一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法技术方案

本发明专利技术公开了一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，通过考虑分时电价的前提下，分析虚拟电厂与电网之间进行电量交互、虚拟电厂内部控制策略、混合储能系统中各部分储能单元的控制策略；在允许弃光的前提下，首先对燃气轮机和光伏的单位发电成本进行计算并分析，综合考虑虚拟电厂中光伏出力、储能系统充放电，通过与电网进行电量交互过程中各部分的收益减去成本即可计算虚拟电厂的净收益，建立VPP净收益最大的目标函数，并制定虚拟电厂经济模型的约束条件，基于分析改进量子粒子群算法的基本原理，并对改进量子粒子群算法进行求解，最后通过量子粒子群与改进量子群算法对储能系统容量配置进行对比分析。

【技术实现步骤摘要】
一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法
本专利技术涉及一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，属于智能配电网

技术介绍
虚拟电厂(VirtualPowerPlant，简称VPP)是一个虚拟的集成控制系统，将电力系统中的分布式电源、可控负荷及储能系统整合在一起共同实现电能的传输与设备的运行，通过调制分布式电源与智能电网的逻辑关系，将电网中的能源输送给用户，进一步实现经济价值的综合发电厂。按照虚拟电厂的运行控制模式划分，主要分为集中式、集中－分散式和完全分散式。集中式：集中式控制模式提供了一种自上而下的方式来管理分布式电源。集中－分散式：在集中－分散控制结构中，虚拟电厂一般将其分为低层控制和高层控制。在低层控制中，分散的分布式发电机组均被当地控制器控制，分布式电源控制器控制着各分布式电源的出力情况，而当地控制器又利用逻辑算法对分布式电源控制器进行控制。完全分散式：在完全分散控制中，虚拟电厂被划分为多个自行管理且智能的子系统，每个子系统间通过通信进行交互协作，以感知其他子系统的运行状态，而控制中心则成为了数据交换和处理中心。面向虚拟电厂配置储能，统筹管理分布式电源与电力负载，可以减小分布式电源对整个电力系统的安全性、可靠性问题带来的负面影响。随着储能技术的进步和成本的降低，在虚拟电厂中应用前景广阔，有必要对储能系统规划配置方法进行研究。中国能源互联网未来十年的发展战略指出，到2020年，实现分布式电源、储能系统、智能电表等智能产品的普及，构建能源互联网的基础设施；到2023年，电力交易市场机制基本建立；到2025年实现配电网侧的智能进化与开放，到2030年，通过大数据和人工智能等技术手段实现中级能源互联网的建立；虚拟电厂作为未来能源互联网的重要组成部分，对虚拟电厂的研究是有必要的。然而储能设备作为虚拟电厂的核心设备之一，目前应用成本仍然较高，所以储能容量优化配置是虚拟电厂规划过程中的关键问题之一。
技术实现思路
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法。技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，具体实施步骤如下：利用改进量子粒子群算法对虚拟电厂净收益最大的目标函数进行求解，得到n时段光伏出力功率、n时段燃气轮机出力、n时段储能系统放电功率；当光伏出力满足负荷的前提下，控制光伏向储能系统进行充电；当光伏出力不能满足负荷需求时，控制储能系统向负荷供电；在保障分布式光伏发出电量优先消纳前提下，当t时刻处于峰时段时，在满足负荷需求的前提下，控制虚拟电厂向电网售电；当t时刻处于谷时段时，控制虚拟电厂从电网购电，供给负荷并与储能系统进行交互；当t时刻处于平时段时，考虑虚拟电厂中燃气轮机出力成本与该时刻电网电价进行比对，当电网电价大于燃气轮机出力成本时，控制虚拟电厂不与电网进行电量交互，当电网电价小于燃气轮机出力成本时，控制虚拟电厂向电网买电。作为优选方案，所述虚拟电厂净收益最大的目标函数计算公式如下：maxIn＝Pn-Cn其中，n表示时间序列，以15min为一个时间段，n＝1,2,…,96；In表示n时段VPP净收益；Pn表示n时段VPP收益；Cn表示n时段VPP总成本；表示n时段光伏出力功率；表示n时段燃气轮机出力；表示n时段钛酸锂电池放电功率；表示n时段全钒液流电池放电功率；表示n时段超级电容器放电功率；表示n时段电网向虚拟电厂出力功率；表示n时段钛酸锂电池充电功率；表示n时段全钒液流电池充电功率；表示n时段超级电容器充电功率；表示n时段虚拟电厂向电网出力功率；分别表示n时段虚拟电厂运行管理成本、n时段虚拟电厂能耗成本、n时段虚拟电厂惩罚成本；分别表示光伏运行管理成本系数、燃气轮机运行管理成本系数、储能系统运行管理成本系数；PGT表示燃气轮机单位发电燃料成本；Dn、分别表示n时段虚拟电厂申报计划出力、n时段的购电电价、n时段的售电电价。作为优选方案，所述虚拟电厂净收益最大的目标函数的约束条件如下：功率平衡约束：其中，Δ表示n时段的VPP次日预测出力与实际出力的偏差。燃气轮机功率约束：其中，分别为燃气轮机正常工作状态下的功率上下限。燃气轮机爬坡速率约束：式中，分别为燃气轮机机组向上和向下爬坡速率。储能电池电量约束：式中，为n时段钛酸锂电池的电量，ηc1、ηd1分别为钛酸锂电池的充、放电效率；为n时段全钒液流电池的电量，ηc2、ηd2分别为全钒液流电池的充、放电效率；为n时段超级电容器的电量，ηc3、ηd3分别为超级电容器的充、放电效率。储能系统充放电约束：式中：分别为钛酸锂电池容量的上下限；分别为全钒液流电池容量的上下限；分别为超级电容器容量的上下限；分别为钛酸锂电池充电功率的上下限；分别为全钒液流电池充电功率的上下限；分别为超级电容器充电功率的上下限；分别为钛酸锂电池放电功率的上下限；分别为全钒液流电池放电功率的上下限；分别为超级电容器放电功率的上下限；分别表示钛酸锂电池、全钒液流电池以及超级电容器充放电的状态变量，取值0或1。作为优选方案，所述光伏向储能系统进行充电具体步骤如下：将光伏出力输出信号进行快速傅里叶变换与逆变换，将输出信号分为高频、中频、低频信号；由超级电容器消纳高频部分，钛酸锂电池消纳中频部分，全钒液流电池消纳低频部分。作为优选方案，燃气轮机单位发电燃料成本为：PGT＝PNG/(ηe*LNG)式中，PNG为天然气价格；ηe为燃气轮机发电效率；LNG为天然气低位热值。作为优选方案，所述改进量子粒子群算法的计算流程如下：(1)在搜索空间D中，初始化种群。(2)令t＝0，将所有处于D维空间中的粒子进行初始化，每个粒子的位置是Xi,k，并且令个体历史最优位置是Pi,k。(3)计算粒子的适应度和种群的平均最优位置。(4)计算种群的多样性度量值，并进行判断，若0，则进行步骤(4)；若1，则进行步骤(5)；(5)根据式(37)进行变异操作；(6)更新粒子位置，并判断是否满足结束条件，若否，返回到步骤(2)；若是，则结束并输出最优解。有益效果：本专利技术提供的一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，有利于提高电网运行的经济效益，降低电网建设投资，减少土地资源占用。附图说明图1是虚拟电厂控制策略示意图。图2是虚拟电厂出力策略流程图。图3是四个季节的典型负荷。图4是四条典型光伏功率曲线。图5是基于量子粒子群算法的交互功率。图6是基于改进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，其特征在于：包括如下步骤：/n利用改进量子粒子群算法对虚拟电厂净收益最大的目标函数进行求解，得到n时段光伏出力功率、n时段燃气轮机出力、n时段储能系统放电功率；/n当光伏出力满足负荷的前提下，控制光伏向储能系统进行充电；当光伏出力不能满足负荷需求时，控制储能系统向负荷供电；/n在保障分布式光伏发出电量优先消纳前提下，当t时刻处于峰时段时，在满足负荷需求的前提下，控制虚拟电厂向电网售电；当t时刻处于谷时段时，控制虚拟电厂从电网购电，供给负荷并与储能系统进行交互；当t时刻处于平时段时，考虑虚拟电厂中燃气轮机出力成本与该时刻电网电价进行比对，当电网电价大于燃气轮机出力成本时，控制虚拟电厂不与电网进行电量交互，当电网电价小于燃气轮机出力成本时，控制虚拟电厂向电网买电。/n

