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光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑功率波動(dòng)策略及經(jīng)濟(jì)性分析

2018-03-21 11:54:51 電網(wǎng)技術(shù)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
為提高光儲(chǔ)型電站的綜合經(jīng)濟(jì)性,降低儲(chǔ)能的容量配置,提出了采用光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)方法來(lái)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的策略,通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整光伏的最大功率

為提高光儲(chǔ)型電站的綜合經(jīng)濟(jì)性,降低儲(chǔ)能的容量配置,提出了采用光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)方法來(lái)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的策略,通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整光伏的最大功率跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)工作點(diǎn)來(lái)平抑大幅度的功率波動(dòng),此外通過(guò)儲(chǔ)能的快速充放電來(lái)平抑幅度較小、變化較快的功率波動(dòng)。通過(guò)光伏和儲(chǔ)能的協(xié)同作用,既能將光伏功率波動(dòng)抑制在電網(wǎng)允許范圍內(nèi),又可減少儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量配置、降低儲(chǔ)能系統(tǒng)的使用頻率。建立了5個(gè)方面的指標(biāo)用于評(píng)價(jià)平抑后的光伏功率波動(dòng)性、儲(chǔ)能的投資和運(yùn)行費(fèi)用,并以某光伏電站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所提策略進(jìn)行了仿真,結(jié)果驗(yàn)證了所提策略的正確性。此外,通過(guò)與常規(guī)的平抑光伏功率波動(dòng)方法對(duì)比,結(jié)果表明:所提方法能夠減少對(duì)儲(chǔ)能容量配置的需求,延長(zhǎng)儲(chǔ)能的使用壽命,提高光儲(chǔ)型電站的綜合經(jīng)濟(jì)性。

 

 0 引言

光伏電站的發(fā)電功率和氣象因素直接相關(guān),發(fā)電功率存在明顯的隨機(jī)波動(dòng)性和不穩(wěn)定性。隨著電網(wǎng)中光伏裝機(jī)容量的逐漸增大,光伏發(fā)電功率的隨機(jī)波動(dòng)將會(huì)影響電網(wǎng)的實(shí)時(shí)功率平衡,造成電網(wǎng)電壓和頻率發(fā)生波動(dòng),直接影響電網(wǎng)的電能質(zhì)量和穩(wěn)定性[1-2]。此外,這種隨機(jī)波動(dòng),會(huì)給電網(wǎng)調(diào)度帶來(lái)諸多不確定性,增大了系統(tǒng)的安全運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)[3]。因此,光伏的并網(wǎng)功率波動(dòng)必須要被抑制在一定的范圍內(nèi)。

文獻(xiàn)[4]通過(guò)對(duì)電動(dòng)汽車的有序充放電引導(dǎo)來(lái)平抑光伏和負(fù)荷的功率波動(dòng),但電動(dòng)汽車用戶的個(gè)性化充電需求會(huì)影響平抑效果。文獻(xiàn)[5]通過(guò)氫儲(chǔ)能系統(tǒng)來(lái)平抑光伏功率波動(dòng),系統(tǒng)整體高效、無(wú)污染物排放,但是工藝過(guò)程復(fù)雜、控制難度大。文獻(xiàn)[6]提出地理分散的概念,將多座相距6 km以上光伏電站組合在一起后,總體功率波動(dòng)性明顯降低,此方法經(jīng)濟(jì)性優(yōu)良,但為光伏電站的選址提出了新的要求。

利用儲(chǔ)能電池平抑光伏的并網(wǎng)功率波動(dòng)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用[7-8],然而近些年來(lái)儲(chǔ)能電池的成本雖然有所下降,但總體依然偏高,使用壽命有限[9]。因此利用儲(chǔ)能來(lái)平抑光伏功率波動(dòng)必須要考慮如何減少儲(chǔ)能的需求容量,提高儲(chǔ)能的使用壽命。

