，，

(福州大學電氣工程與自動化學院，福建 福州 350116)

1 引言

由于風電具有間歇性和隨機性的特點，直接并網(wǎng)運行的風電系統(tǒng)會對電力系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性等方面造成沖擊和影響[1]。很多國家制定了嚴格的風電并網(wǎng)相關標準[2]，使得風電功率波動等參數(shù)滿足并網(wǎng)要求。然而，這樣在限制風電并網(wǎng)波動性的同時，也限制了風電的裝機容量，降低了風電資源的利用率。儲能系統(tǒng)能夠快速準確地補償系統(tǒng)所需的能量，實現(xiàn)電能的平衡、穩(wěn)定控制；采用儲能系統(tǒng)與風電系統(tǒng)相結(jié)合，使風電輸出功率趨于平穩(wěn)，是解決風電功率波動的可行性方案之一。然而單一的儲能介質(zhì)無法同時滿足功率和能量需求，采用混合儲能技術往往能達到較好的效果[3]。將功率型的超級電容器與能量型的蓄電池混合使用可以提高儲能裝置的平抑風電功率的能力，降低損耗，提高系統(tǒng)的使用壽命[4]。因此，將混合儲能系統(tǒng)應用于風力發(fā)電系統(tǒng)，具有較大的技術經(jīng)濟優(yōu)勢，是抑制風電功率波動的有效手段。

目前，已有不少文獻研究將混合儲能系統(tǒng)運用于平抑風電波動功率的領域。文獻[5]采用高通濾波控制方式，分解得到儲能系統(tǒng)各儲能介質(zhì)之間功率指令；根據(jù)鋰電池充放電狀態(tài)，制定了超級電容狀態(tài)調(diào)整方法以優(yōu)化系統(tǒng)整體的調(diào)節(jié)能力。文獻[6]利用超級電容快速充電的工作特性，采用下垂控制方法保持母線電壓穩(wěn)定；根據(jù)超級電容的端電壓水平，令蓄電池對超級電容進行補償，保持超級電容的能量平衡。文獻[7]通過雙向半橋變換器將蓄電池與超級電容連接到直流母線上構(gòu)成混合儲能系統(tǒng)，蓄電池穩(wěn)定直流母線電壓，承擔波動功率的低頻分量；超級電容迅速提供負載波動功率高頻分量，抑制負載突變對直流母線造成的沖擊。文獻[8]基于超級電容能快速充放電的特點，設計了階梯快速設備；并與能量型的鋰電池結(jié)合，設計實現(xiàn)了階梯式快速混合儲能系統(tǒng)。文獻[9]風電輸出功率通過一階濾波環(huán)節(jié)之后，分解得到超級電容和蓄電池的功率；通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡的混合儲能系統(tǒng)的能量管理系統(tǒng)，動態(tài)調(diào)整了兩個儲能介質(zhì)的充放電功率指令，使混合儲能系統(tǒng)能處在良好的運行狀態(tài)。文獻[10]根據(jù)超級電容和電池的充放電特性，采用低通濾波方法進行功率分配。考慮到混合儲能系統(tǒng)的功率損耗，制定了并網(wǎng)功率調(diào)節(jié)模塊，實時調(diào)節(jié)混合儲能系統(tǒng)的能量狀態(tài)。為了保證超級電容充放電能力，對混合儲能的功率進行再分配，維持超級電容荷電狀態(tài)處于較優(yōu)水平。

