储能技术辅助风电并网控制的应用综述

储能技术辅助风电并网控制的应用综述

李彦军

北方联合电力公司内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司， 内蒙古 呼和浩特 010000

摘 要：随着全球能源问题的突出，风力等可再生能源发电技术蓬勃发展。但由于风电功率的随机性和波动性，大规模风电并网会威胁电网的安全稳定运行。目前解决波动性最好的办法就是在风电场出口处增加储能。面对风电因受风速短时快速变化影响呈现出的波动性特点，利用高能量密度的锂离子电池平抑风电功率波动。但由于锂离子电池响应速度慢，循环寿命短，对于频率较高的功率波动会牺牲电池寿命导致配置的储能容量过大，增加系统成本。超级电容具有功率密度大，循环寿命长等特点，可以快速响应高频功率波动。因此将两者组合使用，结合每个存储装置的优点，有效地平抑风力波动性输出。

关键词：储能技术；风电；并网

1引言

为减小风电场输出功率波动对电网的影响，以电池⁃超级电容组成的混合储能系统为基础，采用风电并网功率波动约束的小波包自适应算法将风电功率分解为低频和高频分量，并分别作为风电并网期望功率和混合储能系统的功率指令；同时通过加入小波包能量谱函数，确定了混合储能平抑的高频与次高频功率指令最优分界点区间，减少了计算分界点的迭代次数。在对储能系统的经济性进行了详尽分析的基础上，建立了储能参与平抑风电场功率波动的成本⁃效益模型。最后以实际风电场为例，分析了不同工况下储能平抑功率波动的容量配置规律，为储能在风电并网规划建设中提供了参考。

现阶段对平抑风电功率波动的研究取得了一定的成果。为抑制光伏/风能混合动力系统输出功率的波动采用多重平均技术求出了储能平滑的功率指令，采用粒子群优化的方法对储能系统进行优化设计。但该方法计算繁杂，且不能实现混合储能系统元件之间的功率分配。针对储能在独立微电网中的应用，利用频谱分析进行混合储能系统功率分配，以充放电功率和荷电状态为约束条件，建立容量-成本模型，运用遗传算法计算铅酸电池和超级电容的功率和容量。利用风电场群大规模空间效应平抑功率波动，以最小运行成本为目标，考虑缺电惩罚和越限惩罚成本，进行风电场群容量配置。但以上研究都只以单一工况确定储能系统配置，忽略了多种工况在优化过程中的影响。另外这些文献主要侧重研究一种蓄电池组成的混合储能系统成本最小时的配置情况，忽略了不同种类蓄电池运行效益对容量配置的影响。主要对储能参与一次调频的运行效益进行分析，得出经济性最优下的容量配置方案。考虑用户需求侧储能参与调峰，根据辅助服务市场峰谷差价建立效益模型。这些文献虽然分析了储能的经济效益，但主要体现在储能调频、调峰方面，对储能平抑功率波动应用场景下的营运效益研究较少。

大部分平抑波动的优化研究都集中在储能系统成本与容量配置上，忽略了不同种类蓄电池特性在储能系统运行效益上的差异；其次，上述研究主要侧重一种工况下的风电平抑，很少从多种工况去研究优化过程中的规律。因此，本文首先利用风电并网波动约束的小波包自适应算法将风电场输出有功功率分解并重构，从而得到混合储能系统的目标功率；然后构建基于电池寿命损耗下的储能参与风电场平抑功率波动成本-效益模型，并以净效益最大为目标，进行储能系统的容量配置。

