计及新能源消纳的风力发电机械储能装置控制

计及新能源消纳的风力发电机械储能装置控制

李辉

阳光电源股份有限公司  安徽省合肥市  231283

摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，得到了广泛关注和应用。然而，风力发电的可靠性和可调度性仍然是其面临的主要挑战之一。风力发电机械储能装置作为一种有效的能量存储和调节手段，被广泛研究和应用于风电系统中。在过去的几十年里，研究人员已经提出了各种控制方法和算法来改善风力发电机械储能装置的性能。然而，大多数现有的控制方法仅考虑了能量转换效率和储能装置的稳定性，而忽视了新能源消纳的需求。因此，有必要开展研究，探索如何计及新能源消纳的要求，进一步改进风力发电机械储能装置的控制策略。

关键词：计及新能源消纳；风力发电机械；储能装置；控制

1. 机械储能装置的原理和应用

机械储能装置是一种将电能转化为机械能并进行储存的装置，它通过将电能转化为动能或势能，并在需要时将其转化回电能，实现能量的存储和释放。机械储能装置通常由转子、发电机、驱动系统和控制系统等组成。

机械储能装置的原理基于能量转换的原理。在储能阶段，当电网负荷较轻或风速较高时，风力发电机将多余的电能通过发电机转化为机械能，例如旋转动能或压缩空气的势能。这些机械能可以储存在转子或其他储能装置中。在需要能量时，机械储能装置将储存的机械能转化为电能，通过发电机将其输出到电网。

机械储能装置在风力发电系统中的应用主要有两个方面。首先，它可以用于平滑风力发电系统的功率输出。由于风速的不稳定性，风力发电系统的输出功率会有较大的波动。通过机械储能装置的应用，多余的电能可以转化为机械能进行储存，当风速减小或电网负荷增加时，储能装置可以释放储存的机械能，平衡系统的功率输出，提高风力发电系统的可调度性和稳定性。其次，机械储能装置可以用于调节电网频率和电压的稳定性。在电网负荷波动较大或出现故障时，机械储能装置可以迅速响应，通过释放储存的机械能，提供额外的电能，以维持电网的频率和电压稳定。这对于保障电网的可靠运行和提高电能系统的鲁棒性至关重要。

机械储能装置的控制系统在实际应用中起着关键的作用。控制系统需要实时监测电网负荷、风速和储能装置的状态，并根据系统需求调整储能装置的充放电过程。常见的控制策略包括基于能量管理的控制方法、基于最优功率控制的方法和基于模型预测控制的方法等。这些控制方法可以通过优化储能装置的充放电策略，提高能量转换效率，增强系统的稳定性和可调度性。

2. 计及新能源消纳的风力发电机械储能装置控制方法

2.1能量管理策略

能量管理策略是考虑新能源消纳的风力发电机械储能装置控制的关键方面之一。传统的能量管理策略主要关注能量转换的效率，但忽略了新能源消纳的需求。因此，需要开发新的能量管理策略来综合考虑能量转换效率和新能源消纳的要求。

基于功率预测的控制方法是常见的能量管理策略之一。通过建立风速和电网负荷的预测模型，可以预测未来的风力发电功率和电网负荷情况。基于这些预测结果，可以优化机械储能装置的充放电策略，以满足电网需求并最大限度地提高能量转换效率。另一种能量管理策略是基于能量平衡的控制方法。该方法通过监测风力发电系统和储能装置的能量流动，实时调整充放电功率，以实现能量平衡和系统稳定。

2.2最优功率控制策略

最优功率控制策略是另一种考虑新能源消纳的重要控制方法。该策略旨在通过调整机械储能装置的充放电功率，使风力发电系统的输出功率与电网负荷需求相匹配，从而实现最大限度地消纳新能源。

最优功率控制策略可以基于不同的优化算法来实现，如模型预测控制、遗传算法等。这些算法可以考虑到风速、电网负荷和储能装置的状态等多个因素，并通过迭代优化的方式，确定最佳的充放电策略，以实现风力发电系统的最优功率输出和稳定的电网运行。

