用于风电功率平抑的混合储能系统及其控制系统设计
基于钒电池储能系统的风电场并网功率平抑控制

基于钒电池储能系统的风电场并网功率平抑控制随着清洁能源的快速发展和国家层面积极推动可再生能源消纳等政策的实施,风电场并网功率平抑控制(以下简称功率平抑控制)变得越来越重要。
因为风电发电具有不稳定性和间歇性,必须通过有效的储能技术实现弥补,使风电发电能够实现可靠平稳供电。
目前,采用储能电池系统作为电量调节技术,已成为实现功率平抑控制的有效手段之一。
在储能电池系统中,钒电池凭借其优异的性能,如安全性好、寿命长、容量大、充放电效率高、循环稳定性好等特点,被广泛应用于储能系统。
基于钒电池储能系统的功率平抑控制方案,被视为一种理想的解决方案。
基于钒电池储能系统的功率平抑控制方案,主要涉及到储能系统、控制器和并网接口这三个部分。
首先,通过储能系统实现储能和释放能量的过程,在风电产生过多电量时,储能系统将多余的电量储存起来;当风电需要补充电力时,系统将储存的电量输送给电网。
其次,控制器是实现储能系统与电网安全、稳定、高效运行的核心部分,控制器通过调节电池组的充放电电流、电压、温度等参数,实现对储能系统的管理和操控。
最后,通过并网接口实现储能系统与电网的连接,实现功率平抑控制系统的实时监测、管理和调度。
在实际应用中,对于基于钒电池储能系统的功率平抑控制方案,需要遵循以下几点原则:一、设备选型要合理。
钒电池储能系统在功率平抑控制方案中的应用,必须选择合适的电池组。
同时,还要注意系统的稳定性和可靠性,以及与电网安全连接的问题。
二、电池充放电要精准。
电池的充放电是储能系统中最核心的环节,精准的充放电将有助于提高系统的能效和使用寿命,同时也能够保证系统的长期稳定性。
三、控制器要灵活适应场景。
在储能系统的管理中,控制器发挥着极其重要的作用。
针对不同的场景和需求,需要针对性地进行调整和优化,以实现系统的最优控制。
基于钒电池储能系统的功率平抑控制方案,是未来清洁能源发展的重要技术之一。
该方案具有成本低、性能优、安全稳定、使用寿命等方面的特点,在推广普及领域有着广泛的应用前景。
平抑风电功率波动的新型储能系统控制策略

平抑风电功率波动的新型储能系统控制策略靳雯皓;刘继春;刘俊勇【摘要】风电功率波动率是并网考核的重要内容之一,并网功率波动率过高将影响电力系统正常运行,基于传统混合储能系统,提出了一种“一组超级电容器+三组蓄电池”组成的新型混合储能系统.其中,超级电容器用于平抑高频功率波动,两组蓄电池作为充放组用于交替平抑低频正、负功率波动,另外一组蓄电池作为补充组,当充放组蓄电池达到满充、满放时接替其工作.在计及蓄电池寿命损耗的基础上,建立了储能系统成本模型.仿真分析表明本方案可实现对风电功率波动率的优化,且相较于对比方案,本方案可有效提高蓄电池使用寿命从而降低成本投资.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2018(055)024【总页数】10页(P78-87)【关键词】风电功率波动;超级电容器;蓄电池;新型储能系统;寿命损耗【作者】靳雯皓;刘继春;刘俊勇【作者单位】四川大学电气信息学院,成都610065;四川大学电气信息学院,成都610065;四川大学电气信息学院,成都610065【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言能源需求量与日俱增、传统化石能源日益枯竭以及环境污染严重等问题使得人们更加关注风能、太阳能等清洁能源的发展[1-3]。
然而,清洁能源固有的波动性、随机性、间歇性等缺点不利于电力系统正常运行,制约了清洁能源的大规模并网消纳[4-5]。
储能技术是实现风能、太阳能等清洁能源并网消纳的一种重要途径。
文献[6]基于小波包分解的方法对风电功率进行分解,令低频功率作为并网功率,高频功率继续分解为次高频和最高频功率波动分别由蓄电池和超级电容器补偿。
文献[7]基于离散傅里叶变换对风电输出功率进行频谱分析以确定储能装置容量配置及系统最小备用容量,在平抑风电输出功率波动的基础上缓解备用机组负担。
文献[8]通过小波包分解法得到光伏功率信号细节,分析光伏功率的幅频特性,将光伏功率分解为不同频段波动分量,利用功率型储能装置和能量型储能装置组成的混合储能系统平抑输出功率波动。
基于钒电池储能系统的风电场并网功率平抑控制

基于钒电池储能系统的风电场并网功率平抑控制
随着可再生能源发电的规模不断扩大,风电场成为了我国主要的清洁能源发电方式之一。
风能的不稳定性和间歇性导致了风电场的发电功率存在较大波动,制约了其大规模应用和并网能力。
为了解决这个问题,风电场并入储能系统成为了一个有效的解决方案。
钒电池是一种理想的储能装备。
它具有容量高、寿命长、安全性高等优点。
基于钒电池储能系统的风电场并网功率平抑控制可以有效地实现风电发电功率的平稳输出,提高电能利用率。
风电场并网功率平抑控制的目标是通过钒电池储能系统提供相应的储能容量,抵消风电场发电功率的波动,使其与负荷之间的差异达到最小化。
该控制策略的主要步骤如下:
根据风速和风电量的变化趋势,预测未来一段时间内风电场的发电功率。
通过建立模型和分析过去的数据,可以准确地预测风电场的发电功率。
根据预测结果,计算出当前风电场发电功率与负荷之间的差值。
这个差值就是需要被储能系统提供的功率。
然后,根据钒电池储能系统的特性和电池的状态,确定储能系统应该放电还是充电。
如果风电场发电功率高于负荷,即差值为正值,那么储能系统应该充电;如果风电场发电功率低于负荷,即差值为负值,那么储能系统应该放电。
为了提高能源的利用效率和系统的稳定性,还可以采取其他措施,如与电网的互补运行、与其他储能系统的协调运行等。
平抑风电波动的混合储能系统的容量配置

第42卷第8期电力系统保护与控制V ol.42 No.8 2014年4月16日Power System Protection and Control Apr.16, 2014 平抑风电波动的混合储能系统的容量配置马速良1,蒋小平1,马会萌2,吴振威1(1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;2.中国电力科学研究院,北京 100192)摘要:风电功率波动对电网造成不容忽视影响。
用滑动平均法平滑风电功率,降低风电并网对电网的影响。
滑动窗口的选取具有随机性,直接影响平滑效果。
该研究提出滑动平均和标准校正的组合方法,分离出并网分量和储能分量。
混合储能系统采用小波分解算法,可以有效地解耦出电池及超级电容器分量。
对各储能分量统计分析,证明它们均服从t location-scale 分布。
在不同置信水平和容量下,以波动量的均值、方差、波动范围及波动点数为指标,分析混合储能系统的平抑效果。
关键词:风电波动;混合储能容量配置;滑动平均校正法;小波分析;带移位因子与伸缩系数的t分布Capacity configuration of the hybrid energy storage system for wind power smoothingMA Su-liang 1, JIANG Xiao-ping1, MA Hui-meng2, WU Zhen-wei1(1. School of Mechanical Electronic & Information Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing 100083, China;2. China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)Abstract: It can not be ignored that active power fluctuations in wind power's influence on the grid. Smoothing active power of wind power by moving-average method can diminish the fluctuation quantity of the grid-connected wind power. Sliding window that is random directly affects the smoothing result. This paper comes up with moving-average and standard calibration combinatorial method to separate grid-connected component and hybrid energy storage component from wind power. It decouples battery component and super-capacitor component by the wavelet analysis theory. It researches the probability distributions of battery component and super-capacitor component by the means of mathematic statistics and verifies that they follow t location-scale distribution. At the different confidences and capacities, this paper calculates the means, the variances, the range of fluctuation and the points of fluctuation of active power fluctuations in wind power to estimate different smoothing effects of hybrid energy storage systems.This work is supported by National