一种弃风与大规模电池储能协调运行方法与流程

文档序号:14252282阅读:298来源:国知局

本发明属于配电网技术领域,特别涉及一种弃风与大规模电池储能协调运行方法。



背景技术:

我国以煤为主的能源资源特点决定了以煤电为主的电源结构,而在煤电装机中供热机组又占有较大比重,冬季供热机组基本没有调峰能力,因此,在夜间低谷负荷时段系统接纳风电的能力往往受到常规发电机组最低技术出力的限制。尤其在燃煤火电和供热机组装机比例较高的地区,调峰不足成为制约风电消纳能力的主要因素。在我国东北、西北等大型风电基地,已经暴露出了由于系统调峰能力不足而引起大量弃风的问题,另外,在风电基地开发初期,风电场汇集站的变电容量和风电基地送出通道的输电能力不足,也是造成风电大发时段弃风的重要因素。

电池储能的能量密度高,响应迅速,具有双向的功率吞吐能力,储能装置作为电能在时间上的转移手段,可弥补风电出力的波动性和反调峰特性,有助于大规模的风电消纳,减少电网弃风,因此大容量电池储能装置的应用是提高系统调峰能力的有效手段。与抽水蓄能电站相比,电池储能电站的建设地点和运行方式更为灵活,通过在负荷低谷时段和风电送出通道输电能力不足时段吸收多余风电,在高峰负荷时段和风电出力较小时段放电,能够有效地减少弃风损失。现阶段储能系统的高成本仍然是限制其大规模应用的关键因素,为了衡量储能减少弃风损失的经济性有必要研究弃风与大规模电池储能协调运行方法问题。

现有技术一提出了一种基于回路分析法的简化计算方法,将回路电压方程转化为线性代数方程进行求解;现有技术二对网络中pv节点进行优化,进而提高计算效率;现有技术三采用改进的前推回代法进行含分布式电源的计算。然而,这些计算方法都是对传统的算法进行改进,在计算过程中都忽略了储能装置对计算结果的影响。



技术实现要素:

本发明针对我国大规模风电接入地区因系统调峰能力不足引起的大量弃风问题,引入储能电池等相关参数,研究电池储能与弃风协调运行的一种计算方法,结合硬件模块,进行方法处理及验算,以满足实际应用需要。

本发明的研究目标是:考虑大规模电池储能,弃风,环境等相关参数参与,获得电池储能与弃风协调运行下电池充放电电量以及实现对电池充放电状态的判别。提供一种关于弃风与大规模电池储能协调运行方式的计算方法,以实现弃风消纳,从而优化资源调用,实现电网安全稳定与资源的充分利用。

为了实现上述目的,本发明采取以下技术方案来实现:

步骤1:数据采集模块进行数据采集

选取参数:电池的充电效率η1,电池的放电效率η2、电池储能系统所在环境的温度t、电池个数n,各电池之间间隔平均距离d,特定历史时段弃风量最大值pqmax,特定历史时段弃风量最小值pqmin,电池的荷电状态soc(soc是指其剰余容量与其完全充电状态的容量比值,其取值范围为[0,1],当soc=1时表示电池完全充满,当soc=0时表示电池放电完全)。

步骤2:数据计算模块进行电池环境温度、电池荷电状态的数据筛选:

步骤2.1电池环境温度标准函数、电池荷电状态标准函数建立和计算,建立电池环境温度标准函数f(x),电池荷电状态标准函数g(x)为:

其中,x为电网内所有电池的编号,x=1,2,3,……,k,k为自然数。

步骤2.2电池环境温度数组构建:

从测量所得的温度中随机抽取若干数据t1,t2,...,ti构成一个数组φ[i],ti表示第i个测量数据,

步骤2.3:电池环境温度数组确定:

计算φ[i]与f(x)的相似系数:

当φ[i]与f(x)的相似系数β≥63.12%时抽取数组φ[i],则此数组用于协调运行计算。

步骤2.4:电池荷电状态数组确定:

从φ[i]对应的i个soc数据中随机抽取若干数据soc1,soc2,...,socj构成一个数组socj表示第j个测量数据,

计算当函数与g(x)的相似系数β≥71.30%时抽取数组此数组用于协调运行计算。

步骤3:数据计算模块进行电池协调运行影响参数计算

步骤3.1:弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数计算

根据下式计算弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数:

其中,δ为弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数,ti为步骤2.3处理后的数据,n为电池个数,tmax为电池储能系统所在环境的最高温度,tmin为电池储能系统所在环境的最低温度,pqmax为特定历史时段弃风量最大值,pqmin为特定历史时段弃风量最小值,d为各电池之间间隔平均距离。

步骤3.2:弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数计算

根据下式计算弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数:

γ为弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数,soc为电池的荷电状态,,η1为电池的充电效率,η2为电池的放电效率,socmax为电池的最高荷电状态,socmin为电池的最低荷电状态,pqmax为特定历史时段弃风量最大值,pqmin为特定历史时段弃风量最小值,n为电池个数。

