CN113765127A - 一种多站融合的光储充换协调控制方法 - Google Patents

一种多站融合的光储充换协调控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多站融合的光储充换协调控制方法。为了克服技术并网点易反复出现电压越限现象的问题；本发明包括以下步骤：S1：建立光储充换微电网系统，与大电网进行功率交换；S2：将一个周期根据历史负荷耗能量分为电价高峰段、平时段与电价低谷段三种阶段并分别设置运行模式；S3：根据下一周期的数据，调整下一周期三种阶段的时间界限以及光伏出力；S4：三种阶段分别对应不同电压采样频率，根据采集得到的电压数据调整电压采样频率，并以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标，实时操作调控光储充换微电网系统中各站的出力。通过预先设置分时段的运行模式，以及实施操作模式相结合，两级运行模式，避免反复出现电压越限的现象。

Description

一种多站融合的光储充换协调控制方法
技术领域
本发明涉及一种多站融合协调控制领域，尤其涉及一种多站融合的光储充换协调控制方法。
背景技术
近年来，随着分布式能源规模化、高比例接入，局部配电网发生了重大转变，即从单向潮流向双向潮流转变，并网点易反复出现“过电压”、“低电压”等电压越限现象。对于解决这一问题，常用的方法是通过分接开关(OLTC)、步进电压调节器调整配变档位，进而调整配变低压侧电压。
以光伏站、充电站、换电站为代表的分布式能源，具有间歇性、随机性的特点，需要频繁操作配变档位，大大降低分接开关(OLTC)使用寿命。另一方面，以上提到的电压调节装置调节过程存在明显级差，无法精准、平滑地补偿新能源波动造成的功率偏差。
随着技术发展，可实现无功平滑补偿的电力电子治理装置，例如静态无功补偿器(SVC)、静态同步补偿器(SVG)等又普遍投资成本较高、运维负担较大，无法在配电网大范围应用。
例如，一种在中国专利文献上公开的“一种融合电站及多站融合参与电网协调控制方法、系统”，其公告号CN112311009A，包括：1)中央调度系统根据接收的调度指令判断电网运行是否正常；若正常进入步骤2)，若不正常则进入步骤3)；2)进行调峰、AGC和AVC调控，然后进入步骤5)；3)判断频率是否异常，若异常则进行系统一次调频模式，然后进入步骤5)；若正常则进入步骤4)；4)判断电压是否异常，若异常则进行动态无功模式，然后进入步骤5)；5)输出有功/无功指令，并返回步骤1)作为调度指令。该方案并网点易出现反复电压越限现象的问题。
发明内容
本发明主要解决现有技术并网点易反复出现“过电压”、“低电压”等电压越限现象的问题，提供一种多站融合的光储充换协调控制方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
一种多站融合的光储充换协调控制方法，包括以下步骤：
S1：建立光储充换微电网系统，微电网系统通过离并网开关与大电网进行功率交换；
S2：以一天为周期，将一个周期根据历史负荷耗能量分为电价高峰段、平时段与电价低谷段三种阶段；三种阶段分别设置运行模式；
S3：根据下一周期的天气预报数据及历史数据，调整下一周期三种阶段的时间界限以及微电网中光伏站在对应运行模式下的出力；
S4：三种阶段分别对应不同电压采样频率，根据采集得到的电压数据调整电压采样频率，并以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标，实时操作调控光储充换微电网系统中各站的出力。
通过以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标实时操作，避免出现反复电压越限的同时节省成本。通过预先设置分时段的运行模式，以及实施操作模式相结合，两级运行模式，避免反复出现电压越限的现象。
作为优选，所述步骤S2中，根据历史负荷耗能量定义三种阶段的时间段；
定义电价高峰段包括9:00-12:00以及17:00-22:00两个时间段；
定义平时段包括8:00-9:00、12:00-17:00以及22:00-23:00三个时间段；
定义电价低谷段包括23:00至次日8:00时间段。
通过历史数据划分时间段，分阶段调控，符合光储充换微电网系统中光伏站不确定性强的特性。
作为优选，光储充换微电网系统在电价高峰段的运行模式为：
A1：判断光伏发电PPV是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL均采用光伏发电PPV供电，并将光伏发电PPV的剩余部分上网；
若否，则进入步骤A2判断；
A2：判断光伏发电PPV与储能系统PESS是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则光伏发电PPV完全用于为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电，电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的剩余供电需求由储能系统PESS满足；
若否，则离并网开关开启并网，由光伏发电PPV、储能系统PESS和大电网交换功率PG共同为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
