平抑百兆瓦級(jí)風(fēng)電場(chǎng)功率波動(dòng)的混合儲(chǔ)能充放電協(xié)同控制策略

趙欣雨，張?jiān)茣?，萬(wàn) 樂(lè)，邱錦龍，尚爾發(fā)，張永昌，趙海森

（1.新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（華北電力大學(xué)），北京 102206 2.內(nèi)蒙古錫林郭勒盟電投新能源有限公司，內(nèi)蒙古錫林浩特 026000）

0 引言

隨著新能源發(fā)電技術(shù)和電力電子變換技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及“碳達(dá)峰、碳中和”戰(zhàn)略的快速推動(dòng)，電力系統(tǒng)逐漸過(guò)渡到以高比例新能源和高比例電力電子裝備為特征的新型電力系統(tǒng)階段。新能源出力呈現(xiàn)間歇性、波動(dòng)性和隨機(jī)性的特點(diǎn)。因此大規(guī)模風(fēng)電接入新型電力系統(tǒng)會(huì)給系統(tǒng)穩(wěn)定、電網(wǎng)頻率和電能質(zhì)量等方面帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。如何有效平抑風(fēng)電場(chǎng)出力波動(dòng)，提高風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行能力，對(duì)于促進(jìn)風(fēng)電大規(guī)模發(fā)展以及提升新型電力系統(tǒng)運(yùn)行水平具有重要意義[1-3]。

多樣化儲(chǔ)能技術(shù)可在不同時(shí)間尺度上控制功率和能量的輸入、輸出，改善新型電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和運(yùn)行特性[4-6]。功率型和能量型儲(chǔ)能存在技術(shù)互補(bǔ)特性，可有效抑制風(fēng)電場(chǎng)在風(fēng)力間歇性和隨機(jī)性情況下產(chǎn)生的高頻和低頻功率波動(dòng)，因此現(xiàn)有研究大多利用兩者組成混合儲(chǔ)能系統(tǒng)來(lái)平抑風(fēng)電出力波動(dòng)，如蓄電池-超級(jí)電容[7-8]、全釩液流電池-壓縮空氣儲(chǔ)能[9]、飛輪-蓄電池[10]等混合儲(chǔ)能系統(tǒng)。文獻(xiàn)[11-12]分別采用傅里葉變換和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)風(fēng)功率曲線進(jìn)行處理，從而確定儲(chǔ)能出力及容量。文獻(xiàn)[13-15]通過(guò)低通濾波、功率調(diào)節(jié)和限值管理對(duì)儲(chǔ)能進(jìn)行分層分級(jí)優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)風(fēng)電波動(dòng)平抑和儲(chǔ)能合理工作。文獻(xiàn)[16-17]提出具有可變?yōu)V波器時(shí)間常數(shù)的兩階段低通濾波器控制來(lái)優(yōu)化混合儲(chǔ)能的功率分配。文獻(xiàn)[18]提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論的風(fēng)電功率平抑及混合儲(chǔ)能功率分配方法。文獻(xiàn)[19]在文獻(xiàn)[18]基礎(chǔ)上考慮風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)凈效益，提出基于滑動(dòng)平均和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的混合儲(chǔ)能功率和容量配置方法，在實(shí)現(xiàn)風(fēng)功率平抑的基礎(chǔ)上得到經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的配置方案。但經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解存在邊界效應(yīng)和模態(tài)混疊問(wèn)題。文獻(xiàn)[20]利用兩級(jí)實(shí)時(shí)小波濾波算法處理風(fēng)電功率，兩級(jí)濾波的作用分別為獲得滿足波動(dòng)要求的功率以及去除噪聲，同時(shí)采用荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）反饋控制保持儲(chǔ)能正常工作。小波包分解在小波分解的基礎(chǔ)上提高了信號(hào)分析的時(shí)頻分辨率，有助于獲得信號(hào)高頻部分的細(xì)節(jié)信息，更加適用于風(fēng)電功率波動(dòng)分析。文獻(xiàn)[21]利用實(shí)時(shí)小波算法處理風(fēng)電功率得到高頻信號(hào)和低頻信號(hào)并分別進(jìn)行SOC 優(yōu)化控制。文獻(xiàn)[22-23]采用小波包分解（Wavelet Packet Decomposition，WPD）理論處理風(fēng)電和光伏輸出功率波動(dòng)，風(fēng)光原始出力被分解為并網(wǎng)低頻信號(hào)和高頻信號(hào)，根據(jù)混合儲(chǔ)能技術(shù)特性進(jìn)一步分解高頻信號(hào)獲得功率型和能量型儲(chǔ)能出力。文獻(xiàn)[24]建立包括分布式電源出力波動(dòng)和微網(wǎng)供需平衡的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并提出基于WPD 和模糊控制的混合儲(chǔ)能功率分配方法優(yōu)化充放電功率，降低了分布式電源的波動(dòng)性。當(dāng)采用WPD 方法對(duì)風(fēng)電原始出力進(jìn)行分解時(shí)，為滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，所得風(fēng)電并網(wǎng)功率曲線往往過(guò)于平滑，導(dǎo)致風(fēng)電消納率下降。且一些文獻(xiàn)中的混合儲(chǔ)能充放電控制策略往往針對(duì)SOC 進(jìn)行優(yōu)化，防止儲(chǔ)能過(guò)度充放電，忽略了同一時(shí)序上能量型和功率型儲(chǔ)能充放電狀態(tài)不一致的問(wèn)題，從而增加混合儲(chǔ)能充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)，使各儲(chǔ)能介質(zhì)承擔(dān)額外能量吸收與釋放。

