雷鳴宇 楊子龍 王一波 許洪華
(1.中國(guó)科學(xué)院電工研究所 北京 100190 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100190)
光/儲(chǔ)混合系統(tǒng)中的儲(chǔ)能控制技術(shù)研究
雷鳴宇1,2楊子龍1王一波1許洪華1
(1.中國(guó)科學(xué)院電工研究所 北京 100190 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100190)
在含有高滲透率光伏發(fā)電的配電網(wǎng)中,安裝儲(chǔ)能系統(tǒng)可以減小光伏功率波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)的沖擊。為了實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能對(duì)光伏發(fā)電功率的平滑作用,提出一種基于低通濾波與短時(shí)功率預(yù)測(cè)技術(shù)的儲(chǔ)能控制方法,大幅度消除了傳統(tǒng)低通濾波方法造成的延時(shí),同時(shí)可降低光伏功率預(yù)測(cè)誤差對(duì)控制效果的影響,提高了平滑效果,節(jié)省了儲(chǔ)能安裝容量。仿真結(jié)果顯示該策略能有效降低光伏發(fā)電功率的波動(dòng)性,降低電池過(guò)充或過(guò)放現(xiàn)象的發(fā)生概率。
光伏發(fā)電 儲(chǔ)能系統(tǒng) 低通濾波 功率預(yù)測(cè) 荷電狀態(tài)
近年來(lái),分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)在工業(yè)園區(qū)、商業(yè)建筑和農(nóng)業(yè)大棚等場(chǎng)所的安裝規(guī)模不斷擴(kuò)大,使其在配電網(wǎng)中的滲透率不斷提高,對(duì)配電網(wǎng)的影響也受到越來(lái)越多的關(guān)注[1]。光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率受氣象變化影響,具有較強(qiáng)的波動(dòng)性,對(duì)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定及電能質(zhì)量造成了嚴(yán)重影響,主要表現(xiàn)在電壓升高、諧波增大和功率沖擊等方面[2]。為了降低光伏發(fā)電并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)的影響,可以采用儲(chǔ)能裝置與分布式電源相配合的方式,平滑輸出功率,提高系統(tǒng)電能質(zhì)量,保證光伏發(fā)電順利并網(wǎng)[3]。鉛酸蓄電池儲(chǔ)能具有安裝位置靈活、經(jīng)濟(jì)性好及技術(shù)成熟等優(yōu)點(diǎn),在分布式光伏發(fā)電領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[4],在光伏/儲(chǔ)能混合發(fā)電系統(tǒng)中,受到天氣的隨機(jī)變化、負(fù)荷的快速啟停和儲(chǔ)能電池的使用壽命等因素的制約,需要合理地開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)儲(chǔ)能電站控制策略,滿足多個(gè)目標(biāo)的需求,儲(chǔ)能電站的控制技術(shù)已成為智能電網(wǎng)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題。
光伏/儲(chǔ)能系統(tǒng)中,對(duì)儲(chǔ)能電站的一個(gè)重要控制目標(biāo)是通過(guò)快速的充放電控制實(shí)現(xiàn)平抑光伏發(fā)電功率的波動(dòng),減小對(duì)電網(wǎng)的沖擊。目前常見(jiàn)的儲(chǔ)能控制方法有基于低通濾波原理的儲(chǔ)能控制方法[5-8]、基于短時(shí)功率預(yù)測(cè)技術(shù)的控制方法[9]、小波包分解方法[10]等,這些方法各具有不同的優(yōu)缺點(diǎn):低通濾波方法原理簡(jiǎn)單、技術(shù)成熟、易實(shí)現(xiàn),但缺點(diǎn)是會(huì)導(dǎo)致較為嚴(yán)重的延時(shí)問(wèn)題,浪費(fèi)大量的電能,也不利于電網(wǎng)調(diào)度;基于短時(shí)功率預(yù)測(cè)的方法具有預(yù)判能力,控制更為及時(shí),但控制效果直接受功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的影響較大。
