電池儲能系統(tǒng)在跟蹤風電計劃出力中的需求分析

靳文濤，李 蓓，謝志佳

（中國電力科學研究院，北京 100192）

盡管風力機控制技術(shù)水平不段提高，然而隨著大規(guī)模風力發(fā)電接入電力系統(tǒng)，其間歇性、波動性對電力系統(tǒng)的影響愈發(fā)顯著[1-2]，影響電能質(zhì)量和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。2011年7月國家能源局下發(fā)了《風電場功率預測預報管理暫行辦法的通知》（國家能源[2011]177號文件），并制定了《風電場功率預測預報管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》），《辦法》規(guī)定“所有并網(wǎng)運行的風電場均應(yīng)具備風電功率預測預報能力，并按要求開展風電功率預測預報”。具有風電功率預測系統(tǒng)的風電場需向電網(wǎng)調(diào)度部門提供發(fā)電功率預報信息，并用于電力系統(tǒng)實時調(diào)度[3]，提高風力發(fā)電上網(wǎng)小時數(shù)額[4]，并有助于負荷和發(fā)電機組控制策略的優(yōu)化[5]。目前風電功率預測技術(shù)仍存在預測誤差大的問題[6-9]，若電網(wǎng)調(diào)度部門按風電預測曲線安排發(fā)電計劃將對系統(tǒng)備用容量提出挑戰(zhàn)。電池儲能技術(shù)憑借其易于擴容、響應(yīng)快速、循環(huán)使用壽命長等特性，在風力發(fā)電領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸擴大，并主要集中于平滑風電出力波動、跟蹤風電計劃出力等應(yīng)用場合[10-13]，其中，后者作為提高風電并網(wǎng)應(yīng)用能力的有效輔助手段，成為當前研究的新熱點。目前，國內(nèi)外均已針對風電功率預測技術(shù)展開多項研 究[14-19]，但基于風儲聯(lián)合應(yīng)用提出改善風電跟蹤計劃出力能力的研究成果仍鮮見公開報道。基于算例風電場風力機的歷史運行數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)，綜合考慮預測誤差評價指標和風電場預報考核指標，對算例風電場預測數(shù)據(jù)進行誤差統(tǒng)計分析，提出利用電池儲能系統(tǒng)（battery energy storage system，BESS）改善風電跟蹤計劃出力能力的應(yīng)用方法，通過控制電池儲能系統(tǒng)的輸入/輸出功率，使風儲聯(lián)合出力在一定允許范圍內(nèi)接近風電功率預測曲線（或風電調(diào)度計劃出力曲線），從而提高可再生能源輸出的可調(diào)度能力和輸出可信度，減輕風電對電網(wǎng)的影響，提高電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性。

1 風電功率預測要求及考核指標

風電功率預測受到預測算法、天氣、風電場運行狀態(tài)等多種因素影響，不可避免存在預測誤差。為保證風電順利并網(wǎng)和電力系統(tǒng)安全運行，《辦法》規(guī)定風電場功率預測系統(tǒng)提供的日預測曲線最大誤差不超過25%；實時預測誤差不超過15%；全天預測結(jié)果的均方根誤差（root mean square error，RMSE）應(yīng)小于20%。該辦法制定的目的在于判斷某一預測系統(tǒng)是否滿足實際風電場并網(wǎng)運行的預報技術(shù)要求。

根據(jù)《辦法》要求，風電場功率預報考核指標包括準確率與合格率，相關(guān)定義如下。

（1）預測誤差 各數(shù)據(jù)點實際風電功率值與風電預測功率值的誤差，計算方法見式（1）。

（2）日預測曲線最大誤差日考核總時段數(shù)（96 點-免考核點數(shù)）內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的最大預測誤差即為日預測曲線最大誤差。

（3）準確率 計算方法見式（2）。

（4）合格率 計算方法見式（3）。

其中

式中，iε 為預測誤差，wiP 為i 時刻實際風電功率值；fiP 為i 時刻的預測功率值；Cap 為風電場開機容量；1r 為預測計劃曲線準確率；N 為日考核總時段數(shù)（取96 點-免考核點數(shù)）；mkP 為k 時段實際平均功率；pkP 為k 時段的預測平均功率。

2 預測誤差分析

選取算例風電場（共計33 臺風力機，單機裝機容量為1.5 MW，總裝機容量為49.5 MW）連續(xù)317 d 的風電歷史運行數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)（基于短期預測技術(shù)獲取）進行統(tǒng)計分析。圖1 給出了樣本數(shù)據(jù)的波形分布圖。

由圖1 可以看出風電輸出的實際功率和預測數(shù)據(jù)之間存在顯著差異，為便于消減誤差，基于概率統(tǒng)計學對所有樣本數(shù)據(jù)點的偏差進行分析，并總結(jié)其概率分布特征。該風電場預測數(shù)據(jù)的預測誤差和日最大預測誤差統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示。由預測誤差和日最大預測誤差的概率分布可以看出不是所有數(shù)據(jù)點可以滿足國家標準中日預測最大誤差小于25%的要求。為進一步量化不滿足《辦法》要求的概率，將以5%為步長，分別統(tǒng)計落在各誤差區(qū)間的概率，如圖3所示。

