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专利名称：一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411336598.1

专利申请（专利权）人：国网甘肃省电力公司,国网甘肃省电力公司张掖供电公司,西安电子开云优惠体育网页版入口大学
权利人地址：甘肃省兰州市城关区北滨河东路8号

专利发明（设计）人：韩自奋,章云,杨春祥,胡殿刚,韩佳烊,牛夕蘅,陈宁,范义,吴慧娟,谢志华,张健美,张嘉林

专利摘要：本发明公开了一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，涉及混合储能功率控制技术领域，包括以下步骤：输出混合储能单元功率；采用内积变换滤波算法对混合储能单元功率进行功率分频处理，得到功率低速变化信号和功率高速变化信号；将功率低速变化信号和功率高速变化信号分别送至蓄电池控制器和超级电容控制器实现功率控制。本申请通过采用内积变换滤波算法对混合储能单元功率进行功率分频处理，其中选择结构元素对内积变换子区带进行处理，提高了滤波效果，进而提高了功率控制精度，采用内外层嵌套优化算法对内积变换1?D门限准则的内部参数进行优化，提高了功率分频处理效果。

主权利要求：
1.一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，输出混合储能单元功率；
步骤S2，采用内积变换滤波算法对所述混合储能单元功率进行功率分频处理，得到功率低速变化信号和功率高速变化信号；
步骤S3，将所述功率低速变化信号和所述功率高速变化信号分别送至蓄电池控制器和超级电容控制器实现功率控制；
步骤S2包括：
步骤S21，选择内积变换滤波算法的载波函数，对所述混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带；
步骤S22，选择结构元素对所述内积变换子区带进行异或后同或和同或后异或处理，得到内积变换系数；
所述异或后同或如下式 ，所述同或后异或
如下式 ，其中， 表示内积变换子区带，表示
结构元素， 表示第一内积变换子区带， 表示第二内积变换子区带；
步骤S23，采用基于Birgé?Massart策略的内积变换1?D门限准则对所述内积变换系数进行重构，得到所述功率低速变化信号，所述混合储能单元功率与所述功率低速变化信号的差值即所述功率高速变化信号；
步骤S23中，在对所述内积变换系数进行重构之前，采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的内部参数进行优化；
步骤S23中，所述内积变换1?D门限准则确定门限值的过程包括：
确定变换层数 ，保留大于所述变换层数 的分量的所有系数；
对第层， ，保留量值最大的 个系数，其中，由下式确定：
式中，第一经验系数 和第二经验系数 为常数， ， 为变换层数
对应的第一层内积变换系数；
步骤S23中，在对所述内积变换系数进行重构之前，采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 进行优化，其中外层优化算法用于优化所述变换层数 和所述第二经验系数 ，内层优化算法用于优化所述第一经验系数 ；
步骤S23中，所述采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的变换层数、第一经验系数 和第二经验系数 进行优化包括：首先采用外层优化算法优化所述变换层数 和所述第二经验系数 ，初始配置元素集并随机元素等级，计算外层优化算法中每个个体的适应度值，然后进入内层优化算法阶段；
在内层优化算法阶段，对参数和元素进行初始赋值，计算内层优化算法中的元素适应性值，调整内层优化算法中元素的速度与位置，再次计算元素适应性值，更新单个元素最优位置和全局元素最优位置，若满足内层优化算法结束条件，则输出第一经验系数 最优值，若不满足内层优化算法结束条件，则继续调整内层优化算法中元素的速度与位置，直至满足内层优化算法结束条件；
在得到所述第一经验系数 最优值后，重新回到外层优化算法中，将当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 保存，调整外层优化算法中元素集的个体位置，得到新元素集，重复内层优化算法阶段，输出新的第一经验系数 最优值，计算新元素集的每个个体的适应度值，更新当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 ，若满足外层优化算法结束条件，则输出当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 ，若不满足外层优化算法结束条件，则继续调整外层优化算法中元素集的个体位置，直至满足外层优化算法结束条件。
