面向区域能源互联网的光储能量协同管理

面向区域能源互联网的光储能量协同管理

袁东方

（中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司  410014）

摘要：基于区域能源互联网的多源耦合特征，光储能量的协同管理要从用户的需求出发，探讨如何在不同的情况下进行最优调度。以 MATLAB为基础，通过 MATLAB对光伏系统的发电效率进行了优化，并将用户峰谷负荷差作为优化目标，根据负荷的变化，动态计算储能系统的补偿能力，平抑光伏出力波动，达到削峰填谷的目的，保证电网的安全和经济运行。基于此，本文首先介绍了光伏MPPT控制，然后对储能电池优化调度进行分析，通过实例进行仿真研究。希望能为光储能量协同管理的进步提供一定的参考。

关键词：能源互联网；光伏发电；储能电池；协同管理

引言

20世纪晚期和21世纪初期，由于传统化石能源的过度开发，造成了能源的严重匮乏和环境污染，因此，合理使用可再生能源、减少环境污染的形势迫在眉睫。为了构建可持续、高效、安全的新型能源消费结构，本文提出了一种新型的能源供给方式——“能源互联网”。能源互联网是多个能量网络高度耦合的结果，它基于智能电网，面向用户的需要，将能量、信息、资金的传输、交换、运营和交易等功能结合在一起，能够更好地适应各种分布式能源的接入，从而达到大规模的输送、使用和高效的管理。但是，随着分布式能源设备的广泛应用，对电网的优化配置、二次能源的合理使用提出了严峻的挑战。所以，要对需求和供应之间的潜在调节关系进行精确的建模和挖掘，用以支持上层协同管理中心的决策。

1.光伏MPPT控制

光伏电池的输出电压、电流与外界气温及日照强度密切相关，因此要使输出功率在特定环境下达到对应的最优值，提高发电效率，就必须包括MPPT控制单元，通常，光伏发电系统主要由光伏电池、BOOST电路、MPPT控制环节、逆变器及负载四部分构成。本文提出了一种基于模糊逻辑的MPPT算法，其核心思想是：通过调节BOOST电路开关管的占空比D，使得BOOST电路的等效输入电阻等于光伏电池的内阻，即实现阻抗匹配，从而实现最优工作点。占空比D与光伏电池输出功率Ppv的关系如图l所示，可知当dPpv/dD=0，输出功率达到最大值。因此占空比D决定了Ppv的大小。

图1Ppv－D关系示意图

由图1可知，在判断最大功率点的过程中，如果检测到当前光伏电池输出功率等于上次的检测功率，那么当前输出功率达到最优，占空比维持原值；如果检测到当前光伏电池输出功率等于上次的检测功率，那么当前输出功率达到最优，占空比维持原值；如果检测到的当前功率大于上次的检测功率，且当前占空比大于上次占空比，那么工作点位于最大功率点左侧（即Ⅰ区），此时需增加占空比，从而增加光伏电池的输出电压去跟踪最大功率点；同理当检测到的功率点位于Ⅱ区时，则需要减小占空比。

2.储能电池优化调度

目前，储能系统用于电力负荷削峰填谷方面的研究主要集中于两类：一是通过优化储能系统自身参数间接实现削峰填谷；二是直接以峰谷负荷转移为优化目标，建模求解并制定充放电策略，例如恒功率、变功率充放电策略。其中恒功率充放电控制流程较简单，但可能出现储能电池出力大于负荷需求的情况。为此，本文选择变功率控制，引导储能电池充放电功率跟随用户实时负荷需求动态变化，实现削峰填谷，以获得更平滑的负荷特性曲线。设储能电池的初始SOC＝0，在满足出力平衡原则约束条件（即一天内储能系统用于负荷填谷所吸收的能量等于负荷削峰所释放的能量）下，具体的变功率充放电控制流程如图2所示。

图2储能电池的变功率充放电控制流程图

（1）采集区域能源互联网中用户基本负荷需求及光伏发电MPPT实时数据。

（2）根据（1）采集信息，确定储能电池的削峰线，并确定一天内进行负荷削峰所需要提供的功率。

（3）根据出力平衡原则，确定负荷填谷所需要吸收的功率。

（4）在最小负荷处作水平线设为填谷线，并以一定步长ΔT逐步上移填谷线，直至满足出力平衡。

（5）为提高寻优效率，采用基于精英保存策略的遗传算法，获得削峰线和填谷线最优解集，完成储能电池的优化调度过程。

3.仿真研究

本文以某区域能源互联网内的居民负荷为例进行验证，采集的该区域某日气温及日照强度如图3（a）所示，日用电基本负荷数据（包含冷、热负荷，电力负荷及电动汽车充电负荷等）如图3（b）所示。该小区内接入若干光伏设备及1台储能电池装置，储能电池额定容量为400kWh，充放电额定功率为200kW。

（a）气温及日照强度分布（b）用电基本负荷数据

图3采集气温、日照及原始负荷曲线

随着外界环境的变化，光伏系统经过快速的响应过程即能实现最优功率输出，且振荡较小，表明系统对环境因素变化具有良好的抗扰性能，同时具有理想的输出电能质量。在13：00时刻，对应最高光伏输出功率101.7kW，接入小区电网后可使得该地原有的负荷高峰优化至1013.9kW（下降约9.1％），有利于减轻电网的供电负担。另外，因原始负荷低谷时段为夜间，无日照，光伏输出功率为零，故不会加剧负荷峰谷差。

考虑到可再生能源发电间歇性对所接入电网造成的冲击，通常需要利用储能系统进行平滑。储能电池具有源荷双重属性，可合理转移负荷高峰至低谷时段，从而对负荷曲线进行补偿优化。当负荷高于削峰线时，储能电池作为电源释放功率，满足用户用电需求；当负荷低于填谷线时，储能电池转为负荷角色吸收功率，存储电网或光伏系统供给的多余能量。基于图3所示的储能变功率充放电控制方法，计算得到削峰线为1115kW且填谷线为951.3kW时，负荷高峰被削减，低谷被填充，对应最小负荷峰谷差为163.7kW，相比储能系统调度前的负荷峰谷差465.1kW，减小了约64.8％。显然，储能电池优化调度进一步巩固了削峰填谷，使负荷曲线更平坦集中，有利于节电，从而在光伏系统MPPT控制的基础上可确保电网更经济安全地运行。

4.结语

综上所述，能源互联网是具有能源双向传输和供给动态平衡的供能体系，可从根本上解决能源与环境间的矛盾。然而，能源互联网因吸纳了分布式电源、储能装置等多种能源设备，故给上层的协同管理决策带来较大挑战。为此，本文探讨了在区域能源互联网背景下，分布式电源和储能接入场景的协同优化管理方法：首先基于MPPT控制实现光伏系统输出功率自寻优；然后充分利用储能电池源荷属性的可逆转换，以用户峰谷负荷差为优化目标，依据负荷的实时变化对储能电池进行变功率充放电控制，实现区域内负荷曲线的削峰填谷；最后通过MATLAB仿真验证了该策略的有效性。上述研究成果为能源互联网建设中能源侧的能量管理、调节提供了参考价值。

参考文献

[1]李元浩.区域能源互联网商业模式研究[J].上海电气技术,2021,14(01):29-32.

[2]霍沫霖,郭磊,张哲.区域能源互联网的发展现状与政策建议[J].中国电力,2020,53(12):241-247.

[3]王娟.独立光储系统的能量管理控制策略研究[D].合肥工业大学,2021.