負荷預測算法下光伏并網儲能集群控制系統

張小安，趙建光，孟憲珍，張創昌，王樓坤

（國網新疆電力有限公司和田供電公司，新疆和田 848000）

儲能系統能夠靈活地控制電力功率輸出，克服電力間歇性、隨機性，從而減輕電力在高峰用電時期的需求，提高電網設備利用率和使用效率。該系統還可應用于電力系統突發故障，改善電力品質，滿足經濟、社會發展對優質、安全可靠供電需求。因此，研究應用提高光伏并網特性的儲能群集控制系統，對于提高并網效率有著重要作用。

文獻[1]提出了基于三相四線制最優潮流的控制系統，該系統使用三相四線制節點導納矩陣構建網絡拓撲結構，綜合考慮網絡線損，建立光伏逆變器功率的三相四線多時段協同控制模型。通過復數變量拆分求解模型，獲取全局最優解；文獻[2]提出了基于分布式儲能控制系統，該系統分析分布式儲能參與系統調頻特性，獲取包含分布式儲能的光伏并網系統頻率控制方程。建立光伏發電控制策略，求解方程，即可獲取最優控制方案。雖然上述研究取得一定進展，但是這兩種系統控制功能簡單，缺乏對光伏并網負荷的調度，導致控制效果不理想。因此，為了滿足光伏并網需求，設計了負荷預測算法下光伏并網儲能集群控制系統。

1 系統總體結構設計

系統采用Linux 進行編譯，具有較高的通用性。該系統還保留了兩個以太網通信接口，可以通過開關將其擴展為多個端口，提高系統擴展性[3]。以此為基礎，建立智能監測與保護監測系統，并形成集群控制平臺。同時它還配備了兩個RS485 通信接口，能夠很好地與其他器件進行可靠通信，為新功能的開發創造了良好條件[4]。圖1 顯示了該系統整體架構。

圖1 系統總體結構

該系統可以實現對PC 機、終端數據的實時采集，并進行實時控制。同時接收上傳數據，設計一個以智能終端為核心的控制中心，充分考慮現場需求條件，為實際工程提供應用條件。

2 系統硬件結構設計

2.1 系統充放電控制器

為了確保儲能電池安全性，提高電池的使用壽命，提出了一種雙級充電模式，即從恒流充電到額定電壓，然后轉換成恒壓充電。剩余的能量通過能量儲存變換器對其進行整流和吸收，并對電池進行充電[5-6]。根據電池組電壓范圍來決定恒定電流或恒壓充電方式，外環用于控制蓄電池端子電壓，內環用于對蓄電池進行充電，并根據各開關管的占空比進行充放電[7]。在負荷不均衡情況下，分布式光伏電站的協調控制要求對不均衡的電流成分進行動態補償，同時還應考慮到光伏發電和負荷變化，從而實現對充電和放電的控制[8-9]。該系統具備了在夜間并網充電、夜間放電的特點。同時該控制器始終處于主動濾波狀態，以補償無功、諧波及不均衡電流成分。

2.2 儲能集群控制電路

若將儲能裝置加到光伏系統中，對輸出功率進行濾波處理，即平抑波動，這將極大地提高光伏系統的并網效率[10]。通過下列差分方程式來完成全部過濾處理：

式中，a表示過濾系數；t表示當前采樣時間；ti表示由當前時刻向前倒推采樣時間；x表示輸入因子。為了達到全部過濾處理的目的，必須將相應的控制方案添加到系統中，在逆變器前面加裝蓄能設備，比如蓄電池或者超級電容，電路原理如圖2所示。

圖2 儲能集群控制電路原理

根據圖2 所示，該設計采用兩個PWM 波形，實現了上下兩個相位PWM 波形的控制，使儲能裝置能夠在高功率光電轉換過程中，將電能輸送到逆變器或吸收有功電能[11-12]。為了實現波形抑制，必須對輸出電壓、電流進行采集，并對其進行實時輸出。濾波后基準電力通過式（1）濾波算法計算，從而獲得能量存儲設備所需功率[13]。同時控制能量，達到抑制波動的目的。

3 系統控制技術研究

光伏并網與太陽能發電站不同，其包括一個電源、一個存儲和一個負載，在光伏電池基礎上，還包括一個負載和一個能量存儲。與光電系統輸出功率相同，負載特性是隨機、間斷的，導致系統會產生較大波動，這對電力系統調度與控制是不利的。因此，需要預測負荷，為系統儲能集群控制提供參考。

3.1 光伏并網儲能負荷預測模型構建

以光照強度、環境溫度、日照類型等因素為主要影響因素，并將其與光伏陣列在同一工況下的歷史電力序列相結合，構建光伏并網儲能負荷預測模型[14]。將光伏并網儲能日負荷對應的變量作為模型輸入變量，建立的預測數學模型為：

