风光储混合系统的协调优化控制.pdf

：风光储混合系统的协调优化控制刘霞，江全元（浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 ）摘要：为解决光伏和风电场的输出功率剧烈波动引起的电能质量下降和电网电压波动的问题，提出了利用复合储能技术分别平抑风光联合发电系统的输出功率在不同时段内的波动。在平抑功率波动过程中，提出了可变时间常数控制，不断实时优化低通滤波器的时间常数，实现了对储能系统充放电功率的灵活、快速控制，改善了储能系统的运行，减小了储能容量；同时提出最大输出功率限制控制保护储能运行在合理的范围。通过建模仿真验证了控制方法的有效性。关键词：蓄电池；光伏发电；风力发电；协调控制；超级电容器；混合储能；可变时间常数控制收稿日期：；修回日期：。国 家 高 技 术 研 究 发 展 计 划（计 划）资 助 项 目（）；浙 江 省 科 技 计 划 资 助 项 目（）；浙江省自然科学基金资助项目（）。引言风能和太阳能具有储量丰富、无污染、可再生等优点，但是，风力发电和太阳能发电具有间歇性和随机性的特点，会导致电网电压的波动，同时风光联合发电系统输出功率过大，超过负荷要求时，会导致系统频率上升等问题。在直流母线或者交流系统中配备一定的储能，可提高电网运行的安全性和稳定性。电力系统中的储能技术形式多样。文献提出利用超级电容器平抑风电场功率波动，但超级电容器价格昂贵，其容量在满足要求的情况下很不经济。文献 比较了不同的储能在改善风电场输出中的应用。目前对间歇式新能源输出功率的平抑控制，主要有种方式：一是通过直接控制分布式电源本身，改善其输出功率特性，如文献 提出通过风力机桨距角控制减缓其输出功率波动性；二是通过一阶固定时间常数滤波，文献 提出了加入电池荷电状态（）反馈控制的一阶滤波控制方法来平抑风电场的功率，文献 采用飞轮储能平抑短周期内功率波动，采用了随机动态优化控制的一阶滤波。本文针对风光联合发电系统输出功率变化大、变化频繁的特点，采用多元复合储能技术，将具有快速响应特性的储能系统和具有大容量储能特性的储能系统联合使用以平抑功率波动，这不仅可以优化储能系统的运行，延长系统寿命，而且可以使系统获得更好的技术性能和经济指标。其中，铅酸蓄电池技术成熟、价格便宜、蓄电容量较大、充放电周期较长，但是不能频繁地充放电，适合稳定数分钟至几十分钟内的长周期、大容量的功率波动。超级电容器充放电电流较大、充放速度很快、寿命长（可达 万次以上），但一般容量较小，非常适合需要短时频繁充放电的场合。因此，本文采用铅酸电池和超级电容器组成的混合储能系统合理搭配，分别平抑长周期和短周期的波动。风光储系统构成与元件控制本文中的风光储混合系统主要包括风力发电和光伏阵列，以及由蓄电池和超级电容器组成的储能系统，整个系统结构如图所示。图风光储混合系统结构 第 卷第 期 年月 日 ，光伏电池采用最大功率点跟踪（）控制，经过 控制后输出的直流电经过并网逆变器接入到三相交流电网中。永磁直驱风力发电系统 将捕获到的风能转化为频率、幅值变化的三相交流电，再经过转子侧整流器、网侧逆变器两级背靠背交直交变流器变换成与电网同步的三相交流电后接入电网。储能元件并网系统均采用直直双向变换电路和直交逆变电路两级控制结构，这种结构的优点在于：功率流动方向和大小与功率并网输出分别由前后两级独立控制，控制器设计简单。前级 双向变换电路控制储能充放电功率的大小和方向，后级并网逆变器将直流母线上的直流电逆变成与电网同步的交流电，同时实现直流母线电压的稳压功能。蓄电池模型用经典的 模型，主要由电压源和一个可变内阻个参数来描述电池特征。超级电容器的模型 采用一阶线性 模型，等 效 电 路 包 括 理 想 电 容 器、等 效 串 联 内 阻（）、等效并联内阻（）。