申请/专利权人：国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司滨海供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

申请日：2020-09-10

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN112290562B

主分类号：H02J3/24

分类号：H02J3/24;H02J3/28;H02J3/32;H02J3/38;H02J7/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.01.29#公开

摘要：本发明公开一种平抑风电波动功率的混合储能多级协调控制系统及控制方法，包括日前混合储能控制单元、日内混合储能控制单元与实时混合储能控制单元。本发明所提出的平抑风电波动功率的混合储能多级协调控制系统及控制方法利用多个时间尺度日前、日内、实时逐级降低风电预测偏差给储能系统控制带来的影响，能够满足各种不同时间尺度下风电平抑要求，保证混合储能始终处于正常工作状态。

主权项：1.一种平抑风电波动功率的混合储能多级协调控制方法，其特征在于：日前风电预测模块负责预测未来24小时内风电功率，其将未来24小时内风电功率传递给二阶低通滤波器，由二阶低通滤波器确定储能电池与超级电容的风电波动功率平抑范围，经过限幅环节与SOC优化环节优化二阶低通滤波器参数，最后将未来24小时内各储能的SOC状态发送至日内混合储能控制单元；日内风电预测模块负责预测未来4小时内风电功率，其将未来4小时内风电功率传递给二阶低通滤波器，由二阶低通滤波器确定储能电池与超级电容的风电波动功率平抑范围，经过限幅环节与SOC优化环节优化二阶低通滤波器参数，其中SOC优化环节接收日前混合储能控制单元发送的日前储能控制中各储能的SOC状态，除保证未来4小时内各储能处于正常工作状态，还使该时段结束后各储能的SOC状态与日前储能控制中对应的各储能的SOC状态尽可能接近，以保持混合储能系统下一时段具有平抑风电波动功率的能力，最后将未来4小时内各储能的SOC状态发送至实时混合储能控制单元；实时风电预测模块负责预测未来15分钟内风电功率，其将未来15分钟内风电功率传递给二阶低通滤波器，由二阶低通滤波器确定储能电池与超级电容的风电波动功率平抑范围，经过限幅环节与SOC优化环节优化二阶低通滤波器参数，其中SOC优化环节接收日内混合储能控制单元发送的日内储能控制中各储能的SOC状态，除保证未来15分钟内各储能处于正常工作状态，还使该时段结束后各储能的SOC状态与日内混合储能控制中对应的各储能的SOC状态尽可能接近，以保持混合储能系统下一时段具有平抑风电波动功率的能力，最后利用优化后的二阶低通滤波器参数控制储能电池与超级电容的输出功率；包括以下步骤：基于未来24小时内的风电功率预测结果，利用二阶低通滤波器划分储能电池与超级电容的风电波动功率平抑范围，并对二阶低通滤波器控制参数进行优化；利用二阶低通滤波器将未来24小时内的风电波动功率按频率分为高频、次高频、低频三个部分，分别利用超级电容与储能电池平抑高频与次高频分量，以1小时为最小时间尺度，以未来24小时内风电上网波动功率最小、储能电池充放电深度最小以及储能电池与超级电容保持适中水平为目标，以储能电池与超级电容的荷电状态不超过其相应的极限值建立多目标优化模型， 约束条件为： 式中：Pbat,c为储能电池的额定充放电功率；Csoc,mod为储能装置适中的荷电状态；Δt为储能装置充放电时间间隔；Mcap为超级电容的储能容量；Csoc,cap与Csoc,bat分别为超级电容与储能电池荷电状态；Csoc,cap,max与Csoc,cap,min为Csoc,cap上下限；Csoc,bat,max与Csoc,bat,min为Csoc,bat上下限；利用层次分析法与贝叶斯理论获取各目标权重，对各目标进行加权求和，将多目标优化模型转化为单目标优化模型，并利用拉格朗日乘子法进行求解；基于未来4小时内的风电功率预测结果，利用二阶低通滤波器划分储能电池与超级电容的风电波动功率平抑范围，并对各储能出力进行优化；利用二阶低通滤波器将未来4小时内的风电波动功率按频率分为高频、次高频、低频三个部分，分别利用超级电容与储能电池平抑高频与次高频分量；以15分钟为最小时间尺度，以未来4小时内风电上网波动功率最小、储能电池充放电深度最小、储能电池与超级电容保持适中水平以及该时段结束后混合储能系统中各储SOC与日前混合储能控制中各储能的SOC尽可能接近为目标，以储能电池与超级电容的荷电状态不超过其相应的极限值建立多目标优化模型； 约束条件为： 利用层次分析法与贝叶斯理论获取各目标权重，对各目标进行加权求和，将多目标优化模型转化为单目标优化模型，并利用拉格朗日乘子法进行求解；基于未来15分钟内的风电功率预测结果，利用二阶低通滤波器划分储能电池与超级电容的风电波动功率平抑范围，并对各储能出力进行优化；利用二阶低通滤波器将未来15分钟内的风电波动功率按频率分为高频、次高频、低频三个部分，结合两类储能的特点，分别利用超级电容与储能电池平抑高频与次高频分量；以未来15分钟内风电上网波动功率最小、储能电池充放电深度最小、储能电池与超级电容保持适中水平以及该时段结束后混合储能系统中各储SOC与日内混合储能控制中各储能的SOC尽可能接近为目标，以储能电池与超级电容的荷电状态不超过其相应的极限值建立多目标优化模型； 约束条件为： 利用层次分析法与贝叶斯理论获取各目标权重，对各目标进行加权求和，将多目标优化模型转化为单目标优化模型，并利用拉格朗日乘子法进行求解；向二阶低通滤波器输入控制参数fcap与fbat，利用二阶低通滤波器控制各储能的输出功率；利用层次分析法与贝叶斯权重获取各目标权重包括以下步骤：利用层次分析法获取各目标主观权重，记为ω'＝[ω′1,ω′2,…,ω′m]，m为优化目标个数；利用贝叶斯理论修正主观权重；采集n日内的各个目标值，形成构造目标数据矩阵Y； 其中：αi＝[yi1…yi3]，yiji∈{1,2,…n},j∈{1,2,…m}为第i个目标在前j日内的数值；利用贝叶斯理论计算各样本的效益指标的权重，以层次分析法获得主观权重为目标fjj＝1,2,3的先验概率，即Pfj＝ω′j，在目标fjj＝1,2,3下，第i个样本αi的概率为yij即Pαi|fj＝yij，根据贝叶斯理论，第i个样本αi的第j个指标权重为： 按ω′ji对第j个样本的各个目标进行加权求和，得到综合目标值fi， 按主观权重对每个样本的各个目标进行加权求和，得到综合目标值f′i， 通过修正主观权重，使所有样本的综合目标值偏差越小越好，为此建立如下最小二乘法优化评估模型修正目标权重， 利用拉格朗日乘子法对上述模型进行求解，即可得到，经过修正后的效益指标权重，记为ω＝[ω1,…,ωm]。

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