劉曉艷

(1.江蘇電子信息職業(yè)學(xué)院智能制造學(xué)院,江蘇 淮安 223003；2.江蘇電子產(chǎn)品裝備制造工程技術(shù)研究開(kāi)發(fā)中心,江蘇 淮安 223003)

集成光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、蓄電池-氫儲(chǔ)能混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的交流微網(wǎng)既可以平抑新能源輸出的功率波動(dòng),削減并網(wǎng)時(shí)對(duì)電網(wǎng)的沖擊影響,還可以克服單一蓄電池儲(chǔ)能功率受限的問(wèn)題,提高能源利用率[1-3]。并網(wǎng)系統(tǒng)要求微網(wǎng)具有不間斷運(yùn)行的能力,如何平滑微網(wǎng)內(nèi)各儲(chǔ)能裝置的出力,使得能量輸出滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)降低系統(tǒng)能量損耗是混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的重要研究?jī)?nèi)容。

關(guān)于混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的研究較多,儲(chǔ)能裝置的形式和能量控制策略也不盡相同。文獻(xiàn)[4]提出一種基于模型預(yù)測(cè)控制的離網(wǎng)系統(tǒng)能量調(diào)度策略,利用擴(kuò)展的預(yù)測(cè)域和評(píng)估域?qū)ξ⒕W(wǎng)群的最優(yōu)運(yùn)行進(jìn)行調(diào)度,發(fā)揮了MPC 在預(yù)測(cè)與滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正方面的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[5]提出基于滯環(huán)頻率控制的混合儲(chǔ)能控制方法,用于延長(zhǎng)電池壽命,并根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和特定算法分配電池和超級(jí)電容器的容量。但該方法對(duì)蓄電池的剩余容量利用過(guò)于保守,沒(méi)有考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)存在的爬坡功率限制,缺乏對(duì)系統(tǒng)功率的預(yù)測(cè)研究,且沒(méi)有充分考慮對(duì)光伏和風(fēng)電的消納,存在棄風(fēng)棄光的現(xiàn)象。文獻(xiàn)[6]針對(duì)蓄電池和超級(jí)電容構(gòu)成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng),采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和遺傳算法相組合的調(diào)度策略,實(shí)現(xiàn)了混合儲(chǔ)能的穩(wěn)定工作,提高儲(chǔ)能裝置的壽命,但沒(méi)有考慮微網(wǎng)并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)儲(chǔ)能出力的影響。

針對(duì)上述問(wèn)題,本文以光/風(fēng)/蓄電池-氫儲(chǔ)能構(gòu)成的交流微網(wǎng)為對(duì)象,提出一種基于模型預(yù)測(cè)-動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量調(diào)度策略,實(shí)現(xiàn)面向混合儲(chǔ)能出力的有限時(shí)域優(yōu)化控制。充分結(jié)合蓄電池和氫燃料電池的儲(chǔ)能特性,設(shè)計(jì)滿足并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)、降低儲(chǔ)能充放電成本和降低系統(tǒng)能量損失的三個(gè)目標(biāo)函數(shù),結(jié)合約束條件,采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法構(gòu)建最優(yōu)控制方程得到混合儲(chǔ)能系統(tǒng)能量調(diào)度方案,實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)的穩(wěn)定高效運(yùn)行。

1 交流微網(wǎng)混合儲(chǔ)能模型

交流微網(wǎng)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)包含光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電以及蓄電池-氫混合儲(chǔ)能系統(tǒng),微網(wǎng)通過(guò)交流母線與大電網(wǎng)連接。氫儲(chǔ)能裝置由電解水、燃料電池、儲(chǔ)氫裝置三個(gè)部分組成,電解水裝置消納光伏和風(fēng)電制氫,產(chǎn)生的氫氣存儲(chǔ)在儲(chǔ)氫裝置中作為燃料電池的反應(yīng)物。蓄電池-氫儲(chǔ)能混合儲(chǔ)能系統(tǒng)具有調(diào)節(jié)速度快、穩(wěn)定性好、無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn)。交流微網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 交流微網(wǎng)結(jié)構(gòu)

