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光储系统参与电网调频及调峰的综合控制策略

作者:中国储能网新闻中心 来源:中国电力 发布时间:2022-01-23 浏览:

中国储能网讯:光储系统参与电网调频及调峰的综合控制策略

丁明, 施建雄, 韩平平, 林子豪, 张宇

(安徽省新能源利用与节能省级实验室(合肥工业大学),安徽 合肥 230009)

摘要:针对新能源发电逐步取代火电导致电网调频能力下降的问题,搭建了一种光储(photovoltaic-energy storage, PV-ES)系统模型,提出利用逆变器空闲容量参与系统调频/调峰的控制策略;设置储能电池禁用区、调频区、调峰充电区、调峰放电区4类荷电状态分区,保证储能电池的调峰和调频2种模式能够协调运行;构造了基于荷电状态(state of charge, SOC)反馈的储能电池的最大出力约束系数来优化其出力,延长储能电池的使用寿命;最后,在MATLAB/Simulink软件中搭建光储系统仿真模型。典型算例仿真和经济性分析表明:在所提控制策略下光储系统能够利用逆变器空余容量参与电网的调频/调峰,该控制策略有实际推广意义。

引文信息

丁明, 施建雄, 韩平平, 等. 光储系统参与电网调频及调峰的综合控制策略[J]. 中国电力, 2021, 54(1): 116-123, 174.

DING Ming, SHI Jianxiong, HAN Pingping, et al. An integrated control strategy for photovoltaic-energy storage system participating in frequency regulation and peak shaving of power grid[J]. Electric Power, 2021, 54(1): 116-123, 174.

引言

传统电网的调频任务主要由火电机组承担,随着电网中新能源比例的快速增长,火电机组逐渐退出,系统中的调频容量迅速减小,电网的调频能力下降。因此要求电网中的可再生能源具有调频能力,来弥补随着火电机组退出而减小的调频机组容量[1-3]。

在光伏系统参与电网调频[4-5]方面,目前的研究主要分为光伏电站单独参与电网调频和新能源与储能联合系统参与电网调频2种方式。

在光伏电站单独参与电网调频的控制策略方面,文献[6]中并网光伏电站采用功率差值控制模式,针对不同的光照参数,使光伏电站在浮动的减载水平下运行,具备向上/向下调节电网频率的能力;文献[7]提出一种基于变减载控制的光伏发电参与电网频率调节的控制方法,依据电网频率改变减载率,能够同时参与向上/向下的电网频率调节;文献[8]在光伏、风电均采用减载控制的基础上,考虑到光伏相对于风电功率调节更为便捷,提出光伏、风电分段参与电网调频的控制方案,优先采用光伏参与电网调频。

然而,这种光伏单独参与调频的方式,其效果与光伏出力情况密切相关,预留光伏出力的调频方式会导致弃光、系统经济性变差,且考虑到光伏出力的波动性和随机性[9-12],此方式不宜作为电力系统的主要调频方式。因此,当前光伏减载调频尚未得到实际的推广和应用。

在新能源与储能联合系统参与电网调频方面,主要依靠储能电池调节联合系统的出力[13-14]来参与电网调频。文献[15]指出,大规模储能技术今已具备电网调频能力,是储能在电力领域最接近商业运营的典型应用。文献[16]建立了风光储联合发电系统,风电与光伏系统均采用双环控制策略,保证最大功率输出,储能电池通过控制并网点频率确定储能电池的输出功率,以平抑风光输出的功率波动,实现整个风光储系统能够平稳出力,对整个电网频率影响最小。文献[17]建立了风储联合发电系统,储能电池优先响应电网的调频任务。当储能电池调频能力不足时,风电参与系统调频,有效减少了风电机组参与调频的动作次数。

在光伏电站中加入储能电池,使储能电池与光伏系统协调配合参与电网的调频,可以避免光伏系统单独参与电网调频时需要预留光伏出力的不经济问题或风电单独调频时频繁动作的问题,且由于储能电池充放电的可控性和稳定性,光储系统参与电网调频相较于光伏系统单独参与电网调频可靠性更高。

但是上述文献中,并网逆变器均按照新能源与储能电池最大出力之和配置,光伏只有在中午光照强度最强时、风电只有在风力最大时才能达到满发,除此以外逆变器容量都有空闲,造成浪费。另外根据实测数据,24 h中99%以上的时间,系统频率处于光储系统调频死区(频率偏差在±0.06 Hz以内)[14, 18-19],承担调频功能的储能电池不动作,处于闲置状态。

