CN117239711B - 改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和装置，其中，该方法包括：获取储能系统的当前时刻的本地检测信号，将当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数；获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合；基于开关信号组合控制储能系统。以直流母线电压的变化率为判据，可动态权衡直流母线电压调节和超级电容能量管理的控制目标，解决了常规方案无法应对交流输入电压发生暂降等扰动事件的不足，综合改善了油气开采复杂运行工况下直流微电网系统运行可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及储能系统技术领域，尤其是涉及一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和装置。
背景技术
抽油机负荷具有典型的周期性特点，受到抽油机驴头及液柱重力的作用，抽油机在下冲程阶段会进入倒发电工况，这些倒发电能会反馈至供电线路并导致供电线路电压过高，易导致设备损坏、保护误动，增大系统损耗。
近年来，为了实现油田节能降耗、绿色协调可持续发展，现有技术可令多台抽油机相互利用倒发电能，起到明显的节能效果。但多油井并联运行工况下，直流母线电压易受到各种干扰和系统不确定性的影响，例如交流输入电压波动，电机启动，都会影响油井群控系统的应用效果，无法完全避免抽油机群倒发电现象的形成。
此外，现有技术中记载了利用储能系统维持直流供电系统功率平衡的控制方法。也有学者通过为单台抽采机配置超级电容模块的方式，在电机倒发电期间回收倒发电能，并在电机处于电动状态时将能量释放，实现了抽油机节能降耗。而这种方式存在超级电容储能装置总容量配置较大，且超级电容在抽油机每个冲次运行期间均需要进行一次充放电循环，超级电容器的寿命衰减速度较快，经济性较低的问题。
综上，现有抽油机共直流母线群控技术无法完全避倒发电现象的形成。同时，为各台抽采机单独配置储能存在总容量较大，储能系统寿命衰减速度较快，经济性较低的问题。现有储能控制策略多采用基于规则的控制方法，即直流母线电压或储能剩余能量达到阈值时，切换到对应的控制模式，该方法在运行工况相对固定的单一抽油机时，可以较好地实现充放电控制。但这种方式难以适应运行工况多变的多油井共直流母线供电场景，更难以应对交流输入电压发生暂降等扰动事件。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和装置，有利于提高油井直流供电系统可靠性及长期稳定运行能力。
第一方面，本发明实施例提供了一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法，应用于抽油机井群的储能系统，方法包括：获取储能系统的当前时刻的本地检测信号，将当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数；其中，当前时刻的本地检测信号包括：当前时刻的储能系统输出电流、当前时刻的DC/DC变换器电感电流、当前时刻的直流母线电压和当前时刻的超级电容电压；下一时刻的预测参数包括：下一时刻的超级电容电压、下一时刻的直流母线电压和下一时刻的直流母线电压的变化率；获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合；基于开关信号组合控制储能系统。
在本申请可选的实施例中，上述将储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数的步骤，包括：将储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，预测模型通过以下算式输出储能系统的下一时刻的预测参数：；其中，k为当前时刻，k+1为下一时刻，/>为下一时刻的直流母线电压，/>为下一时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为下一时刻的超级电容电压，a为下一时刻的直流母线电压的变化率；/>为当前时刻的储能系统输出电流，/>为当前时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为当前时刻的直流母线电压，/>为当前时刻的超级电容电压，/>为开关信号，/>为采样时间，/>为直流侧等效滤波电容，/>为DC/DC变换器电感，/>为超级电容。
在本申请可选的实施例中，上述将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合的步骤，包括：将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，通过以下代价函数输出目标开关信号：；其中，g为代价函数的输出值，为直流母线电压的参考值，/>为超级电容电压的参考值，/>为第一非负权重系数，/>为第二非负权重系数，/>基于a确定；确定代价函数的输出值的最小值为目标开关信号，基于目标开关信号确定开关信号组合。
在本申请可选的实施例中，上述方法还包括：通过以下算式基于下一时刻的直流母线电压的变化率确定第一非负权重系数：；其中，/>为伏特每秒。
