CN106099951A - 用于微网型联合发电***的负荷切除方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于微网型联合发电***的负荷切除方法及装置,该方法包括如下步骤:1)采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;2)根据发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,计算微网有功缺额;3)当微网有功缺额值大于0,即微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除直至消除出现的有功缺额。该装置包括数据采集模块、有功缺额计算模块及负荷切除模块。本发明的方法提高了微网有功缺额的计算精度,进一步提高了微网的抗干扰性能。
Description
技术领域
本发明属于发电***负荷控制技术领域,具体涉及一种用于微网型联合发电***的负荷切除方法及装置。
背景技术
目前自动切负荷控制针对暂态稳定研究较多,对于自动切负荷频率稳定控制国内外己有一些初步的理论研究和工程应用,切除负荷的量也与***运行状态有一定的联系。但是尚缺乏***的理论研究,缺乏对电力***频率动态特性深刻认识基础之上的频率预测控制实时算法,缺乏在切负荷控制时综合考虑电网过负荷以及电网电压水平的研究。由于切负荷会改变***的电网电压水平和***潮流,综合考虑才有可能实现紧急控制的全局优化。
自动切负荷频率稳定控制存在的基本问题是:何时、何地切除负荷,以及切除多少负荷。由于功率缺额较大时就需要补充采用自动切负荷,因此功率缺额的估算十分重要。在工程应用上,联络线跳闸时,国内通常按跳闸前联络线功率值来估计***功率缺额,按跳闸前联络线功率值快速切负荷,尽量使地区电网功率保持平衡。利用扰动前广域同步相量测量来估计***有功功率缺额,实现频率预测控制,其中考虑了频变和压变负荷参数辨识。但是忽略了扰动过程中网损变化以及负荷切除后负荷模型参数的变化。在此基础上,提出了基于广域同步相量测量的有功功率缺额和频率预测控制算法,其特点是在发电机一次调频时考虑了原动机的实际阀门限制,根据同步相量测量信息对负荷及网损在扰动时的影响进行了估计。但是所试验电力***的负荷是由恒定功率和恒定阻抗负荷组成,励磁和调速器采用经典的模型。这种算法有待于在进一步研究理解频率动态变化规律的基础上完善和深入。利用最近一次潮流计算的雅可比矩阵因子表,快速求得***在扰动后的稳态频率,并将受扰***的减载控制描述成线性规划问题。该算法忽略了扰动后短时间内***中发电机转子间的相对摇摆,认为扰动后的瞬时有功增量按照惯性比例分担,但实际上受扰***从扰动后瞬间过渡到惯性潮流阶段需要一定的时间。
自动切负荷量可由离线计算分析确定,也可以在线预决策,即在线计算分析,每隔一定时间更新切负荷整定值。但是目前所有的工程应用中,切负荷量的确定都还只是个大概。
微网型联合发电***中分布式电源较多,也相对分散,无论是在时间上还是控制效果上,要实现对***内全部组件的状态做出相应反应和控制是比较困难的,***中的任何一处故障或是错误都有可能造成整个联合发电***电能质量的下降,甚至***的瘫痪。因此,微网型发电***只有在完善的控制策略的基础上才能充分发挥其运作模式更加灵活的优势,才能提供高品质的电能。为实现微网较快的控制反应速度和良好的控制效果,在本地获取的数据信息的基础上,微网控制应当对电网中一些突发事件,如电网内突发故障、停电和电压、频率下降等,具备独立、快速反应的能力,此时微网***内的各发电设备可自动切换到自助运行模式,而不应该再由电网统一调度因为该情况下电网统一调度相对突发故障不仅存在控制实时性方面的问题,甚至其调度指令根本无法传达到微网***控制端。具体来说,微网型联合发电***的控制应满足以下五点要求:
1)任一分布式微型电源的并入或切除不应对整个微网型***的运行造成影响;
2)可灵活、自主选择运行模式;
3)微网型联合发电***可平滑地实现并入电网、从电网分离的动作;
4)可实现对***有功功率输出和无功功率输出的独立控制;
5)对***输出与负荷的不平衡具有校正电压、频率下降的能力。
目前,在国内外相关研究中共有3种较经典的微网型联合发电***控制方法:
1)基于电力电子技术“即插即用”与“对等”思想的控制方法
根据微网型联合发电***的控制要求,此方法通过微网型联合发电***中各型发电机组及逆变器的下垂特性曲线进行控制,将***整体的控制目标分配到各发电机组中,从而实现对微网***内电压、频率的调节及不平衡功率的重新跟踪,具有可靠、简单、容易实现等优点。但是,基于该控制思想的控制方法类似于发电机控制过程中的二次调频调压,如果微网型联合发电***受到严重扰动,就无法有效保证微网***内的供电质量。
2)基于功率管理的***控制方法
这种方法使用不同功能模块实现对***有功功率和无功功率的分别控制,能较好的满足微网各种控制要求,特别是为了满足频率的质量要求,使用了频率恢复算法,能很好的调节功率平衡。另外,针对微网型联合发电***中无功功率控制的不同要求,可采用不同的控制方法以提高***整体的控制性能并体现了控制的灵活性。然而,这种方法与第1种方法相似,仅仅研究了机组间的协调控制,没有实现机组与含调速器的常规发电机间的协调控制。
