基于氢能虚拟惯量模型的大规模氢能系统优化调度方法

本发明涉及新能源电力系统，具体是一种基于氢能虚拟惯量模型的大规模氢能系统优化调度方法。

背景技术：

1、近年来，为了减少气候变化对全球环境的影响，从化石燃料向无排放及独立清洁能源的转变至关重要。氢能，正迅速成为电力、工业和交通等清洁资源难以实现电气化行业的解决方案之一。然而，新目前高比例新能源接入导致大电网内传统机组发电比例降低，高比例新能源无法提供旋转惯量以及充沛的调频容量资源，削弱了系统在有功冲击下的惯量支撑和频率调节能力。作为用电负荷及发电机组，大量的氢能设备通过ac-dc逆变器接入电网，其自身的低惯量特性恶化了高比例新能源电网低惯量的现状，增加了维持系统频率稳定的难度，稳定运行面临严峻挑战。

2、为解决当前大电网低惯量系统带来频率风险，通过将新能源、储能与逆变器控制技术相结合发展形成的虚拟同步机技术可模仿传统机组转动惯量，提供系统虚拟惯量支撑，成为解决高比例新能源电网低惯量问题的有效途径之一。然而，针对应用于大电网级别的氢能设备虚拟惯量(virtual inertia,vi)模型建立的研究还较少。此外，目前关于大电网系统优化调度优化问题的工作已经表明了在优化调度过程中考虑干扰后频率动态变化的重要性。目前，尚缺乏综合考虑大规模氢能虚拟同步机虚拟惯量和含动态频率约束的系统的优化调度方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。

