一种光储充电站调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种光储充电站调度方法及装置，包括根据当前时刻光储充电站的功率数据确定下一时刻光储充电站中储能系统工作功率；根据所述下一时刻光储充电站中储能系统工作功率确定下一时刻光储充电站的调度方案；基于所述下一时刻光储充电站的调度方案，在下一时刻对所述光储充电站进行调度；本发明专利技术提升了光储充电站与电网交互的稳定性和延长了储能系统中储能电池组的使用寿命，最大化利用了电力资源，节约了光储充电站的成本。

A scheduling method and device of optical storage charging station

【技术实现步骤摘要】
一种光储充电站调度方法及装置
本专利技术涉及电力调度
，具体涉及一种光储充电站调度方法及装置。
技术介绍
近年来，电动汽车因其低碳、环保的优点以及不断提升的整车性能，电动汽车的规模逐年增加。大规模的电动汽车作为一种特殊的新型负荷对传统电网产生了一些新的影响，电动汽车充电在时间和空间上具有一定的随机性，这种无序的充电模式增加了电网不稳定的风险。随着可再生能源发电技术的发展，光伏等可再生能源发电因低碳环保、成本较低等优点，应用越来越广泛。目前，光伏-储能-电动汽车充电桩一体化构成的共直流母线直流光储充电站是电动汽车充电站的新形式之一，利用光伏和储能的特性，不仅可以作为充电站的电源补充，减少充电站的购电费用，而且通过光伏、储能、充电桩的协调控制，可以提升大规模电动汽车充电对电网的友好性，同时充电站基于共直流母线的直流拓扑形式，减少了大量的变流环节，减少了充电站的投资。但光伏发电受天气等因素影响较大，导致发电功率呈现随机性和波动性，导致光储充电站与电网交互的不稳定性；且光储充电站中储能系统充缺少充放电管理，影响其储能电池组的使用寿命。因此，本领域需要一种可以提升光储充电站与电网交互的稳定性和延长储能系统中电池组使用寿命的调度方法。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种光储充电站调度方法及装置，通过当前时刻光储充电站的功率数据得到下一时刻储能系统工作功率及储能系统调度方案，该调度方案提升了光储充电站与电网交互的稳定性和延长了储能系统中储能电池组的使用寿命，最大化利用了电力资源，节约了光储充电站的成本。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种光储充电站调度方法，其改进之处在于，所述方法包括：根据当前时刻光储充电站的功率数据确定下一时刻光储充电站中储能系统工作功率；根据所述下一时刻光储充电站中储能系统工作功率确定下一时刻光储充电站的调度方案；基于所述下一时刻光储充电站的调度方案，在下一时刻对所述光储充电站进行调度；其中，所述功率数据包括：光储充电站与电网的交互功率、光储充电站中储能系统的工作功率和光储充电站中储能系统的荷电状态。优选的，所述根据当前时刻光储充电站的功率数据确定下一时刻光储充电站中储能系统工作功率，包括：将当前时刻光储充电站的功率数据代入功率预测模型，求解该模型，获得下一时刻光储充电站中储能系统工作功率的预测变化量；基于该变化量，按下式获取第k+1时刻光储充电站中储能系统工作功率PES(k+1)：PES(k+1)＝PES(k)+ΔPES(k+1)式中，PES(k)为第k时刻光储充电站中储能系统工作功率，ΔPES(k+1)为第k+1时刻光储充电站中储能系统工作功率的预测变化量，k为当前时刻。进一步的，按下式确定所述功率预测模型的目标函数J：式中，Yg(S)为当前时刻之后S个时刻光储充电站与电网的交互功率矩阵，Yg,c(S)为当前时刻之后S个时刻光储充电站与电网的交互功率目标值矩阵，ΔYES(S)为当前时刻之后S个时刻光储充电站中储能系统工作功率的变化量矩阵，Q为第一权重，R为第二权重。进一步的，按下式确定所述Yg(S)、Yg,c(S)和Yg,c(S)：式中，Pg(k+t)为第k+t时刻光储充电站与电网的交互功率，Pg,c(k+t)为第k+t时刻光储充电站与电网的交互功率目标值，ΔPES(k+t)为第k+t时刻光储充电站中储能系统工作功率的预测变化量，t∈[1,S]；其中，按下式确定所述第k+t时刻光储充电站与电网的交互功率Pg(k+t)：式中，PES(k+t)为第k+t时刻光储充电站中储能系统工作功率，Pg(k+t-1)为第k+t-1时刻光储充电站与电网的交互功率，PES(k+t-1)为第k+t-1时刻光储充电站中储能系统工作功率，SOC(k+t-1)为第k+t-1时刻光储充电站中储能系统荷电状态，ΔPPV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中光伏系统工作功率变化量，ΔPEV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中电动汽车充电功率变化量，ΔPL(k+t)为第k+t时刻光储充电站中其他负荷工作功率变化量，A为第一系数矩阵，B为第二系数矩阵，C为第三系数矩阵，F为第四系数矩阵。