含有电力弹簧的孤岛微电网的降低储能容量需求的配置方法技术

技术编号:19242016 阅读:37 留言:0更新日期:2018-10-24 04:56
一种含有电力弹簧的孤岛微电网降低对储能容量需求的配置方法,所述的孤岛微电网包括常规分布式电源,储能系统,柴油发电机,交流母线,用电负荷,电力弹簧。常规分布式电源包括风电、光伏。用电负荷根据用电器对电能质量的需求不同可以分为关键负荷和非关键负荷。本发明专利技术实现电力弹簧和储能系统的积极互动,可以有效降低储能系统充放电电流和功率,提高储能系统的寿命;降低系统对储能容量配置的需求,提高孤岛微电网的经济性。相当于电力弹簧为微电网提供了一部分虚拟的储能容量。

【技术实现步骤摘要】
含有电力弹簧的孤岛微电网的降低储能容量需求的配置方法
本专利技术涉及微电网储能系统,一种含有电力弹簧的孤岛微电网的降低储能容量需求的配置方法。
技术介绍
传统电力系统运行模式中,发电量由负载需求决定。随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断提升,风电和光伏新能源出力具有随机性和波动性,很难准确实时预测发电量,为实现负荷需求与发电量之间的实时功率平衡,给调频调压带来较大的压力,以致电压波动和频率闪变容易发生。大电网对电压波动具有一定的自愈能力,而小型孤岛微电网的调节能力较差。利用多种储能装置来抵消发电和负载需求之间的差额,是途径之一。然而,化学电池等能量存储系统昂贵,成本较高,而且废弃电池是污染物的来源之一。微电网的运行模式正在向“发电量确定负荷需求”转变。需求侧能源管理研究已经兴起,包括负荷调度,分时电价等。然而,这些方法大多适用于小时间间隔负载需求管理,而不适用于实时能量平衡。“电力弹簧”技术,用于含有大量新能源接入电网的负荷侧能量管理,将能量波动瞬时传递给非关键负载,并自动调整非关键负载的功耗,自动平衡发电量和用电量。一般将电力弹簧和非关键负载串联的整体称为智能负载。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足,本专利技术提出一种含有电力弹簧的孤岛微电网的降低储能容量需求的配置方法,该方法通过储能系统和电力弹簧的互动及时调整非关键负载上的功率消耗,降低储能系统的充放电功率,从而达到降低储能容量配置的目的。本专利对满足某一情景的微电网对最低储能容量配置做了定量分析,提出的含有电力弹簧的孤岛微电网的双层能量优化算法可以定量地确定满足某一场景的最小储能容量配置。电力弹簧和储能系统的协调运行可以降低储能系统的容量配置来降低投资成本。电力弹簧能够以较低的成本实现能量缓冲,并且孤岛微电网能够以“用电量跟踪发电量”的新模式运行。电力弹簧能量缓冲的优良特性将为未来微电网的规划和建设提供新的思路。为达到上述目的,本专利技术的技术解决方案如下:一种含有电力弹簧的孤岛微电网的降低储能容量需求的配置方法,所述的孤岛微电网包括常规分布式电源、储能系统、柴油发电机、交流母线、用电负荷、电力弹簧,所述的常规分布式电源包括风电、光伏,所述的用电负荷根据用电器对电能质量的需求不同分为关键负荷和非关键负荷,一般将电力弹簧和非关键负载串联的整体称为智能负载,其特点在于该方法包括下列步骤:1)对当地的负荷尤其是非关键负荷、风电、光伏的可再生能源做充分的调研,基于历史数据的仿真结果,确定最优的储能容量配置,所述的电力弹簧的核心装置包括逆变器,逆变器的容量配置由非关键负荷的容量决定,逆变器的容量配置应该至少超过非关键负荷峰值容量的20%,留有裕量;2)第一层能量优化,即孤岛微电网全局能量优化:第一层能量优化与传统微电网能量优化相似,优化的目标函数是柴油发电机单位发电价格最小的函数:式中,N表示一天以内的调度区间数,λ和Dt分别是柴油发电机的单位发电价格和在第t个调度区间的出