一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法及系统

摘要

本发明提供一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法及系统，属于机电一体化技术领域。包括：构建包含锂电池和超级电容器的混合储能系统；获取混合储能系统的原始风电功率，采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率；利用原始风电功率与并网功率之差得到储能参考功率；利用自适应小波分解法将储能参考功率进行分解以得到分配给超级电容器的高频分量和分配给锂电池的低频分量；构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型；以及基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算目标函数模型的最优解，并基于最优解对混合储能系统的容量进行配置。本发明所配置后的混合储能系统的调节特性高且经济性较好。

说明书

技术领域

本发明涉及机电一体化技术领域，具体地涉及一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法及系统。

背景技术

随着风电大规模接入电网，风电输出有功功率波动性将严重影响电力系统稳定性以及电能质量。储能系统能够实现电能与其他形式能量的转换，并灵活、快速、准确地对系统的电能供需平衡进行调节，提高风电并网的稳定性。影响储能系统经济性的主要因素是储能系统的容量配置，因此储能系统容量配置的研究具有重要现实意义。目前对混合储能系统容量配置的研究主要是以储能系统的某一经济指标作为目标函数，以储能系统的性能指标及平滑风电波动功率的程度作为约束条件，通过智能算法寻找最优解。目前混合储能系统的调节特性较低，运行经济性较差。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法及系统，采用面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法及系统所配置后的混合储能系统的调节特性高且经济性较好。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法，所述面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法包括：构建包含锂电池和超级电容器的混合储能系统；获取所述混合储能系统的原始风电功率，采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率；利用原始风电功率与并网功率之差得到储能参考功率；利用自适应小波分解法将所述储能参考功率进行分解以得到分配给超级电容器的高频分量和分配给锂电池的低频分量；构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型；以及基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述目标函数模型的最优解，并基于所述最优解对所述混合储能系统的容量进行配置。

优选地，所述采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率P

其中，P

优选地，所述成本参数包括：购置成本、运维成本和处置成本；并且，所述基于所述成本参数构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型包括：：

minC＝C

其中，C为混合储能系统的年综合成本；C

优选地，所述基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述目标函数模型的最优解包括：基于所获得的低频分量、高频分量且采用包含惯性权重的粒子群优化算法求解所述目标函数模型以获得所述目标函数模型的最优解。

另外，本发明还提供一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的系统，所述面向风电平抑的混合储能系统容量配置的系统包括：构建单元，用于构建包含锂电池和超级电容器的混合储能系统；参考功率确定单元，用于获取所述混合储能系统的原始风电功率，采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率，利用原始风电功率与并网功率之差得到储能参考功率；小波分解单元，用于利用自适应小波分解法将所述储能参考功率进行分解以得到分配给超级电容器的高频分量和分配给锂电池的低频分量；模型建立单元，用于构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型；以及容量配置单元，用于基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述函数模型的最优解，并基于所述最优解对所述混合储能系统的容量进行配置。

优选地，所述参考功率获取单元用于采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率P

通过下述公式计算平滑的并网功率P

其中，P

优选地，所述成本参数包括：购置成本、运维成本和处置成本；

并且，所述模型建立单元用于基于所述成本参数构建下述公式的以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型：

minC＝C

其中，C为混合储能系统的年综合成本；C

优选地，所述容量配置单元用于基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述函数模型的最优解包括：

所述容量配置单元用于基于所获得的低频分量、高频分量且采用包含惯性权重的粒子群优化算法求解所述目标函数模型以获得所述函数模型的最优解。

另外，本发明还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法。

另外，本发明还提供一种处理器，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如上述的面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法。

通过上述技术方案，以混合储能系统平抑风电输出功率为目的，对风电输出功率进行抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率，对平滑之后的功率进行小波包分解，分解为低频部分和高频部分，并根据蓄电池和超级电容器的互补特性，分别用其平抑次高频部分和最高频部分。确定目标函数，采用改进粒子群优化算法求解目标模型，在保证储能系统本身安全性前提下提高了混合储能系统的调节特性和运行经济性。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：

图1是说明本发明的一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法的流程图；

图2是说明本发明的一种风/储联合发电系统的框图；以及

图3是说明本发明的一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的系统的模块框图。

附图标记说明

1、构建单元；2、参考功率确定单元；3、小波分解单元；4、模型建立单元；5、容量配置单元。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。

图1是本发明提供的一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法的流程图，所述面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法包括：

S101，构建包含锂电池和超级电容器的混合储能系统。其中，所述混合储能系统的整体结构如图2所示，其主要由锂电池、超级电容器、风电场、变换器、变压器构成，锂电池和超级电容器通过DC/AC变换器连接到交流母线上，风电场通过变压器连接到交流母线上，最后通过变压器并网。

S102，获取所述混合储能系统的原始风电功率，采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率；利用原始风电功率与并网功率之差得到储能参考功率。

S103，利用自适应小波分解法将所述储能参考功率进行分解以得到分配给超级电容器的高频分量和分配给锂电池的低频分量。

S104，构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型。

S105，基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述函数模型的最优解，并基于所述最优解对所述混合储能系统的容量进行配置。

优选地，在S102中，所述采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率P

通过下述公式计算平滑的并网功率P

其中，P

其中，计算储能参考功率P

P

在S103中，利用自适应小波分解法将所述混合储能系统参考功率进行分解，依据现行国家标准规定的风电场接入电网的多时间尺度有功功率变化的最大限值，建立风电场输出功率并网波动允许范围指标。利用小波包分解处理储能参考功率，循环加深分解层数n，当分解所得低频分量P

在利用小波包分解技术得到满足并网波动标准的风电并网功率的基础上，完成风电功率波动平抑还需将储能功率指令在混合储能系统内部合理分配。考虑将混合储能系统内部的功率指令划分与储能系统的综合成本相结合，通过比较不同分界点下储能系统的经济成本来确定功率指令最优分界点，将次高频信号由电池储能平滑，剩余高频信号由超级电容储能平抑从而实现储能功率指令的合理分配。具体的综合成本考虑如下所示：

优选地，所述成本参数包括：购置成本、运维成本和处置成本；

并且，在S104中，获取所述锂电池和所述超级电容器各自对应的成本参数，并基于所述成本参数构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型。其中所述目标函数模型如下所示：

minC＝C

其中，C为混合储能系统的年综合成本；C

优选地，所述基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述目标函数模型的最优解包括：

基于所获得的低频分量、高频分量且采用包含惯性权重的粒子群优化算法求解所述目标函数模型以获得所述目标函数模型的最优解。

所述粒子群优化算法克服了传统的粒子群算法存在收敛速度慢，易陷入局部最优的问题，针对这样的问题，引入一个新的参数，即惯性权重w，来改进PSO算法，引入惯性权重后的PSO算法的数学模型为：

v

x

式中：x

另外，如图3所示，一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的系统，所述面向风电平抑的混合储能系统容量配置的系统包括：

构建单元1，用于构建包含锂电池和超级电容器的混合储能系统；

参考功率确定单元2，用于获取所述混合储能系统的原始风电功率，采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率，利用原始风电功率与并网功率之差得到储能参考功率；

小波分解单元3，用于利用自适应小波分解法将所述储能参考功率进行分解以得到分配给超级电容器的高频分量和分配给锂电池的低频分量；

模型建立单元4，用于构建以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型；以及

容量配置单元5，用于基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述函数模型的最优解，并基于所述最优解对所述混合储能系统的容量进行配置。

优选地，所述参考功率获取单元2用于采用抗脉冲平均滤波法平滑原始风电功率得到平滑的并网功率P

通过下述公式计算平滑的并网功率P

其中，P

优选地，所述模型建立单元4用于基于所述成本参数构建下述公式的以混合储能系统的年综合成本最小为目标的函数模型：

minC＝C

其中，C为混合储能系统的年综合成本；C

优选地，所述容量配置单元5用于基于所获得的低频分量、高频分量以及粒子群优化算法计算所述函数模型的最优解包括：

所述容量配置单元5用于基于所获得的低频分量、高频分量且采用包含惯性权重的粒子群优化算法求解所述目标函数模型以获得所述函数模型的最优解。

其中，所述面向风电平抑的混合储能系统容量配置的系统与现有技术相比具有与所述面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法相同的区别技术特征和技术效果，在此不再赘述。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现调节特性高且经济性较好的效果。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述一种面向风电平抑的混合储能系统容量配置的方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：图1所示的方法。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：图1所示的方法。

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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，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。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。