CN116646956A - 风电制氢微电网系统容量配置方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风电制氢微电网系统容量配置方法及系统，方法和系统均用于离网风电制氢微电网系统的容量配置，方法包括：首先，获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；然后，基于发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到系统中各单元之间的最优容量配比。系统包括：数据处理模块和迭代求解模块，数据处理模块可以获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据。迭代求解模块可以基于发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到系统中各单元之间的最优容量配比。
Description
技术领域
本发明涉及使用基于粒子的方法的计算机辅助设计技术领域，具体涉及一种风电制氢微电网系统容量配置方法及系统。
背景技术
与传统化石能源相比，风电、光电等新型电力能源具有高效性和环保性,而且风能、光能等新能源可以有效应对能源危机和环境污染问题，因此，新能源发电技术得到了世界各国的高度重视和广泛应用。但随着风、光等新能源的装机量不断提升，对电网调峰和调度形成了一定的挑战。
风电的发电能力和发电质量易受环境因素影响，具有随机性强、波动性大、间歇发电等特点，造成了风电使用时的困难。氢气是一种理想的能源载体，具有能量密度高、使用不产生污染、可循环利用、适合大规模存储和运输等优点，探索离网风电耦合电解水制氢技术是解决风电消纳的一条有效途径，也能为各行业的减碳做出巨大贡献。
电解槽按电解质的不同分为碱式电解槽(AEL)、质子交换膜电解槽(PEM)和固体氧化物电解槽(SOEC)，其中AEL技术成熟、成本较低、工业应用广，适合于大规模制氢场景下的应用。AEL制氢效率受输入电流、电解液浓度、温度等多种因素影响，导致其在电源侧不同输入功率情况及不同工作环境下制氢效率不同，且AEL系统惯量大，动态负载追踪能力较弱。因此，充分考虑AEL的动静态特性，对风电离网制氢系统容量配置方法进行研究，对于提高风能利用率、提升风电离网制氢微电网系统整体效益具有重要意义。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提出一种风电制氢微电网系统容量配置方法及系统。基于制氢系统动态特性对离网制氢系统的系统容量进行配置，以提高风电利用率，实现微电网系统经济效益最大化。具体技术方案如下：
第一方面，提供了一种风电制氢微电网系统容量配置方法，该配置方法用于离网风电制氢微电网系统的容量配置，包括：
获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；
基于所述发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据，包括：
其中，Pwt_rated为风力发电机组的额定功率，vt为历史风速数据中t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机组的切入风速、切出风速和额定风速。
结合第一方面，在第一方面的第二种可实现方式中，以风电制氢微电网系统全生命周期内的经济效益最大化为优化目标，构建所述容量优化配置模型。
结合第一方面，在第一方面的第三种可实现方式中，对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解时，设定的约束条件包括：
其中，Pin_t为电解槽输入功率，Pload_t为卸荷负载功率，PWT_t为风力发电机组的发电功率，PBAT_t为电池功率，PAEL为电解水制氢设备的额定功率，SOC(t)为储能电池在t时刻的实时电量，SOCmin、SOCmax分别为储能电池的电量下限和电量上限。
结合第一方面，在第一方面的第四种可实现方式中，采用单目标粒子群算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解。
第二方面，提供了一种风电制氢微电网系统容量配置系统，该配置系统用于离网风电制氢微电网系统的容量配置，包括：
数据处理模块，配置为获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；
迭代求解模块，配置为基于所述发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
结合第二方面，在第二方面的第一种可实现方式中，所述数据处理模块包括：
数据获取单元，配置为获取风力发电机组所在区域的历史风速数据；
数据计算单元，配置为采用以下计算式计算风力发电机组的发电功率数据，包括：
其中，Pwt_rated为风力发电机组的额定功率，vt为历史风速数据中t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机组的切入风速、切出风速和额定风速。
结合第二方面，在第二方面的第二种可实现方式中，所述迭代求解模块以风电制氢微电网系统全生命周期内的经济效益最大化为优化目标，构建所述容量优化配置模型。
结合第二方面，在第二方面的第三种可实现方式中，所述迭代求解模块设定的约束条件包括：
其中，Pin_t为电解槽输入功率，Pload_t为卸荷负载功率，PWT_t为风力发电机组的发电功率，PBAT_t为电池功率，PAEL为电解水制氢设备的额定功率，SOC(t)为储能电池在t时刻的实时电量，SOCmin、SOCmax分别为储能电池的电量下限和电量上限。
结合第二方面，在第二方面的第四种可实现方式中，所述迭代求解模块采用单目标粒子群算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解。
