CN118336795B - 一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法 - Google Patents
一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118336795B CN118336795B CN202410774821.4A CN202410774821A CN118336795B CN 118336795 B CN118336795 B CN 118336795B CN 202410774821 A CN202410774821 A CN 202410774821A CN 118336795 B CN118336795 B CN 118336795B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- pem
- soc
- alk
- max
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 152
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 title claims abstract description 152
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 138
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 43
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 153
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 claims abstract description 153
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 133
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims abstract description 129
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 68
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 33
- GPTFURBXHJWNHR-UHFFFAOYSA-N protopine Chemical compound C1=C2C(=O)CC3=CC=C4OCOC4=C3CN(C)CCC2=CC2=C1OCO2 GPTFURBXHJWNHR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 20
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 11
- 101100490437 Mus musculus Acvrl1 gene Proteins 0.000 claims description 7
- 239000002699 waste material Substances 0.000 claims description 4
- 150000002431 hydrogen Chemical class 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000005868 electrolysis reaction Methods 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 101000604223 Homo sapiens Nocturnin Proteins 0.000 description 2
- 102100038815 Nocturnin Human genes 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 2
- JJLHDJOAPXBNPR-UHFFFAOYSA-N phenyl(2-phenylethynyl)mercury Chemical compound C=1C=CC=CC=1[Hg]C#CC1=CC=CC=C1 JJLHDJOAPXBNPR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Fuel Cell (AREA)
Abstract
本发明为一种基于滞环的电‑氢储能微电网功率分配方法,属于混合储能领域,针对现有技术存在电解槽和燃料电池频繁启停成本较高、可靠性低的问题,提供一种基于滞环的电‑氢储能微电网功率分配方法,包括:构建微电网;采集风力发电模块、光伏发电模块、负荷模块的功率以及锂电池、燃料电池、碱性电解槽、PEM电解槽的荷电状态;将当前时刻的风力发电模块和光伏发电模块的总功率与负荷模块的功率差值的正负作为判据,判断微电网处于储能模式或供电模式,分别处理不同模式下,PEM电解槽制氢功率和碱性电解槽制氢功率。通过选择合理的微电网结构以及功率分配模型,减少启停次数进而提高供电可靠性。
Description
技术领域
本发明属于混合储能领域,特别涉及一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法。
背景技术
风力和光伏发电是目前最成熟的可再生能源发电技术,但是其间歇性、波动性与不确定性限制了持续供电的可靠性,为此需要借助储能元件将产生的电能进行存储。目前储能元件主要可分为两类:一种是能够快速响应功率实时变化的储能元件,另一种则是综合考虑损耗和成本更适合长期储能的元件。储能电池如锂电池具有较快的响应速度和充放电速率,技术成熟、成本低廉,更适合短期储能需求。氢气储能(包括电解槽、储氢罐和燃料电池组合)已在技术上证明可行,由于氢气损耗率较低,更适合长期储能应用。碱性电解最为成熟、应用最广、成本最低,但是其冷启动时间较长,通常需要一个小时;质子交换膜电解较于碱性电解有高效率、响应快的特性,但是其成本远高于碱性电解。传统的氢气储能一般只考虑单一的碱性的电解槽或者质子交换膜电解槽制氢的形式,不能兼顾响应快与低成本两种优势。
电解槽和燃料电池价格昂贵,并且频繁的启停操作能够影响它们的使用寿命。采用传统的混合储能系统功率分配方法,电解槽和燃料电池会频繁启停,从而降低它们的寿命,增加系统成本。因此针对两种电解槽协同工作并考虑电碱性、PEM电解槽与燃料电池启停次数的高效功率分配方法尤为重要。
发明内容
针对现有技术的问题,本发明提供基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,通过选择合理的微电网结构、采用合适的功率分配模型,减少电解槽和燃料电池启停次数进而提高供电可靠性。
本发明采用技术方案如下:本发明提供一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,包括:
步骤1,构建微电网,所述微电网包括与电网相连的风力发电模块、光伏发电模块、锂电池、负荷模块和氢气储能模块,所述氢气储能模块包括碱性电解槽、PEM电解槽、储氢罐和燃料电池;
步骤2,采集构建的微电网中当前时刻的风力发电模块的功率、光伏发电模块的功率、负荷模块的功率以及上一时刻的锂电池荷电状态;
步骤3,分别获取锂电池允许的最大、最小荷电状态,碱性电解槽、PEM电解槽启动的荷电状态,两电解槽均关闭的荷电状态,以及燃料电池启动、关闭荷电状态;
步骤4,将当前时刻的风力发电模块和光伏发电模块的总功率与负荷模块的功率差值记为ΔP,ΔP≥0时判断微电网处于储能模式,并执行步骤5,ΔP<0时判断微电网处于供电模式,并执行步骤6;
步骤5,采用碱性电解槽启动的荷电状态、PEM电解槽启动的荷电状态、两电解槽均关闭的荷电状态、燃料电池关闭荷电状态以及燃料电池启动荷电状态,将锂电池允许的荷电状态的范围从大到小分割成六个子范围,根据上一时刻锂电池的荷电状态值落入六个子范围的位置以及碱性电解槽和PEM电解槽所处状态,设定PEM电解槽和碱性电解槽制氢功率及燃料电池的工作功率;
步骤6,先判断锂电池剩余电能与-ΔP的大小,若锂电池剩余电能≥-ΔP,则采用两电解槽均处于关闭的荷电状态以及燃料电池关闭的荷电状态、开启的荷电状态,将锂电池允许的荷电状态的范围从大到小分割成四个子范围,根据上一时刻锂电池的荷电状态值落入四个子范围的位置、锂电池剩余电能以及上一时刻燃料电池的运行状态,设定锂电池和燃料电池的工作功率及PEM电解槽和碱性电解槽制氢功率;
