張國玉, 洪 超， 陳杜琳， 葉季蕾

(1. 南京工程學(xué)院,江蘇 南京 211100；2. 景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué),江西 景德鎮(zhèn) 333000；3. 中國電力科學(xué)研究院南京分院,江蘇 南京 210003)

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面向儲能電站調(diào)度的光儲發(fā)電系統(tǒng)運行優(yōu)化策略研究

張國玉1, 洪 超2， 陳杜琳1， 葉季蕾3

(1. 南京工程學(xué)院,江蘇 南京 211100；2. 景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué),江西 景德鎮(zhèn) 333000；3. 中國電力科學(xué)研究院南京分院,江蘇 南京 210003)

光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度策略是實現(xiàn)光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟及安全運行的重要保障，然而傳統(tǒng)的經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型并未考慮電池儲能電站內(nèi)部電池的有效管理。本文提出了一種經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度策略，依據(jù)儲能系統(tǒng)各電池組性能參數(shù)和運行狀態(tài)，以儲能系統(tǒng)運行一天總成本最低為優(yōu)化目標，以系統(tǒng)平衡、荷電狀態(tài)、功率限值和調(diào)度循環(huán)為約束條件，建立了經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型，并應(yīng)用改進粒子群算法進行求解。最后，算例仿真結(jié)果驗證了改進粒子群算法的優(yōu)越性和優(yōu)化調(diào)度策略在光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性。

電池儲能電站；光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)；經(jīng)濟；優(yōu)化；調(diào)度策略；粒子群算法

0 引言

光伏發(fā)電輸出功率因受天氣和地理條件的影響具有很大的波動性和隨機性，給電網(wǎng)的穩(wěn)定性和電能質(zhì)量造成了很大影響。隨著光伏發(fā)電在電網(wǎng)中容量比例的大幅增加，這種影響變得更加顯著。將儲能技術(shù)引入光伏系統(tǒng)，形成光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)，可有效解決光伏發(fā)電并網(wǎng)問題，不僅可以平抑功率波動，滿足光伏發(fā)電并網(wǎng)要求，而且可以提高光伏發(fā)電的電能質(zhì)量，增強光伏發(fā)電并網(wǎng)運行的可靠性[1-4]。目前，大容量儲能技術(shù)主要有抽水蓄能、壓縮空氣儲能、電池儲能，相比抽水蓄能和壓縮空氣儲能建設(shè)地理條件的局限性，電池儲能電站不僅沒有嚴苛的建設(shè)地理條件限制，而且循環(huán)壽命長，響應(yīng)時間快，對生態(tài)環(huán)境影響較小，功率可雙向流動，應(yīng)用前景十分廣闊。

目前，國內(nèi)外學(xué)者主要致力于研究光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的運行控制策略和如何根據(jù)負荷需求進行有效優(yōu)化調(diào)度。文獻[5]將風光儲微電網(wǎng)運行成本最少作為目標函數(shù)，計及功率平衡約束、荷電狀態(tài)約束、發(fā)電容量約束，并考慮了微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的交互功率；文獻[6]基于機會約束規(guī)劃建立了微網(wǎng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型，綜合成本函數(shù)中除發(fā)電成本、環(huán)境成本，交互成本外，還納入了制熱收益；文獻[7]研究了儲能系統(tǒng)平抑可再生能源輸出功率波動的效果；文獻[8-10]綜合考慮了經(jīng)濟效益、系統(tǒng)可靠性、平抑功率波動、環(huán)境保護、符合發(fā)電計劃曲線等多方面指標，并通過模糊理論進行目標函數(shù)隸屬度轉(zhuǎn)換，將多目標函數(shù)轉(zhuǎn)為單目標函數(shù)。但上述文獻都是把電池儲能電站作為一個整體進行調(diào)度，并未考慮電池儲能電站內(nèi)部電池的出力分配。

考慮到制約光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)在電網(wǎng)中大規(guī)模應(yīng)用的重要因素是電池儲能電站昂貴的運行成本，本文依據(jù)儲能電站各電池組性能參數(shù)和運行狀態(tài)，以儲能電站運行一天總成本最低為優(yōu)化目標，以系統(tǒng)平衡、荷電狀態(tài)、功率限值和調(diào)度循環(huán)為約束條件，充分考慮對電池的充放電保護，提出了一種光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度策略。本文僅考慮儲能電站有功功率調(diào)度，以光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)獨立運行為算例進行研究，仿真結(jié)果驗證了改進算法的優(yōu)越性及優(yōu)化調(diào)度策略的可行性。

