一种含储能电站的微电网多时间尺度功率分配方法与装置

技术领域

本发明涉及电气工程技术领域，尤其是涉及一种含储能电站的微电网多时间尺度功率分配方法与装置。

背景技术

随着可再生能源的普及，新型储能可实现能量、功率平衡，帮助电网调峰调频、电压控制等应用，使其成为为智能电网的关键组成部分。基于不同储能技术，储能电站在容量、响应时间，充放电功率等方面表现出不同的特征，这些特征与储能系统提供电能、电量服务策略息息相关。

由于决策跨时间耦合、用电需求和成本的不确定性，储能系统的优化调度具有挑战性。在现有技术中，对储能的调度策略方法可分为三种：近似动态规划、模型预测控制和李雅普诺夫优化。近似动态规划求解通常具有较高的计算复杂度，需要事先知道相关随机过程的联合概率分布函数，然而该分布函数通常靠经验假设，导致结果并不准确。在模型预测控制方案中，电池充电策略是以确定性或者随机性的方式在有限的范围内结局也，该范围随着时间的推移逐步移动，然而该方法没有性能保证。李亚普诺夫优化方法的假设相对温和，该方法利用随机网络放宽时间耦合约束。然而，从储能优化调度的模型来看，目前现有技术主要聚焦于某一种时间尺度的优化调度，而没有关注对于储能电站在快慢时间尺度应用层面上功率分配的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种储能电站时间尺度功率分配方法。该方法综合考虑低功率长时间放电的和高功率短时间高频率放电的两类储能单元，基于超前能量和实时能量，提出了多时间尺度实时调控的策略，基于李雅普诺夫优化对时间耦合约束进行解耦并提出高效的求解方法，实现储能电站分时复用策略分配。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：本发明实施例的第一方面提供了一种含储能电站的微电网多时间尺度功率分配方法，具体包括以下步骤：

(1)构建由可再生能源、可变负载、慢响应储能单元和快响应储能单元的微电网模型，所述模型包括快、慢阶段的储能单元荷电状态约束、电量约束、充放电约束、能量平衡约束等；

(2)在步骤(1)建立的微电网相关约束的基础上，建立微电网内能量管理的成本目标，得到微电网优化控制模型；

(3)基于步骤(2)所构建的微电网优化控制模型，利用李雅普诺夫优化方法处理和随机近似技术对微电网优化控制模型进行处理和简化求解。

进一步地，所述步骤(1)具体为：

所述慢时间尺度储能单元的荷电状态约束、电量约束以及n阶段内充放电量约束如下：

S

其中，S

所述微电网能量平衡约束如下：

E

其中，E

所述快速时间尺度上储能单元的荷电状态约束、电量约束以及n阶段内充放电量约束如下：

s

其中，s

所述快时间尺度内微电网平衡约束如下:

其中，p

进一步地，所述步骤(2)中微电网内能量管理的目标的计算公式如下：

over{P

式中，每个控制周期T内的超前能量成本为C

进一步地，所述步骤(3)中微电网内能量管理经李雅普诺夫优化处理后的计算公式如下：

over{P

s.t.

E

/>

所述最小化所有队列漂移和惩罚成本的微电网优化控制模型如下：

overP

s.to

E

所述虚拟队列与SoC相关的位置为：

X

其中，Γ和γ是计算得到的常数，V为权重系数。

所述简化了的微电网优化控制模型目标函数为：

其中H(E

本发明实施例的第二方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的含储能电站的微电网多时间尺度功率分配方法。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的含储能电站的微电网多时间尺度功率分配方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、本发明提出一种综合考虑低功率长时间放电的和高功率短时间高频率放电的两类储能单元特性的储能电站运行策略，针对混合储能电站提出解决方法。

2、本发明提出一种基于李雅普诺夫优化的模型简化及求解方法，避免了考虑随机性的模型求解维数爆炸问题。

附图说明

图1为本发明实施例的储能电站多时间尺度功率分配策略示意图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步地解释说明。

本发明提供了一种微电网储能电站多时间尺度功率分配方法，具体是一种实时功率分配控制方案，协调电池在两个时间尺度的充放电策略，提出在快时间尺度上进行李亚普诺夫优化，在慢时间尺度上进行随机逼近的求解方法。本发明具体包括以下步骤：

(1)构建由可再生能源、可变负载、慢响应储能单元和快响应储能单元的微电网模型。

所述可再生能源包括但不限于光伏、水电、风电、潮汐；在本实施例中，以可再生能源为光伏为例。所述快响应储能单元和慢响应储能单元是以储能单元的响应速度不同为划分标准，定义具备毫秒级响应速度的储能单元为快响应储能单元，秒级及以上响应速度的储能单元为慢响应储能单元。

考虑了一个配备慢响应和快响应储能单元的微电网。该微电网的能量由控制器统一协调。因为微网和主网操作之间能量交换的方式以及异构储能技术的运行都可以划分为两个时间尺度，因此控制策略也需要考虑两个时间尺度。能源管理决策分为两个阶段，对于响应较慢的储能单元以每小时一次的时间颗粒度进行调度，并且该决策结果在实时决策过程中保持不变。对于响应较快的储能单元，储能单元以每5分钟一次的时间颗粒度进行调度，其储能调度策略考虑实时负荷需求。

在快慢时间尺度的时间颗粒度分别为t和n，他们之间的关系为t＝nT+τ，其中T代表一慢时间尺度内含快时间尺度的时段t的数量，τ表示为偏差。

在慢时间尺度上，微电网与主网之间通过时间超前的能量市场交换能量。此类能量由较慢的储能单元提供。在接下来T个快速控制时段中，慢周期n所采取的控制决策保持不变。

所述慢控制时段储能单元的荷电状态约束、电量约束以及n阶段内充放电量约束如下：

其中，S

E

其中，E

在快速时间尺度上，控制器收集太阳能发电和负载需求的信息，运行快速电池，并通过实时市场与主电网交换能量。设l

其中，s

微电网在t时期从电网实时获得的能量，并且在接下来的t个快速时段中均匀地传递能量E

其中，p

能源成本分别被建模为两个时期从电网购电成本的凸递增函数，假设两个函数是随机的。C

(2)基于步骤(1)构建的微电网模型，建立微电网内能量管理的目标，得到微电网优化控制模型

已知每个控制周期T内的超前能量成本为C

其中，期望

(3)利用李雅普诺夫优化方法处理微电网优化控制模型，使用随机近似技术对模型进行简化求解。

将公式(5)中的微电网优化控制模型转化为李雅普诺夫优化框架，则所述基于李雅普诺夫优化技术的微电网优化控制模型为：

/>

公式(1)和(3)的跨期约束被公式(6)中后两个约束替代，从而消除变量{S

李雅普诺夫优化方法引入了两个队列X

所述虚拟队列与SoC相关的位置为：

X

其中，Γ和γ是计算得到的常数，V为权重系数。基于李雅普诺夫优化技术的微电网优化控制模型(7)中的成本预期现在仅与{c

其中H(E

且F

由于H(E

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。

上述具体实施方式用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。