CN115940284B - 一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略 - Google Patents

一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,属于电制氢系统控制技术领域。首先执行制氢负荷跟踪策略,计算当前新能源发电功率盈余或电解水制氢功率缺额;其次,制氢功率存在缺额时,进入分时电价运行模式,新能源发电功率出现盈余时,进入余电上网运行模式;然后,对两种运行模式进行储能状态判断、变流器状态判断或分时电价判断,执行相应运行控制策略;最后,迭代计算直至达到设定时长时,根据迭代计算结果求解当前容量配置方案下系统的优化目标函数或适应度函数,进而确定系统的最优容量配置方案。本发明可以充分保障制氢负荷的稳定得电,充分利用风能和太阳能,减少弃风弃光,有利于整个系统经济高效地运行。

Description

一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略
技术领域
本发明属于电制氢系统控制技术领域,具体涉及一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略。
背景技术
目前,由于化石等自然资源的逐渐枯竭,世界各地产生了日渐加剧环境问题,世界正加大对清洁能源的探索和使用。利用风能的风力发电技术、利用太阳能的光伏发电技术是新能源发电的主要形式,它们在近几年以来发展迅速,规模庞大,并且在未来还将进一步扩大规模,这给电网吸收风能和太阳能带来了困难,风电光电发展有两个问题亟待解决:(1)由于风、光资源的随机性、间歇性和不规则性,风、光发电的电能质量较差,将对电网电能质量产生较大影响。(2)传统的电化学储能、电磁储能和物理储能由于运行成本高,已不能满足未来风力和光伏发电的储能需要。
氢能是新一代的能源,能量密度高并且便于储存和运输,燃烧指挥产生水,可以成为风电、光伏发展下,储存能量的一种方案。风电、光伏等可再生能源发电耦合制氢,不仅可以发挥氢能的储能和快速功率调节的优势,降低高比例可再生能源并网的不稳定性,提高可再生能源发电的利用小时数,,提高风电、光伏发电制氢的经济性。
本质上,新能源制氢系统也是微电网的一种形式。新能源系统的优化配置是保证微电网安全经济运行的基础,对微电网内各种可再生能源的梯级综合利用效率、电能质量等有着直接影响。最大化利用不同种类的可再生能源,实现能量的合理高效利用和绿色存储,在保证供电可靠性的同时尽可能节省供电成本是微电源的优化配置的方向和目标。
但是现有的新能源制氢系统,大多以解决风光消纳问题为主导,涉及到直接利用风电、光伏制氢为目的的有关研究较少,并且现有的研究大部分为孤岛模式,对于考虑分时电价的联网模式下新能源制氢系统的优化配置略显不足。
发明内容
鉴于上述问题,本发明提供了一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,以实现新能源制氢系统在任何容量优化配置方案下对制氢负荷的跟踪并保持其稳定运行。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,应用于联网模式下新能源制氢系统在任一容量优化配置方案下的功率控制迭代运行过程,所述新能源制氢系统包括风力发电单元、光伏发电单元、电解水制氢单元、储电单元和变流器单元,所述的变流器单元指储能变流器,所述的新能源制氢系统在联网模式下以制氢为目的,并且在优化配置中考虑分时电价的影响;所述运行控制策略具体包括如下步骤:
(1)执行制氢负荷跟踪策略,计算当前新能源发电功率盈余和电解水制氢功率缺额;
(2)根据步骤(1)的计算结果,判断系统运行模式:当电解水制氢功率存在缺额时,进入分时电价运行模式,当新能源发电功率出现盈余时,进入余电上网运行模式;
(3)对所述的分时电价运行模式和余电上网运行模式进行储能状态判断、储能变流器状态判断或分时电价判断,执行相应的运行控制策略,计算最终制氢功率缺额、购电功率总和、弃风弃光功率或上网售电功率;
(4)根据步骤(1)~(3)进行下一时刻的迭代计算过程,当迭代时间达到设定时长时,根据迭代计算结果求解当前容量配置方案下系统的优化目标函数或适应度函数,进而根据优化目标函数或适应度函数确定系统的最优容量配置方案。
进一步地,步骤(1)中所述的负荷跟踪管理运行策略的具体实现过程为:根据系统新能源发电功率与电解水制氢功率的大小比较,判断是否有新能源发电功率盈余或电解水制氢功率缺额,分为以下两种情况:
情况1:当PWT(t)+PPV(t)≥Peload(t)时,当前新能源发电功率出现盈余,系统进入余电上网运行模式;
情况2:当PWT(t)+PPV(t)<Peload(t)时,当前电解水制氢功率存在缺额,系统进入分时电价运行模式;
其中:PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Peload(t)为t时刻电解水制氢功率。
进一步地,所述的分时电价运行模式,根据谷平峰电价的不同,具体分以下三种情况:
情况1:当Price(t)=Price(low)时,即时段为23点——7点,系统进入谷时段运行模式,其原则是满足制氢负荷的同时尽可能为储能充电;
情况2:当Price(t)=Price(flat)时,即时段为7点——9点、13点——16点、22点——23点,系统进入平时段运行模式,其原则是尽量只满足制氢负荷;
情况3:当Price(t)=Price(peak)时,即时段为9点——12点、17点——22点,系统进入峰时段运行模式,其原则是充分利用系统储能满足制氢负荷,不从电网购电;
其中:Price(t)为t时刻的电网电价,Price(low)为谷时段电价,Price(flat)为平时段电价,Price(peak)为峰时段电价。
进一步地,所述的余电上网运行模式,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≥SOCmax时,此时储能单元已经达到最大荷电状态,则SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,多余功率上网售电Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t);当SOC(t)<SOCmax时,则根据储能的最大充电功率及储能变流器容量,具体分以下四种情况:
情况1:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥SOCmax-SOC(t),且Pconverter≤SOCmax-SOC(t)时,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,盈余功率与储能最大充电功率都比储能变流器功率大,则以储能变流器功率为储能充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-Pconverter,再有剩余的电能将出售给电网;
