結(jié)合風(fēng)功率預(yù)測(cè)的電池參與調(diào)峰控制策略

郭園園，潘文霞，馮博

（河海大學(xué)可再生能源發(fā)電技術(shù)教育部工程研究中心，南京 210098）

結(jié)合風(fēng)功率預(yù)測(cè)的電池參與調(diào)峰控制策略

郭園園，潘文霞，馮博

（河海大學(xué)可再生能源發(fā)電技術(shù)教育部工程研究中心，南京 210098）

大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行造成影響。電池可以配合風(fēng)電平滑其輸出功率波動(dòng)，將間歇式能源變成可調(diào)度能源，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃發(fā)電。針對(duì)電池參與調(diào)峰問題，通過對(duì)日前風(fēng)功率預(yù)測(cè)和負(fù)荷預(yù)測(cè)情況進(jìn)行分析，對(duì)全天24 h進(jìn)行時(shí)段劃分。在負(fù)荷低谷風(fēng)電高峰期時(shí)，修正功率預(yù)測(cè)值，讓電池盡可能充滿，使得電池能夠在負(fù)荷高峰風(fēng)電低谷期響應(yīng)調(diào)峰需求，達(dá)到削峰填谷的作用。仿真結(jié)果表明，修正預(yù)測(cè)功率值控制電池充放電，電池有較好的調(diào)峰效果。

風(fēng)電；功率波動(dòng)；功率預(yù)測(cè)；電池；調(diào)峰

風(fēng)能作為一種清潔的可再生能源，是不可控的，具有隨機(jī)性、間歇性等特點(diǎn)[1]。風(fēng)力發(fā)電是風(fēng)能利用的主要形式，其輸出功率的不確定性對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生影響，調(diào)峰問題就是其中要考慮的一個(gè)重要方面[2]。

文獻(xiàn)[3]運(yùn)用成本分析法，考慮技術(shù)和經(jīng)濟(jì)約束下的風(fēng)電并網(wǎng)調(diào)峰問題；文獻(xiàn)[4]提出風(fēng)電與抽水蓄能電站聯(lián)合運(yùn)行的優(yōu)化運(yùn)行策略，利用抽水蓄能電站的儲(chǔ)能能力，平滑風(fēng)電的日內(nèi)峰谷波動(dòng)性，從而使風(fēng)電場(chǎng)獲得最大的運(yùn)行效益；文獻(xiàn)[5]提出了在冬季枯水期水電-風(fēng)電系統(tǒng)日間聯(lián)合調(diào)峰運(yùn)行策略，利用水電的儲(chǔ)能能力來平滑風(fēng)電出力在負(fù)荷高峰時(shí)段的日間波動(dòng)性；以月為決策單位、以周為時(shí)間間隔進(jìn)行滾動(dòng)決策，確定水電-風(fēng)電系統(tǒng)的有效調(diào)峰容量；文獻(xiàn)[6]中電池儲(chǔ)能系統(tǒng)被安裝在負(fù)荷側(cè)，用以響應(yīng)調(diào)峰需求，并且以獲得最優(yōu)的經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo)，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃得到電池最優(yōu)容量。

本文通過日前風(fēng)功率預(yù)測(cè)和負(fù)荷預(yù)測(cè)，將全天24 h分時(shí)段控制：在負(fù)荷低谷風(fēng)電高峰期時(shí)，通過計(jì)算得到的功率參考值控制電池盡可能多充電，這樣在電池負(fù)荷高峰放電，達(dá)到削峰填谷的作用。在其他時(shí)段結(jié)合風(fēng)電功率超短期預(yù)測(cè)控制儲(chǔ)能電池充放電，平抑風(fēng)功率波動(dòng)。利用實(shí)際風(fēng)場(chǎng)輸出數(shù)據(jù)及PSCAD軟件進(jìn)行仿真，驗(yàn)證該方法的可行性及有效性。

1 基于指數(shù)平滑法的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)

1.1 指數(shù)平滑法的原理

指數(shù)平滑法是一種時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法，它是通過計(jì)算指數(shù)平滑值，配合一定的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。其原理是任一期的指數(shù)平滑值都是本期實(shí)際觀察值與前一期指數(shù)平滑值的加權(quán)平均。其中一次指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)模型為

式中：P（t）為某時(shí)刻的實(shí)際值；S（t）為某時(shí)刻的預(yù)測(cè)值；S（t+1）為下一時(shí)刻預(yù)測(cè)值；α為平滑系數(shù)。

本文中預(yù)測(cè)周期T=1 h，風(fēng)電場(chǎng)每隔10min測(cè)量一次有功功率，則每個(gè)周期有6個(gè)采樣值。在仿真過程中，以每個(gè)周期的第1個(gè)采樣點(diǎn)的預(yù)測(cè)值作為該周期的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)值。例如，在測(cè)量到第n個(gè)周期的第6個(gè)采樣值之后，得到下一個(gè)周期的第1個(gè)采樣點(diǎn)的預(yù)測(cè)值，以該值作為n+1個(gè)周期的風(fēng)功率預(yù)測(cè)值。并且假設(shè)第1周期的實(shí)際采樣值已知，預(yù)測(cè)初始值S（0）為第1周期內(nèi)實(shí)測(cè)功率的平均值，即

式中：i為采樣點(diǎn)數(shù)；Pi為第i個(gè)采樣點(diǎn)的有功功率。

1.2 平滑系數(shù)的選擇

通常，當(dāng)指數(shù)平滑法用于預(yù)測(cè)時(shí)，若原數(shù)列趨勢(shì)比較平穩(wěn)時(shí)，α取得小一些，一般在0.1～0.3之間；當(dāng)原數(shù)列有較大波動(dòng)時(shí)，α選擇適中的數(shù)值，一般在0.3～0.5之間；當(dāng)原數(shù)列波動(dòng)很大并且趨勢(shì)較為明顯時(shí)，α應(yīng)該取得大一些，一般在0.6～0.8之間[7]。但是由于風(fēng)速變化具有隨機(jī)性，若采用固定的平滑系數(shù)，不能相應(yīng)地反映風(fēng)功率的變化，可能造成預(yù)測(cè)累計(jì)誤差增大[8]。因此采用可變指數(shù)平滑法對(duì)風(fēng)功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，其經(jīng)驗(yàn)公式為

式中，當(dāng)α大于1時(shí)取為1。圖1所示為基于變指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法的風(fēng)電有功功率預(yù)測(cè)流程。

圖1 基于變指數(shù)平滑法的功率預(yù)測(cè)流程Fig.1 Flow chartof power forecasting based on variable exponentialsmoothing algorithm

2 基于超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)的電池充放電控制

2.1 電池的荷電狀態(tài)

電池的荷電狀態(tài)（state of charge）用來反映電池剩余容量。其數(shù)值上定義為電池剩余可放電容量和額定容量的比值，即

式中：Q為電池的可用剩余容量；Qb為額定容量。

一般地，為了防止電池過充過放，對(duì)電池荷電狀態(tài)進(jìn)行限制。設(shè)定電池荷電狀態(tài)上下限分別為SOCUP、SOCLOW。

2.2 基于超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)的電池控制

設(shè)功率預(yù)測(cè)值為Pt，給定裕度系數(shù)β=0.1。Pmax、Pmin為功率平滑上下限，其值分別為

圖2為連續(xù)3個(gè)周期的風(fēng)電輸出功率示意。電池充放電控制步驟如下。

圖2 電池充放電控制示意Fig.2 Sketchmap ofbattery chargeand discharge control

步驟1根據(jù)n周期的預(yù)測(cè)功率Pnt，通過式（5）計(jì)算出該周期功率平滑上下限Pnmax、Pnmin；判定n周期的實(shí)際輸出功率P。當(dāng)P＞Pnmax時(shí)，電池充電；當(dāng)P＜Pnmin時(shí)，電池放電。

步驟2當(dāng)SOC=SOCUP時(shí)，電池停止充電；當(dāng)SOC=SOCLOW時(shí)，電池停止放電。

圖3為功率平滑控制后，風(fēng)/儲(chǔ)系統(tǒng)向電網(wǎng)輸送的有功功率曲線，與圖2相比，功率的平滑度得到了提高。

圖3 電池平滑后的風(fēng)功率輸出Fig.3 W ind power outputafter battery smoothing

經(jīng)過仿真結(jié)果統(tǒng)計(jì)得到某臺(tái)2MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)24 h內(nèi)風(fēng)電功率的實(shí)際變化情況：電池平滑控制前10min功率變化最大值為0.35MW，占額定功率的17.5%，60min功率變化最大值為1MW，占額定功率的50%；而平滑控制后，10min功率變化最大值為0.30MW，占額定功率的15%，60min功率變化最大值為0.61 MW，占額定功率的30.5%。可見，基于超短期功率預(yù)測(cè)的電池控制系統(tǒng)可以明顯減小風(fēng)電功率輸出波動(dòng)。

3 基于預(yù)測(cè)的電池參與調(diào)峰控制策略

3.1 基于日前預(yù)測(cè)的時(shí)段劃分

一般情況下，如果風(fēng)電高峰和負(fù)荷高峰出現(xiàn)在相同的時(shí)段，此時(shí)面臨的調(diào)峰壓力最小。而當(dāng)負(fù)荷高峰風(fēng)電低谷時(shí)，此時(shí)調(diào)峰面臨較大的挑戰(zhàn)。本文就此情況進(jìn)行研究。根據(jù)浙江某風(fēng)場(chǎng)提供的日前風(fēng)功率預(yù)測(cè)及日前負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)通過PSCAD仿真得到的曲線如圖4所示。從圖4中可以看出20：00—22：00時(shí)段負(fù)荷處于高峰時(shí)段，而風(fēng)場(chǎng)處于發(fā)電低谷。全天中對(duì)該時(shí)段的調(diào)峰要求最高。

根據(jù)風(fēng)功率和負(fù)荷日前預(yù)測(cè)，將全天分為4個(gè)時(shí)段：1：00—6：00為風(fēng)電高峰負(fù)荷低谷時(shí)段，稱為反調(diào)峰時(shí)段；20：00—22：00為負(fù)荷高峰風(fēng)電低谷時(shí)段，即調(diào)峰時(shí)段；6：00—9：00盡管負(fù)荷需求增加，但風(fēng)電仍處于高峰時(shí)期；其余時(shí)間為第4個(gè)時(shí)段。

圖4 日前風(fēng)功率預(yù)測(cè)及日前負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線Fig.4 Forecasting curvesofw ind power and load day-ahead

3.2 電池參與調(diào)峰控制策略

在1：00時(shí)刻，檢測(cè)SOC，根據(jù)電池充電上限計(jì)算出電池單位周期的充電功率，計(jì)算公式為

式中：PS為電池充電功率；V為電池電壓；t為風(fēng)電高峰負(fù)荷低谷的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)為電池最大充電功率；γ（<1）為電池充電系數(shù)，防止電池過充。

利用電池充電功率，修正預(yù)測(cè)功率為

在6：00—9：00時(shí)段，手動(dòng)改變平滑系數(shù)，降低超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)值，使得電池在該時(shí)段盡量少放電，甚至充電。即判斷之前周期最后一個(gè)采樣點(diǎn)的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值：若實(shí)際值大于預(yù)測(cè)值，令平滑系數(shù)α=0；反之，當(dāng)實(shí)際值小于預(yù)測(cè)值時(shí)，令α=1。

在20：00—22：00需要電池放電參與調(diào)峰，為保證電池的循環(huán)利用，電池最大放電容量為

式中，SOC0為電池荷電狀態(tài)初始值。

圖5 電池參與調(diào)峰控制前后的系統(tǒng)輸出功率Fig.5 Outputpower of system before and after peak regulation controlw ith battery

圖5所示為電池控制前后的風(fēng)/儲(chǔ)系統(tǒng)輸出功率。1：00—6：00系統(tǒng)輸出功率遠(yuǎn)小于風(fēng)電場(chǎng)單獨(dú)輸出，是對(duì)電池大功率充電的結(jié)果。而在負(fù)荷高峰時(shí)期，電池能夠放出較大容量的電量，響應(yīng)調(diào)峰需求，且有較好的調(diào)峰效果。

4 結(jié)語

電池儲(chǔ)能系統(tǒng)可以平滑風(fēng)電場(chǎng)輸出，降低風(fēng)電波動(dòng)，同時(shí)結(jié)合風(fēng)場(chǎng)有功功率預(yù)測(cè)，可以將風(fēng)電轉(zhuǎn)變?yōu)榭烧{(diào)度能源。本文針對(duì)電池參與調(diào)峰問題，通過日前風(fēng)功率預(yù)測(cè)和負(fù)荷預(yù)測(cè)，將全天劃分為4個(gè)時(shí)段，不同時(shí)段對(duì)電池采用不同的控制手段：在負(fù)荷低谷風(fēng)電高峰期時(shí)，通過功率參考值控制電池充電，而在負(fù)荷高峰風(fēng)電低谷期電池放電，在平滑風(fēng)電的同時(shí)達(dá)到削峰填谷的作用。最終的仿真結(jié)果表明所提出的方案具有可行性。

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Control Strategy of Peak Regulation by App lying Battery Combined w ith W ind Power Forecasting

GUOYuan-yuan，PANWen-xia，F(xiàn)ENGBo
（Research Center forRenewable Energy Generation Engineering ofMinistry of Education，HohaiUniversity，Nanjing 210098，China）

The integration of large-scalewind powerhasa significant impacton the security and stability ofpower system.Battery can smooth fluctuation ofwind power outputand make intermittent energy become scheduling energy so that planned power generation can be achieved.This paper studied the peak regulation by applying battery combined with wind power forecasting.Time-interval based control strategy of 24 hourswas used by analyzing the day-ahead forecastofwind power and load.The battery needed to be charged asmuch as possible by correcting prediction value when the load was at valley hours when the wind power was at peak hours.In turn，the battery was discharged to achieve peak load shifting.Simulation results show that battery charging and discharging controlled by correcting the prediction value of the powerhasa good peak load shifting.

wind power；power fluctuation；power forecasting；battery；peak regulation

TK8

A

1003-8930（2013）05-0050-04

郭園園（1989—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化。Email：yuanyuanguo1989@163.com

2013-02-25；

2013-03-27

江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目（海岸帶資源開發(fā)與安全）

潘文霞（1961—），女，博士，教授，研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電。E－mail：pwxhh@yahoo.com.cn

馮博（1988—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動(dòng)化。Email：fbcengjing@126.com