2、本发明中的基于氢能虚拟惯量模型的大规模氢能系统优化调度方法，

3、包括以下步骤：

4、步骤s1建立系统中电解槽的虚拟惯量(virtual inertia,vi)简化模型及虚拟惯量聚合模型；

5、步骤s2建立系统中燃料电池的虚拟惯量简化模型及虚拟惯量聚合模型；

6、步骤s3基于系统中电解槽和燃料电池虚拟惯量，获取氢能设备vsm(虚拟同步机)多模式状态虚拟惯量；

7、步骤s4基于电力系统转子摆动方程，建立含氢能虚拟惯量的频率稳定约束；

8、步骤s5将含氢能虚拟惯量的频率稳定约束加入优化调度模型，求取考虑频率稳定约束的调度优化方案，以该优化方法对系统进行调度。

9、进一步的，步骤s1包括：

10、s1.2根据电解槽等效电路公式，获取电解槽等效电容两端电压表达式，

11、其中，电解槽等效电路公式为：

12、

13、式中，vact,el和vc,el为电容两端电压，vohm,el为欧姆电阻两端电压，iel为工作电流；

14、电解槽等效电容可以存储电势能ec,el，其存储的电势能可用下式表示：

15、

16、电解槽工作效率为：

17、

18、假设电解槽稳态工作过程中激活损耗和欧姆电阻损耗引起的电压下降约等于等效电容两端电压，则

19、

20、vc,el＝(1-ηel)·vel；

21、s1.2将电解槽的虚拟惯量常数等效为：

22、

23、s1.3利用电路串并联原理，将电解槽聚合模型惯性系数表示为：

24、

25、

26、令电解槽单元和电解槽聚合模型的产品效率相同即η’el＝ηel，有：

27、

28、进一步的，步骤s2包括：

29、s2.1根据燃料电池等效电路公式，获取等效电容两端电压表达式，

30、其中，燃料电池等效电路公式为：

31、ve,fc＝vfc-vact,fc-vohm,fc

32、＝vfc-vc,fc-vohm,fc

33、＝vfc-vc,fc-ifcrohm,fc，

34、式中，vact,fc和vc,fc为电容两端电压，vohm,fc为欧姆电阻两端电压，ifc为工作电流；

35、燃料电池等效电容可以存储电势能ec,fc，其存储的电势能可用下式表示：

36、

37、燃料电池工作效率为：

38、

39、假设燃料电池稳态工作过程激活损耗和欧姆电阻损耗引起的电压下降约等于等效电容两端电压，则

40、

41、vc,fc＝(1-ηfc)·vfc

42、s2.2令串联情况下燃料电池电池组的虚拟惯量常数不变，有：

43、

44、进一步的，步骤s3包括，所建立的氢能vsm多模式运行方式如下：

45、(1)生产状态：在这种状态下氢能vsm正常工作状态下以额定功率运行，电解槽工作在额定功率生产氢气；燃料电池在额定功率状态将氢能转化为电能；

46、(2)备用状态：在这种状态下，电解槽和氢气，保持最低能耗状态维持设备内的特定温度和压力；为更清晰表达氢能vsm各模式区别，此状态下，电解槽消耗功率为0；燃料电池输出功率为0；

47、(3)空闲状态：在这种状态下，氢能vsm关闭，无能量消耗；

48、其中，各状态之间转换模式如下：

49、(1)备用-生产：氢能vsm工作状态在1秒之内在最低能耗状态与额定功率工作状态之间转化；

50、(2)空闲-生产：氢能vsm工作状态在5-20分钟以内在停机状态与额定功率工作状态之间转化；

51、(3)空闲-备用：正常工况下氢能vsm可以两种状态之间转换；

52、令生产工况和备用工况下氢能vsm均接入电网并可提供虚拟惯量和频率支撑，其虚拟惯量常数表征为：

53、

54、式中，uel,t、ufc,t分别为电解槽和燃料电池的运行状态，0为空闲状态，1为备用或生产状态。

55、进一步的，步骤s4中建立含氢能虚拟惯量的频率稳定约束的过程包括：

56、基于惯性中心模型的前提，计及氢能设备虚拟惯量和一次调频服务后，在大电网的有功调节影响频率变化过程可采用转子运动方程进行表述，得到满足动态频率方程要求的约束条件：

57、

58、式中，为电解槽单元el提供一次频率响应，燃料电池单元fc提供一次频率响应，为火电机组g提供一次频率响应，△pl为系统不平衡功率，d*△f(t)为负荷阻尼响应，d为电力系统负荷阻尼系数，f0为电网额定频率50hz；

59、系统的等效惯量h由发电机组惯性与氢能vi构成：

60、

61、其中，hg为火电机组g的惯量常数；ug,t为火电机组g运行状态，0为关机状态，1为运行状态；

62、考虑电网调频死区，一次调频功率输出建模为：

63、

64、

65、

66、rg为火电机组g提供的最大一次调频功率，rel为电解槽单元提供的最大一次调频功率，rfc为燃料电池单元提供的最大一次调频功率，tdb表示频率偏差到达死区的时间，tg表示发生频率偏差事件后一次调频响应时间；

67、在频率即将开始波动，即频率偏差为0时，此时频率变化率最大，氢能和发电机提供的调频输出均为0，由前述的满足动态频率方程要求的约束条件可得：

68、

69、准稳态频率限值约束计算如下：

70、在准稳态时刻，即一次调频结束时刻，频率偏差值主要取决于氢能和发电机提供的一次调频总量，准稳态时刻rocof为0，由前述的满足动态频率方程要求的约束条件可得，

