申请/专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117424255B

主分类号：H02J3/24

分类号：H02J3/24;G06F17/18;G06Q50/06;H02J3/28;H02J3/32;H02J3/38;H02J3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明涉及储能调频控制技术领域，具体涉及一种改进下垂综合控制的用户侧构网型储能快速调频控制方法，包括以下步骤：建立家庭能源微格，通过人工智能算法对用户的能源消耗模式进行学习和分析，预测用户未来的能源需求，并制定能源调度策略；引入构网型储能系统，并通过物联网技术，将分布式构网型储能设备进行连接，共同对电网进行调频；通过改进下垂控制，计算构网型储能吸收或释放的功率，改善电网频率的动态性能；通过检测构网型储能系统的状态，利用S型函数更改下垂控制的系数，使构网型储具有双向调频能力。本发明，减轻电网压力，降低电厂的负载需求。

主权项：1.一种改进下垂综合控制的用户侧构网型储能快速调频控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以构网型储能设备为中心，建立家庭能源微格，通过人工智能算法对用户的能源消耗模式进行学习和分析，预测用户未来的能源需求，并制定能源调度策略，所述人工智能算法具体包括：数据收集与处理：收集家庭内各智能设备的历史能源使用数据，采集当地的天气数据，包括温度、日照时长、风速，以预测风能和太阳能的产量，收集用户行为数据；数据预处理：对原始数据进行清洗，去除异常值和噪声，将数据整合为统一的时间序列格式；特征工程：根据历史数据，构建与能源消耗相关的特征，包括设备启动次数、设备工作时长、家中人数变化，利用时序分析方法，提取能源消耗的季节性和趋势性特征，结合天气数据，构建与风能和太阳能产量预测相关的特征；模型选择与训练：选择基于深度学习模型的长短时记忆网络，使用历史数据进行模型训练，以预测未来的能源消耗和产量；能源调度策略：根据预测的能源需求和产量，制定能源调度策略，当预测到能源需求大于产量时，通过调度策略，优先为关键设备供电，或启动家庭储能设备补充电力，当电网需要快速调节电力供应时，控制家庭储能设备的能源注入和释放；S2：引入构网型储能系统，并通过物联网技术，将分布式构网型储能设备进行连接，共同对电网进行调频；S3：通过改进下垂控制，计算构网型储能吸收或释放的功率，改善电网频率的动态性能，所述改进下垂控制包括基于pid结构的功率分配控制器，在调节静态下垂特性的同时改善系统的暂态特性，改进下垂控制公式为：ΔP＝Kp*f_ref-f+Ki*∫f_ref-fdt+Kd*df_ref-fdt；其中，f_ref表示参考频率，f表示实际频率，Kp作用于稳态负荷分配中，Ki用以改善系统的动态性能，Kd用以消除系统的稳态误差，Ki、Kd为修正因子，当微电网内部负荷出现显著变化时，Ki、Kd根据功率变化率的大小对下垂控制进行修正，确保系统的稳定性和暂态响应特性；所述构网型储能系统以调频死区上下限为界限，将构网型储能系统的一次调频划分为储能调频阶段和储能SOC恢复阶段；在储能调频阶段，控制策略的设计是为了根据储能SOC的情况来调整储能充放电功率，以使储能SOC得到恢复，当储能SOC偏低时，增加储能充电功率，通过充电来提高储能SOC；当储能SOC偏高时，增加储能放电功率，通过放电来降低储能SOC，为构网型储能系统后续调频提供充电或放电的空间；在储能SOC恢复阶段，控制策略的设计要在避免系统频率偏差跌出储能调频死区的基础上，对储能SOC进行恢复，换句话说，控制策略需要确保系统频率在允许范围内，并同时调整储能充放电功率，以使储能SOC得到恢复，保证储能系统在恢复储能SOC的同时，仍能满足系统调频需求；所述构网型储能系统通过改变kp下垂控制参与频率调节，改变kp下垂控制出力与系统频率偏差的关系为： 其中，Kp作用于在稳态负荷分配中，Ki用以改善系统的动态性能，Kd用以消除系统的稳态误差，当电网内部负荷出现显著变化时，Ki以及KD根据功率变化率的大小对下垂控制进行修正，因此： 其中，Kp为虚拟下垂系数，KD1为虚拟下垂放电系数，Kc1为虚拟下垂充电系数；所述储能SOC偏低时，Kc1设置为最大值，增加储能调频效果，储能SOC偏高时，设置Kd1为最大值，增加储能调频效果，进而采用S型函数对虚拟下垂充放电系数进行构建；S4：通过检测构网型储能系统的状态，利用S型函数更改下垂控制的系数，使构网型储具有双向调频能力，所述S型函数以储能SOC值S为自变量，建立Kd1和Kc1为因变量的关系式： 其中，Kmax为虚拟下垂系数的最大值，Smin，Slow，Shigh，Smax分别为储能SOC的最小值、较低值、较高值、最大值。

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