圖中PPV為光伏出力,單位為kWh,PW為風(fēng)電出力,單位為kW。PB為蓄電池功率,單位為kW。充電時(shí),PB＜0,放電時(shí)PB＞0。PH為氫儲(chǔ)能裝置的充放電功率,單位為kW。燃料電池發(fā)出功率時(shí),PH＞0,電解槽吸收功率時(shí),PH＜0。PL為負(fù)載消耗功率,單位為kW。

(1)蓄電池模型

式中:EB(t)為蓄電池剩余電量,EBmax為蓄電池額定容量,ηB為光伏/風(fēng)電能量經(jīng)蓄電池存儲(chǔ)及放電并網(wǎng)過(guò)程中的轉(zhuǎn)換效率,ηBC為蓄電池充電效率,ηBD為蓄電池放電效率,SOC(State of Charge)為蓄電池荷電狀態(tài),Δt為采樣時(shí)間。

(2)氫儲(chǔ)能模型

式中:ηH為氫儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電效率,ηHC為電解槽的電-氫轉(zhuǎn)換效率,ηHD為燃料電池放電效率。

2 混合儲(chǔ)能預(yù)測(cè)模型

模型預(yù)測(cè)是結(jié)合采樣時(shí)刻測(cè)量值和前瞻預(yù)測(cè)值,將模型輸出反饋?zhàn)饔糜诒豢貙?duì)象,對(duì)目標(biāo)函數(shù)滾動(dòng)優(yōu)化,修正預(yù)測(cè)模型[7]。預(yù)測(cè)模型輸出控制量施加于混合儲(chǔ)能系統(tǒng),根據(jù)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)中蓄電池和氫儲(chǔ)能裝置的剩余能量決定儲(chǔ)能裝置的出力,執(zhí)行一個(gè)步長(zhǎng)后,更新?tīng)顟B(tài)變量值和光伏/風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值,滾動(dòng)優(yōu)化直至調(diào)度周期結(jié)束。

2.1 預(yù)測(cè)模型

采用灰色模型GM(1,N)與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)方法,得到前瞻預(yù)測(cè)周期內(nèi)光伏和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值[8]。預(yù)測(cè)周期TS內(nèi),預(yù)測(cè)模型接收光伏、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)周期內(nèi)有N次滾動(dòng)優(yōu)化,t＋kΔt對(duì)應(yīng)第k個(gè)采樣點(diǎn)。

通過(guò)對(duì)混合儲(chǔ)能出力控制,實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能設(shè)備在最優(yōu)狀態(tài)下運(yùn)行。在采樣時(shí)刻k,取控制變量為:

狀態(tài)空間模型為:

過(guò)程輸出量為:

2.2 目標(biāo)函數(shù)

對(duì)于混合儲(chǔ)能的交流微網(wǎng),既要考慮輸出電能符合并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn),還要考慮系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性成本,同時(shí)保障系統(tǒng)能量效率,減少損失。

(1)并網(wǎng)功率波動(dòng)。為體現(xiàn)儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑波動(dòng)的能力,以微網(wǎng)中光伏和風(fēng)電的并網(wǎng)功率波動(dòng)最小為控制目標(biāo)[9]。并網(wǎng)波動(dòng)越限幅值ΔPG、越限時(shí)間占比ΔPT表示為:

式中:PPVmax、PWmax分別為光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電的日前預(yù)測(cè)最大值。Det為大電網(wǎng)允許功率波動(dòng)下限。

(2)儲(chǔ)能充放電成本。為合理利用儲(chǔ)能系統(tǒng),提高經(jīng)濟(jì)性,儲(chǔ)能充放電成本最小為目標(biāo)。燃料電池充放電成本很低,忽略不計(jì),因此只計(jì)及蓄電池充放電成本[10]。

