一种适用于微网的多类型储能多级控制方法技术

一种适用于微网的多类型储能多级控制方法，包括波动平抑策略、能量/功率分配策略和经济运行策略；首先采用波动平抑策略对微网原始功率进行平滑，获取微网并网功率和储能总载荷曲线；然后在一阶滤波算法的基础上使用基于功率型储能荷电状态的储能充放电分配策略，实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配；继而利用基于全寿命周期成本的经济运行策略实现功率型储能内部的功率分配(即超级电容器和飞轮储能的功率分配)，同时利用基于度电成本的经济运行策略实现能量型储能内部的功率分配(即锂电池和液流电池的功率分配)。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于微网的多类型储能多级控制方法
本专利技术涉及一种微网储能多级控制方法。
技术介绍
由于风光等可再生能源发电的随机性和间歇性，以及负荷波动的不规律性，使得微网的非计划功率变化较大，这给系统的可靠运行带来了很大挑战。而应用储能系统进行微网功率波动的平抑，可以提高系统运行的安全性和稳定性，从而提高电网对可再生能源的消纳。微网中微源和负荷的波动往往具有多个不同的时间尺度，长时间尺度的波动可以持续数小时或数天，而短时间尺度的波动只有几分钟，甚至几秒钟。因此，单一的储能技术难以同时满足容量和响应速度的要求，需要采用多种性能互补的复合储能平抑微网功率波动。当前的研究主要侧重于一种功率型储能和一种能量型储能组成的多类型储能，而很少涉及到多种能量型储能及其分配策略。而在实际工程当中，多种能量型储能的联合应用也已出现，在这种复杂的多类型储能系统中，如何协调功率型与能量型，以及多种能量型储能之间的运行，是一个重要课题。因此，需要研究含多种能量型储能和功率型储能的多类型储能系统平抑微网功率波动的控制问题。中国专利201410391305公开了一种混合储能平抑风电功率波动系统及其协调控制方法，分析风电实际发出的功率和期望功率之间的差额，确定风电平抑所需的有功功率，利用低通滤波方法和模糊控制方法进行有功功率分配，实现蓄电池储能和超级电容器储能的协调控制，但是该专利主要考虑了蓄电池储能和超级电容器储能之间的功率分配，没有考虑不同类型能量型储能内部的功率分配。丁明，林根德，陈自年，等在《中国电机工程学报》2012.32(7):1-6中发表的《一种适用于混合储能系统的控制策略》提出了混合储能运行控制策略，采用时间常数随储能系统荷电状态变化的低通滤波算法确定目标功率值；根据蓄电池和超级电容的荷电状态，采用模糊控制理论将超出目标值的功率偏差在两种储能介质之间进行分配；当超级电容电量充足时，由其独立补偿功率偏差值，以减少蓄电池的充放电次数。但是该文章中提出的控制方法同样没有考虑功率型储能和能量型储能内部的功率分配措施。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的缺点，解决微网中可再生能源发电和负荷功率在不同时间尺度上存在的不同波动特性问题，提出一种适用于微网的多类型储能多级控制方法，以实现功率型储能和能量型电池储能的载荷分配。本专利技术通过以下技术方案实现：本专利技术控制方法包括波动平抑策略、能量/功率分配策略和经济运行策略等三级控制方法，具体为：首先采用波动平抑策略对微网原始功率进行平滑，获取微网并网功率和储能总载荷曲线；然后在一阶滤波算法的基础上使用基于功率型储能荷电状态的储能充放电分配策略，实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配；继而利用基于全寿命周期成本的经济运行策略实现功率型储能内部的功率分配，即超级电容器和飞轮储能的功率分配，同时利用基于度电成本的经济运行策略实现能量型储能内部的功率分配，即锂电池和液流电池的功率分配。本专利技术的具体步骤如下：1、采用模型预测控制算法的波动平抑策略对微网原始功率进行平滑，获取微网并网功率和储能总载荷曲线；所述的波动平抑策略采用模型预测控制算法，该算法具有较强的应对扰动和不确定性能力，适用于微网功率波动；所述的模型预测控制算法的核心思想是滚动时域优化策略，滚动时域优化策略包括以下步骤：(1)在当前时刻k和当前状态x(k)，考虑当前和未来的约束条件，通过优化求解，得到未来k+1，k+2，…k+M时刻的指令序列；(2)将指令序列的第1个值应用于模型预测算法；(3)在k+1时刻，更新状态为x(k+1)，重复上述步骤(1)和步骤(2)。