考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法
【專利摘要】本發明公開了一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，包括：建立風電場儲能系統電池荷電狀態分區模型，并對模型進行電池過充過放保護控制；以儲能的綜合效益最優為目標構建風電場儲能系統容量優化目標函數，并建立儲能電站充放電功率約束條件和風電場輸出功率波動水平約束條件；選用PSO算法對儲能系統容量優化目標函數進行求解計算，確定風電場儲能系統最優容量數值。本發明有益效果為：本發明容量優化計算模型綜合考慮了儲能電站配置及運行過程中的總體經濟性，有利于與現場的有效結合，為儲能容量的最優化提供了理論前提和保障。
【專利說明】考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及功率波動平抑領域，尤其涉及一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法。
【背景技術】
[0002]風能作為一種可再生能源正在世界范圍內得到廣泛的利用。由于風的隨機性、間歇性和不可控性的特點，使其出力會對電網電壓的穩定性和電能質量等方面產生影響。而面對風能這類可再生能源規模的持續增長，如何解決其輸出功率波動對電網的影響成為當前電網面臨的一個重要問題。在風電場配置一定容量和功率的儲能系統，可以有效地平滑風電功率波動，提高電力系統穩定性。然而儲能系統配置的成本與平抑風功率波動的效果卻相互制約，為此，如何對儲能容量進行優化，實現平抑風功率波動的有效性與經濟性是目IU亟需解決的問題。
[0003]在儲能容量的優化計算上，目前存在如下不足:1)目前以儲能系統的荷電狀態為參量的儲能系統的研究更多體現在儲能控制層面的研究，而基于荷電狀態與經濟性的儲能系統最優容量規劃卻鮮有研究；2)儲能容量優化計算過程中，或只考慮在較長時間保障風電功率為穩定值為標準來配置容量，或以風電機組及儲能裝置輸出功率波動標準差為指標進行優化，或考慮運行成本和投資成本最小化作為優化目標，均未以儲能系統充放電功率不足或過充過放狀態對平抑并網功率波動的影響作為儲能容量優化計算中的指標。
[0004]荷電狀態(SOC)是指其剩余容量與其完全充電狀態的容量比值。其取值范圍0至1，當SOC=I時表示電池完全充滿，當SOC=O時表示電池放電完全。在儲能電站中，通常情況下，充電時取各個電池組中的荷電狀態最大值作為整個儲能系統的荷電狀態值；放電時取各個電池組中的荷電狀態最小值作為整個儲能系統的荷電狀態值。這樣可以有效防止單個電池的過充過放現象。
[0005]傳統的關于儲能容量優化過程中，未考慮儲能系統的荷電狀態，這樣的不足在于:第一，由于儲能系統頻繁出現過充過放現象，或長時間處于不正常的工作荷電狀態，導致其使用壽命大大減少，大幅增加了儲能系統的成本，不利于經濟性的考慮；第二，儲能系統的過充過放使得充放電功率難以控制，會導致注入電網的功率出現劇烈波動，影響電網穩定性。
【發明內容】
[0006]本發明的目的就是為了解決上述問題，提出了一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，該方法實現了顧及調度需求、儲能運行壽命和經濟性的儲能容量最優化。
[0007]為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案:
[0008]一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，包括以下步驟:
[0009](I)建立風電場儲能系統電池荷電狀態分區模型，并對模型進行電池過充過放保護控制。
[0010](2)在保證平滑輸出功率的前提下，以儲能的綜合效益最優為目標構建風電場儲能系統容量優化目標函數，并建立儲能電站充放電功率約束條件和風電場輸出功率波動水平約束條件。
[0011](3)在滿足風電場儲能系統電池充放電保護的條件下，選用PSO算法對儲能系統容量優化目標函數進行求解計算，確定風電場儲能系統最優容量數值。
[0012]所述步驟(1)的具體方法為:
[0013]設定儲能系統運行時電池荷電狀態的限制分類=Qsremax和Qsranin分別為儲能系統荷電狀態的上限和下限，[QSQCmin，Qsociow-L2]為過放區域，[QSQa^2，Qsociow-lJ為預過放區域、WsoclOW-Ll，Qsochigh-Ll ]為正常區域、[Q SOChigh-Ll? QsOChigh-L2
]為了頁過充區域，[QsOChigh-L2? QsOCmax^為過充區域， QsOChi gh-L2 和Qs 0Clow-L2 分別為過充過放警戒線。
[0014]荷電狀態位于預過充區域時，若修正KUo使其減小；若植(0<0，則JsS⑩維持原值。
[0015]荷電狀態位于預過放區域時，若/sW<0’修正/I;;W使其減小；若，則/SM維持原值。
[0016]荷電狀態位于正常區域時，/iSW維持原值。
[0017]其中，◎(()為t時刻儲能系統充放電功率，禮(/>0時，儲能系統處于充電狀態， ⑴< ?時，儲能系統處于放電狀態。
[0018]當磕(0> 0時,修正墻W使其減小的修正系數為:
【權利要求】
1.一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，包括以下步驟: (1)建立風電場儲能系統電池荷電狀態分區模型，并對模型進行電池過充過放保護控制； (2)在保證平滑輸出功率的前提下，以儲能的綜合效益最優為目標構建風電場儲能系統容量優化目標函數，并建立儲能電站充放電功率約束條件和風電場輸出功率波動水平約束條件； (3)在滿足風電場儲能系統電池充放電保護的條件下，選用PSO算法對儲能系統容量優化目標函數進行求解計算，確定風電場儲能系統最優容量數值。
