CN113780638B - 计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、构建储能寿命衰减模型;步骤2、构建综合能源系统优化调度模型;步骤3、用内点法求得所述步骤2得到的综合能源系统调度方案的最优解。本发明解决了现有技术中存在的综合能源系统优化调度中不考虑储能寿命衰减的不足的问题。
Description
技术领域
本发明属于综合能源系统的优化调度技术领域,具体涉及一种计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法。
背景技术
综合能源系统是一种高效的能源系统运行模式,储能作为综合能源系统的重要组成部分,可以有效平抑综合能源系统中可再生能源发电的随机性和波动性,提高系统电能质量,维持系统稳定。但是系统运行中储能的频繁充放电会导致储能寿命缩短,储能的容量、放电循环次数都将发生改变。因此在综合能源系统的储能调度中,必须考虑储能寿命衰减带来的储能运行约束变化。
目前国内外针对包含储能的综合能源系统优化调度进行了大量研究。大部分综合能源系统经济调度策略并未考虑储能的使用寿命约束。部分研究以实验形式量化研究了储能充放电深度和速率对储能设备寿命的影响,将储能寿命定义为固定比例的衰减,定义了储能的充放电功率罚函数,保证储能循环寿命的约束。目前研究的储能寿命模型都没有把储能的寿命衰减约束嵌入到调度约束中,且模型中涉及衰减比例和罚函数的给定都具有较强的主观性。为此,本专利建立了反映储能寿命衰减的数学模型,并将其引入到了综合能源系统优化调度的目标函数以及约束条件当中,完善了综合能源系统经济调度模型。
发明内容
本发明的目的是提供一种计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法,解决了现有技术中存在的综合能源系统优化调度中不考虑储能寿命衰减的不足的问题。
本发明所采用的技术方案是,计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、构建储能寿命衰减模型;
步骤2、构建综合能源系统优化调度模型;
步骤3、用内点法求得所述步骤2得到的综合能源系统调度方案的最优解。
本发明的特点还在于,
步骤1具体如下:
步骤1.1、老化实验建立的蓄电池型储能充放电过程中造成的容量衰减模型如下式所示:
式中,Dcyc为充放电深度,δsoc,av为单次循环的平均SOC值,SOC值即为电池荷电状态值,Ncyc为充放电深度Dcyc和δsoc,av的循环次数,ΔCES,i(t)为t时刻之前储能容量的在i条件下储能容量的衰减量;i条件即一组充放电深度Dcyc和单次循环的平均SOC值δsoc,av和参数(Dcyc,δsoc,av);
步骤1.2、利用雨流计数法对储能蓄电池历史充放电SOC序列进行统计,计算蓄电池历史充放电过程中每次充放电的充放电深度Dcyc和单次循环的平均SOC值δsoc,av,统计对应于不同(Dcyc,δsoc,av)对应的次数Ncyc,然后将统计得到的对应参数带入到式(4)中即得到i条件(Dcyc,δsoc,av)模式下充放电模式下储能容量的衰减量,将各个条件的储能容量衰减量进行加和,得到t时刻之前储能容量衰减量ΔCES(t):
ΔCES(t)=∑ΔCES,i(t) (2)
t时刻的容量CES(t)为:
CES(t)=CR-ΔCES(t) (3)
式中,为CR储能出厂时的额定容量;
步骤1.3、储能t时刻的荷电状态SOCES(t)与t-1时刻的荷电状态SOCES(t-1)及t时段的充放电速率有关,不计储能寿命衰减时,储能的荷电状态SOCES(t)为:
式中,SOCES(t)为储能t时刻的荷电状态,SOCES(t-1)为储能t-1时刻的荷电状态,ηC和ηD分别为储能充、放电效率,PES,C和PES,D分别为储能充放电的功率,Δt为单位调度时间间隔;
计及储能寿命衰减时,储能的荷电状态SOC′ES(t)为:
式中,ηC和ηD分别为储能充、放电效率,PES,C和FES,D分别为储能充放电的功率,CES(t-1)为t-1时刻的储能容量,Δt为单位调度时间间隔;
公式(3)和(5)计算得到的储能容量及荷电状态,共同构成计及储能寿命衰减的储能模型。
步骤2具体如下:
步骤2.1、设储能初始投资FR,初始额定容量CR,则储能在t时刻进行一次充放电的寿命损耗花费为:
当计及储能寿命衰减带来的损耗花费时,综合能源系统运行目标为:
min F′=Fe(t)+Fgas(t)+FOC(t)+FES (7)
