CN117895538A - 基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法。本发明适用于适用于新能源并网侧储能应用领域。本发明将SOC反馈和一阶低通滤波算法相结合，利用电池储能系统和超级电容SOC值的实时反馈，结合风电功率波动的关系，实时调整算法的滤波系数，以平抑功率波动，有效提高了混合储能系统的运行性能和所在系统的安全可靠性。本发明基于风电场的并网有功功率波动率指标，建立多个时间尺度的风电功率波动的关系，从而实现在多时间尺度平抑风电波动。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法。适用于新能源并网侧储能应用领域。
背景技术
随着新能源发电的快速发展，风力发电作为一种重要的可再生能源，其波动性和随机性导致了电力系统中电力电量平衡问题的日益突出。为了应对风力发电的不稳定性，混合储能技术被广泛应用于电网侧，以平抑风功率波动并提高电力系统的稳定性和可靠性。
目前，电池储能和超级电容器被认为是一种有效的储能方式，具有能量密度高、充放电效率高等优点。为了提高混合储能系统的运行性能和安全可靠性，风功率波动平抑方法以及储能容量配置优化成为研究的焦点。国内选择风功率的采样周期通常为1s，传统的风功率波动平抑方法往往涉及复杂的短期预测和智能优化算法，导致应用受限，且滤波系数的调节难以实现实时优化。而目前已有研究中往往需要基于对未来风功率的预测，无法实现实时调节，且在平抑风电波动时未充分考虑多种储能系统特性。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，包括：
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，对风力发电多时间尺度的功率波动率进行修正，以平抑风电波动同时避免混合储能深度放电保障储能系统的稳定性；
基于多时间尺度对应的修正后功率波动率，计算多时间尺度对应的风功率并网滤波系数；
基于多时间尺度对应的风功率并网滤波系数，结合并网滤波系数取值范围，取满足取值范围要求的最小值为当前时刻的风功率并网滤波系数；
基于当前时刻风功率并网滤波系数和当前时刻实际风电场出力，计算当前时刻混合储能系统出力；
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定当前时刻电池储能系统的SOC变化值；
基于当前时刻的混合储能系统出力和SOC变化值，计算当前时刻对应的混合储能滤波系数；
基于当前时刻对应的混合储能滤波系数，计算电池储能系统和超级电容当前时刻的工作功率。
所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，对风力发电多时间尺度的功率波动率进行修正，包括：
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定风力发电混合储能系统的运行工况，以及功率波动率的限制修正系数；
基于风力发电混合储能系统的运行工况及功率波动率的限制修正系数，计算多时间尺度对应的修正后功率波动率。
所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定风力发电混合储能系统的运行工况，包括：
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值判断电池储能系统和超级电容是否处于放电警戒或充电警戒状态，结合当前时刻实际风电场出力和前一时刻并网风功率的关系，确定风力发电混合储能系统的运行工况。
所述风力发电混合储能系统的运行工况，包括：
工况一：电池储能系统和超级电容均处于放电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力大于前一时刻并网风功率；
工况二：电池储能系统和超级电容均处于放电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力小于前一时刻并网风功率；
工况三：电池储能系统和超级电容均处于充电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力大于前一时刻并网风功率；
工况四：电池储能系统和超级电容均处于充电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力小于前一时刻并网风功率。
所述基于风力发电混合储能系统的运行工况及功率波动率的限制修正系数，计算多时间尺度对应的修正后功率波动率，包括：
所述风力发电混合储能系统运行在工况一、四时，
，
其中，为修正后功率波动率；/>为修正前功率波动率；/>为限制修正系数；
所述风力发电混合储能系统运行在工况二、三时，
。
所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定功率波动率的限制修正系数，包括：
