一种适用于并网型储能***的能量管理***及管理方法
技术领域
本发明属于电力调度与管理技术领域,具体涉及一种适用于并网型储能***的能量管理***及管理方法。
背景技术
近年来,我国大力发展清洁能源,风电、光伏实现跨越式大发展,新能源装机容量占比日益提高。然而,在清洁能源高速发展的同时,波动性、间歇式新能源的并网给电网从调控运行,安全控制等诸多方面带来了不利影响,极大地限制了清洁能源的有效利用。电池储能***可与分布/集中式新能源发电联合应用,是解决新能源发电并网问题的有效途径之一,将随着新能源发电规模的日益增大以及电池储能技术的不断发展,成为支撑我国清洁能源发展战略的重大关键技术。
储能***可广泛应用于发电侧、电网侧和用电侧,具有解决弃风、弃光,提高可再生能源利用率;跟踪计划出力,平抑新能源出力波动;能够有效提高电网对新能源的接纳能力,为大规模可再生能源的并网提供支撑。
当前储能***的能量管理***,主要使用逻辑控制或平滑滤波算法进行储能***能量管理,只适用于单一的能量管理目标,由于并网的储能***中新能源的出力不可控,储能***需要在平抑波动的基础上,综合考虑调度计划。同时,对于储能***来说,要满足储能***的荷电状态与充放电功率的对应关系及充放电功率的限制,避免储能过度充放电,影响储能***寿命与性能。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种适用于并网型储能***的能量管理***及管理方法,该能量管理***能够通过储能充放电功率调度和荷电状态管理,实现储能***平滑新能源出力、削峰填谷以及跟踪出力计划的功能。
为达到上述目的,本发明所述一种适用于并网型储能***的能量管理***,包括实时数据采集模块、数据库、实时数据传输模块、新能源出力预测模块、电网调度计划模块和优化调度模块;
其中,所述实时数据采集模块的输入端和电池管理***、新能源出力装置以及储能并网点连接,实时数据采集模块的输出端和数据库的输入端连接,数据库的输出端和新能源出力预测模块以及实时数据传输模块的输入端连接,新能源出力预测模块的输出端、实时数据传输模块的输出端以及电网调度计划模块的输出端均与优化调度模块连接;
实时采集模块用于监测采集储能***数据,储能***数据包括储能***实时充放电功率、储能***荷电量、与储能***连接的新能源输出功率以及并网***的并网点功率;
新能源出力预测模块通过深度学习算法训练历史数据库中的历史储能***数据以及气象数据得到预测模型,实现风电、光伏等新能源的输出功率预测,其中气象数据包括气温、光照强度、风力大小和风向;
实时数据传输模块将实时数据库中采集数据传输至储能***优化调度模块;
电网调度计划模块提供储能***与上级调度机构的接口,接受调度计划;
储能***优化调度模块用于根据预测出力和电网调度计划,制定可靠的储能充放电策略。
进一步的,数据库包含历史数据库和实时数据库,所述历史数据库存储历史采集数据和参数设置,所述实时数据库提供数据传输通道。
进一步的,通过实时监测并网点功率波动,根据调度前储能***的荷电状态和输出功率,模糊推理出并网点功率的偏差程度的隶属度,即得到实时调度结果友好度,依据友好度调整并网点功率的控制目标,即得到实际储能***调整量;再采用最大隶属度取大法进行反模糊处理,计算获得储能***的实时调度结果。
进一步的,在稳定控制模式下,包括以下步骤:
S1、建立隶属度函数,u代表并网点功率实时调度结果友好度,功率偏差程度分为适中、偏差为正和偏差为负三种模糊状态;
S2、将储能***的荷电状态分为较低L、适中M和较高H三种状态,当储能***荷电量大于SOCmax时,模糊状态定义为较高H;当储能***荷电量小于SOCmin时,模糊状态定义为较低L,当储能荷电状态介于SOCmax1和SOCmin1之间时,模糊状态定义为适中M;其中,SOCmax为保证电池寿命条件下储能***荷电量上限,SOCmin为保证电池寿命条件下储能***荷电量下限,SOCmax1为储能***荷电量的推荐上限,SOCmin1在荷电量下限的推荐值。
