[发明专利]一种混合储能系统分层动态控制方法有效

专利信息
申请号: 201710250056.6 申请日: 2017-04-17
公开(公告)号: CN107294122B 公开(公告)日: 2020-04-21
发明(设计)人: 赵波;李卓;朱承治;陈冲;周旋;李鹏;徐琛;周金辉;杨鹏飞;李正天;林湘宁 申请(专利权)人: 国网浙江省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;华中科技大学
主分类号: H02J3/32 分类号: H02J3/32;H02J3/38;H02J7/34
代理公司: 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 代理人: 张建青
地址: 310014 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 混合 系统 分层 动态控制 方法
【说明书】:

发明公开了一种混合储能系统分层动态控制方法。现有量化评估储能系统的寿命损耗模型对寿命的影响因素计量不够精确,并不能满足实际需求。本发明构建以经济性最优为目标的日前调度模型;将混合储能系统的需求出力与实际出力偏差和累计寿命损伤两项指标作为日内调度模型惩罚函数,建立计及新能源消纳收益的日内调度模型,并基于日内调度模型求解结果,安排混合储能系统未来4小时内SOC变化曲线;实时计算混合储能系统的累计损伤,并构建实时成本函数,根据最优化结果对锂电池和超级电容器进行功率分配。本发明能实现储能系统的协调控制,同时更准确计量控制策略对储能系统寿命的影响,延长储能系统寿命,有效降低运行成本。

技术领域

本发明属于储能控制领域,具体地说是一种混合储能系统分层动态控制方法。

背景技术

在网架结构薄弱的配电网末端,往往因负荷具有季节性和时段性的波动而导致电压支撑能力不足、供电能力弱等问题。分布式新能源发电技术(如风电、光伏)作为优化能源结构、实现多能源融合的关键,可在配电网末端充分发挥优势,为其提供必要的有功和无功支撑,提高电网末端节点的电压水平。

分布式新能源发电处于配电网末端时能够充分发挥其优势,提高能源利用率,减少污染物的排放,降低配电网网损。但是分布式新能源出力的波动性有可能引发或恶化配电网末端的电能质量问题,同时其引起的配电网潮流双向流动增加了运行管理与优化调度的复杂性。储能系统能够同时提供有功和无功支撑,稳定电网末端节点电压水平,提高配电变压器运行效率,增强配电网对新能源的接纳能力,并可在电网故障或检修时提供应急电源,是提高配电网末端供电能力和供电可靠性的有效技术手段。

在储能系统的控制策略方面,有很多学者进行了相关研究。如文献《双锂电池、电容器混合储能系统控制策略设计》(作者:李军徽,穆钢,崔新振等.来源:高电压技术,2015,10:3224-3232.),根据分段均值方法确定储能系统的参考功率,设计了锂电池运行在最佳充放电深度内的运行控制策略。文献《微网电池储能系统通用综合控制策略》(作者:董宜鹏,谢小荣,孙浩等.来源:电网技术,2013,12:3310-3316.),设计了一种能够兼具PQ控制、V/f控制和下垂控制功能的储能系统综合控制策略。但这些储能控制策略都是把储能的实时控制和经济调度割裂开来,只对某一个方面进行研究,提出的控制策略与储能系统的实际需求不符。在有源配电网或微网中,储能系统既要参与到经济调度中和分布式发电、负荷需求响应协调控制,又需要本地的实时控制来实现平抑波动,改善电能的质量。

同时,储能系统的购置与运维成本是制约其大规模推广应用的瓶颈。量化评估储能系统的寿命损耗,可对储能系统的容量规划和运行经济性给出有益的参考。在量化储能系统的寿命损耗方面,文献《计及电池寿命和经济运行的微电网储能容量优化》(作者:肖浩,裴玮,杨艳红等.来源:高电压技术,2015,10:3256-3265.)只考虑了蓄电池的放电过程,未计及储能系统充电过程中造成的损伤;文献《基于可变寿命模型的电池储能容量优化配置》(作者:娄素华,易林,吴耀武等.来源:电工技术学报,2015,04:265-271.)考虑了电池的规则充放电过程,但未考虑实际工程中电池不规则充放电的工作状况。以上模型对寿命的影响因素计量不够精确,并不能满足实际需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷,提供一种混合储能系统分层动态控制方法,该方法在分析储能系统的长期运行特性上,在不同时间尺度上建立基于电池健康度和累计损伤两个指标的日内调度模型;基于日内调度模型,在三个时间尺度相互协调,以实现新能源配电网的经济运行、最大化新能源消纳和平抑新能源功率波动等目标。

为了达到上述目的,本发明采用以下的技术方案:一种混合储能系统分层动态控制方法,其实现在有风电和光伏发电接入的新能源配电网中,对包含锂电池和超级电容器的混合储能系统进行充放电优化控制,包括:

a、建立包括冷热电联产微燃机、储能运行和负荷调度在内的新能源配电网运行成本模型及其约束模型,构建以经济性最优为目标的日前调度模型;

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