綜上所述，為避免WPD 方法對(duì)風(fēng)電波動(dòng)功率的過(guò)度平抑，本文首先提出改進(jìn)的WPD（IWPD）方法對(duì)原始風(fēng)功率進(jìn)行分解，得到較高的風(fēng)電消納功率及混合儲(chǔ)能初始分配功率。在此基礎(chǔ)上，為優(yōu)化混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電狀態(tài)和充放電深度，提出基于時(shí)序-模糊優(yōu)化的混合儲(chǔ)能充放電協(xié)同控制策略對(duì)混合儲(chǔ)能初始出力進(jìn)行修正。仿真結(jié)果表明所提方法有利于提升新型電力系統(tǒng)中風(fēng)電和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行能力。

1 基于IWPD的并網(wǎng)功率獲取及混合儲(chǔ)能初始功率分配

1.1 風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖1 所示為典型風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，包括風(fēng)電場(chǎng)、混合儲(chǔ)能系統(tǒng)（包括電池儲(chǔ)能和超級(jí)電容器儲(chǔ)能）、電網(wǎng)和能量管理系統(tǒng)。其中，PCC 為公共連接點(diǎn)；SOC（tb），SOCs（tc）分別為電池和超級(jí)電容器在t時(shí)刻的荷電狀態(tài)；P（tw），P（th），P（tb），Ps（tc），Pgri（td）分別為風(fēng)電場(chǎng)、混合儲(chǔ)能系統(tǒng)、電池、超級(jí)電容器輸出功率和風(fēng)電并網(wǎng)點(diǎn)功率。風(fēng)電場(chǎng)、電池及超級(jí)電容器儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸出功率匯集到公共母線，隨后共同流向電網(wǎng)。能量管理系統(tǒng)通過(guò)收集各設(shè)備出力及SOC 等信息，合理控制儲(chǔ)能出力，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)功率波動(dòng)平抑。

圖1 風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Wind storage system structure

風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)中能量流動(dòng)關(guān)系如式（1）、式（2）所示。

P（tb）＞0 或Ps（tc）＞0 表示儲(chǔ)能系統(tǒng)放電，反之表示儲(chǔ)能系統(tǒng)充電。

1.2 基于IWPD的風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)并網(wǎng)功率獲取

為了充分發(fā)揮儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益并提高風(fēng)力發(fā)電的利用率，只須保證風(fēng)電功率波動(dòng)滿足GB/T 19963—2011 風(fēng)電并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)即可。WPD 具有良好的多分辨率和局部化特性，其在處理非平穩(wěn)突變信號(hào)上更有優(yōu)勢(shì)，更加適用于風(fēng)電功率波動(dòng)平抑，其示意圖如圖2 所示。由圖2 可知，S為初始信號(hào)，通過(guò)對(duì)S進(jìn)行m（m≥1）層分解（m為分解層數(shù)），得到2m個(gè)頻段的信號(hào)，分解后的信號(hào)從低頻到高頻分別定義為Sm,0，Sm,1，...，Sm,2m-1。第m層每個(gè)信號(hào)頻段的帶寬為Δf=fs/2m+1。

