[發明專利]一種考慮混合儲能荷電狀態的微電網雙層調度控制方法

在審

• 申請號: 202210354102.8
• 申請日: 2022-04-02
• 公開（公告）號: CN114492209A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 劉曉艷;劉喬;嚴貴辰;蔣宇
• 申請（專利權）人: 江蘇電子信息職業學院
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q50/06;G06F119/02
• 代理公司: 淮安市科文知識產權事務所 32223
• 代理人: 吳晶晶

1.一種考慮混合儲能荷電狀態的微電網雙層調度控制方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：獲取光伏、風力發電功率、負荷功率需求的歷史數據，混合儲能功率限值、混合儲能荷電狀態限值；

S2：上層控制中采用灰色GM(1，N)與BP神經網絡組合預測方法，建立微電網上層預測控制模型，即微電網上層MPC模型，所述微電網上層MPC模型中的混合儲能系統HESS總功率P_C(k)用于指導下層控制中的混合儲能充放電功率控制；

S3：估算日前調度下混合儲能荷電狀態初值SOC₀，將所述混合儲能荷電狀態初值用于步驟S4的下層控制中；

S4：下層控制中采用動態規劃算法優化混合儲能充放電功率控制，將混合儲能的荷電狀態S_C(k)輸出給步驟S2中的上層控制中作為狀態變量；

S5：根據目標函數與約束限值條件，求解微電網上層MPC模型。

2.根據權利要求1所述的考慮混合儲能荷電狀態的微電網雙層調度控制方法，其特征在于，所述步驟2中采用灰色GM(1，N)與BP神經網絡組合預測方法，得到前瞻預測周期內光伏和風電功率預測值，預測周期T_S內，預測模型接收光伏、風電功率預測值，預測周期內有N次滾動優化，微電網上層MPC模型狀態空間表達式為：

其中，微電網上層MPC模型前瞻預測周期為T_S，預測時間間隔為Δt，前瞻預測周期內有N個采樣點，根據微電網功率平衡方程，考慮HESS的SOC變化，建立MPC狀態空間模型，其中選取從當前時刻k的并網功率P_G(k)、HESS總功率P_C(k)、HESS的SOC值S_C(k)為狀態變量x(k)，HESS功率變化量ΔP_C(k)為控制變量u(k)，取光伏、風電出力超短期功率變化量ΔP_PV(k)、ΔP_WT(k)以及負荷需求超短期變化量ΔP_L(k)為擾動變量d(k)，E_BC、E_SC分別為蓄電池和超級電容的容量，S_BC(k)、S_SC(k)分別是當前采樣時刻蓄電池和超級電容的SOC值。

3.根據權利要求1所述的考慮混合儲能荷電狀態的微電網雙層調度控制方法，其特征在于，所述S3中混合儲能荷電狀態初值公式為：

其中，SOC_k為HESS第k時刻的荷電狀態，E_C，0為HESS初始時刻的容量值。

4.根據權利要求1所述的考慮混合儲能荷電狀態的微電網雙層調度控制方法，其特征在于，所述S4中下層控制中對混合儲能充放電狀態動態規劃調度方法為：

根據S3中計算得到的HESS的荷電初始狀態SOC₀，采樣間隔時間1min，采樣時刻內核電狀態變化量為ΔS，從第k時刻狀態1到k+1時刻，荷電狀態轉移方程為：

f(k+1)＝min{|f(k，l)+P_eq(k)+P_l|}

其中，P_eq(k)為第k時刻的凈負荷，P_l為第1階段的充電/放電功率。

5.根據權利要求1所述的考慮混合儲能荷電狀態的微電網雙層調度控制方法，其特征在于，所述S5中對不同目標函數，采用懲罰系數合并為單目標函數進行求解，所述目標函數為：

其中，α、β為懲罰系數，用于調節不同指標的權重；ΔP_G表示并網波動越限幅值，k表示當前時刻，ΔS_C為HESS的SOC與目標值偏差；N為前瞻周期內的采樣點個數，N＝Ts/Δt。