式中:γB為蓄電池充放電成本系數(shù),PBC、PBD分別為充放電功率。

(3)系統(tǒng)能量損耗。微網(wǎng)系統(tǒng)能量損耗包括受并網(wǎng)功率影響導(dǎo)致的能量損失、蓄電池-氫混合儲(chǔ)能系統(tǒng)在能量轉(zhuǎn)換損耗。

微網(wǎng)系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換損耗為:

式中:ΔEPW(t)為并網(wǎng)能量損耗,ΔEB(t)為蓄電池能量轉(zhuǎn)換損耗,ΔEH(t)為氫儲(chǔ)能系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換損耗。

(4)懲罰函數(shù)

利用懲罰函數(shù)對(duì)以上三個(gè)評(píng)價(jià)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一目標(biāo)求解,在保證儲(chǔ)能運(yùn)行成本最小、降低系統(tǒng)能量損耗前提下,將并網(wǎng)功率波動(dòng)約束在一定范圍內(nèi),提高并網(wǎng)穩(wěn)定性。構(gòu)建懲罰函數(shù)如下:

式中:α,β為懲罰函數(shù)系數(shù)。

2.3 約束條件

目標(biāo)函數(shù)中的變量需滿足其對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能能裝置的容量約束、并網(wǎng)功率約束和光伏/風(fēng)電輸出功率約束。

(1)容量約束

式中:EBmax、EBmin和EHmax、EHmin分別為蓄電池和儲(chǔ)氫裝置剩余電量的上下限,單位為kWh。

(2)功率約束

式中:PBmax、PBmin和PHmax、PHmin分別為蓄電池和氫儲(chǔ)能裝置充放電功率上下限,單位為kWh。

3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃能量管理策略

對(duì)于多階段函數(shù)控制模型,采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,將預(yù)測(cè)模型中多時(shí)間階段多目標(biāo)求解轉(zhuǎn)化為多個(gè)單一時(shí)間階段求解,實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間段混合儲(chǔ)能功率分配優(yōu)化控制[11-13]。

與蓄電池相比,氫-電轉(zhuǎn)換效率相對(duì)較低,氫儲(chǔ)能僅作為儲(chǔ)能的輔助手段,動(dòng)態(tài)規(guī)劃時(shí)不考慮氫儲(chǔ)能變化。為保證蓄電池平緩出力,將不同階段儲(chǔ)能能量管理優(yōu)化問(wèn)題看作蓄電池SOC 的變化過(guò)程,采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法優(yōu)化多時(shí)間段蓄電池充放電過(guò)程的步驟:

步驟1 設(shè)定狀態(tài)變量

以?xún)?chǔ)能裝置當(dāng)前荷電狀態(tài)S0為初始規(guī)劃狀態(tài),相鄰采樣時(shí)刻間荷電狀態(tài)值為ΔS。

步驟2 列些第k時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程

式中:l為第k-1 時(shí)刻的狀態(tài)值。

狀態(tài)轉(zhuǎn)移中需滿足功率約束和混合儲(chǔ)能的容量約束,每個(gè)采樣周期獲得目標(biāo)函數(shù)最小的控制變量,繼續(xù)下一次滾動(dòng)優(yōu)化,直至k＝TS時(shí)結(jié)束。

4 算例分析

4.1 研究對(duì)象與參數(shù)

以某地區(qū)微網(wǎng)系統(tǒng)為例,其中光伏裝機(jī)容量為10 MW,風(fēng)力機(jī)組容量為45 MW,配置4 MW 蓄電池和2 MW 氫儲(chǔ)能的混合儲(chǔ)能系統(tǒng),負(fù)荷額定功率為30 MW。蓄電池荷電狀態(tài)范圍0.1～0.9,充放電效率85%,充放電時(shí)間2 h。氫儲(chǔ)能裝置中,4 臺(tái)500 kW電解槽并聯(lián),燃料電池功率為2 MW。

