一种风-光-氢-储系统经济调度方法技术方案

本发明专利技术为一种风

【技术实现步骤摘要】
一种风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法


[0001]本专利技术属于新能源电力系统优化调度领域，涉及一种风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法。

技术介绍

[0002]在我国“碳达峰”、“碳中和”的双碳背景之下，推动能源转型和消费革命，建设以新能源为主体的绿色、低碳、安全、清洁的能源体系。如今以风能、太阳能等新型能源代替传统化石能源是现在能源结构转型的关键，如何保证新能源安全接入电网，协调各能源间的出力并优化发电的经济性是保障电力行业长远发展的前提。因此，研究新能源系统的优化调度问题对于电网的经济稳定运行、提高发电量与负荷的匹配度具有重要意义。
[0003]在众多电力系统优化调度算法中，智能优化算法逐渐展现出其优势。其中白鲨优化算法(White Shark Optimizer,WSO)由Malik Braik等人于2022年提出，对于处理多限制的复杂数学问题非常有效，白鲨算法属于仿生类的元启发式算法，其核心理念和基础思路受到白鲨捕猎时的行为的启发，包括它们在海里航行和觅食时的非凡听觉和嗅觉，对觅食行为进行建立等效数学模型，以适应白鲨在探索和开发之间的充分平衡，并帮助搜索代理探索和开发搜索空间的每个潜在区域，以实现所提问题的全面精准优化。该算法思路新颖，策略高效。
[0004]在现有的新能源调度研究中，大多数仅运用储能电池进行富余电量的存储，忽略了氢存储这一有效方式。在新能源系统中，加入制氢装置可将富足的风、光转化为绿色、清洁的氢能进行长期储存，制氢过程中仅会产生氧气一种副产品，可被直接排放到大气当中，整个反应可以达到零污染，制氢得到的氢气还可以售卖给各个加氢站获得运营收益。系统中加入适量的储能电池进行功率平衡调节，并对两种储能进行差异化控制以实现更多的运营效益，这样在保证供给负荷的同时能够很大程度上提高系统运行的经济性。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的为针对新能源系统调度问题，提出一种风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法。该方法考虑电池和制氢两种储能方式，将富余的风能、光能进行存储，并利用电池在负荷功率不足时进行放电调节功率的平衡；分析制氢装置的运行特性，通过对其运行区间的划分对两种储能进行协调控制并优化求解，实现系统的经济调度。
[0006]本专利技术的技术方案为：
[0007]一种风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法，包括如下步骤：
[0008]步骤一、建立包括风机、光伏电池、储能电池和制氢装置的新能源系统数学模型，选取储能电池为磷酸铁锂电池，制氢装置为碱性电解槽；
[0009]步骤二、提出包括系统运行成本、运营收益以及负荷缺电惩罚的目标函数，并加入对应的限制条件；具体包括以下步骤：
[0010]步骤1、通过对T个时段的系统运行成本、运营收益与负荷缺电惩罚的叠加得到待
优化的目标函数；
[0011]步骤2、为储能电池和制氢装置设置运行功率、爬坡率等限制，保证各单元在调度时能够正常运行；
[0012]步骤三、分析碱性电解槽的运行特性，对储能与电解槽的协调控制；具体包括以下步骤：
[0013]步骤1、根据碱性电解槽数学模型求得其功率与运行效率之间的关系，用画图软件画出其功率
‑
效率曲线，分析最优的运行区间；
[0014]步骤2、根据碱性电解槽的最优运行区间，设计系统运行策略，达到对储能与电解槽的协调控制的目的；
[0015]步骤四、使用Tent映射对WSO算法进行混沌初始化，引入莱维飞行策略增强算法全局寻优的能力，同时引入随机游动策略增强算法进行局部寻优，获得改进的WSO算法，记为I
‑
WSO，实现对WSO算法初始化和搜索能力的提升；
[0016]对日前风、光和负荷数据进行处理，即将一天24小时划分为T(T＝96)个时段，每隔15分钟记录一次数据，得到风力发电、光伏发电的负荷图以及风光联合功率、本地负荷曲线图；其中风光联合功率、本地负荷曲线图由风力发电、光伏发电的负荷图获得，从风光联合功率、本地负荷曲线图中可以确定各个时段的功率是剩余还是不足，确定风光发电功率在不同时段与本地负荷功率之间的关系，用于执行协调控制策略；利用I