在本申请可选的实施例中，上述方法还包括：获取抽油机负载功率曲线拟合结果；确定多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布；基于抽油机负载功率曲线拟合结果和多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布建立抽油机群交错运行负荷功率模型。
在本申请可选的实施例中，上述基于抽油机负载功率曲线拟合结果和多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布建立抽油机群交错运行负荷功率模型的步骤之后，方法还包括：基于抽油机群交错运行负荷功率模型配置超级电容；其中，配置超级电容时不考虑抽油机总负荷倒发电量最大的场景。
在本申请可选的实施例中，上述获取储能系统的当前时刻的本地检测信号的步骤，包括：基于储能系统的充电工况和用电工况确定储能系统的约束条件；其中，约束条件至少包括以下之一：充电功率约束、放电功率约束和容量约束；在约束条件下获取储能系统的当前时刻的本地检测信号。
在本申请可选的实施例中，上述储能系统包括m行n列的超级电容单体；通过以下算式确定充电功率约束：；其中，/>为储能系统的初始最大充放电功率，/>为超级电容单体的最低工作电压，/>为超级电容单体的最大持续电流，/>为抽油机倒发电最大功率；通过以下算式确定放电功率约束：；其中，/>为超级电容端口最小开路电压，/>为超级电容的等效内阻；通过以下算式确定容量约束：；其中，/>为储能系统的初始容量，C为超级电容单体大小，/>为超级电容单体的最高工作电压，E为抽油机倒发电能量，η为储能系统的充放电效率。
在本申请可选的实施例中，上述方法还包括：通过以下算式确定储能系统包括的行数：；其中，/>为超级电容单体额定电压。
第二方面，本发明实施例还提供一种改善抽油机井群供电质量的储能控制装置，应用于抽油机井群的储能系统，装置包括：预测模型处理模块，用于获取储能系统的当前时刻的本地检测信号，将当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数；其中，当前时刻的本地检测信号包括：当前时刻的储能系统输出电流、当前时刻的DC/DC变换器电感电流、当前时刻的直流母线电压和当前时刻的超级电容电压；下一时刻的预测参数包括：下一时刻的超级电容电压、下一时刻的直流母线电压和下一时刻的直流母线电压的变化率；代价函数处理模块，用于获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合；储能系统控制模块，用于基于开关信号组合控制储能系统。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供了一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和装置，以直流母线电压的变化率为判据，可动态权衡直流母线电压调节和超级电容能量管理的控制目标，解决了常规方案无法应对交流输入电压发生暂降等扰动事件的不足，综合改善了油气开采复杂运行工况下直流微电网系统运行可靠性。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种抽油机共直流母线供电拓扑图；
图3为本发明实施例提供的一种抽油机电动机的典型负荷曲线的示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种多抽油机最小功率概率分布图；
图6为本发明实施例提供的一种模型预测控制方法框图；
图7为本发明实施例提供的一种模型预测控制方法流程图；
图8为本发明实施例提供的一种改善抽油机井群供电质量的储能控制装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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，下面将结合附图对本发明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做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。
目前，现有抽油机共直流母线群控技术无法完全避倒发电现象的形成。同时，为各台抽采机单独配置储能存在总容量较大，储能系统寿命衰减速度较快，经济性较低的问题。现有储能控制策略多采用基于规则的控制方法，即直流母线电压或储能剩余能量达到阈值时，切换到对应的控制模式，该方法在运行工况相对固定的单一抽油机时，可以较好地实现充放电控制。但这种方式难以适应运行工况多变的多油井共直流母线供电场景，更难以应对交流输入电压发生暂降等扰动事件。
基于此，本发明实施例提供的一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和装置，具体提出了一种用于分析抽油机群控系统运行效果的抽油机群交错运行负荷功率模型，并基于抽油机群可能的倒发电功率，提出一种兼具倒发电回收和供电质量改善储能系统的模型预测控制方法。有利于提高油井直流供电系统可靠性及长期稳定运行能力。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法和进行详细介绍。
实施例一：
本发明实施例提供一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法，应用于抽油机井群的储能系统，参见图1所示的一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法的流程图，该改善抽油机井群供电质量的储能控制方法包括如下步骤：