1 光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)

光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)主要由光伏發(fā)電、電池儲能電站和負荷組成，該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，光伏發(fā)電輸出功率為Ppv，電池儲能電站輸出功率為Pb，兩者的合成功率為Pout。電池儲能電站由儲能電池、電池管理系統(tǒng)(battery management system，BMS)、能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(power conversion system，PCS)及儲能監(jiān)控系統(tǒng)組成，其中，BMS負責監(jiān)視儲能電池的運行狀態(tài)，采集電池的電壓、電流、溫度等信息，實現(xiàn)實時均衡和保護功能；PCS實現(xiàn)交流與直流的雙向轉(zhuǎn)換，接收儲能監(jiān)控系統(tǒng)的控制命令，按指定的工作模式進行充放電，并與BMS進行信息交互，確保儲能電站在安全穩(wěn)定的狀態(tài)下進行工作。

圖1 光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)Fig.1 Topology of photovoltaic-energy storage hybrid generation system

電池儲能電站中一個電池堆(battery pack，BP)和一臺PCS/BMS構(gòu)成一條儲能支路，若干個調(diào)度過程中保持同步的儲能支路構(gòu)成一個獨立可調(diào)電池組Ai(i=1,2…,N)，假設(shè)同一電池組中的電池參數(shù)相同，電池工作狀態(tài)相同，且參數(shù)同步改變。功率調(diào)度過程中，各儲能支路PCS/BMS先經(jīng)通信網(wǎng)絡(luò)向調(diào)度中心上傳運行參數(shù)，之后儲能監(jiān)控系統(tǒng)根據(jù)調(diào)度中心下達的調(diào)度指令，經(jīng)調(diào)度算法計算出各獨立可調(diào)電池組Ai的功率分配Pi，最后根據(jù)各儲能支路的容量平均分配給PCS，由各PCS在該儲能支路中的電池堆中實行平均分配[11]。電池儲能電站功率調(diào)度分配如圖2所示。

圖2 電池儲能電站功率調(diào)度分配Fig.2 Power dispatching of battery storage power station

2 優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型

本文把光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)運行一天作為一個周期來研究，將一天分為24個時段，每個時段為1 h，通過優(yōu)化各個時段的電池組充放電功率，使電池儲能電站運行一天總成本最低。其中控制變量是每個時段各電池組的調(diào)度功率Pi(t)(i=1,2…,N；t=1,2...,H)。

2.1 目標函數(shù)

光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的本質(zhì)是基于儲能電池運行允許的條件下對各電池組進行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，實現(xiàn)電池儲能電站運行一天總成本最低[12]?？傔\行成本主要包括儲能電站在充放電過程中的功率損耗、電站建成后定期或不定期的檢修與維護[13]以及固定建設(shè)成本消耗[14]，目標函數(shù)可表示為[15]：

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：Cl(t)為t時段電池儲能電站的損耗成本；Cm(t)為t時段電池儲能電站的維護成本；Cf(t)為t時段電池儲能電站的固定建設(shè)成本消耗；H為時段數(shù)；τ為t時段和t+1時段的時間間隔；N為電池組組數(shù)；kli為第i組電池組電能損耗系數(shù)；ηci為第i組電池組充電效率；ηdi為第i組電池組放電效率；Pi(t)為t時段第i組電池組的調(diào)度功率，該值為正表示充電，為負表示放電；μi(t)為t時段第i組電池組充放電標志，取值0，1及-1，分別代表浮充、充電及放電狀態(tài)；kmi為第i組電池組運行維護系數(shù);θi為第i組電池組老化系數(shù)；Ri為第i組電池組可允許的總循環(huán)次數(shù)；Cfi為第i組電池組固定建設(shè)成本；ri(t)為t時段第i組電池組已充放電次數(shù)；ρi(t)為t時段第i組電池組是否成為一次獨立充放電行為的標志位，假設(shè)t時段第i電池組處于浮充狀態(tài)或者充放電模式與前一非浮充狀態(tài)充放電模式一致，則ρi(t)為0，否則為1。若判定t時段第i組電池組為一次獨立充放電行為，則該電池組已充放電次數(shù)加1。即：

(5)

2.2 約束條件

(1) 功率平衡約束。要確保供電和用電的平衡，且各時刻電池組調(diào)度功率之和應(yīng)滿足儲能電站調(diào)度指令，即存在功率等式：

Ppv(t)-Pbat(t)=Pload(t)

(6)

(7)

