一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法
【专利摘要】本发明提供了一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，首先设置初始时间t；然后计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力的平均值；最后，获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫储能系统的出力。可见，实时调度计划基于超短期功率预测和t时刻储能初始状态，对日前调度计划进行较大程度的修正，保证微电网的经济优化运行，可靠性高、经济性好。
【专利说明】
一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法
技术领域
[0001] 本发明涉及电网优化技术领域，尤其涉及一种含钠硫电池的微电网能量管理优化 方法。
【背景技术】
[0002] 微电网能量管理技术是基于微电网的电源、负荷组成和环境资源数据，在微电网 稳定可靠运行的基础上，以微电网运行效益最大化为目标，制定合理的能量管理控制策略 的关键技术。考虑到分布式电源和负荷在不同精度下的预测结果，多时间尺度的微网能源 管理策略分为日前调度和实时调度。日前调度基于负荷以及分布式电源的短期预测数据， 对微电网内电源的启停计划、储能系统的日充放电曲线和负荷进行优化;实时调度基于负 荷以及分布式电源的超短期预测数据，在日前调度计划的基础上对微电网内电源、储能系 统和负荷的功率数值进行深入优化。
[0003] 基于传统多时间尺度能量管理框架构建的多时间尺度能量管理基础模型包括日 前计划、滚动优化和超短期计划。
[0004] 1)日前计划从日前角度，以小时为尺度，基于可再生能源及负荷日前预测和实时 电价，在满足系统约束条件的前提下，以系统稳定和全局经济性为目标，优化各分布式电源 基本调度曲线。然而在实际微电网运行中，由于可再生能源及负荷功率的随机性，日前预测 往往误差较大，因而需要增加实时性较好的超短期调度环节对日前计划予以修正。
[0005] 2)超短期调度以5至15min为尺度，对可再生能源及负荷进行超短期预测，以平抑 净负荷波动为目标，计算各分布式电源调度指令。
[0006] 3)由于日前计划与超短期调度时间跨度大，日前计划偏差较大，在日前计划和超 短期调度间增加滚动优化环节，以30min至lh为尺度，利用最新的气象信息和系统状态，修 正后续可再生能源以及负荷预测功率，并对日前计划予以不断刷新和修正。
[0007] 在上述模型中，现有研究对储能的折损费用处理比较粗略，有的忽略了储能电池 的折损费用，而其他一些研究则考虑了通用化的储能经济模型，未能考虑特定储能的具体 特性。在各类电池储能中，从功率提供能力、能量效率、安装成本、额定功率放电能力、安装 场地要求、维护要求等多因素综合考虑，钠硫电池的总体特性最适合大规模储能系统应用。 钠硫电池具有能量密度高、运行寿命长、维护成本低以及突出的超载脉冲功率输出特性和 快速的动态特性等特点，因此含钠硫电池储能系统的微网具有较为广泛的应用。发明人考 虑到滚动优化是实现微网多时间尺度能量管理的长期计划和短时调度之间配合的最有效 方式，因此，提供一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法为当前亟待解决的技术问题。
【发明内容】
[0008] 本发明提供了一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，实时调度计划基于超 短期功率预测和t时刻储能初始状态，对日前调度计划进行较大程度的修正，保证微电网的 经济优化运行，可靠性高、经济性好。
[0009] 本发明提供了一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，包括：
[0010] 一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，包括：
[0011] 设置初始时间t;
[0012] 计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力的平均值；
[0013] 获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫储能系统的 出力。
[0014] 优选的，其特征在于，循环执行计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和 新能源有功出力的平均值，并获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组 以及钠硫储能系统的出力。
[0015]优选的，钠硫储能数学模型为：