为充分利用逆变器空闲容量以及储能电池容量,实现收益最大化,考虑利用逆变器空闲容量和调频死区内储能电池的闲置容量使储能电池参与电网调频/调峰。基于此,本文提出了一种光储系统调频和调峰的综合控制策略:储能电池根据电网频率确定自己的出力目标;对储能电池的荷电状态进行了分区,确保储能电池能够协调调频/调峰两种模式;设计储能电池基于荷电状态反馈的储能电池最大出力约束系数,优化储能电池的出力特性。最后,在MATLAB/Simulink软件中搭建光储系统模型,进行算例仿真和经济性分析,验证本文所提的光储系统参与电网调频/调峰的综合控制策略的有效性。

1  光储系统模型与综合控制策略

1.1  光储系统模型

本文方法适用于组串式光伏电站中的单个组串,组串式光伏并网逆变器采用DC/DC换流器与DC/AC变换器集成化设计(型号为SG30KTL-M),换流器与变换器之间没有接口,故储能换流器只能接在光伏并网逆变器直流侧。建立如图1所示的光储系统模型。

图1  光储系统模型

Fig.1  PV-ES system model

图1中,光伏并网逆变器分为两级,前一级为DC/DC Boost电路,采集光伏电池输出电流 IPV 和直流母线电压 UDC ,用于直流电压的调整和最大功率跟踪,在光照和温度变化时仍能获得光伏电池的最大的输出功率;后一级为三相全桥式DC/AC变换器,其输出功率经过升压后并网。

实际光伏电站中,光伏并网逆变器中的DC/DC Boost换流器使用了单向开关管,因此光伏并网逆变器只支持功率由光伏侧向电网侧单向流动。在光储系统中,储能电池吸收的功率均来自光伏。

储能换流器为DC/DC Boost电路,根据本文提出的控制策略来实现储能电池的充放电。

1.2  综合控制策略

根据电网频率不同,储能电池可工作于调频/调峰2种工作模式。在这2种模式下,光储系统的控制包括3个主要环节:(1)光伏系统采用最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT)控制,光储协调控制系统检测电网频率,判定频率是否处于调频死区。(2)电网频率处于调频死区内时,储能电池运行于调峰模式,此时依据调峰时段,控制储能电池充放电;电网频率超出调频死区时,储能电池运行于调频模式,根据频率偏移方向得到储能电池初级参考功率。(3)与逆变器空闲容量比较,取两者中较小值作为储能电池次级参考功率,经储能电池最大出力约束系数优化后作为储能电池最终参考功率。得到综合控制策略流程如图2所示。

图2  综合控制流程

Fig.2  Integrated control flowchart

图2中,带箭头的实线为功率传输线,带箭头的虚线为信号传输线。f 为系统检测到的电网频率, Δf=f−50 , Ppv 为光伏出力, Pvsc 为逆变器最大容量, P′vsc 为逆变器空闲容量, P′ess 为储能电池初级参考功率, P′′ess 为储能电池次级参考功率, Pess 为储能电池最终参考功率,λSOC 为储能电池最大出力约束系数。

P′ess , P′vsc , P′′ess , λSOC , Pess 的具体含义将在第2节中详细介绍。

2  储能电池能量管理策略

基于光储系统参与电网调频/调峰综合控制策略,设计储能电池的荷电状态分区以及储能电池在不同的频率区间的能量管理策略。

2.1  储能电池荷电状态分区

在本文所提出的控制策略中,调频模式的优先级高于调峰模式。为确保在调峰过程中储能电池为调频模式留有容量裕度,对储能电池的荷电状态进行分区时,须考虑2种情况:(1)储能电池过充/过放会损伤电池,为避免此情况,调频模式下储能电池充放电的荷电状态区间为(SOCmin,SOCmax),充电达到上限SOCmax时不再充电,放电达到下限SOCmin时不再放电。(2)为确保储能电池在调峰模式下为调频模式留有容量裕度,因此设定储能电池在调峰模式下,充电上限为SOChigh,放电下限为SOClow。得到储能电池荷电状态分区如图3所示。

图3  储能电池荷电状态分区

Fig.3  SOC zone of energy storage battery

2.2  储能电池调峰模式数学模型

在调峰模式下,储能电池充放电的时长在小时级,因此储能电池可以根据自身容量大小,采取较小功率进行充放电,以此来延长储能电池的使用寿命。在实际工程中,未考虑荷电状态约束时,调峰模式下通常设置0.3倍储能电池额定功率为初级参考功率进行充放电。