进一步的，所述功率预测模型的约束条件，包括：功率平衡约束：Pg(k+t)＝PPV(k+t)+PES(k+t)-PEV(k+t)-Pq(k+t)式中，PPV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中光伏系统工作功率，PEV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中电动汽车充电功率，Pq(k+t)为第k+t时刻光储充电站中其他负荷工作功率；储能系统荷电状态约束：SOCmin＜SOC(k+t)＜SOCmax式中，SOCmin为光储充电站中储能系统荷电状态最小限值，SOCmax为光储充电站中储能系统荷电状态最大限值；储能系统工作功率约束：PES,min≤PES(k+t)≤PES,max式中，PES,min为光储充电站中储能系统工作功率最小限值，PES,max为光储充电站中储能系统工作功率最大限值。储能系统工作功率变化量约束：ΔPES,min≤ΔPES(k+t)≤ΔPES,max式中，ΔPES,min为光储充电站中储能系统工作功率变化量最小限值，ΔPES,max为光储充电站中储能系统工作功率变化量最大限值。优选的，所述根据所述下一时刻光储充电站中储能系统工作功率确定下一时刻光储充电站的调度方案，包括：若第k+1时刻光储充电站中储能系统的工作功率PES(k+1)＜0，则获取第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可接纳的充电功率，并根据第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可接纳的充电功率确定第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组的充电功率；若第k+1时刻光储充电站中储能系统的工作功率PES(k+1)＞0，则获取第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可提供的放电功率，并根据第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可提供的放电功率确定第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组的放电功率；其中，k为当前时刻。进一步的，按下式获取第k+1时刻光储充电站中储能系统第i个储能电池组可接纳的充电功率Pi,ch,c(k+1)：式中，SOCi(k)为第k时刻光储充电站中储能系统第i个储能电池组的荷电状态，SOCi,max为光储充电站中储能系统第i个储能电池组荷电状态的最大限值，Pi,ch,c,max为光储充电站中储能系统第i个储能电池组的最大充电功率，Si为光储充电站中储能系统第i个储能电池组的额定容量，Δt为调度时间间隔；按下式获取第k+1时刻光储充电站中储能系统第i个储能电池组可提供的放电功率Pi,dis,c(k+1)：式中，SOCi,min为光储充电站中储能系统第i个储能电池组荷电状态的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光储充电站调度方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据当前时刻光储充电站的功率数据确定下一时刻光储充电站中储能系统工作功率；/n根据所述下一时刻光储充电站中储能系统工作功率确定下一时刻光储充电站的调度方案；/n基于所述下一时刻光储充电站的调度方案，在下一时刻对所述光储充电站进行调度；/n其中，所述功率数据包括：光储充电站与电网的交互功率、光储充电站中储能系统的工作功率和光储充电站中储能系统的荷电状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种光储充电站调度方法，其特征在于，所述方法包括：
根据当前时刻光储充电站的功率数据确定下一时刻光储充电站中储能系统工作功率；
根据所述下一时刻光储充电站中储能系统工作功率确定下一时刻光储充电站的调度方案；
基于所述下一时刻光储充电站的调度方案，在下一时刻对所述光储充电站进行调度；
其中，所述功率数据包括：光储充电站与电网的交互功率、光储充电站中储能系统的工作功率和光储充电站中储能系统的荷电状态。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前时刻光储充电站的功率数据确定下一时刻光储充电站中储能系统工作功率，包括：
将当前时刻光储充电站的功率数据代入功率预测模型，求解该模型，获得下一时刻光储充电站中储能系统工作功率的预测变化量；
基于该变化量，按下式获取第k+1时刻光储充电站中储能系统工作功率PES(k+1)：
PES(k+1)＝PES(k)+ΔPES(k+1)
式中，PES(k)为第k时刻光储充电站中储能系统工作功率，ΔPES(k+1)为第k+1时刻光储充电站中储能系统工作功率的预测变化量，k为当前时刻。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，按下式确定所述功率预测模型的目标函数J：