本文采用基于低通濾波與短時(shí)功率預(yù)測(cè)技術(shù)相結(jié)合的儲(chǔ)能控制方法,既可以減小甚至消除低通濾波造成的延時(shí),又降低功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度對(duì)最終控制效果的影響。同時(shí)使用了兩級(jí)低通濾波分組控制策略以及荷電狀態(tài)(SOC)反饋修正,既提高了控制效果,又有利于延長(zhǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的使用壽命。
目前,很多光伏/儲(chǔ)能系統(tǒng)都采用共交流母線的連接結(jié)構(gòu)。在典型的光伏并網(wǎng)系統(tǒng)10 kV接入方案中,光伏發(fā)電通過(guò)光伏并網(wǎng)逆變器和升壓變壓器接到電網(wǎng)上,發(fā)出的電能優(yōu)先供本地負(fù)荷使用,多余電量上網(wǎng)。儲(chǔ)能電站作為并網(wǎng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)與光伏發(fā)電采用共10 kV母線的連接方式,儲(chǔ)能電池通過(guò)儲(chǔ)能雙向變流器(Power Converter System,PCS)和升壓變壓器連接到電網(wǎng)。典型的光/儲(chǔ)混合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 包含電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure diagram of grid connected photovoltaic system with battery energy storage system
由于光伏發(fā)電功率易受環(huán)境變化影響,具有較大的功率波動(dòng)性,這種功率的快速波動(dòng)將對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和電能質(zhì)量造成不利影響[11]。未來(lái)隨著光伏滲透率的提高,電壓的變化量也將隨之增加,會(huì)對(duì)電網(wǎng)造成更大的沖擊。因此,有必要對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)平滑光伏發(fā)電功率的控制策略進(jìn)行深入研究。
目前一般以光伏發(fā)電系統(tǒng)1 min和10 min最大有功功率變化作為衡量功率波動(dòng)劇烈程度的指標(biāo)[12]。根據(jù)光伏發(fā)電站接入電力系統(tǒng)技術(shù)規(guī)定(GB/T 19964—2012)要求,光伏電站有功功率變化速率應(yīng)不超過(guò)10%裝機(jī)容量/min。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏功率的平滑,本文采用引入儲(chǔ)能系統(tǒng)的方法,同時(shí)控制儲(chǔ)能系統(tǒng)在光伏功率上升時(shí)充電,在光伏功率下降時(shí)放電,實(shí)現(xiàn)功率互補(bǔ),降低光伏并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)的沖擊。
2.1 基于低通濾波原理的儲(chǔ)能控制方法
在此,利用巴特沃斯低通濾波器原理對(duì)光伏功率進(jìn)行濾波[13],得到光伏發(fā)電功率的波動(dòng)成分,作為儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電的控制參考,低通濾波控制方法的傳遞函數(shù)為
(1)
式中,T為濾波時(shí)間常數(shù)。通過(guò)低通濾波前后的光伏發(fā)電功率的差值即為蓄電池充放電功率參考值
(2)
圖2 傳遞函數(shù)H2(s)幅頻特性Fig.2 Amplitude-frequency characteristic curve of transfer function H2(s)
由圖2可知,隨著T的逐漸增加,H2(s)高通濾波效果更加明顯,光伏發(fā)電功率波動(dòng)平抑效果提高,蓄電池充放電功率也隨之增加[14]。
2.2 分組儲(chǔ)能控制策略
目前大容量?jī)?chǔ)能電站一般采用整體控制,即所有蓄電池支路同時(shí)充電或放電,由于光伏發(fā)電功率存在高頻波動(dòng),導(dǎo)致蓄電池頻繁充放電,加速了電池老化。本文根據(jù)光伏發(fā)電功率中的高頻部分所占比例,將蓄電池分為兩組,采用兩級(jí)低通濾波的控制策略,使兩組蓄電池分別平抑高頻和低頻的功率波動(dòng),此時(shí)的控制原理如圖3所示。
圖3 基于低通濾波算法的分組控制策略Fig.3 Group control strategy based on low pass filtering algorithm
圖3中,Pbat-ref1為電池低頻充放電功率參考值,Pbat-ref2為電池高頻充放電功率參考值,T1和T2分別為兩次低通濾波的時(shí)間常數(shù),由于前級(jí)低通濾波的截止頻率fp1低于后級(jí)的截止頻率fp2, 可知T1>T2。 Pbat-ref1和Pbat-ref2的表達(dá)式分別為
(3)
(4)
在此,為了兼顧各電池組之間的一致性問(wèn)題,各電池支路的分組應(yīng)定期進(jìn)行循環(huán)變換,例如通過(guò)能量管理系統(tǒng)進(jìn)行控制,每個(gè)月選擇不同的支路平抑高頻波動(dòng),其余支路平抑低頻波動(dòng),降低了頻繁充放電對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響,同時(shí)避免了某一電池支路提前老化影響儲(chǔ)能電站的正常運(yùn)行。
2.3 儲(chǔ)能控制策略優(yōu)化
1)荷電狀態(tài)對(duì)低通濾波時(shí)間常數(shù)的反饋修正
荷電狀態(tài)SOC是指蓄電池使用一段時(shí)間或長(zhǎng)期擱置不用后的剩余電量與其完全充電狀態(tài)的容量的比值[15],可知0≤SOC≤1。 蓄電池使用時(shí)應(yīng)盡量避免發(fā)生過(guò)充電或過(guò)放電現(xiàn)象,否則會(huì)造成電池加速老化,不利于儲(chǔ)能系統(tǒng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行,因此儲(chǔ)能電池的控制策略應(yīng)考慮蓄電池的荷電狀態(tài)。
由于蓄電池在平滑光伏發(fā)電功率的過(guò)程中同時(shí)存在充電和放電的操作,即電池荷電狀態(tài)既可能增加也可能下降,因此荷電狀態(tài)過(guò)大或過(guò)小都會(huì)影響電池平滑功率波動(dòng)的能量,在此假設(shè)電池在SOC為0~1的范圍能夠工作,此時(shí)認(rèn)為電池荷電狀態(tài)SOC=0.5時(shí)平抑波動(dòng)能力最強(qiáng)。
低通濾波算法中,濾波時(shí)間常數(shù)T是一個(gè)重要參數(shù),直接決定儲(chǔ)能充放電功率,在此引入SOC對(duì)低通濾波時(shí)間常數(shù)的反饋修正環(huán)節(jié),兩組蓄電池的荷電狀態(tài)SOC1和SOC2對(duì)T1反饋修正的表達(dá)式為
T1=T1-ref[1-2(SOC1-0.5)2k1+
(SOC2-0.5)2k2]
(5)
式中,T1-ref為濾波時(shí)間常數(shù)T1的參考值;k1、 k2分別為SOC1和SOC2的權(quán)重因子,由兩組電池的容量比決定,且滿足如下關(guān)系
k1+k2=1
(6)
此時(shí)T1/T1-ref與SOC1、 SOC2之間的關(guān)系如圖4所示。
圖4 T1/T1-ref與SOC1及SOC2之間的關(guān)系Fig.4 Relationship curve between T1/T1-ref and SOC1,SOC2
由圖4可見(jiàn),當(dāng)SOC1=SOC2=0.5時(shí),T1/T1-ref有最大值1,隨著電池荷電狀態(tài)偏離理想狀態(tài),kT逐漸減小。當(dāng)T1/T1-ref確定后,儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電總功率即確定了,此時(shí)兩組蓄電池之間的功率分配由T2/T2-ref決定,此時(shí)SOC2對(duì)T2的反饋修正表達(dá)式為
T2=T2-ref[1-2(SOC2-0.5)2]
(7)
此時(shí),兩者之間的關(guān)系曲線如圖5所示。同樣,當(dāng)SOC2=0.5時(shí),T2/T2-ref有最大值1,當(dāng)SOC2=0或1時(shí)T2=0.5T2-ref, 此時(shí)儲(chǔ)能充放電功率最小,可有效降低儲(chǔ)能系統(tǒng)過(guò)充電或過(guò)放電的風(fēng)險(xiǎn)。如果考慮蓄電池的使用壽命及安全穩(wěn)定,盡量保證電池的荷電狀態(tài)不低于0.2,此時(shí)認(rèn)為SOC=0.6時(shí)電池平滑功率波動(dòng)的能力最強(qiáng),可將0.6作為基準(zhǔn)SOC值,同時(shí)對(duì)以上各式可進(jìn)行相應(yīng)的修改。
圖5 T2/T2-ref與SOC2之間的關(guān)系Fig.5 Relationship curve between T2/T2-ref and SOC2
2)荷電狀態(tài)對(duì)功率衰減系數(shù)的修正
