一种储能与火电联合一次调频的双层控制系统

1.本发明涉及一种一次调频的控制方法，尤其是涉及一种储能与火电联合一次调频的双层控制系统。


背景技术：

2.近年来，随着大量可再生能源并网引起电网频率波动，使得火电机组单独参与一次调频不能满足调频需求。与此同时，繁重的调频需求也增加火电机组的损耗。为提高火电机组的调频效果，降低火电机组的损耗，有学者提出使用储能与火电机组相结合的调频方式。
3.目前，关于储能辅助火电机组进行调频有众多研究。使用两种模型用于一次调频，一种模型不限制充电状态，另一种模型考虑荷电状态(state of charge，soc)恢复，提升了一次调频的效果；使用一种考虑利润的一次调频控制方法，考虑最佳的调频效果，协调多个储能系统参与一次调频；设定储能系统的soc在最优范围内，使储能系统参与调频的成本最小化；通过制定储能充放电策略，提升常规火电机组的调频性能；使用一种综合控制方法，根据系统调频需求，采用不同控制策略，提高调频效果；通过设定比例系数来控制两种不同控制策略的分配，避免了两种控制策略切换导致的扰动问题；使用预测的方法评估储能电池参与一次调频时的调频收益。部分学者对储能参与调频时的soc进行了约束，但没有针对储能寿命损耗进行考虑。
4.综上所述，目前现有研究中大多采用单层控制，单层控制在考虑调频效果时，没有考虑储能寿命。因此如何将储能功率和分配系数结合，在考虑调频效果的同时兼顾储能寿命，成为需要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种储能与火电联合一次调频的双层控制系统，提高了一次调频效果，减少了储能寿命损耗。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.根据本发明的一个方面，提供了一种储能与火电联合一次调频的双层控制系统，该系统包括功率调整层和系数分配层，其中所述功率调整层根据超短期负荷预测数据采用改进的鲸鱼算法以储能寿命损耗最小为目标调整储能的单位调节功率，并将单位调节功率传输给系数分配层；
8.所述系数分配层采用改进的鲸鱼算法以频率偏差最小为目标，对虚拟惯性控制、虚拟负惯性控制和虚拟下垂控制的分配系数进行动态调整，最终确定储能功率。
9.作为优选的技术方案，所述的功率调整层构造储能单位调节功率和储能电池寿命的关系式。
10.作为优选的技术方案，所述的储能单位调节功率和储能电池寿命的关系式包括：
11.放电深度与单位调节功率关系式：
[0012][0013]
式(1)中，d为储能电池的放电深度，me(t)为虚拟惯性控制的单位调节功率，ke(t)为虚拟下垂控制的单位调节功率，q为储能电池容量，t为当前迭代次数；
[0014]
储能电池寿命衰减关系式：
[0015][0016]
式(2)中，b(t)为储能寿命损耗，a1和a2为电池系数，nr为额定电池循环次数，d为储能电池的放电深度，当电池放电深度越大时，储能电池寿命损耗越大。
[0017]
作为优选的技术方案，所述的功率调整层根据实时负荷扰动和超短期预测的负荷扰动确定单位调节功率的修正系数，并对单位调节功率进行修正。
[0018]
作为优选的技术方案，所述的单位调节功率的修正系数计算为：
[0019][0020]
式(3)中，δpl(t)为实际负荷扰动，δpl’(t)为超短期预测所对应的负荷扰动。
[0021]
作为优选的技术方案，所述的对单位调节功率进行修正具体为：
[0022]
修正后的单位虚拟下垂控制功率k
e1
为：
[0023]ke1
＝ke·aꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0024]
修正后的单位虚拟惯性控制功率m
e1
为：
[0025]me1
＝me·aꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0026]
ke为虚拟下垂控制的单位调节功率，me为虚拟惯性控制的单位调节功率。
[0027]
作为优选的技术方案，所述系数分配层采用改进的鲸鱼算法解决了基础鲸鱼算法容易陷入局部最优的问题，同时拥有较低的复杂度和较快的搜索能力。
[0028]
作为优选的技术方案，所述基础鲸鱼算法的收敛系数为b：
[0029]
b＝2-2t/t