3)基于多代理技术的控制方法
这种方法是一种将传统电力***中的多代理技术应用于微网型联合发电***实际控制的控制方法。多代理技术具有自发行为、反应快、较高的自治性等特点,将其应用于微网型联合发电***可以实现对分布式单元逐个控制的要求,并且较高的自发性和自治性还减少了管理者直接参与控制的次数。但是,目前多代理技术在微网***中的应用还多局限于能量管理、市场协调方面,对微网中的频率、电压等的控制还未深入到。如果微网控制***要更多的利用多代理技术,还有许多工作要做。
微网型联合发电***运行在并网模式时,大电网可参与微网***内电压频率的调节,而当孤岛形成后,对孤岛模式下微网***的常用控制措施包括发电机组快速改变出力、减载、切机、投切并联电抗器及并联电容器等目前研究较为集中的减载策略主要包含低频减载和联锁切负荷两种主要方式。其中联锁切负荷在抑制电网频率下降方面效果较为明显,但是由于微网***中分布式微电源与辖区内负荷的需求曲线变化规律不同,导致孤岛模式下***功率缺额有较大变化,容易造成欠切或过切,固定的联切负荷量就不容易适应不同的运行方式。低频减载装置通过预先设定的频率值和延时时间,逐级切除部分负荷,使频率回到正常值,为孤岛稳定运行提供有效的手段。
同时,国内也存在依据频率变化率制定孤岛运行低频减载方案,***的有功平衡遭到破坏后根据频率的变化率df/dt调整低频减载的主要参数,如切负荷量。频率的变化率在频率控制中的作用总结为两个:一是加速,即在有功功率缺额较大时,加速切负荷;二是闭锁,主要是用来防止***非正常情况引起的可能装置误动作文献在充分考虑不同地区电网频率动态特性的空间差异的基础上,提出一种基于轨迹分析的低频减载优化方案。考虑到现阶段电力***的通信能力以及频率下降作为特征量本身存在的振荡问题,基于轨迹分析的低频减载方案更加适合于孤立电网低频减载的配置。
对于微网***中的负荷控制策略,必须确保对重要负荷、关键负荷优先进行服务。微网***的实际运作过程中应该根据用户类别提供相应服务,尤其针对重要负荷应提高电能质量、确保供电可靠性。根据分类方法的不同对负荷进行详细的分类,并借助数据挖掘技术和模糊聚类分析理论,深入分析了如何将电力***负荷分类,并在此基础上研究了基于负荷构成的负荷预测方法。对负荷分类后可以将可控负荷布置在特殊时间内,如当分布式电源发电量较多有额外的功率可用时的时间,或者将其安排在需求反应控制范围以减缓峰荷。而非敏感负荷的非可控部分是切负荷的第一候选,文献对微网***中可中断负荷的成本效益进行了分析,在此基础上提出了相应的负荷控制方法。可中断负荷成本是指微网***内局部或整体停电给负荷带来的经济损失,即停电损失。对停电损失影响较大的因素有:停电持续时间,停电持续时间与单位时间停电损失呈指数形式下降,停电时间越长,给负荷带来的经济损失就越大,而单位时间停电损失越小,频繁的停电次数相对停电时间则会给负荷带来更大的损失;提前通知时间,提前通知时间与停电损失在时间较长时成线性关系;其他影响因素还有停电发生时间、负荷类型及缺电比率等。可中断负荷的效益通常可以用经济效益和可靠性贡献两个方面评价。
发明内容
本发明提供了一种用于微网型联合发电***的负荷切除方法及装置,以解决现有的微网自动切负荷控制方法中在估算微网有功缺额时考虑不全面导致计算准确度不高的问题。
为解决上述技术问题,本发明的用于微网型联合发电***的负荷切除方法包括:
1)采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;
2)根据发电***的发电量、储能装置的储电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率,计算出发电***的供电能力,然后求微网负荷的耗电量与发电***的供电能力之差即为微网有功缺额;
3)当微网有功缺额值大于0,即微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除直至消除出现的有功缺额。
所述微网有功缺额的计算公式为:
LPS(t)=EL-(wf(t)+wpv(t)+(EB(t-1)-EBmin)×ηB)/ηinv
其中,LPS(t)为t时刻微网有功缺额,EL指微网负荷在t时刻的耗电量;wf(t)为风力发电机组t时刻的发电量;wpv(t)指光伏发电组件t时刻的发电量;EB(t)是t时刻储能装置存储的电量;EBmin是储能装置的最小存储电量,ηB为储能装置的放电效率;ηinv为逆变器的效率。
所述负载切除策略为:选取满足以下条件的负荷进行切除
其中,Cf为负荷节点j的单位赔偿费用,PCj为负荷节点j切除的有功负荷量,PDj为负荷节点j的预测负荷量,ND为负荷节点集,LPS为微网有功缺额,即总切负荷量,Cf最小的负荷节点为切负荷最佳点。
切负荷最佳点k的切负荷量PCk的计算公式为:
其中,LPS为微网有功缺额,即总切负荷量,表示当前还需要切的负荷量,PDk表示切负荷最佳点k的总负荷量,L表示已经切掉的负荷节点个数。