圖2 WPD示意圖Fig.2 Schematic diagram of WPD

由于本文研究的信號(hào)是風(fēng)電場(chǎng)實(shí)時(shí)波動(dòng)功率數(shù)據(jù)，在風(fēng)速條件惡劣的情況下，風(fēng)電功率變化較大且無(wú)規(guī)律，因此應(yīng)選擇信號(hào)突變分解能力和時(shí)頻局部分析能力突出的小波基。dbN小波具有較強(qiáng)的頻域局部分析能力和理想的幅頻特性，在工程實(shí)際中應(yīng)用廣泛。其特點(diǎn)是隨著階次（序列N）的增大消失矩階數(shù)越大，其中消失矩越高光滑性越好，頻域的局部化能力就越強(qiáng)，頻帶的劃分效果越好，但會(huì)使時(shí)域緊支撐性減弱，同時(shí)計(jì)算量大大增加，實(shí)時(shí)性變差。因此綜合考慮風(fēng)電功率曲線的平抑效果及計(jì)算時(shí)間，選擇較為高階的db5 小波對(duì)風(fēng)電原始輸出功率進(jìn)行小波包分解。

當(dāng)采用WPD 對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行分解時(shí)，往往將得到的低頻分量Sm，0作為風(fēng)電并網(wǎng)功率。但在通過(guò)加大分解層數(shù)來(lái)獲得滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)電曲線時(shí)，往往會(huì)使得原始波動(dòng)率較小區(qū)間內(nèi)的功率曲線過(guò)于平滑，在一定程度上降低了風(fēng)電消納量。因此，本文提出IWPD 方法處理風(fēng)電原始出力信號(hào)，步驟如下：

1）令m=1，對(duì)風(fēng)電原始出力進(jìn)行m層小波包分解。

2）計(jì)算低頻信號(hào)Sm，0是否滿足GB/T 19963—2011 標(biāo)準(zhǔn)。

3）若不滿足，令m=m+1，繼續(xù)對(duì)風(fēng)電原始輸出功率進(jìn)行WPD，并重復(fù)步驟2）；若滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，輸出此時(shí)的m。

4）取Sm，（t0）與Sm-1，（t0）之中的最大值，記為Sma（tx）=max[Sm，（t0），Sm-1，（t0）]；并找到Sm，（t0）與Sm-1，（t0）相等時(shí)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻，從小到大依次記為t1，t2，....，tn。

5）計(jì)算Sma（tx）曲線是否滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

6）若Sma（tx）曲線滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，則風(fēng)電并網(wǎng)功率為Pgri（td）=Sma（tx）。

7）若Sma（tx）曲線不滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，定義修正區(qū)間如下式（3）所示：

式中：Tcs和Tcl分別為1 min 和10 min 時(shí)間尺度波動(dòng)越限修正區(qū)間，在滿足約束條件前提下應(yīng)使得Tcs和Tcl的區(qū)間長(zhǎng)度盡可能??；Ti為初始區(qū)間，Ti=[ti，ti+1]，ti為Sm，（t0）和Sm-1，（t0）相等時(shí)對(duì)應(yīng)的第i個(gè)時(shí)刻；Fsi和Fli分別為1 min 和10 min 時(shí)間尺度下Ti區(qū)間中實(shí)際波動(dòng)最大值；Fsmax和Flmax分別為1 min 和10 min時(shí)間尺度下規(guī)定的波動(dòng)限值。

按照式（4）修正風(fēng)電并網(wǎng)功率：

式中：Sma（tx）為Sm，（t0）和Sm-1，（t0）之中的最大值；t為采樣時(shí)間；a1，a2為修正參數(shù)，a1，a2∈[0，1]，在Pgri（td）滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)前提下，a1，a2取最小值。

按照步驟4）—步驟7）對(duì)WPD 進(jìn)行改進(jìn)，可在風(fēng)電波動(dòng)滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)前提下獲得更多的風(fēng)電消納量。

1.3 基于IWPD的混合儲(chǔ)能初始功率分配

根據(jù)電池和超級(jí)電容器的充放電響應(yīng)特性[25]，選擇1min 作為兩者充放電響應(yīng)時(shí)間的分界，響應(yīng)頻率為1.67×10-2Hz。因此電池和超級(jí)電容器各自需要承擔(dān)的波動(dòng)功率如式（5）所示。

式中：Pbref，Pscref分別為電池和超級(jí)電容器的初始分配功率；k為電池和超級(jí)電容器功率信號(hào)的分頻點(diǎn)，通過(guò)頻譜分析獲得，取整數(shù)；Sm，k，Sm，k+1，Sm，k+2分別為經(jīng)過(guò)m層小波包分解后第k，k+1，k+2 個(gè)頻段的信號(hào)。

