李 若, 李欣然, 譚莊熙, 黃際元, 馬智慧

(1. 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院, 湖南省長沙市 410082; 2. 國網(wǎng)湖南省電力有限公司長沙供電分公司, 湖南省長沙市 410015)

0 引言

隨著可再生能源大規(guī)模接入電力系統(tǒng),其弱慣性、波動性和不確定性以及常規(guī)機(jī)組一些固有缺陷,導(dǎo)致系統(tǒng)調(diào)頻容量不足的問題日益突出,給電網(wǎng)調(diào)頻造成了巨大挑戰(zhàn)[1-2]。因此,引入更加優(yōu)質(zhì)的調(diào)頻資源,來解決可再生能源大規(guī)模并網(wǎng)背景下電網(wǎng)頻率質(zhì)量穩(wěn)定問題,已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點[3-4]。

近年來,以電化學(xué)電池為代表的儲能技術(shù)迅速發(fā)展,其在電力系統(tǒng)中的規(guī)?；瘧?yīng)用正在快速增加[5-6]。電池儲能系統(tǒng)(BESS)具有精確跟蹤、快速響應(yīng)等特點,適合配合常規(guī)火電機(jī)組參與到電網(wǎng)的調(diào)頻之中[7-8]。張北風(fēng)光儲輸示范工程的投入使用,進(jìn)一步表明儲能可以快速、精準(zhǔn)地響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度部門下發(fā)的自動發(fā)電控制(AGC)指令,具備頻率調(diào)節(jié)的能力[9]。在北京石景山熱電廠機(jī)組配置2 MW儲能電池后,機(jī)組響應(yīng)系統(tǒng)二次調(diào)頻下發(fā)的AGC指令性能顯著提升,改善了調(diào)頻效果[10]。上述都驗證了儲能參與二次調(diào)頻的可行性。

國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)在該領(lǐng)域展開了一系列的研究。針對儲能參與二次調(diào)頻按固定比例分配的缺陷,文獻(xiàn)[11]提出了一種基于模糊控制理論,按區(qū)域控制偏差(ACE)動態(tài)分配的儲能參與二次調(diào)頻控制策略。文獻(xiàn)[12]針對儲能自身容量、功率限制的問題,提出了一種考慮儲能荷電狀態(tài)(SOC)因素的調(diào)頻自適應(yīng)控制策略。在對電力系統(tǒng)調(diào)頻需求分析的基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[13]提出了通過離散傅里葉變換對調(diào)頻需求進(jìn)行分解,并對實際系統(tǒng)調(diào)頻需求中高頻分量的占比進(jìn)行了定量分析,驗證了在儲能調(diào)頻容量不足時,將調(diào)頻需求的高頻和低頻部分分別交由儲能和常規(guī)機(jī)組承擔(dān)的優(yōu)勢。

從當(dāng)前儲能參與二次調(diào)頻的研究來看,大多基于電網(wǎng)單方面調(diào)頻需求來制定儲能出力控制策略,而非綜合研判儲能調(diào)頻能力和電網(wǎng)調(diào)頻需求,以及未能充分利用電網(wǎng)和儲能之間的互補(bǔ)優(yōu)勢。如文獻(xiàn)[14]基于電力系統(tǒng)調(diào)頻需求控制儲能出力,僅在系統(tǒng)頻率死區(qū)內(nèi)恢復(fù)儲能SOC,沒有考慮系統(tǒng)運行狀態(tài)對儲能輸出功率的限制,且其調(diào)頻階段與恢復(fù)階段是相互獨立的,未對二者進(jìn)行綜合研判。

首先為了解決系統(tǒng)調(diào)頻需求和儲能恢復(fù)需求之間的協(xié)調(diào)配合問題,本文利用Logistic回歸函數(shù)的特性,提出并構(gòu)建了儲能自適應(yīng)調(diào)頻和儲能自恢復(fù)兩種工況的出力控制規(guī)律。其次，為了實現(xiàn)儲能和常規(guī)機(jī)組參與二次調(diào)頻優(yōu)勢互補(bǔ),在研究電網(wǎng)ACE狀態(tài)與調(diào)頻剩余容量關(guān)系的基礎(chǔ)上,將儲能劃分為自恢復(fù)工況、調(diào)頻工況和綜合工況三種典型工作模式,能夠有效改善調(diào)頻效果。并通過對比仿真驗證本文所提控制策略的有效性。