在混合儲能系統(tǒng)容量配置方面，文獻[11]以波動量絕對值的均值、方差、波動范圍作為風電功率平滑效果的評價指標，在不同置信水平下，對混合儲能系統(tǒng)的容量進行配置。文獻[12]基于實時的風電輸出功率數(shù)據(jù)，采用低通濾波方法分解風電功率，并分析了不同的濾波時間系數(shù)對風電波動平抑效果造成的影響；在評價混合儲能系統(tǒng)平抑風電的效果時，提出了功率積分時間尺度和標準差兩個評價指標。文獻[13]根據(jù)全壽命理論，考慮到系統(tǒng)的實時荷電狀態(tài)、負荷缺電率和系統(tǒng)自主運行能力等約束，建立混合儲能系統(tǒng)的數(shù)學模型，并用改進的粒子群算法對模型進行求解。文獻[14]以系統(tǒng)能量損失率及能量缺失率等運行指標為約束條件，根據(jù)全生命周期費用理論，建立儲能裝置的年均費用函數(shù)為目標函數(shù)，運用改進混沌優(yōu)化算法對混合儲能系統(tǒng)的容量進行配置。文獻[15]考慮儲能系統(tǒng)的充放電效率和荷電狀態(tài)，配置不同儲能組合方案下各儲能的功率和容量；同時構(gòu)建HESS的成本效益模型，優(yōu)化配置混合儲能系統(tǒng)的容量。

上述文獻對混合儲能應用于平抑風電功率波動的控制策略及容量配置展開研究并取得了一定成果。其中，混合儲能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制策略主要體現(xiàn)在頻域的濾波方式，容量配置主要建立在單目標函數(shù)模型基礎上的容量優(yōu)化配置?；诖?，本文采用超級電容優(yōu)先充放電，當超級電容不能再充放電時，再令蓄電池在進行充放電的控制方式，避免濾波方式的時延及分解功率分量不一致等問題?？紤]到混合儲能系統(tǒng)的容量配置問題，建立了以混合儲能系統(tǒng)的成本、風電功率輸出平滑率以及蓄電池的充放電次數(shù)為目標的混合儲能系統(tǒng)多目標容量配置模型；針對傳統(tǒng)優(yōu)化算法的目標權(quán)重人為選擇及常規(guī)NSGA2算法的局部收斂等問題，將改進NSGA2算法用于混合儲能系統(tǒng)容量的多目標優(yōu)化配置，為決策者提供多種容量配置方案。通過模糊隸屬決策方法，得到最佳的容量配置方案。

2 混合儲能平抑目標及控制策略

2.1 混合儲能系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)

風能具有的隨機性和波動性，使得風電輸出功率波動較大，直接并網(wǎng)勢必對電網(wǎng)的電能質(zhì)量以及調(diào)度等方面造成不利影響。在風電側(cè)接入混合儲能系統(tǒng)，可以有效地抑制風電的波動性，使得風電并網(wǎng)功率滿足要求。采用的混合儲能系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)決定了對各儲能介質(zhì)的控制作用，影響著對風電波動功率的平抑效果。本文的混合儲能系統(tǒng)主要由超級電容、蓄電池、DC-DC變換器、DC-AC逆變器以及變壓器組成。根據(jù)超級電容和蓄電池的工作特性，混合儲能系統(tǒng)主要的拓撲結(jié)構(gòu)有3種，如圖1所示。

圖1(a)中這種分別通過兩個DC/DC變換器的控制，從而實現(xiàn)控制兩種儲能介質(zhì)運行狀態(tài)的拓撲結(jié)構(gòu)，對混合儲能系統(tǒng)的能量管理更加靈活，有較明顯的技術優(yōu)勢。但增加了一個DC/DC變換器，混合儲能系統(tǒng)成本較高，損耗也比較大。圖1(b)中該拓撲結(jié)構(gòu)充分利用超級電容反映速度快的特性，瞬時保持母線電壓平衡，且通過控制雙向DC/DC變換器，優(yōu)化蓄電池組的運行狀態(tài)，但這種拓撲結(jié)構(gòu)要嚴格控制直流母線電壓的水平，需要較大的超級電容容量。圖1(c)中蓄電池直接接到直流母線上，蓄電池的充放電狀態(tài)不可控，蓄電池的荷電狀態(tài)取決于直流母線電壓大小，直流母線電壓必須維持在給定的范圍內(nèi)，系統(tǒng)運行受到了限制。

圖1 3種典型的混合儲能系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)

基于以上分析，本文采用圖1中的(a)圖作為本文的混合儲能系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)，則風電混合儲能系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示。超級電容和蓄電池分別通過直流變換器連接到逆變器，通過逆變器將混合儲能系統(tǒng)接入電網(wǎng)。