其中,锂电池剩余电能表达式为(SOC(t-1)-SOC min)*P rated,bat,P rated,bat表示锂电池的额定容量,SOC(t-1)为上一时刻锂电池的荷电状态值,SOC min为锂电池允许的最小荷电状态。
功率分配基本原理为:当可再生能源发电量(风力发电模块和光伏发电模块总功率)大于负荷所需电量(负荷模块的功率)时,根据多余电量的大小以及碱性、PEM电解槽上一时刻的运行状态,锂电池与氢气储能设备采取不同的模型消纳多余电量;当可再生能源发电量不足以提供负荷所需电量时,根据-ΔP的大小及燃料电池上一时刻的运行状态,锂电池与氢气储能设备采取不同的模型提供电量。
本申请中,通过先判断当前时刻的风力发电和光伏发电的总功率与负荷模块的功率差值的正负来判断当前处于储能状态还是供电状态,处于储能状态时选择储能模式,根据碱性电解槽成本低但需要一定时间冷启动和PEM电解槽效率高、响应快但成本高的特性,将锂电池荷电状态划分区间,再根据上一时刻碱性和PEM电解槽以及燃料电池运行状态与锂电池的荷电状态所处范围,各模块执行对应的功率分配模型,将过剩的电量转化为锂电池的电能或氢能,处于供电状态时选择供电模式,根据锂电池剩余电能能否提供-ΔP以及上一时刻燃料电池的运行状态,执行不同的功率分配模型,将锂电池的电量或氢能转化成电能。相较于单一碱性或者PEM电解槽的氢气储能配置,本申请构建的微电网采用碱性和PEM协同工作的配置具有更高的可靠性与更好的经济性;同时,本申请可以有效减少碱性、PEM电解槽以及燃料电池的启停次数,保证使用寿命,降低系统成本。
进一步地,步骤5具体过程为:
步骤5.1,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于碱性电解槽启动荷电状态与锂电池最大荷电状态之间时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.1.1,若上一时刻碱性电解槽未启动,则先分配碱性电解槽的冷启动所需功率至碱性电解槽处,使碱性电解槽处于冷启动状态,随后执行第一功率分配模型;
步骤5.1.2,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,再判断上一时刻PEM电解槽是否启动;
步骤5.1.2.1,若上一时刻PEM电解槽处于关闭状态,则执行第二功率分配模型;
步骤5.1.2.2,若上一时刻PEM电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.2,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于PEM电解槽启动荷电状态与碱性电解槽启动荷电状态之间时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.2.1,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.2.2,若上一时刻碱性电解槽处于关闭状态,则执行第四功率分配模型;
步骤5.3,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于两电解槽均关闭的荷电状态与PEM电解槽启动荷电状态之间时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.3.1,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.3.2,若上一时刻碱性电解槽处于关闭状态,再判断上一时刻PEM电解槽是否处于启动状态;
步骤5.3.2.1,若上一时刻PEM电解槽处于启动状态,则执行第四功率分配模型;
步骤5.3.2.2,若上一时刻PEM电解槽处于关闭状态,则执行第五功率分配模型;
步骤5.4,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于燃料电池关闭荷电状态与两电解槽均关闭的荷电状态之间时,则执行第五功率分配模型;
步骤5.5,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于燃料电池开启荷电状态与燃料电池燃料关闭荷电状态之间时,先判断上一时刻刻燃料电池是否启动;
步骤5.5.1,若上一时刻燃料电池处于运行状态,则执行第六功率分配模型;
步骤5.5.2,若上一时刻燃料电池未运行,则执行第五功率分配模型;
步骤5.6,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于锂电池最小荷电状态与燃料电池开启荷电状态之间时,则执行第五功率分配模型。
进一步地,所述第一功率分配模型表达式为:
(1);
其中,P PEM_1(t)为第一功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_1为第一功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率;P on,alk为碱性电解槽启动的功率,P max,PEM为PEM电解槽最大工作功率。
进一步地,所述第二功率分配模型表达式为:
(2);
式中:P PEM_2(t)为第二功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_2(t)为第二功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P max,alk为碱性电解槽最大工作功率。
进一步地,所述第三功率分配模型表达式为:
(3);
式中:P PEM_3(t)为第三功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_3(t)为第三功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P on,PEM为PEM电解槽启动的功率,P min,PEM为PEM电解槽最小工作功率,P on,PEM数值与P min,PEM相等。
进一步地,所述第四功率分配模型表达式为:
(4);
式中:P PEM_4(t)为第四功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_4(t)为第四功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
进一步地,所述第五功率分配模型表达式为:
(5);
式中:P PEM_5为第五功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_5为第五功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
进一步地,所述第六功率分配模型表达式为:
(6);
式中:P PEM_6为第六功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_6为第六功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P fc_6为第六功率分配模型下燃料电池的工作功率,P min,fc为燃料电池的最小工作功率。
进一步地,步骤6具体过程为:
步骤6.1,当锂电池剩余电能≥-ΔP时,继续判断上一时刻锂电池荷电状态所处范围;当锂电池剩余电能<-ΔP时,锂电池剩余电能全部用于供电,执行第七功率分配模型;
步骤6.2,当上一时刻锂电池荷电状态处于两电解槽均关闭的荷电状态与锂电池最大荷电状态之间时,锂电池放电,其放电功率大小为-ΔP+P alk(t)+ P PEM(t),燃料电池不运行;两电解槽工作状态与上一时刻相同,并以各自最小的制氢功率制氢,其中,P alk(t)和P PEM(t)分别为当前时刻状态下碱性电解槽和PEM电解槽的制氢功率;
步骤6.3,当上一时刻锂电池荷电状态处于燃料电池关闭荷电状态与两电解槽均关闭的荷电状态之间时,锂电池放电,其放电功率为-ΔP,燃料电池不运行;
步骤6.4,当上一时刻锂电池荷电状态处于燃料电池开启荷电状态与燃料关闭荷电状态之间时,先判断上一时刻燃料电池运行状态;
步骤6.4.1,若上一时刻燃料电池未运行,则锂电池放电,其放电功率为-ΔP,燃料电池不运行;
步骤6.4.2,若上一时刻燃料电池运行,将当前时刻的剩余储氢与燃料电池最大功率两者的较小值记为P 0,判断P 0与-ΔP的大小;其中,当前时刻的剩余储氢为P hy(t),P hy(t)=P hy(t-1)*η eff,fc,P hy(t-1)表示上一时刻剩余储氢可以转换的功率,η eff,fc表示燃料电池的效率;
步骤6.4.2.1,当P 0≤-ΔP时,燃料电池以P 0大小运行,锂电池补上剩下的功率,以-(P 0+ΔP)大小放电运行;
