[发明专利]基于量子粒子群的氢混合储能容量配置系统、方法及应用

权利要求书

1.一种基于量子粒子群的氢混合储能容量配置系统，其特征为：包括风电场氢混合储能装置，所述风电场氢混合储能装置包括风力发电机组、负荷均衡器、电解槽、压缩机、储氢设备、超级电容器、AC/DC转换器、燃料电池；风电发电机组将风能转换为电能，其电能优先供给地区负荷需求，盈余的电量分别输入电解槽-压缩机-储氢设备以及超级电容器中，将电能转换为储氢设备中的氢能以及超级电容器中的极化电解质储能；当风电场发电不足时，由储氢设备向燃料电池供氢发电以及超级电容器放电。

2.一种基于量子粒子群的氢混合储能容量配置方法，包括权利要求1所述的基于量子粒子群的氢混合储能容量配置系统，其特征为：包括如下步骤：

步骤1：获取风电场的输出功率以及地区负荷需求功率的历史数据，并计算得到不平衡功率；

步骤2：建立氢混合储能系统充放电数学模型；

步骤3：建立氢混合储能系统容量优化配置模型；

步骤4：使用基于量子粒子群算法的储能容量优化配置方法求得最优混合储能容量配置结果，并与基于标准粒子群算法的容量配置方法作比较。

3.根据权利要求2所述的基于量子粒子群的氢混合储能容量配置方法，其特征为：所述步骤1进一步包括如下内容：获取风电场的输出功率以及地区负荷需求功率数据，采样间隔为1小时，将功率进行如下计算：Δp(k)＝p_w(k)-p_l(k)，其中Δp(k)为k时刻的不平衡功率，p_w(k)为风电场功率，p_l(k)为地区负荷功率，代表风电功率与负荷需求的关系。

4.根据权利要求3所述的基于量子粒子群的氢混合储能容量配置方法，其特征为：所述步骤2进一步包括如下内容：建立氢混合储能系统充放电数学模型，由步骤1求得的不平衡功率Δp(k)判断进行充放电，当Δp(k)＞0时，风电场发电盈余，将电能按照比例分别供给电解槽-压缩机-储氢设备以及超级电容器，实现电能转化为氢能以及超级电容器中极化电解质进行储能；当Δp(k)＜0时，风电场发电功率不足，按照比例由储氢设备向氢氧燃料电池供氢发电以及超级电容放电来补足缺失的电量。

5.根据权利要求4所述的基于量子粒子群的氢混合储能容量配置方法，其特征为：建立氢混合储能系统充放电数学模型如下：

风电场出力大于负荷功率需求，即不平衡功率Δp(k)＞0时，向超级电容充电以及电解槽制氢气并存储，充电数学模型如下：

E_h(k)＝E_h(k-1)+Δp(k)·α·t·η_dj·η_ys

E_c(k)＝E_c(k-1)+Δp(k)·(1-α)·t·η_cc

其中，E_h(k)、E_c(k)为k时刻储氢设备容量和超级电容器容量，E_h(k-1)、E_c(k-1)为k-1时刻储氢设备容量和超级电容器容量，Δp(k)为步骤1中的不平横功率，α为消纳的不平衡功率用于制氢的比例，η_dj、η_ys为电解槽效率和压缩机效率，η_cc为超级电容充电效率，t为时间间隔；

风电场出力小于负荷功率需求，即不平衡功率Δp(k)＜0时，超级电容放电以及储氢设备向燃料电池供氢发电，放电数学模型如下：

E_h(k)＝E_h(k-1)+Δp(k)·α·t/η_hd

E_c(k)＝E_c(k-1)+Δp(k)·(1-α)·t/η_cd

其中，η_hd为燃料电池放电效率，η_cd为超级电容器放电效率。