一种风储联合系统运行弹性控制方法与流程

本发明具体涉及一种风储联合系统运行弹性控制方法，属于弹性控制。

背景技术：

1、为了应对能源枯竭和环境污染等问题，风电等新能源的装机规模不断扩大。风电具有随机性、波动性及反调节性等特点，这导致了大规模风电接入电网后，电网等效峰谷差增大，使得电网调峰压力和冲击等概率增大。为解决风电接入电网造成的影响，现有技术大多引入电池储能系统形成风储联合系统，风电机组产生的随机性和波动性强的电能通过电池储能系统的平稳后并入电网，降低风储联合系统对电网冲击力度；但风电机组产生的波动性过强的电能仍会增大风储联合系统对电网的冲击力度，所以在风电机组波动性过强的时间段减载风电机组就成了降低风储联合系统对电网冲击的关键点；现有的风储联合系统运行弹性控制方法仍处在经验阶段，根据以往风电机组运行的记录，通过经验判断风电机组的减载时段，导致风电机组有时并未在最佳的停载时刻减载，仍产生了波动性较高的电能，增大了风储联合系统对电网的冲击。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：找到风储联合系统中风电机组准确的减载时段，降低风电机组的波动性。

2、本发明所提出的技术方案是：一种风储联合系统运行弹性控制方法，涉及风储联合系统中已知的风电机组、储能电站和火电机组，所述运行弹性控制方法包括以下步骤：

3、步骤1：建立风储联合系统运行模型，如下式(1)所示，

4、pl(t)＝pf(t)+pw(t)+pb(t)(1)，

5、式(1)中，pl(t)风储联合系统的负荷功率；pb(t)是储能电站的运行功率；pf(t)是火电机组的运行功率；pw(t)是风电机组的运行功率；

6、获取风储联合系统运行模型的约束条件，如下式(2)所示，

7、

8、式(2)中，是火电机组发出功率下限，是火电机组发出功率上限；cmax是风机最大减载比例，是风速v对应的风电机组的最大功率；是储能电站的额定功率；

9、步骤2：选取所述储能电站的运行功率pb(t)和所述风电机组的运行功率pw(t)作为所述风储联合系统运行模型的控制量，然后选取储能电站的荷电状态soc和风电机组总减载能量w作为风储联合系统运行模型的状态量，建立所述风储联合系统运行模型的状态方程，如下式(3)所示，

10、

11、式(3)中，qb是储能电站的容量系数；ib(pb,soc)是储能电站放电电流；t0和tf分别是风储联合系统运行模型运行过程中的初始和终端状态时刻；pw，l是风电机组的减载功率；w是风电机组的总减载能量；

12、步骤3：根据公式(1)中的火电机组的运行功率pf(t)建立火电机组运行成本模型，如下式(4)所示，

13、

14、式(4)中，j1是火电机组的运行成本；c1是燃煤的价格；a0、a1和a2是火电机组运行成本系数；

15、根据公式(3)中的风电机组总减载能量w建立风电运行成本模型，如下式(5)所示，

16、j2＝c2w   (5)，

17、式(5)中，j2是风电机组的运行成本；c2是单位能量的风机减载成本；

18、建立储能电站运行成本模型，如下式(6)所示，

19、

20、式(6)中，j3是储能电站的运行成本；r(soc)是储能电站的内阻；c3为内阻损耗成本系数，c4储能老化成本系数，nb为电池个数，vb为储能电站的容量；qloss为储能损耗寿命；b为指数前系数；crate为放电速率；r为气体常数；t为绝对温度；ah为放电安时；z为指数因子；γnom为储能在某一电流下的寿命；in为储能的额定电流；qloss为储能寿命损耗百分比；

