CN113937757A - 一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置 - Google Patents

一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置 Download PDF

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CN113937757A CN202111175841.2A CN202111175841A CN113937757A CN 113937757 A CN113937757 A CN 113937757A CN 202111175841 A CN202111175841 A CN 202111175841A CN 113937757 A CN113937757 A CN 113937757A
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Abstract

本发明公开了一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置，所述方法包括：基于历史数据建立负荷功率预测模型；构建光伏输出功率预测模型；构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定；本发明的优点在于：考虑光伏等新能源发电情况下对系统稳定性的影响，维持光伏等新能源发电情况下电力系统的暂态稳定。

Description

一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置
技术领域
本发明涉及电力系统电磁稳定控制领域，更具体涉及一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置。
背景技术
光伏等新能源发电在发电领域占据越来越大的比重，然而光伏等新能源发电，受天气、地形、自身结构等因素影响，出力具有很大的不确定性，给电力系统的稳定性带来了很大的挑战。
中国专利授权公告号CN102761125B，基于响应的电力系统暂态稳定性实时闭环系统及控制方法，包括依次相连的故障检测单元、暂态稳定性预测单元与控制措施形成单元；故障检测单元根据WAMS实时测量的功率是否发生突变判断故障的发生和切除时刻；故障切除后，暂态稳定性预测单元根据测量的各发电机功角、角速度和不平衡功率状态量进行分群并计算电力系统的不稳定性指标，以判断系统是否会失稳；判断出系统失稳后，控制措施形成单元实时地计算切机量与切机地点，发出相应切机命令；能够实时快速地识别电力系统的暂态稳定性，并对将要失去暂态稳定性的电力系统，实时施加合适的紧急控制措施，维持其稳定运行；对不会失去暂态稳定性的系统，不施加紧急控制措施，保持其稳定运行。但是该专利通过暂态稳定性预测单元判断系统是否会失稳，判断出系统失稳后，控制措施形成单元实时地计算切机量与切机地点，发出相应切机命令，其并不涉及光伏等新能源发电情况下系统的稳定性的控制。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于现有技术没有考虑光伏等新能源发电情况下对系统稳定性的影响，从而难以维持光伏等新能源发电情况下电力系统的暂态稳定的问题。
本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，所述方法包括：
步骤一：基于历史数据建立负荷功率预测模型，获得预测的负荷功率需求；
步骤二：构建光伏输出功率预测模型，获得预测的光伏输出功率；
步骤三：构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；
步骤四：根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定。
本发明考虑了光伏等新能源发电情况下对系统稳定性的影响，构建了负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型，根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，通过调节储能电池的功率及时应对电力系统的波动，避免复杂的电力系统调控过程，快速使得光伏等新能源发电情况下电力系统的暂态稳定。
进一步地，所述步骤一包括：
通过公式
Figure BDA0003295030170000031
构建负荷功率预测模型，其中，Pfu(t1)为当前时刻t1的负荷功率需求，
Figure BDA0003295030170000032
为[t1,t1+m]分钟内t1+m时刻的负荷预测功率需求，ΔPfu为[t1,t1+m]分钟内的负荷功率的变化量；
其中，
Figure BDA0003295030170000033
Figure BDA0003295030170000034
为前h日t1+ti时刻负荷功率的需求值；
Figure BDA0003295030170000035
为前h日t1时刻负荷功率的需求值；n为预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数。
更进一步地，所述步骤二包括：
通过公式
Figure BDA0003295030170000036
获取光伏预测输出电压，其中，j为区间 (0,10]内的整数值；设当前时刻为t1，H0j为[t1+j-1,t1+j]分钟内的单位面积的地外太阳辐射值且
Figure BDA0003295030170000037