荷電狀態(tài)對(duì)低通濾波時(shí)間常數(shù)的修正可降低電池過(guò)充放電的危險(xiǎn),但由于充電和放電功率同時(shí)隨濾波時(shí)間常數(shù)增加或減小,無(wú)法實(shí)現(xiàn)充電和放電的獨(dú)立控制,當(dāng)電池荷電狀態(tài)過(guò)大時(shí)無(wú)法及時(shí)放電,過(guò)小時(shí)無(wú)法及時(shí)充電,為此,引入了功率衰減系數(shù)這一參數(shù),其定義為
(8)
式中,(1-SOC)Cin和(SOC)Cout分別為充電和放電的功率衰減系數(shù),冪次數(shù)Cin、 Cout決定了充電和放電功率隨電池荷電狀態(tài)的變化規(guī)律,一般取Cin=Cout, 當(dāng)Cin、 Cout取不同的值時(shí),功率衰減系數(shù)與蓄電池荷電狀態(tài)SOC之間的關(guān)系如圖6所示。
圖6 儲(chǔ)能充放電功率衰減與蓄電池荷電狀態(tài)之間的關(guān)系Fig.6 Relationship curve between the power attenuation coefficients and SOC
由圖6可見(jiàn),隨著SOC的增加,電池放電功率增加,充電功率減小,且以冪函數(shù)曲線變化。當(dāng)SOC過(guò)低時(shí),放電功率加速減小,SOC=0時(shí),蓄電池只充電不放電;當(dāng)SOC過(guò)高時(shí),充電功率快速下降,SOC=1時(shí),蓄電池只放電不充電,從而避免電池出現(xiàn)過(guò)充或過(guò)放現(xiàn)象。同時(shí),當(dāng)電池的荷電狀態(tài)過(guò)大或過(guò)小時(shí),能夠及時(shí)釋放或補(bǔ)充電能,維持在合理的荷電狀態(tài),提高電池的使用壽命,提高其平滑波動(dòng)的能力。
根據(jù)低通濾波原理可知,對(duì)光伏發(fā)電功率變化進(jìn)行平抑后,輸出波形較原波形出現(xiàn)延遲,增大了電池充放電電量,同時(shí)不利于電力系統(tǒng)的調(diào)度與控制,為解決這一問(wèn)題,本文引入光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)。首先計(jì)算低通濾波方法造成的光伏功率延遲時(shí)間,根據(jù)低通濾波傳遞函數(shù)
(9)
可得到
(10)
式中,ωp為低通濾波截止角頻率,且ωp與低通濾波時(shí)間常數(shù)T之間的關(guān)系為
(11)
對(duì)式(10)進(jìn)行變換可得到
(12)
其相頻特性為
(13)
光伏發(fā)電功率波形可被近似看作饅頭波,發(fā)電時(shí)間約為5∶00~20∶00,因此其基波周期約為15 h,此時(shí)可得濾波后輸出功率波形相比于原波形延遲時(shí)間為
(14)
該延遲時(shí)間為幾分鐘級(jí)至幾十分鐘,例如取時(shí)間常數(shù)T=2 000 s時(shí),延遲時(shí)間約為半小時(shí),延時(shí)的存在破壞了光伏發(fā)電功率波形,增加了儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率及電量,加速了蓄電池老化。
為了消除該延遲,本文引入了光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù),對(duì)預(yù)測(cè)的功率曲線進(jìn)行低通濾波,濾波結(jié)果作為光伏發(fā)電功率平抑波動(dòng)的目標(biāo)值。其中功率預(yù)測(cè)的時(shí)間根據(jù)式(14)和低通濾波時(shí)間常數(shù)來(lái)確定,該控制方法采用的是超短期光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù),該技術(shù)基于物理與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法,在統(tǒng)計(jì)模型的基礎(chǔ)上,同時(shí)利用了數(shù)值天氣預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),具有較高的準(zhǔn)確度,由于該內(nèi)容不是本文控制方法中的主要內(nèi)容,在此不進(jìn)行詳細(xì)介紹。
由于功率預(yù)測(cè)曲線較原功率曲線時(shí)間超前,選擇合適的預(yù)測(cè)時(shí)間,可完全或部分消除低通濾波造成的延時(shí),此時(shí)充放電控制策略如圖7所示。
圖7 加入光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)后的儲(chǔ)能控制策略Fig.7 Control strategy of energy storage system after PV power prediction is introduced into the system
