王寧，張建成

(華北電力大學(xué)電力工程系，河北省保定市 071003)

基于能量協(xié)調(diào)控制的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置方法

王寧，張建成

(華北電力大學(xué)電力工程系，河北省保定市 071003)

為了平滑離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)中源荷之間功率差的隨機(jī)波動(dòng)，提出了一種適用于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)中不同儲(chǔ)能介質(zhì)之間充放電功率分配的能量協(xié)調(diào)控制策略。該策略依據(jù)不同儲(chǔ)能介質(zhì)的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)，結(jié)合最大可能充放電時(shí)間，令超級(jí)電容器優(yōu)先充放電，當(dāng)達(dá)到其充放電極限時(shí)，再控制蓄電池進(jìn)行充放電。在此基礎(chǔ)上根據(jù)全壽命周期理論，考慮實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)、負(fù)荷缺電率和系統(tǒng)自主運(yùn)行能力等約束，建立混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化模型。利用改進(jìn)粒子群算法對(duì)算例進(jìn)行求解分析，并與單一蓄電池儲(chǔ)能進(jìn)行比較，驗(yàn)證能量協(xié)調(diào)控制策略的有效性和容量配置優(yōu)化模型的正確性。

離網(wǎng)光伏；混合儲(chǔ)能；能量協(xié)調(diào)控制；容量配置

0 引 言

在能源危機(jī)與環(huán)境日益惡化的背景下，光伏發(fā)電技術(shù)獲得了重視和應(yīng)用。光伏電源的輸出功率與天氣、環(huán)境等因素密切相關(guān)，且具有間歇性、波動(dòng)性等不確定性的特點(diǎn)，嚴(yán)重影響了系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性[1-2]。儲(chǔ)能技術(shù)能夠?qū)ο到y(tǒng)起到一定程度的支撐和調(diào)節(jié)作用[3-4]，在光伏電源側(cè)合理的配置儲(chǔ)能容量能夠有效地平滑源荷之間功率差的隨機(jī)波動(dòng)，從而提高系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性。

目前儲(chǔ)能技術(shù)按照所采用的儲(chǔ)能介質(zhì)可以分為兩大類(lèi)：?jiǎn)我粌?chǔ)能技術(shù)[5-8]和混合儲(chǔ)能技術(shù)[9-12]?；旌蟽?chǔ)能技術(shù)由于其利用能量型儲(chǔ)能介質(zhì)與功率型儲(chǔ)能介質(zhì)之間較強(qiáng)的互補(bǔ)運(yùn)行特性，更具發(fā)展前景。其中不同儲(chǔ)能介質(zhì)之間充放電功率的分配是混合儲(chǔ)能技術(shù)研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一。文獻(xiàn)[12-13]均以蓄電池儲(chǔ)能量為核心，以?xún)?yōu)化蓄電池儲(chǔ)能狀態(tài)為原則，使超級(jí)電容器承擔(dān)儲(chǔ)能負(fù)荷中的頻繁功率波動(dòng)，蓄電池承擔(dān)儲(chǔ)能負(fù)荷中的平滑部分。文獻(xiàn)[14]采用模糊控制理論將功率偏差在蓄電池和超級(jí)電容器之間進(jìn)行分配，當(dāng)超級(jí)電容器電量充足時(shí)，由其獨(dú)立補(bǔ)償功率偏差值，減少蓄電池的充放電次數(shù)。文獻(xiàn)[15]考慮為負(fù)荷長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)供電時(shí)采用能量密度大的蓄電池，當(dāng)為沖擊性負(fù)荷供電時(shí)采用功率密度大的超級(jí)電容器。

以上述研究為基礎(chǔ)，本文針對(duì)蓄電池循環(huán)壽命短、功率密度低及響應(yīng)速度慢等缺點(diǎn)，充分利用超級(jí)電容器循環(huán)壽命長(zhǎng)、功率密度大、響應(yīng)速度快的儲(chǔ)能特性，依據(jù)儲(chǔ)能介質(zhì)的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)(real-time state of charge，RSOC)，并結(jié)合各自的最大可能充放電時(shí)間，提出一種超級(jí)電容器優(yōu)先充放電，當(dāng)達(dá)到其充放電極限時(shí)，再控制蓄電池進(jìn)行充放電的能量協(xié)調(diào)控制策略。在此基礎(chǔ)上以?xún)?chǔ)能系統(tǒng)全壽命周期成本年均費(fèi)用最小為優(yōu)化目標(biāo)，考慮實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)、負(fù)荷缺電率和系統(tǒng)自主運(yùn)行能力等約束，對(duì)離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)中不同儲(chǔ)能介質(zhì)間容量配置問(wèn)題展開(kāi)研究。

