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基于一致性算法的新能源储能系统功率协调控制方法

2025-06-08 66 上传者：管理员

摘要：分布式的新能源发电备受人们青睐。但这些分布式新能源发电具有间歇性和随机性特点，对传统集中式电源调度管理系统的安全性和稳定性造成了很大的隐患。为能够有效解决分布式电源的随意性，相关研究人员提出了“微网”的概念，通过将新能源发电、储能装置、控制装置、相关负荷等汇集组成单一可控的发配电系统。而微网中的储能系统在满足自身容量需求的同时，还要满足紧急功率输送时尖峰功率的要求，这就需要对分布式储能系统的功率输出做合理的控制分配。结果表明，通过提出的“微网”概念，生成一种基于一致性算法的储能系统功率协调控制方法，通过构建一致性分层算法达到协调控制储能系统输出功率的策略。

关键词：
一致性控制
下垂控制
分布式储能系统
微网技术
新型分布式能源
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随着中国能源转型的深入,新型分布式能源+储能系统的发展将为光伏､风能等新能源提供基本保障[1-2]｡与集中式储能相比,分布式储能比电力线投资压力更小,能耗更低｡然而,随着新能源在配电网中的份额增加,获取这些大量分布式能源导致配电网运营面临运营风险[3-4]｡微电网在发展的过程中,有效促进能源转型,这在很大程度上满足了智能电网的建设,在保障国家能源安全方面发挥了举足轻重的作用[5]｡

微电网作为一种电力系统,该系统具有单一可控的特点,系统主要由发电设备､控制设备及载荷等组成,兼具发电､输电和分配等功能,可满足电源平衡需求,甚至还能实现能源优化｡通过对微电网技术进行分析,该技术可集成不同类型的能源,有效对这些能源进行大规模接入,甚至还能对分布式能源进行灵活控制[6]｡在应用的过程中,合理应用柔性控制技术能够降低能源并网对电力系统和能源质量的影响,进而满足高效利用能源的需求[7-10]｡基于此,本文提出一种基于一致性算法的新能源储能系统功率协调控制方法,通过构建一致性的分层控制策略要达到协调控制储能系统输出功率的目的｡

1、微网结构与一致性算法

1.1微网的典型结构

这些分布式的可再生能源发电因为其投资低､距离短､发电样式多,在近年来发展迅速,微网概念的提出和应用能够更加有效的发挥这些分布式电源的优势[11-13]｡微网的典型结构如图1所示,将分散的分布式电源汇聚组成一个物理网络,能有效降低分布式电源对电力系统所造成的影响｡

图1“微网”的典型结构示意图

1.2分布式一致性理论与离散一致性算法

在分布式控制系统中,一致性问题作为不可忽视的重要环节,逐渐应用到微电网等系统控制领域｡

在应用智能系统的过程中,通常情况下,主要使用一阶离散一致性算法｡通过对离散一致性算法进行分析,主要指的是相关智能体需要在离散时间内获取一致性,需要对相关信息进行加权后迭送,同时,相关权重还需依托网络矩阵进行表示｡以某分布式系统为例,若该系统中的无向图相关节点间有链接路径,在很大程度上能够说明具有连通性,而在应用一阶离散一致性算法的过程中,系统是否连通作为前提条件｡以某离散系统为例,在该系统中,当节点a处于i时刻,一致性控制状态量为Yi(h),在迭代缓环节,相关节点和相邻节点之间通信,同时,还能结合相邻节点的具体状态,进而有效调整自身变量｡在离散系统中,若A､B作为任意两点,这两点的状态量分别为xA(h)和xB(h),两个状态量间的差值小于给定极小值θ时,迭代结束,即:

式中:L､D分别表示列矩阵和状态转移矩阵,若D的属性属于双随机矩阵,且对角元素不为0,在很大程度上能够保障相关节点的状态量xA最终收敛于初始状态量的均值:

2、分布式储能系统分层控制策略

2.1分层控制策略总体框架

为保障微网的运行安全性以及利益最大化,微网在运行的过程中,需要合理设置分层控制,主要包含两层,第一层是上层中央控制器(MGCC),该层主控单元,第二层是底层控制器,主要由MGCC统筹管理,包含分布式电源和负荷等设备｡

从空间层面来看,新能源在发电的过程中,功能分布比较分散,在微网系统中,储能系统通常以分布式的形式接入直流母线,和交流系统相比,这种接入形式不受频率和相位等因素的影响,且这种接入方式兼具高灵活性､低成本等优势｡本文以直流分布式储能系统为例,示意图如图2所示｡探究其合理有效的功率控制方法,使其能够最大效率运行｡

2.2基于一致性算法的等效SOC一致性控制

本文以收敛条件简单且收敛速度快的一阶离散一致性算法作为SOC(状态变量)的均衡方法｡一致性算法一直以来都被广泛应用于多代理系统中｡而分布式系统中各具有通信和储能功能的分布式单元也被定义为代理｡可将储能单元的集合以节点集合的形式表示为K,连接储能单元的通信线路可等效为边集合,记作L｡基于上述研究,可将分布式储能系统抽象为无向图模型｡在该模型中,若能满足连通条件,此时一致性算法便能发挥重要作用,可借助这种算法控制储能系统｡

图2直流分布式储能系统控制流程示意图

基于一阶离散一致性算法,将h时刻的ni个储能单元的SOC的一致性控制状态量定义为:

式中:Csi(h)为第h时刻第i个储能单元的等效SOC表示｡

就单一介质的储能单元而言,等效SOC就是其SOC;而对于使用由多种储能介质组成的混合储能系统而言,等效SOC的评估状态如下

以HESS为例,式(6)则为能量型工作模式下仅蓄电池对外输出的功率,CH表其在当前应用的等效SOC｡式(7)则为混合型工作模式下蓄电池与电容同时对外输出的功率,且CS>CB,故以CS表示混合型工作模式下当前应用的等效SOC｡

使用Metropolis方法构造状态转移矩阵B:

式中,Tm,Tp为m､p节点的可通信邻节点,Rm为m节点的可通信邻节点的集合｡

本文中,h时刻时,各储存单元将Cs1(h)作为初始量与相邻的储存单元进行多次的通信和代送计算,直至满足收敛条件,得到等效SOC均值

式中:代送得到的状态向量表示为Z.,h时刻的等效SOC均值与所有元素z.e相等,x表示代送次数｡

且hq的取值范围在:

式中:ΔCs,max表示系统内等效SOC的最大差值,Yb,max表示最大下垂系数｡

加入各存储单元电流的修正量Ixzl能得出:

式中,Ibe为输出电流｡

即可得到分布式储能系统对外输出电流不变,并且对外的输出功率恒定｡

3、模型仿真结果

3.1仿真模型的搭建

本文以由多种储能介质组成的混合储能系统HESS为例,使用MATLAB构建了含有5个HESS存储单元的直流微电网模型对本文设计的基于一致性算法的功率协调控制法进行验证｡由于HESS有多种工作模式,本文主要对其能量型和混合型工作模式进行仿真分析,这也是因为当HESS处于第三种回馈型工作模式时可通过前两种模式的定义计算等效SOC｡仿真模型的参数设计如表1所示｡

表1仿真模型参数

3.2HESS存储单元能量型工作模式仿真

在设置负荷功率的过程中,功率主要设置为1KW,各存储单元保持单一的工作模式｡能量型工作模式仿真初始状态参数设置如表2所示｡仿真结果如图3所示｡

表2能量型工作模式仿真初始状态参数

图3能量型模式下SOC的变化

由图3可知,SOC的差值呈现逐渐缩小的趋势,至2.3%时,电流修正量趋于0,通过对下层下垂控制进行分析,该系统能够对系统功率进行分配,完成分配控制｡仿真结果表明,功率协调分层控制策略能够按储能单元输出能力分配输出功率,减小SOC差异｡

3.3HESS存储单元混合型工作模式仿真

在能量型工作模式仿真的基础上,设置t0至t1时段的输出功率为1kW~5kW｡混合型工作模式仿真初始状态参数设置如表3所示｡

表3混合型工作模式仿真初始状态参数

仿真结果如图4所示｡

图4能量型模式下等效SOC的变化

由图4可知,明确表明本文所用的控制策略的先进性,该策略可结合HESS中的相关模式,在分配相关储能单元输出功率时,应高度重视有效使用动态下垂控制系统,依据不同储能单元的实际情况,合理调整输出功率,减小SOC差异,这在很大程度上除了能够满足分布式储能系统优化需求之外,还能改善系统功能,延长使用寿命｡

4、结语

本文在研究的过程中,有效提出一种基于一致性算法的新能源存储系统功率协调控制方法,基于这种方法除了能够评估等效SOC参数之外,还能依托这种方法评估最大输出功率｡同时,还可合理设计一致性控制分层策略,优化储能系统分层,下层控制模块依据参数评估结果,运用动态下垂控制策略分配输出功率｡此过程旨在根据储能单元的实时状态与系统需求,快速､精准地确定各单元的功率输出,确保系统功率的初步平衡｡通过对上层控制模块进行分析,该模块可基于弱通信网络和一致性控制算法调整输出功率,调整对象主要以相关储能单元为主｡通过持续优化功率分配,有效减小各储能单元的SOC差异,实现储能系统的均衡运行｡以HESS为实验对象构建仿真模型,有效验证本研究所用控制策略的合理性｡

参考文献:

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