步骤S102，获取储能系统的当前时刻的本地检测信号，将当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数。
其中，当前时刻的本地检测信号包括：当前时刻的储能系统输出电流、当前时刻的DC/DC变换器电感电流、当前时刻的直流母线电压和当前时刻的超级电容电压。
本实施例中获取当前时刻的本地检测信号之后，可以将当前时刻的本地检测信号输入预测模型中，通过预测模型输出储能系统的下一时刻的预测参数。本实施例中的预测模型可以采用离散时间模型，可以计算不同开关状态下的变量预测值。
其中，下一时刻的预测参数包括：下一时刻的超级电容电压、下一时刻的直流母线电压和下一时刻的直流母线电压的变化率。
步骤S104，获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合。
本实施例可以获取预先设置的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将直流母线电压的参考值、超级电容电压的参考值和前述步骤确定的下一时刻的预测参数输入预设的代价函数中，通过代价函数输出开关信号组合。其中，可以将代价函数最小的预测变量对应的开关状态作为控制信号（即开关信号组合）输出。
步骤S106，基于开关信号组合控制储能系统。
本实施例中可以通过开关信号组合控制储能系统，驱动储能变换器的导通与关断。
本发明实施例提供了一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法，以直流母线电压的变化率为判据，可动态权衡直流母线电压调节和超级电容能量管理的控制目标，解决了常规方案无法应对交流输入电压发生暂降等扰动事件的不足，综合改善了油气开采复杂运行工况下直流微电网系统运行可靠性。
实施例二：
本实施例提供了另一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法，该方法在上述实施例的基础上实现，本实施例中首先介绍抽油机共直流母线拓扑，可以参见图2所示的一种抽油机共直流母线供电拓扑图。图2中的Udc为直流母线电压；Cbus为直流侧等效滤波电容；iLoad为直流微电网流向负荷的总电流；LSC为超级电容储能的DC/DC变换器电感；USC为超级电容储能端电压；iL为流过电感LSC的电流；idc为储能系统向外输出的电流。
如图2所示，三相交流电网经不控整流输出540V直流电压向抽油机供电，每台抽油机通过一个逆变器并联挂接在直流母线上。在群控系统的作用下，逆变器接收群控系统的控制指令，可以调节逆变器输出的交流电压频率和幅值，从而调节抽油机转速，错开各抽油机的之间的运行状态，实现电能互馈。储能系统则通过一个DC/DC变换器并联在直流母线上，为了方便后续说明，本实施例以常用的功率型储能超级电容为例对所提方案进行阐述。
对于抽油机群控系统运行效果分析时，首先可以分析群控系统的工作原理。参加图3所示的一种抽油机电动机的典型负荷曲线的示意图，在一个工作周期内，电机负荷在电动重载、电动轻载及发电工况之间交替变化，且在发电工况时向直流母线输出有功，即电机的输入功率为负，可以反映出抽油机电机的周期性变工况负荷特性。
为了实现抽油机之间的电能互馈，群控系统基于变频调速技术调整抽油机的启停时间或运行冲次，实现各抽油机倒发电和耗电状态均匀分布。为保证直流供电线路电压稳定，现有技术中提出了直流母线电压异常升高时的变频调速策略，再配以相应的变频调速策略令指定抽油机减速运行，直到各抽油机运行时间间隔满足理想互馈运行要求，但并未提及系统倒发电时的应对策略；现有技术还公开了用于油井共直流母线群控系统的控制策略，拟通过预设的直流母线电压阈值，确定储能系统与能耗电路的启动时机，实现倒发电能的吸收。但现有技术仅给出了储能系统参与群控调节的相关概念及简单的技术架构，尚未涉及具体的变流器控制策略、储能系统的充放电控制方案等。
由上述分析可知，通过群控系统的调节作用能够改变油井的运行状态，减少直流母线电压异常升高的次数和倒发电持续时间，但无法避免群控油井倒发电现象的产生。因此，本实施例重点研究在油气开采复杂工况下，利用超级电容储能系统，配合模型预测控制在不影响系统运行性能及参数条件下获得最佳运行效果。
基于上述描述，参见图4所示的另一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法的流程图，本实施例中的改善抽油机井群供电质量的储能控制方法包括如下步骤：
步骤S402，基于储能系统的充电工况和用电工况确定储能系统的约束条件；其中，约束条件至少包括以下之一：充电功率约束、放电功率约束和容量约束；在约束条件下获取储能系统的当前时刻的本地检测信号。
在一些实施例中，可以获取抽油机负载功率曲线拟合结果；确定多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布；基于抽油机负载功率曲线拟合结果和多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布建立抽油机群交错运行负荷功率模型。
本实施例可以对多抽油机交错运行负荷功率模型进行分析。由于超级电容器具有充放电响应速率高、功率密度大、可正常工作环境温度范围大等优点，适用于抽油机倒发电能量回收的应用中，但也同时存在单体电压较低，能量密度不高的缺陷。与蓄电池相比，超级电容需要大量单体串并联才能达到同等容量水平，若超级电容器模组的功率及容量配置不合理将直接影响储能系统的经济效益。