式中,F′为计及储能寿命衰减时,综合能源系统的总体经济运行成本,不计光伏发电成本时,综合能源系统运行成本主要包括从电网购电、从气网购气和设备运行成本三部分,即F′包括购电成本Fe(t)、购气成本Fgas(t)为、系统设备运行成本FOC(t);公式(7)即为计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度的目标函数,优化调度目标为使F′取得最小值;
步骤2.2、求解所述步骤2.1中目标函数的最优解,求解时的约束条件包括能量平衡约束条件,设备运行约束条件和储能约束条件;
步骤2.3、综合步骤2.1所述目标函数及步骤2.2所述的约束条件,即构成了计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度模型,由于该优化问题为非线性优化问题,采用内点法求解即可得到优化解,即调度日各个时刻光伏、微型燃气轮机的发电量,购电量、购气量,以及储能的充放电功率。
步骤2.1中3个成本具体如下:
购电成本Fe(t):
式中,Fe(t)为t时刻购电成本,Cgrid(t)为t时刻购电单价,Pg(t)为t时刻购电功率。
购气成本Fgas(t):
式中CNG(t)为购气单价,qg(t)为购气流量;
系统设备运行成本Foc(t):
式中,λi为微型燃气轮机、光伏发电设备单位功率发电时的运行费用,Pi(t)为t时刻各发电设备的发电功率。
步骤2.2中3个约束条件具体如下:
能量平衡约束,包括电气母线平衡约束条件和天然气母线平衡约束条件:
电气母线平衡约束条件具体如下:
Pg(t)+PPV(t)+Pmt,e(t)=PES(t)+Le(t) (11)
式中,Pg(t)为t时刻综合能源系统从电网中购入的电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机发电功率,PES(t)为t时刻储能的充放电功率,充电时PES(t)等于PES,C,放电时PES(t)等于PES,D,Le(t)为电用户负荷;
天然气母线平衡约束条件具体如下:
qgrid(t)=qmt,e(t)+Lq(t) (12)
式中,qgrid(t)为t时刻综合能源系统从天然气网中购入的天然气量,qmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机所用天然气量,Lq(t)为t时刻气用户负荷;
设备运行约束,包括光伏发电功率约束和微型燃气轮机运行约束,
光伏发电功率约束具体如下:
式中,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,为光伏发电功率最大值限制;微型燃气轮机运行约束具体如下:
式中,Pmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机发电功率,为微型燃气轮机发电功率最大值限制;
储能约束,包括储能充放电功率约束和储能荷电状态约束:
储能充放电功率约束具体如下:
式中,PES,C(t)为t时刻储能充电功率,为储能充电功率最大值限制;
式中,PES,D(t)为t时刻储能放电功率,为储能放电功率最大值限制;
储能荷电状态SOC′ES(t)约束具体如下:
式中,和/>为储能荷电状态SOC′ES(t)的最大值和最小值限制;
以公式(7)作为目标函数,以公式(11)-(17)作为约束条件,构成了计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度模型。
步骤3具体如下:
在已知电、气负荷和光伏预测功率的条件下,用内点法求得综合能源系统调度方案的最优解,即调度日各个时刻光伏、微型燃气轮机的发电量,购电量、购气量,以及储能的充放电功率。
本发明的有益效果是,一种计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法,现有综合能源系统优化调度未考虑储能寿命衰减的不足,更符合综合能源系统优化调度中储能寿命衰减的实际。
附图说明
图1为综合能源系统结构图;
图2为电、气负荷及光伏预测功率;
图3为电功率优化结果;
图4为气功率优化结果;
图5为储能SOC变化情况。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、构建储能寿命衰减模型;
步骤1具体如下:
步骤1.1、老化实验建立的蓄电池型储能充放电过程中造成的容量衰减模型如下式所示:
式中,Dcyc为充放电深度,δsoc,av为单次循环的平均SOC值,SOC值即为电池荷电状态值,Ncyc为充放电深度Dcyc和δsoc,av的循环次数,ΔCES,i(t)为t时刻之前储能容量的在i条件下储能容量的衰减量;i条件即一组充放电深度Dcyc和单次循环的平均SOC值δsoc,av和参数(Dcyc,δsoc,av);
步骤1.2、利用雨流计数法对储能蓄电池历史充放电SOC序列(储能历史充放电SOC序列由蓄电池管理系统记录并提供)进行统计,计算蓄电池历史充放电过程中每次充放电的充放电深度Dcyc和单次循环的平均SOC值δsoc,av,统计对应于不同(Dcyc,δsoc,av)对应的次数Ncyc,然后将统计得到的对应参数带入到式(4)中即得到i条件(Dcyc,δsoc,av)模式下充放电模式下储能容量的衰减量,将各个条件的储能容量衰减量进行加和,得到t时刻之前储能容量衰减量ΔCES(t):
ΔCES(t)=∑ΔCES,i(t) (2)
t时刻的容量CES(t)为:
CES(t)=CR-ΔCES(t) (3)
式中,为CR储能出厂时的额定容量;
步骤1.3、储能t时刻的荷电状态SOCES(t)与t-1时刻的荷电状态SOCES(t-1)及t时段的充放电速率有关,不计储能寿命衰减时,储能的荷电状态SOCES(t)为:
式中,SOCES(t)为储能t时刻的荷电状态,SOCES(t-1)为储能t-1时刻的荷电状态,ηC和ηD分别为储能充、放电效率,PES,C和PES,D分别为储能充放电的功率,Δt为单位调度时间间隔;
计及储能寿命衰减时,储能的荷电状态SOC′ES(t)为:
式中,ηC和ηD分别为储能充、放电效率,PES,C和PES,D分别为储能充放电的功率,CES(t-1)为t-1时刻的储能容量,Δt为单位调度时间间隔;
公式(3)和(5)计算得到的储能容量及荷电状态,共同构成计及储能寿命衰减的储能模型。
步骤2、构建综合能源系统优化调度模型;
步骤2具体如下:
步骤2.1、设储能初始投资FR,初始额定容量CR,则储能在t时刻进行一次充放电的寿命损耗花费为:
显然,FES会随着储能充放电次数的增加逐步增大,
当计及储能寿命衰减带来的损耗花费时,综合能源系统运行目标为:
min F′=Fe(t)+Fgas(t)+FOC(t)+FES (7)
式中,F′为计及储能寿命衰减时,综合能源系统的总体经济运行成本,不计光伏发电成本时,综合能源系统运行成本主要包括从电网购电、从气网购气和设备运行成本三部分,即F′包括购电成本Fe(t)、购气成本Fgas(t)为、系统设备运行成本Foc(t);公式(7)即为计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度的目标函数,优化调度目标为使F′取得最小值;
步骤2.2、求解所述步骤2.1中目标函数的最优解,求解时的约束条件包括能量平衡约束条件,设备运行约束条件和储能约束条件;
步骤2.3、综合步骤2.1所述目标函数及步骤2.2所述的约束条件,即构成了计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度模型,由于该优化问题为非线性优化问题,采用内点法求解即可得到优化解,即调度日各个时刻光伏、微型燃气轮机的发电量,购电量、购气量,以及储能的充放电功率。
步骤2.1中3个成本具体如下:
购电成本Fe(t):
式中,Fe(t)为t时刻购电成本,Cgrid(t)为t时刻购电单价,Pg(t)为t时刻购电功率。
购气成本Fgas(t):
式中CNG(t)为购气单价,qg(t)为购气流量;
系统设备运行成本Foc(t):
式中,λi为微型燃气轮机、光伏发电设备单位功率发电时的运行费用,Pi(t)为t时刻各发电设备的发电功率。
步骤2.2中3个约束条件具体如下:
能量平衡约束,包括电气母线平衡约束条件和天然气母线平衡约束条件:
电气母线平衡约束条件具体如下:
Pg(t)+PPV(t)+Pmt,e(t)=PES(t)+Le(t) (11)
式中,Pg(t)为t时刻综合能源系统从电网中购入的电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机发电功率,PES(t)为t时刻储能的充放电功率,充电时PES(t)等于PES,C,放电时PES(t)等于PES,D,Le(t)为电用户负荷;
天然气母线平衡约束条件具体如下:
qgrid(t)=qmt,e(t)+Lq(t) (12)
式中,qgrid(t)为t时刻综合能源系统从天然气网中购入的天然气量,qmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机所用天然气量,Lq(t)为t时刻气用户负荷;