S3、将储能***充放电状态分为适中、快充和快放三种模糊状态,当充放电功率大于Pch,max是时,定义为快充状态,当充放电功率小于Pdis,max时,定义为快放状态;当输出功率介于Pch,max1和Pdis,max1之间时,定义为适中状态;其中Pch,max表示保证电池安全条件下储能***充电功率推荐上限,Pdis,max表示保证电池安全条件下储能***放电功率推荐上限,Pch,max1为保证储能***安全条件下的理想充电功率上限,Pdis,max1为保证电池安全条件下的理想放电功率上限。
S4、根据S1-S3得到的模糊状态的结果形成控制逻辑,控制逻辑为:
当储能***的功率控制目标的偏差程度为适中状态时,不额外调整功率控制;
当储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为正时,触发实时调度,通过减少储能***出力,储能***荷电量回到安全范围;
当储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为负时,触发实时调度,增加储能***充电功率,使储能***荷电量回到安全范围;
储能***的功率控制目标的偏差程度按照下述方式确定,
在储能***的充放电状态为快充的条件下:
当储能***的荷电状态为较低L时,储能***的功率控制目标的偏差程度为适中;
当储能***的荷电状态为适中M,或储能***的荷电状态为较高H时,储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为负;
在储能***的充放电状态为适中的条件下:
当储能***的荷电状态为较低L时,储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为负;
当储能***的荷电状态为适中M,或储能***的荷电状态为较高H时,储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为适中;
在储能***的充放电状态为快放的条件下:
当储能***的荷电状态为较低L,或者储能***的荷电状态为适中M时,储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为正;
当储能***的荷电状态为较高H时,储能***的功率控制目标的偏差程度为偏差为负。
进一步的,Perror为允许的最大功率误差,Perror设定为当前并网点功率的10%。
进一步的,SOCmax1为SOCmax的80%,SOCmin1为SOCmin的80%。
进一步的,Pch,max1为Pch,max的80%,Pdis,max1为Pdis,max的80%。
与现有技术相比,本发明至少具有以下有益的技术效果:
本发明的装置包括用于存储历史数据的历史数据库,可通过对历史数据的分析,预测出光伏***出力,有利于实现储能***的优化调度,兼顾历史和实时运行数据,实现电池储能***实时运行状态监测与管理,确保储能***安全、稳定、可靠运行。
本发明的方法为了使储能***的荷电状态保持在合理范围内,使用模糊控制方法对储能***的荷电状态进行模糊化分析,实时监控储能***的荷电状态,及时修正充放电功率。
该方法可适用于储能***多种应用场景,提出削峰填谷、稳定控制、计划及手动等管理模式。
附图说明
图1:并网型储能***能量管理***结构图;
图2:功率实时调度结果友好度的隶属度函数;
图3:储能安全荷电状态的隶属度函数;
图4:储能安全充放电功率的隶属度函数;
图5:基于模糊控制的实时调度流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
并网型储能***能量管理***结构图如图1所示,包括实时数据采集模块、数据库、实时数据传输模块、新能源出力预测模块、电网调度计划模块和优化调度模块。
其中,实时数据采集模块的输入端和电池管理***、新能源出力装置以及储能***并网点连接,实时数据采集模块的输出端和数据库的输入端连接,数据库的输出端和新能源出力预测模块以及实时数据传输模块的输入端连接,新能源出力预测模块的输出端、实时数据传输模块的输出端以及电网调度计划模块的输出端均与优化调度模块连接。
实时采集模块用于监测采集储能***数据,储能***数据包括储能***实时充放电功率、储能***荷电量、与储能***连接的新能源输出功率以及并网***的并网点功率。