【技术特征摘要】
1.一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，其特征在于：包括如下步骤：
利用改进量子粒子群算法对虚拟电厂净收益最大的目标函数进行求解，得到n时段光伏出力功率、n时段燃气轮机出力、n时段储能系统放电功率；
当光伏出力满足负荷的前提下，控制光伏向储能系统进行充电；当光伏出力不能满足负荷需求时，控制储能系统向负荷供电；
在保障分布式光伏发出电量优先消纳前提下，当t时刻处于峰时段时，在满足负荷需求的前提下，控制虚拟电厂向电网售电；当t时刻处于谷时段时，控制虚拟电厂从电网购电，供给负荷并与储能系统进行交互；当t时刻处于平时段时，考虑虚拟电厂中燃气轮机出力成本与该时刻电网电价进行比对，当电网电价大于燃气轮机出力成本时，控制虚拟电厂不与电网进行电量交互，当电网电价小于燃气轮机出力成本时，控制虚拟电厂向电网买电。


2.根据权利要求1所述的一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，其特征在于：所述虚拟电厂净收益最大的目标函数计算公式如下：
maxIn＝Pn-Cn















其中，n表示时间序列，以15min为一个时间段，n＝1,2,…,96；In表示n时段VPP净收益；Pn表示n时段VPP收益；Cn表示n时段VPP总成本；表示n时段光伏出力功率；表示n时段燃气轮机出力；表示n时段钛酸锂电池放电功率；表示n时段全钒液流电池放电功率；表示n时段超级电容器放电功率；表示n时段电网向虚拟电厂出力功率；表示n时段钛酸锂电池充电功率；表示n时段全钒液流电池充电功率；表示n时段超级电容器充电功率；表示n时段虚拟电厂向电网出力功率；分别表示n时段虚拟电厂运行管理成本、n时段虚拟电厂能耗成本、n时段虚拟电厂惩罚成本；分别表示光伏运行管理成本系数、燃气轮机运行管理成本系数、储能系统运行管理成本系数；PGT表示燃气轮机单位发电燃料成本；Dn、分别表示n时段虚拟电厂申报计划出力、n时段的购电电价、n时段的售电电价。


3.根据权利要求1所述的一种改进量子粒子群的VPP中储能系统优化配置方法，其特征在于：所述虚拟电厂净收益最大的目标函数的约束条件如下：
功率平衡约束：



其中，Δ表示n时段的VPP次日预测出力与实际出力的偏差；
燃气轮机功率约束：



其中，分别为燃气轮机正常工作状态下的功率上下限；
燃气轮机爬坡速率约束：



式中...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱庆，郑红娟，孟显海，王金明，武文广，宋杰，周材，纪程，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院有限公司，国电南瑞科技股份有限公司，国电南瑞南京控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32