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    基于模糊預(yù)測控制的風(fēng)電儲(chǔ)能智能化監(jiān)控系統(tǒng)

    2022-06-07 06:30:08賈婷婷
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年16期
    關(guān)鍵詞:控制策略波動(dòng)風(fēng)電

    賈婷婷

    (蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)大學(xué),甘肅 蘭州 730021)

    2020 年9 月22 日,習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)一般性辯論上發(fā)表重要講話,向國際社會(huì)宣布中國將提高國家自主貢獻(xiàn)力度,采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力爭于2030 年前達(dá)到峰值,努力爭取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和[1]。甘肅省擁有煤炭、石油、天然氣、水電、風(fēng)能和太陽能等多種能源,具有突出的綜合優(yōu)勢。在“十三五”期間,甘肅在新能源和可再生能源方面取得了長足的進(jìn)步,河西清潔能源基地建設(shè)進(jìn)一步推進(jìn),在酒泉建成了中國第一個(gè)萬千瓦級別的風(fēng)力發(fā)電基地,初步成為中國重要的新能源基地,在新能源建設(shè)和發(fā)展方面取得了顯著成績。截至2015 年底,景區(qū)用電裝機(jī)容量為1 862 萬千瓦,約占全省裝機(jī)容量的40%,新能源已成為甘肅省電力的第二大電源。

    但風(fēng)力發(fā)電存在不確定性和隨機(jī)性,導(dǎo)致電網(wǎng)穩(wěn)定性、可靠性差,電能質(zhì)量不高,因此上網(wǎng)電價(jià)較高。不能大規(guī)模普及,且發(fā)電站與負(fù)荷使用分布不匹配從而導(dǎo)致近年來?xiàng)夛L(fēng)現(xiàn)象有所增加[2]。研究儲(chǔ)能系統(tǒng)有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):(1)可使風(fēng)電成為可調(diào)度的電力,使之平滑輸出,減少其波動(dòng)性,提升電能可靠性;(2)參與調(diào)峰調(diào)頻,提高電能輸出質(zhì)量;(3)提高功率預(yù)測精度,減少電網(wǎng)沖擊;(4)風(fēng)電場儲(chǔ)能系統(tǒng)可參與相應(yīng)的輔助服務(wù);(5)恢復(fù)風(fēng)電使用率,提升新能源崗位就業(yè)率。綜上所述,開展儲(chǔ)能控制系統(tǒng)策略的研究具有重要的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

    目前,我國已經(jīng)進(jìn)入了對可再生能源儲(chǔ)能系統(tǒng)的研究:物理儲(chǔ)能包括抽水、壓縮空氣、飛輪儲(chǔ)能3 種。抽水儲(chǔ)能方式儲(chǔ)能容量大、靈活、變率快但受地理?xiàng)l件限制較大;壓縮空氣儲(chǔ)能能源轉(zhuǎn)化率較高,但能量密度低,受地形條件影響;飛輪儲(chǔ)能充放電迅速、清潔高效,但其成本較大。儲(chǔ)能建模方面,2010 年姜久春等人在《純電動(dòng)汽車用鋰離子電池的建模和模型參數(shù)識別》一文中采用阻容模型分析,指出極化電壓模型階次與極化深度密切相關(guān),提出了一種極化電壓的快速識別理論,給出了變電流放電的情況下電池的去極化時(shí)間及容量的計(jì)算方法,后驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性,為電池狀態(tài)的準(zhǔn)確估算提供了數(shù)據(jù)支持。戴海峰等2010 年在《基于等效電路的內(nèi)阻自適應(yīng)鋰離子電池模型》中提出了一種非線性的等效電路電池的模型,通過卡爾曼濾波算法,通過兩種實(shí)驗(yàn)在不同電流的循環(huán)工況和環(huán)境溫度下測試了模型的適應(yīng)性。在平抑風(fēng)電波動(dòng)策略研究上,彭思敏等2011 年在《大型蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)接入微電網(wǎng)方式及控制策略》中,提出了大型蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)接入的實(shí)現(xiàn)形式及其控制策略,分析了蓄電池的特性及功率調(diào)節(jié)器的工作原理,建立了系統(tǒng)仿真模型,并設(shè)計(jì)、開發(fā)了容量為100 kW 的實(shí)驗(yàn)樣機(jī),其結(jié)果表明,在不同的負(fù)荷情況下,此系統(tǒng)能保證公共供電點(diǎn)(PCC)電壓和頻率的穩(wěn)定,滿足供電要求。艾欣等在2015 年《儲(chǔ)能技術(shù)在新能源電力系統(tǒng)中的研究綜述》一文中重點(diǎn)研究了儲(chǔ)能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和優(yōu)化配置方案,并對不同應(yīng)用場合下儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制策略進(jìn)行了歸納。孫曉等2020 年在《新能源并網(wǎng)及儲(chǔ)能技術(shù)研究綜述》中基于電能無法大量、長久儲(chǔ)存的情況概述現(xiàn)有的儲(chǔ)能技術(shù),最后闡述新技術(shù)發(fā)展。

