袁桂麗，劉 穎，陳少梁

（華北電力大學(xué)，北京 102206）

基于動(dòng)態(tài)波動(dòng)系數(shù)的風(fēng)電功率平滑控制策略*

袁桂麗，劉 穎?，陳少梁

（華北電力大學(xué)，北京 102206）

風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)波動(dòng)對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性帶來不利影響，通過配備儲能系統(tǒng)可以提升電網(wǎng)接納風(fēng)電的能力。本文定義了反映儲能系統(tǒng)平抑風(fēng)電波動(dòng)效果的波動(dòng)系數(shù)；提出一種基于動(dòng)態(tài)波動(dòng)系數(shù)的風(fēng)電功率平滑控制策略；建立了以波動(dòng)系數(shù)為優(yōu)化變量，風(fēng)電實(shí)際功率和并網(wǎng)功率的差值最小為目標(biāo)，并網(wǎng)功率波動(dòng)要求為約束的優(yōu)化模型；設(shè)計(jì)了基于滑動(dòng)窗口的遺傳算法求解方案，優(yōu)化求得動(dòng)態(tài)波動(dòng)系數(shù)及相應(yīng)的儲能額定容量及功率，最終利用儲能抑制風(fēng)電功率的波動(dòng)。實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)控制策略相比，該策略能有效抑制功率波動(dòng)并降低儲能容量，節(jié)約成本。

風(fēng)力發(fā)電；儲能系統(tǒng)；平抑控制；波動(dòng)系數(shù)

0 引 言

風(fēng)力發(fā)電具有隨機(jī)性和波動(dòng)性，其并網(wǎng)會對電網(wǎng)產(chǎn)生沖擊，一旦超出了波動(dòng)范圍，會嚴(yán)重破壞電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性[1-2]。為風(fēng)電場配置一定容量的儲能系統(tǒng)（Energy storage system, ESS）能夠平抑風(fēng)電波動(dòng)，使輸出功率滿足一定指標(biāo)[3-4]。鑒于目前儲能裝置的成本較高且壽命較短，如何利用有限容量的儲能系統(tǒng)平抑功率的波動(dòng)性，對控制算法提出了較高的要求，通過控制算法優(yōu)化獲得合理的儲能系統(tǒng)容量及出力是十分重要的問題。

文獻(xiàn)[5-6]將風(fēng)電輸出功率設(shè)置為某一定值，通過電池儲能補(bǔ)償波動(dòng)，這種方法可以滿足電網(wǎng)功率波動(dòng)要求，但需要的儲能容量大，成本過高。為此，基于濾波算法及改進(jìn)的濾波算法控制策略相繼被提出[7-11]，但基于濾波算法的控制策略均存在一定滯后，這導(dǎo)致系統(tǒng)所需儲能容量加大，充放電深度加深。本文兼顧平滑效果并降低儲能成本，設(shè)計(jì)基于波動(dòng)系數(shù)的控制算法，利用較小儲能容量，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電輸出功率的平滑控制。

1 風(fēng)電功率平抑策略及建模

利用儲能對風(fēng)電輸出功率進(jìn)行平抑處理，其基本原理是通過調(diào)節(jié)儲能系統(tǒng)的輸出功率，對風(fēng)電功率中波動(dòng)較大的成分進(jìn)行補(bǔ)償，以獲得較為平滑的風(fēng)電并網(wǎng)功率。不同的控制策略使儲能系統(tǒng)充放電指令不同，直接影響到儲能裝置容量的大小。

1.1 平抑策略的提出

風(fēng)電實(shí)際功率與并網(wǎng)功率的偏差決定了儲能系統(tǒng)的充放電指令。并網(wǎng)功率越接近實(shí)際輸出功率，意味著儲能系統(tǒng)補(bǔ)償?shù)墓β试叫。璋惭b的儲能裝置容量也越小。假設(shè)系統(tǒng)的功率指令序列分別表示如下：

式中，Pwind表示風(fēng)電場實(shí)際輸出功率序列，Pgrid表示并網(wǎng)功率序列，Pess表示儲能系統(tǒng)功率指令序列；Pwind,t、Pgrid,t、Pess,t分別表示t（t=1, 2, … n）時(shí)刻系統(tǒng)各功率輸出值。t時(shí)刻系統(tǒng)功率輸出關(guān)系為：

當(dāng)Pess,t＞0時(shí)，表示儲能系統(tǒng)放電；當(dāng)Pess,t＜0時(shí)，表示儲能系統(tǒng)充電。

風(fēng)力發(fā)電功率曲線斜率的大小直接反應(yīng)了功率的波動(dòng)情況。設(shè)Δt為采樣時(shí)間間隔，t～（t+Δt）時(shí)刻的斜率越大，意味著該時(shí)段功率的變化率越大，波動(dòng)的幅度越明顯。若某時(shí)段風(fēng)電輸出功率的波動(dòng)超過電網(wǎng)所能承受的范圍，則需利用儲能系統(tǒng)補(bǔ)償波動(dòng)，降低功率的變化幅度。因此定義波動(dòng)系數(shù)ωt，令：