High-tech R & D Program of China (863 Program) (No. 2012AA050203) and National Natural Science Foundation of China (No. 51277157).Key words: wind power variation; capacity configuration of hybrid energy storage systems; moving average correction method; wavelet analysis; t location-scale distribution中图分类号:TM76 文献标识码:A 文章编号:1674-3415(2014)08-0108-070 引言风电有功功率输出具有较大的波动性。
基于混合储能的平抑风电功率波动控制策略

摘 要: 风 电场并网运行是风能大规模 开发利 用的有效方式。风能的随机性使 风力发 电的输 出功率具有 波动性和 间歇性 , 给 电网稳 定运行带来 了一定影响 , 电力储能装置的引入 可有效提 高风 电并 网性能。考虑在技 术性能上超级 电容 器与电池具有很 强的互补性 , 本文
设 计 了一 种 基 于 混合 储 能 的 含 阈值 的低 通 滤 波 平 抑控 制 策略 , 并提 出基 于滑 动 平 均 原 理 的 功 率 分 配 策略 , 分 别 利 用 超 级 电容 器 和 电池 补 偿 风 电输 出功 率 波动 的快 变波 动 分 量和 慢 变波 动 分 量 , 以减 小储 能 系统 不必 要 的 动作 次数 , 延 长 了电池 寿 命 。 关键词 : 风 力发 电 ; 混合储能 ; 低通滤波 ; 滑 动 平 均 原 理
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2 4 8 ・
工 程 科 技
基于混合储能 的平抑风 电功率波 动控制 策略
苏 展 阳 ’ 吴 少将 。 董 盼 盼 任 泓 源
( 1 、 东北 电 力 大 学 电 气工 程 学 院 , 吉林 吉林 1 3 2 0 1 2 福州 3 5 0 0 0 0 )
1概 述
风 随着能源危机和环境污染 问题 的 日益突 出, 风力发 电得 到了广 电 泛 的应用和研究。 以 自然风作为原动力的风力发 电系统受气候 与地 场 理 因素的影响 , 导致其具很 强的不可控性 、 间歇性和波动性 , 因此 风 电场输 出功率直接并入电网将对 电力 系统 的稳定性 、电网频率 、 电 能质量 、 发电计划 和调度等方面产生 负面影响… 。 从 电网运行的现状 及 大 规模 开发 风 电的 长 远 利益 考虑 ,风 力 发 电技 术 引入 储 能系 统 , 能有效地抑制风电输出功率波动, 平 滑输 出电压 , 提高 电能质量 。 风 储联合是保证风力发电并网运行 、 促进风能利用的关键技术和主要 发展方向日 。储能技术按其具体方式可分为 电化学储 能( 铅 酸蓄 电 池、 锂离子电池 、 钠 硫 电 池 等)、 电磁 储 能(超 级 电容 器 、 超 导 电 磁 储 能等)和机 械储能(飞轮储能 、 抽 水蓄能等) , 每种储能方式 都存 在 图 1 混 和 储 能 系 统模 型 其适用场景 的局 限性 , 但也 同时各 自具有不 同的优势 。若采用不 同 l I I 类型 的储能介质相互 配合 , 则 可充 分发挥其各 自的优势 , 实 现优 势 互补 , 可以提高储能 系统 的整体性 能 , 达到延长储能系统使 用寿命 至 l 的 目的 , 同时降低储能投资运行成本[ 3 1 。 { 瓣 2风储联合运行 系统结构 料 ’ 混合储能 系统模型如图 1 所示[ 4 1 。 粤 蓝 其 中储 能 系 统 为 超 级 电容 器 与 电池 组 成 的混 和 储 能 系 统 平抑前 风l l 三 功 率 抑^ j 风 电功 率 ( HE S S ) 。两种储 能装置并联 , 根据其不 同的特性 , 功率型储 能装置超 O: OO 4: 00 8: 00 1 2: o0 1 6: 00 2O: 00 24: O0 级电容器用于响应快变波动分量 , 能量型储能装置 电池系统用于响 时 闻 应慢变波动分量 。 混合储能系统的输 出功率与风电输出功率 之和为 图 2 平 抑 前 后 风 电 场 日出力 曲线 风储联合运行 系统实际输出功率。 对两种储 能介质的功率和能量配置需求 , 滑动平均时间尺度越大 电 3 混 合 储 能 控 制 策 略 池充放电功率变化越平缓 , 反之 , 越剧烈 。 3 . 1 混合储能系统总充放 电功率 的确定 4 仿 真 验 证 本文采用含 阈值 的低通滤波控制策略 , 若完全按照低通滤波原 丁 , 为验证控制 策略的可行性 和有效性 ,基 于 Ma t l a b软件进 行仿 理确定 的混合储能总充放 电功率为 E 【 ) — r + — A t △ 加 ㈩ ( 1 ) , 真, 低通滤波截止频率 为 1 / 2 7 0 0 H z , 滑 动平均时 间尺度为 l 0 ai r n , 电 M W・ h , 超 级 电容 器 容量 为 0 . 