1 離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中混合儲(chǔ)能單元由超級(jí)電容器與蓄電池組成，通過(guò)功率變換器并聯(lián)到直流母線(xiàn)上。

圖1 離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of stand-alone photovoltaic generation system

圖中：PPV為光伏電源的輸出功率；PL為系統(tǒng)總的負(fù)荷功率；PB為蓄電池的充放電功率；PC為超級(jí)電容器的充放電功率；PHESS為混合儲(chǔ)能單元總的充放電功率。令dP(k)=PPV(k)-PL(k)，其中k為采樣次數(shù)。當(dāng)dP(k)>0時(shí)，混合儲(chǔ)能單元處于充電狀態(tài)；當(dāng)dP(k)<0時(shí)，混合儲(chǔ)能單元處于放電狀態(tài)，由光伏電源和儲(chǔ)能單元共同平衡負(fù)荷功率；當(dāng)長(zhǎng)期陰雨光伏電源無(wú)功率輸出時(shí)，為提高離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)的供電可靠性，儲(chǔ)能單元作為備用電源要能夠單獨(dú)為重要負(fù)荷提供一定時(shí)間的電能量。

2 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電協(xié)調(diào)控制

本文利用超級(jí)電容器和蓄電池優(yōu)良的互補(bǔ)儲(chǔ)能特性，依據(jù)各自的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)，并結(jié)合最大可能充放電時(shí)間，采用一種超級(jí)電容器優(yōu)先充放電，當(dāng)達(dá)到其充放電極限時(shí)，再控制蓄電池進(jìn)行充放電的能量協(xié)調(diào)控制策略。為了說(shuō)明問(wèn)題方便，先定義如下幾個(gè)物理量：eSOCBmin，eSOCCmin，eSOCBmax，eSOCCmax，eSOCB(k)和eSOCC(k)分別為蓄電池和超級(jí)電容器的最小、最大和第k次采樣時(shí)的荷電狀態(tài)；n，CC，UCN和PCmax分別為超級(jí)電容器的個(gè)數(shù)、電容值、額定電壓和最大輸出功率；m，CB和UBN分別為蓄電池的個(gè)數(shù)、單體標(biāo)稱(chēng)額定容量和額定電壓；dt為采樣時(shí)間間隔。

2.1 充電工作模式

當(dāng)dP(k)>0時(shí)，根據(jù)超級(jí)電容器和蓄電池的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)，充電控制過(guò)程分為4種情況。

(1)超級(jí)電容器優(yōu)先充電：

(1)

此時(shí)2種儲(chǔ)能介質(zhì)容量均未達(dá)到上限，根據(jù)能量協(xié)調(diào)控制策略超級(jí)電容器優(yōu)先充電。超級(jí)電容器的最大可充電時(shí)間如式(2)所示：

TKC=[eSOCCmax-eSOCC(k)]ECN/[PC(k)ηCC]

(2)

如果TKC≤dt，則超級(jí)電容器的實(shí)際充電時(shí)長(zhǎng)TC=TKC，否則TC= dt。

當(dāng)dP(k)≤PCmax時(shí)，超級(jí)電容器以dP(k)功率進(jìn)行充電，經(jīng)過(guò)TC時(shí)間后，如果dP(k)≤PBN，則蓄電池以dP(k)功率進(jìn)行充電，否則以額定功率PBN充電。蓄電池的最大可充電時(shí)間如式(3)所示：

TKB=[eSOCBmax-eSOCB(k)]EBN/[PB(k)ηBC]

(3)

式中：TKB為蓄電池的最大可充電時(shí)間，h；EBN=mCBUBN/106為蓄電池的額定容量，MWh；ηBC為蓄電池的充電效率。

如果TKB≤dt-TC，則蓄電池的實(shí)際充電時(shí)長(zhǎng)TB=TKB，否則TB=dt-TC。

當(dāng)dP(k)﹥PCmax時(shí)，超級(jí)電容器以最大允許功率PCmax充電，同時(shí)當(dāng)剩余功率[dP(k)-PCmax]≥PBN時(shí)，蓄電池以PBN充電，否則以 dP(k)-PCmax進(jìn)行充電。經(jīng)過(guò)TC時(shí)間充電后，如果蓄電池容量未達(dá)上限，且dP(k)≤PBN，則蓄電池以dP(k)功率充電，否則以額定功率PBN充電，充電時(shí)長(zhǎng)計(jì)算原理同上。這種情況下充電控制流程圖如圖2所示。

