基于动态电价引导的风光水储多源能量管理

2015-09-09 17:56王雅慧姚景昌佘海湘易灵芝
计算技术与自动化 2015年2期

王雅慧+姚景昌+佘海湘+易灵芝

摘  要:楼宇智能微网采用一个多输入直流变换器,代替多个单输入直流变换器,实现风光水储能量汇集,简化电路,降低成本,提高能源综合利用率。它优先利用分布式能源,并能根据大电网动态引导电价移峰填谷,降低楼宇总电费,还利用储能装置和抽水储能赚取电网峰谷差价。多种分布式能源单独/同时连续供给负荷,增加新能源消纳能力,提高自动需求响应的快速性、可靠性和灵活性。小功率仿真实验验证了多源能量汇集的可行性和混合供电系统的稳定性。

关键词:动态电价引导,风光水储混合供电系统,多源能量综合管理,移峰填谷,多输入直流变换器

中图分类号:TM727 文献标识码:A

Research of Comprehensive Energy Management for Multi-Resource in Wind-PV-Water Storage Power System based on Dynamic Price Guide

WANG Yahui, College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082

RAO Jingchang, College of Applied Technology, Hunan Institute Engineering, Xiangtan, 411101

SHE Haixiang, Department of Electricity, Hunan Railway Professional Technology College, Zhouzhu, 412001

YI Lingzhi*, Wind Power Equipment and Power Conversion 2011 Collaborative Innovation Center, Hunan Province Xiangtan, 411105

Abstract: In intelligent building Microgrid, a multiple input Buck-Boost DC/DC converter is adopted to replace many single input DC/DC converter, all energy of wind-PV-water battery can be collected, the circuit structure can be simplified, the cost can be reduced, and the comprehensive utilization rate of distributed energy can be increased. Where distributed energy is priority to use. By dynamic price guide, the Load Shifting can be achieved. Of course, the total electricity fees of intelligent building Microgrid will be reduced. The price difference between peak and valley of Power grid can be earned by energy storing and pumped storage. Multi-distributed energy can continuous power to load individually or synchronously to increase the distributed energy absorptive capacity, the rapidity, reliability, and flexibility of automatic demand response can be improved greatly. The feasibility of multi-resource collection and stability of wind-PV-water battery hybrid power supply system can be verified by small power MATLAB simulation.

Key words: Dynamic price guide, Wind-PV-water battery hybrid power system, Load Shiftin, Comprehensive energy management for multi-resource, Multi-inputs DC/DC converter

1.引言

随着传统能源的日益枯竭和环境的恶化,风、光、水、地热、生物质能等绿色可再生能源以其经济性、清洁性、储能丰富等优点,越来越受到重视。微网将风分布式电源、负荷和储能装置整合,平滑切换并网和孤岛运行模式,提高分布式电源利用率 [1-2]。在楼宇智能微网充分利用风能和光能在时间及地域上的天然互补性,减小间歇性和随机性的影响,并通过储能装置进行蓄电削峰,增加可分布式再生能源的消纳[3]。

2.楼宇智能微网风光水储联合供电系统

直流微网通过直流总线方式,将分布式新能源电力通过能源汇集变换器、储能装置直接给本地直流负载供电,省去并网逆变、电能传输、用电端整流等环节,节省建设成本(约30%),降低损耗(约15%)。在楼宇智能微网中,采用一个多输入/直流能量汇集器,代替多个单输入直流变换器,完成太阳能光伏发电、风力发电、水力发电等分布式能源的能量收集,简化电路,降低成本,提高能源综合利用率。它能根据大电网动态引导电价、对微网中可控负荷进行调节:(1)高峰期卸去部分次要负荷,推迟部分负荷的运行时间,含电机的空调等家电采用变压调速驱动,减少总电费,实现移峰;分布式能源和储能单元甚至可以卖电给大电网,获得额外经济利益;(2)低谷期通过储能装置充电、水力发电机抽水蓄能等方法,存储大电网的低价(或者免费)电能,实现填谷,攒取峰谷差价。