本文使用Matlab/Simulink軟件對(duì)所提出的儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證,搭建如圖1所示的光伏/儲(chǔ)能混合發(fā)電系統(tǒng)模型,其中光伏發(fā)電功率1.5 MW,儲(chǔ)能電池容量1 MW·h,取濾波時(shí)間常數(shù)參考值分別為T1-ref=2 000 s、 T2-ref=500 s, 取兩級(jí)低通濾波的功率衰減系數(shù)的冪次數(shù)均為Cin=0.2、 Cout=0.2。
圖8為光伏發(fā)電功率波動(dòng)平抑前后比較??梢?jiàn),加入儲(chǔ)能系統(tǒng)后,光伏功率波形都得到有效抑制,降低了光伏發(fā)電對(duì)電網(wǎng)的沖擊,但平滑后的功率曲線存在明顯的延遲。
圖8 儲(chǔ)能平滑前后光伏并網(wǎng)點(diǎn)功率波形(未加入功率預(yù)測(cè))Fig.8 Power curves of PV system before and after the smoothing by storage system (without PV power prediction)
為了分析儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)光伏發(fā)電功率的平滑效果,對(duì)平滑光伏功率波動(dòng)前后并網(wǎng)點(diǎn)1 min及10 min最大功率變化值進(jìn)行比較,結(jié)果分別如圖9和圖10所示。
圖9 儲(chǔ)能平滑前后光伏并網(wǎng)點(diǎn)1 min級(jí)最大功率波動(dòng)Fig.9 The maximum power changes in 1 minute of PV systembefore and after the smoothing by energy storage system
圖10 儲(chǔ)能平滑前后光伏并網(wǎng)點(diǎn)10 min級(jí)最大功率波動(dòng)Fig.10 The maximum power changes in 10 minute of PV system before and after the smoothing by energy storage system
可見(jiàn)加入儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)光伏功率波動(dòng)進(jìn)行平滑后,當(dāng)日1 min和10 min內(nèi)的功率最大變化值均減小,平滑效果明顯,而引入SOC反饋環(huán)節(jié)后,不僅保證了電池的運(yùn)行安全,同時(shí)進(jìn)一步減小了最大功率變化值,其原因?yàn)椋涸谖匆隨OC反饋時(shí),電池可能會(huì)過(guò)早的放空或充滿電量,在此之后如果發(fā)生劇烈波動(dòng),電池失去了響應(yīng)能力,而引入SOC反饋后可有效避免這種現(xiàn)象,提高了平滑效果。
但前文中提到,低通濾波算法會(huì)造成光伏發(fā)電功率出現(xiàn)延時(shí)現(xiàn)象,這就意味著要用儲(chǔ)能將光伏功率整體平移,浪費(fèi)了大量的蓄電池電量,為了消除該延時(shí),引入功率預(yù)測(cè)技術(shù),根據(jù)所選擇的低通濾波時(shí)間常數(shù),可知此時(shí)的延時(shí)時(shí)間約為0.5 h,因此仿真也采用半小時(shí)功率預(yù)測(cè)。此時(shí),平滑前后的光伏功率波形比較結(jié)果如圖11所示。
圖11 儲(chǔ)能平滑前后光伏并網(wǎng)點(diǎn)功率波形(加入功率預(yù)測(cè))Fig.11 Power curves of PV system before and after the smoothing by storage system (with PV power prediction)
為了分析短時(shí)功率預(yù)測(cè)誤差對(duì)最終的控制效果的影響,分別引入無(wú)預(yù)測(cè)誤差的功率預(yù)測(cè)和均方根誤差50%、平均誤差10%的功率預(yù)測(cè),對(duì)兩者情況下的平滑效果進(jìn)行比較。圖12和圖13分別為引入功率預(yù)測(cè)后的1 min和10 min最大功率波動(dòng)曲線。
圖12 加入功率預(yù)測(cè)后光伏并網(wǎng)點(diǎn)1 min級(jí)最大功率波動(dòng)Fig.12 The maximum power changes in 1 minute of PV system with the introduction of PV power prediction
圖13 加入功率預(yù)測(cè)后光伏并網(wǎng)點(diǎn)10 min級(jí)最大功率波動(dòng)Fig.13 The maximum power changes in 10 minute of PV system with the introduction of PV power prediction
