專利名稱：基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法。
背景技術(shù)：
伴隨風(fēng)電規(guī)模的不斷擴(kuò)大，其為電網(wǎng)輸送大量清潔電能的同時，對電力系統(tǒng)調(diào)度運行的影響亦在不斷加深。究其原因，主要在于風(fēng)能的間歇性與隨機(jī)性引起風(fēng)電功率隨機(jī)波動，并且難以準(zhǔn)確預(yù)測。因此，研究并網(wǎng)風(fēng)電功率分布特性，利用儲能方法平抑風(fēng)功率波動，實現(xiàn)穩(wěn)定、可靠的風(fēng)功率調(diào)度具有迫切的現(xiàn)實需求性。風(fēng)能的分布特性具有顯著的時間周期性，其典型波動周期如季度、年度。與之對應(yīng)，風(fēng)功率同樣具有上述周期特性。因此，利用風(fēng)速或風(fēng)功率歷史數(shù)據(jù)，分析年度周期下的風(fēng)功率分布規(guī)律，并以一個或多個衡量標(biāo)準(zhǔn)確定風(fēng)電場所需儲能容量大小，以此使得風(fēng)電場輸出功率的峰、谷差變小，進(jìn)而使其平滑輸出。近年，用于平滑風(fēng)電場輸出功率的儲能系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)較大范圍的功率調(diào)節(jié)，可有效抑制風(fēng)電功率的波動，從而得到廣泛的推廣應(yīng)用。目前，儲能技術(shù)的研究多集中于協(xié)調(diào)控制及平滑效果的定性分析，并取得諸多研究成果。然而，風(fēng)電功率因其隨機(jī)波動性給電網(wǎng)調(diào)度提出更高要求，但功率存儲為風(fēng)功率適應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度決策提供了可能，并可以此提高電網(wǎng)對風(fēng)電功率的接納能力。由此，極有必要針對考慮適應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度決策的風(fēng)電場儲能容量優(yōu)化問題進(jìn)行深入研究。文[韓濤，盧繼平，喬梁，等.大型并網(wǎng)風(fēng)電場儲能容量優(yōu)化方案[J].電網(wǎng)技術(shù)，2010，34(1) 169-173.]基于風(fēng)電輸出功率的分布規(guī)律，以風(fēng)電場平均功率水平為期望輸出功率，考慮風(fēng)電場持續(xù)輸出小時數(shù)的影響，確定風(fēng)電場的儲能容量 ’文[TomokiAsao，RionTakahashi, Toshiaki Murata, et al. Evaluation method of power rating and energycapacity of superconducting magnetic energy storage system for output smoothingcontrol of wind farm[C] · Proceedings of the 2008International Conference onElectrical Machines. 2008，page: 1-6]應(yīng)用超導(dǎo)儲能系統(tǒng)(SMES)結(jié)合低通濾波原理平滑風(fēng)電輸出功率，并給出儲能控制策略；文[程苗苗，康龍云，徐大明，等.風(fēng)光復(fù)合發(fā)電系統(tǒng)中儲能單元的容量優(yōu)化設(shè)計[J].電氣應(yīng)用，2006，25 (6) :87-90、孫耀杰，康龍云，史維祥，等.分布式電源中最佳蓄電池容量的機(jī)會約束規(guī)劃[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報，2005，17 (I)41-44]將蓄電池和飛輪同時作為儲能單元，以供需平衡為約束，以系統(tǒng)成本為目標(biāo)，用遺傳算法求取風(fēng)光復(fù)合獨立發(fā)電系統(tǒng)的儲能容量；文[李碧輝，申洪，湯涌，等.風(fēng)光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)儲能容量對有功功率的影響及評價指標(biāo)[J].電網(wǎng)技術(shù)，2011，35(4) :123-128、梁亮，李建林，惠東，等.大型風(fēng)電場用儲能容量的優(yōu)化配置[J].高電壓技術(shù)，2011，37 (4)930-936]考慮不同儲能容量對平抑風(fēng)電輸出功率的影響，并給出衡量總有功輸出功率波動的指標(biāo)；文[Xu Darning, Kang Longyun, Chang Liuchen, et al. Optimal sizing ofstandalone hybrid wind/pv power systems using genetic algorithms[C]. 18th AnnualCanadian Conference on Electrical and Computer Engineering. Saskatoon, Saskatchewan, Canada: IEEE, 2005, page: 1722-1725]計及風(fēng)力發(fā)電機(jī)類型、容量(臺數(shù))以及光伏電池傾斜角的影響，采用遺傳算法優(yōu)化風(fēng)光互補(bǔ)獨立供電系統(tǒng)的容量配置。上述研究或者在較長時間內(nèi)保障風(fēng)功率為一定值，或者在單一時間窗口下存在較大波動，均未充分考慮儲能與電網(wǎng)調(diào)度決策間的適應(yīng)性，如此便使得風(fēng)電場在高風(fēng)電功率時棄風(fēng)能量增大，風(fēng)能利用率降低，同時低風(fēng)電功率時補(bǔ)償功率增大，從而使得儲能系統(tǒng)的投資成本及運行成本不夠經(jīng)濟(jì)，儲能容量控制亦非最佳狀態(tài)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是為解決上述問題，提供一種基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法，它以適應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度周期的風(fēng)電場輸出功率時段參考值為基礎(chǔ)，同時計及風(fēng)電場棄風(fēng)能量與儲能系統(tǒng)損失能量的影響，以儲能投資成本及風(fēng)電系統(tǒng)運行成本最小為目標(biāo)函數(shù)，建立基于蓄電池儲能系統(tǒng)(battery energy storage system, BESS)的儲能容量優(yōu)化決策模型，并應(yīng)用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行求解。