基于复合储能的分布式能源系统控制策略

汇报内容5研究背景134超容-电池复合储电物理仿真平台总结基于复合储能的最优化控制策略研究2复合储能需要研究的关键科学问题一、研究背景多能互补分布式系统在全球范围内，可再生能源、分布式能源、多能互补、储能技术等大量新能源技术都飞速发展，构建绿色低碳能源体系成为能源发展的趋势。国务院发布《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，指出：能源互联网是推动我国能源革命的重要战略支撑。特点：采用热电联供、可再生能源等多种形式靠近用户端提供用能；能源负荷多样化、用户存在电、冷、热等多种能源需求；区域能源供给多元化，多种可再生能源能源进入。需求分析存在问题

重供给轻需求重建设轻管理并网不上网、离网的系统架构，太阳能、风能等可再生能源利用率较低，弃风弃光现象严重系统“源-荷”时空分布不均衡，存在短期峰谷波动大和长时间尺度下供能、用能差异性大的特点调控手段简单，多数为单一类型储能系统，调控性能差、转换效率低、容量冗余大采用“电-冷-热”的多能态复合储能技术，是解决分布式系统能源供需侧平衡、提高综合能源利用率、降低储能成本的有效方法。单一储能技术的缺点优点缺点各种电池储电电力可以满足多种需求成本高昂储冷、储热成本低、可直接利用无法满足电力需求因此，单一储能技术无法同时满足能量储存和经济性之间的平衡。这就需要多能态复合储能！二、复合储能需要研究的关键科学问题研究内容和关键技术多能态复合储能系统集成及智能调度技术多能态复合储能系统的最优化匹配技术复合储能光伏微网系统的能量管理技术基于电-冷-热的多能态复合储能系统最优化设计技术多能态复合储能关键技术内容1：优化设计技术研究以可再生能源发电最大化输出为目标，研究最佳的储容比匹配设计方法。将气象参数、功率平滑时间周期、用能系统逐时负荷等相关参数纳入到设计计算模型中，同时兼顾储能系统的经济性。微网系统优化模型多电源的微网系统构建模型内容2：优化匹配技术研究以可再生能源电力最大化利用为目标，通过储电、储冷、储热方式，实现经济、高效的能量存储和本地化利用，实现微网中可再生能源渗透率的最大化，减小可再生能源对传统供电网络的冲击，实现源-荷的有效互动。微网系统优化匹配模型构建智能监控与能量管理平台内容3：系统集成及智能调度技术研究以微网系统的电能高效调度为目标，根据不同能态的储

能技术，研究制定相应的运行控制策略。包括对储冷/放冷、储电/放电、储热/放热的最优化调度特性展开系统研究。100kW

PCS调度控制界面LFP/C电池的调度特性曲线2468141618203.02.92.82.73.13.23.3电压/V10

12电流/ASOC90%

SOC80%

SOC70%

SOC60%

SOC50%

SOC40%

SOC30%

SOC20%

SOC10%蓄冷系统的调度特性曲线内容4：微网系统能量管理技术研究针对并网运行和孤岛运行两种工作模式，研究能量的优化与协调控制方法，实现系统的供需平衡及实时优化调度。实现能量的最优化控制与管理，有效提高微网系统的运行

可靠性与安全性。储冷系统的调度控制系统智能监控与能量管理平台三、基于复合储能的最优化控制策略研究传统分布式系统控制方法特点：无光伏发电系统、无储能系统燃气机组为主要供能设备，运行状态由负荷决定电网、燃气管网可提供支撑HGasCCHPGas

BoilerWaste

Heat

BoilerAbsorption

ChillerPower

GridElectricityThermal

EnergyColdEnergy

CEElectricityUsers’LoadHeatCold以电定热：根据用户的用电需求，确定燃气机组发电量，若不足由电网提供；继而得到产热量，不足则由燃气锅炉提供，有多余则释放至环境。以热定电：根据用户的冷热需求，确定燃气机组产热量，若不足由燃气锅炉提供；继而得到发电量，不足则由电网提供，有多余则上网或者损耗。燃气机组低负载率运行能源浪费严重可再生能源接入性差受限于电力政策GasCCHPGas

BoilerWaste

HeatBoilerAbsorptionChillerPVElectricityThermal

EnergyColdEnergyEElectricityUsers’LoadHHeatCColdHESSBESSTESSPower

Grid含复合储能的分布式系统拓扑用户侧负荷预测光伏发电模型燃气轮机特性改进型以电定热控制策略系统电力供应的优先顺序为：光伏系统--燃气机组--储电系统--电网系统热量供应的优先顺序为：燃气机组--储热系统—燃料锅炉且燃气轮机供热量由其发电量确定储电系统调控判断条件：光伏系统：MPPT；燃气机组：Le

EPV

且负载率>0.5；储电系统：E

CCHP

LeE

CCHPLeE

PV

补充发电；E

PV

存储电能；改进型以热定电控制策略存储量综合考虑用电需求。系统热量供应的优先顺序为：燃气机组--储热系统—燃料锅炉系统电力供应的优先顺序为：燃气机组--光伏系统--储电系统--电网且燃气轮机发电量由其供热量确定储热系统调控判断条件：燃气机组：根据冷热需求确定；储热系统：E

CCHP

Lt

补充热能；E

CCHPLt存储热能；分布式系统能量及储能系统容量配置LE048162024020406080100NPV(kW)12t(h)LE048162024020406080100NPV(kW)12t(h)

24LeGeLeGeeE

(t

)

E

(t

)Q

E

(t)

E

(t)

|

t

1储电系统容量

2323LtHPtHPtHPt

LtHPt

E(t)|Q(t

)

E(t

),

season

summert

0Lt

E

(t

)

E

(t

),

season

wintert

0

Q

E

(t)

