杨子龙(1980),男,博士,副研究员,研究方向为光伏发电与微网系统技术等,yangzl@mail.iee.ac.cn。
0 引言
随着可再生能源的商业模式和国家政策的不断进步,分布式光伏发电将是光伏未来发展的主要方向[1-2]。分布式光伏虽然单个装机容量比较小,但是多个汇集后容量会变大,并网后给电网带来的冲击不容忽视[3-4]。为了减小分布式光伏并网带来的影响,光伏/储能/负荷的合理配置和运行已经成为可再生能源领域广泛认可的解决方案。根据整个系统实际运行情况制定合理的储能电站控制策略具有重要的现实意义。
目前对于分布式光伏电站中储能电站的运行模式已有很多学者进行了相关研究,光伏/储能/负荷的运行模式主要包括平抑并网功率波动、峰谷电价套利、参与电网调频调压等。在平抑功率波动方面,文献[5-8]采用一阶低通滤波算法对光伏原始输出功率进行平滑处理,得到光伏平抑目标和储能电池参考功率;文献[9]采用实时小波算法处理光伏原始功率分别得到高频和低频部分,低频部分作为并网目标,高频部分作为储能系统充放电参考功率指令,同时对储能装置的剩余容量进行了约束;文 献[10-12]采用小波包-模糊控制相结合,在有效平抑光伏输出功率波动的同时对储能装置的剩余容量进行自适应控制,实现了功率的优化分配。在峰谷电价套利运行模式方面,文献[13-14]中提出了在考虑电池荷电状态为状态变量的基础上,采用动态规划方法来求解负荷的削峰填谷问题。上述文献所提储能系统的运行模式较为单一,未能充分发挥储能在分布式电源并网中的价值,导致系统利用率和利用价值较低。文献[15-16]提出了基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)和模糊预测控制的光伏储能微电网系统多目标控制策略方法,但所提算法虽较为复杂,计算量较大,不利于工程实际应用。由能量型储能单元(如各种蓄电池)与功率型储能单元(如超级电容器和飞轮储能)组成混合储能系统可以提高储能系统性能,更好的满足用户个性化需求。文献[17-19]采用混合储能系统实现了平抑可再生能源并网功率波动的功能,但很少有文献报道混合储能在多目标控制模式下的控制策略和多策略的协调方法。
针对上述问题和特点,本文结合混合储能系统的运行能力和荷电状态等信息,提出了平抑功率波动模式和峰谷电价套利模式以及两种模式间的协调切换控制策略。在平抑功率波动模式下,首先利用小波包计算平抑目标和实现混合储能系统内部功率一次分配,当储能荷电状态超出正常范围时,对功率指令进行修正,实现二次分配。在峰谷电价套利模式下,根据负荷大小和储能装置荷电状态信息求取功率参考值。最终在不同的时间段内根据实际情况以不同模式运行,以储能装置的充放电次数和输出功率的延迟性证明本文所提控制策略在利用率和算法计算量上的优越性。
1 光储联合系统结构及功率约束
1.1 光-储联合系统结构
分布式光伏电站与混合储能电站的联合运行结构如
图1
光-储联合系统运行结构示意图
Fig. 1
Illustration of operation structure of PV-storage system
大容量的充放电循环;而超级电容的充电倍率一般为10C以上,循环寿命在10万次以上,适合于做高频小容量的充放电循环。
为源荷网储的协调运行,在储能电站侧设置协调控制系统,协调控制系统引入储能装置的荷电状态和实际输出功率构成反馈控制,通过控制策略计算出各变流器的功率参考值
1.2 功率约束
针对光伏电站安全并入电网的问题,现行标准主要以短时间尺度内有功功率变化的最大限值为准,时间尺度主要包括1min和10min,最大功率波动限值如
表1
光伏发电系统并网功率限制要求
Tab. 1
Requirements for grid-connected power limitation for photovoltaic power generation systems
分布式光伏电站的容量一般属于中小型电站,1min和10min的功率限制具体计算公式如下：
\(|\underset{\Delta t=\frac{1}{60},{{T}_{1}},2{{T}_{1}},\cdots ,1}{\mathop{\max }}\,{{P}_{\text{pv}}}(t)-\underset{\Delta t=\frac{1}{60},{{T}_{1}},2{{T}_{1}},\cdots ,1}{\mathop{\min }}\,{{P}_{\text{pv}}}(t)|\ \le [0.2\frac{1}{5}{{P}_{\text{g}}}]\) (1)
\(|\underset{\Delta t=\frac{1}{600},{{T}_{1}},2{{T}_{1}},\cdots ,10}{\mathop{\max }}\,{{P}_{\text{pv}}}(t)-\underset{\Delta t=\frac{1}{600},{{T}_{1}},2{{T}_{1}},\cdots ,10}{\mathop{\min }}\,{{P}_{\text{pv}}}(t)|\ \le {{P}_{\text{g}}}\text{ }\) (2)
