基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法

doi:10.3969/j.issn.1000－7229.2016.08.018

电力建设 ›› 2016, Vol. 37 ›› Issue (8): 115-.doi: 10.3969/j.issn.1000－7229.2016.08.018

基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法

杨婷婷1，李相俊2，齐磊1，张节潭3

1.华北电力大学电气与电子工程学院，北京市 102206； 2.新能源与储能运行控制国家重点实验室（中国电力科学研究院），北京市 100192； 3.国网青海省电力公司电力科学研究院，西宁市 810008

出版日期:2016-08-01
作者简介:杨婷婷（1991），女，硕士研究生，主要研究方向为电池储能系统的运行控制，电力系统分析、运行与控制；李相俊（1979），男，博士，教授级高级工程师，主要研究方向为电池储能系统控制、新能源与分布式发电以及电力系统运行与控制；齐磊（1978），男，博士，教授，主要研究方向为先进输变电技术以及电力系统电磁兼容；张节潭（1980），男，博士，高级工程师，主要研究方向为新能源发电并网、电力系统优化规划。
基金资助:
北京市科技新星计划项目（Z141101001814094）；国家电网公司科技项目（No.DG71-15-039）

Control Method of Energy Storage System for Tracking Photovoltaic Power Generation Output Schedule Based on Chance-Constrained Programming

YANG Tingting1, LI Xiangjun2, QI Lei1, ZHANG Jietan3

1. School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China； 2. State Key Laboratory of Control and Operation of Renewable Energy and Storage Systems （China Electric Power Research Institute）, Beijing 100192, China；3. Electric Power Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Company, Xining 810008, China

Online:2016-08-01
Supported by:
Project supported by Beijing New-star Plan of Science and Technology （Z141101001814094）; Science and Technology Project of SGCC （DG71-15-039）

摘要/Abstract

摘要： 为最大程度提高光伏系统跟踪计划出力能力，基于短期光伏发电预测功率及预测误差的随机性，提出采用机会约束规划的储能系统控制方法。该方法以光储联合出力在调度计划上下限范围内为目标，考虑储能充放电功率与荷电状态（state of charge，SOC）约束条件，并采用基于蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟的改进自适应粒子群优化算法（particle swarm optimization algorithm，PSO）进行求解，进而获得日前各时刻储能的充放电功率值。以典型光伏电站出力为例进行仿真，对比分析了固定系数和变化系数情况下光储跟踪计划出力效果与储能情况，结果验证了该控制策略的有效性与灵活性，并为日前储能充放电控制提供了参考方案。

关键词: 光储联合发电, 跟踪计划出力, 机会约束, 蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟, 粒子群优化算法（PSO）

Abstract: To maximize the photovoltaic （PV） system tracking scheduleed output, based on the short-term prediction of PV power generation and the randomness of prediction deviation, this paper proposes an energy storage control method that adopts chance-constrained programming. This method takes the PV/energy storage combined output in the upper and lower of scheduled range as the objective, considers the constraints of charge and discharge power and the state of charge （SOC）, and adopts improved adaptive particle swarm optimization algorithm （PSO） based on Monte Carlo simulation to obtain day-ahead each time charge and discharge power. Finally, taking a typical PV output for simulation, we compare the PV/energy storage tracking scheduled output effect and energy storage condition in fixed coefficients situation and variation coefficients situation. The results verify the feasibility and flexibility of the proposed strategy, which can provide effective reference scheme for day-ahead energy storage control.

Key words: photovoltaic/energy storage combined power generation, tracking scheduled output, chance-constrained, Monte Carlo simulation, particle swarm optimization algorithm（PSO）

中图分类号:

TM 73

杨婷婷，李相俊，齐磊，张节潭. 基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法[J]. 电力建设, 2016, 37(8): 115-.

YANG Tingting, LI Xiangjun, QI Lei, ZHANG Jietan. Control Method of Energy Storage System for Tracking Photovoltaic Power Generation Output Schedule Based on Chance-Constrained Programming[J]. Electric Power Construction, 2016, 37(8): 115-.

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基于机会约束规划的储能系统跟踪光伏发电计划出力控制方法

Control Method of Energy Storage System for Tracking Photovoltaic Power Generation Output Schedule Based on Chance-Constrained Programming

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