一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法。包括以下步骤：在功率平衡、HESS系统SOHR值等条件约束下，根据电网需求确定充放电状态，若电网电量富余，则HESS作为负荷通过电解制氢消纳富余电力，采用外层多目标模糊综合评价法得出最优HESS作为备用，内层模糊则是通过对氢储系统SOHR值及制氢和发电效率进行模糊决策，对剩余n

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法

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[0001]本专利技术属于微电网管理领域，具体涉及一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法。

技术介绍
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[0002]氢能作为一种储量丰富、热值高、能量密度大、来源多样的绿色能源，被誉为21世纪的“终 极能源”，相比于电能，氢气的储能能力更优、规模也更大，对于不稳定的、富裕的可再生能 源转化的电能，是较佳的储运介质，因此，通过电解制氢储能，平抑风电光伏上网波动功率， 保证风电光伏上网电能品质，是未来全球能源利用重要的发展方向之一。随着我国政策的引导 以及大批氢能项目落地实施，氢能技术不断突破，产业体系逐步完善，我国氢能领域的发展已 加速进入产业化阶段。经过多年的工业积累，中国已经是世界最大的制氢国，氢能市场潜力巨 大。
[0003]氢储能系统，英文Hydrogen Energy Storage System，缩写为“HESS”，由电解槽制氢单元、 储氢罐单元和氢燃料电池发电单元组成，三个单元功率解耦，充放电了灵活，是一种极佳的绿 色储能系统。
[0004]考虑到氢储能集群数量众本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：获取n个氢储能系统的包括SOHR、制氢效率、发电效率、储罐容量的参数；步骤2：电网根据需求下发调度指令，判断氢储能系统充放电状态；筛选出在当前电网指令及自身状态条件下的一个最优氢储能系统作为备用；当电网电力富余时，即ΔP≥0时，电网给n个氢储能系统下达指令，使其准备充电制氢，转步骤3；当电网电力欠缺时，即ΔP≤0时，电网下达供电指令，转步骤4；其中ΔP＝P
G
‑
P
load
，即电网供电量与负荷需求电量之差；步骤3：当前电网指令及自身状态条件下的一个最优氢储能系统作为备用，剩余n
‑
1个系统采用基于模糊控制算法的氢储能系统出力决策方法，得到每一个氢储能系统的出力大小；若剩余n
‑
1个氢储能系统在决策功率分配情况后未能满足电网需求，则剩余电网需求均由前述动态筛选出的最优氢储能满足；充电的过程中每一个氢储能的SOHR值均不可超过其最大储氢量S_max，当n个氢储能消纳电力满足电网指令后，结束能量分配，停止氢储能系统制氢，重新估计每个氢储能系统SOHR状态以及电解槽和HFC发电效率；返回步骤1；步骤4：当前电网指令及自身状态条件下的一个最优氢储能系统作为备用，剩余n
‑
1个系统采用基于模糊控制算法的氢储能系统出力决策方法，得到每一个氢储能系统的出力大小，接着通过HFC发电；每个氢储能储氢量正比于蓄电量，因此其蓄电量范围为S
min
～S
max
，当氢储能系统储氢量低至为S
low
时即停止发电；返回步骤1；其中S
max
表示氢储能的SOHR上限值；S
min
和S
max
分别表示氢储能系统本身设定的最低储氢量和最高储氢量；S
low
和S
high
分别表示氢储能系统最佳运行时的储氢量下限和上限。2.根据权利要求1中所述的一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法，其特征在于，所述步骤2中最优氢储能系统的判别包含如下步骤：首先确定氢储能系统的SOHR、充电效率η
elec
、放电效率η
fc
、充放电次数工作温度T五个指标作为因素，即确定氢储能集群的因素论域U，确定评语等级论域V，V＝(A，B，C，D，E)，即等级划分为A～B五个等级，A为最高等级，E表示最低等级，不同等级表示某一氢储能系统在所有指标综合评定成绩；步骤2.1：对每个因素进行单因素评判，建立模糊关系矩阵R：其中r
ij
为U中每一个因素对于V中等级的隶属关系，上式中n＝m＝5；步骤2.2：确定评判因素权向量A＝(a1，a2，
…
，a5)，A是U中各项指标对氢储能系统的隶属关系，是根据评判时各指标的重要性分配权重的；里面各项权重有历史经验数据给出，对氢储能系统各指标；当ΔP≥0时，考虑氢储能系统集群中各子系统各指标权重等级由高到底分别是各自的荷电状态SOHR
i
，充电效率循环充放电次数以及工作温度T
i
，其中i＝1，2，...n
‑
1；所述充电效率也即是电解制氢效率；当ΔP≤0，考虑氢储能系统集群中各子系统各指标权重等级由高到底分别是各自的荷电状态SOHR
i
，放电效率循环充放电次数以及工作温度T
i
，其中i＝1，2，...n
‑
1；所述放电效率也即是HFC发电效率；步骤2.3：选择模糊决策评价的合成算子得出评价结果B，其中B是由A和R合成所得，即
步骤2.4：将模糊评语量化，计算各对象的优先度评语量化集合设为S，通过以下公式可以得出n个氢储能的优先度，从而可以筛选出最适合当前电网指令的氢储能系统：式中，m是指标数量，k表示氢储能集群中单个氢储能系统数量，设有n个氢储能系统组成，则k＝n；通过上述步骤筛选出在某一时刻电网调度指令下最优状态的氢储能系统作为备用。3.根据权利要求1所述一种基于模糊逻辑的氢储能系统集群出力决策方法，其特征在于，步骤3中对剩余n
‑
1个氢储能系统采用第二层模糊控制算法进行功率分配，具体通过以下过程完成对每一次电网调度指令下的氢储能集群功率分配：步骤3.1：对于每一个氢储能系统，将其荷电状态SOHR
i
，充电效率放电效率其中i＝1，2，...n
‑
1作归一化处理；步骤3.2：确定因素论域中各指标隶属度函数，分别定义为变量步骤3.3：将SOHR
i
，作为模糊控制器的输入，设定模糊控制器的输出量为功率值即当前氢储能系统应当消...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建林，李光辉，宋洁，梁忠豪，梁丹曦，马速良，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司北京联智汇能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：