風(fēng)電場(chǎng)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化配置方法

風(fēng)電場(chǎng)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化配量方法江潤(rùn)洲;邱曉燕;陳光堂【摘要】以釩電池VRB(Vanadiumredoxflowbattery)和超級(jí)電容SC(supercapacitor)組成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)為對(duì)象健立了混合儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型，研究用于平抑風(fēng)電場(chǎng)功率波動(dòng)的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置問題.結(jié)合專家系統(tǒng)和改進(jìn)遺傳算法提出了一種混合儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化配置方法.首先，以電網(wǎng)節(jié)能和電壓穩(wěn)定為指標(biāo)建立了風(fēng)電場(chǎng)目標(biāo)輸出曲線;再將基于專家系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制策略引入改進(jìn)的遺傳算法中，得到混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化配置結(jié)果;最后，對(duì)典型日風(fēng)電場(chǎng)出力下的釩電池和超級(jí)電容的工作情況進(jìn)行分析，得到了專家協(xié)調(diào)控制策略具有延長(zhǎng)釩電池壽命的結(jié)論，并驗(yàn)證了配置方法和模型的正確性.【期刊名稱】《電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)》【年(卷)，期】2015(027)001【總頁數(shù)】7頁(P37-42,48)【關(guān)鍵詞】混合儲(chǔ)能系統(tǒng);釩電池;超級(jí)電容;優(yōu)化配置;遺傳算法;專家系統(tǒng)【作者】江潤(rùn)洲;邱曉燕;陳光堂【作者單位】四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610065泗川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610065;四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都610065【正文語種】中文【中圖分類】TM614;TM74由于傳統(tǒng)能源的日益枯竭，風(fēng)電、光伏等可再生能源發(fā)電技術(shù)越來越引起人們重視。這些發(fā)電方式普遍具有能量密度低和功率輸出隨機(jī)性強(qiáng)等特點(diǎn)［1］,其中風(fēng)電出力的隨機(jī)波動(dòng)問題尤為突出。為平衡風(fēng)電的隨機(jī)波動(dòng)，保證系統(tǒng)穩(wěn)定，改善電能質(zhì)量，充分發(fā)揮可再生能源發(fā)電的環(huán)保優(yōu)勢(shì)，有必要在系統(tǒng)中配置一定容量的儲(chǔ)能裝置［2,3］。不同的儲(chǔ)能裝置的特性和適用的場(chǎng)合也不盡相同。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)通過將小容量、高功率比、高循環(huán)壽命和大容量、高能量比的儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行組合，并通過適當(dāng)?shù)目刂撇呗苑謩e對(duì)功率波動(dòng)中不同時(shí)間特性的功率波動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償，能夠得到相對(duì)單一儲(chǔ)能裝置更好的技術(shù)經(jīng)濟(jì)性能［4］。混合儲(chǔ)能協(xié)調(diào)控制和優(yōu)化配置是目前的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)［4］指出在達(dá)到同樣技術(shù)效果時(shí)，混合儲(chǔ)能系統(tǒng)中的大容量?jī)?chǔ)能裝置的最大功率輸出下降20.9%，整個(gè)系統(tǒng)的功率損耗也下降了近30%;文獻(xiàn)［5-7］分別采用分層控制技術(shù)和滑動(dòng)平均法、專家信息庫等方式區(qū)分波動(dòng)功率成分，對(duì)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行控制，提高了平抑效果，延長(zhǎng)了裝置壽命；文獻(xiàn)［8-13］都對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)或混合儲(chǔ)能系統(tǒng)配置方案進(jìn)行了相關(guān)的研究。