平滑風電出力的風儲聯合系統能量管理協調控制研究

詹仲強，付菊霞

(1. 國網新疆電力有限公司電力科學研究院，新疆 烏魯木齊 830011；2. 新疆大學電氣工程學院，新疆 烏魯木齊 830047)

0 引 言

風能有別于化石能源，具有清潔、可再生等特

科技項目：新疆維吾爾自治區高校科研重點項目(XJEDU20181005)

點，受到各國的廣泛關注[1]，已成為中國電力發展的主要方向。但風能發電具有隨機波動特性，嚴重影響大規模風電友好并網[2]，因此有必要采用儲能系統維持電力系統的安全穩定運行[3]。

儲能系統的主要功能是彌補能量的過剩與不足。目前，單一儲能形式已不能在風能發電應用中同時滿足儲存容量大、響應速度快的要求[4-5]。基于此，結合蓄電池能量密度大和超級電容功率密度高的特點，采用蓄電池-超級電容構成的混合儲能系統平抑風電功率波動，使兩者優勢互補，達到最優平抑效果。

文獻[6-7]通過低通濾波方法獲得目標并網功率和儲能系統功率指令，但風速隨機變化，使得低通濾波時間常數難以確定，可能存在頻率混疊現象，不能精確提取風功率信號特征。文獻 [8-9]采用經驗模態分解 (empirical mode decomposition，EMD)方法和集合經驗模態分解(ensemble EMD, EEMD)方法平滑風電出力，但這兩種方法存在邊界效應和模態混疊問題。雖然EEMD方法對模態混疊現象有所改善，但卻不能完全避免。文獻[10-11]采用小波包方法對風功率進行分解，但分解過程中需要指定分解層數，分解結果隨分解層數的不同而改變，存在主觀因素影響。

文獻[12]提出一種基于規則的混合儲能系統功率分配策略，在不考慮功率容量限制的情況下，該策略在經濟性和動態特性方面具有很好的合理性。文獻[13]提出一種混合儲能系統模糊滑模控制策略，采用模糊控制器消除滑模控制器的高頻抖振現象，具備平抑風電出力和提高系統抗擾性能的雙重作用。文獻[14]設計一種分層控制策略，包括裝置層和系統層。采用前饋控制器及模糊優化的思想，進行補償風電場出口的功率波動，實現風電可靠并網。文獻[15]提出了一種基于模糊經驗模態分解的蓄電池儲能系統控制策略。該方案儲能形式單一，但在緩解風電波動以及減少集成電池儲能系統的過充/放電操作方面有所改進。

上述文獻表明，采用合理的功率分解方法和有效的控制策略可以緩解風電功率波動對電網的沖擊。采用滑動平均濾波算法和自適應小波包分解方法獲得目標并網功率，以正常運行下風電場接入電網的雙時間尺度有功功率變化最大限值為標準，進行對比分析，說明自適應小波包分解方法的分解效果更好。再從時頻角度進行分析，根據蓄電池和超級電容充放電響應頻率不同進行初次功率分配；再結合儲能設備荷電狀態(state of charge，SOC)和充放電功率需求，設計一種風儲聯合系統協調控制策略，保證蓄電池和超級電容工作在規定的出力區間，同時其SOC維持在合理范圍。

1 目標并網功率獲取方法

1.1 風儲聯合系統結構

在風電場并網側加入儲能系統可有效平抑風電并網功率波動，圖1為風儲聯合系統結構圖。

圖1 風儲聯合系統結構

針對風電場有功出力Pw，首先分別采用滑動平均濾波方法和自適應小波包分解方法，獲取風電并網功率Pgrid，比較兩種方法的優劣，選擇合適的功率分解方法。再由混合儲能系統的輸出功率Ph補償或消納風電場并網功率缺額和盈余部分。最后，通過風儲聯合系統協調控制策略調節蓄電池輸出功率Pb和超級電容輸出功率Psc，實現兩種儲能設備間的能量流動，其中，Pb、Psc大于0表示充電，小于0表示放電。根據圖1的功率流向可得