情况2:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥SOCmax-SOC(t),且Pconverter>SOCmax-SOC(t)时,SOC(t+1)=SOCmax,Pbat(t)=-(SOCmax-SOC(t)),剩余功率大于储能变流器功率,同时后者也大于锂电池的最大充电功率,则锂电池以最大充电功率进行充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-(SOCmax-SOC(t)),再有剩余的电能将出售给电网;
情况3:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<SOCmax-SOC(t),且PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,剩余功率比储能变流器功率小,但比锂电池的最大充电功率大,则锂电池以最大充电功率进行充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-Pconverter,再有剩余的电能将出售给电网;
情况4:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<SOCmax-SOC(t),且PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)+PWT(t)+PPV(t)-Peload(t),Pbat(t)=-(PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)),剩余功率比储能变流器功率及锂电池的最大充电功率都小,则锂电池以剩余功率进行充电,Psell(t)=0,此时没有多有电量剩余;
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmax为储能的最大荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Psell(t)为t时刻系统向电网的售电功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
进一步地,所述的谷时段运行模式下,先计算从电网购入的满足制氢的缺额功率,Pbuy1_e(t)=Peload(t)-PWT(t)-PPV(t),再根据储能荷电状态及储能变流器容量进行控制,具体分以下三种情况:
情况1:当SOC(t)≥SOCmax时,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,锂电池的荷电状态在最大值,不需要对其充电,Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t),从电网购得电功率总和即为Pbuy1_e(t);
情况2:当SOC(t)<SOCmax,且Pconverter≤SOCmax-SOC(t)时,储能变流器的功率比锂电池的最大充电功率大,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,Pbuy1_b(t)=Pconverter,电网以储能的最大充电功率为其充电,从电网购得电功率总和为Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t)+Pconverter
情况3:当SOC(t)<SOCmax,且Pconverter>SOCmax-SOC(t)时,储能变流器的功率比锂电池的最大充电功率小,SOC(t+1)=SOCmax,Pbat(t)=-(SOCmax-SOC(t)),Pbuy1_b(t)=SOCmax-SOC(t),电网就以储能变流器功率为锂电池充电,从电网购得电功率总和为Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t)+SOCmax-SOC(t);
其中:Pbuy1_e(t)为t时刻系统购得的谷时段满足制氢负荷的功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmax为储能的最大荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Pbuy1_b(t)为t时刻系统购得的谷时段满足储能充电的功率,Pbuy1(t)为t时刻系统购得的谷时段功率总和,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
进一步地,所述的平时段运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≤SOCmin时,储能处于最低荷电状态,不能继续放电,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,制氢功率缺额需要从电网补足,从电网购得电功率总和为Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),当SOC(t)>SOCmin时,再根据储能最大放电功率及储能变流器容量进行控制,具体分以下四种情况:
情况1:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≥SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)–(Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)),Pbat(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),储能的最大放电功率与储能变流器功率均大于制氢负荷的功率缺额,锂电池提供全部的功率缺额,此时无需从电网买电,即Pbuy2(t)=0;
情况2:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≥SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,锂电池的最大放电功率大于制氢负荷的功率缺额,且后者也大于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-Pconverter
情况3:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)<SOC(t)-SOCmin,且Pconverter≤SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,锂电池的最大放电功率小于制氢负荷的功率缺额,但大于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-Pconverter
情况4:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)<SOC(t)-SOCmin,且Pconverter>SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOCmin,Pbat(t)=SOC(t)-SOCmin,锂电池的最大放电功率小于制氢负荷的功率缺额,且小于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-(SOC(t)-SOCmin);
