基于調(diào)頻需求分配的混合儲(chǔ)能調(diào)頻雙層控制策略

孟德方, 蔚 偉, 錢玉良

(1.上海電力大學(xué) 自動(dòng)化工程學(xué)院, 上海 200090; 2.華電電力科學(xué)研究院有限公司, 浙江 杭州 310030)

0 引言

我國十四五規(guī)劃提出深化電力市場(chǎng)化改革,要“管住中間,放開兩頭”,即管住電網(wǎng),放開發(fā)電側(cè)和用電側(cè).在此政策的推動(dòng)下,風(fēng)電、光伏等新能源發(fā)電得到了飛速發(fā)展.截止2022年底,我國新能源裝機(jī)突破12億千瓦,占全國發(fā)電總裝機(jī)的47.3%[1].然而新能源發(fā)電具有間歇性和隨機(jī)性等特點(diǎn)[2,3],其并網(wǎng)滲透率的不斷提高,給火電機(jī)組調(diào)頻提出了更高的要求,導(dǎo)致電網(wǎng)調(diào)頻功率的供需矛盾越來越突出.因此,現(xiàn)階段亟需一種新型調(diào)頻手段來維持電網(wǎng)調(diào)頻功率供需的平衡,以彌補(bǔ)火電機(jī)組調(diào)頻容量的不足.

目前,在輔助電網(wǎng)調(diào)頻領(lǐng)域,儲(chǔ)能電池系統(tǒng)(Battery Energy Storage System,BESS)的市場(chǎng)規(guī)模最大,應(yīng)用最廣泛,是主流的新型調(diào)頻手段;飛輪儲(chǔ)能系統(tǒng)(Flywheel Energy Storage System,FESS)被廣泛應(yīng)用于平抑新能源發(fā)電功率,是一種具有發(fā)展前景的新型調(diào)頻手段.其中,BESS功率吞吐迅速,調(diào)節(jié)靈活,但與FESS相比,其使用壽命短,運(yùn)行安全性低[4,5];而FESS具有使用壽命長(zhǎng)、功率轉(zhuǎn)換效率高及安全性能高等優(yōu)點(diǎn),但前期投資較高,占地面積較大[6,7],不利于輔助調(diào)頻的經(jīng)濟(jì)性.因此,為了最大程度地平抑新能源功率、減小火電機(jī)組調(diào)頻壓力以及避開單一儲(chǔ)能調(diào)頻的缺點(diǎn),構(gòu)建混合儲(chǔ)能系統(tǒng)(Hybrid Energy Storage System,HESS)參與電網(wǎng)調(diào)頻已經(jīng)成為現(xiàn)階段的研究熱點(diǎn),國內(nèi)外學(xué)者對(duì)此開展了一系列的研究工作.

文獻(xiàn)[8]提出了一種儲(chǔ)能荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)與頻率偏差峰值動(dòng)態(tài)自適應(yīng)控制策略,驗(yàn)證了該策略在改善BESS壽命和系統(tǒng)調(diào)頻性能上的有效性.文獻(xiàn)[9]通過不同頻率偏差臨界值,選取不同的調(diào)頻控制策略,不僅優(yōu)化了BESS荷電狀態(tài),還提升了BESS調(diào)頻優(yōu)越性.文獻(xiàn)[10]在考慮信號(hào)延遲的前提下,利用H2提濾波法,將系統(tǒng)調(diào)頻需求信號(hào)在火電與儲(chǔ)能間進(jìn)行最優(yōu)分配.以上文獻(xiàn)無法避免單一儲(chǔ)能調(diào)頻的缺點(diǎn),對(duì)火電與儲(chǔ)能間調(diào)頻需求的分配問題考慮也不充分,無法改變單一儲(chǔ)能調(diào)頻在應(yīng)對(duì)不同頻率負(fù)荷擾動(dòng)的局限性.

文獻(xiàn)[11]提出了自適應(yīng)下垂控制的混合儲(chǔ)能-光伏聯(lián)合一次調(diào)頻策略,可避免儲(chǔ)能過充過放,保證調(diào)頻效果.文獻(xiàn)[12]利用模糊控制優(yōu)化HESS調(diào)頻功率的分配系數(shù),實(shí)現(xiàn)了BESS和FESS調(diào)頻需求的優(yōu)化分配.文獻(xiàn)[13]通過優(yōu)化自動(dòng)發(fā)電控制信號(hào)(Automatic Generation Control,AGC)的濾波系數(shù),實(shí)現(xiàn)火電與HESS調(diào)頻需求的最優(yōu)分配.文獻(xiàn)[14]綜合兩種常見控制策略確定HESS調(diào)頻需求.以上文獻(xiàn)雖然在系統(tǒng)中接入了HESS,解決了新能源消納問題,但在系統(tǒng)調(diào)頻需求分配考慮不全面,沒能同時(shí)考慮火電與HESS間及兩種儲(chǔ)能之間的調(diào)頻需求分配問題.