4 MW ・ h , 根 据 某 风 电 场 的 出 其 中 丁 为滤波时 间常数 , △ ( f ) 为风电功率波 动量 , At 为采样 池 容 量 为 5 对风储联合运行 系统 进行 仿真分析 , 得到 的风 电功率波动 间隔 , 由式子 ( 1 ) 可 以看 出混合储 能系统总充电功率 随风电功率波 力数据 , 所示 。 动量变化而变化 , 必将导致其不 必要 的动作 以平抑较小 的风 电功率 平 抑 效果 如 图 2 结 束 语 波动 , 从 而对储能介质造成不必要 的损耗 , 因此本文引入阈值 , 当风 本文设计 了一种含阈值的低通滤波平抑控制策略 , 避免储能 系 电功率波动幅度小于给定 的阈值时 , HE S S不响应 ; 反之 , 控制 H E S S 统对风电功率 波动 的过渡控制 , 并提 出基 于滑 动平均原理 的功率分 使风 电功率波动值小于给定 的阈值 , 以减小 H E S S不必要 的动作 次 配策略 , 分别利用超级 电容器和 电池补偿 风电输 出功率波动 的快变 数 。其 中阈值的大小选取方法为 : 波动分量和慢 变波动分量 。 并对所提控制策略 的有效性和可用性 进 行 了仿 真 分析 ,结 果 表 明该 控 制 策 略 能够 有 效 地 平 抑 风 电 功 率 波 动, 减小储能 系统不必要的动作次数 , 延 长了电池寿命 。 参 考 文 献 其 中 AP o  ̄ t ( t ) 为平抑后 的风 电功率波动量 , 由此可将 风电功率 1 ] 于 苋. 基 于混合储能的风 电场 实时功率调控 系统研 究【 D 1 . 大连 : 大 波动限制在 阈值 内, 减少 H E S S的过度控制 , 达到 延长储能 系统 寿 【 连理 工 大 学 , 2 0 1 1 . 命 的 目的 。
混合储能平抑风电功率的方法研究

混合储能平抑风电功率的方法研究田凯;徐长奎【摘要】Due to the random changes in wind speed , the fluctuation of the output power of wind farm is large , which may affect the stability of power system when wind farm is merged into a grid .A method for balancing fluctu-ant wind power was proposed to solve this problem .This method is based on a hybrid energy storage system .Firstly, the fluctuation power of wind power output is decomposed , then according to the characteristics of the fluctuating power , a battery and a super capacitor are taken as the energy storage device;secondly , the operation control mode of the energy storage system is designed , which can exchange power precisely and efficiently with wind power sys-tem, so as to make the output power of wind farm track the power-generating command;finally, a simulation is car-ried out under the environment of Matlab/Simulink .The simulation shows that the method can effectively stabilize the fluctuating output power of the wind farm , make the output power of wind farm track the power-generating com-mand stably , and the battery and the super capacitor bring into play their own advantages , therefore extending the service life of battery .%由于风速变化的随机性,风电场的输出功率波动性较大,导致风电场并网会对电力系统稳定性造成影响。
混合储能平抑风电波动的功率分配策略

混合储能平抑风电波动的功率分配策略摘要:为有效解决风电功率波动的问题,提出了一种基于自适应滑动平均算法与遗传算法-变分模态分解(GA-VMD)的混合储能系统风电并网控制策略。
