一种风电混合储能系统总成本优化方法、系统及设备介质

技术领域

本发明属于风电混合储能系统领域，涉及一种风电混合储能系统总成本优化方法、系统及设备介质。

背景技术

可变风速限制了其风力涡轮机发电机(WTG)输出功率的电能质量和系统稳定性。这种现象极大地限制了风能与电网的并网。相比之下，储能系统(ESS)提供了一个相对更好的解决方案，并且被认为是平滑功率波动，保持功率和能量平衡以及改善电能质量的良好解决方案。但是，不同类型的ESS在特性上存在巨大差异，单一类型的ESS在使用平滑波动方面存在一些缺点。例如，电池具有高能量密度但功率密度有限，超级电容器(SC)具有高功率密度但能量密度有限。因此，同时利用电池和SC提供了高功率密度和高能量密度混合储能系统(HESS)的折衷方案，从而提高了风力发电的技术性能。由于储能的成本是其功率和容量的函数，而成本太高会使工程验收难以接受，但目前没有合适的方式能够降低风电混合储能系统的总成本。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种风电混合储能系统总成本优化方法、系统及设备介质，能够平衡成本和ESS寿命，有效降低风电混合储能系统的总成本。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种风电混合储能系统总成本优化方法，包括以下过程：

S1，根据HESS和电源系统的期望组合输出功率计算得到满足风电场功率变化率的风电系统所需输出功率；

S2，使用具有相同搜索大小NP和相同维度D的种群的两个PSO独立搜索解，GA负责设置规则下两个PSO之间的交互，得到全局搜索结果为优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率；

S3，采用两级能量分配方案的能量管理策略：第一级为设置混合储能系统的输出功率，第二级为通过优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率管理电池于超级电容器之间的功率流；

S4，根据风电系统所需输出功率、混合储能系统的输出功率和电池与超级电容器之间的功率流，降低HESS的每天运营总成本。

优选的，S1的具体过程为：

S11，HESS的基本操作为：

P

其中P

S12，假设确定电源系统的期望组合输出功率P

P

P

S13，电池和SC的吸收功率可以写成

P

S14，根据充放电效率，电池和超级电容器SC的输出功率(P

其中η

优选的，S2的具体过程为：

S21，随机创建两个PSO的两个个体种群，并找出初始位置pbest

S22，基于GA理论，随机确定交叉的位置，然后在随机概率p

S23，交叉后，如果随机概率p

S24，评估适应度值C

进一步，x

进一步，突变概率p

优选的，S3中，第一级能量分配方案的能量管理策略的过程为：

风电场功率变化率定义为：

其中P

优选的，S3中，第二级能量分配方案的能量管理策略的过程为：

第二级负责管理电池和SC之间的P

其中P

EMS核心任务的第二个层次为控制电池在低频段工作，由于电池在T

其中fft(P

一种风电混合储能系统总成本优化系统，包括：

风电系统输出功率计算模块，用于根据HESS和电源系统的期望组合输出功率计算得到满足风电场功率变化率的风电系统所需输出功率；

电池参数优化模块，用于使用具有相同搜索大小NP和相同维度D的种群的两个PSO独立搜索解，GA负责设置规则下两个PSO之间的交互，得到全局搜索结果为优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率；

两级能量分配管理模块，用于采用两级能量分配方案的能量管理策略：第一级为设置混合储能系统的输出功率，第二级为通过优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率管理电池于超级电容器之间的功率流；

总成本优化模块，用于根据风电系统所需输出功率、混合储能系统的输出功率和电池与超级电容器之间的功率流，降低HESS的每天运营总成本。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述风电混合储能系统总成本优化方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述风电混合储能系统总成本优化方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明通过混合并行PSO-GA算法，将能源管理策略(EMS)设计为两级能源分配方案。第一级基于风电场与电力系统联热电的频谱分析和技术规则，用于设置HESS的输出功率。第二级根据电池运行周期和电池输出功率的截止频率来部署电池和超级电容器的功率流，目标是找到HESS的最佳尺寸，以平衡成本和储能系统寿命，以平滑风电功率波动，能更短的实现系统总成本最优和电池寿命的延长。

附图说明

图1为本发明的混合并行PSO-GA优化算法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明所述的风电混合储能系统总成本优化方法，首先找到混合储能系统的功率和能量容量，以最小化所有系统每天的总成本。再采用两级能量分配方案的能量管理策略设计：第一级负责设置混合储能系统的输出功率，第二级管理电池和超级电容器之间的功率流。最后针对EMS的控制参数，提出混合平行粒子群优化-遗传算法(PSO-GA)。