步骤6.4.2.2,当P 0>-ΔP时,燃料电池以-ΔP大小运行,锂电池不运行;
步骤6.5,当上一时刻锂电池荷电状态处于锂电池最小荷电状态与燃料电池开启荷电状态之间时,判断P 0与-ΔP的大小,当P 0>-ΔP时,执行过程同步骤6.4.2.2;当P 0≤-ΔP时,执行过程同步骤6.4.2.1。
进一步地,第七功率分配模型表达式为:
(7);
其中P fc_7(t)为第七功率分配模型下燃料电池的工作功率;P max,fc为燃料电池的最大工作功率,P hy(t-1)表示剩余储氢可以转换的功率;η eff,fc表示燃料电池的效率;P req,fc表示燃料电池需要提供的剩余功率。
本发明具有的有益效果:与传统的氢电耦合微电网系统的功率分配方法和系统相比,本发明有以下优点:
(1)本申请的微电网中氢气储能模块采用碱性和PEM电解槽协同工作结构,能够充分发挥碱性电解槽成本低,PEM电解槽效率高、响应快的优点;
(2)本发明的基于滞环的功率分配方法制定充分考虑碱性电解槽的冷启动时间以及PEM电解槽效率高的特点;
(3)本发明提出的基于滞环的功率分配方法能够有效减少电解槽与燃料电池的启停次数,保证其使用寿命,提高微电网系统的经济性。
附图说明
图1是微电网结构示意图;
图2是实施例的流程示意图;
图3是储能模式流程示意图;
图4是供电模式流程示意图;
图5是第一功率分配模型的控制过程示意图;
图6是第二功率分配模型的控制过程示意图;
图7是第三功率分配模型的控制过程示意图;
图8是第四功率分配模型的控制过程示意图;
图9是第五功率分配模型的控制过程示意图;
图10是第六功率分配模型的控制过程示意图;
图11是第七功率分配模型的控制过程示意图;
图12是基于滞环的电-氢储能微电网功率分配控制原理图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图,对本发明实施例的技术方案进行解释和说明,但下述实施例仅为本发明的优选实施例,并非全部。基于实施方式中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例,都属于本发明的保护范围。
如图1所示,微电网由光伏发电模块、风力发电模块、锂电池、氢储能模块(碱性电解槽、PEM电解槽、储氢罐、燃料电池)、转换器模块和负荷模块组成,其中光伏组件通过DC/DC模块与直流母线相连,其作用是将光能转换为电能;风机组件通过AC/DC模块与直流母线相连,其作用是将风能转换为电能;锂电池直流母线相连,用于吸收可再生能源供电过剩时的多余电能,并在可再生能源供电不足时补上缺少的电能,保证供电可靠性;氢储能模块中碱性电解槽、PEM电解槽连接直流母线和储氢罐,其作用是将电能转换成氢能并储存在罐中;燃料电池连接直流母线和储氢罐,其作用是将氢能转换成电能。下面将建立各个模块的数学模型。
光伏发电模块:单个PV组件在输出功率随时间的变化公式为:
(8);
其中P PV(t)为t时刻单个PV组件输出功率;P rate为单个PV组件额定功率;r in(t)为光伏组件输入辐射强度;d为降额因子;r st为入射辐射强度,其取值为1000W/m2;c为温度系数,其取值为-0.35%/℃;T st为标准工况温度,其取值为25℃;T ce为PV电池温度,其表达式为;
(9);
其中T a为环境温度;NOCT为电池正常工作温度,其取值为45℃;
风力发电模块:单个WT组件在输出功率随时间的变化公式为:
(10);
其中P WT(t)为t时刻单个WT组件输出功率;v(t)为t时刻的风速;P ra为单个WT组件额定功率;v ra为额定风速;v in为切入风速;v out为切出风速。
碱性电解槽的原理与PEM电解槽类似,但是两者的电解效率,功率调制范围,冷启动时长等特性不同,表1给出两者的参数对比。
表1
转换器模块:直流和交流组件需要转换器连接。WT、交流负载连接在交流母线上,光伏、锂电池、氢链设备连接在直流母线上。功率变换器包括整流器和逆变器,效率分别为85%和90%。
本实施例提供基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,如图2所示,包括:
步骤1,构建微电网,其结构如图1所示,所述微电网包括与电网相连的风力发电模块、光伏发电模块、锂电池、负荷模块和氢气储能模块,所述氢气储能模块包括碱性电解槽、PEM电解槽、储氢罐和燃料电池;
步骤2,采集构建的微电网中当前时刻的风力发电功率、光伏发电模块的功率、负荷模块的功率以及上一时刻的锂电池荷电状态SOC(t-1);
步骤3,分别获取锂电池允许的最大荷电状态SOC max、最小荷电状态SOC min,碱性电解槽、PEM电解槽启动的荷电状态SOC on,alk、SOC on,PEM,两电解槽均关闭的荷电状态SOC off,elz,以及燃料电池启动荷电状态SOC on,fc、关闭荷电状态SOC off,fc;
步骤4,将当前时刻的风力发电模块和光伏发电模块的总功率与负荷模块的功率差值记为ΔP,ΔP≥0时判断微电网处于储能模式(如图3所示),并执行步骤5,ΔP<0时判断微电网处于供电模式(如图4所示),并执行步骤6;
步骤5,采用碱性电解槽启动的荷电状态SOC on,alk、PEM电解槽启动的荷电状态SOC on,PEM、两电解槽均关闭的荷电状态SOC off,elz、燃料电池关闭荷电状态SOC off,fc以及燃料电池启动荷电状态SOC on,fc,将锂电池允许的荷电状态的范围(即SOC min~SOC max);从大到小分割成六个子范围(即SOC on,alk~SOC max 、SOC on,PEM~SOC on,alk 、SOC off,elz~SOC on,PEM 、SOC off,fc~SOC off,elz 、SOC on,fc ~SOC off,fc 、SOC min~SOC on,fc),根据上一时刻锂电池的荷电状态值SOC(t-1)落入四个子范围的位置以及碱性电解槽和PEM电解槽所处状态,设定PEM电解槽和碱性电解槽制氢功率及燃料电池的工作功率。
处于储能模式时,碱性电解槽和PEM电解槽的制氢功率和燃料电池供电功率可归纳如下:
其中X alk(t-1),X PEM(t-1)表示上一时刻碱性和PEM电解槽的运行状态,其取值为1表示上一时刻电解槽正在运行或者碱性电解槽处于冷启动状态,取值为0表示上一时刻电解槽未运行。表示X alk(t-1)的非运算,X alk(t-1)为1时为0;为X PEM(t-1)的非运算,X PEM(t-1)为1时值为0。
如图3所示,具体过程为:
步骤5.1,当SOC on,alk<SOC(t-1)≤SOC max时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动(即判断X alk(t-1)=0是否成立);
步骤5.1.1,若上一时刻碱性电解槽未启动(即X alk(t-1)=0成立),则先分配碱性电解槽的冷启动所需功率至碱性电解槽处,使碱性电解槽处于冷启动状态,随后执行第一功率分配模型;
步骤5.1.2,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态(即X alk(t-1)=1),再判断上一时刻PEM电解槽是否启动;
步骤5.1.2.1,若上一时刻PEM电解槽处于关闭状态(即X PEM(t-1)=0),则执行第二功率分配模型;
步骤5.1.2.2,若上一时刻PEM电解槽处于启动状态(即X PEM(t-1)=1),则执行第三功率分配模型。
具体地,第一功率分配模型表达式为:
(1);
其中,P PEM_1(t)为第一功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_1为第一功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
P on,alk为碱性电解槽启动的功率,P on,alk数值与碱性电解槽的最小制氢功率P min,alk相等,P max,alk为碱性电解槽最大工作功率,P max,PEM为PEM电解槽最大工作功率,P min,PEM为PEM电解槽最小工作功率,P on,PEM为PEM电解槽启动的功率,P on,PEM数值与P min,PEM相等,P min,fc为燃料电池的最小工作功率。
如图5所示,第一功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P on,alk+P min,PEM,碱性电解槽以最小功率冷启动,但其制氢功率为0(即P alk_1(t)=0),PEM电解槽以最小运行功率制氢,即P PEM_1(t)=P min,PEM,此时锂电池充电,其充电功率P bat,ch_1(t)=ΔP-(P on,alk+P min,PEM);