為此,文獻(xiàn)[10-13]提出利用蓄電池和超級(jí)電容構(gòu)成混合儲(chǔ)能系統(tǒng)(hybrid energy storage system,HESS)來(lái)平抑功率波動(dòng)。HESS在一定程度上減少了平抑波動(dòng)所需的儲(chǔ)能電池容量,減少了儲(chǔ)能的循環(huán)充放電次數(shù),但是超級(jí)電容的投資建設(shè)成本很高,并不是最理想的平抑光伏功率波動(dòng)方法。

為能夠進(jìn)一步地減少平抑光伏功率波動(dòng)對(duì)儲(chǔ)能容量的需求、減少儲(chǔ)能的投資成本、延長(zhǎng)儲(chǔ)能使用壽命,本文從光伏功率波動(dòng)本身和儲(chǔ)能的實(shí)時(shí)補(bǔ)償2個(gè)方面入手,提出光伏和儲(chǔ)能協(xié)調(diào)互補(bǔ)的方法來(lái)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)。即當(dāng)光伏功率波動(dòng)劇烈,超出了儲(chǔ)能的平抑能力時(shí),對(duì)光伏進(jìn)行限功率控制,從功率波動(dòng)源頭抑制一部分波動(dòng),然后再加上儲(chǔ)能的實(shí)時(shí)補(bǔ)償作用,最終將功率波動(dòng)抑制在合理范圍內(nèi)。

針對(duì)光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑光伏功率波動(dòng),文

獻(xiàn)[14]較早地提出了通過(guò)光伏限功率控制來(lái)平抑功率波動(dòng),但該方法對(duì)光伏的功率負(fù)向波動(dòng)無(wú)效。文獻(xiàn)[15]對(duì)比和分析了利用儲(chǔ)能、利用可控負(fù)荷和利用光伏限功率控制這3種平抑光伏功率波動(dòng)措施的經(jīng)濟(jì)性,得出結(jié)論:利用儲(chǔ)能和光伏限功率控制組合的方式來(lái)平抑光伏功率波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)性最優(yōu),但該文獻(xiàn)未對(duì)光伏和儲(chǔ)能如何協(xié)調(diào)配合控制的算法展開(kāi)深入研究。

本文在前人的研究基礎(chǔ)上,針對(duì)光伏和儲(chǔ)能協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)問(wèn)題,首先,分析了光伏的功率波動(dòng)特性;然后,提出了光儲(chǔ)協(xié)調(diào)平抑功率波動(dòng)的具體控制策略,給出了光伏最大功率跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)工作點(diǎn)的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略,以及基于自適應(yīng)卡爾曼濾波算法的儲(chǔ)能充放電控制策略;最后,依據(jù)某光伏電站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所提策略進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,并從光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的平抑效果、儲(chǔ)能最大需求容量、每天電池的循環(huán)充放電次數(shù)、儲(chǔ)能的投資運(yùn)行成本以及光伏發(fā)電損失量等5個(gè)方面全面比較和評(píng)估了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

1 光伏電站發(fā)電功率波動(dòng)特性

圖1顯示了某750 kW光伏電站在2014年1月9日的發(fā)電功率曲線(采樣間隔1 min),當(dāng)日最大功率波動(dòng)量超過(guò)了裝機(jī)容量的±70%/min,期間出現(xiàn)了多次功率大幅度地波動(dòng)現(xiàn)象。

針對(duì)典型天氣狀況(晴天、多云、陰天)對(duì)該光

圖1 光伏電站典型發(fā)電功率波動(dòng)曲線Fig. 

1 Typical power fluctuations of PV power plant

伏電站1 min的功率波動(dòng)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2所示。

從圖2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果看出:功率波動(dòng)幅值主要集中在光伏裝機(jī)容量的±5%~±40%范圍內(nèi),超過(guò)±60%范圍的功率波動(dòng)次數(shù)較少;多云天氣下,功率波動(dòng)更頻繁,主要是由于云移動(dòng)過(guò)程中頻繁地遮擋太陽(yáng)造成;晴天和陰天下功率波動(dòng)次數(shù)很少,幅值也很低,主要因?yàn)榍缣煸粕?對(duì)太陽(yáng)的遮擋較少,而陰天光伏本身出力就低,使得功率的可波動(dòng)范圍相應(yīng)地被縮小。

圖2 不同天氣狀況下的光伏功率波動(dòng)特性Fig. 