将电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值输入模糊逻辑系统A中，根据模糊逻辑系统A中模糊控制规则计算得出限制修正系数；
模糊逻辑系统A的输入均为电池储能系统和超级电容的SOC值，SOC bat 和SOC SC ，电池储能系统的连续论域为[0.2,0.8]，超级电容的连续论域为[0.05,0.95]，模糊集为{VS（很小），S（小），M（中），B（大），VB（很大）}，模糊逻辑系统A的输出为限制修正系数F；
模糊规则如下：
所述基于多时间尺度对应的修正后功率波动率，计算多时间尺度对应的风功率并网滤波系数，包括：
其中，/>为风功率并网滤波系数；/>为多时间尺度内风电厂并网功率；/>修正后功率波动率；/>为风电场的额定功率；/>为前一时刻并网风功率；/>为当前时刻实际风电场出力。
所述基于当前时刻风功率并网滤波系数和当前时刻实际风电场出力，计算当前时刻混合储能系统出力，包括：
，
，
其中，为当前时刻风功率并网滤波系数；/>为当前时刻并网风功率；/>为当前时刻实际风电场出力；/>为前一时刻并网风功率；/>为当前时刻混合储能系统出力。
所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定当前时刻电池储能系统的SOC变化值，包括：
将电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值输入模糊逻辑系统B中，根据模糊逻辑系统B中模糊控制规则，计算当前时刻电池储能系统的SOC变化值；
模糊逻辑系统B的输入均为电池储能系统和超级电容的SOC值，SOC bat 和SOC SC ，电池储能系统的连续论域为[0.2,0.8]，超级电容的连续论域[0.05,0.95]，模糊集为{VS（很小），S（小），M（中），B（大），VB（很大）}；
模糊逻辑系统B的输出为电池储能系统的SOC变化值，，其连续论域为[-0.25，0.25]，模糊集均为{DVB（负很大），DB（负大），DS（负小），Z（零），CS（正小），CB（正大），CVB（正很大）}；
模糊规则如下：
所述基于当前时刻的混合储能系统出力和SOC变化值，计算当前时刻对应的混合储能滤波系数，包括：
，
，
其中，b 1为当前时刻对应的混合储能滤波系数计算值；ΔSOC bat (t)为当前时刻电池储能系统的SOC变化值；C bat 为电池容量；为前一时刻电池储能系统出力；为当前时刻混合储能系统出力；b为当前时刻对应的混合储能滤波系数；b max为混合储能滤波系数取值范围内的最大值。
所述基于当前时刻对应的混合储能滤波系数，计算电池储能系统和超级电容当前时刻的工作功率，包括：
，
，
其中，为当前时刻电池储能系统出力；b为当前时刻对应的混合储能滤波系数；/>为前一时刻电池储能系统出力；/>为前一时刻混合储能系统出力；为当前时刻超级电容出力。
本发明的有益效果是：本发明将SOC反馈和一阶低通滤波算法相结合，利用电池储能系统和超级电容 SOC值的实时反馈，结合风电功率波动的关系，实时调整算法的滤波系数，以平抑功率波动，有效提高了混合储能系统的运行性能和所在系统的安全可靠性。
本发明基于风电场的并网有功功率波动率指标，建立多个时间尺度的风电功率波动的关系，从而实现在多时间尺度平抑风电波动。
附图说明
图1为实施例中基于混合储能的风功率波动平抑方法的流程图。
图2为—天中风电场初始功率和并网功率比较图。
图3为—天中一分钟风功率波动率比较图。
图4为—天中三十分钟风功率波动情况图。
图5为—天中风电平抑所需储能出力变化图。
图6为—天中电池储能系统和超级电容的SOC值变化图。
图7为不采用SOC实时反馈时的电池储能系统和超级电容的SOC值变化图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例为一种基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，具体包括以下步骤：
S1、基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，对风力发电多时间尺度的功率波动率进行修正，以平抑风电波动同时避免混合储能深度放电保障储能系统的稳定性；
S11、基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定该风力发电混合储能系统的运行工况，以及功率波动率的限制修正系数；
设置模糊逻辑系统A，其输入为前一时刻电池储能系统和超级电容的SOC值，输出为限制修正系数F。模糊逻辑系统A的功能是：通过调整滤波系数a，改变混合储能需要的出力。
本实施例中将电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值输入模糊逻辑系统A中，根据模糊逻辑系统A中模糊控制规则计算得出限制修正系数F。