为了方便后续建立抽油机群交错运行负荷功率模型，本实施例可以基于利用图3所示的抽油机实测负载功率曲线拟合结果建立抽油机有功功率负荷模型。给定37kW抽油机负荷的功率拟合曲线函数为：
（1）
根据式（1）可知，该功率曲线周期T=12.0645，冲次约为4.97次/min。
为方便计算，本实施例选取抽采机数量为6台来计算抽油机群交错运行负荷功率，根据式（1）可进一步得到抽油机井群的总负荷功率模型如下式：
（2）
式（2）中，为抽油机群的总负荷，/>为各台抽油机的负荷，ti为第i台抽油机的交错运行时间。在抽油机负荷相同时，可以认为在负荷交错运行时间间隔均匀分布的情况下，即交错运行时间T stagger=[t1,t2,…,t6]=[0,T/6,2T/6,3T/6,4T/6,5T/6]时，抽油机之间处于理想互馈状态，总负荷曲线波动最小。而受到抽油机系统平衡方式、油井结蜡等因素的影响，可能令抽油机电机转速和系统效率发生改变，抽油机井群的交错运行时间间隔发生变化，抽油机之间的运行状态趋于同步，进而在群控系统参与调节前出现倒发电现象，导致直流母线电压异常升高。
基于上述分析可知，抽油机的总负荷功率的大小可由t1~t6在不同取值下的排列组合得到，并能够通过不同t1~t6取值得到的最小功率值，确定倒发电功率及倒发电能量的概率分布情况。
参见图5所示的一种多抽油机最小功率概率分布图，图5给出了多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布图。基于图5中得抽油机功率曲线数据点可在MATLAB中计算得到其一维正态分布函数的期望（均数）μ的值为14.6842，标准差σ的值为11.6656。由此可知，抽油机总功率为负值，即出现倒发电现象的概率为10.41%。
在一些实施例中，可以基于抽油机群交错运行负荷功率模型配置超级电容；其中，配置超级电容时不考虑抽油机总负荷倒发电量最大的场景。
而在实际运行中，由于几乎不存在多台抽油机同步运行的情形，故在配置超级电容时可以不考虑抽油机总负荷倒发电量最大的场景。基于此，可以确定在多台抽油机共直流母线运行时，其倒发电功率P和倒发电持续时间t。以本实施例中所分析的6台抽油机为例，由于可以不考虑6台抽油机同时运行的情况，故倒发电功率最大可选定为20kW，并由式（1）确定倒发电持续时间为3s。
之后可以进行超级电容器优化配置。其中，超级电容器也可以称为超级电容，本实施例后续不再赘述。
在一些实施例中，储能系统包括m行n列的超级电容单体。在确定了倒发电功率P和倒发电持续时间t后，即可用于推算假设超级电容储能系统由m个单体电容串联，n列并联组成。超级电容单体电容大小为C，等效内阻为RES，端口开路电压为UC(t)，单体电流为IC(t)，则有超级电容储能系统的等效电容为，等效串联电阻/>。
在任意时刻t，超级电容充放电功率为P(t)，令超级电容单体的工作电压下限为Umin，则有：
（3）
由超级电容器的工作原理可知，在进行充放电时，超级电容器两端的电压是动态变化的而最大持续充放电电流在超级电容器模组已配置完成的情况下保持不变，因此超级电容器模组的最大充放电功率是动态变化的，为保证超级电容储能系统可以达到理想的充放电目标，需要分别针对充电工况和放电工况，给定超级电容参数选取的约束条件。
1）充电功率约束：通过以下算式确定充电功率约束：；其中，/>为储能系统的初始最大充放电功率，为超级电容单体的最低工作电压，/>为超级电容单体的最大持续电流，/>为抽油机倒发电最大功率。
在超级电容充电时，在工作电压下限时的最大充电功率应满足：
（4）
式（4）中，为超级电容单体的最大持续电流，/>为抽油机倒发电最大功率，在充电过程中，超级电容两端的电压逐渐升高，因此只需令储能系统的初始最大充放电功率/>满足上式，则超级电容一定能够完全回收倒发电能量。
2）放电功率约束：通过以下算式确定放电功率约束：；其中，/>为超级电容端口最小开路电压，/>为超级电容的等效内阻。
在超级电容放电时，放电电流一般为大电流，应用时会产生不可忽视的等效内阻压降，由此可以确定超级电容器端口开路电压为：
（5）
在式（5）中，由于所有取值均大于零，可知当时，有最小值，此时有：
（6）
由式（6）可知，当等式条件满足时，负载阻抗与超级电容等效阻抗相等，此时输出功率实际上被等效串联阻抗与负载平分，符合最大功率传输条件，取得更好的能量传输效率。
3）容量约束：通过以下算式确定容量约束：；其中，/>为储能系统的初始容量，C为超级电容单体大小，/>为超级电容单体的最高工作电压，E为抽油机倒发电能量，η为储能系统的充放电效率。
基于上述超级电容器的功率约束，可以确定超级电容器的容量约束如下：
（7）
式（7）中，E为抽油机倒发电能量， 为超级电容储能系统的充放电效率，为超级电容单体最高工作电压，且通常情况下设计工作电压下限的大小为额定电压的一半，即。
4）超级电容储能参数配置：在一些实施例中，还可以通过以下算式确定储能系统包括的行数：；其中，/>为超级电容单体额定电压。
基于上述约束条件，在确定超级电容器的型号与参数后，根据超级电容储能的最大工作电压后，即可唯一确定超级电容器串联数m。
（8）
式（8）中，为超级电容器单体额定电压。进一步地，由公式（4）即可确定超级电容器的并联数量n。
综上，本发明实施例提出了储能系统优化配置方法，根据多个抽油机共直流母线运行时的负荷概率分布，并基于可能的倒发电功率及倒发电持续时间，给出了超级电容储能系统的配置方法，在提升了储能系统经济性的同时，降低了储能系统的寿命衰减速率。