可見(jiàn)即便功率預(yù)測(cè)存在較大誤差,最終的控制效果的影響也很小,這是因?yàn)榇藭r(shí)功率預(yù)測(cè)的波形并不直接被使用,而是通過(guò)了低通濾波,得到一個(gè)與原波形輪廓相近的平滑波形,該波形作為平滑目標(biāo),因此對(duì)功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求較低。本文設(shè)定的超短期功率預(yù)測(cè)誤差已遠(yuǎn)大于目前實(shí)際應(yīng)用的各類方法的誤差,即說(shuō)明采用各類光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)都可以滿足本方法的要求。
與圖9和圖10相比較可看出,引入功率預(yù)測(cè)后功率波動(dòng)較引入前進(jìn)一步降低,究其原因,是因?yàn)楣?jié)省了電池電量,使其平滑波動(dòng)的能力得到提高。
加入半小時(shí)短時(shí)功率預(yù)測(cè)前后儲(chǔ)能蓄電池荷電狀態(tài)曲線如圖14所示。由于消除了延時(shí),節(jié)省了電池電量,SOC曲線可以保持在一個(gè)更為合理的范圍內(nèi)。
圖14 加入短時(shí)功率預(yù)測(cè)前后儲(chǔ)能蓄電池荷電狀態(tài)Fig.14 SOC curves of energy storage system before and after the introduction of PV power prediction technology
本文鑒于光伏發(fā)電系統(tǒng)功率易受環(huán)境影響,具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和波動(dòng)性,提出一種蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑光伏功率波動(dòng)的控制策略,具體控制方法如下:
1)對(duì)儲(chǔ)能電池進(jìn)行分組控制,采用兩級(jí)低通濾波原理平滑光伏發(fā)電功率,可避免所有電池頻繁充放電,有利于提高電池使用壽命。
2)具備蓄電池荷電狀態(tài)反饋調(diào)節(jié)功能,可對(duì)低通濾波時(shí)間常數(shù)及充放電功率衰減系數(shù)分別進(jìn)行實(shí)時(shí)修正,在電池SOC值過(guò)大時(shí)及時(shí)放電,過(guò)小時(shí)及時(shí)充電,避免電池出現(xiàn)過(guò)充或過(guò)放現(xiàn)象。
3)引入短時(shí)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù),消除了低通濾波造成的延時(shí)問(wèn)題,同時(shí)可以證明,光伏功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度對(duì)最終的控制效果影響很小。
該控制策略可對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)中的儲(chǔ)能電池充放電控制進(jìn)行理論指導(dǎo),具有實(shí)際工程意義。
[1] Chiang S J,Chang K T,Yen C Y.Residential photovoltaic energy storage system[J].IEEE Transactions on Industry Applications,1998,45(3):385-394.
[2] Mairajuddin M,Shameem A L,Shiekh J I,et al.Super-capacitor based energy storage system for improved load frequency control[J].Electric Power Systems Research,2009,79(1):226-233.
[3] Katiraei F,Iravani M R.Power management strategies for a micro-grid with multiple distributed generation units[J].IEEE Transactions on Power Systems,2006,21(4):1821-1831.
[4] Duryea S,Islam S,Lawrance W.A battery management system for stand-alone photovoltaic energy systems[J].IEEE Transactions on Industry Applications,2001,7(3):37-41.
