文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2015.07.034
中文引用格式: 袁弘,,李建祥,,劉海波,等. 考慮功率預(yù)測的儲能電站動態(tài)優(yōu)化控制方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2015,,41(7):121-124.
英文引用格式: Yuan Hong,Li Jianxiang,,Liu Haibo,,et al. A dynamic optimization control method of BESS considering wind power forecasting[J].Application of Electronic Technique,2015,,41(7):121-124.
0 引言
以風(fēng)力發(fā)電為代表的可再生能源[1]具有間歇和隨機性的固有屬性,,隨著風(fēng)力發(fā)電滲透率的持續(xù)提升,亟需增強當前電網(wǎng)對風(fēng)電波動性的應(yīng)對能力,。儲能電站能夠?qū)崿F(xiàn)能量的存儲和釋放,,成為目前可能解決風(fēng)電波動問題的重要方式之一[2]。當前理論研究和示范工程中[3],,通過配置一定容量比重[4]的儲能平抑其波動性[5],,可平滑風(fēng)功率輸出。儲能電站成為提升大規(guī)模風(fēng)電可調(diào)控能力的重要途徑[6],。
國內(nèi)外學(xué)者指出儲能電站目前尚未有特性突出,、綜合能力顯著的儲能介質(zhì)[7],優(yōu)勢特性互補的復(fù)合儲能[8]是儲能技術(shù)未來重要的發(fā)展方向[9],。復(fù)合儲能可彌補單一介質(zhì)的不足,,有利于提升儲能電站的適應(yīng)能力和運行可靠性[10],為儲能電站基于未來信息構(gòu)建動態(tài)優(yōu)化控制提供了可能,?;诖耍疚奶岢隽丝紤]超短期功率預(yù)測的儲能電站動態(tài)優(yōu)化控制方法,,采用現(xiàn)場風(fēng)功率運行數(shù)據(jù)進行了驗證分析,,結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性。
1 儲能電站充放電策略
1.1 儲能介質(zhì)特性分析
以鉛酸蓄電池和LiB為代表的能量型儲能在當前諸多示范工程中獲得應(yīng)用,,該類型儲能能量密度大,,儲能時間長,應(yīng)嚴格限制其充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù),;功率型儲能VRB具備頻繁充放電切換響應(yīng)能力,,可充放電次數(shù)高,適用于呈現(xiàn)頻繁快速變化特性的隨機分量的波動平抑,。
1.2 充放電模型
考慮到風(fēng)能分布具有明顯的時間周期性,,本文選取采樣步長為5 min,,根據(jù)平抑目標確定儲能電站所需平抑的功率波動如圖1所示。以充放各一次的時長Δt為統(tǒng)計量,,可得Δt在采樣點區(qū)間(1,,14]的對應(yīng)概率和達到85%,為Δt主要聚集區(qū)域,。由此本文選定兩個充放區(qū)間作為遞進控制步長,,得到遞進控制步長將以[35,155]min為主要聚集區(qū)間,。
根據(jù)儲能電站介質(zhì)的運行特性構(gòu)建主輔兩層控制策略,,具體充放電模型為:
(1)VRB優(yōu)先動作,LiB輔助平抑,。遞進控制步長內(nèi)的單次充或放區(qū)間能量低于限值Emin,,VRB優(yōu)先動作并在其SOC不越限、充放功率在限值范圍的前提下獨立平抑波動,。核心目標在于發(fā)揮VRB的SOC大范圍變化特性,,嚴格控制LiB充放電切換次數(shù)。該充放電模型對應(yīng)具體運行模式為:
式中Δt為采樣步長,。P(t)為平抑目標功率偏移量,,P(t)>0對應(yīng)HESS的充電,其數(shù)值對應(yīng)充電功率,;反之對應(yīng)放電狀態(tài),,其數(shù)值為放點功率。Ei(i=1,,2,,3,4)為遞進控制步長對應(yīng)的兩個充放區(qū)間的能量,,且Ei=為各充放區(qū)間的始末時刻,;同理Ei>0則代表HESS吸收能量,反之為釋放能量,。[Emin-discha,,Emin-cha]為VRB優(yōu)先啟動對應(yīng)的充放能量區(qū)間。SOCVRB(t)為VRB的SOC瞬時值,,SOCmax-VRB,、SOCmin-VRB分別為VRB的SOC運行上下限值。當滿足Pmax-discha-VRB<P(t)<Pmax-cha-VRB時,,其中Pmax-cha-VRB,、Pmax-discha-VRB分別為VRB的最大充、放電功率,,本控制步長內(nèi)VRB獨立完成功率平抑,;反之,,則LiB輔助啟動協(xié)調(diào)平抑。
(2)LiB主要動作,,VRB輔助平抑,。對于非VRB優(yōu)先動作狀況,發(fā)揮LiB能量密度高的優(yōu)勢,,由其啟動并承擔主要平抑任務(wù),;對于VRB的啟動,取決于LiB充放電功率的變化速率及其SOC,,其目標在于輔助LiB平抑目標或調(diào)整自身SOC以處于較優(yōu)運行狀態(tài),。VRB輔助啟動條件為:
式中,SOCmax-LiB,、SOCmin-LiB分別為LiB的SOC運行上下限值,,文中分別取0.9和0.2;Pmax-cha-LiB,、Pmax-discha-LiB分別為LiB的最大充、放電功率,;ΔP(t)為充放電功率的變化率,,且ΔP(t)=P(t)-P(t-1);ΔPmax-cha-LiB,、ΔPmax-discha-LiB分別為LiB的最大充放電功率變化率,;SOCLiB(t)為LiB的SOC瞬時值。當LiB,、Uc同時啟動時,,當各自SOC或充放電功率同步越限時,將分別出現(xiàn)棄風(fēng)和平抑功率不足的狀況,。
2 儲能電站動態(tài)優(yōu)化控制模型
2.1 目標函數(shù)
基于上述充放模型,,構(gòu)建以儲能電站SOC運行狀態(tài)最優(yōu)為目標的優(yōu)化控制模型。已知遞進控制步長區(qū)間的各介質(zhì)初始SOCint-LiB,、SOCint-Uc,,基于充放電策略,使得本區(qū)間內(nèi)各介質(zhì)偏移最佳SOC的方差和最小,,目標函數(shù)如式(3)所示,。
該目標函數(shù)主要解決本遞進控制步長區(qū)間內(nèi)充放能量在各介質(zhì)間的協(xié)調(diào)分配問題。其中,,SOCOLiB,、SOCOVRB分別為最佳運行SOC,本文分別取0.6和0.5,;SOCLiB(t),、SOCVRB(t)分別為本區(qū)間各介質(zhì)的實時SOC數(shù)值,,其數(shù)值基于充放電策略和風(fēng)功率輸出確定。VRB優(yōu)先動作模式中,,LiB僅針對充放電功率越限部分能量,;而LiB主要動作模式下,在LiB啟動且其充放電功率及其變化率和SOC均滿足平抑條件時,,將作為平抑能量主體,。
2.2 約束條件
約束條件主要包括充放電功率約束、SOC約束,。
(1)充放電功率約束
2.3 求解算法
本文采用魯棒性強,、計算效率高的粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對算例進行求解,,并對其進行適度改進,,以克服動態(tài)邊界問題,同時遞進優(yōu)化的區(qū)間計算量相對較小,,利于發(fā)揮PSO搜索精度高和收斂效果好的優(yōu)勢,。具體模型求解步驟為:
(1)根據(jù)遞進協(xié)調(diào)控制算法和本步長數(shù)據(jù)確定優(yōu)化目標函數(shù);
(2)設(shè)置粒子群維數(shù)D,、最大迭代次數(shù)Mmax,、收斂精度σthresh,同時初始化粒子群位置x和速度v,,并給定初始SOCint-LiB,、SOCint-VRB數(shù)值;
(3)根據(jù)既定充放電策略和目標函數(shù)計算各粒子適應(yīng)度值M,;
(4)將各粒子適應(yīng)度值與自身粒子極值及全局粒子極值比較,,若適應(yīng)度值較小,則更新各粒子個體極值ebest及全局例子適應(yīng)度極值gbest,;
(5)判斷當前計算是否滿足收斂條件,,若是,則提取當前PLiB,、PVRB即為最優(yōu)充放電功率,;若否,則更新各粒子位置x及速度v,,并重復(fù)步驟(3)~(5),。