其中，文獻(xiàn)［9］構(gòu)建了以儲(chǔ)能裝置容量最小為目標(biāo)函數(shù)，以飽和系統(tǒng)穩(wěn)定域和總體收斂速度指標(biāo)為約束條件的優(yōu)化模型；文獻(xiàn)［11］基于風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速概率密度曲線，提出了一種可稱之為〃實(shí)時(shí)儲(chǔ)能”法的容量定制方式；文獻(xiàn)［12］提出了基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的混合儲(chǔ)能容量配置方法，得到風(fēng)電輸出功率波動(dòng)不超過某一區(qū)間的置信度與混合儲(chǔ)能最佳配置成本間的關(guān)系，為配置混合儲(chǔ)能容量時(shí)在電能質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)性間取舍提供了依據(jù)；文獻(xiàn)［13］對(duì)比了各種儲(chǔ)能系統(tǒng)接入用于風(fēng)電有效功率提升后的經(jīng)濟(jì)收益。上述文獻(xiàn)都對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)在應(yīng)用時(shí)的控制和優(yōu)化配置問題進(jìn)行了研究，具有很強(qiáng)的參考價(jià)值。但是，并沒凸顯混合儲(chǔ)能自身的優(yōu)勢(shì)和考慮混合儲(chǔ)能系統(tǒng)在延緩設(shè)備投資上的效益。本文將基于專家系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制策略引入混合儲(chǔ)能優(yōu)化配置問題，并且在原有研究基礎(chǔ)上補(bǔ)充狀態(tài)和控制策略，增強(qiáng)控制策略的普適性；將儲(chǔ)能系統(tǒng)為風(fēng)電場(chǎng)帶來的售電和延緩?fù)顿Y收益結(jié)合，在考慮成本后，得到優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)。采用改進(jìn)遺傳算法在相關(guān)約束條件下得到優(yōu)化配置結(jié)果，對(duì)比遺傳算法改進(jìn)前后的效果，驗(yàn)證改進(jìn)的有效性，為混合儲(chǔ)能大規(guī)模投放運(yùn)行提供實(shí)際參考。1.1混合儲(chǔ)能系統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等可再生能源接入電網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，通常都有一個(gè)目標(biāo)功率輸出值［14］?；旌蟽?chǔ)能系統(tǒng)通過對(duì)比實(shí)際功率和目標(biāo)功率的差別，對(duì)波動(dòng)功率進(jìn)行吸收和平衡，使總的功率輸出與目標(biāo)值盡量接近，提高可再生能源的穩(wěn)定性。本文選擇釩電池VRB(Vanadiumredoxflowbattery)和超級(jí)電容器SC(supercapacitor)作為優(yōu)化配置的對(duì)象。表1列出了釩電池和超級(jí)電容器經(jīng)濟(jì)性能指標(biāo)［15］。由表1可以看出：釩電池能量密度大，單位容量?jī)r(jià)格比較低，但是充放電效率較低，循環(huán)壽命較短；超級(jí)電容動(dòng)態(tài)響應(yīng)較快，充放電效率高，循環(huán)壽命長(zhǎng)，能量密度小，單位容量成本高。因此需要通過合理的配合使用，并且進(jìn)行優(yōu)化配置，獲得最高的技術(shù)經(jīng)濟(jì)性能。1.2基于專家系統(tǒng)的混合儲(chǔ)能協(xié)調(diào)控制策略風(fēng)能是一種具有很強(qiáng)隨機(jī)性的能源，其波動(dòng)成分相當(dāng)復(fù)雜［16］。專家協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)［7］實(shí)時(shí)比較目標(biāo)輸出功率Pref和風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際輸出功率Pwind并讀取裝置荷電狀態(tài)以確定釩電池和超級(jí)電容器的輸入輸出功率，使混合儲(chǔ)能系統(tǒng)和風(fēng)電場(chǎng)總功率輸出盡量接近目標(biāo)功率值，控制系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。該混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)在于：通過兩級(jí)充放電控制器的合理設(shè)計(jì)，使儲(chǔ)能元件的充放電全過程精確可控，有利于延長(zhǎng)使用壽命并能夠提供穩(wěn)定的輸出直流電壓，有利于雙向整流/逆變器運(yùn)行，保障儲(chǔ)能系統(tǒng)與電力系統(tǒng)的并網(wǎng)運(yùn)行。