基于所述的模型预测控制算法，通过滚动时域优化策略，可得到微网并网功率和储能总载荷曲线，其具体操作步骤为：(1)确定微网的并网功率与微网原始功率和储能功率之间的关系，即假设k时刻微网原始功率为PMG(k)，储能功率为PES(k)，则微网的并网功率PG(k)与原始功率PMG(k)、储能功率PES(k)三者之间存在如下关系：PG(k+1)＝PES(k)+PMG(k)；(1)(2)确定储能的荷电状态，即假设储能装置控制周期为Tc，储能装置总容量为CES，则储能的荷电状态Soc,ES满足：Soc,ES(k+1)＝Soc,ES(k)-TcPES(k)/CES；(2)(3)综合考虑储能并网功率与微网原始功率、储能功率关系和储能荷电状态，确定储能平抑微网功率状态空间方程，获取的方法为：将微网的并网功率PG和储能荷电状态Soc,ES分别作为状态变量x1和x2，储能功率PES作为控制变量u，微网原始功率PMG作为扰动输入量r，PG和Soc,ES作为输出变量y1和y2，可得到储能平抑微网功率状态空间方程如下：式(3)中，Tc代表储能装置控制周期，k代表k时刻；(4)确定储能平抑微网功率波动的约束条件；所述的储能平抑微网功率状态空间方程中，储能功率约束条件满足0≤PES(i)≤PES_max，储能荷电状态约束条件满足0≤Soc,ES(i)≤1，微网并网功率波动率限制约束条件满足其中，γ为波动率限制值，PES_max为PES(i)的最大值，PES(i)为i时刻储能功率；Prated为微网的额定装机容量；PGmax(i)、PGmin(i)分别为PG(i)的最大值和最小值，PG(i)为i时刻微网的并网功率；(5)利用滚动时域优化策略对微网原始功率进行滚动计算，得到未来k+1，k+2，…k+M时刻的指令序列。通过步骤(4)得到的储能平抑微网功率波动的约束条件对微网原始功率进行约束，可得到满足约束条件的微网并网功率，微网原始功率与微网并网功率的差值为储能总需求功率，将不同时间段的储能总需求功率进行连线处理，即可得到储能总载荷曲线。2、在一阶滤波算法的基础上采用基于功率型储能荷电状态的储能充放电分配策略，实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配，具体步骤为：(1)通过查询储能总载荷曲线，确定t时刻需求的储能功率，同时，对微网原始数据进行傅里叶分析，确定微网原始数据的主频率，根据该主频率f获取该功率的一阶低通滤波算法时间常数Te满足Te＝1/2πf。继而，选取一阶低通滤波算法时间常数Te对t时刻需求的储能功率进行一阶低通滤波处理，即可确定功率型储能t时刻的充/放电功率。(2)获取不同时刻下功率型储能的充/放电功率，具体获取方法是：1)通过改变一阶低通滤波算法时间常数Te，判断一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节能力，确定一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节上下限，其中，Soc,P.ESS,H为一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节上限，Soc,P.ESS,L为一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节下限。2)将功率型储能储能荷电状态分为5个区域，分别为荷电状态空区(Soc,P.ESS(t)＝0，Soc,P.ESS(t)代表t时刻功率型储能的荷电状态)，荷电状态低区(0<Soc,P.ESS(t)≤Soc,P.ESS,L)，荷电状态中区(Soc,P.ESS,L<Soc,P.ESS(t)<Soc,P.ESS,H)，荷电状态高区(Soc,P.ESS,H≤Soc,P.ESS(t)<100％)和荷电状态满区(Soc,P.ESS(t)＝100％)。3)根据不同时刻下(以m时刻为例)功率本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适用于微网的多类型储能多级控制方法，其特征在于，所述的控制方法包括波动平抑策略、能量/功率分配策略和经济运行策略；首先采用波动平抑策略对微网原始功率进行平滑，获取微网并网功率和储能总载荷曲线；然后在一阶滤波算法的基础上使用基于功率型储能荷电状态的储能充放电分配策略，实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配；继而利用基于全寿命周期成本的经济运行策略实现功率型储能内部的功率分配，即超级电容器和飞轮储能的功率分配，同时利用基于度电成本的经济运行策略实现能量型储能内部的功率分配，即锂电池和液流电池的功率分配。

【技术特征摘要】
1.一种适用于微网的多类型储能多级控制方法，其特征在于，所述的控制方法包括波动平抑策略、能量/功率分配策略和经济运行策略；首先采用波动平抑策略对微网原始功率进行平滑，获取微网并网功率和储能总载荷曲线；然后在一阶滤波算法的基础上使用基于功率型储能荷电状态的储能充放电分配策略，实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配；继而利用基于全寿命周期成本的经济运行策略实现功率型储能内部的功率分配，即超级电容器和飞轮储能的功率分配，同时利用基于度电成本的经济运行策略实现能量型储能内部的功率分配，即锂电池和液流电池的功率分配。2.如权利要求1所述的适用于微网的多类型储能多级控制方法，其特征在于，所述的控制方法步骤如下：(1)采用模型预测控制算法的波动平抑策略对微网原始功率进行平滑，获取微网并网功率和储能总载荷曲线；(2)在一阶滤波算法的基础上采用基于功率型储能荷电状态的储能充放电分配策略，实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配；(3)利用基于全寿命周期成本的经济运行策略实现功率型储能内部的功率分配，即超级电容器和飞轮储能的功率分配，同时利用基于度电成本的经济运行策略实现能量型储能内部的功率分配，即锂电池和液流电池的功率分配。