圖1 風電場預測和實際功率數(shù)據(jù)曲線Fig.1 The wind farm’s forecast and actual power curves

圖2 預測誤差和日預測最大誤差Fig.2 Forecast error and maximum daily forecast error

由圖2 可以看出其中有部分數(shù)據(jù)點不滿足國家標準中對日預測最大誤差小于25%的要求。將預測/日預測最大誤差分為誤差間隔為5%的20個區(qū)間，統(tǒng)計得到誤差落在各區(qū)間的概率。

圖3 預測誤差/日預測最大誤差的概率分布Fig.3 Probability distributions of prediction error and maximum daily forecast error

由圖3(a)預測誤差的概率分布圖可以看出，隨預測誤差值的增大，落在該誤差范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)所占的百分比隨之減小，即說明該預測數(shù)據(jù)的誤差基本集中在小誤差范圍內(nèi)；由圖3(b)日預測曲線最大誤差可以看出，該預測數(shù)據(jù)中存在有部分日最大預測誤差超出國家標準中日最大預測誤差<25%的要求；分別對預測誤差和日預測最大誤差各個誤差段的概率進行累計概率密度統(tǒng)計，其結(jié)果分別如圖4(a)、(b)所示。

圖4 累計概率密度曲線Fig.4 Cumulative probability density curves

預測誤差<25%的數(shù)據(jù)點占全部數(shù)據(jù)點的88.3%，存在數(shù)據(jù)點不滿足日最大預測誤差<25%的《辦法》要求。符合《辦法》要求中日最大預測誤差<25%的概率僅占43.5%，顯然，不滿足要求的概率超過50%。

基于日考核總時段數(shù)中的96個數(shù)據(jù)點，當有且僅有一個數(shù)據(jù)點超出預測誤差<25%要求時，則該日不滿足《辦法》要求。若以日為考核周期，即以每96 點為一個統(tǒng)計單位，樣本數(shù)據(jù)中日預測最大誤差>25%的概率占56.2%；而若以連續(xù)317 天的所有樣本數(shù)據(jù)點為統(tǒng)計單位，則超出《辦法》要求的概率僅占11.7%，如圖5所示，而這正是引入電池儲能技術(shù)后，電池儲能系統(tǒng)所需提供服務(wù)的對象。即通過風電預測功率數(shù)據(jù)的誤差統(tǒng)計知，借助電池儲能技術(shù)提高風電跟蹤計劃出力能力，對電池儲能系統(tǒng)而言能夠滿足其技術(shù)能力需求，因此該應(yīng)用方向具有一定實用價值。

圖5 預測誤差與日預測最大誤差滿足率對比Fig.5 Comparison of satisfaction rate between prediction error and maximum daily forecast error

另外，為了衡量預測系統(tǒng)誤差的離散度，可對風電場預測數(shù)據(jù)全天預測結(jié)果的均方根誤差進行統(tǒng)計，圖6為其統(tǒng)計結(jié)果。《辦法》要求風電功率預測數(shù)據(jù)的均方根誤差應(yīng)<20%，算例風電場的風電功率預測數(shù)據(jù)全天預測結(jié)果均方根誤差<20%的數(shù)據(jù)點占數(shù)據(jù)點總數(shù)的78.5%，即有21.5%的數(shù)據(jù)點不滿足要求。

圖6 預測結(jié)果的均方根誤差Fig.6 The RMSE of prediction results

根據(jù)《辦法》規(guī)定，將通過計算風電場預測數(shù)據(jù)的準確率與合格率考核其預報能力，基于算例風電場的樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如圖7所示，可以看出，該風電場的預測數(shù)據(jù)準確率與合格率較高，但仍未100%滿足《辦法》要求。

圖7 準確率和合格率Fig.7 Accuracy rate and qualified rate

為使風電場實際風電功率符合其上報的日發(fā)電計劃，需通過一定技術(shù)手段減小預測誤差。而基于現(xiàn)有預測技術(shù)水平，通過引入電池儲能技術(shù)將有效彌補風儲合成出力與風電功率預測數(shù)據(jù)之間的固有誤差，提高風電跟蹤計劃出力能力，促進其符合《辦法》要求，并提高風力發(fā)電的可調(diào)度性，滿足電網(wǎng)調(diào)度部門安排的運行方式、制定調(diào)度計劃的需要，從而實現(xiàn)提高風電的利用小時數(shù)。