式中：Ppv(t)為t時段光伏發(fā)電輸出功率；Pbat(t)為t時段儲能電站總調(diào)度功率；Pload(t)為t時段負荷需求功率。

(2) 電池組荷電量約束。為了保護電池組，延長電池組使用壽命，避免電池組的過充過放，電池組荷電狀態(tài)需滿足[16]：

(8)

(9)

(10)

式中:Soci(t-1)和Soci(t)分別為t-1時段和t時段第i組電池組的荷電狀態(tài)；σi為第i組電池組在單個時段內(nèi)的自放電率；ΔEi(t)為t時段第i組電池組荷電量增加量，ENi為第i組電池組額定容量。

(3) 電池組功率約束。電池組每時段充放電功率應(yīng)該滿足一定的上下限約束，其約束表達式為：

(11)

式中:Pcimin和Pcimax分別為第i組電池組允許的最小和最大充電功率;Pdimin和Pdimax分別為第i組電池組允許的最小和最大放電功率。

(4) 儲能電站調(diào)度循環(huán)約束?？紤]到電池儲能電站調(diào)度的繼承性，保證下一調(diào)度周期電池儲能電站的可調(diào)度性，電池儲能電站始末荷電狀態(tài)應(yīng)一致，即滿足：

Soc(0)=Soc(H)

(12)

且：

(13)

式中:Soc(0)和Soc(H)分別為電池儲能電站參與調(diào)度周期初始時刻和最終時刻的荷電狀態(tài)；Soci(0)和Soci(H)分別為電池儲能電站第i組電池組參與調(diào)度周期初始時刻和最終時刻的荷電狀態(tài)。

2.3 約束條件處理

約束條件(1—3)為硬性約束條件，必需滿足；而式(12)所示約束條件要求調(diào)度周期最終荷電狀態(tài)與初始狀態(tài)完全一致，這種設(shè)定過于嚴苛，可以考慮將此約束條件處理為懲罰項加入目標函數(shù)。引入懲罰因子λ，λ取較大的正數(shù)，約束條件處理完成后調(diào)度數(shù)學(xué)模型為[17]：

(14)

電池儲能電站各電池組滿足下列約束：

(15)

Socimin≤Soci(t)≤Socimax

(16)

(17)

2.4 優(yōu)化策略

本文電池儲能電站總調(diào)度功率Pbat(t)為光伏發(fā)電輸出功率減去實際負荷需求，不考慮儲能電站某時刻儲能容量不夠的情況。

光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)中，如果對電池儲能電站調(diào)度不合理，其使用壽命會大幅度縮短，重置電池儲能電站的造價成本較高。由優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型式(4)和(14)可知，電站總運行成本包括固定建設(shè)成本消耗，如果儲能電站充放電狀態(tài)頻繁切換，降低電池組使用壽命的同時，儲能電站總運行成本也在增加。因此，要滿足總運行成本最低，優(yōu)化調(diào)度策略應(yīng)同時考慮對電池儲能電站的充放電保護，減少電池組充放電狀態(tài)切換次數(shù)。

當調(diào)度指令下達時，優(yōu)先考慮當前狀態(tài)與調(diào)度指令相同的電池組，以減少電池組充放電狀態(tài)切換次數(shù)，延長電站使用壽命的同時，減少固定建設(shè)成本消耗，從而使總成本最低。具體為：當調(diào)度指令為充電指令時，優(yōu)先考慮當前狀態(tài)為充電的電池組，保持電池組一直充電直至Soc的上限；當調(diào)度指令為放電指令時，優(yōu)先考慮當前狀態(tài)為放電的電池組，保持電池組一直放電直至Soc的下限。

3 光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度求解流程

第一步：讀入相關(guān)數(shù)據(jù)。首先是光伏發(fā)電輸出功率和負荷需求功率預(yù)測值；其次是電池儲能電站運行參數(shù)，包括充放電效率、最大最小荷電量約束、最大最小允許充放電功率、初始電池組工作狀態(tài)等；再次是儲能電站基本參數(shù)，包括電池組組數(shù)、運行維護系數(shù)、電能損耗系數(shù)、固定建設(shè)成本等；最后是粒子群算法的參數(shù)，包括種群大小、粒子維數(shù)、最大迭代次數(shù)、慣性因子、學(xué)習因子、粒子最大更新速度等。