2.根据权利要求1所述的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，其特征在于，步骤S21包括：选择母函数和尺度函数构成复合函数作为所述载波函数，设置解构层数，对所述混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带。
3.根据权利要求1所述的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，其特征在于，步骤S22包括：选择结构元素，对所述内积变换子区带分别进行异或后同或和同或后异或处理，得到第一内积变换子区带和第二内积变换子区带；
对所述内积变换子区带进行所述第一内积变换子区带和所述第二内积变换子区带的耦合处理，得到所述内积变换系数。
4.根据权利要求3所述的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，其特征在于，步骤S22中，若所述内积变换系数不满足系统要求，则选择更大范围的结构元素，对所述内积变换系数进行所述第一内积变换子区带和所述第二内积变换子区带的耦合处理，直至得到的内积变换系数满足系统要求。
5.根据权利要求1所述的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，其特征在于，步骤S23中，还选取信噪比评价指标和波形相似评价指标构成适应性函数，用于评价所述内外层嵌套优化算法的性能。 说明书 : 一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法技术领域[0001] 本申请涉及混合储能功率控制技术领域，特别涉及一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法。背景技术[0002] 光伏发电系统受到环境因素的制约，发电过程波动性显著，调控手段相对有限，光伏输出功率充满变数，难以维持恒定，为了解决这一问题，目前一般采用混合储能单元对光伏发电系统进行协同运行控制。[0003] 现有技术中，中国专利CN117879007A公开了基于变分模态分解和Savitzky?Golay滤波的混合储能功率分配方法，采用VMD算法对光伏输出功率信号进行分解，通过不同分解层数的最大中心频率差值确定最优的分解层数；通过核密度估计和Bhattacharyya距离评估各模态分量和原始光伏输出功率信号之间的相似程度，用于筛选并网分量和储能分量；再通过Savitzky?Golay提取储能分量中的平稳功率，将其并入电网，同时兼顾功率波动不能越限；对储能分量中剩余的波动功率进行频谱分析，高频功率由超级电容补偿，低频功率由储能电池补偿。[0004] 上述现有技术通过Savitzky?Golay滤波提取储能分量中的平稳功率，其滤波效果有待提高，进而功率控制精度有待提高；同时，上述现有技术未对滤波算法的内部参数优化进行研究，功率分频处理效果较差。发明内容[0005] 本申请提供了一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，用以解决现有的混合储能功率控制技术中滤波效果有待提高，功率控制精度有待提高，功率分频处理效果较差的问题。[0006] 一方面，本申请提供了一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，包括以下步骤：[0007] 步骤S1，输出混合储能单元功率。[0008] 步骤S2，采用内积变换滤波算法对所述混合储能单元功率进行功率分频处理，得到功率低速变化信号和功率高速变化信号。[0009] 步骤S3，将所述功率低速变化信号和所述功率高速变化信号分别送至蓄电池控制器和超级电容控制器实现功率控制。[0010] 步骤S2包括：[0011] 步骤S21，选择内积变换滤波算法的载波函数，对所述混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带。[0012] 步骤S22，选择结构元素对所述内积变换子区带进行异或后同或和同或后异或处理，得到内积变换系数。[0013] 步骤S23，采用基于Birgé?Massart策略的内积变换1?D门限准则对所述内积变换系数进行重构，得到所述功率低速变化信号，所述混合储能单元功率与所述功率低速变化信号的差值即所述功率高速变化信号。[0014] 步骤S23中，在对所述内积变换系数进行重构之前，采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的内部参数进行优化。