    傳統(tǒng)的儲(chǔ)能控制方法集中在濾波及平均算法上,但由于風(fēng)電波動(dòng)性較大,以上方法已引起儲(chǔ)能中的過補(bǔ)償現(xiàn)象,反而降低經(jīng)濟(jì)性?;诖?,本文采取一種將風(fēng)力發(fā)電中的約束條件和波動(dòng)因素綜合考慮的在線優(yōu)化控制策略[3-4]。MPC 是一種在預(yù)測模型基礎(chǔ)上,根據(jù)風(fēng)電波動(dòng)情況在線實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)化的動(dòng)態(tài)過程設(shè)計(jì)方法。其核心是利用預(yù)測時(shí)域中的預(yù)測輸出信息對控制時(shí)域中的最優(yōu)控制輸入序列進(jìn)行優(yōu)化,但在當(dāng)前系統(tǒng)中只應(yīng)用該序列的第一個(gè)分量,在下一個(gè)采樣時(shí)間后,應(yīng)使用新的系統(tǒng)信息,并刷新預(yù)測信息和最優(yōu)控制序列且在新時(shí)刻將第一個(gè)組件重新應(yīng)用到系統(tǒng)中。因此,與離線全局優(yōu)化方案相比,MPC 可以提高系統(tǒng)在線動(dòng)態(tài)控制效果。

    1 MPC 算法下風(fēng)電波動(dòng)平抑模型

    1.1 狀態(tài)空間方程

    風(fēng)電儲(chǔ)能在離散狀態(tài)下,其狀態(tài)方程為:

    式中,PG為風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)并網(wǎng)功率值;PH為儲(chǔ)能系統(tǒng)功率值,為控制時(shí)間節(jié)點(diǎn),當(dāng)PH為負(fù)值時(shí)表示儲(chǔ)能系統(tǒng)吸收風(fēng)電功率,當(dāng)為正值時(shí)表示儲(chǔ)能系統(tǒng)釋放能量補(bǔ)償聯(lián)合系統(tǒng)并網(wǎng)功率;PW為實(shí)時(shí)功率;EH表示儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量值;TS為控制周期。

    MPC 算法的數(shù)學(xué)模型如下:

    風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)的狀態(tài)方程為:

    1.2 預(yù)測輸出量

    根據(jù)迭代公式可計(jì)算出當(dāng)時(shí)間為k+i 時(shí),風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合的預(yù)測輸出量為:

    1.3 約束條件

    平抑風(fēng)電波動(dòng)控制策略是以其波動(dòng)過程中的功率限值及模型作為約束條件的,約束公式為:

    式中,PG為風(fēng)電場裝機(jī)容量,EHmax為儲(chǔ)能的上限容量,PHmin儲(chǔ)能的功率容量下限、PHmax儲(chǔ)能的功率容量上限,該式分別對風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)的并網(wǎng)功率波動(dòng)率、儲(chǔ)能的能量容量及功率容量進(jìn)行了嚴(yán)格約束[5]。

    1.4 優(yōu)化控制及目標(biāo)

    風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合優(yōu)化模型控制目標(biāo)函數(shù)由兩部分構(gòu)成:一是將其聯(lián)合運(yùn)行的實(shí)際并網(wǎng)功率跟蹤目標(biāo)功率一次來調(diào)節(jié);二是設(shè)定所需要的儲(chǔ)能能量變化量為最小優(yōu)化目標(biāo),以此來降低儲(chǔ)能壽命的消耗,目標(biāo)公式如下:

    式中,yc(k+i|k)為系統(tǒng)在k 時(shí)刻經(jīng)過計(jì)算得到了k+i時(shí)刻的預(yù)測輸出向量值,r(k+i)為k+i 時(shí)刻系統(tǒng)的并網(wǎng)目標(biāo)向量值,兩者之差為k+i 時(shí)刻系統(tǒng)的預(yù)期并網(wǎng)誤差向量值;△u(k+i-1)為控制時(shí)域內(nèi)預(yù)期的儲(chǔ)能功率增量序列;并網(wǎng)誤差的權(quán)重系數(shù)、儲(chǔ)能功率增量的權(quán)重系數(shù)[6-7]。

    2 電力低碳排放風(fēng)電儲(chǔ)能智能化監(jiān)控系統(tǒng)

    通過模型預(yù)測,在MPC 算法控制的風(fēng)電波動(dòng)平抑模型指導(dǎo)下,設(shè)計(jì)一種風(fēng)電儲(chǔ)能智能化監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)構(gòu)建于穩(wěn)定的C/S 架構(gòu)之上,可便捷地對風(fēng)電儲(chǔ)能、溫度設(shè)定、溫度曲線、溫度報(bào)警、發(fā)電數(shù)據(jù)監(jiān)控進(jìn)行操作。

