一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，属于电力系统控制技术领域；本发明专利技术建立光储型微电网结构框图，采用蓄电池和超级电容器混合储能方式弥补单一储能元件的不足；并通过蓄电池和超级电容器的运行特性建立其退化成本模型，根据超级电容器和蓄电池不同的储能特性和运行目标，考虑储能退化成本的系统分层动态响应模型；然后对模型采用进行滚动优化，从而得出蓄电池、超级电容器以及与大电网交互的输出功率决策向量，并将其作为最终调度计划。本发明专利技术通过不同时间尺度下的优化算法不仅为微电网的经济调度提供最优控制方案，而且同时考虑了储能系统退化成本并使之最小化以提高整个储能系统的经济性。本并使之最小化以提高整个储能系统的经济性。本并使之最小化以提高整个储能系统的经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法


[0001]本专利技术属于微电网运行控制
，更具体地，涉及一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法。

技术介绍

[0002]随着太阳能等清洁能源的快速发展以及微电网规模的增大，国家正在对微电网的管理进行加强，在推进并网型微电网的相关标准中有要求微电网的并网运行和电力交互应接受电网的统一调度，并及时上报次日的联络线调度计划。并且微电网运行过程中发用电的平衡，运行成本，以及对源荷预测的结果等因素需要在调度计划中进行考虑。
[0003]然而太阳能等清洁能源发电具有间接性和不稳定性等特点，使得实际的处理情况与预测结果往往存在偏差，导致实时联络线功率与调度计划之间可能出现较大的偏差。储能系统的应用在一定程度上可以提高光储系统的可调度性，但是储能系统频繁的充放电会很大程度上影响蓄电池的寿命，并且可再生能源的功率预测误差会随着时间的延长而增大，从而导致储能的优化控制策略与实际需求偏差较大，使系统的安全性与经济性大大降低。
[0004]因此，如何采用合理的控制策略在考虑储能系统衰退成本的情况下保证调度计划被有效的执行尤为重要。