‑
WSO算法在满足限制条件情况下执行步骤三的协调控制策略对目标函数进行优化求解，得到电池和和制氢两种储能方式的日前调度计划。
[0017]进一步讲，上述步骤一中具体包括以下步骤：
[0018]步骤1
‑
1:建立发电单元的等效数学模型：
[0019]步骤1
‑1‑
1:建立风力发电机模型，风力发电机输出功率P
Wind
(t)如式(1)所示：
[0020][0021]式中，v(t)为t时段风速；V
in
为切入风速；V
out
为切出风速；V
ra
为额定风速；P
ra
为风机的额定功率；
[0022]步骤1
‑1‑
2:建立光伏电池模型，光伏电池输出功率P
PV
(t)如式(2)所示：
[0023][0024]式中，P
st
为标准测试条件光伏电池输出功率；K
D
为光伏电池降额因数；G
act
(t)为t时段实际光照强度；G
st
为标准测试条件下光照强度；α为功率温度系数；T
w
为电池板工作温度；T
r
为参考温度；
[0025]步骤1
‑
2:建立储能单元的等效数学模型：
[0026]步骤1
‑2‑
1:建立磷酸铁锂电池模型，磷酸铁锂电池的剩余电量C
soc
(t)如式(3)所示：
[0027][0028]式中，ε为电池自放电效率；η
‑
为电池放电效率；η
+
为电池充电效率；P
SB
(t)为t时段电池交互功率，其中P
SB
(t)<0表示放电，P
SB
(t)>0表示充电；
[0029]步骤1
‑2‑
2:建立氢储能单元模型，碱性电解槽化学反应方程式如式(4)，氢储能单元输入功率表示为式(5)：
[0030][0031]P
cell
＝V
cell I
cell
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0032][0033]I
cell
＝i
den S
cell
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0034]式中，V
cel本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法，其特征在于，该调度方法考虑电池和制氢两种储能方式，将富余的风能、光能进行存储，并利用电池在负荷功率不足时进行放电调节功率的平衡；分析制氢装置的运行特性，通过对其运行区间的划分对两种储能进行协调控制；对风
‑
光
‑
氢
‑
储系统在日前风、光、负荷数据下执行协调控制进行优化求解，最后得到电池和制氢的日前功率分配计划，从而实现系统的经济性调度；所述分析制氢装置的运行特性，通过对其运行区间的划分对两种储能进行协调控制的具体过程是：步骤3
‑
1:所述制氢装置为碱性电解槽，电池为磷酸铁锂电池，分析碱性电解槽效率特性，碱性电解槽运行效率表示为式(17)：式中，η为碱性电解槽运行效率；V
th
为热中性电势，标准条件下取V
th
＝1.48V；V
cell
为碱性电解槽输入电压；在得到碱性电解槽运行效率后，利用画图软件画出功率
‑
效率曲线，考虑碱性电解槽高效运行和产氢量两个因素针对功率
‑
效率曲线来确定碱性电解槽最优的运行区间；步骤3
‑
2:以经济最优为目标设定系统运行控制策略：步骤3
‑2‑
1:当风光发电功率大于本地负荷功率P
load
(t)和碱性电解槽运行上限功率之和，即时：当磷酸铁锂电池荷电状态大于0.5，即即时剩余电量C
soc
(t)，C
s
为硫酸铁锂电池容量，设定碱性电解槽功率上限运行，即即剩余功率P
SB
由磷酸铁锂电池吸收；当磷酸铁锂电池荷电状态小于或等于0.5，即于0.5，即时，设定电解槽运行功率范围为剩余功率由磷酸铁锂电池吸收；步骤3
‑2‑
2:当风光发电功率大于本地负荷功率和碱性电解槽运行下限功率之和且小于或等于本地负荷功率和碱性电解槽运行上限功率之和，即于或等于本地负荷功率和碱性电解槽运行上限功率之和，即时，设定碱性电解槽运行功率范围为为剩余功率或不足功率由磷酸铁锂电池吸收或补充；步骤3
‑2‑
3:当风光发电功率小于或等于本地负荷功率和碱性电解槽运行下限功率之和，即时，为保证负荷供电，设定碱性电解槽功率下限运行，即不足功率由蓄电池放电补充。2.根据权利要求1所述的风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法，其特征在于，所述调度方法包括以下步骤：步骤一、建立包括风机、光伏电池、储能电池和制氢装置的新能源系统数学模型，选取储能电池为磷酸铁锂电池，制氢装置为碱性电解槽；步骤二、设置包括系统运行成本、运营收益以及负荷缺电惩罚在内的目标函数，并加入
