張小蓮,陳 沖,張仰飛,郝思鵬,孫啊傳,武啟川

(南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院,江蘇南京 211167)

1 引言

風(fēng)電是常見的一種可再生能源發(fā)電形式,可獨(dú)立并網(wǎng)或接入微電網(wǎng)、綜合能源系統(tǒng)等,截止2020年末,我國風(fēng)電并網(wǎng)裝機(jī)容量已超282 GW,未來我國風(fēng)電建設(shè)規(guī)模以及裝機(jī)容量將繼續(xù)擴(kuò)大,然而風(fēng)電的間歇性與波動(dòng)性的特征也給電網(wǎng)穩(wěn)定性和安全運(yùn)行方面帶來了巨大挑戰(zhàn)[1–4].

為平滑風(fēng)電功率波動(dòng),除了控制風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài),還可以采用電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(battery energy storage system,BESS)對風(fēng)電功率進(jìn)行吸收和補(bǔ)償[5–6].BESS具有充放電速率快,額定容量大以及靈活可控等特點(diǎn),因此利用BESS平滑風(fēng)電功率是目前最常用的手段之一[7].采用單一BESS進(jìn)行風(fēng)電功率平滑已經(jīng)比較成熟,但由于風(fēng)電的不確定性帶來頻繁的充放電,以致充放電深度較淺,電池的利用效率低下,有損電池使用壽命[6,8].

因此,為了彌補(bǔ)單一BESS的缺陷,一些學(xué)者提出采取兩組BESS或者電池分組控制,該項(xiàng)研究主要關(guān)注電池分組控制的充放電能量不平衡問題以及壽命衰減情況.文獻(xiàn)[9]提出了采用雙電池儲(chǔ)能系統(tǒng)分別進(jìn)行充放電,當(dāng)達(dá)到特定條件時(shí)切換充放電狀態(tài)的控制方式,并通過功率分配機(jī)制改善電池的壽命.文獻(xiàn)[10]基于自適應(yīng)高通濾波算法確定濾波時(shí)間常數(shù),通過電池分組控制以緩解風(fēng)電功率波動(dòng).文獻(xiàn)[11]提出了兩組電池的同步和異步控制策略以平滑其劇烈波動(dòng),驗(yàn)證了異步策略相比同步策略有更明顯平滑效果.但上述文獻(xiàn)聚焦分組控制策略設(shè)計(jì)和使用壽命的改善,并未考慮電池充放電不平衡問題.在電池分組控制中,保持電池組充放電平衡運(yùn)行可有效避免電池組進(jìn)入充電或者放電能力不足的極端情況.文獻(xiàn)[6]根據(jù)不平衡狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整雙電池組的充放電,從而優(yōu)化其平衡狀態(tài),但是該方法未討論壽命衰減情況,而且采用分段平均算法計(jì)算并網(wǎng)目標(biāo)功率,按不平衡狀態(tài)修訂并網(wǎng)目標(biāo)功率時(shí)目標(biāo)功率變化大,對電網(wǎng)沖擊較大.文獻(xiàn)[12]針對電池分組控制的不平衡問題提出了一種模糊控制策略,通過自適應(yīng)調(diào)節(jié)一階濾波平滑算法中的濾波時(shí)間常數(shù)以保持兩組電池能量平衡,但該方法也未分析電池能量不平衡對其壽命產(chǎn)生的影響,而且面對劇烈風(fēng)速波動(dòng)時(shí)其改善效果較差.

本文基于一階低通濾波平滑算法進(jìn)行電池分組控制實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率平滑,以電池組充放電能量不平衡度和壽命衰減程度為評價(jià)指標(biāo),分析壽命衰減與不平衡度的定量關(guān)系,并提出一種考慮不平衡狀態(tài)的改進(jìn)控制策略.根據(jù)電池組的不平衡度指標(biāo)和各電池組的荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)動(dòng)態(tài)修正濾波時(shí)間常數(shù),有效提高電池組充放電深度和平衡狀態(tài).通過仿真和實(shí)驗(yàn)分析,對比傳統(tǒng)控制策略、基于模糊控制的電池分組控制策略,驗(yàn)證了本文所提策略的平滑效果及其在不平衡度、壽命衰減方面的優(yōu)越性.

