一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构，采用超级电容与蓄电池组成的混合储能装置，可应用于多种储能在两种时间尺度下的运行场景，能够有效减轻新能源出力预测误差对于配电网实际运行的影响及实现含储能配电网的最优潮流运行。通过本发明专利技术的应用有利于未来新能源发电装置广泛接入的配电网经济运行与安全稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构
本专利技术涉及配电网混合储能
，尤其涉及一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构。
技术介绍
电力生产过程要求发、输、配、用电四个环节中满足动态平衡。由于电力系统负荷存在峰谷差，因此电力系统稳定运行时需要保留一定的备用容量，一定程度上会影响设备的运行效率。储能系统的应用能够作为一个额外的电能储存环节，与电力系统中的多个环节相关联，提高电能的可靠性。同时，由于混合储能的发展可进一步克服单一储能难以在不同时间尺度上提供不同电网辅助服务能力的缺点。目前的混合储能装置大多先并联再控制，在同一时间尺度下工作，导致功率分配问题复杂和控制困难，有待于解决。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法和架构，使混合储能具备不同时间尺度下运行的能力以及实现双重优化目标，以克服或至少部分解决现有技术中将混合储能先并联再接入配电网导致控制困难以及在同一时间尺度下工作的弊端。本专利技术第一方面一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，所述方法包括以下步骤：S1、将蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，由子控制器实现蓄电池储能装置能量、功率的确定；超级电容器与风力发电装置、光伏发电装置并联后组成DG储能单元接入到配电网系统DG节点上，由子控制器确定DG节点的功率；S2、总控制器制定日前调度计划，对配电网系统次日各节点上的负荷数据、DG节点的风机出力或光伏出力数据进行预测；S3、以1h作为单位时段，制定基于日前阶段的配电网系统运行的“网-储”优化模型，并对优化模型进行松弛后求解，从而制定各节点上每1h的蓄电池储能装置的出力情况；S4、制定日内阶段的超级电容器作用的优化模型，首先对当前1h内的所有配电网内DG的实际出力情况进行短时间预测，在所有DG节点上建立日内阶段的“源-储”优化模型，在各自的子控制器中进行求解，制定超级电容器当前1h内每10min的出力计划，在后续每个小时时段到后再重复上述优化流程。进一步的，步骤S2中，所述负荷数据为配电网系统次日各节点以1h为基本时间单位的数据；风机出力或光伏出力数据为以10min为基本时间单位的数据。进一步的，步骤S3中所述“网-储”优化模型为储能参与的配电网最优潮流模型，目标函数为配电网日发电成本最小化，目标函数表达式为：minc2P0(t)2+c1P0(t)+c0其中，P0为配电网根节点处总发电量，c2、c1、c0为发电成本系数。进一步的，所述对优化模型进行松弛后求解，具体包括以下步骤：S31、引入辅助变量vi,j、ii,j，对其定义为：S32、将辅助变量代入潮流等式中，得到：S33、对步骤S32所获得公式进行凸化处理，转化为标准二阶锥松弛形式：得到松弛后的潮流约束为：vi＝vj+2(ri,jPi,j+xi,jQi,j)-(ri,j2+xi,j2)ii,j,i∈N\{0}其中，Pi,j、Qi,j分别为支路ij流过的有功功率和无功功率，Pj和Qj分别为节点j上注入的有功功率和无功功率，vj为节点i的负电压，Ii,j为支路ij上的负电流，v0为根节点的电压幅值，其值等于定值参考电压vref，ri,j与xi,j分别为支路ij上的电阻和电抗值。进一步的，所述短时间预测具体为当前1h时段内，以10min为基本时间单位的新能源发电系统预测出力情况。进一步的，所述“源-储”优化模型的目标函数为：其中，Pd-head为日前预测新能源出力值，Ptotal为短期预测新能源出力值与超级电容功率之和，SOCc为超级电容电荷量，SOCexp为超级电容期望运行电荷量，所述目标函数中第一项为日前预测出力与储能补偿后实际出力之差的平方，第二项为储能运行的电荷量与期望电荷量之差的平方。进一步的，在对优化模型求解的过程中还考虑配电网系统约束，所述配电网系统约束包括功率运行约束、最小和最大电荷量约束以及期望电荷量约束。本专利技术第二方面提供一种混合储能装置在配电网中的架构，用于执行前述第一方面所述的方法，包括总控制器、子控制器、光伏发电装置、超级电容和蓄电池储能装置，所述蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，与蓄电池储能装置相连接的子控制器用于确定蓄电池储能装置能量、功率；所述超级电容与风力发电装置、光伏发电装置并联组成DG储能单元，所述DG储能单元接入配电网系统DG节点，与DG储能单元连接的子控制器确定DG节点的功率，所述子控制器与总控制器相连接。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术由于采用混合储能系统，结合超级电容与蓄电池的优势，分开控制两种储能单元工作在不同时间尺度下，发挥其不同的优势。相比现有的混合储能控制策略，控制结构更加简单，并且能够实现多重优化目标。(2)本专利技术以分布式的形式将储能装置接入电网，更适合于未来配电网的形态。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的优选实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例提供的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法整体流程示意图。图2是本专利技术一实施例提供的一种混合储能装置在配电网中的架构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所列举实施例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。参照图1，本专利技术提供一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，所述方法包括以下步骤：S1、将蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，由子控制器实现蓄电池储能装置能量、功率的确定；超级电容器与风力发电装置、光伏发电装置并联后组成DG储能单元接入到配电网系统DG节点上，由子控制器确定DG节点的功率。S2、总控制器制定日前调度计划，对配电网系统次日各节点上的负荷数据、DG节点的风机出力或光伏出力数据进行预测。S3、以1h作为单位时段，制定基于日前阶段的配电网系统运行的“网-储”优化模型，并对优化模型进行松弛后求解，从而制定各节点上每1h的蓄电池储能装置的出力情况。S4、制定日内阶段的超级电容器作用的优化模型，首先对当前1h内的所有配电网内DG的实际出力情况进行短时间预测，在所有DG节点上建立日内阶段的“源-储”优化模型，在各自的子控制器中进行求解，制定超级电容器当前1h内每10min的出力计划，在后续每个小时时段到后再重复上述优化流程。具体的，步骤S2中，所述负荷数据为配电网系统次日各节点以1h为基本时间单位的数据；风机出力或光伏出力数据为以10min为基本时间单位的数据。上述实施例中，在长时间尺度下的控制策略主要为：日前阶段，对储能的管理主要依托于配电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、将蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，由子控制器实现蓄电池储能装置能量、功率的确定；超级电容器与风力发电装置、光伏发电装置并联后组成DG储能单元接入到配电网系统DG节点上，由子控制器确定DG节点的功率；/nS2、总控制器制定日前调度计划，对配电网系统次日各节点上的负荷数据、DG节点的风机出力或光伏出力数据进行预测；/nS3、以1h作为单位时段，制定基于日前阶段的配电网系统运行的“网-储”优化模型，并对优化模型进行松弛后求解，从而制定各节点上每1h的蓄电池储能装置的出力情况；/nS4、制定日内阶段的超级电容器作用的优化模型，首先对当前1h内的所有配电网内DG的实际出力情况进行短时间预测，在所有DG节点上建立日内阶段的“源-储”优化模型，在各自的子控制器中进行求解，制定超级电容器当前1h内每10min的出力计划，在后续每个小时时段到后再重复上述优化流程。/n

【技术特征摘要】
1.一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、将蓄电池储能装置安装在配电网系统的非DG节点上，由子控制器实现蓄电池储能装置能量、功率的确定；超级电容器与风力发电装置、光伏发电装置并联后组成DG储能单元接入到配电网系统DG节点上，由子控制器确定DG节点的功率；
S2、总控制器制定日前调度计划，对配电网系统次日各节点上的负荷数据、DG节点的风机出力或光伏出力数据进行预测；
S3、以1h作为单位时段，制定基于日前阶段的配电网系统运行的“网-储”优化模型，并对优化模型进行松弛后求解，从而制定各节点上每1h的蓄电池储能装置的出力情况；
S4、制定日内阶段的超级电容器作用的优化模型，首先对当前1h内的所有配电网内DG的实际出力情况进行短时间预测，在所有DG节点上建立日内阶段的“源-储”优化模型，在各自的子控制器中进行求解，制定超级电容器当前1h内每10min的出力计划，在后续每个小时时段到后再重复上述优化流程。


2.根据权利要求1所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，步骤S2中，所述负荷数据为配电网系统次日各节点以1h为基本时间单位的数据；风机出力或光伏出力数据为以10min为基本时间单位的数据。


3.根据权利要求1所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，步骤S3中所述“网-储”优化模型为储能参与的配电网最优潮流模型，目标函数为配电网日发电成本最小化，目标函数表达式为：
minc2P0(t)2+c1P0(t)+c0
其中，P0为配电网根节点处总发电量，c2、c1、c0为发电成本系数。


4.根据权利要求3所述的一种混合储能装置在配电网中的运行优化方法，其特征在于，所述对优化模型进行松弛后求解，具体包括以下步骤：
S31、引入辅助变量vi,j、ii,j，对其定义为：



S32、将辅助变量代入潮流等式中，得到：



S33、对步骤S32所获得公式进行凸化处理，转化为标准二阶锥松弛形式：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李琳玮，宁光涛，梁亚峰，陈明帆，何礼鹏，黄亮，方兵，张佳艺，覃丹，
申请(专利权)人：海南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：海南;46