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmin为储能的最小荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Pbuy2(t)为t时刻系统购得的平时段功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
进一步地,所述的峰时段运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≤SOCmin时,储能处于最低荷电状态,不能继续放电,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,制氢功率存在缺额,当SOC(t)>SOCmin时,再根据储能最大放电功率及储能变流器容量进行控制,具体分以下四种情况:
情况1:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>SOC(t)-SOCmin,且Pconverter≤SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,制氢功率缺额大于储能最大放电功率,且后者大于储能变流器功率,则储能以储能变流器功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
情况2:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>SOC(t)-SOCmin,且Pconverter>SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOCmin,Pbat(t)=SOC(t)-SOCmin,制氢功率缺额大于储能最大放电功率,且后者小于储能变流器功率,则储能以最大放电功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
情况3:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)–(Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)),Pbat(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),制氢功率缺额小于储能最大放电功率,且小于储能变流器功率,则储能以制氢缺额的功率为其供电;
情况4:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,制氢功率缺额小于储能最大放电功率,但大于储能变流器功率,则储能以储能变流器功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmin为储能的最小荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
进一步地,步骤(4)中所述的进行下一时刻的迭代计算过程时,储电单元的荷电状态通过以下公式计算确定;
SOC(t+1)=SOC(t)+Pbat(t)×Δt
其中:SOC(t+1)和SOC(t)分别为t+1时刻和t时刻的储电单元的荷电状态,Δt为迭代步长,Pbat(t)为t时刻储电单元的放电功率。
本发明负荷跟踪管理运行策略提供了基于任一优化配置方案下光、储、热新型能源供给系统的具体运行方式,提供了优化配置求解时的具体执行过程,有助于让综合能源网在某一优化目的下高效运行,跟踪负载变化并给出当前容量配置下各单位的工作情况,有助于合理调节综合能源网使其经济高效地运行。
本发明考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,提供了基于任一优化配置方案下新能源制氢系统的具体运行方式,提供了优化配置求解时的具体执行过程,有助于让综合能源网在某一优化目的下高效运行,跟踪制氢负荷变化并给出当前容量配置下各单位的工作情况,有助于合理调节综合能源网使其经济高效地运行。
附图说明
图1为本发明实施例示出的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略流程示意图。
图2为本发明实施例示出的电价谷时段控制流程示意图。
图3为本发明实施例示出的电价平时段控制流程示意图。
图4为本发明实施例示出的电价峰时段控制流程示意图。
图5为本发明实施例示出的余电上网运行模式控制流程示意图。
图6为某地区风力资源数据变化曲线图。
图7为某地区光照资源数据变化曲线图。
图8为某地区制氢负荷变化曲线图。
图9为适应度变化曲线图。
图10为各单元功率变化曲线图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明,下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明提出的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,应用于联网模式下新能源制氢系统在任一容量优化配置方案下的功率控制迭代运行过程,所述新能源制氢系统包括风力发电单元、光伏发电单元、电解水制氢单元、储电单元和变流器单元,所述的变流器单元指储能变流器,所述的新能源制氢系统在联网模式下以制氢为目的,并且在优化配置中考虑分时电价的影响。
如图1所示,所述运行控制策略具体包括如下步骤:
(1)执行制氢负荷跟踪策略,计算当前新能源发电功率盈余和电解水制氢功率缺额;
本步骤中,所述的负荷跟踪管理运行策略的具体实现过程为:根据系统新能源发电功率与电解水制氢功率的大小比较,判断是否有新能源发电功率盈余或电解水制氢功率缺额,分为以下两种情况:
情况1:当PWT(t)+PPV(t)≥Peload(t)时,当前新能源发电功率出现盈余,系统进入余电上网运行模式;
情况2:当PWT(t)+PPV(t)<Peload(t)时,当前电解水制氢功率存在缺额,系统进入分时电价运行模式;
其中:PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Peload(t)为t时刻电解水制氢功率。
(2)根据步骤(1)的计算结果,判断系统运行模式:当电解水制氢功率存在缺额时,进入分时电价运行模式,当新能源发电功率出现盈余时,进入余电上网运行模式;
本步骤中,所述的分时电价运行模式,根据谷平峰电价的不同,具体分以下三种情况:
情况1:当Price(t)=Price(low)时,即时段为23点——7点,系统进入谷时段运行模式,其原则是满足制氢负荷的同时尽可能为储能充电;
情况2:当Price(t)=Price(flat)时,即时段为7点——9点、13点——16点、22点——23点,系统进入平时段运行模式,其原则是尽量只满足制氢负荷;
