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(jī)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(qiáng)當(dāng)前電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電波動(dòng)性的應(yīng)對(duì)能力,。儲(chǔ)能電站能夠?qū)崿F(xiàn)能量的存儲(chǔ)和釋放，成為目前可能解決風(fēng)電波動(dòng)問(wèn)題的重要方式之一^[2],。當(dāng)前理論研究和示范工程中^[3],，通過(guò)配置一定容量比重^[4]的儲(chǔ)能平抑其波動(dòng)性^[5]，可平滑風(fēng)功率輸出,。儲(chǔ)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(guó)內(nèi)外學(xué)者指出儲(chǔ)能電站目前尚未有特性突出,、綜合能力顯著的儲(chǔ)能介質(zhì)^[7],，優(yōu)勢(shì)特性互補(bǔ)的復(fù)合儲(chǔ)能^[8]是儲(chǔ)能技術(shù)未來(lái)重要的發(fā)展方向^[9]。復(fù)合儲(chǔ)能可彌補(bǔ)單一介質(zhì)的不足,，有利于提升儲(chǔ)能電站的適應(yīng)能力和運(yùn)行可靠性^[10],，為儲(chǔ)能電站基于未來(lái)信息構(gòu)建動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制提供了可能,。基于此,，本文提出了考慮超短期功率預(yù)測(cè)的儲(chǔ)能電站動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制方法,，采用現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)功率運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證分析，結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性,。

1 儲(chǔ)能電站充放電策略

1.1 儲(chǔ)能介質(zhì)特性分析

    以鉛酸蓄電池和LiB為代表的能量型儲(chǔ)能在當(dāng)前諸多示范工程中獲得應(yīng)用,，該類型儲(chǔ)能能量密度大，儲(chǔ)能時(shí)間長(zhǎng),，應(yīng)嚴(yán)格限制其充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù),；功率型儲(chǔ)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(jī)分量的波動(dòng)平抑,。

1.2 充放電模型

    考慮到風(fēng)能分布具有明顯的時(shí)間周期性，本文選取采樣步長(zhǎng)為5 min,，根據(jù)平抑目標(biāo)確定儲(chǔ)能電站所需平抑的功率波動(dòng)如圖1所示,。以充放各一次的時(shí)長(zhǎng)Δt為統(tǒng)計(jì)量，可得Δt在采樣點(diǎn)區(qū)間(1,，14]的對(duì)應(yīng)概率和達(dá)到85%,，為Δt主要聚集區(qū)域。由此本文選定兩個(gè)充放區(qū)間作為遞進(jìn)控制步長(zhǎng),，得到遞進(jìn)控制步長(zhǎng)將以[35,，155]min為主要聚集區(qū)間。

    根據(jù)儲(chǔ)能電站介質(zhì)的運(yùn)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(dòng)作,，LiB輔助平抑。遞進(jìn)控制步長(zhǎng)內(nèi)的單次充或放區(qū)間能量低于限值E_min,，VRB優(yōu)先動(dòng)作并在其SOC不越限,、充放功率在限值范圍的前提下獨(dú)立平抑波動(dòng)。核心目標(biāo)在于發(fā)揮VRB的SOC大范圍變化特性,，嚴(yán)格控制LiB充放電切換次數(shù),。該充放電模型對(duì)應(yīng)具體運(yùn)行模式為：

式中Δt為采樣步長(zhǎng)。P(t)為平抑目標(biāo)功率偏移量,，P(t)>0對(duì)應(yīng)HESS的充電,，其數(shù)值對(duì)應(yīng)充電功率；反之對(duì)應(yīng)放電狀態(tài),，其數(shù)值為放點(diǎn)功率,。Ei（i=1，2，3,，4）為遞進(jìn)控制步長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的兩個(gè)充放區(qū)間的能量,，且E_i=為各充放區(qū)間的始末時(shí)刻；同理E_i>0則代表HESS吸收能量,，反之為釋放能量,。[E_min-discha，E_min-cha]為VRB優(yōu)先啟動(dòng)對(duì)應(yīng)的充放能量區(qū)間,。SOC_VRB(t)為VRB的SOC瞬時(shí)值,，SOC_max-VRB、SOC_min-VRB分別為VRB的SOC運(yùn)行上下限值,。當(dāng)滿足P_{max-discha-VRB}<P(t)<P_max-cha-VRB時(shí),，其中P_max-cha-VRB、P_{max-discha-VRB}分別為VRB的最大充,、放電功率,，本控制步長(zhǎng)內(nèi)VRB獨(dú)立完成功率平抑；反之,，則LiB輔助啟動(dòng)協(xié)調(diào)平抑,。

