电池储能参与电网自动发电控制调频方法及系统

本发明涉及自动发电控制领域，尤其涉及电池储能参与电网自动发电控制调频方法及系统。

背景技术：

1、以太阳能、风能为代表的新能源并网发电已经成为新型电力系统不可阻挡的发展趋势。风力发电具有能量密度低、随机波动性强、稳定性弱和地区分布不均匀等一系列缺点，给传统的自动发电控制系统带来了挑战。随着风电渗透率提高，常规机组的调频容量需求也会逐渐增加；同时因为风电的波动性强且具有反调峰特性，常规调频机组的爬坡功率难以完全满足大规模风电接入的需求。储能电源具有快速精确的跟踪能力，能为电力系统提供优质的调频服务，比传统调频电源更高效，因此对储能在自动发电控制中的应用近年来得到了重视和发展。在含储能装置的自动发电控制系统中，区域控制偏差(ace)信号通过一定的比例分配到常规调频机组和储能设备，再由对应的调频资源增加或减少出力来调节系统的功率平衡，降低电网的频率波动。目前对于ace信号的分配通常采用按调频容量固定比例分配，仍存在以下几个问题：

2、(1)无法发挥储能处理高频频率波动的优势。

3、(2)无法保证调频效果，即系统在控制周期内的频率波动最小。

4、(3)没有考虑保持储能的荷电状态在最优区间以及充放电切换对储能装置寿命的影响。

技术实现思路

1、发明目的：提出一种电池储能参与电网自动发电控制调频方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题。

2、第一方面，提出一种电池储能参与电网自动发电控制调频方法，步骤如下：

3、s1、根据电网的实时频率波动计算当前区域控制偏差值，并将当前常规调频机组和储能系统的功率值记为第一功率值；

4、s2、将当前区域控制偏差值与预设阈值对比，若当前区域控制偏差值不在预设阈值范围内，则进入步骤s3；否则保持当前第一功率值不变；

5、s3、构建自适应混沌海洋捕食者爬山模型，计算出区域控制偏差信号在常规调频机组和储能系统之间的最优分配比例；

6、s4、根据所述最优分配比例对常规调频机组和储能系统的功率进行分配并调频。

7、在第一方面进一步的实施例中，步骤s3中所述自适应混沌海洋捕食者爬山模型的构建过程包括：

8、s3-1、初始化控制参数，在指定范围内随机初始化每台发电机组的输出功率；

9、s3-2、建立储能系统参与电力系统优化调度模型，并设置约束条件，所构建的多目标函数将作为适应度函数用来评估混沌海洋捕食者的优劣；

10、s3-3、评估所有混沌海洋捕食者的适应度值，确定非支配解，根据获得的非支配解更新海洋记忆库；

11、s3-4、评估种群，应用fads效果，更新prey矩阵；

12、s3-5、更新混沌海洋捕食者中猎物和捕食者的位置；

13、s3-6、更新elite矩阵；

14、s3-7、采用爬山算法，试改进算法到目前为止获得的最佳答案和位置；

15、s3-8、判断是否达到最大迭代次数或精度要求，若满足则输出最优非支配解，若不满足则返回s3-3。

16、在第一方面进一步的实施例中，步骤s3-5中每只猎物的位置表示各个机组的输出功率：

17、

18、式中，pg表示火电机组的输出功率，pb表示储能电池的输出功率；pgmax、pgmin分别表示单台火电机组的最大输出能力和最小输出能力；pbmax、pbmin分别表示储能电池的最大输出能力和最小输出能力；λ1，λ2均是0到1之间的随机数。

19、在第一方面进一步的实施例中，步骤s3-2中建立的储能系统参与电力系统优化调度模型由多目标函数和约束条件构成；

20、其中，多目标函数包括agc调频控制目标函数、储能soc管理函数、bess充放电损耗成本函数；

21、基于所述agc调频控制目标函数、储能soc管理函数、bess充放电损耗成本函数构建得到储能系统辅助agc的优化目标总函数。

22、在第一方面进一步的实施例中，对储能辅助火电机组进行agc调频控制的本质就是将调度中心下发的agc指令在火电机组与储能系统间进行合理的调频责任分配。受到比例分配的启发，所述agc调频控制目标函数表达式如下：

23、

24、式中，mi,k表示第i个火电机组k时刻的调频控制系数；nj,k表示第j个储能电池k时刻的调频控制系数；pg,i,k表示第i个火电机组k时刻被分配到的agc调频指令；pb,j,k表示第j个储能电池k时刻被分配到的agc调频指令；

