【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电网，尤其涉及一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法和装置。
技术介绍
1、
2、目前，为了实现可再生能源发电的高效利用以及缓解目前大规模弃风、弃光现象，配置储能系统是一种有效的方法。氢能是一种具有高功率密度且适合长期储存的清洁无碳能源，使用氢能作为一种高效的新型储能方式，能够提高电力系统的灵活性，但仍尚缺乏系统性的基础理论和成熟的系统应用支撑。对于氢电耦合直流微网，单一的储能技术很难同时满足能量密度、功率密度和成本等多项指标需求，需要短期的电化学储能和长期的氢储能混合部署对能量流的管理提供支撑，然而，当前对氢储能和电化学储能进行分配的过程中，通常是预先设置好的分配方案，无法与氢电耦合直流微网系统本身的运行状态进行有机结合，灵活度不高。
3、因此，现有技术在对氢电耦合直流微网系统中的氢储能和电化学储能进行分配的过程中，存在无法灵活调度的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法和装置，用以解决现有技术在对氢电耦合直流微网系统中的氢储能和电化学储能进行分配的过程中，存在的无法灵活调度的问题。
2、为了解决上述问题，本专利技术提供一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，包括：
3、构建氢电耦合直流微网系统的状态空间模型，状态空间模型包括氢电耦合直流微网系统的输出变量、控制变量和系数矩阵；
4、获取氢电耦合直流微网系统的输出变量参考序列；
5、根据
6、基于目标函数和运行约束函数，对状态空间模型进行二次函数转化，得到氢电耦合直流微网系统的二次规划目标函数，并基于二次规划目标函数对氢电耦合直流微网系统进行储能调度优化。
7、进一步地，状态空间模型还包括氢电耦合直流微网系统的状态变量和扰动变量；
8、状态空间模型为：
9、
10、
11、
12、
13、
14、
15、其中，x(k+1)为氢电耦合直流微网系统在k+1时刻的状态变量，x(k)为氢电耦合直流微网系统在k时刻的状态变量，u(k)为氢电耦合直流微网系统在k时刻的控制变量，d(k)为氢电耦合直流微网系统在k时刻的扰动变量，y(k)为氢电耦合直流微网系统在k时刻的输出变量，a、bu、bd和cc均为系数矩阵，ts为采样时间，ξ1、ξ2、ξ3为系数；ηel为电解槽效率；ηfc是燃料电池效率；cht为氢能存储容量；cbt为电能存储容量。
16、进一步地，根据输出变量参考序列、输出向量和控制向量，构建氢电耦合直流微网系统的目标函数和运行约束函数，包括：
17、获取状态空间模型的状态空间模型增量形式；
18、基于状态空间模型增量形式，得到氢电耦合直流微网系统的p个预测时域的预测输出向量和m个控制时域的控制向量；
19、根据p个预测时域的预测输出向量、m个控制时域的控制向量和输出变量参考序列，构建目标函数；
20、获取氢电耦合直流微网系统的功率约束条件和增量约束条件；
21、根据功率约束条件和增量约束条件，对输出向量和控制向量进行限定，确定运行约束函数。
22、进一步地，根据p个预测时域的预测输出向量、m个控制时域的控制向量和输出变量参考序列，构建目标函数，包括：
23、设置各输出变量加权因子和各控制向量加权因子；
24、根据各输出变量加权因子、各控制向量加权因子、p个预测时域的预测输出向量、m个控制时域的控制向量和输出变量参考序列，构建氢电耦合直流微网系统的目标函数。
25、进一步地，目标函数为：
26、
27、w＝diag(wbt,wel,wfc,wgrid,wsoc,wsoh)
28、q＝diag(qbt,qel,qfc)
29、其中，j为目标函数，w为各输出变量加权因子，q为各控制向量加权因子，yp(k+i|k)为p个预测时域的预测输出向量，δu(k+i-1)为m个控制时域的控制向量，r(k)为输出变量参考序列，δu(k+i-1)为控制向量。
30、进一步地，基于目标函数和运行约束函数，对状态空间模型进行二次函数转化，得到氢电耦合直流微网系统的二次规划目标函数，并基于二次规划目标函数对氢电耦合直流微网系统进行储能调度优化，包括：
31、根据状态空间模型，确定氢电耦合直流微网系统的输出变量预测序列；
32、根据输出变量预测序列和输出变量参考序列，确定预测误差函数；
33、基于目标函数和运行约束函数，对预测误差函数进行二次函数转化，得到氢电耦合直流微网系统的二次规划目标函数，并基于二次规划目标函数对氢电耦合直流微网系统进行储能调度优化。
34、进一步地，二次规划目标函数为：
35、
36、其中，为二次规划目标函数。
37、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化系统，包括：
38、状态空间模型构建模块，用于构建氢电耦合直流微网系统的状态空间模型，状态空间模型包括氢电耦合直流微网系统的输出变量、控制变量和系数矩阵；
39、输出变量参考序列获取模块，用于获取氢电耦合直流微网系统的输出变量参考序列；
40、目标函数构建模块，用于根据输出变量参考序列、输出向量和控制向量，构建氢电耦合直流微网系统的目标函数和运行约束函数；
41、储能调度优化模块，用于基于目标函数和运行约束函数，对状态空间模型进行二次函数转化，得到氢电耦合直流微网系统的二次规划目标函数，并基于二次规划目标函数对氢电耦合直流微网系统进行储能调度优化。
42、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，实现如上文所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法。
43、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如上文所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法。
44、采用上述实施例的有益效果是：本专利技术提供一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法和装置，该方法通过构建氢电耦合直流微网系统的状态空间模型，将氢电耦合直流微网系统的输出变量和控制变量进行有机联系，并通过系数矩阵表示输出变量和控制变量之间的关系，以实现定量化处理氢电耦合直流微网系统的数据关系；通过构建氢电耦合直流微网系统的目标函数和运行约束函数，对氢电耦合直流微网系统的输出变量参考序列进行适应性约束管理，并通过二次函数转化，实现对氢电耦合直流微网系统的数据关系进行直观的描述，得到简易且标准的二次规划本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述状态空间模型还包括所述氢电耦合直流微网系统的状态变量和扰动变量；
3.根据权利要求2所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述根据所述输出变量参考序列、所述输出向量和所述控制向量，构建所述氢电耦合直流微网系统的目标函数和运行约束函数，包括：
4.根据权利要求3所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述根据所述p个预测时域的预测输出向量、所述m个控制时域的控制向量和所述输出变量参考序列，构建所述目标函数，包括：
5.根据权利要求4所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述目标函数为：
6.根据权利要求5所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述基于所述目标函数和所述运行约束函数，对所述状态空间模型进行二次函数转化，得到所述氢电耦合直流微网系统的二次规划目标函数，并基于所述二次规划目标函数对所述氢电耦
7.根据权利要求6所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述二次规划目标函数为：
8.一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如权利要求1至7中任一项所述所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述状态空间模型还包括所述氢电耦合直流微网系统的状态变量和扰动变量；
3.根据权利要求2所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述根据所述输出变量参考序列、所述输出向量和所述控制向量，构建所述氢电耦合直流微网系统的目标函数和运行约束函数，包括：
4.根据权利要求3所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述根据所述p个预测时域的预测输出向量、所述m个控制时域的控制向量和所述输出变量参考序列，构建所述目标函数，包括：
5.根据权利要求4所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，其特征在于，所述目标函数为：
6.根据权利要求5所述的氢电耦合直流微网系统的储能调度优化方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢长君，杜帮华，朱文超，杨扬，李熙志，曹俊辉，李梓豪，章雷其，吴启亮，赵波，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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