制定负荷切除策略时需要考虑微网的运行成本,其中,并网运行方式下微网运行的成本函数为:
其中,Pi(t)为第i个微电源在t时刻的输出功率,Ci为第i个微电源的能成本,Mi是第i个微电源的运行维护成本,N为微电源的个数,Eij为第i个微电源发出单位电功率时产生的第j种废气量,kj为第j种气体造成的环境成本,M为废气种类数,Mst,x为第x个储能装置的运行成本,y为储能装置的个数,Px(t)表示第x个储能装置在t时刻的输出功率,Cbuy(t)和Csell(t)分别是t时刻微网的购电价与售电价,Pbuy(t)和Psell(t)分别表示t时刻微网的购电量和售电量,T为微网优化周期内的总时段数。
孤岛运行方式下的微网运行成本函数为:
其中,Pi(t)为第i个微电源在t时刻的输出功率,Ci为第i个微电源的能耗成本,Mi是第i个微电源的运行维护成本,N为微电源的个数,Eij为第i个微电源发出单位电功率时产生的第j种废气量,kj为第j种气体造成的环境成本,M为废气种类数,Mst,x为第x个储能装置的运行成本,y为储能装置的个数,Px(t)表示第x个储能装置在t时刻的输出功率;T为微网优化周期内的总时段数。
制定负荷切除策略时需要考虑至少一个以下情况:负荷的运行时间段、负荷的总运行时长、负荷的持续运行时长、负荷的开停机次数及负荷设备的运行能耗。
本发明的用于微网型联合发电***的负荷切除装置包括:数据采集模块、有功缺额计算模块及负荷切除模块;
所述数据采集模块用于采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;
所述有功缺额计算模块用于根据所述发电数据和用电数据,计算微网有功缺额;
所述负荷切除模块用于判断微网是否出现有功缺额,当微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除。
所述微网有功缺额的计算公式为:
LPS(t)=EL-(wf(t)+wpv(t)+(EB(t-1)-EBmin)×ηB)/ηinv
其中,LPS(t)为t时刻微网有功缺额,EL指微网负荷在t时刻的耗电量;wf(t)为风力发电机组t时刻的发电量;wpv(t)指光伏发电组件t时刻的发电量;EB(t)是t时刻储能装置存储的电量;EBmin是储能装置的最小存储电量,ηB为储能装置的放电效率;ηinv为逆变器的效率。
所述负载切除策略为:选取满足以下条件的负荷进行切除
其中,Cf为负荷节点j的单位赔偿费用,PCj为负荷节点j切除的有功负荷量,PDj为负荷节点j的预测负荷量,ND为负荷节点集,LPS为微网有功缺额,即总切负荷量,Cf最小的负荷节点为切负荷最佳点。
本发明的有益效果:本发明在计算微网有功缺额时考虑了微网负荷的耗电量、发电***的发电量、存储装置的储电量、储能装置的放电效率、逆变器的效率等因素,提高了微网有功缺额的计算精度。
本发明所制定切负荷策略根据切负荷所需支付的赔偿费用制定了切负荷的优先级,并考虑了最小切负荷费用,即综合考虑了负荷的优先级和经济型。
本发明的负荷切除方法与电力市场下电网的实际运行情形相吻合,有很强的可操作性。本方法在综合考虑各负荷的约束条件和单位赔偿费用的基础上,确定最佳的切负荷点和切负荷量,其中负荷优先级由各负荷的约束条件确定,切负荷最佳点由反映各负荷单位赔偿费用的经济有效度指标来确定,进而分析计算出最佳的切负荷量。这种方法可以计算得出整个微网的切负荷策略情况,即切负荷顺序和相应的切负荷量,计算过程中可以加入人为决策,计算时间较短,适用于实际工程。
具体实施方式
下面对本发明的技术方案作进一步详细阐述:
本发明的用于微网型联合发电***的负荷切除方法实施例
本实施例的用于微网型联合发电***的负荷切除方法包括:
1)采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;
2)根据发电***的发电量、储能装置的储电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率,计算出发电***的供电能力,然后求微网负荷的耗电量与发电***的供电能力之差即为微网有功缺额;
3)当微网有功缺额值大于0,即微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除直至消除出现的有功缺额。
其中,步骤1)中采集数据时考虑风能、光能、蓄电池储能、柴油发动机备用电源提供的电能、燃料费用、环境费用等,还需考虑与主网间的电能交易费用等等。
步骤2)中,计算微网有功缺额的计算公式优选为:
LPS(t)=EL-(wf(t)+wpv(t)+(EB(t-1)-EBmin)×ηB)/ηinv (1)
式中,LPS(t)为t时刻微网的缺电量,EL指微网负荷在t时刻的耗电量;wf(t)为风力发电机组t时刻的发电量;wpv(t)指光伏发电组件t时刻的发电量;EB(t)是t时刻储能装置存储的电量;,ηB为储能装置的放电效率;ηinv为逆变器的效率,EBmin是储能装置的最小存储电量,由其最大放电深度DOD决定。
EBmin=(1-DOD)×EBmax (2)