[5] Sheikh M R I,Eva F,Motin M A,et al.Wind generator output power smoothing and terminal voltage regulation by using STATCOM/SMES[C]//2nd International Conference on the Developments in Renewable Energy Technology (ICDRET),Dhaka,Bengal,2012:1-5.
[6] 丁明,林根德,陳自年,等.一種適用于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制策略[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2012,32(7):1-6. Ding Ming,Lin Gende,Chen Zinian,et al.A control strategy for hybrid energy storage systems[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(7):1-6.
[7] Jiang Quanyuan,Wang Haijiao.Two-time-scale coordination control for a battery energy storage system to mitigate wind power fluctuations[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2013,28(1):52-61.
[8] 宇航.利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑風(fēng)電功率波動(dòng)的仿真研究[D].吉林:東北電力大學(xué),2008.
[9] 李蓓,郭劍波.平抑風(fēng)電功率的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略[J].電網(wǎng)技術(shù),2012,36(8):39-43. Li Bei,Guo Jianbo.Control strategy for battery energy storage system to level wind power output[J].Power System Technology,2012,36(8):39-43.
[10]吳振威,蔣小平,馬會(huì)萌,等.用于混合儲(chǔ)能平抑光伏波動(dòng)的小波包-模糊控制[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2014,34(3):317-324. Wu Zhenwei,Jiang Xiaoping,Ma Huimeng,et al.Wavelet packet-fuzzy control of hybrid energy storage systems for PV power smoothing[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(3):317-324.
[11]林少伯,韓民曉,趙國(guó)鵬,等.基于隨機(jī)預(yù)測(cè)誤差的分布式光伏配網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(4):25-33. Lin Shaobo,Han Minxiao,Zhao Guopeng,et al.Capacity allocation of energy storage in distributed photovoltaic power system based on stochastic prediction error[J].Proceedings of the CSEE,2013,33(4):25-33.
[12]Chiang S J,Chang K T,Yen C Y.Residential photovoltaic energy storage system[J].IEEE Transactions on Industry Applications,1998,45(3):385-394.
[13]Jiang Zhenhua,Yu Xunwei.Modeling and control of an integrated wind power generation and energy storage system[C]//Power & Energy Society General Meeting,Alberta,Canada,2009:1-8.
[14]Wang Jiayuan,Sun Zechang,Wei Xuezhe.Performance and characteristic research in LiFePO4 battery for electric vehicle applications[C]//Vehicle Power and Propulsion Conference,Michigan,USA,2009:1657-1661.
[15]Peng Simin,Cao Yufeng,Cai Xu.Control of large scale battery energy storage system interface to microgrid[J].Automation of Electric Power Systems,2011,35(16):38-43.
Study on Control Technology of Energy Storage Station in Photovoltaic/Storage System
Lei Mingyu1,2Yang Zilong1Wang Yibo1Xu Honghua1
(1.Institute of Electrical Engineering Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China 2.University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China)
When the penetration of photovoltaic system is high in a distribution network, energy storage system is available to reduce the impact on grid caused by PV power fluctuation.In order to smooth PV power,this paper proposes a control method of energy storage system based on the short-time photovoltaic power prediction technology and low-pass filtering principle.By using this method,the delay caused by traditional low pass filter method is eliminated and the influence of photovoltaic power prediction error on control effect is also reduced.As a result,the control effect is improved and the capacity of energy storage system is limited.The simulation results show that the strategy can effectively reduce the fluctuations of PV power,and prevent storage system to be over-charged or over-discharged.
Photovoltaic power generation,energy storage,low pass filtering principle,photovoltaic power prediction,SOC
國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2015AA050402)和青海科技支撐項(xiàng)目(2015-GX-101A)資助。
2015-06-08 改稿日期2015-11-25
TM615
雷鳴宇 男,1989年生,博士研究生,研究方向?yàn)楣夥⒕W(wǎng)中的能量管理與儲(chǔ)能控制技術(shù)。
E-mail:leimingyu@mail.iee.ac.cn(通信作者)
楊子龍 男,1980年生,博士,助理研究員,研究方向?yàn)槲⒕W(wǎng)能量管理與分散測(cè)控技術(shù)。
E-mail:yangzl@mail.iee.ac.cn