CN113300395A - 一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法,将容量优化过程分为上层和下层两部分,在下层模型,基于分段线性化的方法,考虑混合储能充放电特性和光伏发电系统装机容量,以铁路部门所需支付的两部制电价中的需量电费和电度电费最低为目标,得到电池容量退化曲线和牵引供电系统最优调度,并传递至上层;在上层模型,考虑混合储能退化和各项成本,以综合成本最低为目标,进而建立非线性数学规划模型,实现混合储能参数配置的优化,得到对应的最低日综合成本。本发明通过优化储能配置参数和能量调度,提高光伏和列车再生制动能量利用率、减少电气化铁路综合成本,同时考虑了电池容量退化和混合储能各项成本,更好的满足实际需求。
Description
技术领域
本发明属于柔性牵引供电系统优化调度技术领域,具体涉及一种考虑电池容量退化,混 合储能最优容量配置和最低综合成本的柔性牵引供电系统调度优化方法。
背景技术
二十一世纪以来,随着全球变暖的加剧,人们对赖以生存的地球的环境问题越来越关注。 尤其是铁路牵引供电系统的节能降费得到广泛关注。
在传统的27.5kV交流牵引供电系统中,以负序为主的电能质量问题越来越严重。在传统 牵引供电系统中,电力列车通过电分相时会出现失速、过电压等问题,这不仅降低了牵引供 电系统供电效率和质量,也影响了铁路运行的经济性。此外,高速发展的中国铁路也面临着 新的挑战。以川藏铁路为例,30%坡道坡度大于300km,列车制动时产生大量再生制动能量, 然而这些能量不能有效利用。与此同时,我国西部地区太阳能资源丰富,但沿线光伏发电的 利用率较低。柔性牵引供电系统的提出可以解决上述问题,同时它存在的直流环节可以为混 合储能系统和光伏发电系统提供接口。
发明内容
本发明旨在提供一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法。该方法在利用混合 储能装置对牵引负荷削峰填谷的同时,计及混合储能相关的各项成本,并且建立电池容量退 化模型,最终利用麻雀搜索算法求解得到最低的综合成本和混合储能的最优配置。
本发明的一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法,其特征在于,将容量优化 过程分为上层和下层两部分,并计及了电池的容量退化过程,具体包括以下步骤:
步骤1:在上层模型中,给定混合储能容量和功率的上下边界,随机生成p组混合储能 容量和功率参数,并传递至下层。
步骤2:在下层模型中,基于牵引负荷仿真数据和步骤1得到的混合储能参数,建立下 层模型的约束条件。
步骤3:根据电池循环充放电次数和放电深度的关系,建立电池容量退化约束条件,并 使用分段线性化方法简化。
步骤4:计算柔性牵引供电系统运行所需要支付的两部制电价成本,建立下层模型的目 标函数。
步骤5:根据步骤2得到的约束条件和步骤4得到的目标函数,建立混合整数线性规划 模型,求解得到电池容量退化曲线、混合储能的荷电状态、柔性牵引供电系统日最低电费, 并将其传递至上层。
步骤6:在上层模型中,根据步骤5得到的电池容量退化曲线和混合储能荷电状态,计算 得到工程周期内混合储能的更换成本、投资成本、运维成本和回收成本,并和步骤5得到的 柔性牵引供电系统日最低电费组成上层模型的目标函数。
步骤7:在上层模型中,结合步骤1给定的混合储能参数的上下边界,建立上层模型的 约束条件。
步骤8:根据步骤6建立的目标函数和步骤7建立的约束条件,建立非线性数学规划模 型,求解得到柔性牵引供电系统最低日综合成本和混合储能参数配置。
步骤9:重复步骤1到步骤8直到牵引供电系统最低日综合成本收敛于某个值,即通过 迭代求解得到牵引供电系统的最低日综合成本和对应的混合储能的最优参数。
