风光弃电消纳多酸液流电池电合成耦合控制方法及系统与流程

本发明属于可再生能源储能与绿色电合成调度，具体涉及一种风光弃电消纳多酸液流电池电合成耦合控制方法及系统。

背景技术：

1、在"双碳"战略目标推动下，我国风能、太阳能等可再生能源装机容量持续扩张。然而，由于风光出力的波动性和间歇性与电网消纳能力之间存在矛盾，新能源弃电问题日益突出。据行业统计数据显示，2023年全国弃风弃光电量达到339亿千瓦时，部分地区弃电率接近20%，弃电消纳已成为制约可再生能源大规模并网的关键瓶颈。在此背景下，将富余弃电转化为高附加值化学品，是实现新能源就地消纳、提升可再生能源利用率的重要途径之一。

2、液流电池作为一种电化学储能技术，具有循环寿命长、安全性高、功率与容量可独立设计等优点，在大规模长时储能领域具有显著优势。间接电合成技术则利用电能驱动化学反应，将基础化工原料转化为高附加值精细化学品。将液流电池储能系统与间接电合成系统进行耦合，可在电网负荷低谷时段利用富余弃电驱动电合成反应，既实现弃电消纳又创造经济价值，已成为储能与化工领域交叉融合的研究方向。

3、然而，现有技术中液流电池储能系统与间接电合成系统的协同控制仍存在以下不足：

4、首先，储能系统与电合成系统分别配置独立的控制系统，两者之间的运行模式切换依赖人工操作完成。由于电合成系统具有较大的工艺惯性，在储能模式与电合成模式之间直接进行切换时，功率的瞬时突变会导致电合成反应条件偏离最佳工况，引发副反应增加、产物选择性下降甚至设备损坏等问题，无法快速响应风光出力的瞬时功率波动。因此，现有系统缺乏能够实现储能与电合成之间快速、平稳切换的模式耦合控制机制。

5、其次，现有系统在弃电功率的分配上采用固定比例分配模式，未设置分层功率调度策略。当弃电功率发生波动时，系统无法根据实时弃电富余程度的不同，自动调整储能充电与电合成运行之间的负荷分配比例，导致弃电消纳能力受限，在弃电功率较高的时段仍存在弃电浪费，在弃电功率较低的时段则可能出现电合成系统频繁启停等问题。

6、最后，现有系统中液流电池的电解液运行参数（如浓度、流速等）与电合成工艺参数（如电流密度、反应条件等）由各自独立的控制回路分别调控，两者之间缺乏协同优化机制。这种分散调控方式无法在同一控制框架下同时兼顾液流电池储能容量最大化、目标产物收率最大化以及系统能耗最小化等多重指标的协同优化，难以实现储能与电合成系统整体运行效益的最优。

技术实现思路

1、本发明提供一种风光弃电消纳多酸液流电池电合成耦合控制方法及系统，以解决现有技术中存在的储能、电合成两套系统独立控制，需要人工切换与弃电消纳效率低，同步实现储能容量最大化，环己酮，己二酸高收率和低能耗矛盾的技术问题。

2、为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种风光弃电消纳多酸液流电池电合成耦合控制方法，包括以下步骤：

4、搭建包含短期预测子模型和长期预测子模型的双层风光功率预测模型，对天气数据和历史功率数据分别进行功率预测，获得短期发电功率曲线和长期发电功率曲线；将所述短期发电功率曲线和长期发电功率曲线与厂站实际负荷数据进行对比，获得弃电占比；

5、基于弃电占比，按照预设的功率阈值进行期弃电工况分级判断，根据弃电工况分级判断结果，进行对应的分层功率分配；分层功率分配过程中，实时监测所述弃电占比的变化，当所述弃电占比变化导致弃电工况等级发生变更时，采用斜坡函数对不同工况切换过程中的功率分配指令变化速率进行限制，同时通过比例积分微分调节器实时调节电堆冷却水流量；

