用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法技术方案

本发明专利技术涉及一种用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，所述混合储能系统包括光伏电池、燃料电池和蓄电池，所述方法包括下列步骤：统一蓄电池的开模式和关模式，并对蓄电池参数进行自适应更新，建立混合储能系统的全状态模型；对建立的全状态模型进行预测，并根据预测结果进行能量调度。与现有技术相比，本发明专利技术具有能量分配最优、调度计算量小、能量调度准确以及适用范围广等优点。

【技术实现步骤摘要】
用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法
本专利技术涉及能量调度领域，尤其是涉及一种用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法。
技术介绍
储能系统凭借其快速灵活的调节能力，成为改善光伏发电输出特性、提高系统供电质量及电网安全稳定性的有效手段。而储能蓄电池频繁充放电带来的蓄电池使用寿命问题、燃料电池等备用电源投切时刻问题，也增加了PV-FC-BS(光伏电池-燃料电池-蓄电池)混合系统实现能源分配和优化调度的难度。通常采用基于反馈控制的能量管理策略解决PV-FC-BS混合系统能源分配和优化调度问题，但反馈控制采用被动响应，具有时滞性，不利于系统优化调度的快速响应特性。为解决这一问题，模型预测控制(ModelPredictIveControl，MPC)采用预先补偿方式，能快速消除能源分配误差，对于PV输出功率频繁波动特性具有更优的控制效果。目前，MPC能量调度策略设计主要考虑在BS系统开、关模式分离的条件下，建立不同预测模型，但工作模态切换使系统稳定性难以保证，因此提出一种新型的开关模式统一MPC能量调度策略是实现PV-FC-BS混合系统能量优化调度关键所在。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题提供一种用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，所述混合储能系统包括光伏电池、燃料电池和蓄电池，所述方法包括下列步骤：1)统一蓄电池的开模式和关模式，并对蓄电池参数进行自适应更新，建立混合储能系统的全状态模型；2)对步骤1)建立的全状态模型进行预测，并根据预测结果进行能量调度。所述步骤1)具体为：11)统一蓄电池的开模式和关模式，并对蓄电池参数进行自适应更新，得到自适应更新的蓄电池动态功率模型12)根据光伏电池功率模型、燃料电池模型和根据步骤11)得到的蓄电池动态功率模型定义混合储能系统的控制变量u(k)和输出变量ym(k)、ya(k)和yb(k)；13)根据步骤12)得到的控制变量u(k)和输出变量ym(k)、ya(k)和yb(k)，定义混合储能系统的增广状态变量x(k)和增广输出变量y(k)，得到混合储能系统的全状态模型。所述自适应更新的蓄电池动态功率模型具体为：其中，为实时估计参数，为实时估计充电系数，为实时估计放电系数，P3(k)为蓄电池充电功率，P4(k)为蓄电池放电功率。所述实时估计参数的更新方法具体为：其中，Jp为蓄电池的误差泛函数，λ为参数更新的步长。所述混合储能系统的控制变量u(k)和输出变量ym(k)、ya(k)和yb(k)具体为：其中，c1、c2和c3为正权重系数，P1(k)为燃料电池的发出功率，P2(k)为光伏电池输送给负荷的功率，P3(k)为蓄电池充电功率，P4(k)为蓄电池放电功率，PL(k)为负荷功率。所述混合储能系统的增广状态变量x(k)和增广输出变量y(k)具体为：混合储能系统的全状态模型具体为：C＝[03×1I3×3]，其中，为实时估计充电系数，为实时估计放电系数，c1、c2和c3为正权重系数。所述步骤2)具体为：21)根据步骤1)建立的全状态模型，确定模型的全局目标函数J(k)和约束条件；22)对光伏电池、燃料电池和蓄电池的出力值进行采样，根据采样结果得到满足步骤21)中约束条件的增广输出变量y(k)；23)将步骤22)得到的增广输出变量y(k)带入到全局目标函数J(k)中，判断全局目标函数J(k)是否达到最小值，若是则将该时刻的采样结果作为预测值并进入步骤24)，若否则返回步骤22)；24)将步骤23)得到的预测值作为光伏电池、燃料电池和蓄电池的实际运行值，对混合储能系统进行能量调度。所述全局目标函数J(k)满足：minJ(k)＝min(Y(k)-R(k))T(Y(k)-R(k))其中，y(k)为增广输出变量，y(k+i|k)为从采样时间k时开始第i步时的预测值，c1和c3为正权重系数，PL(k)为负荷功率，PPV(k)为光伏电池发电效率，Np为预测范围。所述约束条件具体为：其中，u(k)为控制变量，u(k+i|k)为采样时间k时开始第i步时的预测值，为充电系数矩阵，为充电限值，为放电系数矩阵，为放点限值。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：(1)建立了统一蓄电池的开模式和关模式的全状态模型，解决了传统能量管理策略在蓄电池开、关模式下分别建立不同预测模型，工作模式转换导致系统在预测模型切换过程中稳定性难以保证的问题。(2)根据建立的全状态模型，确定全局目标函数和约束条件来进行预测，根从而选取最优采样值作为能量调度的依据，将能量管理问题转化为控制优化问题，减小算法复杂度且避免模式切换的影响，设计模型预测能量调度方法，实现混合系统能量最优分配。(3)考虑蓄电池使用寿命和充放电效率，提出蓄电池充放电效率参数自适应估计算法，对蓄电池参数进行自适应更新，从而可以提高能量调度的准确性。附图说明图1为本专利技术的方法流程图；图2为光伏电池出力降噪预处理的示意图；图3为不同天气时光伏电池模块出力情况示意图；图4为工作日以及双休日的负荷曲线图；图5为工作日采用本专利技术方法的能量调度结果图，其中，(5a)为晴天条件下的能量调度，(5b)为晴天条件下的参数估计，(5c)为晴转阴条件下的能量调度，(5d)为晴转阴条件下的参数估计，(5e)为阴天条件下的能量调度，(5f)为阴天条件下的参数估计。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法的流程图如图1所示。PV-FC-BS(光伏电池-燃料电池-蓄电池)混合系统中，PV动态功率模型约束表示为：0≤P2(k)+P3(k)≤PPV(k)(1)其中：P2表示PV组件输送给负荷的功率部分；P2max表示PV单元可以供给负荷最大功率；P3表示BS充电功率；P3max表示每小时BS允许最大充电功率。BS动态功率模型约束表示为：P3(k)P4(k)＝0(4)其中：P4表示BS放电功率。假设SOC变化与BS充放电电流成正比，SOC连续模型简化为离散动态模型：Soc(k+1)＝Soc(k)+ηcP3(k)-ηdP4(k)(5)其中：Soc(k+1)表示在采样时刻k时充电状态，P3和P4分别表示充电功率和放电功率，ηc和ηd是MPC设计中在线估计的参数，分别表示充电效率和放电效率。由式(2)，可得一定时间内蓄电池SOC为：且满足约束：其中：Bcmin和Bcmax分别表示SOC的上限和下限；P4max表示每小时最大放电功率。FC动态功率模型约束表示为：0≤P1(k)≤P1max(8)其中：P1max表示单位小时内FC可提供最大功率。PV-FC-BS互配合应该满足日常功率需求，即：P1(k)+P2(k)+P4(k)＝PL(k)(9)其中：PL(k)表示负荷功率。由式(5)和(9)可以看出，PV-FC-BS混合系统是典型MIMO系统，功率输出关系相互耦合。建立全状态模型解决PV-FC-BS混合系统各组件能量相互耦合以及传统策略分开关模式建模求解复杂的问题，当PV输出功率超出负荷需求时，BS处于充电本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，所述混合储能系统包括光伏电池、燃料电池和蓄电池，其特征在于，所述方法包括下列步骤：1)统一蓄电池的开模式和关模式，并对蓄电池参数进行自适应更新，建立混合储能系统的全状态模型；2)对步骤1)建立的全状态模型进行预测，并根据预测结果进行能量调度。