Isc为太阳常数且取值1367±7w/m2；θz为天顶角且
Figure BDA0003295030170000038
δ为赤纬角；
Figure BDA0003295030170000039
为维度；ω为时角且ω＝t1×15°；S为光伏电站的光伏总面积；η1为光伏电站的太阳能转化率；
通过公式
Figure BDA00032950301700000310
获取光伏预测输出电流，其中，
Figure BDA0003295030170000041
Figure BDA0003295030170000042
式中，Isd为光伏阵列的短路电流，Voc为光伏阵列的开路电压，Vmax为光伏阵列的最大功率点电压，Imax为光伏阵列的最大功率点电流，设当前时刻为t1，ΔTK为[t1+k-1,t1+k]分钟内的温度变化值，k为区间(0,10]内的整数值，λa、λb均为修正系数且为常数，λa＝0.0043λb＝0.00072，E为任意光照强度，单位为勒克斯lx；
通过公式VguangIguang构建光伏输出功率预测模型。
更进一步地，所述步骤二还包括：
通过公式
Figure BDA0003295030170000043
构建火电的补充功率预测模型，在光伏输出功率由于不可控因素出现波动时，通过火电的补充功率预测模型输出的功率对光伏输出功率补充。
更进一步地，所述步骤三包括：
通过公式
Figure BDA0003295030170000044
构建储能电池的放电功率模型，其中，Pcn,fang为储能电池的放电功率；γ是充放电比率常量；Δti为时间步长且Δti＝0.01,0.02,0.03,0.04,...1；Qky储能电池的可用能量；Qmax,ky为储能电池最大容量时的可用能量；Qsz为储能电池剩余总能量； Qxz为束缚能量；Q为任意时刻的总能量；
通过公式
Figure BDA0003295030170000051
构建储能电池的充电功率模型，其中，Pcn,chong是由储能电池剩余总能量决定的储能电池的最大充电功率。
更进一步地，所述步骤四包括：
通过公式
Figure BDA0003295030170000052
构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，其中，Ifu.zong为负荷端总电流，Pfu(t1+ti) 为t1+ti时刻负荷端实际功率需求，当储能电池放电参与电力系统调节时 P’cn＝+P’cn,fang，P’cn,fang为储能电池放电参与电力系统调节时实际放电功率；当储能电池放电参与电力系统调节时P’cn＝-P’cn,chong，P’cn,chong为储能电池充电参与电力系统调节时实际充电功率；当储能电池不参与电力系统调节时， P’cn＝0。
更进一步地，所述步骤四还包括：
当η<0.98时，此时需要储能电池放电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态；
当0.98＜η＜1.02时，电力系统电磁暂态平衡；
当η＞1.02时，此时需要储能电池充电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态。
本发明还提供一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制装置，所述装置包括：
第一模型构建模块，用于基于历史数据建立负荷功率预测模型，获得预测的负荷功率需求；
第二模型构建模块，用于构建光伏输出功率预测模型，获得预测的光伏输出功率；
第三模型构建模块，用于构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；
控制模块，用于根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定。
进一步地，所述第一模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000061
构建负荷功率预测模型，其中，Pfu(t1)为当前时刻t1的负荷功率需求，
Figure BDA0003295030170000062
为[t1,t1+m]分钟内t1+m时刻的负荷预测功率需求，ΔPfu为[t1,t1+m]分钟内的负荷功率的变化量；
其中，
Figure BDA0003295030170000071
Figure BDA0003295030170000072
为前h日t1+ti时刻负荷功率的需求值；
Figure BDA0003295030170000073
为前h日t1时刻负荷功率的需求值；n为预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数。
更进一步地，所述第二模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000074
获取光伏预测输出电压，其中，j为区间 (0,10]内的整数值；设当前时刻为t1，H0j为[t1+j-1,t1+j]分钟内的单位面积的地外太阳辐射值且
Figure BDA0003295030170000075
Isc为太阳常数且取值1367±7w/m2；θz为天顶角且
Figure BDA0003295030170000076
δ为赤纬角；
Figure BDA0003295030170000077
为维度；ω为时角且ω＝t1×15°；S为光伏电站的光伏总面积；η1为光伏电站的太阳能转化率；
通过公式
Figure BDA0003295030170000078
获取光伏预测输出电流，其中，
