基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法技术方案

本发明专利技术是一种基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法，其特点是，包括：构建电氢耦合系统状态空间模型、模型所需满足的约束条件、对基于模型预测控制的电氢耦合系统功率调控求解和电氢耦合系统的评价指标等内容。本发明专利技术的方法具有较强的鲁棒性，能够对电氢耦合系统灵活裕度进行实时分析，提高系统灵活性。其稳定性好，适应性强，实际应用价值高。对可再生氢耦合多能系统的优化运行深入研究与商业化应用具有指导意义。

【技术实现步骤摘要】
基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法
本专利技术是一种基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法，应用于电氢耦合系统能量管理分析、系统功率调控、系统灵活裕度计算研究。
技术介绍
现有技术对电氢耦合系统进行建模、对灵活性缺乏多维量化认识，灵活性评价指标片面、单一，灵活性评价难以揭示系统运行灵活边界，只能以启发式方法纳入决策。为此，需要建立异质能源同质化模型及适用于高比例可再生能源协调灵活性评价的方法。对风、光发电制氢系统的开发利用具有指导意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是，克服现有技术的不足，提供一种科学合理，能够实时进行分析、具有较高实际应用价值的基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法。此方法适用于电氢耦合系统能量管理分析、系统功率调控、系统灵活裕度计算研究。本专利技术的目的是由以下技术方案来实现的：一种基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法，其特征是，它包括以下内容：1)构建电氢耦合系统状态空间模型①风电场模型为：Cwdxw＝0＝ζw-ηgen,wpgen,wΔt-ww(1)其中，Cw表示风电场储能的容量，dxw为风电场的荷电状态变化值，ζw为对风速数据的收集计算风电场收集的风能；ηgen,w为风电场本身的发电效率；pgen,w为风电场的输出功率；ww为调度周期的弃风量，△t为采样时间；②光伏站模型为：Cpvdxpv＝0＝ζpv-ηgen,pvpgen,pvΔt-wpv(2)其中，Cpv表示风电场储能的容量，dxpv为光伏站的荷电状态变化值，ζpv为对辐照数据的收集计算光伏站收集的太阳能，ηgen,pv为光伏电厂本身的发电效率，pgen,pv为光伏站的输出功率，wpv为调度周期的弃光量，△t为采样时间；③电池储能模型为：Cbdxb＝ηload,bpload,bΔt-ηgen,bpgen,bΔt(3)其中，Cb表示电池储能的容量，dxb为电池的荷电状态变化值，ηload,b为电池的充电效率，pgen,b为电池的充电功率，ηgen,b表示电池的放电效率，pgen,b为电池的放电功率，△t为采样时间；④氢储能系统模型Chdxh＝ζh+ηload,hpload,hΔt-ηgen,hpgen,hΔt(4)其中，Ch表示储氢罐的容量，dxh为电池的荷氢状态变化值，ζh为氢气供给与供需，ηload,h表示电解槽的制氢效率，pload,h为电解槽功率，ηgen,h表示燃料电池的发电效率，pgen,h为燃料电池的输出功率，△t为采样时间；⑤燃气机组模型为：Cfdxf＝ζf-ηgen,fpgen,fΔt(5)其中，Cf表示储气管的容量，dxf为储气罐的荷气状态变化值，ζf为燃气输入量，ηgen,f为燃气发电效率，pgen,f为燃气机组的输出功率