1 含儲能的兩區(qū)域系統(tǒng)調(diào)頻模型

1.1 系統(tǒng)頻率響應(yīng)模型

以典型的兩區(qū)域模型負(fù)荷頻率控制為例進(jìn)行研究,基于區(qū)域等效的方法,建立儲能參與二次調(diào)頻的兩區(qū)域電網(wǎng)等效模型[15]。控制模式為定聯(lián)絡(luò)線功率與頻率偏差控制(TBC)模式,對區(qū)域1配置電池儲能系統(tǒng),如圖1所示。

圖1中:ΔPLi(s),ΔPFi(s),ΔPSi(s),ΔPtie(s),Δfi分別為負(fù)荷增量、機(jī)組一次調(diào)頻出力、機(jī)組二次調(diào)頻出力、系統(tǒng)聯(lián)絡(luò)線功率偏差和頻率偏差,其中i=1,2分別表示兩區(qū)域;Ki為機(jī)組一次調(diào)頻單位調(diào)節(jié)功率系數(shù);KPi和KIi為比例—積分(PI)控制器的參數(shù);Mi和Di分別為系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)慣量與阻尼系數(shù);a12和T12分別為兩個區(qū)域的容量換算系數(shù)和延遲系數(shù);βi和Ace分別為電力系統(tǒng)偏差系數(shù)和ACE信號;Ace,nor和Ace,bess分別為分配給常規(guī)機(jī)組和儲能的ACE信號;Ggi(s)為發(fā)電機(jī)組模型,由調(diào)速器模型Ggov(s)和再熱汽輪機(jī)組模型Gs(s)串聯(lián)構(gòu)成。

圖1 兩區(qū)域系統(tǒng)調(diào)頻模型Fig.1 Frequency regulation model of two-region system

火電機(jī)組調(diào)速器傳遞函數(shù)為:

(1)

式中:Tg為火電機(jī)組調(diào)速器時間常數(shù)。

常規(guī)再熱汽輪機(jī)傳遞函數(shù)為:

(2)

式中:TCH,TRH,FHP分別為汽輪機(jī)時間常數(shù)、再熱器時間常數(shù)和再熱器增益。

發(fā)電機(jī)組的串聯(lián)模型傳遞函數(shù)Gg(s)為:

Gg(s)=Ggov(s)Gs(s)

(3)

1.2 儲能電池等效模型

對于面向電網(wǎng)調(diào)頻應(yīng)用的儲能電池仿真模型,文獻(xiàn)[16]已驗證在適當(dāng)情況下進(jìn)行簡化不僅能保證較高的仿真精度,而且能增加仿真速度。

本文采用一階慣性環(huán)節(jié)進(jìn)行簡化處理,等效模型如圖1所示[17]。圖中:ΔPe(s)為儲能響應(yīng)功率;Co和Cn分別為儲能的初始容量和額定容量;Soc為儲能實時SOC大小;Ge(s)表征儲能的傳遞函數(shù)模型,如式(4)所示。

(4)

式中:Te為儲能出力響應(yīng)時間常數(shù)。

2 儲能出力控制規(guī)律的構(gòu)建

構(gòu)建合理的儲能出力控制規(guī)律來解決系統(tǒng)調(diào)頻需求與儲能恢復(fù)需求之間的協(xié)調(diào)配合問題,不僅能有效改善系統(tǒng)調(diào)頻效果,還可以在一定程度上降低儲能容量配置需求。

有別于常規(guī)控制規(guī)律中割裂儲能調(diào)頻階段與SOC恢復(fù)階段的理念,本文基于實時狀態(tài)感知電網(wǎng)和儲能相互的調(diào)頻需求及限制,綜合研判儲能出力控制目標(biāo),構(gòu)建儲能自適應(yīng)調(diào)頻和儲能自恢復(fù)兩種工況的控制規(guī)律,并定義相應(yīng)的出力深度與動作時機(jī)。

儲能兩種工況的具體內(nèi)涵簡要描述如下,其構(gòu)建的基本思路可詳見附錄A圖A1。

1)儲能自適應(yīng)調(diào)頻工況:儲能以響應(yīng)系統(tǒng)調(diào)頻需求為第一出力目標(biāo)。在滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求的前提下,基于儲能SOC反饋并利用Logistic回歸函數(shù)設(shè)計儲能自適應(yīng)調(diào)頻工況下的充放電功率限制,確定其最大充放電功率邊界,有效防止儲能參與調(diào)頻時發(fā)生過充過放的問題。