3.如权利要求2所述的适用于微网的多类型储能多级控制方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，所述的模型预测控制算法采用滚动时域优化策略，滚动时域优化策略的具体步骤如下：(1)在当前时刻k和当前状态x(k)，考虑当前和未来的约束条件，通过优化求解，得到未来k+1，k+2，…k+M时刻的指令序列；(2)将指令序列的第1个值应用于模型预测控制算法；(3)在k+1时刻，更新状态为x(k+1)，重复上述步骤(1)和步骤(2)。4.如权利要求1或3所述的适用于微网的多类型储能多级控制方法，其特征在于，获取所述的微网并网功率和储能总载荷曲线的步骤如下：(1)确定微网的并网功率与微网原始功率和储能功率之间的关系，即假设k时刻微网原始功率为PMG(k)，储能功率为PES(k)，则微网的并网功率PG(k)与原始功率PMG(k)、储能功率PES(k)三者之间存在如下关系：PG(k+1)＝PES(k)+PMG(k)；(1)(2)确定储能的荷电状态，即假设储能装置控制周期为Tc，储能装置总容量为CES，则储能的荷电状态Soc,ES满足：Soc,ES(k+1)＝Soc,ES(k)-TcPES(k)/CES；(2)(3)综合考虑储能并网功率与微网原始功率、储能功率关系和储能荷电状态，确定储能平抑微网功率状态空间方程，获取的方法为：将微网的并网功率PG和储能荷电状态Soc,ES分别作为状态变量x1和x2，储能功率PES作为控制变量u，微网原始功率PMG作为扰动输入量r，PG和Soc,ES作为输出变量y1和y2，可得到储能平抑微网功率状态空间方程如下：式(3)中，Tc代表储能装置控制周期，k代表k时刻；(4)确定储能平抑微网功率波动的约束条件；所述的储能平抑微网功率状态空间方程中，储能功率约束条件满足0≤PES(i)≤PES_max，储能荷电状态约束条件满足0≤Soc,ES(i)≤1，微网并网功率波动率限制约束条件满足其中，γ为波动率限制值，PES_max为PES(i)的最大值，PES(i)为i时刻储能功率；Prated为微网的额定装机容量；PGmax(i)、PGmin(i)分别为PG(i)的最大值和最小值，PG(i)为i时刻微网的并网功率；(5)利用滚动时域优化策略对微网原始功率进行滚动计算，得到未来k+1，k+2，…k+M时刻的指令序列；通过步骤(4)得到的储能平抑微网功率波动的约束条件对微网原始功率进行约束，得到满足约束条件的微网并网功率，微网原始功率与微网并网功率的差值为储能总需求功率，将不同时间段的储能总需求功率进行连线处理，即得到储能总载荷曲线。5.如权利要求2所述的适用于微网的多类型储能多级控制方法，其特征在于，所述的步骤(2)实现能量型储能和功率型储能之间的功率分配的方法如下：1)根据步骤1得到的储能总载荷曲线，通过查询储能总载荷曲线，确定t时刻需求的储能功率，同时，对微网原始数据进行傅里叶分析，确定微网原始数据的主频率，根据该主频率f获取该功率的一阶低通滤波算法时间常数Te满足Te＝1/2πf；继而，选取一阶低通滤波算法时间常数Te对t时刻需求的储能功率进行一阶低通滤波处理，即可确定超级电容器t时刻的充/放电功率；2)获取不同时刻下功率型储能的充/放电功率，具体获取方法是：(1)通过改变一阶低通滤波算法时间常数Te，判断一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节能力，确定一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节上下限，其中，Soc,P.ESS,H为一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节上限，Soc,P.ESS,L为一阶低通滤波算法对功率型储能荷电状态调节下限；(2)将功率型储能储能荷电状态分为5个区域，分别为荷电状态空区(Soc,P.ESS(t)＝0，Soc,P.ESS(t)代表t时刻功率型储能的荷电状态)，荷电状态低区(0<Soc,P.ESS(t)≤Soc,P.ESS,L)，荷电状态中区(Soc,P.ESS,L<Soc,P.ESS(t)<Soc,P.ESS,H)，荷电状态高区(Soc,P.ESS,H≤Soc,P.ESS(t)<100％)和荷电状态满区(Soc,P.ESS(t)＝100％)；(3)根据不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：田春筝，高超，唐西胜，刘巍，李锰，付科源，孙玉树，李秋燕，王利利，郭勇，李鹏，孙义豪，全少理，郭新志，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司经济技术研究院，中国科学院电工研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11