[發明專利]一種基于滾動優化和統計學原理的風儲控制方法

在審

• 申請號: 202010443145.4
• 申請日: 2020-05-22
• 公開（公告）號: CN111682568A
• 公開（公告）日: 2020-09-18
• 發明（設計）人: 高桂革;吳磊
• 申請（專利權）人: 上海電機學院
• 主分類號: H02J3/32
• 分類號: H02J3/32;H02J3/00;H02J3/38
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 宣慧蘭

1.一種基于滾動優化和統計學原理的風儲控制方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟S1：獲得電池儲能系統出力經驗值、超短期風電出力預測經驗值和電池儲能系統荷電狀態經驗值；

步驟S2：基于電池儲能系統出力經驗值、超短期風電出力預測經驗值和電池儲能系統荷電狀態經驗值建立目標函數與控制指令調用次數有關的風儲控制模型；

步驟S3：利用計劃電池儲能系統出力和風儲控制模型計算得到電池儲能系統出力、超短期風電出力預測和電池儲能系統荷電狀態；

步驟S4：電池儲能系統出力進行風儲控制，電池儲能系統出力、超短期風電出力預測和電池儲能系統荷電狀態分別作為電池儲能系統出力經驗值、超短期風電出力預測經驗值和電池儲能系統荷電狀態經驗值，執行步驟S1。

2.根據權利要求1所述的一種基于滾動優化和統計學原理的風儲控制方法，其特征在于，所述的步驟S1包括：

步驟S11：獲得電池儲能系統出力經驗值、超短期風電出力預測經驗值和電池儲能系統荷電狀態經驗值；

步驟S12：判斷電池儲能系統荷電狀態經驗值是否在預設范圍內，若是，執行步驟S2，若否，對電池儲能系統荷電狀態經驗值進行優化，執行步驟S2。

3.根據權利要求2所述的一種基于滾動優化和統計學原理的風儲控制方法，其特征在于，所述對電池儲能系統荷電狀態經驗值進行優化的計算過程包括：

u_i＝u_d,i-u_c,i，u_d,i、u_c,i∈{0,1}，u_d,i+u_c,i≤1

其中，ΔP_s為一小時的優化量，i為第i個控制周期，N_lost為一小時的控制周期的個數，P_i為控制周期i的電池儲能系統出力，η_c為充電效率，u_i為充電、空載或放電狀態，u_d,i為第i個控制周期的充電標志，u_c,i為第i個控制周期的放電標志；

minf＝min|s_N-s_0,0|

其中，s_N為本循環周期末的電池儲能系統荷電狀態，s_0,0為當前調度日的電池儲能系統荷電初始狀態。

4.根據權利要求1所述的一種基于滾動優化和統計學原理的風儲控制方法，其特征在于，所述風儲控制模型的目標函數為：

其中，A_i為第i個控制周期電池儲能系統的下令標識，P_i為第i個控制周期電池儲能系統出力，P_i+1為第i+1個控制周期電池儲能系統出力，N為N個控制周期。