第二步：初始化種群。根據(jù)前一時段各電池組充放電狀態(tài)，以及各時段調(diào)度需求功率，隨機產(chǎn)生滿足功率約束條件的種群個數(shù)為20的N個電池組24 h調(diào)度功率的值，每個時段可調(diào)度功率范圍受前面時段調(diào)度功率值影響。另外，為減小電池組充放電狀態(tài)切換，延長電站使用壽命，當某時段調(diào)度需求功率為正，即需要充電時，優(yōu)先考慮前一時段為充電狀態(tài)的電池組；當某時段調(diào)度需求功率為負，即需要放電時，優(yōu)先考慮前一時段為放電狀態(tài)的電池組。通過式(10)計算得到N個電池組24 hSoc的值，如果Soc值越限，則取滿足荷電狀態(tài)臨界值的調(diào)度功率值。調(diào)度功率滿足全部約束條件后，計算電池組充放電狀態(tài)、已充放電次數(shù)等參數(shù)，之后根據(jù)式(1—4)計算適應(yīng)度值(電站運行一天總成本)，記錄粒子的個體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值，并將飛行次數(shù)置0。

第三步：更新粒子的速度和位置，更新時仍保證當某時段調(diào)度需求功率為正，即需要充電時，優(yōu)先考慮前一時段為充電狀態(tài)的電池組，此時調(diào)度功率全為正值；當某時段調(diào)度需求功率為負，即需要放電時，優(yōu)先考慮前一時段為放電狀態(tài)的電池組，此時調(diào)度功率全為負值。如果調(diào)度功率不滿足充放電狀態(tài)切換保護，或粒子越界，對其進行處理，得到新一代粒子種群。

第四步：計算新一代種群每個粒子的適應(yīng)度，與當前最優(yōu)解比較，判斷是否更新粒子的個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。

第五步：判斷是否達到最大迭代次數(shù)，若沒有，飛行次數(shù)加1，并返回至第三步，若滿足，則轉(zhuǎn)入第六步。

第六步：根據(jù)式(10)計算全局最優(yōu)解時電池組荷電狀態(tài)，輸出全局最優(yōu)解和電池組荷電狀態(tài)值，算法結(jié)束。

4 算例分析

以某小區(qū)光伏電站為例，系統(tǒng)由光伏逆變器、電池儲能電站及負荷三部分組成。電池儲能電站由4組電池組組成，各電池組性能參數(shù)如表1所示。

表1 電池組固定參數(shù)Table 1 Performance parameter of battery packs

算例以24 h為一個完整調(diào)度周期，調(diào)度時間間隔為1 h。每時段電池儲能電站優(yōu)化調(diào)度需要前期的光伏發(fā)電輸出和負荷需求的功率預(yù)測數(shù)據(jù)，如圖3所示。電池儲能電站調(diào)度功率Pbat(t)為光伏發(fā)電功率減去實際負荷需求(正值為充電)，本文不考慮儲能電站某時刻儲能容量不夠的情況。通過圖3可以看出，電池儲能電站在光伏發(fā)電輸出功率滿足負荷需求時，存儲電能；在光伏發(fā)電輸出功率不滿足負荷需求時，釋放電能，起到了削峰填谷的作用。調(diào)度第0時段，電池儲能電站各電池組運行狀態(tài)如表2所示。

圖3 光伏發(fā)電、負荷需求及電站調(diào)度功率Fig.3 Power of PV,load demand and station dispatching

運行狀態(tài)參數(shù)電池組號A1A2A3A4荷電量Soc初始值0.70.60.50.4已循環(huán)次數(shù)600500100700前一時刻充放電狀態(tài)-1-1-11

為了獲得較好的算法穩(wěn)定性以及較快的收斂速度，根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置算法參數(shù)：粒子規(guī)模為20；進化迭代次數(shù)為300；學(xué)習因子c1為2.3，c2為1.8；慣性權(quán)重因子ω變化范圍為[0.4,0.9]；Soc變化范圍為[0.2,0.9]；速度v變化范圍為[-5,5]；功率調(diào)度絕對值上限為電池組額度功率，下限為0。根據(jù)上文算法步驟用Matlab軟件進行算例仿真，各獨立可調(diào)電池組的最優(yōu)出力結(jié)果如圖4所示。為了清晰反映電池組的充放電狀態(tài)，同時仿真輸出了最優(yōu)調(diào)度結(jié)果各可調(diào)電池組的荷電狀態(tài)，如圖5所示。各電池組各時刻荷電狀態(tài)始終處于20%到90%的有效區(qū)間內(nèi)，滿足荷電狀態(tài)約束，避免了電池組的過充過放，進一步表明優(yōu)化調(diào)度策略的合理性及可用性。