力;考虑到微电网的功率约束、容量约束和真实场景等,运行约束如下:0≤Wt≤Wmax(17)|Wt+1-Wt|≤Rwmax(18)-Scmax≤St≤Sdmax(19)|St+1-St|≤Rsmax(20)0≤Dt≤Ddmax-Dr(21)|Dt+1-Dt|≤Rdmax(22)Wt+St+Dt=Pcl-t+kbasePnl-t(23)公式(2)-(3)是风机出力的上下限约束和爬坡约束,Wt是第t个调度区间的风电出力,Wmax是第t个调度区间的风电预测最大出力,Rwmax是风机爬坡功率的上限,公式(4)-(7)是储能系统和柴油发电机出力约束和爬坡约束,St是第t个调度区间储能系统的放电电流,Sdmax是储能系统的最大放电电流,Scmax是储能系统的最大充电电流,Rsmax是储能系统的最大爬坡功率,Dt是第t个调度区间柴油发电机的出力,Ddmax是柴油发电机最大放电功率,Dr是柴油发电机的备用容量,用来抵御孤岛微电网的极端情况,一般地,Dr=0.1Ddmax;Rdmax是柴油发电机的最大爬坡功率;公式(8)是考虑的不同类型负荷的实时功率平衡,Pcl-t是此时关键负荷的功率,Pnl-t是非关键负荷的功率,kbasePnl-t是加装电力弹簧后非关键负载吸收有功功率。kbase可以灵活选取,这里取0.81;当储能系统放电时,即S(t)≥0,储能系统的荷电状态(SOC)表示成:当储能系统充电时,即S(t)≤0,储能系统的荷电状态(SOC)表示成:其中,η是储能的自放电效率,ηd是放电效率,ηc充电效率,Eb是储能系统的容量,SOC(t)是第t个调度区间的荷电状态;为了储能系统的荷电状态在安全范围内变化:SOCmin≤SOCt≤SOCmax(26)其中,SOCmin是储能荷电状态的下限,SOCmax是储能荷电状态的上限;为了保证储能系统下一日的调节能力,单日内的SOC变化量不能超过储能总量的一个百分比δ:|SOCN-SOC1|≤δ(27)第一层能量优化不考虑电力弹簧的作用,求解结果能够被用来确定全局最小的经济运行成本;3)第二层能量优化,即基于电力弹簧和储能系统互动的协同能量优化:第二层能量优化主要关注电力弹簧和储能系统的互动,电力弹簧用以调节非关键负荷的需求,因此在某一电压等级上减少储能系统的充放电电流和功率;第二层优化目标函数是储能系统的充放电功率最小函数:如果电力弹簧和储能系统的协同机制被启动,功率平衡机制的约束被修正和强化为:S1-t+kbasePnl-t=S2-t+ktPnl-t(29)式中,S1-t和S2-t分别是第一能量优化模型中储能系统出力的求解结果、第二层能量优化模型中储能系统出力的求解结果,非关键负荷的功率调节系数kt的约束如公式(15)所示,也即智能负载的运行范围:klow≤kt≤khigh(30)其中,klow是非关键负载调节的下限,取值范围是0.64-1,受非关键负荷用户接受调控的意愿影响较大。khigh是非关键负载调节的上限,取值范围1-1.25;其理论调节上限受非关键负荷的功率因数影响较大,非关键负载功率因数越小,理论调节上限越大。所述的klow和khigh的最优取值分别为0.8和1.05。本专利技术的有益效果在于:本专利技术,通过双层能量优化算法生成的调度指令,第一层以运行成本最低为优化目标,生成初级调度指令。第二层以最小充放电功率为优化目标,更新储能充放电功率和智能负载的有功需求。能够有效降低储能系统的充放电电流,提高储能电池的寿命;降低储能系统的充放电功率,降低微电网对储能系统容量的需求,相当于提供了一部分虚拟储能。附图说明图1是本专利技术常规孤岛微电网拓扑图。图2是本专利技术所述的双层能量优化算法示意图。