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    考慮分布式光伏與儲(chǔ)能聯(lián)合的區(qū)域電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性控制方法

    2022-08-17 06:37:52孫永輝趙樹野張秀路韓永強(qiáng)張海瑞
    可再生能源 2022年8期
    關(guān)鍵詞:出力儲(chǔ)能分布式

    孫永輝, 趙樹野, 張秀路, 韓永強(qiáng), 張海瑞

    (1.國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院, 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010; 2.沈陽工業(yè)大學(xué), 遼寧 沈陽110870)

    0 引言

    大量分布式電源及儲(chǔ)能等分布式電源接入?yún)^(qū)域電網(wǎng),對(duì)系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性控制提出挑戰(zhàn)。 在傳統(tǒng)配電系統(tǒng)運(yùn)行中,電力潮流大多是從高壓側(cè)流向低壓側(cè)的單向潮流。 分布式儲(chǔ)能的接入使得儲(chǔ)能系統(tǒng)中產(chǎn)生了雙向潮流,從而對(duì)傳統(tǒng)的電壓調(diào)節(jié)造成一定干擾[1]~[3]。 在可再生能源并網(wǎng)過程中,光伏電站出力的波動(dòng)性和不確定性增加了區(qū)域電網(wǎng)電壓的波動(dòng)性,對(duì)區(qū)域電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定性造成了一定的沖擊。

    為提高區(qū)域電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性,國內(nèi)外專家對(duì)分布式儲(chǔ)能進(jìn)行了大量研究。 文獻(xiàn)[4]提出了在分布式光儲(chǔ)系統(tǒng)中,基于儲(chǔ)能單元控制的一種分布式儲(chǔ)能控制方法。 通過對(duì)分布式儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)分析, 采用合理的充放電順序控制蓄電池充放電,實(shí)現(xiàn)區(qū)域電網(wǎng)中分布式儲(chǔ)能的能量平衡。 文獻(xiàn)[5]提出了一種基于信息快速提取的分布式控制方案,其操作過程中信息傳輸量較少,不需要高帶寬通信系統(tǒng)。 文獻(xiàn)[6]提出了一種基于電力共享單元的優(yōu)化控制方法,實(shí)現(xiàn)混合微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中的電能傳輸優(yōu)化管理。 文獻(xiàn)[7]基于下垂控制的電壓頻率控制方法, 使分布式電源及分布式儲(chǔ)能出力平衡達(dá)到較高要求。 文獻(xiàn)[8]提出了一種改進(jìn)的下垂控制策略,通過設(shè)計(jì)合理的虛擬阻抗,分析線路阻抗對(duì)電壓的影響, 將分布式儲(chǔ)能及分布式電源的出力電壓恢復(fù)到額定值。 以上研究主要針對(duì)的是光伏電站與分布式儲(chǔ)能并網(wǎng)逆變器控制,而對(duì)于區(qū)域型多能源系統(tǒng)的光儲(chǔ)協(xié)調(diào)優(yōu)化控制研究較少。

    本文通過確定分布式儲(chǔ)能與光伏電站的協(xié)調(diào)配合機(jī)理,判斷分布式儲(chǔ)能的荷電狀態(tài);基于可再生能源出力不確定性, 提出了一種分布式儲(chǔ)能與光伏電站協(xié)調(diào)運(yùn)行方法, 并建立基于Markov 鏈儲(chǔ)能的協(xié)調(diào)控制模型。 該方法可平抑光伏電站出力的不確定性, 提升區(qū)域電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定性。

    1 光儲(chǔ)系統(tǒng)電壓模型

    1.1 分布式光儲(chǔ)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓模型

    隨著光伏發(fā)電并網(wǎng)容量的不斷增加,區(qū)域電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性受到的不確定性沖擊也隨之增加[9]~[11]。 為解決光伏電站的出力波動(dòng)性及不確定性對(duì)區(qū)域電網(wǎng)電壓造成的沖擊問題,本文針對(duì)分布式光伏與儲(chǔ)能聯(lián)合區(qū)域電網(wǎng)電壓的控制方法進(jìn)行研究。 分布式光伏與儲(chǔ)能聯(lián)合系統(tǒng)如圖1所示。

    圖1 分布式光儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)Fig.1 Distributed energy storage access system diagram