2 Power fluctuations of PV in different weather conditions

各國(guó)電力系統(tǒng)對(duì)光伏并網(wǎng)功率的波動(dòng)性要求不完全相同,如波多黎各電力局對(duì)功率波動(dòng)要求是小于±10%/min,墨西哥電力局要求將功率波動(dòng)控制在±1%~±5%/min范圍內(nèi)[3]。在圖2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果基礎(chǔ)上,圖3繪制了在不同時(shí)間尺度(1—30 min)下功率波動(dòng)的變化趨勢(shì)。整體來(lái)看,隨著時(shí)間窗口的增大,功率波動(dòng)量也隨著增大。多云天氣下的功率波動(dòng)明顯比晴天和陰天下波動(dòng)幅度大。另外,在多云天氣下,風(fēng)速越大,功率的波動(dòng)量也越大,因?yàn)轱L(fēng)速越大,云的移動(dòng)速度也越大,遮擋太陽(yáng)的頻率增大。此外,晴天和陰天環(huán)境下,功率波動(dòng)量和風(fēng)速之間的相關(guān)性較小。

從上述光伏功率波動(dòng)特性可以看出,光伏電站的最大功率波動(dòng)甚至超過(guò)了總裝機(jī)容量的70%,若要僅僅依靠?jī)?chǔ)能電池來(lái)平抑這種波動(dòng),將會(huì)使得儲(chǔ)

圖3 不同時(shí)間尺度下光伏的功率波動(dòng)量變化趨勢(shì)Fig. 

3 Variation trend of the power fluctuations of PV at different time scales

能電池和儲(chǔ)能變流器(power conversion system,PCS)的容量配置的很大,產(chǎn)生非常高的儲(chǔ)能系統(tǒng)投資運(yùn)行成本。因此,本文提出光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的策略。

2 光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑功率波動(dòng)策略

目前,光儲(chǔ)型電站的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要有2種:共交流母線型和共直流母線型?;谶@2種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),本文建立的用于平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的控制系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D4所示。

能量管理系統(tǒng)(energy management system,EMS)根據(jù)光伏的實(shí)時(shí)發(fā)電功率PPV(t)和并網(wǎng)點(diǎn)的實(shí)時(shí)功率PG(t)的波動(dòng)大小以及儲(chǔ)能電池的是實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)SOC(t),來(lái)控制光伏PCS的MPPT工作點(diǎn)

圖4 光儲(chǔ)電站的系統(tǒng)拓?fù)銯ig. 

4 System structure of PV&ES power station

和儲(chǔ)能PCS的充放電功率,通過(guò)光伏和儲(chǔ)能的協(xié)調(diào)配合,將光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)抑制在電網(wǎng)允許范圍內(nèi)。

針對(duì)圖4所示的2種光儲(chǔ)電站拓?fù)?本文所提策略均適用,存在的差別主要是:數(shù)據(jù)采集位置的不同、控制指令下發(fā)和執(zhí)行的對(duì)象不同。然而,這兩點(diǎn)區(qū)別并不會(huì)影響所提策略的有效性。

本文以1 min時(shí)間尺度下的光伏功率波動(dòng)平抑為例展開(kāi)研究,對(duì)光伏1 min的功率波動(dòng)定義為

ΔP(t)=PPV(t)−PPV(t−1)ΔP(t)=PPV(t)−PPV(t−1) (1)

