一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统技术方案

本申请公开了一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统，所述方法包括：接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力，为各储能电站分配输出功率参考值；以输出功率偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；优化各储能电站的输出功率偏移权重系数、荷电状态偏移权重系数；优化求解储能电站群成本最小目标函数；对储能电站群参与二次调频进行优化控制。本发明专利技术使得整个电站群满足电网二次调频需求基础上，成本函数较低的储能子站被优先调用，实现了储能电站群中各储能电站的合理、精确调度，并实现了各储能电站群的均衡优化。

【技术实现步骤摘要】
一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统
本专利技术属于电力系统自动发电控制
，涉及一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统。
技术介绍
随着特高压交直流混联电网逐渐成形以及新能源渗透率大幅提升，电力系统稳定性面临严峻挑战。一方面，高比例特高压区外来电的接入挤占了本地受端电网部分机组的发电份额，使得调频备用容量不足，另一方面，本地电网新能源装机比例的提高，新能源机组出力的不确定性，使得系统的功率-频率动态不平衡加剧。电力系统频率安全稳定形势愈发严峻。仅依靠常规机组参与自动发电控制(AutomaticGenerationControl，AGC)，为电网提供调频辅助服务，已经无法满足系统的频率控制要求。在受端电网中建设规模化电化学储能电站群，成为参与电网AGC的重要手段。电化学储能电站建设灵活方面，跟踪负荷变化能力强、响应速度快、出力控制精确，具有双向调节能力，使其在AGC中潜力巨大，与电网中的常规机组配合，能有效增强电网频率调节能力，提高系统的安全稳定性。
技术实现思路
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法及系统，将储能二次调频实时调频能力评估模型与基于专家经验非准确建模参数整定算法的权重系数优化控制相结合，既有效满足储能电站响应电网二次调频的需要，又实现规模化储能电站群参与AGC的精确，合理调度，实现各电站的均衡控制，提高电站群的整体利用效率。为了实现上述目标，本专利技术采用如下技术方案：一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)(StateofCharge，荷电状态)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；步骤2，以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；步骤3，采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；步骤4，对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；步骤5，对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。本专利技术进一步包括以下优选方案：优选地，步骤1所述为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)，具体包括：步骤1.1，分布式储能电站群主控制器接收AGC指令，获取储能电站群出力PE(t)，获取各储能电站ESSi的SOCi(t)。步骤1.2，以如下公式计算获得各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，式中：ai表示各储能电站ESSi的工作状态，SOCimin≤SOCi(t)≤SOCimax时，ai＝1；否则ai＝0；ai＝1表示t时刻ESSi将参与AGC，ai＝0表示t时刻ESSi不参与AGC；SOCimin、SOCimax分别表示ESSi的最小、最大荷电状态，n表示处于放电状态或充电电状态的储能电站数量。步骤1.3，根据各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，进行初始化分配，从而确定储能电站出力优化范围。优选地，步骤2中，建立如下储能电站群成本最小目标函数OF：式中：A表示二次项，B表示一次项，C表示常数项，m表示可参与调频储能单元总个数，m≤M；以如下公式表示二次项A、一次项B和二次项C，其中，SOCref表示储能电站荷电状态期望维持水平，表示储能电站的额定功率。优选地，目标函数的约束条件为：式中：Pmax表示各储能电站ESSi所能输出最大功率，SOCmin表示各储能电站ESSi的荷电状状态下限，SOCmax表示各储能电站ESSi的荷电状状态上限；P(t)表示输出功率实际值。优选地，步骤3具体包括：步骤3.1，设置第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器，分别优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；步骤3.2，采用面积重心法对第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器输出的非精准变量进行清晰化，得到权重系数τi与ωi的在[0，1]之间的确切值与步骤3.3，将经专家经验非准确建模参数整定算法优化的取值与做归一化处理，即令即求得储能电站群中各储能电站的输出功率偏移权重系数与荷电状态偏移权重系数。优选地，步骤3.1所述第一专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站出力与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，50]，非准确参数子集为[PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)]，以权重系数τi为输出变量，其基本论域为[0，1]，输入输出隶属度函数均采用梯形隶属度函数，专家经验非准确建模参数整定控制权重系数τi规则如下：优选地，步骤3.1所述第二专家经验非准确建模参数整定控制器以区域误差控制|ACE|和储能电站SOC与参考值的偏差|ΔP|为输入变量，基本论域分别为[0，300]与[0，100]，非准确参数子集为[PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)]，以权重系数ωi为输出变量，其基本论域为[0，1]，专家经验非准确建模参数整定控制权重系数ωi规则如下：优选地，步骤4具体包括：步骤4.1，初始化种群，随机生成m个初始个体作为目标函数的可行解；步骤4.2，进行编码，将实际问题中的存在可行解转变为遗传算法中的染色体；步骤4.3，根据预定的目标函数作为适应度函数，进行评价，得到个体的舒适度评价，通过一系列选择、交叉、变异操作，直到迭代次数结束或满足舒适度要求，得到最优个体；步骤4.4，解码，将可行解输出，即为t-1至t时刻储能电站群各储能电站分配参考功率，下发至各储能电站，进行充放电控制。优选地，步骤4.3还包括：采用模拟退火算法对适应度函数进行修正，其修正适应度函数如下所示：式中：F(x)表示修正适应度函数，T0表示退火算法初始温度，k本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：/n所述方法包括以下步骤：/n步骤1，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力P