首先,根据风电并网波动标准采用自适应滑动平均算法得到混合储能功率。
其次,运用遗传算法,以VMD模态分量的样本熵值为适应度函数,确定模态个数及惩罚因子的最优组合。
最后,根据希尔伯特边际谱确定分界频率,低频功率与高频功率分别交由锂电池与超级电容进行平抑。
算例分析表明,所提方法不仅能够合理对风电功率进行分解,而且能够实现混合储能功率最优分配,具有自适应性。
关键词:平抑风电功率;滑动平均算法引言当今社会,以风力发电为代表的新能源发电技术满足社会低碳环保的需求,由于国家政策的扶持,并网风电份额在电力市场中的占比逐年提升,风力发电功率固有随机波动的特性,大规模的风电并网会导致电网输送的电能质量降低。
因此,在风力发电的应用中研究平抑风电功率波动技术具有非常重要的作用。
氢能作为能量存储介质,具有高能量密度的特性。
以电解槽、储氢罐和燃料电池为组合的储能系统可弱化风功率波动,多出的氢气可作为额外的创收用途。
储能技术的飞速发展,很大程度上解决了电网功率的随机波动,在用于平抑风电功率波动的混合储能控制策略方面,国内外研究颇多。
对混合储能系统采用8种运行模式,提出的控制策略考虑了电解槽与燃料电池出力特性,实现了上网功率的平滑,确保储能系统各单元安全可靠运行。
建立了风-氢超级电容混合储能模型,解决了电解槽与燃料电池动态响应延迟的问题,其控制策略实现了混合储能系统出力可控。
在控制算法方面,采用滑动滤波算法,根据储能器件的剩余荷电量实时调整权重系数和滤波带宽来达到平抑风电功率波动的效果。
研究了模糊控制在混合储能输入功率分配上的应用,但其设置较多依赖于专家数据库。
采用滑模控制策略对蓄电池和超级电容之间进行功率分配,但未解决低通滤波器相位延迟的问题。
采用模糊自适应卡尔曼滤波控制策略,解决了相位延迟问题,抑制了蓄电池的过充过放,但限制了平抑风电功率波动的能力。
用于风电功率平抑的飞轮储能阵列功率协调控制策

用于风电功率平抑的飞轮储能阵列功率协调控制策发布时间:2021-12-17T04:03:09.901Z 来源:《河南电力》2021年8期作者:马俊鹏刘菲燕[导读] 目前通过混合充放电策略实现最优风电功率平抑。
基于风电的功率分解,较好地实现了风电平抑,然而从多个约束出发,缺乏对平抑策略的评估,不能实现对平抑策略的有效指导。
(宁夏回族自治区电力设计院有限公司宁夏回族自治区 750016)摘要:风力发电作为一种可再生的环境友好型电源,在世界范围内迅猛发展,带来了可观的经济效益和环境效益。
然而风速的随机性和间歇性会直接导致风电输出功率的剧烈波动,使高渗透率的并网风电对电力系统的稳定运行带来严峻挑战。
此外,不同时间尺度的风电功率波动也阻碍了风电大规模接入区域电网,造成风能富集地区弃风率居高不下。
针对大型风电场输出功率波动的解决方案基本可分为直接功率控制和间接功率控制。
直接功率控制包括直流母线电压控制、转子惯性控制和桨距角控制,主要针对单台风力机的输出功率平抑,因此会受到风电机组额定功率的限制,可能导致整体风电场的控制效果不佳。
基于此,本篇文章对用于风电功率平抑的飞轮储能阵列功率协调控制策略进行研究,以供参考。
关键词:用于风电功率平抑;飞轮储能阵列功率;协调控制策略引言目前通过混合充放电策略实现最优风电功率平抑。
基于风电的功率分解,较好地实现了风电平抑,然而从多个约束出发,缺乏对平抑策略的评估,不能实现对平抑策略的有效指导。
1 飞轮储能阵列控制原理飞轮储能技术是集高强度材料及其制造技术、大功率电力电子器件及其控制技术、磁悬浮轴承技术、转子动力学和大功率高速双向电动发电机等技术为一体的储能技术。
其在充电时,通过电力电子装置驱动飞轮转子加速旋转,将电能储存为飞轮转子的旋转动能;放电时通过电力电子装置驱动飞轮转子进行制动减速,飞轮转子的动能经过回馈制动转换为电能,再通过电力电子装置将电能输送给电网或负载,从而实现系统的充电和放电。
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第31卷 第17期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.31 No.17 Jun.15, 2011 2011年6月15日 Proceedings of the CSEE ©2011 Chin.Soc.for Elec.Eng. 127
文章编号:0258-8013 (2011)17-0127-07 中图分类号:TM 614 文献标志码:A 学科分类号:470⋅40
用于风电功率平抑的 混合储能系统及其控制系统设计 于芃1,周玮1,孙辉1,郭磊2,孙福寿2,隋永正2 (1.大连理工大学电气工程学院,辽宁省 大连市 116024; 2.吉林省电力公司调度通讯部,吉林省 长春市 130021)
