一种分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法

1.本发明属于电氢直流微电网技术领域，特别是涉及一种分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法。


背景技术：

2.为充分发掘各种分布式电源的综合优化利用，更好地满足用户对电能质量、安全性及供电可靠性的要求，微电网技术得到了更多的关注。微电网为建设多元清洁能源和储能系统供应体系提供了技术支持。随着微电网技术的日渐发展，微电网中储能系统逐渐多元化，电储能及氢储能与微电网的运行控制产生紧密联系。
3.为了促进可再生能源消纳并平衡电力波动，储能系统在微电网中起着重要作用。传统的储能技术如蓄电池储能系统难以同时兼顾调峰与紧急备用两方面，且只适用于短期的电能储存，当系统长时间运行时容易受限于其规模及可靠性，因此有必要寻找一种同时兼顾清洁性和高效性的新能源。氢能是一种清洁高效的二次能源，具有资源丰富、可再生、易存储、高效环保等优点，可以同时满足资源、环境和可持续发展的要求；其是集中式可再生能源大规模长周期储能的最佳途径，此外氢能也是实现碳达峰碳中和的重要媒介。微电网的主要运行目标就是稳定母线电压进而实现系统平衡，因此实现合理的功率分配是微电网控制目的，而单纯基于容量的功率分配考虑不够全面：不同类型的分布式电源具有不同的燃料成本、购置成本、维护成本、运行约束等，因此在不影响微电网运行的前提下，还应考虑如发电成本、储能系统储量状态、储能系统工作特性等其他因素。微电网包含了多元的可再生能源、储能装置、电能变换装置和负荷，它们各自具有不同的动态特性及功能特点，同时考虑微电网设计运行时的购置成本、维修成本和置换成本，设计一种兼顾稳定性、经济性的长期运行控制方法至关重要。
4.现有的微电网经济控制方法主要分为集中式控制和分散式下垂控制，但集中式控制依赖于微网中各单元和负载之间的测量和通信，通信网络压力较大，增加了系统的复杂性和计算量。而现有的经济下垂控制多通过成本设置下垂方程，较少地综合考虑直流微电网的长期运行下蓄电池的储能状态、混合储能和多运行场景系统的互补性，具有一定的局限性。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提出了一种分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法，在无通信基础上，全面考虑了直流微电网长期运行下的母线电压、功率分配、经济运行、蓄电池储能状态和各混合储能系统工作特性和效率特性，根据电
‑
氢孤岛直流微网系统运行成本函数设计基于多阈值驱动的优化运行成本方法，维持蓄电池储能状态，减少系统运行成本，并提高系统的总能量利用率，实现直流微电网的稳定性、经济性和可靠性。
6.为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法，电
‑
氢孤岛直流微电网包括光伏电池阵列、蓄电池、燃料电池、电解槽
以及储氢罐；所述光伏电池阵列、蓄电池、燃料电池和电解槽均通过dc/dc变换器连接至直流母线，所述光伏电池阵列为微电网的主要发电系统，所述蓄电池为微电网的电储能系统，所述燃料电池、电解槽和储氢罐为微电网的氢储能系统；各子系统均配备有阈值驱动单元和控制模块；阈值驱动单元检测本地信息并判断当前时刻的运行事件种类，并自主调整控制模块中的分散式控制方法以驱动系统经济运行；
7.分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法包括步骤：
8.s100，初始化各个子系统；
9.s200，测量当前时刻电
‑
氢混合储能系统的本地信息，获得测量数据；
10.s300，蓄电池根据荷电状态调节下一时刻的母线电压值；各阈值驱动单元根据测量数据，辨别当前时刻运行事件种类；
11.s400，获取当前时刻电储能系统和氢储能系统的成本函数，基于各阈值驱动单元所判断的事件种类匹配相应的分散控制策略以优化运行成本；调节各系统的工作模式，使各子系统的输出功率同时满足微电网运行经济性、稳定性和可行性的控制目标。
12.进一步的是，为了在无通信条件下使各系统明确当前时刻下微电网的运行事件种类，在所述步骤s200中，获得测量数据包括：当前时刻的母线侧的电压值u
bus