式中，Yg(S)为当前时刻之后S个时刻光储充电站与电网的交互功率矩阵，Yg,c(S)为当前时刻之后S个时刻光储充电站与电网的交互功率目标值矩阵，ΔYES(S)为当前时刻之后S个时刻光储充电站中储能系统工作功率的变化量矩阵，Q为第一权重，R为第二权重。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，按下式确定所述Yg(S)、Yg,c(S)和Yg,c(S)：



式中，Pg(k+t)为第k+t时刻光储充电站与电网的交互功率，Pg,c(k+t)为第k+t时刻光储充电站与电网的交互功率目标值，ΔPES(k+t)为第k+t时刻光储充电站中储能系统工作功率的预测变化量，t∈[1,S]；
其中，按下式确定所述第k+t时刻光储充电站与电网的交互功率Pg(k+t)：



式中，PES(k+t)为第k+t时刻光储充电站中储能系统工作功率，Pg(k+t-1)为第k+t-1时刻光储充电站与电网的交互功率，PES(k+t-1)为第k+t-1时刻光储充电站中储能系统工作功率，SOC(k+t-1)为第k+t-1时刻光储充电站中储能系统荷电状态，ΔPPV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中光伏系统工作功率变化量，ΔPEV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中电动汽车充电功率变化量，ΔPL(k+t)为第k+t时刻光储充电站中其他负荷工作功率变化量，A为第一系数矩阵，B为第二系数矩阵，C为第三系数矩阵，F为第四系数矩阵。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述功率预测模型的约束条件，包括：
功率平衡约束：
Pg(k+t)＝PPV(k+t)+PES(k+t)-PEV(k+t)-Pq(k+t)
式中，PPV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中光伏系统工作功率，PEV(k+t)为第k+t时刻光储充电站中电动汽车充电功率，Pq(k+t)为第k+t时刻光储充电站中其他负荷工作功率；
储能系统荷电状态约束：
SOCmin＜SOC(k+t)＜SOCmax
式中，SOCmin为光储充电站中储能系统荷电状态最小限值，SOCmax为光储充电站中储能系统荷电状态最大限值；
储能系统工作功率约束：
PES,min≤PES(k+t)≤PES,max
式中，PES,min为光储充电站中储能系统工作功率最小限值，PES,max为光储充电站中储能系统工作功率最大限值。
储能系统工作功率变化量约束：
ΔPES,min≤ΔPES(k+t)≤ΔPES,max
式中，ΔPES,min为光储充电站中储能系统工作功率变化量最小限值，ΔPES,max为光储充电站中储能系统工作功率变化量最大限值。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述下一时刻光储充电站中储能系统工作功率确定下一时刻光储充电站的调度方案，包括：
若第k+1时刻光储充电站中储能系统的工作功率PES(k+1)＜0，则获取第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可接纳的充电功率，并根据第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可接纳的充电功率确定第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组的充电功率；
若第k+1时刻光储充电站中储能系统的工作功率PES(k+1)＞0，则获取第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可提供的放电功率，并根据第k+1时刻光储充电站中储能系统各储能电池组可提...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾洪洲，王轩，武丹，张良，王蓓蓓，董亮，荆龙，吴岩，吴学智，付永生，周亚娟，王清涛，
申请(专利权)人：中电普瑞科技有限公司，中电普瑞电力工程有限公司，南瑞集团有限公司，北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11