一种面向多目标优化的新能源-储能场站协同控制方法技术

本发明专利技术公开一种面向多目标优化的新能源

【技术实现步骤摘要】
一种面向多目标优化的新能源
‑
储能场站协同控制方法


[0001]本专利技术涉及一种面向多目标优化的新能源
‑
储能场站协同控制方法，具体涉及考虑新能源
‑
储能场站多服务目标下的综合优化控制过程。

技术介绍

[0002]在新能源场站配置储能系统是解决新能源发电不确定性、间歇性问题的一种有效方式，而储能系统如何辅助新能源系统出力完成电力系统的需求是当前研究的重点课题。而新能源/储能系统的联合控制问题的本质在于多主体之间的优化问题，而控制过程及结果就是对于优化问题的求解。但在实际应用中，系统将面临电网对并网功率波动的要求、新能源出力水平、储能应用经济性等多个目标下优化。因此，合理解决新能源/储能系统联合控制的多目标优化问题成为目前控制技术研究的难点和重点。
[0003]目前，解决多目标优化问题一般有两种方式，1)将多目标问题通过加权加和或者关联性函数关系构筑成为一个单目标函数，进而完成对单目标的求解，其优势在于结构简单、求解方便，但问题在于加权加和或者构筑函数关系的形式直接影响优化结果；2)直接优化多目标函数，形成优化的可行解集，然后根据原则选择出最优解，一般表现为主观认定的最优，其优势在于降低构筑函数关系的影响，仅针对多目标优化问题计算出有效的可行解，而后进行筛选，但是问题在于筛选过程的主观性影响。因此，目前多目标优化问题的主要问题可以理解为如何将多个目标函数通过客观科学的方式统一为单一目标或者是如何建立出客观的可行解优劣评价规则。
[0004]此方案的优势在于，单目标优化以及赋权综合过程没有人为主观因素影响，完全根据新能源
‑
储能场站协同控制结果在各个目标函数值上的分布完成的自主选择优化，有利于从新能源
‑
储能场站运行特性自身提高新能源
‑
储能场站的协同控制性能，对新能源
‑
储能场站在新型电力系统中的广泛应用具有重要意义。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术提出一种先验信息评分指导多目标综合的面向多目标优化的新能源
‑
储能场站协同控制方法，以多目标函数客观性综合成单一目标函数为核心，通过各单一目标优化、测算出先验性能矩阵完成对各目标函数的性能评分，进而实现对所有目标函数的客观综合。
[0006]本专利技术面向多目标优化的新能源
‑
储能场站协同控制方法，具体包括下述步骤：
[0007]步骤1根据历史数据生成新能源场站典型日的运行工况，根据实际应用要求设计多个目标函数及相应的约束条件，建立新能源
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储能场站运行控制的数学模型，模拟新能源
‑
储能场站运行。
[0008]步骤2根据步骤1所得新能源
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储能场站运行控制的数学模型，根据每一个单一目标函数优化新能源
‑
储能场站运行控制模型，获得新能源/储能系统的控制指令，并计算此控制指令下其他目标函数值，构建先验性能矩阵。
[0009]步骤3根据当前时刻先验性能矩阵元素分布情况，对各个目标函数运行效果进行评分，形成其权重系数。
[0010]步骤4根据第三步所得各目标函数在t时刻的权重系数，综合多目标函数成为单一目标函数，并利用传统或者智能优化算法，对单一目标函数进行优化获得新能源
‑
储能场站在t时刻的最终协同控制指令，判断新能源
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储能场站是否停止优化运行，若是，则退出；若否，则t＝t+1，返回步骤2。
[0011]本专利技术的优点在于：
[0012]1、本专利技术面向多目标优化的新能源
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储能场站协同控制方法，为针对多目标优化的新能源
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储能场站协同控制问题，提出的一种基于独立优化各单一目标下先验性能评分赋权的多目标优化问题求解方法，其核心在于根据各个单一目标独立优化下的新能源
‑
储能场站控制效果，获取场站的先验性能信息，指导多目标函数评分赋权，可以客观地评价多个目标函数的重要程度，实现对多个目标函数向综合目标函数的过渡，进而解决多目标优化问题。
[0013]2、本专利技术面向多目标优化的新能源
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储能场站协同控制方法，与现有基于主观/客观赋权多个目标函数或者多目标可行解选择的技术方案相比，本专利技术的综合方式是基于独立目标函数优化后的性能分析比较而综合成的单一目标函数，即从多个角度局部性能指标获得各目标权重，降低了主观性赋权或者优化可行解人为选择的不客观问题，有利于优化问题的自主选择性优化，进而提升新能源