Figure BDA0003295030170000079
Figure BDA0003295030170000081
式中，Isd为光伏阵列的短路电流，Voc为光伏阵列的开路电压，Vmax为光伏阵列的最大功率点电压，Imax为光伏阵列的最大功率点电流，设当前时刻为t1，ΔTK为[t1+k-1,t1+k]分钟内的温度变化值，k为区间(0,10]内的整数值，λa、λb均为修正系数且为常数，λa＝0.0043λb＝0.00072，E为任意光照强度，单位为勒克斯lx；
通过公式VguangIguang构建光伏输出功率预测模型。
更进一步地，所述第二模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000082
构建火电的补充功率预测模型，在光伏输出功率由于不可控因素出现波动时，通过火电的补充功率预测模型输出的功率对光伏输出功率补充。
更进一步地，所述第三模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000083
构建储能电池的放电功率模型，其中，Pcn,fang为储能电池的放电功率；γ是充放电比率常量；Δti为时间步长且Δti＝0.01,0.02,0.03,0.04,...1；Qky储能电池的可用能量；Qmax,ky为储能电池最大容量时的可用能量；Qsz为储能电池剩余总能量； Qxz为束缚能量；Q为任意时刻的总能量；
通过公式
Figure BDA0003295030170000091
构建储能电池的充电功率模型，其中，Pcn,chong是由储能电池剩余总能量决定的储能电池的最大充电功率。
更进一步地，所述控制模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000092
构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，其中，Ifu.zong为负荷端总电流，Pfu(t1+ti) 为t1+ti时刻负荷端实际功率需求，当储能电池放电参与电力系统调节时 P’cn＝+P’cn,fang，P’cn,fang为储能电池放电参与电力系统调节时实际放电功率；当储能电池放电参与电力系统调节时P’cn＝-P’cn,chong，P’cn,chong为储能电池充电参与电力系统调节时实际充电功率；当储能电池不参与电力系统调节时， P’cn＝0。
更进一步地，所述控制模块还用于：
当η<0.98时，此时需要储能电池放电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态；
当0.98＜η＜1.02时，电力系统电磁暂态平衡；
当η＞1.02时，此时需要储能电池充电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态。
本发明的优点在于：本发明考虑了光伏等新能源发电情况下对系统稳定性的影响，构建了负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型，根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，通过调节储能电池的功率及时应对电力系统的波动，避免复杂的电力系统调控过程，快速使得光伏等新能源发电情况下电力系统的暂态稳定。
附图说明
图1为本发明实施例所提供的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法的算法流程图。
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，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，所述方法包括：
S1：基于历史数据建立负荷功率预测模型，获得预测的负荷功率需求；
一天中任意十分钟内的负荷功率需求变化趋势可能出现上升趋势、下降趋势或平稳趋势，并且上升和下降变化的快慢又大都不同，这样看来，未来十分钟的负荷功率需求变化值，变化多样，规律似乎很难掌握。但是可以知道，在极短的时间内，预测负荷功率需求值一定是在当前时刻负荷功率需求值基础上叠加一个变化量，即:
Figure BDA0003295030170000111
Pfu(t1)为当前时刻t1的负荷功率需求，
Figure BDA0003295030170000112
为[t1,t1+m]分钟内t1+m时刻的负荷预测功率需求，ΔPfu为[t1,t1+m]分钟内的负荷功率的变化量。
本发明采用日周期模型进行超短期负荷概率预测，日周期模型认为每天同时刻的负荷概率增量相近，于是可以用上一日相同时刻的负荷增量来代替今日同时刻的负荷增量，即：
Figure BDA0003295030170000113
ti为[1,10]内的任意整数也即本实施例中m的最大取值等于10，
Figure BDA0003295030170000114
为t1+m时刻预测功率需求，
Figure BDA0003295030170000115
为上一日t1时刻的功率需求，
Figure BDA0003295030170000116
为上一日t1+ti时刻的功率需求。
为减少预测误差，采用n天负荷实际功率平均值来预测负荷变化趋势:
Figure BDA0003295030170000121
Figure BDA0003295030170000122
为上一日t1+ti时刻负荷功率的需求值，
Figure BDA0003295030170000123
为前一日t1+ti时刻负荷功率的需求值，
Figure BDA0003295030170000124
