一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法技术

本发明专利技术公开了风储联合发电领域的一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法。首先利用原始风场输出有功功率实时计算出经一阶低通滤波后的输出功率；然后以此滤波输出作为全时段参考并网功率和基准预测周期的实际并网输出功率信号；之后设定长短两种预测周期，根据相应周期内储能蓄电池的荷电状态变化情况对下一个周期的参考并网功率进行修正，并加入对并网功率和SOC以及它们在周期内的变化量的约束条件减小预测误差；最后求该功率与同时刻的风场实际输出功率的代数差，若为正，表示储能蓄电池放电，反之说明储能蓄电池充电，充放电功率即为之前求得的功率代数差值。本发明专利技术降低了储能系统的需求容量，也有助于延长设备寿命和运行时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法
本专利技术涉及一种基于一阶低通滤波的风储协调预测控制方法，属于风储联合发电领域。
技术介绍
风电大规模的开发利用有助于缓解能源紧缺问题，但风速的间歇性和波动性令风电对电网的负面影响也日益显著，为风电场配置储能设备形成风储联合发电系统是一种有助于提高风电并网接入率的切实有效方案。其中电池储能系统具有响应时间短、单位体积小、设计方便灵活等优点，因此在风储联合系统中应用广泛。储能电池动态控制能量双向流动的特点可以平滑风功率输出，有效弥补了风电的间歇性和波动性，改善风电输出功率的可控性，增强稳定性，优化了系统运行的经济性。传统的风储协调控制策略采用一阶低通滤波算法，基于这种算法国内外进行了深入研究，发现风力发电机输出功率按频率范围划分为高频中频和低频三部分。高频段功率可以被发电机转子惯量吸收；低频段功率变化缓慢，可通过电网系统的自动发电控制(AGC)补偿；因而中频区功率对电网影响最大，需通过储能设备去平滑。目前主要明确以风功率在0.01～1Hz之间的波动频段为平抑目标。而进一步的研究发现，滤波时间常数越大，平滑后风功率变化率越小，但所需的储能容量逐渐变大进而带来成本增加，从单位储能容量引起的最佳功率下降率指标来看，滤波时间常数不宜超过400s，此时可达到对1min级别的风电功率较好的平滑性价比。但是，利用一阶低通滤波算法长时间平滑风电功率会带来储能电池荷电状态(SOC)大幅波动的问题，制约了储能系统的运行时间及寿命，也对容量配置带来挑战，不利于系统经济性优化。有文献表明对风电功率进行预测可以减小电池储能系统的容量需求，但其有效性依赖于预测精度，当预测功率与实际输出偏差较大时反而会导致需求容量变大。因此，传统的此类控制方法在某些方面已经不能满足风储联合系统大规模并网的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了更好地利用储能系统，基于传统控制算法的改进提供了一种风储协调预测控制方法。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是提供了一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选定采样间隔，通过一阶低通滤波的离散递推式对风电场原始输出有功功率进行处理，得到经过低通滤波后的输出功率，并以此作为风储联合系统并网功率的参考值；步骤2：令每n个采样间隔组成一个短预测周期，定义为预测周期，每4n个预测周期组成一个长预测周期，定义为预测组，在风储联合系统运行的开始阶段，取第一组预测组为基准预测组，第一个预测周期为基准预测周期，在基准预测周期里，参考并网功率即是用来计算储能功率的期望并网功率，并以该基准预测周期的并网功率均值作为第二个预测周期的原始预测功率值；步骤3：从第一个预测组和第一个预测周期开始，在每一预测组和每一个预测周期的最后均依据当