楼宇智能微网风光水储联合供电系统主要由风力发电电源(开关磁阻风力发电机输出脉动的直流电)、光伏发电电源、水力发电机、蓄电池储能装置、能量汇集器和智能控制模块构成,各输入源均通过一个多输入直流变换器进行直流升/降压变换和能量汇集,输出到公共直流母线上,优先供电给本地多种直流负荷,再通过逆变器供电给本地交流负荷,见图1。

图1楼宇智能微网风光水储联合供电系统

3 风光水储多源能量汇集

3.1多源能量汇集器

图2 多输入/单输出Buck-Boost变换器

风光水储多源能量汇集采用多输入/单输出Buck-Boost 变换器,根据不同输入源的电压、电流及控制占空比,它能在Buck、Boost、Buck-Boost模式下运行,实现自动升压、降压、升/降压[4],改善供电质量。图2中,S1、S2、…、Sn+1为功率开关管,V1、V2、…、Vn分别为变换器的多个分布式输入源,VD1、VD2、…、VDn为续流二极管,VDR为输出整流二极管,L和C分别为电感和输出滤波电容,R为负荷。

应用伏秒平衡原理,对电感L,输出电压

可知:有n个分布式能源输入时,输出电压只与各输入源电压、对应开关管占空比有关;负荷不变时,输出功率基本稳定[5]。

3.2 多源能量双闭环控制

图3为基于多输入/单输出Buck-Boost变换器的多源能量汇集控制原理图,采用主/从式电压、电流双闭环控制实现多输入/源的输入功率分配和能量汇集管理。风光水储楼宇智能微网联合供电系统中,风力发电有噪声,设定太阳能光伏发电优先级最高,通过电压调节器与电流调节器1实现电压、电流双闭环控制。开关磁阻风力发电的优先级第二,通过电压调节器与电流调节器2实现电压、电流双闭环控制。水力发电机优先级第三,其输出交流电经整流为直流,通过电压调节器与电流调节器3实现电压、电流双闭环控制。蓄电池优先级最低,通过电压调节器与电流调节器4实现电压、电流双闭环控制。从原理上推导,还可以扩展到n个输入源,可继续增加燃料电池、生物质能、地热能、潮汐能、波浪能等输入源,以及超级电容、飞轮等储能装置。控制原理分析如下:

(1) 输出反馈电压Vof与参考电压Vor的偏差经电压调节器进行PI控制,输出Ve。Ve送入电流环,叠加基准电流Ii2r后得I'i2r。

(2) I'i2r>0,输入反馈电流Ii2f与I'i2r的偏差,经电流调节器2进行PI控制,送PWM发生器,得开关管S2的控制信号,实现电压、电流双闭环控制。此时VD1截止,实际反馈电流Ii1f与基准电流Ii1r的偏差,经电流调节器1进行PI控制,送PWM产生器,得到S1的控制信号。

(3) 若I'i2r<0,电流调节器2输出为负,S2关断;VD1导通,I'i2r叠加基准电流Ii1r得到I'i1r,与实际反馈电流Ii1f比较,偏差经电流调节器1进行PI控制,送PWM发生器得S1的控制信号,实现电压、电流双闭环控制。同时,S1、S2、S3。。。Sn的占空比经或门输出得到开关Sn+1的控制信号, 控制多输入/单输出Buck-Boost变换器开关管的通/断时间,实现功率协调控制和多源能量汇集。

同理,可以分析出电流调节器3、电流调节器4等其他分布式能源输入的双闭环控制。

图3 多源能量汇集双闭环控制原理图

4.实验验证

4.1 仿真模型

4.1.1太阳能光伏发电仿真模型

依据太阳能电池单指数模型中短路电流和禁带宽度的关系,搭建基于禁带宽度的太阳能电池数学模型

(4)

其中,Id为二极管饱和电流,q为电荷电量,A为二极管因子,K为波尔兹曼常数T为电池温度,V为太阳能光伏电池输出电压[6]。

以JKM250P-60太阳能光伏电池为例,标准状态(1000W/m2,25℃)下,最大功率Pm=250W,开路电压Voc=37.7V,短路电流Isc=8.85A,最大功率点电压Vm=30.5V,最大功率点电流Im=8.2A。8块光伏电池串联成2kW/220V,50组并联最大功率P1max= 100kW。