[0015] 在一种可能的实现方式中，步骤S21包括：[0016] 选择母函数和尺度函数构成复合函数作为所述载波函数，设置解构层数，对所述混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带。[0017] 在一种可能的实现方式中，步骤S22包括：[0018] 选择结构元素，对所述内积变换子区带分别进行异或后同或和同或后异或处理，得到第一内积变换子区带和第二内积变换子区带。[0019] 对所述内积变换子区带进行所述第一内积变换子区带和所述第二内积变换子区带的耦合处理，得到所述内积变换系数。[0020] 在一种可能的实现方式中，步骤S22中，若所述内积变换系数不满足系统要求，则选择更大范围的结构元素，对所述内积变换系数进行所述第一内积变换子区带和所述第二内积变换子区带的耦合处理，直至得到的内积变换系数满足系统要求。[0021] 在一种可能的实现方式中，步骤S23中，所述内积变换1?D门限准则确定门限值的过程包括：[0022] 确定变换层数 ，保留大于所述变换层数 的分量的所有系数。[0023] 对第 层， ，保留量值最大的 个系数，其中， 由下式确定：[0024][0025] 式中，第一经验系数 和第二经验系数 为常数， ， 为变换层数 对应的第一层内积变换系数。[0026] 在一种可能的实现方式中，步骤S23中，在对所述内积变换系数进行重构之前，采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 进行优化，其中外层优化算法用于优化所述变换层数 和所述第二经验系数 ，内层优化算法用于优化所述第一经验系数 。[0027] 在一种可能的实现方式中，步骤S23中，所述采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 进行优化包括：[0028] 首先采用外层优化算法优化所述变换层数 和所述第二经验系数 ，初始配置元素集并随机元素等级，计算外层优化算法中每个个体的适应度值，然后进入内层优化算法阶段。[0029] 在内层优化算法阶段，对参数和元素进行初始赋值，计算内层优化算法中的元素适应性值，调整内层优化算法中元素的速度与位置，再次计算元素适应性值，更新单个元素最优位置和全局元素最优位置，若满足内层优化算法结束条件，则输出第一经验系数 最优值，若不满足内层优化算法结束条件，则继续调整内层优化算法中元素的速度与位置，直至满足内层优化算法结束条件。[0030] 在得到所述第一经验系数 最优值后，重新回到外层优化算法中，将当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 保存，调整外层优化算法中元素集的个体位置，得到新元素集，重复内层优化算法阶段，输出新的第一经验系数 最优值，计算新元素集的每个个体的适应度值，更新当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 ，若满足外层优化算法结束条件，则输出当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 ，若不满足外层优化算法结束条件，则继续调整外层优化算法中元素集的个体位置，直至满足外层优化算法结束条件。[0031] 在一种可能的实现方式中，步骤S23中，还选取信噪比评价指标和波形相似评价指标构成适应性函数，用于评价所述内外层嵌套优化算法的性能。[0032] 本申请中的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，具有以下优点：[0033] 通过采用内积变换滤波算法对混合储能单元功率进行功率分频处理，其中选择结构元素对内积变换子区带进行异或后同或和同或后异或处理，提高了滤波效果，进而提高了功率控制精度，采用内外层嵌套优化算法对内积变换1?D门限准则的内部参数进行优化，提高了功率分频处理效果。附图说明[0034] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0035] 图1为本申请实施例提供的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法的流程示意图；[0036] 图2为本申请实施例提供的步骤S2的流程示意图；[0037] 图3为本申请实施例提供的功率低速变化信号和功率高速变化信号的示意图；[0038] 图4为本申请实施例提供的光伏发电系统功率输出的示意图；[0039] 图5为本申请实施例提供的平抑后直流母线功率的示意图；[0040] 图6为本申请实施例提供的蓄电池输出功率曲线与超级电容输出功率曲线的示意图。具体实施方式[0041] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。