技术实现思路

[0005]1.专利技术要解决的技术问题
[0006]针对微电网中储能系统的经济性调度问题。本专利技术提出一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，在光伏与负载的预测值的基础上，考虑储能衰退成本，建立目标函数，上层快速模型以微电网最小成本为目标调度储能系统，并将优化策略信号传给下层模型，下层慢速模型以平衡可再生能源发电为目标调度储能。并通过不同的定价方案、预测时间长度和预测精度三个案例表明了蓄电池、超级电容器协同配合，提高了微电网可再生能源的使用率，在抑制预测误差的同时降低了运营成本。
[0007]2.技术方案
[0008]为达到上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
[0009]本专利技术的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，其步骤为：
[0010]步骤一、根据光储微网系统能量流动图，以光伏、负荷和蓄电池及超级电容器组成的混合储能系统所构成的并网型微电网作为研究对象，建立混合储能系统的退化成本模型，得到蓄电池及超级电容器的退化成本函数；
[0011]步骤二、根据超级电容器和蓄电池不同的储能特性以及不同的运行目标，设计考虑储能退化成本的系统分层动态响应模型；
[0012]步骤三、采用模型预测控制方法对所述步骤二中的储能系统分层动态响应模型进行滚动优化，得出调度计划。
[0013]更进一步地，所述的步骤二中，通过时间步长不同的算法结构设计两层能量调度模型，上层模型用于长时间的调度控制，主要考虑蓄电池的动态变化，输入参数为光伏和负荷的预测值，通过优化求解将所得的结果作为参数输送给下层模型；下层模型将输入预测误差作为参数求解优化模型，考虑超级电容器的动态变化进行调度，将所得的结果作为调度策略，经过微电网出力测量将结果进行反馈，再由上层重新优化求解。
[0014]更进一步地，所述步骤三中，建立的双层模型进行模型预测控制的滚动优化求解上下层模型，上层滚动优化目的是在满足约束条件的情况下使得目标函数值最小，通过决策每个时刻储能的充放电和与大电网的功率交互值，从而来达到在预期时间段内的最优能量分配，下层的滚动优化目标是为了减少超级电容器运行成本和平衡可再生能源的预测误差，通过超级电容器的充放电去平衡预测误差引起的能量变化，从而得到各发电部分的最优功率分配，同时可以得到储能系统的最优荷电状态。
[0015]3.有益效果
[0016]采用本专利技术提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下显著效果：
[0017]本专利技术的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，有效的解决了分布式电源波动性及发电预测有误差性使并网后调度性变差等问题。根据超级电容器和蓄电池不同的储能特性，提出了一种基于分层调度思想与模型预测控制理论相结合的混合储能分层优化策略，同时在此基础上考虑了储能的退化成本提高经济效益。最后通过不同定价方案、预测时间长度和预测精度的算例仿真结果对所提出的控制策略进行分析，验证了所提调度模型及策略的有效性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现优技术中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些事实例，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
[0019]图1为本专利技术的光储微网能量流动图；
[0020]图2为本专利技术的微电网分层控制结构框图；
[0021]图3为本专利技术优化算法流程图；
[0022]图4为本专利技术的光伏负荷的输出功率和实时电价图；
[0023]图5为本专利技术的实时电价下能量最优调度图；
[0024]图6为本专利技术的不同范围下蓄电池的SOC值图；
[0025]图7为本专利技术的四种预测误差下蓄电池和超级电容器的SOC值图。
具体实施方式
[0026]为进一步了解本专利技术的内容，结合附图和实施例对本专利技术作详细描述。
[0027]本专利技术的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，目前已有针对微网系统优化调度提出相应的解决方案，即通过对各发电单元进行建模，微网系统的功率预测以及建立最优的经济调度模型，而求出调度策略，然而这些解决方案中并没有将储能的退化成本考虑进微网的优化调度方案中。为此，本专利技术提出了一种考虑储能退化成本的
光储直流微电网能量调度方法，用于优化调度和决策，提高经济效益。
[0028]本专利技术以光伏、负荷和蓄电池及超级电容器组成的混合储能系统所构成的并网型微电网作为研究对象。结合光储微电网的能量流动图，(即图1)，其中，P
G
为与大电网交互的功率，P
B
,P
SC
分别为蓄电池和超级电容器的充放电功率，P
PV
为光伏发电功率，P
L
为负载所需功率。从能量流动图可知，光伏侧是整个微电网主要的能量输入单元，负载侧为主要的输出单元，大电网和混合储能单元可进行能量的双向流动，以保证在输入单元和输出单元功率不平衡时进行调度。
[0029]实施例
[0030]本实施例的具体步骤为：
[0031]步骤一、建立储能成本的退化模型：
[0032]由于电池充放电越频繁，其使用寿命越短，因此需要考虑电池的放电深度(DOD)，避免对蓄电池的完全放电。蓄电池从时间t在时间间隔内以Δt平均功率P
B
(t)开始放电，每个时间间隔内的放电深度DOD表示为：
[0033][0034]一般情况下，电池寿命与深度放电(DOD＝dB)具有最佳拟合为：
[0035][0036]其中，a、b、c>0是曲线拟合系数，分别取值为4980，1.98，0.016,P
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，其特征在于，其步骤为：步骤一、根据光储微网系统能量流动图，以光伏、负荷和蓄电池及超级电容器组成的混合储能系统所构成的并网型微电网作为研究对象，建立混合储能系统的退化成本模型，得到蓄电池及超级电容器的退化成本函数；步骤二、根据超级电容器和蓄电池不同的储能特性以及不同的运行目标，设计考虑储能退化成本的系统分层动态响应模型；步骤三、采用模型预测控制方法对所述步骤二中的储能系统分层动态响应模型进行滚动优化，得出调度计划。2.根据权利要求1所述的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，其特征在于，所述的步骤二中，通过时间步长不同的算法结构设计两层能量调度模型，上层模型用于长时间的调度控制，主要考虑蓄电池的动态变化，输入参数为光伏和负荷的预测值，通过优化求解将所得的结果作为参数输送给下层模型；下层模型将输入预测误差作为参数求解优化模型，考虑超级电容器的动态变化进行调度，将所得的结果作为调度策略，经过微电网出力测量将结果进行反馈，再由上层重新优化求解。3.根据权利要求2所述的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，其特征在于，所述步骤三中，建立的双层模型进行模型预测控制的滚动优化求解上下层模型，上层滚动优化目的是在满足约束条件的情况下使得目标函数值最小，通过决策每个时刻储能的充放电和与大电网的功率交互值，从而来达到在预期时间段内的最优能量分配，下层的滚动优化目标是为了减少超级电容器运行成本和平衡可再生能源的预测误差，通过超级电容器的充放电去平衡预测误差引起的能量变化，从而得到各发电部分的最优功率分配，同时可以得到储能系统的最优荷电状态。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，其特征在于，所述的步骤一中，先计算蓄电池循环寿命的运行成本，蓄电池的退化成本模型为实际容量和寿命的折旧，一般情况下，电池寿命与深度放电，即DOD＝dB，具有最佳拟合，其表达式为拟合，其表达式为其中，a、b、c>0是曲线拟合系数，P
B
(t)为蓄电池充放电平均功率，放电时间为Δt，E
B
(t)为蓄电池的容量；蓄电池在t时刻充放电结束后，电池在t+1时刻实际容量的损耗为其中，E
rate
为蓄电池的额定容量，L
B
为循环次数；蓄电池的退化成本模型为实际容量和寿命的折旧，根据式(1)、(2)以及(3)可得蓄电池循环寿命的运行成本函数表达式为，
其中，R
B
表示蓄电池的投资成本，η
Bc
，η
Bd
分别表示蓄电池的充放电效率。5.根据权利要求4所述的一种考虑储能退化成本的光储直流微电网能量调度方法，其特征在于，所述的步骤一中，再计算超级电容器的退化成本，在实际应用中超级电容器采用静电势能储存能量，其寿命主要取决于电解液的蒸发速率，则超级电容器的退化成本如式(5)，式中，C
SC
表示电容器的投资成本，T0表示预设的温度，L0表示超级电容器在预设温度下的使...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑诗程，刘珂，郎佳红，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：