申请/专利权人：太原理工大学

申请日：2019-07-30

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN110311396B

主分类号：H02J3/28

分类号：H02J3/28;H02J3/02;H02J3/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2019.11.01#实质审查的生效;2019.10.08#公开

摘要：一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，属于交直流混合微电网领域，它包括：建立混合储能容量双层优化配置模型；基于集合经验模态分解的功率分配验证；混合储能系统容量的配置。通过滤波阶数得到锂电池和超级电容器的功率指令，以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量，以系统年综合成本为目标，综合考虑储能寿命和换流器损耗，采用自适应粒子群算法进行优化求解，得到最优系统年综合成本及对应的锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量。本发明解决了交直流混合微电网中由于风光出力波动和负荷波动导致的联络线功率波动问题。

主权项：1.一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，包括：建立混合储能容量双层优化配置模型；基于集合经验模态分解的功率分配验证；混合储能系统容量的配置；其特征在于建立混合储能容量双层优化配置模型包括下述步骤：1系统年综合成本最小，表示为：minC0＝min{CB+CC+CIC}其中，C0为系统年综合成本；CB、CC、CIC分别为锂电池投资运行成本、超级电容器投资运行成本以及换流器损耗成本；a.锂电池投资运行成本 PBN为锂电池额定功率；EBN为锂电池额定容量；YB为锂电池的使用寿命；kBP为锂电池的单位功率成本系数；kBE为锂电池的单位容量成本系数；kBY为锂电池的运行维护成本系数；λ为折现率；根据锂电池放电深度与储能循环使用寿命的对应关系，可以拟合出其函数关系为： 其中，Db为蓄电池的基准放电深度；NBDi为放电深度为Di时对应的蓄电池使用寿命；由此可得放电深度为Di时的第i次循环的等效循环次数为： 其中，NjDi为第j天中第i次循环对应的等效循环次数；l为ld内的充放电次数；p为1a内工作运行的天数；b.超级电容器投资运行成本 其中，kacdc为换流器年化损耗成本系数；T为研究周期；ηacdc为ACDC换流器的换流效率；2储能系统剩余容量约束：储能系统任意时刻的剩余容量应满足以下约束条件： 其中，EBt、EBt-Δt分别为锂电池t时刻和t-Δt时刻剩余电量；ECt、ECt-Δt分别为超级电容器t时刻和t-Δt时刻剩余容量；EBmin、EBmax分别为锂电池的剩余容量下限和上限；ECmin、ECmax分别为超级电容器的剩余容量下限和上限；PBt、PCt为锂电池和超级电容器t时刻实际充放电功率，取正时为放电，取负时为充电；ηB、ηC分别是锂电池和超级电容器的充放电效率；△t为计算步长，取1min；储能系统每个研究周期始末存储容量保持一致，即 其中，EB0、EC0分别为锂电池和超级电容器的初始容量，EBT、ECT分别为锂电池和超级电容器周期末的容量；储能系统充放电功率约束：t时刻储能设备充放电功率约束可表示为： 其中，PBN为锂电池的额定功率；PCN为超级电容器的额定功率；当锂电池和超级电容器剩余容量不能满足所需放电功率时，需要对锂电池和超级电容器的放电功率进行如下调整： 当锂电池和超级电容器剩余容量不能满足所需充电功率时，需要对锂电池和超级电容器的充电功率进行如下调整： 其中，PB0t为锂电池的充放电功率指令；PC0t为超级电容器的充放电功率指令；能量偏差约束：用能量均方根偏差表示加储能后的平抑效果，要求储能平抑后净负荷功率与联络线协议功率能量均方根偏差R不得大于一定阈值，即 其中，Rmax为最大均方根偏差值，T为研究周期；3模型分成两层，第一层是在确定滤波阶数的情况下，采用自适应粒子群算法对储能系统容量优化配置模型进行求解，获得每个配置下的系统年综合成本；第二层是通过对不同滤波阶数所对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数和储能优化配置方案；基于集合经验模态分解的功率分配验证包括下述步骤：1一天共1440个采样点，采样间隔为lmin，计算系统净负荷功率，2分别计算直流侧净负荷功率和交流侧系统净负荷功率，计算公式可表示为：PJ-act＝PL-act-PWTtPJ-dct＝PL-dct-PPVt其中，t为时间，1≤t≤T；PPwt为交流侧风机出力；PPVt为直流侧光伏出力；PL-act、PL-dct分别为交流侧、直流侧负荷消耗功率；PJ-act、PJ-dct分别为交流侧、直流侧净负荷功率；3根据直流侧净负荷功率和交流侧净负荷功率计算交直流混合微电网系统净负荷功率，计算功率可表示为： 