含混合儲能微網對配電網可靠性的影響

(河南理工大學 電氣工程與自動化學院，河南 焦作 454000)

隨著微網的大量接入，傳統配電網變成了含多電源的新型配電網，其運行和控制產生了巨大的改變[1-3]。供電可靠性是其中一個重要方面，有必要對含微網配電網的可靠性進行分析和研究。

對于含微網的配電網可靠性評估，國內外已開展了許多研究。文獻[4]采用改進的最小路法對含風光配電網的可靠性進行分析，但忽略了分布式電源(Distribution Generation,DG)出力的隨機性對可靠性的影響。微網中，風電、光伏等分布式電源和負荷都具有不確定性，因此，需要配置儲能系統來平滑二者的隨機波動[5-7]。文獻[8]選用準序貫蒙特卡洛法定量評估含風光儲的配電網的可靠性。文獻[9]采用蒙特卡洛法評估DG和儲能聯合運行的配電網的可靠性。而上述文獻沒有關于儲能充放電性能對配電網可靠性的影響所進行的研究。

從當前儲能技術來看，僅靠單一儲能方式不能滿足微網對儲能的多重需求。混合儲能系統(Hybrid Energy Storage System，HESS)將大容量、儲能時間長的能量型儲能與可快速、頻繁充放電的功率型儲能相結合，有效提高儲能系統的輸出能力，延長能量型儲能循環壽命。因此，本文定量分析含混合儲能、DG和負荷的微網接入配電網對系統可靠性的影響；提出基于復雜網絡分區的蒙特卡洛模擬法，以改進的IEEE RBTS Bus6系統為算例進行仿真分析，驗證含混合儲能的微網對配電網的供電可靠性的影響。

1 混合儲能系統

由于單一儲能不能很好地滿足微網的需求，本文采用由大容量、低成本的鉛酸蓄電池與可快速頻繁充放電的超級電容器組成的混合儲能作為儲能裝置。

混合儲能由鉛酸蓄電池、超級電容器以及電力電子器件組成，由于兩種儲能電壓等級差別較大，需要配置于不同的端口，因此利用高頻變壓器的變比進行匹配，且混合儲能一般通過全橋式電壓型變流器接入微網，其拓撲結構如圖1所示。

圖1 混合儲能系統拓撲圖

1.1 混合儲能模型

混合儲能系統既要保證充足的輸出功率，其最大輸出能量也要滿足負荷需求。下一時刻超級電容和蓄電池存儲的能量關系為[10]

(1)

ΔWuc,i+ΔSoc,i=ΔWi

(2)

式中,Puc,i和Pbat,i分別為超級電容和蓄電池的輸出功率；Δt為控制周期；n為匹配常數；ΔWuc,i和ΔSoc,i分別為超級電容和蓄電池的變換能量；ΔWi為微網實際需求的能量。

同時，若負荷用電時突發大功率缺失，混合儲能必須能快速輸出功率以穩定系統，即混合儲能發出的總功率Pi必須不小于最大瞬時功率缺量ΔPmax。

Pi=Puc,i+Pbat,i≥ΔPmax

(3)

式中,Puc,i、Pbat,min分別為超級電容和蓄電池的實際充放電功率。

而且超級電容和蓄電池的儲能不能超過各自最大功率限制：

(4)

式中,Puc,min、Puc,max分別為超級電容的最大充、放電功率;Pbat,min、Pbat,max分別為蓄電池的最大充、放電功率。

1.2 充放電策略

儲能充放電策略主要取決于微網的運行狀態。

(1) 微網并網運行。負荷優先由DG供電，當DG輸出大于負荷需求時，多出的能量為混合儲能充電；若超出儲能容量上限則減少DG輸出；當DG輸出不能滿足負荷需求時，為提高供電可靠性，由配電網出力以維持系統功率平衡。直到系統出現供電不足，混合儲能才在容量約束范圍內放電。其中，超級電容器承擔負荷功率中的頻繁波動部分，蓄電池承擔負荷功率中的平滑部分。