步骤4:数据处理模块进行电池充放电状态判别

根据下式对电池充放电状态进行判别

α(t)为电池充放电状态判别函数,p(t)为弃风量,d为各电池之间间隔平均距离,η1为电池的充电效率,η2为电池的放电效率,n为电池个数,tmax为电池储能系统所在环境的最高温度,δ为弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数,γ为弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数。

当α<0时,电池进行充电,当α≥0时,电池进行放电。

步骤5数据处理模块进行弃风与大规模电池储能的协调运行充放电电量计算

电池充电量根据下式进行计算:

电池放电量根据下式进行计算:

将所求得的电池充放电状态判别函数α(t),弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数γ,弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数δ,带入弃风与大规模电池储能的协调运行电池充放电数学模型,解得wcha即为α<0时电池充电量;wputcha即为α≥0时,电池放电量。

有益效果

本发明针对电池的充电效率η1,电池的放电效率η2、电池储能系统所在环境的温度t、电池个数n,各电池之间间隔平均距离d,电池的荷电状态soc,特定历史时段弃风量最大值pqmax,特定历史时段弃风量最小值pqmin等数据进行监测和记录,进而构建弃风与大规模电池储能的协调运行充放电电量计算函数,根据计算结果可以得到协调运行下电池充放电电量以及实现对电池充放电状态的判别,并通过与硬件模块相结合,实现方法的研究,其具有现实性和经济性。

附图说明

图1为本发明提供的一种弃风与大规模电池储能的协调运行充放电电量计算方法流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式做详细说明。

以青海某区域风场例,计算其大规模储能系统一天内的运行状态:

步骤1:数据采集模块进行数据采集

选取参数:电池的充电效率η1=82.51%,电池的放电效率η2=88.27%、电池个数n=300,各电池之间间隔平均距离d=3.5m。

电池储能系统所在环境的温度t、电池的荷电状态soc

步骤2:数据计算模块进行电池环境温度、电池荷电状态的数据筛选:

步骤2.1电池环境温度标准函数、电池荷电状态标准函数建立和计算,建立电池环境温度标准函数f(x),电池荷电状态标准函数g(x)为:

其中,x为电网内所有电池的编号,x=1,2,3,……,300。

步骤2.2电池环境温度数组构建:

从测量所得的温度中随机抽取若干数据t1,t2,...,ti构成一个数组φ[i],ti表示第i个测量数据,

步骤2.3:电池环境温度数组确定:

计算φ[i]与f(x)的相似系数:

经过选取计算得到的φ[156]=36.76℃,35.41℃,....,38.74℃与函数f(x)的相似系数β≈65.74%满足β≥63.12%,则此数组用于协调运行计算。

步骤2.4:电池荷电状态数组确定:

从φ[156]对应的156个soc数据中随机抽取j个数据soc1,soc2,...,socj构成一个数组

经过选取计算得到的与函数g(x)的相似系数β≈73.42%满足β≥71.30%,此数组用于协调运行计算。

步骤3:数据计算模块进行电池协调运行影响参数计算

步骤3.1:弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数计算

根据下式计算弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数:

δ为弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数,

ti=36.76℃,35.41℃,....,38.74℃为步骤2.3处理后的数据,n=300为电池个数,tmax=40.89℃为电池储能系统所在环境的最高温度,tmin=33.21℃为电池储能系统所在环境的最低温度,pqmax-pqmin≈2.12mw,d=3.5m为各电池之间间隔平均距离,将各数据代入上式,计算得δ≈3.12

步骤3.2:计算弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数:

γ为弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数,soc=0.41,0.32,....,0.58为步骤2.4处理后的数据,η1=82.51%为电池的充电效率,η2=88.27%为电池的放电效率,pqmax-pqmin≈2.12mw,socmax=0.93为电池的最高荷电状态,socmin=0.08为电池的最低荷电状态,n=300为电池个数,计算得γ≈1.30。

步骤4:数据处理模块进行电池充放电状态判别

根据下式对电池充放电状态进行判别

将当日对应的弃风量p(t)带入电池充放电状态判别函数,计算得

t∈[9,16],α>0

t∈[0,4]∪[21,24],α<0

由此可以得出该风场一天内的充电时间大概在0至4时和21至24时之间,放电时间集中在上午9时到下午4时之间。

步骤5数据处理模块进行弃风与大规模电池储能的协调运行充放电电量计算,电池充电量根据下式进行计算:

将所求得的电池充放电状态判别函数α(t),弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数γ≈1.30,弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数δ≈3.12,日弃风量p(t),带入弃风与大规模电池储能的协调运行电池充电数学模型,解得wcha=15209.8kwh即电池一天内充电量为15209.8kwh;

电池放电量根据下式进行计算:

将所求得的电池充放电状态判别函数α(t),弃风与大规模电池储能的协调运行内部参数γ≈1.30,弃风与大规模电池储能的协调运行外部参数δ≈3.12,带入弃风与大规模电池储能的协调运行电池放电数学模型,解得wputcha=13453.6kwh即电池一天内放电量为13453.6kwh;

以上给出了具体的实施方式,但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案,对本领域普通技术人员而言,根据本发明的教导,设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

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