[0017]其中，F^ss表示当前实时调度周期的钠硫电池储能损耗成本，B表示所有储能设备 的集合，to表示起始计算时刻，rb,Ess表示第b台储能设备一个周期充放电损耗，A t表示电池 管理系统的调整步长，Tb,ESS表示第b台储能设备的可使用寿命，n b,ESS表示第b台储能设备在 第t时段的充放电百分比；
[0018]优选的，柴油发电机的数学模型为：
[0020]其中，F^e表示当前实时调度周期的柴油发电机运行成本，d表示第d台柴油发电 机，D为柴油发电机的集合，sd,t表示第d台柴油发电机的t时刻的运行/停运状态，0表示停运 状态，1则表示运行状态;Cdstart表示第d台柴油发电机的开机启动成本，CoU表示柴油价格。 [0021 ] -种含钠硫电池的微电网能量管理优化装置，包括：
[0022]定时模块，用于设置初始时间t;
[0023]计算模块，用于计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力 的平均值；
[0024] 获取模块，用于获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及 钠硫储能系统的出力。
[0025] 由上述方案可知，本发明提供了一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，首 先设置初始时间t;然后计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力 的平均值;最后，获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫储能 系统的出力。可见，实时调度计划基于超短期功率预测和t时刻储能初始状态，对日前调度 计划进行较大程度的修正，保证微电网的经济优化运行，可靠性高、经济性好。
【附图说明】
[0026] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0027] 图1为本发明实施例提供的一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法的流程 图；
[0028] 图2为本发明实施例提供的又一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法的流程 图；
[0029] 图3为本发明实施例提供的一种微电网系统机构示意图；
[0030] 图4为本发明实施例提供的一种光伏出力曲线；
[0031]图5为本发明实施例提供的一种负荷出力曲线；
[0032]图6为本发明实施例提供的一种实时电价曲线；
[0033]图7为本发明实施例提供的一种根据日前调度和实时调度的钠硫储能出力曲线；
[0034]图8为本发明实施例提供的一种根据日前调度和实时调度的钠硫储能S0C曲线。
【具体实施方式】
[0035]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036]参照图1所示，其为一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，包括以下步骤： [0037] S1:设置初始时间t;
[0038] S2:计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力的平均值；
[0039] S3:获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫储能系 统的出力。
[0040] 具体的，可以令初始时间为t = tO,然后计算t时刻后的一个超短期预测功率周期 (Tc = 4h)内的实时调度优化结果，之后，取超短期预测功率周期内前1时间的优化结果形成 实时调度方案，最后，进入t = t+Ts时刻，回到步骤S2。
[0041] 参照图2,其为上述步骤S2和S3的具体优化操作，具体为:运行计划中的预测提前 时间与预测时段均为Tc = 4h，时间分辨率为15min，实时调度优化时间为Ts。假设to为当前时 间点，在该时刻利用超短期功率预测技术预测4h后，共4h(16个时段）内的功率预测值，即在 to时刻预测[tQ+Tc，tQ+2Tc]时段的负荷和新能源有功出力的平均值。综合考虑[t0+T c，t0+ 2T。]时段负荷和新能源的出力情况，根据实时调度的优化模型得到该时段的最优调度计 划，但仅对[t Q+Tc，tQ+Ts]时段进行控制，并将该时刻得到的微网元件状态作为[t0+T c，t0+Ts] 时段的初始值输出。同理在tQ+Ts时刻计算得到[t Q+Ts+Tc，tQ+Ts+2T c]时段内的能量管理状 态，但只对[to+Ts+T。，to+2Ts]时段进彳丁控制，以此类推向后滚动优化。
[0042]所述步骤S2中，利用最新信息(如可再生能源出力和负荷的超短期预测)修正柴油 发电机组和钠硫储能系统的出力，对日前计划不断修改和刷新，从而形成具体的实时调度 方案。可滚动优化的实时调度可以减少日前调度模型中的短期预测误差给能量管理策略带 来的影响。
