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    基于儲能系統(tǒng)交互的新能源發(fā)電和負荷波動柔性控制策略研究

    2017-11-16 01:13:37,,
    黑龍江電力 2017年5期
    關鍵詞:控制策略波動儲能

    ,,

    (1.華北電力大學 電氣與電子工程學院,河北 保定 071003;2.三峽新能源大連發(fā)電有限公司,遼寧 大連 116000)

    基于儲能系統(tǒng)交互的新能源發(fā)電和負荷波動柔性控制策略研究

    王金星1,李明明2,劉青1

    (1.華北電力大學 電氣與電子工程學院,河北 保定 071003;2.三峽新能源大連發(fā)電有限公司,遼寧 大連 116000)

    針對含新能源接入輸電網的末端穩(wěn)定性較低的現象,基于某區(qū)域電網新能源發(fā)電和負荷波動特性,通過建立風力發(fā)電、光伏發(fā)電、波動負荷、儲能系統(tǒng)的數學模型和制定適合儲能系統(tǒng)與波動負荷、新能源發(fā)電的動態(tài)交互功率控制策略的方法,得到儲能系統(tǒng)能夠通過交互功率抑制新能源和負荷波動的結論。基于PSCAD/EMTDC平臺仿真的結果表明,所提控制策略能夠可靠消納新能源發(fā)電的功率波動,有效消除“峰谷”差異對輸電網的影響,大大減小了用電高峰的發(fā)電和輸電壓力,顯著降低了電力系統(tǒng)旋轉備用容量。

    儲能系統(tǒng);波動負荷;新能源發(fā)電;控制策略

    近年來風能、太陽能等新能源發(fā)電在國內外的規(guī)模快速擴大,發(fā)電容量迅速提高[1],世界能源供給將實現石油、煤炭、天然氣和新能源的“四分天下”[2];同時因新能源自身的間歇性、波動性,局部電網對新能源電力的接納能力有限,導致“棄風棄光”現象嚴重。大量新能源的浪費對大功率輸電技術的穩(wěn)定性、靈活性提出了更高的要求。隨著高壓、特高壓柔性交流輸電技術的迅速發(fā)展,基于新能源發(fā)電的柔性輸電控制技術值得深入研究。

    同時,因人們固有的生活習慣和作息規(guī)律,導致電力系統(tǒng)負荷晝夜差異較大,負荷“峰谷”現象明顯,這就造成電網負荷高峰期供電壓力較大以及負荷低谷期的發(fā)電機“空載”和“低載”現象[3]。每天上午的06∶00~08∶00易出現負荷迅速增加的“陡升”現象,晚上20∶00~23∶00易出現負荷迅速減小的“陡降”現象。負荷“峰谷”差異和“陡升陡降”現象給電力系統(tǒng)的發(fā)輸變電帶來了一定的技術困擾。

    為降低大電網的發(fā)電機組備用容量,提高發(fā)電機組和輸變電設備的利用效率,本文提出基于儲能系統(tǒng)交互的新能源發(fā)電和負荷波動控制技術,維護城市、農村、牧區(qū)等局部電網的新能源發(fā)電和負荷穩(wěn)定,消除局部電網內的功率波動對系統(tǒng)的影響,保證新能源安全并網和區(qū)域重要負荷可靠用電[4]。

    1 新能源發(fā)電和負荷波動特性分析

    1.1 新能源發(fā)電特性分析

    新能源發(fā)電的功率輸出特性分析是研究新能源電力并網和控制的基礎,研究新能源電力并網和控制是為更穩(wěn)定地輸出新能源發(fā)電功率。受自然環(huán)境和天氣情況影響,以風能和太陽能為代表的新能源呈現出較為明顯的波動性和間歇性,給新能源電力接入的電網帶來一定的失穩(wěn)風險[5]。某區(qū)域風電場250 h功率輸出特性曲線如圖1所示,呈現輸出電功率較為明顯的功率波動和零功率極限輸出性質,且無確定的波動規(guī)律。由此可見,風力發(fā)電功率輸出具有不穩(wěn)定和無規(guī)律的特點。

    圖1 風電場功率輸出波動曲線

    光伏發(fā)電功率輸出最大限制因素是光照輻射強度,其受天氣陰晴和云層厚度及移動情況的影響很大。某光伏電站內光照輻射強度的波動如圖2所示,分別由單位面積1 min、15 min、60 min采樣輻射功率曲線和晴朗天空的理想輻射功率曲線組成。1 min采樣輻射功率曲線表明,單位面積光照輻射強度隨時間有較明顯的波動,隨采樣時間的增加,該采樣時間段內平均輻射強度的波動趨于減小。由此可知,瞬時光照輻射強度變化較快,而光照輻射強度在較長時間段內研究是較為穩(wěn)定的。