2 混合储能系统容量优化

根据华锐SL1.5MW风力发电机组、海装HZ2.0MW风力发电机组、苏司兰1.25MW风力发电机组运行检修，维护管理得到储能系统的参考功率利用小波包能量谱函数的计算确定分界点收敛范围为m∈，然后通过线性搜索法得到不同m值对应的Pba和Ps，最终确定由LFP和VRB分别与超级电容组成的两种混合储能系统以及由LFP组成的单一储能系统3种方案的仿真计算结果1）通过比较方案1与方案2可得，由LFP组成的单一储能系统其功率配置结果是由LFP和超级电容组成的混合储能系统中LFP功率配置的2.94倍，容量配置是其1.23倍；2）采用混合储能系统后，由于超级电容吸收高频段功率波动，延长了LFP的运行寿命，并且由于延长LFP寿命而减小的成本年值大于增加配置超级电容的成本，最终导致采用混合储能系统的年综合成本降低了71.03%。同时采用混合储能系统后其效益较方案1提高了710.2万元；3）通过比较方案2与方案3可得，因VRB的单位功率价格和运行寿命最高，造成方案3中成本值比LFP成本降低26.30%，净效益提高5.96%。综上，以净效益最大为目标可得VRB与超级电容组成的储能系统经济性最优。VRB承担的功率指令波动变化较慢，且充放电循环次数少；而超级电容承担的功率指令波动变化迅速，充放电循环次数多，都符合各自的特性。

3 不同工况下的储能容量优化分析

风电场的工况随着季节、电网结构等因素的变化而变化，不可能常年保持一致，若以单一工况确定风电场最终的储能配置，往往更加片面，因此接下来分析了不同工况下储能平抑功率波动的容量配置规律。

3.1 不同风速状况下的储能容量优化结果

为研究风速对优化配置的影响，另外选取两组风电场在不同天气情况下的输出功率数据。其中场景1比场景2的平均风速大。首先，依次对两组数据以及本文研究的场景进行1min波动分量的统计。在本文研究的场景中maxΔPO，1min（t）=13.439MW，其中ΔPO，1min（t）主要位于0～7MW的范围内，达到92.36%，位于7~11MW范围内波动分量达到了7.29%；场景1中maxΔPO，1min（t）=16.713MW，其中ΔPO，1min（t）主要位于0~7MW的范围内，达到93.26%，位于7~11MW范围内波动分量只有5.56%，与本文研究场景相比，虽然波动分量有少量较大值，但整体性上比本文研究场景较小，波动较缓慢；场景2的ΔPO，1min（t）很明显在3个场景中最大，波动最剧烈。接着对两组数据以VRB+超级电容组成的储能系统为例进行小波包自适应分解，且应用以上方法对两种天气情况进行优化配置。场景1中配置的储能功率和容量均比场景2中的配置结果小很多，并且产生的成本和收益相差甚远。由此可得风速对配置结果的影响主要通过风速的波动而引起的功率波动分量的大小决定的，小波包分解最优层数和所配置的储能容量随着功率波动分量在整体性上的增加而增加。

在实际过程中，波动率往往会根据电力系统的频率调节特性，制定更严格的约束条件。因此接下来利用本文研究的场景，以VRB+超级电容组成的储能系统为例分析不同波动率限制下对容量配置的影响。改变1min波动率和10min波动率条件，其中γ1min从10.0%按照3.0%的步长逐步递减到1.0%，同时γ10min从33.0%按照9.0%的步长逐步递减到6.0%

结 语

本文提出了基于自适应小波包分解的风-储联合发电系统容量优化配置方法，在将风电功率分解为低频和高频分量时，通过小波包能量谱函数确定了混合储能平抑的高频与次高频功率指令最优分界点区间，同时建立了考虑不同种类蓄电池寿命损耗下的储能参与风电场平抑功率波动成本-效益模型。通过算例分析得到，混合储能较单一储能更经济，且验证了不同种类蓄电池的特性在优化配置过程中的差异；最后从不同风速和不同波动率两种工况下分析了储能平抑功率波动的容量配置规律，这为储能在风电并网规划建设中提供了借鉴。但是在实际中风电场往往包含多种工况，后续工作将从多方面贴近实际情况展开更详细的研究。

参考文献

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作者简介：姓名：李彦军，性别：男，1984.09出生，内蒙古呼和浩特市人，大学本科。从事电气工程及其自动化专业。