2 基于時(shí)序-模糊優(yōu)化的混合儲(chǔ)能充放電協(xié)同控制策略

本文在混合儲(chǔ)能初始功率分配基礎(chǔ)上，針對(duì)能量型和功率型充放電狀態(tài)不一致問(wèn)題，提出基于一致性指標(biāo)的混合儲(chǔ)能充放電時(shí)序優(yōu)化方法對(duì)混合儲(chǔ)能初始分配功率進(jìn)行一次修正；然后針對(duì)混合儲(chǔ)能SOC 越限問(wèn)題，采用模糊優(yōu)化方法對(duì)混合儲(chǔ)能功率進(jìn)行二次修正。所提混合儲(chǔ)能充放電協(xié)同控制策略如圖3 所示。其中，C為混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電一致性指標(biāo)；ΔSOCs（tc+1），ΔSOC（tb+1）分別為t+1時(shí)刻超級(jí)電容器和電池的荷電狀態(tài)變化量；Psc（t1），Pb（t1）分別為一次修正后超級(jí)電容器和電池的出力；Psc（t2），Pb（t2）分別為二次修正后超級(jí)電容和電池的出力；ΔPsc2為超級(jí)電容器功率指令第二次修正前后的差值。

圖3 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電協(xié)同控制策略Fig.3 Charge-discharge cooperative control strategy for hybrid energy storage system

2.1 基于一致性指標(biāo)的混合儲(chǔ)能充放電時(shí)序優(yōu)化

為了判斷混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電狀態(tài)，定義混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電一致性指標(biāo)C，如式（6）所示。

若0≤C≤1，表明混合儲(chǔ)能系統(tǒng)均處于充電或放電狀態(tài)或一種儲(chǔ)能處于充電或放電狀態(tài)，另一種儲(chǔ)能不工作；若C＜0 或C＞1，表明混合儲(chǔ)能系統(tǒng)處于“一充一放”狀態(tài)。

針對(duì)混合儲(chǔ)能充放電狀態(tài)不一致問(wèn)題，提出充放電時(shí)序優(yōu)化方法對(duì)混合儲(chǔ)能初始分配功率進(jìn)行一次修正，其優(yōu)化過(guò)程如下：

1）當(dāng)0≤C≤1 時(shí)，Psc（t1）=Pscre（tf），Pb（t1）=Pbr（tef）。

2）若C＜0，則|Pscre（tf）|＞|P（th）|，說(shuō)明混合儲(chǔ)能系統(tǒng)處于“一充一放”狀態(tài)，導(dǎo)致同一時(shí)序上的充放電狀態(tài)不一致，此時(shí)令Psc（t1）=P（th），Pb（t1）=0。

3）若C＞1，則|Pscr（tef）|＜|P（th）|，此時(shí)令Pb（t1）=P（th），Psc（t1）=0。

經(jīng)過(guò)第一次修正后，各儲(chǔ)能介質(zhì)能在同一時(shí)序上同步地平抑風(fēng)電波動(dòng)功率。

2.2 基于SOC越限的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)模糊優(yōu)化

如圖3 所示，在第一次修正基礎(chǔ)上，采用模糊優(yōu)化對(duì)儲(chǔ)能SOC 越限問(wèn)題進(jìn)行第二次修正。模糊控制器1 的輸入變量為超級(jí)電容器的SOCs（tc）和ΔSOCs（tc+1），模糊控制器2 的輸入變量為電池的SOC（tb）和ΔSOC（tb+1）。其控制策略如下：

1）第一次修正后計(jì)算SOCs（tc），若SOCs（tc）適中，保持第一次修正后的超級(jí)電容器充放電策略不變；若SOCs（tc）偏大且下一時(shí)刻Psc（t1+1）＜0 或SOCsc（t）偏小且下一時(shí)刻Psc（t1+1）＞0，對(duì)超級(jí)電容器出力進(jìn)行第二次修正，輸出修正系數(shù)Ks（tc），二次修正后超級(jí)電容器功率指令為Psc（t2）=Ks（tc）·Psc（t1）。模糊控制器1 的模糊控制規(guī)則如下：當(dāng)△SOCs（tc+1）＞0時(shí)，SOCs（tc）越大，輸出變量Ks（tc）應(yīng)越小；同理，當(dāng)△SOCs（tc+1）＜0 時(shí)，SOCs（tc）越小，輸出變量Ks（tc）應(yīng)越小。Ks（tc）∈[0，1]。模糊控制器1 的隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則如圖4 和表1 所示。