式中ΔP(t)表示t時(shí)刻的功率波動(dòng)大小(單位為kW),數(shù)據(jù)采樣間隔為1 min。

光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑功率波動(dòng)策略如圖5所示。通??刂乒夥ぷ髟贛PPT模式下,由儲(chǔ)能單獨(dú)來(lái)平抑小幅度的功率波動(dòng)。若光伏功率波動(dòng)幅度超出了儲(chǔ)能的平抑能力,則控制光伏工作在限功率模式下,同時(shí)也需要儲(chǔ)能來(lái)協(xié)同配合平抑。若光伏功率波動(dòng)在電網(wǎng)允許波動(dòng)范圍內(nèi),則不需要任何平抑措施,控制光伏工作在MPPT模式下,控制儲(chǔ)能輸出功率為零(相當(dāng)于待機(jī)狀態(tài))。

圖5 光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑功率波動(dòng)控制策略Fig.

 5 Cooperative control strategy of PV and ES for smoothing power fluctuations of PV

該策略具體分為以下2個(gè)步驟進(jìn)行:

1)將ΔP(t)作為限功率算法的輸入?yún)?shù);然后,該算法再根據(jù)電網(wǎng)規(guī)定的光伏并網(wǎng)功率允許波動(dòng)值Pglimit和儲(chǔ)能PCS的最大輸出功率PES,max對(duì)光伏PCS的MPPT工作點(diǎn)作出調(diào)整,得到光伏MPPT的功率上限參考值P* limit (取值為0.1CPV~CPV,CPV為光伏的裝機(jī)容量/kWp)。Pcell為光伏電池當(dāng)前最大可輸出功率,為了滿足平抑功率波動(dòng)的需要,光伏PCS的輸出功率PPV滿足如下:

若P∗limitPlimit∗=CPV,光伏工作在MPPT模式下;若P∗limitPlimit∗<CPV,光伏工作在限功率模式下。

2)在執(zhí)行步驟1)的同時(shí),采用自適應(yīng)卡爾曼濾波算法對(duì)PPV進(jìn)行濾波得到并網(wǎng)功率的參考值

P∗GPG∗;然后,根據(jù)儲(chǔ)能PCS的PES,max約束、SOC約

束(SOCmin~SOCmax)以及ΔP(t)對(duì)儲(chǔ)能PCS的輸出功率進(jìn)行計(jì)算,得到充放電功率值指令PES(放電時(shí)功率為正,充電時(shí)功率為負(fù))。

3)EMS將計(jì)算得到的P∗limitPlimit∗和PES指令值通過(guò)

以太網(wǎng)通信的方式分別下發(fā)給光伏PCS和儲(chǔ)能PCS執(zhí)行。

系統(tǒng)控制響應(yīng)速度分析:EMS從數(shù)據(jù)采集(≤200 ms),到控制指令計(jì)算(≤500 ms),再到控制指令下發(fā)(≤50 ms),這個(gè)過(guò)程大約耗時(shí)1 s。然后,儲(chǔ)能PCS能夠根據(jù)指令立即調(diào)整充放電功率,認(rèn)為其響應(yīng)時(shí)間≤1 s;同時(shí),光伏PCS調(diào)整MPPT工作點(diǎn),文獻(xiàn)[16]通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)光伏MPPT算法追蹤最大功率點(diǎn)的耗時(shí)進(jìn)行了測(cè)算,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明追蹤耗時(shí)的平均值為0.44 s。綜上,本文策略執(zhí)行一次的總響應(yīng)延時(shí)約為2 s,遠(yuǎn)小于1 min的采樣間隔,上述控制策略能夠良好地追蹤光伏的功率波動(dòng)。

2.1 光伏限功率算法

光伏的限功率控制算法的核心是:根據(jù)波動(dòng)量ΔP(t)的大小判斷光伏是否進(jìn)入限功率運(yùn)行模式、在限功率狀態(tài)下動(dòng)態(tài)調(diào)整MPPT工作點(diǎn)以及如何由限功率模式切換回MPPT模式。限功率算法的流程如圖6所示。

通常情況下,較大幅度的功率波動(dòng)首先產(chǎn)生于光伏發(fā)電功率的突然下降,然后再出現(xiàn)功率的上下劇烈波動(dòng)。當(dāng)限功率算法開(kāi)始后,通過(guò)判斷光伏功

圖6 光伏限功率算法的流程圖Fig. 