2)儲能自恢復(fù)工況:儲能以恢復(fù)SOC為第一出力目標(biāo)。在ACE死區(qū)以及ACE正常狀態(tài)區(qū)間內(nèi),充分利用常規(guī)機(jī)組剩余調(diào)頻備用容量,兼顧電網(wǎng)運行狀態(tài)限制(若系統(tǒng)處于ACE死區(qū)/正常調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi),應(yīng)保證儲能自恢復(fù)不會導(dǎo)致ACE跌出死區(qū)/正常調(diào)節(jié)區(qū)域),恢復(fù)儲能SOC至正常區(qū)間,為后續(xù)調(diào)頻任務(wù)提供更多的調(diào)頻容量。

2.1 基于SOC反饋的儲能最大出力約束設(shè)計

當(dāng)儲能響應(yīng)系統(tǒng)調(diào)頻需求而動作時,若一直以額定充、放電功率進(jìn)行出力,極易導(dǎo)致儲能容量的飽和或殆盡。以往的研究中,大多在儲能最大輸出功率Pessm和Soc之間建立一個一次函數(shù)的線性約束。在一定程度上緩解了儲能過充過放的問題,但同時存在兩個主要問題:一是弱化了儲能快速響應(yīng)的特性,二是在出力臨界點易造成對系統(tǒng)頻率的二次擾動。

因此,設(shè)計合理的Pessm-Soc曲線至關(guān)重要。本文在一系列比較研究的基礎(chǔ)上,選擇Logistic函數(shù)作為Pessm-Soc曲線的基本形式。Logistic函數(shù)是一種廣義線性回歸分析模型,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、疾病自動診斷、經(jīng)濟(jì)預(yù)測等領(lǐng)域[18]。其函數(shù)圖像呈S形,既能保證儲能具有平滑的出力效果,同時兼顧儲能快速響應(yīng)的特性。

引入Logistic回歸函數(shù),以Soc為自變量,以自適應(yīng)因子n和P0為參變量,以儲能最大充/放電功率Pc/Pd為因變量,構(gòu)建基于SOC反饋的儲能最大出力限制,如式(5)所示。

(5)

式中:Soc,min,Soc,low,Soc,high,Soc,max分別為Soc的最小值、較低值、較高值、最大值;Pcm和Pdm分別為儲能額定充、放電功率。

與式(5)對應(yīng),以n和P0為參變量的儲能最大出力約束的調(diào)整曲線分別如圖2(a)和(b)所示;圖2中:Soc,0和Soc,1分別為Soc的低中間值和高中間值;Pm為儲能額定功率。

圖2 基于SOC反饋的儲能最大出力約束Fig.2 Maximum power constraint of energy storage based on SOC feedback

圖2(a)給出了P0在0～1的數(shù)值區(qū)間變化時,Pessm-Soc曲線的變化趨勢。當(dāng)參變量P0值較小時,能更好地利用儲能快速響應(yīng)的特性。本文P0取0.01,值得注意的是,P0的取值不唯一,可按實際需求進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

圖2(b)給出了n在10～20的數(shù)值區(qū)間變化時,Pessm-Soc曲線的變化趨勢。依據(jù)Soc,low和Soc,high的取值,以及保證儲能在正常工作區(qū)間內(nèi)(Soc,low,Soc,high)能夠以較大功率出力,確定n=15。

綜上,當(dāng)參變量取P0=0.01,n=15時,基于SOC反饋的儲能最大出力約束如圖2(c)所示,可以保證儲能具有平滑的出力效果,同時兼顧儲能快速響應(yīng)的特性。

2.2 儲能自恢復(fù)出力控制規(guī)律

當(dāng)系統(tǒng)未給儲能下發(fā)調(diào)頻需求指令(ACE死區(qū)內(nèi))或調(diào)頻需求不大時(ACE正常調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi)),為更好地完成下一階段的調(diào)頻任務(wù),這時可以對儲能SOC進(jìn)行恢復(fù)。對如何定量控制儲能自恢復(fù)的動作深度而不會使得系統(tǒng)頻率狀態(tài)惡化(即ACE跌出死區(qū)或正常調(diào)頻區(qū)域),本文提出了一種解決方案,具體如下。