基于以上研究的不足,文中提出一種基于調(diào)頻需求分配的混合儲(chǔ)能調(diào)頻雙層控制策略.首先,在上層,根據(jù)頻率偏差及其變化率的變化情況,利用模糊控制(Fuzzy Control,FC)優(yōu)化求得最精確的電網(wǎng)一次調(diào)頻出力,并考慮火電與HESS調(diào)頻能力的不同,對(duì)兩者調(diào)頻出力進(jìn)行賦權(quán)重,實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)一次調(diào)頻出力的合理分配;在此基礎(chǔ)上,下層通過調(diào)節(jié)BESS和FESS的調(diào)頻出力參與程度,最小化頻率偏差,在各種約束條件下,通過改進(jìn)灰狼算法(Grey Wolf Algorithm,GWO)求解下層優(yōu)化目標(biāo),實(shí)現(xiàn)HESS調(diào)頻出力信號(hào)的最優(yōu)分配;最后,在MATLAB軟件中建立仿真模型,求解雙層控制模型,驗(yàn)證了所提策略的有效性及可行性.

1 火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻仿真模型

1.1 火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

文中以單區(qū)域電網(wǎng)為研究對(duì)象,主要考慮HESS和火電機(jī)組的調(diào)頻能力對(duì)調(diào)節(jié)電網(wǎng)頻率的影響.火儲(chǔ)聯(lián)合一次調(diào)頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,由電網(wǎng)、交流母線、升降壓變壓器、電力電子器件、火電機(jī)組、HESS、新能源發(fā)電系統(tǒng)及負(fù)荷擾動(dòng)等部分組成.

圖1 火儲(chǔ)聯(lián)合一次調(diào)頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由圖1可知,當(dāng)電網(wǎng)受到負(fù)荷擾動(dòng)或者新能源并網(wǎng)時(shí),交流母線上有功功率的供需平衡會(huì)被打破,導(dǎo)致電網(wǎng)頻率發(fā)生偏移.根據(jù)負(fù)荷擾動(dòng)數(shù)據(jù)、火電機(jī)組、BESS和FESS運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分層優(yōu)化,求得火電機(jī)組調(diào)頻出力、BESS和FESS出力,實(shí)現(xiàn)混合儲(chǔ)能-火電聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng)功率的最優(yōu)分配,從而提高系統(tǒng)的調(diào)頻性能.

1.2 火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻模型的建立

火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻模型如圖2所示,主要包括由火電機(jī)組、HESS和機(jī)網(wǎng)接口模型[15].其中,火電機(jī)組主要由汽輪機(jī)和調(diào)速器組成,同時(shí)參考文獻(xiàn)[8]中機(jī)組的建模思路對(duì)其建模;BESS和FESS模型分別根據(jù)各自充放電特性用一階慣性模型來等效;機(jī)網(wǎng)接口模型體現(xiàn)了電網(wǎng)慣性與負(fù)荷之間的關(guān)系.

圖2 火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng)模型

(1)

(2)

式(1)、(2)中:FHP為再熱增益;Tv、TCH和TRH分別為調(diào)速器、再熱式汽輪機(jī)的時(shí)間常數(shù).

FESS和BESS傳遞函數(shù)模型分別為Gf(s)和Gb(s)如式(3)、式(4)所示:

(3)

(4)

式(3)、(4)中:Tb和Tf分別為BESS和FESS的時(shí)間常數(shù);Kb和Kf分別為BESS和FESS單位調(diào)節(jié)功率系數(shù).

2 雙層調(diào)頻控制策略

提高HESS-火電聯(lián)合一次調(diào)頻性能的關(guān)鍵在于抑制頻率的惡化速度、減小頻率偏差峰值、穩(wěn)態(tài)值等方面,因此,有必要系統(tǒng)性地考慮頻率偏差及其變化率對(duì)系統(tǒng)調(diào)頻性能的影響,并精準(zhǔn)控制系統(tǒng)調(diào)頻需求;在此基礎(chǔ)上,還需保證HESS運(yùn)行的最優(yōu)分配,使得HESS維持在最佳的運(yùn)行狀態(tài).文中結(jié)合火電、儲(chǔ)能的運(yùn)行狀態(tài)及電網(wǎng)各頻率數(shù)據(jù),提出HESS-聯(lián)合火電調(diào)頻的雙層控制策略,通過上下層協(xié)調(diào)控制,實(shí)現(xiàn)火電、BESS和FESS間調(diào)頻出力的最優(yōu)分配.該策略的整體框圖如圖3所示.