设备运行约束,包括光伏发电功率约束和微型燃气轮机运行约束,
光伏发电功率约束具体如下:
式中,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,为光伏发电功率最大值限制;微型燃气轮机运行约束具体如下:
式中,Pmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机发电功率,为微型燃气轮机发电功率最大值限制;
储能约束,包括储能充放电功率约束和储能荷电状态约束:
储能充放电功率约束具体如下:
式中,PES,C(t)为t时刻储能充电功率,为储能充电功率最大值限制;
式中,PES,D(t)为t时刻储能放电功率,为储能放电功率最大值限制;
储能荷电状态SOC′ES(t)约束具体如下:
式中,和/>为储能荷电状态SOC′ES(t)的最大值和最小值限制;
以公式(7)作为目标函数,以公式(11)-(17)作为约束条件,构成了计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度模型。
步骤3、用内点法求得所述步骤2得到的综合能源系统调度方案的最优解,步骤3具体如下:
在已知电、气负荷和光伏预测功率的条件下,(例如图2给出的一天24小时内的电、气负荷和光伏预测功率值)用内点法求得综合能源系统调度方案的最优解,即调度日各个时刻光伏、微型燃气轮机的发电量,购电量、购气量,以及储能的充放电功率。
实施例
以某综合能源系统为例进行算例分析,系统结构图如图1所示,设备参数如表1所示。
表1系统设备参数
系统的电、热、冷负荷预测、光伏发电预测结果如图2所示。峰平谷分时电价如表2所示。调度日0时刻根据雨流计数法计算得到储能容量为,即372kWh。
表2分时电价
计及储能寿命衰减时,以公式(7)为优化目标函数,公式(11-17)为优化约束条件,得到优化结果中,综合能源系统日运行费用最小值为2412.98元,储能寿命衰减所带来的损耗费用占总费用的15%。电力系统电功率调度结果如图3所示,天然气系统调度结果如图4所示。储能在进行峰谷套利的同时,受自身寿命衰减约束将延长自身使用寿命,降低了储能的置换风险,取得了间接的经济效益。储能的SOC随时间变化情况示意图如图5所示,计及储能寿命衰减时,储能运行在较高的SOC状态下,充放电过程较为平缓。
Claims (1)
1.计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1、构建储能寿命衰减模型;
所述步骤1具体如下:
步骤1.1、老化实验建立的蓄电池型储能充放电过程中造成的容量衰减模型如下式所示:
式中,Dcyc为充放电深度,δsoc,av为单次循环的平均SOC值,SOC值即为电池荷电状态值,Ncyc为充放电深度Dcyc和δsoc,av的循环次数,ΔCES,i(t)为t时刻之前储能容量的在i条件下储能容量的衰减量;i条件为一组充放电深度Dcyc和单次循环的平均SOC值δsoc,av和参数(Dcyc,δsoc,av);
步骤1.2、利用雨流计数法对储能蓄电池历史充放电SOC序列进行统计,计算蓄电池历史充放电过程中每次充放电的充放电深度Dcyc和单次循环的平均SOC值δsoc,av,统计对应于不同(Dcyc,δsoc,av)对应的次数Ncyc,然后将统计得到的对应参数带入到式(1)中即得到i条件(Dcyc,δsoc,av)模式下充放电模式下储能容量的衰减量,将各个条件的储能容量衰减量进行加和,得到t时刻之前储能容量衰减量ΔCES(t):
ΔCES(t)=∑ΔCES,i(t) (2)
t时刻的容量CES(t)为:
CES(t)=CR-ΔCES(t) (3)
式中,为CR储能出厂时的额定容量;
步骤1.3、储能t时刻的荷电状态SOCES(t)与t-1时刻的荷电状态SOCES(t-1)及t时段的充放电速率有关,不计储能寿命衰减时,储能的荷电状态SOCES(t)为:
式中,SOCES(t)为储能t时刻的荷电状态,SOCES(t-1)为储能t-1时刻的荷电状态,ηC和ηD分别为储能充、放电效率,PES,C和PES,D分别为储能充放电的功率,Δt为单位调度时间间隔;
计及储能寿命衰减时,储能的荷电状态SOC′ES(t)为:
式中,ηC和ηD分别为储能充、放电效率,PES,C和PES,D分别为储能充放电的功率,CES(t-1)为t-1时刻的储能容量,Δt为单位调度时间间隔;