【技术特征摘要】
20201021 CN 20201113350951.一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤1，分布式储能电站群主控制器接收调度中心的AGC指令，获得储能电站群出力PE(t)，为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)；
其中，以M表示分布式储能电站群中包括的储能电站数量，以ESSi表示储能电站群中第i个储能电站，i＝1,2,…,M；以t表示电力系统中的采样时刻，t+1表示t时刻的下一时刻，t-1表示t时刻的上一时刻，Δt表示相邻采样时刻之间的时间差；以SOCi(t)表示储能电站ESSi在t时刻的荷电状态；
步骤2，以储能电站ESSi的输出功率实际值Pi,act和荷电状态SOCi为控制量，输出功率实际值与输出功率参考值偏移量以及荷电状态偏移量为惩罚成本，建立目标函数为储能电站群成本最小的储能电站群实时调频能力评估模型；
步骤3，采用专家经验非准确建模参数整定算法优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
步骤4，对储能电站群成本最小目标函数进行优化求解，使得储能电站群主控制器在所划分的AGC调频周期起始时刻对未来一个周期的各储能电站控制出力作出最优决策；
步骤5，对储能电站群参与二次调频进行优化控制，实现整个储能电站群对AGC指令的最优响应与各储能电站出力协调。


2.根据权利要求1所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤1所述为各储能电站ESSi分配输出功率参考值Pi,ref(t)，具体包括：
步骤1.1，分布式储能电站群主控制器接收AGC指令，获取储能电站群出力PE(t)，获取各储能电站ESSi的SOCi(t)。
步骤1.2，以如下公式计算获得各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，



式中：
ai表示各储能电站ESSi的工作状态，SOCimin≤SOCi(t)≤SOCimax时，ai＝1；否则ai＝0；
ai＝1表示t时刻ESSi将参与AGC，ai＝0表示t时刻ESSi不参与AGC；
SOCimin、SOCimax分别表示ESSi的最小、最大荷电状态，n表示处于放电状态或充电电状态的储能电站数量。
步骤1.3，根据各储能电站ESSi输出功率参考值Pi,ref(t)，进行初始化分配，从而确定储能电站出力优化范围。


3.根据权利要求1所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤2中，建立如下储能电站群成本最小目标函数OF：



式中：
A表示二次项，
B表示一次项，
C表示常数项，
m表示可参与调频储能单元总个数，m≤M；
以如下公式表示二次项A、一次项B和二次项C，









其中，SOCref表示储能电站荷电状态期望维持水平，表示储能电站的额定功率。


4.根据权利要求3所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
目标函数的约束条件为：



式中：
Pmax表示各储能电站ESSi所能输出最大功率，
SOCmin表示各储能电站ESSi的荷电状状态下限，
SOCmax表示各储能电站ESSi的荷电状状态上限；
P(t)表示输出功率实际值。


5.根据权利要求1所述的一种储能电站群参与电力系统AGC的优化方法，其特征在于：
步骤3具体包括：
步骤3.1，设置第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器，分别优化各储能电站的输出功率偏移权重系数τi、荷电状态偏移权重系数ωi；
步骤3.2，采用面积重心法对第一专家经验非准确建模参数整定控制器和第二专家经验非准确建模参数整定控制器输出的非精准变量进行清晰化，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：饶宇飞，李朝辉，谷青发，滕卫军，孙鑫，杨海晶，徐鹏煜，张江南，贺勇，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41