    為了提升光儲(chǔ)系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性水平,在圖1 所示區(qū)域光儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)j 處配置一定容量的分布式儲(chǔ)能系統(tǒng), 分別對(duì)節(jié)點(diǎn)j 處投入或未投入儲(chǔ)能的電壓進(jìn)行分析。 為有效分析各節(jié)點(diǎn)處的電壓值,在區(qū)域系統(tǒng)中沒有配置分布式儲(chǔ)能時(shí),相鄰節(jié)點(diǎn)處的電壓關(guān)系為

    式中:Plj為區(qū)域電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)j 處負(fù)荷消耗的有功功率;Qlj為區(qū)域電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)j 處負(fù)荷消耗的無功功率;Pcsj為區(qū)域電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)j 處光儲(chǔ)系統(tǒng)發(fā)出的額定有功功率;Qcsj為區(qū)域電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)j 處光儲(chǔ)系統(tǒng)發(fā)出的額定無功功率。

    1.2 基于分布式儲(chǔ)能的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定模型

    在分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)中, 當(dāng)系統(tǒng)無分布式光伏儲(chǔ)能接入時(shí),系統(tǒng)受不確定性影響因素較少,其中各節(jié) 點(diǎn)的電 壓滿足[12]~[14]:

    式中:Uj為系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)處電壓有效值向量,Uj-1=[U0,…,Uj-1]T,Uj=[U0,…,Uj-1,Uj]T,Uj-1,Uj為區(qū)域系統(tǒng)中相鄰兩線路的節(jié)點(diǎn)電壓有效值;U 為區(qū)域電網(wǎng)中所有相鄰節(jié)點(diǎn)間的電阻矩陣,U=[1/Uj,…,1/Uj-1,1/Uj]T;R 為區(qū)域電網(wǎng)中所有相鄰節(jié)點(diǎn)間的電阻矩陣,R=[R1,…,Rj-1,Rj]T;Xj為區(qū)域電網(wǎng)中所有相鄰節(jié)點(diǎn)的電抗矩陣,Xj=[X1, …,Xj-1,Xj]T;Udiag為矩陣U 中的對(duì)角矩陣;R′j為矩陣Rj中的對(duì)角矩陣;X′j為矩陣Xj的對(duì)角矩陣;P 為區(qū)域電力系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)所需的有功功率列向量,P=[P1,…,Pj-1,Pj]T;Q 為區(qū)域電力系統(tǒng)中各節(jié)點(diǎn)所需的無功功率列向量,Q=[Q1,…,Qj-1,Qj]T。

    分布式儲(chǔ)能裝置充電時(shí), 與電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷具有相同的有功無功需求特性。 當(dāng)分布式儲(chǔ)能裝置放電時(shí),具有與光伏電站相似的輸出特性。充放電過程中系統(tǒng)的潮流方向相反。 區(qū)域電網(wǎng)的各節(jié)點(diǎn)電壓方程為

    式中:Pcsj為區(qū)域電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)j 處分布式儲(chǔ)能裝置輸出的有功功率;Qcsj為區(qū)域電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)j 處分布式儲(chǔ)能裝置的無功輸出功率;Ps為區(qū)域電網(wǎng)中所有分布式儲(chǔ)能裝置輸出有功功率的列向量;Qs為區(qū)域電網(wǎng)中所有分布式儲(chǔ)能裝置輸出無功功率的列向量。

    儲(chǔ)能裝置對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定的支撐作用表示為

    式中: 下標(biāo)g,er,l 分別表示在復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)中同步發(fā)電機(jī)的輸出功率、儲(chǔ)能交換功率和負(fù)荷功率;Ui,t,Uj,t分 別 為t 時(shí) 段 節(jié) 點(diǎn)i,j 處 的 節(jié) 點(diǎn) 電 壓;Gij為節(jié)點(diǎn)i,j 間的線路電導(dǎo);Bij為節(jié)點(diǎn)i,j 間的線路電納;θij,t為t 時(shí)段節(jié)點(diǎn)i,j 處電壓的相角差。

    1.3 光儲(chǔ)協(xié)調(diào)控制模型

    為解決區(qū)域電網(wǎng)中光伏出力波動(dòng)導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生的電壓波動(dòng)問題,采用基于Markov 鏈儲(chǔ)能模型對(duì)光伏儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電循環(huán)進(jìn)行建模。 首先計(jì)算光伏儲(chǔ)能系統(tǒng)為電網(wǎng)負(fù)載供電的概率, 進(jìn)而評(píng)估使光伏發(fā)電達(dá)到可用性水平的最佳儲(chǔ)能規(guī)模。

