多站融合场景下控制架构及调峰策略

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2023.03.004

电器与能效管理技术 ›› 2023, Vol. 0 ›› Issue (3): 22-27.doi: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2023.03.004

多站融合场景下控制架构及调峰策略

陈玉峰, 梁思伟, 王家华

南京四方亿能电力自动化有限公司, 江苏南京 211111

收稿日期:2022-12-24 出版日期:2023-03-30 发布日期:2023-04-11
作者简介:陈玉峰(1988—),男,工程师,主要从事微电网、储能控制策略和能量管理系统等研究。|梁思伟(1983—),男,工程师,主要从事微电网、储能的能量管理系统集成工作。|王家华(1973—),男,高级工程师,主要从事变电站自动化及继电保护等方面的研究。
基金资助:
^*国家重点研发计划项目(2020YFB1506804)

Control Architecture and Peak Shaving Strategy Under Multi-Station Integration

CHEN Yufeng, LIANG Siwei, WANG Jiahua

Nanjing Sifang Epower Automation Co.,Ltd., Nanjing 211111, China

Received:2022-12-24 Online:2023-03-30 Published:2023-04-11

摘要/Abstract

摘要：

为解决多站场景下协调控制和运行调度的问题,提出多站融合场景下控制架构和调峰调度运行策略。首先,根据各电源的控制响应特性,设计了兼容性强的控制架构。其次,根据多站融合场景下峰谷差最小的调峰控制目标,结合控制架构,提出了一种滚动优化调峰策略,并使用PSO算法对调峰优化模型进行求解。最后,通过实例分析验证了滚动优化调峰策略在多站融合场景下的有效性。

关键词: 多站融合, 控制架构, 滚动优化, 调峰策略

Abstract:

In order to solve the problem of coordinated control and operation scheduling in the scene of multi-station integration,the control architecture and peak shaving operation strategy in multi-station integration is proposed.Firstly,according to the control response characteristics of each power supply,a control architecture with strong compatibility is designed.Secondly,according to the multi-station integration the peak shaving control objective of minimum peak-valley difference,combined with the designed control architecture,a rolling optimization peak shaving strategy is propose.s PSO algorithm is used to solve the peak shaving optimization model.Finally,the effectiveness of the rolling optimization peak-shaving strategy in the multi-station integration is verified by an example analysis.

Key words: multi-station integration, control architecture, rolling optimization, peaking strategy

中图分类号:

TM74

陈玉峰, 梁思伟, 王家华. 多站融合场景下控制架构及调峰策略[J]. 电器与能效管理技术, 2023, 0(3): 22-27.

CHEN Yufeng, LIANG Siwei, WANG Jiahua. Control Architecture and Peak Shaving Strategy Under Multi-Station Integration[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2023, 0(3): 22-27.

图/表 10

图1

表1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

表2

参考文献 12

[1]	徐文波, 程华福, 白中华, 等. 多站融合模式下储能电站的优化设计和运行[J]. 供用电, 2019, 36(11):84-91.
[2]	黄毅, 张传羽, 刘天明. 泛在电力物联网之“三站合一”模式探究[J]. 物联网技术, 2020, 10(1):44-47.
[3]	翟少磊, 张学志, 段怡, 等. 基于交直流微电网的智慧能源站拓扑结构研究[J]. 新能源, 2021, 49(5):28-34.
[4]	毛卓越. 多站融合交直流微网系统研究[J]. 电力与能源, 2020, 42(3):298-303.
[5]	马会萌, 李相俊, 贾学翠. 多站融合场景下的系统配置及协调运行策略[J]. 电力建设, 2021, 42(1):96-104. doi: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.01.011
[6]	朱亮亮, 肖楚鹏, 丁胜, 等. 考虑碳排放的多站融合系统日前优化运行[J]. 电力需求侧管理, 2021, 23(5):40-45.
[7]	薛宇石, 徐少华, 李建林, 等. 光伏电站储能系统多种工作模式协同运行与切换策略研究[J]. 电器与能效管理技术, 2017(13):46-55.
[8]	黄际元, 杨俊, 黄治国, 等. 基于扩展短期预测和动态优化的储能调峰策略[J]. 太阳能学报, 2021, 42(9):470-476.
[9]	王伯伊, 张越, 刘明波, 等. “多站融合”运营模式的探索研究[J]. 电力信息与通信技术, 2019, 17(7):41-45.
[10]	张越, 王伯伊, 李冉, 等. 多站融合的商业模式与发展路径研究[J]. 供用电, 2019, 36(6):62-66.
[11]	陈岩, 靳伟, 王文宾, 等. 多站融合供电系统辅助调峰自律运行调控策略[J]. 电力系统保护与控制, 2020, 48(20):57-65.
[12]	张强, 吴雅楠, 葛乐. 考虑全局优化的储能最优就地电压控制策略[J]. 电器与能效管理技术, 2020(10):90-97.

电站类型	响应速度	典型通信	通信延时	无功调节	峰谷平移特性
储能站	<100 ms	GOOSE	毫秒级	可调	优
充换电站	<100 ms	Modbus/104	秒级	可调	优
光伏电站	>1 s	Modbus/104	秒级	可调	弱
风电站	>1 s	Modbus/104	秒级	可调	弱
柔性负荷	>1 s	MQTT等	秒/分钟	不可调	一般
数据中心	-	-		-	-
通信基站	-	-		-	-

项目	调峰前峰/谷/ kW	调峰后峰/谷/ kW	调峰前/ 后峰谷差/kW	未调峰标准差 D/kW	调峰后标准差 D/kW	SOC 循环次数/次
日前	4 394.5/ 981.5	3 922.0/ 1 981.6	3 413/ 1 940	928.1	556.9	1.961
实时	4 569.6/ 981.5	3 996.0/ 1 981.6	3 588/ 2 014	946.6	562.1	1.943

多站融合场景下控制架构及调峰策略

Control Architecture and Peak Shaving Strategy Under Multi-Station Integration

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 10

参考文献 12

相关文章 1

编辑推荐

Metrics

本文评价