考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法
【专利摘要】本发明公开了一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，包括：建立风电场储能系统电池荷电状态分区模型，并对模型进行电池过充过放保护控制；以储能的综合效益最优为目标构建风电场储能系统容量优化目标函数，并建立储能电站充放电功率约束条件和风电场输出功率波动水平约束条件；选用PSO算法对储能系统容量优化目标函数进行求解计算，确定风电场储能系统最优容量数值。本发明有益效果为：本发明容量优化计算模型综合考虑了储能电站配置及运行过程中的总体经济性，有利于与现场的有效结合，为储能容量的最优化提供了理论前提和保障。
【专利说明】考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及功率波动平抑领域，尤其涉及一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法。
【背景技术】
[0002]风能作为一种可再生能源正在世界范围内得到广泛的利用。由于风的随机性、间歇性和不可控性的特点，使其出力会对电网电压的稳定性和电能质量等方面产生影响。而面对风能这类可再生能源规模的持续增长，如何解决其输出功率波动对电网的影响成为当前电网面临的一个重要问题。在风电场配置一定容量和功率的储能系统，可以有效地平滑风电功率波动，提高电力系统稳定性。然而储能系统配置的成本与平抑风功率波动的效果却相互制约，为此，如何对储能容量进行优化，实现平抑风功率波动的有效性与经济性是目IU亟需解决的问题。
[0003]在储能容量的优化计算上，目前存在如下不足:1)目前以储能系统的荷电状态为参量的储能系统的研究更多体现在储能控制层面的研究，而基于荷电状态与经济性的储能系统最优容量规划却鲜有研究；2)储能容量优化计算过程中，或只考虑在较长时间保障风电功率为稳定值为标准来配置容量，或以风电机组及储能装置输出功率波动标准差为指标进行优化，或考虑运行成本和投资成本最小化作为优化目标，均未以储能系统充放电功率不足或过充过放状态对平抑并网功率波动的影响作为储能容量优化计算中的指标。
[0004]荷电状态(SOC)是指其剩余容量与其完全充电状态的容量比值。其取值范围0至1，当SOC=I时表示电池完全充满，当SOC=O时表示电池放电完全。在储能电站中，通常情况下，充电时取各个电池组中的荷电状态最大值作为整个储能系统的荷电状态值；放电时取各个电池组中的荷电状态最小值作为整个储能系统的荷电状态值。这样可以有效防止单个电池的过充过放现象。
[0005]传统的关于储能容量优化过程中，未考虑储能系统的荷电状态，这样的不足在于:第一，由于储能系统频繁出现过充过放现象，或长时间处于不正常的工作荷电状态，导致其使用寿命大大减少，大幅增加了储能系统的成本，不利于经济性的考虑；第二，储能系统的过充过放使得充放电功率难以控制，会导致注入电网的功率出现剧烈波动，影响电网稳定性。
【发明内容】
[0006]本发明的目的就是为了解决上述问题，提出了一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，该方法实现了顾及调度需求、储能运行寿命和经济性的储能容量最优化。
[0007]为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案:
[0008]一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，包括以下步骤:
[0009](I)建立风电场储能系统电池荷电状态分区模型，并对模型进行电池过充过放保护控制。
[0010](2)在保证平滑输出功率的前提下，以储能的综合效益最优为目标构建风电场储能系统容量优化目标函数，并建立储能电站充放电功率约束条件和风电场输出功率波动水平约束条件。
[0011](3)在满足风电场储能系统电池充放电保护的条件下，选用PSO算法对储能系统容量优化目标函数进行求解计算，确定风电场储能系统最优容量数值。
[0012]所述步骤(1)的具体方法为:
[0013]设定储能系统运行时电池荷电状态的限制分类=Qsremax和Qsranin分别为储能系统荷电状态的上限和下限，[QSQCmin，Qsociow-L2]为过放区域，[QSQa^2，Qsociow-lJ为预过放区域、WsoclOW-Ll，Qsochigh-Ll ]为正常区域、[Q SOChigh-Ll? QsOChigh-L2
]为了页过充区域，[QsOChigh-L2? QsOCmax^为过充区域， QsOChi gh-L2 和Qs 0Clow-L2 分别为过充过放警戒线。
[0014]荷电状态位于预过充区域时，若修正KUo使其减小；若植(0<0，则JsS⑩维持原值。
[0015]荷电状态位于预过放区域时，若/sW<0’修正/I;;W使其减小；若，则/SM维持原值。
[0016]荷电状态位于正常区域时，/iSW维持原值。
[0017]其中，◎(()为t时刻储能系统充放电功率，禮(/>0时，储能系统处于充电状态， ⑴< ?时，储能系统处于放电状态。
[0018]当磕(0> 0时,修正墙W使其减小的修正系数为:
【权利要求】
1.一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，包括以下步骤: (1)建立风电场储能系统电池荷电状态分区模型，并对模型进行电池过充过放保护控制； (2)在保证平滑输出功率的前提下，以储能的综合效益最优为目标构建风电场储能系统容量优化目标函数，并建立储能电站充放电功率约束条件和风电场输出功率波动水平约束条件； (3)在满足风电场储能系统电池充放电保护的条件下，选用PSO算法对储能系统容量优化目标函数进行求解计算，确定风电场储能系统最优容量数值。