图3是本专利技术所述的一日内能量优化的仿真结果图,包括:图3(a)是本专利技术所述的某日风电出力、非关键负荷和关键负荷的预测曲线;图3(b)是本专利技术所述的不考虑电力弹簧的能量优化求解结果图;图3(c)是本专利技术所述的不同储能容量对应的储能荷电状态图线;图3(d)是本专利技术所述的优化前后储能充放电图线;图3(e)是本专利技术所述的含有与不含有电力弹簧时储能的SOC变化曲线图;图3(f)是本专利技术所述的考虑电力弹簧的能量优化求解结果图。图4是本专利技术所述的考虑电力弹簧的能量优化验证过程中使用的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种含有电力弹簧的孤岛微电网降低储能容量需求的配置方法,所述的孤岛微电网包括常规分布式电源、储能系统、柴油发电机、交流母线、用电负荷、电力弹簧,所述的常规分布式电源包括风电、光伏,所述的用电负荷根据用电器对电能质量的需求不同分为关键负荷和非关键负荷,将电力弹簧和非关键负载串联的整体称为智能负载,其特征在于该方法包括下列步骤:1)对当地的负荷,包括非关键负荷、风电、光伏的可再生能源调研,基于历史数据的仿真结果,确定最优的储能容量配置,所述的电力弹簧的核心装置包括逆变器,逆变器的容量配置由非关键负荷的容量决定,逆变器的容量配置至少超过非关键负荷峰值容量的20%,留有裕量;2)第一层能量优化,即孤岛微电网全局能量优化:第一层能量优化与传统微电网能量优化相似,优化的目标函数是柴油发电机单位发电价格最小的函数:

【技术特征摘要】
1.一种含有电力弹簧的孤岛微电网降低储能容量需求的配置方法,所述的孤岛微电网包括常规分布式电源、储能系统、柴油发电机、交流母线、用电负荷、电力弹簧,所述的常规分布式电源包括风电、光伏,所述的用电负荷根据用电器对电能质量的需求不同分为关键负荷和非关键负荷,将电力弹簧和非关键负载串联的整体称为智能负载,其特征在于该方法包括下列步骤:1)对当地的负荷,包括非关键负荷、风电、光伏的可再生能源调研,基于历史数据的仿真结果,确定最优的储能容量配置,所述的电力弹簧的核心装置包括逆变器,逆变器的容量配置由非关键负荷的容量决定,逆变器的容量配置至少超过非关键负荷峰值容量的20%,留有裕量;2)第一层能量优化,即孤岛微电网全局能量优化:第一层能量优化与传统微电网能量优化相似,优化的目标函数是柴油发电机单位发电价格最小的函数:式中,N表示一天以内的调度区间数,λ和Dt分别是柴油发电机的单位发电价格和在第t个调度区间的出力;考虑到微电网的功率约束、容量约束和真实场景,运行约束如下:0≤Wt≤Wmax(2)|Wt+1-Wt|≤Rwmax(3)-Scmax≤St≤Sdmax(4)|St+1-St|≤Rsmax(5)0≤Dt≤Ddmax-Dr(6)|Dt+1-Dt|≤Rdmax(7)Wt+St+Dt=Pcl-t+kbasePnl-t(8)公式(2)-(3)是风机出力的上下限约束和爬坡约束,Wt是第t个调度区间的风电出力,Wmax是第t个调度区间的风电预测最大出力,Rwmax是风机爬坡功率的上限,公式(4)-(7)是储能系统和柴油发电机出力约束和爬坡约束,St是第t个调度区间储能系统的放电电流,Sdmax是储能系统的最大放电电流,Scmax是储能系统的最大充电电流,Rsmax是储能系统的最大爬坡功率,Dt是第t个调度区间柴油发电机的出力,Ddmax是柴油发电机最大放电功率,Dr是柴油发电机的备用容量,用来抵御孤岛微电网的极端情况;Rdmax是柴油发电机的最大爬坡功率;Pcl-t是此时关键负荷的功率,Pnl-...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪可友赵志宇李国杰江秀臣江剑峰陈金涛甄昊涵
申请(专利权)人:上海交通大学国网上海市电力公司国家电网公司
类型:发明
国别省市:上海,31

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