(2)当P on,alk+P min,PEM<ΔP≤P on,alk+P max,PEM时,碱性电解槽以最小功率冷启动,但其制氢功率为0(即P alk_1(t)=0),此时P PEM_1(t)=ΔP-P on,alk;
(3)当P on,alk+P max,PEM<ΔP时,碱性电解槽以最小功率冷启动,但其制氢功率为0(即P alk_1(t)=0),此时P PEM_1(t)=P max,PEM,锂电池充电,其充电功率P bat,ch_1(t)为min((SOC max - SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP-(P on,alk +P max,PEM)),锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率。P rated_bat为锂电池额定容量。
所述第二功率分配模型表达式为:
(2);
式中:P PEM_2(t)为第二功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_2(t)为第二功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。从小到大为四个点(P on,alk/P min,alk、P max,alk、P min,PEM和P max,PEM),这四个点形成五个区间范围。
如图6所示,第二功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P on,alk时,P alk_2(t)=P on,alk,此时锂电池充电功率P bat,ch_2(t)=ΔP- P on,alk;
(2)当P on,alk<ΔP≤P max,alk时,P alk_2(t)=ΔP;
(3)当P max,alk<ΔP≤P max,alk +P min,PEM时,P alk_2(t)=P max,alk,P PEM_2(t)=0,剩余功率给锂电池充电,即此模型下锂电池充电功率P bat,ch_2(t)=ΔP-P max,alk;
(4)当P max,alk +P min,PEM<ΔP≤P max,alk +P max,PEM时,P alk_2(t)=P max,alk,PEM电解槽以剩余功率制氢,即P PEM_2(t)=ΔP-P max,alk;
(5)当P max,alk +P max,PEM<ΔP时,碱性电解槽和PEM电解槽都以各自最大运行功率制氢,即P alk_2(t)=P max,alk,P PEM_2(t)=P max,PEM,此时锂电池充电功率P bat,ch_2(t)=min((SOC max -SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP-(P max,alk +P max,PEM)),记锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率。
所述第三功率分配模型表达式为:
(3);
式中:P PEM_3(t)为第三功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_3(t)为第三功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
如图7所示,第三功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P on,alk+P min,PEM时,P alk_3(t)=P on,alk,P PEM_3(t)=P min,PEM,此时锂电池充电功率P bat,ch_3(t)=ΔP-(P on,alk+P min,PEM);
(2)当P on,alk+P min,PEM<ΔP≤P on,alk+P max,PEM时,碱性电解槽以最小功率冷制氢P alk_3(t)=P on,alk,PEM电解槽以剩余的功率制氢,即此时P PEM_3(t)=ΔP-P on,alk;
(3)当P on,alk+P max,PEM<ΔP≤P max,alk+P max,PEM时,PEM电解槽以最大功率冷制氢P PEM_3(t)=P max,PEM,碱性电解槽以剩余的功率制氢P alk_3(t)=ΔP-P max,PEM;
(4)当P max,alk+P max,PEM<ΔP时,碱性电解槽和PEM电解槽以各自最大运行功率制氢,P PEM_3(t)=P max,PEM,P alk_3(t)=P max,alk,此时锂电池充电功率为P bat,ch_3(t)=min((SOC max -SOC(t- 1))*P rated_bat ,ΔP-(P max,alk +P max,PEM))充电,锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率。
步骤5.2,当SOC on,PEM<SOC(t-1)≤SOC on,alk时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.2.1,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.2.2,若上一时刻碱性电解槽处于关闭状态,则执行第四功率分配模型。
所述第四功率分配模型表达式为:
(4);
式中:P PEM_4(t)为第四功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_4(t)为第四功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
如图8所示,第四功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P min.PEM(也为P on.PEM)时,P PEM_4(t)=P on.PEM,此时锂电池充电功率P bat,ch_4(t)=ΔP-P on.PEM;
(2)当P min.PEM<ΔP≤P max.PEM时,P PEM_4(t)=ΔP;
(3)当P max.PEM<ΔP时,P PEM_4(t)=P max.PEM,锂电池充电,此时锂电池充电功率P bat,ch_4(t)=min((SOC max -SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP-P max,PEM),锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率。
步骤5.3,当SOC off,el<SOC(t-1)≤SOC on,PEM时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.3.1,若先判断上一时刻碱性电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.3.2,若上一时刻碱性电解槽处于关闭状态,再判断上一时刻PEM电解槽是否处于启动状态;
步骤5.3.2.1,若上一时刻PEM电解槽处于启动状态,则执行第四功率分配模型;
步骤5.3.2.2,若上一时刻PEM电解槽处于关闭状态,则执行第五功率分配模型;
所述第五功率分配模型表达式为:
(5);
式中:P PEM_5为第五功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_5为第五功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
如图9所示,第五功率分配模型表述过程为:碱性和PEM电解槽都不运行,多余功率全给锂电池充电,锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率。即P bat,ch_5(t)=min((SOC max - SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP)。
步骤5.4,当SOC off,fc<SOC(t-1)≤SOC off,elz时,则执行第五功率分配模型。
步骤5.5,当SOC on,fc<SOC(t-1)≤SOC off,fc时,先判断上一时刻刻燃料电池是否启动;
步骤5.5.1,若上一时刻燃料电池处于运行状态(即X fc(t-1)=0不成立),则执行第六功率分配模型;
步骤5.5.2,若上一时刻燃料电池未运行(即X fc(t-1)=0成立),则执行第五功率分配模型;
第六功率分配模型表达式:
(6);