有益效果：采用本发明的风电制氢微电网系统容量配置方法及系统，可以基于风力发电机组的不同发电功率，采用进化算法获得风电制氢微电网系统中各个单元的最优容量配比，充分考虑了电解制氢系统的动态特性，提高了风电利用效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明一实施例提供的风电制氢微电网系统的系统框图；
图2为本发明一实施例提供的风电制氢微电网系统的容量配置方法流程图；
图3为本发明一实施例提供的风电制氢微电网系统的容量配置系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
应理解，如图1所示，在本实施例中，所述风电制氢微电网系统为离网风电制氢微电网系统。系统包括直流母线、风力发电机、连接风力发电机与直流母线的AC/DC整流器、储能锂电池、连接储能锂电池与直流母线的双向DC/DC变换器、碱式电解水制氢设备(AEL)、连接碱式电解水制氢设备与直流母线的单向DC/DC变换器、直流负载(LOAD)、氢气压缩机、高压储氢罐。
电解槽动态响应特性，电解槽在启动、停机及其它输入功率变化情况下负载跟踪能力弱，电解槽频繁启停会降低电解槽寿命，采用储能锂电池为电解槽提供功率支撑，维持电解槽输入功率的稳定。
所述风力发电机可以利用风能进行发电，所述碱式电解水制氢设备可以通过电解水制备氢气，所述储能锂电池可以调节电网功率、为直流母线提供电压基准。所述直流负载可以吸收电网中的超额电功率，所述氢气压缩机可以压缩碱式电解水制氢设备生产的氢气并将压缩后的氢气装入储氢罐进行存储。
整个风电制氢微电网系统始终保持离网运行，由储能锂电池与直流负载协同作用为直流母线电压提供电压基准，由能量调度层对各单元进行协同优化调度。
在系统运行过程中，考虑了新能源发电的波动特性，当新能源发电功率不足时，由储能锂电池为电解槽提供缺额功率，当新能源发电功率超过电解槽额定功率时，由储能锂电池吸收存储多余功率。
如图2所示的风电制氢微电网系统容量配置方法的流程图，该配置方法用于离网风电制氢微电网系统的容量配置，包括：
步骤1、获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；
步骤2、基于所述发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
具体而言，首先，可以获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据历史风速数据计算出风力发电机组在先前各个时间点的发电功率。在本实施例中，在计算出风力发电机组的发电功率数据时，可以采用以上计算式计算得到先前各个时间点风力发电机组的发电功率：
其中，Pwt_rated为风力发电机组的额定功率，vt为历史风速数据中t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机组的切入风速、切出风速和额定风速。
然后，可以根据计算出的发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，从而得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
在本实施例中，可以先构建风电制氢微电网系统中各个单元对应的数学模型，再以构建好的数学模型以风电制氢微电网系统全生命周期内的经济效益最大化为优化目标，构建所述容量优化配置模型。
在本实施例中，储能锂电池对应的充电容量模型为：
SOC(t+1)＝SOC(t)+PBAT_t·Δt·ηc/C；
其中，SOC(t)为储能锂电池的实时容量，PBAT_t为储能锂电池的实时充电功率，ηc为储能锂电池的充电效率。
储能锂电池对应的放电模型为：
ηd为储能锂电池的放电效率。
储氢罐对应的储氢容量模型为：
其中，SOCTANK(t)为储氢罐的实时储氢量，Qmax为储氢罐的最大储氢量，为电解槽的产氢量。
其中，Pin_t为电解槽的输入功率，ηt为电解槽的产氢效率，HHV为氢气高位热值。
构建的容量优化配置模型如下：
其中，为系统总产氢量，/>为氢气价格，PAEL、C、NTANK分别为电解槽的额定功率、储能电池的容量和储氢罐数量，CAEL、CBAT、CTANK、CWT、CYS分别为电解槽成本、储能电池成本、储氢罐成本、风力发电机组成本和氢气压缩机成本，这些成本都可以从设备制造商处获得。
在本实施例中，在采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解时，采用的进化算法可以是单目标粒子群算法，设定的约束条件包括：
其中，Pin_t为电解槽输入功率，Pload_t为卸荷负载功率，PWT_t为风力发电机组的发电功率，PBAT_t为电池功率，PAEL为电解水制氢设备的额定功率，SOC(t)为储能电池在t时刻的实时电量，SOCmin、SOCmax分别为储能电池的电量下限和电量上限。
如图3所示风电制氢微电网系统容量配置系统的系统框图，该配置系统包括：
数据处理模块，配置为获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；
迭代求解模块，配置为基于所述发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
具体而言，数据处理模块可以获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据历史风速数据计算出风力发电机组在先前各个时间点的发电功率。在本实施例中，所述数据处理模块包括：
数据获取单元，配置为获取风力发电机组所在区域的历史风速数据；
数据计算单元，配置为采用以下计算式计算风力发电机组的发电功率数据，包括：