2.2 混合儲能系統(tǒng)模型研究

蓄電池的電路模型由可控電壓源與等效電阻串聯(lián)組成。

圖2 蓄電池的電路模型

其中，E可控電壓源端電壓；IBat為蓄電池端電流；R為等效電阻；SOC0為初始荷電狀態(tài)；Q為電池容量。

蓄電池輸出端口電壓U及荷電狀態(tài)SOC方程為：

U=E-iBatR

蓄電池充放電過程中可控電壓源端電壓的表達式如下：

式中：E0為電池標準電壓；Q為電池容量；K為極化電壓；A為曲線峰值電壓；B為曲線時間常數(shù)。

與普通的電容器相比，超級電容器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作原理比較復雜。為了更加精確的描述超級電容的工作特性，本文采用傳統(tǒng)的RC等效模型，作為本文的超級電容等效模型，其等效電路如圖3所示。

圖3=超級電容RC模型等效電路

在圖3中，RC等效模型由電阻RES和一個電容C串聯(lián)構(gòu)成。其中，U為超級電容器端電壓，UC為電容器端電壓，iSC為超級電容器的充放電電流，RES為超級電容等效電阻，C為超級電容實際電容值。設U0為電容器的初始電壓，則超級電容在充放電工程中，其兩端電壓U的大小可由下式確定：

設Umax、Umin分別為超級電容器的最大和最小端電壓值，則超級電容器的荷電狀態(tài)SOC及其儲存的能量ESC為：

2.3 混合儲能系統(tǒng)功率目標

2.3.1 風電波動功率

由于風能的間歇性和隨機性，風電輸出功率往往不滿足國家并網(wǎng)要求， 我國國家的并網(wǎng)要求如下表所示。

表1 風電場輸出功率變化最大限值

以某風電場典型天的歷史數(shù)據(jù)為例，驗證對風電輸出功率平抑的必要性。

圖4

對圖4的風電輸出功率的波動特性進行分析可知，風電輸出功率30min的波動量是滿足要求，但1min的功率波動有一部分超出了國家風電并網(wǎng)要求的4.95MW。因此，有必要采取措施，減小風電并入電網(wǎng)功率的波動量。

2.3.2 基于風電并網(wǎng)標準的風電實時平抑方法

本文采用以風電并網(wǎng)標準為依據(jù)，對風電場輸出功率為PWind進行分解的方法，即規(guī)定風電場輸出功率1min波動不超過風電場裝機容量的2%，30min不超過風電場裝機容量的10%，得到需要混合儲能系統(tǒng)平抑的功率PHyond和滿足要求的風電并網(wǎng)功率PGrid。如圖6所示。

采樣時間設置為1s，仿真時間以1min時間窗向前滾動，假設當前時間為t0，且t0在之前的波動滿足并網(wǎng)要求，即以t0為終點，時間尺度為1min的功率波動量為ΔPt01min=Pt0Max-Pt0Min滿足ΔPt01min≤ΔPMax，其中Pt0Max，Pt0Min分別為[t0-60,t0]時間內(nèi)功率最大值和最小值。當時間為t0+1時，若輸出功率為圖中A點時，此時在以t0+1為終點的以1min時間窗內(nèi)的功率變化量ΔPt0+1min≤ΔPMax，風電輸出功率滿足要求，此時混合儲能系統(tǒng)的不出力；若輸出功率為圖中B、C點時，顯然以t0+1為終點的以1min時間窗內(nèi)的功率變化量ΔPt0+1min>ΔPMax，需要混合儲能系統(tǒng)平抑剩余的功率；在B點輸出功率為PHybrid=PB-Pt0Max，C點為PHybrid=Pt0Min-PC，此時t0+1時刻的功率分別為Pt0Max和Pt0Min。