式中:P PEM_6为第六功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_6为第六功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P fc_6为第六功率分配模型下燃料电池的工作功率,锂电池充电功率为P bat,ch_6(t)=ΔP-P min.fc。第六功率分配模型如图10所示。
步骤5.6,当SOC min<SOC(t-1)≤SOC on,fc时,则执行第五功率分配模型。
步骤6,先判断锂电池剩余电能与-ΔP的大小,若锂电池剩余电能≥-ΔP,则采用燃料电池关闭的荷电状态、开启的荷电状态,将锂电池允许的荷电状态的范围从大到小分割成四个子范围,即SOC off,elz ~SOC max 、SOC off,fc ~SOC off,elz SOC on,fc ~SOC off,fc 、SOC min~SOC on,fc四个范围,据上一时刻锂电池的荷电状态值落入四个子范围的位置、锂电池剩余电能以及上一时刻燃料电池的运行状态,设定PEM电解槽制氢功率和碱性电解槽制氢功率;
处于供电模式时,燃料电池的供电功率如下所示:
其中P fc(t)为当前时刻燃料电池的工作功率,P alk(t)为当前时刻碱性电解槽的制氢功率,P PEM(t)为当前时刻PEM电解槽的制氢功率,X fc(t-1)是表示燃料电池上一时刻运行状态的状态变量,取值为1代表上一时刻燃料电池正在运行,取值为0表示上一时刻燃料电池未运行;F(t-1)是用来判断锂电池能否提供-ΔP的状态变量,其取值为1表示锂电池剩余电能能够提供-ΔP,取值为0则表示锂电池剩余电能不能够提供-ΔP;为F(t-1)的非运算,F(t-1)为1时其值为0,F(t-1)为0时其值为1;G(t-1)是用于确定剩余储氢与燃料电池最大功率两者的较小值是否能够提供-ΔP的指标,为G(t-1)的非运算,G(t-1)为1时其值为0,F(t-1)为0时其值为1;其表达式如下:
其中P hy(t-1)表示剩余储氢可以转换的功率;η eff,fc表示燃料电池的效率;P rated,bat表示锂电池的额定容量。
具体过程为:
步骤6.1,当锂电池剩余电能≥-ΔP时,继续判断上一时刻锂电池荷电状态所处范围;当锂电池剩余电能<-ΔP时,锂电池剩余电能全部用于供电,执行第七功率分配模型:
(7);
其中P fc_7(t)为第七功率分配模型下燃料电池的工作功率;P max,fc为燃料电池的最大工作功率,P hy(t-1)表示剩余储氢可以转换的功率;η eff,fc表示燃料电池的效率;P req,fc表示燃料电池需要提供的剩余功率。
如图11所示,第七功率分配模型表述过程为:先将-ΔP与锂电池所能提供的所有功率作差得到P req,fc,即P req,fc=-ΔP-(SOC(t-1)-SOC min)*P rated,bat;如果P req,fc≥P hy(t-1)* η eff,fc,此时燃料电池以P fc_7(t)=min(P max,fc ,P hy(t-1)*η eff,fc)的功率运行,LPS=1,P hy(t)=P hy(t-1)-P fc(t)/η eff,fc,其中P hy(t)为当前时刻剩余储氢可以转换的功率,P hy(t-1)表示上一时刻剩余储氢可以转换的功率,η eff,fc表示燃料电池的效率。如果P req,fc<,若 ≤P max,fc,则P fc_7(t)=P req,fc,该时刻LPS=0;若>P max,fc,判断P req,fc<P max,fc时,P fc_7(t)=P req,fc,该时刻LPS=0,P hy(t)=P hy(t-1)-P fc(t)/η eff,fc,判断P req,fc≥P max,fc时,则P fc_7(t)=P max,fc,该时刻LPS=1,P hy(t)=P hy(t-1)-P fc(t)/η eff,fc。
步骤6.2,当SOC off,elz<SOC(t-1)≤SOC max时,锂电池放电,其放电功率大小为-ΔP +P alk(t)+ P PEM(t),燃料电池不运行;两电解槽工作状态与上一时刻相同,并以各自最小的制氢功率制氢,其中,P alk(t)和P PEM(t)分别为当前时刻状态下碱性电解槽和PEM电解槽的制氢功率;例如上一时刻碱性电解槽运行,则当前时刻其以P min,alk制氢,若上一时刻碱性电解槽未运行,则当前时刻碱性电解槽也不运行;若上一时刻PEM电解槽运行,则当前时刻其以P min,PEM制氢,若上一时刻碱性电解槽未运行,则当前时刻碱性电解槽也不运行。
步骤6.3,当SOC off,fc<SOC(t-1)≤SOC off,elz时,锂电池放电,其放电功率P bat,dis(t)=-ΔP,燃料电池不运行。
步骤6.4,当SOC on,fc<SOC(t-1)≤SOC off,fc时,先判断上一时刻燃料电池运行状态;
步骤6.4.1,若上一时刻燃料电池未运行(即X fc(t-1)=0),则锂电池放电,其放电功率P bat,dis(t)=-ΔP,燃料电池不运行;
步骤6.4.2,若上一时刻燃料电池运行,将当前时刻的剩余储氢与燃料电池最大功率两者的较小值记为P 0,判断P 0与-ΔP的大小;其中,当前时刻的剩余储氢为P hy(t),P hy(t)=P hy(t-1)*η eff,fc,P hy(t-1)表示上一时刻剩余储氢可以转换的功率,η eff,fc表示燃料电池的效率;
步骤6.4.2.1,当P 0≤-ΔP时,燃料电池以P 0大小运行,即P fc(t)=P 0,锂电池放电,其放电功率P bat,dis(t)=-(P 0+ΔP);
步骤6.4.2.2,当P 0>-ΔP时,燃料电池以-ΔP大小运行,即P fc(t)=-ΔP,锂电池不运行P bat,dis(t)=0;
步骤6.5,当SOC min<SOC(t-1)≤SOC on,fc时,判断P 0与-ΔP的大小,当P 0>-ΔP时,执行过程同步骤6.4.2.2;当P 0≤-ΔP时,执行过程同步骤6.4.2.1。
如表2所示,在相同配置下与传统功率分配模型相比,本文提出的基于滞环的功率分配模型的碱性电解槽起停次数减少69.0%;PEM电解槽启停次数减少61.0%;燃料电池的启停次数减少36.2%;缺电概率也从0.35%降低到0.01%。
表2
基于滞环的电-氢储能微电网功率分配的原理如图12所示。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,熟悉该领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求的范围中。
Claims (7)
1.一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,其特征在于,包括:
步骤1,构建微电网,所述微电网包括与电网相连的风力发电模块、光伏发电模块、锂电池、负荷模块和氢气储能模块,所述氢气储能模块包括碱性电解槽、PEM电解槽、储氢罐和燃料电池;
步骤2,采集构建的微电网中当前时刻的风力发电模块的功率、光伏发电模块的功率、负荷模块的功率以及上一时刻的锂电池荷电状态值SOC(t-1);
步骤3,分别获取锂电池允许的最大荷电状态SOC max、最小荷电状态SOC min,碱性电解槽、PEM电解槽启动的荷电状态SOC on,alk、SOC on,PEM,两电解槽均关闭的荷电状态SOC off,elz,以及燃料电池启动荷电状态SOC on,fc、关闭荷电状态SOC off,fc;
步骤4,将当前时刻的风力发电模块和光伏发电模块的总功率与负荷模块的功率差值记为ΔP,ΔP≥0时判断微电网处于储能模式,并执行步骤5,ΔP<0时判断微电网处于供电模式,并执行步骤6;
步骤5,采用碱性电解槽启动的荷电状态SOC on,alk、PEM电解槽启动的荷电状态SOC on,PEM、两电解槽均关闭的荷电状态SOC off,elz、燃料电池关闭荷电状态SOC off,fc以及燃料电池启动荷电状态SOC on,fc,将锂电池允许的荷电状态的范围,即SOC min~SOC max从大到小分割成六个子范围,即SOC on,alk~SOC max 、SOC on,PEM~SOC on,alk 、SOC off,elz~SOC on,PEM 、SOC off,fc~SOC off,elz 、SOC on,fc ~SOC off,fc 、SOC min~SOC on,fc,具体过程为:
步骤5.1,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于碱性电解槽启动荷电状态与锂电池最大荷电状态之间时,即SOC on,alk<SOC(t-1)≤SOC max时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.1.1,若上一时刻碱性电解槽未启动,则先分配碱性电解槽的冷启动所需功率至碱性电解槽处,使碱性电解槽处于冷启动状态,随后执行第一功率分配模型;