对于分布式储能单元，所有元件都通过双向 变换电路 与直流母线相连，主要功能是控制储能单元功率的双向流动。分布式发电单元直接输出的或经过整流后的直流电，以及储能单元经过 级控制后的直流电，都要经过并网逆变器接入电网。并网逆变器的控制采用基于轴 电 网电 压定向 的 矢 量 控制，其作用为控制直流母线电压的恒定以及输入到电网的无功功率，能实现逆变器输出的有功、无功功率解耦控制。储能装置的优化控制采用蓄电池和超级电容器复合储能平抑风光联合发电系统的输出功率波动过程分为级：第级为用超级电容器平抑几秒至几分钟内的高频波动部分；第级为用蓄电池平抑几分钟至几小时内的中频波动部分，使得最后电网的总输入功率平稳。具体控制过程如图所示。将风光联合发电系统总输出功率经过超级电容器惯性环节（相当于低通滤波器）滤除功率高频波动部分，产生过渡目标值，利用电力稳定化目标值和风光联合发电系统输出的差值，生成波动成分的反相波形的充放电指令，指令值经过最大功率限制控制环节后，发给超级电容器的双向变换器。超级电容器按照此指令通过充放电发出或者吸收功率，使得合成总功率相对平滑，超级电容器和风光联合发电系统总合成功率再按照上述过程，经过蓄电池环节的平抑，使得最终输入到电网的功率满足并网要求。图功率波动平抑控制策略 为了节省储能设备的容量，优化储能设备的运行，同时保证各种储能设备都在合理的范围内运行，在利用储能平抑功率波动控制过程中，本文提出最大功率限制控制和变时间常数控制。最大功率限制控制为了保护储能设备，防止过度充放电，对充放电功率进行了上下限的限制，即在惯性过滤器外部设置充放电指令的阈值。如图所示，在储能元件电量较少时限制其放电功率，达到电量下限时停止向外放电，而储能剩余电量较多时，限制充电功率，达到电量上限时，不再向其充电，从而达到在保护储能装置和双向变换器的同时，最大限度地维持平抑效果。图储能元件的最大功率限制控制示意图 变时间常数控制电力波动的大小通常决定了充放电指令值的大小。根据的大小，改变惯性环节的时间常数，不仅可以补偿较宽频带的输出波动成分，还可减少系统对储能容量的需求，提高风光储混合系统的技术性能和经济性。根据控制理论，延长惯性环节的时间常数，会使输出功率更平稳，而另一方面，也会使滤波后的 ，（）总功率对原始风光联合发电系统输出追踪性下降，且需要的储能系统容量也会增大。相反，缩短时间常数，滤波后的总功率对原功率的追踪性会更好，储能元件所需容量也将减少，但滤波平抑后功率的平稳性可能会变差。可以有效地利用此特性，根据输出波动的大小不断调整过滤器的时间常数。超级电容器的惯性时间常数设计超级电容器充放电速度很快，其瞬时功率可以很大，但由于其价格昂贵，其容量设计不能太大。当输出波动很大时，超级电容器所承担的功率波动大大增加，容量需求增大。为限制其容量增加过多，在输出波动较大时减小时间常数，以减少其容量的增加，因此将超级电容器的时间常数 设计成按充放电指令值的指数形式递减。当风光联合发电系统功率波动增大时，指令值也增大，此时 减小，从而达到限制所需补偿电力大幅增加。超级电容器的惯性环节时间常数的设计如下：烅烄烆（）式中：为超级电容器滤波环节的惯性时间常数；为超级电容器的充放电指令值；和为变时间常数控制参数。由于超级电容器一般用于平抑几秒到一两分钟内的功率波动，一般控制在 以内。蓄电池的惯性时间常数设计当输出波动较大时，需要储能装置对输出进行的补偿也大，所以需增大时间常数后再进行稳定化控制。当输出波动较小时，需缩短时间常数，将电力补偿限制在允许的最低限值，这样既提高了风力发电机输出的稳定化目标值的追踪性，又节省了补偿电力。因此，蓄电池的时间常数设计成与充放电指令呈正比关系：烅烄烆 （）式中：为蓄电池滤波环节的惯性时间常数；为蓄电池的充放电指令值；为控制参数。