并網(wǎng)功率波動(dòng)Det取值2 MW,動(dòng)態(tài)規(guī)劃中蓄電池SOC 的初始值和最終值均設(shè)置為0.2,采樣時(shí)間間隔15 min,預(yù)測(cè)周期2 h,懲罰系數(shù)均取值0.5,儲(chǔ)能的充放電成本系數(shù)γB為0.002。

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

采用蓄電池-氫混合儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑光伏/風(fēng)電并網(wǎng)功率,平抑前后的并網(wǎng)功率曲線如圖2 所示。

圖2 平抑前后的并網(wǎng)功率曲線

從圖中可以看出,未采用混合儲(chǔ)能平抑時(shí)的原始功率曲線波動(dòng)較大,并網(wǎng)功率值變化較大,采用混合儲(chǔ)能平抑后的并網(wǎng)功率曲線更加平滑,并網(wǎng)功率值變化率相對(duì)較低,說(shuō)明蓄電池-氫混合儲(chǔ)能系統(tǒng)具有平抑光伏/風(fēng)電并網(wǎng)功率的能力,降低了新能源發(fā)電間歇性對(duì)電網(wǎng)波動(dòng)的影響。

為定量比較模型預(yù)測(cè)控制策略的性能,在某個(gè)典型日的波動(dòng)越限幅值、越限時(shí)間占比、儲(chǔ)能充放電成本和能量損耗和列表1。

表1 不同策略?xún)?yōu)化結(jié)果對(duì)比

從表中可以看出,原始微網(wǎng)中新能源出力波動(dòng)較大,配置混合儲(chǔ)能系統(tǒng)后,配置不同控制策略后調(diào)度效果存在差異,本文采用的模型預(yù)測(cè)-動(dòng)態(tài)規(guī)劃調(diào)度策略對(duì)應(yīng)的波動(dòng)越限幅值和越限時(shí)間均小于采用蓄電池的LPF 控制方法[14]、基于微網(wǎng)當(dāng)前工況調(diào)度策略[15],具有更好的平波抑制效果。采用模型預(yù)測(cè)-動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法時(shí)儲(chǔ)能運(yùn)行成本相對(duì)更低。在能耗指標(biāo)方面,不帶儲(chǔ)能裝置的原始損耗最大,采用模型預(yù)測(cè)-動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能耗最低,以并網(wǎng)電價(jià)0.48 元/kWh,年有效時(shí)間360 天計(jì)算,年累計(jì)增加并網(wǎng)收益108.3 萬(wàn)元。

采用模型預(yù)測(cè)-動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略下的凈負(fù)荷和混合儲(chǔ)能功率變化如圖3 所示。從圖中可以看出,當(dāng)凈負(fù)荷為正時(shí),由于前期蓄電池和燃料電池儲(chǔ)能充裕,通過(guò)蓄電池和燃料電池放電滿足負(fù)荷需求；當(dāng)功率過(guò)剩較小時(shí),由于蓄電池充放電效率相對(duì)較高,優(yōu)先給蓄電池充電后再給燃料電池充電。當(dāng)功率過(guò)剩較多時(shí),由于充電功率充足,會(huì)優(yōu)先調(diào)用燃料電池進(jìn)行充放電。

圖3 凈負(fù)荷與混合儲(chǔ)能出力

5 結(jié)論

針對(duì)光伏/風(fēng)電/蓄電池-氫混合儲(chǔ)能微網(wǎng)系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行問(wèn)題,本文提出基于模型預(yù)測(cè)-動(dòng)態(tài)規(guī)劃的能量管理策略,該策略可以協(xié)調(diào)蓄電池和燃料電池的功率分配,具有并網(wǎng)平波抑制功能且具有良好的經(jīng)濟(jì)性。算例分析表明,本方法的控制效果與傳統(tǒng)蓄電池控制方法以及基于當(dāng)前工況調(diào)度策略相比,平波抑制效果更佳,經(jīng)濟(jì)性更優(yōu)。