数据库包含历史数据库和实时数据库,其中历史数据库存储历史采集数据和参数设置(比如储能***允许充放电功率上下限,荷电量上下限等),实时数据库提供高速的数据传输,提升能量管理速度。
新能源出力预测模块通过深度学习算法训练历史数据库中历史储能***数据以及气象数据(包括气温、光照强度、风力大小、风向)得到预测模型,实现风电、光伏等新能源出力预测,包含未来24小时的短期预测和未来4小时的超短期预测,其中短期预测时间分辨率不小于15分钟,超短期预测时间分辨率不小于5分钟。
实时数据传输模块将实时数据库中采集数据传输至储能***优化调度模块,保证数据的实时性和准确性。
电网调度计划模块提供储能***与上级调度机构的接口,接受调度计划,仅在接收电网调度时使用。
储能***优化调度模块为能量管理***的核心,通过分析预测出力和电网调度计划,考虑储能***全生命周期管理,制定经济可靠的储能充放电策略。
并网型储能***能量管理模式包括以下四种模式:
1)削峰填谷模式:适用于用户侧并网型储能***,利用预设的电价峰谷差,实现经济效益最大化;
2)稳定控制模式:适用于配合新能源电站的储能***,可实现平滑新能源出力,稳定***等功能;
3)计划模式:接受电网计划,依据调度计划完成储能***能量管理;
4)手动模式:用户可依据实际需求,设定储能***出力计划,并依据设定运行储能***。
储能***优化调度模块主要通过实时调度实现对调度计划、手动置入计划以及光伏新能源出力的贴近与跟踪。储能***的出力与储能***的安全稳定运行状态紧密,并直接影响到储能自身的寿命损失。储能***荷电状态越接近上、下限以及充放电功率越接近上限值,对微电网的安全运行和储能的正常寿命越不利。所以储能***的功率控制方法为并网型储能***能量管理***的核心。
对于上述四种模式,储能***的优化调度控制目标各不相同,不同模式的控制目标为:
1)削峰填谷模式:依据储能***并网点的峰谷电价差制定的储能***整体运行曲线;
2)稳定控制模式:依据新能源出力预测结果制定的整日充放电曲线,并依据新能源出力波动不断调整;
3)计划模式:为调度机构下发的整日充放电计划;
4)手动模式:为用户设定储能***出力计划。
为了使储能***的荷电状态保持在合理范围内,使用模糊控制方法对储能***的荷电状态进行模糊化分析,实时监控储能***的荷电状态,及时修正充放电功率。储能***优化调度将调度结果接近目标的中心的位置认为友好度最高的,若偏离越远,则友好度越差。建立如图2所示的隶属度函数,u代表并网点功率实时调度结果友好度,功率偏差程度分为适中(Z)、偏差为正(P)、偏差为负(N)三种模糊状态,如图2所示,Perror为允许的最大功率误差,可设定为当前并网点功率的10%,也可依据实际控制需求进行调整。
图3为对储能***的荷电量进行模糊化分析,将储能***的荷电量分为较低(L)、适中(M)、较高(H)三种状态,其中SOCmax为保证电池寿命条件下储能***荷电量上限,SOCmin为保证电池寿命条件下储能***荷电量下限,当储能***荷电量大于SOCmax或小于SOCmin时,认为储能***的荷电状态接近容量限制时,修正储能***的功率参考值,避免由于过充过放对储能***产生的损害。SOCmax1与SOCmin1在荷电量上下限的基础上的推荐范围,当储能***荷电量介于SOCmax1和SOCmin1之间时,不区分其安全程度的差异,均认为处于适中状态。SOCmax1和SOCmin1的区间宽度可自主设定,可决定控制的灵敏度,值一般可选择SOCmax和SOCmin的80%。
图4将储能***按照充放电功率分为适中(C/D)、快充(BC)和快放(BD)三种模糊状态,其中Pch,max表示保证电池安全条件下储能***充电功率推荐上限,Pdis,max表示保证电池安全条件下储能***放电功率推荐上限,当输出功率大于Pch,max或小于Pdis,max之间时,认为充放电过快,需要调整功率。Pch,max1和Pdis,max1为保证电池安全条件下的理想充放电功率上下限,当输出功率介于Pch,max1和Pdis,max1之间时,不区分其安全程度的差异,均认为适中功率。Pch,max1和Pdis,max1的值可依据实际情况设定,一般可选择Pch,max和Pdis,max的80%。
表1所示为储能功率模糊控制逻辑,例如,当储能***荷电状态处于较低(L),且当前储能***充电功率处于快充状态(BC)时,储能***的功率控制目标的偏差程度为适中(Z)状态,即不需要调整功率,功率控制目标的结果友好度系数为1;又如当储能***荷电状态处于较低(L),且当前充放电功率处于快放状态(BD)时,储能***的功率控制目标的偏差程度为正(P),即触发实时调度,依据目标偏差状态,减少储能***出力;若储能***荷电状态处于较低(L),而当前充电功率处于适中状态(C/D)时,储能***的功率控制目标的偏差程度为负(N),即触发实时调度,依据目标偏差状态,增加储能***充电功率,使储能***荷电量尽快回到安全范围。
表1储能功率模糊控制表
通过实时监测并网点功率波动根据调度前储能***的荷电状态和输出功率,根据上述表1模糊控制表,模糊推理并网点功率的偏差程度的隶属度,即得到实时调度结果友好度,依据友好度调整并网点功率的控制目标,即得到实际储能***调整量;再采用最大隶属度取大法进行反模糊处理,进一步计算获得储能***的实时调度结果。
下面以稳定控制模式为例,说明并网型储能***能量管理步骤。各个运行模式仅并网点控制目标有所区分,削峰填谷模式以储能***并网点依据峰谷时段充放电计划为控制目标;计划模式与手动模式以调度下发或手动置入功率计划为控制目标;而稳定控制模式主要以保证新能源出力平滑为控制目标,通过储能***能量管理,实现光伏平滑出力。
首先实时数据采集模块采集当前储能***荷电状态及充放电功率,光伏***发电功率以及并网点功率,并通过实时数据库和实时数据传输模块,将数据传输至优化调度模块。同时新能源出力预测模块依据实时采集新能源出力和历史数据库中历史数据,通过预测模型,得到未来24小时新能源(即光伏***)出力不同时间尺度的预测值。最后,优化调度模块进行分层控制,依据未来24小时预测值制定储能***整日运行计划,利用4小时超短期预测修正储能***运行计划作为实时运行的控制目标,再利用上述适用于并网型储能***的模糊控制方法,结合实时数据调整储能***控制目标,实现储能***充放电控制。
如图5所示,一种适用于并网型储能***的能量管理方法,包括以下步骤:其中ΔP为并网点实时功率偏差,Ppv为实测光伏发电功率,其中,Ppv(i)为当前实时调度时段的光伏***发电功率,Ppv(i-1)为上一实时调度时段的***发电功率,M为可接受并网点出力波动最大值。ΔP=Ppv(i)-Ppv(i-1),各决策过程分别为:
步骤1、当功率偏差ΔP大于预设的范围M,且ΔP大于零时,转入步骤2;否则,转入步骤5;
步骤2、判断光伏***是否处于最大功率追踪控制模式:若是,转入执行储能的实时调度;否则,增加光伏出力,增加的光伏出力量为当前并网点功率偏差ΔP,然后转入步骤3进行校验。
步骤3、检测当前并网点功率偏差ΔP是否小于M:
若ΔP小于M,则调度结束;
若ΔP大于等于M,转入执行储能的实时调度,并根据上述表1模糊控制表,模糊推理并网点功率的偏差程度的隶属度,进而得到并网点功率的实际控制目标,即储能调整量;再采用最大隶属度取大法进行反模糊处理,得到储能***的实际应充/放电的功率,并依据结果调节储能***,该步骤结束后转入步骤4;
步骤4、若功率偏差ΔP仍大于M,转回步骤3调节储能***直至ΔP小于M。
步骤5、通过步骤1判断后,若功率偏差ΔP为负,执行储能的实时调度,并采用表所示的模糊控制策略决定可控储能的输出功率,该步骤结束后转入步骤6。
步骤6、若功率偏差仍大于M,转入步骤7;否则,本次实时调度决策过程结束;
步骤7、增加弃光量,即减少光伏出力,减少的光伏出力为ΔP,并转回步骤5,调整储能***的输出功率使得功率偏差回到预设范围M内。
并网型能量管理***依据不用应用场景具有削峰填谷、稳定控制、计划及手动模式,其核心能量管理算法,在传统储能管理的基础上,引入模糊控制方法,根据储能***的剩余容量与状态,对储能***实时功率进行修正,以防止过充过放。
以上内容仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。