孤网运行状态下储能系统容量配置研究

2020-03-21 11:24王卫国朱俊飞丁朝辉
通信电源技术 2020年3期
关键词:储能容量功率

王卫国,朱俊飞,丁朝辉

(1.镇江电力设计院有限公司,江苏 镇江 212000;2.国网镇江供电公司,江苏 镇江 212000)

0 引 言

风能和太阳能是清洁能源的重要来源,但都具有波动性。随着电力改革的进行,越来越多的企业自办电厂自足自用。随着孤网运行技术的成熟和推广也使得很多自备电厂采取孤网运行方式或者是具备事故状态下与外网断开能孤网运行[1]。在孤网正常运行时,企业内部电网与地方电网相连,在外电网故障时,自备发电机组必须能够维持孤网正常运行,保证企业内部电网的安全。因此,本文提出孤网运行状态下储能系统容量配置研究。

1 孤网运行状态下储能系统容量配置方法

储能系统使利益相关者在发电、输电、配电以及使用方面具有更大的灵活性。孤网运行状态下储能系统容量配置方法可以有效结合风力发电功率模型、光伏发电功率模型、储能系统功率模型及其他电源功率模型,通过确定投资、运行成本,确定其的约束条件分别为经济型和可靠型,进一步提出孤网运行状态下储能系统容量配置方案,实现储能容量最佳配置。

1.1 建立容量配置模型

考虑到可再生能源发电如今已成为能源转型的关键推动力。在孤网运行状态下,建立容量配置模型。容量配置模型是储能系统根据微网监控指令进行恒功率或恒流控制,给电池充电或放电,平滑风电、太阳能等波动性电源的输出。在微网条件下,容量配置模型作为主电源提供微网的电压和频率支撑,微网中负荷以此电压和频率为基准工作[2]。carrent采用双闭环控制和Model脉冲调制方法,能够精确快速地调节输出电压、频率、有功和无功功率。

1.2 构建容量目标函数

为整合孤网运行状态下电网及新能源的经济效益,就必须对储能系统容量配置中的重要指标进行精确计算。本文重点针对如下4个指标进行计算,分别为储能系统容量配置成本节约函数、储能系统容量配置收入函数、瞬时功率经过储能系统的平均函数和储能系统容量配置的抗干扰函数[3]。求得构建主动孤网运行状态下储能系统容量最佳配置收益的多目标函数。

设孤网运行状态下储能系统容量最佳配置收益的多目标函数为maxE,可得公式:

其中:WLEgrid指的是储能系统容量配置成本节约函数;W2Eloss指的是储能系统容量配置收入函数;W3Ewind指的是瞬时功率经过储能系统的平均函数;W4Esolae指的是储能系统容量配置的抗干扰函数;Ω指的是约束条件下,目标函数可行解范围;s指的是定义域;t指的是参数调节能源波动的时间,X指的是决策空间集合;H(X )指的是决策空间集合下能源波动干扰值。

在明确容量目标函数的基础上,设定孤网运行状态下储能系统容量配置方法有功、无功满足等式约束为:

其中:PGI指的是节点G与节点I的截止角频率;Q指的是节点瞬时有功功率;N指的是节点瞬时无功功率;P指的是角频率;UI指的是I节点的电压与电流的分量;UIJ指的是第J时段I节点的电压与电流的分量;θIJ指的是第J时段I节点的负荷消耗功率值;p指的是用电负荷平均值。

在式(2)、式(3)的基础上可得,输出电压频率和储能系统容量幅值的下垂特性方程为:

其中:w指的是额定电压;w1指的是参考无功功率;Yn指的是无功下垂系数;f指的是平均无功功率;fe指的是限定频率;E指的是平均有功功率;E1指的是参考有功功率;Ln指的是有功下垂系数;R指的是电流参考值;Re指的是电压的参考值。

结合公式来看,在一定的电压范围内,根据电压的高低采用无功补偿。构建容量目标函数,确立容量配置的数学模型,根据输出电压频率和储能系统容量幅值的下垂特性提高孤网运行状态下储能系统容量配置的抗干扰性。

1.3 建立映射关系

在建立容量配置模型和明确容量目标函数的基础上,建立配置模型与目标函数最匹配的对应关系。假设孤网运行状态下储能系统容量配置为初始值,由于电网承受高峰负荷、低谷负荷特定持续的时间均非常有限,当储能系统容量配置到达一定规模时,储能系统处于负荷低谷时刻中自动补充电量,储能系统处于负荷高峰时刻中自动输出电量,可以有效抬高低谷负荷,最大限度地减小负荷峰谷差,松弛储能系统容量向下调节空间,使储能系统有能力接纳更多容量的风电,从而提高储能系统的容量。当储能系统充、放电功率足够大时,设配置的储能容量为φr,每日充放电F次,求得削减高峰负荷,抬升低谷负荷的最佳值。以Fr表示充放电F次时的容量,tanφ表示削减高峰负荷值,那么,孤网运行状态下储能系统配置容量与负荷峰谷差之间的最佳映射关系为:

根据式(5)可知,求得最佳配置容量的储能系统对负荷峰谷差的改善有着明显的效果。具有能够有效对孤网运行状态下储能系统容量配置低谷负荷的抬升能力,因此决定了储能系统容量的技术水平。随着储能系统容量的不断增加,对储能系统容量的配置也会越来越高。当储能系统低谷负荷被抬升到达一定高度时,如果对储能系统继续进行改善,储能系统所需的容量会随之增大。因此,建立配置模型与目标函数最匹配的对应关系,可以达到储能系统最优配置方法。

2 对比实验

2.1 实验准备

为进一步验证孤网运行状态下储能系统容量配置的优越性,设计如下对比实验。针对储能系统容量配置的抗干扰性进行实验。为确保实验结果的准确性,整体实验均在统一电压环境下进行,设置电路中负载有功功率50 kW,无功功率为40 kW,对比时间设定为5 s,以1 s为一个测试节点。首先采用传统的储能系统容量配置进行检测,再采用文章设计的孤网运行状态下储能系统容量配置进行同样的操作步骤,设置传统的储能系统容量配置为对照组。

2.2 实验结果分析与结论

根据设计的对比实验,采集5组实验数据,将两种储能系统容量配置的抗干扰性进行对比,通过计算整理,实验数据如表1所示。

表1 两种储能系统容量配置抗干扰性对比

通过表1可得出如下的结论:本文设计的孤网运行状态下,储能系统容量配置抗干扰能力明显强于传统的储能系统容量配置。在相同电压的情况下,采用孤网运行状态下储能系统容量配置,具有更加安全、稳定的优势。因此,孤网运行状态下储能系统容量配置是风能和太阳能等清洁能源储存的重要手段。有理由加大孤网运行状态下储能系统容量配置在风能和太阳能等清洁能源储存中的应用,为风能和太阳能等清洁能源储存工作指明发展方向。因此,本文设计的孤网运行状态下储能系统容量配置更符合对于清洁能源储存稳定性的实际要求。

3 结 论

储能系统是未来智能电网的重要组成部分,储能技术在接纳风电、太阳能发电等间歇性清洁能源入网方面也发挥着不可或缺的重要作用。在孤网运行状态下对储能系统容量配置进行研究,是真正影响未来能源大格局的重要研究。一旦储能系统能够实现技术上的突破,必将开启清洁能源发展之路。虽面临诸多困难,但却是大势所趋。因此,随着新能源发电技术、虚拟同步机技术和压缩空气储能技术的日渐成熟,储能系统容量配置必将迎来更大发展。

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