，蓄电池系统还额外测量当前储量状态soc，而氢储能系统额外测量当前时间t
hy
和等效荷电状态sohc，此外各子系统还测量蓄电池输出功率p
bat
、燃料电池输出功率p
fc
、电解槽输出功率p
el
、蓄电池系统效率η
bat
、燃料电池的系统效率η
fc
、和电解槽的系统效率η
el
。
13.进一步的是，在所述步骤s300中，所述阈值驱动单元依据所述测量数据的逻辑运算在无通信基础上辨别当前微网运行事件种类；让燃料电池和电解槽根据当前蓄电池的荷电状态，实现微电网的分散控制。
14.进一步的是，在所述步骤s300中，蓄电池根据荷电状态调节下一时刻的母线电压值；各阈值驱动单元根据测量数据，辨别当前时刻运行事件种类，包括步骤：
15.s301,蓄电池根据荷电状态soc调节下一时刻的母线电压值：
[0016][0017]
其中，u
bus
(t
‑
1)和p
bat
(t
‑
1)指上一时刻的母线电压值和蓄电池放出功，soc
l
和soc
h
分别代表荷电状态的低限和高限值；
[0018]
s302,阈值驱动单元根据所测量数据直接辨别微电网当前运行事件种类，分别包含：event n、event r、event r∩z和event r∩q|z；
[0019]
事件n由母线电压阈值驱动，判断如下：
[0020]
event n＝|u
bus
(t)
‑
u
ref
|≤δ
n
；
[0021]
事件r由母线电压阈值驱动，判断如下：
[0022]
event r＝δ
n
＜|u
bus
(t)
‑
u
ref
|≤δ
m
；
[0023]
其中，u
ref
是直流母线电压的额定值，δ
n
和δ
m
为使氢储能系统明确事件时的负荷情况下定义的两种阈值：
[0024]
事件z由母线电压阈值驱动，判断如下：
[0025]
event z＝{u
bus
(t)
‑
u
bush
≥μ
el
,u
bus
(t)
‑
u
busl
≥μ
fc
}；
[0026]
其中，u
busl
和u
bush
分别是事件n运行时的直流母线电压的最低值和最高值；μ
el
是电解槽的电压阈值，μ
fc
是燃料电池的电压阈值；
[0027]
事件q由时间阈值驱动，判断如下：
[0028]
event q＝{t
hy
‑
t
z
≥t
max
}，
[0029]
其中，t
hy
是微电网运行时间；t
z
是event z发生的时间，t
max
是最长时间阈值。
[0030]
进一步的是，在所述步骤s400中，
[0031]
所述电储能系统运行成本函数为：
[0032][0033]
其中，c
bat_in
为蓄电池购置成本，c
n
指蓄电池组的容量；u
bat_n
是蓄电池组的额定电压；c
bat_o&m
为蓄电池运维成本，p
bat
为蓄电池输出功率；η
bat
为蓄电池效率；c
bat_deg
为蓄电池的退化成本；
[0034]
所述氢储能系统使用的成本函数为：
[0035][0036]
其中，c
fc/el_in
为燃料电池/电解槽的购置成本，c
fc/el_o&m
为燃料电池/电解槽运维成本，η
fc/el
为燃料电池效率，l
fc/el
是燃料电池/电解槽的寿命；c
fc/el_deg
为燃料电池/电解槽的退化成本。
[0037]
进一步的是，对各成本函数进行归一化处理，归一化后的成本函数：
[0038][0039]
其中，c
i
是指电储能系统或氢储能系统的运行成本函数包括c
bat
或c
fc/el
，p
max,i
指电储能系统或氢储能系统的最大功率。
[0040]
进一步的是，所述的运行成本优化方法包括的主要控制目标为在保证储能系统健康运行的条件下，优化微电网的总运行成本；根据不同的事件类型具体划分为两种控制策略，所述分散控制策略包括分散式经济顺序控制策略和分散下垂控制策略；事件匹配分散式经济顺序控制策略，事件event r、event r∩z和event r∩q|z匹配分散下垂控制策略；
[0041]
分散式经济顺序控制策略中，根据影响各储能系统寿命与性能的参数以获得各子系统的健康因子，并将电储能和氢储能系统的运行归一化成本、健康因子与控制参数结合；
[0042]
分散下垂控制策略中利用分散下垂控制反转原本的充放电状态，同时保证系统的功率平衡和运行可靠性，最大功/效点恒功率控制燃料电池和电解槽输出满足负荷需求的恒定功率。
[0043]
进一步的是，在所述步骤s400中，基于各阈值驱动单元所判断的事件种类匹配相应的分散控制策略以优化运行成本，包括步骤：