Step 1:利用HESS和P

(1)HESS用于吸收风力发电机产生的额外能量或将存储的能量释放到电力系统的共耦合点(PCC)。HESS的基本操作可以描述为

P

其中P

(2)假设确定电源系统的期望组合输出功率P

P

P

(3)电池和SC的吸收功率可以写成

P

(4)根据充放电效率，电池和超级电容器SC的输出功率(P

/>

其中η

Step 2:最大限度地降低HESS的运营成本。

(1)确定由初始投资成本和管理与运营(M&O)成本组成的成本估算函数。初始投资成本C

其中C

(2)M&O成本C

C

C

其中C

(3)研究样本的时间范围设置为24小时。然后，考虑融资利率和系统寿命，目标函数可以用下式表示。

最大限度降低的每天总成本

其中r是融资利率。

Step 3:为在总成本控制中平滑风电功率波动，采用两级能量分配方案的能量管理策略设计(EMS。

(1)第一级环境管理体系

针对并网要求，将满足PRR技术规则的输出功率设置为EMS的第一级。

PRR定义为

其中P

max(R

基于截止频率控制设计第一级策略。一级策略的关键是选择合适的截止频率f

(2)第二级环境管理体系

根据第一级，计算HESS的期望输出功率P

其中P

EMS核心任务的第二个层次是控制电池在低频段工作。由于电池在T

其中fft(P

在该电平策略中，电池与SC功率共享的关键因素是电池运行周期T

Step 4:混合并行PSO-GA优化算法(如图1所示).

本发明选择电池和SC以平滑风电功率波动。然而，在成本、寿命、充放电效率、输出功率和EMS控制参数的约束下，如何在电池和SC之间分配功率是一个高度复杂的问题。

针对HESS的最优尺寸和控制参数，提出了一种混合并行PSO-GA优化算法。该算法由两个同步的PSO并行算法组成，增强了基于GA修改两个PSO种群结果的全局和局部搜索能力。为了解决优化问题，设计两个PSO独立搜索解，GA负责设置规则下两个PSO之间的交互，得到全局搜索结果。在该方法中，使用具有相同搜索大小NP和相同维度D的种群的两个PSO。

(1)随机创建两个PSO的两个个体种群，并找出初始位置pbest

x

(2)交叉过程。基于GA理论，随机确定交叉的位置，然后在随机概率p

(3)交叉后，如果随机概率p

(4)评估适应度值C

如图所示，PSO1和PSO2的目的是搜索更多潜在概率区域。为了提高本地搜索能力，使用较好的解来替换两个PSO之间的相应劣质解。x

下述为本发明的装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于装置实施例中未纰漏的细节，请参照本发明方法实施例。

本发明再一个实施例中，提供了一种风电混合储能系统总成本优化系统，该风电混合储能系统总成本优化系统可以用于实现上述风电混合储能系统总成本优化方法，具体的，该风电混合储能系统总成本优化系统包括风电系统输出功率计算模块、电池参数优化模块、两级能量分配管理模块以及总成本优化模块。

其中，风电系统输出功率计算模块用于根据HESS和电源系统的期望组合输出功率计算得到满足风电场功率变化率的风电系统所需输出功率。

电池参数优化模块用于使用具有相同搜索大小NP和相同维度D的种群的两个PSO独立搜索解，GA负责设置规则下两个PSO之间的交互，得到全局搜索结果为优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率。

两级能量分配管理模块用于采用两级能量分配方案的能量管理策略：第一级为设置混合储能系统的输出功率，第二级为通过优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率管理电池于超级电容器之间的功率流。

总成本优化模块用于根据风电系统所需输出功率、混合储能系统的输出功率和电池与超级电容器之间的功率流，降低HESS的每天运营总成本。

本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于风电混合储能系统总成本优化方法的操作，包括：S1，根据HESS和电源系统的期望组合输出功率计算得到满足风电场功率变化率的风电系统所需输出功率；S2，使用具有相同搜索大小NP和相同维度D的种群的两个PSO独立搜索解，GA负责设置规则下两个PSO之间的交互，得到全局搜索结果为优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率；S3，采用两级能量分配方案的能量管理策略：第一级为设置混合储能系统的输出功率，第二级为通过优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率管理电池于超级电容器之间的功率流；S4，根据风电系统所需输出功率、混合储能系统的输出功率和电池与超级电容器之间的功率流，降低HESS的每天运营总成本。

再一个实施例中，本发明还提供了一种计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关风电混合储能系统总成本优化方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：S1，根据HESS和电源系统的期望组合输出功率计算得到满足风电场功率变化率的风电系统所需输出功率；S2，使用具有相同搜索大小NP和相同维度D的种群的两个PSO独立搜索解，GA负责设置规则下两个PSO之间的交互，得到全局搜索结果为优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率；S3，采用两级能量分配方案的能量管理策略：第一级为设置混合储能系统的输出功率，第二级为通过优化后的电池运行周期和电池输出功率的截止频率管理电池于超级电容器之间的功率流；S4，根据风电系统所需输出功率、混合储能系统的输出功率和电池与超级电容器之间的功率流，降低HESS的每天运营总成本。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

应该理解，以上描述是为了进行图示说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施例和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本专利的范围不应该参照上述描述来确定，而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。出于全面之目的，所有文章和参考包括专利申请和公告的公开都通过参考结合在本文中。在前述权利要求中省略这里公开的主题的任何方面并不是为了放弃该主题内容，也不应该认为申请人没有将该主题考虑为所公开的发明主题的一部分。