式中,EBmax为储能装置的最大存储电量,等于储能装置的额定容量。
步骤3)中,当LPS(t)>0时,第t时***处于缺电状态,缺电量为LPS(t),此时需要根据实现制定好的切负荷策略进行负荷切除以消除出现的有功缺额。
下面详细阐述切负荷策略的制定过程:
首先需要形成可切负荷集:形成网络节点负荷集包括根据负荷预测结果形成网络节点负荷集。将负荷的性质、负荷量、位置等信息集合起来。
根据负荷约束条件进行负荷分级包括根据微网负荷的性质和对供电可靠性要求将负荷分为一级负荷、二级负荷和重要负荷。除去重要负荷的可中断负荷都归为一级负荷,而其中一级负荷里根据负荷的用电计划有当前运行时段和时长等约束的负荷归为二级负荷,切负荷时优先考虑一级负荷,并负荷时优先考虑重要负荷,由此可以保证微网运行时对重要负荷的优先服务。一级负荷和二级负荷所在的节点构成负荷节点集ND,节点按照一级负荷和二级负荷由低到高的顺序排列。
计算候选节点切负荷经济有效度包括并网运行方式模型的经济有效度和孤岛运行方式模型的经济有效度。
并网运行方式模型,针对并网运行方式下的微网,经济运行的优化目标函数需要综合考虑微网中所有不可控微电源的发电功率、微网负荷需求、及发电成本和环境成本的可控型微电源自身的运行维护费用、蓄电池储能装置的运行和维护费用以及并网方式下微网与外部大电网之间的购售电情况,提出并网运行方式下微网运行的成本函数
其中,Pi(t)为第i个微电源在t时刻的输出功率,Ci为第i个微电源的能成本,即燃料费用,是微电源输出功率的函数,Mi是第i个微电源的运行维护成本,同样是微电源输出功率的函数,N为微电源的个数,Eij为第i个微电源发出单位电功率时产生的第j种废气量,kj为第j种气体造成的环境成本,不同的kj表示不同种类的气体对环境的危害程度不同,M为废气种类数,此处M=3,包含NOx、SO2和CO2三种气体,Mst,x为第x个储能装置的运行成本,是输出功率的函数,y为储能装置的个数,Px(t)表示第x个储能装置在t时刻的输出功率,Cbuy(t)和Csell(t)分别是t时刻微网的购电价与售电价,相对应的Pbuy(t)和Psell(t)分别表示t时刻微网的购电量和售电量,T为微网优化周期内的总时段数。微网功率平衡约束:在微网内部,所有微电源和储能装置的输出功率与购售电量之和满足整个微网的负荷需求
其中,PDG,i为第i个微电源的有功输出,Pst,x为第x个储能装置的有功输出,若Pst,x<0,储能装置工作在充电状态,Pbuy和Psell(t)分别表示微网的购电量和售电量,PLoad为微网的总负荷,通过预测得到,PNC为微网不可控微电源的有功输出,通过预测得到。微电源发电功率约束:在微网中,每个微电源在运行过程中都有发电功率的上下限约束,即其中,和分别为第i个微电源输出有功功率的下限和上限。
孤岛运行方式模型,与并网运行方式下的微网优化策略不同,孤岛运行方式下的微网不需要考虑与外部大电网之间的电能交易问题,微网中所有的敏感性负荷完全由微网内部的微电源和储能装置提供电能,因此,相对应的微网优化数学模型也与并网方式下的模型有所不同。孤岛运行方式下的微网运行成本函数如(5)式所示
其中,Pi(t)为第i个微电源在t时刻的输出功率,Ci为第i个微电源的能耗成本,即燃料费用,是微电源输出功率的函数,Mi是第i个微电源的运行维护成本,同样是微电源输出功率的函数,N为微电源的个数,Eij为第i个微电源发出单位电功率时产生的第j种废气量,kj为第j种气体造成的环境成本,不同的kj表示不同种类的气体对环境的危害程度不同,M为废气种类数,此处M=3,包含NOx、SO2和CO2三种气体,Mst,x为第x个储能装置的运行成本,是输出功率的函数,y为储能装置的个数,Px(t)表示第x个储能装置在t时刻的输出功率;T为微网优化周期内的总时段数。微网功率平衡约束:与并网运行方式下不同,在微网内部,所有微电源和储能装置的输出功率满足整个微网的负荷需求,不需要考虑与外部大电网之间的电能交易,如(6)式所示:
其中,PDG,i为第i个微电源的有功输出,Pst,x为第x个储能装置的有功输出,若Pst,x<0,储能装置工作在充电状态,PLoad为微网的总负荷,通过预测得到,PNC为微网不可控微电源的有功输出,通过预测得到。微电源发电功率约束:与并网运行方式类似,微网中的每个微电源在运行过程中都有发电功率的上下限约束,即其中,和分别为第i个微电源输出有功功率的下限和上限。
上述微网运行成本函数计算公式能十分直观的表示出切负荷控制方法的控制结果,能实时的计算出微网的运行成本,经过切负荷控制方法能有效的降低微网的运行成本。所以,在施行了切负荷控制后,可根据上述微网运行成本函数,对并网模式下及孤岛模式下微网运行的成本进行计算,获知切负荷控制方法的控制结果;进一步,根据切负荷控制方法的控制结果可对切负荷控制策略进行调整。
在考虑了节点负荷约束条件以及切负荷经济性的基础上,本实施例建立了以切负荷费用最小为目标函数的线性规划模型,目标函数为
其中,Cf为负荷节点j的单位赔偿费用;PCj为负荷节点j切除的有功负荷量;PDj为负荷节点j的预测负荷量;ND为负荷节点集,上述目标函数的约束条件是可见,目标函数中包含了负荷节点的单位赔偿费用及负荷节点切除的有功负荷量,当满足约束条件的负荷节点的单位赔偿费用最小时,该目标函数最小,即切负荷的得用最小。