模糊逻辑系统A的输入均为电池储能系统和超级电容的SOC值，SOC bat 和SOC SC ，电池储能系统的连续论域为[0.2,0.8]，超级电容的连续论域为[0.05,0.95]，模糊集为{VS（很小），S（小），M（中），B（大），VB（很大）}，模糊逻辑系统A的输出为限制修正系数F；
模糊规则如下表：
本例中基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值判断电池储能系统和超级电容是否处于放电警戒或充电警戒状态，结合当前时刻实际风电场出力和前一时刻并网风功率的关系，确定风力发电混合储能系统的运行工况。
本实施例中需要调节功率波动率的工况，包括：
工况一：电池储能系统和超级电容均处于放电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力大于前一时刻并网风功率，、/>且/>；
工况二：电池储能系统和超级电容均处于放电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力小于前一时刻并网风功率，、/>且/>；
工况三：电池储能系统和超级电容均处于充电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力大于前一时刻并网风功率，、/>且/>；
工况四：电池储能系统和超级电容均处于充电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力小于前一时刻并网风功率，、/>且/>。
其中，为前一时刻电池储能系统的SOC值；/>前一时刻超级电容的SOC值；/>为当前时刻实际风电场出力；/>为前一时刻并网风功率。
S12、基于风力发电混合储能系统的运行工况及功率波动率的限制修正系数F，计算多时间尺度（本例中取1分钟和10分钟）对应的修正后功率波动率；
当电池储能系统和超级电容都处于放电警戒区时，需要减小混合储能的总放电量或者增大混合储能的总充电量；当电池储能系统和超级电容都处于充电警戒区时，需要增大混合储能的总放电量或者减小混合储能的总充电量。当电池储能系统处于充电警戒区或者超级电容处于放电警戒区，需要减少电池储能系统的充电或者增大电池的放电；当电池储能系统处于放电警戒区或者超级电容处于充电警戒区，需要增加电池储能系统的放电或者减少电池的充电。
当风力发电混合储能系统的运行状态是工况一和工况四时，1分钟和10分钟时间尺度对应的修正后功率波动率计算公式如下：
，
，
其中，为修正后1分钟时间尺度对应的功率波动率；/>为修正前1分钟时间尺度对应功率波动率；/>为修正后10分钟时间尺度对应的功率波动率；/>为修正前10分钟时间尺度对应功率波动率，根据风电相关并网规则，对不同时间尺度的波动率有所要求。
当风力发电混合储能系统的运行状态是工况二和工况三时，1分钟和10分钟时间尺度对应的修正后功率波动率计算公式如下：
，
。
S2、基于多时间尺度对应的修正后功率波动率，计算1分钟和10分钟的并网滤波系数和/>；
，
，
其中，为1分钟时间尺度对应的风功率并网滤波系数；/>为10分钟时间尺度对应的风功率并网滤波系数；/>为多时间尺度内风电厂并网功率；/>修正后功率波动率；/>为风电场的额定功率；/>为前一时刻并网风功率；/>为当前时刻实际风电场出力。
S3、基于多时间尺度对应的风功率并网滤波系数，结合并网滤波系数取值范围，取满足取值范围要求的最小值为当前时刻的风功率并网滤波系数/>；
。
S4、基于当前时刻风功率并网滤波系数和当前时刻实际风电场出力，计算当前时刻混合储能系统出力；
，
，
其中，为当前时刻风功率并网滤波系数；/>为当前时刻并网风功率；/>为当前时刻实际风电场出力；/>为前一时刻并网风功率；/>为当前时刻混合储能系统出力。
S5、基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定当前时刻电池储能系统的SOC变化值；
设置模糊逻辑系统B，其输入为前一时刻电池储能系统和超级电容的SOC值，输出为电池储能系统的SOC变化值（），用于调整滤波系数b。
模糊逻辑系统B的功能是：通过调整滤波系数b，实现电池和超级电容的协同控制。
当电池储能系统处于充电警戒区或者超级电容处于放电警戒区，需要减少电池储能系统的充电或者增大BAT的放电；当电池储能系统处于放电警戒区或者超级电容处于充电进阶区，需要增加电池储能系统的充电或者减少电池储能系统的放电。
本例将前一时刻的电池储能系统和超级电容的SOC值输入到模糊逻辑系统B中，根据制定好的模糊控制规则计算得出当前时刻电池储能系统的SOC变化值。
模糊逻辑系统B的输入均为电池储能系统和超级电容的SOC值，SOC bat 和SOC SC ，电池储能系统的连续论域为[0.2,0.8]，超级电容的连续论域[0.05,0.95]，模糊集为{VS（很小），S（小），M（中），B（大），VB（很大）}；