考慮系統(tǒng)ACE狀態(tài)對儲能自恢復(fù)出力深度與動作時機(jī)的約束,基于2.1節(jié)論述的Logistic回歸函數(shù)模型,對其進(jìn)行比例變換和坐標(biāo)平移,進(jìn)而形成儲能自恢復(fù)工況下的出力控制規(guī)律,具體如式(6)至式(8)及附錄A圖A2所示。

式(6)為儲能恢復(fù)需求功率,可參見附錄A圖A2(a);式(7)為電網(wǎng)ACE狀態(tài)功率約束,可參見附錄A圖A2(b)。

(6)

式中:Pc1和Pd1分別為儲能自恢復(fù)充、放電需求功率。

(7)

式中:Ace,size為ACE調(diào)節(jié)區(qū)間大小;Pc2和Pd2分別為儲能自恢復(fù)時不使ACE越限的最大充、放電功率約束。

綜上,式(6)根據(jù)儲能SOC確定其恢復(fù)需求功率大小,而式(7)考慮電網(wǎng)實時運行狀態(tài)對儲能最大充、放電功率進(jìn)行約束,兼顧儲能恢復(fù)需求和電網(wǎng)狀態(tài)限制,取二者最小值為儲能實際恢復(fù)功率,具體如下。

(8)

式中:PessR為儲能實際恢復(fù)需求功率。

3 儲能參與二次調(diào)頻綜合控制策略

將ACE信號劃分成不同的狀態(tài)區(qū)間,可以更加細(xì)致地將電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行分解,充分挖掘儲能和常規(guī)機(jī)組在不同區(qū)間上的優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上結(jié)合儲能的容量限制、SOC因素和電網(wǎng)調(diào)頻需求,來確定儲能的出力目標(biāo)和動作深度,有助于實現(xiàn)儲能和常規(guī)機(jī)組互補(bǔ)協(xié)調(diào)運行。

將|ACE|區(qū)域劃分為:死區(qū)(0～Ace,db)、正常調(diào)節(jié)區(qū)(Ace,db～Ace,1)、次緊戒調(diào)節(jié)區(qū)(Ace,1～Ace,2)、緊急調(diào)節(jié)區(qū)(>Ace,2),可詳見附錄A圖A3[19]。

3.1 綜合控制策略流程

基于實時狀態(tài)感知電網(wǎng)和儲能相互的調(diào)頻需求及限制,對系統(tǒng)需求和儲能需求進(jìn)行分解,以充分發(fā)揮儲能和常規(guī)機(jī)組互補(bǔ)協(xié)調(diào)運行的優(yōu)勢。在需求分解的基礎(chǔ)上,對電網(wǎng)ACE進(jìn)行狀態(tài)區(qū)間劃分,確定各區(qū)間上儲能的出力目標(biāo)和動作深度,將儲能定義為自恢復(fù)工況、調(diào)頻工況和綜合工況三種典型工作場景,進(jìn)而形成儲能參與二次調(diào)頻綜合控制策略。

綜合控制策略流程如圖3所示,在ACE各狀態(tài)區(qū)間上的儲能典型工作場景設(shè)計將在3.2節(jié)進(jìn)行詳述。

圖3 儲能參與二次調(diào)頻綜合控制策略流程圖Fig.3 Flow chart of integrated control strategy for energy storage in secondary frequency regulation

3.2 綜合控制策略設(shè)計

本節(jié)基于圖3給出的綜合控制策略流程,設(shè)計ACE各狀態(tài)區(qū)間上的儲能出力控制策略。

3.2.1死區(qū)內(nèi)

儲能自恢復(fù)工況:在ACE死區(qū)內(nèi),儲能不參與二次調(diào)頻。系統(tǒng)受到的擾動較小,應(yīng)盡可能保證儲能Soc在正常工作區(qū)間(Soc,low,Soc,high)內(nèi),自恢復(fù)儲能SOC。根據(jù)2.2節(jié)中儲能恢復(fù)需求和電網(wǎng)狀態(tài)限制,確定儲能自恢復(fù)響應(yīng)功率。

綜上,ACE死區(qū)內(nèi)儲能響應(yīng)功率如式(9)所示。

(9)

式中:ΔPess為儲能響應(yīng)功率。

在ACE死區(qū)內(nèi),綜合研判儲能SOC和電網(wǎng)運行狀態(tài),進(jìn)行儲能自恢復(fù),使儲能擁有更好的SOC維持效果,在后續(xù)調(diào)頻階段可提供更多的調(diào)頻容量。