(2) 微網孤島運行。負荷仍優先由DG供應，當DG出力大于負荷需求時，混合儲能充電，達到儲能最大容量停止；當DG出力小于負荷需求時，缺少的能量由混合儲能提供，直至最小儲能容量停止；若DG和儲能聯合出力不能滿足負荷需求，則需要削減負荷。負荷削減的目標函數為盡可能多地讓負荷得到供電，即負荷與其權重的乘積之和最大，約束條件是負荷的功率不超過DG與儲能裝置所能提供的最大功率：

(5)

式中,f為負荷削減的目標函數；D為最大可能的孤島連通區域；ωi和Li分別為負荷點i的權重系數和負荷大小；PDG和Pi分別為孤島內各DG和儲能提供的輸出功率。

當DG發生故障時，混合儲能仍可在一定范圍內單獨供電；但若混合儲能系統故障或容量不足，失去了儲能的平滑作用[11]，DG就不能正常地給負荷供電。

(3) 微網并網和孤島相互轉換。在微網由并網轉入孤島運行的過程中，混合儲能系統中超級電容可快速放電平滑功率波動、蓄電池可為超級電容提供容量的支持，二者互相配合，快速釋放電能以維持網內功率平衡。微網由孤島轉化到并網運行時，混合儲能系統實時監控電網狀態，通過調整自身輸出電壓的幅值和相位來調控微網的電壓和頻率，減小并網沖擊電流，實現快速無縫切換。

2 含混合儲能微網配電網的可靠性評估

2.1 復雜網絡分區

配電網的可靠性評估以元件故障為出發點，根據系統中受故障影響所有負荷點的情況，計算可靠性指標。但配電網中元件眾多，直接分析各元件故障產生的影響比較復雜，因此，可對配電網進行分區簡化。

將具有共同開關為入口的所有元件分為同一區域，位于同一區域的所有負荷點受故障影響的后果相同，其區域停運率和故障停運時間由區域內各元件的相應參數按串聯公式計算得到[12]。特別地，微網一般通過斷路器與配電網相連，可看作是一個區域。

2.2 蒙特卡洛模擬法

利用序貫蒙特卡洛法評估配電網的可靠性，是通過計算機產生的隨機數表示配電網各個設備的狀態分布，進而模擬設備的實際運行狀況，并根據一段時間的模擬過程近似算出系統的可靠性指標。其過程主要包括元件的可靠性建模、隨機抽樣和指標計算。

2.2.1 元件可靠性建模

涉及配電網可靠性評估的常規元件可靠性模型可采用兩狀態馬爾可夫模型，其運行狀態分別為正常工作狀態和故障停運狀態。各狀態的概率如下：

(6)

式中,Pf、Po分別為元件i的故障停運狀態和正常運行狀態的概率；λi、μi分別為元件的故障率和修復率。

采用SPSS20.0軟件對涉及數據予以統計,計量資料PASI評分采用(±s)表示,行t檢驗,計數資料治療總有效率采用(%)表示,行X2檢驗,差異有統計學意義為(P<0.05)。

2.2.2 元件狀態抽樣

對于非電源元件進行序貫狀態抽樣，基于元件二狀態模型，通過式(7)、式(8)抽樣獲得其正常運行時間TTF和故障恢復時間TTR。

(7)

(8)

式中,Ui、Vi為服從(0,1)均勻分布的隨機數。

對于電源元件進行非序貫抽樣，需要考慮微網孤島運行時微電源停運的可能性。通過非序貫抽樣來判斷微電源的運行狀態，設λs為微電源的失效率，抽樣方法為：產生一個服從(0,1)均勻分布的隨機數，如果該數位于區間[0,λs]內，則微電源處于停運狀態；如果該數位于區間[λs,1]內，則微電源處于正常運行狀態。