步骤S404，将当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数。
本实施例还提供了用于油田共直流母线供电系统复杂工况的模型预测控制策略。
在电机变频驱动的实际应用中，不控整流电路以其构造简单、经济等优点被广泛采用。但不控整流缺乏对输出电压的控制，直流母线电压大小受负荷影响较大。直流母线电压大小如下式所示：
（9）
式（9）中和/>分别是不同负载下直流母线电压最大值和最小值，是交流侧相电压有效值。以低压交流输入380V为例，在理想情况下，直流母线电压随负载功率的变化，将会在540V~515的范围内波动。
当整流电路空载时（负载等效电阻为0）整流输出直流母线电压最大，随着负载的增加，输出电压降低。当负载等效电阻很小时，输出直流母线电压接近最小值2.34。此外，如果没有合理的保护措施，直流母线电压将因倒发电能量无法馈送至交流电网而升高。因此，在由不控整流桥构成的抽油机共直流母线供电系统中，由于直流母线电压易随着负载功率的变化而变化，虽然从系统安全稳定运行的角度来看，直流母线电压正常运行的波动范围在600V~500V之间是可以容忍的，但是却大大增加了储能系统控制的复杂性，难以采用传统基于规则的控制方法将直流母线电压维持恒定，也无法保证功率型储能系统始终有足够的能量参与直流母线电压的调节。
基于上述问题，本实施例提出了一种适用于油田共直流母线供电系统复杂工况的超级电容模型预测控制策略。
参见图6所示的一种模型预测控制方法框图，本实施例提出的方法具有结构简单、动态响应快的特点，可以最大限度发挥超级电容快速大功率充/放电的优势。其中，预测模型采用离散时间模型，通过计算不同开关状态下的变量预测值，将代价函数最小的预测变量对应的开关状态作为控制信号输出，驱动储能变换器的导通与关断。
图6中S1、S2分别为用于驱动图2中晶闸管VD1和VD2开关信号，当超级电容储能处于充电或放电工况下时，可以设置开关信号S1、S2反向。
由此，在预测模型的构建过程中，只需要关注任一开关管信号即可计算两组不同的开关状态组合，生成优化开关信号，也可以称为开关信号组合。
对于预测模型，在一些实施例中，可以将储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，预测模型通过以下算式输出储能系统的下一时刻的预测参数：；其中，k为当前时刻，k+1为下一时刻，/>为下一时刻的直流母线电压，/>为下一时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为下一时刻的超级电容电压，a为下一时刻的直流母线电压的变化率；为当前时刻的储能系统输出电流，/>为当前时刻的DC/DC变换器电感电流，为当前时刻的直流母线电压，/>为当前时刻的超级电容电压，/>为开关信号，为采样时间，/>为直流侧等效滤波电容，/>为DC/DC变换器电感，/>为超级电容。
考虑控制器是在离散时间下运行的，设采样时间为，取S1作为预测模型中的开关状态变量，根据基尔霍夫电流、电压定律以及前向欧拉法，k+1时刻的超级电容电压、直流母线电压/>以及DC/DC变换器电感电流/>可基于k时刻的本地监测信号，即k时刻的储能系统输出电流/>、DC/DC变换器电感电流/>、直流母线电压/>、超级电容电压/>得到，所构建的超级电容储能系统预测模型可表示为：
（10）
此外，为了令储能系统能够快速响应交流电压暂降等外部扰动带来的影响，避免直流母线电压越限，本实施例在计算得到超级电容电压、直流母线电压等关键参数预测值的同时，进一步计算了直流母线电压的在每一个采样时间内的变化率，作为超级电容储能的充放电判据，以提升储能系统在应对扰动时的响应速率。
步骤S406，获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合。
对于代价函数，在一些实施例中，可以将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，通过以下代价函数输出目标开关信号：；其中，g为代价函数的输出值，/>为直流母线电压的参考值，/>为超级电容电压的参考值，/>为第一非负权重系数，为第二非负权重系数，/>基于a确定；确定代价函数的输出值的最小值为目标开关信号，基于目标开关信号确定开关信号组合。
基于公式（10）完成变量预测后，通过最小化代价函数得到最优开关信号。代价函数的设计基于系统变量和控制目标，根据实际应用场景需求，代价函数g可设计为：
（11）
其中，、/>分别是直流母线电压、超级电容的参考值。代价函数中第一项为直流母线电压，超级电容储能通过快速充放电实现对直流母线电压的快速调节。式（11）中第二项为超级电容端电压，通过该目标避免超级电容器过充或过放，保证超级电容始终都有足够的能量或裕度来应对抽油机运行过程中的各类扰动。
此外，在式（11）中，λ1、λ2为对应变量的非负权重系数，用于调整变量相对于其他控制目标的重要性，通常多控制目标代价函数的确定可以根据一组仿真实验来选择。在本实施例中，由于直流母线电压在系统正常运行时本身就存在较大范围的波动，故为了防止超级电容过充过放，选取λ2的值恒为1，而λ1的值则根据直流母线电压的变化率预测值a的大小来判断。
在一些实施例中，可以通过以下算式基于下一时刻的直流母线电压的变化率确定第一非负权重系数：；其中，/>为伏特每秒。
当a小于预设值时，λ1取值为0.01，此时越能够保证超级电容维持在理想容量下，当a大于预设值时，λ1的取值为1，此时超级电容对直流母线电压的调节性能更佳，具体如下式（12）所示：