    設(shè)S 為所有分布式光伏源的集合, 若Xi為第i 個(gè)PV 源提供的功率, 則PV 源提供的總功率Xr為

    式中:L 為區(qū)域電網(wǎng)中系統(tǒng)的負(fù)荷及所需儲(chǔ)能電池功率的總和。

    光伏電站的發(fā)電可用性應(yīng)大于所需負(fù)載的可用性。當(dāng)光伏組件是唯一的發(fā)電源設(shè)備時(shí),如果沒有儲(chǔ)能裝置的參與, 就無法滿足區(qū)域電網(wǎng)電能的可用性。

    使用Markov 鏈模型將可用性和存儲(chǔ)容量進(jìn)行關(guān)聯(lián),建立如圖2 所示的模型。

    圖2 基于Markov 鏈的電池狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖Fig.2 Markov-chain-based battery state transition

    該模型僅考慮相鄰狀態(tài)間單位時(shí)間內(nèi)的電能轉(zhuǎn)換,每個(gè)數(shù)字代表一種荷電狀態(tài)(SOC):1 表示儲(chǔ)能裝置處于完全放電狀態(tài),N 表示儲(chǔ)能裝置處于完全充電狀態(tài)。 此模型表示在負(fù)荷為固定值的情況下,僅考慮相鄰狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換,假定L 為常數(shù),隨機(jī)變量Xr取值只要兩個(gè),這并不符合實(shí)際。 因此,對(duì)此模型進(jìn)行了拓展,允許在一個(gè)有限集合中取值(Xr-L)。

    本文所提出的改進(jìn)Markov 鏈模型如圖3 所示。

    圖3 改進(jìn)的Markov 鏈模型圖Fig.3 Improved Markov chain model diagram

    該模型在原有模型的基礎(chǔ)上考慮了多種可能的狀態(tài)變化,更符合電池的充放電特性。特別是對(duì)電池狀態(tài)轉(zhuǎn)換進(jìn)行了建模,在每個(gè)時(shí)間步中,每個(gè)狀態(tài)中有M 個(gè)轉(zhuǎn)換步。 k11和kNN分別表示在下一時(shí)間步保持狀態(tài)1 和N 的概率。 狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率用pi表示,其中i 表示相對(duì)于單位功率Δ,即單位時(shí)間內(nèi)在電池中存儲(chǔ)或獲取的功率。例如:p1是向相鄰狀態(tài)的過渡, 單位時(shí)間內(nèi)存儲(chǔ)到蓄電池的功率為Δ;p-1表示向相鄰狀態(tài)的過渡, 單位時(shí)間內(nèi)從蓄電池中獲取的功率為Δ。此外,(Xr-L)的狀態(tài)擴(kuò)展為

    式中:Xt為t 時(shí)段的能級(jí);Xt+1為1 s 后的能級(jí);Dt為1 s 內(nèi)向蓄電池存儲(chǔ)或從蓄電池獲取的能量,

    式中:π 服從正態(tài)分布。

    極限概率為每個(gè)狀態(tài)結(jié)束時(shí)的預(yù)期概率。 極限概率已知后,失負(fù)荷概率(LOLP)即電池處于某荷電狀態(tài)時(shí),在Markov 鏈中電池過渡到完全放電狀態(tài), 無法滿足i 個(gè)Δ 單位功率不足的概率。 用πE表示光伏儲(chǔ)能系統(tǒng)不能滿足負(fù)載的概率,可用式(19)確定特定儲(chǔ)能容量的LOLP。

    2 儲(chǔ)能優(yōu)化模型

    2.1 目標(biāo)函數(shù)

    在區(qū)域電網(wǎng)的分布式光儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化控制中,以區(qū)域電網(wǎng)電壓波動(dòng)最小為優(yōu)化目標(biāo), 其目標(biāo)函數(shù)可表示為

    2.2 約束條件

    在光儲(chǔ)聯(lián)合的區(qū)域電網(wǎng)中,系統(tǒng)任意節(jié)點(diǎn)、任意時(shí)刻的有功、無功滿足以下約束方程[14]~[18]:

    2.3 基于粒子群的光儲(chǔ)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法

    為實(shí)現(xiàn)分布式光儲(chǔ)的快速協(xié)調(diào)控制, 本文采用基于競爭機(jī)制的粒子群優(yōu)化控制算法。 通過采用粒子群優(yōu)化控制快速實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果的收斂,更好地保證算法結(jié)果的分布性, 進(jìn)一步提升粒子群優(yōu)化的計(jì)算速度以及優(yōu)化位置的更新計(jì)算。 所建立的模型為