[0044]
将电氢混合储能系统的荷电状态转化为控制参数：
[0045]
对蓄电池而言，考虑到过高或者过低的荷电状态将显著影响其寿命，所述电储能系统的健康因子为：
[0046][0047]
其中，k1、k2、k3和k4是等效系数；
[0048]
燃料电池和电解槽而言，对突变负载的快速响应将显著影响其寿命；虽然储氢罐的等效荷电状态并不会直接影响它们的寿命，但孤岛直流微电网运行需要满足氢燃料的自给自足，因此同样在健康因子中考虑等效荷电状态：氢储能系统的健康因子为：
[0049]
h
fc/el
＝k
hy1
|sohc
ref
‑
sohc(t)|+k
hy2
d
fc/el
；
[0050]
其中，sohc
ref
为储氢罐等效荷电状态的额定值；d
fc/el
为燃料电池/电解槽的功率波动率；k
hy1
和k
hy2
是等效系数；
[0051]
在event n下，采用分散式经济顺序控制策略，
[0052][0053]
其中，δu指母线电压最大偏差；放电时p
i
为正，充电时为负，h
i
为电
‑
氢混合储能系统的健康因子；α
i
为等效系数；
[0054]
在事件event r、event r∩z和event r∩q|z下，采用分散下垂控制策略反转原本的充放电状态，以恢复soc：
[0055][0056]
其中，u
ref
是指母线电压额定值；δu指母线电压最大偏差；u
min
是直流母线的最小值，u
max
是直流母线的最大值；
[0057]
燃料电池和电解槽的控制策略为最大功/效点恒功率控制：
[0058][0059]
其中，p
mep
是效率最大时的功率，p
mpp
是最大功率值。
[0060]
进一步的是，所述光伏电池阵列包括相互连接的光伏电池与单向dc/dc变流器组；所述氢储能系统包括相互连接的质子膜交换燃料电池与单向dc/dc变流器、质子交换膜电解槽与其相连的单向dc/dc变流器；所述电储能系统包括蓄电池和与其连接的双向dc/dc变流器；所述阈值驱动单元包括测量组件和触发机制，测量组件可测量母线电压、电储能系统的soc值和当前时间，驱动机制根据测量数据的逻辑运算辨别事件种类；所述控制模块通过与各系统的变流器连接向各系统变流器来输入控制信号；
[0061]
所述光伏发电系统采用最大功率点跟踪控制；所述燃料电池系统和电解槽系统采用电流单环pi控制；所述蓄电池系统采用下垂控制。
[0062]
采用本技术方案的有益效果：
[0063]
本发明在无通信基础上，全面综合考率了直流微电网长期运行下的母线电压、功率分配、经济运行、蓄电池储能状态和各混合储能系统工作特性和效率特性，根据电
‑
氢孤岛直流微网系统运行成本函数设计分散式多阈值驱动优化运行成本方法，维持蓄电池储能状态，减少系统运行成本，并提高系统的总能量利用率，实现直流微电网的稳定性、经济性和可靠性。
[0064]
本发明在运行成本中充分考虑混合储能系统的运行特性与效率特性，并引入各混合储能系统的健康因子，基于分散式经济顺序控制策略实施混合储能系统的运行方案，以显著降低微电网运行成本，使氢储能系统直接启动于高功率高效率区间，更符合氢储能系统的工作需求，保证混合储能系统的健康运行并提高微电网系统的总能量利用率。
[0065]
本发明通过传统分散下垂控制反转蓄电池的充放电状态以维持蓄电池的soc，避免蓄电池的过充过放现象，提高蓄电池系统的使用寿命。
附图说明
[0066]
图1为本发明的一种分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法流程示意图；
[0067]
图2为本发明实施例中阈值驱动单元的工作流程示意图；
[0068]
图3为本发明实施实例中分散式运行成本优化方法的示意图；
[0069]
图4为本发明实施例中电
‑
氢孤岛直流微电网系统拓扑结构。
具体实施方式
[0070]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
[0071]
在本实施例中，本发明提出了一种分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法，如图4所示，电
‑