圖2 充電控制流程圖Fig.2 Flowchart of charging control

(2)僅蓄電池充電：

(4)

這種情況下超級(jí)電容器容量達(dá)到上限，蓄電池單獨(dú)工作在充電狀態(tài)。當(dāng)dP(k)≥PBN時(shí)，蓄電池以PBN進(jìn)行充電，反之蓄電池以dP(k)進(jìn)行充電。

(3)僅超級(jí)電容器充電：

(5)

這種情況下蓄電池組容量達(dá)到上限，超級(jí)電容器單獨(dú)工作在充電狀態(tài)。當(dāng)dP(k)≤PCmax時(shí)，超級(jí)電容器以dP(k)進(jìn)行充電，否則超級(jí)電容器以PCmax進(jìn)行充電。

(4)待機(jī)狀態(tài)：

(6)

此時(shí)蓄電池和超級(jí)電容器的容量均達(dá)到上限，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)工作在待機(jī)狀態(tài)，光伏電源輸出的多余能量通過(guò)卸荷器釋放。

2.2 放電工作模式

當(dāng)dP(k)0時(shí)，根據(jù)超級(jí)電容器和蓄電池的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)，放電控制過(guò)程同樣分為以下4種情況。

(1)超級(jí)電容器優(yōu)先放電：

(7)

此時(shí)2種儲(chǔ)能介質(zhì)容量均未達(dá)到下限，根據(jù)能量協(xié)調(diào)控制策略超級(jí)電容器優(yōu)先放電。超級(jí)電容器的最大可放電時(shí)長(zhǎng)如式(8)所示：

(8)

當(dāng)|dP(k)|≤PCmax時(shí)，超級(jí)電容器以|dP(k)|功率進(jìn)行放電，經(jīng)過(guò)TC時(shí)間后如果|dP(k)|≤PBN，則蓄電池以|dP(k)|功率進(jìn)行放電，否則以額定功率PBN放電。蓄電池的最大可放電時(shí)間如式(9)所示：

(9)

當(dāng)|dP(k)|>PCmax時(shí)，超級(jí)電容器以最大的允許功率PCmax進(jìn)行放電，同時(shí)當(dāng)剩余功率(|dP(k)|-PCmax)≥PBN時(shí)，蓄電池以額定功率PBN進(jìn)行放電，否則以|dP(k)|-PCmax進(jìn)行放電。經(jīng)過(guò)TC時(shí)間放電后，如果蓄電池容量未達(dá)其下限，且|dP(k)|≤PBN，則蓄電池以|dP(k)|功率進(jìn)行放電，否則以額定功率PBN放電，此時(shí)放電時(shí)長(zhǎng)的計(jì)算原理同上。這種情況下放電控制流程圖如圖3所示。

(2)僅超級(jí)電容器放電：

(10)

這種情況下蓄電池容量已達(dá)下限，超級(jí)電容器單獨(dú)工作在放電狀態(tài)。當(dāng)|dP(k)|≤PCmax時(shí)，超級(jí)電容器以|dP(k)|功率進(jìn)行放電，否則超級(jí)電容器以最大的允許功率PCmax進(jìn)行放電。

圖3 放電控制流程圖Fig.3 Flowchart of energy storage system discharging

(3)僅蓄電池放電：

(11)

這種情況下超級(jí)電容器容量已達(dá)下限，蓄電池單獨(dú)工作在放電狀態(tài)。當(dāng)功率|dP(k)| ≥PBN時(shí)，蓄電池以其額定功率PBN進(jìn)行放電，否則蓄電池以|dP(k)|功率進(jìn)行放電。

(4)閉鎖狀態(tài)：

(12)

此時(shí)蓄電池和超級(jí)電容器的容量均達(dá)下限，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)工作在閉鎖狀態(tài)，光伏電源輸出功率無(wú)法平衡負(fù)荷需求，為保持功率平衡系統(tǒng)只能被迫甩掉部分負(fù)荷。

3 混和儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置模型

3.1 優(yōu)化目標(biāo)

由于全壽命周期成本方法將成本延伸到設(shè)備的安裝、運(yùn)維、報(bào)廢等整個(gè)壽命周期內(nèi)，克服了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性?xún)?yōu)化問(wèn)題中只注重購(gòu)置成本的局限性，因此本文選擇設(shè)備整個(gè)壽命周期內(nèi)年均成本最小作為優(yōu)化目標(biāo)，成本共包括以下3個(gè)要素。

