[發(fā)明專利]平抑風(fēng)電波動的制氫系統(tǒng)容量分層優(yōu)化配置方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210258312.7
• 申請日: 2022-03-16
• 公開（公告）號: CN114725961A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐衍會;徐宜佳;崔瑞順
• 申請（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)
• 主分類號: H02J3/28
• 分類號: H02J3/28;H02J15/00;H02J3/24;H02J3/38;G06F30/20;G06N3/00
• 代理公司: 成都智涌知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51313
• 代理人: 張洪

本發(fā)明提出平抑風(fēng)電波動的制氫系統(tǒng)容量分層優(yōu)化配置方法，包括：建立基于模型預(yù)測控制的風(fēng)電波動平抑模型，以儲能出力最小為目標(biāo)建立滾動優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)；建立用于優(yōu)化制氫系統(tǒng)容量的分層優(yōu)化模型，其中，分層優(yōu)化模型包括第一層模型和第二層模型；利用帶精英策略的非支配排序的遺傳算法對第一層模型進行求解，并利用粒子群優(yōu)化算法對第二層模型進行求解，得到電解槽最優(yōu)容量。本專利在滿足經(jīng)濟性的前提下實現(xiàn)更低的低棄電率，具有良好的應(yīng)用前景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及風(fēng)電平抑領(lǐng)域，具體涉及平抑風(fēng)電波動的制氫系統(tǒng)容量 分層優(yōu)化配置方法。

背景技術(shù)

風(fēng)能以其清潔、高效、無污染和可持續(xù)發(fā)展的特點成為近年新能源 發(fā)展的熱點。但由于風(fēng)力發(fā)電具有波動性、間歇性以及隨機性等主要特 點，對電網(wǎng)的可靠運行、經(jīng)濟運行等方面造成的不利影響也日趨嚴(yán)重。

近年來，儲能系統(tǒng)成為平抑風(fēng)力發(fā)電波動重要途徑，將風(fēng)力發(fā)電與 電解水制氫相結(jié)合，不僅為平抑風(fēng)力發(fā)電波動提供了新思路，同時與傳 統(tǒng)化石能源制氫相比，能夠?qū)崿F(xiàn)“零碳排放”制氫，實現(xiàn)氫能的綠色制 取。與傳統(tǒng)的堿性電解槽相比，PEM電解槽反應(yīng)更迅速、負(fù)荷波動調(diào)節(jié)范 圍更大，適應(yīng)新能源發(fā)電波動無規(guī)律的特點。

然而，現(xiàn)有技術(shù)的客觀缺點主要體現(xiàn)在以下2個方面：

(1)在風(fēng)電波動平抑性研究方面，傳統(tǒng)的平抑算法如一階低通濾波 法、小波分解法等方法雖然原理簡單且運算速度較快，但其無法保證平 抑后的波動量均滿足要求。

(2)在電解槽容量設(shè)計方面，由于風(fēng)電波動具有隨機性與不確定性， 電解槽的出力受其影響不可能一直工作在額定工況，現(xiàn)有的容量配置策 略難以滿足客觀現(xiàn)實的需要。

因此，亟待發(fā)明一種更為有效的制氫系統(tǒng)容量分層優(yōu)化配置方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供平抑風(fēng)電波動的制氫系統(tǒng)容量分層優(yōu)化配置 方法，包括：

建立基于模型預(yù)測控制的風(fēng)電波動平抑模型，以儲能出力最小為目 標(biāo)建立滾動優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)；

建立用于優(yōu)化制氫系統(tǒng)容量的分層優(yōu)化模型，其中，所述分層優(yōu)化 模型包括第一層模型和第二層模型；

利用帶精英策略的非支配排序的遺傳算法對所述第一層模型進行求 解，并利用粒子群優(yōu)化算法對所述第二層模型進行求解，得到電解槽最 優(yōu)容量。

示范性地，所述建立基于模型預(yù)測控制的風(fēng)電波動平抑模型，以儲 能出力最小為目標(biāo)建立滾動優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)包括：

以總時間序列長度內(nèi)電解槽出力之和的最小值作為目標(biāo)函數(shù)，以風(fēng) 電場輸出功率限值為約束條件；

建立狀態(tài)空間模型，將輸出功率、產(chǎn)氫量設(shè)置為所述狀態(tài)空間模型 的狀態(tài)變量，將電解槽功率設(shè)置為所述狀態(tài)空間模型的控制變量，將風(fēng) 電原始出力設(shè)置為擾動輸入量，并進行迭代計算；

利用二次規(guī)劃法對每一個周期進行優(yōu)化，得到總時間序列長度內(nèi)的 功率指令序列；

將所述功率指令序列中的最大值設(shè)定為電解槽規(guī)劃容量。

示范性地，所述第一層模型以制氫系統(tǒng)經(jīng)濟性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，以 風(fēng)電廠商日均投資成本最低和日均收益最大建立第一目標(biāo)函數(shù)模型。

示范性地，所述第二層模型在所述第一層模型求解范圍的基礎(chǔ)上， 以棄電率最小建立第二目標(biāo)函數(shù)模型。

示范性地，所述利用帶精英策略的非支配排序的遺傳算法對所述第 一層模型進行求解，并利用粒子群優(yōu)化算法對所述第二層模型進行求解， 得到電解槽最優(yōu)容量包括：

利用帶精英策略的非支配排序的遺傳算法對所述第一層模型進行求 解，得到多目標(biāo)最優(yōu)解集合；