2.3模型预测控制策略

模型预测控制策略是一种基于系统模型的先进控制方法，可以应用于考虑新能源消纳的风力发电机械储能装置控制。该策略通过建立风力发电系统和储能装置的动态模型，预测未来的系统状态和输出，并根据优化目标调整控制策略。

模型预测控制策略可以综合考虑风速、电网负荷、储能装置的状态和电网稳定性等多个因素，并通过迭代优化的方式，确定最佳的控制策略。该策略具有较高的灵活性和适应性，能够在不同的工况下实现系统的最优控制。

2.4实验和仿真验证

为了验证考虑新能源消纳的风力发电机械储能装置控制方法的有效性，可以进行实验和仿真研究。通过搭建风力发电系统和机械储能装置的实验平台，可以对控制策略进行实时验证和评估。同时，通过仿真模拟不同工况下的系统运行情况，可以评估控制策略的性能和稳定性。

风力发电机械储能装置控制策略和算法的选择对于实现高效的能量转换和稳定的电网运行至关重要。在选择能量管理策略时，需要综合考虑能量转换效率和新能源消纳的要求。最优功率控制策略可以通过调整充放电功率，实现最大限度地消纳新能源。模型预测控制策略可以通过建立系统模型和优化控制策略，实现系统的最优控制。在实际应用中，需要根据具体的系统特性、控制目标和实际需求选择适合的控制策略和算法。同时，实验和仿真验证可以进一步验证控制方法的有效性和可行性。

3.未来研究方向和发展建议：

风力发电机械储能装置的控制策略和算法在实现高效能量转换和稳定电网运行方面已取得了一定的进展。然而，随着可再生能源的快速发展和电力系统的变化，仍然存在一些挑战和机遇。因此，未来的研究应该关注以下方向，以进一步提高风力发电机械储能装置的控制性能和可靠性。

3.1新能源消纳与电网互联

未来的研究应该重点关注风力发电机械储能装置与电网的互联和新能源消纳问题。新能源的快速增长和分布式发电的发展给电力系统带来了新的挑战，如电网稳定性、功率平衡和电压控制等。因此，需要研究新的控制策略和算法，以实现风力发电机械储能装置与电网的协调运行和高效能量转换。

3.2多能源系统集成

随着能源多样化和能源互联的趋势，未来的研究应该关注多能源系统集成的问题。风力发电机械储能装置可以与其他能源装置（如太阳能发电、储能电池等）进行协同运行，以实现能源的互补和优化调度。因此，需要研究多能源系统的整合控制策略和算法，以提高系统的能源利用效率和灵活性。

3.3智能化控制与人工智能

智能化控制和人工智能技术在能源领域的应用越来越广泛，对于风力发电机械储能装置的控制也具有重要意义。未来的研究可以探索智能化控制方法和人工智能算法在风力发电机械储能装置中的应用，如深度学习、强化学习等。这些技术可以通过学习和优化，提高控制策略的性能和适应性。

3.4可靠性和安全性

风力发电机械储能装置的可靠性和安全性对于系统的运行至关重要。未来的研究应该关注如何提高风力发电机械储能装置的故障诊断和容错能力，以及应对极端天气和自然灾害等不确定因素的控制策略。此外，还需要研究数据安全和网络安全等方面的问题，以确保系统的可靠运行和保护用户的隐私。

结 语：

由于风速的不确定性和电网负荷的波动性，风力发电系统面临着可靠性和可调度性的挑战。机械储能装置作为一种有效的能量存储和调节手段，在解决这些问题上具有重要的作用。未来需要进一步研究和改进控制策略，以更好地实现高效的能量转换和稳定的电网运行。

参考文献：

[1]孟子涵，胡静，黄碧斌，冯凯辉.计及新能源消纳的风力发电机械储能装置控制[J].自动化与仪表，2023.

[2]颜湘武，崔森，宋子君，等.基于超级电容储能控制的双馈风电机组惯量与一次调频策略[J].电力系统自动化，2020，44（14）：111-120.