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储能场站的协同控制性能。
附图说明
[0014]图1是为本专利技术面向多目标优化的新能源
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储能场站协同控制方法流程图；
[0015]图2是为本专利技术中构建先验性能矩阵的流程图。
具体实施方式
[0016]下面结合附图对本专利技术进一步说明。
[0017]本专利技术提供了一种面向多目标优化的新能源
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储能场站协同控制方法，图1展示出了本实施例中的所述方法的实施过程；包括下述步骤：
[0018]步骤1根据历史数据生成新能源场站典型日的运行工况，根据实际应用要求设计多个目标函数及相应的约束条件，建立新能源
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储能场站控制的数学模型，模拟新能源
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储能场站运行；
[0019]步骤1.1根据本地新能源发电的历史数据，生成新能源场站典型日的发电功率数据，以新能源场站为风电场和光伏电站为例，生成典型日的风电与光伏功率数据(可输出最大功率)分别和其表示为Δt采样时间间隔的数据序列，数据序列长度为T，则在t时刻风电和光伏最大输出功率为和
[0020]步骤1.2建立新能源
‑
储能场站运行控制的数学模型，如实时功率平衡、储能充放电模型、储能额定功率以及额定容量、风电和光伏的最大出力范围以及并网功率波动等约束，如下
[0021][0022]S
SOE,b
(t+Δt)＝(1
‑
γ)
×
S
SOE,b
(t)+P
b
(t)
×
Δt
×
η/Q
be
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3
‑
2)
[0023]‑
P
be
≤P
b
(t)≤P
be
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3
‑
3)
[0024][0025][0026]|P
g
(t)
‑
P
g
(t
‑
Δt)|≤δ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3
‑
6)
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向多目标优化的新能源
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储能场站协同控制方法，其特征在于：具体包括下述步骤：步骤1根据历史数据生成新能源场站典型日的运行工况，根据实际应用要求设计多个目标函数及相应的约束条件，建立新能源/储能场站运行控制的数学模型，模拟新能源/储能场站运行；步骤2根据步骤1所得新能源/储能场站运行控制的数学模型，根据每一个单一目标函数优化新能源/储能场站运行控制模型，获得新能源/储能系统的控制指令，并计算此控制指令下其他目标函数值，构建先验性能矩阵；步骤3根据当前时刻先验性能矩阵元素分布情况，对各个目标函数运行效果进行评分，形成其权重系数；步骤4根据第三步所得各目标函数在t时刻的权重系数，综合多目标函数成为单一目标函数，并利用传统或者智能优化算法，对单一目标函数进行优化获得新能源/储能场站在t时刻的最终协同控制指令，判断新能源/储能场站是否停止优化运行，若是，则退出；若否，则t＝t+1，返回步骤2。2.如权利要求1所述一种面向多目标优化的新能源
‑
储能场站协同控制方法，其特征在于：步骤1中，新能源/储能场站运行控制的数学模型具体建立方法为：步骤1.1根据本地新能源发电的历史数据，生成新能源场站典型日的发电功率数据；步骤1.2考虑不同过程和因素将导致整体模型约束不同，设计约束条件为：其中，F(
·
)和G(
·
)分别表示控制变量的等式和不等式约束，C
i
表示常数；其中，α(t)、β(t)、P
g
(t)、P
b
(t)以及S
SOE,b
(t)分别表示t时刻光伏输出控制量、风电输出控制量、新能源/储能场站并网功率、储能系统控制功率和储能系统荷电状态；步骤1.3建立新能源/储能场站优化控制的多个目标函数，n个目标函数表示为J
i
(α(t),β(t),P
...

【专利技术属性】
技术研发人员：马速良，齐志新，江冰，刘硕，陈明轩，李雅欣，李建林，
申请(专利权)人：三峡科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：