圖3 雙層調(diào)頻控制策略框圖

2.1 調(diào)頻需求精準(zhǔn)控制層

為精準(zhǔn)控制電網(wǎng)的調(diào)頻需求,保證系統(tǒng)頻率的穩(wěn)定,本層設(shè)計(jì)了模糊控制器,以dΔf/dt和Δf為雙輸入,以電網(wǎng)一次調(diào)頻需求P1為單輸出,可根據(jù)模糊控制雙輸入的變化程度,判斷出電網(wǎng)一次調(diào)頻需求的大小,其模糊規(guī)則如表1所示,輸入輸出隸屬度函數(shù)如圖4所示.

表1 P1模糊規(guī)則表

圖4 輸入輸出隸屬度函數(shù)

由于電網(wǎng)一次調(diào)頻的需求信號(hào)一般由火電機(jī)組和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)所響應(yīng),且文獻(xiàn)[16-19]均提到儲(chǔ)能系統(tǒng)的調(diào)頻能力是火電機(jī)組的3至5倍,故文中根據(jù)兩者調(diào)頻能力的不同,設(shè)置了如式(5)所示的最優(yōu)分配比例.

(5)

式(5)中:α=0.25.

2.2 頻率實(shí)時(shí)優(yōu)化層

為減小電網(wǎng)頻率波動(dòng),彌補(bǔ)火電機(jī)組調(diào)頻容量的不足,應(yīng)盡量提高HESS輔助電網(wǎng)調(diào)頻的參與度.雖然BESS可靈活調(diào)節(jié)充放電功率,但頻繁充放電會(huì)造成很大的壽命損耗;而FESS單獨(dú)參與電網(wǎng)調(diào)頻,無法保證調(diào)頻經(jīng)濟(jì)性,因此,需在同時(shí)考慮以上兩者的影響下,對(duì)HESS調(diào)頻出力信號(hào)進(jìn)行合理分配.由于BESS作為能量型儲(chǔ)能的一種,應(yīng)對(duì)中低頻的調(diào)頻信號(hào)有一定的優(yōu)勢(shì),可平滑BESS荷電狀態(tài)的變化,FESS作為功率型儲(chǔ)能的一種,在響應(yīng)高頻的調(diào)頻信號(hào)上表現(xiàn)突出,故根據(jù)BESS和FESS各自運(yùn)行特性,合理構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)式(6)和約束條件(7):

(6)

(7)

式(6)、(7)中:T為一個(gè)調(diào)頻周期;β為BESS調(diào)頻參與度,0≤β≤1,其值越趨向于0,說明FESS調(diào)頻參與度越大,承擔(dān)了絕大部分的調(diào)頻任務(wù),則此時(shí)BESS的荷電狀態(tài)相對(duì)平穩(wěn);目標(biāo)函數(shù)f為一個(gè)周期內(nèi),頻率偏差的平均值,其值越小,說明火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng)抑制頻率變化的效果越好.

3 改進(jìn)GWO算法

3.1 標(biāo)準(zhǔn)GWO算法

標(biāo)準(zhǔn)GWO算法是一種模擬狼群狩獵行為的智能算法[20],每個(gè)獵物的位置信息對(duì)應(yīng)著實(shí)際優(yōu)化問題中的一個(gè)可行解.對(duì)獵物的搜索過程主要包括狼群的追逐、包圍和攻擊.該算法控制參量少、易實(shí)現(xiàn)、收斂速度和效率較高,但在迭代后期,標(biāo)準(zhǔn)GWO算法因種群缺乏多樣性,導(dǎo)致算法局部收斂和早熟的現(xiàn)象,影響了工程應(yīng)用中的優(yōu)化.

因此,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)GWO算法的不足,文中引入Tent混沌映射和權(quán)重因子非線性遞減調(diào)整策略,構(gòu)建出一種具有全局搜索能力的改進(jìn)GWO算法,為解決火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻性能的優(yōu)化問題提供合適的求解工具.

3.2 Tent混沌映射策略

標(biāo)準(zhǔn)GWO算法在運(yùn)算過程中,通過隨機(jī)序列生成初始化種群,無法保證每個(gè)個(gè)體分布在全搜索空間的均勻性,極易導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu).故文中借助混沌映射的隨機(jī)性和遍歷性,引入Tent混沌映射生成初始化種群,解決搜索空間中種群分布不均勻的問題,以提高種群的全局搜索能力.Tent混沌映射方程為:

(8)

3.3 收斂因子非線性遞減調(diào)整策略

在標(biāo)準(zhǔn)GWO算法中,隨著迭代次數(shù)的增加,收斂因子a在0到2之間線性單調(diào)遞減,導(dǎo)致該算法在迭代后期的局部搜索大于全局搜索能力,使得迭代后期的算法收斂速度較慢.因此,文中借助非線性遞減的思想,減緩迭代后期收斂因子a的收斂速度,從而平衡算法全局和局部搜索能力,改進(jìn)后的a1如式(9)所示:

(9)

式(9)中:t為當(dāng)前迭代次數(shù);n為常數(shù),0

由圖5可知,與原始a相比,從迭代初期至中期,a1的遞減速度減緩,有利于提高算法前期的全局搜索能力;迭代中期至后期,a1的遞減速度變快,有利于提高算法后期的收斂速度.

圖5 收斂因子變化曲線

4 求解流程

4.1 上層控制策略的求解流程

在上層,通過模糊控制算法求解系統(tǒng)調(diào)頻需求時(shí),根據(jù)dΔf/dt和Δf兩個(gè)輸入變量的變化,按照給定的模糊規(guī)則,求得一個(gè)最佳的系統(tǒng)調(diào)頻需求值.故上層控制策略的求解流程如圖6所示.

圖6 上層模型的求解流程

4.2 下層控制策略的求解流程

在下層,利用改進(jìn)GWO算法求解HESS的功率分配時(shí),目標(biāo)函數(shù)的自變量為BESS和FESS的功率,即p=(ΔPb(t),ΔPf(t))在滿足給定約束條件的前提下,迭代優(yōu)化求得一組使得系統(tǒng)頻率偏差最小的儲(chǔ)能功率分配的最優(yōu)解.故下層控制策略的求解過程如圖7所示.

圖7 下層模型的求解流程

4.3 雙層調(diào)頻控制策略的求解流程

綜上,文中雙層調(diào)頻控制策略求解流程如圖8所示.

圖8 雙層模型的整體求解流程

5 仿真分析

在Matlab/Simulink平臺(tái)中完成圖1所示火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻仿真模型的搭建.針對(duì)系統(tǒng)額定參數(shù)的設(shè)置,文獻(xiàn)[21]提出BESS容量配置一般為火電機(jī)組單機(jī)容量的1%～3%左右.故火電機(jī)組額定功率設(shè)為1 000 MW,機(jī)組爬坡率為30 MW/min;BESS額定功率/容量為15 MW/15 MWh,充放電轉(zhuǎn)換功率為0.9;FESS額定功率/容量為10 MW/10 MWh,充放電轉(zhuǎn)換功率為0.95.并取基準(zhǔn)功率為1 000 MW,基準(zhǔn)頻率為50 Hz進(jìn)行標(biāo)幺化,其余參數(shù)如表2所示.

表2 仿真參數(shù)

5.1 改進(jìn)GWO算法的驗(yàn)證

為驗(yàn)證文中采用的算法改進(jìn)策略對(duì)平衡全局和局部搜索能力的有效性,引入標(biāo)準(zhǔn)GWO算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證.由圖9可知,標(biāo)準(zhǔn)GWO算法約在第170代收斂,最小頻率偏差約為0.5×10-4p.u.,改進(jìn)GWO算法約在第42代收斂,最小頻率偏差約為0.2×10-4p.u..改進(jìn)GWO算法收收斂速度提高了約75.3%.

圖9 GWO算法改進(jìn)前后的迭代曲線

5.2 兩種典型負(fù)荷的仿真分析

為驗(yàn)證文中所提策略對(duì)提高火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻性能的有效性,分別與定K法、變K法對(duì)比,并在兩種典型負(fù)荷擾動(dòng)下,從仿真結(jié)果和調(diào)頻評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)兩個(gè)角度來驗(yàn)證文中策略在提升調(diào)頻性能方面的優(yōu)劣.