(1)

1.2 基于滑動平均濾波方法的風功率分解

采用滑動平均算法，對于M個非平穩風電功率采樣數據，通過選擇合適的滑動時間窗，對窗口內的風功率采樣值做算術平均，然后將得到的平均值作為目標并網功率值，進而得到儲能系統功率指令，如式(2)所示。

(2)

式中：i=N/2,N/2+1,…,M-N/2；Pw(i)為第i個采樣風電功率數據；N為滑動時間窗的窗口長度偶數；Pgrid(i)為第i個目標并網分量數據；Ph(i)為第i個混合儲能系統功率指令。

滑動時間窗的窗口長度N的選取直接影響風電功率的平抑效果，窗口長度N選取越大，得到的平抑效果越明顯，同時儲能系統吸收與消納的能量就越多，導致儲能系統的容量過大，設備成本也就相應提高；若窗口長度N選取較小時，并網功率分量的波動幅度增大，不能滿足風電并網標準，影響電力系統的安全穩定運行。通過歷史風電數據進行滑動時間窗窗口長度N的選擇，以風電并網標準為約束條件，對N值進行校正，進而選擇合適的N值。

根據GB/T 19963-2011《風電場接入電力系統技術規定》可知，當風電場裝機容量在30～150 MW 之間時，其 1分鐘級波動標準為風電有功功率變化量不超過總裝機容量的 1/10，10分鐘級波動標準為風電有功功率變化量不超過總裝機容量的1/3。式(3)為t時刻，風電輸出功率1 min及10 min最大功率波動量計算公式。

(3)

式中：l表示1 min或10 min內的采樣個數；Δt表示風電功率數據采樣間隔； ΔPgrid.1 min(t)表示t時刻1分鐘功率波動量；ΔPgrid.10 min(t)表示t時刻10分鐘功率波動量。

圖2為滑動時間窗N值的校正流程圖。首先要確定N的初值N0，然后對風功率數據做算術平均，將得到的平均值根據式(3)計算并網波動量，并與并網標準限值作比較，判斷出是否同時滿足雙時間尺度并網標準；若不滿足，N值增加2，繼續進行判斷，直至滿足并網標準為止。

1.3 基于自適應小波包方法的風功率分解

對于非平穩、突變的風功率信號，相對于小波分解方法，小波包分解方法更具有應用價值，不僅可以實現信號低頻部分的分解，也可以對信號的高頻部分進行分解，最終的分解結果是將原始信號映射到2n(n為分解層數)個小波包子空間中，在結構上以二叉樹的形式體現，是一種更加精細的信號處理方法，可以提高時頻分辨率[10]。

采用DB6小波[16]對風電功率數據進行n層分解，得到其低頻部分 an,0和高頻部分 an,j(其中j1,2,, 2n-1)的功率指令。低頻部分 an,0作為并網功率指令，高頻部分 an,j作為混合儲能系統的功率指令，如式(4)所示。

圖2 滑動時間窗N值的校正流程

(4)

圖3為滿足1分鐘級并網標準自適應小波包分解流程圖。首先判斷風電功率是否滿足風電并網1分鐘級波動標準，若滿足標準條件，則直接進行并網；若不滿足條件，進行小波包分解，給分解層數n設一個初值，將分解結果與并網標準進行比較，滿足即并入電網，不滿足條件時，n值增加1，繼續上述操作，直到滿足并網標準為止。同理，10分鐘級并網標準與上述方法一致。

圖3 滿足1分鐘級并網標準自適應小波包分解流程

1.4 分解結果比較分析

基于Matlab/Simulink仿真平臺，采用新疆某風電場日有功出力數據進行驗證分析。其中，該風電場總裝機容量為49.5 MW，采樣間隔Δt為10 s。圖4為原始風電場有功出力曲線。

