互補儲能系統的優化建模與控制策略

王　波

(國網安徽省電力公司檢修公司，合肥　230061)

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互補儲能系統的優化建模與控制策略

王波

(國網安徽省電力公司檢修公司，合肥230061)

針對單一蓄電池儲能系統功率密度低和超級電容儲能系統能量密度低的問題，結合二者的特性，提出一種互補儲能控制策略，從而充分發揮它們的優勢。最后通過數學建模和仿真，結果表明互補儲能系統在抑制可再生能源發電系統功率波動上具有明顯的優勢。

蓄電池；超級電容；建模；控制策略

風力發電、光伏發電系統受天氣變化影響比較大，其輸出功率呈現不同程度的波動性、隨機性和間歇性，而電網對于接入系統中的可再生能源發電功率往往提出了非常嚴格的要求，例如限制其功率變化率、注入確定的功率等。因此，需要引入儲能系統對可再生能源輸出功率波動進行平抑，以滿足系統給定的目標要求。

蓄電池儲能系統具有能量密度高、功率密度小的特點，適合平抑長期平穩的小功率波動，但是在大功率波動時會出現難以響應的問題。超級電容器功率密度高但是其能量密度較低，在長時間的工作下可能會存在能量的不足，適合平抑具有短期間歇性的尖峰功率波動[1-4]。根據它們兩者之間在功率和能量上的互補性特點，本文研究了蓄電池-超級電容互補儲能系統及其控制策略，充分發揮二者各自的優勢，克服單一儲能系統存在的缺陷。

1　互補儲能系統的數學建模

由于本文考慮的是數學模型，不考慮超級電容器和蓄電池的電路模型及其內部工作過程，并且在數學模型上超級電容和蓄電池儲能系統是相似的[5-7]，因此可從剩余電量遞推關系、充放電深度和功率約束幾個角度考慮對它們進行數學建模。

1.1儲能系統的剩余電量計算

剩余電量即荷電狀態是儲能系統充放電能力的重要標志，它在充放電過程中不斷地發生變化，其變化量與該時間段內充放電功率、自放電率以及充放電效率有關，通過測量超級電容和蓄電池端電壓可以估計其荷電狀態[8]。其電量的遞推關系如下：

(1)

(2)

式中SOCES(t)——第t個時段結束時儲能系統的剩余電量；SOCES(t-1)——第t-1個時段結束時剩余電量；δES表示儲能系統自放電率，%/min；PES——儲能系統充、放電功率大小，MW，大于0表示放電，反之表示充電；ηES,c和ηES,d——儲能系統充、放電效率的大小，%，通常超級電容的充放電效率高達95%，蓄電池的充放電效率在80%～90%；EES儲能系統的額定容量，MWh。

1.2充放電深度限制

為了保證蓄電池和超級電容的持續正常工作，需要根據它們的充放電深度進行剩余電量的限制：

SOCES，max≤SOCES(t)≤SOCES，max

(3)

SOCES，min=1-DODESSOCES，max=DOCES

(4)

式中SOCES,min，SOCES,max——儲能系統剩余電量約束下限和上限；DOCES，DODES——儲能系統的限定充電深度和放電深度，蓄電池一般取DODB=0.8，DOCB=0.85，超級電容DODSC=0.85，DOCSC=0.95。同時為了保證開始就能夠充放電，通常可取剩余電量初值SOCES(0)=(0.0.6)EC。

1.3最大脈沖充放電功率約束

儲能系統的最大充放電功率允許值由當前剩余電量和最大脈沖充放電持續功率決定

(1)充電過程

Pc，mac(t)=

(5)

(2)放電過程

(6)

式中Pc,max(t)，Pd,max(t)——第t個時段儲能系統的最大充、放電功率允許值，MW；PmaxC，PmaxD——儲能系統最大脈沖充、放電持續功率，MW。

對于新型儲能電池可取：

PmaxC，B=Pn，B，PmaxD，B=Nmax，BDPn，B

PmaxC，SC=Nmax，SCCPn，SC

PmaxD，SC=Nmax，SCDPn，SC

(7)

式中Pn,B，Pn,SC——電池和超級電容額定功率，MW；Nmax,BD——電池的最大放電脈沖系數，1.5～2。

而超級電容通常可以深度充放電，其最大充放電功率可達幾倍甚至數十倍的額定額定功率，因此Nmax,SCC和Nmax,SCD數值較大。

2　互補儲能系統的控制策略

2.1可再生能源發電系統的控制目標

可再生能源發電系統通過公共連接點與大電網連接，因此需要降低其輸出功率的波動以減小對電網的沖擊。對于安裝在可再生能源出口側的互補儲能系統而言，在聯絡線功率給定時，需要實時跟蹤發電功率變化，對功率波動進行平抑，最大限度地滿足目標要求[9-10]。

控制目標：

min：f=[PT(t)+PESS(t)-PR(t)]2

(8)

式中PR(t)——t時刻可再生能源發電系統輸出功率；PT(t)——聯絡線給定功率；PESS(t)——互補儲能系統總功率，PESS(t)>0時表示放電，反之充電。

由于儲能系統由蓄電池和超級電容器共同組成，于是有：

PESS(t)=PB(t)+PSC(t)

(9)

式中PB(t)，PSC(t)——互補儲能系統中蓄電池和超級電容的充放電功率大小。

2.2儲能系統的充放電控制策略

由于蓄電池儲能的容量優勢，適合平抑長期小功率波動，而超級電容具有功率密度大，能夠應對尖峰大功率波動，并且響應速度快。結合二者能量和功率上的互補性，為可再生能源發電系統配置較大容量的蓄電池儲能和小容量的超級電容儲能，利用超級電容器作為蓄電池的功率輔助和緩沖器，在可再生能源發電系統功率平抑過程中出現大功率充放放電時，盡可能地優先使用超級電容，其他時刻主要使用蓄電池。這樣既能發揮蓄電池平抑長期平穩小功率波動的優勢，同時也能充分利用超級電容響應低頻大功率波動的長處，這里采取如下控制策略來協調二者之間的配合：

2.2.1放電過程

由于超級電容最大允許放電功率遠大于蓄電池最大允許放電功率，所以根據超級電容的剩余電量SOCSC實時信息采取如下放電控制：

(1)PESS(t)≥PSCDmax，即放電功率很大時，超級電容以最大放電功率來放電，剩余部分由蓄電池承擔，于是有：

PSCD(t)=PSCmax

(10)

PBD(t)=PESS(t)-PSCmax

(11)

(2)PBmax≤PESS(t)

SOCSC≥0.8，即超級電容剩余電量比較大時，優先使用超級電容來放電，而蓄電池不工作，此時有：

PSCD(t)=PESS(t)

(12)

PBD(t)=0

(13)

SOCSC<0.8時，蓄電池使用其最大允許功率來放電，剩余部分由超級電容來輔助承擔，此時有

PBD(t)=PBDmax

(14)

PSCD(t)=PESS(t)-PBD(t)

(15)

(3)PESS(t)

PBD(t)=PESS(t)

(16)

PSCD(t)=0

(17)

2.2.2充電過程

與放電過程相似，由于超級電容最大允許放電功率遠大于蓄電池最大允許充電功率，在儲能系統充電時，應根據超級電容的剩余電量SOCSC大小，協調而二者的充電功率分配，出現大功率充電時盡可能地使用超級電容。

(1)PESS(t)≤-PSCCmax，即充電功率很大時，超級電容以最大充電功率來充電，剩余部分由蓄電池承擔，于是有：

PSCC(t)=-PSCCmax

(18)

PBC(t)=PESS(t)+PSCCmax

(19)

(2)-PSCCmax≤PESS(t)<-PBCmax，這時根據超級電容當前剩余電量分以下兩種情況控制：

SOCSC≤0.4，即超級電容剩余電量較小時，優先使用超級電容來充電，剩余部分進入蓄電池，此時有：

PSCC(t)=PESS(t)

(20)

PBC(t)=0

(21)

SOCSC>0.4時，蓄電池以最大允許充電功率來充電，而剩余部分進入超級電容，此時有：

PBC(t)=-PBCmax

(22)

PSCC(t)=PESS(t)-PBC(t)

(23)

(3)PESS(t)>-PBCmax，即充電功率較小時，則直接使用蓄電池來充電，超級電容不工作，于是有：

PBC(t)=PESS(t)

(24)

PSCC(t)=0

(25)

式中PBC(t)，PBD(t)——t時刻蓄電池充電、放電功率；PBCmax，PBDmax——蓄電池的最大允許充電、放電功率；PSCC(t)，PSCD(t)——t時刻超級電容充電、放電功率；PSCCmax，PSCDmax——超級電容最大允許持續充電、放電功率；SOCSC、SOCB——超級電容和蓄電池的剩余電量。

通過控制策略，可以使得蓄電池始終工作在合理的充放電功率范圍內，避免了深度充放電，而超級電容器根據實時的剩余電量情況，工作于大功率充放電場合，同時能夠避免頻繁工作容量上的不足。它們之間的配合有效緩解了蓄電池的充放電壓力。

3　算例分析

選取某可再生能源發電系統為例，其輸出功率以及聯絡線給定功率如圖1所示。儲能系統的參數如下：

(1) 蓄電池1參數：額定容量EB：3.28 MWh，最大持續充電功率為3.28 MW，最大持續放電功率為6.56 MW，蓄電池初始電量為SOCB(0)=0.6。

(2) 蓄電池2參數：額定容量EB：3.0 MWh，最大持續充電功率為3.0 MW，最大持續放電功率為6.0 MW，；蓄電池初始電量為SOCB(0)=0.6。

(3) 超級電容參數：額定容量EC：274.2 kW·h，最大持續充電功率為27.42×103kW，最大持續放電功率為27.42×103kW，超級電容初始電量為SOCSC(0)=0.5。

圖1　可再生能源發電功率和聯絡線給定發電功率曲線

根據控制目標和儲能系統模型中約束條件，進行了單一蓄電池、超級電容和二者聯合組成的互補儲能系統的仿真，結果如下。

3.1單一蓄電池儲能系統仿真結果

選取蓄電池1作為儲能系統，進行仿真，平抑后功率曲線以及蓄電池剩余電量SOCB分別如圖2、圖3所示。

圖2　單一蓄電池儲能平抑后功率曲線

圖3　單一蓄電池儲能系統平抑前后功率偏差對比

由圖2、圖3可以看出，當使用單一蓄電池儲能系統時，平抑后的可再生能夠能源發電系統輸出功率與平抑目標相比，存在很大的波動，控制目標f=1 073.577 MW2，這并不是蓄電池容量配置不足引起的，而是由充放電功率上的限制造成的。由于蓄電池儲能系統最大允許充放電功率的較小，在出現大功率充放電時，蓄電池不能夠完全響應，許多平抑目標外的功率偏差不能被其消除。

單一蓄電池儲能系統剩余電量SOCB變化曲線如圖4所示。

圖4　單一蓄電池儲能系統剩余電量SOCB變化曲線

由圖4可以看出，由于在平抑功率波動過程中，蓄電池多次以最大允許持續充放電功率工作，蓄電池的剩余電量SOCB整體變化較大，同時呈現了持續下降的趨勢，這主要是因為蓄電池的最大允許充電功率較小，許多目標外的充電功率沒能得到充分吸收，而最大允許放電功率較大，蓄電池整體呈現放電狀態。

如若利用電池儲能系統達到平抑目標，根據電池的初始電量SOCB(0)=0.6以及工作過程的最大充放電功率限制，至少需要配置的蓄電池容量為EB=6.0 MWh，這樣會給整個儲能系統造成一定的容量冗余。

3.2單一超級電容儲能系統仿真結果

選取前面所給超級電容作為儲能系統，平抑后功率曲線和超級電容SOCSC見圖5、圖6。

圖5　單一超級電容儲能系統平抑后功率曲線

圖6　單一超級電容儲能系統平抑前后功率偏差對比

圖5、6表明，雖然超級電容的允許充放電功率大，目標外的功率偏差也都在其自身的功率約束范圍內，但是因為超級電容容量上的限制，其大功率充放電的優勢也沒能得到完全的發揮。因此，整個可再生能源發電系統平抑的輸出功率也存在很大的波動，控制目標f=2 191.347 MW2。