情况3:当Price(t)=Price(peak)时,即时段为9点——12点、17点——22点,系统进入峰时段运行模式,其原则是充分利用系统储能满足制氢负荷,不从电网购电;
其中:Price(t)为t时刻的电网电价,Price(low)为谷时段电价,Price(flat)为平时段电价,Price(peak)为峰时段电价。
如图5所示为本实施例示出的余电上网运行模式控制流程示意图,在所述的余电上网运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≥SOCmax时,此时储能单元已经达到最大荷电状态,则SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,多余功率上网售电Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t);当SOC(t)<SOCmax时,则根据储能的最大充电功率及储能变流器容量,具体分以下四种情况:
情况1:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥SOCmax-SOC(t),且Pconverter≤SOCmax-SOC(t)时,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,盈余功率与储能最大充电功率都比储能变流器功率大,则以储能变流器功率为储能充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-Pconverter,再有剩余的电能将出售给电网;
情况2:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥SOCmax-SOC(t),且Pconverter>SOCmax-SOC(t)时,SOC(t+1)=SOCmax,Pbat(t)=-(SOCmax-SOC(t)),剩余功率大于储能变流器功率,同时后者也大于锂电池的最大充电功率,则锂电池以最大充电功率进行充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-(SOCmax-SOC(t)),再有剩余的电能将出售给电网;
情况3:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<SOCmax-SOC(t),且PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,剩余功率比储能变流器功率小,但比锂电池的最大充电功率大,则锂电池以最大充电功率进行充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-Pconverter,再有剩余的电能将出售给电网;
情况4:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<SOCmax-SOC(t),且PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)+PWT(t)+PPV(t)-Peload(t),Pbat(t)=-(PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)),剩余功率比储能变流器功率及锂电池的最大充电功率都小,则锂电池以剩余功率进行充电,Psell(t)=0,此时没有多有电量剩余;
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmax为储能的最大荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Psell(t)为t时刻系统向电网的售电功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
(3)对所述的分时电价运行模式和余电上网运行模式进行储能状态判断、储能变流器状态判断或分时电价判断,执行相应的运行控制策略,计算最终制氢功率缺额、购电功率总和、弃风弃光功率或上网售电功率;
(4)根据步骤(1)~(3)进行下一时刻的迭代计算过程,当迭代时间达到设定时长时,根据迭代计算结果求解当前容量配置方案下系统的优化目标函数或适应度函数,进而根据优化目标函数或适应度函数确定系统的最优容量配置方案。
本步骤中,在所述的进行下一时刻的迭代计算过程时,储电单元的荷电状态通过以下公式计算确定;
SOC(t+1)=SOC(t)+Pbat(t)×Δt
其中:SOC(t+1)和SOC(t)分别为t+1时刻和t时刻的储电单元的荷电状态,Δt为迭代步长,Pbat(t)为t时刻储电单元的放电功率。
如图2所示为本实施例提出的电价谷时段控制流程示意图,在所述的谷时段运行模式下,先计算从电网购入的满足制氢的缺额功率,Pbuy1_e(t)=Peload(t)-PWT(t)-PPV(t),再根据储能荷电状态及储能变流器容量进行控制,具体分以下三种情况:
情况1:当SOC(t)≥SOCmax时,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,锂电池的荷电状态在最大值,不需要对其充电,Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t),从电网购得电功率总和即为Pbuy1_e(t);
情况2:当SOC(t)<SOCmax,且Pconverter≤SOCmax-SOC(t)时,储能变流器的功率比锂电池的最大充电功率大,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,Pbuy1_b(t)=Pconverter,电网以储能的最大充电功率为其充电,从电网购得电功率总和为Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t)+Pconverter
情况3:当SOC(t)<SOCmax,且Pconverter>SOCmax-SOC(t)时,储能变流器的功率比锂电池的最大充电功率小,SOC(t+1)=SOCmax,Pbat(t)=-(SOCmax-SOC(t)),Pbuy1_b(t)=SOCmax-SOC(t),电网就以储能变流器功率为锂电池充电,从电网购得电功率总和为Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t)+SOCmax-SOC(t);
其中:Pbuy1_e(t)为t时刻系统购得的谷时段满足制氢负荷的功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmax为储能的最大荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Pbuy1_b(t)为t时刻系统购得的谷时段满足储能充电的功率,Pbuy1(t)为t时刻系统购得的谷时段功率总和,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