    風能和太陽能作為新能源發(fā)電的主要組成部分,其功率輸出有以天為周期的規(guī)律性,可用該規(guī)律進行相應發(fā)電控制和電力調度研究。某天24 h風電機組功率輸出曲線和光伏電站功率輸出曲線如圖3所示。由圖3可見,風電場夜間功率輸出較大,白天輸出功率相對較小,而光伏發(fā)電在白天功率輸出較大,夜間輸出功率為零,二者的功率輸出具有一定的互補性。合理地配置風電場機組容量和光伏電站容量,可使兩者功率輸出之和的特性曲線接近于電力負荷的功率特性曲線。

    圖2 單位面積光照輻射功率波動曲線

    圖3 某天24小時新能源功率輸出曲線

    1.2 負荷波動模型

    電網負荷同樣呈現以天為周期的變化規(guī)律,以某局部電網24 h負荷變化情況為研究對象,負荷功率波動曲線如圖4所示[6]。圖4表明,每天00∶00~06∶00和23∶00~24∶00負荷處于較低水平,此時間段電源功率較富余;08∶00~21∶00負荷水平處于較高水平,電力系統(tǒng)供電較為緊張。鑒于此,需要用先進的儲能技術等措施來“削峰填谷”,調整系統(tǒng)功率在時間上的分布,提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全穩(wěn)定水平。

    每天上午06∶00~08∶00出現了負荷迅速增加的“陡升”現象,晚上20∶00~23∶00出現了負荷迅速減小的“陡降”現象,如圖4中實線箭頭所示。負荷“陡升陡降”現象給電力系統(tǒng)的發(fā)輸變電帶來了一定的安全威脅,應設法消除。

    用電低谷時,用儲能系統(tǒng)儲存系統(tǒng)富余的電能,并在用電高峰期釋放儲存的電能,區(qū)域電網對外部輸電功率的需求調整后曲線如圖4虛線所示??梢?,06∶00~08∶00和20∶00~23∶00功率變化斜率明顯得到降低,如圖4中虛線箭頭所示。儲能裝置可在一定程度上減小“峰谷”現象,有效降低負荷“陡升陡降”對電源和輸電線路的影響。

    圖4 某區(qū)域電網24小時負荷波動曲線

    通過分析和研究該局部電網某天24 h外部輸電線路功率需求實時數據,運用傅里葉變換法,得到負荷24 h變化數學模型,數學方程如下:

    f(t) =a0+a1costw+b1sintw+a2cos 2tw+

    b2sin 2tw+a3cos 3tw+b3sin 3tw+

    a4cos 4tw+b4sin 4tw+a5cos 5tw+

    b5sin 5tw+a6cos 6tw+b6sin 6tw+

    a7cos 7tw+b7sin 7tw

    式中傅里葉系數為

    a0=29.39,w=0.265 1,a1=-2.619,b1=-2.821,a2=-0.373 3,b2=-3.046,a3=-0.416 5,b3=0.597 9,a4=-0.487 6,b4=-0.512 7,a5=0.032 93,b5=-0.403 6,a6=0.143 8,b6=-0.136 8,a7=-0.206 1,b7=0.302 9。

    2 新能源發(fā)電和儲能系統(tǒng)數學模型

    2.1 新能源發(fā)電數學模型

    新能源發(fā)電的數學模型是進行電氣計算和控制策略研究的基礎,是電器元件物理特性的數學表示,體現各參數的大小和邏輯關系。這里分別以風力發(fā)電、光伏發(fā)電為例,介紹新能源電源的數學模型。

    2.1.1 風力發(fā)電數學模型

    因為自然風具有顯著的動性和間歇性[7],用陣風、漸變風等多分量模型能夠較準確描述自然風的風速特性。風速特性方程一般可以表述為

    (1)

    式中:VA、VB、VC、VD分別表示陣風、突變風、漸變風、白噪聲風的風速;A和K是威布爾分布的尺度參數和形狀參數;Γ表示伽馬函數;Vmax為最大風速;T,T0為風速變化起始時刻和結束時刻;TG為指定風速持續(xù)時間;SV是平均風速和地表粗糙系數的變量;wi為采樣點頻率;φi為0 ~ 2π的隨機變量。

