謝俊++邰能靈++張菁菁

摘 要 風(fēng)能作為一種可再生能源，在自然界的儲量十分豐富，得到了人們的廣泛關(guān)注。在政府部門的大力支持下，風(fēng)能發(fā)電已經(jīng)成為我國重要發(fā)電形式，對我國節(jié)能減排事業(yè)有著重要的積極意義。風(fēng)能作為一種清潔型能源，雖然在發(fā)電過程中對環(huán)境不產(chǎn)生污染，但由于風(fēng)能的波動性較強，風(fēng)電場對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著重要的影響，如何有效地平抑風(fēng)電的功率波動已經(jīng)成為制約風(fēng)電發(fā)展的重要瓶頸。本文主要針對基于儲能系統(tǒng)的風(fēng)電功率波動平抑進行簡要的闡述，并對基于NSGA-II的儲能平抑控制技術(shù)進行簡要的分析。

【關(guān)鍵詞】NSGA-II 風(fēng)電 儲能 平抑

1 引言

二十一世紀以來，隨著我國經(jīng)濟社會的迅速發(fā)展，社會用電量不斷攀升，能源的供需矛盾開始逐步顯現(xiàn)，尤其是近年來霧霾、沙塵暴等惡劣天氣越來越頻繁，能源需求與生態(tài)環(huán)境間的矛盾不斷激化。火力發(fā)電作為我國最主要的發(fā)電形式，主要通過燃燒煤炭等化石燃料產(chǎn)生電能，不僅消耗了大量的化石資源，還對生態(tài)環(huán)境造成了較大的破壞。風(fēng)能作為一種清潔型的可再生能源，其儲量大、無污染等特性得到了人們的廣泛認可，利用風(fēng)能發(fā)電是解決我國能源供需矛盾的有效措施。

自然界中的風(fēng)能具有較強的波動性及不可控性，風(fēng)電場的發(fā)電功率隨風(fēng)能的波動而變化，這種功率的波動對整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生了重要的影響，并且隨著分布式風(fēng)電場的不斷發(fā)展，其對整個電網(wǎng)安全性產(chǎn)生了重要的隱患。本文主要針對風(fēng)電功率波動的平抑問題，提出了一種基于儲能系統(tǒng)的風(fēng)電功率波動平抑控制技術(shù)，并對其進行了簡要的闡述。

2 風(fēng)電場儲能系統(tǒng)的選用

電力系統(tǒng)中，功率型與能量型是最常用的兩種儲能系統(tǒng)。功率型儲能系統(tǒng)主要包括超級電容器、飛輪等，其循環(huán)使用壽命較長，但能量密度較低，且成本高昂，一般不適于大容量的儲能任務(wù)；能量型儲能系統(tǒng)主要包括蓄電池、鋰電池等，其能量密度較大，儲能時間較長，但循環(huán)使用壽命較短，一般不適于需要頻繁進行充放電的儲能任務(wù)。

一般來說，風(fēng)電場的功率波動較為頻繁，且波動周期較長，甚至可達數(shù)小時級別，這就要求儲能系統(tǒng)具有足夠的儲能容量以滿足功率平抑的需求。通常情況下，風(fēng)電場對儲能系統(tǒng)有以下幾點要求：

（1）儲能的容量較大，能夠滿足風(fēng)電場一段時間持續(xù)的儲能或放能；

（2）儲能時間應(yīng)盡量長，一般要求數(shù)小時以上的儲能能力；

（3）儲能系統(tǒng)應(yīng)具備快速釋放能量的能力，以滿足風(fēng)電場瞬時功率變動的能量需求。

針對風(fēng)電場對儲能系統(tǒng)的要求，飛輪、超級電容器等功率型儲能系統(tǒng)雖然能量的釋放較快，但由于容量普遍較小且成本較高，一般不予選用，綜合考慮一般風(fēng)電場多選用蓄電池作為其儲能系統(tǒng)，不僅能夠滿足風(fēng)電場對儲能系統(tǒng)的要求，還具有較高的經(jīng)濟性。

3 基于NSGA-II的風(fēng)電功率波動儲能平抑控制技術(shù)

3.1 NSGA-II遺傳算法的簡介

NSGA算法是一種有效的多目標優(yōu)化非支配排序算法，其受到基因算法的啟發(fā)，實現(xiàn)了復(fù)雜多目標優(yōu)化問題的解決。NSGA-II算法作為一種改進的NSGA算法，其精英策略與非擁擠度排序大大提高了算法的自適應(yīng)能力，在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。NSGA-II算法的大致流程如下所述：

3.1.1 種群的初始化

種群的初始化即針對待優(yōu)化的參數(shù)隨機產(chǎn)生給定種群規(guī)模的個體，并根據(jù)非支配排序?qū)ΨN群進行分層，賦予不同層的個體以不同的支配序值。

3.1.2 父本的選擇

父本的選擇就是根據(jù)個體的支配序以及擁擠距離采取錦標賽機制選擇優(yōu)良的父本，支配序越小或擁擠距離越大的個體越有可能是優(yōu)良的父本。

3.1.3 交叉變異

完成優(yōu)良父代的選擇后，通過交叉變異產(chǎn)生相應(yīng)的子代，將父代種群與子代種群合并后重新進行非支配排序，根據(jù)個體的支配序以及擁擠距離重新選取滿足種群規(guī)模的個體，并判斷是否達到收斂條件，若達到則輸出種群中的最優(yōu)個體，若沒有達到則返回第二步迭代計算。

3.2 基于NSGA-II的風(fēng)電功率波動儲能平抑控制算法

利用儲能系統(tǒng)進行風(fēng)電功率波動的平抑，即利用儲能系統(tǒng)對風(fēng)電功率實行削峰填谷，當風(fēng)電輸出功率過高時，對儲能系統(tǒng)進行充電，以實現(xiàn)風(fēng)電功率波動的削峰，而當風(fēng)電輸出功率過低時，儲能系統(tǒng)進行放電，以實現(xiàn)風(fēng)電功率波動的填谷。