（12）
在一些实施例中，如果开关信号组合中包括第一开关信号和第二开关信号；将目标开关信号作为第一开关信号目标开关信号，并将目标开关信号的反向作为第二开关信号；或者将目标开关信号作为第二开关信号目标开关信号，并将目标开关信号的反向作为第一开关信号。
当超级电容储能处于充电或放电工况下时，可以设置开关信号S1、S2反向。因此，本实施例可以将目标开关信号和目标开关信号的反向分别作为第一开关信号S1和第二开关信号S2。
步骤S408，基于开关信号组合控制储能系统。
在一些实施例中，可以基于第一开关信号控制储能系统的第一晶闸管；基于第二开关信号控制储能系统的第二晶闸管。如图6所示，可以基于第一开关信号S1驱动图2中第一晶闸管VD1，可以基于第二开关信号S2驱动图2中第二晶闸管VD2。
可以参见图7所示的一种模型预测控制方法流程图，图7中给出了本实施例所提控制方法的计算流程图，模型预测控制器在每个采样周期执行的步骤依次为初始化、读取测量值、预测未来状态变量和最小化成本函数。对于该预测模型来说，可能的离散后开关信号变量为2个（S1=0或1），因此预测模型，即公式（10）会在一个采样周期内循环执行2次，最终得到令代价函数值最小的开关信号S1_opt。
综上，本发明实施例还提出了一种适用于油田共直流母线供电系统复杂工况的模型预测控制策略，该控制策略以直流母线电压的变化率为判据，可动态权衡直流母线电压调节和超级电容能量管理的控制目标，解决了常规方案无法应对交流输入电压发生暂降等扰动事件的不足，综合改善了油气开采复杂运行工况下直流微电网系统运行可靠性。
本发明实施例提供的上述方法，提出了一种用于改善抽油机井群供电质量的储能系统优化配置与控制方法。具体地，通过分析抽油机群控系统的运行效果，建立了多抽油机交错运行的负荷功率模型，分析了个抽油机共直流母线运行时的负荷概率分布，用于指导储能系统的容量配置。同时，设计了用于油田共直流母线供电系统复杂工况的模型预测控制策略，以直流母线电压的变化率为判据，动态权衡不同控制目标，为保障直流微电网在面对突发事件时的稳定性和可靠性提供有力支撑。
本发明实施例首先提出了储能系统优化配置方法，根据多个抽油机共直流母线运行时的负荷概率分布，并基于可能的倒发电功率及倒发电持续时间，给出了超级电容储能系统的配置方法，在提升了储能系统经济性的同时，降低了储能系统的寿命衰减速率。进一步地，本发明实施例还提出了一种适用于油田共直流母线供电系统复杂工况的模型预测控制策略，该控制策略以直流母线电压的变化率为判据，可动态权衡直流母线电压调节和超级电容能量管理的控制目标，解决了常规方案无法应对交流输入电压发生暂降等扰动事件的不足，综合改善了油气开采复杂运行工况下直流微电网系统运行可靠性。
实施例三：
对应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种改善抽油机井群供电质量的储能控制装置，应用于抽油机井群的储能系统，参见图8所示的一种改善抽油机井群供电质量的储能控制装置的结构示意图，该改善抽油机井群供电质量的储能控制装置包括：
预测模型处理模块81，用于获取储能系统的当前时刻的本地检测信号，将当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出储能系统的下一时刻的预测参数；其中，当前时刻的本地检测信号包括：当前时刻的储能系统输出电流、当前时刻的DC/DC变换器电感电流、当前时刻的直流母线电压和当前时刻的超级电容电压；下一时刻的预测参数包括：下一时刻的超级电容电压、下一时刻的直流母线电压和下一时刻的直流母线电压的变化率；
代价函数处理模块82，用于获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合；
储能系统控制模块83，用于基于开关信号组合控制储能系统。
本发明实施例提供了一种改善抽油机井群供电质量的储能控制装置，以直流母线电压的变化率为判据，可动态权衡直流母线电压调节和超级电容能量管理的控制目标，解决了常规方案无法应对交流输入电压发生暂降等扰动事件的不足，综合改善了油气开采复杂运行工况下直流微电网系统运行可靠性。
上述预测模型处理模块，用于将储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，预测模型通过以下算式输出储能系统的下一时刻的预测参数：；其中，k为当前时刻，k+1为下一时刻，/>为下一时刻的直流母线电压，/>为下一时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为下一时刻的超级电容电压，a为下一时刻的直流母线电压的变化率；为当前时刻的储能系统输出电流，/>为当前时刻的DC/DC变换器电感电流，为当前时刻的直流母线电压，/>为当前时刻的超级电容电压，/>为开关信号，/>为采样时间，/>为直流侧等效滤波电容，/>为DC/DC变换器电感，/>为超级电容。
上述代价函数处理模块，用于将下一时刻的预测参数、直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，通过以下代价函数输出目标开关信号：；其中，g为代价函数的输出值，为直流母线电压的参考值，/>为超级电容电压的参考值，/>为第一非负权重系数，/>为第二非负权重系数，/>基于a确定；确定代价函数的输出值的最小值为目标开关信号，基于目标开关信号确定开关信号组合。
上述代价函数处理模块，还用于通过以下算式基于下一时刻的直流母线电压的变化率确定第一非负权重系数：；其中，/>为伏特每秒。