一般蓄电池用于平抑几分钟到几十分钟内的功率波动。变时间常数控制中参数优化计算与储能容量确定在分布式电源出口安装储能装置能够有效减小功率波动，然而储能系统的成本比较昂贵，实际上只能利用有限容量来优化分布式电源的功率输出。因此储能装置容量的设计，既要使功率输出满足并网技术标准，又要降低有效容量以降低成本。储能容量及变时间常数控制中的参数受到多方面的综合影响，不同的混合式系统功率波动特性不同，所接入的电网特性也不同，因此要针对具体的分布式系统进行具体分析。本文采用个低通滤波器来分别滤除不同时段内的波动，根据图，超级电容器发出的功率离散表达式为：（）（）（）（）（）超级电容器输出电能随时间变化为：（）（）（）（）则需要的超级电容器容量为：（）（）（）式中：为采样时间间隔；（）和（）分别为总的分布式电源和超级电容器在时刻发出的功率；（）为超级电容器到时刻放出的总电能。用超级电容器滤除高频波动部分后的输出功率为：（）（）（）（）同样的，对于蓄电池，有（）（）（）（）（）（）（）（）（）需要的蓄电池电能容量为：（）（）（）根据电力公司的发电计划，以及新能源输出技术标 准，利 用储 能装 置 对功率进行平抑后，要求 内最大 功 率 波 动 不 超 过 额 定 功 率 的，内不超过。同时，考虑到经济性，为了减小储能设备容量，允许在一定概率下对于某些极端的情况可不满足并网标准。因此，约束条件为：（）（）式中：为输入到电网功率满足 内功率波动要求的概率；为满足 并网要求的概率；绿色电力自动化刘霞，等风光储混合系统的协调优化控制 和 为设定的期望满足概率。同时考虑到蓄电池的爬坡率，有 （）式中：，；为蓄电池的最大爬坡率。要优化的目标函数为：（）（）式中：和 分 别 为 超 级 电 容 器 和 蓄 电 池 的价格。本文调用粒子群优化（）算法解决上述优化问题。待 优 化 的 参 数 为，。优化出上述参数后，就可以确定满足一定条件下所需要的超级电容器和蓄电池的容量。上述计算得到的容量是针对某时间段内具体的自然条件下需要的储能容量，对于实际系统，容量确定可以按照以下方法：从风光联合发电系统运营历史数据中，抽取若干典型季节与典型气候的一整天功率输出监测数据，然后计算出变时间常数控制中的各控制参数和蓄电池、超级电容器的大致容量，再将计算得出的若干个容量取平均值确定初始容量，用实际数据进行物理动态仿真，加以修正。算例仿真分析为验证混合储能系统在风光联合发电系统功率波动平抑中的有效性，在 环境下建立了如图所示的风光储系统模型并进行了仿真。考虑到本仿真系统的复杂性，加上都是运用详细的电力电子器件所搭建的精确模型，仿真步长设置为，而为了观察平抑波动后 内的最大功率波动情况，仿真时间最好在以上。为了解决这个矛盾，将仿真时间单位设置成 ，即在 环境下仿真相当于实际系统中的 ，本质为将实际系统过程在仿真中加快到 倍，这样对的仿真可以缩减到对 的仿真。设置如下：系统中的电压、电流、功率为瞬时值，时间单位的改变对其无影响，只影响电能，时间单位改变后若仿真时间为，实际时间为，则 。对于超级电容器，有（）（）对于蓄电池，有 （）根据式（）、式（），将模型中电容、电感值缩小为原来的 ，荷电量 积分式前乘以系数 。仿真模型中相应的时间常数单位也为 ，即其数值均变为原来的 。由于仿真步长为，这样设置后仿真结果仍可以精确到毫秒级，对于长的仿真，这个精度已十分精确了，因此这种设置并不会影响仿真的正确性和精确性。仿真参数为：电网低压端电压 ；同步风机容量；额定风速；光伏阵列额定功率 ；额定光照强度 。假定在内风速和光照强度变化如图所示（仿真时为适应时间坐标变换，输入数据时对实际数据做了相应的比例变换，即将实际的数据采样间隔缩小后变成 数据输入到仿真系统中）。