光储充换微电网系统在平时段的运行模式为：
B1：判断光伏发电PPV是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；若是，则进入步骤B2判断；若否，则进入步骤B3判断；
B2：判断储能系统的荷电状态SOC是否到达最大值；
若是，则电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和大电网交换功率PG的供电需求由光伏发电PPV和储能系统PESS共同满足；
若否，则电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和大电网交换功率P′G的供电需求由光伏发电PPV满足；
B3：判断光伏发电PPV与储能系统PESS是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则光伏发电PPV完全用于为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电，电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的剩余供电需求由储能系统PESS满足；
若否，则离并网开关开启并网，由光伏发电PPV、储能系统PESS和大电网交换功率PG共同为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
光储充换微电网系统在电价低谷段的运行模式为：
判断储能系统的荷电状态SOC是否到达最大值；
若是，则电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的供电需求由大电网交换功率PG满足；
若否，则储能系统充电，电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和储能系统PESS的供电需求由大电网交换功率PG满足。
三种阶段对应不同的调控方式，符合一天光伏出力的变换以及负荷用电的变化，调控模式更加精准。
作为优选，根据下一周期的天气预报数据，计算光伏发电PPV，调整对应模式下的光伏出力，结合历史数据调整三种阶段的时间界限；
Figure BDA0003175472830000031
其中，PSTC为标准额定条件下光伏额定输出功率；
GSTC为标准额定条件的光照强度；
TSTC为标准额定条件的温度；
GC为工作点的光照强度；
k为功率温度系数，不同光伏电池k值均不相同，k＝-0.45；
Th为工作环境温度；
TN为光伏组件的额定工作温度；
将各个时刻的光伏发电PPV与历史数据对比，通过阈值比较调整三种阶段的时间界限。
根据每天不同的天气调整三种阶段的时间界限，调控方案更加准确。
作为优选，计算各个时刻的光伏发电PPV与历史数据的差ΔPPV；
Figure BDA0003175472830000032
其中，D为偏移系数，由ΔPPV和历史数据P′PV的商取整得到；
P′PV为历史数据；
当D的绝对值大于等于4时，D取4；
Figure BDA0003175472830000041
其中，ΔT为偏移时间；
Te为额定间隔时间，Te＝30min
当ΔPPV为正时，平时段的时间界限向两边拓展ΔT；
当ΔPPV为负时，电价高峰段的时间界限向两边拓展ΔT。
当光伏发电充足时，延长平时段；光伏发电不足时，延长电价高峰段。
作为优选，各阶段的电压采样频率调整过程包括：
S41：各阶段分别设置初始采样频率，电价高峰段的电压采样频率为fh、平时段的电压采样频率为fu、电价低谷段的电压采样频率为fl；从时域分别分解各阶段的电压波形，将电压波形依次分解为若干个波动阶段；
S42：根据每个波动阶段的时间长度确定该波动阶段对应的电压采样频率fn；
S43：各波动阶段对应的电压采样频率fn在预先设定的采样频率范围内，选取最大值作为的电压采样频率fd；
fd＝max{f1，f2，f3，...，fN}
s.t.fm≤fd≤fM
其中，fm为预设的采样频率范围最小值；
fM为预设的采样频率范围最大值；
fn为第n个波动阶段对应的电压采样频率；
N为波动阶段个数；
S44：各阶段分别按照计算得到的电压采样频率fd作为电压采样频率进行电压的采集。
通过各时段的电压变化量分别获取采样频率，在保证不漏掉重要数据的同时能够减少采样次数，节省成本。
作为优选，所述的分解电压波形包括以下步骤：
S411：依次以电压波形上的点作为中心，设置阈值矩形框，遍历所有电压点后，进入步骤S414；阈值矩形框的上限为Vi+ΔV；阈值矩形框的下限为Vi-ΔV；阈值矩形框的左边框为ti-Δtk；阈值矩形框的右边框为ti+Δtk；
其中，Vi为选取的第i个操作电压的电压值；ΔV为电压阈值；ti为选取的第i个操作电压的时间点；Δtk为第k种时间阈值；
S412：判断时间阈值范围内的各点电压值是否在电压阈值范围内；若是，则返回步骤S411，对下一个电压点设置阈值矩形框；若否，则将改点标记为边界点，并进入步骤S413；
S413：变换时间阈值，使得时间阈值内的各点电压值均在电压阈值范围内，并返回步骤S411；
S414：选取斜率为0的操作电压点，作为边界点；
S415：以各相邻边界点之间的区域作为一个波动阶段。
使用上述方式分解出波动阶段，符合电压波形，避免出现改变采样频率后的错失重要数据。