6 Flowchart of power curtailment algorithm of PV

率下降的幅度大小來(lái)決定光伏PCS的控制模式。

若ΔP(t)<-(Pglimit+PES,max),EMS命令光伏PCS開(kāi)始執(zhí)行限功率控制,并給定P∗limitPlimit∗的初始值;反之,則控制光伏PCS執(zhí)行MPPT控制。

記在限功率模式下功率波動(dòng)大小為ΔPlimit(t),EMS每經(jīng)過(guò)控制步長(zhǎng)Δt,根據(jù)ΔPlimit(t)的大小,P∗limit(t)Plimit∗(t)的動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程如下:

1)若功率波動(dòng)較大,滿足ΔPlimit(t)<-2Pglimit,則將P∗limitPlimit∗調(diào)整為當(dāng)前光伏的發(fā)電功率PPV(t)。

2)若功率波動(dòng)比1)小,但依然超過(guò)了電網(wǎng)允許波動(dòng),則將功率限值P∗limitPlimit∗進(jìn)一步降低。

3)若功率波動(dòng)穩(wěn)定在一定范圍內(nèi),滿足-Pglimit≤ ΔPlimit(t)<0,則保持P∗limitPlimit∗不變。

4)若功率完全不波動(dòng),滿足ΔPlimit(t)=0,光伏功率PPV =P∗limitPlimit∗,則將功率限值P∗limitPlimit∗調(diào)高。

當(dāng)光伏PCS工作在限功率模式下時(shí),每隔Δt都要判斷1)—4),直到P* limit>CPV,立即將光伏PCS由限功率模式切換回MPPT模式。

2.2 儲(chǔ)能充放電控制策略

卡爾曼濾波算法在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)、新能源發(fā)電等方面得到了廣泛應(yīng)用[17],本文采用自適應(yīng)卡爾曼濾波算法對(duì)光伏功率PPV進(jìn)行濾波,得到光伏并網(wǎng)功率參考值P∗GPG∗,然后基于P∗GPG∗和儲(chǔ)能電池的SOC,計(jì)算得到儲(chǔ)能PCS的充放電功率指令PES。

通常,儲(chǔ)能用于平抑功率波動(dòng)時(shí),控制儲(chǔ)能電池的SOC在50%附近波動(dòng)[8]。當(dāng)儲(chǔ)能電池的SOC嚴(yán)重偏離50%時(shí),通過(guò)調(diào)整P∗GPG∗的大小實(shí)現(xiàn)對(duì)電池SOC的調(diào)節(jié)。利用式(3)建立的指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)儲(chǔ)能電池SOC的偏離程度,卡爾曼濾波模型根據(jù)偏離量λ的大小動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)卡爾曼濾波參數(shù),最終實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整P∗GPG∗的目的[18]。

λ=nSOC(t)−0.50.5λ=nSOC(t)−0.50.5 (3)

式中n為靈敏度系數(shù),取值為正數(shù),取值越小靈敏度越低,本文取n為0.1。

儲(chǔ)能電池的約束條件主要考慮電池的SOC約束和儲(chǔ)能PCS的功率約束,表示如下:

{−PES,max≤PES(t)≤PES,max0.2≤SOC(t)≤0.9{−PES,max≤PES(t)≤PES,max0.2≤SOC(t)≤0.9 (4)

