一種空調(diào)負荷和儲能電池的協(xié)調(diào)控制策略

蔡博戎，袁越

（河海大學能源與電氣學院，南京211100）

◆研究與探討◆

一種空調(diào)負荷和儲能電池的協(xié)調(diào)控制策略

蔡博戎，袁越

（河海大學能源與電氣學院，南京211100）

微網(wǎng)集負荷、電源、儲能及其控制與保護裝置為一體,是分布式可再生電源接入智能電網(wǎng)的主要形式之一[1]。微網(wǎng)中的風能、太陽能等可再生能源具有隨機性、間歇性等特點,隨著其滲透率的升高,微網(wǎng)對電網(wǎng)的沖擊也將增大,同時也給微網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行帶來挑戰(zhàn)。如何降低微網(wǎng)聯(lián)絡線功率的波動,減小微網(wǎng)對電網(wǎng)的沖擊成為了備受關注的問題。目前多采用儲能裝置來平抑可再生能源功率波動[2],但無論采用單一型還是復合型儲能設備,其建設和運行成本都較高,而引入負荷需求響應技術(shù)參與微網(wǎng)能量管理,可以提高微網(wǎng)的經(jīng)濟性。

溫控負荷具有良好的儲熱特性和可調(diào)控性[3],通過傅里葉頻譜分析可知,溫控負荷功率變化的主要時間尺度和可再生能源發(fā)電波動的時間尺度是相匹配的,因此溫控負荷是一種良好的應對可再生能源功率波動的需求響應資源[4]。

本文在頻譜分析的基礎上,提出一種適用于電池儲能和溫控負荷的超前控制策略,本策略可在完成當前功率平抑任務的前提下,通過電池儲能和溫控負荷預動,提高未來一段時間內(nèi)混合儲能系統(tǒng)的功率調(diào)節(jié)能力,實現(xiàn)更好的聯(lián)絡線功率平滑效果,同時降低充放電冗余度,減少空調(diào)負荷的控制次數(shù)。

1 微網(wǎng)控制結(jié)構(gòu)及虛擬儲能模型

1.1 微網(wǎng)的控制結(jié)構(gòu)及儲能系統(tǒng)

微網(wǎng)通常包含分布式電源、儲能電池和負荷等元素。以一個包含風力發(fā)電系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)、電池儲能系統(tǒng)并通過聯(lián)絡線與主網(wǎng)進行能量交換的社區(qū)級并網(wǎng)微網(wǎng)系統(tǒng)為例,負荷為居民負荷,可進一步分為不可控負荷(電視、電腦、照明等）和可控的家居溫控負荷(空調(diào)）,同時通過電池儲能系統(tǒng)及聯(lián)絡線維持微網(wǎng)能量平衡。由于風光發(fā)電具有波動性,當可再生能源滲透率增加,會引起微網(wǎng)聯(lián)絡線功率波動加劇,將對主網(wǎng)產(chǎn)生沖擊。為此,采用空調(diào)設備與儲能裝置配合平抑微網(wǎng)聯(lián)絡線功率波動。

負荷控制中心通過監(jiān)測風機輸出功率、光伏輸出功率、不可控負荷功率、聯(lián)絡線功率,根據(jù)控制策略,計算儲能電池和空調(diào)負荷功率響應目標,再依照控制算法選取控制對象,最后將控制信號發(fā)送給所選取的需求響應用戶。

家居溫控負荷(residential thermostatically controlled loads,RTCL）具有良好的熱儲能特性和可控性,已經(jīng)成為需求響應控制技術(shù)的研究熱點之一[5]。空調(diào)作為一種典型的家居溫控負荷設備,在居民負荷中占有較大的比例,本文采用制熱狀態(tài)的空調(diào)負荷作為直接負荷控制對象。室內(nèi)溫度上升對應功率消耗,此時空調(diào)通過壓縮機制熱;空調(diào)關閉時,室內(nèi)溫度下降,電能消耗為零。空調(diào)機組可以在室內(nèi)舒適溫度范圍內(nèi),自由安排壓縮機工作時間,因此空調(diào)負荷具有短期的負荷轉(zhuǎn)移能力,可視作一種虛擬儲能。

1.2 經(jīng)驗模態(tài)分解及充放電冗余

經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD）是一種自適應的數(shù)據(jù)處理方法,可處理非平穩(wěn)非線性的信號,已在多領域取得實際運用[6—7]。采用經(jīng)驗模態(tài)分解可將一個信號分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)和一個余量r。余量r反映該信號的變化趨勢,固有模態(tài)函數(shù)反映了原始聯(lián)絡線中不同時間尺度的波動,對于同一信號的固有模態(tài)函數(shù)的瞬時頻率普遍低于

本文將溫控負荷視作一種虛擬儲能,因此由空調(diào)負荷及儲能電池構(gòu)成的微網(wǎng)有功功率平衡系統(tǒng)可視作混合儲能系統(tǒng)。在介紹本文提出的混合儲能系統(tǒng)控制策略之前,要先介紹充放電冗余的概念。