，△t为采样时间；2)模型所需满足的约束条件①爬坡约束：机组与负荷爬坡率约束dpload,i,min≤dpload,i≤dpload,i,max(6)其中，dpload,i,min与dpload,i,max分别为负荷爬坡率下限和上限值；dpgen,i,min≤dpgen,i≤dpgen,i,max(7)其中，dpgen,i,min与dpgen,i,max分别为机组爬坡率下限和上限值；②输出功率约束：系统负荷与出力约束0≤kpload,i,min≤kpload,i≤kpload,i,max(8)其中，pload,i,min与pload,i,max分别为负荷需求上限和下限值，k为二进制数，表示是否存在负荷需求，1为存在，0为不存在；0≤Xpgen,i,min≤Xpgen,i≤Xpgen,i,max(9)其中，pgen,i,min与pgen,i,max分别为机组出力上限和下限，X为二进制数，表示是否存在机组出力，1为存在，0为不存在；③储能约束：荷电状态与储能容量约束其中，xmin与xmax分别为荷电状态上限和下限，Ci表示储能容量，存在储能时C>0，否则C＝0时，无荷电状态约束；④可再生能源弃用约束：能源输入/消耗与溢出能量约束其中，ζi为外部能源的输出/消耗；wi为溢出能量，当ζi＞0表示能源的外部输入；wi≥0表示弃风、弃光时的存在溢出能量；ζi＜0表示能源的外部消耗；电氢耦合系统的状态空间离散方程为：其中，xw为风电场的荷电状态，ζw为对风速数据的收集计算风电场收集的风能，ηgen，w为风电场本身的发电效率，pgen，w为风电场的输出功率，ww为调度周期的弃风量，xpv为光伏站的荷电状态，ζpv为对辐照数据的收集计算光伏站收集的太阳能，ηgen，pv为光伏电厂本身的发电效率，pgen，pv为光伏站的输出功率，wpv为调度周期的弃光量，Cb表示电池储能的容量，xb为电池的荷电状态，ηload，b为电池的充电效率，pload，b为电池的充电功率，ηgen，b表示电池的放电效率，pgen，b为电池的放电功率，Ch表示储氢罐的容量，xh为电池的荷氢状态，ζh为氢气供给与供需，ηload，h表示电解槽的制氢效率，pload，h为电解槽功率，ηgen，h表示燃料电池的发电效率，pgen，h为燃料电池的输出功率，Cf表示储气管的容量；ζf为燃气输入量，xf为储气罐的荷气状态，ηgen，f为燃气发电效率，pgen，f为燃气机组的输出功率，k为当前时刻，k+1为下一时刻，Δt为采样时间，y为被控输出变量，C为输出矩阵；电氢耦合系统的状态变量为：x(k)＝[xw(k)，xpv(k)，xb(k)，xh(k)，xf(k)]T(13)其中，xw为风电场的荷电状态，xpv为光伏站的荷电状态，xb为电池的荷电状态，xh为电池的荷氢状态，xf为储气罐的荷气状态，k为当前时刻；电氢耦合系统的控制变量为：u(k)＝[pgen，w(k)，pgen，pv(k)，pgen，b(k)，pload，b(k)，pgen，h(k)，pload，h(k)，pgen，f(k)，ww(k)，wpv(k)]T(14)其中，pgen,w为风电场的输出功率，pgen,pv为光伏站的输出功率，pload,b为电池的充电功率，pgen,b为电池的放电功率，pload,h为电解槽功率，pgen,h为燃料电池的输出功率，ww为调度周期的弃风量，wpv为调度周期的弃光量，k为当前时刻；电氢耦合系统的扰动变量为：d(k)＝[ξw(k),ξpv(k),ξh(k),ξf(k)]T(15)其中，ζw为对风速数据的收集计算风电场收集的风能，ζpv为对辐照数据的收集计算光伏站收集的太阳能，ζh为氢气供给与供需，ζf为燃气输入量，k为当前时刻；电氢耦合系统的输出变量为：y(k)＝[xb(k),xh(k)]T(16)其中，xb为电池的荷电状态，xh为电池的荷氢状态；...