根据调度中心指令,在保证储能电池不过充/过放的前提下,为储能电池的调频模式留有一定容量裕度。因此设置储能电池在调峰模式下的初级参考功率与荷电状态约束为

式中:Pe 为储能电池的额定功率;规定放电为正方向。

2.3  储能电池调频模式数学模型

在电网频率超出调频死区后,储能电池运行于调频模式。调频模式要求储能电池能够在短时间内尽可能多吸收或发出功率来支撑电网频率,因此,调频模式下设置储能电池以额定功率进行充放电。

在保证不过充/过放的前提下,储能电池根据电网频率的偏移方向进行充放电,设置储能电池在调频模式下的初级参考功率与荷电状态约束为

2.5  基于SOC反馈的储能电池最大出力约束设计

储能电池响应电网调频/调峰需求时,如果以恒功率充放电,会导致储能电池无法完全充满或完全释放电能,从而浪费储能电池的容量,造成经济损失。因此,应设计合理的储能电池最大出力约束系数 λSOC ,使储能电池以变化的充放电功率参与电网的调频/调峰。

(1)当储能电池荷电状态较高时(SOC>50%),按照 P′′ess 进行放电;当放电到储能电池荷电状态较低时(SOC<50%),为充分利用储能电池容量以及避免过放,储能电池以 P′′ess 乘以一个小于1的 λSOC 进行放电,且 λSOC 随荷电状态下降而越小。

(2)当储能电池荷电状态较低时(SOC<50%),按照 P′′ess 进行充电,当充电到储能电池荷电状态较高时(SOC>50%),为充分利用储能电池容量以及避免过充,储能电池以 P′′ess 乘以一个小于1的 λSOC 进行充电,且 λSOC 随荷电状态上升而减小。

充放电状态下, λSOC 如式(5)、式(6)和图4所示。

图4  储能电池最大出力约束系数

Fig.4  The maximum output constraint coefficient of the energy storage battery

综上,当储能电池出力以上述最大出力约束系数进行优化时,可以保证储能电池具有快速响应的能力,同时又能充分利用储能电池的容量并且避免储能电池过充/过放,延长储能电池的使用寿命。

3  仿真验证

3.1  仿真参数设置

根据图1搭建光储系统仿真模型。其中光伏电池满发功率为30 kW,储能电池额定容量为300 A·h,额定参考功率为10 kW,逆变器容量为30 kW,且有10%的过载能力,即逆变器最大功率为33 kW。设置 SOCmax=95% , SOCmin=5% ,考虑到一天中储能电池在调频模式下动作时间短,设置调频预留容量为储能电池容量的10%,即 SOChigh=85% , SOClow=15% 。设置典型日环境温度为25 °C ,日光照强度曲线如图5a)所示,电网频率波动如图5b)所示。

图5  仿真环境设置

Fig.5  Simulation environment setting

3.2  调峰模式充放电时间设置

储能电池运行在调峰模式时需要根据调度中心的指令设置储能电池的充放电时段,本文算例以某省的负荷峰平谷时段[20]来代表调度中心指令,如表1所示。

表1  某省的负荷峰谷时段

Table 1  peak and valley time period in a province

储能电池所吸收的能量来自于光伏,因此储能电池的充放电时段设置,除负荷变化规律外还要考虑光照强度变化规律。

首先,从早上光伏开始出力到第1个负荷峰时段之前,设置为储能电池充电时段。本文算例中,06:00开始有光照强度,故06:00—09:00设置为储能电池充电时段。

其次,12:00—17:00,此时段光照强度较强,是一天中光伏出力较多的时段,设置储能电池在此时段充电,这也是一天中储能电池充电的主要时段。

再次,在负荷高峰时段设置储能电池放电。

基于此,设置储能电池工作在调峰模式下,充放电时段如表2所示。

表2  储能电池调峰模式下充放电时段

Table 2  Charging and discharging time period in the peak shaving modes of energy storage battery

3.3  典型工况仿真结果

在图5所示仿真环境下,依据本文所提综合控制策略,光储系统出力情况如图6a)所示,储能电池荷电状态如图6b)所示。

图6  典型工况仿真结果

Fig.6  Simulation results of typical operating conditions

根据储能电池的充放电策略,00:00—06:00负荷处于平时段,储能电池不需要放电,且由于光伏没有出力,储能电池不充电。但是,在00:31:12和00:38:24时,电网扰动导致频率分别下降到49.91 Hz和上升到50.09 Hz(见图5)。由图6可以看到,当频率为49.91 Hz时,储能荷电状态为50.0%,储能电池以10.00 kW的功率放电参与调频;但是当频率高于50.06 Hz时,由于光伏没有出力,因此储能电池无法充电参与调频。