為使基于專家系統(tǒng)的混合控制策略適用于各種不同配置和風(fēng)電輸出功率的情況，且具有更強(qiáng)的魯棒性，本文在其基礎(chǔ)上進(jìn)行荷電狀態(tài)的補(bǔ)充和控制策略的改進(jìn)，得到混合儲(chǔ)能系統(tǒng)控制知識(shí)庫，如表2所示?？刂撇呗灾校篍cap、Ecap_up、Ecap_low和a分別為超級(jí)電容的荷電狀態(tài)、充放電允許的上下限以及余量系數(shù)；Ebat、Ebat_up、Ebat_low分別為釩電池的荷電狀態(tài)和充放電允許的上下限值；Pbat_n為釩電池額定功率；Pcap_up為超級(jí)電容最大功率；AP為總的功率差額(某時(shí)刻風(fēng)電功率減去對(duì)應(yīng)目標(biāo)功率)；Pbat和Pcap為釩電池和超級(jí)電容的充放電功率，充電時(shí)為正，放電時(shí)為負(fù)。2.1混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型優(yōu)化過程中建立的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型描述荷電狀態(tài)與充放電功率之間的關(guān)系［17］，即EESS(t)=PSELF+PCH-PDIS(1)其中：PSELF=(1-Ss)EESS(t-1)PCH=PCH(t)qCHAtPDIS=PDIS(t)qDIS式中：PSELF、PCH和PDIS分別為自放電、充電和放電功率；EESS(t)為t時(shí)刻儲(chǔ)能設(shè)備的荷電狀態(tài)；nCH、nDIS分別為充電和放電的效率；PCH(t)、PDIS(t)為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置充電和放電的功率；&為儲(chǔ)能系統(tǒng)的自放電系數(shù)。這個(gè)模型的意義在于描述了各種情況下儲(chǔ)能裝置狀態(tài)隨時(shí)間轉(zhuǎn)換的情況，以便在優(yōu)化中使用。2.2風(fēng)電場(chǎng)目標(biāo)曲線的制定專家協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是通過對(duì)比目標(biāo)功率值和實(shí)際功率值進(jìn)行工作的，因此需要確定風(fēng)電場(chǎng)功率目標(biāo)功率值。本文將風(fēng)電場(chǎng)看作傳統(tǒng)可調(diào)度的電廠，通過遺傳算法得到風(fēng)電場(chǎng)輸出功率值。綜合考慮網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行節(jié)能性和穩(wěn)定性，將網(wǎng)絡(luò)線路損耗和靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo)［18］結(jié)合形成綜合目標(biāo)函數(shù)，即其中：式中：3為權(quán)重系數(shù)，本文取值0.7;Loss為網(wǎng)損；Vstate為JR的最小特征值，值大于0表示系統(tǒng)電壓靜態(tài)穩(wěn)定，且數(shù)值越大，穩(wěn)定程度越高；否則表示不穩(wěn)定。Gij為導(dǎo)納矩陣中的元素；Vi為節(jié)點(diǎn)i電壓；&j為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的相角差。設(shè)潮流計(jì)算中雅可比方程為則Vstate=Min[eig(JR)](4)其中：式中，eig為求取特征值。約束條件包括發(fā)電機(jī)有功和無功上限、機(jī)組爬坡率、線路熱穩(wěn)定限制、電壓穩(wěn)定限制及電壓上下限等系統(tǒng)運(yùn)行約束。2.3混合儲(chǔ)能優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的主要作用體現(xiàn)在對(duì)波動(dòng)功率的平衡和延緩設(shè)備投資兩方面，本文將儲(chǔ)能系統(tǒng)為風(fēng)電場(chǎng)帶來的收益和混合儲(chǔ)能系統(tǒng)成本結(jié)合起來，得到優(yōu)化配置的目標(biāo)函數(shù)，即MaxB=BE+BCF-CESS(5)式中：B為安裝儲(chǔ)能系統(tǒng)后的總收益(相對(duì)于未安裝時(shí))；BE為儲(chǔ)能系統(tǒng)釋放部分電能的售電收益，來自相對(duì)于未安裝混合儲(chǔ)能系統(tǒng)時(shí)增加的風(fēng)電場(chǎng)總發(fā)電量；BCF為混合儲(chǔ)能投入后延緩其他發(fā)電設(shè)備投資的獲利；其表現(xiàn)形式以儲(chǔ)能系統(tǒng)將多余風(fēng)能儲(chǔ)存后在功率不足時(shí)補(bǔ)充后的收益。其計(jì)算公式為式中：N為混合儲(chǔ)能裝置使用壽命，a；t為年份；Prc為風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)，$/(MW-h)；DEi為混合儲(chǔ)能系統(tǒng)第i天中釋放的電能，MW?h；(1+k)/(1+p)為折現(xiàn)系數(shù)。CESS為儲(chǔ)能系統(tǒng)的成本。