[發明專利]一種基于隨機擾動的儲能系統控制方法及裝置

在審

• 申請號: 202210894209.1
• 申請日: 2022-07-27
• 公開（公告）號: CN115207950A
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 孫財新;李剛;郭小江;孔金良;潘霄峰;李建華;關何格格
• 申請（專利權）人: 中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司;華能新能源股份有限公司山西分公司
• 主分類號: H02J3/28
• 分類號: H02J3/28;H02J3/32;H02J3/38
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 曲進華

1.一種基于隨機擾動的儲能系統控制方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取風電場待控制時段內各時刻原始超短期預測功率數據對應的N個風電發功率偏差值，并確定各時刻原始超短期預測功率數據對應的N個風電發功率偏差值的概率；

將所述各時刻原始超短期預測功率數據對應的N個風電發功率偏差值的概率代入預先建立的儲能系統控制模型中，并利用CPLEX求解器進行求解，得到所述待控制時段內各時刻儲能系統的充放電功率參考值；

基于所述待控制時段內各時刻儲能系統的充放電功率參考值對儲能系統進行控制；

其中，所述儲能系統控制模型基于待控制時段內風儲聯合發電量最大建立的。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述各時刻對應的N個風電發功率偏差值的獲取過程包括：

獲取風電場待控制時段內各時刻的原始超短期預測功率數據，并分別隨機選取各時刻原始超短期預測功率數據對應的H組偏差值；

利用概率密度函數確定各時刻原始超短期預測功率數據對應的各組中各偏差值的概率；

根據所述各組中各偏差值的概率分別篩選出各時刻風電場發電量最大時對應的一組偏差值；

將篩選出的各時刻風電場發電量最大時對應的一組偏差值分別作為各時刻對應的N個風電發功率偏差值；

其中，所述H組偏差值中每組有N個風電發功率偏差值。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述隨機選取的偏差值為滿足預設約束的偏差值；

其中，所述預設約束包括：

式中，M為第一給定正數，P_bias，i為第i個偏差值，e為第二給定正數，N為一組中偏差值的總個數，f(P_bias，i)為第i個偏差值對應的概率，Var(P_bias，h)為第h組偏差值的方差，h∈H，H為一個時刻時刻的原始超短期預測功率數據對應的組偏差值的組數，S為第三給定正數。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述概率密度函數的計算式如下：

式中，f(P_bias，i)為第i個偏差值對應的概率。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述儲能系統控制模型的建立包括：

以待控制時段內風儲聯合發電量最大為目標構建目標函數；

以風儲聯合輸出功率約束、風儲聯合輸出電量約束、儲能充放電功率約束、儲能SOC約束和充放電功率波動性約束為約束條件，并結合所述目標函數構建儲能靈活控制模型。

6.一種基于隨機擾動的儲能系統控制裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取風電場待控制時段內各時刻原始超短期預測功率數據對應的N個風電發功率偏差值，并確定各時刻原始超短期預測功率數據對應的N個風電發功率偏差值的概率；

求解模塊，用于將所述各時刻原始超短期預測功率數據對應的N個風電發功率偏差值的概率代入預先建立的儲能系統控制模型中，并利用CPLEX求解器進行求解，得到所述待控制時段內各時刻儲能系統的充放電功率參考值；

控制模塊，用于基于所述待控制時段內各時刻儲能系統的充放電功率參考值對儲能系統進行控制；

其中，所述儲能系統控制模型基于待控制時段內風儲聯合發電量最大建立的。

7.如權利要求6所述的儲能系統控制裝置，其特征在于，所述各時刻對應的N個風電發功率偏差值的獲取過程包括：

獲取風電場待控制時段內各時刻的原始超短期預測功率數據，并分別隨機選取各時刻原始超短期預測功率數據對應的H組偏差值；

利用概率密度函數確定各時刻原始超短期預測功率數據對應的各組中各偏差值的概率；

根據所述各組中各偏差值的概率分別篩選出各時刻風電場發電量最大時對應的一組偏差值；

將篩選出的各時刻風電場發電量最大時對應的一組偏差值分別作為各時刻對應的N個風電發功率偏差值；

其中，所述H組偏差值中每組有N個風電發功率偏差值。