(1)購(gòu)置成本C1：

C1=mPB+nPC

(13)

式中PB，PC分別為蓄電池和超級(jí)電容器的單價(jià)。

(2)運(yùn)維成本C2：

C2=(kBo+kBm)mPB+(kCo+kCm)nPC

(14)

式中：kBo，kCo分別為蓄電池和超級(jí)電容器的運(yùn)行成本系數(shù)；kBm，kCm分別為蓄電池和超級(jí)電容器的維護(hù)成本系數(shù)。

(3)處置成本C3：

C3=kBdmPB+kCdnPC

(15)

式中kBd，kCd分別為蓄電池和超級(jí)電容器的處置成本系數(shù)。

目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式如下：

(16)

式中kBz，kCz分別為蓄電池和超級(jí)電容器的年折舊系數(shù)。具體的計(jì)算方法參考文獻(xiàn)[9]。

3.2 約束條件

根據(jù)上述儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率分配策略，并考慮離網(wǎng)光伏系統(tǒng)的運(yùn)行特性，在配置混合儲(chǔ)能容量時(shí)，考慮如下約束。

(1)充放電功率約束。

蓄電池的充放電功率不應(yīng)大于其額定功率，超級(jí)電容器的充放電功率不應(yīng)大于其最大的允許功率。

(2)實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)約束。

蓄電池和超級(jí)電容器的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)應(yīng)在其允許的合理范圍之內(nèi)。

(3)負(fù)荷缺電率約束。

離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)需要滿(mǎn)足一定的供電可靠性，本文選取負(fù)荷缺電率作為供電可靠性指標(biāo)。負(fù)荷缺電率是指負(fù)荷缺電量與負(fù)荷總需求電量的比值，即

α=Eq/Ex

(17)

式中：α為負(fù)荷缺電率；Eq為負(fù)荷缺電量；Ex為負(fù)荷總需求電量。

當(dāng)dP(k)0時(shí)，dt時(shí)間內(nèi)的負(fù)荷缺電量表達(dá)式如下：

(18)

負(fù)荷總需求電量表達(dá)式如下：

(19)

式中T為總的計(jì)算次數(shù)。

(4)自主運(yùn)行能力約束。

當(dāng)光伏電源無(wú)輸出功率時(shí)，儲(chǔ)能單元要保證一定時(shí)間內(nèi)重要負(fù)荷的供電，即

(20)

式中：ηC為功率變換器的效率；β為重要負(fù)荷占比；tL為系統(tǒng)自主運(yùn)行時(shí)間。

4 算例分析

以某裝機(jī)容量為7 000 kW，負(fù)荷額定功率為 2 500 kW的離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)為例進(jìn)行分析，混合儲(chǔ)能單元由鉛酸蓄電池和超級(jí)電容器構(gòu)成。儲(chǔ)能介質(zhì)參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 儲(chǔ)能介質(zhì)參數(shù)
Table 1 Parameters of energy storage media

其中離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)中功率變換器的效率取為0.97，負(fù)荷缺電率約束設(shè)為0.04，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)自主運(yùn)行時(shí)間設(shè)為12 h，重要負(fù)荷占比為0.6，采樣時(shí)間間隔取0.5 h。

采用改進(jìn)粒子群算法[16]分別對(duì)單一蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)配置儲(chǔ)能容量。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，當(dāng)采用單一蓄電池儲(chǔ)能時(shí)，所需蓄電池?cái)?shù)量為27 778個(gè)，儲(chǔ)能年均成本約為308萬(wàn)元，而采用基于本文提出的能量協(xié)調(diào)控制策略的混合儲(chǔ)能方案時(shí)，所需蓄電池和超級(jí)電容器數(shù)量分別為 27 631個(gè)和35 949個(gè)，儲(chǔ)能年均成本約為200萬(wàn)元，費(fèi)用節(jié)省比例高達(dá)35%。同時(shí)可以看出由于充分利用了超級(jí)電容器功率密度大、循環(huán)壽命長(zhǎng)、充放電速度快的優(yōu)勢(shì)，采用超級(jí)電容器優(yōu)先充放電的控制策略，蓄電池的年折舊值由0.223 1下降至0.157 4，使用壽命得到了延長(zhǎng)。改進(jìn)粒子群算法迭代結(jié)果如圖4所示。由圖4可知，在滿(mǎn)足設(shè)置約束的前提下，分別迭代了17次和47次后目標(biāo)函數(shù)尋到了最優(yōu)解。