式中：ωt∈[0, 1]，該參數(shù)表征了并網(wǎng)功率的波動(dòng)大小，同時(shí)也確定了儲能系統(tǒng)的充放電指令。

由此，儲能平抑波動(dòng)的效果關(guān)鍵在于波動(dòng)系數(shù)的選取。ωt=0時(shí)，平抑目標(biāo)功率在t～（t+Δt）時(shí)段的斜率為0，風(fēng)電功率的波動(dòng)由儲能系統(tǒng)完全補(bǔ)償，此時(shí)平抑效果最佳，可以一直保持波動(dòng)為0，但儲能輸出的幅值大，系統(tǒng)對儲能容量的要求高；ωt=1時(shí)，平抑目標(biāo)功率在t～（t+Δt）時(shí)段的斜率等于實(shí)際功率的斜率，儲能系統(tǒng)不動(dòng)作，此時(shí)平抑效果最差，但不需要投入儲能，系統(tǒng)對儲能容量無要求。

1.2 模型的建立

為了降低系統(tǒng)對儲能設(shè)備容量的要求，減少成本，應(yīng)適當(dāng)選取波動(dòng)系數(shù)，得到滿足功率波動(dòng)指標(biāo)的平抑目標(biāo)功率，并使計(jì)算結(jié)果盡可能地接近風(fēng)電實(shí)際功率。利用智能優(yōu)化算法求解該問題，關(guān)鍵在于確定目標(biāo)函數(shù)和約束條件。

1.2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文以安裝的儲能容量最小為目標(biāo)。儲能設(shè)備的功率輸出值等于并網(wǎng)功率和實(shí)際功率的差值。所以這個(gè)差值越小，則所需儲能設(shè)備的容量越小，成本也就越低。從功率曲線上看，就是盡可能地使得并網(wǎng)目標(biāo)功率接近風(fēng)電場的實(shí)際輸出值。定義目標(biāo)函數(shù)為：

式中，Pgrid,t(ωt)表示t時(shí)刻平抑后的并網(wǎng)目標(biāo)功率，隨ωt變化；n為計(jì)算時(shí)間尺度內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)。

1.2.2 約束條件

風(fēng)電功率的波動(dòng)一般用爬坡率來描述，爬坡率即電功率的變化幅度占額定功率的百分比。研究表明，不同時(shí)間尺度的風(fēng)電功率波動(dòng)對電網(wǎng)的不同方面（如系統(tǒng)備用、能量調(diào)度以及安全運(yùn)行等）造成的影響不同。許多國家要求風(fēng)電輸出功率要同時(shí)滿足在幾個(gè)不同時(shí)間尺度下的爬坡率指標(biāo)。利用儲能技術(shù)可以平抑不同時(shí)間尺度下的功率波動(dòng)，保證風(fēng)電輸出功率的可控性，從而使大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)成為可能。表1是幾個(gè)國家的電功率波動(dòng)指標(biāo)[12]。

表1 各國風(fēng)電并網(wǎng)電功率波動(dòng)指標(biāo)[12]Table 1 Fluctuation index of different countries[12]

為了使系統(tǒng)滿足并網(wǎng)功率要求，本文采用兩個(gè)時(shí)間尺度的爬坡率指標(biāo)作為該問題的約束條件：

（1）每分鐘的波動(dòng)幅度不超過系統(tǒng)額定功率的2%；（2）每10 min的波動(dòng)幅度不超過系統(tǒng)額定功率的20%。表達(dá)式如下：

式中，Pgrid,t?1表示t?1時(shí)刻并網(wǎng)目標(biāo)功率； max(Pgrid,t～t+9) 和min(Pgrid,t～t+9) 表示10 min內(nèi)并網(wǎng)目標(biāo)功率的最大值和最小值；k1和k2表示功率波動(dòng)指標(biāo)1 min和10 min的最大爬坡率；Pr表示風(fēng)力發(fā)電額定功率。

2 求解步驟

本文提出的控制系統(tǒng)采樣周期為1 min，為了避免優(yōu)化過程中約束條件過多，采用滑動(dòng)窗口的方法進(jìn)行波動(dòng)系數(shù)ωt的動(dòng)態(tài)尋優(yōu)，獲得一段時(shí)間內(nèi)滿足電網(wǎng)功率波動(dòng)要求的最小儲能輸出。由于系統(tǒng)需要同時(shí)滿足1 min和10 min的爬坡率指標(biāo)約束，設(shè)定滑動(dòng)窗口寬度Nt為10。