公式(3)和(5)计算得到的储能容量及荷电状态,共同构成计及储能寿命衰减的储能模型;
步骤2、构建综合能源系统优化调度模型;
所述步骤2具体如下:
步骤2.1、设储能初始投资FR,初始额定容量CR,则储能在t时刻进行一次充放电的寿命损耗花费为:
当计及储能寿命衰减带来的损耗花费时,综合能源系统运行目标为:
min F′=Fe(t)+Fgas(t)+FOC(t)+FES (7)
式中,F′为计及储能寿命衰减时,综合能源系统的总体经济运行成本,不计光伏发电成本时,综合能源系统运行成本包括从电网购电、从气网购气和设备运行成本三部分,F′包括购电成本Fe(t)、购气成本Fgas(t)为、系统设备运行成本FOC(t);公式(7)即为计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度的目标函数,优化调度目标为使F′取得最小值;
所述步骤2.1中3个成本具体如下:
购电成本Fe(t):
式中,Fe(t)为t时刻购电成本,Cgrid(t)为t时刻购电单价,Pg(t)为t时刻购电功率;
购气成本Fgas(t):
式中CNG(t)为购气单价,qg(t)为购气流量;
系统设备运行成本FOC(t):
式中,λi为微型燃气轮机、光伏发电设备单位功率发电时的运行费用,Pi(t)为t时刻各发电设备的发电功率;
步骤2.2、求解所述步骤2.1中目标函数的最优解,求解时的约束条件包括能量平衡约束条件,设备运行约束条件和储能约束条件;
所述步骤2.2中3个约束条件具体如下:
能量平衡约束,包括电气母线平衡约束条件和天然气母线平衡约束条件:
电气母线平衡约束条件具体如下:
Pg(t)+PPV(t)+Pmt,e(t)=PES(t)+Le(t) (11)
式中,Pg(t)为t时刻综合能源系统从电网中购入的电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机发电功率,PES(t)为t时刻储能的充放电功率,充电时PES(t)等于PES,C,放电时PES(t)等于PES,D,Le(t)为电用户负荷;
天然气母线平衡约束条件具体如下:
qgrid(t)=qmt,e(t)+Lq(t) (12)
式中,qgrid(t)为t时刻综合能源系统从天然气网中购入的天然气量,qmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机所用天然气量,Lq(t)为t时刻气用户负荷;设备运行约束,包括光伏发电功率约束和微型燃气轮机运行约束,
光伏发电功率约束具体如下:
式中,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,为光伏发电功率最大值限制;
微型燃气轮机运行约束具体如下:
式中,Pmt,e(t)为t时刻微型燃气轮机发电功率,为微型燃气轮机发电功率最大值限制;
储能约束,包括储能充放电功率约束和储能荷电状态约束:
储能充放电功率约束具体如下:
式中,PES,C(t)为t时刻储能充电功率,为储能充电功率最大值限制;
式中,PES,D(t)为t时刻储能放电功率,为储能放电功率最大值限制;
储能荷电状态SOC′ES(t)约束具体如下:
式中,和/>为储能荷电状态SOC′ES(t)的最大值和最小值限制;
以公式(7)作为目标函数,以公式(11)-(17)作为约束条件,构成了计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度模型
步骤2.3、综合步骤2.1所述目标函数及步骤2.2所述的约束条件,即构成了计及储能寿命衰减的综合能源系统优化调度模型,由于该优化问题为非线性优化问题,采用内点法求解即可得到优化解,包括调度日各个时刻光伏、微型燃气轮机的发电量,购电量、购气量,以及储能的充放电功率;
步骤3、用内点法求得所述步骤2得到的综合能源系统调度方案的最优解;
所述步骤3具体如下:
在已知电、气负荷和光伏预测功率的条件下,用内点法求得综合能源系统调度方案的最优解,包括调度日各个时刻光伏、微型燃气轮机的发电量,购电量、购气量,以及储能的充放电功率。
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杨艳红.《电工技术学报》.2015,第第30卷卷(第第22期期),第1-3节. * |
磷酸铁锂电池性能衰退与容量预测模型研究;丁晓等;《电源技术》;第第43卷卷(第第6期期);第2节 * |
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