表1 模糊控制器1的控制規(guī)則Table 1 Control rules for fuzzy controller 1

圖4 模糊控制器1的隸屬函數(shù)Fig.4 Membership functions for fuzzy controller 1

圖4 中，VX，X，H，Y，VY 為輸入量SOCs（tc）的模糊子集；SA，SD，SF，RD，RF，RA 為輸入量ΔSOCs（tc+1）的模糊子集；VQ，Q，HS，HW，E，VE 為輸出量Ks（tc）的模糊子集；SOCs（tc），ΔSOCs（tc+1），Ks（tc）為標(biāo)幺值，無(wú)量綱。

2）超級(jí)電容器功率指令第二次修正前后的差值ΔPsc2由電池補(bǔ)償。其中ΔPsc（t2）=Psc（t1）-Psc（t2），模糊控制器2 按照步驟1）相同的策略對(duì)蓄電池的SOC（tb）進(jìn)行優(yōu)化。輸出修正系數(shù)K（tb），模糊控制器2 的隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則如圖5 和表2 所示。其中，VT，T，PT，L，PF，F(xiàn)，VF 為輸入量SOC（tb）的模糊子集；QA，QD，QF，ZD，ZF，ZA 為輸入量ΔSOC（tb+1）的模糊子集；VI，I，PI，U，PL，D，VL 為輸出量K（tb）的模糊子集。二次修正后的蓄電池的功率指令為Pb（t2）=K（tb）·（Pb（t1）+ΔPsc（t2））。

表2 模糊控制器2的控制規(guī)則Table 2 Control rules for fuzzy controller 1

圖5 模糊控制器2的隸屬函數(shù)Fig.5 Membership functions for fuzzy controller 2

3 算例分析

為驗(yàn)證本文所提策略的有效性，以某內(nèi)蒙古100 MW 風(fēng)電場(chǎng)的典型日輸出功率為例，利用電池-超級(jí)電容器混合儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑風(fēng)電輸出功率波動(dòng)，風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。采用本文所提控制方法得到風(fēng)電并網(wǎng)功率和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出功率信號(hào)。

3.1 風(fēng)電功率波動(dòng)平抑效果及風(fēng)電消納量分析

圖6 為風(fēng)電原始輸出功率和分別采用WPD 和IWPD 方法得到的并網(wǎng)功率。圖6 中180—240 min時(shí)段和550—850 min 時(shí)段的放大圖表示不同時(shí)間尺度下原始風(fēng)功率及并網(wǎng)功率曲線的最大波動(dòng)值及其所在時(shí)段。表3 為2 種方法得到的風(fēng)電平抑效果及風(fēng)電消納量結(jié)果。根據(jù)GB/T 19963—2011標(biāo)準(zhǔn)，100 MW 風(fēng)電場(chǎng)在1 min 和10 min 時(shí)間尺度下的波動(dòng)限值分別為10 MW 和33.3 MW[22]。

表3 IWPD與WPD算法結(jié)果對(duì)比Table 3 Comparison of IWPD and WPD algorithm results

由圖6 和表3 可知，采用WPD 方法對(duì)風(fēng)電原始出力進(jìn)行5 層分解后，風(fēng)電1 min 時(shí)間尺度下波動(dòng)功率最大值由原始的12.04 MW 減小為4.83 MW，這會(huì)使得風(fēng)電并網(wǎng)曲線過(guò)度平滑，導(dǎo)致風(fēng)電消納量降低。而采用本文所提IWPD 方法后，計(jì)算得到風(fēng)電功率修正參數(shù)a1=0，a2=0.4，此時(shí)風(fēng)電1 min 時(shí)間尺度下波動(dòng)功率最大值由原始的12.04 MW 減小為7.65 MW。在同樣滿足風(fēng)電并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)前提下，IWPD 方法比WPD 方法得到的典型日風(fēng)電消納量多123 kWh，說(shuō)明文中IWPD 方法能夠在保證風(fēng)功率滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的前提下，提高風(fēng)電消納量。

3.2 混合儲(chǔ)能充放電時(shí)序優(yōu)化效果分析

在采用IWPD 方法得到風(fēng)電并網(wǎng)功率后，通過(guò)頻譜分析得到混合儲(chǔ)能功率分頻點(diǎn)k=4，并按照?qǐng)D3所示混合儲(chǔ)能優(yōu)化控制策略對(duì)儲(chǔ)能出力進(jìn)行優(yōu)化。圖7 為混合儲(chǔ)能系統(tǒng)初始輸出功率及第一次、第二次修正后的輸出功率。