06:00—09:00为充电时段,储能电池充电。由图6可以看到,06:00—07:00光伏出力为0.72 kW,小于储能电池参考功率3.00 kW,因此,储能电池以0.72 kW的功率充电,此时荷电状态上升较慢;07:00—09:00,光伏出力为4.00 kW,07:00时储能电池荷电状态为51.5%,储能电池以2.91 kW的功率充电,此期间荷电状态上升较快。受荷电状态约束,充电功率在07:00—09:00逐渐下降至2.56 kW,光储系统出力逐渐增加。

09:00—12:00为放电时段,由图6可以看到储能电池在此期间荷电状态在50.0%以上,储能电池以恒功率3.00 kW放电参与调峰。

由图6可以看到,09:31:30频率跌落至49.92 Hz,超出调频死区,此时储能电池的荷电状态为61.5%,储能电池以10 kW的功率放电参与调频;09:42:00频率上升到50.10 Hz,此时储能电池荷电状态为59.3%,因此以8.14 kW的功率充电参与调频;11:12:00频率上升到50.11 Hz,此时储能电池的荷电状态为55%,因此以9.00 kW的功率充电参与调频;11:43:11频率跌落至49.89 Hz,但此时光储系统总出力已经达到逆变器最大功率33.00 kW,储能电池无法放电参与调频。

12:00—17:00处于充电时段,由图6可以看到,储能电池的荷电状态在此期间由52.3%升至73.5%,受荷电状态约束,储能电池充电功率由2.86 kW降至1.59 kW。

17:00—22:00处于调峰放电时段,由图6可以看到储能电池在此期间荷电状态在50%以上,以恒功率3.00 kW放电参与调峰。18:46:48频率跌落至49.89 Hz,超出调频死区,此时,储能电池的荷电状态为65%,因此以10.00 kW的功率放电参与调频;19:48:00频率上升到50.10 Hz,由于此时没有光伏出力,储能电池无法充电,储能电池停止放电参与调频。

综上,本文所搭建的光储联合系统,能够响应系统的综合控制策略,在系统频率偏离正常值较多时,快速充放电,为电网频率提供支撑;当系统频率处于调频死区内,储能电池按照负荷的变化规律,调整充放电功率,减轻常规机组的调峰负担。

4  经济性分析

本文分析光伏电站加入储能电池后在储能电池全寿命周期内光储联合系统参与电网调频调峰的经济性。

储能电池成本和收益计算中所需参数如表3所示。

表3  储能电池经济性分析相关参数

Table 3  Relevant parameters for energy storage battery economic analysis

注:本文算例中储能电池类型为磷酸铁锂电池,安装成本、运维成本、回收价值系数、充放电循环次数、充放电效率来源为某厂家提供;光伏并网电价参考了某省多座光伏电站签订的并网电价,并取比较可靠的中间值;调峰补偿成本参考了文件《甘肃省电力辅助服务市场运营规则(暂行)》;目前国内没有针对一次调频的补偿机制,考虑到调频任务相较于调峰任务,对储能电池要求更高,因此设置调频价格高于调峰价格。

经计算,在本文算例中储能全寿命周期成本为95 281元,光伏出力全部并网增加的收益为305 470元,储能参与调峰的补偿收益为120 395元,储能参与调频的补偿收益为1 764元,光伏电站安装储能电池后4年能够收回成本,储能电池全寿命周期收益为332 348元,年均收益为20 771元。

5  结论

本文提出一种光储系统参与电网调频/调峰的综合控制策略,仿真分析表明:(1)本控制策略能够利用光伏电站中逆变器的空闲容量,在此基础上,设计了储能电池的荷电状态区域划分,实现了储能电池调频/调峰功能的协调运行。(2)该控制策略考虑储能电池的充放电特性,构造了基于荷电状态约束的储能电池最大出力系数来约束其出力,延长储能电池的使用寿命。(3)该控制策略能够迅速响应系统的调频/调峰任务,为系统的调频/调峰任务提供功率支撑,减少常规机组参与调频/调峰任务的输出功率。(4)相对于光伏电站减载调频模式来说,在光伏电站中加装储能能够增加光伏电站的收益。

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