2 電池分組控制運(yùn)行原理與數(shù)學(xué)模型

本文采用圖1所示的風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)模型,風(fēng)電場t時(shí)刻出力為Pw(t),兩組鋰電池組各自通過變流器與風(fēng)電場并聯(lián),其t時(shí)刻發(fā)出功率分別為Pb1(t)和Pb2(t),Pg(t)則為風(fēng)電場與儲(chǔ)能裝置的總輸出功率,最終匯入交流電網(wǎng).當(dāng)Pb1(t)或Pb2(t)為正值時(shí),表示電池組發(fā)出功率,反之則吸收功率.根據(jù)能量守恒原則,各功率之間的關(guān)系如式(1)所示[13]:

圖1 基于電池分組控制的風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)模型Fig.1 Wind-storage combined system model based on battery grouping control

將風(fēng)電場電池分為兩組進(jìn)行控制,一組電池負(fù)責(zé)充電,另一組電池負(fù)責(zé)放電.當(dāng)任意電池組達(dá)到其SOC限值,則兩組電池立即交換充放電角色.如此配合運(yùn)行,完成風(fēng)電功率平滑任務(wù),并保證同一時(shí)刻僅有一組電池工作.

按上述方式運(yùn)行的兩組電池的SOC 數(shù)學(xué)模型為[14]

式中:Ssoc1(t)和Ssoc2(t)分別為當(dāng)前時(shí)刻的電池組1和電池組2的SOC值,μ1,μ2為電池組充電、放電角色標(biāo)志.Pch(t),Pdisch(t)分別為當(dāng)前時(shí)刻風(fēng)電場所需的充電、放電功率,根據(jù)兩電池組的角色賦值給Pb1(t)和Pb2(t).值得注意的是,需將Pch(t)取負(fù)值后賦值給執(zhí)行充電任務(wù)的電池組.E1(t ?1)和E2(t ?1)分別為上一時(shí)刻的兩電池組的剩余電量,?t為采樣周期,ηch和ηdisch為電池組的充電和放電效率,E1,E2為兩電池組的額定容量.

例如,當(dāng)電池組1承擔(dān)充電任務(wù),電池組2承擔(dān)放電任務(wù)時(shí),則μ1=1,μ2=0,Pb1(t)=?Pch(t),Pb2(t)=Pdisch(t);相反地,電池組1放電、電池組2充電時(shí),則μ1=0,μ2=1,Pb1(t)=Pdisch(t),Pb2(t)=?Pch(t).

3 電池分組控制的不平衡狀態(tài)及評價(jià)指標(biāo)

3.1 電池分組控制的不平衡問題分析

采用電池分組控制吸收和補(bǔ)償風(fēng)電功率可平滑并網(wǎng)功率,但是分組運(yùn)行過程中,當(dāng)一組電池達(dá)到SOC上限或下限時(shí),由于輸出風(fēng)電功率的急劇波動(dòng)和不穩(wěn)定性,另一組電池可能距離其SOC限值較遠(yuǎn),導(dǎo)致兩組電池充放電不平衡,甚至出現(xiàn)無法正常運(yùn)行的極限情況,如圖2(a),經(jīng)過多次充放電切換,兩電池組的SOC都過低,在第3次充放電切換后,兩者SOC均已到達(dá)下限值,無法補(bǔ)償風(fēng)電功率缺額,影響平滑效果,圖2(b)所示的充電能力不足與上述情況類似,而且長期運(yùn)行下去將對電池組壽命造成不利影響.

圖2 充放電不平衡導(dǎo)致充放電能力不足的極端情況Fig.2 The extreme conditions of insufficient charge and discharge capacity due to unbalanced charging and discharging

3.2 不平衡狀態(tài)評價(jià)指標(biāo)

1) 充放電能量不平衡度指標(biāo).

為了評估電池分組運(yùn)行過程中的平衡狀態(tài),引入不平衡度指標(biāo)A(t),其定義為[6]

A(t)越接近0表明兩組電池的平衡程度越高,當(dāng)兩組電池容量相同時(shí),可充電量大致等于可放電量;當(dāng)A(t)小于0時(shí),表示兩組電池中可充電量大于可放電量,反之A(t)大于0意味著可放電量大于可充電量;采用A(t)的絕對值|A(t)|表示兩組電池的絕對不平衡度,|A(t)|值越大,兩組電池不平衡程度越高.