[0043]所述步骤S2中，实时计划中柴油机组启停状态、可切除负荷的投切状态以及可平 移负荷的运行状态均由日前计划给定，无需优化，但优化时需考虑网络及电能质量约束。
[0044]所述的实时调度阶段的钠硫储能数学模型是
[0046] 其中，F^ss表示当前实时调度周期的钠硫电池储能损耗成本，B表示所有储能设备 的集合，to表示起始计算时刻，rb,Ess表示第b台储能设备一个周期充放电损耗，A t表示电池 管理系统的调整步长，Tb,ESS表示第b台储能设备的可使用寿命，n b,ESS表示第b台储能设备在 第t时段的充放电百分比。
[0047] 由于发电机的启停成本已在日前调度中进行考虑，所以在实时调度中只考虑在一 个实时调度周期的总运行费用。因此柴油发电机的数学模型是
[0048] FfDF=cT+Tr dt ° LdeD _
[0049] 其中，F^e表示当前实时调度周期的柴油发电机运行成本，d表示第d台柴油发电 机，D为柴油发电机的集合，sd,t表示第d台柴油发电机的t时刻的运行/停运状态，0表示停运 状态，1则表示运行状态;Cdstart表示第d台柴油发电机的开机启动成本;CoU表示柴油价格。
[0050] 所述的实时调度的优化模型，也是微电网运行成本最小的经济性模型。其数学模 型为 min/'(/),.s.) s.t h\P,s) = 0 _1] g'hn, ^S'(P^)<g'l(p PGR,sGi〇,\\
[0052] 式中，h'（P，s)表示等式约束，g'（P，s)表示不等式约束，g'jPg、。?分别为相应的 上下限;P表示柴油发电机、储能设备的有功出力构成的向量，取值范围为实数集R;s表示柴 油发电机、储能设备的运行/停运状态构成的向量。目标函数为：
[0053] min f7 (P,s) =F7 ess+F7 de-F7 Net
[0054]上式表示能量管理策略日前计划的目标是使得微电网在超短期预测周期Tc内的 总运行成本最小化，其中F'et表示当前实时调度周期的电网运行成本。
[0055] 该模型的约束条件包括：
[0056] 1)柴油发电机功率PDE应满足爬坡率约束和输出功率约束；
[0057] a)爬坡率约束为：
[0058] PDE(t)-PDE(t-lXrup A t
[0059] PDE(t-l)-PDE(tXrdown A t
[0060] 其中rup，rd_分别表示柴油发电机出力的最大上升率和最大下降率；
[0061] b)输出功率约束：
[0062] PDE,maxPdE (t ) PDE,min
[0063] 其中PDE,max表示最大可允许的最大输出功率，PDE,min表示最小允许输出功率；
[0064] 2)钠硫电池储能系统的约束条件包括： ^D msx ~ ^ESS ^y -
[0065] SOCmm<SOC(t)<SOCm^
[0066] 其中，I ESS表示钠硫电池储能系统的充放电电流大小，I CmM和I Dmax分别表示钠硫电 池储能系统的最大充放电电流;PESS表示充放电功率，Pcmax和PDmax分别表示最大充放电功率； S0C(State of Charge，荷电状态)表示钠硫电池储能系统的荷电状态，S0Cmax和SOUin分别 表不纳硫电池储能系统的最大和最小的荷电状态；
[0067] 3)功率平衡的等式约束是：
[0068] Ppv(t ) +PDE( t) +PESS( t)-PLoad (t ) = PNet (t )
[0069] 其中，PPV表示光伏发电功率;PDE柴油发电机功率;PESS表示钠硫电池储能系统的充 放电功率;示负荷功率;P Net表示实时联络线交换功率，正值为流出，负值为流出。
[0070] 设置如图3的微电网系统作为本发明算例。该微电网系统有80kW的光伏发电系统， 20kW*6h的钠硫储能系统和负荷构成，通过并/离网开关与配电网连接。超短期预测功率周 期为T c = 4h，微电网调度指令Ts = 0.25h发布一次，因此一天24小时可以分为96个调度时间 点。各时间尺度模型求解均通过粒子群算法进行求解。
[0071]算例中光伏出力曲线如图4所示，负荷出力曲线如图5所示。如图6所示是实时电价 曲线，算例设置微网向主网售电价格等于微网从主网购电价格，即c?t(t)=cin(t)。
[0072]如图7所示是根据日前调度和实时调度的钠硫储能出力曲线，如图8所示是根据日 前调度和实时调度的钠硫储能S0C曲线，由图可知实时调度对日前调度方案进行了较大程 度的修正。在电价低谷和可再生能源发电量较多的时间段（如点45~60)，钠硫储能深度充 电；而在电价高峰期，钠硫储能深度放电，这保证微电网的经济运行。
[0073]求解得到总运行成本的日前调度优化结果为-18.55，总运行成本的实时调度滚动 优化结果为-33.49，算例以微电网总运行成本最低作为优化目标，因此实时调度结果更优。 由此分析，日前调度基于短期功率预测，将产生偏差，通过滚动优化，可对实时调度进行修 正，微网系统的经济性成本得以提高。