21、由于所述储能电站和火电机组的运行成本较为复杂，所以对所述储能电站的荷电状态soc添加罚函数成本s1，如下式(7)所示，

22、

23、式(7)中，m1是储能电站荷电状态soc的罚函数约束因子；

24、对所述火电机组添加罚函数成本s2，如下式(8)所示，

25、

26、式(8)中，m2是火电机组的运行功率的罚函数约束因子；

27、由公式(4)、(5)、(6)、(7)和(8)联立得到风储联合系统运行成本模型，如下式(9)所示，

28、

29、步骤4：确定所述储能电站的荷电状态soc的初始和终端状态值，如下式(10)所示，

30、

31、式(10)中，soc(t0)是储能电站的荷电状态soc的初始状态值；soc(tf)是储能电站的荷电状态soc的终端状态值；

32、由公式(2)、(3)、(9)和(10)联立得风储联合系统运行过程中的弹性控制模型，如下式(11)所示，

33、

34、建立所述弹性控制模型的哈密顿函数h，如下式(12)所示，

35、

36、式(12)中：λ1表示储能电站的荷电状态soc对应的伴随变量，λ2表示风电机组减载功率对应的伴随变量；

37、获得所述哈密顿函数的伴随方程和所述伴随方程的边界条件，如下式(13)和(14)所示，

38、

39、

40、式(14)中，w(tf)表示风储联合系统运行终点时刻的风电机组减载能量，表示风储联合系统运行成本目标函数中w(tf)的相关项；

41、通过公式(13)和(14)对所述哈密顿函数h进行修正，得到修正后的修正哈密顿函数h*，如下式(15)所示，

42、

43、根据庞特里亚金极大值原理(pmp)得到所述弹性控制模型最优控制的必要条件，如下式(16)所示，

44、

45、通过公式(15)和(16)将所述弹性控制模型进行优化，得到最优弹性控制模型如下式(17)所示，

46、

47、步骤5：采用gams软件中的gurobi求解器对所述最优弹性控制模型进行求解，根据gams软件中的求解结果输出风储联合系统的最优弹性控制值。

48、上述技术方案的进一步改进在于：所述步骤1中建立风储联合系统运行模型的过程如下：

49、建立风电机组运行模型，如下式(18)所示，

50、

51、式(18)中：pw(t)是风电机组的运行功率；ρ是空气密度；r是风轮半径；v是风速；cp是风能利用系数，与叶尖速比λ和桨距角β有关；γ是引入的中间变量；ω是风轮的角速度；系数c1＝0.5176，c2＝116，c3＝0.4，c4＝5，c5＝21，c6＝0.0068；pnw是风机额定功率；ωn是风机额定角速度；

52、建立储能电站运行模型，如下式(19)所示，

53、

54、式(19)中：uoc(soc)是储能电站开路电压；rb(soc)是储能电站内阻；ib(pb,soc)是储能电站放电电流；pb(t)为储能的运行功率；

55、建立火电机组运行模型，如下式(20)所示，

56、pf(t)＝pl(t)-pw(t)-pb(t)(20)，

57、式(20)中，pf(t)是火电机组的运行功率；pl(t)风储联合系统的负荷功率且pl(t)是已知量；

58、最后联立公式(18)、(19)和(20)得到风储联合系统运行模型。

59、上述技术方案的进一步改进在于：所述步骤5的具体求解步骤如下：

60、步骤5.1：通过gams软件中的gruobi求解器将最优弹性控制模型中的微分方程转化为差分方程，如下式(21)所示：

61、

62、步骤5.2：将所述修正哈密顿函数h*转化为下式(22)，

63、

64、步骤5.3：通过二分法确定伴随变量的初始值，并进行打靶求解，输出最后的求解值；

65、上述技术方案的进一步改进在于：所述步骤5.3中进行打靶求解的具体步骤如下：

66、步骤5.3.1：初始化伴随变量初值的搜索区间[d1,d2]；

67、步骤5.3.2：初始化计数器，选择δpw，δpb分别为风电机组减载功率和储能电站放电功率的搜索间隔；

68、步骤5.3.3：第1次迭代，选择λ0＝(d1+d2)/2，soc初值为soc0，从初始时刻开始，代入不同的风机减载功率与储能充电功率进行搜索，根据哈密顿函数确定运行功率，重复伴随方程和状态方程，差分方程的计算过程至终点时刻，得到终点时刻的soc(t)；

69、步骤5.3.4：将终点时刻的soc(t)与socf比较，若soc(t)<socf，则让d1＝(d1+d2)/2，否则让d2＝(d1+d2)/2；

70、步骤5.3.5：重复步骤5.3.2到步骤5.3.4，直到满足收敛条件，输出求解值；

71、收敛条件如下式(23)所示：

72、|soc(t)-socf|＜ε   (23)。

73、有益效果：由于本发明一种风储联合系统运行弹性控制方法采用了庞特里亚金最大值原理进行弹性控制，使得控制过程可以更加良好的找到控制量(即风电机组的减载量和火电机组的运行功率)，使弹性控制的结果更加准确，可以找到更加精准的风电机组的减载时刻。