Hybrid Energy Storage System and Control System Design for Wind Power Balancing YU Peng1, ZHOU Wei1, SUN Hui1, GUO Lei2, SUN Fushou2, SUI Yongzheng2 (1. Department of Electronic Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning Province, China; 2. Dispatching and Communication Department in Jilin Electric Power Company, Changchun 130021, Jilin Province, China)
ABSTRACT: Energy storage technique is one of the most effective technique means for the regulation of wind power. Aiming at meeting the requirement of balancing the fluctuating wind power, this paper proposed a hybrid energy storage system, which was composed of battery and superc-apacitor. By the reasonable design on charge-discharge controller, the precise management on the whole charge-discharge course and the extension of cycle life of the energy storage element were achieved. Meanwhile, the system could supply the constant dc output voltage. With respect to the control system design for the energy storage system, this paper developed a double-layer control model. Also, an expert information base was established. Based on the information of real-time wind power and state of charge (SOC) of the energy storage element, the corresponding control algorithm for the charge-discharge controller can be obtained by searching the expert information base in sequence under that double-layer control model. As a result, the control logic under various fluctuating conditions of wind power was simplified and the time cost for control was shortened. Through simulation analysis, it can be indicated that the configuration of the hybrid energy storage system and the control system design are feasible. This system can be widely used in wind farm, undertaking the task of balancing the fluctuating wind power.
KEY WORDS: wind power generation; fluctuating power; hybrid energy storage; supercapacitor; battery; charge- discharge control
基金项目:吉林省电力有限公司科技攻关项目(2009.2-24)。 Project Supported by Key Scientific and Technological Project of Jilin Electric Power Company(2009.2-24).
摘要:储能技术是进行风电功率调控的有效技术手段之一,针对平抑风电波动功率的需求,提出一种基于蓄电池和超级电容器的新型混合储能系统。通过充放电控制器的合理设计,实现了储能元件充放电全过程的精确管理,延长了使用寿命;同时能够提供稳定的直流输出电压。针对该系统的控制系统设计,提出一种双层控制模型,并建立专家信息库。根据实时风电功率及储能元件的荷电状态,在双层控制模型下依次检索预置的专家信息库,可得到充放电控制器相应的控制算法,简化了风电功率多种波动状态下的控制逻辑,缩短了控制时间。仿真分析表明,所提出的混合储能系统结构及其控制系统是切实可行的,可广泛应用于风电场,承担风电功率平抑的任务。
