其中，
Figure FDA0003087877240000026
Ts为MPC的控制周期；η为储能化学能与电能之间的转换效率；认定当储能系统对外放电时，PESS＞0；当储能系统对内充电时，PESS<0。
6.根据权利要求1所述的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，在步骤3中，根据对光伏功率秒级波动的分析，可假设前后两秒光伏功率平均最大差值为△PPV.MAX，假设延时是t，则储能功率补偿到位时光伏功率应在之前变化趋势的基础上最多增加△PPV.MAX·t(PPV(k)＞PPV(k-1))，或最多减小△PPV.MAX·t(PPV(k)<PPV(k-1)),考虑到光伏发电变化的非线性，实际增大或减小的值应与前后时刻光伏功率的变化率成正比，若储能充放电的控制周期是tc，则可认为时延t秒后的光伏功率变化量为：
Figure FDA0003087877240000031
此即为指令补偿量，可知应发出的储能指令为计算值与延时补偿值之和，在光伏功率变化量为正时，储能加大充电功率；而光伏功率变化量为负时，若储能处于充电状态，则立刻转为放电状态；若储能处于放电状态，则加大放电功率，如再计及电池充放电的稳态误差0.2kW，稳态误差补偿在储能指令为零时取零，则储能的补偿量为：△PESS.b＝-(△PPV+0.2)；
最后求得k时刻储能电站的功率为：
Figure FDA0003087877240000032
7.根据权利要求1所述的一种基于光伏储能系统的黑启动协调控制方法，其特征在于，步骤4中，设置SOC在25％-75％范围内时采用协调控制策略，当达到此边界时就切换为限制光伏发电最大变化率的SOC修正充放电控制，该策略是维持光储系统总出力与黑启动辅机所需功率的差值不超过给定最大值的前提下，执行电池充放电，快速修正SOC回到控制范围中；在SOC越限后，首先应判断储能此时是否能执行使SOC反向变化的功率指令，即当SOC小于控制值下限时，若此时按原有控制策略计算出的控制指令是使电池充电，则应继续执行原有控制策略；同理，当SOC大于控制值上限时，若控制指令使电池放电，则也不必改变原先策略；反之，若按照原有控制策略给出的指令会让SOC进一步越限，则应让储能尽可能减小充放电功率数值，先进行并网功率的波动量判别，在计算出并网有功功率与黑启动辅机所需功率之差在Pε范围内时，认为储能无需对光伏功率进行补偿，此时将储能有功指令设置为0，以避免SOC进一步恶化；反之则应以减小并网功率与黑启动辅机所需功率之差为首要目标，仍然按照原有控制策略执行储能充放电；
其中变压器有功损耗
Figure FDA0003087877240000033
其中，P0为变压器空载损耗，Pk是变压器短路损耗，PPV、QPV是当前时刻光伏电站的有功和无功功率，SN是变压器额定容量，由此可以估算出实时的变压器的有功损耗为空载损耗与短路损耗之和，从而可将当前的并网有功估计值表示为：Pg(k)＝PPV(k)+PESS(k)-△PT。
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