如图3所示为本实施例提出的电价平时段控制流程示意图,在所述的平时段运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≤SOCmin时,储能处于最低荷电状态,不能继续放电,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,制氢功率缺额需要从电网补足,从电网购得电功率总和为Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),当SOC(t)>SOCmin时,再根据储能最大放电功率及储能变流器容量进行控制,具体分以下四种情况:
情况1:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≥SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)–(Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)),Pbat(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),储能的最大放电功率与储能变流器功率均大于制氢负荷的功率缺额,锂电池提供全部的功率缺额,此时无需从电网买电,即Pbuy2(t)=0;
情况2:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≥SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,锂电池的最大放电功率大于制氢负荷的功率缺额,且后者也大于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-Pconverter
情况3:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)<SOC(t)-SOCmin,且Pconverter≤SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,锂电池的最大放电功率小于制氢负荷的功率缺额,但大于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-Pconverter
情况4:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)<SOC(t)-SOCmin,且Pconverter>SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOCmin,Pbat(t)=SOC(t)-SOCmin,锂电池的最大放电功率小于制氢负荷的功率缺额,且小于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-(SOC(t)-SOCmin);
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmin为储能的最小荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Pbuy2(t)为t时刻系统购得的平时段功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
如图4所示为本实施例提出的电价峰时段控制流程示意图,所述的峰时段运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≤SOCmin时,储能处于最低荷电状态,不能继续放电,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,制氢功率存在缺额,当SOC(t)>SOCmin时,再根据储能最大放电功率及储能变流器容量进行控制,具体分以下四种情况:
情况1:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>SOC(t)-SOCmin,且Pconverter≤SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,制氢功率缺额大于储能最大放电功率,且后者大于储能变流器功率,则储能以储能变流器功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
情况2:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>SOC(t)-SOCmin,且Pconverter>SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOCmin,Pbat(t)=SOC(t)-SOCmin,制氢功率缺额大于储能最大放电功率,且后者小于储能变流器功率,则储能以最大放电功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
情况3:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)–(Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)),Pbat(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),制氢功率缺额小于储能最大放电功率,且小于储能变流器功率,则储能以制氢缺额的功率为其供电;
情况4:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,制氢功率缺额小于储能最大放电功率,但大于储能变流器功率,则储能以储能变流器功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmin为储能的最小荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
以一项具体的多目标容量优化配置的算例分析为例,展示本发明的新能源制氢系统的运行控制策略的效果。本实施例中,以5WM的制氢设备为系统负荷,其每小时波动曲线如图6所示。选取东北某地区的全年风速和光照数据,且筛选出7天典型日的数据作为系统的输入,具体风力资源数据及光照数据如图7和图8所示。
系统采用两台2.5MW的碱式电解槽制氢制取氢气,其整个系统的寿命周期为20年。此外,上网电价为0.3元/kWh,电网售电电价在峰谷平时段分别为峰价1元/kWh、平价0.8元/kWh、谷价0.5元/kWh。
本实施例采用遗传算法对考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略的优化配置模型进行求解,优化配置模型以年化成本ASC、负荷失电率LPSP、能量过剩率EXC、可再生能源发电损失率LERG为优化目标,其主要思路分为以下几步:
步骤一:数值初始化
步骤二:根据储能系统荷电状态,确定系统执行策略。
步骤三:根据负荷跟踪管理策略,制定系统运行方式。
步骤四:系统迭代操作。