單一超級電容儲能系統剩余電量SOCSC變化曲線如圖7所示。

圖7　單一超級電容儲能系統剩余電量SOCSC變化曲線

由圖7可以看到，在平抑功率波動的過程中，超級電容的SOCSC變化很大，頻繁地達到0.95和0.15，這是因為容量上的不足使得其在經歷短時的大功率充電或者放電，都非常容易地達到剩余電量SOCSC約束的上限或者下限。

如若利用超級電容儲能系統達到平抑目標，根據超級電容的初始電量SOCSC(0)=0.6以及工作過程的電量約束，至少需要配置的超級電容容量為ESC=2.42 MW·h，由于超級電容高昂的成本，這樣的配置是極其不合理的。

3.3互補儲能系統仿真結果

以蓄電池2和超級電容聯合構成互補儲能系統，平抑后可再生功率輸出功率如圖8所示，互補儲能系統中蓄電池和超級電容剩余電量分別如圖9、圖10所示。

圖8　互補儲能系統平抑后功率曲線

圖9　互補儲能系統中蓄電池SOCB變化曲線

圖10　互補儲能系統中超級電容SOCSC變化曲線

由圖8可以看出，將蓄電池和超級電容聯合組成互補儲能系統后，與單一蓄電池儲能系統相比，雖然整個儲能系統的總容量基本相同，但是其平抑效果有了非常明顯的改善，控制目標僅為f=2.073 3 MW2，平抑后的可再生能源輸出功率幾乎能夠與平抑目標保持一致，只是在極少數時刻因為超級電容由于連續大功率工作容量限制，引起出現小功率的波動，但是功率波動最大只有0.5 MW。與單一超級電容或者蓄電池儲能系統相比，互補儲能系統之所以能夠達到這種平抑效果，是因為通過所給充放電策略的有效協調了二者之間的配合：根據超級電容的實時剩余電量信息，在超過蓄電池最大允許充放電功率時盡可能地優先使用超級電容，這樣就避免了蓄電池大功率充放電的可能性，整個儲能系統中蓄電池始終工作在其功率的約束范圍內，發揮其容量上的優勢；超級電容主要應對尖峰大功率波動，最大限度地發揮了功率優勢，而且工作在容量的約束范圍之內，不會出現單一儲能系統存在能量或者功率上的不足限制其難以達到平抑目標。

由圖9表明，蓄電池的儲能系統的剩余電量SOCB不僅始終在其約束范圍內，同時由于超級電容在功率上的輔助，整個過程中SOCB是一個比較平穩的范圍內變化，終止時刻蓄電池的剩余電量SOCB依然維持在0.6左右，能夠保證下一個時間段的正常工作。而通過圖10可以看出，由于超級電容是作為蓄電池大功率充放電的緩沖器，其剩余電量SOCSC變化較為劇烈，但是整個過程基本上也是維持在0.109 5的約束范圍內，只有少數幾個點由于連續充電達到了剩余電量上限。

4　結語

針對風力和太陽能構成的可再生能源系統發電功率波動問題，本文研究了蓄電池-超級電容互補儲能系統，根據系統的平抑目標要求，給出了相應的協調控制策略，并且與單一蓄電池或者超級電容儲能系統進行了對比。算例和仿真結果表明，互補儲能系統具有明顯的優勢，可以在一定程度上克服蓄電池無法應對大功率波動而超級電容無法長時間持續工作的缺陷，充分發揮它們各自在能量、功率上的優勢。

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(本文編輯：趙艷粉)

Optimization Modeling and Control Strategy of Complementary Energy Storage System

WANG Bo

(State Grid Anhui Maintenance Company, Hefei 230061, China)

To solve the low power density problem of single battery energy storage system and low energy density problem of super-capacitor energy storage system, this paper proposed a complementary storage control strategy based on the combination of the two properties to maximize their strengths.And finally through mathematical modeling and the simulation, results show that the complementary energy storage system in supressing power fluctuatios of renewable energy generation system has obvious advantages.

Battery;Super-capacitor;Modeling;Contral Strategy

10.11973/dlyny201604013

王波(1988)，男，工程師，主要研究電網運行與控制，新能源發電技術，儲能系統的優化建模與控制。

TM73

A

2095-1256(2016)04-0465-06

2016-03-11