电池储能短期风电场出力短期波动的超前控制策略

电池储能短期风电场出力短期波动的超前控制策略

0基于bess的风—引言随着能源危机和环境污染日益突出，世界各国都在大力发展风速发电，中国已经形成越来越多的大型风速装置。与常规电源相比,风能是一种随机性、间歇性能源,而且目前风电出力预测精度不高［1］,这些特点导致风电场不能提供持续稳定的可控功率,发电可调度性差,大规模的风电并网将对系统的调峰调频、安全稳定、电能质量等产生重大影响。因此,改善风电场的电能质量,提高风电场输出功率稳定性的研究越来越受到重视。目前,采用储能系统与风电场配合运行已成为平滑风电场出力功率波动的重要途径之一［2-4］,国内外已有一些相关的研究成果。文献研究了采用飞轮等快速响应的储能装置调节风电单机出力波动的控制方法,实验证明有良好的平滑效果,但此类控制方法尚不能用于大型风电场。文献利用电池储能来减小风电场的输出功率波动对电网的影响,建立了基于异步发电机的风力发电系统和基于等效电路的电池储能系统(batteryenergystoragesystem,BESS)数学模型,并设计了一种控制器。其研究的重点是BESS的电路参数的设定以及控制器的控制信号的调节策略。文献采用一阶低通滤波原理平抑风电出力波动,基于双时间尺度优化滤波时间常数,从而将风—储联合输出1min级和30min级功率波动限定在规定范围内。文献[11-12]采用基于电池荷电状态(SOC)反馈的控制方式来修正风—储联合系统中电池出力的大小,以避免电池出现过充过放,但存在不能连续平滑调节的缺点。然而,目前的研究方法大都是即时调节,即只根据当前时刻的风电出力波动来确定储能的出力,而很少考虑未来的风电功率波动对当前时刻储能的充放电行为的影响;实际上储能系统当前的充放电策略不仅会改变当前风—储联合系统的出力,而且很可能影响其未来的波动平抑能力,进而影响未来时刻的风—储联合输出功率的平滑性。降低风电出力的变化速率,需要配备具有功率快速响应能力的储能装置,而对储能容量的要求一般不高。研究发现,BESS能够快速、独立地调节有功功率,补偿功率不平衡量。另外,电池储能电站还具有能量密度高、转换效率高、建设周期短、站址适应性强等优点。因此,本文选取BESS作为储能系统与风电场联合运行。鉴于此,本文着眼于应用BESS平抑风电功率的分钟级波动,提出了一种新的BESS平抑风电功率短期波动的运行控制策略———超前控制策略,从而更好地平抑风电短期波动,提高风电出力质量,增强风电的并网能力。超前控制策略在简单的控制策略的基础上,通过引进风电预测可信周期,考虑了未来的风电功率波动对储能电池当前的充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。通过算例分析,验证该方法对风电功率的短期波动的平滑效果。1电池储能系统在风电场侧配置电池储能装置,使电池储能与风电场协调出力,构成风—储联合运行的系统,其原理见图1。图1中:PB为BESS的充/放电功率;PW为风电场的出力;PZ为风—储联合输出功率。其中:BESS安装在风电场的并网点,对风电场的出力进行集中控制和调节。电池储能装置被视为具有正负出力值的发电机组,其中,出力为正表示BESS放电,反之表示充电。通过制定BESS的运行策略,控制其与风电场协同出力,将接入系统的风—储联合输出功率PZ的波动控制在一定范围内,以满足系统的调频要求或减小对电网频率稳定性的影响。2风电场出力波动本文以改善并网风电场输出功率的短期波动为研究目标,根据电力系统的调频需求,尽可能减小风电场输出功率在每个时刻的波动幅度。为了充分发挥储能装置的容量效益,减小与风电场配合的储能容量规模,节约成本,一般并不要求把并网风电场的出力平抑为一条平稳的直线,只要其波动的情况能满足入网需求即可。为了定量说明所提出的运行控制方法对风电场出力的平滑效果,本文采用了两个评价指标:运行期内风—储联合输出功率的波动越限幅值总和ΔPS以及波动越限概率pout。ΔPS和pout越小则表示平滑效果越好。2.1风—相关指标的定义及说明1)可信周期T0:目前风电预测仍存在不准确性,且预测时前瞻时间越长,其精度越低。在本文的研究中,假设风电预测的可信周期为T0,即认为T0内的风电预测值准确无误,不考虑该时间段风电预测的不准确性。2)功率波动ΔP:当风电功率的采样间隔为Δt时,任一时刻与前一刻的采样值之差为风电的Δt波动率(如10min波动率)。