模糊逻辑系统B的输出为电池储能系统的SOC变化值，，其连续论域为[-0.25，0.25]，模糊集均为{DVB（负很大），DB（负大），DS（负小），Z（零），CS（正小），CB（正大），CVB（正很大）}；
模糊规则如下：
SOC值的变化根据电池和超级电容的特性细分为充电禁止区、充电警戒区、最佳工作区、放电警戒区和放电禁止区，该分配规则更为细化可有效避免储能系统深度充放电保证延长混合储能系统的寿命。
S6、基于当前时刻的混合储能系统出力和SOC变化值，计算当前时刻对应的混合储能滤波系数；
，
，
其中，b 1为当前时刻对应的混合储能滤波系数计算值；ΔSOC bat (t)为当前时刻电池储能系统的SOC变化值；C bat 为电池容量；为前一时刻电池储能系统出力；为当前时刻混合储能系统出力；b为当前时刻对应的混合储能滤波系数；b max为混合储能滤波系数取值范围内的最大值。
S7、基于当前时刻对应的混合储能滤波系数，计算电池储能系统和超级电容当前时刻的工作功率；
，
，
其中，为当前时刻电池储能系统出力；b为当前时刻对应的混合储能滤波系数；/>为前一时刻电池储能系统出力；/>为前一时刻混合储能系统出力；为当前时刻超级电容出力。
本实施例中设定系统参数如下：电场输出功率的额定值为50WM，规定风电场的并网有功功率波动率指标为：1分钟功率波动不超过风电场额定功率的4%，10分钟功率波动不超过额定功率的20%，即，/>；假设并网风功率的最小周期为1min，对应的/>=0.0948。电池储能系统出力的最小周期为10s，对应的/>= 0.3859。
图2为—天中风电场初始功率和并网功率，橙色曲线为根据本文风电平抑策略对风电场输出功率进行实时平抑后得到的一天内每秒钟风并网功率，蓝色为风电场的原始输出功率，对比两条曲线可知平抑后波动平滑很多。图3和图4为1分钟和10分钟的风功率波动率，红色曲线为并网标准限值的最大功率波动，绿色为所得并网功率的波动，蓝色曲线为初始的功率波动。可以看到，经过FLF滤波算法的风电场目标功率两个时间尺度的波动都满足了约束，且都具有相对较小的功率波动率。图5为—天中风电平抑所需储能出力，其中图5中的（a）为混合储能出力，图5中的（b）为电池储能系统与超级电容分别出力。图6为—天中电池储能系统和超级电容的SOC值，其中图6中的（a）为电池储能SOC变化，图6中的（b）为超级电容SOC变化。图7为不采用SOC实时反馈时的电池储能和超级电容的SOC值，其中图7中的（a）为电池储能SOC变化，图7中的（b）为超级电容SOC变化。
其中图6可以看出，在2：00左右，电池储能系统的SOC值小于0.4，处于放电警戒区，但很快SOC值就回到了最佳工作区。超级电容在2：00左右之后一直在放电警戒区和最佳工作区（超级电容最佳工作区为SOC值处于0.3~0.7区间内）之间运行。
为了进一步验证所提方法可以避免电池储能系统和超级电容的深度充放电，本实施例的对比例采取传统基于FLF算法的基于混合储能的风功率波动平抑方法，即不采用SOC实时反馈策略，只根据波动限制调节滤波系数。图7为该对比方法获得的电池储能系统和超级电容的SOC值。在对比方法中，电池储能系统大多数时间都在放电警戒区运行，超级电容的超级电容大致处于下降趋势，在一天的最后也处于放电警戒区。与对比方法相比，本文提出的基于混合储能的风功率波动平抑方法可以在平抑风功率波动的同时，避免电池储能系统和超级电容的深度充放电，有效提高了混合储能系统的运行性能和安全可靠性。
Claims (11)
1.一种基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，包括：
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，对风力发电多时间尺度的功率波动率进行修正，以平抑风电波动同时避免混合储能深度放电保障储能系统的稳定性；
基于多时间尺度对应的修正后功率波动率，计算多时间尺度对应的风功率并网滤波系数；
基于多时间尺度对应的风功率并网滤波系数，结合并网滤波系数取值范围，取满足取值范围要求的最小值为当前时刻的风功率并网滤波系数；
基于当前时刻风功率并网滤波系数和当前时刻实际风电场出力，计算当前时刻混合储能系统出力；
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定当前时刻电池储能系统的SOC变化值；
基于当前时刻的混合储能系统出力和SOC变化值，计算当前时刻对应的混合储能滤波系数；
基于当前时刻对应的混合储能滤波系数，计算电池储能系统和超级电容当前时刻的工作功率。
2.根据权利要求1所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，对风力发电多时间尺度的功率波动率进行修正，包括：
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定风力发电混合储能系统的运行工况，以及功率波动率的限制修正系数；