所以,首先要选择切负荷最佳点,而切负荷最佳点是由负荷节点的单位赔偿费用所决定,可定义待选节点j的切负荷经济有效度可定义为:
对于所有待选的一级负荷切负荷节点而言,Fj最大的节点j为切负荷最佳点。
当然,也可以直接采用Cf来确定切负荷最佳点,Cf最小的节点j为切负荷最佳点。
在确定了切负荷最佳点后,需要计算切负荷最佳点上的切负荷量,切负荷时根据计算好地切负荷最佳点的负荷量,切除负荷。切负荷最佳点上的切负荷量PCk可由下式确定:
其中表示在当前的总切/并负荷量中去掉已经切的还需要切的负荷量。PDk表示节点k的总负荷量,L表示已经切掉的负荷节点个数。
计算切负荷最佳点切负荷量包括负荷的确定分级是对某一时刻微网运行而定的,在微网运行中如果负荷约束条件发生变化,那么各节点负荷的优先级也会相应改变,这时之前的可切/并负荷当前不一定可切,需要重新进行负荷分级。因此微网负荷分级的有效性只能持续一定的运行时间范围。而对负荷的分级直接决定微网切/并负荷的最佳切负荷点,因此切负荷最佳点的有效性只能持续一定的运行时间范围。
负荷切除控制方法还需要考虑负荷其他的约束条件,设Pi为用户在各分时电力价格下所使用的电量i=1,2,…,24,指一天的各个时段。其他考虑的约束条件有:
(1)负荷运行时间段约束如果负荷要求必须在时间段[m,n]里供电,那么除了这个时间段,负荷耗电量都为待机电量Psp,—般情况下为0,这时负荷的约束条件可表示为:Pi=Psp,例如某工作单位要求8:00必须上班,某企业要求下午5:00之后必须进行日工作结算。
(2)负荷运行时长约束如果负荷要求运行总时长为a小时,约束条件可描述为负荷设备耗电量大于给定待机电量的小时段有a个Count({Pi|Pt>Psp})=a。如某单位要求每日必须保证8小时工作时间。
(3)负荷持续运行时长约束,若负荷设备不能频繁启停,定义负荷持续运行时长为b,则负荷一旦开始运行,其运行方式必须满足:
如果Pt-1=Psp,Pt>Psp。如某纺织厂要求开工时间必须至少持续10小时。
(4)负荷开停机次数约束假设要求设备必须开机不超过次,则有:
Count({Pt|Pi-1=Psp,Pi>Psp})=L (11)
(5)负荷设备运行能耗约束,负荷设备的运行能耗包括开机时段能耗Pstart、正常运行能耗Prun,、关机时段能耗:
本发明的用于微网型联合发电***的负荷切除装置的实施例
该装置包括数据采集模块、有功缺额计算模块及负荷切除模块;
所述数据采集模块用于采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;
所述有功缺额计算模块用于根据发电***的发电量、储能装置的储电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率,计算出发电***的供电能力,然后求微网负荷的耗电量与发电***的供电能力之差即为微网有功缺额;
所述负荷切除模块用于判断微网是否出现有功缺额,当微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除。
其中,微网有功缺额的具体计算公式及负荷切除策略的制定过程同上述方法实施例中的一致,这里不再详细阐述。
本发明具有如下特点:
(1)采用了逐步经济切/并负荷控制方法。由于风光储能量管理方法决定总的切/并负荷量,本发明是在能量管理***已经保证了***稳定的前提下进行的切/并负荷分配,同时由于微网的小***特性,不考虑不同位置的负荷切/并对微网的影响,因此本控制方法不考虑不同负荷的切/并对微网稳定性的影响。
(2)可操作性强,计算速度快,适应于工程实际。
计算负荷控制中的最小切负荷费用使用了一种新的逐步经济切负荷法。本方法在综合考虑各负荷的约束条件和单位赔偿费用的基础上,确定最佳的切负荷点和切负荷量,其中负荷优先级由各负荷的约束条件确定,切负荷最佳点由反映各负荷单位赔偿费用的经济有效度指标来确定,进而分析计算出最佳的切负荷量。这种方法可以计算得出整个微网的切负荷策略情况,即切负荷顺序和相应的切负荷量,计算过程中可以加入人为决策,计算时间较短,适用于实际工程。
Claims (10)
1.用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
1)采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;
2)根据发电***的发电量、储能装置的储电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率,计算出发电***的供电能力,然后求微网负荷的耗电量与发电***的供电能力之差即为微网有功缺额;
3)当微网有功缺额值大于0,即微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除直至消除出现的有功缺额。
2.根据权利要求1所述用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,所述微网有功缺额的计算公式为:
LPS(t)=EL-(wf(t)+wpv(t)+(EB(t-1)-EBmin)×ηB)/ηinv
其中,LPS(t)为t时刻微网有功缺额,EL指微网负荷在t时刻的耗电量;wf(t)为风力发电机组t时刻的发电量;wpv(t)指光伏发电组件t时刻的发电量;EB(t)是t时刻储能装置存储的电量;EBmin是储能装置的最小存储电量,ηB为储能装置的放电效率;ηinv为逆变器的效率。
3.根据权利要求1所述用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,所述负载切除策略为:选取满足以下条件的负荷进行切除
其中,Cf为负荷节点j的单位赔偿费用,PCj为负荷节点j切除的有功负荷量,PDj为负荷节点j的预测负荷量,ND为负荷节点集,LPS为微网有功缺额,即总切负荷量,Cf最小的负荷节点为切负荷最佳点。
4.根据权利要求3所述用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,切负荷最佳点k的切负荷量PCk的计算公式为:
其中,LPS为微网有功缺额,即总切负荷量,表示当前还需要切的负荷量,PDk表示切负荷最佳点k的总负荷量,L表示已经切掉的负荷节点个数。
5.根据权利要求3所述用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,制定负荷切除策略时需要考虑微网的运行成本,其中,并网运行方式下微网运行的成本函数为:
其中,Pi(t)为第i个微电源在t时刻的输出功率,Ci为第i个微电源的能成本,Mi是第i个微电源的运行维护成本,N为微电源的个数,Eij为第i个微电源发出单位电功率时产生的第j种废气量,kj为第j种气体造成的环境成本,M为废气种类数,Mst,x为第x个储能装置的运行成本,y为储能装置的个数,Px(t)表示第x个储能装置在t时刻的输出功率,Cbuy(t)和Csell(t)分别是t时刻微网的购电价与售电价,Pbuy(t)和Psell(t)分别表示t时刻微网的购电量和售电量,T为微网优化周期内的总时段数。
6.根据权利要求5所述用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,孤岛运行方式下的微网运行成本函数为:
其中,Pi(t)为第i个微电源在t时刻的输出功率,Ci为第i个微电源的能耗成本,Mi是第i个微电源的运行维护成本,N为微电源的个数,Eij为第i个微电源发出单位电功率时产生的第j种废气量,kj为第j种气体造成的环境成本,M为废气种类数,Mst,x为第x个储能装置的运行成本,y为储能装置的个数,Px(t)表示第x个储能装置在t时刻的输出功率;T为微网优化周期内的总时段数。
7.根据权利要求1所述用于微网型联合发电***的负荷切除方法,其特征在于,制定负荷切除策略时需要考虑至少一个以下情况:负荷的运行时间段、负荷的总运行时长、负荷的持续运行时长、负荷的开停机次数及负荷设备的运行能耗。
8.用于微网型联合发电***的负荷切除装置,其特征在于,该装置包括数据采集模块、有功缺额计算模块及负荷切除模块;
所述数据采集模块用于采集发电***的发电数据和发电过程中的用电数据,所述发电数据和用电数据包括发电***的发电量、储能装置的储电量、微网负荷的耗电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率;
所述有功缺额计算模块用于根据发电***的发电量、储能装置的储电量、储能装置的耗电率及逆变器的效率,计算出发电***的供电能力,然后求微网负荷的耗电量与发电***的供电能力之差即为微网有功缺额;
所述负荷切除模块用于判断微网是否出现有功缺额,当微网出现有功缺额时,根据事先制定的负载切除策略,进行负荷切除。
9.根据权利要求8所述用于微网型联合发电***的负荷切除装置,其特征在于,所述微网有功缺额的计算公式为:
LPS(t)=EL-(wf(t)+wpv(t)+(EB(t-1)-EBmin)×ηB)/ηinv
其中,LPS(t)为t时刻微网有功缺额,EL指微网负荷在t时刻的耗电量;wf(t)为风力发电机组t时刻的发电量;wpv(t)指光伏发电组件t时刻的发电量;EB(t)是t时刻储能装置存储的电量;EBmin是储能装置的最小存储电量,ηB为储能装置的放电效率;ηinv为逆变器的效率。
10.根据权利要求8所述用于微网型联合发电***的负荷切除装置,其特征在于,所述负载切除策略为:选取满足以下条件的负荷进行切除
其中,Cf为负荷节点j的单位赔偿费用,PCj为负荷节点j切除的有功负荷量,PDj为负荷节点j的预测负荷量,ND为负荷节点集,LPS为微网有功缺额,即总切负荷量,Cf最小的负荷节点为切负荷最佳点。
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Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106532722A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-03-22 | 天壕环境股份有限公司 | 负荷供电的控制方法、装置和微电网运营管理装置 |