图输入风速与光照强度 基于上述数据进行仿真，得到分布式电源的总输出功率数据，以为采样间隔进行采样得到离散功率数据（），（），（）。基于风光联合发电系统总输出功率数据，按第节的方法，调用 算法进行优化，计算各个变时间常数控制参数和所需的超级电容器和蓄电池的容量，其中蓄电池的价格为 美元（），超级电容器的价格为 美元（），得到结果如表所示。表采用变时间常数计算结果 （）（）美元 ，（）与不加变时间常数控制时结果比较。如表所示，固定时间常数的选取仍然通过第节所用方法调用 算法得到，优化函数和约束不变，将其中的变时间常数变为固定时间常数，优化变量为 和，保证选择的固定时间常数 和 为经济性最优的一组固定时间常数。表采用固定时间常数计算结果 （）（）美元 比较表、表的结果可以发现，在并网性能相同时，加入变时间常数控制后，超级电容器和蓄电池的容量都有所减小，储能系统总成本降低。基于上述优化结果，选取在 满足并网标准技术指标情况下的变时间常数控制参数，并确定储能元件的容量如下。单体蓄电池规格：电压，容量 ；串联数；并联数。超级电容器：电容 ；并联数。容量 ；最大输出功率。对优化结果进行仿真验证，得到仿真结果见图图。图风光联合发电系统输出功率与加上储能后的平抑效果 图输入到电网功率最大波动幅值 从图看出，风光联合发电系统在未加储能装置时输出功率剧烈波动，通过超级电容器很好地滤除了短周期波动，再经蓄电池补偿，注入到电网的功率平滑很多。图也显示注入到电网功率 内波动远小于额定功率的，内波动限制在 以内，验证了本文功率平抑控制的有效性。图中超级电容器的电能变化 ，与计算结果基本相符，验证了模型的正确性和采用变时间常数可以有效减小储能容量，同时看到图中蓄电池功率方向改变次数即充放电循环次数已很少，可以很好地延长其使用寿命。图超级电容器的功率输出与电压变化 图蓄电池的输出功率与荷电状态 结语本文通过建模仿真，验证了储能系统在改善风光联合发电系统输出、平抑输出功率波动方面的应用。采用蓄电池和超级电容器复合储能既减少了蓄电池充放电次数，又减小了超级电容器容量，从而达到优化储能系统的运行，提高储能系统寿命，实现整个系统的经济优化的目的。通过采用最大功率限制控制策略保证储能在合理、安全的范围内运行，保护储能装置。通过采用可变时间常数控制，实现了在保证风光联合发电系统技术指标的前提下，尽量追踪新能源的输出功率，优化储能设备的输出，减小储能设备的容量，最终达到整个系统的高效、经济、稳定可靠。这种采用一阶滤波时间常数可变的方法，在现有工程如张北风电场、西目案例中均有所提及，但缺乏一套具体的变时间常数控制方法。本文对系绿色电力自动化刘霞，等风光储混合系统的协调优化控制统进行了详细的电磁暂态模型仿真验证，证明了文中提出的变时间常数控制方法在减小储能容量、优化系统运行方面的有效性。参 考 文 献程华，徐政分 布 式 发 电 中 的 储 能 技 术 高 压 电 器，（）：，（）：李霄，胡长生，刘昌金，等 基于超级电容器储能的风电场功率调节系统建模与控制 电力系统自动化，（）：，（）：，：，：，：，：陈伟，石晶，任丽，等 微网中的多元复合储能技术 电力系统自动化，（）：，（）：李征光伏并网发电系统及其控制策略的研究天津：天津大学出版社，（）：，：，：，（）：，：，：，：王志群，朱守真，周双喜逆变型分布式电源控制系统的设计电力系统自动化，（）：，（）：，：刘霞（），女，硕士，主要研究方向：新能源发电及储能技术在分布式发电中的应用。：江全元（），男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定与控制、电力系统高性能计算、电力系统最优化。：，（，）：，（）（），（），（）：；，（）