此外,儲(chǔ)能電池還需要考慮單體電池的溫度和電壓約束。

由卡爾曼濾波得到了t時(shí)刻光伏并網(wǎng)功率參考值P∗GPG∗(t),則儲(chǔ)能PCS的充放電功率PES(t)計(jì)算表達(dá)式為

由式(5)得到了儲(chǔ)能PCS的功率指令后,根據(jù)儲(chǔ)能的約束條件式(4)對(duì)功率指令PES(t)進(jìn)行修正。

 3 算例仿真與分析

3.1 光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑策略的仿真

以某750 kWp光伏電站實(shí)測(cè)發(fā)電數(shù)據(jù)為例,對(duì)本文提出的光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

仿真參數(shù)設(shè)置:儲(chǔ)能電池容量CES為150 kW•h,儲(chǔ)能PCS的最大輸出功率PES,max為120 kW;光伏裝機(jī)容量CPV為750 kWp;電網(wǎng)允許功率波動(dòng)為±10%CPVkW/min(即Pglimit為75 kW)。

選取一個(gè)典型日的光伏數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,原始發(fā)電功率和平抑后的并網(wǎng)功率曲線見(jiàn)圖7。從圖7可看出,“不限功率+不用儲(chǔ)能”、“不限功率+用儲(chǔ)能” 以及“限功率+用儲(chǔ)能”這3種方式之間的協(xié)調(diào)控制過(guò)程,有效抑制了光伏并網(wǎng)功率的波動(dòng)。

圖7 光伏原始發(fā)電功率和實(shí)際并網(wǎng)功率Fig. 

7 Original and smoothed power of PV

儲(chǔ)能電池的充放電功率曲線和對(duì)應(yīng)的SOC變化曲線如圖8所示。從仿真結(jié)果可以看出,本文所提策略能夠控制儲(chǔ)能電池工作在“淺充淺放”狀態(tài)下,儲(chǔ)能電池的SOC在50%附近波動(dòng)。其次,儲(chǔ)能PCS的充放電功率始終在[-120, 120]kW的安全約束范圍內(nèi),證明了本文所提的儲(chǔ)能控制策略的正確性。

平抑前后的光伏功率波動(dòng)大小如圖9所示,平抑后的并網(wǎng)功率波動(dòng)絕大部分被抑制在了允許波動(dòng)范圍內(nèi),而光伏原始發(fā)電功率的波動(dòng)遠(yuǎn)超過(guò)允許波動(dòng)范圍。

圖8 儲(chǔ)能的充放電功率和SOC變化Fig.

 8 Charge/discharge power and SOC of ES

圖9 平抑前后的光伏功率的波動(dòng)性對(duì)比Fig.

 9 Original and smoothed power fluctuations of PV

需要說(shuō)明的是:圖9的仿真結(jié)果中光伏正向并網(wǎng)功率波動(dòng)得到了有效的平抑,而負(fù)向功率波動(dòng)還存在一部分超出了電網(wǎng)允許波動(dòng)范圍,這是由于儲(chǔ)能PCS最大放電功率PES,max的限制造成。如若完全平抑這部分波動(dòng),需加大儲(chǔ)能PCS的容量,并適當(dāng)增大儲(chǔ)能電池容量,但這會(huì)增加系統(tǒng)投資成本。

3.2 經(jīng)濟(jì)性分析

本文所提策略雖能降低儲(chǔ)能的投資和運(yùn)行成本,但光伏的限功率控制會(huì)導(dǎo)致光伏發(fā)電量損失。為了評(píng)估所提策略的經(jīng)濟(jì)性,本文和常規(guī)利用儲(chǔ)能平抑光伏功率波動(dòng)的策略[8]進(jìn)行了對(duì)比。從該光伏電站全年的運(yùn)行數(shù)據(jù)中選取了60個(gè)典型日(每月5天)的功率曲線作為仿真樣本,然后以5個(gè)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)策略的執(zhí)行效果進(jìn)行對(duì)比分析。

3.2.1 光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)平抑效果

對(duì)圖9中超標(biāo)功率(超出±Pglimit范圍外的功率波動(dòng))的發(fā)電量進(jìn)行計(jì)算,得到全天的超標(biāo)電量(單位kW•h)。本文利用該值的大小來(lái)評(píng)估光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的平抑效果,該值越小,表明平抑效果越好。超標(biāo)功率波動(dòng)的分布情況如圖10所示。

圖10 超標(biāo)功率波動(dòng)分布情況Fig. 