圖5

圖6 1min風電場輸出功率分解圖

小波包分解方法

基于以上對風電輸出功率的分析，即風電輸出功率兩個時間尺度不滿足國家風電并網(wǎng)并網(wǎng)的要求和0.01Hz以上頻段的波動功率對電網(wǎng)的影響顯著，必須采用相應的控制方法來平滑風電并網(wǎng)功率?；谛〔ò纸夥椒ǖ奶攸c，本文采用基于db9小波函數(shù)對風電原始輸出數(shù)據(jù)，設其數(shù)據(jù)為L，對其進行7層的小波包分解。經(jīng)過7層的小波包分解后，得到27了個功率信號，即低頻的功率信號為L7.0，高頻的功率信號為L7,i，其中i=1…127。本文選取了部分的功率信號對其進行分析，如圖7所示。

圖7 平抑后混合儲能功率曲線

2.4 混合儲能分解方法

圖8為濾波器分解方法對混合儲能功率目標 進行分解圖。該分解方法能夠根據(jù)各儲能元件的特點，將高頻低能量的波動功率分配給功率型儲能元件，低頻高能量的波動功率，由能量型的儲能元件承擔。

圖8 低通濾波分解方法

3 算例分析

3.1 混合儲能系統(tǒng)容量配置

本文采用Matlab/simulink進行仿真分析，49.5MW風電場功率輸出樣本數(shù)據(jù)的時間選取為5h；對于49.5MW的風電場，超級電容和蓄電池的功率都應該小于49.5MW，即PSCrated∈[-49.5,49.5]，PBatrated∈[-49.5,49.5]；超級電容和蓄電池的額定容量都應該小于247.5MWh，即QSCrated∈[0,247.5]，QBatrated∈[0,247.5]。其他參數(shù)[19]設置如表2所示。

表2 混合儲能系統(tǒng)仿真參數(shù)設置

基于混合儲能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制策略，采用上述改進的NSGA2算法對混合儲能系統(tǒng)的多目標優(yōu)化模型進行求解,得到混合儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置容量。設置改進NSGA2算法進化代數(shù)為200，種群的種群個數(shù)數(shù)目為50個；并網(wǎng)平滑率反映剩余功率的大小，其值不應太大，設置區(qū)間為[0,0.2]，則混合儲能系統(tǒng)的多目標優(yōu)化配置pareto解集的空間分布情況如圖9所示。

圖9 混合儲能多目標容量優(yōu)化配置結(jié)果

由圖9可知，兩種算法的pareto解集在空間上分布均勻，改進的NSGA2算法混合儲能系統(tǒng)的容量配置結(jié)果在常規(guī)的NSGA2算法曲線下方。相比于常規(guī)的NSGA2算法，改進的NSGA2算法在成本相同的情況下，允許的并網(wǎng)平滑波動率和蓄電池的充放電次數(shù)較大。在平滑波動率和蓄電池的充放電次數(shù)相同的情況下，混合儲能系統(tǒng)成本較??；因此，本文采用的改進NSGA2算法能從不同角度為相關決策人員提供多目標的優(yōu)化方案，且優(yōu)化的結(jié)果更優(yōu)。

采用模糊隸屬決策方法，得到兩種算法對混合儲能系統(tǒng)容量配置的滿意度，優(yōu)化出最大滿意度的優(yōu)化方案，如表3所示。

表3 混合儲能系統(tǒng)容量配置對比

表3給出的最終優(yōu)化方案反映了采用改進的NSGA2算法優(yōu)化出的滿意度要比常規(guī)NSGA2算法的高，不僅保證了混合儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性，同時也兼顧了并網(wǎng)波動性，降低蓄電池充放電次數(shù)，整體優(yōu)化結(jié)果更為合理。

4 結(jié)論

針對混合儲能系統(tǒng)的容量配置問題，建立了以混合儲能系統(tǒng)的成本、風電功率輸出平滑率以及蓄電池的充放電次數(shù)為目標的混合儲能系統(tǒng)多目標容量配置模型，并將改進的NSGA2算法用于混合儲能系統(tǒng)容量的優(yōu)化配置。該方法為決策人員提供多種容量配置方案，且優(yōu)化結(jié)果更為理想,有助于實際工程應用。