傳統(tǒng)的基于儲能系統(tǒng)的風(fēng)電功率波動平抑只考慮風(fēng)電功率的平抑效果，當風(fēng)電功率發(fā)生劇烈波動時，往往需要儲能系統(tǒng)在充放電模式間頻繁切換，對儲能系統(tǒng)造成了較大的損壞，大大提高了功率波動平抑的經(jīng)濟成本?；谶@一考慮，本文利用NSGA-II算法，提出了一種基于儲能系統(tǒng)的多目標優(yōu)化的風(fēng)電功率波動平抑控制算法。

3.2.1 SOC臨界區(qū)間充放電模式

儲能系統(tǒng)的循環(huán)充放電次數(shù)是影響儲能系統(tǒng)壽命的重要因素，為了減少儲能系統(tǒng)的循環(huán)充放電次數(shù)，就要保證在充放電過程中儲能系統(tǒng)的容量得到最大化利用。傳統(tǒng)的儲能系統(tǒng)控制算法不注重儲能系統(tǒng)的容量使用情況，造成了儲能系統(tǒng)頻繁地充放電切換，難以達到儲能系統(tǒng)的最大和最小限制，導(dǎo)致儲能系統(tǒng)容量的巨大浪費，基于這一問題，本文采用了一種SOC臨界區(qū)間充放電模式。

為了保證儲能系統(tǒng)容量的最大化利用，約束儲能系統(tǒng)在達到一定的SOC值后再進行充放電的轉(zhuǎn)換。一方面考慮到儲能系統(tǒng)深度充放電對其壽命有著不利的影響，另一方面考慮到多目標優(yōu)化時難以對SOC進行嚴格的約束與控制，因此本文設(shè)置了SOC的最大最小限值區(qū)間與，確保儲能系統(tǒng)的單次充放電都是由一側(cè)的臨界區(qū)間開始，達到對側(cè)的臨界區(qū)間結(jié)束，既有效避免了儲能系統(tǒng)的過度充放電，又提高了儲能容量的利用率，增大了單次充放電的能量吸收和釋放能力，對風(fēng)電功率波動的平抑也有著積極的意義。

3.2.2 多目標優(yōu)化控制算法

在風(fēng)電功率波動平抑中，一方面要減小風(fēng)電輸出功率波動，另一方面還要提高儲能系統(tǒng)的利用率，減少儲能系統(tǒng)的循環(huán)充放電次數(shù)。在SOC臨界區(qū)間充放電模式下，由于單次充放電的起點與終點被固定，因此為了提高儲能系統(tǒng)的利用率，只需控制延長單次充放電的時間即可。綜上所述，單次循環(huán)充放電控制步長最大和期望輸出功率波動最小為本文算法的優(yōu)化目標，不僅能夠有效減少儲能系統(tǒng)的循環(huán)充放電次數(shù)，還能大大減小風(fēng)電功率的波動。多目標優(yōu)化控制算法的具體模型如下所述：

（1）優(yōu)化目標。構(gòu)造以單次循環(huán)充放電控制步長最大和期望輸出功率波動最小為目標的多目標優(yōu)化控制模型的目標函數(shù)：

其中表示單次充電過程耗時的相反數(shù)，表示單次放電過程耗時的相反數(shù)，表示風(fēng)電輸出功率的波動率，波動率越小則風(fēng)電場輸出功率的波動程度越小。

（2）約束條件。根據(jù)實際應(yīng)用情況，構(gòu)造多目標優(yōu)化的約束條件：

一是收到儲能系統(tǒng)儲能介質(zhì)的限制，為了保護儲能介質(zhì)，充放電功率必須約束在可控范圍內(nèi)：其中表示儲能系統(tǒng)所能接受的最大充電功率，表示儲能系統(tǒng)所能接受的最大放電功率。

二是為了提高控制精度，控制算法需要與風(fēng)電功率的超短期預(yù)測相配合，因此單次充電或放電的控制步長還收到風(fēng)電超短期預(yù)測時長的約束。其中為單次充放電的控制時長，與分別為風(fēng)電功率超短期預(yù)測的最短和最長時長。

（3）迭代優(yōu)化。利用NSGA-II算法，對建立的多目標優(yōu)化模型進行迭代求解，通過種群初始化、非支配排序、個體擁擠距離計算以及精英策略等關(guān)鍵步驟，迭代得到最優(yōu)的控制策略。

3.2.3 效果分析

利用實測的風(fēng)電場功率數(shù)據(jù)，對本文提出的優(yōu)化算法進行仿真驗證，得到仿真結(jié)果如圖1所示。

通過仿真結(jié)果可以看出，利用多目標優(yōu)化控制策略后可以實現(xiàn)控制步長內(nèi)的期望輸出保持恒定，大大減少了期望輸出功率的波動次數(shù)，風(fēng)電期望輸出功率的波動得到了有效的平抑。

4 結(jié)束語

針對風(fēng)電場應(yīng)用中存在的功率波動問題，本文介紹了一種基于NSGA-II算法的風(fēng)電儲能優(yōu)化控制算法，利用NSGA-II算法，實現(xiàn)了風(fēng)電功率波動平抑以及儲能系統(tǒng)壽命的多目標優(yōu)化，并通過對風(fēng)電場現(xiàn)場數(shù)據(jù)的驗證分析，證明了該策略在風(fēng)電功率波動平抑中的效果。

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作者單位

1.上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院 上海市 200030

2.國網(wǎng)上海市區(qū)供電公司 上海市 200080