氢孤岛直流微电网包括光伏电池阵列、蓄电池、燃料电池、电解槽以及储氢罐；所述光伏电池阵列、蓄电池、燃料电池和电解槽均通过dc/dc变换器连接至直流母线，所述光伏电池阵列为微电网的主要发电系统，所述蓄电池为微电网的电储能系统，所述燃料电池、电解槽和储氢罐为微电网的氢储能系统；各子系统均配备有阈值驱动单元和控制模块；阈值驱动单元检测本地信息并判断当前时刻的运行事件种类，并自主调整控制模块中的分散式控制方法以驱动系统经济运行；
[0072]
如图1所示，分散式多阈值驱动电氢直流微电网的运行优化方法包括步骤：
[0073]
s100，初始化各个子系统；
[0074]
s200，测量当前时刻电
‑
氢混合储能系统的本地信息，获得测量数据；
[0075]
测量数据包括：当前时刻的母线侧的电压值u
bus
，蓄电池系统还额外测量当前储量状态soc，而氢储能系统额外测量当前时间t
hy
和等效荷电状态sohc，此外各子系统还测量蓄电池输出功率p
bat
、燃料电池输出功率p
fc
、电解槽输出功率p
el
、蓄电池系统效率η
bat
、燃料电池的系统效率η
fc
、和电解槽的系统效率η
el
。
[0076]
s300，蓄电池根据荷电状态调节下一时刻的母线电压值；各阈值驱动单元根据测量数据，辨别当前时刻运行事件种类；
[0077]
所述阈值驱动单元依据所述测量数据的逻辑运算在无通信基础上辨别当前微网运行事件种类；让燃料电池和电解槽根据当前蓄电池的荷电状态，实现微电网的分散控制。
[0078]
如图2所示，蓄电池会根据soc调节下一时刻的电压值，而所述阈值驱动单元统根据当前时刻的本地测量信息的逻辑运算判断满足的条件以明确发生的事件种类，并将事件种类信息传递给本地的控制模块。
[0079]
在所述步骤s300中，蓄电池根据荷电状态调节下一时刻的母线电压值；各阈值驱动单元根据测量数据，辨别当前时刻运行事件种类，包括步骤：
[0080]
s301,蓄电池根据荷电状态soc调节下一时刻的母线电压值：
[0081][0082]
其中，u
bus
(t
‑
1)和p
bat
(t
‑
1)指上一时刻的母线电压值和蓄电池放出功，soc
l
和soc
h
分别代表荷电状态的低限和高限值；
[0083]
s302,阈值驱动单元根据所测量数据直接辨别微电网当前运行事件种类，分别包含：event n、event r、event r∩z和event r∩q|z；
[0084]
事件n由母线电压阈值驱动，判断如下：
[0085]
event n＝|u
bus
(t)
‑
u
ref
|≤δ
n
；
[0086]
事件r由母线电压阈值驱动，判断如下：
[0087]
event r＝δ
n
＜|u
bus
(t)
‑
u
ref
|≤δ
m
；
[0088]
其中，u
ref
是直流母线电压的额定值，δ
n
和δ
m
为使氢储能系统明确事件时的负荷情况下定义的两种阈值：
[0089]
事件z由母线电压阈值驱动，判断如下：
[0090]
event z＝{u
bus
(t)
‑
u
bush
≥μ
el
,u
bus
(t)
‑
u
busl
≥μ
fc
}；
[0091]
其中，u
busl
和u
bush
分别是事件n运行时的直流母线电压的最低值和最高值；μ
el
是电解槽的电压阈值，μ
fc
是燃料电池的电压阈值；
[0092]
事件q由时间阈值驱动，判断如下：
[0093]
event q＝{t
hy
‑
t
z
≥t
max
}，
[0094]
其中，t
hy
是微电网运行时间；t
z
是event z发生的时间，t
max
是最长时间阈值。
[0095]
s400，获取当前时刻电储能系统和氢储能系统的成本函数，基于各阈值驱动单元所判断的事件种类匹配相应的分散控制策略以优化运行成本；调节各系统的工作模式，使各子系统的输出功率同时满足微电网运行经济性、稳定性和可行性的控制目标。
[0096]
所述电储能系统运行成本函数为：
[0097][0098]
其中，c
bat_in
为蓄电池购置成本，c
n
指蓄电池组的容量；u
bat_n
是蓄电池组的额定电压；c
bat_o&m
为蓄电池运维成本，p
bat
为蓄电池输出功率；η
bat
为蓄电池效率；c
bat_deg
为蓄电池的退化成本；
[0099]
所述氢储能系统使用的成本函数为：
[0100][0101]
其中，c
fc/el_in
为燃料电池/电解槽的购置成本，c
fc/el_o&m
为燃料电池/电解槽运维成本，η
fc/el
为燃料电池效率，l
fc/el