    風力機的葉片將風能轉化為旋轉軸的機械能,并通過傳動裝置將機械轉矩傳送給風力發(fā)電機,發(fā)出電功率。風力機的數學模型可用方程表示為

    式中:CP是風能利用系數;ρ是空氣密度;S為風力機葉片橫掃面積;vw為計算風速;λ為風力機葉片葉尖速比;Г為風力機輸出轉矩。

    2.1.2 光伏發(fā)電模型

    光伏發(fā)電將每一個類似于PN結的光伏電池串并聯(lián)組合成光伏陣列,經換流裝置向負荷供電。晶體硅光伏電池發(fā)電通常采用雙二極管的模型結構[8],其等效電路如圖5(a)所示。由基爾霍夫定律能夠得到其輸出電流I和端口電壓U關系如下:

    圖5 光伏電池發(fā)電等效電路

    對于非晶體硅光伏電池發(fā)電,圖5(b)所示的單二極管模型結構能更好地描述其特性[9-10],輸出電流可表示為

    式中:Iph是光生電流;Is1和Is2分別是二極管D1和二極管D2的反向飽和電流;Ish為光伏電池的漏電流;Rs和Rsh分別為等效串聯(lián)阻抗和并聯(lián)阻抗;T為光伏電池熱力學溫度;q為電荷常量1.6×10-19C,K為玻爾茲曼常量1.38×10-23J/K;A為二極管特性參數且1≤A≤2。

    2.2 儲能系統(tǒng)數學模型

    目前新興的儲能系統(tǒng)有超導磁儲能(SMES)、蓄電池儲能(BESS)、超級電容器儲能(SCES)等,儲能系統(tǒng)一般由儲能元件、變流器(DC/DC、DC/AC)和控制系統(tǒng)構成,如圖6所示。

    圖6 儲能系統(tǒng)并網結構圖

    在d-q坐標系下的電壓電流關系為

    儲能系統(tǒng)交流側的輸出功率P、Q為

    式中:u1d、u1q和u2d、u2q分別為儲能系統(tǒng)變流器交流側電壓U1∠δ1和U2∠δ2的d、q分量;id、iq分別為儲能交流側電流的d、q分量。

    3 儲能和負荷功率交互的控制策略

    針對新能源發(fā)電的波動和負荷變化的“陡升陡降”現象,儲能系統(tǒng)能夠有效減緩負荷變化陡度,消除負荷高峰和低谷對輸電網的影響,抑制新能源發(fā)電波動對系統(tǒng)的影響。儲能系統(tǒng)與波動負荷及新能源發(fā)電的交互控制分為內環(huán)控制和外環(huán)控制,如圖7所示。

    圖7 平移負荷的儲能系統(tǒng)控制策略

    圖7中:w和wref分別為系統(tǒng)節(jié)點角頻率和其參考值,U和Uref分別為節(jié)點電壓和其參考值,Kwp、Kwi分別為有功PI調節(jié)的比例、積分系數,Kvp、Kvi分別為無功PI調節(jié)的比例、積分系數,K為有功調節(jié)因子,其值取決于R/X的大小,且當R遠小于X時K=0;Pset、Qset為儲能系統(tǒng)充電放電功率的有功、無功設定值;PBESS、QBESS分別為儲能系統(tǒng)實際輸出的有功、無功功率;iLa、iLb、iLc分別為儲能系統(tǒng)的三相輸出電流,ua、ub、uc分別為儲能系統(tǒng)的三相電壓。

    有功功率控制過程:當檢測到電網節(jié)點角頻率w小于wref時,經比例積分,儲能系統(tǒng)功率設定值Pset增加。Pset與儲能系統(tǒng)輸出有功PBESS差值的比例積分值,與電壓、電流的DQ變換值加減運算,再經DQ反變換和PWM信號調制作用于晶閘管,觸發(fā)晶閘管開斷以增大儲能系統(tǒng)有功輸出,提升w至參考值wref。當檢測到電網節(jié)點角頻率w大于wref時,亦能通過調整維持w穩(wěn)定。

    節(jié)點電壓控制過程:當檢測到電網節(jié)點電壓U小于Uref時,經比例積分得到誤差累計值,再減去有功變化對電壓影響,得到增大的儲能系統(tǒng)無功設定值Qset。Qset與儲能系統(tǒng)輸出QBESS差值的比例積分值,與電壓、電流DQ變換值相加減,再經DQ反變換和PWM信號調制作用于晶閘管,觸發(fā)晶閘管開斷以增大儲能系統(tǒng)無功輸出,提升電壓U至參考值Uref。當檢測到電網節(jié)點電壓U大于Uref時,亦能通過調整維持U穩(wěn)定。