式中，W(t-i)表示光伏并網實際功率；T(t)表示環境溫度；E(t)表示光照強度；ωi表示權值向量；μ表示預測偏差；f(·) 表示核函數；m表示訓練樣本數。通過對光伏并網儲能負荷分析，為集群控制提供數據支持。

3.2 集群控制

通過上述獲取的精準負荷預測結果，設計了如下集群控制過程：

在初始化時，作為市政調度站可以定時向區域一級的變電所傳送相關參數，該變電所向各自管轄范圍內不同發電廠傳輸參數，以達到統一調度與管理的目的[15]。

在閉環控制下，通過跟蹤系統角度調節后的變電站所獲得的發電量發現，該功率與系統電壓和電流有關，在整個控制過程中電壓與光伏電池電壓之間線性關系如下：

式中，Uo表示光伏電池電壓；λ1表示電壓跟蹤系數?；谕瑯铀悸?，根據短路電流比例系數法，在整個控制過程中電流與光伏電池電流之間線性關系如下：

式中，Io表示光伏電池短路電流；λ2表示電流比例系數。結合上述公式，得到的發電功率為：

當發電功率與所分配實際發電功率偏差在±5%范圍內時，如果發電功率超過實際發電功率，則調節太陽追蹤系統照射方向，調節角度取決于步進電機調節的精度，即若步進電機的最小調節角為1°，則調節太陽追蹤系統調節角也設為1°；當發電功率小于發電場即時發電功率，則以朝向太陽光方向調整太陽追蹤系統角度[16]。使用傳統方法在儲能集群控制方法沒有預測負荷，導致控制過程容易受到諧波干擾。因此，提出了自適應步長的負荷跟蹤方法，其工作原理可用如下公式表示：

式中，ΔW表示功率變化量；L(t)表示當前時刻步長調整值。傳統檢測方法對環境因子影響不太敏感，在改變外界環境時，傳統檢測方法會認為是系統輸出電壓和輸出電流的變化導致功率的改變。在此情形下，若調節階數，則該系統將運行于最大功率點之外，該問題可由方程式（6）來解決。當L(t+1)較小時，表明該系統輸出功率大小只取決于輸出電壓和電流，而不會受到外部因素影響，所以在下一時間內，工作周期調節值的變化不應該太大；當L(t+1)較大時，此時系統功率的變化是由于外部環境影響，所以應該增大步長調節幅度，以增大干擾步長變化量，使得系統能夠迅速地跟蹤最大負荷點，調整系統控制靈敏度。

4 系統測試

4.1 實驗平臺建立

為了驗證負荷預測算法下光伏并網儲能集群控制系統的設計合理性，搭建實驗平臺。該平臺由多個智能終端構成，其中一臺智能終端起到中央控制中心的目的，另外幾臺智能終端承擔通信上傳下達功能。蓄電池與光伏發電陣列通過控制器接入直流母線，直流母線通過雙向變流器與交流母線連接起來。

4.2 測試條件設置

設置三種條件，分別是：1）標準條件（光照強度為1 000 W/m2，溫度為25 ℃，在0.01 s 時系統輸出最大功率）；2）溫度改變（光照強度為1 000 W/m2，溫度為5 ℃，在0.03 s 時系統輸出最大功率）；3）光照強度改變（溫度為5 ℃，在0.05 s 時系統輸出最大功率）。在這三種條件下，理想功率如圖3 所示。

由圖3可知，標準條件下功率最大值為19×104W，溫度改變條件下功率最大值為30×104W，光照強度改變條件下功率最大值為58×104W。

4.3 系統測試結果分析

分別使用文獻[1]系統、文獻[2]系統、該文設計系統對比分析功率變化情況，如圖4 所示。

圖4 三種方法功率變化情況對比分析

由圖4（a）可知，使用該文系統功率變化幅度與圖3（a）所示一致，而使用文獻[1]系統、文獻[2]系統的功率變化幅度與圖3（a）所示不一致，其中文獻[1]系統與實際功率最大值相差3×104W，文獻[2]系統與實際功率最大值一致。由圖4（b）可知，使用文獻[1]系統、文獻[2]系統的功率最大值分別為33×104W 和31×104W，其折線波動范圍與圖3（b）所示不一致。使用該文系統在60～70 s內，功率與實際數據存在最大為1×104W 的誤差，其余均一致。由圖4（c）可知，三種系統的曲線變化均與圖3（c）所示一致，但只有使用該文系統與圖3（c）數據一致，其余兩種系統不一致。

5 結束語

集群式光伏并網能夠改善電力系統的可靠性，提高電力系統運行效率，而集中式逆變器并網將會造成系統共振，從而降低電力品質。為此，針對光伏集群系統結構特點，設計了負荷預測算法下光伏并網儲能集群控制系統。根據光伏電池輸出特性，采用自適應步長組合方式實現了負荷跟蹤，搭建整體光伏電源模塊平臺，并進行實驗驗證分析，證實系統性能優于常規系統。