[发明专利]一种风光储发电系统黑启动过程中的能量协调方法

权利要求书

1.一种风光储发电系统黑启动过程中的能量协调方法，包括：通过风光储发电系统的运行状态选择风光储发电系统的运行模式，建立与运行模式对应的预测模型和滚动优化模型，采用滚动优化的方法，在每一个控制时域内获得最优控制序列，并由控制部分执行最优控制序列，实现对风光储发电系统输出功率的优化调节，具体内容为：

1)模式选择

通过评估黑启动时段的风电场输出功率，光伏电站输出功率和风电厂光伏电站联合输出功率的执行概率倾度，确定风光储发电系统的光储运行模式、风储运行模式和风光储运行模式为：

式中：P_PV为光伏电站输出功率；P_B为储能充放电功率；P_W为风电场输出功率；P_load为负荷功率；η_PV、η_W和η_PVW分别为光储运行模式、风储运行模式和风光储运行模式的执行概率倾度；

2)协调优化

在确定风光储发电系统的运行模式后，基于模型预测控制设计协调优化层，所述协调优化层主要负责风光储黑启动过程中能量和功率的协调优化，通过控制风机、光伏单元的数量和储能的充放电功率，从而控制各个电源的输出功率，

①预测模型

光储运行模式、风储运行模式和风光储运行模式下的风光储联合发电系统的功率平衡方程为：

式中：P_load为负荷功率；P_PV为光伏电站的输出功率；P_W为风电场的输出功率；P_B为储能的充放电功率；

通过控制风机和光伏单元的数量，控制风电场和光伏电站的输出功率，光伏电站和风电场的控制过程表示为：

式中：N_PV(k)和N_W(k)为k时刻光伏单元和风机的数量，ΔN_PV(k)和ΔN_W(k)为k时刻光伏单元和风机的数量变化值；N_PV(k+1|k)和N_W(k+1|k)表示在k时刻预测k+1时刻的光伏单元和风机的数量；

结合式(3)可知光伏电站和风电场输出功率的变化值为：

式中：P_PV(k)为k时刻光伏电站的实测输出功率；P_W(k)为k时刻风电场的实测输出功率；P_PVN(k)和P_WN(k)为由超短期功率预测得出的光伏单元输出功率和风机输出功率；ΔN_PV(k)和ΔN_W(k)为k时刻光伏单元和风机的数量变化值；P_PV(k+1|k)和P_W(k+1|k)表示在k时刻预测k+1时刻的光伏电站输出功率和风电场输出功率；

同时，式(2)和式(4)能够转换为离散形式的状态空间模型为：

式中，状态方程矩阵为

式中：x(k)是系统的状态变量，由储能的充放电功率P_B、光伏电站的输出功率P_PV和风电场的输出功率P_W组成；u(k)是系统的控制变量，由光伏单元和风机的数量变化值ΔN_PV(k)和ΔN_W(k)；r(k)表示系统的扰动量，由负荷功率P_load组成；y(k)表示系统的输出量，即储能的充放电功率P_B；A、B₁、B₂、C、D₁、D₂为系数矩阵；在光储运行模式，风储运行模式，风光储运行模式下，D1、D2始终为零矩阵；

光储运行模式下的矩阵A、B₁、B₂、C为：

风储运行模式下的矩阵A、B₁、B₂、C为：

风光储运行模式下的矩阵A、B₁、B₂、C为：

②滚动优化模型

考虑风光储发电系统的波动性和储能的荷电状态，在不同的运行模式下，进一步构建风光储发电系统的滚动优化模型，结合预测模型在每一个控制时域内，求解控制变量储能的充放电功率P_B、光伏单元的数量变化值ΔN_PV和风机的数量变化值ΔN_W，即转换为有限时域内的静态优化问题，结合风光储发电系统的光储运行模式、风储运行模式和风光储运行模式，分别建立不同运行模式下的优化目标函数；

在光储运行模式下，在黑启动过程中，先通过控制光伏单元数量的方式缩小源荷之间的差值，控制时域内各时刻光伏电站输出功率和负荷功率的方差之和最小，目标函数J_PV1为：

式中：P_load(k)为k时刻负荷功率；J_PV1为光储模式下控制时域内各时刻光伏电站输出功率和负荷功率的方差之和最小值；ΔN_PV(k)为k时刻光伏单元的数量变化值；P_PV(k)为k时刻光伏电站的实测输出功率；P_PVN(k)为k时刻由超短期功率预测得出的光伏单元输出功率；M为控制时域；

储能的荷电状态SOC为储能的当前电量和额定容量的比值，储能电量的变换过程表示为：

E_B(k+1|k)＝E_B(k)-ηΔT_BP_B(k) (11)

式中：E_B(k)为k时刻的储能电量；η为储能的转换效率；ΔT_B为功率到电量的转换系数；E_B(k+1|k)表示在k时刻预测k+1时刻的储能电量；P_B(k)为k时刻储能的充放电功率；