以此类推；
Figure BDA0003295030170000125
为上一日t1时刻负荷功率的需求值，
Figure BDA0003295030170000126
为前一日t1时刻负荷功率的需求值，
Figure BDA0003295030170000127
以此类推；n为预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数，n越大，
Figure BDA0003295030170000128
越符合实际值。
S2：构建光伏输出功率预测模型，获得预测的光伏输出功率；
通过对光伏的输出功率进行预测，调节火电的输出功率使电源的输出功率等于负荷的预测功率，维持系统的功率平衡，进而维持系统的电磁暂态稳定。
步骤2.1光伏输出功率预测模型
光伏电站的输出功率主要受到地表太阳辐射的影响，因此建立以下模型。
其中光伏预测输出电压：
Figure BDA0003295030170000129
Figure BDA00032950301700001210
Figure BDA00032950301700001211
j为超短期预测(10分钟)区间(0,10]内的整数值；设当前时刻为t1，H0j为[t1+j-1,t1+j]分钟内的单位面积的地外太阳辐射值；η1是光能转换率；S 为光伏电站的光伏总面积；η1为光伏电站的太阳能转化率；Isc为1367±7w/m2—为太阳常数；θz为天顶角；δ为赤纬角；
Figure BDA00032950301700001212
为维度；ω为时角，ω＝t1×15°。
光伏预测输出电流为：
Figure BDA0003295030170000131
Figure BDA0003295030170000132
Figure BDA0003295030170000133
式中：Isd为光伏阵列的短路电流，Voc为光伏阵列的开路电压，Vmax为光伏阵列的最大功率点电压，Imax为光伏阵列的最大功率点电流，设当前时刻为t1，ΔTK为[t1+k-1,t1+k]分钟内的温度变化值，k为超短期预测(10分钟) 区间(0,10]内的整数值，修正系数λa、λb为常数，λa＝0.0043λb＝0.00072，E 为任意光照强度，(单位为：勒克斯lx)。
步骤2.2火电的补充功率预测模型
在光伏输出功率由于不可控因素出现波动时，火电可以作为补充“电源”，提供功率输出，使“电源”的功率输出与“负荷”的功率预测需求相匹配，使电力系统达到电磁暂态稳定的状态。
Figure BDA0003295030170000134
Phuo为维持电力系统达到电磁暂态稳定的状态所需要的火电补充功率预测。
S3：构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；
由于“电源”功率输出具有不确定性和“负荷”功率需求具有不确定性，因此需要建立大规模储能设备应对各种不确定性情况的发生，维持电力系统的电磁暂态稳定状态。
大容量储能电池的放电功率模型
Figure BDA0003295030170000141
其中：Pcn,fang为大容量储能电池放电功率；γ是充放电比率常量；Δti＝0.01,0.02,0.03,0.04,...1，为时间步长；Qky大容量储电池的可用能量；Qmax,ky为大容量储电池最大容量时的可用能量；Qsz为大容量储能电池剩余总能量； Qxz为束缚能量；Q为任意时刻的总能量。
大容量储能电池的充电功率模型
Figure BDA0003295030170000142
其中：Pcn,chong是由电池剩余总能量决定的蓄电池的最大充电功率。
S4：根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定；
本发明建立了一个基于电源、负荷的预测与实际功率、电压、电流关系的电力系统电磁暂态稳定的评价指标η，来判断电力系统是否处于电磁暂态稳定，进而判断是否需要调动大容量储能电池进行调节。
电力系统电磁暂态稳定的评价指标η计算过程为：
Figure BDA0003295030170000151
其中，Ifu.zong为负荷端总电流，Pfu(t1+ti)为t1+ti时刻负荷端实际功率需求，当储能电池放电参与电力系统调节时P’cn＝+P’cn,fang，P’cn,fang为储能电池放电参与电力系统调节时实际放电功率；当储能电池放电参与电力系统调节时 P’cn＝-P’cn,chong，P’cn,chong为储能电池充电参与电力系统调节时实际充电功率；当储能电池不参与电力系统调节时，P’cn＝0。
当η<0.98时，说明由于源的输出不确定或者负荷的需求不确定，导致电力系统没有处于电磁暂态的过程，此时需要储能电池放电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态；
当0.98＜η＜1.02时，电力系统电磁暂态平衡；
当η＞1.02时，此时需要储能电池充电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态。
以下给出具体的应用实例来说明本发明的过程：
S1：预测的负荷功率需求计算
设当前t1时刻的负荷功率Pfu(t1)为470MW，预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数n为5，则采集历史数据如表1所示。
表1负荷采集历史数据
Figure BDA0003295030170000161
则在[t1,t1+10]分钟内任意时刻的负荷功率需求的预测值为
Figure BDA0003295030170000162
S2：预测的光伏输出功率