    式中:Hj為粒子群優(yōu)化算法中第j 個(gè)粒子的搜索速度;c1為搜索過程中積累的經(jīng)驗(yàn);c2為工程計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)系數(shù);Fb為粒子群優(yōu)化計(jì)算歷史過程中的最佳位置;r1,r2為0~1 的隨機(jī)常數(shù);Bj為當(dāng)前計(jì)算步時(shí)第j 個(gè)粒子的位置;ω 為粒子群計(jì)算的慣性系數(shù);Gb為計(jì)算過程中粒子j 在種群的歷史最佳位置。

    基于粒子群的儲(chǔ)能協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行控制策略如圖4 所示。

    圖4 粒子群儲(chǔ)能協(xié)調(diào)控制框圖Fig.4 Block diagram of particle swarm energy storage coordination control

    3 仿真驗(yàn)證

    圖5 為所搭建的區(qū)域電網(wǎng)圖。

    圖5 仿真系統(tǒng)圖Fig.5 Simulation system diagram

    圖5 顯示了分布式儲(chǔ)能及分布式電源數(shù)量和位置。采用搭建的系統(tǒng)對(duì)所提方法進(jìn)行仿真分析,系統(tǒng)中各參數(shù)列于表1。

    表1 系統(tǒng)參數(shù)Table 1 System parameters

    在分布式光伏出力發(fā)生波動(dòng)時(shí), 為保證系統(tǒng)電壓的穩(wěn)定, 通過優(yōu)化控制得到不同節(jié)點(diǎn)處的分布式儲(chǔ)能的投入狀態(tài)(圖6)。 根據(jù)負(fù)載的變化,4個(gè)節(jié)點(diǎn)的儲(chǔ)能裝置在不同時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行調(diào)整。

    圖6 分布式儲(chǔ)能投入狀態(tài)Fig.6 Distributed energy storage investment status

    分布式電源出力如圖7 所示。 由圖7 可知,在第2 分鐘時(shí),分布式電源出力突然出現(xiàn)大幅度下降,為保證區(qū)域電網(wǎng)供電的可靠性,投入了分布式儲(chǔ)能。

    圖7 分布式電源出力Fig.7 Distributed power output

    圖8 為優(yōu)化控制前后,區(qū)域電網(wǎng)不同節(jié)點(diǎn)母線處的電壓波形仿真結(jié)果。

    圖8 不同節(jié)點(diǎn)電壓波動(dòng)曲線Fig.8 Voltage fluctuation curve of different nodes

    由圖7 可以看出, 在可再生能源發(fā)生出力波動(dòng)或者出現(xiàn)故障后,伴隨可再生能源出力的降低,母線處的電壓幅值跌落。通過優(yōu)化控制,合理地安排儲(chǔ)能裝置的充放能時(shí)間, 區(qū)域電網(wǎng)母線處的電壓得到明顯改善,區(qū)域電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性顯著提高。仿真結(jié)果還顯示, 在系統(tǒng)無功出現(xiàn)較大缺額情況下,當(dāng)電壓突然跌落時(shí),系統(tǒng)迅速提升電壓,維持電網(wǎng)在額定電壓下運(yùn)行。

    4 結(jié)論

    通過分析區(qū)域電網(wǎng)中分布式儲(chǔ)能的運(yùn)行模式及蓄電池的充放能特性, 在所建立的光儲(chǔ)協(xié)調(diào)控制模型的基礎(chǔ)上, 有效地實(shí)現(xiàn)了分布式儲(chǔ)能與光伏出力的協(xié)調(diào)配合。

    在以系統(tǒng)電壓波動(dòng)最小為優(yōu)化目標(biāo)的控制算法下,考慮分布式儲(chǔ)能的充放電性能約束條件,通過粒子群優(yōu)化算法計(jì)算, 可實(shí)現(xiàn)光伏與儲(chǔ)能充放能的合理配合。

    通過對(duì)典型分布式光儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)的仿真、分析和驗(yàn)證表明, 投切相應(yīng)的電池儲(chǔ)能可有效緩解系統(tǒng)的電能沖擊。 采用本文所提出的方法能夠提升區(qū)域電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定性水平。

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