3.2.2正常狀態(tài)區(qū)域

儲能綜合工況:在ACE正常調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi),常規(guī)機(jī)組調(diào)頻容量較為充足,利用儲能響應(yīng)速度快、瞬間釋放功率大的特性,儲能以響應(yīng)系統(tǒng)調(diào)頻需求為第一出力目標(biāo),快速參與響應(yīng)。同時,當(dāng)儲能SOC惡化時,有選擇性的進(jìn)行儲能自恢復(fù)。結(jié)合2.1節(jié)和2.2節(jié)所提出的儲能兩種工況控制規(guī)律,確定儲能綜合工況的動作深度。

綜上,在ACE正常調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi)儲能動作深度如式(10)所示。

(10)

式中:α為儲能參與因子。

儲能在綜合工況下,在完成調(diào)頻任務(wù)的同時進(jìn)行自恢復(fù),可以提高常規(guī)機(jī)組的利用率,維持更好的SOC效果,對后續(xù)調(diào)頻任務(wù)負(fù)責(zé)。

3.2.3次緊戒狀態(tài)區(qū)域

儲能調(diào)頻工況:在ACE次緊急區(qū)域內(nèi),電網(wǎng)受到較大擾動,系統(tǒng)調(diào)頻需求較大,考慮到儲能自身容量與功率的限制,同時文獻(xiàn)[13]已驗證當(dāng)儲能只平抑ACE高頻波動時,可以改善調(diào)頻效果。本文對ACE進(jìn)行高低分頻,儲能承擔(dān)ACE高頻部分,結(jié)合2.1節(jié)儲能自適應(yīng)調(diào)頻工況確定儲能的動作深度。

ACE高低分頻的公式如式(11)所示,其分頻示意圖可詳見附錄A圖A4。

Ace=Ace,high+Ace,low

(11)

式中:Ace,low和Ace,high分別為ACE信號的低頻和高頻部分,低通濾波時間常數(shù)取值見附錄B表B2。

綜上,確定ACE次緊急區(qū)域儲能動作深度如式(12)所示。

(12)

在ACE次緊急區(qū)域內(nèi),儲能承擔(dān)ACE的高頻、小擾動部分,可以減少儲能的調(diào)頻壓力,降低儲能容量配置需求;同時減少常規(guī)機(jī)組頻繁增減出力次數(shù),從而提高儲能和常規(guī)機(jī)組的運行經(jīng)濟(jì)性。

3.2.4緊急狀態(tài)區(qū)域

此時,常規(guī)機(jī)組和儲能已經(jīng)不足以滿足系統(tǒng)調(diào)節(jié)頻率的容量需求,儲能退出運行,由系統(tǒng)進(jìn)行切機(jī)、甩負(fù)荷,防止系統(tǒng)頻率急劇惡化導(dǎo)致安全穩(wěn)定問題。

3.3 控制策略的效果評估

為了評估和比較本文所提綜合控制策略的調(diào)頻效果和調(diào)頻電源的貢獻(xiàn)大小,定義如下指標(biāo)[20]。

1)調(diào)頻效果評價指標(biāo)

Δf0,Δfm,Δfs,Δfrms,Vm,Vr分別為初始頻率偏差、最大頻率偏差、穩(wěn)態(tài)頻率偏差、頻率偏差均方根值、頻率下滑速度和頻率恢復(fù)速度[17]。頻率下滑速度Vm和頻率恢復(fù)速度Vr分別定義為:Vm=(Δf0-Δfm)/(tm-t0),Vr=(Δfs-Δfm)/(ts-tm),其中t0,tm,ts分別為初始頻率偏差、最大頻率偏差和穩(wěn)態(tài)頻率偏差的對應(yīng)時刻。定義表明,頻率下滑速度越小,恢復(fù)速度越快,則調(diào)頻效果越好。

2)調(diào)頻電源貢獻(xiàn)指標(biāo)

Soc,rms為儲能Soc的均方根值,其值越小,則Soc的變化量越小,SOC保持效果越好,其基準(zhǔn)值取0.5;GES和GS分別為儲能和常規(guī)機(jī)組參與二次調(diào)頻的貢獻(xiàn)電量,通過對相應(yīng)動作深度在t0～ts時段內(nèi)積分得到,其值越大則電源參與二次調(diào)頻的需求/貢獻(xiàn)越大。

4 仿真驗證

4.1 仿真系統(tǒng)參數(shù)

采用圖1所示兩區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)模型,系統(tǒng)常規(guī)電源為火電機(jī)組,額定功率PG,rated為1 000 MW,調(diào)頻備用容量PG,cap范圍為-60～60 MW,爬坡速率為30 MW/min(3%PG,rated),儲能的額定功率和容量為12.5 MW/2.5 MW·h。以額定頻率50 Hz和機(jī)組最大額定容量為基準(zhǔn)值進(jìn)行標(biāo)幺化,系統(tǒng)仿真參數(shù)如附錄B表B1所示[21],控制策略相關(guān)參數(shù)如附錄B表B2所示。

設(shè)計階躍負(fù)荷擾動和連續(xù)負(fù)荷擾動兩種典型工況,就本文所提出的控制策略與文獻(xiàn)[20]中所提出的ACE控制方式(對比方案1)和區(qū)域控制需求(ARR)控制方式(對比方案2)進(jìn)行對比仿真,通過比較分析以檢驗本文所提控制策略的有效性。

4.2 典型工況仿真結(jié)果

4.2.1階躍負(fù)荷擾動工況

分別對區(qū)域1和區(qū)域2加入幅值為0.16(標(biāo)幺值)和0.05的階躍負(fù)荷擾動,不同控制方式下區(qū)域1系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)如圖4所示,評價結(jié)果如表1所示。

圖4 階躍擾動下區(qū)域1系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)Fig.4 System dynamic response of region 1 under step disturbance

4.2.2連續(xù)長時負(fù)荷擾動工況

在某一時刻,將風(fēng)電功率波動與負(fù)荷擾動疊加,得到2 h內(nèi)的連續(xù)負(fù)荷擾動,并加于區(qū)域1,如附錄A圖A5所示。在不同控制方式下,區(qū)域1系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)如圖5所示,評價結(jié)果如表2所示。

圖5 連續(xù)擾動下區(qū)域1系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)Fig.5 System dynamic response of region 1 under continuous disturbance

方案ΔfmΔfrmsVmVrGSGESSoc，rms無儲能-0．009180．001590．002225．58×10-60．00507本文方法-0．008430．001490．002103．60×10-60．005000．0001460．0468對比方案1-0．008430．001500．002103．29×10-60．004930．0001480．0552對比方案2-0．008510．001470．002124．31×10-50．004630．0004580．2680注：表中所有指標(biāo)均為標(biāo)幺化后的結(jié)果。

表2 連續(xù)負(fù)荷擾動下評價結(jié)果Table 2 Evaluation results of continuous load disturbance

4.3 分析與討論

分析圖4(a)至(c)、表1以及圖5(a)至(d)、表2所展示仿真結(jié)果,就調(diào)頻效果、儲能SOC、調(diào)頻電源貢獻(xiàn)電量等情況簡要討論如下。

4.3.1調(diào)頻效果

1)在階躍擾動工況下,從表1和圖4(a)可知,本文方法頻差峰值更小,與對比方案1效果相當(dāng),頻率下滑速度Vr比無儲能和對比方案2分別降低了13%和1.6%。

2)在連續(xù)擾動工況下,從表2和圖5(a)可知,本文方法在大頻偏和小頻偏下都擁有最好的調(diào)頻效果,本文方法的頻率偏差均方根值Δfrms僅次于基于積分持續(xù)出力的對比方案2,比無儲能和對比方案1分別減少了11%和2.6%。

4.3.2儲能SOC維持效果

1)在階躍擾動工況下,本文方法由于儲能自恢復(fù)的存在,始終維持儲能Soc在正常區(qū)間(Soc,low和Soc,high)之內(nèi),擁有最好的SOC維持效果。而對比方案2的儲能在最大頻偏后持續(xù)出力,其SOC惡化最快,如圖4(a)和(c)在97 s時,儲能Soc越下限后停止放電,對系統(tǒng)產(chǎn)生頻率二次擾動。

2)在連續(xù)擾動工況下,由圖5(d)可知,在儲能SOC狀態(tài)良好的調(diào)頻初期,本文方法的SOC維持效果與對比方案1相當(dāng);在40 min調(diào)頻壓力增大后,本文方法合理的控制策略使得儲能SOC維持效果優(yōu)勢越來越明顯,其SOC維持效果分別為對比方案1和對比方案2的1.17倍和2.7倍。

這說明本文方法在滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求的前提下?lián)碛懈训腟OC,有效防止儲能過度充放電,從而延長儲能使用壽命。