步骤2.1光伏输出功率
设单位面积的地外太阳辐射H0为15.2w/m2，光伏电站的光伏总面积S 为10000m2，光伏电站的太阳能转化率η1为15.2％，Isc为1367±7w/m2，赤纬角δ为23.4°，维度
Figure BDA0003295030170000171
为45.3°，时角ω＝14×15°＝210°，Isd＝4.3A，Voc＝9v， Vmax＝14.3V，Imax＝2.34A。
此时，输出电压为：
Figure BDA0003295030170000172
输出电流为：
Figure BDA0003295030170000173
步骤2.3火力发电输出功率
Phuo＝500-16.7×27.84＝35.072MW
S3:储能电池的功率模型
充放电比率常量γ为0.78，Qky＝15MW，Δt＝0.5s，Qmax,ky＝50MW,Qsz＝30MW， Qxz＝5MW，Q＝11MW。
此时大容量储能电池的充电功率：
Figure BDA0003295030170000174
大容量储能电池的放电功率：
Figure BDA0003295030170000181
Pcn,fang＝24.36MW，Pcn,chong＝18.3MW。
S4:η计算
采集电力系统在[t1+1,t1+10]分钟内实际功率需求Pfu(t1+ti)
t<sub>1</sub>+1 t<sub>1</sub>+2 t<sub>1</sub>+3 t<sub>1</sub>+4 t<sub>1</sub>+5 t<sub>1</sub>+6 t<sub>1</sub>+7 t<sub>1</sub>+8 t<sub>1</sub>+9 t<sub>1</sub>+10
P<sup>fu</sup>(t<sub>1</sub>+t<sub>i</sub>) 465 462 467 463 467 462 462 468 463 459
此时，Ifu.zong＝38.2KA，
计算此时
Figure BDA0003295030170000182
因为η<0.98，此时电力系统没有处于电磁暂态稳定状态，需要大储能设备放电，若放电为11.32MW，则
Figure BDA0003295030170000191
此时，电力系统处于电磁暂态稳定状态。
通过以上技术方案，本发明考虑了光伏等新能源发电情况下对系统稳定性的影响，构建了负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型，根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，通过调节储能电池的功率及时应对电力系统的波动，避免复杂的电力系统调控过程，快速使得光伏等新能源发电情况下电力系统的暂态稳定。
实施例2
基于本发明实施例1，本发明实施例2还提供一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制装置，所述装置包括：
第一模型构建模块，用于基于历史数据建立负荷功率预测模型，获得预测的负荷功率需求；
第二模型构建模块，用于构建光伏输出功率预测模型，获得预测的光伏输出功率；
第三模型构建模块，用于构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；
控制模块，用于根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定。
具体的，所述第一模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000201
构建负荷功率预测模型，其中，Pfu(t1)为当前时刻t1的负荷功率需求，
Figure BDA0003295030170000202
为[t1,t1+m]分钟内t1+m时刻的负荷预测功率需求，ΔPfu为[t1,t1+m]分钟内的负荷功率的变化量；
其中，
Figure BDA0003295030170000203
Figure BDA0003295030170000204
为前h日t1+ti时刻负荷功率的需求值；
Figure BDA0003295030170000205
为前h日t1时刻负荷功率的需求值；n为预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数。
更具体的，所述第二模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000206
获取光伏预测输出电压，其中，j为区间 (0,10]内的整数值；设当前时刻为t1，H0j为[t1+j-1,t1+j]分钟内的单位面积的地外太阳辐射值且
Figure BDA0003295030170000207
Isc为太阳常数且取值1367±7w/m2；θz为天顶角且
Figure BDA0003295030170000208
δ为赤纬角；
Figure BDA0003295030170000209
为维度；ω为时角且ω＝t1×15°；S为光伏电站的光伏总面积；η1为光伏电站的太阳能转化率；
通过公式
Figure BDA0003295030170000211
获取光伏预测输出电流，其中，
Figure BDA0003295030170000212
Figure BDA0003295030170000213
式中，Isd为光伏阵列的短路电流，Voc为光伏阵列的开路电压，Vmax为光伏阵列的最大功率点电压，Imax为光伏阵列的最大功率点电流，设当前时刻为t1，ΔTK为[t1+k-1,t1+k]分钟内的温度变化值，k为区间(0,10]内的整数值，λa、λb均为修正系数且为常数，λa＝0.0043λb＝0.00072，E为任意光照强度，单位为勒克斯lx；