71、

72、

73、频率最低值计算如下：

74、对前述的满足动态频率方程要求的约束条件积分，得到频率偏差表达式如下所示：

75、当t<tdb，

76、

77、当t≥tdb，

78、

79、综上，频率最低点为

80、

81、根据惯量频率响应特性，当频率达到最低点时，dδf(t)/dt＝0，

82、

83、代入频率最低点的表达式可获得最低点处的频率偏差值，且最大频率偏差不得超过预定阈值△fmax，有：

84、

85、以此为关于频率最低点的高度非线性约束，对其进行线性化，使得该约束可以在混合整数非线性规划中实现。

86、进一步的，对关于频率最低点的高度非线性约束进行线性化的过程包括，将频率最低点的高度非线性约束以以下方式重排：

87、

88、其线性化过程如下步骤所示：

89、s4.1应用凸函数外近似切线拟合法，将上式子转变为关于hrg的线性表达：

90、

91、在集合χ内，用一组线性化函数表示g(x)，如下所示：

92、

93、针对变量乘积hrg，通过定义一个附加变量yg并引入大m法进行线性处理,最终的线性化的约束条件表示如下表示：

94、

95、进一步的，步骤s5，中以发电成本最小为目标函数，综合考虑火电机组运维成本和启停成本、风光运维成本、弃风弃光成本、氢能vsm运维成本，建立如下的优化调度模型：

96、

97、其中，机组的煤耗函数可用出力的二次函数表述：

98、

99、式中，ng为调度周期小时数；ng表示所有发电机集合；nw表示所有风电场集合；npv表示所有光伏场集合；nel表示所有电解槽集合；nfc表示所有燃料电池集合；pcrg,t、pel,t和pfc,t分别为第g台火电机组、第el个电解槽和第fc个燃料电池在t时刻的输出功率；和分别为风电场并网功率和弃风功率；和分别为光伏场并网功率和弃光功率；sdng,t和sdpg,t分别为火电机组关闭成本和启动成本；ag、bg和cg为第g台火电机组发电成本系数；λcr和λop为风光的运营成本系数；β0,el和β1,el为第el个电解槽制氢成本系数；β0,fc和β1,fc为第fc个燃料电池发电成本系数；

100、该最优化调度模型的约束还包括，

101、有功功率潮流平衡约束如下所示：

102、

103、线路输电容量约束如下所示：

104、

105、发电机有功输出上下限约束及爬坡约束如下所示：

106、

107、

108、系统热备用约束如下所示：

109、

110、机组起停时间约束如下所示：

111、

112、风电、光伏有功输出上下限约束如下所示：

113、

114、

115、电解槽、燃料电池运行工作功率上下限约束如下所示：

116、

117、

118、储氢罐容量上下限约束如下所示：

119、

120、其中，下标i,j表示电力母线；nl表示输电线路集合；nb表示母线集合；ng(i)表示所有与母线i相连发电机集合；nd表示所有负荷集合；nd(i)表示所有与母线i相连负荷集合；nel(i)表示所有与母线i相连电解槽集合；nfc(i)表示所有与母线i相连燃料电池集合；pd,t表示系统负荷；导纳矩阵；δj表示母线j电压相角；pl,t线路l有功功率流量；和线路l有功功率流量限值；和分别表示机组g最大/最小发电功率；表示机组g调整量限制值；ts和to最小关停/开机时间；ρ热备用系数；和为风电/光伏最大预测发电功率；和分别表示电解槽el最大/最小输入功率；和分别表示燃料电池fc最大/最小输出功率；hsi,t表示母线i上储氢罐容量；和分别表示储氢罐最大/最小容量；ηc和ηd分别表示电解槽和燃料电池电氢转化效率。

121、本发明基于氢能vsm虚拟惯量，提出了一种计及氢能设备vi的大电网频率稳定约束优化调度方法，分析大规模氢能vsm虚拟惯量和频率约束之间的关系，从而为统筹协调系统的频率安全和系统优化调度提供指导意见。

122、本发明的评估方法可引导氢能的合理发展；充分考虑了系统中的氢能虚拟惯量支撑，并且考虑了系统的调度运行各约束条件，分析氢能虚拟惯量对系统发电计划的影响，可为优化电力系统发电计划的实际工作提供指导。

123、本发明适用于新能源富集地区，通过提高氢能并网容量，可以提高网内新能源的消纳量，解决弃风、弃光问题，该方法充分考虑了系统中不同规模氢能的可调用性，提高新能源消纳水平。

124、本发明综合考虑了系统频率安全约束的高度非线性化，通过数学建模分析线性化过程，将复杂的频率安全约束数学模型转化为线性模型，为将复杂函数线性化提供有效求解思路，方便频率安全约束加入系统的优化调度模型。