具体的,采用Matlab软件对容量优化配置模型进行编程,并采用GA进行求解。程序中设定种群数量为300,最大迭代次数为300,选交叉率0.4,变异率0.01。仿真得到的适应度进化曲线如图9所示。具体优化配置方案为:风电单元7.029MW,光伏单元0.541MW,储能单元7.347MW,变流器单元2.976WM。此配置方案下的适应度及目标函数数值为:ASC=1420.2175;LPSP=0.0083;EXC=0.0029;LERG=0.0039。
通过仿真波形可以看出,在多目标优化算法配置下,考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略的优化配置模型的适应度函数具有很好的收敛性,经过约100代进化后基本达到稳定值,验证了多目标优化算法的有效性。同时,并且GA优化算法得到的四个目标函数均接近理想值,由此产生的容量配置方案能够满足用户的需求,验证了运行控制策略的有效性。
以一项具体的不同目标权重下容量优化配置的算例分析为例,展示本发明的新能源制氢系统的运行控制策略的效果。本实施例中,采用GA算法对微电网系统进行容量优化配置,保持其他条件不变,改变目标函数中的权重系数,分析权重系数对容量优化配置结果的影响。
方案1:w1=0.3、w2=0.3、w3=0.2、w4=0.2;
方案2:w1=0.7、w2=0.1、w3=0.1、w4=0.1;
方案3:w1=0.1、w2=0.7、w3=0.1、w4=0.1。
其优化结果见下表1:
表1优化结果
Plan Fitness ASC LPSP EXC LERG
1 3834.5011 1420.2175 0.0083 0.0029 0.0039
2 3671.4802 1106.3990 0.0134 0.0040 0.0043
3 3792.1016 1505.3702 0.0072 0.0027 0.0028
当年化成本ASC在目标函数中所占比重越大时,系统可靠性越差,当负荷失电率LPSP和能量过剩率EXC在目标函数中所占比重越大时,系统经济性越差。这是因为系统为保持更高的经济性,在优化配置中倾向于剩余能量和牺牲系统可靠性,以此减少单位电量成本;而系统稳定性参数比重越大时,为了维持较低的LPSP,系统会配置更多的风机和光伏。因此采用该运行控制策略得出的配置结果与实际情况相符,并有参考意义。
上述多种容量配置方案下,运用本发明考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略最终得出相应的微网系统优化配置方案与目标函数值,说明在任意优化配置方案下,本发明负荷跟踪管理运行策略都可以满足新能源制氢的容量优化配置的需求。
上述对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明,熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改,并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此,本发明不限于上述实施例,本领域技术人员根据本发明的揭示,对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,应用于联网模式下新能源制氢系统在任一容量优化配置方案下的功率控制迭代运行过程,所述新能源制氢系统包括风力发电单元、光伏发电单元、电解水制氢单元、储电单元和变流器单元,所述的变流器单元指储能变流器,所述的新能源制氢系统在联网模式下以制氢为目的,并且在优化配置中考虑分时电价的影响;其特征在于,所述运行控制策略具体包括如下步骤:
(1)执行制氢负荷跟踪策略,计算当前新能源发电功率盈余和电解水制氢功率缺额;
(2)根据步骤(1)的计算结果,判断系统运行模式:当电解水制氢功率存在缺额时,进入分时电价运行模式,当新能源发电功率出现盈余时,进入余电上网运行模式;
(3)对所述的分时电价运行模式和余电上网运行模式进行储能状态判断、储能变流器状态判断或分时电价判断,执行相应的运行控制策略,计算最终制氢功率缺额、购电功率总和、弃风弃光功率或上网售电功率;
(4)根据步骤(1)~(3)进行下一时刻的迭代计算过程,当迭代时间达到设定时长时,根据迭代计算结果求解当前容量配置方案下系统的优化目标函数或适应度函数,进而根据优化目标函数或适应度函数确定系统的最优容量配置方案;
所述的余电上网运行模式,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≥SOCmax时,此时储能单元已经达到最大荷电状态,则SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,多余功率上网售电Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t);当SOC(t)<SOCmax时,则根据储能的最大充电功率及储能变流器容量,具体分以下四种情况:
情况1:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥SOCmax-SOC(t),且Pconverter≤SOCmax-SOC(t)时,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,盈余功率与储能最大充电功率都比储能变流器功率大,则以储能变流器功率为储能充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-Pconverter,再有剩余的电能将出售给电网;
情况2:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥SOCmax-SOC(t),且Pconverter>SOCmax-SOC(t)时,SOC(t+1)=SOCmax,Pbat(t)=-(SOCmax-SOC(t)),剩余功率大于储能变流器功率,同时后者也大于锂电池的最大充电功率,则锂电池以最大充电功率进行充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-(SOCmax-SOC(t)),再有剩余的电能将出售给电网;
情况3:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<SOCmax-SOC(t),且PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)≥Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,剩余功率比储能变流器功率小,但比锂电池的最大充电功率大,则锂电池以最大充电功率进行充电,Psell(t)=PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)-Pconverter,再有剩余的电能将出售给电网;