3 風儲聯(lián)合應(yīng)用

通過上述關(guān)于風電預測數(shù)據(jù)誤差的統(tǒng)計分析知，將電池儲能系統(tǒng)用于改善跟蹤風電計劃出力能力具有一定可行性。風儲聯(lián)合系統(tǒng)（wind power and energy storage combined system，WECS）的應(yīng)用控制原理如圖8所示。

圖8 風儲聯(lián)合系統(tǒng)跟蹤計劃出力控制框圖Fig.8 Control block diagram for the tracking schedule output with the WECS

實時采集風電功率數(shù)據(jù)并與預測數(shù)據(jù)對比分析，判斷其誤差是否滿足《辦法》要求，利用電池儲能系統(tǒng)的雙向功率能力彌補實際風電功率的溢出或不足，使風儲合成出力功率數(shù)據(jù)與風電功率預測數(shù)據(jù)之間的日預測最大誤差滿足《辦法》要求。電池儲能系統(tǒng)輸出功率如圖9所示。

圖9 儲能系統(tǒng)功率輸入/輸出原理圖Fig.9 Schematic energy storage system power input/output

當實際風電功率值大于預測數(shù)據(jù)值時，對電池儲能系統(tǒng)充電，將富余的能量存儲在電池儲能系統(tǒng)中；當實際風電功率值小于預測數(shù)據(jù)時，控制電池儲能系統(tǒng)放電，使風儲合成出力滿足風電功率預測標準。為合理調(diào)度電池儲能系統(tǒng)充放電，確保風儲聯(lián)合系統(tǒng)穩(wěn)定運行的連續(xù)性和可靠性，需實時采集實際風電功率數(shù)據(jù)，并與預測數(shù)據(jù)對比分析，若此時的功率預測誤差超出15%的限定要求，則對電池儲能系統(tǒng)進行功率控制，使風儲合成出力曲線在允許范圍內(nèi)接近風電功率預測曲線（或風電調(diào)度計劃出力曲線）。因此，風儲合成出力可以在以風電功率預測數(shù)據(jù)fiP 為中心、limitP±為帶寬的范圍內(nèi)波動。在不同工況包括不同電池儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）下電池儲能系統(tǒng)充放電的功率變化量范圍見表1。

表1 電池在不同SOC 下的充放電功率Table 1 Charge-discharge power of the battery in different SOC conditions

a1、a2為電池儲能系統(tǒng)正常運行的SOC 邊界約束因子；b1、b2為電池儲能系統(tǒng)正常運行的SOC 參考約束因子，且各因子之間滿足如圖10所示的關(guān)系。

圖10 SOC 控制區(qū)域示意圖Fig.10 A schematic diagram of the control area of SOC

電池儲能系統(tǒng)在工作過程中時刻滿足以下條件

式中，outP（ k）為k 時刻的風儲合成出力，MW。

仿真計算，電池儲能系統(tǒng)參與運行控制時，其輸入/輸出功率曲線如圖11所示。

分析風儲合成出力數(shù)據(jù)（Pout）與風電功率預測數(shù)據(jù)所有數(shù)據(jù)點之間的誤差，其累計誤差所占的百分比曲線如圖12 曲線(1)所示，曲線(2)為其日預測最大誤差的累計百分比曲線。

由圖12 可以看出，加入電池儲能系統(tǒng)之后，風電功率預測數(shù)據(jù)與風儲合成出力所有數(shù)據(jù)點之間的誤差、日最大誤差全部在25%以內(nèi)，與加入電 池儲能之前的56.2%的不滿足率比較，此時完全滿足《辦法》中日最大預測誤差在25%以內(nèi)的要求。

圖11 電池儲能系統(tǒng)的輸出功率Fig.11 The out power of BESS

圖12 預測數(shù)據(jù)與Pout 的累計誤差概率分布Fig.12 The accumulated error probability distribution of prediction data and Pout

同理，圖13 給出風儲合成出力數(shù)據(jù)（Pout）與風電功率預測數(shù)據(jù)的均方根誤差，由圖12 可知，加入電池儲能系統(tǒng)之后，風儲合成出力與風電功率預測數(shù)據(jù)的均方根誤差全部在20%以內(nèi)，滿足《辦法》要求。

圖13 預測數(shù)據(jù)與Pout 的均方根誤差Fig.13 The RMSE of Pout and forecasting data

4 結(jié) 論

（1）針對算例中49.5 MW 級風電場樣本數(shù)據(jù)，借助概率統(tǒng)計方法，得出了該風電場的日最大預測誤差大于25%的天數(shù)概率為56.2%，而風電功率預測數(shù)據(jù)所有數(shù)據(jù)點中，預測數(shù)據(jù)的誤差大于25%的數(shù)據(jù)點僅占所有數(shù)據(jù)點的11.7%。

（2）通過仿真驗證可知，以《辦法》對風電場功率數(shù)據(jù)預測要求誤差為判據(jù)，可以得出，風功率預測誤差大于25%的概率為11.7%，需借助電池儲能系統(tǒng)才能進一步降低這一概率。

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