風(fēng)電場(chǎng)在安裝了混合儲(chǔ)能裝置之后，出力穩(wěn)定性增強(qiáng)，發(fā)電能力得到了提升，即混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的配置避免或延緩了提升這部分能力的投資，計(jì)算方法為其中：cop為設(shè)備更新費(fèi)用，$/MW;At為延緩年限。儲(chǔ)能系統(tǒng)成本CESS包括設(shè)備成本和運(yùn)行費(fèi)用兩部分，具體公式為式中：k為儲(chǔ)能種類，1為釩電池，2為超級(jí)電容；分別為兩種儲(chǔ)能裝置的額定功率和容量分別為單位功率成本和單位容量成本，$/MW、$/MW?h;分別為單位功率年維護(hù)成本和單位容量年維護(hù)成本，$/MW、$/MW?h。2.4優(yōu)化算法采用遺傳算法GA（geneticalgorithm）對(duì)上述混合儲(chǔ)能優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化對(duì)象為分別為釩電池的額定功率、額定容量和超級(jí)電容的額定功率、額定容量。計(jì)算過程中通過基于專家系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制策略（見表2）對(duì)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行控制，并對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了算法的計(jì)算速度、收斂性和全局尋優(yōu)能力［19］。通過Matlab編程實(shí)現(xiàn)求解以式（2）為目標(biāo)的參考功率曲線，具體步驟如下：步驟1初始化種群，并對(duì)4個(gè)變量進(jìn)行二進(jìn)制化操作。采用4維、每維30位二進(jìn)制碼編碼方式，種群規(guī)模為200，迭代次數(shù)為300。步驟2求解個(gè)體適應(yīng)度。以目標(biāo)出力曲線為參考，對(duì)個(gè)體逐一進(jìn)行運(yùn)行模擬，模擬過程中專家協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)通過對(duì)比風(fēng)電場(chǎng)目標(biāo)功率值和實(shí)際功率值并設(shè)置2個(gè)儲(chǔ)能裝置的輸入輸出功率（Pcap和Pbat），進(jìn)而得到目標(biāo)函數(shù)式（5）的值，并將其轉(zhuǎn)化為個(gè)體適應(yīng)度值。步驟3保留適應(yīng)度較強(qiáng)的10個(gè)個(gè)體，避免優(yōu)勢(shì)個(gè)體遭到破壞。步驟4對(duì)種群進(jìn)行隨機(jī)選擇。選擇采用三角輪盤賭方式，在輪盤賭之前將選擇概率通過三角函數(shù)歸一化，得到更加合理的選擇結(jié)果，即式中：fi、ui分別為處理前后的適應(yīng)度；fmax和fmin分別為適應(yīng)度的最大值和最小值。步驟5對(duì)選擇出來的優(yōu)勢(shì)個(gè)體進(jìn)行交叉。交叉采用自適應(yīng)交叉概率，通過提高低適應(yīng)度個(gè)體的交叉率來淘汰低適應(yīng)度個(gè)體，交叉概率Rc為式中：f為2個(gè)要交叉的個(gè)體中適應(yīng)度較大個(gè)體的適應(yīng)度值；favg為種群平均適應(yīng)度值；V1c、V2c為2個(gè)交叉參數(shù)，V1c=0.8,V2c=0.3。步驟6對(duì)交叉后的新種群進(jìn)行變異。變異采用自適應(yīng)變異概率，通過提高低適應(yīng)度個(gè)體的變異率來淘汰低適應(yīng)度個(gè)體，變異概率Rm為式中：V1m、V2m為2個(gè)變異參數(shù)，V1m=0.1,V2m=0.001;f為個(gè)體適應(yīng)度。步驟7變異后得到新一代種群。以最大迭代次數(shù)為判據(jù)，檢查是否達(dá)到迭代停止條件，如果是則停止迭代并輸出結(jié)果；否則轉(zhuǎn)到步驟2繼續(xù)迭代。本文采用Matlab對(duì)所提問題進(jìn)行編程分析，針對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)算法改進(jìn)效果進(jìn)行了比較，配置優(yōu)化相關(guān)參數(shù)如表3所示。選取一個(gè)額定裝機(jī)容量為50MW的風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行研究。首先以式(2)為目標(biāo)，計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)的目標(biāo)輸出曲線，選取某網(wǎng)絡(luò)的典型日(1440min)風(fēng)電場(chǎng)出力為例，如圖2和圖3所示。由圖3可以看出目標(biāo)和實(shí)際曲線差距明顯，儲(chǔ)能系統(tǒng)的作用就是將實(shí)際功率超出部分吸收，在風(fēng)力不足時(shí)釋放，有效保證風(fēng)電場(chǎng)功率的穩(wěn)定性。通過改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化分析得到的結(jié)果如圖4所示。