式中：
考虑到蓄电池和超级电容器受工作条件及状态的影响,其自身的最大充放电功率和剩余容量将受到限制,需满足以下约束条件：
式中：
2 混合储能系统控制策略
2.1 混合储能系统控制原理
为实现光伏/混合储能系统的联合运行,本文设计构建一个混合储能系统的闭环控制逻辑,其控制原理如
图2
混合储能系统控制原理
Fig. 2
The control principle of hybrid energy storage system
首先,信息与数据系统电力数据采集与监控(supervisory control and data acquisition,SCADA)实时采集光伏电站实测数据
在运行模式判定单元,对储能系统工作在平抑波动模式和峰谷套利模式进行判断和计算。根据平抑波动模式服务于电网稳定性、峰谷套利模式服务与经济性的设计原则,在对两种运行模式判断中优先考虑平抑功率波动模式。
系统确定运行模式后,混合储能系统内部功率分配单元根据储能装置的荷电状态(State Of Charge,SOC)信息进行能量型和功率型储能的输出功率分配。其中,储能的荷电状态SOC通过SOC估算单元得到[21]。
SOC通常用储能电池剩余电量与电池总容量的比值表示,是运行模式选择和功率分配时的重要依据,其与充放电功率之间的关系[10]为
\(SOC=\frac{E_{\text{b}}^{0}+\int_{0}^{t}{({{\eta }_{\text{ch}}}{{P}_{\text{ch}}}-\frac{1}{{{\eta }_{\text{dis}}}}{{P}_{\text{dis}}})\text{d}t}}{E_{\text{b}}^{\max }}\) (4)
式中：
功率保护单元结合各储能支路相应的功率约束条件对输出给定功率进行限制,得到相应参考值
通过上述控制过程,使储能电站在适当时间段内进行不同模式之间的切换,实现其能量的合理管理,提高利用率。
2.2 混合储能系统内部功率分配
本文储能电站有平抑功率波动、峰谷套利两种运行模式,在两种不同模式下采取相应的控制策略对蓄电池和超级电容器的功率参考指令进行分配,实现能量的合理管理。
2.2.1 平抑波动模式下功率分配
平抑波动模式下,利用小波包对光伏原始功率进行分解确定混合储能系统内部一次功率分配。小波包是处理信号常用的一种方法,能对信号的高频和低频同时进行分解,有助于获取信号更细节的信息,相比小波来说是完全二叉树结构[17]。
图3
小波包分解示意图
Fig. 3
The wavelet packet decomposition
现采用db6对某分布式光伏电站原始输出功率信号进行
\({{P}_{\text{pvgoal}}}={{P}_{1}}\) (5)
\({{P}_{\text{batref1}}}=-({{P}_{2}}+{{P}_{3}}+{{P}_{4}}+{{P}_{5}})\) (6)
\({{P}_{\text{capref1}}}=-({{P}_{6}}+{{P}_{7}}+\cdots +{{P}_{n}})\) (7)
上述功率一次分配过程仅仅考虑了光伏平抑效果,但储能装置的荷电状态往往不是一个定值,所以需要引入荷电状态对一次分配的功率进行修正,避免出现过充过放,实现功率二次分配。
图4
储能装置荷电状态工作区域分类
Fig. 4
The charge state working area classification of energy storage device
储能装置的SOC可分为3个工作区域,分别为正常工作区[
1）储能装置工作在过充警戒工作区时,对下一时刻功率
\({{P}_{\text{batref}}}(t)=\frac{0.9-SO{{C}_{\text{r}}}}{0.9-SO{{C}_{\text{high}}}}{{P}_{\text{batref1}}}(t)\) (8)
\({{P}_{\text{capref}}}(t)=\frac{0.9-SO{{C}_{\text{r}}}}{0.9-SO{{C}_{\text{high}}}}{{P}_{\text{capref1}}}(t)\) (9)
2）储能装置工作在过放警戒工作区时,对下一时刻功率
\({{P}_{\text{batref}}}(t)=\frac{SO{{C}_{\text{r}}}-0.1}{SO{{C}_{\text{low}}}-0.1}{{P}_{\text{batref1}}}(t)\) (10)
\({{P}_{\text{capref}}}(t)=\frac{SO{{C}_{\text{r}}}-0.1}{SO{{C}_{\text{low}}}-0.1}{{P}_{\text{capref1}}}(t)\) (11)
经二次功率分配后可得平抑功率波动最终功率参考值
