[发明专利]一种基于模型预测控制的储能设备优化配置方法

权利要求书

1.一种基于模型预测控制的储能设备优化配置方法，所述方法包括：

步骤1：构建综合能源配网电力网络模型；

该综合能源配网电力网络模型考虑了IEEE33节点配网结构、支路数据信息以及节点数据信息，符合国际统一标准和电网实际情形，现实价值突出；IEEE33节点配网结构描述了综合能源配网各节点间的连接关系；支路数据信息具体指的是网络线路的阻抗；节点数据信息具体包括综合能源配网各节点的负荷大小、光伏发电设备的容量、安装位置以及储能电站的位置；

步骤2：日前长时间尺度下的优化目标函数建立；

所述日前长时间尺度下的优化目标函数以内燃机为原动机，基于光伏输出功率及用户负荷的随机波动，将生命全周期总投资成本最低作为最优目标，对综合能源系统储能设备进行优化配置，目的是使建造资本、运行资本及维护资本的总和最小；所述步骤2包含2个步骤，如下：

步骤2.1：选定1h为长时间尺度下的时间间隔；

步骤2.2：将分布式光伏发电系统的随机性模型引入综合能源配电网模型中，再结合储能、内燃机等核心设备，将生命全周期总投资成本最低作为目标函数；包含所有设备的建造成本、运行成本以及维护成本，目标函数为：

C＝min(∑C_b+∑C_op+∑C_m) (1)

式中：C_b为建造资本；C_op为运行资本；C_m为维护资本；各部分具体表达式为：

1)考虑到储能设备的建造及折旧率，C_b是将设备折算到每年的装机成本：

式中：Int_Rate为利率，取0.03；N_y为全寿命周期，取20，单位为年；t为当下年份；R_co，t为将第t年费用折算到当前年份的系数；R_re为折旧率；S、G分别为储能和内燃机的建造单价；R_S、R_G分别为储能和内燃机的容量；

2)储能设备工作时要按功率收取相应费用，C_op为储能费、从上级电网购买的电能花费以及内燃机的燃料费：

C_op＝C_s+C_e+C_g (4)

式中：C_s为储能资本；E_ESD是存储能量；F_ESD为储能单位时间内吸收能量的成本系数，取0.13元/(kWh·h^-1)；C_e为与上级电网交易的购电资本；采用峰谷电价制度，T_e是分时电价；P_buy是购电功率；C_g是内燃机的燃料资本；T_g是燃料价格；N_day是30，单位为天；

3)C_m是设备的维护费用：

C_m＝(R_SS+R_GG)B_mN_y (6)

式中：B_m是设备的维护成本系数，取0.02；

步骤3：设定综合能源配网优化约束；

该综合能源配网优化约束包括设备运行区间约束、电网潮流约束、配网节点电压约束、功率平衡约束，所述步骤3包含3个步骤，如下：

步骤3.1：功率平衡约束；

此台区侧配电网系统必须符合总体电负荷的供需平衡，约束条件如下：

P_PV+P_ICE+P_{ESD_out}+P_buy＝P_load+P_Loss+P_{ESD_in} (7)

式中：P_PV为光伏设备的输出功率；P_{ESD_out}和P_{ESD_in}分别是储能设备输出和吸收的功率；P_load是负荷功率；P_Loss是整个系统损耗的功率；

步骤3.2：设备运行区间约束；

为了保障电力设备运行的安全稳定，使用寿命最大化，所有设备都应有功率、电压限制，即P_i、Q_i、V_i都要满足各自设备允许的上下限：

步骤3.3：潮流约束；

为保证电力系统的稳定运行，潮流分布需满足如下条件：

式中：P_kj、Q_kj分别为节点k、j间线路的有功功率和无功功率；R_kj、X_kj为对应线路的阻抗；u(j)、v(j)分别为与节点j相连接的上游节点k集合和下游节点l集合；U_k、U_j分别为节点k、j的电压幅值；

步骤4：模型预测控制日内滚动优化求解；

所述基于模型预测控制的优化求解主要由预测模型、滚动优化和反馈校正构成，可以尽量消除日前预测误差过大造成的日内实际计划偏离现象；

所述步骤4包含4个步骤，如下：

步骤4.1：根据机组的特性方程构建预测模型，将当下时间的测量值做为初始状态；针对含高密度光伏、储能设备、内燃机及热电负荷的综合能源配网，在采样时段，将t₀时刻光伏输出、储能充放电功率及内燃机出力的测量初值做为初始状态，建立功率状态向量：

P₀(t₀)＝[P_PV(t₀),P_ESD(t₀),P_ICE(t₀)] (10)

t₀时刻预测的K+△T时刻的模型如下：

式中：K为预测步长；△T为调度时长；△P(t₀+t)为未来时段各机组出力增量的短时预测；

步骤4.2：将日前优化结果做为参考，以机组出力增量最小为目标，利用均方根量化相对误差，尽可能减少所有设备输出功率的偏差；目标函数如下：

式中，P*(t₀+t)为日前计划结果，n为高密度光伏、储能设备、内燃机的机组集合；

步骤4.3：综合考虑当前时段内的诸多不确定因素，把实际信息与预测结果的偏差当做反馈量，以当下时刻的实际状态量作为初始值，通过持续的在线滚动校正，保证未来的结果输出与预设参考轨迹的偏差量最小；日内滚动修正模型如下：

P₀(t₀+KΔT)＝P_true(t₀+KΔT) (13)

步骤4.4：结合需求侧响应即用户负荷需求，实现光伏设备、配电网络、内燃机及储能系统的协调调度、优化运行，落实“自发用电、余量上网、电网调剂”的高效模式；对于客户端负荷不确定性的问题，政府应当结合日前优化调度结果，实施相关政策调整配网内部电价，积极引导用户用电情势，促使需求侧负荷曲线接近光伏系统出力曲线，尽力减少综合能源配网对储能设备选址定容的要求；

步骤5：求解器计算解决综合能源系统储能设备优化配置问题；

结合步骤3的综合能源配网优化约束，利用求解器求取步骤2的综合能源系统储能设备优化目标函数，再根据步骤4中模型预测控制思想的滚动优化及反馈校正，求取最佳变量使优化目标函数最小，实现综合能源系统储能设备的优化配置。