2.如權利要求1所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，所述步驟(1)的具體方法為: 設定儲能系統運行時電池荷電狀態的限制分類:QsraM!jP Qsraoin分別為儲能系統荷電狀態的上限和下限，[QsOCminj QsOC1w^]為過放區域，[Qs0C1ow-L2j Qs0C1ow-lJ為預過放區域、[QscC1t-U，QsOChigh-Ll ]為正常區域、[Q SOChigh-Ll? QsOChigh-L2 ]為了頁過充區域，[QsOOiigh-L2，Qs OCmax]為過充區域，QsOChi gh-L2 和 QsOClow-L2 分別為過充過放警戒線； 荷電狀態位于預過充區域時，若修正使其減小;若_<0,則‘(t>維持原值； 荷電狀態位于預過放`區域時，若修正W使其減小；若?則/^⑩維持原值； 荷電狀態位于正常區域時，I=W維持原值； 其中，/SM為t時刻儲能系統充放電功率，^(十時，儲能系統處于充電狀態， V) < ?時，儲能系統處于放電狀態。
3.如權利要求2所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，時，修正dW使其減小的修正系數為: —1-X
_卜 Qmk 說 ~~ Qsot I (0 I
V Qsoc Rm ~
* 修正后的儲能系統充電功率為:
Pess (t) = 8 J (t) AP(t) nc; 其中，Qsoci(t)為t時刻儲能系統的荷電狀態，Qsranax為儲能系統荷電狀態的上限，QaxMgh-Li為預過充區域荷電狀態的下限，rU為儲能系統的充電效率，AP(t)為t時刻風電場輸出功率Pw(t)與并網目標功率PMf(t)的差值:AP(t) = Pff (t)-Pref (t)0
4.如權利要求2所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，當私(0 < 0時，修正吃;(0使其減小的修正系數為:
5.如權利要求1所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，所述步驟(2)中風電場儲能系統容量優化目標函數為:
minC 一 Kl P lLlost+Ks p s Lshoet+Ke P eLess+Q: 其中，pL, ps, Pe分別為風 電場棄風損失能量、平滑功率短缺損失能量以及儲能系統越線運行的折算能量的對應單價;Llost、Lshoet, Less分別為風電場棄風損失能量、平滑功率短缺損失能量和儲能系統越線運行的折算能量；P山為風電場棄風能量成本；P sLsmKT為風電場平滑功率短缺損失能量成本；P eLess為儲能系統越線運行的折算損失能量成本；&、Ks和Ke為運行成本的懲罰系數；C。儲能系統的投入成本。
6.如權利要求5所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，儲能系統的投入成本C。的計算方法為:
7.如權利要求5所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，所述風電場棄風損失能量、平滑功率短缺損失能量和儲能系統越線運行的折算能量的計算方法分別為:
8.如權利要求1所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，所述步驟(2)中儲能電站充放電功率約束條件為:
-Pd n D Pff (t) -Pref (t) ( Pc 式中:P。和Pd分別為儲能系統的極限充放電功率，將放電看作負充電過程，其大小以其絕對值為準；pw(t)為t時刻風電場輸出功率，Pref(t)為并網目標功率。
9.如權利要求1所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，所述步驟(2)中風電場輸出功率波動水平約束為:
P{| APd(t)| ( APdfflaJ A 式中:APd(t)為風電場輸出功率經儲能系統平抑后的波動值；APdmax為波動值的最大允許范圍上限；A為對應的可信度水平。
10.如權利要求1所述的一種考慮荷電狀態動態調整的儲能電站容量優化計算方法，其特征是，所述儲能系統容量優化目標函數求解計算的步驟為: a.提取風電場運行數據時間窗口長度T及其運行數據P(t)； b.確定期望功率輸出目標值Pe，并給定初始SOC值； c.設置粒子群維數D，最大迭代次數M_，收斂精度C。，同時初始化粒子群位置X和速度V ； d.計算各粒子的適應度值#^’并將其自身粒子極值Pi及全局例子極值Pg比較，若適應度值較小，則更新Pi及Pg，否則，更新粒子速度V及位置X ； e.計算△C 2判斷是否滿足收斂條件，所述收斂條件為:
式中A O2為粒子群的群體或全局適應度方差的變化量，C。為收斂精度，該收斂精度為接近于零的定常數；若滿足收斂條件，則獲取最佳儲能容量％ ;若不滿足收斂條件，重新釋放例子組建新的族群，并重復步驟d。
【文檔編號】H02J3/32GK103779869SQ201410063041
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年2月24日 優先權日:2014年2月24日
【發明者】劉海波, 李建祥, 袁弘, 張秉良 申請人:國家電網公司, 國網山東省電力公司電力科學研究院