平抑風(fēng)電波動的飛輪-電化學(xué)混合儲能容量優(yōu)化配置研究

王晉君, 茍凱杰, 陳 衡, 陳宏剛, 徐 鋼, 張國強

(華北電力大學(xué) 能源動力與機械工程學(xué)院,北京 102206)

近年來,清潔能源的規(guī)模化應(yīng)用在給電網(wǎng)帶來巨大經(jīng)濟效益和環(huán)境效益的同時,也成為了構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的一大難題[1]。其中,風(fēng)電出力的瞬時波動性會引起電網(wǎng)電壓和頻率的波動,極大地影響了用電質(zhì)量和供電穩(wěn)定性,而在電源側(cè)配置儲能系統(tǒng)能夠有效平滑波動。目前,混合儲能系統(tǒng)綜合了能量型儲能和功率型儲能的優(yōu)缺點,實現(xiàn)了技術(shù)和經(jīng)濟上的互補,成為平抑新能源出力波動的首選。但現(xiàn)有技術(shù)下的儲能系統(tǒng)成本較高,亟需找到合適的混合儲能系統(tǒng)(HESS)容量配置方法,以實現(xiàn)效益最大化。

當(dāng)前針對HESS容量配置主要采用仿真分析法。徐衍會等[2]和吳倩等[3]以并網(wǎng)波動量為指標(biāo),通過自適應(yīng)滑動窗口法進行功率分配,得到滿足并網(wǎng)指標(biāo)下的HESS容量配置;武鑫等[4]基于改進的小波包分解法得到各節(jié)點能量分布,并采用概率分布擬合降低了HESS所需容量;毛志宇等[5]將容量配置劃分為2個階段,在優(yōu)化HESS功率任務(wù)的基礎(chǔ)上解耦內(nèi)部功率,構(gòu)建以壽命周期凈效益最大化為目標(biāo)的配置模型;許慶祥等[6]基于低通濾波法,構(gòu)建不同截止頻率和功率容量下的約束條件,驗證了飛輪儲能平抑風(fēng)電波動的有效性;馬偉等[7]提出一種光伏和HESS協(xié)調(diào)平抑策略,結(jié)果表明,該策略不僅能有效平抑光伏波動,還能提高HESS的使用壽命;葛樂等[8]提出一種改進希爾伯特-黃變換的容量配置方法,基于荷電狀態(tài)約束構(gòu)建HESS經(jīng)濟成本模型,得到經(jīng)濟最優(yōu)下的容量配置方案。以上研究從不同角度對功率分配與容量配置進行了分析,但很少考慮到實際風(fēng)電出力中的極端數(shù)據(jù)影響,降低了容量配置的準(zhǔn)確性。此外,針對儲能系統(tǒng)組合的選取也有大量研究。王蘇蓬等[9]綜合考慮了多種儲能組合策略與經(jīng)濟評價,得到基于最優(yōu)組合選型下經(jīng)濟性最佳的容量配置結(jié)果;Zhang等[10]通過配置飛輪儲能和壓縮空氣儲能來應(yīng)對風(fēng)電的低頻和高頻波動信號,以平滑其波動性;Li等[11]選取抽水蓄能和液流電池組成HESS,通過分階段協(xié)同優(yōu)化方法構(gòu)建雙層容量配置模型,結(jié)果表明該組合調(diào)節(jié)能力和經(jīng)濟性遠高于單一儲能系統(tǒng);雷勇等[12]和Lu等[13]提出使用超導(dǎo)磁儲能和蓄電池儲能組成的HESS來改善風(fēng)電波動性,同時設(shè)計了分層控制策略,為補償風(fēng)電功率波動保留足夠的容量空間。