圖7 混合儲(chǔ)能初始輸出功率及兩次修正后輸出功率Fig.7 Initial output power and output power after two corrections of HESS

由圖7 可知，以440—600 min 時(shí)段為例，在僅對(duì)混合儲(chǔ)能進(jìn)行初始功率分配時(shí)，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)存在“一充一放”現(xiàn)象，導(dǎo)致混合儲(chǔ)能系統(tǒng)產(chǎn)生額外的能量吸放，使得總體運(yùn)行效率降低；而在進(jìn)行第一次修正后（充放電時(shí)序優(yōu)化后），電池和超級(jí)電容器能在同一時(shí)序上同步地進(jìn)行充電或放電。與不考慮充放電時(shí)序優(yōu)化相比，第一次修正后電池充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)從71 次減少到14 次，超級(jí)電容器充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)從390 次減少到61 次，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)減少了不必要的充放電能量13.54 MWh。因此第一次修正后混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電轉(zhuǎn)化次數(shù)及充放電能量大大減少，有利于提高混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行效率及使用壽命。

3.3 混合儲(chǔ)能SOC優(yōu)化效果分析

第二次修正在第一次修正的基礎(chǔ)上優(yōu)化混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC，規(guī)定混合儲(chǔ)能SOC 在0.2～0.8 之間。根據(jù)文獻(xiàn)[24]計(jì)算電池儲(chǔ)能和超級(jí)電容器儲(chǔ)能的容量分別為5.98 MWh 和1.69 MWh。為說(shuō)明本文所提方法的有效性，分別采用2 種優(yōu)化方法對(duì)SOC 進(jìn)行優(yōu)化：（1）文獻(xiàn)[24]中模糊優(yōu)化方法；（2）本文所提考慮充放電時(shí)序的模糊優(yōu)化方法。不同優(yōu)化控制策略下電池和超級(jí)電容SOC 變化情況如圖8 和圖9 所示。

圖8 不同優(yōu)化方法下電池儲(chǔ)能SOCFig.8 SOC of battery energy storage under different optimization methods

圖9 不同優(yōu)化方法下超級(jí)電容器儲(chǔ)能SOCFig.9 SOC of supercapacitor energy storage under different optimization methods

由圖8 和圖9 可知，2 種優(yōu)化控制方法都可將電池和超級(jí)電容器的SOC 控制在0.2～0.8 范圍內(nèi)，其對(duì)電池儲(chǔ)能SOC 的優(yōu)化效果相差不大，而在2 種優(yōu)化控制方法下的超級(jí)電容器SOC 隨時(shí)間的變化情況存在較大差異。第一種優(yōu)化方法雖然能控制超級(jí)電容器SOC 在0.2～0.8 之間，但SOC 變化幅度較大且接近30%的時(shí)間處于充放電裕度較高的區(qū)域；相比于第一種優(yōu)化方法，本文所提考慮充放電時(shí)序的模糊優(yōu)化方法得到的超級(jí)電容器SOC 的工作區(qū)間得到很大改善，SOC 曲線較為平緩且約90%的時(shí)間SOC 保持在[0.4，0.6]之間。因此本文所提考慮充放電時(shí)序的模糊控制方法能夠有效降低儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電深度，防止其過(guò)度充放電，有利于實(shí)現(xiàn)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電協(xié)同運(yùn)行。

4 結(jié)語(yǔ)

本文應(yīng)用電池-超級(jí)電容器混合儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)百兆瓦級(jí)風(fēng)電場(chǎng)出力波動(dòng)進(jìn)行平抑，分別提出IWPD和混合儲(chǔ)能充放電協(xié)同控制策略對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)功率和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)出力進(jìn)行優(yōu)化。所提IWPD 可在保證風(fēng)電平抑效果基礎(chǔ)上提升風(fēng)電消納能力；所提基于時(shí)序-模糊優(yōu)化的混合儲(chǔ)能充放電協(xié)同控制策略可使各儲(chǔ)能在同一時(shí)序上同步地充電或放電，減少了充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)及累積充放電能量，降低了儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電深度，實(shí)現(xiàn)了能量型和功率型儲(chǔ)能技術(shù)的協(xié)同運(yùn)行。