CN106877342A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-06-20 | 许继集团有限公司 | 一种切负荷控制实现方法 |
CN107017630A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-08-04 | 南京师范大学 | 一种多时间尺度的电力需求侧响应方法 |
CN107147146A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-08 | 东北大学 | 一种基于联合多微网的分布式能量管理优化方法及装置 |
CN107492910A (zh) * | 2017-10-10 | 2017-12-19 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 一种含柴储的离网微电网自适应控制与主电源切换方法 |
CN107978068A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-01 | 深圳市雷铭科技发展有限公司 | 刷卡式供电方法 |
CN108011376A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-08 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种基于电储热负荷提高电网紧急状态下控制能力的方法 |
CN108521135A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-11 | 上海电力学院 | 适用于高渗透率可再生能源微电网的风柴荷协调调频方法 |
CN109617084A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-04-12 | 广东石油化工学院 | 一种电力***负载卸载方法及负载卸载装置 |
CN109713663A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-03 | 北方民族大学 | 基于发电功率与负荷预测的微网电能质量与能量协同控制方法 |
CN110224407A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于线路功率潮流计算的切负荷方法 |
CN112464574A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-09 | 天津大学 | 一种检验建筑内扰负荷设计参数合理性的方法 |
CN112736923A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-30 | 华南理工大学 | 一种考虑电网故障影响的天然气网连锁故障评估控制方法 |
CN116646926A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-25 | 海南电网有限责任公司 | 一种基于频率电压区间划分的孤岛微电网紧急支撑方法 |
CN117895532A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-04-16 | 金陵科技学院 | 集中式光伏调频和分布式光伏并网影响的低频减载方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104218681A (zh) * | 2014-09-28 | 2014-12-17 | 东南大学 | 一种用于降低孤岛微电网切负荷成本的控制方法 |
-
2016
- 2016-06-29 CN CN201610512469.2A patent/CN106099951A/zh active Pending
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104218681A (zh) * | 2014-09-28 | 2014-12-17 | 东南大学 | 一种用于降低孤岛微电网切负荷成本的控制方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
冯敏: "风光柴储微网***的负荷预测算法集控制策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
冯敏: "风光柴储微网***的负荷预测算法集控制策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》》 * |
张建华等: "微网的能量管理及其控制策略", 《电网技术》 * |