圖4 優(yōu)化調(diào)度功率曲線Fig.4 The power curve of optimal scheduling

圖5 各電池組SOC變化曲線Fig.5 The SOC change curve of each battery pack

為驗證本文提出的改進粒子群算法的優(yōu)越性，分別采用改進粒子群算法和基本粒子群算法對光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問題進行求解，并進行比較分析，如圖6所示。改進粒子群算法計算得到的電池儲能電站運行24 h最低成本為3348.86元，較采用基本粒子群算法調(diào)度時最低運行成本3385.08元，直接經(jīng)濟效益提升了1.1%。而且改進后算法收斂精度優(yōu)，尋優(yōu)效率高，具有更強的全局搜索能力。

圖6 兩種算法收斂特性對比Fig.6 Convergence characteristics comparison

下面以3個時段電池儲能電站功率調(diào)度分配為例進行分析，調(diào)節(jié)分配結(jié)果如表3所示。

表3 調(diào)度分配結(jié)果Table 3 Allocation results of dispatching

調(diào)度功率為充(放)電指令，若當前處于充(放)電狀態(tài)的電池組可充(放)容量滿足充(放)電需求，當前處于充(放)電狀態(tài)的電池組唯一，則只調(diào)度該電池組，如t=8時段；當前處于充(放)電狀態(tài)的電池組不唯一，則實行平均分配，如t=12時段。若當前處于充(放)電狀態(tài)電池組的可充(放)容量不滿足充(放)電需求，則先調(diào)度當前處于充(放)電狀態(tài)電池組最大可調(diào)功率，調(diào)度差值由其余電池組分配，如t=10時段。且電池組荷電狀態(tài)達90%，不可繼續(xù)充電，電池組荷電狀態(tài)達20%，不可繼續(xù)放電。

5 結(jié)語

本文重點研究了光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)日經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型及其求解方法，實現(xiàn)了光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的經(jīng)濟、安全運行，以及電池儲能電站內(nèi)部電池的有效管理。本文提出的改進粒子群算法引入了自適應(yīng)慣性權(quán)重和收縮因子，改進了粒子速度更新表達式，求解過程簡單，通過參數(shù)控制就可以較好地平衡全局搜索和局部搜索。本文中的調(diào)度策略基于經(jīng)濟最優(yōu)為目標，且是在儲能容量足夠大的前提下進行，后期將繼續(xù)研究多優(yōu)化目標及考慮與大電網(wǎng)交互的儲能電站優(yōu)化調(diào)度策略。

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(編輯 劉曉燕)

Operation Optimization of Photovoltaic-energy StorageHybrid System Based on Scheduling of Battery Energy Storage System

ZHANG Guoyu1, HONG Chao2,CHEN Dulin1,YE Jilei3

(1.Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211100, China;2. Ingdezhen Ceramic Institute, Jingdezhen 333000, China;3.China Electric Power Research Institute(Nanjing), Nanjing 210003, China)

The optimal scheduling strategy of photovoltaic-energy storage hybrid system is an important guarantee for the economic and safe operation of photovoltaic-energy storage hybrid system, but the traditional economic dispatch models do not consider the effective management of the battery energy storage station(BESS)’s internal battery. An economic optimal scheduling strategy of photovoltaic-energy storage hybrid system is put forward, and a mathematics model of economic optimal scheduling is established by taken the lowest total cost a day as optimization objectives and using the power balancing, state of charge, power limit and scheduling cycle as constraint conditions, according to performance parameters and operating conditions of each battery pack. Improved particle swarm optimization (IPSO)algorithm is applied to solve the mathematics model. Finally, the simulation result proved that the improved particle swarm optimization algorithm is superior and the scheduling strategy is proper in the application of photovoltaic-energy storage hybrid system.

battery energy station; photovoltaic-energy storage hybrid system; economic; optimization; dispatching strategy; particle swarm optimization algorithm

2017-01-03；

2017-02-25

TM731

A

2096-3203(2017)03-0050-07

張國玉

張國玉(1991—)，女，江蘇鹽城人，碩士，研究方向為新能源發(fā)電并網(wǎng)、微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度；

洪 超(1982—)，男，江西景德鎮(zhèn)人，講師，研究方向為電力電子和電力市場；

陳杜琳(1984—)，女，湖北十堰人，碩士，研究方向為新能源發(fā)電并網(wǎng)、微網(wǎng)系統(tǒng)運行控制策略；

葉季蕾(1983—)，女，安徽桐城人，高級工程師，從事電池材料和特性、電池儲能成組應(yīng)用技術(shù)研究和開發(fā)工作。