但是,上述關(guān)于混合儲能系統(tǒng)的研究沒有考慮HESS在大電網(wǎng)場景下的應(yīng)用。且風(fēng)電初始信號的波動會對電解槽帶來很大的沖擊,額外增加了儲能平抑量,效率將大大降低。因此,筆者基于電源側(cè)儲能,提出以鋰電池儲能為輔,飛輪儲能為主的HESS,綜合考慮儲能系統(tǒng)的充放電效率和荷電狀態(tài)約束,并引入基準(zhǔn)線變量和懲罰系數(shù),構(gòu)建了以綜合成本最低為目標(biāo)函數(shù)的容量配置模型,最后通過實際風(fēng)電數(shù)據(jù)驗證了該模型的有效性。

1 HESS協(xié)調(diào)平抑風(fēng)電功率波動策略

1.1 HESS的功率分配策略

目前,常用于HESS功率分配的方法有小波包分解、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和低通濾波等方法[14]。以不同頻域作為信號分解的標(biāo)準(zhǔn),將風(fēng)電輸出功率信號拆解為高頻和低頻分量信號,分別作為飛輪儲能和鋰電池儲能的功率指令。為了更好地解決規(guī)模性風(fēng)電并網(wǎng)引起的波動問題,選用直觀且自適應(yīng)強的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法,其在非線性擾動信號分解效果上要優(yōu)于小波包分解法。構(gòu)建了包含飛輪儲能和鋰電池儲能在內(nèi)的HESS協(xié)調(diào)運行框架,如圖1所示。

圖1 混合儲能系統(tǒng)策略圖

利用EMD將最初的風(fēng)電復(fù)雜信號分解為不同階的有限個本征模態(tài)函數(shù)(IMF),各階IMF分量包含了原信號不同時間尺度下的局部特征信號,若單獨處理不僅會增加工作量,還會延緩分解速度[15]。故決定結(jié)合實際風(fēng)電并網(wǎng)的波動量限制,將IMF重構(gòu)為低頻分量和高頻分量。其中,低頻分量直接選擇并網(wǎng),高頻分量則作為HESS的平抑任務(wù),具體可表示為

(1)

IMF重構(gòu)方式主要分為低頻重構(gòu)(coarsetofine,c)和高頻重構(gòu)(finetocoarse,f):低頻重構(gòu)是指根據(jù)EMD初步分解結(jié)果,自下而上選擇合適分量進行疊加生成對應(yīng)階數(shù)下的低頻重構(gòu)分量;高頻重構(gòu)則是自上而下選擇合適分量進行疊加生成對應(yīng)階數(shù)下的高頻重構(gòu)分量[16]。

分解后的高、低頻信號再通過功率分配策略流程,進一步篩選出平抑模塊的工作量,具體過程如圖2所示。

圖2 風(fēng)電波動功率分配流程圖

1.2 HESS能量管理系統(tǒng)

通常HESS會將功率型儲能的荷電狀態(tài)(SOC)控制在95%左右,能量型儲能的SOC控制在50%左右,避免過充過放而降低儲能壽命。其缺點是調(diào)峰和平抑模塊之間協(xié)調(diào)效果不明顯,特別是在飛輪儲能自放電率高、能量釋放儲蓄時間短的情況下,如果不能夠及時放電,能量損耗現(xiàn)象明顯[17]。因此,在保證飛輪儲能荷電狀態(tài)水平的前提下制定HESS協(xié)調(diào)管理方案。

(1) HESS吸收功率

當(dāng)平抑功率PHESS,n>0時,HESS系統(tǒng)啟動開始吸收風(fēng)電正向波動功率,飛輪最大、最小荷電狀態(tài)分別用Smax和Smin表示。此時飛輪儲能作為第一響應(yīng)資源,其工作狀態(tài)受荷電狀態(tài)影響主要分為3種情況:(1)飛輪荷電狀態(tài)(SFESS)在[(Smin+Smax)/2,Smax]范圍內(nèi)時,飛輪和鋰電池共同承擔(dān)功率任務(wù)。其中飛輪儲能吸收功率值為HESS功率任務(wù)與鋰電池吸收量的差值;(2)當(dāng)SFESS<(Smin+Smax)/2時,正向波動功率全部由飛輪儲能吸收,直至SFESS滿足情況(1)時調(diào)動鋰電池輔助吸收功率;(3)當(dāng)SFESS在(Smax,1]時,飛輪停止充電,HESS停止運行直到能量管理系統(tǒng)發(fā)出放電指令。