2) 壽命衰減指標(biāo).

將充放電深度?Ssoc偏離?Ssocb的程度作為電池壽命衰減的評價(jià)指標(biāo),其表達(dá)式為[15]

式中:?Ssocb稱為標(biāo)準(zhǔn)充放電深度,是電池壽命周期內(nèi)吞吐能量最大值對應(yīng)的充放電深度,代表壽命衰減程度最低,是一種最優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)[15].本文根據(jù)文獻(xiàn)[16–17]將其設(shè)為0.8.ε值越大,則電池在壽命周期內(nèi)所能吞吐的電量越小,表明壽命衰減越嚴(yán)重.定義ε1和ε2分別為兩電池組的壽命衰減指標(biāo).

將電池運(yùn)行的SOC上下限值分別設(shè)置為:Ssocmax=(1+?Ssocb)/2和Ssocmin=(1??Ssocb)/2,以此可實(shí)現(xiàn)電池組SOC處于[Ssocmax,Ssocmin]內(nèi)以?Ssocb進(jìn)行全充全放時(shí)吞吐出最大能量,將電池壽命衰減降到最低[15].

3) 壽命衰減指標(biāo)與不平衡度指標(biāo)的關(guān)系.

討論兩個(gè)充放電階段的SOC,|A(t)|以及ε.令β=ε1+ε2,設(shè)本次充放電階段結(jié)束時(shí)刻電池組1和電池組2的SOC分別為Ssoc1和Ssoc2,絕對不平衡度為|A|,上一充放電階段結(jié)束時(shí)刻兩電池組的SOC分別為絕對不平衡度為|A′|,并假定本階段電池組1執(zhí)行放電任務(wù),電池組2執(zhí)行充電任務(wù).

根據(jù)式(3)–(4),本階段結(jié)束時(shí)刻,兩組電池的β和絕對不平衡度|A|分別為

相應(yīng)地,上一階段結(jié)束時(shí)刻兩組電池的絕對不平衡度|A′|為

假設(shè)本階段為電池組1先達(dá)到切換條件,上一階段也為電池組1先達(dá)到切換條件,則

將式(8)帶入式(5)–(7),可得

通過分析得出所有可能的切換條件下,每個(gè)充放電階段結(jié)束時(shí)刻,|A|與β都有式(9)的關(guān)系.

通過上述分析可知,若|A(t)|較大,說明其中一組電池的SOC距離限值(Ssocmax或Ssocmin)較遠(yuǎn),此時(shí)充放電深度較淺,即ε值較大,使電池在壽命周期內(nèi)吞吐的電量變少,加劇了壽命衰減.因此,保證較小的充放電能量不平衡度,不僅可避免圖2所示的充放電能力不足的狀況,可同時(shí)獲得良好的充放電深度,延長電池使用壽命.

4 改進(jìn)策略

4.1 基于低通濾波的風(fēng)電功率平滑算法

風(fēng)電功率平滑常通過一階低通濾波器對原始風(fēng)電功率進(jìn)行濾波,得到風(fēng)電場的并網(wǎng)目標(biāo)功率,一階低通濾波器的傳遞函數(shù)為

其中T為濾波時(shí)間常數(shù).

根據(jù)上式,隨著輸入信號(hào)頻率升高,輸出信號(hào)的幅值減小,說明該濾波器對高頻信號(hào)起到衰減的作用.其中截止頻率fc=1/2πT,當(dāng)T增大時(shí),fc減小,濾波器阻帶變寬,輸出信號(hào)高頻分量減少,輸出波形更加平滑,且1 Hz以上的風(fēng)電功率含量較少,可忽略不計(jì),而0.01～1 Hz頻段的功率波動(dòng)較大,且亟待平滑的風(fēng)電功率波動(dòng)主要集中在此頻段[18].

Pw經(jīng)濾波后輸出的功率為并網(wǎng)目標(biāo)功率Pg_ref.當(dāng)Pg_ref(t)>Pw(t)時(shí),為補(bǔ)充缺額的并網(wǎng)功率,電池組進(jìn)行放電,t時(shí)刻的充放電功率分別為

若Pg_ref(t)

為評價(jià)風(fēng)電功率的平滑效果,引入文獻(xiàn)[19]的波動(dòng)諧波含量(the fluctuation harmonic content,FHC)指標(biāo),其定義如下:

式(13)中:F為選取的某頻率段,P(f)為F頻段內(nèi)的頻率f下的功率幅值,P0為功率的直流分量.FHC越小,表明在F頻段內(nèi)功率波動(dòng)分量越少,輸出功率越平滑.