2.2.3 可靠性評估指標

傳統配電網的系統可靠性指標，如系統平均停電頻率(System Average Interruption Frequency Index,SAIFI)和持續時間指標(System Average Interruption Duration Index,SAIDI),用戶平均停電頻率(Customer Average Interruption Frequency Index,CAIFI)和持續時間指標(Customer Average Interruption Duration Index,CAIDI)以及平均供電可用率(Average Service Availability Index,ASAI)和電量不足(Energy Not Supplied,ENS)等指標，仍可對含微網配電網的供電能力進行描述[13]。為了進一步評估用戶供電質量得到的改善，引入平均用戶切負荷指標(Average Customer Curtailment Index,ACCI)。

(9)

式中,Lai為連續在負荷點i的平均負荷；Ui為負荷點i的年停電時間；Mi為負荷點i受停電影響的用戶數。

2.3 算法流程

本文采用基于網絡分區的蒙特卡洛模擬法計算系統可靠性指標的步驟如下。

① 系統初始化。輸入原始數據，初始仿真時間為0，所有元件均處于正常運行狀態。

② 對于系統網絡結構，按2.1節方法簡化，遍歷所有區域的故障情況，建立故障模式影響分析庫。

③ 利用計算機產生的偽隨機數對所有元件進行抽樣。通過式(7)得到各元件的正常工作持續時間TTF，找到最小正常工作時間TTFmin的元件，即為故障元件，此時系統時間為TTFmin，開始計算仿真時間。通過產生新的隨機數，利用式(8)確定該元件的故障修復時間TTR；同時產生故障隔離的時間RT。

④ 判斷故障元件。若其為配電網最小路(配網電源與微網接入點之間的最短通路)上的元件，則T=T+TTR，若非配電網最小路元件，則T=T+RT，轉到第⑤步；若為微網內非電源元件，則T=T+TTR，轉至第⑥步。

⑤ 生成一個服從(0,1)均勻分布的隨機數u，比較微網切換成功概率p和u的數值大小。如u≤p，則成功切換孤島模式，計算此期間內微網的輸出功率和混合儲能充放電的功率，采用式(9)比較微網的輸出功率與負荷功率的大小，判斷是否削減負荷。如u>p，則切換失敗。

⑥ 根據故障模式與影響分析庫，查找元件故障相應的負荷點停電類型，形成負荷點的可靠性指標。

⑦ 判斷是否到達精度要求所需的仿真時間，若未到達，則返回步驟③繼續模擬；若已到時間，模擬結束，通過統計累加停電時間和停電次數獲取負荷點的可靠性指標，從而分析得到系統的可靠性評估指標。

具體算法流程如圖2所示。

3 算例仿真

對本文利用可靠性評估測試系統IEEE RBTS Bus6的改進系統對包含30條線路、23臺配電變壓器、23個負荷點以及若干個開關的配電網進行仿真研究。各設備原始數據見文獻[14]，其接線如圖3所示。其中母線、配變和開關100%可靠。

圖2 算法流程

圖3 IEEE RBTS Bus6改進系統

微網包含若干風機、光伏和儲能，切換成功概率為90%。風機模型采用文獻[15]中的模型，切入風速為3 m/s、額定風速為12.0 m/s、切出風速為24.8 m/s；光伏模型采用文獻[15]中的模型，單個組件面積為2.16 m2，光電轉換效率為15.47%。混合儲能系統中蓄電池和超級電容的最大功率限額分別為2.5 kW和5 kW，蓄電池和超級電容的荷電狀態范圍均為0.2～1，初始荷電狀態均為0.5，仿真過程中儲能裝置采用由若干塊蓄電池串聯組成的蓄電池組和由若干個超級電容器并聯組成的超級電容器組。