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0030]
式(6)中，tmax为设置的最大迭代次数，t为当前迭代次数。
[0031]
作为优选的技术方案，所述改进的鲸鱼算法用式(7)这种非线性收敛因子q(t)来替换基础鲸鱼算法中式(6)所代表的线性收敛因子；
[0032]
。
[0033]
作为优选的技术方案，所述系数分配层对虚拟惯性控制、虚拟负惯性控制和虚拟下垂控制的分配系数进行动态调整具体为：
[0034]
在虚拟下垂控制，系统的频率偏差δf为：
[0035][0036]
式(8)中，δpl(s)、δpg(s)和δpb(s)分别实时负荷扰动、火电机组参与一次调频出力和储能参与一次调频的出力，m、d和s分别为电网惯性时间常数、负荷阻尼系数和拉氏算子；
[0037]
虚拟下垂控制的有功功率增量δp
e1
为：
[0038]
δp
e1
＝-keδf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0039]
式(9)中，δf是频率偏差，ke为虚拟下垂控制的单位调节功率；
[0040]
虚拟惯性控制的有功功率增量δp
e2
为：
[0041]
δp
e2
＝-m
e1
d(δf)/dt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0042]
式(10)中，δf是频率偏差，m
e1
为虚拟惯性控制的单位调节功率；
[0043]
虚拟负惯性控制的有功功率增量δp
e3
为：
[0044]
δp
e3
＝m
e2
d(δf)/dt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0045]
式(11)中，δf是频率偏差，m
e2
为虚拟负惯性的单位控制功率；
[0046]
储能系统输出功率为：
[0047][0048]
式(12)中，p为储能系统输出功率，α为单位调节功率的修正系数，a1为虚拟下垂控制分配系数，a2为虚拟正惯性控制分配系数，a3为虚拟负惯性控制分配系数，ke虚拟下垂单位控制功率，m
e1
为虚拟惯性单位控制功率，m
e2
为虚拟负惯性单位控制功率，δf是频率偏差。
[0049]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0050]
1)本发明解决了储能系统参与一次调频造成储能电池寿命损耗和调频效果不佳的问题；
[0051]
2)在不同工况条件下，本发明与固定下垂控制、变系数下垂控制和无储能控制进行对比，结果表明在不同工况下本发明在减少储能电池寿命损耗和提高一次调频效果方面优于其他三种方法。
附图说明
[0052]
图1为本发明储能与火电联合一次调频模型的示意图；
[0053]
图2为本发明鲸鱼算法对比图；
[0054]
图3为本发明一次调频流程图。
具体实施方式
[0055]
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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。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的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0056]
本发明提供的储能-火电联合一次调频模型，将火电机组和储能系统各个部分进行等效，得到储能-火电联合一次调频模型如图1所示。图1中：δf，δp
l
(s)，δpg(s)和δpb(s)分别为电网频率偏差、实时负荷扰动、火电机组参与一次调频出力和储能参与一次调频的出力；kg为火电机组的下垂控制系数；m、d和s分别为电网惯性时间常数、负荷阻尼系数和拉氏算子；综合控制策略的功率调整层对单位调节功率进行动态调整，功率调整层参数如下：m
e1
为虚拟惯性控制的单位调节功率、m
e2
为虚拟负惯性控制的单位调节功率、ke为虚拟下
垂控制的单位调节功率、a为单位调节功率的修正系数；综合控制策略的系数分配层对分配系数进行动态调整，系数分配层有以下参数：a1为虚拟下垂控制的分配系数；a2为虚拟惯性控制的分配系数；a3为虚拟负惯性控制的分配系数。火电机组的调速器和汽轮机决定频率特性，因此构造了调速器和汽轮机模型。tg是火电机组调速器的时间常数。f
