基于连续状态变量约束的微网虚拟储能系统最优平抑控制策略
发布时间：2020-03-16 02:31
【摘要】：针对城市园区微网中存在的"储-荷"互动特性,对可控空调负荷群进行集群需求响应控制,调节空调负荷曲线形成"虚拟储能"效应。提出基于连续状态变量约束的最优控制(continuous state constraints-based optimal control,CSCOC)模型,考虑"虚拟储能"和储能电池协同运行特性,构建了平抑微网联络线功率波动的策略。最优控制模型包括:1)描述"虚拟储能"系统物理机理的状态空间方程;2)构建了以功率为基础定义的"虚拟储能"虚拟荷电状态(virtual state of charge,VSOC),并给出"虚拟储能"系统、电池储能运行等式与不等式约束集;3)表示最优控制性能的目标函数。通过最优控制模型,实现微网联络线功率与设定目标参考值匹配。最后,通过算例进行灵敏度计算,分析了风电渗透率、电池容量等因素变化对最优控制算法的影响。结果表明,基于最优控制的"虚拟储能"和电池储能的优化协调,实现了精确追踪设定目标参考值的最优储能响应额度分配,能够保证电池储能荷电状态在合理范围之内,保证空调负荷运行的舒适性,维持用户进一步参与需求响应的积极性。
【图文】：
刂扑惴ń峁鉨挠跋臁＝峁鉤砻鳎嘀饽谧钣趴刂?的“虚拟储能”和电池储能的优化协调，能够实现联络线功率追踪设定的目标参考值，保证电池储能能荷电状态在合理范围之内，延长电池使用寿命，保证空调负荷运行的舒适性，维持用户进一步参与需求响应的积极性。1城市园区微网系统介绍城市园区型微网包括多种典型可再生能源发电设备、储能设备、可控负荷和不可控负荷。外部电网、微网内部可再生能源设备、储能系统和可控负荷可进行灵活调度，为微网内用户提供多种需求。城市园区型微网是一种典型的微网系统，其典型结构如图1所示。HPP*NLPHPPBTPBTP*TLP图1城市园区微网系统结构图Fig.1Configurationofcitypark-basedmicrogrid其中风力、光伏发电系统总功率为REP；微网与储能系统的能量交换功率为BTP；微网中可控负荷和不可控负荷消耗功率分别为HPP和NLP；微网联络线功率为TLP，当联络线功率为正时表示电网向微网注入能量，联络线功率为负时表示微网向电网反馈能量；储能系统向微网提供能量时BTP为正，且忽略微网内部损耗，其功率平衡关系为TLREBTHPNLP+P+P=P+P(1)由于风力、光伏发电具有间歇性和波动性，导致微网联络线上功率波动，需要加以有效抑制。本文根据日前对风力发电、光伏发电、负荷消耗功率的预测结果，可得到微网联络线功率预测值。根据日前预测结果，每60min取微网联络线功率预测值平均值作为微网能量调度目标。然后根据微网联络线功率调度目标值，通过最优控制模型实现对储能
minsetT=T-d；kn表示k时刻空调状态；roomT表示空调所处室内温度；setT表示空调温度设定值；d表示空调温度死区，温度死区为用户空调设备运行的温度区间；maxT、minT分别表示空调运行的温度上下边界。文献[16]提出一种温度优先队列(temperatureprioritylist，，TPL)算法，根据空调所调节室内温度高低进行排序分析，控制空调的开关状态，同时兼顾用户对舒适度的要求。该算法首先根据空调状态进行分群，假设某一社区有m台参与需求响应的空调，在某一时刻将空调分为开启群A和关闭群B，其中a+b=m，如图2所示。12=[,,,]aAAALA(8)12=[,,,]bBBBLB(9)图2温度优先队列模型示意图Fig.2Temperatureprioritylistmodel根据当前每台空调所处室内温度值，对A群中空调根据室内温度从低到高排序，对B群中空调根据室内温度从高到低排序。A群空调室内温度关系12aAAAT<T<T，则当需要关闭设备时，设备操作优先级为aa11AAA->>。关闭群空调对应温度关系为bb11BBBTTT-<<，则当需要开启空调时，设备操作优先级为bb11BBB->>。当空调开启数目增加时，相当于“虚拟储能”设备在充电，当空调关闭数目增加时，相当于“虚拟储能”设备在放电。为了评估“虚拟储能”设备“充放电”能力，文献[16]以温度为基础提出了由空调群形成的“虚拟储能”的虚拟荷电状态(virtualstateofcharge，VSOC)，本文以功率为基础来定义“虚拟储能的”虚拟荷电状态的VSOC：1rated1SOChpratedhpNPNVNPN=
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刂扑惴ń峁鉨挠跋臁＝峁鉤砻鳎嘀饽谧钣趴刂?的“虚拟储能”和电池储能的优化协调，能够实现联络线功率追踪设定的目标参考值，保证电池储能能荷电状态在合理范围之内，延长电池使用寿命，保证空调负荷运行的舒适性，维持用户进一步参与需求响应的积极性。1城市园区微网系统介绍城市园区型微网包括多种典型可再生能源发电设备、储能设备、可控负荷和不可控负荷。外部电网、微网内部可再生能源设备、储能系统和可控负荷可进行灵活调度，为微网内用户提供多种需求。城市园区型微网是一种典型的微网系统，其典型结构如图1所示。HPP*NLPHPPBTPBTP*TLP图1城市园区微网系统结构图Fig.1Configurationofcitypark-basedmicrogrid其中风力、光伏发电系统总功率为REP；微网与储能系统的能量交换功率为BTP；微网中可控负荷和不可控负荷消耗功率分别为HPP和NLP；微网联络线功率为TLP，当联络线功率为正时表示电网向微网注入能量，联络线功率为负时表示微网向电网反馈能量；储能系统向微网提供能量时BTP为正，且忽略微网内部损耗，其功率平衡关系为TLREBTHPNLP+P+P=P+P(1)由于风力、光伏发电具有间歇性和波动性，导致微网联络线上功率波动，需要加以有效抑制。本文根据日前对风力发电、光伏发电、负荷消耗功率的预测结果，可得到微网联络线功率预测值。根据日前预测结果，每60min取微网联络线功率预测值平均值作为微网能量调度目标。然后根据微网联络线功率调度目标值，通过最优控制模型实现对储能
minsetT=T-d；kn表示k时刻空调状态；roomT表示空调所处室内温度；setT表示空调温度设定值；d表示空调温度死区，温度死区为用户空调设备运行的温度区间；maxT、minT分别表示空调运行的温度上下边界。文献[16]提出一种温度优先队列(temperatureprioritylist，，TPL)算法，根据空调所调节室内温度高低进行排序分析，控制空调的开关状态，同时兼顾用户对舒适度的要求。该算法首先根据空调状态进行分群，假设某一社区有m台参与需求响应的空调，在某一时刻将空调分为开启群A和关闭群B，其中a+b=m，如图2所示。12=[,,,]aAAALA(8)12=[,,,]bBBBLB(9)图2温度优先队列模型示意图Fig.2Temperatureprioritylistmodel根据当前每台空调所处室内温度值，对A群中空调根据室内温度从低到高排序，对B群中空调根据室内温度从高到低排序。A群空调室内温度关系12aAAAT<T<T，则当需要关闭设备时，设备操作优先级为aa11AAA->>。关闭群空调对应温度关系为bb11BBBTTT-<<，则当需要开启空调时，设备操作优先级为bb11BBB->>。当空调开启数目增加时，相当于“虚拟储能”设备在充电，当空调关闭数目增加时，相当于“虚拟储能”设备在放电。为了评估“虚拟储能”设备“充放电”能力，文献[16]以温度为基础提出了由空调群形成的“虚拟储能”的虚拟荷电状态(virtualstateofcharge，VSOC)，本文以功率为基础来定义“虚拟储能的”虚拟荷电状态的VSOC：1rated1SOChpratedhpNPNVNPN=
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本文编号：2587311
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