考虑核电状态偏差的混合储能优化功率分配方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及考虑核电状态偏差的混合储能优化功率分配方法。
【背景技术】
[0002] 随着分布式可再生能源发电的快速发展，针对其间歇和随机性的固有属性，储能 成为平抑功率波动的重要方式。随着研究推进，有学者对于上述文献中单一储能介质配置 的不足进行了探讨，指出优势特性互补的复合储能是储能技术未来重要的发展方向。复合 储能可根据所选介质特性，构建协调、合理的运行策略，弥补单一介质的不足，W利于提升 储能系统的适应能力和运行可靠性。
[0003] 目前已有国内外学者就风电场中混合储能的容量配置和控制问题展开了相关研 究。文献在大规模风电配置超级电容（Ultracapacitor，Uc)和蓄电池构成的混合储能系 统，并采用化优先响应和蓄电池适时调整化的SOC方式构建充放电策略；现有文献中利用 模糊控制理论将功率平抑任务在混合储能介质中分配，当化电量充足时由其独立平抑功 率波动，依此减少蓄电池充放电次数；还有文献中利用自学习的神经网络考虑储能系统特 性参数与平滑效果间的关系，并基于储能系统参数-平滑度、成本特性建立长期数学模型， 获取混合储能系统的最佳参数组合；还有文献中则结合平抑效果、剩余容量等因素，对功率 型储能和能量型储能的进行平抑任务分配；现有文献中通过设定初级和次级滤波，并分别 由Sc和裡电池化i-ionBattery,LiB)承担短时间尺度和长时间尺度的波动平抑；还有文 献中则提出了由蓄电池和Sc构成的混合储能系统的优化能量管理方案。
[0004] 综上而言，上述研究对于促进储能系统与可再生能源发的有效融合具有重要推动 作用。但同时，考虑到混合储能运行控制的实时性，上述模式的控制策略无法对未来风电场 出力的极度复杂性均具备适应性，也无法实现混合储能在各介质之间的功率优化分配。
【发明内容】
阳〇化]为解决现有技术存在的不足，本发明公开了考虑核电状态偏差的混合储能优化 功率分配方法，混合储能系统HybridElnergystorageSystem(肥SS)，本发明提出了一种 肥SS优化控制方法，并W具备一定应用和推广可行性的裡电池LiB和超级电容化作为混 合储能的构成介质，考虑影响肥SS运行的荷电状态SOC等主导因素，构建有效的充放电策 略W及本区间的多目标优化控制模型，有效提升肥SS的整体运行效果，并在S0C、充放电切 换、平抑效果等方面均具有优化提升作用。
[0006] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0007] 考虑核电状态偏差的混合储能优化功率分配方法，包括W下步骤：
[0008] 平抑偏移量的计算：基于小波变换的多孔算法多尺度分解获取分离偏移量时序， 通过功率型和能量型储能介质独立承担平抑偏移量的高频和低频分量；
[0009] W裡电池LiB和超级电容化作为混合储能的构成介质，考虑影响肥SS运行的荷 电状态SOC主导因素，W荷电状态SOC偏移方差最小为目标函数构建优化模型，并考虑充放 电功率和容量限值约束进行功率分配。
[0010] 其中，功率型储能可队陕速的充放电状态转换，但能量密度较小，而平抑偏移量的 高频分量波动频繁，能量较小，因此功率型储能适合平抑高频分量偏移量；同理，能量型储 能受充放电状态转换限制，但能量密度较高，而偏移量的低频分量波动平缓，但能量较大， 因此能量型储能适合低频分量的平抑。
[0011] 进一步的，平抑偏移量的计算时采用的公式为：
[0012] Pbtal=Phfre+Plfre(D 阳01引其中，Ptutal为混合储能的平抑偏移量；Phfre为偏移量的高频分量；P1fre为偏移量 的对应低频分量。
[0014] 进一步的，平抑分量分解为高频和低频风量，肥SS中两种储能化iB和Uc)分别对 其进行平抑。在平抑过程中，将WLiB和化的SOC偏移量方差最小作为目标函数构建优化 模型，即式2.