情况4:当PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<SOCmax-SOC(t),且PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)<Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)+PWT(t)+PPV(t)-Peload(t),Pbat(t)=-(PWT(t)+PPV(t)-Peload(t)),剩余功率比储能变流器功率及锂电池的最大充电功率都小,则锂电池以剩余功率进行充电,Psell(t)=0,此时没有多有电量剩余;
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmax为储能的最大荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Psell(t)为t时刻系统向电网的售电功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
2.根据权利要求1所述的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,其特征在于,步骤(1)中所述的负荷跟踪管理运行策略的具体实现过程为:根据系统新能源发电功率与电解水制氢功率的大小比较,判断是否有新能源发电功率盈余或电解水制氢功率缺额,分为以下两种情况:
情况1:当PWT(t)+PPV(t)≥Peload(t)时,当前新能源发电功率出现盈余,系统进入余电上网运行模式;
情况2:当PWT(t)+PPV(t)<Peload(t)时,当前电解水制氢功率存在缺额,系统进入分时电价运行模式;
其中:PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Peload(t)为t时刻电解水制氢功率。
3.根据权利要求1所述的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,其特征在于,所述的分时电价运行模式,根据谷平峰电价的不同,具体分以下三种情况:
情况1:当Price(t)=Price(low)时,即时段为23点——7点,系统进入谷时段运行模式,其原则是满足制氢负荷的同时尽可能为储能充电;
情况2:当Price(t)=Price(flat)时,即时段为7点——9点、13点——16点、22点——23点,系统进入平时段运行模式,其原则是尽量只满足制氢负荷;
情况3:当Price(t)=Price(peak)时,即时段为9点——12点、17点——22点,系统进入峰时段运行模式,其原则是充分利用系统储能满足制氢负荷,不从电网购电;
其中:Price(t)为t时刻的电网电价,Price(low)为谷时段电价,Price(flat)为平时段电价,Price(peak)为峰时段电价。
4.根据权利要求3所述的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,其特征在于,所述的谷时段运行模式下,先计算从电网购入的满足制氢的缺额功率,Pbuy1_e(t)=Peload(t)-PWT(t)-PPV(t),再根据储能荷电状态及储能变流器容量进行控制,具体分以下三种情况:
情况1:当SOC(t)≥SOCmax时,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,锂电池的荷电状态在最大值,不需要对其充电,Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t),从电网购得电功率总和即为Pbuy1_e(t);
情况2:当SOC(t)<SOCmax,且Pconverter≤SOCmax-SOC(t)时,储能变流器的功率比锂电池的最大充电功率大,SOC(t+1)=SOC(t)+Pconverter,Pbat(t)=-Pconverter,Pbuy1_b(t)=Pconverter,电网以储能的最大充电功率为其充电,从电网购得电功率总和为Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t)+Pconverter
情况3:当SOC(t)<SOCmax,且Pconverter>SOCmax-SOC(t)时,储能变流器的功率比锂电池的最大充电功率小,SOC(t+1)=SOCmax,Pbat(t)=-(SOCmax-SOC(t)),Pbuy1_b(t)=SOCmax-SOC(t),电网就以储能变流器功率为锂电池充电,从电网购得电功率总和为Pbuy1(t)=Pbuy1_e(t)+SOCmax-SOC(t);
其中:Pbuy1_e(t)为t时刻系统购得的谷时段满足制氢负荷的功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmax为储能的最大荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Pbuy1_b(t)为t时刻系统购得的谷时段满足储能充电的功率,Pbuy1(t)为t时刻系统购得的谷时段功率总和,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
5.根据权利要求3所述的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,其特征在于,所述的平时段运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≤SOCmin时,储能处于最低荷电状态,不能继续放电,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,制氢功率缺额需要从电网补足,从电网购得电功率总和为Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),当SOC(t)>SOCmin时,再根据储能最大放电功率及储能变流器容量进行控制,具体分以下四种情况:
情况1:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≥SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)–(Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)),Pbat(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),储能的最大放电功率与储能变流器功率均大于制氢负荷的功率缺额,锂电池提供全部的功率缺额,此时无需从电网买电,即Pbuy2(t)=0;
情况2:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≥SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,锂电池的最大放电功率大于制氢负荷的功率缺额,且后者也大于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-Pconverter