[0042] 如图1和图2所示，本申请实施例提供了一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法，包括以下步骤：[0043] 步骤S1，输出混合储能单元功率。[0044] 步骤S2，采用内积变换滤波算法对所述混合储能单元功率进行功率分频处理，得到功率低速变化信号和功率高速变化信号。[0045] 步骤S3，将所述功率低速变化信号和所述功率高速变化信号分别送至蓄电池控制器和超级电容控制器实现功率控制。[0046] 步骤S2包括：[0047] 步骤S21，选择内积变换滤波算法的载波函数，对所述混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带。[0048] 步骤S22，选择结构元素对所述内积变换子区带进行异或后同或和同或后异或处理，得到内积变换系数。[0049] 步骤S23，采用基于Birgé?Massart策略的内积变换1?D门限准则对所述内积变换系数进行重构，得到所述功率低速变化信号，所述混合储能单元功率与所述功率低速变化信号的差值即所述功率高速变化信号。[0050] 步骤S23中，在对所述内积变换系数进行重构之前，采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的内部参数进行优化。[0051] 具体地，步骤S1中，设平稳目标功率为 ，光伏发电系统功率输出为 ，则混合储能单元功率 如下式所示：[0052][0053] 即混合储能单元功率 等于平稳目标功率 与光伏发电系统功率输出的差值。[0054] 步骤S2中，采用内积变换滤波算法对所述混合储能单元功率 进行功率分频处理，混合储能单元功率 经过内积变换滤波算法进行处理后得到功率低速变化信号，混合储能单元功率 与功率低速变化信号 的差值即功率高速变化信号 。[0055] 步骤S3中，将功率低速变化信号 送至蓄电池控制器，将功率高速变化信号送至超级电容控制器，从而实现分别由蓄电池和超级电容承担功率平抑工作。[0056] 示例性地，步骤S21包括：[0057] 选择母函数和尺度函数构成复合函数作为所述载波函数，设置解构层数，对所述混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带。[0058] 具体地，在本实施例中，母函数 和尺度函数 如下式所示：[0059][0060][0061] 其中，表示信号采样点。[0062] 在本实施例中，根据信号长度将结构层数设置为4，对混合储能单元功率进行信号变换，得到一系列内积变换子区带 。[0063] 示例性地，步骤S22包括：[0064] 选择结构元素，对所述内积变换子区带分别进行异或后同或和同或后异或处理，得到第一内积变换子区带和第二内积变换子区带。[0065] 对所述内积变换子区带进行所述第一内积变换子区带和所述第二内积变换子区带的耦合处理，得到所述内积变换系数。[0066] 具体地，在本实施例中，选择一个适当大小的结构元素 ，对所有的内积变换子区带 进行异或后同或处理，如下式 ，得到第一内积变换子区带 ；对所有的内积变换子区带 进行同或后异或处理，如下式，得到第二内积变换子区带 。[0067] 对内积变换子区带 进行第一内积变换子区带 和第二内积变换子区带 的耦合处理，如下式所示：[0068][0069] 其中， 表示第一代内积变换系数。[0070] 示例性地，步骤S22中，若所述内积变换系数不满足系统要求，则选择更大范围的结构元素，对所述内积变换系数进行所述第一内积变换子区带和所述第二内积变换子区带的耦合处理，直至得到的内积变换系数满足系统要求。[0071] 具体地，若第一代内积变换系数 不满足系统要求，则选择更大范围的结构元素，对第一代内积变换系数 进行第一内积变换子区带和第二内积变换子区带的耦合处理，重复该处理过程，直至得到的内积变换系数 满足系统要求，如下式所示：[0072][0073] 其中， 表示第 代内积变换系数。[0074] 示例性地，步骤S23中，所述内积变换1?D门限准则确定门限值的过程包括：[0075] 确定变换层数 ，保留大于所述变换层数 的分量的所有系数。[0076] 对第 层， ，保留量值最大的 个系数，其中， 由下式确定：[0077][0078] 式中，第一经验系数 和第二经验系数 为常数， ， 为变换层数 对应的第一层内积变换系数，第二经验系数 通常取3。[0079] 示例性地，步骤S23中，在对所述内积变换系数进行重构之前，采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数进行优化，其中外层优化算法用于优化所述变换层数 和所述第二经验系数，内层优化算法用于优化所述第一经验系数 。