6、以多酸电解液浓度、电解液循环流量和电堆电流密度作为可调变量，以液流电池储能容量与产物收率为联合优化目标构建双约束目标函数，对所述可调变量进行迭代求解，得到当前工况下的最优浓度设定值、最优流量设定值和最优电流密度设定值，根据当前工况下的最优浓度设定值、最优流量设定值和最优电流密度设定值进行调控。

7、所述双层风光功率预测模型中，短期预测子模型和长期预测子模型均采用时序融合transformer算法，通过注意力机制对天气数据中的风速、辐照度、温度特征与历史功率运行数据之间的时序依赖关系进行建模；所述短期预测子模型和长期预测子模型以滚动方式运行，按照预设的滚动周期将最新获取的实测数据纳入模型输入窗口，并剔除最旧的过时数据，重新执行预测计算。

8、所述获得弃电占比，具体为：将所述短期发电功率曲线和长期发电功率曲线与厂站当前实际负荷数据进行差值计算，得到厂站富余弃电功率；将所述厂站富余弃电功率与系统总装机功率的比值作为所述弃电占比；将模型输出的预测弃电数据与厂站实际弃电计量数据进行比对，以均方根误差最小化为优化准则，对所述时序融合transformer算法的模型参数进行滚动修正。

9、所述基于弃电占比，按照预设的功率阈值进行弃电工况分级判断，根据弃电工况分级判断结果，进行对应的分层功率分配，具体为：当所述弃电占比小于第一预设阈值时，判定为轻度弃电工况，优先控制储能单元充电，并以小功率启动电合成单元；当所述弃电占比处于第一预设阈值与第二预设阈值之间时，判定为中度弃电工况，控制储能单元充电与电合成单元同步运行，并根据实时功率波动动态调节电解液循环流量；当所述弃电占比大于第二预设阈值时，判定为重度弃电工况，将全部弃电功率供给电合成单元。

10、所述采用斜坡函数对不同工况切换过程中的功率分配指令变化速率进行限制，具体为：采用斜坡函数对所述分层功率分配所确定的功率分配指令的变化速率进行平滑约束，使功率在切换过渡期内按照线性渐变方式从当前运行功率平滑过渡至目标工况对应的运行功率。

11、所述产物收率包括目标产物己二酸收率以及中间产物环己酮收率；所述双约束目标函数以液流电池储能容量与环己酮收率和己二酸收率为联合优化目标，在保障储能系统可用容量的前提下最大化产物收率。

12、所述双约束目标函数中，还以系统能耗最小化为优化目标，所述系统能耗根据电堆电流密度和电解液循环流量确定；通过对电堆电流密度和电解液循环流量的寻优，使系统在满足储能容量和产物收率要求的前提下同步实现能耗最低化。

13、所述根据当前工况下的最优浓度设定值、最优流量设定值和最优电流密度设定值进行调控后，还包括：对电合成产物进行在线检测，获取当前产物收率值和当前产物纯度值；将所述当前产物收率值和当前产物纯度值分别与预设的合格阈值进行对比判断，若当前己二酸收率值低于收率合格阈值或当前己二酸纯度值低于纯度合格阈值，则判定产物指标不达标，根据所述收率偏差和纯度偏差的偏差方向，自适应调整多酸电解液浓度设定值和电堆电流密度设定值，并重新进行迭代寻优。

14、若当前己二酸收率值不低于收率合格阈值且当前己二酸纯度值不低于纯度合格阈值，则判定产物指标达标，维持当前运行参数继续执行，并将当前运行数据反馈至所述双层风光功率预测模型，循环迭代执行风光预测与弃电计算、弃电工况分级判断与分层功率分配、多酸电解液电合成优化和产物检测判断全流程。