作为优选，所述的S415还包括：
判断相邻的采用同一种时间阈值的边界点之间的电压差值ΔVb是否大于分解阈值VB，若是，则保留，若否，则合并以该边界点分解的波动阶段。
去除电压抖动带来的干扰。
本发明的有益效果是：
1.通过预先设置分时段的运行模式，以及实施操作模式相结合，两级运行模式，避免反复出现电压越限的现象。
2.通过以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标实时操作，避免出现反复电压越限的同时节省成本。
3.通过各时段的电压变化量分别获取采样频率，在保证不漏掉重要数据的同时能够减少采样次数，节省成本。
附图说明
图1是本发明的一种多站融合的光储充换协调控制方法流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例的一种多站融合的光储充换协调控制方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：建立光储充换微电网系统，微电网系统通过离并网开关与大电网进行功率交换。
“光储充换”一体化系统是将光伏、储能以及电动汽车充电桩、换电站结合建设的微电网，具有孤岛运行和并网运行两种方式。
当系统的光伏出力能够满足系统内负荷需求时，由光伏系统给系统内刚性负荷供电，余电可由储能吸收储存，这种自给自足的运行状态称为孤岛运行。当微电网并网运行时，可与电网进行电能交互：当系统内供电不满足负荷需求时，可以从电网购电；当光伏出力过剩时，也可以向电网售电从而获得一定的经济效益。
在本实施例中，刚性负荷为数据中心站，数据中心站进行光储充换微电网的数据储存和处理。充电站和换电站为柔性负荷。
S2：以一天为周期，将一个周期根据历史负荷耗能量分为电价高峰段、平时段与电价低谷段三种阶段；三种阶段分别设置运行模式。
根据历史负荷耗能量定义三种阶段的时间段，在本实施例中，定义电价高峰段包括9:00-12:00以及17:00-22:00两个时间段；定义平时段包括8:00-9:00、12:00-17:00以及22:00-23:00三个时间段；定义电价低谷段包括23:00至次日8:00时间段。
光储充换微电网系统在电价高峰段的运行模式为：
A1：判断光伏发电PPV是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL均采用光伏发电PPV供电，并将光伏发电PPV的剩余部分上网；
若否，则进入步骤A2判断。
A2：判断光伏发电PPV与储能系统PESS是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则光伏发电PPV完全用于为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电，电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的剩余供电需求由储能系统PESS满足；
若否，则离并网开关开启并网，由光伏发电PPV、储能系统PESS和大电网交换功率PG共同为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电。
此时为用电高峰，用电需求较大。由于一般上午的光照条件较为充足，优先采用光伏发电PPV给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电。储能系统PESS作为首要备用电源，当光伏出力不足时，由储能释放电能供给负荷需求，电价高峰时段储能系统仅放电。
光储充换微电网系统在平时段的运行模式为：
B1：判断光伏发电PPV是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；若是，则进入步骤B2判断；若否，则进入步骤B3判断。
B2：判断储能系统的荷电状态SOC是否到达最大值；
若是，则电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和大电网交换功率PG的供电需求由光伏发电PPV和储能系统PESS共同满足；
若否，则电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和大电网交换功率PG的供电需求由光伏发电PPV满足。
B3：判断光伏发电PPV与储能系统PESS是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则光伏发电PPV完全用于为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电，电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的剩余供电需求由储能系统PESS满足；
若否，则离并网开关开启并网，由光伏发电PPV、储能系统PESS和大电网交换功率PG共同为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电。
此时的负荷曲线整体较为稳定，无较大波动，故不考虑需求响应造成负荷的变化，只考虑系统本身需求侧的电动汽车充电负荷和刚性负荷。正常情况下，下午的光照条件也较充足，优先采用光伏发电PPV给电动汽车负荷和其他负荷供电。平时段的运行策略重点在于储能系统PESS的充放，因为此时负荷需求较为稳定，当光伏出力较为充足时，考虑储能系统的荷电状态SOC，再决定储能系统的运行状态。