前预测组和当前预测周期内储能蓄电池的荷电状态的变化情况为下一个预测周期或预测组的参考输出功率计算补偿量，其中组级别的功率补偿量补偿到下一预测组的每个预测周期，由此得到下一预测周期的经过组级别和周期级别补偿的预测并网功率；步骤4：依次检验预测并网功率是否符合并网功率限制、储能蓄电池的荷电状态变化量限制、并网功率变化量限制及储能蓄电池的荷电状态变化量限制约束条件，若不符合则按照相应修正式即时修正；步骤5：在下一个预测周期，以预测出的并网功率为最终的期望输出功率，当风电场输出功率小于期望输出功率时，控制储能蓄电池放电；当风电场输出功率大于期望输出功率时，控制储能蓄电池充电。优选地，在所述步骤5后还包括步骤6：计算储能蓄电池的需求容量配置。优选地，所述储能蓄电池的需求容量Ebess的计算公式为：Ebess＝max{SOC(i)-SOC(j)}/100*Q*U/1000，i，j∈t，式中：SOC(i)，SOC(j)分别表示时刻i及时刻j的储能蓄电池的荷电状态；Q表示以安时为单位的储能蓄电池额定容量；U表示储能蓄电池电压；t表示风储联合系统的全运行时段。优选地，风储联合系统并网功率的参考值的计算公式为：式中：Pout，k及Pout，k-1分别表示k时刻及k-1时刻的风储联合系统并网功率的参考值；τ表示滤波时间常数；Δt表示功率采样间隔。优选地，经过短预测周期级别的预测补偿量修正后的某一预测组的第k个预测周期的预测并网功率的计算公式为：Pr(k)＝Pr(k-1)+(SOC((k-1)*6+1)-SOC((k-2)*6+1))/100*Q*U/α，式中：SOC表示当前时刻储能蓄电池的荷电状态；Q表示以安时为单位的储能蓄电池额定容量；U表示储能蓄电池电压；α表示整个短周期功率预测变化量分摊到当前预测周期每个采样点的平均系数。优选地，经过长预测周期级别的预测补偿量修正后的第l个预测组第m个预测周期的并网功率Pr((l-1)*4+m)的计算公式为：Pr((l-1)*4+m)＝Pr((l-1)*4+m-1)+(SOC((l-1)*24+1)-SOC((l-2)*24+1))/100*Q*U/β，式中：β表示整个长预测周期功率预测变化量分摊到内部各个短预测周期的平均系数；Pr((l-1)*4+m-1)是已经经过短周期预测修正量补偿后的第l个预测组第m-1个预测周期并网功率；SOC表示当前时刻储能蓄电池的荷电状态；Q表示以安时为单位的储能蓄电池额定容量；U表示储能蓄电池电压。为了更好的利用储能系统，基于传统控制算法的改进，为本专利技术提供了一个新的思路。基于一阶低通滤波的风储协调预测控制方法，以风电场原始功率的滤波输出为参考并网功率，结合长短预测周期内SOC变化情况对其进行修正，并加入相关约束条件减小预测误差，提高纠偏速度，在联合系统并网有功功率变化量符合国家并网要求的前提下以适度加大局部功率波动为代价减少储能系统SOC的变化幅度，从而降低了储能系统的需求容量，进而降低了设备成本，也有助于延长设备寿命和运行时间，确保了控制策略的可执行性，是一种新颖，可靠并且准确的功率平滑及储能需求容量优化配置方法。本专利技术提出了一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法，以风电场原始功率的滤波输出为参考并网功率，起到了平滑原始风功率的作用，同时结合长短预测周期内SOC变化情况对其进行修正，并加入相关约束条件减小了预测误差，提高纠偏速度，在联合系统并网有功功率变化量符合国家并网要求的前提下以适度加大局部功率波动为代价减少了储能系统SOC的变化幅度。与传统的一阶低通滤波算法相比，全运行时段的SOC偏离初始值幅度明显减小，从而降低了储能系统的需求容量，进而降低了设备成本，也有助于延长设备寿命和运行时间，确保了控制策略的可执行性。利用本专利技术方法获得的风电场输出功率平滑控制策略，可以用于风储联合发电系统，提高了并网运行的安全性和经济性。本专利技术和已有方法比较，是一种创新而可靠的功率平滑控制方法。