2.如权利要求1所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，所述步骤(1)的具体方法为: 设定储能系统运行时电池荷电状态的限制分类:QsraM!jP Qsraoin分别为储能系统荷电状态的上限和下限，[QsOCminj QsOC1w^]为过放区域，[Qs0C1ow-L2j Qs0C1ow-lJ为预过放区域、[QscC1t-U，QsOChigh-Ll ]为正常区域、[Q SOChigh-Ll? QsOChigh-L2 ]为了页过充区域，[QsOOiigh-L2，Qs OCmax]为过充区域，QsOChi gh-L2 和 QsOClow-L2 分别为过充过放警戒线； 荷电状态位于预过充区域时，若修正使其减小;若_<0,则‘(t>维持原值； 荷电状态位于预过放`区域时，若修正W使其减小；若?则/^⑩维持原值； 荷电状态位于正常区域时，I=W维持原值； 其中，/SM为t时刻储能系统充放电功率，^(十时，储能系统处于充电状态， V) < ?时，储能系统处于放电状态。
3.如权利要求2所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，时，修正dW使其减小的修正系数为: —1-X
_卜 Qmk 說 ~~ Qsot I (0 I
V Qsoc Rm ~
* 修正后的储能系统充电功率为:
Pess (t) = 8 J (t) AP(t) nc; 其中，Qsoci(t)为t时刻储能系统的荷电状态，Qsranax为储能系统荷电状态的上限，QaxMgh-Li为预过充区域荷电状态的下限，rU为储能系统的充电效率，AP(t)为t时刻风电场输出功率Pw(t)与并网目标功率PMf(t)的差值:AP(t) = Pff (t)-Pref (t)0
4.如权利要求2所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，当私(0 < 0时，修正吃;(0使其减小的修正系数为:
5.如权利要求1所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，所述步骤(2)中风电场储能系统容量优化目标函数为:
minC 一 Kl P lLlost+Ks p s Lshoet+Ke P eLess+Q: 其中，pL, ps, Pe分别为风 电场弃风损失能量、平滑功率短缺损失能量以及储能系统越线运行的折算能量的对应单价;Llost、Lshoet, Less分别为风电场弃风损失能量、平滑功率短缺损失能量和储能系统越线运行的折算能量；P山为风电场弃风能量成本；P sLsmKT为风电场平滑功率短缺损失能量成本；P eLess为储能系统越线运行的折算损失能量成本；&、Ks和Ke为运行成本的惩罚系数；C。储能系统的投入成本。
6.如权利要求5所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，储能系统的投入成本C。的计算方法为:
7.如权利要求5所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，所述风电场弃风损失能量、平滑功率短缺损失能量和储能系统越线运行的折算能量的计算方法分别为:
8.如权利要求1所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，所述步骤(2)中储能电站充放电功率约束条件为:
-Pd n D Pff (t) -Pref (t) ( Pc 式中:P。和Pd分别为储能系统的极限充放电功率，将放电看作负充电过程，其大小以其绝对值为准；pw(t)为t时刻风电场输出功率，Pref(t)为并网目标功率。
9.如权利要求1所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，所述步骤(2)中风电场输出功率波动水平约束为:
P{| APd(t)| ( APdfflaJ A 式中:APd(t)为风电场输出功率经储能系统平抑后的波动值；APdmax为波动值的最大允许范围上限；A为对应的可信度水平。
10.如权利要求1所述的一种考虑荷电状态动态调整的储能电站容量优化计算方法，其特征是，所述储能系统容量优化目标函数求解计算的步骤为: a.提取风电场运行数据时间窗口长度T及其运行数据P(t)； b.确定期望功率输出目标值Pe，并给定初始SOC值； c.设置粒子群维数D，最大迭代次数M_，收敛精度C。，同时初始化粒子群位置X和速度V ； d.计算各粒子的适应度值#^’并将其自身粒子极值Pi及全局例子极值Pg比较，若适应度值较小，则更新Pi及Pg，否则，更新粒子速度V及位置X ； e.计算△C 2判断是否满足收敛条件，所述收敛条件为:
式中A O2为粒子群的群体或全局适应度方差的变化量，C。为收敛精度，该收敛精度为接近于零的定常数；若满足收敛条件，则获取最佳储能容量％ ;若不满足收敛条件，重新释放例子组建新的族群，并重复步骤d。
【文档编号】H02J3/32GK103779869SQ201410063041
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年2月24日 优先权日:2014年2月24日
【发明者】刘海波, 李建祥, 袁弘, 张秉良 申请人:国家电网公司, 国网山东省电力公司电力科学研究院