圖4 原始風電場有功出力曲線

根據上述風電并網標準，裝機容量為49.5 MW的風電場1 min和10 min的有功功率波動限值分別為

1 min: 49.5/10=4.95 MW

10 min: 49.5/3=16.5 MW

表1為滑動濾波算法數據統計，表2為小波包分解法數據統計。從表1中可以看出，時間窗N的選取直接影響風電的平抑效果。當N取24時，并網功率1 min最大波動量為4.70 MW，1分鐘最大波動率為9.49%，滿足了風電并網1分鐘級波動標準，但卻遠遠超過了10分鐘級波動標準。所以需對N值繼續增加，當N值為46時，同時滿足雙時間尺度并網標準。

表1 滑動濾波算法數據統計

表2 小波包分解法數據統計

從表2可以看出，當同時滿足1分鐘級和10分鐘級并網標準時，優分解層數n為6。比較表1、表2可以看出，在同時滿足并網標準的條件下，采用小波包分解方法得到的目標并網功率更加平滑。圖5為采用不同平抑方法得到的目標并網功率。

圖5 目標并網功率

從圖5可以看出，在22～24 h之間時，采用滑動平均濾波方法獲得的目標并網功率存在時間延遲，主要原因是由于滑動時間窗的選取，當滑動時間窗N值選取越大時，延遲時間越長，反之越小。綜合上述分析，采用小波包分解方法獲得目標并網功率和儲能系統功率指令更具可靠性。

2 混合儲能系統協調控制策略

由文獻[17]可知，蓄電池充放電響應時間范圍為數分鐘到數小時，而超級電容充放電響應時間范圍在數毫秒到數分鐘之間，因此，選取1 min作為蓄電池和超級電容的充放電響應分界時間，對應響應頻率為1.67×10-2Hz。即由蓄電池吸收頻率小于1.67×10-2Hz的功率分量，超級電容吸收頻率大于1.67×10-2Hz的功率分量。圖6為混合儲能系統功率指令頻譜圖，頻率小于5.00×10-4Hz的能量已并入電網，大于 1.67×10-2Hz 以上的部分幅值很小，所以選取 1.67×10-2Hz 為蓄電池和超級電容器的分界頻率是合理的。

圖6 混合儲能系統功率指令頻譜

通過對小波包分解結果進行重構，各儲能設備的功率指令計算公式為

(5)

式中：Pb_ref為蓄電池的參考功率指令；Psc_ref為超級電容的參考功率指令。

由于超級電容充放電次數達幾十萬次，使用壽命長，在對儲能系統進行協調控制時，以超級電容優先充放電為主，對蓄電池充放電功率進行限幅處理，達到延長蓄電池使用壽命的目的。

蓄電池和超級電容工作在正常SOC范圍(蓄電池為0.2～0.8；超級電容為0.1～0.9)，風儲聯合系統協調控制策略如表3所示。其中:SOCb、SOCsc分別為蓄電池和超級電容的SOC;Pb_a、Psc_a分別為協調控制后蓄電池和超級電容的充放電功率；Pb.min、Pb.max分別為蓄電池最小、最大功率限值，均大于0。

表3共有 60種工作模式，模式之間相互切換，下面說明幾種典型的工作模式：

模式1：當蓄電池功率指令為充電狀態，充電功率在0到Pb.min之間，且SOC小于0.8時，采用最小充電功率Pb.min對蓄電池進行充電，此時，當超級電容荷電狀態在0.1～0.9之間時，不管是充電狀態還是放電狀態，均對蓄電池缺額功率進行補償。當蓄電池荷電狀態達到0.8時，切換至模式6。

模式12：當蓄電池功率指令為充電狀態，充電功率在Pb.min～Pb.max之間，且荷電狀態小于0.8時，采用Pb_ref對蓄電池進行充電，此時，當超級電容荷電狀態大于等于0.9時，且處于充電狀態，超級電容充電功率為0。當蓄電池荷電狀態達到0.8時，切換至模式17。

