基于燃料电池的微电网能量优化控制方法技术

本申请公开了一种基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，S1：建立微电网内各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型；S2：基于拉格朗日乘子法，以微网内功率平衡为约束条件，得到微网运行成本目标函数；S3：基于最优控制算法，计算所述目标函数的最小值时个分布式电源的输出功率；S4：将所述计算出的各输出功率下发到各分布式电源控制器，实现系统经济优化控制。与现有技术相比，本申请通过微网功率分配优化控制算法，在满足微网系统稳定运行的前提下，自动分配微网内各分布式电源的输出功率，使微网运行成本达到最小。

【技术实现步骤摘要】
基于燃料电池的微电网能量优化控制方法
本申请涉及分布式微电网领域，特别是涉及一种基于燃料电池的微电网能量优化控制方法。
技术介绍
在目前微网系统中，微电网系统的分布式电源主要由光伏、蓄电池储能、风机、柴发这几种组成的系统，使用燃料电池的微电网系统很少，即使有燃料电池系统的微电网系统，也是让燃料电池系统单独运行，没有与其它分布式电源协调运行，更没有参与系统经济优化运行功能。微网经济运行控制是在保证微网稳定运行的前提条件下，以微网系统运行成本最低为目的，充分利用可再生能源，合理分配微网内各分布式电源的输出功率，保证整个微网的经济最优运行。因此，设计有效的功率分配优化控制方法，是本领域技术人员致力于努力的方向。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，以克服现有技术中的不足。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，S1：建立微电网内各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型；S2：基于拉格朗日乘子法，以微网内功率平衡为约束条件，得到微网运行成本目标函数；S3：基于最优控制算法，计算所述目标函数的最小值时个分布式电源的输出功率；S4：将所述计算出的各输出功率下发到各分布式电源控制器，实现系统经济优化控制。优选的，所述步骤1中，各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型包括：燃料电池系统消耗成本与输出功率之间的模型，表示为：F1＝a1P12+b1P1+c1式中：F1——燃料电池系统消耗成本；P1——燃料电池系统的输出功率；a1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式二次项系数；b1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式一次项系数；c1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式常数项系数；光伏发电功率与光伏运行管理成本之间模型，表示为：F2-f(P2)式中：F2——光伏运行管理成本；P2——光伏发电功率；储能电池输出功率与储能运行管理成本之间模型，表示为：F3＝f(P3)式中：F3——储能电池运行管理成本；P3——储能电池输出功率。优选的，所述步骤2中，所述微网内功率平衡为约束条件：P1Min≤P1＜P1MAX；其中：表示微网内各分布式电源输出功率之和；PL表示微网内负荷总消耗功率；P1、P1Min、P1MAX分别表示微网内各分布式电源的发电功率、最小发电功率和最大发电功率。优选的，所述步骤2中，基于拉格朗日乘子法，引入拉格朗日条件乘子λ，所述目标函数为：式中：(1)表示综合了燃料电池系统、光伏、储能等微网内各种分布式电源的模型；(2)F表示微网系统内各分布式电源的燃料消耗成本和运行管理成本等之和。与现有技术相比，本申请基于最优控制原理，通过机理或测试法建立微网内各分布式电源的模型(各分布式电源与消耗成本、管理运行成本之间的关系)，以求微网运行成本的最小值为目标函数，并且以微网内功率平衡最为约束条件，最后通过最优控制原理中的拉格朗日乘子法对其求解。通过相应计算，可以得到各分布式电源所应发出的功率。微网系统能自动跟随负荷的变化，通过微网功率分配优化控制算法，在满足微网系统稳定运行的前提下，自动分配微网内各分布式电源的输出功率，使微网运行成本达到最小。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术具体实施例的基于燃料电池的微电网能量优化控制方法的流程图；图2为本专利技术具体实施例的基于燃料电池的微电网能量优化控制方法的系统结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行详细的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。结合图1所示，本申请提供一种基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，S1：建立微电网内各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型；S2：基于拉格朗日乘子法，以微网内功率平衡为约束条件，得到微网运行成本目标函数；S3：基于最优控制算法，计算所述目标函数的最小值时个分布式电源的输出功率；S4：将所述计算出的各输出功率下发到各分布式电源控制器，实现系统经济优化控制。优选的，所述步骤1中，各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型包括：燃料电池系统消耗成本与输出功率之间的模型，表示为：F1＝a1P12+b1P1+c1式中：F1——燃料电池系统消耗成本；P1——燃料电池系统的输出功率；a1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式二次项系数；b1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式一次项系数；c1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式常数项系数；光伏发电功率与光伏运行管理成本之间模型，表示为：F2＝f(P2)式中：F2——光伏运行管理成本；P2——光伏发电功率；储能电池输出功率与储能运行管理成本之间模型，表示为：F0＝f(P0)式中：F3——储能电池运行管理成本；P3——储能电池输出功率。优选的，所述步骤2中，所述微网内功率平衡为约束条件：P1Min≤P1＜P1MAX；其中：表示微网内各分布式电源输出功率之和；PL表示微网内负荷总消耗功率；Pi、P1Min、P1MAX分别表示微网内各分布式电源的发电功率、最小发电功率和最大发电功率。优选的，所述步骤2中，基于拉格朗日乘子法，引入拉格朗日条件乘子λ，所述目标函数为：式中：(1)表示综合了燃料电池系统、光伏、储能等微网内各种分布式电源的模型；(2)F表示微网系统内各分布式电源的燃料消耗成本和运行管理成本等之和。结合图2所示，微网控制系统结构分三层结构，最下面的是第一层，是微电源控制器(如DG表示分布式电源控制器和ES表示储能控制器)根据本地信息就地对各种微电源进行控制；第二层是微网中央控制系统，负责微网整体协调控制，本专利技术所涉及的微网功率分配优化控制算法，是基于微网中央控制系统这个平台上，进行编程实现。第三层是微网能源管理系统(MEMS)，实现对分布式发电供能系统的电源进行优化调度和合理分配出力，保证微网安全、稳定、经济|运行|[k3]。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，其特征在于：/nS1：建立微电网内各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型；/nS2：基于拉格朗日乘子法，以微网内功率平衡为约束条件，得到微网运行成本目标函数；/nS3：基于最优控制算法，计算所述目标函数的最小值时各分布式电源的输出功率；/nS4：将所述计算出的各输出功率下发到各分布式电源控制器，实现系统经济优化控制。/n

【技术特征摘要】
1.基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，其特征在于：
S1：建立微电网内各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型；
S2：基于拉格朗日乘子法，以微网内功率平衡为约束条件，得到微网运行成本目标函数；
S3：基于最优控制算法，计算所述目标函数的最小值时各分布式电源的输出功率；
S4：将所述计算出的各输出功率下发到各分布式电源控制器，实现系统经济优化控制。


2.根据权利要求1所述的基于燃料电池的微电网能量优化控制方法，其特征在于：所述步骤1中，各个分布式电源的消耗成本与输出功率模型包括：
燃料电池系统消耗成本与输出功率之间的模型，表示为：
F1＝a1P12+b1P1+c1
式中：F1——燃料电池系统消耗成本；
P1——燃料电池系统的输出功率；
a1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式二次项系数；
b1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式一次项系数；
c1——燃料电池系统消耗成本与输出功率表达式常数项系数；
[k1]光伏发电功率与光伏运行管理成本之间模型，表示为：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文杰，蔡信，吕青青，缪科伟，何俊，
申请(专利权)人：江苏铧德氢能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32