则风—储联合系统的功率波动为:式中:t为运行周期内的任意时刻;PZ(t)为t时刻的风—储联合出力。3)目标波动率Det:目标波动率是指风电接入电网准则中允许风电出力波动的上限,即通过BESS的平滑,尽量将风电波动控制在(-Det,Det)以内。它是制定BESS充放电策略的基本依据之一,即由于不同系统的调频能力不同,能够接受的风电波动率也不同。因此,目标波动率Det的取值须根据具体系统的要求进行调整。4)波动越限幅值总和ΔPS:整个运行周期T内任意相邻采样时刻功率波动超过目标波动率的差值之和。定义公式如下:5)波动越限概率pout:整个运行期内任意相邻时刻功率波动超过目标波动率的时间占总时间的比例。定义公式如下:2.2隐蔽性的控制策略—BESS平抑风电功率短期波动的运行策略为了平抑风电功率的分钟级波动,本文提出了一种新的BESS运行控制策略———超前控制策略。作为对比研究,首先介绍一种简单的运行控制方法。2.2.1基于状态控制策略当前控制策略只计及储能系统的自身运行约束和当前时刻的风电功率波动对储能装置的充放电行为的影响。BESS的出力要受到其额定功率和容量的限制,即电池储能的运行约束:式中:EB(t)为t时刻BESS的剩余储电量;Em为BESS的额定电量容量;Pm为BESS的额定功率容量;PB(t)为t时刻BESS的出力,正值表示放电,负值表示充电;η为充放电效率;SOC(t)为BESS的能量状态。在满足自身约束条件的前提下,当风电功率波动超越目标波动率Det时BESS充电或者放电,否则保持上一时刻的状态不变。BESS的状态控制策略为:该策略存在一定的缺陷,即因受自身SOC的限制较多,BESS的电量容量不能得到充分利用。因为在配合风电场出力时,BESS在某时刻的SOC是在此之前所有时刻的历史充放电累积的结果;而此时BESS的出力不但要受到SOC的限制,还将累积到SOC上,进而影响BESS在下一时刻乃至未来所有时刻的出力。假设某时刻波动越限,而BESS的SOC已降至0(或升至1),不能继续放(充)电,导致此刻的风电得不到平滑。如果在波动不越限的时刻,BESS在满足自身约束的条件下继续充(放)一部分电能,就可为后续时刻提供一定的放电电量或留出一定的充电空间,从而减小受SOC限制的几率,也就相应地减少了波动越限概率以及越限幅值总和。因此,本文提出了具有前瞻性的超前控制策略。2.2.2风—超前控制策略超前控制策略既考虑了BESS历史充放电的累积结果以及当前时刻的风电功率波动,还通过向前瞻一个周期T0(取为风电预测可信周期),将未来前瞻周期内风电的出力情况作为决策因素之一来控制BESS在当前时刻的充放电行为。如果前瞻周期内某时刻BESS因充/放空间不足而无法平抑风电功率波动,那么BESS当前时刻的出力在保证当前波动不越限的前提下,若还存在电量和功率空间,则继续充/放部分电能,给前瞻周期内的后续时刻提供更多的放电量或充电空间。下面将详细讨论在超前控制策略下BESS充放电功率PB大小的确定原则。由式(1)、式(2)可知:为方便讨论,令ΔP(t)=PW(t)-PZ(t-Δt),则在式(14)中,ΔP(t)为当前风电出力相对于前一时刻联合出力的功率波动,结合其取值及超前控制策略思想决定当前时刻BESS出力PB(t),使得风—储联合功率波动尽量不越限。BESS的充放电状态控制策略分析如下。1)状态不变:若当前时刻及前瞻周期T0内的所有时刻的ΔP(t+kΔt)均不越限,则PB(t)=0,由式(14)可知ΔPZ(t)=ΔP(t)不越限。2)充电状态:充电决策条件及充电功率大小如式(15)所示。若ΔP(t)>Det,当前时刻越限,为减小联合功率波动,储能系统应充电,PB(t)<0;若当前时刻联合系统出力不越限,但在前瞻周期内,根据风电出力预测值,某t+kΔt时刻要求储能系统放电(ΔP(t+kΔt)<-Det),但该时刻储能系统没有足够的放电电量,则即使当前时刻不越限,储能系统也继续充一部分电能,为t+kΔt时刻提供一定的放电电量。式中:k=1,2,…,T0/Δt-1。3)放电状态:放电决策条件及其放电功率大小如式(16)所示。放电时的具体分析与充电时类似,此处不再赘述。式中:k=1,2,…,T0/Δt-1。由上述分析可知,超前控制策略能够利用储能系统有限的储能容量取得更好的平滑效果,将风—储联合波动尽量限制在目标波动率内。在风—储系统联合运行时,采用滚动规划法,向前滚动执行该控制策略。滚动规划法具有灵活和环境适应性强的特点,在制定了当前一定时期内的计划后,按照计划的执行情况和环境变化,调整和修订未来的计划,并逐期向前移动。