情况3:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)<SOC(t)-SOCmin,且Pconverter≤SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,锂电池的最大放电功率小于制氢负荷的功率缺额,但大于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-Pconverter
情况4:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)<SOC(t)-SOCmin,且
Pconverter>SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOCmin,Pbat(t)=SOC(t)-SOCmin,锂电池的最大放电功率小于制氢负荷的功率缺额,且小于储能变流器功率,则功率缺额的一部分由锂电池以储能变流器功率填补,另一部分仍需由电网来补足,即Pbuy2(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)-(SOC(t)-SOCmin);
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmin为储能的最小荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Pbuy2(t)为t时刻系统购得的平时段功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
6.根据权利要求3所述的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,其特征在于,所述的峰时段运行模式下,先判断储能的荷电状态,当SOC(t)≤SOCmin时,储能处于最低荷电状态,不能继续放电,SOC(t+1)=SOC(t),Pbat(t)=0,制氢功率存在缺额,当SOC(t)>SOCmin时,再根据储能最大放电功率及储能变流器容量进行控制,具体分以下四种情况:
情况1:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>SOC(t)-SOCmin,且Pconverter≤SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,制氢功率缺额大于储能最大放电功率,且后者大于储能变流器功率,则储能以储能变流器功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
情况2:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>SOC(t)-SOCmin,且Pconverter>SOC(t)-SOCmin时,SOC(t+1)=SOCmin,Pbat(t)=SOC(t)-SOCmin,制氢功率缺额大于储能最大放电功率,且后者小于储能变流器功率,则储能以最大放电功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
情况3:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)
≤Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)–(Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)),Pbat(t)=Peload(t)-PPV(t)-PWT(t),制氢功率缺额小于储能最大放电功率,且小于储能变流器功率,则储能以制氢缺额的功率为其供电;
情况4:当Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)≤SOC(t)-SOCmin,且Peload(t)-PPV(t)-PWT(t)>Pconverter时,SOC(t+1)=SOC(t)-Pconverter,Pbat(t)=Pconverter,制氢功率缺额小于储能最大放电功率,但大于储能变流器功率,则储能以储能变流器功率为制氢设备供电,制氢功率仍存在缺额;
其中:SOC(t)为t时刻储能的荷电状态,SOCmin为储能的最小荷电状态,SOC(t+1)为t+1时刻储能的荷电状态,Pbat(t)为t时刻储能的放电功率,Peload(t)为t时刻制氢功率,PWT(t)为t时刻风力发电功率,PPV(t)为t时刻光伏发电功率,Pconverter为t时刻储能变流器功率。
7.根据权利要求1所述的考虑分时电价的新能源制氢系统的运行控制策略,其特征在于,步骤(4)中所述的进行下一时刻的迭代计算过程时,储电单元的荷电状态通过以下公式计算确定;
SOC(t+1)=SOC(t)+Pbat(t)×Δt
其中:SOC(t+1)和SOC(t)分别为t+1时刻和t时刻的储电单元的荷电状态,Δt为迭代步长,Pbat(t)为t时刻储电单元的放电功率。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2023205139A1 (en) * 2022-04-18 2023-10-26 Ohmium International, Inc. System and method for efficiently generating hydrogen using multiple available power sources

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012103081A1 (de) * 2011-04-08 2012-10-11 Sma Solar Technology Ag Optimiertes Lastmanagement
CN111799821A (zh) * 2020-07-08 2020-10-20 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种带氢储能的能源系统及控制方法
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Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012103081A1 (de) * 2011-04-08 2012-10-11 Sma Solar Technology Ag Optimiertes Lastmanagement
CN111799821A (zh) * 2020-07-08 2020-10-20 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种带氢储能的能源系统及控制方法
CN113078689A (zh) * 2021-04-23 2021-07-06 浙江大学 一种综合能源优化配置的负荷跟踪管理运行策略

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