基于风力发电混合储能系统的运行工况及功率波动率的限制修正系数，计算多时间尺度对应的修正后功率波动率。
3.根据权利要求2所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定风力发电混合储能系统的运行工况，包括：
基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值判断电池储能系统和超级电容是否处于放电警戒或充电警戒状态，结合当前时刻实际风电场出力和前一时刻并网风功率的关系，确定风力发电混合储能系统的运行工况。
4.根据权利要求3所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述风力发电混合储能系统的运行工况，包括：
工况一：电池储能系统和超级电容均处于放电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力大于前一时刻并网风功率；
工况二：电池储能系统和超级电容均处于放电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力小于前一时刻并网风功率；
工况三：电池储能系统和超级电容均处于充电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力大于前一时刻并网风功率；
工况四：电池储能系统和超级电容均处于充电警戒状态，且当前时刻实际风电场出力小于前一时刻并网风功率。
5.根据权利要求4所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于风力发电混合储能系统的运行工况及功率波动率的限制修正系数，计算多时间尺度对应的修正后功率波动率，包括：
所述风力发电混合储能系统运行在工况一、四时，
，
其中，为修正后功率波动率；/>为修正前功率波动率；/>为限制修正系数；
所述风力发电混合储能系统运行在工况二、三时，
。
6.根据权利要求2所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定功率波动率的限制修正系数，包括：
将电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值输入模糊逻辑系统A中，根据模糊逻辑系统A中模糊控制规则计算得出限制修正系数。
7.根据权利要求1所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于多时间尺度对应的修正后功率波动率，计算多时间尺度对应的风功率并网滤波系数，包括：
其中，/>为风功率并网滤波系数；/>为多时间尺度内风电厂并网功率；/>修正后功率波动率；/>为风电场的额定功率；/>为前一时刻并网风功率；/>为当前时刻实际风电场出力。
8.根据权利要求1所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于当前时刻风功率并网滤波系数和当前时刻实际风电场出力，计算当前时刻混合储能系统出力，包括：
，
，
其中，为当前时刻风功率并网滤波系数；/>为当前时刻并网风功率；/>为当前时刻实际风电场出力；/>为前一时刻并网风功率；/>为当前时刻混合储能系统出力。
9.根据权利要求1所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于混合储能系统中电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值，确定当前时刻电池储能系统的SOC变化值，包括：
将电池储能系统和超级电容前一时刻的SOC值输入模糊逻辑系统B中，根据模糊逻辑系统B中模糊控制规则，计算当前时刻电池储能系统的SOC变化值。
10.根据权利要求1所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于当前时刻的混合储能系统出力和SOC变化值，计算当前时刻对应的混合储能滤波系数，包括：
，
，
其中，b 1为当前时刻对应的混合储能滤波系数计算值；ΔSOC bat (t)为当前时刻电池储能系统的SOC变化值；C bat 为电池容量；为前一时刻电池储能系统出力；/>为当前时刻混合储能系统出力；b为当前时刻对应的混合储能滤波系数；b max为混合储能滤波系数取值范围内的最大值。
11.根据权利要求1所述的基于混合储能模糊控制的风功率波动平抑方法，其特征在于，所述基于当前时刻对应的混合储能滤波系数，计算电池储能系统和超级电容当前时刻的工作功率，包括：
，
，
其中，为当前时刻电池储能系统出力；b为当前时刻对应的混合储能滤波系数；为前一时刻电池储能系统出力；/>为前一时刻混合储能系统出力；为当前时刻超级电容出力。
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