步骤5.1.2,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,再判断上一时刻PEM电解槽是否启动;
步骤5.1.2.1,若上一时刻PEM电解槽处于关闭状态,则执行第二功率分配模型;
步骤5.1.2.2,若上一时刻PEM电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.2,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于PEM电解槽启动荷电状态与碱性电解槽启动荷电状态之间时,即SOC on,PEM<SOC(t-1)≤SOC on,alk时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.2.1,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.2.2,若上一时刻碱性电解槽处于关闭状态,则执行第四功率分配模型;
步骤5.3,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于两电解槽均关闭的荷电状态与PEM电解槽启动荷电状态之间时,即SOC off,elz<SOC(t-1)≤SOC on,PEM时,先判断上一时刻碱性电解槽是否启动;
步骤5.3.1,若上一时刻碱性电解槽处于启动状态,则执行第三功率分配模型;
步骤5.3.2,若上一时刻碱性电解槽处于关闭状态,再判断上一时刻PEM电解槽是否处于启动状态;
步骤5.3.2.1,若上一时刻PEM电解槽处于启动状态,则执行第四功率分配模型;
步骤5.3.2.2,若上一时刻PEM电解槽处于关闭状态,则执行第五功率分配模型;
步骤5.4,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于燃料电池关闭荷电状态与两电解槽均关闭的荷电状态之间时,即SOC off,fc<SOC(t-1)≤SOC off,elz时,则执行第五功率分配模型;
步骤5.5,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于燃料电池开启荷电状态与燃料电池燃料关闭荷电状态之间时,即SOC on,fc<SOC(t-1)≤SOC off,fc时,先判断上一时刻燃料电池是否启动;
步骤5.5.1,若上一时刻燃料电池处于运行状态,则执行第六功率分配模型;
步骤5.5.2,若上一时刻燃料电池未运行,则执行第五功率分配模型;
步骤5.6,当采集到上一时刻锂电池的荷电状态值,处于锂电池最小荷电状态与燃料电池开启荷电状态之间时,即SOC min<SOC(t-1)≤SOC on,fc时,则执行第五功率分配模型;
第一功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P on,alk+P min,PEM,碱性电解槽以最小功率冷启动,但其制氢功率为0,PEM电解槽以最小运行功率制氢,即P PEM_1(t)=P min,PEM,此时锂电池充电,其充电功率P bat,ch_1(t)=ΔP-(P on,alk+P min,PEM);P PEM_1(t)为第一功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_1为第一功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率;P on,alk为碱性电解槽启动的功率,P min,PEM为PEM电解槽最小工作功率;
(2)当P on,alk+P min,PEM<ΔP≤P on,alk+P max,PEM时,碱性电解槽以最小功率冷启动,但其制氢功率为0,此时P PEM_1(t)=ΔP-P on,alk;P max,PEM为PEM电解槽最大工作功率
(3)当P on,alk+P max,PEM<ΔP时,碱性电解槽以最小功率冷启动,但其制氢功率为0,此时P PEM_1(t)=P max,PEM,锂电池充电,其充电功率P bat,ch_1(t)为min((SOC max -SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP-(P on,alk +P max,PEM)),锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率;P rated_bat为锂电池额定容量;
第二功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P on,alk时,P alk_2(t)=P on,alk,此时锂电池充电功率P bat,ch_2(t)=ΔP-P on,alk;
(2)当P on,alk<ΔP≤P max,alk时,P alk_2(t)=ΔP;
(3)当P max,alk<ΔP≤P max,alk +P min,PEM时,P alk_2(t)=P max,alk,P PEM_2(t)=0,剩余功率给锂电池充电,即此模型下锂电池充电功率P bat,ch_2(t)=ΔP-P max,alk;
(4)当P max,alk +P min,PEM<ΔP≤P max,alk +P max,PEM时,P alk_2(t)=P max,alk,PEM电解槽以剩余功率制氢,即P PEM_2(t)=ΔP-P max,alk;
(5)当P max,alk +P max,PEM<ΔP时,碱性电解槽和PEM电解槽都以各自最大运行功率制氢,即P alk_2(t)=P max,alk,P PEM_2(t)=P max,PEM,此时锂电池充电功率P bat,ch_2(t)=min((SOC max -SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP-(P max,alk +P max,PEM)),记锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率;P PEM_2(t)为第二功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_2(t)为第二功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P max,alk为碱性电解槽最大工作功率;
第三功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P on,alk+P min,PEM时,P alk_3(t)=P on,alk,P PEM_3(t)=P min,PEM,此时锂电池充电功率P bat,ch_3(t)=ΔP-(P on,alk+P min,PEM);
(2)当P on,alk+P min,PEM<ΔP≤P on,alk+P max,PEM时,碱性电解槽以最小功率冷制氢P alk_3(t)=P on,alk,PEM电解槽以剩余的功率制氢,即此时P PEM_3(t)=ΔP-P on,alk;
(3)当P on,alk+P max,PEM<ΔP≤P max,alk+P max,PEM时,PEM电解槽以最大功率冷制氢P PEM_3(t)=P max,PEM,碱性电解槽以剩余的功率制氢P alk_3(t)=ΔP-P max,PEM;
(4)当P max,alk+P max,PEM<ΔP时,碱性电解槽和PEM电解槽以各自最大运行功率制氢,P PEM_3(t)=P max,PEM,P alk_3(t)=P max,alk,此时锂电池充电功率为P bat,ch_3(t)=min((SOC max -SOC(t-1))* P rated_bat ,ΔP-(P max,alk +P max,PEM))充电,锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率;P PEM_3(t)为第三功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_3(t)为第三功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P on,PEM为PEM电解槽启动的功率,P min,PEM为PEM电解槽最小工作功率,P on,PEM数值与P min,PEM相等;
第四功率分配模型表述过程为:
(1)当ΔP≤P min.PEM时,P PEM_4(t)=P on.PEM,此时锂电池充电功率P bat,ch_4(t)=ΔP-P on.PEM;
(2)当P min.PEM<ΔP≤P max.PEM时,P PEM_4(t)=ΔP;