圖1為采用經(jīng)驗模態(tài)分解法分解功率波動信號示意圖。

圖1 波動分解示意圖

對于含混合儲能的微網(wǎng)系統(tǒng),通過頻域分解分離出微網(wǎng)聯(lián)絡線功率波動,通常根據(jù)頻率特性,將不同頻段的波動功率交給不同特性的儲能單元平抑。按照此策略,在圖1中的陰影部分所示的時段內(nèi),將存在混合儲能系統(tǒng)某一單元放出的電能將被另一單元吸收的情況,將高低頻波動分量分別表示為則則存在

將這種情況稱作充放電冗余。提出充放電冗余度,來衡量這種非必要的損耗,充放電冗余度R

R是一個非負數(shù),R越接近0,表明混合儲能資源的非必要損耗越少。當R等于0,混合儲能系統(tǒng)中不存在充放電冗余。

2 混合儲能協(xié)調(diào)控制策略

2.1 微網(wǎng)聯(lián)絡線功率控制目標

則公式(7）可改寫為

2.2 混合儲能控制策略

原始控制策略：該策略通過頻域分析法,得到微網(wǎng)原始聯(lián)絡線功率中的波動功率。再根據(jù)頻率特性,令虛擬儲能吸收高頻波動分量,電池儲能吸收低頻波動分量即對于任意時刻t有本策略利用到了2種儲能單元的頻率互補特性,但存在大量的充放電冗余。

當前控制策略：本策略是在頻域分解的基礎上,基于充放電冗余消除的原則分配波動功率。該策略的原理為,在某一時刻,若高低頻波動分量的正負號不一致,則使得混合儲能其中的一個單元吸收全部的功率波動,從而避免充放電冗余。

其計算流程為：對于時刻t,當時,

當虛擬儲能出力能力不足時,由電池儲能補償剩余功率波動,然而頻繁改變充放電狀態(tài)將會影響電池使用壽命,因此本文規(guī)定,這種補償需以不改變儲能電池充放電狀態(tài)為前提。此外,電池儲能的出力受到額定功率的約束,其最大出力是個固定值。綜上t時刻電池儲能的極限出力是個確定值,而t時刻虛擬儲能出力的極限值可通過提前控制改變。因此,若t時刻存在一個大的功率波動,采用基于當前的控制策略,若此時可控開關組中的空調(diào)數(shù)不足以使得空調(diào)負荷的功率調(diào)節(jié)為目標功率則聯(lián)絡線功率會在t時刻產(chǎn)生一個大的波動。為此本文提出超前控制策略。

超前控制策略：本策略通過監(jiān)測未來一個預測可信周期內(nèi)的混合儲能出力情況,決定當前混合儲能能量控制策略。若前瞻周期內(nèi)存在混合儲能出力能力不足的情況時,通過變更混合儲能運行模式,使得空調(diào)負荷預動,從而達到期望的功率平抑目標。該策略可分為當前、預先放電、預先充電3種模式,其計算流程如下。

當前模式：若預測時間段內(nèi)未出現(xiàn)平抑能力不足,則混合儲能只需滿足當前平抑需求,其運行方式與當前控制策略相同。

預先放電模式：若預測時間段內(nèi),可控開啟組的空調(diào)數(shù)不足,空調(diào)負荷無法減小至則需要通過提前減小空調(diào)負荷功率,使得在t時刻空調(diào)負荷能夠調(diào)節(jié)至該模式計算步驟如下：

(1）獲t取時刻高低頻分量,計算大小,若小于0進入步驟(2）,大于0則進入步驟(3）。

預先充電模式：若預測時間段內(nèi)混合儲能缺乏功率波動吸收能力時,需要提前增大空調(diào)負荷功率,計算步驟如下。

引入預先充放電模式雖然會帶來一定的充放電冗余,但同樣也能加強混合儲能系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力,其效果將會在下一節(jié)中展示。

3 算例分析

3.1 實例介紹

本文算例采用一個社區(qū)級微網(wǎng)系統(tǒng)。假設社區(qū)內(nèi)有1 000戶居民空調(diào)設備參與需求響應控制,每個空調(diào)的額定功率為1 kW,室內(nèi)溫度上下限分別為電池額定容量為100 kWh,電池額定功率PB為100 kW,預測可信周期為10 min。

仿真中用到的溫度、風電、光伏發(fā)電和不可控負荷的功率曲線如圖2所示。

圖2 室外溫度、不可控負荷及風力、光伏發(fā)電曲線

3.2 算例結(jié)果與分析

分別采用本文所述的3種控制策略進行微網(wǎng)聯(lián)絡線功率平抑,平抑效果在圖3、圖4中給出。

圖3 聯(lián)絡線功率

圖4 溫度曲線

可以看出,相比于原始策略和當前策略,本文提出的超前控制策略能夠得到較好的聯(lián)絡線功率平滑效果,各策略下室內(nèi)溫度均處在溫度設定區(qū)間內(nèi)。

