CN113285488B - 基于多层级架构的混合储能协调控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于多层级架构的混合储能协调控制方法,包括如下步骤:确定电化学储能本地级运行响应模型;确定超导储能本地级运行响应模型;确定储能***本地级自动响应控制策略;确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型;确定储能***协同级自动响应控制策略;利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***;本发明有效解决了配电网中分布式新能源渗透率较高导致的电压波动以及储能的控制问题。
Description
技术领域
本发明涉及电力***的储能***运行控制领域,具体涉及基于多层级架构的混合储能协调控制方法。
背景技术
随着可再生能源技术的不断发展,其广泛应用已成为电网发展的必然选择,面对能源可持续发展的严峻挑战,如何解决可再生能源大量并网后带来的一系列随机性和波动性问题,是当前电力***亟需克服的一大难点。因地制宜的开发不同类型的储能***并将其接入配电网,不仅可以实现可再生能源的时空解耦,也可以促进可再生能源的充分就地消纳,从而发挥提升配电网层面的整体电压运行水平的作用。然而,目前储能***在电力***中的应用已逐渐步入正轨,如参与电网频率调节、改善电能质量和提升***稳定性等,储能的这些应用将对电网的安全稳定运行带来了积极的影响。但目前在配电网运中对混合储能***的运行控制都处于初级阶段,难以发挥储能的灵活性对电压进行动态控制,因此研究混合储能***的协同控制意义重大。以往关于储能***运行控制策略的研究主要使用稳态经济优化控制策略,存在求解收敛性的问题且容易陷入局部最优,另一些研究则只考虑单台储能装置并网的功率调节和稳定性问题,而忽略了储能***与电网的互动性问题。
因此,基于这些问题,提出一种基于多层级架构的混合储能协调控制方法,可以有效解决配电网中由于分布式新能源接入规模较大导致的电压快速波动的问题。
发明内容
为了提高模型预测控制的实时性能,本发明提出通过双层级的控制结构改善计算优化指令过程的控制效果。本发明建立了本地级和协同级双层级的控制架构,提升模型预测控制的实时控制性能,为含大规模分布式新能源接入的配电网的电压安全稳定运行问题的解决提供了新的解决思路。
本发明涉及基于多层级架构的混合储能协调控制方法,所述方法包括如下步骤:
确定电化学储能本地级运行响应模型;
确定超导储能本地级运行响应模型;
确定储能***本地级自动响应控制策略;
确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型;
确定储能***协同级自动响应控制策略;
利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***。
进一步的,确定电化学储能本地级运行响应模型的方法为:
储能***存储的能量可表示为:
则有电化学储能***模型如下
式中,为电化学储能***的参考有功指令偏差量,ΔPint为和PBESS偏差的积分,和为外环PI控制器的比例和积分参数,Tid为内环控制的时间常数,Tfd为滤波器时间常数,ΔiL为电化学储能直流侧电流偏差量,UBESS为电化学储能直流侧电压,s为微分算子,ΔPBESS为电化学储能***输出功率偏差量,为电化学储能***初始输出功率偏差,ΔCBESS为电化学储能***存储能量偏差;
写成状态空间方程形式如下:
式中,xES为电化学储能***状态量,uES为电化学储能***控制量,dES为电化学储能***扰动量,AES为电化学储能***的***矩阵,BES为电化学储能***的控制矩阵,EES为电化学储能***的扰动矩阵;
进一步的,确定超导储能本地级运行响应模型的方法为:
超导储能中存储的能量Esm可表示为:
式中,Lsm为电感,Ismd为超导储能直流侧电流;
则直流电流可表示为
式中,Psm表示超导储能输出有功功率,ξ为功率损耗系数,Ismd0为直流侧电流初始值。因此,超导储能的输出有功和无功功率可表示为
式中,Qsm表示超导储能输出无功功率,Usm和Ism为变流器交流电压和电流的幅值,αsm为电压Usm和电流Ism的相角差,M为变流器的调制度;
假设Psm,r和Qsm,r分别为超导储能的有功和无功功率参考值,则有
因此超导储能***可用二阶模型表示为
式中,Tsmc为超导储能变流器响应时间常数,μsmα和μsmm为控制信号。
写成状态空间方程形式如下:
式中,xSM为超导储能***状态量,uSM为超导储能***控制量,dSM为超导储能***扰动量,ASM为超导储能***的***矩阵,BSM为超导储能***的控制矩阵,ESM为超导储能***的扰动矩阵。
进一步的,确定储能***本地级自动响应控制策略的方法为:
电化学储能和超导储能的本地控制策略采用并网点电压偏差反馈的PI控制方式,通过电压-有功/无功下垂特性曲线,改变功率参考指令的方式实现储能***的本地级自动响应,可通过以下方式实现:
式中,R为电压无功下垂系数,Qd为储能无功调控量,V为储能并网点实际电压,Vcor为电压修正量,Qmax为储能最大无功出力,Qmin为储能最小无功出力,与为电压调节死区的下限与上限,与电压安全运行范围的下限与上限。
进一步的,确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型的方法为:
式中,ΔPi、ΔQi分别为第i个节点的有功和无功功率注入量,灵敏度因子SδP、SUP分别表示有功出力波动对电压相角和幅值的影响,SδQ、SUQ分别表示无功出力波动对节点电压相角和幅值的影响,含N个PQ节点的***其电压幅值变化量ΔU与有功无功变化量序列ΔP,ΔQ满足:
ΔU=SUPΔP+SUQΔQ (28)
形成协同级***运行模型如下:
式中,xs为配电网***状态量,us为配电网***控制量,ds为配电网***扰动量,ys为配电网***输出量,As为配电网***的***矩阵,Bs为配电网***的控制矩阵,Es为配电网***的扰动矩阵,Cs为配电网***的输出矩阵;且有:
根据配电网运行状态设定各储能***接入节点的电压参考值,节点电压产生偏差时,储能***输出无功抑制电压偏差,若电压偏差继续增大,通过协同级自动响应控制计算控制指令。协同级的储能自动响应控制策略主要依赖于配电网的实时测量数据,将电压更加严格的控制在安全运行范围(0.95pu.~1.05pu.)以内,同时调节各储能的出力贡献。
进一步的,利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***的方法为:
根据协同级的***运行模型(8),将其离散化得:
式中,A、Bu、Bd分别为As、Bs、Es的离散化矩阵形式,Δxs(k)、Δus(k)、Δds(k)分别为xs、us、ds的离散化偏差向量,k表示k采样时刻。
建立模型预测的目标函数如下:
min J(x(k),ΔU(k))=||Γy(Yp,s(k+1|k))-R(k+1)||2+||ΓuΔU(k)||2 (34)
式中,Γy和Γu是加权矩阵,R(k+1)是给定的控制输出参考序列,ΔU(k)为控制增量序列,p为MPC的预测步长,m为控制步长,Yp,s(k+1|k)是k时刻基于模型(8)预测的p步控制输出,其中:
式中,Δus(k)、Δus(k+1)、…、Δus(k+m+1)分别为k、k+1、…、k+m+1时刻的控制增量;
式中,r(k+1)、r(k+2)、…、r(k+p)分别为k+1、…、k+p时刻的参考输出向量;
式中,y(k+1|k)、y(k+2|k)、…、y(k+p|k)分别k时刻对k+1、…、k+p时刻的预测输出向量;
最终求解出每一时刻的控制向量Δus(k)下发至各个储能***,实现协同级储能***的自动响应控制。
本发明提供的一种基于多层级架构的混合储能协同控制方法的有益效果包括:
1、本发明提供的一种基于多层级架构的混合储能协同控制方法,根据本地级控制与协同级控制双层控制的协同配合,共同降低接入节点的电压偏差和保持配电网整体的电压水平,解决了分布式电源大规模接入配电网时对电压运行水平的影响,控制架构从本地到全局考虑电能质量的问题,使得配电网在安全稳定运行的前提下,能充分提高分布式电源的消纳效率;
2、本发明提供的一种基于多层级架构的混合储能协同控制方法,利用模型预测控制的方法,得到实时最优的混合储能***的二次控制指令,解决了常规方法在解决配电网规模下对模型精确性的适应性问题,避免了在大规模***由于模型不精确导致的性能降低问题,实现了含有大规模分布式电源接入配电网的高效优化运行。
附图说明
如图1所示为本发明实施例提供的基于多层级架构的混合储能协调控制方法的流程图;
如图2为使用本发明实施例提供的方法控制前后节点19电压波动图。
具体实施方式
本发明提供的基于多层级架构的混合储能协调控制方法,其方法流程如图1所示,由图1可知,该方法包括:
确定电化学储能本地级运行响应模型;
确定超导储能本地级运行响应模型;
确定储能***本地级自动响应控制策略;
确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型;
确定储能***协同级自动响应控制策略;
利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***。
进一步的,确定电化学储能本地级运行响应模型的方法为:
储能***存储的能量可表示为:
则有电化学储能***模型如下
式中,为电化学储能***的参考有功指令偏差量,ΔPint为和PBESS偏差的积分,和为外环PI控制器的比例和积分参数,Tid为内环控制的时间常数,Tfd为滤波器时间常数,ΔiL为电化学储能直流侧电流偏差量,UBESS为电化学储能直流侧电压,s为微分算子;
写成状态空间方程形式如下:
式中,xES为电化学储能***状态量,uES为电化学储能***控制量,dES为电化学储能***扰动量,AES为电化学储能***的***矩阵,BES为电化学储能***的控制矩阵,EES为电化学储能***的扰动矩阵;
进一步的,确定超导储能本地级运行响应模型的方法为:
超导储能中存储的能量Esm可表示为:
式中,Lsm为电感,Ismd为超导储能直流侧电流;
则直流电流可表示为
式中,Psm表示超导储能输出有功功率,ξ为功率损耗系数,Ismd0为直流侧电流初始值。因此,超导储能的输出有功和无功功率可表示为
式中,Qsm表示超导储能输出无功功率,Usm和Ism为变流器交流电压和电流的幅值,αsm为电压Usm和电流Ism的相角差,M为变流器的调制度;
假设Psm,r和Qsm,r分别为超导储能的有功和无功功率参考值,则有
因此超导储能***可用二阶模型表示为
式中,Tsmc为超导储能变流器响应时间常数,μsmα和μsmm为控制信号。
写成状态空间方程形式如下:
式中,xSM为超导储能***状态量,uSM为超导储能***控制量,dSM为超导储能***扰动量,ASM为超导储能***的***矩阵,BSM为超导储能***的控制矩阵,ESM为超导储能***的扰动矩阵。
进一步的,确定储能***本地级自动响应控制策略的方法为:
电化学储能和超导储能的本地控制策略采用并网点电压偏差反馈的PI控制方式,通过电压-有功/无功下垂特性曲线,改变功率参考指令的方式实现储能***的本地级自动响应,可通过以下方式实现:
式中,R为电压无功下垂系数,Qd为储能无功调控量,V为储能并网点实际电压,Vcor为电压修正量,Qmax为储能最大无功出力,Qmin为储能最小无功出力,与为电压调节死区的下限与上限,与电压安全运行范围的下限与上限。
进一步的,确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型的方法为:
式中,ΔPi、ΔQi分别为第i个节点的有功和无功功率注入量,灵敏度因子SδP、SUP分别表示有功出力波动对电压相角和幅值的影响,SδQ、SUQ分别表示无功出力波动对节点电压相角和幅值的影响,含N个PQ节点的***其电压幅值变化量ΔU与有功无功变化量序列ΔP,ΔQ满足:
ΔU=SUPΔP+SUQΔQ (49)
形成协同级***运行模型如下:
式中,xs为配电网***状态量,us为配电网***控制量,ds为配电网***扰动量,ys为配电网***输出量,As为配电网***的***矩阵,Bs为配电网***的控制矩阵,Es为配电网***的扰动矩阵,Cs为配电网***的输出矩阵;且有:
根据配电网运行状态设定各储能***接入节点的电压参考值,节点电压产生偏差时,储能***输出无功抑制电压偏差,若电压偏差继续增大,通过协同级自动响应控制计算控制指令。协同级的储能自动响应控制策略主要依赖于配电网的实时测量数据,将电压更加严格的控制在安全运行范围(0.95pu.~1.05pu.)以内,同时调节各储能的出力贡献。
进一步的,利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***的方法为:
根据协同级的***运行模型(8),将其离散化得:
式中,A、Bu、Bd分别为As、Bs、Es的离散化矩阵形式,Δxs(k)、Δus(k)、Δds(k)分别为xs、us、ds的离散化偏差向量,k表示k采样时刻。
建立模型预测的目标函数如下:
min J(x(k),ΔU(k))=||Γy(Yp,s(k+1|k))-R(k+1)||2+||ΓuΔU(k)||2 (55)
式中,Γy和Γu是加权矩阵,R(k+1)是给定的控制输出参考序列,ΔU(k)为控制增量序列,p为MPC的预测步长,m为控制步长,Yp,s(k+1|k)是k时刻基于模型(8)预测的p步控制输出,其中:
式中,Δus(k)、Δus(k+1)、…、Δus(k+m+1)分别为k、k+1、…、k+m+1时刻的控制增量;
式中,r(k+1)、r(k+2)、…、r(k+p)分别为k+1、…、k+p时刻的参考输出向量;
式中,y(k+1|k)、y(k+2|k)、…、y(k+p|k)分别k时刻对k+1、…、k+p时刻的预测输出向量;
最终求解出每一时刻的控制向量Δus(k)下发至各个储能***,实现协同级储能***的自动响应控制。
作为举例,在本实施例中,为了进一步验证本发明提出的一种基于多层级架构的混合储能协调控制方法,利用包含三个储能***的标准IEEE33节点配电网作为例子进行仿真,在保证各节点电压在允许范围内的前提下,对比控制前后***电压控制效果。参数设置如表1所示,利用该方法控制后,配电网中电压控制能力明显提高。
表1配电网混合储能参数配置
序号 | 电化学储能 | 电化学储能 | 超导储能 |
接入节点 | 16 | 19 | 29 |
装机容量(kW) | 400 | 300 | 400 |
容性无功功率(kVar) | (0,160) | (0,180) | (0,160) |
感性无功功率(kvar) | (-160,0) | (-180,0) | (-160,0) |
以上对本申请进行了详细介绍,本文中应用了具体仿真对本申请的原理及实施方式进行了阐释,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及核心思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明不应理解为对本申请的限制。
Claims (6)
1.基于多层级架构的混合储能协调控制方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
确定电化学储能本地级运行响应模型;
确定超导储能本地级运行响应模型;
确定储能***本地级自动响应控制策略;
确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型;
确定储能***协同级自动响应控制策略;
利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***。
5.如权利要求1所述的基于多层级架构的混合储能协调控制方法,其特征在于,确定配电网混合储能、分布式光伏、负荷、线路整体设备互联关系模型的方法为:
式中,ΔPi、ΔQi分别为第i个节点的有功和无功功率注入量,灵敏度因子SδP、SUP分别表示有功出力波动对电压相角和幅值的影响,SδQ、SUQ分别表示无功出力波动对节点电压相角和幅值的影响,含N个PQ节点的***其电压幅值变化量ΔU与有功无功变化量序列ΔP,ΔQ满足:
ΔU=SUPΔP+SUQΔQ (7)
形成协同级***运行模型如下:
式中,xs为配电网***状态量,us为配电网***控制量,ds为配电网***扰动量,ys为配电网***输出量,As为配电网***的***矩阵,Bs为配电网***的控制矩阵,Es为配电网***的扰动矩阵,Cs为配电网***的输出矩阵;且有:
6.如权利要求1所述的基于多层级架构的混合储能协调控制方法,其特征在于,利用模型预测控制方法获取协同级自动响应控制指令,下发至混合储能***的方法为:
根据协同级的***运行模型(8),将其离散化得:
式中,A、Bu、Bd分别为As、Bs、Es的离散化矩阵形式,Δxs(k)、Δus(k)、Δds(k)分别为xs、us、ds的离散化偏差向量,k表示k采样时刻;
建立模型预测的目标函数如下:
min J(x(k),ΔU(k))=||Γy(Yp,s(k+1|k))-R(k+1)||2+||ΓuΔU(k)||2 (13)
式中,Γy和Γu是加权矩阵,R(k+1)是给定的控制输出参考序列,ΔU(k)为控制增量序列,p为MPC的预测步长,m为控制步长,Yp,s(k+1|k)是k时刻基于模型(8)预测的p步控制输出,其中:
式中,Δus(k)、Δus(k+1)、…、Δus(k+m+1)分别为k、k+1、…、k+m+1时刻的控制增量;
式中,r(k+1)、r(k+2)、…、r(k+p)分别为k+1、…、k+p时刻的参考输出向量;
式中,y(k+1|k)、y(k+2|k)、…、y(k+p|k)分别k时刻对k+1、…、k+p时刻的预测输出向量;
最终求解出每一时刻的控制向量Δus(k)下发至各个储能***,实现协同级储能***的自动响应控制。
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