圖1 基于滑動(dòng)窗口的遺傳算法求解步驟Fig. 1 Genetic algorithm based on sliding window

取t時(shí)刻及t時(shí)刻之前連續(xù)的Nt?1個(gè)風(fēng)電功率數(shù)據(jù)，建立如式（4）、式（5）所示變量為ωt的優(yōu)化模型，利用遺傳算法獲得波動(dòng)系數(shù)的最優(yōu)值ωt，將其作為t時(shí)刻的波動(dòng)系數(shù)，從而獲得最小Pess,t。按點(diǎn)距移動(dòng)窗口，重復(fù)此優(yōu)化方法，直到對整體數(shù)據(jù)完成上述過程。算法流程如圖1所示。由圖中流程可知，本文提出的控制策略不僅能夠?qū)v史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得系統(tǒng)所需最小的儲能容量；同樣也適用于風(fēng)電功率波動(dòng)的實(shí)時(shí)平抑。

3 儲能裝置容量計(jì)算

蓄電池是世界上廣泛使用的一種化學(xué)“電源”，具有電壓平穩(wěn)、安全可靠、價(jià)格低廉、適用范圍廣、原材料豐富和回收再生利用率高等優(yōu)點(diǎn)，是世界上各類電池中產(chǎn)量最大、用途最廣的一種電池。本文采用蓄電池作為儲能單元來平抑風(fēng)電的波動(dòng)。

3.1 額定功率

設(shè)在計(jì)算時(shí)間尺度內(nèi)，蓄電池的輸出功率指令序列為：Pess=[Pess,1，…，Pess,n]；考慮到系統(tǒng)的充放電效率，儲能系統(tǒng)實(shí)際充放電功率指令序列為：PESS=[PESS,1，…，PESS,n]。則兩者關(guān)系表達(dá)式為：

式中，η1、η2分別表示蓄電池放電和充電效率；n表示采樣點(diǎn)數(shù)。

在整個(gè)周期內(nèi)，儲能所需補(bǔ)償功率絕對值的最大值即為儲能的額定功率[10]：

3.2 額定容量

獲得儲能系統(tǒng)實(shí)際充放電功率指令后，可計(jì)算不同時(shí)刻儲能相對于初始時(shí)刻的充放電能量：

式中，Δt表示采樣時(shí)間間隔，n表示采樣點(diǎn)數(shù)。

假設(shè)蓄電池額定容量為Er，初始時(shí)刻荷電狀態(tài)為SOC(0)，則不同時(shí)刻儲能裝置的荷電狀態(tài)SOC(t)表示為：

充電時(shí)E(t)為負(fù)，剩余能量增加，SOC(t)增大；反之，放電時(shí)E(t)為正，剩余能量減小，SOC(t) 降低。

設(shè)儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)最大和最小允許值分別為SOCmax和 SOCmin，則：

式中，Er1和Er2分別表示SOC最大和最小是系統(tǒng)所需儲能容量。為同時(shí)滿足荷電狀態(tài)上限和下限的約束，蓄電池所需額定容量應(yīng)取上述兩個(gè)數(shù)值的較大值，即：

4 算例分析

4.1 采取波動(dòng)系數(shù)的控制策略分析

算例采用某額定功率為10 MW的風(fēng)電機(jī)組某天的實(shí)際輸出功率數(shù)據(jù)。按圖1的流程圖，利用遺傳算法對模型求解。

風(fēng)電場實(shí)際輸出功率和目標(biāo)功率如圖2所示。可以發(fā)現(xiàn)目標(biāo)功率明顯比實(shí)際輸出功率少了很多波動(dòng)量，功率曲線變得更為平滑。圖3是按式（2）計(jì)算得出的儲能系統(tǒng)期望出力。

圖2 基于波動(dòng)系數(shù)平抑算法的平抑控制輸出Fig. 2 Curves of smoothing control output based on fluctuation coefficient

圖3 儲能系統(tǒng)期望充放電功率Fig. 3 Charge-discharge power of ESS

圖4和圖5是目標(biāo)功率的1 min和10 min波動(dòng)率?？梢?，圖4中目標(biāo)功率1 min波動(dòng)率不超過2%；圖5中目標(biāo)功率的10 min最大波動(dòng)率為18%。顯然，兩個(gè)時(shí)間尺度的波動(dòng)率均滿足系統(tǒng)并網(wǎng)要求。

圖4 目標(biāo)平抑功率1 min波動(dòng)率Fig. 4 The 1 minute fluctuation rate of grid connected power

圖5 目標(biāo)平抑功率10 min波動(dòng)率Fig. 5 The 10 minute fluctuation rate of grid connected power