15、一种风光弃电消纳多酸液流电池电合成耦合控制系统，包括双层风光功率预测模块、分层功率分配与模式无冲击切换模块以及多酸电解液电合成优化模块；

16、所述双层风光功率预测模块，用于搭建包含短期预测子模型和长期预测子模型的双层风光功率预测模型，对天气数据和历史功率数据分别进行功率预测，获得短期发电功率曲线和长期发电功率曲线；将所述短期发电功率曲线和长期发电功率曲线与厂站实际负荷数据进行对比，获得弃电占比；

17、分层功率分配与模式无冲击切换模块，用于基于弃电占比，按照预设的功率阈值进行期弃电工况分级判断，根据弃电工况分级判断结果，进行对应的分层功率分配；分层功率分配过程中，实时监测所述弃电占比的变化，当所述弃电占比变化导致弃电工况等级发生变更时，采用斜坡函数对不同工况切换过程中的功率分配指令变化速率进行限制，同时通过比例积分微分调节器实时调节电堆冷却水流量；

18、多酸电解液电合成优化模块，用于以多酸电解液浓度、电解液循环流量和电堆电流密度作为可调变量，以液流电池储能容量与产物收率为联合优化目标构建双约束目标函数，对所述可调变量进行迭代求解，得到当前工况下的最优浓度设定值、最优流量设定值和最优电流密度设定值，根据当前工况下的最优浓度设定值、最优流量设定值和最优电流密度设定值进行调控。

19、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

20、本发明通过构建双层风光功率预测模型，利用短期预测子模型和长期预测子模型分别进行不同时域尺度的功率预测，并将预测结果与厂站实际负荷进行比对获得弃电占比，为后续的分层功率分配提供了准确的前馈依据。在此基础上，根据预设的功率阈值对弃电占比进行工况分级判断，针对轻度、中度和重度弃电工况分别执行差异化的功率分配策略，使得储能充电与电合成运行之间的负荷分配比例能够根据实时弃电富余程度自动调整，有效提升了对宽范围波动弃电功率的消纳能力，避免了固定比例分配模式下低弃电时段电合成系统频繁启停、高弃电时段弃电浪费的问题。

21、进一步地，在分层功率分配过程中，当弃电占比变化导致弃电工况等级发生变更时，本发明采用斜坡函数对不同工况切换过程中的功率分配指令变化速率进行限制，使功率按照线性渐变方式从当前运行功率平滑过渡至目标工况对应的运行功率，同时通过比例积分微分调节器实时调节电堆冷却水流量以控制电堆温度波动率。这一模式切换机制有效克服了电合成系统因工艺惯性在功率突变时产生的反应条件偏离和副反应增加问题，实现了储能与电合成之间快速且无冲击的模式切换，保障了系统在风光出力波动条件下的稳定连续运行。

22、进一步地，以多酸电解液浓度、电解液循环流量和电堆电流密度作为可调变量，构建以液流电池储能容量与产物收率为联合优化目标的双约束目标函数进行迭代求解，得到当前工况下的最优工艺参数设定值并据此进行调控。通过将储能容量指标和产物收率指标纳入同一优化框架，同时将系统能耗通过电堆电流密度和电解液循环流量的寻优约束加以控制，实现了储能容量、产品收率和能耗三重指标的协同优化，解决了现有技术中液流电池电解液运行参数与电合成工艺参数由各自独立控制回路分别调控而缺乏协同机制的问题。

23、进一步地，通过对电合成产物进行在线检测，获取己二酸收率值和纯度值并与预设合格阈值进行对比，当产物指标不达标时根据偏差方向自适应调整电解液浓度设定值和电流密度设定值并重新迭代寻优，当产物指标达标时则将当前运行数据反馈至双层风光功率预测模型形成闭环循环。这一产物检测与闭环反馈机制使系统具备了在线自校正能力，能够持续保持产物品质满足要求，并通过数据反馈不断提升功率预测精度和整体调控品质，实现了储能与电合成全流程的自动闭环优化运行。