进一步的,步骤1中混合储能容量和功率上下边界为:
进一步的,步骤2中的牵引变电所负荷数据,可以现场测试获得,或者通过牵引负荷过 程仿真软件计算得到,例如ELBAS/WEBANET。
进一步的,步骤2中的约束条件包括有功功率平衡约束、混合储能动态储能约束、光伏 发电系统约束,具体如下:
有功功率平衡约束条件:
式中:为由电网输入到柔性牵引供电系统的有功功率,为由柔性牵引供电 系统返还至电网的有功功率;和分别为电池的放电功率和充电功率, 和分别为超级电容的放电功率和充电功率,为光伏发电的有功输出; Pt brake为机车制动时的有功功率,Pt load为机车牵引时的有功功率。
混合储能动态储能约束条件:
式中:和为电池最小和最大荷电状态,和分 别为超级电容最小和最大荷电状态,为电池t时刻的实际容量,为超级电容 额定容量,和分别为电池和超级电容每天初始时刻荷电状态,和 分别为电池在t=1时刻和t=T时刻存储的电能,和分别为电池在t=1时刻和 t=T时刻的实际容量,和分别为超级电容在t=1时刻和t=T时刻存储的电能。
光伏发电系统约束:
进一步的,步骤3中的电池容量退化曲线和分段线性化方法,具体为:
进一步的,步骤4中的目标函数包括电度电费,需量电费和罚款,具体为:
Ce=CECC+CDEM+CPEN (20)
进一步的,步骤5通过商用线性求解器求解下层混合整数线性规划模型,求解结果传送 至上层,构成上层约束条件和目标函数。
进一步的,步骤6中目标函数包括混合储能投资成本,更换成本,运维成本和回收成本 以及柔性牵引供电系统电价成本,具体如下:
Ncycle=24090e-9.346·DOD+6085e-1.319·DOD (24)
式中:DOD代表电池放电深度,Ncycle表示电池循环充放电次数,ARATE是电池寿 命指数;Tpro和Lbat分别表示电池更换次数,项目周期和电池寿命;和Luc分别表示超级电容更换次数和超级电容寿命。
进一步的,步骤7中约束条件包括混合储能参数的上下边界,具体如下:
进一步的,步骤8通过智能算法求解非线性数学规划模型,得到第k次迭代的混合储能 最优参数和最低日综合成本。
进一步的,步骤9重复步骤1至步骤8,直至最低日综合成本收敛于某一值。
本发明的有益技术效果为:
(1)本发明将优化调度模型分为上层和下层,兼顾混合储能各项成本,混合储能最优容 量配置和牵引供电系统经济运行,符合混合储能退化规律,也满足了牵引负荷的波动性和冲 击性;
(2)本发明下层模型以牵引供电系统运营电费最低为目标,着重考虑了电池容量退化, 实现了牵引负荷的削峰填谷,提高了光伏能量和再生制动能量的利用率,克服了既有方案没 有考虑电池容量退化的局限,使得牵引供电系统调度优化方法更贴合实际;
(3)本发明上层模型考虑了混合储能的退化和各项成本,优化了混合储能的参数配置, 得到对应参数配置下的日最低综合成本。日综合成本几乎包含实际工程中的所有成本,克服 了既有方案中成本缺失造成的降费效果虚高的局限。
附图说明
图1为本发明中集成混合储能系统和光伏发电系统的柔性牵引供电系统示意图。
图2为本发明一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法流程图。
图3为本发明实现牵引负荷削峰填谷的示意图。
图4为实施例中本发明考虑电池容量退化和没有考虑电池容量退化的对比图。
图5为本发明采用麻雀搜索算法和其他智能算法求解本发明模型目标函数收敛曲线的对 比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
本发明针对的牵引供电系统结构如图1所示,本发明的一种柔性牵引供电系统混合储能 最优容量配置方法如图2所示,包括以下步骤:
步骤1:基于麻雀搜索算法随机生成50组混合储能容量和功率参数。
步骤2:利用牵引负荷仿真软件,仿真得到一天的牵引变电所负荷数据。
在下层模型中,基于牵引负荷仿真数据和步骤1得到的混合储能参数,建立下层模型的 约束条件,具体如下:
有功功率平衡约束条件:
式中:为由电网输入到柔性牵引供电系统的有功功率,为由柔性牵引供电 系统返还至电网的有功功率;和分别为电池的放电功率和充电功率, 和分别为超级电容的放电功率和充电功率,为光伏发电的有功输出; Pt brake为机车制动时的有功功率,Pt load为机车牵引时的有功功率;
混合储能动态储能约束条件:
式中:和为电池最小和最大荷电状态,和分 别为超级电容最小和最大荷电状态,为电池t时刻的实际容量,为超级电容 额定容量,和分别为电池和超级电容每天初始时刻荷电状态,和 分别为电池在t=1时刻和t=T时刻存储的电能,和分别为电池在t=1时刻和 t=T时刻的实际容量,和分别为超级电容在t=1时刻和t=T时刻存储的电能。
光伏发电系统约束:
步骤3:根据电池循环充放电次数和放电深度的关系,建立电池容量退化约束条件,并 使用分段线性化方法简化,具体如下:
步骤4:计算柔性牵引供电系统运行所需要支付的两部制电价成本,建立下层模型的目 标函数,具体如下:
Ce=CECC+CDEM+CPEN (20)
步骤5:根据步骤2得到的约束条件和步骤4得到的目标函数,建立混合整数线性规划 模型,利用CPLEX求解得到电池容量退化曲线,混合储能的荷电状态,柔性牵引供电系统日最低电费,并将其传递至上层。
步骤6:在上层模型中,根据步骤5得到的混合储能控制策略计算得到工程周期内更换 成本,投资成本,运维成本和回收成本,并和步骤5得到的日最低电费,组成上层模型的目 标函数,具体如下:
Ncycle=24090e-9.346·DOD+6085e-1.319·DOD (24)
式中:DOD代表电池放电深度,Ncycle表示电池循环充放电次数,ARATE是电池寿 命指数;Tpro和Lbat分别表示电池更换次数,项目周期和电池寿命;和Luc分别表示超级电容更换次数和超级电容寿命。
步骤7:在上层模型中,结合步骤1给定的混合储能参数的上下边界,建立上层模型的 约束条件,具体如下:
步骤8:根据步骤6建立的目标函数和步骤7建立的约束条件,建立非线性数学规划模 型,利用智能算法,如灰狼算法,麻雀搜索算法等,求解得到牵引供电系统最低日综合成本 和混合储能参数配置。
步骤9:重复步骤1到步骤8直到牵引供电系统最低日综合成本收敛于某个值,即通过 迭代求解得到牵引供电系统的最低日综合成本和对应的混合储能的最优参数;
实施例
本发明中集成混合储能装置与光伏的电气化铁路柔性牵引供电系统拓扑结构如图1所示, 其储能系统参数如表1所示:
表1.储能系统参数
其他部分参数,光伏发电站光伏面积为10000m2,光伏效率12%,光伏变流器容量1MVA。
以既有牵引供电系统(案例1),已有发明考虑混合储能接入但是为计及混合储能成本的 方法(案例2)和本发明方法(案例3)进行对比;两种模型中牵引负荷和光伏数据保持一致, 牵引所负荷数据由负荷过程仿真软件计算得到,例如ELBAS/WEBANET软件。传统牵引供 电系统的电费成本计算方法和本发明方法一致,传统牵引供电系统电费成本即为综合成本。
经过仿真计算后,其结果如表2所示。
表2.优化结果
表2展现了三种案例下的单个牵引变电所的计算结果;根据表2可知,集成了混合储能 装置和光伏的牵引供电系统,考虑电池容量退化和混合储能成本的能量管理优化方法,每日 电费成本远小于案例1,总成本减少了12.39%;而案例2没有考虑混合储能成本的方法,降 费很大为39.39%,且很不符合实际。由图3可以看出本发明实现了牵引负荷削峰填谷。