    (2)LiB主要?jiǎng)幼鳎琕RB輔助平抑,。對(duì)于非VRB優(yōu)先動(dòng)作狀況,，發(fā)揮LiB能量密度高的優(yōu)勢(shì)，由其啟動(dòng)并承擔(dān)主要平抑任務(wù),；對(duì)于VRB的啟動(dòng),，取決于LiB充放電功率的變化速率及其SOC，其目標(biāo)在于輔助LiB平抑目標(biāo)或調(diào)整自身SOC以處于較優(yōu)運(yùn)行狀態(tài),。VRB輔助啟動(dòng)條件為：

式中,，SOC_max-LiB、SOC_min-LiB分別為L(zhǎng)iB的SOC運(yùn)行上下限值,，文中分別取0.9和0.2,；P_max-cha-LiB、P_{max-discha-LiB}分別為L(zhǎng)iB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),；ΔP_max-cha-LiB,、ΔP_{max-discha-LiB}分別為L(zhǎng)iB的最大充放電功率變化率；SOC_LiB(t)為L(zhǎng)iB的SOC瞬時(shí)值,。當(dāng)LiB,、Uc同時(shí)啟動(dòng)時(shí)，當(dāng)各自SOC或充放電功率同步越限時(shí)，將分別出現(xiàn)棄風(fēng)和平抑功率不足的狀況,。

2 儲(chǔ)能電站動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

    基于上述充放模型，構(gòu)建以儲(chǔ)能電站SOC運(yùn)行狀態(tài)最優(yōu)為目標(biāo)的優(yōu)化控制模型,。已知遞進(jìn)控制步長(zhǎng)區(qū)間的各介質(zhì)初始SOC_int-LiB,、SOC_int-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(biāo)函數(shù)如式（3）所示。

    該目標(biāo)函數(shù)主要解決本遞進(jìn)控制步長(zhǎng)區(qū)間內(nèi)充放能量在各介質(zhì)間的協(xié)調(diào)分配問(wèn)題,。其中,，SOC_OLiB、SOC_OVRB分別為最佳運(yùn)行SOC,，本文分別取0.6和0.5,；SOC_LiB(t)、SOC_VRB(t)分別為本區(qū)間各介質(zhì)的實(shí)時(shí)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(dòng)作模式中，LiB僅針對(duì)充放電功率越限部分能量,；而LiB主要?jiǎng)幼髂Ｊ较?，在LiB啟動(dòng)且其充放電功率及其變化率和SOC均滿足平抑條件時(shí)，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(qiáng),、計(jì)算效率高的粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization,，PSO）對(duì)算例進(jìn)行求解，并對(duì)其進(jìn)行適度改進(jìn),，以克服動(dòng)態(tài)邊界問(wèn)題,，同時(shí)遞進(jìn)優(yōu)化的區(qū)間計(jì)算量相對(duì)較小，利于發(fā)揮PSO搜索精度高和收斂效果好的優(yōu)勢(shì),。具體模型求解步驟為：

    (1)根據(jù)遞進(jìn)協(xié)調(diào)控制算法和本步長(zhǎng)數(shù)據(jù)確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),；

    (2)設(shè)置粒子群維數(shù)D、最大迭代次數(shù)M_max,、收斂精度σ_thresh,，同時(shí)初始化粒子群位置x和速度v，并給定初始SOC_int-LiB,、SOC_int-VRB數(shù)值,；

    (3)根據(jù)既定充放電策略和目標(biāo)函數(shù)計(jì)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(gè)體極值e_best及全局例子適應(yīng)度極值g_best,；