对应的限制条件；具体包括以下步骤：步骤1、通过对T个时段的系统运行成本、运营收益与负荷缺电惩罚的叠加得到待优化的目标函数；步骤2、为储能电池和制氢装置设置运行功率、爬坡率的限制，保证储能电池和制氢装置在调度时能够正常运行；步骤三、分析碱性电解槽的运行特性，达到对储能与电解槽的协调控制；步骤四、使用Tent映射对WSO算法进行混沌初始化，引入莱维飞行策略增强算法全局寻优的能力，同时引入随机游动策略增强算法进行局部寻优，获得改进的WSO算法，记为I
‑
WSO；对日前风、光和负荷数据进行处理，即将一天24小时每隔一段时间记录一次数据，共将一天24小时划分T个连续时段，得到风光联合功率、本地负荷曲线图，确定风光发电功率在不同时段与本地负荷功率之间的关系；再利用I
‑
WSO算法在满足限制条件情况下执行协调控制对目标函数进行优化求解，得到电池和制氢两种储能方式的日前调度计划。3.根据权利要求2所述的风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法，其特征在于，每隔10
‑
20min记录一次数据。4.根据权利要求2所述的风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法，其特征在于，所述新能源系统数学模型包括以下内容：步骤1
‑
1:建立发电单元的等效数学模型：步骤1
‑1‑
1:建立风力发电机模型，其输出功率P
Wind
(t)为式(1)：式中，v(t)为t时段风速；V
in
为切入风速；V
out
为切出风速；V
ra
为额定风速；P
ra
为风机的额定功率；步骤1
‑1‑
2:建立光伏电池模型，其输出功率P
PV
(t)为式(2)：式中，P
st
为标准测试条件光伏电池输出功率；K
D
为光伏电池降额因数；G
act
(t)为t时段实际光照强度；G
st
为标准测试条件下光照强度；α为功率温度系数；T
w
为电池板工作温度；T
r
为参考温度；步骤1
‑
2:建立储能单元的等效数学模型：步骤1
‑2‑
1:建立磷酸铁锂电池模型，其剩余电量C
soc
(t)为式(3)：式中，ε为电池自放电效率；η
‑
为电池放电效率；η
+
为电池充电效率；P
SB
(t)为t时段电池交互功率，其中P
SB
(t)<0表示放电，P
SB
(t)>0表示充电；
步骤1
‑2‑
2:建立氢储能单元模型，输入功率表示为式(5)：P
cell
＝V
cell I
cell
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)I
cell
＝i
den S
cell
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)式中，V
cell
为碱性电解槽输入电压；I
cell
为碱性电解槽输入电流；r1、r2、s、q1、q2、q3为经验系数；A为电极面积；T为工作温度；i
den
为电流密度；S
cell
为电极面积；V
rev
为可逆电势，标准条件下取1.23V。5.根据权利要求2所述的风
‑
光
‑
氢
‑
储系统经济调度方法，其特征在于，所述目标函数为式(8)：F＝min(C
om
‑
C
ope
+C
loss
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)(8)(8)式中，F为储能和制氢装置总成本；C
om
为运行成本；C
ope
为运营收益；C
loss
为负荷缺电惩罚；T为一天的时段数；D
wind
、D
PV
、D
sb
、D
cell
分别为风力发电机、光伏电池、磷酸铁锂电池和碱性电解槽的单位功率运维成本；C为单位氢气价格；为t时段的产生的氢气体积；q
s
为惩罚因子；P
g
(t)为t时段发电量；P
s
(t)为t时段负荷电量；P
SB
(t)为t时段电池交互功率；P
PV
(t)为光伏电池输出功率；P
Wind
(t)风力发电...

【专利技术属性】
技术研发人员：李练兵，高国强，梅春晓，谭建鑫，卢盛欣，张清清，张国峰，吴伟强，李瑞，尹军杰，陈程，
申请(专利权)人：河北建投海上风电有限公司，
类型：发明
国别省市：