hp
、f
ip
和f
lp
分别为火电机组的汽轮机高压缸、中压缸和低压缸功率系数。t
rh
、t
co
和t
ch
分别为火电机组的再热器时间常数、汽轮机中低压缸蒸汽容积的时间常数和汽轮机高压蒸汽容积的时间常数。储能系统由储能电池和pcs这两个重要部分组成。n为电池储能单体元件数量，v
batt
和v
ov
分别为端电压和开路电压，r1为欧姆内阻，r2、r3、c2和c3是并联支路的电阻与电容值，c
rate
为储能系统的额定容量。t
pcs
和td为pcs(power conversion system)和延时环节的时间常数，ts为转换系数。
[0057]
在本发明所提出的控制策略分为两层，分别为功率调整层和系数分配层。由于超短期预测在电网调度中已较为成熟，本发明默认已获得超短期负荷预测曲线。功率调节层采用改进的鲸鱼算法根据超短期负荷预测数据对单位调节功率进行调整，从而达到减少电池寿命损耗的目的。系数分配层从功率调整层获取单位调节功率，采用改进的鲸鱼算法以频率偏差最小为目标对分配系数进行动态调整，最终确定储能输出功率。
[0058]
在本发明提供的功率调整层通过调整单位调节功率以减少储能参与调频时的寿命损耗，根据超短期负荷预测数据采用改进鲸鱼算法求解单位调节功率，再然后根据实时负荷扰动对单位调节功率进行修正。
[0059]
在本发明提供的功率调整层中建立储能寿命模型。储能所用锂电池的寿命主要由温度和放电深度这两个因素所决定。由于锂电池是安装在恒定温度的集装箱中，不将温度作为影响储能电池寿命的主要因素。当温度一定时，储能电池放电深度越深，储能电池的循环次数越小。储能电池参与一次调频时，根据不同负荷扰动进行不同的动作，从而导致放电深度的变化。因此将放电深度作为影响储能寿命的主要因素。储能电池的放电深度和电池的功率有着密切关系，由此构造储能单位调节功率和储能电池寿命的关系式。放电深度与单位调节功率关系式：
[0060][0061]
式(1)中，d为储能电池的放电深度，me为虚拟惯性控制的单位调节功率，ke为虚拟下垂控制的单位调节功率，q为储能电池容量。在一定时间内，虚拟惯性控制和虚拟下垂控制的单位调节功率越大，储能电池的放电深度越大。
[0062]
储能电池寿命衰减关系式：
[0063][0064]
式(2)中，b(t)为储能寿命损耗，a1，a2为电池系数，nr为电池循环次数，d为放电深度，当电池放电深度越大时，储能电池寿命损耗越大。
[0065]
单位调节功率修正超短期负荷预测会存在一定的误差，当超短期负荷预测和实际负荷扰动不一致时，求解的虚拟下垂单位调节功率和虚拟惯性单位调节功率会对调频结果造成的影响，故需要根据实时负荷扰动和超短期预测的负荷扰动确定单位调节功率的修正系数对单位调节功率进行修正。α为单位调节功率的修正系数：
[0066][0067]
式(3)中：δp
l
(t)为实际负荷扰动，δp
l
′
(t)为超短期预测所对应的负荷扰动。
[0068]
修正后的单位虚拟下垂控制功率为：
[0069]ke1
＝ke·aꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0070]
修正后的单位虚拟惯性控制功率为：
[0071]me1
＝me·aꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0072]
通过设定单位调节功率的修正系数，解决了短期负荷预测准确性对单位调节功率的影响。
[0073]
本发明提供的改进的鲸鱼算法(whale optimization algorithm，woa)的主要流程包括包围猎物、捕获猎物和搜索猎物。woa有较低的复杂度、较快的收敛速度和较强的搜索能力，但由于鲸鱼算法的收敛系数b是线性变化，容易陷入局部最优。鲸鱼算法的收敛系数为b：
[0074]
b＝2-2t/t
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0075]
式(6)中，t
max
为设置的最大迭代次数，t为当前迭代次数。
[0076]
改进的鲸鱼算法解决了基础鲸鱼算法容易陷入局部最优的问题，同时拥有较低的复杂度和较快的搜索能力。基础鲸鱼算法的收敛因子线性变化，会导致在搜索后期陷入局部最优的问题。因此改进的鲸鱼算法用式(7)这种非线性收敛因子来替换基础鲸鱼算法中式(6)所代表的线性收敛因子。非线性收敛因子解决了基础鲸鱼算法由于线性收敛因子b的线性变化导致陷入局部最优的问题。收敛因子方程式如式(7)所示：
[0077][0078]
因为负荷扰动的变化频率快并且单位调节功率的变化范围广，改进鲸鱼算法复杂度低且搜索能力快，可以快速求解单位调节功率。设定的约束调节为：最大迭代次数为400，搜索代理数30。用改进鲸鱼求解电池寿命损耗的基本流程：以储能寿命损耗b(t)为适应度函数，考虑负荷扰动，根据储能寿命损耗最小确定ke和me。
[0079]
改进鲸鱼算法和鲸鱼算法对比图如图2所示，使用改进鲸鱼算法求解的单位调节功率造成的储能寿命损耗更小，且改进鲸鱼算法的迭代次数要小于鲸鱼算法。
[0080]
在本发明提供的系数分配层中，由于储能参与一次调频的虚拟下垂控制、虚拟惯性控制和虚拟负惯性控制三种控制方法都有各自的缺点。虚拟惯性控制，无法改善稳态偏差。虚拟下垂控制在单独控制的情况下无法改善频率变化速度和最大频率偏差。在本发明提供的系数分配层将三者相结合进行控制，可以弥补单一控制方法的不足，从而提高调频效果。
[0081]
在本发明提供的虚拟下垂控制，系统的频率偏差为：
[0082][0083]
式(8)中，δp
l
(s)，δpg(s)和δpb(s)分别实时负荷扰动、火电机组参与一次调频出力和储能参与一次调频的出力。
[0084]
虚拟下垂控制的有功功率增量为：
[0085]
δp
e1
＝-keδf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0086]
式(9)中，δf是频率偏差，ke为虚拟下垂控制的单位调节功率。
[0087]
在本发明提供的虚拟惯性控制，虚拟惯性控制的有功功率增量为：
[0088]
δp
e2
＝-m
e1
d(δf)/dt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0089]
式(10)中，δf是频率偏差，m
e1
为虚拟惯性控制的单位调节功率。
[0090]
在频率偏差较大时，虚拟惯性控制可以快速减少频率偏差，发挥储能系统参与调频的快速性，阻碍频率的进一步恶化。
[0091]
在本发明提供的虚拟惯性控制，虚拟负惯性控制的有功功率增量为：
[0092]
δp
e3
＝m
e2
d(δf)/dt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0093]
式(11)中，δf是频率偏差，m
e2
为虚拟负惯性的单位控制功率。
[0094]
在频率恢复阶段，采用虚拟负惯性控制可以加快频率恢复。
[0095]
在本发明提供的单位功率系数调整方法，在功率调整层确定了单位调节功率后，系数分配层通过动态调整分配系数对储能参与一次调频的调频效果进行优化，以式(8)频率偏差为适应度函数，设定约束调节为：最大迭代次数为400，搜索代理数30，对分配系数a1，a2，a3进行动态调整。最终确定储能参与一次调频的输出功率。
[0096]
储能系统输出功率为：
[0097][0098]
式(12)中，p为储能系统输出功率，α为单位调节功率的修正系数，a1为虚拟下垂控制分配系数，a2为虚拟正惯性控制分配系数，a3为虚拟负惯性控制分配系数，ke虚拟下垂单位控制功率，m
e1
为虚拟惯性单位控制功率，m
e2
为虚拟负惯性单位控制功率，δf是频率偏差。
[0099]
在本发明提供的双层控制策略流程图，如图3所示，在功率调整层，以储能寿命损耗最小为目标，对单位调节功率进行调节。首先建立储能寿命损耗模型，获取超短期负荷预测数据。确定改进鲸鱼算法的约束条件，初始化种群。以储能寿命损耗b(t)为适应度函数，计算对应的适应度并更新参数，求解单位调节功率。根据实时负荷扰动，计算修正系数，修正单位调节功，将单位调节功率传输到系数分配层。在系数分配层，确定改进的鲸鱼算法约束条件。以δf为适应度函数，计算对应适应度值，确定分配系数，最终得到储能电池出力。
[0100]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。