图5
混合储能内部功率分配示意图
Fig. 5
Hybrid energy storage system internal power distribution diagram
2.2.2 峰谷套利模式下功率分配
电池成本下降使得工商业储能峰谷电价套利成为现实。
图6
某地区分时电价图
Fig. 6
Time-sharing electricity price map of a region
根据负荷大小和荷电状态信息判断储能电站运行状态,规则满足：
式中：
负荷的差额是随时变化的,当其小于或等于储能系统的容量时,储能系统充放电功率等于负荷差额大小。放电时,蓄电池和超级电容器之间的功率分配分别按各自剩余容量所占整个储能系统剩余容量的比例进行分配。充电时,分别按各自可充剩余容量所占整个储能系统可充剩余容量的比例进行分配。当其远远大于储能电站的容量时,不用限制储能系统的功率大小,电池和超级电容器均可以以最大限制充放电功率进行充放电。
式中：
2.3 运行模式的判定及切换控制
在多运行模式协调控制策略中,平抑波动和峰谷套利两种运行模式的判定和切换是实现协调控制的重要环节。
本文中运行模式切换的判据是光伏输出功率的波动大小。执行逻辑是首先判断光伏功率预测值
如果光伏功率波动范围处于并网功率限制范围内时,则退出平抑功率波动模式,进入峰谷套利模式。此时控制器执行峰谷套利模式下功率分配策略。
总体而言,本文中平抑功率波动模式是嵌套在峰谷套利模式内进行的。因为平抑功率波动模式的时间分辨率是10min级别或着更小,而峰谷套利模式受现有分时电价政策影响是小时级变化。储能系统短时间的功率变化并不影响长时间峰谷套利的运行逻辑。整个控制系统具体流程如
图7
储能系统控制流程图
Fig. 7
Energy storage system control flow chart
3 算法验证
针对上述控制策略在Matlab中搭建仿真模型进行仿真分析。以某地区1.5MW分布式光伏电站为研究对象配置储能,蓄电池和超级电容器的配置容量分别为300kW/1MW•h、100kW/10kW•h,允许放电深度分别为20%~80%、10%~90%。光伏并网功率波动限制范围1min内不超过150kW,10min内不超过450kW。用于仿真的光/储系统拓扑如
图8
光伏并网功率平抑效果
Fig. 8
The effect of smoothing PV to grid power
图9
峰谷套利效果图
Fig. 9
The effect of peak-valley arbitrage
图10
蓄电池功率曲线
Fig. 10
The curve of battery power
图11
超级电容器功率曲线
Fig. 11
The curve of super capacitor power
峰谷套利和平抑波动运行模式时的全天功率变化曲线。仿真中设定12:00—17:00受天气变化影响执行平抑波动模式,由蓄电池承担低频功率变化平抑任务,由超级电容器执行高频功率变化平抑任务。其余时段根据分时电价执行峰谷套利模式。
图12
蓄电池SOC曲线
Fig. 12
The SOC curve of battery
图13
超级电容器SOC曲线
Fig. 13
The SOC curve of super capacitor
图14
平抑波动模式下光伏、储能、 并网系统现场运行曲线
Fig. 14
Field data curves of PV power, battery station power and grid power in smoothing power fluctuations mode
图15
平抑波动和峰谷套利模式下多条支路功率曲线
Fig. 15
Power curves from four converter branches in smoothing power fluctuations and peak-valley arbitrage mode
储能系统。
4 结论
本文针对光伏并网功率波动对电网带来的影响以及储能经济性问题,提出了一种基于蓄电池和超级电容器混合储能系统平抑功率波动、峰谷套利两种模式协调运行的控制策略,并通过实例仿真和现场应用,证明了策略的准确性和实用性。
1）在平抑功率波动模式下,采用小波包对光伏原始出力进行分解,得到蓄电池和超级电容器的参考功率指令,实现储能系统内部功率的一次分配。在此基础上,结合储能装置的荷电状态信息,对参考功率进行修正,实现功率的二次分配。
2）在峰谷套利模式下,结合峰谷差分时电价,并通过建立负荷阀值和储能装置的荷电状态信息确定储能系统充放电起止时刻,然后储能系统以最大持续充放电功率进行充放电,实现了经济性最优。
3）根据光伏波动情况和储能装置荷电状态信息将两种运行模式自动切换,在不同的时间段内根据实际情况以不同模式运行,实现光伏/储能系统能量的合理管理。
参考文献
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