[0080] 示例性地，步骤S23中，所述采用内外层嵌套优化算法对所述内积变换1?D门限准则的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 进行优化包括：[0081] 首先采用外层优化算法优化所述变换层数 和所述第二经验系数 ，初始配置元素集并随机元素等级，计算外层优化算法中每个个体的适应度值，然后进入内层优化算法阶段。[0082] 在内层优化算法阶段，对参数和元素进行初始赋值，计算内层优化算法中的元素适应性值，调整内层优化算法中元素的速度与位置，再次计算元素适应性值，更新单个元素最优位置 和全局元素最优位置 ，若满足内层优化算法结束条件，则输出第一经验系数 最优值，若不满足内层优化算法结束条件，则继续调整内层优化算法中元素的速度与位置，直至满足内层优化算法结束条件。[0083] 在得到所述第一经验系数 最优值后，重新回到外层优化算法中，将当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 保存，调整外层优化算法中元素集的个体位置，得到新元素集，重复内层优化算法阶段，输出新的第一经验系数 最优值，计算新元素集的每个个体的适应度值，更新当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 ，若满足外层优化算法结束条件，则输出当前最优的变换层数 、第一经验系数 和第二经验系数 ，若不满足外层优化算法结束条件，则继续调整外层优化算法中元素集的个体位置，直至满足外层优化算法结束条件。[0084] 具体地，在本实施例中，外层优化算法采用灰狼优化算法，内层优化算法采用粒子群优化算法，在其它可能的实施例中，外层优化算法和内层优化算法还可以采用其它的优化算法，只要可以构成内外层嵌套优化算法即可。[0085] 示例性地，步骤S23中，还选取信噪比评价指标和波形相似评价指标构成适应性函数，用于评价所述内外层嵌套优化算法的性能。[0086] 具体地，信噪比评价指标 如下式所示：[0087][0088] 其中， 为去噪后信号， 为“纯净”信号。[0089] 波形相似评价指标 如下式所示：[0090][0091] 其中， 为原始信号。[0092] 从信噪比评价指标 和波形相似评价指标 的定义可知， 值越大，则滤波效果越好； 值越。虼砗笮藕庞朐夹藕旁较嗨。在本实施例中，对信噪比评价指标 取倒数，再和波形相似评价指标 相加，构成适应性函数 如下式所示：[0093][0094] 适应性函数 用于评价内外层嵌套优化算法的性能。[0095] 在一种可能的实施例中，对本申请的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法进行仿真验证，选取光伏电池在标准测试条件下的参数为：光伏阵列并联数Np=28，光伏板串联数Ns=14，单个光伏板最大点功率Pmax=120.7W。如图3所示为本申请的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法的仿真结果输出的功率低速变化信号和功率高速变化信号，由图3可以看出，本申请的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法可以有效且准确地从混合储能单元功率中分离出功率低速变化信号和功率高速变化信号，降低蓄电池工作频率，进行准确功率分配。如图4和图5所示分别为光伏发电系统功率输出和平抑后直流母线功率的示意图，由图4和图5可以看出，本申请的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法能够对功率波动进行有效的削峰填谷，保证直流母线功率平稳。如图6所示为蓄电池输出功率曲线与超级电容输出功率曲线，由图6可以看出，本申请的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法有效降低了蓄电池工作频率，并实现蓄电池与超级电容分别承担不同频段功率平抑的目的。综上可得，本申请的一种含混合储能单元的光伏发电协同运行控制方法应用于超级电容与蓄电池的光伏混合储能系统的功率分配和协同控制，具备有效性和稳定性。[0096] 本申请实施例通过采用内积变换滤波算法对混合储能单元功率进行功率分频处理，其中选择结构元素对内积变换子区带进行异或后同或和同或后异或处理，提高了滤波效果，进而提高了功率控制精度，采用内外层嵌套优化算法对内积变换1?D门限准则的内部参数进行优化，提高了功率分频处理效果。[0097] 尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。[0098] 显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

专利地区：甘肃

专利申请日期：2024-09-25

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN118868204B