光储充换微电网系统在电价低谷段的运行模式为：
判断储能系统的荷电状态SOC是否到达最大值；
若是，则电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的供电需求由大电网交换功率PG满足；
若否，则储能系统充电，电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和储能系统PESS的供电需求由大电网交换功率PG满足。
此时用户用电需求较低，受光照环境影响，光伏发电系统处于夜间低谷时期，无法满足系统用电需求。考虑充放电次数对储能电池寿命的影响，夜间用电低谷时期储能系统不再放电。若储能电池荷电状态未达到最大值，电动汽车负荷、其他用电负荷和储能充电将同时由大电网提供。
S3：根据下一周期的天气预报数据及历史数据，调整下一周期三种阶段的时间界限以及微电网中光伏站在对应运行模式下的出力。
根据下一周期的天气预报数据，计算光伏发电PPV，调整对应模式下的光伏出力，结合历史数据调整三种阶段的时间界限；
Figure BDA0003175472830000071
其中，PSTC为标准额定条件下光伏额定输出功率；
GSTC为标准额定条件的光照强度；
TSTC为标准额定条件的温度；
GC为工作点的光照强度；
k为功率温度系数，不同光伏电池k值均不相同，k＝-0.45；
Th为工作环境温度；
TN为光伏组件的额定工作温度；
将各个时刻的光伏发电PPV与历史数据对比，通过阈值比较调整三种阶段的时间界限。
计算各个时刻的光伏发电PPV与历史数据的差ΔPPV；
Figure BDA0003175472830000081
其中，D为偏移系数，由ΔPPV和历史数据P′PV的商取整得到；
P′PV，为历史数据；
当D的绝对值大于等于4时，D取4；
Figure BDA0003175472830000082
其中，ΔT为偏移时间；
Te为额定间隔时间，Te＝30min
当ΔPPV为正时，平时段的时间界限向两边拓展ΔT；
当ΔPPV为负时，电价高峰段的时间界限向两边拓展ΔT。
根据下一天的天气预报数据预估光伏出力，从而调整各个时间段之间的时间界限。当光伏处理充足时，延长平时段的时间，从而缩短电价高峰段的时间；当光伏出力不足时，延长电价高峰段的时间，从而缩短平时段的时间。
S4：三种阶段分别对应不同电压采样频率，根据采集得到的电压数据调整电压采样频率，并以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标，实时操作调控光储充换微电网系统中各站的出力。
各阶段的电压采样频率调整过程包括：
S41：各阶段分别设置初始采样频率，电价高峰段的电压采样频率为fh、平时段的电压采样频率为fu、电价低谷段的电压采样频率为fl；从时域分别分解各阶段的电压波形，将电压波形依次分解为若干个波动阶段。
根据不同阶段的负荷特性设计初始采样频率，在其基础上进行采样频率的修改，负荷各阶段的特性，提高电压采样效率。
分解电压波形包括以下步骤：
S411：依次以电压波形上的点作为中心，设置阈值矩形框，遍历所有电压点后，进入步骤S414。
阈值矩形框的上限为Vi+ΔV；阈值矩形框的下限为Vi-ΔV；阈值矩形框的左边框为ti-Δtk；阈值矩形框的右边框为ti+Δtk。
其中，Vi为选取的第i个操作电压的电压值；ΔV为电压阈值；ti为选取的第i个操作电压的时间点；Δtk为第k种时间阈值。
S412：判断时间阈值范围内的各点电压值是否在电压阈值范围内；若是，则返回步骤S411，对下一个电压点设置阈值矩形框；若否，则将改点标记为边界点，并进入步骤S413。
S413：变换时间阈值，使得时间阈值内的各点电压值均在电压阈值范围内，并返回步骤S411。
S414：选取斜率为0的操作电压点，作为边界点。
S415：以各相邻边界点之间的区域作为一个波动阶段。
判断相邻的采用同一种时间阈值的边界点之间的电压差值ΔVb是否大于分解阈值VB，若是，则保留，若否，则合并以该边界点分解的波动阶段。
S42：根据每个波动阶段的时间长度确定该波动阶段对应的电压采样频率fn；
S43：各波动阶段对应的电压采样频率fn在预先设定的采样频率范围内，选取最大值作为的电压采样频率fd；
fd＝max{f1，f2，f3，...，fN}
s.t.fm≤fd≤fM
其中，fm为预设的采样频率范围最小值；
fM为预设的采样频率范围最大值；
fn为第n个波动阶段对应的电压采样频率；
N为波动阶段个数。
S44：各阶段分别按照计算得到的电压采样频率fd作为电压采样频率进行电压的采集。
通过各时段的电压变化量分别获取采样频率，在保证不漏掉重要数据的同时能够减少采样次数，节省成本。
以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标，进行多目标函数优化，实时操作调控光储充换微电网系统中各站的出力。
电压峰谷差最小的目标函数为：
minC1＝min(maxUi-minUi)
其中，C1为电压峰谷电差；
maxUi为电压高峰值；
minUi为电压低谷值。
经济运行费用最小的目标函数为：
Figure BDA0003175472830000101
其中，T为一个调度周期即典型日时长，t＝1表示0:00-1:00第一个时段；