圖6和表2分別給出了采用動(dòng)態(tài)和固定波動(dòng)系數(shù)時(shí)系統(tǒng)的參數(shù)對比。對比可知，為了使并網(wǎng)功率同時(shí)滿足兩個(gè)時(shí)間尺度的波動(dòng)要求，固定波動(dòng)系數(shù)應(yīng)設(shè)為0.4，所需配置的儲能額定功率和容量分別為2.937 5 MW和3.573 5 MW·h；而采用動(dòng)態(tài)波動(dòng)系數(shù)的控制策略更加靈活，僅需配置1.919 2 MW和1.446 9 MW·h的儲能，雖然波動(dòng)率略有增加，但完全滿足電網(wǎng)要求，并大大減少了儲能容量和充放電總量，降低了系統(tǒng)成本，延長了儲能裝置使用壽命。

圖6 波動(dòng)系數(shù)取值Fig. 6 Value of fluctuation coefficient

從這些圖表可以發(fā)現(xiàn)，利用本文控制策略平抑波動(dòng)后，風(fēng)電平抑目標(biāo)輸出功率完全滿足兩個(gè)時(shí)間尺度上的波動(dòng)指標(biāo)。本文所提出的方法兼顧了平滑效果并有效減少了儲能容量。

表2 固定波動(dòng)系數(shù)參數(shù)對比Table 2 Comparison of fixed fluctuation coefficient

4.2 與其他控制策略的性能比較

采取與 4.1 節(jié)相同的算例，對比基于本文控制策略及其他傳統(tǒng)控制策略的平抑效果。對比結(jié)果如表3所示。結(jié)果顯示，為了達(dá)到風(fēng)電并網(wǎng)功率波動(dòng)要求，采用一階低通濾波算法需要配置的儲能裝置容量較大，且儲能系統(tǒng)充放電總量相當(dāng)于本文策略的兩倍，這使得儲能裝置頻繁動(dòng)作，降低了儲能的使用壽命；而利用最小二乘算法雖然所需配置的儲能容量較少，但功率波動(dòng)明顯增加，儲能充放電總量相對本文策略較大，不利于儲能裝置長期使用。可見，相比于傳統(tǒng)控制策略，本文所提出的控制策略在電池容量需求和電池總充放電量上都有了大幅度的改善。

表3 基于不同控制算法的對比Table 3 Comparison of different control algorithms

5 結(jié) 論

為風(fēng)電場配備儲能系統(tǒng)可有效平滑風(fēng)電功率的波動(dòng)。本文提出一種基于動(dòng)態(tài)波動(dòng)系數(shù)的風(fēng)電功率平抑控制策略，可在間歇性電源輸出的波動(dòng)功率中實(shí)時(shí)尋找使電池充放電電量之和最小的參考點(diǎn)，滿足風(fēng)電并網(wǎng)功率波動(dòng)要求的同時(shí)，降低了控制系統(tǒng)對電池容量的需求，減少控制過程中電池的充放電電量。將提出的控制策略應(yīng)用于風(fēng)電輸出功率實(shí)時(shí)平滑控制，結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)控制策略相比較，本文控制策略在風(fēng)電功率波動(dòng)率相近的情況下，明顯減少了所需配置的儲能容量和充放電總量，有效節(jié)約了成本，延長了儲能裝置的使用壽命。

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Smoothing Control Strategy of Wind Power Based on Dynamic Fluctuation Coefficient

YUAN Gui-li, LIU Ying, CHEN Shao-liang
(North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

The fluctuation of wind power has a negative effect on the stability of the power system. By using the energy storage system, the ability to accept wind power can be promoted.In this paper, the fluctuation coefficient is defined, which reflects the wind power smoothing effect of energy storage system. Also a fluctuation smoothing control strategy based on dynamic fluctuation coefficient is proposed； taking the minimization of the difference between the actual power and the grid power of the wind power as the objective and the requirements for the fluctuation of grid connected power as constrains, an optimal configuration model is built. A genetic algorithm based on sliding window is designed to solve the problem. Compared with the traditional control strategy, experiments show that the proposed method can effectively smooth the power fluctuation, reduce the storage capacity and save the cost.

wind power generation； energy storage system； smoothing control； fluctuation coefficient

TK81；TK02

A

10.3969/j.issn.2095-560X.2015.05.001

2095-560X（2015）05-0325-06

袁桂麗（1971-），女，博士，副教授，主要從事信息控制、先進(jìn)控制策略及其應(yīng)用、電力系統(tǒng)控制與優(yōu)化調(diào)度研究。

2015-07-23

2015-08-10

? 通信作者：劉 穎，E-mail：562982396@qq.com

劉 穎（1991-），女，碩士研究生，主要從事可再生能源與儲能接入裝備及并網(wǎng)技術(shù)研究。

陳少梁（1990-），男，碩士研究生，主要從事可再生能源與儲能接入裝備及并網(wǎng)技術(shù)研究。