4.2 考慮不平衡狀態(tài)的改進(jìn)控制策略

兩組電池充放電不平衡會(huì)給電池帶來嚴(yán)重的壽命衰減,為改善電池分組控制的充放電不平衡狀態(tài),本文將根據(jù)不平衡度指標(biāo)和荷電狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)濾波器的時(shí)間常數(shù),從而間接維持|A(t)|在較小的數(shù)值.

根據(jù)電池分組運(yùn)行狀態(tài),分為以下4種模式:

a)A(t)>0且電池組執(zhí)行充電任務(wù).

此時(shí)兩組電池SOC均接近上限,可放電量大于可充電量,執(zhí)行充電任務(wù)的電池組應(yīng)降低充電功率,通過適當(dāng)減小濾波時(shí)間常數(shù)T,可降低處于充電狀態(tài)電池組的SOC的上升幅度,且SOC越大代表充電電池組可充電量越少,則應(yīng)繼續(xù)減小T.

b)A(t)>0且電池組執(zhí)行放電任務(wù).

此時(shí)應(yīng)適當(dāng)增大T,從而提高電池的放電功率,加速放電電池組SOC降落,且SOC越大,電池可放電量越多,應(yīng)使T更大.

c)A(t)<0且電池組執(zhí)行充電任務(wù).

此時(shí)兩組電池SOC均接近下限,充電量大于可放電量,通過增大濾波時(shí)間常數(shù)T可提高充電電池的充電量.且SOC越小,說明充電電池可充電量越多,則T的取值應(yīng)更大,以達(dá)到SOC加速上升的目的.

d)A(t)<0且電池組執(zhí)行放電任務(wù).

此時(shí)應(yīng)適當(dāng)減小T,降低放電功率,延緩SOC下降,且放電電池SOC越小,T應(yīng)越小.

根據(jù)上述模式調(diào)整濾波器時(shí)間常數(shù)T,將促使兩組電池SOC盡量對稱,從而使A(t)維持在0附近.

濾波時(shí)間常數(shù)T按式(14)設(shè)置

其中:T0為基礎(chǔ)時(shí)間常數(shù),α(t)·?T為濾波時(shí)間常數(shù)修正項(xiàng),α(t)為修正系數(shù),?T為調(diào)節(jié)步長.本策略通過實(shí)時(shí)改變?chǔ)恋拇笮碚{(diào)節(jié)濾波時(shí)間常數(shù),根據(jù)上述分析,具體調(diào)節(jié)規(guī)則如下:

αch(t)和αdisch(t)分別為兩組電池當(dāng)前充電和放電時(shí)刻的修正系數(shù),由于充電和放電不可能同時(shí)進(jìn)行,因此α值也隨著兩組電池充電和放電狀態(tài)的切換而變化.將式(15)–(16)合并,可得

式中:Ssoc(t ?1)為上一時(shí)刻的荷電狀態(tài),fch,disch和fA為區(qū)分4種模式的標(biāo)志變量,fch,disch,ne和fA,ne分別為fch,disch和fA的取反數(shù),例如,fch,disch取1 時(shí),則fch,disch,ne取0.fch,disch表示電池組為平滑風(fēng)電功率需要進(jìn)行充電或放電,fA代表當(dāng)前A(t)的狀態(tài),其設(shè)定如表1所示.

表1 電池組狀態(tài)規(guī)則表Table 1 The state rule of the battery

改進(jìn)策略的控制流程圖如下圖所示,風(fēng)儲(chǔ)聯(lián)合系統(tǒng)工作過程中,根據(jù)兩組電池的SOC和A的反饋,在到達(dá)平滑任務(wù)結(jié)束時(shí)刻tend前,通過式(17)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)系數(shù)α以達(dá)到修正時(shí)間常數(shù)T的目的,可使|A(t)|保持較小的值,從而改善電池充放電不平衡的問題.