CPV(t)为t时段的光伏发电成本；
CESS(t)为t时段储能的运维成本；
CG(t)为t时段系统的购售电补贴；
CL(t)为t时段参与需求响应的负荷转移补贴。
t时段的光伏发电成本CPV(t)的具体表达为：
CPV(t)＝kPVPPV(t)
其中，kPV为光伏发电成本系数，PPV(t)为t时段的光伏发电功率。
t时段储能的运维成本CESS(t)的具体表达为：
CESS(t)＝kESS|PESS(t)|
其中，kESS为蓄电池维护系数，PESS(t)为t时段的充放电功率，可根据储能设备的基本参数得到。
t时段系统的购售电补贴CG(t)的具体表达为：
CG(t)＝kG(t)PG(t)
其中，kG(t)为t时段的售电或购电电价，PG(t)为t时段系统与大电网的交换功率，购电为正，售电为负，由系统的变压器容量决定。
t时段参与需求响应的负荷转移补贴CL(t)的具体表达为：
CL(t)＝kL(t)ΔPZ(t)
其中，kL为可转移负荷的补偿费用，ΔPZ(t)为t时段转移负荷功率，电价高峰时段ΔPZ(t)＝ΔPZ(t1)，低谷时段ΔPZ(t)＝ΔPZ(t2)，平时段为0，增加或削减均取正值。
约束条件包括功率平衡约束、光伏发电出力、蓄电池荷电状态与功率约束、系统与大电网传输容量约束、转移负荷功率约束和负荷转移总量约束。
功率平衡约束：
PPV(t)+PG(t)+PESS(t)＝PL(t)+PEV(t)
式中，PG(t)为系统与电网交换功率，售电为负，购电为正；PESS(t)为储能的充放电功率，充电为负，放电为正。
光伏发电出力：
PPV.min＜PPV(t)＜PPV.max
式中，PPv.min，PPV.max分别为光伏发电的最小和最大功率。
蓄电池荷电状态与功率约束：
|PESS(t)|≤PESS.max
SOCmin＜SOC(t)＜SOCmax
式中，为PESS.max储能的最大充放电功率；
SOC(t)为储能电池的荷电状态；
SOCmin和SOCmax分别为储能电池的荷电量最小值与最大值。
系统与大电网传输容量约束：
|PG(t)|≤PG.max
式中，PG.max是微电网与大电网之间的最大交换功率；系统与大电网的传输功率受配变容量的影响，不能超过传输容量的最大值。
转移负荷功率约束：
ΔPZ.min＜ΔPZ(t)＜ΔPZ.max
考虑用户的用电体验，每个时段转移的负荷量不允许超过最大负荷转移量。
负荷转移总量约束：
根据转移负荷的原则，在同一个周期T内，电价低谷转入的负荷与电价高峰转出负荷应该相等。
本实施例的方案通过预先设置分时段的运行模式，以及实施操作模式相结合，两级运行模式，避免反复出现电压越限的现象。通过以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标实时操作，避免出现反复电压越限的同时节省成本。
应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (8)

1.一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立光储充换微电网系统，微电网系统通过离并网开关与大电网进行功率交换；
S2：以一天为周期，将一个周期根据历史负荷耗能量分为电价高峰段、平时段与电价低谷段三种阶段；三种阶段分别设置运行模式；
S3：根据下一周期的天气预报数据及历史数据，调整下一周期三种阶段的时间界限以及微电网中光伏站在对应运行模式下的出力；
S4：三种阶段分别对应不同电压采样频率，根据采集得到的电压数据调整电压采样频率，并以电压峰谷差最小和经济运行费用最小为目标，实时操作调控光储充换微电网系统中各站的出力。
2.根据权利要求1所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据历史负荷耗能量定义三种阶段的时间段；
定义电价高峰段包括9:00-12:00以及17:00-22:00两个时间段；
定义平时段包括8:00-9:00、12:00-17:00以及22:00-23:00三个时间段；
定义电价低谷段包括23:00至次日8:00时间段。
3.根据权利要求1或2所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，光储充换微电网系统在电价高峰段的运行模式为：
A1：判断光伏发电PPV是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL均采用光伏发电PPV供电，并将光伏发电PPV的剩余部分上网；
若否，则进入步骤A2判断；
A2：判断光伏发电PPV与储能系统PESS是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则光伏发电PPV完全用于为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电，电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的剩余供电需求由储能系统PESS满足；
若否，则离并网开关开启并网，由光伏发电PPV、储能系统PESS和大电网交换功率PG共同为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
光储充换微电网系统在平时段的运行模式为：