其中，Pwt_rated为风力发电机组的额定功率，vt为历史风速数据中t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机组的切入风速、切出风速和额定风速。
在本实施例中，所述迭代求解模块包括模型构建单元和迭代求解单元，模型构建单元可以构建风电制氢微电网系统中各个单元对应的数学模型，再以构建好的数学模型以风电制氢微电网系统全生命周期内的经济效益最大化为优化目标，构建所述容量优化配置模型。
在本实施例中，模型构建单元构建的储能锂电池对应的充电容量模型为：
SOC(t+1)＝SOC(t)+PBAT_t·Δt·ηc/C；
其中，SOC(t)为储能锂电池的实时容量，PBAT_t为储能锂电池的实时充电功率，ηc为储能锂电池的充电效率。
储能锂电池对应的放电模型为：
ηd为储能锂电池的放电效率。
储氢罐对应的储氢容量模型为：
其中，SOCTANK(t)为储氢罐的实时储氢量，Qmax为储氢罐的最大储氢量，为电解槽的产氢量。
其中，Pin_t为电解槽的输入功率，ηt为电解槽的产氢效率，HHV为氢气高位热值。
构建的容量优化配置模型如下：
其中，为系统总产氢量，/>为氢气价格，PAEL、C、NTANK分别为电解槽的额定功率、储能电池的容量和储氢罐数量，CAEL、CBAT、CTANK、CWT、CYS分别为电解槽成本、储能电池成本、储氢罐成本、风力发电机组成本和氢气压缩机成本，这些成本都可以从设备制造商处获得。
迭代求解单元在可以采用进化算法，如单目标粒子群算法对构建的容量优化配置模型进行迭代求解，在求解过程中，所述迭代求解单元设定的约束条件包括：
其中，Pin_t为电解槽输入功率，Pload_t为卸荷负载功率，PWT_t为风力发电机组的发电功率，PBAT_t为电池功率，PAEL为电解水制氢设备的额定功率，SOC(t)为储能电池在t时刻的实时电量，SOCmin、SOCmax分别为储能电池的电量下限和电量上限。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种风电制氢微电网系统容量配置方法，其特征在于，该配置方法用于离网风电制氢微电网系统的容量配置，包括：
获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；
基于所述发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
2.根据权利要求1所述的风电制氢微电网系统容量配置方法，其特征在于，根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据，包括：
其中，Pwt_rated为风力发电机组的额定功率，vt为历史风速数据中t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机组的切入风速、切出风速和额定风速。
3.根据权利要求1所述的风电制氢微电网系统容量配置方法，其特征在于，以风电制氢微电网系统全生命周期内的经济效益最大化为优化目标，构建所述容量优化配置模型。
4.根据权利要求1所述的风电制氢微电网系统容量配置方法，其特征在于，对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解时，设定的约束条件包括：
其中，Pin_t为电解槽输入功率，Pload_t为卸荷负载功率，PWT_t为风力发电机组的发电功率，PBAT_t为电池功率，PAEL为电解水制氢设备的额定功率，SOC(t)为储能电池在t时刻的实时电量，SOCmin、SOCmax分别为储能电池的电量下限和电量上限。
5.根据权利要求1所述的风电制氢微电网系统容量配置方法，其特征在于，采用单目标粒子群算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解。
6.一种风电制氢微电网系统容量配置系统，其特征在于，包括：
数据处理模块，配置为获取风力发电机组所在区域的历史风速数据，并根据所述历史风速数据计算出风力发电机组的发电功率数据；
迭代求解模块，配置为基于所述发电功率数据，采用进化算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解，得到风电制氢微电网系统中各单元之间的最优容量配比。
7.根据权利要求1所述的风电制氢微电网系统容量配置系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
数据获取单元，配置为获取风力发电机组所在区域的历史风速数据；
数据计算单元，配置为采用以下计算式计算风力发电机组的发电功率数据，包括：
其中，Pwt_rated为风力发电机组的额定功率，vt为历史风速数据中t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机组的切入风速、切出风速和额定风速。
8.根据权利要求6所述的风电制氢微电网系统容量配置系统，其特征在于，所述迭代求解模块以风电制氢微电网系统全生命周期内的经济效益最大化为优化目标，构建所述容量优化配置模型。
9.根据权利要求6所述的风电制氢微电网系统容量配置系统，其特征在于，所述迭代求解模块设定的约束条件包括：
其中，Pin_t为电解槽输入功率，Pload_t为卸荷负载功率，PWT_t为风力发电机组的发电功率，PBAT_t为电池功率，PAEL为电解水制氢设备的额定功率，SOC(t)为储能电池在t时刻的实时电量，SOCmin、SOCmax分别为储能电池的电量下限和电量上限。
10.根据权利要求6所述的风电制氢微电网系统容量配置系统，其特征在于，所述迭代求解模块采用单目标粒子群算法对预先构建的容量优化配置模型进行迭代求解。
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