圖5所示為第974 min到第984 min,3種策略下虛擬儲能和電池儲能放電功率。分析圖5可以看出,由于受到電池使用壽命的約束,第984 min電池儲能的放電功率為0 kW,功率波動調(diào)節(jié)需要靠削減空調(diào)負荷完成。然而原始控制策略和當前控制策略下空調(diào)可控開組空調(diào)臺數(shù)不足,無法完成需要的負荷削減任務,聯(lián)絡線功率將會產(chǎn)生一個大的波動。為此,采用超前控制策略,在滿足當前平抑需求的前提下,通過增加超前時段t∈[] 974,983期間電池儲能充電功率,使得該時段內(nèi)虛擬儲能放電功率增大,從而使得該時段內(nèi)空調(diào)負荷響應目標功率降低,進而使得第984 min所需要削減的負荷也將降低。3種策略下該時段空調(diào)目標功率如圖6a所示。

由于超前控制策略下超前時段空調(diào)目標功率明顯降低,如圖6b所示,在預測時段內(nèi),超前策略下開啟的空調(diào)數(shù)明顯低于其他策略,因此需要在第984 min關閉的空調(diào)數(shù)量也將減少,可控開組的空調(diào)數(shù)量滿足控制要求,從而成功平抑該時刻的功率波動。

圖5 不同策略下的混合儲能出力對比

圖6 不同策略下的空調(diào)目標功率和實際功率對比

最后,本文統(tǒng)計仿真時段內(nèi)原始控制策略、當前控制策略、超前控制策略下空調(diào)開關次數(shù),再計算得到3種策略下混合儲能系統(tǒng)充放電冗余度和空調(diào)開關次數(shù)的平均值,結(jié)果如表1所示。從表中不難看出超前制策略和當前控制策略可顯著的減少空調(diào)控制次數(shù),降低充放電冗余度。將超前控制策略和當前控制策略做比較,可以看出超前控制策略下充放電冗余度略微升高,空調(diào)平均開關次數(shù)反而有所降低。這是因為,如圖5所示,和當前控制策略相比,超前控制策略下超前時段內(nèi)電池儲能充電功率增加,虛擬儲能充電功率降低,雖然造成了一定的充放電冗余,但由于虛擬儲能的出力有所改變,綜合起來更為接近自然狀態(tài),反而導致空調(diào)開關控制次數(shù)的降低。

表1 3種策略控制下參數(shù)比較

4 結(jié)束語

本文提出了一種應用于微網(wǎng)聯(lián)絡線功率平滑的溫控負荷及儲能電池超前控制策略,通過算例仿真與原始控制策略和當前控制策略進行比較。結(jié)果表明本策略可取得良好的聯(lián)絡線功率平滑效果,且能夠有效的降低充放電冗余度。

在后續(xù)的研究工作中,將探索多種需求響應資源,如：電動汽車、電冰箱、熱水器等之間的協(xié)調(diào)配合,并研究計及可再生能源出力預測誤差的混合儲能協(xié)調(diào)運行策略。D

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A coordinated control strategy of air?conditioning load and energy storage battery

CAI Bo?rong,YUAN Yue
(College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China）

提出一種針對并網(wǎng)型微網(wǎng)的空調(diào)負荷和儲能電池的超前控制策略,用于平抑微網(wǎng)聯(lián)絡線功率波動。首先,引入充放電冗余的概念,用于衡量由于混合儲能系統(tǒng)不同單元充放電狀態(tài)不一致導致的多余充放。其次,將空調(diào)負荷視作一種虛擬儲能,構(gòu)建混合儲能系統(tǒng),根據(jù)混合儲能系統(tǒng)預測工作狀態(tài),實時調(diào)整當前控制策略。該方法可提高混合儲能的功率波動調(diào)節(jié)能力,同時有效減少充放電冗余。最后,采用該策略對含1 000臺空調(diào)的微網(wǎng)系統(tǒng)進行仿真,算例結(jié)果證實了本策略的有效性。

微網(wǎng)能量管理;需求響應;溫控負荷;混合儲能

In order to smooth the micro?grid tie?line power flow fluctuations,a new pre?control method of battery and virtual en?ergy storage is proposed in this paper.Firstly charging redundance is defined to describe the conflict between different units in hybrid energy storage system.Secondly,air condition is regarded as virtual energy storage,and control strategy is adjusted accorading to predic?tion data.This method can smooth tie?line power flow fluctuations and reduce the charging redundance.Finally,a micro?grid with 1 000 air conditioners is used as test example.Simulation result verifies the effectiveness of the proposed method.

microgrid energy management;demand re?sponse;thermostatically?controlled loads;hybrid energy storage

1009-1831（2017）02-0004-05

10.3969/j.issn.1009-1831.2017.02.002

TM714

B

2016-11-07；

2016-12-12

國家自然科學基金資助項目(51477041）

蔡博戎(1992）,男,江西九江人,碩士研究生,研究方向為微網(wǎng)能量管理、需求響應技術(shù);袁越(1966）,男,陜西西安人,教授,博士研究生導師,研究方向為電力系統(tǒng)運行與控制、可再生能源發(fā)電系統(tǒng)、智能電網(wǎng)與微網(wǎng)技術(shù)。