10 Distribution of excessive power fluctuations

計(jì)算得出光伏原始功率超標(biāo)電量、經(jīng)本文策略以及經(jīng)參考策略平抑后的超標(biāo)電量的平均值分別為:123.27 kW•h/天、31.67 kW•h/天、37.39 kW•h/天。從超標(biāo)電量的均值來(lái)看,本文所提策略和參考策略都能有效地平抑光伏功率波動(dòng),但本文策略超標(biāo)電量的平均值更小,平抑效果更好。

3.2.2 儲(chǔ)能電池最大需求容量

儲(chǔ)能的投資成本和儲(chǔ)能的容量成正比,因此建立儲(chǔ)能最大需求容量指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。每天用于平抑波動(dòng)的儲(chǔ)能需求容量Eneed(單位為kW•h)為

Eneed=(max{SOC(t)t=0:0023:59}−min{SOC(t)t=0:0023:59})CESEneed=(max{SOC(t)t=0:0023:59}−min{SOC(t)t=0:0023:59})CES (7)

2種策略Eneed的分布情況如圖11所示,從仿真結(jié)果可以直觀地看出本文所提策略對(duì)儲(chǔ)能的容量需求遠(yuǎn)小于參考策略。

3.2.3 電池循環(huán)充放電次數(shù)

儲(chǔ)能電池的使用壽命和循環(huán)充放電次數(shù)直接相關(guān)[7],每天循環(huán)充放電次數(shù)越少,儲(chǔ)能的使用壽命就會(huì)變長(zhǎng)。因此,本文建立儲(chǔ)能電池循環(huán)充放電次數(shù)指標(biāo)N來(lái)評(píng)估儲(chǔ)能電池的壽命,計(jì)算表達(dá)式為

N=∑0:0023:59|PES(t)|Δt/(2CES)N=∑0:0023:59|PES(t)|Δt/(2CES) (8)

2種策略下儲(chǔ)能電池每天的循環(huán)充放電次數(shù)分布情況如圖12所示。從仿真結(jié)果可直觀地看出本文所提策略能顯著降低儲(chǔ)能電池的充放電次數(shù),對(duì)

圖11 儲(chǔ)能電池最大需求容量分布情況Fig. 

11 Distribution of maximum demand capacity of battery

圖12 儲(chǔ)能電池循環(huán)充放電次數(shù)分布情況Fig. 

12 Distribution of charge/discharge cycles of battery

儲(chǔ)能的使用頻率遠(yuǎn)小于參考策略,能有效地延長(zhǎng)儲(chǔ)能電池的使用壽命。

3.2.4 儲(chǔ)能的投資和年運(yùn)行成本

儲(chǔ)能投資費(fèi)用包括儲(chǔ)能電池和PCS費(fèi)用,年運(yùn)行成本主要考慮儲(chǔ)能每次充放電的能量損耗而發(fā)生的成本費(fèi)用,總費(fèi)用為

Rinv,cost=γ1(1+0.2)Eave+γ2PES,max+ηγ3NaveCES×365Rinv,cost=γ1(1+0.2)Eave+γ2PES,max+ηγ3NaveCES×365(9)

式中:γ1為單位容量?jī)?chǔ)能電池的投資成本,取值3000元/kW•h;Eave為圖11中Eneed的平均值;γ2為單位容量?jī)?chǔ)能PCS的投資成本,取值900元/kW;η為儲(chǔ)能系統(tǒng)的綜合效率,取值90%;γ3為單位充電或放電的運(yùn)行成本,取值為1.2元/kW•h;Nave為圖12中N的平均值。

計(jì)算得出本文所提策略的Rinv,cost共計(jì)29.52萬(wàn)元,參考文獻(xiàn)策略的Rinv,cost共計(jì)44.63萬(wàn)元。