本方法提出的电池容量衰减曲线和未考虑电池容量衰减的曲线如图4所示。图5给出了 本发明采用麻雀搜索算法和其他智能算法求解本发明模型目标函数收敛曲线。
本发明考虑在柔性牵引供电系统接入光伏发电系统以及混合储能系统,在下层实现对牵 引负荷进行削峰填谷,得到混合储能控制策略,电池容量退化曲线和牵引供电系统最优潮流, 提高牵引供电系统稳定性与可靠性,降低铁路运营部门电费成本;在上层计及混合储能退化 和各项成本,优化了混合储能参数配置,得到了最低的日综合成本,使该柔性牵引供电系统 能量调度方法更加贴近实际,为未来电气化铁路中混合储能系统和可再生能源的接入与工程 应用提供基础。
Claims (6)
1.一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法,其特征在于,将容量优化过程分为上层和下层两部分,并计及了电池的容量退化过程,具体包括以下步骤:
步骤1:在上层模型中,给定混合储能容量和功率的上下边界,随机生成p组混合储能容量和功率参数,并传递至下层;
步骤2:在下层模型中,基于牵引负荷仿真数据和步骤1得到的混合储能参数,建立下层模型的约束条件;
步骤3:根据电池循环充放电次数和放电深度的关系,建立电池容量退化约束条件,并使用分段线性化方法简化;
步骤4:计算柔性牵引供电系统运行所需要支付的两部制电价成本,建立下层模型的目标函数;
步骤5:根据步骤2得到的约束条件和步骤4得到的目标函数,建立混合整数线性规划模型,求解得到电池容量退化曲线、混合储能的荷电状态、柔性牵引供电系统日最低电费,并将其传递至上层;
步骤6:在上层模型中,根据步骤5得到的电池容量退化曲线和混合储能荷电状态,计算得到工程周期内混合储能的更换成本、投资成本、运维成本和回收成本,并和步骤5得到的柔性牵引供电系统日最低电费组成上层模型的目标函数;
步骤7:在上层模型中,结合步骤1给定的混合储能参数的上下边界,建立上层模型的约束条件;
步骤8:根据步骤6建立的目标函数和步骤7建立的约束条件,建立非线性数学规划模型,求解得到柔性牵引供电系统最低日综合成本和混合储能参数配置;
步骤9:重复步骤1到步骤8直到牵引供电系统最低日综合成本收敛于某个值,即通过迭代求解得到牵引供电系统的最低日综合成本和对应的混合储能的最优参数。
2.根据权利要求1所述的一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法,其特征在于,所述步骤2中的约束条件包括有功功率平衡约束、混合储能动态储能约束、光伏发电系统约束,具体如下:
有功功率平衡约束条件:
式中:为由电网输入到柔性牵引供电系统的有功功率,为由柔性牵引供电系统返还至电网的有功功率;和分别为电池的放电功率和充电功率,和分别为超级电容的放电功率和充电功率,为光伏发电的有功输出;Pt brake为机车制动时的有功功率,Pt load为机车牵引时的有功功率;
混合储能动态储能约束条件:
式中:和为电池最小和最大荷电状态,和分别为超级电容最小和最大荷电状态,为电池t时刻的实际容量,为超级电容额定容量,和分别为电池和超级电容每天初始时刻荷电状态,和分别为电池在t=1时刻和t=T时刻存储的电能,和分别为电池在t=1时刻和t=T时刻的实际容量,和分别为超级电容在t=1时刻和t=T时刻存储的电能;
光伏发电系统约束:
4.根据权利要求1所述的一种柔性牵引供电系统混合储能最优容量配置方法,其特征在于,所述步骤4中的目标函数包括电价成本和罚款,具体如下:
Ce=CECC+CDEM+CPEN (17)
式中:Ce为下层总电费成本,CECC为电度电费,CDEM为需量电费,CPEN为铁路对返回电网的再生制动能量支付的罚款。
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