使用滚动规划法不断向前更新BESS的出力,可以使BESS的充放电行为更能反映风电的最新波动情况,从而在运行期内得到较为平滑的风—储联合功率。在风—储联合系统运行时,设滚动期等于风电功率的采样周期,运行周期T=24h。以式(15)、式(16)所示的BESS状态决策为核心,应用滚动规划法,制定了超前控制策略的流程图,如图2所示。3风电功率波动本文以某风—储联合系统为例,应用提出的控制策略,分析BESS平抑风电功率波动的平滑效果。该风电场的装机容量为100MW,计算中所有标幺值以100MW为基准值。因系统的二次调频是分钟级,故风电功率采样周期取为10min,且BESS的充放电控制周期与之同步。3.1控制策略测试假设与风电场配合运行的BESS额定功率标幺值为0.1,即实际值10MW;以额定功率持续放电的时间为1h,即BESS的额定容量为10MW·h;储能装置的电量初始值E0取10MW·h,即初始为满充状态;目标波动率Det取0.02,即实际值2MW;前瞻周期T0=3h。基于该风电场风电出力历史数据,从春、夏、秋、冬四季分别选取4个典型日,计算各典型日原始风电、当前控制策略以及超前控制策略下的波动越限概率pout及越限幅值总和ΔPS,计算结果见表1。从表1中可以看出,原始风电波动的越限幅值总和及越限概率是相当大的,越限概率为18%~30%。当前控制策略在一定程度上减小了波动越限概率及总越限幅值,而采用超前控制策略显然得到了更好的平滑效果。为了更清楚地看出两种控制策略效果的不同,以典型日1为例,给出两种不同控制策略下BESS的SOC曲线图(见图3)和风电波动平滑效果对比图(见图4)。由图3可以清晰地看出两种控制策略下电池运行状态的不同。在13:10—14:00期间,BESS会经历大幅度的放电过程,在超前控制策略下,为使得BESS有足够的放电电量,BESS在12:00—13:00期间在满足运行约束和当时风电出力波动约束的前提下,先预充一部分电量,为未来时段的放电需求作准备,从而取得更好的平滑效果。由图4可知,原始风电波动对目标波动率2MW/10min越限的概率很大,其最大波动率可达18.8MW/10min;采用当前控制策略使BESS与风电场配合运行,越限概率明显降低,最大波动值降为8.9MW/10min;采用超前控制策略控制与风电场配合运行BESS,越限概率进一步减小,最大波动值仅为2.8MW/10min,风—储联合运行的出力波动率几乎全部限制在了目标波动率范围内。在24h的运行周期内,当前控制策略BESS充放电次数为50次,总放电量为5.86MW·h,而超前控制策略BESS的充放电次数为59次,总放电量为8.29MW·h。相比于当前控制策略,超前控制策略充分利用了已安装的蓄电池储能装置,获得了更好的波动平滑效果。3.2控制策略的前悬环电场分布对于超前控制策略,前瞻周期的长度会对控制策略的执行效果有一定的影响。从电力系统实际出发,BESS充放电控制策略的前瞻周期应不大于风电预测的可信周期。本小节通过对前瞻周期T0取不同的值,分析前瞻周期对风/蓄联合系统出力平滑效果的影响。在表2中,T0=0表示当前控制策略。当前瞻周期T0增大时,风电功率波动越限幅值总和及波动越限概率随之减小。这说明增大控制策略的前瞻周期长度,即提高风电预测水平,能够得到更好的平滑效果。当前瞻周期大于2h后,再增大前瞻周期对风电出力的平滑效果已经没有进一步的改善,即出现了饱和现象,这是因为BESS受到了额定容量的限制。图5给出了4个不同典型日风—储联合出力的波动越限幅值总和随前瞻周期长度的变化曲线。在前几个小时内,波动越限幅值总和随前瞻周期的增加而大幅减小。但随着前瞻周期继续增大,其减小的幅度不再明显并最终饱和。这说明,向前瞻的时间变长,对平滑效果的积极作用是有限的。而且从图中可以看出,对于该风电场的出力情况,各典型日的饱和点略有不同,如典型日2和3是从1h开始饱和,而其他两个典型日的饱和点在2h。经大量计算发现,有显著平滑效果的前瞻周期长度,即平滑效果饱和点,与风电出力的短期波动情况也是密切相关的。3.3基于控制策略的优化如前文所述,BESS对风电功率波动的平抑程度会受到其额定容量的限制。因此,下面分析比较不同的BESS安装容量下的波动平滑效果。假设BESS以额定功率持续放电的时间为1h,即BESS的额定电量容量随其额定功率同步变化。BESS的额定功率容量Pm分别取标幺值0,0.05,0.1,0.15,0.2,则4个典型