朱博: "基于发电功率与短期负荷预测的微网经济基于发电功率与短期负荷预测的微网经济运行策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106532722A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-03-22 | 天壕环境股份有限公司 | 负荷供电的控制方法、装置和微电网运营管理装置 |
CN106877342A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-06-20 | 许继集团有限公司 | 一种切负荷控制实现方法 |
CN107017630A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-08-04 | 南京师范大学 | 一种多时间尺度的电力需求侧响应方法 |
CN107147146B (zh) * | 2017-06-15 | 2019-06-28 | 东北大学 | 一种基于联合多微网的分布式能量管理优化方法及装置 |
CN107147146A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-08 | 东北大学 | 一种基于联合多微网的分布式能量管理优化方法及装置 |
CN107492910A (zh) * | 2017-10-10 | 2017-12-19 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 一种含柴储的离网微电网自适应控制与主电源切换方法 |
CN107492910B (zh) * | 2017-10-10 | 2020-09-29 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 一种含柴储的离网微电网自适应控制与主电源切换方法 |
CN107978068A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-01 | 深圳市雷铭科技发展有限公司 | 刷卡式供电方法 |
CN108011376A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-08 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种基于电储热负荷提高电网紧急状态下控制能力的方法 |
CN108011376B (zh) * | 2017-11-30 | 2021-01-08 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种基于电储热负荷提高电网紧急状态下控制能力的方法 |
CN108521135A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-11 | 上海电力学院 | 适用于高渗透率可再生能源微电网的风柴荷协调调频方法 |
CN108521135B (zh) * | 2018-03-26 | 2020-05-08 | 上海电力学院 | 适用于高渗透率可再生能源微电网的风柴荷协调调频方法 |
CN109713663A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-03 | 北方民族大学 | 基于发电功率与负荷预测的微网电能质量与能量协同控制方法 |
CN109617084A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-04-12 | 广东石油化工学院 | 一种电力***负载卸载方法及负载卸载装置 |
CN110224407A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于线路功率潮流计算的切负荷方法 |
CN112736923A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-30 | 华南理工大学 | 一种考虑电网故障影响的天然气网连锁故障评估控制方法 |
CN112736923B (zh) * | 2020-12-08 | 2023-06-20 | 华南理工大学 | 一种考虑电网故障影响的天然气网连锁故障评估控制方法 |
CN112464574A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-09 | 天津大学 | 一种检验建筑内扰负荷设计参数合理性的方法 |
CN116646926A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-25 | 海南电网有限责任公司 | 一种基于频率电压区间划分的孤岛微电网紧急支撑方法 |
CN117895532A (zh) * | 2024-01-15 | 2024-04-16 | 金陵科技学院 | 集中式光伏调频和分布式光伏并网影响的低频减载方法 |
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