[0074]综上所述，本发明提供了一种微电网多目标优化控制方法，首先建立微电网优化 的目标函数，其中，目标函数至少包括电费最小化目标函数以及电池健康状态函数;然后确 定所述微电网优化的储能电池充放电功率约束、充放电次数约束以及总存储电量约束;再 通过粒子群算法对所述目标函数求解，得到每个所述目标函数的最优解和最劣解;最后通 过线性加权求和法得到每个所述目标函数的权重系数，得到所述微电网多目标优化控制的 最优解。可见，本方案对储能系统荷电状态和使用寿命进行多目标优化，可有效提高微电网 的运行经济性和储能寿命。
[0075]本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销 售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例 对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软 件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机， 服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步 骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(R0M，Read-0nly Memory)、随机存 取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0076] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它 实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
[0077] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。 对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的 一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明 将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一 致的最宽的范围。
【主权项】
1. 一种含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，其特征在于，包括： 设置初始时间t; 计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力的平均值； 获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫储能系统的出 力。2. 根据权利要求1所述的含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，其特征在于，循环执 行计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力的平均值，并获取所述 预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫储能系统的出力。3. 根据权利要求1所述的含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，其特征在于，钠硫储 能数学模型为：其中，K ESS表示当前实时调度周期的钠硫电池储能损耗成本，B表示所有储能设备的集 合，to表示起始计算时刻，n,ess表示第b台储能设备一个周期充放电损耗，△ t表示电池管理 系统的调整步长，Tb,ESS表示第b台储能设备的可使用寿命，n b,ESS表示第b台储能设备在第t 时段的充放电百分比。4. 根据权利要求1所述的含钠硫电池的微电网能量管理优化方法，其特征在于，柴油发 电机的数学模型为：其中，F%E表示当前实时调度周期的柴油发电机运行成本，d表示第d台柴油发电机，D为 柴油发电机的集合，sd,t表示第d台柴油发电机的t时刻的运行/停运状态，0表示停运状态，1 则表示运行状态;Cdstert表示第d台柴油发电机的开机启动成本， Cciil表示柴油价格。5. -种含钠硫电池的微电网能量管理优化装置，其特征在于，包括： 定时模块，用于设置初始时间t; 计算模块，用于计算所述初始时间t时刻后预设周期T内的负荷和新能源有功出力的平 均值； 获取模块，用于获取所述预设周期T内前Ts时间的平均值修正柴油发电机组以及钠硫 储能系统的出力。
【文档编号】H02J3/46GK105958479SQ201610353366
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年5月24日
【发明人】肖祥, 苏伟, 刘石, 陈晓科, 曾杰, 徐晓刚, 谢宁, 张弛, 李兰芳, 李鑫, 黄嘉健, 汪进锋, 黄杨珏, 周少雄, 周述前, 王雪莹, 韦玮, 张晓宇, 董星辰
【申请人】广东电网有限责任公司电力科学研究院