B1：判断光伏发电PPV是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；若是，则进入步骤B2判断；若否，则进入步骤B3判断；
B2：判断储能系统的荷电状态SOC是否到达最大值；
若是，则电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和大电网交换功率PG的供电需求由光伏发电PPV和储能系统PESS共同满足；
若否，则电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和大电网交换功率PG的供电需求由光伏发电PPV满足；
B3：判断光伏发电PPV与储能系统PESS是否满足给电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
若是，则光伏发电PPV完全用于为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电，电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的剩余供电需求由储能系统PESS满足；
若否，则离并网开关开启并网，由光伏发电PPV、储能系统PESS和大电网交换功率PG共同为电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL供电；
光储充换微电网系统在电价低谷段的运行模式为：
判断储能系统的荷电状态SOC是否到达最大值；
若是，则电动汽车负荷PEV和刚性负荷PL的供电需求由大电网交换功率PG满足；
若否，则储能系统充电，电动汽车负荷PEV、刚性负荷PL和储能系统PESS的供电需求由大电网交换功率PG满足。
4.根据权利要求1所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，根据下一周期的天气预报数据，计算光伏发电PPV，调整对应模式下的光伏出力，结合历史数据调整三种阶段的时间界限；
Figure FDA0003175472820000031
其中，PSTC为标准额定条件下光伏额定输出功率；
GSTC为标准额定条件的光照强度；
TSTC为标准额定条件的温度；
GC为工作点的光照强度；
k为功率温度系数，不同光伏电池k值均不相同，k＝-0.45；
Th为工作环境温度；
TN为光伏组件的额定工作温度；
将各个时刻的光伏发电PPV与历史数据对比，通过阈值比较调整三种阶段的时间界限。
5.根据权利要求4所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，计算各个时刻的光伏发电PPV与历史数据的差ΔPPV；
Figure FDA0003175472820000032
其中，D为偏移系数，由ΔPPV和历史数据P′PV的商取整得到；
P′PV为历史数据；
当D的绝对值大于等于4时，D取4；
Figure FDA0003175472820000041
其中，ΔT为偏移时间；
Te为额定间隔时间，Te＝30min；
当ΔPPV为正时，平时段的时间界限向两边拓展ΔT；
当ΔPPV为负时，电价高峰段的时间界限向两边拓展ΔT。
6.根据权利要求1所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，各阶段的电压采样频率调整过程包括：
S41：各阶段分别设置初始采样频率，电价高峰段的电压采样频率为fh、平时段的电压采样频率为fu、电价低谷段的电压采样频率为fl；从时域分别分解各阶段的电压波形，将电压波形依次分解为若干个波动阶段；
S42：根据每个波动阶段的时间长度确定该波动阶段对应的电压采样频率fn；
S43：各波动阶段对应的电压采样频率fn在预先设定的采样频率范围内，选取最大值作为的电压采样频率fd；
fd＝max{f1，f2，f3，...，fN}
s.t.fm≤fd≤fM
其中，fm为预设的采样频率范围最小值；
fM为预设的采样频率范围最大值；
fn为第n个波动阶段对应的电压采样频率；
N为波动阶段个数；
S44：各阶段分别按照计算得到的电压采样频率fd作为电压采样频率进行电压的采集。
7.根据权利要求6所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，所述的分解电压波形包括以下步骤：
S411：依次以电压波形上的点作为中心，设置阈值矩形框，遍历所有电压点后，进入步骤S414；阈值矩形框的上限为Vi+ΔV；阈值矩形框的下限为Vi-AV；阈值矩形框的左边框为ti-Δtk；阈值矩形框的右边框为ti+Δtk；
其中，Vi为选取的第i个操作电压的电压值；ΔV为电压阈值；ti为选取的第i个操作电压的时间点；Δtk为第k种时间阈值；
S412：判断时间阈值范围内的各点电压值是否在电压阈值范围内；若是，则返回步骤S411，对下一个电压点设置阈值矩形框；若否，则将改点标记为边界点，并进入步骤S413；
S413：变换时间阈值，使得时间阈值内的各点电压值均在电压阈值范围内，并返回步骤S411；
S414：选取斜率为0的操作电压点，作为边界点；
S415：以各相邻边界点之间的区域作为一个波动阶段。
8.根据权利要求7所述的一种多站融合的光储充换协调控制方法，其特征在于，所述的S415还包括：