(2) HESS釋放功率

當(dāng)平抑功率PHESS,n<0時,HESS系統(tǒng)開始釋放功率以平抑風(fēng)電負向功率波動,該部分功率全部由飛輪儲能提供,其工作狀態(tài)受荷電狀態(tài)影響分為2種:(1)當(dāng)SFESS>Smin時飛輪正常放電;(2)當(dāng)SFESS在[0,Smin]時,為了避免電池容量衰減,在飛輪荷電狀態(tài)低于最小值前要停止放電。HESS系統(tǒng)要停止工作直至能量管理系統(tǒng)發(fā)出充電指令,若并網(wǎng)功率仍達到波動限值則可以通過電池儲能放電來滿足并網(wǎng)要求。

此外還需要考慮2種特殊情況:當(dāng)飛輪荷電狀態(tài)較小但仍有大功率放電任務(wù)時,可以降低飛輪放電量或放電功率,功率差值則由鋰電池儲能承擔(dān);當(dāng)飛輪荷電狀態(tài)較高但仍處于大功率充電狀態(tài)時,可以降低其充電量或適當(dāng)延長充電時間,盈余功率仍由鋰電池儲能承擔(dān)。

2 HESS容量配置模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

HESS中飛輪儲能的綜合效率為90%～95%,循環(huán)充放電次數(shù)約為100 000～1 000 000;磷酸鐵鋰電池的綜合效率為85%～90%,循環(huán)充放電次數(shù)約為2 000～4 000[18]。因此,以飛輪和鋰電池混合的儲能系統(tǒng)成本與風(fēng)電功率機會補償成本構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)為

minF=FFESS+FBAT+Fcomp

(2)

式中:F為年綜合成本,萬元/(MW·h);FFESS和FBAT分別為飛輪儲能和鋰電池儲能成本,萬元/(MW·h);Fcomp為風(fēng)電功率波動機會補償成本,萬元/(MW·h)。

其中,

(3)

(4)

Fcomp=gNsum

(5)

(1) 投資成本及運行維護成本

(6)

(7)

(8)

(9)

(2) 機會補償成本

由于儲能系統(tǒng)受到容量和功率的限制,當(dāng)風(fēng)電波動超出儲能工作范圍時會出現(xiàn)棄電現(xiàn)象[19],因此需要調(diào)度系統(tǒng)中其他快速響應(yīng)資源輔助HESS完成儲能功率任務(wù),這會導(dǎo)致風(fēng)電平抑成本增加,HESS的儲能效率下降。機會補償成本則評估了由欠補償量引起的額外運行成本,具體可表示為

(10)

式中:h為機會補償成本系數(shù);Pposun,n和Pnegun,n分別為n時刻的正方向和負方向的欠補償量,MW;N為總時間長度,min。

2.2 約束條件

(1) 功率約束

混合儲能功率任務(wù)PHESS,n主要包含兩部分:一部分是由鋰電池儲能構(gòu)成的調(diào)峰模塊;另一部分是通過飛輪儲能實現(xiàn)的平抑風(fēng)電波動模塊。當(dāng)PHESS,n>0時,風(fēng)電為正向波動,此時需要飛輪儲能和鋰電池儲能系統(tǒng)充電吸收波動功率;當(dāng)PHESS,n<0時,風(fēng)電為負向波動,此時需要鋰電池儲能系統(tǒng)放電補償波動,對于瞬時波動量大的時刻則需要飛輪儲能放電實現(xiàn)快速響應(yīng),以提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性。

(11)

(12)

(2) HESS充放電模型約束

本文采用飛輪和鋰電池儲能構(gòu)成混合儲能系統(tǒng),其中飛輪儲能用于第一時間平抑能量低的高頻波動;鋰電池用于平抑能量高的低頻波動,此外還具備長時間電力儲存的特性,用于備用電源以保證混合儲能系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。飛輪儲能和鋰電池的荷電狀態(tài)與充放電功率關(guān)系如下:

(13)

(14)

(15)

(16)

式中:Δt為記錄點的時間間隔;SFESS,n、SBAT,n分別為飛輪儲能和鋰電池在n時刻的荷電狀態(tài);EFESS、EBAT分別為飛輪和鋰電池的額定容量,MW·h;ηFc、ηFd分別為飛輪的充、放電效率;ηBc、ηBd分別為鋰電池的充、放電效率。

3 算例分析

以西北地區(qū)某200 MW的風(fēng)電場為例,記錄該地區(qū)的實際風(fēng)電數(shù)據(jù),時間間隔為5 min。采用飛輪和鋰電池組成的HESS來平抑風(fēng)電波動性,飛輪的初始荷電狀態(tài)為0.50,充放電效率均為95%。容量優(yōu)化配置相關(guān)參數(shù)如下:機會補償成本系數(shù)為0.24萬元/(MW·h);儲能運行維護成本占投資成本比例為2%。

3.1 基于EMD的低頻信號重構(gòu)

在EMD分解前先采用k均值聚類算法(簡稱k-means算法)對風(fēng)電數(shù)據(jù)進行聚類,得到8個不同場景的風(fēng)電出力特性曲線,各場景的概率分布見表1。但傳統(tǒng)的k-means算法受極端數(shù)據(jù)影響,比如個別數(shù)據(jù)日的平均出力維持在較高水平或較低水平,將會大大影響k-means算法尋找聚類中心的準(zhǔn)確性。故通過計算8個不同場景中所包含天數(shù)的波動量,并進行排序,選擇中位數(shù)所對應(yīng)天數(shù)作為此場景的典型日,此方法能夠?qū)O端數(shù)據(jù)有效剔除,使選擇出來的典型日更具代表性。

表1 不同典型日的概率分布

額定容量大于150 MW的風(fēng)電場接入電力系統(tǒng)時,規(guī)定1 min有功功率變化不超過15 MW,10 min有功功率變化不超過50 MW[20]。故本文并網(wǎng)波動量限值最大為風(fēng)電裝機容量的20%,以并網(wǎng)波動量限值為指標(biāo)劃分直接并網(wǎng)容量和HESS平抑任務(wù)量。選擇表1場景五進行EMD信號重構(gòu)計算,結(jié)果如圖3～圖5所示。

圖3 不同波動量限值下的直接并網(wǎng)分量圖

從圖3和圖4可以看出,隨著波動量限值的減小,直接并網(wǎng)功率曲線更加平滑,同時HESS平抑功率曲線波動幅值越來越大,包絡(luò)線對稱性更差,故選取10 MW作為風(fēng)電并網(wǎng)波動量限值。由圖5可以看出,低頻重構(gòu)分量c(4)的最大波動量低于10 MW,故可以直接作為并網(wǎng)分量,而將f(2)作為HESS平抑任務(wù)。低頻重構(gòu)并網(wǎng)量和直接并網(wǎng)量疊加后的并網(wǎng)曲線如圖6所示。

圖4 不同波動量限值下的HESS功率任務(wù)

圖5 直接并網(wǎng)分量篩選

圖6 HESS平抑量與直接并網(wǎng)量分布圖

3.2 不同場景下的風(fēng)電平抑效果分析

由于儲能充放電效率的限制,在吸收風(fēng)電正向波動的過程中會出現(xiàn)一部分能量損失,而在補償風(fēng)電負向波動的過程中也會產(chǎn)生能量損失,若充放電效率均為0.85,最終負向波動部分只能補償0.72,損失了約28%的能量。此部分欠補償量的存在將會加劇風(fēng)電負向波動幅值,為HESS平抑工作帶來了困難[21]。因此,要分場景進行討論,考慮引入基準(zhǔn)線變量,即增大正向待平抑量,減小負向待補償量,從而改善因負向欠補償量引起的波動。定義情景1為0基準(zhǔn)線平抑,情景2為變基準(zhǔn)線平抑。