表2 2種儲(chǔ)能方式的計(jì)算結(jié)果
Table 2 Calculation results of two energy storage modes

圖4 改進(jìn)粒子群算法迭代結(jié)果Fig.4 Iteration results of improved PSO algorithm

5 結(jié) 論

提出了一種適用于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)中不同儲(chǔ)能介質(zhì)之間充放電功率分配的能量協(xié)調(diào)控制策略。該策略依據(jù)不同儲(chǔ)能介質(zhì)的實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)，并結(jié)合最大可能充放電時(shí)間，令超級(jí)電容器優(yōu)先充放電，當(dāng)達(dá)到其充放電極限時(shí)，再控制蓄電池進(jìn)行充放電。根據(jù)全壽命周期理論，在考慮實(shí)時(shí)荷電狀態(tài)、負(fù)荷缺電率和系統(tǒng)自主運(yùn)行能力等約束的基礎(chǔ)上，建立了混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化模型，并利用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行求解。最后算例分析驗(yàn)證了所提能量協(xié)調(diào)控制策略的有效性和容量配置模型的正確性。該研究對(duì)于離網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)中混合儲(chǔ)能容量的合理配置具有指導(dǎo)意義。

[1]童亦斌，吳學(xué)智，唐芬．分布式光伏發(fā)電與主動(dòng)配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展[J]. 電力建設(shè)，2015，36(1): 72-75. TONG Yibin, WU Xuezhi, TANG Fen. Coordinated development of distribution photovoltaic generation and active distribution network[J]. Electric Power Construction, 2015，36(1): 72-75.

[2] 丁明，王偉勝，王秀麗，等．大規(guī)模光伏發(fā)電對(duì)電力系統(tǒng)影響綜述[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34(1):1-14. DING Ming, WANG Weisheng, WANG Xiuli,etal. A review on the effect of large-scale PV generation on power systems[J]. Proceedings of the CSEE, 2014，34(1):1-14.

[3] 國(guó)家電網(wǎng)公司“電網(wǎng)新技術(shù)前景研究”項(xiàng)目咨詢(xún)組.大規(guī)模儲(chǔ)能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用前景分析[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2013，37(1):3-8,30. Consulting Group of State Grid Corporation of China to Prospects of New Technologies in Power Systems. An analysis of prospects for application of large-scale energy storage technology in power systems[J]. Automation of Electric Power Systems,2013,37(1):3-8,30.

[4] 袁小明，程時(shí)杰，文勁宇．儲(chǔ)能技術(shù)在解決大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)問(wèn)題中的應(yīng)用前景分析[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2013，37(1)：14-18． YUAN Xiaoming, CHENG Shijie, WEN Jinyu. Prospects analysis of energy storage application in grid integration of large-scale wind power[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013,37(1):14-18.

[5] 吳小剛，劉宗歧，田立亭，等．獨(dú)立光伏系統(tǒng)光儲(chǔ)容量?jī)?yōu)化配置方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2014，38(5)：1271-1276. WU Xiaogang，LIU Zongqi，TIAN Liting，et al．Optimized capacity configuration of photovoltaic generation and energy storage device for stand-alone photovoltaic generation system[J]．Power System Technology，2014，38(5)：1271-1276.

[6] 靳文濤，李建林．電池儲(chǔ)能系統(tǒng)用于風(fēng)電功率部分“削峰填谷”控制及容量配置[J]．中國(guó)電力，2013，46(8)：16-21. JIN Wentao，LI Jianlin．BESS for wind power “peak shaving” control and capacity configuration[J]．Electric Power，2013，46(8)：16-21.

[7] 馬剛，徐谷超，蔣林洳，等．基于能量缺失率的并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化方法[J]．可再生能源，2015，33(12)：1825-1830. MA Gang，XU Guchao，JIANG Linru，et al．Study on stored energy optimization method of the grid-connected wind power based on loss of power supply probability[J]．Renewable Energy Resources，2015，33(12)：1825-1830.

[8] 趙書(shū)奇，吳夢(mèng)婕，廖強(qiáng)強(qiáng)，等．基于并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)的電池儲(chǔ)能技術(shù)經(jīng)濟(jì)性分析[J]. 電力建設(shè)，2015，36(5): 131-135. ZHAO Shuqi, WU Mengjie, LIAO Qiangqiang, et al．Technical and economic analysis on battery energy storage based on grid-connected wind farm[J]．Electric Power Construction, 2015，36(5) : 131-135.