关键词:风力发电;波动功率;混合储能;超级电容器;蓄电池;充放电控制
0 引言
风力发电是实现我国能源和电力可持续发展战略的重要组成之一。由于风电输出功率具有很强的波动性、随机性,且风速预测存在一定的误差[1],因
此大规模的风电并网会给电力系统的安全稳定运行带来一系列技术难题[2-4]。为提高风电场并网运行能
力,越来越多的研究人员采用储能技术对风机机组输出功率进行调控[5-8],使风电场效益最大化[9-10]。
对风电功率进行“削峰填谷”的平抑时,在综合考虑系统成本、体积、重量基础上,需储能系统兼具有高功率密度、高能量密度、高循环寿命的特点。 受储能机理影响,蓄电池能量密度高,功率密度、循环使用寿命低[11-12];超级电容器功率密度、
循环寿命高,但能量密度低[13-14],对此很多专家学128 中 国 电 机 工 程 学 报 第31卷 者提出采用蓄电池与超级电容器混合储能的方法,以提高储能系统的整体性能,相关研究已经取得了一定成果。文献[15-16]对蓄电池和超级电容器的直接并联结构进行了详尽数学分析,但该结构运行过程中主动控制能力较弱。文献[17-18]提出蓄电池与超级电容器通过一级DC/DC变换器并联,该方式提高了充放电过程的可控性,但输出电压波动较大。文献[19]提出的方案中,光伏主系统输出经2级DC/DC,这会给主系统带来额外损耗。 本文在对基于蓄电池和超级电容器的混合储能系统现有结构进行比较分析的基础上,针对风电波动功率的平抑需求,提出一种新型混合储能系统结构及其分层控制模型。在风电功率多种波动状态下,根据控制系统的层次划分依次检索预置的专家信息库,得到相应充放电控制器的控制算法,便可控制该混合储能系统进行快速、高效的功率吞吐,平抑风电功率波动,实现风电场按发电曲线运行,即保持输出功率平稳跟随实时调度目标值,从而减少风电场输出功率波动对并网电力系统的冲击。
1 混合储能系统结构及双层控制系统模型 1.1 混合储能系统结构设计 本文提出的混合储能系统结构如图1所示。
负载 风电 输出
双向整流/
逆变器
DC/DC(A)
DC/DC(B) 蓄电池
超级 电容器
图1 用于风电功率平抑的混合储能系统结构图 Fig. 1 Configuration diagram of hybrid energy storage system for wind power balancing
该储能系统由蓄电池、超级电容器,充放电控制器DC/DC(A)、DC/DC(B)构成。储能系统经由双向整流/逆变器并联在风电场出口,通过其功率吞吐来平抑风电场输出功率的波动。其中,充放电控制器采用的是双向斩波器结构,蓄电池接于DC\DC(B)的低压侧,DC\DC(B)的高压侧并联超级电容器后接入DC\DC(A)的低压侧,DC\DC(A)的高压侧为混合储能系统直流电压出口。 DC/DC(B)负责精确控制蓄电池充放电过程,以避免蓄电池超倍率、小循环充放电。DC/DC(A)在储能系统蓄能时担任超级电容器充电控制器的任务;释能时,DC/DC(A)用于稳定储能系统输出直流电压,以满足双向整流/逆变器稳定工作的需求。 该混合储能系统的结构优势在于:通过2级充放电控制器加入位置的合理设计,使储能元件的充放电全过程精确可控,有利于延长使用寿命;能够提供稳定的直流输出电压,有利于双向整流/逆变器运行,保障了储能系统与电力系统的并网运行。 1.2 控制系统双层控制模型 本文所提出控制系统自上而下分为2层:能量层、系统层,同时还配有专家信息库,如图2所示。 控制目标库控制算法库能量层 系统层 专家信息库风电功率、储能元件荷电状态 充放电控制器 控制目标 控制目标 控制算法 控制目标 图2 控制系统双层模型结构 Fig. 2 Double-layer model structure of control system 专家信息库包括:控制目标库、控制算法库。根据风电功率波动特点、储能元件特性制定能量管理规则,并据此制定充放电控制器在风电功率不同波动状态下的控制目标,预置到控制目标库中。根据充放电控制器的拓扑特点,针对不同的控制目标制定相应的控制算法,预置到控制算法库。 系统运行时,能量层实时检索控制目标库,得出充放电控制器的控制目标,并传递给系统层。系统层根据控制目标检索控制算法库,得到相应的控制算法,进而由实际物理平台完成控制。该控制模型大大简化了控制逻辑,可有效缩短控制响应时间,能够实现储能系统功率吞吐的快速、精确控制。 2 适应风功率多波动状态的能量层控制设计 2.1 能量管理规则设计 从充分发挥不同储能元件的各自优势,降低投资、运行成本的角度出发,制定能量管理规则为:功率密度大,循环寿命长的超级电容器遵循优先充放电的原则,同时充当 “功率缓冲器”,用于平抑尖峰及往复性风电功率波动,从而减少蓄电池的配置容量,避免蓄电池进行小循环、超倍率充放电,延长蓄电池使用寿命,降低投资、运行成本;能量密度大的蓄电池,是系统中的主要能量来源,用于