通过公式VguangIguang构建光伏输出功率预测模型。
更具体的，所述第二模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000214
构建火电的补充功率预测模型，在光伏输出功率由于不可控因素出现波动时，通过火电的补充功率预测模型输出的功率对光伏输出功率补充。
更具体的，所述第三模型构建模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000221
构建储能电池的放电功率模型，其中，Pcn,fang为储能电池的放电功率；γ是充放电比率常量；Δti为时间步长且Δti＝0.01,0.02,0.03,0.04,...1；Qky储能电池的可用能量；Qmax,ky为储能电池最大容量时的可用能量；Qsz为储能电池剩余总能量； Qxz为束缚能量；Q为任意时刻的总能量；
通过公式
Figure BDA0003295030170000222
构建储能电池的充电功率模型，其中，Pcn,chong是由储能电池剩余总能量决定的储能电池的最大充电功率。
更具体的，所述控制模块还用于：
通过公式
Figure BDA0003295030170000223
构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，其中，Ifu.zong为负荷端总电流，Pfu(t1+ti) 为t1+ti时刻负荷端实际功率需求，当储能电池放电参与电力系统调节时 P’cn＝+P’cn,fang，P’cn,fang为储能电池放电参与电力系统调节时实际放电功率；当储能电池放电参与电力系统调节时P’cn＝-P’cn,chong，P’cn,chong为储能电池充电参与电力系统调节时实际充电功率；当储能电池不参与电力系统调节时， P’cn＝0。
更具体的，所述控制模块还用于：
当η<0.98时，此时需要储能电池放电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态；
当0.98＜η＜1.02时，电力系统电磁暂态平衡；
当η＞1.02时，此时需要储能电池充电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤一：基于历史数据建立负荷功率预测模型，获得预测的负荷功率需求；
步骤二：构建光伏输出功率预测模型，获得预测的光伏输出功率；
步骤三：构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；
步骤四：根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定。
2.根据权利要求1所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述步骤一包括：
通过公式
Figure FDA0003295030160000011
构建负荷功率预测模型，其中，Pfu(t1)为当前时刻t1的负荷功率需求，
Figure FDA0003295030160000012
为[t1,t1+m]分钟内t1+m时刻的负荷预测功率需求，ΔPfu为[t1,t1+m]分钟内的负荷功率的变化量；
其中，
Figure FDA0003295030160000013
Figure FDA0003295030160000014
为前h日t1+ti时刻负荷功率的需求值；
Figure FDA0003295030160000015
为前h日t1时刻负荷功率的需求值；n为预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数。
3.根据权利要求2所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述步骤二包括：
通过公式
Figure FDA0003295030160000021
获取光伏预测输出电压，其中，j为区间(0,10]内的整数值；设当前时刻为t1，H0j为[t1+j-1,t1+j]分钟内的单位面积的地外太阳辐射值且
Figure FDA0003295030160000022
Isc为太阳常数且取值1367±7w/m2；θz为天顶角且
Figure FDA0003295030160000023
δ为赤纬角；
Figure FDA0003295030160000024
为维度；ω为时角且ω＝t1×15°；S为光伏电站的光伏总面积；η1为光伏电站的太阳能转化率；
通过公式
Figure FDA0003295030160000025
获取光伏预测输出电流，其中，
Figure FDA0003295030160000026
Figure FDA0003295030160000027
式中，Isd为光伏阵列的短路电流，Voc为光伏阵列的开路电压，Vmax为光伏阵列的最大功率点电压，Imax为光伏阵列的最大功率点电流，设当前时刻为t1，ΔTK为[t1+k-1,t1+k]分钟内的温度变化值，k为区间(0,10]内的整数值，λa、λb均为修正系数且为常数，λa＝0.0043λb＝0.00072，E为任意光照强度，单位为勒克斯lx；
通过公式VguangIguang构建光伏输出功率预测模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述步骤二还包括：
通过公式
Figure FDA0003295030160000031