模式55：當蓄電池功率指令為放電狀態，放電功率大于Pb.max，且荷電狀態小于等于0.2時，蓄電池放電功率為0，此時，當超級電容荷電狀態小于等于0.1，且處于放電狀態，超級電容放電功率為0。當蓄電池荷電狀態大于0.2時，切換至模式60。

3 算例分析

仿真中，蓄電池和超級電容SOC初始值和期望值均設置為50%，額定充放電功率均為5 MW。

圖7為采用小波包分解方法得到的各儲能設備的功率指令，圖8為采用協調控制方法得到的儲能設備功率指令。從圖7和圖8可以看出，未對蓄電池進行功率限幅控制前，功率幅值可能出現超過蓄電池額定充放電功率的情況，會對蓄電池的使用壽命產生影響。經過對蓄電池進行限功率操作和實現儲能設備間的功率流動之后，可以看出蓄電池承擔大部分儲能工作，具備能量型器件的特征。

表3 風儲聯合系統協調控制策略表

(續表)

運行模式Pb_refSOCbPsc_ref充電放電SOCscPb_aPsc_a21222324252627282930>Pb.max<0.8≥0.8√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.1Pb.max0Pb_ref- Pb.max +Psc_ref0Psc_refPb_ref- Pb.max+Psc_refPb_ref- Pb.maxPb_ref+Psc_ref0Psc_refPb_ref+Psc_refPb_ref31323334353637383940-Pb.min～0≤0.2>0.2√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.10-Pb.minPb_ref+ Psc_refPb_refPb_ref+Psc_refPsc_ref0-Pb_ref-Pb.min+Psc_ref-Pb_ref-Pb.min-Pb_ref-Pb.min+Psc_refPsc_ref041424344454647484950-Pb.min～-Pb.max≤0.2>0.2√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.10Pb_refPb_ref+ Psc_refPb_refPb_ref+Psc_refPsc_ref0Psc_ref0Psc_refPsc_ref051525354555657585960<-Pb.max～0≤0.2>0.2√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.10-Pb.maxPb_ref+ Psc_refPb_refPb_ref+Psc_refPsc_ref0Pb_ref+Pb.max+Psc_ref-Pb_ref+Pb.maxPb_ref+Pb.max+Psc_refPsc_ref0

圖9為采用小波包分解方法得到的蓄電池和超級電容SOC曲線，圖10為采用所提控制方法后得到的蓄電池和超級電容SOC。比較圖9、圖10可以看出，在同樣的儲能設備容量配置下，采用小波包分解方法按頻率劃分得到儲能設備的充放電功率指令，其蓄電池SOC曲線出現超過上限0.8的時刻，而超級電容的SOC出現接近于1的時刻。在采用所提控制策略后，可有效改善兩種儲能設備的荷電狀態，避免其出現過充過放現象，進而延長其使用壽命。

圖7 采用小波包分解方法得到儲能設備功率指令

圖8 采用協調控制方法得到儲能設備功率指令

圖9 小波包分解方法

圖10 協調控制方法

4 結 語

通過搭建風儲聯合系統數學模型，采用蓄電池-超級電容組成的混合儲能系統平抑風電功率波動，可得出以下結論：

1)通過比較滑動平均濾波方法和自適應小波包分解方法對風電功率信號的平抑效果，得到自適應小波包分解方法更具有優勢，目標并網功率更加平滑，也可避免滑動平均濾波方法出現的延遲現象。通過仿真結果表明，自適應小波包分解方法可以避免通過主觀設定分解層數所帶來的局限性，不僅對風電平滑效果好，同時也兼具了儲能設備的容量配置最優。

2)設計一種風儲聯合系統協調控制策略，對經過頻域分析得到的蓄電池和超級電容的功率指令進行儲能設備間能量的再分配。這樣，可以同時綜合儲能設備的頻率和出力兩方面的需求，使能量流動于不同儲能設備之間，發揮各自儲能設備的不同優勢。