    2.1 溫度檢測

    大型風(fēng)電場常伴隨著較強(qiáng)的光照,如甘肅的酒泉、嘉峪關(guān)等地獨(dú)立的風(fēng)力發(fā)電易引起較強(qiáng)的波動(dòng),因此常采用風(fēng)光互補(bǔ),因此設(shè)計(jì)溫度檢測可對研究緩解風(fēng)力和光伏的間歇性、波動(dòng)性提供參考依據(jù),如圖1 所示的溫度曲線檢測和圖2 所示的溫度預(yù)警功能。

    圖1 溫度曲線

    圖2 溫度預(yù)警

    2.2 發(fā)電數(shù)據(jù)監(jiān)控

    為進(jìn)行儲(chǔ)能狀態(tài)運(yùn)行量的分析,并在并網(wǎng)控制策略下掌握儲(chǔ)能功率的變化與風(fēng)電波動(dòng)變化是否具有一致性,應(yīng)掌握風(fēng)力發(fā)電的發(fā)電規(guī)律并進(jìn)行風(fēng)電數(shù)據(jù)監(jiān)控,如圖3 所示。

    圖3 發(fā)電數(shù)據(jù)監(jiān)控

    2.3 發(fā)電大數(shù)據(jù)分析

    風(fēng)光聯(lián)合儲(chǔ)存的智能電網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)控需要對每一個(gè)分布式電源、儲(chǔ)能狀態(tài)及負(fù)載的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,并且結(jié)合現(xiàn)場調(diào)控需實(shí)現(xiàn)發(fā)電大數(shù)據(jù)的監(jiān)控,如圖4 所示。

    圖4 發(fā)電大數(shù)據(jù)被監(jiān)控

    2.4 風(fēng)電控制

    進(jìn)入風(fēng)電控制系統(tǒng)后,通過傳感器的設(shè)定調(diào)節(jié)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能裝置運(yùn)行時(shí)各設(shè)備的電氣設(shè)備參數(shù)和環(huán)境參數(shù),以此來滿足MPC 算法模型下在線動(dòng)態(tài)控制效果分析。如圖5 所示。

    圖5 風(fēng)電控制

    2.5 處理狀態(tài)

    進(jìn)入此頁面,可對采集到的風(fēng)電和光伏數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,比對在所提出的并網(wǎng)控制策略下,儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量變化與風(fēng)力發(fā)電的功率變化是否一致,是否參與動(dòng)態(tài)在線調(diào)整。如圖6 所示。

    圖6 處理界面

    2.6 風(fēng)電計(jì)算

    為了避免風(fēng)電的功率波動(dòng)現(xiàn)象,通過MPC 算法下的風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合模型并網(wǎng)系統(tǒng)來抑制平抑過程中長期累計(jì)的不平衡功率,統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到波形的預(yù)測域信息,并將預(yù)測結(jié)果輸入系統(tǒng)中一次來驗(yàn)證模型的控制成效,在線系統(tǒng)如圖7 所示。

    圖7 計(jì)算頁面

    3 結(jié)論

    儲(chǔ)能系統(tǒng)可對現(xiàn)有上網(wǎng)電價(jià)較高的風(fēng)電電站進(jìn)行改善,解決棄風(fēng)現(xiàn)象,消除風(fēng)電隨機(jī)波動(dòng),提高風(fēng)電電廠電能輸出質(zhì)量,可使風(fēng)電成為可調(diào)度電力,并能參與調(diào)峰調(diào)頻。(1)減少棄風(fēng),提高經(jīng)濟(jì)性;(2)平滑輸出隨機(jī)波動(dòng),提高電能質(zhì)量;(3)提高功率預(yù)測精度,減少電網(wǎng)沖擊;(4)風(fēng)電場儲(chǔ)能參與輔助服務(wù)?;诖?,本文在風(fēng)電機(jī)組的物理結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上建立了風(fēng)電波動(dòng)穩(wěn)定控制系統(tǒng),提出了一種基于MPC 的風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)控制策略。為了避免風(fēng)力發(fā)電波動(dòng)趨平過程中能量不平衡的長期積累,為MPC 提供必要的預(yù)測域信息,本文設(shè)計(jì)了一種風(fēng)電儲(chǔ)能智能化監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)地更新歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)聯(lián)合并網(wǎng)目標(biāo)功率。然后跟蹤預(yù)測期內(nèi)并網(wǎng)目標(biāo)偏差,使控制期內(nèi)的儲(chǔ)能輸出最小化。監(jiān)控系統(tǒng)表明,與傳統(tǒng)的智能變電站相比,該監(jiān)控系統(tǒng)能更好地服務(wù)MPC 并網(wǎng)控制策略,具有良好的風(fēng)工況適應(yīng)性,能夠提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的性能和長期運(yùn)行時(shí)的能量狀態(tài)[8]。

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