【技术实现步骤摘要】
本说明书属于涉及风光新能源的电数据处理，尤其涉及电解槽阵列的运行控制方法和装置。
技术介绍
1、在涉及风光发电的新能源场景中，风光发电站通过风光发电所生成的电能一部分会馈入到电网，还有一部分会使用电解槽转换为氢能存入储氢罐内，以备后续使用。
2、但是，风光发电容易受自然因素变化的影响，导致风光发电站所生成的电能常常存在较大的波动性。当风光发电的波动尺度较大时，基于现有方法，往往很难精准、有效地实现对电解槽运行的控制调整，进而导致电解槽整体运行效率较低，收益率较差。
3、针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本说明书提供了一种电解槽阵列的运行控制方法和装置，可以较好地适配于风光发电大尺度波动场景，当风光发电波动较大时，能够及时且精准地自动控制和调整系统电解槽阵列的运行，有效提高电解槽阵列的整体运行效率，以及整体收益率。
2、本说明书提供了一种电解槽阵列的运行控制方法，包括：
3、在监测到目标风光发电站的风光发电数据的波动幅度大于预设的幅度阈值的情况下，获取针对当前时间的风光波动特征数据；
4、根据所述风光波动特征数据，确定出风力发电功率的预测值，以及光伏发电功率的预测值；
5、根据风力发电功率的预测值和光伏发电功率的预测值，确定出电解槽阵列中当前时间待调度的电解槽的数量；
6、获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数；
7、根据电解槽的数量、风力发电功率的预测值，以及光伏发电功率的预测值，构建目标约束条件；其中，所述目标约束条件至少包括：系统整体功率平衡约束条件；
8、基于所述多目标成本函数、目标约束条件，通过优化求解，获取并根据电解槽阵列中当前时间待调度的电解槽的运行功率，生成相应的目标调度策略；
9、根据目标调度策略，控制并调整电解槽阵列当前时间的运行。
10、在一个实施例中，获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数，包括：
11、获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，确定出第一类特征参数、第二类特征参数、第三类特征参数；其中，第一类特征参数至少包括：电解槽单位容量建设成本、电解槽的额定容量、电解槽运维成本系数，第二类特征参数至少包括：电解槽启动成本、电解槽停机成本，第三类特征参数至少包括：储能电池系统单位容量建设成本、储能电池系统的额定容量、储能电池系统运维成本系数；
12、根据预设的构建规则，利用第一类特征参数，构建电解槽运维成本项；利用第二类特征参数，构建电解槽启停成本项；利用第三类特征参数，构建储能电池系统运维成本项；
13、组合使用电解槽运维成本项、电解槽启停成本项、储能电池系统运维成本项，构建得到相应的多目标成本函数。
14、在一个实施例中，所述多目标成本函数还包括：储氢罐运维成本项、电氢负荷转移成本项、弃电惩罚成本项、系统与电网交互功率成本项。
15、在一个实施例中，获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数，包括：
16、按照以下算式，构建多目标成本函数：
17、min c=a1c1+ a2c2+a3c3+ a4c4+ a5c5+ a6c6+ a7c7
18、其中，c为多目标成本函数值，c1为电解槽运维成本项，c2为储氢罐运维成本项，c3为电氢负荷转移成本项，c4为弃电惩罚成本项，c5为系统与电网交互功率成本项，c6为电解槽启停成本项，c7为储能电池系统运维成本项，a1为第一权重系数，a2为第二权重系数，a3为第三权重系数，a4为第四权重系数，a5为第五权重系数，a6为第六权重系数，a7为第七权重系数。
19、在一个实施例中，根据电解槽的数量、风力发电功率的预测值，以及光伏发电功率的预测值，构建目标约束条件，包括：
20、
21、
22、其中，pgrid(t)为t时系统与电网交互功率，pbatt(t)为t时储能电池系统的运行功率，ppv(t)为t时光伏发电功率的预测值，pwind(t)为t时风力发电功率的预测值，为t时的弃电量， pl(t)为t时系统功率损耗，palk(t)为t时电解槽的总运行功率，palki(t)为编号为i的电解槽的t时运行功率，t为当前时间，n为当前时间待调度的电解槽的数量。
23、在一个实施例中，目标约束条件还包括：电解槽个体状态约束条件；
24、其中，所述电解槽个体状态约束条件根据电解槽的多种类型状态的状态值，以及多种类型操作的操作值构建得到；
25、所述多种类型状态包括：额定运行状态、波动运行状态、待机状态、停机状态；所述多种类型操作包括：启动操作、关机操作。
26、在一个实施例中，所述电解槽个体状态约束条件包括以下至少之一：电解槽波动运行状态安全运行约束子条件、电解槽输入功率约束子条件、电解槽产氢速率约束子条件、电解槽状态切换约束子条件。
27、在一个实施例中，按照以下算式构建针对编号为n的电解槽的电解槽状态切换约束子条件：
28、- dn(t-2)+ dn(t-1) - dn(t)≤0
29、rn(t)+ fn(t)+ sn(t)+ dn(t-1)-1≤yn(t)
30、rn(t-1)+ fn(t-1)+ sn(t-1)+ dn(t)-1≤zn(t)
31、rn(t)+ fn(t)+ sn(t)+ dn(t)=1
32、其中，dn(t-2)为t-2时停机状态的状态值，dn(t-1)为t-1时停机状态的状态值，dn(t)为t时停机状态的状态值，rn(t)为t时额定运行状态的状态值，fn(t)为t时波动运行状态的状态值，sn(t)为t时待机状态的状态值，yn(t)为t时启动操作的操作值，rn(t-1)为t-1时额定运行状态的状态值，fn(t-1)为t-1时波动运行状态的状态值，sn(t-1)为t-1时待机状态的状态值，zn(t)为t时关机操作的操作值，t为当前时间，t-1为前一个单位时间的时间，t-2为前两个单位时间的时间。
33、本说明书还提供了一种电解槽阵列的运行控制装置，包括：
34、获取模块，用于在监测到目标风光发电站的风光发电数据的波动幅度大于预设的幅度阈值的情况下，获取针对当前时间的风光波动特征数据；
35、第一确定模块，用于根据所述风光波动特征数据，确定出风力发电功率的预测值，以及光伏发电功率的预测值；
36、第二确定模块，用于根据风力发电功率的预测值和光伏发电功率的预测值，确定出电本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电解槽阵列的运行控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多目标成本函数还包括：储氢罐运维成本项、电氢负荷转移成本项、弃电惩罚成本项、系统与电网交互功率成本项。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据电解槽的数量、风力发电功率的预测值，以及光伏发电功率的预测值，构建目标约束条件，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标约束条件还包括：电解槽个体状态约束条件；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述电解槽个体状态约束条件包括以下至少之一：电解槽波动运行状态安全运行约束子条件、电解槽输入功率约束子条件、电解槽产氢速率约束子条件、电解槽状态切换约
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，按照以下算式构建针对编号为n的电解槽的电解槽状态切换约束子条件：
9.一种电解槽阵列的运行控制装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电解槽阵列的运行控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多目标成本函数还包括：储氢罐运维成本项、电氢负荷转移成本项、弃电惩罚成本项、系统与电网交互功率成本项。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取并根据目标风光发电站的设备属性数据、目标风光发电站所属目标区域的电网背景数据，构建多目标成本函数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据电解槽的数量、风力发电功率的预测值，以及光伏发电功率的预测值，构...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘峻，李伟，王光春，韩文杰，刘晓杰，雷镇源，王涛，杨立，
申请(专利权)人：中电建新能源集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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