(3)当P max.PEM<ΔP时,P PEM_4(t)=P max.PEM,锂电池充电,此时锂电池充电功率P bat,ch_4(t)=min((SOC max -SOC(t-1))*P rated_bat ,ΔP-P max,PEM),锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率;P PEM_4(t)为第四功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_4(t)为第四功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率;
第五功率分配模型表述过程为:碱性和PEM电解槽都不运行,多余功率全给锂电池充电,锂电池充满后的多余功率记为弃风弃光功率;
所述第六功率分配模型表达式为:
(6);
式中:P PEM_6为第六功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_6为第六功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P fc_6为第六功率分配模型下燃料电池的工作功率,P min,fc为燃料电池的最小工作功率;
步骤6,先判断锂电池剩余电能与-ΔP的大小,若锂电池剩余电能≥-ΔP,则采用两电解槽均处于关闭的荷电状态SOC off,elz以及燃料电池关闭的荷电状态SOC off,fc、开启的荷电状态SOC on,fc,将锂电池允许的荷电状态的范围从大到小分割成四个子范围,即SOC off,elz ~ SOC max 、SOC off,fc ~SOC off,elz 、SOC on,fc ~SOC off,fc 、SOC min~SOC on,fc四个范围,根据上一时刻锂电池的荷电状态值落入四个子范围的位置、锂电池剩余电能以及上一时刻燃料电池的运行状态,设定锂电池和燃料电池的工作功率及PEM电解槽和碱性电解槽制氢功率;
其中,锂电池剩余电能表达式为(SOC(t-1)-SOC min)*P rated,bat,P rated,bat表示锂电池的额定容量,SOC(t-1)为上一时刻锂电池的荷电状态值,SOC min为锂电池允许的最小荷电状态;具体过程为:
步骤6.1,当锂电池剩余电能≥-ΔP时,继续判断上一时刻锂电池荷电状态所处范围;当锂电池剩余电能<-ΔP时,锂电池剩余电能全部用于供电,执行第七功率分配模型;
步骤6.2,当上一时刻锂电池荷电状态处于两电解槽均关闭的荷电状态与锂电池最大荷电状态之间时,即SOC off,elz<SOC(t-1)≤SOC max时,锂电池放电,燃料电池不运行;两电解槽工作状态与上一时刻相同,并以各自最小的制氢功率制氢;
步骤6.3,当上一时刻锂电池荷电状态处于燃料电池关闭荷电状态与两电解槽均关闭的荷电状态之间时,即SOC off,fc<SOC(t-1)≤SOC off,elz时,锂电池放电,其放电功率为-ΔP,燃料电池不运行;
步骤6.4,当上一时刻锂电池荷电状态处于燃料电池开启荷电状态与燃料关闭荷电状态之间时,即SOC on,fc<SOC(t-1)≤SOC off,fc时,先判断上一时刻燃料电池运行状态;
步骤6.4.1,若上一时刻燃料电池未运行,则锂电池放电,其放电功率为-ΔP,燃料电池不运行;
步骤6.4.2,若上一时刻燃料电池运行,将当前时刻的剩余储氢与燃料电池最大功率两者的较小值记为P 0,判断P 0与-ΔP的大小;其中,当前时刻的剩余储氢为P hy(t),P hy(t)=P hy(t-1)* η eff,fc,P hy(t-1)表示上一时刻剩余储氢可以转换的功率,η eff,fc表示燃料电池的效率;
步骤6.4.2.1,当P 0≤-ΔP时,燃料电池以P 0大小运行,锂电池补上剩下的功率,以-(P 0+ΔP)大小放电运行;
步骤6.4.2.2,当P 0>-ΔP时,燃料电池以-ΔP大小运行,锂电池不运行;
步骤6.5,当上一时刻锂电池荷电状态处于锂电池最小荷电状态与燃料电池开启荷电状态之间时,即SOC min<SOC(t-1)≤SOC on,fc时,判断P 0与-ΔP的大小,当P 0>-ΔP时,执行过程同步骤6.4.2.2;当P 0≤-ΔP时,执行过程同步骤6.4.2.1;
第七功率分配模型表述过程为:先将-ΔP与锂电池所能提供的所有功率作差得到P req,fc,即P req,fc=-ΔP-(SOC(t-1)-SOC min)*P rated,bat;如果P req,fc≥P hy(t-1)*η eff,fc,此时燃料电池以P fc_7(t)=min(P max,fc ,P hy(t-1)*η eff,fc)的功率运行,LPS=1,P hy(t)=P hy(t-1)-P fc(t)/η eff,fc,其中P hy(t)为当前时刻剩余储氢可以转换的功率,P hy(t-1)表示上一时刻剩余储氢可以转换的功率,η eff,fc表示燃料电池的效率;如果P req,fc<P hy(t-1)*η eff,fc,若P hy(t-1)* η eff,fc ≤P max,fc,则P fc_7(t)=P req,fc,该时刻LPS=0;若P hy(t-1)*η eff,fc>P max,fc,判断P req,fc<P max,fc时,P fc_7(t)=P req,fc,该时刻LPS=0,P hy(t)=P hy(t-1)-P fc(t)/η eff,fc,判断P req,fc≥P max,fc时,则P fc_7(t)=P max,fc,该时刻LPS=1,P hy(t)=P hy(t-1)-P fc(t)/η eff,fc其中P fc_7(t)为第七功率分配模型下燃料电池的工作功率,P max,fc为燃料电池的最大工作功率;P req,fc表示燃料电池需要提供的剩余功率。
2.根据权利要求1所述的基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,所述第一功率分配模型表达式为:
(1);
其中,P PEM_1(t)为第一功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_1为第一功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率;P on,alk为碱性电解槽启动的功率,P min,PEM为PEM电解槽最小工作功率,P max,PEM为PEM电解槽最大工作功率。
3.根据权利要求2所述的基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,其特征在于,所述第二功率分配模型表达式为:
(2);
式中:P PEM_2(t)为第二功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_2(t)为第二功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P max,alk为碱性电解槽最大工作功率。
4.根据权利要求3所述的基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,其特征在于,所述第三功率分配模型表达式为:
(3);
式中:P PEM_3(t)为第三功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_3(t)为第三功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率,P on,PEM为PEM电解槽启动的功率,P min,PEM为PEM电解槽最小工作功率,P on,PEM数值与P min,PEM相等。
5.根据权利要求4所述的基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,其特征在于,所述第四功率分配模型表达式为:
(4);
式中:P PEM_4(t)为第四功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_4(t)为第四功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
6.根据权利要求2所述的基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,其特征在于,所述第五功率分配模型表达式为:
(5);
式中:P PEM_5为第五功率分配模型下PEM电解槽的制氢功率,P alk_5为第五功率分配模型下碱性电解槽的制氢功率。
7.根据权利要求1所述的基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法,其特征在于,第七功率分配模型表达式为:
(7);
其中P fc_7(t)为第七功率分配模型下燃料电池的工作功率;P max,fc为燃料电池的最大工作功率;P req,fc表示燃料电池需要提供的剩余功率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410774821.4A CN118336795B (zh) | 2024-06-17 | 2024-06-17 | 一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410774821.4A CN118336795B (zh) | 2024-06-17 | 2024-06-17 | 一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN118336795A CN118336795A (zh) | 2024-07-12 |
CN118336795B true CN118336795B (zh) | 2024-09-24 |
Family
ID=91780608
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410774821.4A Active CN118336795B (zh) | 2024-06-17 | 2024-06-17 | 一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN118336795B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114552659A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-05-27 | 东北大学 | 含电氢储能的多能量综合管理型能量路由器及控制方法 |
CN115473279A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-13 | 重庆大学 | 一种含电解水制氢负载的风光储离网微电网运行控制方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101926008B1 (ko) * | 2018-02-28 | 2018-12-06 | 이화전기공업 주식회사 | 태양광을 이용한 수소 전기분해장치 전원 공급용 전력변환기의 제어 및 운전 방법 |
CN110544935B (zh) * | 2019-07-29 | 2023-02-21 | 西南交通大学 | 一种电-氢多能互补直流微电网协调调度方法 |
CN115528708A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-12-27 | 重庆大学 | 一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法 |
CN115491720B (zh) * | 2022-09-29 | 2024-09-27 | 河北工业大学 | 基于功率效率特性的离网制氢pem电解槽阵列控制方法 |
CN115882515B (zh) * | 2023-03-01 | 2023-05-26 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | 协同多类型电解制氢与储能电池的微电网系统及运行方法 |
CN116505566A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-07-28 | 上海科技大学 | 一种光伏微电网控制方法、装置及系统 |
CN116979703A (zh) * | 2023-06-29 | 2023-10-31 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种氢电混合储能系统及其能量管理方法 |
CN117767401A (zh) * | 2023-11-23 | 2024-03-26 | 中国船舶集团风电发展有限公司 | 一种风光氢储离网系统协调优化运行策略与协调控制装置 |
-
2024
- 2024-06-17 CN CN202410774821.4A patent/CN118336795B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114552659A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-05-27 | 东北大学 | 含电氢储能的多能量综合管理型能量路由器及控制方法 |
CN115473279A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-13 | 重庆大学 | 一种含电解水制氢负载的风光储离网微电网运行控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN118336795A (zh) | 2024-07-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109462253B (zh) | 一种离网型交直流混合微电网系统及其控制方法 | |
WO2021082423A1 (zh) | 一种直流耦合制氢系统及其控制方法 | |
CN109474010B (zh) | 一种具有氢能循环利用的并网型微电网系统及其控制方法 | |
CN113612260A (zh) | 一种电-氢孤岛直流微电网运行控制方法 | |
CN109572487B (zh) | 一种燃料电池混合动力系统的关机控制方法 | |
CN114374220A (zh) | 一种电化学电池-电解水制氢-储氢-氢燃料电池耦合储能系统及控制方法 | |
CN113452044B (zh) | 一种含氢与液态金属电池混合储能系统的风力光伏电网调度方法 | |
CN114583725A (zh) | 基于氢的近零碳排放综合能源系统及其运行优化方法 | |
JP2010259303A (ja) | 分散発電システム | |
CN115528708A (zh) | 一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法 | |
CN113937750A (zh) | 一种风光储互补的分布式能源发电系统及其控制方法 | |
CN110768303A (zh) | 一种海岛型能源系统设备容量的优化配置方法 | |
Zidane et al. | A new fuzzy logic solution for energy management of hybrid photovoltaic/battery/hydrogen system | |
CN111030148B (zh) | 一种多绿色能源组成的零污染电力微网系统 | |
Sulistiyowati et al. | Fuel Cell Penetration Characteristics on Standalone Photovoltaic with Hybrid Energy Storage System | |
CN116979703A (zh) | 一种氢电混合储能系统及其能量管理方法 | |
CN118336795B (zh) | 一种基于滞环的电-氢储能微电网功率分配方法 | |
Ali et al. | Intelligent hybrid energy system and grid integration using microcontrollers | |
CN115409399A (zh) | 一种面向新型电力系统的复合储能优化调度系统及方法 | |
CN112152258B (zh) | 一种分布式能源系统的能源控制方法及装置 | |
CN114844079A (zh) | 基于风光氢储多能互补的综合能源系统及控制方法 | |
Faizan et al. | An overview of fuel cell based distribution generation integration | |
CN111244989A (zh) | 一种基于电池储能的风电机组与火电机组的协调运行方法 | |
CN114204605B (zh) | 一种电-热-氢综合能源系统运行模式优化设计方法 | |
CN116960920B (zh) | 一种风、光、燃料电池多能互补混合发电系统及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |