一种多轨道重力储能与电池储能的联合二次调频优化方法

本发明涉及重力储能，尤其是一种多轨道重力储能与电池储能的联合二次调频优化方法。

背景技术：

1、重力储能具有高安全、低成本、长寿命、环境友好等优势，在储能领域有着广泛的应用前景。

2、目前重力储能可以分为垂直式和斜坡式两类，相较于垂直式重力储能，斜坡式重力储能够减少对平地资源的利用，有着更强的地形适应能力。

3、目前的多轨道斜坡式重力储能直接参与二次调频，因为其固有的功率离散性和时间滞后性导致直接参与调频会产生较大的偏差电量，因此需要通过与电池储能系统构成混合储能来保证调频精度，然而，目前尚无面向多轨道重力储能与电池储能联合的二次调频优化方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种多轨道重力储能与电池储能的联合二次调频优化方法，。

2、本发明的技术方案为：一种多轨道重力储能与电池储能的联合二次调频优化方法，包括如下步骤：

3、s1)、建立面向多轨道重力储能与电池储能构成的混合储能系统的二次调频优化模型；

4、s2)、读取当前调频指令以及当前所有轨道上的质量块总数量n0，初始化数值，令nmax＝nmin＝n0；

5、s3)、依次检测每一条轨道能否进行增加或者减少质量块的操作，获得下一周期内所有斜坡轨道质量块总数量的上限nmax和下限nmin；

6、s4)、根据多轨道重力储能系统以及电池储能系统的运行特点设定约束条件，同时将步骤s3)获得下一周期内斜坡轨道上质量块数量的上限nmax和下限nmin、二次调频偏差电量允许范围设定为约束条件；

7、s5)、根据步骤s4)获得的约束条件设定遗传算法中变量的变化范围，并设置遗传函数中的种群大小、迭代次数、选择率、变异率、交叉率；

8、s6)、利用遗传算法求解出下一周期内使适应度函数f最小的电池储能系统最佳充放电功率和斜坡轨道上最佳质量块数量，分别用于控制电池储能系统和重力储能系统。

9、作为优选的，步骤s1)中，所述构建面向多轨道重力储能与电池储能构成的混合储能系统的二次调频模型，具体步骤如下：

10、s101、构建目标调频函数：

11、f＝k1△q+k2c (1)

12、其中，k1和k2表示的是目标权重系数，△q表示下一周期结束时刻电池储能系统soc偏离50％的程度，c表示电池储能系统下一周期的运行成本，具体表达式为：

13、s102、电池储能系统下一周期的运行成本函数为：

14、

15、

16、其中，s为电池储能系统初始投资费用，n为电池循环寿命，q0为电池容量，pc为电池充电功率，pd为电池放电功率，t为下一周期的持续时间，xc为电池充电状态变量，xd为电池放电状态变量。

17、作为优选的，步骤s3)中，所述依次检测每一条轨道能否进行增加或者减少质量块的操作，获得下一周期内所有斜坡轨道质量块总数量的上限nmax和下限nmin，具体步骤为：

18、s301、检测第i条轨道的行吊起重机是否已经准备就绪，若准备就绪则允许该轨道增加或者减少质量块的操作，执行步骤s302；若未准备就绪则此轨道不能进行增加或者减少质量块的操作，执行步骤s303；

19、s302、检测第i条轨道在当前运动方向的末端是否存在质量块；若存在质量块则代表下一周期内该轨道的质量块数量只能减少不能增加，则下一周期内斜坡轨道上质量块数量的上限nmax维持不变，下限nmin减1；若不存在质量块则代表下一周期内该轨道的质量块数量只能增加不能减少，则下一周期内斜坡轨道上质量块数量的上限nmax加1，下限nmin维持不变；

20、s303、检测第i条轨道在当前运动方向起始端的安全距离内，是否存在质量块，若存在质量块则下一周期内斜坡轨道上质量块数量的上限nmax减1；若不存在质量块则下一周期内斜坡轨道上质量块数量的上限nmax不变；

21、s304、判断是否已完成所有轨道的检测，若已完成则输出下一周期内所有斜坡轨道质量块总数量的上限nmax和下限nmin，若未完成则重新执行步骤s301、s302、s303直至遍历所有轨道。

22、作为优选的，步骤s4)中，所述多轨道重力储能系统以及电池储能系统的运行特点设定约束条件，并以步骤s3)中得到的结果以及二次调频无偏差电量设置约束条件，具体步骤如下：

23、s401、多轨道重力储能系统约束条件的表达式为：

24、0≤n≤nmax (4)

25、其中，n为斜坡上的质量块数量，nmax为整个重力储能系统允许的位于斜坡上的质量块数量上限；

26、s402、电池储能系统约束条件的表达式为：

27、0≤pd≤pd,max (5)

28、0≤pc≤pc,max (6)

29、

30、其中，pc,max、pd,max分别为电池储能系统的最大充、放电功率，socmax、socmin分别为电池储能系统soc的上限阈值与下限阈值；

31、s403、二次调频偏差电量允许范围约束条件的表达式为：

32、0.98pagc≤p≤1.06pagc (8)

33、其中，pagc为二次调频指令的目标功率，p为重力储能系统和电池储能系统共同产生的功率，具体为：

34、p＝npg+(xcpc+xdpd) (9)

35、其中，pg为单个质量块对应的重力储能系统输出功率。

36、作为优选的，步骤s6)中，所述利用遗传算法求解出下一周期内最佳充放电功率和斜坡轨道上最佳质量块数量，具体步骤如下：

37、s601、根据步骤s5)设置的种群大小，在满足步骤s4)所述约束条件，即公式(4)、(5)、(6)，同时满足步骤s3)计算出的下一周期内所有斜坡轨道质量块总数量上限nmax和下限nmin的前提下，随机生成足够多的个体，组成初始种群；

38、s602、针对种群内的所有个体，依次计算是否能保证电池储能系统在下一个周期结束时满足soc约束条件，即公式(7)，同时计算重力储能系统和电池储能系统共同产生的功率p为能够满足二次调频偏差电量允许范围约束条件，即公式(8)，若不满足则剔除相应的个体；

39、s603、根据公式(1)、(2)、(3)计算出每个个体的适应度值，淘汰部分适应度值低的个体，将剩余的个体进行交叉和变异产生新的种群；

40、s604、判断是否达到迭代终止条件，若达到迭代终止条件，则输出种群内的最佳质量块数量和电池最佳充放电功率，若未达到则重新执行步骤s602和s604，直至达到迭代终止条件为止。

41、本发明的有益效果为：

42、1、本发明将多轨道重力储能系统与电池储能系统构成混合储能系统，在此基础上建立了面向多轨道重力储能与电池储能系统的二次调频优化模型，设计了优化运行方法，有效地提升了多轨道重力储能系统响应二次调频的速度和精度，同时通过令电池储能系统的soc尽量接近50％，降低了对电池储能系统的容量要求。