[0015] 优化模型对应的目标函数为： 醒f=急芳及(。_縦。护-城「
[0016] ^ 巧） + WC。护-化.I
[0017] 其中，n为递进步长内充放区间数；SOCwtue、SOCwt。。分别为裡电池及超级电容最 佳运行荷电状态SOC;S0Cue(t)、SOCut(t)分别为本区间裡电池及超级电容的实时荷电状态 SOC数值，tg1、t。1分别为第i个充放电区间的起始和停止时刻，F为优化目标函数值。 阳01 引进一步的，SOCliB(t)、SOCuc(t)分别为SOCintlib、SOCintUC、PliB(t)、Puc(t)的函数：
[0019]SOCliB(t)=f(SOCintLiB,Pliba)) 做
[0020] SOCuc(t)=f(SOCmtU"Puc(t)) (4) W21]式中，Pue(t)、町。(0分别为裡电池LiB和超级电容化的充放电功率瞬时值， SOCmtlib、SOCiMU。分别为裡电池LiB和超级电容化初始荷电状态。
[0022] 进一步的，在该目标函数下，超级电容化优先动作模式中按既定充放电策略，裡 电池LiB仅针对充放电功率越限部分能量；而裡电池LiB主要动作模式下，在裡电池LiB启 动且其充放电功率及其变化率和荷电状态SOC均满足平抑条件时，将作为平抑能量主体， 而超级电容化则在与裡电池LiB充放状态一致的前提下决定自身是否启动及其荷电状态 SOC变化趋势。
[0023] 进一步的，约束条件主要包括充放电功率约束、SOC约束。。
[0024] 充放电功率约束：
[0025]PmaxdischaLiB〈P(t)〈PmaxChaLiB妨
[0026]PjiaxdischaUc〈P(t)〈PmaxchaUc做 阳〇27]其中，Pnmxdiseh。LiB，PniMeh。LiB分力为LiB的巧大放电和充电功率；Pmaxdiseh。化，Pm。、eh。。。分别为Uc的最大放电和充电功率。P(t)为充放电功率。 阳0測荷电状态SOC约束
[0029] SOCminLiB<S〇CliB(t) <S0CmaxLiBW
[0030]SOCminUc<S0Cuc(t)<S0CmaxUc做 阳0川其中，SOCminLWSOCmaxLiB分别为LiB的最小和最大SOC值；SOCmm化，SOCmaxUc分别 为化的最小和最大SOC值。SOCue(t)，SOCuc(t)分别为LiB及化的荷电状态S0C。
[0032] 进一步的，对于优化模型的求解步骤为：
[0033] 1)根据递进协调控制算法和本步长数据确定优化目标函数；
[0034] 2)设置粒子群维数D，最大迭代次数Mm。、，收敛精度Othush，同时初始化粒子群位置 X和速度V，并给定初始SOCintlib、SOCintUc数值；
[0035] 3)根据既定充放电策略和目标函数计算各粒子适应度值F;
[0036] 4)将各粒子适应度值与自身粒子极值及全局粒子极值比较，若与其它粒子的适应 度值相对较小，则更新各粒子个体极值eb。.,及全局例子适应度极值gbest;5)判断当前计算 是否满足收敛条件，若是，则提取当前Pue、P。。即为最优充放电功率；若否，则更新各粒子位 置X及速度V，并重复步骤3-5。
[0037] 所述更新各粒子的位置X及速度V按照下式进行： _ _ 押+1 括 '乃 灼、 ' !1、 M+1n 打丰 1 M/1、 阳的8] 巧 +叩i掉沁曲:S) + (.2?(邱ew--T,') 巧=听+巧 W39] 其中，n为当前循环次数；cl、c2为粒子权重系数；W为惯性权重；rl、r2为（0, 1) 内均匀分布随机数；Xi、Vi为第i维粒子的位置与速度；X 1"、Vi"分别为当前循环X 1、Vi的数 值；Xi""、Vi""分别为下次循环X1、Vi的更新值；g为约束因子，ebesti为第i维粒子的个体极 值，gbest为全局例子适应度极值。
[0040] 本发明的有益效果：
[0041] 混合储能可具备多种储能介质优质特性，对于平抑功率波动具有更好的技术优 势。本发明分析影响混合储能系统运行效率的主导因素，并针对其构建高效的充放电控制 策略；基于此，W荷电状态（SOC)偏移方差最小为目标函数构建优化模型，考虑充放电功率 和容量限值约束，构建混合储能介质的充放电功率分配模式；最后，给出了求解算法和实现 步骤。W实际风电场运行数据进行算例分析，计算结果表明本申请所提方法可有效实现混 合储能系统的高效控制，具有一定实际应用价值。
【附图说明】
[0042] 图Ia统一偏移量时序图；
[0043] 图化分离偏移量时序-低频分量图；
[0044] 图Ic分离偏移量时序-高频分量图；
[0045] 图2a裡电池优化充放电功率图；
[0046] 图化超级电容优化充放电功率图；