[9] 楊珺，張建成，桂勛．并網(wǎng)風(fēng)光發(fā)電中混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(5)：1209-1216. YANG Jun，ZHANG Jiancheng，GUI Xun．Capacity optimizition of hybrid energy storage system in grid-connected wind and PV power generation system[J]．Power System Technology，2013，37(5)：1209-1216.

[10]馬速良，馬會(huì)萌，蔣小平，等．基于Bloch球面的量子遺傳算法的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2015，35(3)：592-599. MA Suliang，MA Huimeng，JIANG Xiaoping，et al．Capacity configuration of the hybrid energy storage system based on bloch spherical quantum genetic algorithm[J]．Proceedings of the CSEE，2015，35(3)：592-599.

[11]盛四清，李明躍．微電網(wǎng)中混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的小波包-模糊控制策略[J]. 電力建設(shè)，2016，37(2):132-137. SHENG Siqing, LI Mingyue. Wavelet packet-fuzzy control strategy for hybrid energy storage system in microgrid[J]．Electric Power Construction, 2016，37(2):132-137.

[12]楊珺，張建成，黃磊磊，等．基于改進(jìn)粒子群算法的獨(dú)立光伏發(fā)電系統(tǒng)儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化配置研究[J]．華東電力，2012，40(8)：1370-1374. YAN Jun，ZHANG Jiancheng，HUANG Leilei，et al．Energy storage capacity optimization for independent PV power system based on improved PSO algorithm[J]．East China Electric Power，2012，40(8)：1370-1374.

[13]張國(guó)駒，唐西勝，齊智平．平抑間歇式電源功率波動(dòng)的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2011，35(20)：24-28，93. ZHANG Guoju，TANG Xisheng，QI Zhiping．Design of a hybrid energy storage system on leveling off flutuating power outputs of intermittent sources[J]．Automation of Electric Power Systems，2011，35(20)：24-28，93.

[14]丁明，林根德，陳自年，等．一種適用于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制策略[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2012，32(7)：1-6. DING Ming，LIN Gende，CHEN Zinian，et al．A control strategy for hybrid energy storage systems[J]．Proceedings of CSEE，2012，32(7)：1-6.

[15]劉建濤，張建成，王珂，等．獨(dú)立光伏發(fā)電混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化研究[J]．電網(wǎng)與清潔能源，2012，28(3)：85-90. LIU Jiantao，ZHANG Jiancheng，WANG Ke，et al．Capacity optimization of hybrid energy storage system in independent PV system[J]．Power System and Clean Energy，2012，28(3)：85-90.

[16]黃友銳．智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用[M]．北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2008. HUANG Yourui．Intelligent optimization algorithms and its application[M]．Beijing：National Defense Industry Press，2008.

(編輯 張媛媛)

Capacity Allocation Method of Hybrid Energy Storage System Based on Energy Coordination Control

WANG Ning, ZHANG Jiancheng

(Department of Electrical Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, Hebei Province, China)

To smooth the random fluctuation of the active power in the stand-alone photovoltaic generation system, this paper proposes a coordination control strategy for the charge or discharge power allocation between different energy storage medium in the hybrid energy storage system. Based on the real-time state of charge (SOC) and the maximum possible charge or discharge time, this strategy commands the super capacitors to charge or discharge firstly, when reaching the limit of the SOC, and then controls the batteries to work. According to the theory of life cycle cost and the constraints of the real time SOC, the loss of power supply probability and the system independent operation ability, we establish the capacity allocation optimization model for hybrid energy storage system. Then, we use an improved particle swarm optimization algorithm to solve the given example, and verify the effectiveness of the energy coordination control strategy and the validity of the capacity allocation optimization model by comparing with the single-battery energy storage system.

stand-alone photovoltaic; hybrid energy storage; energy coordination control; capacity allocation

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51177047)；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2016MS89)；河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(16214504D)

TM 732; TM 615

A

1000-7229(2016)08-0072-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.08.011

2016-04-06

王寧(1982)，女，博士研究生，講師，主要研究方向?yàn)楣夥l(fā)電控制技術(shù)，柔性?xún)?chǔ)能技術(shù)等；

張建成(1965)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與控制、柔性?xún)?chǔ)能技術(shù)、新能源發(fā)電控制技術(shù)等。

Project supported by National Natural Science Foundation of China(51177047)； Fundamental Research Funds for the Central Universities(2016MS89)； Science and Technology Program of Hebei Province (16214504D)