有关带有储能装置的风电与水电互补系统的研究

有关带有储能装置的风电与水电互补系统的研究

陈智经

（吉林名门电力实业集团公司吉林长春130033）

摘要：本文对风电与水电互补系统中的储能装置等进行分析，内容包括综合功率特性、风电水电互补系统中的储能装置的构建。建立风-蓄-水互补系统的数学模型，主要目的是对互补系统进行目标函数的确立，然后，将水电厂的历史径流量、地区的风电场的实测风速等进行收集，根据收集到的接入系统的供给功率、可接受系统功率等约束条件，运用粒子群优化的算法求解出风电储能的交换功率值，从而保证接入系统的运行安全，将电网的扰动通过互补系统控制在运行范围内，将可再生能源加以充分利用，以获得令人满意的经济效益。

关键词：风电水电互补系统；储能装置；系统研究

由于当前全世界都在寻求绿色能源、可再生能源、能源在回收利用的方法，而且对此类能源的需求也在日益增长，因此，对于能源发展的研究就成为迫在眉睫的事情。面对人类严重的能源危机和环境污染问题，绿色可再生能源在很多领域，尤其是发电技术领域，得到了大力开发和发展，如今已经能够形成较为成熟的技术操控能力，较为完善的市场价值，并且已经很快发展成为清洁能源。风能具有的间歇性、难以预测性、不可存储性等特点，可能给系统运行带来较大安全隐患。实际运行中，风电尚处在被限制的状态，只有找到更加适合于问题解决的策略，将风电的经济效益和社会效益都予以放大，才能在电力系统接入风电后，对其功率特性加以控制，控制手段之一就是将风电存储在电网中，作为互补性的能源，在风电系统运行后，作为互补性的能源加以联合使用。

1、关于粒子群优化算法的风-蓄-水互补优化的计算步骤

1.11995年提出的粒子群优化算法，是通过对鸟群补食后的行为进行研究之后，得到了一种关于协调合作优化群体的算法。采用此种优化解决方式，每个问题被化解为一只鸟的位置，这些鸟被称之为“粒子”，也就是算法中目标函数的适应值，拥有自己的空间速度和位置，粒子的迭代过程追随着优化后的最优粒子，在空间进行着较好的迭代，目标是寻求下一个解。

当随机粒子形成了初始化的群，通过优解和迭代，跟踪了迭代后的极值，最终寻找到了个体极值pBest，这是种群中最好的解。根据最好解，粒子可以将速度和位置进行不是完全随机的更新。

式中，xi-(xi1,xi2......xid)表维向量的位置，Vi=(Vi1,Vi2......Vid)表示速度，d=(1,2.....,D)表示惯性权重，Vkid是粒子i在第k次迭代中第d维的速度；Xkid是粒子i在第k次迭代中第d维的位置。rand1、rand2是范围内的随机数。

1.2算法流程是根据风电互补系统中关于如何优化和调度蓄电池电功率的运行问题展开的。关于互补系统如何能够在水电站发电流量安全可靠运行的情况下实现最大化利益展开计算，通过对各种约束条件下的序列点的计算，得到了影响最小的电网相应收益。

在算法中，蓄电池充电和水电站发电流量分别用Pxi和Qi表示，通过水电出力、下游水位、粒子维数等的位置和相量的计算，得到了每个时段每个变量变化后的约束条件的模型：

（1）PSO基本参数值在允许的范围内生成并确定。

（2）允许范围内随机生成各个时段的末变化序列，计算出粒子的目标函数值和个体极值，找到了个体极值中的全局序列号并予以记录。

（3）超过速度限制的限制设定为Vmax，更新各个粒子的目标函数值，计算出全局的粒子最优位置，检查达到迭代终止后的最大次数。

2、实例分析

某水电站，库容量2005万立方米，最大蓄水位和总库容分别为1035.2米和1.532亿立方米。防洪库容为925万立方米，死库容5963万立方米，死水位1164.2米，经过建设而成的水电站总容量达到2800KW,单机发电引用流量最大值为3.76立方米每秒，属于小型水电站。

水库水位与库容的关系

风-蓄-水互补系统所发出的电能在某些时刻进过优化，能够不完全与负荷功率守恒，达到对电网造成的扰动最小的效果，实现优化运行最基本的目标是对电网造成的扰动最小，获得理想的收益。例如水电站通过蓄电池水电互补系统调节了枯水期的水电负荷，多余的电力存储起来用于下一阶段的负荷调峰，也可用于夏季负荷高峰期的发电。

结语：

风-蓄-水电互补发电优化运行在枯水期和丰水期建立不同的数学模型，通过粒子群优化算法得到了电网交换中的系统功率值，对于电网来说充分利用了可再生能源的价值，保证了风电的安全稳定运行。

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