是燃料电池/电解槽的寿命；c
fc/el_deg
为燃料电池/电解槽的退化成本。
[0102]
对各成本函数进行归一化处理，归一化后的成本函数：
[0103][0104]
其中，c
i
是指电储能系统或氢储能系统的运行成本函数包括c
bat
或c
fc/el
，p
max,i
指电储能系统或氢储能系统的最大功率。
[0105]
如图3所示，所述的运行成本优化方法包括的主要控制目标为在保证储能系统健康运行的条件下，优化微电网的总运行成本；根据不同的事件类型具体划分为两种控制策略，所述分散控制策略包括分散式经济顺序控制策略和分散下垂控制策略；事件event n匹配分散式经济顺序控制策略，事件event r、event r∩z和event r∩q|z匹配分散下垂控制策略；
[0106]
分散式经济顺序控制策略中，根据影响各储能系统寿命与性能的参数以获得各子系统的健康因子，并将电储能和氢储能系统的运行归一化成本、健康因子与控制参数结合；
[0107]
分散下垂控制策略中利用分散下垂控制反转原本的充放电状态，同时保证系统的功率平衡和运行可靠性，最大功/效点恒功率控制燃料电池和电解槽输出满足负荷需求的恒定功率。
[0108]
在所述步骤s400中，基于各阈值驱动单元所判断的事件种类匹配相应的分散控制策略以优化运行成本，包括步骤：
[0109]
将电氢混合储能系统的荷电状态转化为控制参数：
[0110]
对蓄电池而言，考虑到过高或者过低的荷电状态将显著影响其寿命，所述电储能系统的健康因子为：
[0111][0112]
其中，k1、k2、k3和k4是等效系数；
[0113]
燃料电池和电解槽而言，对突变负载的快速响应将显著影响其寿命；虽然储氢罐的等效荷电状态并不会直接影响它们的寿命，但孤岛直流微电网运行需要满足氢燃料的自给自足，因此同样在健康因子中考虑等效荷电状态：氢储能系统的健康因子为：
[0114]
h
fc/el
＝k
hy1
|sohc
ref
‑
sohc(t)|+k
hy2
d
fc/el
；
[0115]
其中，sohc
ref
为储氢罐等效荷电状态的额定值；d
fc/el
为燃料电池/电解槽的功率波动率；k
hy1
和k
hy2
是等效系数；
[0116]
在event n下，采用分散式经济顺序控制策略，
[0117][0118]
其中，δu指母线电压最大偏差；放电时p
i
为正，充电时为负，h
i
为电
‑
氢混合储能系统的健康因子；α
i
为等效系数；
[0119]
在事件event r、event r∩z和event r∩q|z下，采用分散下垂控制策略反转原本的充放电状态，以恢复soc：
[0120][0121]
其中，u
ref
是指母线电压额定值；δu指母线电压最大偏差；u
min
是直流母线的最小值，u
max
是直流母线的最大值；
[0122]
燃料电池和电解槽的控制策略为最大功/效点恒功率控制：
[0123][0124]
其中，p
mep
是效率最大时的功率，p
mpp
是最大功率值。
[0125]
作为上述实施例的优化方案，所述光伏电池阵列包括相互连接的光伏电池与单向dc/dc变流器组；所述氢储能系统包括相互连接的质子膜交换燃料电池与单向dc/dc变流器、质子交换膜电解槽与其相连的单向dc/dc变流器；所述电储能系统包括蓄电池和与其连接的双向dc/dc变流器；所述阈值驱动单元包括测量组件和触发机制，测量组件可测量母线电压、电储能系统的soc值和当前时间，驱动机制根据测量数据的逻辑运算辨别事件种类；所述控制模块通过与各系统的变流器连接向各系统变流器来输入控制信号；
[0126]
所述光伏发电系统采用最大功率点跟踪控制；所述燃料电池系统和电解槽系统采用电流单环pi控制；所述蓄电池系统采用下垂控制。
[0127]
电
‑
氢混合储能系统中各子系统的阈值驱动单元结合其工作特性采集一定的本地信息，并根据所采集的本地信息的逻辑运算利用阈值驱动机制自主地调整控制模块中的运行成本优化方法以驱动系统经济运行；运行成本中充分考虑混合储能系统的运行特性和效率特性，定义混合储能系统的健康因子，将运行成本优化方法的控制参数与归一化的运行成本和健康因子结合；信息采集、阈值驱动与运行成本优化方法的调整均在子系统内完成，并不与其他子系统进行通信或者是数据交换。
[0128]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。