其中，ηacdc为ACDC换流器的换流效率；4根据无储能时系统净负荷功率的60min平均值来确定联络线协议功率；5根据联络线传输功率上、下限进行修正，再根据系统净负荷功率和联络线协议功率计算得到混合储能系统总功率，计算功率可表示为： 式中：PHt为混合储能系统总功率；PJt为系统净负荷功率；PAt为联络线协议功率；6通过集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行分解，分解后的结果如下： 式中：PHt为混合储能系统总功率；hit为混合储能系统总功率的第i阶IMF分量；rnt为分解余量；7利用IMF分量设计一种新的时空滤波器，通过选取合适的滤波阶数d，将混合储能系统总功率分解成两部分，滤波阶数小于等于d的IMF分量之和为高频部分，阶数大于d的IMF分量之和为低频部分；混合储能系统总功率中低频波动部分由锂电池来平抑，高频波动部分由超级电容器来平抑，实现混合储能系统的功率分配；锂电池的功率指令PB0t和超级电容器的功率指令PC0t分别表示为： 式中：d为滤波阶数，且0≤d≤n；8在滤波阶数确定的情况下得到锂电池和超级电容器的功率指令，代入以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量、以系统年综合成本为目标的混合储能容量双层优化配置模型中，综合考虑储能寿命和换流器损耗，采用自适应粒子群算法进行优化求解，得到最优系统年综合成本及对应的锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量；9对不同滤波阶数对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数及对应的混合储能系统优化配置方案；10根据建立的模型求解出：锂电池充放电功率、锂电池S0C值、超级电容器充放电功率、超级电容器SOC值、系统年综合成本、混合储能系统配置方案。

全文数据：一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法技术领域本发明涉及交直流混合微电网领域，是一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法。背景技术交直流混合微电网结合了交流微电网和直流微电网的优势，其省略了许多换流环节，降低了系统运行损耗，使得微电网控制更加灵活。但由于风、光等可再生能源发电具有波动性、不可控性等缺点，需在交直流混合微电网内配置一定的储能才能减少可再生能源发电带来的不良影响。混合储能系统是集能量型储能和功率型储能的特点于一体的更高效、经济的储能系统。锂电池作为能量型储能，可以提供长时间的功率缺额，而超级电容器作为目前应用最为广泛的功率型储能元件，负责平抑短时的频繁功率波动，延长了储能系统的使用寿命，提高了储能系统的整体性能。由于交直流混合微电网的系统结构与单一交流微电网存在较大差异，已有的微电网储能优化配置方法无法直接应用在交直流混合微电网中。相较于传统交流微电网，交直流混合微电网储能优化配置还需考虑交流子网与直流子网间的功率交互问题。因此，对交直流混合微电网配置适量容量的混合储能系统具有重要意义。发明内容本发明为了解决由于风光出力波动和负荷波动造成的交直流混合微电网中功率不平衡问题，建立了基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量双层优化配置模型。一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，包括混合储能容量双层优化配置模型的建立；基于集合经验模态分解的功率分配验证；混合储能系统容量的配置。1.混合储能容量双层优化配置模型的建立：1综合考虑储能寿命和换流器损耗，交直流混合微电网混合储能系统容量优化配置模型的目标为系统年综合成本最小：minC0＝min{CB+CC+CIC}其中，C0为系统年综合成本；CB、CC、CIC分别为锂电池投资运行成本、超级电容器投资运行成本以及换流器损耗成本已折算为等年值。2在每个时段中均满足的约束条件：储能系统剩余容量约束、储能系统充放电功率约束、能量偏差约束。3把模型分成两层，第一层为连续优化，是在确定滤波阶数的情况下，采用自适应粒子群算法对储能系统容量优化配置模型进行求解，获得每个配置下的系统年综合成本；第二层是整数优化，通过对不同滤波阶数所对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数和储能优化配置方案。