E

E

(t)

E

(t)

|

Qt

max(QSt

,

QWt

)

St

LtWt

储热系统容量分布式系统能量变化曲线控制效果对比：冬季工况100kw燃气机组改进型以电定热控制策略048162024020406080100（kW）12t（h）SENout

LE048162024050100150200250300（kW）12t（h）STQout

LTLE048162024020406080100Nout(kW)12t(h)LT048162024050100150200250300Qout(kW)12t(h)100kw燃气机组传统以电定热控制策略基于复合储能系统调控，100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高，储电系统调节作用明显；仍然存在热能损失，但损失量有所减少。控制效果对比：冬季工况60kw燃气机组改进型以电定热控制策略60kw燃气机组传统以电定热控制策略基于复合储能系统调控，60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷048162024020406080100（kW）12t（h）SENout

LE048162024050100150200250300（kW）12t（h）QboilerQout

ST

LT048162024020406080100（kW）12t（h）gridN

NoutLE048162024050100150200250300（kW）12t（h）QboilerQoutL运行；但发热量不足，储热系统调节作用较弱。T控制效果对比：夏季工况100kw燃气机组改进型以热定电控制策略100kw燃气机组传统以热定电控制策略基于复合储能系统调控，100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高，但储电系统没有起作用；储热系统作用明显，减少了机组的启停运行。048162024020406080100（kW）12t（h）outN

NgridLE0481620050100150200250300（kW）12t（h）STQout

LT048162024050100150200250300（kW）12t（h）24QboilerQout

LT048162024020406080100（kW）12t（h）gridN

NoutLE控制效果对比：夏季工况60kw燃气机组改进型以热定电控制策略60kw燃气机组传统以热定电控制策略基于复合储能系统调控，60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷运行；储电系统、储热系统均起到了较好的调节作用。048162024020406080100（kW）12t（h）Nout

SENgridLE048162024050100150200250300（kW）12t（h）STQout

LT048162024020406080100（kW）12t（h）NoutNgrid

LE048162024050100150200250300（kW）12t（h）QboilerQout

LT负载率分析针对两种不同容量机组，基于复合储能系统的调控方式均使得燃气机组处于稳定运行的状态；同时选择60kw燃气机组时，优化效果明显，机组保持在较高的负载率运行。0481620240.00.20.40.60.81.0负载率12t（h）夏季无储能夏季有储能冬季无储能冬季有储能0481620240.40.60.81.0负载率12t（h）夏季无储能夏季有储能冬季无储能冬季有储能100kw燃气机组

60kw燃气机组基于遗传算法的主动调控策略智能算法的三个主要问题：目标函数、约束条件、适应度评价运行维护成本目标函数：运行经济性、污染物排放量F

min(FM

,

Ffossil

)燃料费

环境成本TFM

=

[FFU(t)

FOM

(t)

FEN

(t)

FEX

(t)]t

1大电网交互成本N

MF2

Ri

,j

)

Pi

ti

)

(

(fP

,ji

1

j

1功率平衡约束：复合储能约束：

Pi

ti

Ej污染物排放约束：

Ri

,ji

1E,min

E

E,maxin-P

P（t）

PoutNPL

(t)

PEX

(t)

PBS

PDGi

(t)i

1QL,（H

t）

QMT

(t)

QGB

(t)

QTS

(t)SOCi,min

SOCi

(t)

SOCi,maxN遗传算法步骤经济最优运行的单目标功率分配结果605040302010010090807005101520PMTPbuy

Psell

Pboiler遗传算法参数：种群规模100，交叉概率0.7，变异概率0.05，最大进化代数1000。负荷功率变化风电、光伏功率变化单目标优化下，节约了22%的运行成本，具有良好的经济性。大约在30代左右收敛，算法收敛性较好。多目标优化的功率分配结果经济性指标和污染物排放指标同时得到了优化：多目标优化所节约的运行费用，相比单目标有所降低，但CO2排放量明显减少，实现了系统的综合最优运行。分布式系统运行成本CO2排放量含复合储能2335.07460.67不含复合储能2523.20575.34四、超容-电池混合储电仿真平台建设轨道交通再生电能的混合储能回收系统牵引变电站混合储能系统……制动电阻系统包括4部分：牵引变电站、轨道车辆、混合储能系统、制动电阻。系统拓扑及软硬件构成电网配电线路K

上位机监控系统DCDC锂电池储能系统DCDC直流制动电阻柜双向直流变换器直流电源RS485直流母线超级电容储能系统DCDC电池组双向DC/DC

双向DC/DC变换器1

变换器2模拟地铁车辆混合储能系统248V/22Ah5kw/8s混合储能系统控制方法IoutMIinMUIaxIoutC区间（输入电流）D区间（过压保护）A区间（输出电流）B区间（空闲待机）axUVsetVosetOVset注：Iout：工作电流IoutMax：最大输出电流IinMax：最大输入电流UVset：欠压保护设定值Voset：输出电压设定值OVset：过压保护设定值UDCbksc1ksc2ksc3soc3soc2soc1放电静置Usc,dshUsc,maxUDCb_ref

Usc,cha充电IscIsc,maxdIsc,maxc1Isc,maxc2Isc,maxc3bat

,chabat

_

refIUDCb

Ubat

,dch

Ibat

,max

d

0Ubat

,dch

UDCb

U

Ubat

,cha

UDCb

Ubat

,maxUDCb

Ubat

,max

kbat

(Ubat

,cha

UDCb

)

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,max

csc,max

dsc,chasc,max(

SOC

)DCb

sc,maxI

UDCb

Usc,dchUsc,dch

UDCb

Usc,cha

0Isc

_

ref

k(

SOC

)

*

(U

U

)DCb

Usc,cha

UDCb

U

sc