储能作为辅助黑启动电源，优化控制目标为控制时域内各时刻储能SOC_B与SOC_BL的方差之和最小，设计了目标函数J_PV2：

式中：SOC_BL为储能的荷电状态；SOC_B(k)为储能在k时刻的荷电状态；J_PV2为光储模式下控制时域内k时刻储能SOC_B(k)与SOC_BL的方差之和最小值；M为控制时域；

在风储模式下，先通过控制风机数量的方式缩小源荷之间的差值，优化控制目标为控制时域内各时刻风电场输出功率和负荷功率的方差之和最小，目标函数J_W1为：

式中：P_load(k)为k时刻负荷功率；J_W1为风储模式下控制时域内各时刻光伏电站输出功率和负荷功率的方差之和最小值；ΔN_W(k)为k时刻风机的数量变化值；P_W(k)为k时刻风电场的实测输出功率；P_WN(k)为由超短期功率预测得出的k时刻风电场输出功率；M为控制时域；

储能的控制目标为控制时域内各时刻储能SOC_B与SOC_BL的方差之和最小，设计目标函数J_W2：

式中，SOC_BL为储能的荷电状态；SOC_B(k)为储能在k时刻的荷电状态；J_W2为风储模式下控制时域内各时刻储能SOC_B与SOC_BL的方差之和最小值；M为控制时域；

在风光储运行模式下，先通过控制光伏单元和风机数量的方式缩小源荷之间的差值，优化控制目标为控制时域内，各时刻光伏电站和风电场的联合输出功率和负荷功率的方差之和最小，目标函数J_PVW1为：

式中，P_load(k)为k时刻负荷功率；P_W(k)为k时刻风电场的实测输出功率；P_WN(k)为由超短期功率预测得出的k时刻风电场输出功率；ΔN_W(k)为k时刻风机的数量变化值；ΔN_PV(k)为k时刻光伏单元的数量变化值；P_PV(k)为k时刻光伏电站的实测输出功率；P_PVN(k)为由超短期功率预测得出的k时刻光伏单元输出功率；J_PVW1为风光储模式下各时刻光伏电站和风电场的联合输出功率和负荷功率的方差之和最小值；M为控制时域；

储能的控制目标为控制时域内各时刻储能SOC_B与SOC_BL的方差之和最小，设计目标函数J_PVW2：

式中，SOC_BL为储能的荷电状态；SOC_B(k)为储能在k时刻的荷电状态；J_PVW2为风光储模式下储能SOC_B与SOC_BL的方差之和最小值；M为控制时域；

在风光储模式下，在控制时域内k时刻光伏单元数量变化值ΔN_PV(k)和风机数量变化值ΔN_W(k)最小为优化目标，目标函数J_PVW3为：

式中，J_PVW3为控制时域内k时刻光伏单元数量变化值ΔN_PV(k)和风机数量变化值ΔN_W(k)平方和最小值；

风光储发电系统优化模型的约束条件主要由两部分组成：一是等式约束，即在不同运行模式下的风光储发电系统都应满足功率平衡约束，如式(2)所示，二是风光储发电系统在运行过程中各部分电源的不等式约束，包括储能系统充放电功率约束、储能系统荷电状态约束、光伏电站中光伏单元的数量约束、风电场中风机的数量约束，如式(18)～式(20)所示；

考虑光伏单元和风机的启停时间，为防止光伏单元和风机频繁启停，引入光伏单元和风机的个数变化限制β，即在控制时域内光伏单元和风机的数量变化值应该大于等于β，当变化值小于β时，光伏单元和风机的数量不变化，如式(21)所示，

-P_BN≤P_B(k)≤P_BN (18)

SOC_Bmin≤SOC_B(k)≤SOC_Bmax (19)

0≤N_PV≤N_PVT 0≤N_W≤N_WT (20)

β≤ΔN_PV(k)≤N_PVT β≤ΔN_W(k)≤N_WT (21)

式中：P_BN为储能的额定功率；SOC_Bmax和SOC_Bmin分别为储能荷电状态的上、下限；N_PVT为光伏电站中光伏单元的总数量；N_WT为风电场中风机的总数量；β为光伏单元和风机的数量变化限制；ΔN_W(k)为k时刻风机的数量变化值；ΔN_PV(k)为k时刻光伏单元的数量变化值；P_B(k)为k时刻储能的充放电功率；N_PV(k)和N_W(k)为k时刻光伏单元和风机的数量；

通过对优化目标进行求解，得出k+1时刻最优的荷电状态和最优的光伏单元和风机数量；

③模型预测控制

在每个采样时刻，模型预测控制都将当前实测信息作为预测系统未来输出值的初始条件，通过实测信息对系统的预测输出进行修正，使系统不断根据实际输出对预测输出值进行滚动优化，

在风光储发电系统的滚动优化过程中，需要将系统当前实测的风电场和光伏电站输出功率作为下一轮滚动优化的初始条件，使系统的调控方法符合风光储黑启动的运行要求；

3)控制方式

通过协调优化部分获得控制时域内风光储发电系统的最优控制序列，包括风电场中的风机数量、光伏电站中的光伏单元数量和储能的充放电功率，然后将最优控制序列施加于光伏单元控制开关、风机控制开关和储能变流器中，以控制风光储发电系统中各电源的输出功率。