2.基于集合经验模态分解的功率分配验证1以某交直流混合微电网典型日运行数据为例，采样间隔为1min，一天共1440个采样点，计算系统净负荷功率，根据无储能时系统净负荷功率的60min平均值来确定联络线协议功率，并根据联络线传输功率上下限进行修正，再根据系统净负荷功率和联络线协议功率计算得到混合储能系统总功率，通过集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行分解；2利用IMF分量设计一种新的时空滤波器，通过选取合适的滤波阶数d，将混合储能系统总功率分解成两部分，滤波阶数小于等于d的IMF分量之和为高频部分，阶数大于d的IMF分量之和为低频部分。根据锂电池和超级电容器的特点，混合储能系统总功率中低频波动部分由锂电池来平抑，高频波动部分则由超级电容器来平抑，从而实现混合储能系统的功率分配；3在滤波阶数确定的情况下得到锂电池和超级电容器的功率指令，代入以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量、以系统年综合成本为目标的混合储能容量双层优化配置模型中，综合考虑储能寿命和换流器损耗，采用自适应粒子群算法进行优化求解，得到最优系统年综合成本及对应的锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量；4对不同滤波阶数对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数及对应的混合储能系统优化配置方案；5根据建立的模型求解出：锂电池充放电功率、锂电池SOC值、超级电容器充放电功率、超级电容器SOC值、系统年综合成本、混合储能系统配置方案等。3.混合储能系统容量的配置1根据该地区全年光伏发电出力、风机发电出力、交流负荷和直流负荷的历史监测值，选取12个月典型日运行数据，对此交直流混合微电网混合储能系统进行优化配置；2由于风光发电和负荷情况均具有较强的季节性，在4个季节中分别选取一个典型日进行运行，验证配置结果的可靠性；3分析滤波阶数对混合储能系统配置结果的影响。12个月典型日就是每个月的同一日，例如1月3日，2月3日，3月3日，4月3日，5月3日，6月3日，7月3日，8月3日，9月3日，10月3日，11月3日，12月3日。本发明对比于现有研究所具有的有益效果如下：1综合考虑交直流混合微电网与大电网交换功率、交流子网与直流子网交换功率，根据该地区全年光伏发电出力、风机发电出力、交流负荷和直流负荷的历史监测值，以包含锂电池和超级电容器的投资运行成本、换流器损耗成本等系统年综合成本为目标函数进行交直流混合微电网混合储能容量优化配置，对微电网储能配置更加准确；2本发明采用集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行功率分配，将混合储能系统总功率中具有较大能量的低频分量分配给锂电池，将包含较多频繁往复变化功率的高频分量分配给超级电容器，充分发挥了超级电容器在平抑高频波动功率上的作用，利用超级电容器和锂电池之间的互补优势，提高了锂电池使用寿命，降低了系统年综合成本；3本发明为交直流混合微电网配置适当容量的锂电池超级电容器混合储能系统，减小了微电网并网联络线功率的峰谷差，降低了微电网并网联络线功率的波动性，减小了微电网对大电网的影响。附图说明图1是本发明所涉及的交直流混合微电网系统结构图；图2是本发明所涉及的混合储能系统容量双层优化配置流程图；图3是本发明所涉及的典型日光伏、风机出力及负荷曲线；图4是本发明所涉及的典型日系统净负荷功率、联络线协议功率及混合储能系统总功率曲线；图5是本发明所涉及的对典型日混合储能系统总功率进行集合经验模态分解后的IMF分量及余项曲线；图6是本发明所涉及的典型日混合储能系统的充放电功率曲线；图7是本发明所涉及的典型日混合储能系统SOC曲线；图8是本发明所涉及的典型日混合储能系统平抑效果曲线；图9是本发明所涉及的春季典型日混合储能系统平抑效果曲线；图10是本发明所涉及的夏季典型日混合储能系统平抑效果曲线；图11是本发明所涉及的秋季典型日混合储能系统平抑效果曲线；图12是本发明所涉及的冬季典型日混合储能系统平抑效果曲线；图13是本发明所涉及的配置方案与滤波阶数关系曲线；图14是本发明所涉及系统年综合成本与滤波阶数关系曲线；图15是本发明所涉及的系统年综合成本增长率与滤波阶数关系曲线。具体实施方式图1所示，交直流混合微电网系统包括交流子网和直流子网。交流侧的分布式电源为风机，直流侧的分布式电源为光伏和混合储能系统。微电网中同时含有交流母线和直流母线，可直接向交流负荷和直流负荷供电，交直流母线间通过双向互连换流器进行连接，交直流混合微电网通过联络线与大电网连接。在实施例中，锂电池单位功率成本系数为9000元kW，单位容量成本系数为2500元kWh，运行维护成本系数为0.05元kWh，充放电效率为90％，初始容量为额定容量的0.6倍，剩余容量上限为额定容量的0.8倍，剩余容量下限为额定容量的0.2倍，循环使用寿命为1000次；超级电容器单位功率成本系数为1000元kW，单位容量成本系数为100000元kWh，运行维护成本系数为0.05元kWh，充放电效率为95％，初始容量为额定容量的0.6倍，剩余容量上限为额定容量的0.9倍，剩余容量下限为额定容量的0.1倍，运行年限为20年；贴现率为6％；换流器换流效率为90％，年化损耗成本系数为0.4元kWh；最大能量均方根偏差为0.1；联络线传输功率限制为5kW。混合储能容量双层优化配置模型的建立：1考虑了混合储能系统投资运行成本以及换流器损耗成本，交直流混合微电网混合储能系统容量优化配置模型的目标为系统年综合成本最小，可表示为：minC0＝min{CB+CC+CIC}其中，C0为系统年综合成本；CB、CC、CIC分别为锂电池投资运行成本、超级电容器投资运行成本以及换流器损耗成本已折算为等年值。a.锂电池投资运行成本锂电池的使用寿命与工作方式密切相关，主要受锂电池的放电深度、循环使用次数的影响。锂电池的放电深度depthofdischarge,DOD为锂电池的放电量与其额定容量的比值。根据锂电池放电深度与储能循环使用寿命的对应关系，可以拟合出其函数关系为：其中，Db为蓄电池的基准放电深度；NBDi为放电深度为Di时对应的蓄电池使用寿命。由此可得放电深度为Di时的第i次循环的等效循环次数为：锂电池的实际运行年限为：其中，NjDi为第j天中第i次循环对应的等效循环次数；l为1d内的充放电次数；p为1a内工作运行的天数。锂电池的投资运行成本可表示为：其中，PBN为锂电池额定功率；EBN为锂电池额定容量；YB为锂电池的使用寿命；kBP为锂电池的单位功率成本系数；kBE为锂电池的单位容量成本系数；kBY为锂电池的运行维护成本系数；λ为折现率。b.超级电容器投资运行成本其中，PCN为超级电容器额定功率；ECN为超级电容器额定容量；YC为超级电容器的使用寿命，通常设为固定值；kCP为超级电容器的单位功率成本系数；kCE为超级电容器的单位容量成本系数；kCY为超级电容器的运行维护成本系数。c.换流器年化损耗成本CIC＝kacdc·1-ηacdc∫1TPACt+PDCt其中，kacdc为换流器年化损耗成本系数；T为研究周期。2为保证微电网的安全可靠运行，在每个时段中均需满足一定的约束条件，包括：a.储能系统剩余容量约束：为保证储能系统的正常运行，延长储能系统的寿命，储能系统任意时刻的剩余容量应满足以下约束条件：其中，EBt、EBt-Δt分别为锂电池t时刻和t-Δt时刻剩余电量；ECt、ECt-Δt分别为超级电容器t时刻和t-Δt时刻剩余容量；EBmin、EBmax分别为锂电池的剩余容量下限和上限；ECmin、ECmax分别为超级电容器的剩余容量下限和上限；PBt、PCt为锂电池和超级电容器t时刻实际充放电功率取正时为放电，取负时为充电；ηB、ηC分别是锂电池和超级电容器的充放电效率；Δt为计算步长，取1min。为确保系统连续运行的周期性，储能系统每个研究周期始末存储容量保持一致，即其中，EB0、EC0分别为锂电池和超级电容器的初始容量。b.储能系统充放电功率约束：t时刻储能设备充放电功率约束可表示为：当锂电池和超级电容器剩余容量不能满足所需放电功率时，需要对锂电池和超级电容器的放电功率进行如下调整：当锂电池和超级电容器剩余容量不能满足所需充电功率时，需要对锂电池和超级电容器的充电功率进行如下调整：c.能量偏差约束：用能量均方根偏差表示加储能后的平抑效果，要求储能平抑后净负荷功率与联络线协议功率能量均方根偏差R不得大于一定阈值，即其中，Rmax为最大均方根偏差值。3考虑到滤波阶数不同，混合储能系统总功率分解后得到的低频分量和高频分量不同，得到的混合储能配置结果也有所不同，即把模型分成两层，第一层为连续优化，是在确定滤波阶数的情况下，采用自适应粒子群算法对储能系统容量优化配置模型进行求解，获得每个配置下的系统年综合成本；第二层是整数优化，通过对不同滤波阶数所对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数和储能优化配置方案。具体优化配置流程见图2。基于集合经验模态分解的功率分配验证：1以某交直流混合微电网典型日运行数据为例，典型日运行数据见图3，采样间隔为1min，一天共1440个采样点；2分别计算直流侧净负荷功率和交流侧系统净负荷功率，计算公式可表示为：PJ-act＝PL-act-PWTtPJ-dct＝PL-dct-PPVt其中，t为时间，1≤t≤T；PWTt为交流侧风机出力；PPVt为直流侧光伏出力；PL-act、PL-dct分别为交流侧、直流侧负荷消耗功率；PJ-act、PJ-dct分别为交流侧、直流侧净负荷功率。3根据直流侧净负荷功率和交流侧净负荷功率计算交直流混合微电网系统净负荷功率，计算功率可表示为：其中，ηacdc为ACDC换流器的换流效率。4考虑联络线功率限制和微电网系统无储能时净负荷功率的60min平均值，确定联络线协议功率；5根据联络线协议功率和系统净负荷功率计算混合储能系统总功率，计算功率可表示为：式中：PHt为混合储能系统总功率；PJt为系统净负荷功率；PAt为联络线协议功率。混合储能系统总功率、系统净负荷功率、联络线协议功率见图46通过集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行分解，分解后的结果如下所示：式中：PHt为混合储能系统总功率；hit为混合储能系统总功率的第i阶IMF分量；rnt为分解余量。分解所得结果见图5。7利用IMF分量设计一种新的时空滤波器，通过选取合适的滤波阶数d，将混合储能系统总功率分解成两部分，滤波阶数小于等于d的IMF分量之和为高频部分，阶数大于d的IMF分量之和为低频部分。根据锂电池和超级电容器的特点，混合储能系统总功率中低频波动部分由锂电池来平抑，高频波动部分则由超级电容器来平抑，从而实现混合储能系统的功率分配。因此，锂电池的功率指令PB0t和超级电容器的功率指令PC0t分别表示为：式中：d为滤波阶数，且0≤d≤n。8在滤波阶数确定的情况下得到锂电池和超级电容器的功率指令，代入以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量、以系统年综合成本为目标的混合储能容量双层优化配置模型中，综合考虑储能寿命和换流器损耗，采用自适应粒子群算法进行优化求解，得到最优系统年综合成本及对应的锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量；9对不同滤波阶数对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数为d＝3，年综合成本为2.78万元，混合储能系统优化配置方案即锂电池额定功率和额定容量分别为4.18kW和8.40kWh，超级电容器额定功率和额定容量分别为3.16kW和0.82kWh；10根据建立的模型求解出：锂电池和超级电容器的充放电功率见图6，锂电池和超级电容器的SOC值见图7，混合储能系统平抑效果见图8。混合储能系统容量的配置：1根据该地区全年光伏发电出力、风机发电出力、交流负荷和直流负荷的历史监测值，选取12个月典型日运行数据，对此交直流混合微电网混合储能系统进行优化配置，配置结果为锂电池额定功率和额定容量分别为5.49kW和14.28kWh，超级电容器额定功率和额定容量分别为4.15kW和1.24kWh，系统年综合成本为4.05万元；2由于风光发电和负荷情况均具有较强的季节性，在4个季节中分别选取一个典型日进行运行，验证配置结果的可靠性，春季典型日混合储能系统平抑效果曲线见图9，夏季典型日混合储能系统平抑效果曲线见图10，秋季典型日混合储能系统平抑效果曲线见图11，冬季典型日混合储能系统平抑效果曲线见图12；3分析滤波阶数对储能配置结果的影响，配置方案与滤波阶数关系图见图13，系统年综合成本与滤波阶数关系图见图14，系统年综合成本增长率与滤波阶数关系图见图15。

权利要求：1.一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，其特征在于包括：建立混合储能容量双层优化配置模型；基于集合经验模态分解的功率分配验证；混合储能系统容量的配置。2.根据权利要求1所述一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，其特征在于建立混合储能容量双层优化配置模型包括下述步骤：1系统年综合成本最小，表示为：minC0＝min{CB+CC+CIC}其中，C0为系统年综合成本；CB、CC、CIC分别为锂电池投资运行成本、超级电容器投资运行成本以及换流器损耗成本；a.锂电池投资运行成本PBN为锂电池额定功率；EBN为锂电池额定容量；YB为锂电池的使用寿命；kBP为锂电池的单位功率成本系数；kBE为锂电池的单位容量成本系数；kBY为锂电池的运行维护成本系数；λ为折现率；根据锂电池放电深度与储能循环使用寿命的对应关系，可以拟合出其函数关系为：其中，Db为蓄电池的基准放电深度；NBDi为放电深度为Di时对应的蓄电池使用寿命；由此可得放电深度为Di时的第i次循环的等效循环次数为：锂电池的使用寿命为：其中，NjDi为第j天中第i次循环对应的等效循环次数；l为1d内的充放电次数；p为1a内工作运行的天数；b.超级电容器投资运行成本其中，PCN为超级电容器额定功率；ECN为超级电容器额定容量；YC为超级电容器的使用寿命，通常设为固定值；kCP为超级电容器的单位功率成本系数；kCE为超级电容器的单位容量成本系数；kCY为超级电容器的运行维护成本系数；c.换流器年化损耗成本其中，kacdc为换流器年化损耗成本系数；T为研究周期；2储能系统剩余容量约束：储能系统任意时刻的剩余容量应满足以下约束条件：其中，EBt、EBt-Δt分别为锂电池t时刻和t-Δt时刻剩余电量；ECt、ECt-Δt分别为超级电容器t时刻和t-Δt时刻剩余容量；EBmin、EBmax分别为锂电池的剩余容量下限和上限；ECmin、ECmax分别为超级电容器的剩余容量下限和上限；PBt、PCt为锂电池和超级电容器t时刻实际充放电功率，取正时为放电，取负时为充电；ηB、ηC分别是锂电池和超级电容器的充放电效率；Δt为计算步长，取1min；储能系统每个研究周期始末存储容量保持一致，即其中，EB0、EC0分别为锂电池和超级电容器的初始容量；储能系统充放电功率约束：t时刻储能设备充放电功率约束可表示为：当锂电池和超级电容器剩余容量不能满足所需放电功率时，需要对锂电池和超级电容器的放电功率进行如下调整：当锂电池和超级电容器剩余容量不能满足所需充电功率时，需要对锂电池和超级电容器的充电功率进行如下调整：能量偏差约束：用能量均方根偏差表示加储能后的平抑效果，要求储能平抑后净负荷功率与联络线协议功率能量均方根偏差R不得大于一定阈值，即其中，Rmax为最大均方根偏差值；3模型分成两层，第一层是在确定滤波阶数的情况下，采用自适应粒子群算法对储能系统容量优化配置模型进行求解，获得每个配置下的系统年综合成本；第二层是通过对不同滤波阶数所对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数和储能优化配置方案。3.根据权利要求1所述一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，其特征在于基于集合经验模态分解的功率分配验证包括下述步骤：1一天共1440个采样点，采样间隔为1min，计算系统净负荷功率，根据无储能时系统净负荷功率的60min平均值来确定联络线协议功率，并根据联络线传输功率上、下限进行修正，再根据系统净负荷功率和联络线协议功率计算得到混合储能系统总功率，通过集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行分解，分解后的结果如下：式中：PHt为混合储能系统总功率；hit为混合储能系统总功率的第i阶IMF分量；rnt为分解余量；2利用IMF分量设计一种新的时空滤波器，通过选取合适的滤波阶数d，将混合储能系统总功率分解成两部分，滤波阶数小于等于d的IMF分量之和为高频部分，阶数大于d的IMF分量之和为低频部分；混合储能系统总功率中低频波动部分由锂电池来平抑，高频波动部分由超级电容器来平抑，实现混合储能系统的功率分配；锂电池的功率指令PB0t和超级电容器的功率指令PC0t分别表示为：式中：d为滤波阶数，且0≤d≤n；3在滤波阶数确定的情况下得到锂电池和超级电容器的功率指令，代入以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量、以系统年综合成本为目标的混合储能容量双层优化配置模型中，综合考虑储能寿命和换流器损耗，采用自适应粒子群算法进行优化求解，得到最优系统年综合成本及对应的锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量；4对不同滤波阶数对应的系统年综合成本进行排序，最终确定系统年综合成本最小的滤波阶数及对应的混合储能系统优化配置方案；5根据建立的模型求解出：锂电池充放电功率、锂电池SOC值、超级电容器充放电功率、超级电容器SOC值、系统年综合成本、混合储能系统配置方案等。4.根据权利要求1所述一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法，其特征在于混合储能系统容量配置是根据全年光伏发电出力、风机发电出力、交流负荷和直流负荷的历史监测值，选取12个月典型日运行数据，对交直流混合微电网混合储能系统进行优化配置。

百度查询： 太原理工大学 一种交直流混合微电网混合储能容量优化配置方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD