風光互補發電系統的建模與仿真研究

王汀元

【摘 ?要】論文基于一種較為先進的風-光-儲混合發電的模型，通過分析風能發電和光伏發電的特性，分別搭建風力發電、光伏發電的數學模型，再基于數學模型，利用MATLAB/Simulink實驗平臺搭建仿真模型，運行得到結果后對其進行簡要分析。論文總結風力發電和光伏發電的優勢與劣勢，并制定能夠使其互補的控制策略，實現減少“棄風、棄光”現象的目的。

【Abstract】This paper is based on a more advanced wind-photovoltaic-storage hybrid power generation model. By analyzing the characteristics of wind power generation and photovoltaic power generation， the paper constructs mathematical models of wind power generation and photovoltaic power generation respectively. Then， based on the mathematical models， the paper uses the MATLAB/Simulink experimental platform to construct a simulation model， and briefly analyzes the results after running. The paper summarizes the advantages and disadvantages of wind power generation and photovoltaic power generation， and formulates a control strategies that can complement each other to achieve the goal of reducing the phenomenon of "abandoning wind and solar energy".

【關鍵詞】風光互補發電;控制系統;混合儲能;建模

【Keywords】wind-photovoltaic hybrid power generation; control system; hybrid energy storage; modeling

【中圖分類號】TM61 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2021）12-0179-03

1 風光發電系統模型的建立

1.1 風力發電機組模型與控制系統

根據貝茨定律，可以得到風機發電功率的數學模型：

式中，Cp為風能利用系數;ρ為空氣密度，單位是kg/m3;R為風輪機的半徑，單位是m;V為風速，單位是m/s。

通過式（1）可知，若在風輪機半徑、風速以及空氣密度為常數的情況下，風機從風能中獲取的功率隨著風能利用系數Cp的增加而成線性增加。

其中，風能利用系數Cp是關于葉尖速比λ和槳距角β的非線性函數。有如下關系式：

式中，ω為風力角速度，單位是rad/s;n為風機的轉速，單位是r/min。Cp和λ存在如下關系：

由圖1可知，當槳距角β一定時，Cp隨著λ的變化而變化，且在λ的變化過程中，存在一點λm使得Cp最大，從而使得風機輸出的機械功率最大。故而，λnom被稱為最佳葉尖速比。

由上述可知，風機輸出的機械轉矩為：

通過對數學模型的分析可得，槳距角β值為0時，風能利用率最大;β值約為20時，風能利用系數最小。β值越大風能利用系數的值越小。通過物理模型，外界風速小于額定風速時，風機的槳距角β一直保持為0，因而，由圖1可知，此時的風能利用系數Cp是葉尖速比λ的函數，通過對葉尖速比λ的實時調節，可以得到一個最大的風能利用系數Cpmax，從而使得輸出功率最大。

將葉尖速比λ的表達式帶入發電功率的公式中可以求出：

由以上可知，通過控制發電機的轉速，使其一直工作在最佳葉尖速比曲線上，可以實現風力發電機最大功率追蹤的目的，此種最大功率點追蹤的方法稱為葉尖速比控制法。

1.2 光伏發電機組模型與控制系統

在光照條件下的PN結可以等效為一個二極管和一個電流源的并聯，依據這個原理可以將由光伏電池組成的系統等效為一個電路。其中，電路滿足的約束關系如下：

I=IL-ID-ISH ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

式中，I為光伏電池的工作電流;IL為光生電流;ID為PN結的結電流;在實際電路中，需要考慮光伏電池的內阻RSH，流過它的電流即ISH，故基本的工作電路可列以下表達式：

在上述公式中，I0為恒定值，其大小與二極管的性質有關;q為電子電荷;VD為二極管兩端的等效電壓;V為二極管兩端的輸出電壓;T為光伏電池的工作溫度;k為玻爾茲曼常數。

光伏電池的最大功率點追蹤算法有許多，在工作時，大多采用改變直流側工作電壓來發揮調節輸出功率的作用。常見的最大功率點追蹤算法有：電壓控制法、電導增量法、擾動觀察法、模糊控制算法、神經網絡控制算法。

本文采用電導增量法對光伏電池實行MPPT控制。

光伏輸出特性曲線同樣是一條連續的單峰曲線，如圖2所示。

在峰值處有功率與電壓的導數為0，即dP/dU=0，電導增量法則是根據這一點，尋找該曲線上導數為0的點，即為最佳工作點。當實際工作環境產生變化，實際工作點在最佳工作點附近來回移動，控制系統通過對工作點功率對電壓的導數進行分析，可以實現對最大功率點的跟蹤。

2 儲能系統的充放電策略

2.1 基于天氣情況的控制策略

控制策略可以是根據不同的天氣情況下，光照、風力不同的條件下整個系統的輸出發電量能否滿足用電端對電量的需求的變化情況進行制定的策略。

以下是對控制原理的介紹：系統會檢測對比系統的輸出電能功率與用電端的電力需求，如果輸出大于需求，那么多余電量會向儲能系統輸送，此時儲能系統是充電狀態。如果，輸出小于需求，那么儲能系統會輔助向用電端輸送電能，此時儲能系統處于放電狀態。具體工作模式如表1所示。

上表中，首先是根據天氣情況的風力和光照強度不同分成4種情況，其次根據系統產生的電能功率和用電端負載用電需求情況對比分成7種情況。

2.2 基于儲能容量情況的控制策略

控制策略可以是為了提高資源利用率，并減少“棄風、棄光”的情況（即減少受限于某種原因被迫放棄風水光能，停止相應發電機組或減少其發電量的情況），而采取的一種基于儲能容量情況的控制策略。其具體的操作邏輯是：通過監測儲能系統中的蓄電池的SOC狀態，從而決定風光互補系統發出的電能功率是全部提供給用戶，還是部分給用戶部分給儲能系統等。通過此套策略可以較好地處理上一控制策略中的“棄風、棄光”難題，可以更好地節約能源，利用能源。其具體運行邏輯如表2所示。

下文對這幾種模式進行分析。當運行狀態處于模式1～4時，此時，儲能系統處于持續放電狀態，此時根據用電端不同的用電需求，對風光互補發電的電能直接向用戶端輸送和從儲能系統中蓄電池向用戶端輸送電能等不同情況進行適時調整，此時系統狀態是比較繁忙的，都是由儲能系統向負載端進行電能輸送，分別在有風有光、有風無光、無風無光幾種情況下運行，但是當SOC達到相應下限時，剩余后期的不滿足的部分向電網取電，此時儲能系統的蓄電池又轉變為充電狀態。

當運行狀態處于模式5～10時，此時系統運行均在儲能系統的蓄電池的充電狀態，此時只需考慮SOC狀態。

其中，當運行狀態在模式5～7時，此時為蓄電池充電狀態。同理可在有風有光和有光無光等狀態下運行，當SOC達到上限，此刻運行狀態和上述模式1～4相同，蓄電池又轉變為放電狀態。

當運行狀態在模式1～8時，完全處于自給自足的孤島狀態，處于一個守恒狀態。

當運行狀態在模式8～10時，雖然也是處于蓄電池充電狀態，但是其平衡時系統輸出電能功率與用電端需求相平衡。

3 風光互補發電系統的建模與仿真分析

將仿真時間設置為1s，溫度設置為25℃，蓄電池初始電量設置為70%。為了使仿真過程更貼近實際，將整個仿真過程劃分為3個階段。光能在正常情況下，早上時逐漸增大，在中午升至最大，在下午逐漸減小;風能一天中的變化較為隨機。所以，第一是有光無風階段，第二是有光有風階段，第三是無光有風階段。分別對應在0.3s時，風速由4m/s變化為13m/s，光照強度由700W/m2變化為900W/m2;在0.6s時，風速由13m/s變化為16m/s，光照強度由900W/m2變化為300W/m2，運行模型。

分析仿真所得結果，風電和光電的負載消耗均維持在40kW左右，若風力發電和光伏發電的總功率大于二者的負載消耗總和時，風光互補發電系統為蓄電池充電;反之，蓄電池放電，為負載供電。通過蓄電池的荷電狀態可以看出其工作狀態。

在0～0.3s期間，系統模擬了有光無風的情況，此時光伏發電輸出功率為50～60kW，大于光電負載消耗，光電蓄電池開始充電，荷電量增加;風力發電的輸出功率較低，在1～2kW，遠遠無法滿足風電負載，此時，風電蓄電池開始對外供電，荷電量減小。

在0.3～0.6s期間，系統模擬了有光有風的情況，風電輸出功率在30kW左右，但是依然無法滿足風電負載所需，所以蓄電池進一步對外供電，但是可以看出，SOC曲線的變化速度趨緩;光伏發電對外功率提升至70～80kW，光電蓄電池SOC上升趨勢增大，充電速度加快。

在0.6～1s期間，系統模擬了無光有風的情況，風電輸出進一步提升至50～60kW，已經可以滿足負載消耗，故風電蓄電池開始充電，SOC曲線上升;光電輸出下降至30kW以下，不足以提供負載足夠的電能，光電蓄電池開始對外供電。

4 結語

本文將風光互補發電系統的仿真與實際天氣狀況進行了結合，研究了在不同天氣條件下的發電情況和充放電控制策略，將互補系統先拆解為獨立的發電系統進行數學模型的研究和仿真模型的建立，通過風電和光電各自的算法實現最大功率點的追蹤。在通過簡單測試確保模型可靠后，分別與各自的蓄電池模型連接，再結合起來對負載供電。最終增加模擬負載功率的模塊，并制定了合適的控制策略，從而使發電系統在供電與充電模式之間切換，達到減少“棄風、棄光”的目的。

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