圖3 改進(jìn)策略流程圖Fig.3 Flowchart of the improved strategy

所提改進(jìn)控制策略在調(diào)整濾波時(shí)間常數(shù)時(shí),不僅能夠依據(jù)不平衡度A進(jìn)行調(diào)整,還以SOC狀態(tài)、SOC上下限值為基礎(chǔ),可以很好地兼顧不同SOC狀態(tài)對時(shí)間常數(shù)的需求,從而更迅速地減小不平衡度.

5 仿真分析與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證

5.1 仿真分析

本文采用某風(fēng)電場2 天的實(shí)測風(fēng)速,通過MATLAB/Simulink搭建仿真模型,得出傳統(tǒng)控制策略、文獻(xiàn)[12]的模糊控制和本文改進(jìn)控制策略3種策略下電池分組運(yùn)行時(shí)的風(fēng)電場并網(wǎng)功率、電池組SOC變化曲線,并分析風(fēng)電功率平滑效果、電池組的不平衡度、β值和充放電深度,以驗(yàn)證改進(jìn)策略的有效性及優(yōu)勢.

1) 仿真參數(shù).

主要仿真參數(shù)如表2所示.將儲(chǔ)能系統(tǒng)分為相同額定容量的兩組電池.文獻(xiàn)[7]指出儲(chǔ)能容量數(shù)值上不超過風(fēng)電場總裝機(jī)容量的25%,本文算例中配置單組電池的容量為3 MW·h,容量配置合理.電池組1和電池組2的初始SOC分別為0.9和0.1,電池組初始任務(wù)分配為電池組1負(fù)責(zé)放電,電池組2負(fù)責(zé)充電.傳統(tǒng)控制策略采用濾波時(shí)間常數(shù)恒定的電池分組控制,其濾波時(shí)間常數(shù)T=240 s.

表2 主要仿真參數(shù)Table 2 Main simulation parameters

2) 風(fēng)電功率平滑分析.

針對2天時(shí)長的實(shí)測風(fēng)速,分別采用傳統(tǒng)控制策略、模糊控制策略和本文改進(jìn)控制策略方式,可得出并網(wǎng)后得風(fēng)電功率波形,仿真結(jié)果如圖4所示.可知,通過3種平滑策略,都可有效地平滑風(fēng)電功率,如24～26 h的局部放大圖,原風(fēng)電功率經(jīng)過平滑后可得到較為平坦的功率曲線.

圖4 平滑前后的風(fēng)電場輸出功率Fig.4 Wind farm output power before and after smoothing

分別計(jì)算原始風(fēng)電功率以及3種策略平滑后0.01～1 Hz頻段的FHC值,結(jié)果如表3所示.

由表3可知,3種控制策略下的風(fēng)電功率FHC在需要重點(diǎn)平滑的0.01～1 Hz頻段平滑效果很明顯.本文改進(jìn)控制策略與其他兩種策略具有基本同等的平滑效果,相比未平滑的風(fēng)電功率,頻率波動(dòng)減少約70%.

表3 幾種控制策略下的風(fēng)電功率FHC值Table 3 FHC value of wind power under several control strategies

《風(fēng)電場接入電力系統(tǒng)技術(shù)規(guī)定》對風(fēng)電并網(wǎng)的功率作出了如表4所示的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[20].

表4 風(fēng)電場最大功率波動(dòng)限值規(guī)定Table 4 Regulations on maximum power fluctuation limit of wind farm

針對本文策略,經(jīng)仿真得到平滑前后的風(fēng)電功率分別在1 min和10 min內(nèi)的最大波動(dòng),10 min內(nèi)的最大波動(dòng)功率值全部符合國標(biāo),而對于1 min內(nèi)的功率差值如下圖所示,平滑前的功率在部分時(shí)段顯然超過了國標(biāo)規(guī)定的3 MW最大限值,并有較多時(shí)段非?？拷畲笙拗?經(jīng)本文策略平滑后的風(fēng)電功率差值都降低到1.5 MW以下,符合國標(biāo)技術(shù)規(guī)定,從而驗(yàn)證了該策略對風(fēng)電功率平滑的有效性.

圖5 1 min內(nèi)風(fēng)電場最大輸出功率波動(dòng)Fig.5 Maximum output power fluctuation of wind farm within 1 minute

3) 電池組的SOC曲線分析.

對3種策略進(jìn)行仿真,分別得到圖6所示不同控制策略下的SOC變化情況.