4.3.3貢獻(xiàn)電量情況

1)常規(guī)機(jī)組貢獻(xiàn)電量方面,本文方法合理的儲能自恢復(fù)策略和在調(diào)頻壓力增大時轉(zhuǎn)由承擔(dān)ACE高頻部分,在一定程度上提高了常規(guī)機(jī)組利用率。由圖5(b)、表1和表2可知,本文方法的常規(guī)機(jī)組貢獻(xiàn)電量分別比對比方案1和對比方案2提高了2.8%和20%。

2)儲能貢獻(xiàn)電量方面,同理由圖5(c)、表1和表2可知,儲能參與二次調(diào)頻的貢獻(xiàn)電量需求分別比對比方案1和對比方案2減少了1.9%和36.6%。

這說明本文方法不僅提高了常規(guī)機(jī)組二次調(diào)頻容量的利用率,同時可以降低儲能參與二次調(diào)頻的容量配置需求。

5 結(jié)論

本文利用Logistic回歸模型、基于實時狀態(tài)感知儲能和電網(wǎng)運行狀態(tài)、綜合研判系統(tǒng)調(diào)頻需求和儲能調(diào)頻需求的綜合控制策略,仿真分析表明:本文方法在改善調(diào)頻效果、提高常規(guī)機(jī)組利用率和降低儲能容量配置需求等方面具有優(yōu)勢。實際工程中對調(diào)頻機(jī)組考核時,通常還有更長時間尺度的考核指標(biāo),例如調(diào)頻機(jī)組的日或月均AGC性能指標(biāo)(如Kp指標(biāo)),將在后續(xù)工作中對此做進(jìn)一步的研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

參考文獻(xiàn)

[1] 李建林,馬會萌,惠東.儲能技術(shù)融合分布式可再生能源的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].電工技術(shù)學(xué)報,2016,31(14):1-10.

LI Jianlin, MA Huimeng, HUI Dong. Present development condition and trends of energy storage technology in the integration of distributed renewable energy[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(14): 1-10.

[2] 丁立,喬穎,魯宗相,等.高比例風(fēng)電對電力系統(tǒng)調(diào)頻指標(biāo)影響的定量分析[J].電力系統(tǒng)自動化,2014,38(14):1-8.DOI:10.7500/AEPS20130810001.

DING Li, QIAO Ying, LU Zongxiang, et al. Impact on frequency regulation of power system from wind power with high penetration[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(14): 1-8. DOI: 10.7500/AEPS20130810001.

[3] 董偉杰,白曉明,朱寧輝,等.間歇式電源并網(wǎng)環(huán)境下電能質(zhì)量問題研究[J].電網(wǎng)技術(shù),2013,37(5):1265-1271.

DONG Weijie, BAI Xiaoming, ZHU Ninghui, et al. Discussion on the power quality under grid-connection of intermittent power sources[J]. Power System Technology, 2013, 37(5): 1265-1271.

[4] 陳大宇,張粒子,王澍,等.儲能在美國調(diào)頻市場中的發(fā)展及啟示[J].電力系統(tǒng)自動化,2013,37(1):9-13.

CHEN Dayu, ZHANG Lizi, WANG Shu, et al. Development of energy storage in frequency regulation market of United States and its enlightenment[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(1): 9-13.

[5] 張文亮,丘明,來小康.儲能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電網(wǎng)技術(shù),2008,32(7):1-9.

ZHANG Wenliang, QIU Ming, LAI Xiaokang. Application of energy storage technologies in power grids[J]. Power System Technology, 2008, 32(7): 1-9.

[6] 孫冰瑩,楊水麗,劉宗歧,等.國內(nèi)外兆瓦級儲能調(diào)頻示范應(yīng)用現(xiàn)狀分析與啟示[J].電力系統(tǒng)自動化,2017,41(11):8-16.DOI:10.7500/AEPS20161225003.

SUN Bingying, YANG Shuili, LIU Zongqi, et al. Analysis on present application of megawatt-scale energy storage in frequency regulation and its enlightenment[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(11): 8-16. DOI: 10.7500/AEPS20161225003.

[7] KUNISCH H J, KRAMER K G, DOMINIK H. Battery energy storage, another option for load frequency control and instantaneous reserve[J]. IEEE Transactions on Energy Conversions, 1986, 1(3): 41-46.

[8] 楊水麗,李建林,李蓓,等.電池儲能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)頻的優(yōu)勢分析[J].電網(wǎng)與清潔能源,2013,29(2):43-47.