這一研究使得經(jīng)過儲能系統(tǒng)作用輸出的風(fēng)電功率實現(xiàn)分時段平滑輸出，以此實現(xiàn)儲能系統(tǒng)與現(xiàn)有調(diào)度運行方式的有效銜接，同時達(dá)到 最佳經(jīng)濟(jì)效益。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案一種基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法，它的步驟為I)建立目標(biāo)函數(shù)以等效輸出功率方差最小為目標(biāo)，并根據(jù)調(diào)度需求選取不同時間窗口，以此求取適應(yīng)現(xiàn)有調(diào)度運行方式的風(fēng)電場輸出功率時段參考值；因儲能容量變化引起的系統(tǒng)運行成本變化有風(fēng)電場棄風(fēng)能量的成本Fote和儲能系統(tǒng)失能量的成本F^jss ；以風(fēng)電場某一年的風(fēng)電功率的分布規(guī)律，作為該風(fēng)電場運行年限內(nèi)風(fēng)電功率的分布特性，其風(fēng)電場棄風(fēng)能量和儲能系統(tǒng)損失能量如式(I)、(2)所示；風(fēng)儲系統(tǒng)儲能容量優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)包含投資成本和運行成本，如式(3)所示； ^iom = Pt A. rear ^LOWEi (/ ) ' (O ' At-(I^ D)}/| V■辦
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t I十PA縱fS應(yīng)(n, f|/i(十Δ/|-
f*lrnin f — min (K^lq^+KpFloss+Kj ( P iCbat N+rs) ) (3)上式中，P1^P Pq分別是風(fēng)電場棄風(fēng)能量和儲能系統(tǒng)失能量的對應(yīng)單價；Ny■是機(jī)組運行年限；τ是考察時段，為一年；Cbat.N是風(fēng)電場優(yōu)化儲能容量的額定值A(chǔ)otei (t)、S_(t)、S_(t)和Sote2 (t)是為描述風(fēng)電場棄風(fēng)能量及儲能系統(tǒng)失能量情況定義的布爾量，如式(4)、式(5)所示；P工為儲能容量單位容量價格；rs為儲能裝置安裝成本；KW、Kp和K1是運行成本(風(fēng)電場棄風(fēng)能量和儲能系統(tǒng)損失能量)和投資成本的折中系數(shù)；
權(quán)利要求
1.一種基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法，其特征是，它的步驟為 1)建立目標(biāo)函數(shù) 以等效輸出功率方差最小為目標(biāo)，并根據(jù)調(diào)度需求選取不同時間窗口，以此求取適應(yīng)現(xiàn)有調(diào)度運行方式的風(fēng)電場輸出功率時段參考值；因儲能容量變化引起的系統(tǒng)運行成本變化有風(fēng)電場棄風(fēng)能量的成本Fote和儲能系統(tǒng)失能量的成本Fbss ；以風(fēng)電場某一年的風(fēng)電功率的分布規(guī)律，作為該風(fēng)電場運行年限內(nèi)風(fēng)電功率的分布特性，其風(fēng)電場棄風(fēng)能量和儲能系統(tǒng)損失能量如式(8)、(9)所示； 風(fēng)儲系統(tǒng)儲能容量優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)包含投資成本和運行成本，如式(10)所示；
2.如權(quán)利要求1所述的基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法，其特征是，所述 步驟1)中，在考察時段T內(nèi)，定義M個采樣間隔At為一個時間窗口(f2h)，以考察時段內(nèi) 每個時間窗口內(nèi)等效輸出功率方差和最小為目標(biāo)函數(shù)，如式(7)；
3.如權(quán)利要求1所述的基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法，其特征是，步驟3)中，具體解算步驟如下(1)輸入風(fēng)電機(jī)組輸出功率及風(fēng)電場輸出功率時段參考值；(2)置粒子群維數(shù)KPS()，最大迭代次數(shù)Nps_x，計算精度。pso；(3)初始化粒子群的位置和速度，即給定當(dāng)次計算下的Cbat.N值；(4)按式(10)計算所求粒子適應(yīng)度值；(5)將每個粒子適應(yīng)度值與其個體極值進(jìn)行比較，如較優(yōu)，則更新當(dāng)前的個體極值
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于粒子群算法的風(fēng)電場儲能容量控制方法，它以適應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度周期的風(fēng)電場輸出功率時段參考值為基礎(chǔ)，同時計及風(fēng)電場棄風(fēng)能量與儲能系統(tǒng)損失能量的影響，以儲能投資成本及風(fēng)電系統(tǒng)運行成本最小為目標(biāo)函數(shù)，建立基于蓄電池儲能系統(tǒng)的儲能容量優(yōu)化決策模型，并應(yīng)用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行求解。這一研究使得經(jīng)過儲能系統(tǒng)作用輸出的風(fēng)電功率實現(xiàn)分時段平滑輸出，以此實現(xiàn)儲能系統(tǒng)與現(xiàn)有調(diào)度運行方式的有效銜接，同時達(dá)到最佳經(jīng)濟(jì)效益。
文檔編號H02J3/28GK102664423SQ20121017208
公開日2012年9月12日 申請日期2012年5月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月30日
發(fā)明者馮江霞, 梁軍, 王成福 申請人:山東大學(xué)