5.2.1 階躍負(fù)荷擾動(dòng)的仿真分析

在仿真模型中,接入0.015 p.u.的階躍負(fù)荷擾動(dòng),仿真時(shí)間設(shè)為30 s,分別對(duì)頻率偏差變化、火電機(jī)組輸出功率和兩種儲(chǔ)能調(diào)頻功率變化等仿真結(jié)果進(jìn)行分析,如圖10所示.并提出了3個(gè)階躍負(fù)荷擾動(dòng)下的調(diào)頻評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),如表3所示,分別為頻率偏差峰值Δfm,頻率偏差穩(wěn)態(tài)值Δfs和頻率惡化速度a.三者的值越小,則調(diào)頻性能越好,由表3可知,文中策略的調(diào)頻性能最優(yōu).

圖10 階躍負(fù)荷擾動(dòng)下的仿真結(jié)果

由圖10可知,文中策略在改善頻率波動(dòng)、緩解火電機(jī)組壓力方面優(yōu)勢(shì)明顯.在圖10(a)中,文中策略下Δfm比定K法減小了28.9%,比變K法減小了23.8%;Δfs比定K法減小了22.5%,比變K法減小18.4%;a比定K法減小了26.1%,比變K法19%;在圖10(b)中,文中策略下火電機(jī)組的調(diào)頻壓力約減少了33.3%,HESS響應(yīng)了絕大部分的系統(tǒng)調(diào)頻需求;由圖10(c)、(d)可以看出,在一個(gè)調(diào)頻周期內(nèi),FESS調(diào)頻功率始終保持在較高的調(diào)頻參與度,而BESS調(diào)頻功率較小,調(diào)頻參與較少,一定程度地避免了BESS的頻繁充放電.

5.2.2 連續(xù)負(fù)荷擾動(dòng)的仿真分析

選取具有時(shí)間代表性的5分鐘短時(shí)連續(xù)負(fù)荷擾動(dòng)進(jìn)行仿真分析,如圖11所示,從頻率偏差變化、火電機(jī)組輸出功率及BESS荷電狀態(tài)來評(píng)估文中策略調(diào)頻效果的好壞.

圖11 連續(xù)負(fù)荷擾動(dòng)下的仿真結(jié)果

在表4中,QΔf為頻率偏差均方根,QSOC為SOC變化均方根,Qp為火電機(jī)組輸出功率均方根.三者值越小,說明調(diào)頻出力越平穩(wěn),應(yīng)對(duì)調(diào)頻壓力的能力越強(qiáng),系統(tǒng)越穩(wěn)定.

表4 連續(xù)負(fù)荷擾動(dòng)下的調(diào)頻評(píng)價(jià)指標(biāo)

由圖11可知,文中策略與其他兩種對(duì)比策略相比,明顯改善了系統(tǒng)的調(diào)頻性能.在圖11(a)中,文中策略很大程度地減小了頻率波動(dòng).與對(duì)比策略相比,QΔf分別減小了76.4%和62.2%;在圖11(b)中,文中策略下的火電機(jī)組輸出功率波動(dòng)區(qū)間明顯縮小,機(jī)組出力趨于平穩(wěn).Qp分別減小了60.7%,52.4%;在圖11(c)中,文中策略BESS荷電狀態(tài)波動(dòng)最小,調(diào)頻參與度較小,調(diào)頻任務(wù)主要由FESS承擔(dān).相較于定K法和變K法,QSOC分別減小了33.3%和30.4%.

6 結(jié)論

在目前火電機(jī)組調(diào)頻容量不足的情況下,為了改善火電與儲(chǔ)能間調(diào)頻需求的分配能力,文中提出一種基于調(diào)頻需求分配的混合儲(chǔ)能調(diào)頻雙層控制策略,并在兩種典型負(fù)荷擾動(dòng)下進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明相較于定K法和變K法,文中策略通過提高火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻系統(tǒng)的調(diào)頻需求分配能力,能明顯緩解火電機(jī)組的調(diào)頻壓力,提升儲(chǔ)能SOC的保持性及系統(tǒng)頻率的穩(wěn)定性.得到如下結(jié)論:

(1) 階躍負(fù)荷擾動(dòng)下,文中策略約將調(diào)頻需求的55%分配給FESS,而火電機(jī)組僅承擔(dān)調(diào)頻需求的28%左右,BESS承擔(dān)余下部分,約16%左右.火電機(jī)組調(diào)頻壓力比定K法降低14%,比變K法降低17.5%,能有效減小機(jī)組動(dòng)作次數(shù),提高BESS荷電狀態(tài)的保持性.

(2) 連續(xù)負(fù)荷擾動(dòng)下,文中策略與定K法和變K法相比,調(diào)頻效果上優(yōu)勢(shì)突出.QΔf、QSOC和Qp指標(biāo)較好,有利于提高火儲(chǔ)聯(lián)合調(diào)頻的穩(wěn)定性和可靠性.