【技术特征摘要】
1.一种用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，所述混合储能系统包括光伏电池、燃料电池和蓄电池，其特征在于，所述方法包括下列步骤：1)统一蓄电池的开模式和关模式，并对蓄电池参数进行自适应更新，建立混合储能系统的全状态模型；2)对步骤1)建立的全状态模型进行预测，并根据预测结果进行能量调度。2.根据权利要求1所述的用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，其特征在于，所述步骤1)具体为：11)统一蓄电池的开模式和关模式，并对蓄电池参数进行自适应更新，得到自适应更新的蓄电池动态功率模型12)根据光伏电池功率模型、燃料电池模型和根据步骤11)得到的蓄电池动态功率模型定义混合储能系统的控制变量u(k)和输出变量ym(k)、ya(k)和yb(k)；13)根据步骤12)得到的控制变量u(k)和输出变量ym(k)、ya(k)和yb(k)，定义混合储能系统的增广状态变量x(k)和增广输出变量y(k)，得到混合储能系统的全状态模型。3.根据权利要求2所述的用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，其特征在于，所述自适应更新的蓄电池动态功率模型具体为：其中，为实时估计参数，为实时估计充电系数，为实时估计放电系数，P3(k)为蓄电池充电功率，P4(k)为蓄电池放电功率。4.根据权利要求3所述的用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，其特征在于，所述实时估计参数的更新方法具体为：其中，Jp为蓄电池的误差泛函数，λ为参数更新的步长。5.根据权利要求2所述的用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，其特征在于，所述混合储能系统的控制变量u(k)和输出变量ym(k)、ya(k)和yb(k)具体为：其中，c1、c2和c3为正权重系数，P1(k)为燃料电池的发出功率，P2(k)为光伏电池输送给负荷的功率，P3(k)为蓄电池充电功率，P4(k)为蓄电池放电功率，PL(k)为负荷功率。6.根据权利要求2所述的用于混合储能系统的全状态模型预测能量调度方法，其特征在于，所述混合储能系统的增广状态变量x(k)和增广输出变量y(k)具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛花，王育飞，张芮嘉，胡英俊，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31