25、通过设置不同的指令权重系数mi,k和nj,k控制不同的火储调频指令分配方式，实现区域控制偏差信号在火电机组和储能系统间的实时分配。

26、在第一方面进一步的实施例中，电池储能参与电网自动发电控制调频方法还包括：

27、为了更好地发挥火、储调频特性，设置火电机组和储能系统的调频指令均在其各自有功出力的能力范围内，使得其各自出力可以实时满足指令要求，因此火电机组和储能所承担的调频有功功率指令之和应当与这一刻总的agc指令相等，即：

28、pagc,k＝∑pg,i,k+∑pb,j,k；

29、更新适应度函数如下：

30、f1(x)＝c-{mk·x2+nk·(pagc,k-x)2}；

31、式中，x表示优化参数，指k时刻火电机组承担的agc调频指令；pagc,k表示k时刻的agc调频指令；mk、nk为权重系数；c为常数；

32、为了储能电池能够可持续性地参与到agc调频服务中，需要对储能电池进行荷电状态(soc)的实时管理，抑制电池深充深放，控制其soc保持在参考值(设定为50％)附近尽可能小的范围内，延长储能电池使用寿命。储能soc管理函数表达式如下：

33、

34、式中，socavg为考核周期内bess的soc的平均值；f2的物理含义为，当soc处于40％到60％之间时视为理想情况，其值为0；当soc处于理想区间之外时，f2为soc离开理想区间的绝对值大小，因此f2越小，表明soc的状态越好；

35、涉及的优化对象主要为储能系统参与agc过程中的优化控制策略，不涉及储能系统的容量规划，因此在优化目标中不考虑储能系统的投资成本，仅考虑其在参与agc控制过程中的损耗成本。bess的损耗主要来自于其充放电状态的切换，根据bess在一个指令下发周期内经历的充放电循环次数，本技术构造所述bess充放电损耗成本函数表达式如下：

36、

37、式中，vtotal为bess的总投资成本；ntotal为bess的循环寿命；t为总考核时间；t为采样时间段；uch.t和udis.t分别为表示考核时间内bess充放电状态切换的二进制变量；uch.t表示bess在t时段内由放电状态转换为充电状态，udis.t表示bess在t时段内由充电状态转换为放电状态；f3的物理含义为在考核时间段内bess因充放电状态切换所消耗的使用寿命所对应的经济成本。

38、在第一方面进一步的实施例中，基于所述agc调频控制目标函数、储能soc管理函数、bess充放电损耗成本函数构建得到储能系统辅助agc的优化目标总函数，储能系统辅助agc的优化目标总函数表达式如下：

39、minf＝0.9*f1+0.08*f2+0.02*f3；

40、f将作为多目标海洋捕食者爬山算法运行中的适应度函数，用来评价解的优劣程度。

41、在第一方面进一步的实施例中，所述约束条件包括火电机组的爬坡率和负荷备用容量、储能充放电功率限制和荷电状态可变范围，约束条件表达式如下：

42、

43、式中，vi为第i个火电机组爬坡率；pi,max、pi,min为第i个火电机组调频出力上下限；pg,i,k为第i个机组在k时刻的实际调频出力；pb,j,k为第j个储能系统在k时刻的实际调频出力；socj,k为第j个储能系统在k时刻的荷电状态；pj,max、pj,min为第j个储能系统出力上下限；socj,max、socj,min为第j个储能系统荷电状态上下限。

44、第二方面，提出一种电池储能参与电网自动发电控制调频系统，该电池储能参与电网自动发电控制调频系统可以执行如第一方面所述的电池储能参与电网自动发电控制调频方法；

45、所述电池储能参与电网自动发电控制调频系统包括：

46、监测单元，用于根据电网的实时频率波动计算当前区域控制偏差值，并将当前常规调频机组和储能系统的功率值记为第一功率值；

47、对比单元，用于将当前区域控制偏差值与预设阈值对比，若当前区域控制偏差值不在预设阈值范围内，则触发分配单元；否则保持当前第一功率值不变；

48、分配单元，用于构建自适应混沌海洋捕食者爬山模型，计算出区域控制偏差信号在常规调频机组和储能系统之间的最优分配比例；

49、调频单元，用于根据所述最优分配比例对常规调频机组和储能系统的功率进行分配并调频。

50、第三方面，提出一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一个可执行指令，所述可执行指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行如第一方面所述的电池储能参与电网自动发电控制调频方法。

51、有益效果：本发明所提出的调频优化策略，综合调节性能及调频补偿收益均优于其它方法。储能soc波动更小，且能自恢复至基准范围，保障了储能系统持续高效工作。同时，可以有效地延长电池储能系统的寿命周期，减少储能系统的运维成本，提高了运行可靠性。