基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法及装置与流程

本发明涉及电气工程，尤其涉及一种基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法及装置。

背景技术：

1、在多时间尺度协调控制策略下，有必要给出hess的容量配置规则，以避免系统的不稳定，同时寻求经济与碳减排的最佳平衡。以随机或非最佳尺寸配置hess可能会增加成本、碳排放、稳定性问题和更大的hess容量。传统的方法是通过高功率密度储能满足最大能量需求，通过高能量密度储能满足平均能量需求。然而，这种方法得到的解并不总是最优的。因此，在考虑多时间尺度协调控制的情况下，hess的最优尺寸是一个重要的问题。

2、现有混合储能容量配置技术可以分为两大类。第一类是未进行分频的复合储能容量配置，它充分利用储能系统对新能源波动性和时变性的特点，发挥其在削峰填谷方面的优势。然而，这种方法没有考虑功率在不同频率下的分配，因此未能充分考虑混合储能系统相对于单一储能系统的优势。第二类是进行分频后的混合储能容量配置，它考虑了功率在不同频率下的分配，因此能够更好地考虑混合储能系统相对于单一储能系统的优势。然而，这种方法仍未考虑到多种时间尺度的分量。综合而言，混合储能容量的最优配置需要考虑储能系统的不同特性，包括新能源波动性、时变性以及多种时间尺度的分量。这将有助于充分发挥混合储能系统的优势，提高电力系统的效率和可靠性。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法及装置，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有hess的容量配置采用高功率密度储能满足最大能量需求存在的增加了运行成本和碳排放等的问题。

2、为解决上述问题，本发明技术方案之一是通过以下方式来实现的：一种基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法，包括：

3、采用夹点分析法确定蓄电池的容量最优解；

4、采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解。

5、上述采用夹点分析法确定蓄电池的容量最优解，包括：

6、输入日前预测数据和日内实时数据，其中日前预测数据包括可再生能源预测、客户负荷需求和能源价格；

7、根据日前预测数据计算日前调度结果和日前阶段储能设备的荷电状态；

8、根据日前预测数据和日内实时数据的偏差，对日前调度结果进行调整；

9、计算多时间尺度下的蓄电池容量，评估不同时间尺度下的最佳蓄电池尺寸；其中多时间尺度包括日前以1小时为时间步长的多个时间尺度以及日内以5分钟为时间步长的多个时间尺度。

10、上述计算多时间尺度下的蓄电池容量，包括：

11、通过下式计算存储在蓄电池中的能量，

12、

13、式中，qbat为蓄电池存储的电量，g(t)为发电功率，l(t)为负荷功率，ηbt为蓄电池充放电效率；

14、其中，对于不同时间步长δt的变化，通过下式计算存储在蓄电池中的能量，

15、

16、上述评估不同时间尺度下的最佳蓄电池尺寸，包括：

17、通过下式计算评估不同时间尺度下的最佳蓄电池尺寸；

18、

19、式中，dodbat为蓄电池放电深度；cbat为电池最小容量；qbat(t)为蓄电池存储的电量。

20、上述采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解，包括：利用nsga-ii算法对超级电容器尺寸进行分析，具体为根据以下两式计算超级电容器的尺寸；

21、

22、式中，costsc表示超级电容器的总成本，unitsc表示超级电容器的单价，csc表示超级电容器的容量，rcm表示减少的碳排放量；

23、

24、式中，qloss-bat表示电池容量损失率，cratebat表示电池放电率。

25、本发明技术方案之二是通过以下方式来实现的：基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置装置，包括夹点分析单元和多目标优化单元；

26、夹点分析单元，采用夹点分析法确定蓄电池的容量最优解；

27、多目标优化单元，采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解。

28、上述夹点分析单元包括数据输入单元、数据计算单元、调整单元和计算评估单元；

29、数据输入单元，输入日前预测数据和日内实时数据，其中日前预测数据包括可再生能源预测、客户负荷需求和能源价格；

30、数据计算单元，根据日前预测数据计算日前调度结果和日前阶段储能设备的荷电状态；

31、调整单元，根据日前预测数据和日内实时数据的偏差，对日前调度结果进行调整；

32、计算评估单元，计算多时间尺度下的蓄电池容量，评估不同时间尺度下的最佳蓄电池尺寸；其中多时间尺度包括日前以1小时为时间步长的多个时间尺度以及日内以5分钟为时间步长的多个时间尺度。

33、本发明通过采用夹点分析法计算蓄电池的容量最优解，以及采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解，由此确定hess的最优容量配置，便于充分发挥hess的优势，降低hess的成本，减少碳排放，使得经济与碳减排达到最佳平衡。

技术特征：

1.一种基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法，其特征在于，采用夹点分析法确定蓄电池的容量最优解，包括：

3.根据权利要求2所述的基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法，其特征在于，计算多时间尺度下的蓄电池容量，包括：

4.根据权利要求2所述的基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法，其特征在于，评估不同时间尺度下的最佳蓄电池尺寸，包括：

5.根据权利要求1所述的基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法，其特征在于，采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解，包括：利用nsga-ii算法对超级电容器尺寸进行分析，具体为根据以下两式计算超级电容器的尺寸；

6.一种使用如权利要求1至5任一项所述的基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法的装置，其特征在于，包括夹点分析单元和多目标优化单元；

7.根据权利要求6所述的基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置装置，其特征在于：夹点分析单元包括数据输入单元、数据计算单元、调整单元和计算评估单元；

技术总结
本发明涉及电气工程技术领域，是一种基于多时间尺度协调控制的混合储能容量配置方法及装置，其前者包括：采用夹点分析法确定蓄电池的容量最优解；采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解；本发明通过采用夹点分析法计算蓄电池的容量最优解，以及采用多目标优化算法确定超级电容器的容量最优解，由此确定HESS的最优容量配置，便于充分发挥HESS的优势，降低HESS的成本，减少碳排放，使得经济与碳减排达到最佳平衡。

技术研发人员：马振祺,任浩栋,范迪龙,赵军,李雪垠,孙巍巍,朱亮,梁有珍,张凯,杨军亭,蒋臣,张秀斌,张光儒,张家午,陈杰,张艳丽
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司电力科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15