3.2.5 光伏發(fā)電損失量

本文所提策略中光伏每天損失的發(fā)電量Eloss的分布情況如圖13所示,Eloss的平均值為98.89 kW•h/天,折算成電費(fèi)損失(電價(jià)為1元/kW•h),全年的發(fā)電損失費(fèi)用約為3.61萬(wàn)元。

3.2.6 經(jīng)濟(jì)性綜合對(duì)比分析

對(duì)上述5項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行匯總,如表1所示

圖13 光伏發(fā)電損失量發(fā)分布情況Fig. 

13 Distribution of PV generation power loss

經(jīng)本文策略平抑后的光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)性比參考策略平均減少了5.72 kW•h,約占光伏原始功率波動(dòng)的4.38%,對(duì)光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)平抑性能更好;本文策略對(duì)儲(chǔ)能容量的需求比參考策略平均減少了41.10%,同等條件下,系統(tǒng)對(duì)儲(chǔ)能的容量需求約減少了一半;本文策略每天對(duì)電池的循環(huán)充放電次數(shù)比參考策略減少了58.15%,大幅降低了電池的充放電頻率,能夠有效延長(zhǎng)儲(chǔ)能電池的使用壽命;本文策略的投資成本和年運(yùn)行費(fèi)用為33.13萬(wàn)元(含

表1 本文策略和參考策略的經(jīng)濟(jì)性綜合比較Tab.

 1 Comprehensive comparisons of economy between proposed strategy and referenced strategy

光伏發(fā)電損失費(fèi)),比參考策略的總費(fèi)用減少了25.77%,綜合經(jīng)濟(jì)效益相當(dāng)可觀。

4 結(jié)論

本文研究了光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)策略,從光伏限功率控制和儲(chǔ)能充放電控制2個(gè)方面同時(shí)進(jìn)行平抑,達(dá)到了良好地平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)效果。

采用光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)的方法平抑功率波動(dòng)相比于單獨(dú)利用儲(chǔ)能平抑功率波動(dòng),前者對(duì)儲(chǔ)能的容量需求更低,而且還能顯著減低儲(chǔ)能的循環(huán)充放電次數(shù),能夠延長(zhǎng)光儲(chǔ)型電站中儲(chǔ)能的使用壽命。

其次,采用光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)的方法平抑功率波動(dòng)能夠降低光儲(chǔ)型電站的投資運(yùn)行成本,相比于常規(guī)的單獨(dú)利用儲(chǔ)能平抑功率波動(dòng)方法,經(jīng)濟(jì)性能夠提高20%以上。

在本文的研究過(guò)程中,儲(chǔ)能電池和儲(chǔ)能PCS的容量初始值是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)得出,在論文中并未對(duì)儲(chǔ)能容量的配置過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)論述。因此,下一步的研究?jī)?nèi)容主要為:基于光儲(chǔ)協(xié)調(diào)互補(bǔ)平抑光伏并網(wǎng)功率波動(dòng)的思想,研究?jī)?chǔ)能電池容量和儲(chǔ)能PCS容量的具體優(yōu)化配置方法,得出儲(chǔ)能系統(tǒng)容量的定量計(jì)算方法。

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作者介紹:

馬偉1, 王瑋1, 吳學(xué)智2, 胡若男1, 姜久春1

1.國(guó)家能源主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)研發(fā)中心(北京交通大學(xué)),北京市 海淀區(qū) 100044

2.北京電動(dòng)車輛協(xié)同創(chuàng)新中心,北京市 海淀區(qū) 100044

馬偉(1992),男,博士研究生,通信作者,研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電技術(shù),E-mail:16117385@bjtu.edu.cn;

王瑋(1959),男,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析、新能源發(fā)電技術(shù)等,E-mail:wwang2@bjtu.edu.cn;

吳學(xué)智(1975),男,博士,副教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電和柔性直流輸電技術(shù)。

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