圖6 不同控制策略下的SOCFig.6 SOC of different strategies

由圖6可知,傳統(tǒng)策略下兩組電池的充放電深度總體上較淺,特別在12～18 h,此時(shí)風(fēng)電功率波動(dòng)較為劇烈,電池組需要吸收或補(bǔ)償?shù)墓β瘦^大,導(dǎo)致兩組電池的SOC極度不平衡,且在24 h以后,不平衡程度逐漸惡化;而模糊控制策略下兩組電池前18 h的不平衡狀態(tài)較傳統(tǒng)策略好,但18 h以后不平衡情況較嚴(yán)重;相比上述兩種策略,改進(jìn)策略很好地改善了電池組的不平衡狀態(tài),特別是在18～48 h明顯改善了兩組電池的不平衡情況,該策略隨SOC的變化實(shí)時(shí)修正濾波時(shí)間常數(shù)T,如圖7所示.

圖7 改進(jìn)策略的濾波時(shí)間常數(shù)TFig.7 The filtering time constant T of the improved method

由于充放電深度的改善,改進(jìn)策略減少了電池充放電切換的次數(shù),相較于傳統(tǒng)策略的切換9次減少到7次,避免了兩組電池頻繁切換充放電狀態(tài),對電池的使用壽命有一定改善.

4) 不平衡度和壽命衰減指標(biāo)分析.

采用第3.2節(jié)的不平衡度|A|和壽命衰減指標(biāo)β對仿真結(jié)果進(jìn)行分析.通過仿真可得不同控制策略的絕對不平衡度|A|和壽命衰減指標(biāo)β,結(jié)果如圖8–9所示.

圖8 絕對不平衡度|A|Fig.8 Absolute imbalance degree|A|

分析圖8和圖9可獲得以下結(jié)果:

圖9 壽命衰減指標(biāo)βFig.9 The index of decline in cycle life β

a) 改進(jìn)策略具有更小的|A|.相較于傳統(tǒng)控制和模糊控制,改進(jìn)策略下兩組電池絕對不平衡度較小,即使在風(fēng)電功率波動(dòng)較劇烈的12～18 h時(shí)段,|A|波動(dòng)也較小,表明本文策略下的兩組電池盡可能維持在充放電平衡狀態(tài).

b) 改進(jìn)策略具有更小的β.傳統(tǒng)控制策略和模糊控制策略下兩組電池的β從風(fēng)電功率波動(dòng)較大的12 h時(shí)刻開始急劇惡化,且總體上的β值偏移程度大,在改進(jìn)策略下,電池組的β基本維持在較低水平,驗(yàn)證了改進(jìn)策略的優(yōu)勢.

c) 改進(jìn)策略可充分利用電池組容量,延緩了充放電切換時(shí)刻.由圖8可知,改進(jìn)策略第7次充放電切換發(fā)生在48 h左右,而其他兩種策略均發(fā)生在38 h左右.采用改進(jìn)策略時(shí)每次充放電切換時(shí)刻相對傳統(tǒng)策略都會(huì)延遲,說明充放電深度得到優(yōu)化使每個(gè)充放電階段都能吞吐更多電量,有利于延長其使用壽命.

5.2 基于風(fēng)–儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的驗(yàn)證

構(gòu)建了包含風(fēng)機(jī)模擬器、磷酸鐵鋰電池、電池并網(wǎng)系統(tǒng)、PLC、上位機(jī)等硬件的風(fēng)–儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),關(guān)鍵設(shè)備如圖10所示.其中,風(fēng)機(jī)模擬器由一臺(tái)額定功率18.5 kW的異步電動(dòng)機(jī)和一臺(tái)額定功率為15 kW的永磁同步發(fā)電機(jī)組成,異步電動(dòng)機(jī)模擬風(fēng)力機(jī)的氣動(dòng)特性,拖動(dòng)發(fā)電機(jī)工作,發(fā)電機(jī)通過變流器并網(wǎng)運(yùn)行.兩組磷酸鐵鋰電池分別通過DC/DC、DC/AC兩級變流器并入交流電網(wǎng)運(yùn)行.基于Beckhoff PLC實(shí)現(xiàn)改進(jìn)策略,控制風(fēng)力機(jī)和鋰電池組運(yùn)行,驗(yàn)證改進(jìn)策略的有效性和優(yōu)越性.