YANG Shuili, LI Jianlin, LI Bei, et al. Advantages of battery energy storage system for frequency regulation[J]. Power System and Clean Energy, 2013, 29(2): 43-47.

[9] 高明杰,惠東,高宗和,等.國家風(fēng)光儲輸示范工程介紹及其典型運行模式分析[J].電力系統(tǒng)自動化,2013,37(1):59-64.

GAO Mingjie, HUI Dong, GAO Zonghe, et al. Presentation of national wind/photovoltaic/energy storage and transmission demonstration project and analysis of typical operation modes[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(1): 59-64.

[10] 胡娟,楊水麗,侯朝勇,等.規(guī)?；瘍δ芗夹g(shù)典型示范應(yīng)用的現(xiàn)狀分析與啟示[J].電網(wǎng)技術(shù),2015,39(4):879-886.

HU Juan, YANG Shuili, HOU Chaoyong, et al. Present condition analysis on typical demonstration application of large-scale energy storage technology and its enlightenment[J]. Power System Technology, 2015, 39(4): 879-886.

[11] 丁冬,劉宗歧,楊水麗,等.基于模糊控制的電池儲能系統(tǒng)輔助AGC調(diào)頻方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2015,43(8):81-87.

DING Dong, LIU Zongqi, YANG Shuili, et al. Battery energy storage aid automatic generation control for load frequency control based on fuzzy control[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(8): 81-87.

[12] 李欣然,鄧濤,黃際元,等.儲能電池參與電網(wǎng)快速調(diào)頻的自適應(yīng)控制策略[J].高電壓技術(shù),2017,43(7):62-69.

LI Xinran, DENG Tao, HUANG Jiyuan, et al. Battery energy storage systems self-adaptation control strategy in fast frequency regulation[J]. High Voltage Engineering, 2017, 43(7): 62-69.

[13] 胡澤春,謝旭,張放,等.含儲能資源參與的自動發(fā)電控制策略研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2014,34(29):5080-5087.

HU Zechun, XIE Xu, ZHANG Fang, et al. Research on automatic generation control strategy incorporating energy storage resources[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(29): 5080-5087.

[14] ZHANG Y J, ZHAO C, TANG W, et al. Profit maximizing planning and control of battery energy storage systems for primary frequency control[J/OL]. IEEE Transactions on Smart Grid [2016-05-04]. DOI: 10.1109/TSG.20162562672.

[15] 陳磊,劉輝,閔勇,等.兩區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)聯(lián)絡(luò)線功率波動理論分析[J].電網(wǎng)技術(shù),2011,35(10):53-58.

CHEN Lei, LIU Hui, MIN Yong, et al. Theoretical analysis on tie-line power oscillation of two-area interconnected system[J]. Power System Technology, 2011, 35(10): 53-58.

[16] 黃際元,李欣然,曹一家,等.面向電網(wǎng)調(diào)頻應(yīng)用的電池儲能電源仿真模型[J].電力系統(tǒng)自動化,2015,39(18):20-24.DOI:10.7500/AEPS2014012002.

HUANG Jiyuan, LI Xinran, CAO Yijia, et al. Battery energy storage power supply simulation model for power grid frequency regulation[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(18): 20-24. DOI: 10.7500/AEPS2014012002.

[17] 黃際元,李欣然,曹一家,等.考慮儲能參與快速調(diào)頻動作時機(jī)與深度的容量配置方法[J].電工技術(shù)學(xué)報,2015,30(12):454-464.

HUANG Jiyuan, LI Xinran, CAO Yijia, et al. Capacity allocation of energy storage system considering its action moment and output depth in rapid frequency regulation[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(12): 454-464.

[18] 趙紅.Logistic曲線參數(shù)估計方法及應(yīng)用研究[D].長春:吉林農(nóng)業(yè)大學(xué),2015.

[19] 劉維烈.電力系統(tǒng)調(diào)頻與自動發(fā)電控制[M].北京:中國電力出版社,2006.

[20] 李欣然,黃際元,陳遠(yuǎn)楊,等.基于靈敏度分析的儲能電池參與二次調(diào)頻控制策略[J].電工技術(shù)學(xué)報,2017,32(12):224-233

LI Xinran, HUANG Jiyuan, CHEN Yuanyang, et al. Battery energy storage control strategy in secondary frequency regulation considering its action moment and depth[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(12): 244-233.

[21] BEVRANI H. Robust power system frequency control[M]. Germany: Springer, 2009.