    4 儲能系統(tǒng)控制策略仿真

    為驗證儲能系統(tǒng)控制策略能夠有效地降低負荷波動,消除負荷“峰谷”現象,抑制新能源發(fā)電波動對系統(tǒng)的影響,設外界輸電網為區(qū)域電網負荷輸送功率是恒定的,由儲能系統(tǒng)消除24 h負荷的變化,消納新能源的功率波動?;赑SCAD/EMTDC平臺搭建的仿真模型如圖8所示。

    圖8 儲能系統(tǒng)與波動負荷和新能源功率交互仿真模型

    設定負荷功率曲線變化如圖4所示,輸電線路輸送恒定功率28.5 MW,風力和光伏等新能源發(fā)電功率之和如圖9所示,輸電線路和新能源發(fā)電功率之和與負荷功率的差值為儲能系統(tǒng)應發(fā)出的電功率。儲能系統(tǒng)與波動負荷、新能源發(fā)電功率的交互功率輸出如圖9蓄電池儲能系統(tǒng)(Battery Energy Storage System,BESS)所示。根據BESS控制策略,調整晶閘管觸發(fā)脈沖,動態(tài)補償區(qū)域電網用電高峰時系統(tǒng)缺少的有功功率,吸收用電低谷時富余功率,保持區(qū)域電網功率動態(tài)平衡,同時消除新能源電力波動對外界電網的影響。

    圖9 儲能系統(tǒng)與區(qū)域電網動態(tài)綜合仿真圖

    如圖9所示,在每天的0 h~7 h、11 h~16 h和23 h~24 h時間內,外界輸電線路與波動的風能和太陽能電源的輸出功率之和,大于同時刻的負荷功率,此時將功率差值經控制系統(tǒng)作用于BESS的變流器,向蓄電池儲能系統(tǒng)儲存多余的有功功率。同樣,每天7 h~11 h和16 h~23 h,電源功率之和小于同時刻的負荷功率,蓄電池儲能系統(tǒng)向負荷補償欠缺的有功功率。圖9所示BESS充放電曲線仿真結果表明,BESS能夠與新能源電源和波動負荷動態(tài)地交互有功功率,實現24 h的有功功率的平衡調度,解決了風能和太陽能等新能源電源和負荷的功率波動失衡問題。

    5 結 論

    本文首先根據某區(qū)域電網風力發(fā)電和光伏發(fā)電的特性,建立風力發(fā)電、光伏發(fā)電、波動負荷和儲能系統(tǒng)數學模型,然后制定出適合儲能系統(tǒng)與波動負荷和新能源發(fā)電的動態(tài)交互功率的控制策略,最后基于PSCAD/EMTDC平臺搭建了仿真模型,通過仿真驗證了提出控制策略的正確性。

    蓄電池儲能系統(tǒng)配合動態(tài)交互跟蹤控制策略,能夠消除“峰谷”差異對外界輸電網的影響,可靠消納新能源電力波動,顯著降低了電力系統(tǒng)旋轉備用容量,能夠為電力企業(yè)帶來可觀的經濟效益。

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    Research on control strategy about new energy power generation and load fluctuation flexibility based on energy storage system interaction

    WANG Jinxing1,LI Mingming2,LIU Qing1

    (1.School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,China;2.Three gorges new energy dalian power generation Co.,Ltd.,Dalian 116000,China)

    In view of the phenomena of lower stability at the end of the transmission network with access to new energy, and based on the new energy power generation and load fluctuation characteristics of power grid in a region, the mathematical model comprised of wind power generation, photovoltaic power generation, fluctuating load and energy storage system is established and the dynamic interaction power control strategy is developed, suitable for energy storage system and fluctuating load and the new energy power generation. So much so, the conclusion is obtained that the energy storage system can suppress the new energy and load fluctuation through interactive power. Based on the results of PSCAD/EMTDC platform simulation, the proposed control strategy can reliably absorb the power fluctuation of the new energy power generation, effectively eliminate the influence of the "peak valley" difference on the transmission network, greatly reduce the power generation and transmission pressure at electricity peak, and significantly reduce the rotation reserve capacity of power system.

    energy storage system; fluctuating load; new energy power generation; control strategy

    2017-05-23。

    王金星(1991—),男,碩士研究生,主要研究方向為柔性交流輸電、新能源發(fā)電與并網穩(wěn)定性控制、電力系統(tǒng)儲能。

    TM61

    A

    2095-6843(2017)05-0387-05

    (編輯陳銀娥)

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