附图说明图1a是风电场原始输出功率，单位是pu，图1b是风电场原始输出功率的十分钟变化量分布图。图2a是经过传统一阶低通滤波后的并网功率，单位是pu；图2b是对应的十分钟功率变化量分布图；图2c是该算法下的储能蓄电池SOC波动曲线。图3a是本文专利技术的预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选定采样间隔，通过一阶低通滤波的离散递推式对风电场原始输出有功功率进行处理，得到经过低通滤波后的输出功率，并以此作为风储联合系统并网功率的参考值；步骤2：令每n个采样间隔组成一个短预测周期，定义为预测周期，每4n个预测周期组成一个长预测周期，定义为预测组，在风储联合系统运行的开始阶段，取第一组预测组为基准预测组，第一个预测周期为基准预测周期，在基准预测周期里，参考并网功率即是用来计算储能功率的期望并网功率，并以该基准预测周期的并网功率均值作为第二个预测周期的原始预测功率值；步骤3：从第一个预测组和第一个预测周期开始，在每一预测组和每一个预测周期的最后均依据当前预测组和当前预测周期内储能蓄电池的荷电状态的变化情况为下一个预测周期或预测组的参考输出功率计算补偿量，其中组级别的功率补偿量补偿到下一预测组的每个预测周期，由此得到下一预测周期的经过组级别和周期级别补偿的预测并网功率；步骤4：依次检验预测并网功率是否符合并网功率限制、储能蓄电池的荷电状态变化量限制、并网功率变化量限制及储能蓄电池的荷电状态变化量限制约束条件，若不符合则按照相应修正式即时修正；步骤5：在下一个预测周期，以预测出的并网功率为最终的期望输出功率，当风电场输出功率小于期望输出功率时，控制储能蓄电池放电；当风电场输出功率大于期望输出功率时，控制储能蓄电池充电。...

【技术特征摘要】
1.一种基于低通滤波的风储协调预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选定采样间隔，通过一阶低通滤波的离散递推式对风电场原始输出有功功率进行处理，得到经过低通滤波后的输出功率，并以此作为风储联合系统并网功率的参考值；步骤2：令每n个采样间隔组成一个短预测周期，定义为预测周期，每4n个采样间隔组成一个长预测周期，定义为预测组，在风储联合系统运行的开始阶段，取第一组预测组为基准预测组，第一个预测周期为基准预测周期，在基准预测周期里，并网功率的参考值即是用来计算储能功率的期望并网功率，并以该基准预测周期的并网功率的参考值均值作为第二个预测周期的原始预测功率值；步骤3：从第一个预测组和第一个预测周期开始，在每一预测组和每一个预测周期的最后均依据当前预测组和当前预测周期内储能蓄电池的荷电状态的变化情况为下一个预测周期或预测组的并网功率的参考值计算功率补偿量，其中长预测周期级别的功率补偿量补偿到下一预测组的每个预测周期，由此得到下一预测周期的经过长预测周期级别和短预测周期级别补偿的预测并网功率；步骤4：依次检验预测并网功率是否符合并网功率限制、储能蓄电池的荷电状态变化量限制及并网功率变化量限制约束条件，若不符合则按照相应修正式即时修正；步骤5：在下一个预测周期，以预测并网功率为最终的期望输出功率，当风电场输出功率小于期望输出功率时，控制储能蓄电池放电；当风电场输出功率大于期望输出功率时，控制储能蓄电池充电；经过短预测周期级别的功率补偿量修正后的某一预测组的第k个预测周期的预测并网功率的计算公式为：Pr(k)＝Pr(k-1)+(SOC((k-1)*6+1)-SOC((k-2)*6+1))/100*Q*U/α，式中：SOC表示当前时刻储能蓄电池的荷电状态；Q表示以安时为单位...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳曾恺，彭澎，李征，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：上海;31