其中n為當前循環(huán)次數(shù),c1,、c2為粒子權(quán)重系數(shù),,w為慣性權(quán)重,r1,、r2為(0,,1)內(nèi)均勻分布隨機數(shù),,xi、vi為第i維粒子的位置與速度,,g為約束因子,。
3 驗證分析
為驗證本文方法有效性,基于風(fēng)電場實際運行數(shù)據(jù)進行分析,,該風(fēng)場裝機容量75 MW,,儲能電站中LiB額定容量配置為10 MWh,VRB為4.5 MWh,,各采樣點間隔為5 min,。運行參數(shù)中,LiB的SOC運行允許限值為[0.1,,0.9],,而VRB的SOC運行限值為[0,0.95],;LiB的充放電功率限值均為13 MW,,而VRB的充放電功率均為9 MW;經(jīng)統(tǒng)計該風(fēng)場功率特征,,Emin-discha取值為-1.1 MWh,,而Emin-cha取值為1.0 MWh。
(1)算例1:提取該風(fēng)電場某年度5月份運行數(shù)據(jù),,基于本文所提方法,計算結(jié)果如表1所示,。
如表1所示,,本文所提方法在相關(guān)評價指標上均有大幅改變,其中充放電啟動因采用VRB獨立承擔弱能量區(qū)間的充放電任務(wù),,LiB的啟動次數(shù)顯著降低,,減少了77.9%;平抑效果方面,,由于LiB和VRB的協(xié)調(diào)配合,,使得平抑后的功率偏移量方差降低41.7%,保證了平抑效果,;目標函數(shù)數(shù)值M降低46.9%,。
選取一定時間截面區(qū)間PLiB(t)、PVRB(t)顯示如圖2所示,,SOCLiB(t),、SOCVRB(t)如圖3所示。充放電功率方面,,可以看出,,PLiB(t)和PUc(t)的協(xié)調(diào)使得各自充放電功率越限次數(shù)降低,,同時PUc(t)獨立承擔弱能量區(qū)間的充放電使PLiB(t)有效減少充放電啟動,而在兩者同時充放啟動的狀況下,,PLiB(t)可承擔更多的平抑任務(wù),;結(jié)合圖3中SOC可以看出,其SOCLiB變化較SOCVRB要小,,LiB適合于淺充淺放,,而VRB則可發(fā)揮其SOC可大范圍變化的優(yōu)勢。
(2)算例2:提取該風(fēng)電場某年度10月份運行數(shù)據(jù),,計算結(jié)果如表2所示,。選取一定時間截面區(qū)間PLiB(t)、 PVRB(t),、SOCLiB(t),、SOCVRB(t)分別如圖4、圖5所示,。
表2中相關(guān)評價指標同樣均有較大幅度優(yōu)化,,其中LiB的啟動次數(shù)相比減少78.3%,而平抑后的功率偏移量方差降低43.5%,;同時本文目標函數(shù)數(shù)值M降低50.8%,。總體而言達到了本文方法的目標,;在充放電功率和荷電狀態(tài)方面,,該算例同樣較好地實現(xiàn)了本文方法的優(yōu)化目標。當放電平抑任務(wù)較重,、需較大容量放電容量時,,此時兩者同時啟動,LiB承擔較大放電容量,;但若其SOC接近下限,,此時VRB則承擔起了剩余放電功率。
綜上所述,,本文提出的考慮功率預(yù)測的儲能電站動態(tài)充放電策略可有效實現(xiàn)遞進控制區(qū)間的運行最優(yōu)化,。所提方法可保證各介質(zhì)SOC運行狀態(tài)及平抑效果的前提下有效減小LiB的充放電轉(zhuǎn)換次數(shù),充分發(fā)揮VRB的介質(zhì)特性,。
4 結(jié)論
本文考慮將超短期風(fēng)功率預(yù)測引入儲能電站的控制過程,,同時提出VRB優(yōu)先動作或LiB主要動作的充放電策略,目的是通過遞進式的區(qū)間優(yōu)化實現(xiàn)儲能電站的動態(tài)經(jīng)濟控制,;通過構(gòu)建遞進區(qū)間控制的優(yōu)化目標函數(shù),,并考慮實際條件約束,給出了基于粒子群算法的實現(xiàn)流程和求解步驟。利用實際風(fēng)電場運行數(shù)據(jù)進行驗證,,根據(jù)平移后的功率偏移量,、SOC運行區(qū)間等多個評價指標的分析結(jié)果,表明本文控制方法對儲能電站的充放電轉(zhuǎn)換次數(shù)及平抑效果等均具有顯著效果,。本文所提控制方法高效可靠,,具有一定的理論價值和實際應(yīng)用價值。
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