【技术保护点】
1.一种基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法，其特征是，它包括以下内容：/n1)构建电氢耦合系统状态空间模型/n①风电场模型为：/nC

【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的电氢耦合系统灵活裕度计算方法，其特征是，它包括以下内容：
1)构建电氢耦合系统状态空间模型
①风电场模型为：
Cwdxw＝0＝ζw-ηgen,wpgen,wΔt-ww(1)
其中，Cw表示风电场储能的容量，dxw为风电场的荷电状态变化值，ζw为对风速数据的收集计算风电场收集的风能；ηgen,w为风电场本身的发电效率；pgen,w为风电场的输出功率；ww为调度周期的弃风量，△t为采样时间；
②光伏站模型为：
Cpvdxpv＝0＝ζpv-ηgen,pvpgen,pvΔt-wpv(2)
其中，Cpv表示风电场储能的容量，dxpv为光伏站的荷电状态变化值，ζpv为对辐照数据的收集计算光伏站收集的太阳能，ηgen,pv为光伏电厂本身的发电效率，pgen,pv为光伏站的输出功率，wpv为调度周期的弃光量，△t为采样时间；
③电池储能模型为：
Cbdxb＝ηload,bpload,bΔt-ηgen,bpgen,bΔt(3)
其中，Cb表示电池储能的容量，dxb为电池的荷电状态变化值，ηload,b为电池的充电效率，pgen,b为电池的充电功率，ηgen,b表示电池的放电效率，pgen,b为电池的放电功率，△t为采样时间；
④氢储能系统模型
Chdxh＝ζh+ηload,hpload,hΔt-ηgen,hpgen,hΔt(4)
其中，Ch表示储氢罐的容量，dxh为电池的荷氢状态变化值，ζh为氢气供给与供需，ηload,h表示电解槽的制氢效率，pload,h为电解槽功率，ηgen,h表示燃料电池的发电效率，pgen,h为燃料电池的输出功率，△t为采样时间；
⑤燃气机组模型为：
Cfdxf＝ζf-ηgen,fpgen,fΔt(5)
其中，Cf表示储气管的容量，dxf为储气罐的荷气状态变化值，ζf为燃气输入量，ηgen,f为燃气发电效率，pgen,f为燃气机组的输出功率，△t为采样时间；
2)模型所需满足的约束条件
①爬坡约束：机组与负荷爬坡率约束
dpload,i,min≤dpload,i≤dpload,i,max(6)
其中，dpload,i,min与dpload,i,max分别为负荷爬坡率下限和上限值；
dpgen,i,min≤dpgen,i≤dpgen,i,max(7)
其中，dpgen,i,min与dpgen,i,max分别为机组爬坡率下限和上限值；
②输出功率约束：系统负荷与出力约束
0≤kpload,i,min≤kpload,i≤kpload,i,max(8)
其中，pload,i,min与pload,i,max分别为负荷需求上限和下限值，k为二进制数，表示是否存在负荷需求，1为存在，0为不存在；
0≤Xpgen,i,min≤Xpgen,i≤Xpgen,i,max(9)
其中，pgen,i,min与pgen,i,max分别为机组出力上限和下限，X为二进制数，表示是否存在机组出力，1为存在，0为不存在；
③储能约束：荷电状态与储能容量约束



其中，xmin与xmax分别为荷电状态上限和下限，Ci表示储能容量，存在储能时C>0，否则C＝0时，无荷电状态约束；
④可再生能源弃用约束：能源输入/消耗与溢出能量约束



其中，ζi为外部能源的输出/消耗；wi为溢出能量，当ζi>0表示能源的外部输入；wi≥0表示弃风、弃光时的存在溢出能量；ζi<0表示能源的外部消耗；
电氢耦合系统的状态空间离散方程为：



其中，xw为风电场的荷电状态，ζw为对风速数据的收集计算风电场收集的风能，ηgen,w为风电场本身的发电效率，pgen,w为风电场的输出功率，ww为调度周期的弃风量，xpv为光伏站的荷电状态，ζpv为对辐照数据的收集计算光伏站收集的太阳能，ηgen,pv为光伏电厂本身的发电效率，pgen,pv为光伏站的输出功率，wpv为调度周期的弃光量，Cb表示电池储能的容量，xb为电池的荷电状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令国，边育栋，蔡国伟，刘闯，于家敏，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22