3.1 微網接入的影響

在饋線20和29處分別接入內含風機、光伏和儲能的微網，風機和光伏額定功率均為1 MW，混合儲能中蓄電池和超級電容儲能容量分別為1 MW·h和0.3 MW·h。研究微網接入前、后兩種情況下配電網的負荷點及系統可靠性指標，可以得出微網對整個系統可靠性的影響。應用本文建立的模型和所提算法對算例進行可靠性評估，可得不同負荷點的年平均停電次數和年平均停電時間的仿真結果如圖4、圖5所示。

圖4 微網接入前、后負荷點停電次數

圖5 微網接入前、后負荷點平均停電時間

由圖4、圖5可以看出，在配電網未接入微網時，處于線路末端的負荷點11～23的故障率和停電時間均較高；在配置微網后，負荷點14～23的故障率和停電時間明顯下降。這是由于原本未配置微網時，負荷點11～23位于線路末端且沒有備用電源，主線路上任何元件的故障都將致使這些負荷斷電。但在配電網配置微網后，由于微網可根據系統中元件故障情況選擇合適的運行模式，負荷點14～23處于微網內，當配電網主線路上元件發生故障時，這些負荷由微網內的DG為其供電，便不會發生斷電事件，其停電次數得到減少，年平均停電時間也隨之減少。因此，配電網中規劃進微網內的負荷點可靠性得到了不同程度的提高。

基于仿真得到的負荷點故障率和年平均停電時間等可靠性指標，通過文獻[15]中的系統可靠性指標公式計算得到的系統可靠性指標如表1所示。

表1 微網接入前、后系統可靠性指標

由表1可知，配電網中接入微網與不接入微網相比，系統可靠性指標SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS、ACCI均明顯減小，供電可用率指標ASAI有所提高，這是由于微網能夠在配電網中元件發生故障時，切換至孤島模式運行來保障其內部負荷的電能供應，減少了內部負荷停電事故的發生，提高了系統的供電可用率。接入微網后系統整體可靠性有明顯的提高，這說明微網的接入可以顯著提升配電網的可靠性。

3.2 混合儲能的影響

在饋線20和29處分別接入內含風機、光伏和儲能的微網，風機和光伏額定功率均為1 MW，儲能裝置分別采用蓄電池單一儲能、由蓄電池和超級電容器組成的混合儲能。通過仿真計算得到兩種儲能方式下的系統可靠性指標隨著不同儲能容量的變化情況如圖6所示。

圖6 ENS隨儲能容量的變化情況

由圖6可以看出，系統可靠性指標均隨著儲能容量的增加而逐漸減小，即系統可靠性不斷提高。這是由于儲能系統能平滑風光等分布式電源的出力波動，隨著儲能容量的增加，系統能更高效地為負荷供電，減少了負荷缺電斷電現象，進而提高了系統的供電可靠性。而在混合儲能總體容量與蓄電池儲能容量相同的情況下，含混合儲能的配電網系統可靠性指標明顯低于僅含單一蓄電池儲能的系統。這是由于混合儲能技術利用超級電容和蓄電池的互補作用，更好地平滑可再生能源的波動，可以降低系統內負荷被削減的概率，減少了負荷停電次數，從而提高系統的供電可靠性。此外，不論何種儲能形式，隨著儲能容量的增加，系統可靠性指標的下降速度越來越慢并趨于飽和。這也說明了在設計微網時應綜合考慮投資成本和可靠性收益，對儲能容量及其比例進行合理配置。

4 結束語

本文建立了混合儲能的輸出模型及其充放電策略，將混合儲能與風機、光伏按照一定方式組成微網并接入配電網。首先對配電系統進行區域簡化，并考慮孤島運行微網發電不足時削減負荷，確定各負荷點受故障影響的停電時間。采用序貫蒙特卡洛法計算系統可靠性指標，定量分析混合儲能微網的接入對配電網可靠性的影響。結果表明，微網接入配電網后，配電系統可靠性指標明顯得到改善；且與含單一蓄電池微網相比，含混合儲能微網對系統可靠性指標的影響更大，能更好地提高系統的供電可靠性水平。這些結論可為微網的規劃建設及其在配電網中的應用提供參考。