构建火电的补充功率预测模型，在光伏输出功率由于不可控因素出现波动时，通过火电的补充功率预测模型输出的功率对光伏输出功率补充。
5.根据权利要求3所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述步骤三包括：
通过公式
Figure FDA0003295030160000032
构建储能电池的放电功率模型，其中，Pcn,fang为储能电池的放电功率；γ是充放电比率常量；Δti为时间步长且Δti＝0.01,0.02,0.03,0.04,...1；Qky储能电池的可用能量；Qmax,ky为储能电池最大容量时的可用能量；Qsz为储能电池剩余总能量；Qxz为束缚能量；Q为任意时刻的总能量；
通过公式
Figure FDA0003295030160000033
构建储能电池的充电功率模型，其中，Pcn,chong是由储能电池剩余总能量决定的储能电池的最大充电功率。
6.根据权利要求5所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述步骤四包括：
通过公式
Figure FDA0003295030160000041
构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，其中，Ifu.zong为负荷端总电流，Pfu(t1+ti)为t1+ti时刻负荷端实际功率需求，当储能电池放电参与电力系统调节时P′cn＝+P′cn,fang，P′cn,fang为储能电池放电参与电力系统调节时实际放电功率；当储能电池放电参与电力系统调节时P′cn＝-P′cn,chong，P′cn,chong为储能电池充电参与电力系统调节时实际充电功率；当储能电池不参与电力系统调节时，P′cn＝0。
7.根据权利要求6所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法，其特征在于，所述步骤四还包括：
当η<0.98时，此时需要储能电池放电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态；
当0.98＜η＜1.02时，电力系统电磁暂态平衡；
当η＞1.02时，此时需要储能电池充电参与调节，使电力系统处于电磁暂态平衡状态。
8.一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一模型构建模块，用于基于历史数据建立负荷功率预测模型，获得预测的负荷功率需求；
第二模型构建模块，用于构建光伏输出功率预测模型，获得预测的光伏输出功率；
第三模型构建模块，用于构建储能电池的功率模型，其中，储能电池的功率模型包括放电功率模型以及充电功率模型；
控制模块，用于根据负荷功率预测模型、光伏输出功率预测模型及储能电池的功率模型构建电力系统电磁暂态稳定的评价指标，根据电力系统电磁暂态稳定的评价指标确定电力系统是否稳定，不稳定的情况下，调节储能电池的功率使得电力系统电磁暂态稳定。
9.根据权利要求8所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制装置，其特征在于，所述第一模型构建模块还用于：
通过公式
Figure FDA0003295030160000051
构建负荷功率预测模型，其中，Pfu(t1)为当前时刻t1的负荷功率需求，
Figure FDA0003295030160000052
为[t1,t1+m]分钟内t1+m时刻的负荷预测功率需求，ΔPfu为[t1,t1+m]分钟内的负荷功率的变化量；
其中，
Figure FDA0003295030160000053
Figure FDA0003295030160000054
为前h日t1+ti时刻负荷功率的需求值；
Figure FDA0003295030160000055
为前h日t1时刻负荷功率的需求值；n为预测负荷变化趋势时需要历史数据的天数。
10.根据权利要求9所述的一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制装置，其特征在于，所述第二模型构建模块还用于：
通过公式
Figure FDA0003295030160000061
获取光伏预测输出电压，其中，j为区间(0,10]内的整数值；设当前时刻为t1，H0j为[t1+j-1,t1+j]分钟内的单位面积的地外太阳辐射值且
Figure FDA0003295030160000062
Isc为太阳常数且取值1367±7w/m2；θz为天顶角且
Figure FDA0003295030160000063
δ为赤纬角；
Figure FDA0003295030160000064
为维度；ω为时角且ω＝t1×15°；S为光伏电站的光伏总面积；η1为光伏电站的太阳能转化率；
通过公式
Figure FDA0003295030160000065
获取光伏预测输出电流，其中，
Figure FDA0003295030160000066
Figure FDA0003295030160000067
式中，Isd为光伏阵列的短路电流，Voc为光伏阵列的开路电压，Vmax为光伏阵列的最大功率点电压，Imax为光伏阵列的最大功率点电流，设当前时刻为t1，ΔTK为[t1+k-1,t1+k]分钟内的温度变化值，k为区间(0,10]内的整数值，λa、λb均为修正系数且为常数，λa＝0.0043λb＝0.00072，E为任意光照强度，单位为勒克斯lx；
通过公式VguangIguang构建光伏输出功率预测模型。
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