    (5)判斷當(dāng)前計(jì)算是否滿足收斂條件，若是,，則提取當(dāng)前P_LiB,、P_VRB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(dāng)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(jī)數(shù),，x_i,、v_i為第i維粒子的位置與速度，g為約束因子,。  

3 驗(yàn)證分析

    為驗(yàn)證本文方法有效性,，基于風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該風(fēng)場(chǎng)裝機(jī)容量75 MW,，儲(chǔ)能電站中LiB額定容量配置為10 MWh,，VRB為4.5 MWh，各采樣點(diǎn)間隔為5 min,。運(yùn)行參數(shù)中,，LiB的SOC運(yùn)行允許限值為[0.1，0.9],，而VRB的SOC運(yùn)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(jì)該風(fēng)場(chǎng)功率特征，E_min-discha取值為-1.1 MWh,，而E_min-cha取值為1.0 MWh,。

    (1)算例1：提取該風(fēng)電場(chǎng)某年度5月份運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于本文所提方法,，計(jì)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(píng)價(jià)指標(biāo)上均有大幅改變，其中充放電啟動(dòng)因采用VRB獨(dú)立承擔(dān)弱能量區(qū)間的充放電任務(wù),，LiB的啟動(dòng)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(biāo)函數(shù)數(shù)值M降低46.9%。

    選取一定時(shí)間截面區(qū)間P_LiB(t),、P_VRB(t)顯示如圖2所示,，SOC_LiB(t)、SOC_VRB(t)如圖3所示,。充放電功率方面,，可以看出，P_LiB(t)和P_Uc(t)的協(xié)調(diào)使得各自充放電功率越限次數(shù)降低,，同時(shí)P_Uc(t)獨(dú)立承擔(dān)弱能量區(qū)間的充放電使P_LiB(t)有效減少充放電啟動(dòng),，而在兩者同時(shí)充放啟動(dòng)的狀況下，P_LiB(t)可承擔(dān)更多的平抑任務(wù),；結(jié)合圖3中SOC可以看出,，其SOC_LiB變化較SOC_VRB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(shì),。

    (2)算例2：提取該風(fēng)電場(chǎng)某年度10月份運(yùn)行數(shù)據(jù)，計(jì)算結(jié)果如表2所示,。選取一定時(shí)間截面區(qū)間P_LiB(t),、 P_VRB(t)、SOC_LiB(t),、SOC_VRB(t)分別如圖4,、圖5所示。

    表2中相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)同樣均有較大幅度優(yōu)化,，其中LiB的啟動(dòng)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(shí)本文目標(biāo)函數(shù)數(shù)值M降低50.8%,?？傮w而言達(dá)到了本文方法的目標(biāo)；在充放電功率和荷電狀態(tài)方面,，該算例同樣較好地實(shí)現(xiàn)了本文方法的優(yōu)化目標(biāo),。當(dāng)放電平抑任務(wù)較重,、需較大容量放電容量時(shí)，此時(shí)兩者同時(shí)啟動(dòng),，LiB承擔(dān)較大放電容量,；但若其SOC接近下限，此時(shí)VRB則承擔(dān)起了剩余放電功率,。

    綜上所述,，本文提出的考慮功率預(yù)測(cè)的儲(chǔ)能電站動(dòng)態(tài)充放電策略可有效實(shí)現(xiàn)遞進(jìn)控制區(qū)間的運(yùn)行最優(yōu)化。所提方法可保證各介質(zhì)SOC運(yùn)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(cè)引入儲(chǔ)能電站的控制過(guò)程，同時(shí)提出VRB優(yōu)先動(dòng)作或LiB主要?jiǎng)幼鞯某浞烹姴呗?，目的是通過(guò)遞進(jìn)式的區(qū)間優(yōu)化實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電站的動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)控制,；通過(guò)構(gòu)建遞進(jìn)區(qū)間控制的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并考慮實(shí)際條件約束,，給出了基于粒子群算法的實(shí)現(xiàn)流程和求解步驟,。利用實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)平移后的功率偏移量,、SOC運(yùn)行區(qū)間等多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的分析結(jié)果,，表明本文控制方法對(duì)儲(chǔ)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(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,。

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