判断相邻的采用同一种时间阈值的边界点之间的电压差值ΔVb是否大于分解阈值VB，若是，则保留，若否，则合并以该边界点分解的波动阶段。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115173452A (zh) * 2022-07-29 2022-10-11 重庆跃达新能源有限公司 光伏发电储能控制方法、系统及存储介质
CN117254526A (zh) * 2023-11-06 2023-12-19 河北大学 一种光储充检微电网一体站能源协同优化控制方法
CN117495610A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车光储充换一体站优化运行方法、系统及设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106405428A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 杭州元朗智能科技有限公司 一种蓄电池充放电曲线采样系统及方法
US20170085093A1 (en) * 2013-05-01 2017-03-23 Tigo Energy, Inc. System and method for low-cost, high-efficiency solar panel power feed
CN109217310A (zh) * 2018-10-25 2019-01-15 三峡大学 一种考虑新能源消纳的电动汽车有序充电控制方法
CN110868134A (zh) * 2019-11-20 2020-03-06 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 基于分时电价和负荷特性的光伏电站三时段能量管理方法
CN111900727A (zh) * 2020-07-15 2020-11-06 国网上海市电力公司 基于pso的光储充换一体化充电站协同优化调度方法和装置
US20210067057A1 (en) * 2018-04-25 2021-03-04 Ecole De Technologie Superieure Voltage level multiplier module for multilevel power converters

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170085093A1 (en) * 2013-05-01 2017-03-23 Tigo Energy, Inc. System and method for low-cost, high-efficiency solar panel power feed
CN106405428A (zh) * 2016-08-30 2017-02-15 杭州元朗智能科技有限公司 一种蓄电池充放电曲线采样系统及方法
US20210067057A1 (en) * 2018-04-25 2021-03-04 Ecole De Technologie Superieure Voltage level multiplier module for multilevel power converters
CN109217310A (zh) * 2018-10-25 2019-01-15 三峡大学 一种考虑新能源消纳的电动汽车有序充电控制方法
CN110868134A (zh) * 2019-11-20 2020-03-06 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 基于分时电价和负荷特性的光伏电站三时段能量管理方法
CN111900727A (zh) * 2020-07-15 2020-11-06 国网上海市电力公司 基于pso的光储充换一体化充电站协同优化调度方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张西竹: "动态分时电价机制下的电动汽车分层调度策略", 《电力建设》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115173452A (zh) * 2022-07-29 2022-10-11 重庆跃达新能源有限公司 光伏发电储能控制方法、系统及存储介质
CN117254526A (zh) * 2023-11-06 2023-12-19 河北大学 一种光储充检微电网一体站能源协同优化控制方法
CN117254526B (zh) * 2023-11-06 2024-05-07 河北大学 一种光储充检微电网一体站能源协同优化控制方法
CN117495610A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车光储充换一体站优化运行方法、系统及设备
CN117495610B (zh) * 2023-12-29 2024-03-29 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车光储充换一体站优化运行方法、系统及设备

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