基于鲁棒模型预测控制的电池储能参与风电波动平抑方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115021285A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210873872.3(51)Int.Cl.(22)申请日2022.07.21H02J3/24(2006.01)H02J3/32(2006.01)(71)申请人国网福建省电力有限公司电力科学H02J3/38(2006.01)研究院H02J3/00(2006.01)地址350007福建省福州市仓山区复园支G05B13/04(2006.01)路48号申请人国网福建省电力有限公司(72)发明人陈金玉李智诚蔡强张伟骏戴立宇熊嘉丽唐志军邓超平郑红旭郭威林国栋林少真晁武杰(74)专利代理机构福州元创专利商标代理有限公司35100专利代理师丘鸿超蔡学俊权利要求书3页说明书8页附图2页(54)发明名称基于鲁棒模型预测控制的电池储能参与风电波动平抑方法(57)摘要本发明提出一种基于鲁棒模型预测控制的电池储能参与风电波动平抑方法，首先，针对风电预测出力可能存在的最大误差，构建风电不确定性集，以更全面地考虑风电出力的不确定性为目标，基于鲁棒优化原理建立含风电不确定性集的风电波动平抑模型，根据对偶理论将建立的min‑max双层优化问题转化为单层确定性优化问题。其次，针对BESS参与平抑风电波动可能出现充放电裕度不足的问题，对储能电池荷电状态的优化，确保BESS具有足够的裕度平抑风电波动。最后，为了应对风电预测数据准确度随预测时域增大而降低的问题，基于模型预测控制原理，根据风电场滚动上报未来4h的超短期预测数据进行滚动优化控制BESS，提出基于鲁棒模型预测控制的风电波动平抑策略。CN115021285ACN115021285A权利要求书1/3页1.一种基于鲁棒模型预测控制的电池储能参与风电波动平抑方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在优化开始时，基于风电场滚动上报的风电预测数据，构建风电不确定性集Uk+N‑1|k；步骤S2：构建基于鲁棒模型预测控制的风电波动平抑模型，根据对偶转换将模型的min‑max双层优化问题转化为单层确定性优化问题；步骤S3：在k时刻优化计算得到未来预测时域N内的最优控制序列Zk＝{Pb(k+1),…,Pb(k+i),…Pb(k+N‑1)}；步骤S4：将最优控制序列Zk的第一个值Pb(k+1)作用于风储系统，计算更新状态变量SOC(k+1)、Pg(k+1)并反馈至系统用于构建下一个时刻的风电波动平抑模型；步骤S5：若优化时刻已经超过控制时长，则结束优化，否则时间滚动至下一时刻，并返回步骤S1。2.根据权利要求1所述的基于鲁棒模型预测控制的电池储能参与风电波动平抑方法，其特征在于：所述基于鲁棒模型预测控制的风电波动平抑模型包括：风电不确定性集Uk+N‑1|k表示为：式中：Pw(k)表示k时刻风电场的实际输出功率,表示k时刻风电功率的预测值，表示k时刻风电功率预测的允许最大误差值，Г为预测时域内的波动时段数，在[0,N]范围内取整数值，其大小影响着控制策略的鲁棒性，N表示预测时域长度，β(k)为预测误差系数，取值为{0,1}；在每个滚动优化时段，目标函数为：式中：k表示滚动的起始时刻，k＝[1,2,…M]，M为总时长；Pg(k+i)表示k+i时刻风储联合发电系统并网功率，Pb(k+i)表示k+i时刻BESS输出功率，SOC(k+i)表示k+i时刻储能电池荷电状态，SOCb为储能电池的最佳荷电状态，N为预测时域长度，a和b为权重系数；约束条件包括：风储联合发电系统并网功率约束：Pg(k+1)＝Pb(k)+Pw(k)(3)|Pg(k+i+1)‑Pg(k+i)|≤δ,i＝0,1,...,N‑1(4)式中：δ表示风储系统并网功率波动限值；电池储能系统运行约束：电池储能系统在第k个时刻的SOC与该时段的充/放电功率和前一时段的荷电状态有2CN115021285A权利要求书2/3页关：式中：T为电池储能系统控制周期，表示电池储能系统k时刻的充电功率，表示电池储能系统k时刻的放电功率；电池储能系统运行受电池荷电状态和最大充放电功率约束；由于同一时刻电池储能系统只能进行充电或放电，因此，引入0/1变量用于表示电池储能系统充放电状态：式中：SOCmin、SOCmax分别表示储能电池荷电状态的上下限，分别表示电池储能系统出力上下限，是表示电池储能系统充放电状态的0/1变量，当表示充电，当表示放电。3.根据权利要求2所述的基于鲁棒模型预测控制的电池储能参与风电波动平抑方法，其特征在于：所述基于鲁棒模型预测控制的风电波动平抑模型的求解包括以下过程：将基于鲁棒模型预测控制的风电波动平抑模型描述如下：式中：Xk+N‑1|k表示在k时刻求得未来k+N‑1个控制时段的决策变量；Uk+N‑1|k表示在k时刻构建未来k+N‑