上述装置包括：负荷功率模型处理模块，用于获取抽油机负载功率曲线拟合结果；确定多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布；基于抽油机负载功率曲线拟合结果和多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布建立抽油机群交错运行负荷功率模型。
上述负荷功率模型处理模块，还用于行基于抽油机群交错运行负荷功率模型配置超级电容；其中，配置超级电容时不考虑抽油机总负荷倒发电量最大的场景。
上述预测模型处理模块，用于基于储能系统的充电工况和用电工况确定储能系统的约束条件；其中，约束条件至少包括以下之一：充电功率约束、放电功率约束和容量约束；在约束条件下获取储能系统的当前时刻的本地检测信号。
上述储能系统包括m行n列的超级电容单体；上述预测模型处理模块，用于通过以下算式确定充电功率约束：；其中，/>为储能系统的初始最大充放电功率，/>为超级电容单体的最低工作电压，/>为超级电容单体的最大持续电流，/>为抽油机倒发电最大功率；通过以下算式确定放电功率约束：；其中，/>为超级电容端口最小开路电压，/>为超级电容的等效内阻；通过以下算式确定容量约束：；其中，/>为储能系统的初始容量，C为超级电容单体大小，/>为超级电容单体的最高工作电压，E为抽油机倒发电能量，η为储能系统的充放电效率。
上述预测模型处理模块，还用于通过以下算式确定储能系统包括的行数：；其中，/>为超级电容单体额定电压。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的改善抽油机井群供电质量的储能控制系统的具体工作过程，可以参考前述的改善抽油机井群供电质量的储能控制方法的实施例中的对应过程，在此不再赘述。
实施例四：
本发明实施例还提供了一种电子设备，用于运行上述改善抽油机井群供电质量的储能控制方法；参见图9所示的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括存储器100和处理器101，其中，存储器100用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器101执行，以实现上述改善抽油机井群供电质量的储能控制方法。
进一步地，图9所示的电子设备还包括总线102和通信接口103，处理器101、通信接口103和存储器100通过总线102连接。
其中，存储器100可能包含高速随机存取存储器（RAM，Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口103（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线102可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器100，处理器101读取存储器100中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现上述改善抽油机井群供电质量的储能控制方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
本发明实施例所提供的改善抽油机井群供电质量的储能控制方法、装置、电子设备和存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和/或装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，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：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种改善抽油机井群供电质量的储能控制方法，其特征在于，应用于抽油机井群的储能系统，所述方法包括：
获取所述储能系统的当前时刻的本地检测信号，将所述当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出所述储能系统的下一时刻的预测参数；其中，所述当前时刻的本地检测信号包括：当前时刻的储能系统输出电流、当前时刻的DC/DC变换器电感电流、当前时刻的直流母线电压和当前时刻的超级电容电压；所述下一时刻的预测参数包括：下一时刻的超级电容电压、下一时刻的直流母线电压和下一时刻的直流母线电压的变化率；
获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将所述下一时刻的预测参数、所述直流母线电压的参考值和所述超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合；
基于所述开关信号组合控制所述储能系统；