由圖4可以看出，優(yōu)化初期收斂比較迅速，這是由于初期種群隨機(jī)性強(qiáng)，通過交叉和變異向最優(yōu)解靠近的速度快；在優(yōu)化中后期，種群多樣性降低，適應(yīng)度提升速度放緩，并且在300代前收斂。將遺傳算法改進(jìn)后，能夠在演化過程中加強(qiáng)種群多樣性，保護(hù)優(yōu)良個(gè)體，在中后期的局部尋優(yōu)的過程中，改進(jìn)選擇機(jī)制、自適應(yīng)交叉和變異算子起到的關(guān)鍵作用，有效提升了種群整體適應(yīng)度水平。從仿真結(jié)果來看，在第180代附近，相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)算法，改進(jìn)的算法能夠很好的跳出局部最優(yōu)解，得到更好的結(jié)果。改進(jìn)算法的最終優(yōu)化結(jié)果為：超級(jí)電容額定功率為15.92MW；釩電池額定功率3.5MW；超級(jí)電容額定容量7.89MW?h;釩電池額定容量24.07MW-h。收益2.706x106$。選取典型日的風(fēng)電出力為例，分析混合儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑風(fēng)電波動(dòng)的效果及其工作情況。平抑效果如圖5。由圖可以看出實(shí)際功率經(jīng)過儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行平衡后，波動(dòng)成分得到了很好地吸收；風(fēng)電總功率輸出曲線更接近目標(biāo)功率曲線，減小了風(fēng)機(jī)出力的波動(dòng)性。圖6是混合儲(chǔ)能系統(tǒng)在24h充放電過程中的荷電狀態(tài)。超級(jí)電容器充放電呈現(xiàn)非常強(qiáng)的無規(guī)律性，荷電狀態(tài)保持在20%-80%之間的時(shí)間跨度非常長(zhǎng)。釩電池的充放電具有很強(qiáng)的連續(xù)性并且在一天中只有一次充電至上限和放電至下限的情況。說明在這個(gè)協(xié)調(diào)控制策略下，超級(jí)電容器擔(dān)任了短時(shí)、高頻率功率波動(dòng)平抑的任務(wù)，釩電池也達(dá)到了轉(zhuǎn)移大規(guī)模剩余功率的目的，并且充分保證了釩電池的使用壽命。圖7為混合儲(chǔ)能裝置中釩電池和超級(jí)電容的補(bǔ)償出力曲線。超級(jí)電容充放電功率循環(huán)往復(fù)，并且幅值較大時(shí)，當(dāng)釩電池充放電變化較為連續(xù)時(shí)，功率只有小幅波動(dòng)，驗(yàn)證了本文所提控制策略能夠有效地將風(fēng)電功率波動(dòng)合理地分配至2個(gè)儲(chǔ)能裝置中?；旌蟽?chǔ)能系統(tǒng)有效提升了風(fēng)電場(chǎng)應(yīng)對(duì)風(fēng)速變化的能力和電網(wǎng)的運(yùn)行穩(wěn)定性；有效利用了2種不同儲(chǔ)能裝置的性能特性，通過合理分配波動(dòng)功率，減小了釩電池高深度放電次數(shù)，延長(zhǎng)了釩電池壽命。本文將混合儲(chǔ)能系統(tǒng)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益與成本相結(jié)合，建立了基于收益和成本的優(yōu)化模型。綜合考慮電網(wǎng)節(jié)能和穩(wěn)定運(yùn)行，制定了風(fēng)電場(chǎng)目標(biāo)功率曲線，通過采用基于專家系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)對(duì)混合儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行控制，借助改進(jìn)遺傳算法，得到了混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化配置結(jié)果。優(yōu)化過程中使用的協(xié)調(diào)控制策略能夠正確地將波動(dòng)功率中的不同特性的成分分配給超級(jí)電容和釩電池，有效利用兩種儲(chǔ)能裝置的特性，保護(hù)了釩電池，延長(zhǎng)了混合儲(chǔ)能系統(tǒng)壽命。江潤(rùn)洲(1990-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)榭稍偕娫醇皟?chǔ)能技術(shù)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和控制。Email:邱曉燕(1964-)，女，博士，教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析與控制、智能電網(wǎng)、分布式電源及微網(wǎng)技術(shù)等。Email:陳光堂(1986—)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與控制。Email:【相關(gu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