圖10 風(fēng)–儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.10 Experimental platform of wind-storage combined system

分別采用本文改進(jìn)策略和傳統(tǒng)策略運(yùn)行5000 s,兩種策略下風(fēng)–儲(chǔ)系統(tǒng)的并網(wǎng)功率如圖11所示.

圖11 平滑前后的風(fēng)機(jī)輸出功率Fig.11 Wind turbine output power before and after smoothing

經(jīng)計(jì)算,平滑前后風(fēng)電功率0.01～1 Hz頻段的FHC如表5所示,相較于平滑前,傳統(tǒng)策略的FHC降低了61.7%,本文策略的FHC降低了63.5%,能夠有效地平滑實(shí)際運(yùn)行中的風(fēng)電功率波動(dòng).

表5 實(shí)驗(yàn)下的風(fēng)電功率FHC值Table 5 FHC value of wind power under the experiment

兩種策略下電池組的SOC如圖12所示.為了縮減實(shí)驗(yàn)時(shí)間,期望在短時(shí)間內(nèi)完成多次充放電切換,將SOC上下限值分別按比例縮放為0.55和0.45.

圖12 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的SOCFig.12 SOC of the experiment platform

由圖12可知,傳統(tǒng)策略下電池組的可充電量越來越少,且充電能力不足的情況愈發(fā)嚴(yán)重,電池組充放電極度不平衡;本文策略下的電池組充放電則保持在平衡的狀態(tài),基本達(dá)到“全充全放”的目標(biāo).

計(jì)算獲得該實(shí)驗(yàn)下兩組電池的絕對不平衡度|A|和壽命衰減指標(biāo)β,如圖13和圖14所示.

由圖13和圖14可知,傳統(tǒng)策略下在第1,3次電池充放電切換時(shí)絕對不平衡度過大,兩組電池充電能力極弱,且壽命衰減程度一直處于遞增趨勢,對電池壽命傷害較大;而本文策略下的|A|和β相對平穩(wěn),保持在0附近,相比傳統(tǒng)策略,電池組的|A|平均值提升93%,β平均值提升95%,在實(shí)際運(yùn)行中兩組電池壽命衰減較小,運(yùn)行狀態(tài)得到優(yōu)化.

圖13 實(shí)驗(yàn)下的絕對不平衡度|A|Fig.13 Absolute imbalance degree|A|under the experiment

圖14 實(shí)驗(yàn)下的壽命衰減指標(biāo)βFig.14 The index of decline in cycle life β under the experiment

6 結(jié)論

采用電池分組控制進(jìn)行風(fēng)電功率平滑時(shí),為有效改善電池組充放電不平衡狀態(tài),優(yōu)化電池組使用壽命,本文分析了電池組不平衡狀態(tài)與壽命衰減指標(biāo)之間的關(guān)系,并提出改進(jìn)策略對電池組的SOC進(jìn)行優(yōu)化.

主要結(jié)論有:

1) 電池組的壽命衰減指標(biāo)與不平衡度呈線性關(guān)系,若電池分組運(yùn)行過程中電池組之間始終保持較小的不平衡度,可有效延緩其壽命衰減;

2) 本文所提策略能夠很好地兼顧電池組不平衡度以及SOC狀態(tài),在改善不平衡度方面具有明顯優(yōu)勢.經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,不平衡度和壽命衰減指標(biāo)可提升90%以上;

3) 改進(jìn)策略在優(yōu)化不平衡度指標(biāo)的同時(shí)獲得了更好的充放電深度,相較傳統(tǒng)策略和模糊控制策略,可顯著降低電池組充放電切換頻率,有利于電池組健康運(yùn)行;

4) 濾波時(shí)間常數(shù)是決定平滑效果和儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù),在滿足風(fēng)電并網(wǎng)的平滑要求的前提下,可通過該參數(shù)的優(yōu)化充分實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)SOC狀態(tài)優(yōu)化以及容量配置優(yōu)化等.

本文儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量是根據(jù)其他學(xué)者總結(jié)得出的一般性結(jié)論設(shè)置的,未統(tǒng)籌各種指標(biāo)(如經(jīng)濟(jì)性、平滑效果、運(yùn)行優(yōu)化等)進(jìn)行配置.在未來的研究中,以期使用容量更小的電池組實(shí)現(xiàn)該策略,在保證平滑效果、良好不平衡度和使用壽命的前提下降低容量配置.