将所述储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出所述储能系统的下一时刻的预测参数的步骤，包括：将所述储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，所述预测模型通过以下算式输出所述储能系统的下一时刻的预测参数：；其中，k为当前时刻，k+1为下一时刻，/>为下一时刻的直流母线电压，/>为下一时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为下一时刻的超级电容电压，a为下一时刻的直流母线电压的变化率；/>为当前时刻的储能系统输出电流，/>为当前时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为当前时刻的直流母线电压，/>为当前时刻的超级电容电压，/>为开关信号，/>为采样时间，/>为直流侧等效滤波电容，/>为DC/DC变换器电感，/>为超级电容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述下一时刻的预测参数、所述直流母线电压的参考值和所述超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合的步骤，包括：
将所述下一时刻的预测参数、所述直流母线电压的参考值和所述超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，通过以下代价函数输出目标开关信号：
；
其中，g为所述代价函数的输出值，为直流母线电压的参考值，/>为超级电容电压的参考值，/>为第一非负权重系数，/>为第二非负权重系数，/>基于a确定；
确定所述代价函数的输出值的最小值为目标开关信号，基于所述目标开关信号确定开关信号组合。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过以下算式基于下一时刻的直流母线电压的变化率确定第一非负权重系数：
；其中，/>为伏特每秒。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取抽油机负载功率曲线拟合结果；
确定多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布；
基于所述抽油机负载功率曲线拟合结果和所述多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布建立抽油机群交错运行负荷功率模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述抽油机负载功率曲线拟合结果和所述多抽油机共直流母线运行时的最小功率值概率分布建立抽油机群交错运行负荷功率模型的步骤之后，所述方法还包括：
基于所述抽油机群交错运行负荷功率模型配置超级电容；其中，配置超级电容时不考虑抽油机总负荷倒发电量最大的场景。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，获取所述储能系统的当前时刻的本地检测信号的步骤，包括：
基于所述储能系统的充电工况和用电工况确定所述储能系统的约束条件；其中，所述约束条件至少包括以下之一：充电功率约束、放电功率约束和容量约束；
在所述约束条件下获取所述储能系统的当前时刻的本地检测信号。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述储能系统包括m行n列的超级电容单体；
通过以下算式确定所述充电功率约束：；其中，为所述储能系统的初始最大充放电功率，/>为所述超级电容单体的最低工作电压，/>为所述超级电容单体的最大持续电流，/>为抽油机倒发电最大功率；
通过以下算式确定所述放电功率约束：；其中，为超级电容端口最小开路电压，/>为所述超级电容的等效内阻；
通过以下算式确定所述容量约束：；其中，/>为所述储能系统的初始容量，C为超级电容单体大小，/>为所述超级电容单体的最高工作电压，E为抽油机倒发电能量，η为所述储能系统的充放电效率。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过以下算式确定所述储能系统包括的行数：
；
其中，为超级电容单体额定电压。
9.一种改善抽油机井群供电质量的储能控制装置，其特征在于，应用于抽油机井群的储能系统，所述装置包括：
预测模型处理模块，用于获取所述储能系统的当前时刻的本地检测信号，将所述当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，输出所述储能系统的下一时刻的预测参数；其中，所述当前时刻的本地检测信号包括：当前时刻的储能系统输出电流、当前时刻的DC/DC变换器电感电流、当前时刻的直流母线电压和当前时刻的超级电容电压；所述下一时刻的预测参数包括：下一时刻的超级电容电压、下一时刻的直流母线电压和下一时刻的直流母线电压的变化率；
代价函数处理模块，用于获取预设的直流母线电压的参考值和超级电容电压的参考值，将所述下一时刻的预测参数、所述直流母线电压的参考值和所述超级电容电压的参考值输入预设的代价函数中，输出开关信号组合；
储能系统控制模块，用于基于所述开关信号组合控制所述储能系统；
所述预测模型处理模块，用于将所述储能系统的当前时刻的本地检测信号输入预设的预测模型中，所述预测模型通过以下算式输出所述储能系统的下一时刻的预测参数：；其中，k为当前时刻，k+1为下一时刻，/>为下一时刻的直流母线电压，/>为下一时刻的DC/DC变换器电感电流，/>为下一时刻的超级电容电压，a为下一时刻的直流母线电压的变化率；为当前时刻的储能系统输出电流，/>为当前时刻的DC/DC变换器电感电流，为当前时刻的直流母线电压，/>为当前时刻的超级电容电压，/>为开关信号，为采样时间，/>为直流侧等效滤波电容，/>为DC/DC变换器电感，/>为超级电容。
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