(1) 可變基準(zhǔn)線

引入基準(zhǔn)線變量后求得平抑前后高頻功率波動曲線如圖7所示。

圖7 平抑前后的高頻功率波動曲線

從圖7可以看出,2種情景下的正向波動大部分被吸收,只有個別時刻幅值較大的波動沒有完全吸收,其中情景1正向累計欠補償量為22.66 MW,而情景2只有3.45 MW,降低了84.8%;對于負向波動,情景2補償效果明顯優(yōu)于情景1,計算得知情景1的負向累計欠補償量為442.21 MW,情景2為34.61 MW,降低了92.1%,可以看出基準(zhǔn)線下移后極大地緩解了負向欠補償量引起的波動;因此,累計欠補償量共減少91.8%。以10 MW作為波動指標(biāo),計算得知情景1中有較多時間段內(nèi)波動量超過波動限值,而情景2中只有n=1 309 min內(nèi)波動量超過限值。平抑前后的風(fēng)電并網(wǎng)功率波動曲線如圖8所示,其中平抑前的曲線為直接并網(wǎng)量曲線,而平抑后的曲線則包含了重構(gòu)后的并網(wǎng)量與初始并網(wǎng)量。

圖8 平抑前后的風(fēng)電并網(wǎng)功率波動曲線

從圖8可以看出,情景2中疊加后的并網(wǎng)功率相對情景1波動小,完全在可控范圍之內(nèi),進一步說明了可變基準(zhǔn)線在平抑風(fēng)電波動性方面的有效性。

(2) 波動懲罰系數(shù)

從圖7可以看出,情景2中經(jīng)HESS平抑后得到的高頻功率波動曲線的平滑性大大提高,但仍有部分時間段內(nèi)存在超過波動限值的負向欠補償量。故在引入基準(zhǔn)線變量的基礎(chǔ)上考慮加入波動懲罰系數(shù),結(jié)合前文提到的機會補償成本系數(shù)進一步對負向波動進行補償,得到不同懲罰系數(shù)下的高頻功率曲線和最終并網(wǎng)功率曲線,如圖9和圖10所示。利用Matlab軟件和Gurobi求解器求得不同場景下HESS容量配置如表2所示。

表2 飛輪儲能容量配置結(jié)果

圖9 不同波動懲罰系數(shù)下的高頻功率曲線

圖10 不同懲罰系數(shù)下平抑后的并網(wǎng)功率曲線

從圖9可以看出,隨著懲罰系數(shù)的增加,波動功率幅值不斷減小,原n=1 309 min內(nèi)的欠補償量從10 MW降到4.38 MW,減小了5.62%,已滿足并網(wǎng)波動限值的要求。由圖10可以看出,引入懲罰系數(shù)能夠有效控制部分時段內(nèi)波動量很小但功率尖銳的影響,使得平抑后的并網(wǎng)功率曲線更加平滑,避免了棄電現(xiàn)象的出現(xiàn)。由表2可以看出,場景2比場景1的容量配置方案年綜合成本減少了2 825萬元,降低了49.99%,進一步驗證了因儲能充電效率約束而帶來的欠補償損失影響是顯著的;平滑效果和經(jīng)濟性最優(yōu)的風(fēng)儲最佳配比為1∶0.16,其中飛輪和鋰電池比例為1∶4.65。

4 結(jié)論

(1) 經(jīng)過基準(zhǔn)線變量和波動懲罰系數(shù)修正后的HESS能夠有效控制風(fēng)電波動性,正向累計欠補償量減少了84.8%,負向累計欠補償量減少了92.1%。

(2) 所提方法能有效計算波動量限制下的新能源與儲能最佳配比,以經(jīng)濟性最高為目標(biāo)的風(fēng)儲最佳配比為1∶0.16。

(3) 相較于0基準(zhǔn)線波動平抑策略,所提方法下的HESS容量配置方案在系統(tǒng)投資成本上節(jié)省了49.99%,具有更高的經(jīng)濟性。