4.1.2 开关磁阻风力发电机仿真模型

3相12/8极开关磁阻风力发电机采用自励模式,通过磁链方程、电压方程、转矩方程和能量方程,建立其数学模型[7]。

(1) 磁链方程

以3相12/8级20kW开关磁阻风力发电机为例,额定转速1500r/min,绕组内阻r=0.15Ω,转矩惯量J=0.016kg·m2,摩擦系数f=0.21,转矩128.15 N.m。5台并联输出100kW/220V电能。

4.1.3 储能模型

Hoppecke 12 OPzS 1500型号蓄电池参数:额定容量1500A·h,额定电压2V,最大电流Imax=360A。选用20个蓄电池并联,其中4个实现夜间无电照明,16个用于低谷电力储备。

4.1.4 水力发电机模型

微型水力发电机组系统主要包括:引水系统、微型水轮发电机组、水轮机调节系统、发电机的励磁控制系统和负载[8]。

微型水轮发电机可表示为:

4.2仿真实验

在MATLAB /Simulink平台上,搭建风光水储联合供电系统仿真模型,仿真界面见图4,分以下7种模式进行仿真实验。

图4 小功率风光水储能源汇集仿真界面

模式I:电网高峰期(上午8:00-10:00),电价最高,基于电费最小优化目标,楼宇智能微网暂停部分不重要场所空调,降低整体电耗。如此时负荷所需功率(220 kW),仍然大于风光输出最大功率之和:Po>P1max+P2max,电流调节器1、2分别控制风、光发电回路,均输出最大功率。电压调节器使输出电压稳定,不足功率由蓄电池组或者水力发电机补充,仿真实验结果见图5(1)。

模式Ⅱ:风光满发,供需平衡(200 kW),仿真实验结果见图5(2)。

模式Ⅲ: 由于外出活动较多,负荷所需功率(150 kW),小于风光最大功率之和,大于光伏电源的最大功率,P1max

模式Ⅳ:Po< P1max,负荷所需的功率小于光伏的最大功率(80 kW),开关磁阻发电机可以退出工作,光伏电源的功率减小,由电压调节器和光伏电源的电流调节器1实现电压、电流双闭环控制,维持负荷电压稳定,见图5(4)。午休以外的时间,开关磁阻发电机可以满发电,多余电能处理同模式Ⅱ。

模式Ⅴ:由于故障或其它原因,光伏电源不能正常工作,开关管S1关断。由开关磁阻发电机风电电源单独向负荷(60kW)供电,根据负荷所需功率进行工作模式切换,保持负荷电压稳定,见图5(5)。功率不足处理方法同模式I。

模式Ⅵ:由于故障或其它原因,开关磁阻发电机风电电源不能正常工作,开关管S2关断。由光伏单独向负荷(60 kW))供电,且根据负荷所需功率进行工作模式切换,保持负荷电压稳定,见图5(5)。功率不足处理方法同模式I。

模式Ⅶ:春秋季无风的夜晚,开关磁阻发电机和光伏都不工作。低谷电价低,大电网提供LED夜间照明(3kW),还给蓄电池充电、水力发电机抽水,赚取峰谷差价。

(1) 模式I时系统的输出电压(左)、功率(右)

(2) 模式Ⅱ时系统的输出电压(左)、功率(右)

(3) 模式Ⅲ时系统的输出电压(左)、功率(右)

(4) 模式Ⅳ、模式Ⅵ时系统的输出电压(左)、功率(右)

(5) 模式Ⅴ时系统的输出电压(左)、功率(右)

图5仿真实验结果

4 结论

采用多输入/单输出Buck-Boost 变换器实现风光水储多源能量汇集,分布式能源单独/同时连续、稳定地供给负荷,增加新能源消纳能力,提高电力自动需求响应的时效性、可靠性、灵活性,降低成本。智能楼宇微网实时监控分布式能源发电情况和实时负荷需求,根据动态电价引导,其智能控制模块动态选择不同工作模式;移峰填谷,充分利用分布式能源,减少从电网取得电能,降低楼宇总电费。在现有基础上,优化多源能量汇集器拓扑和基于OpenADR的最优控制策略,可以进一步提高分布式可再生能源的综合利用率。

参考文献

[1]  茆美琴,丁明,张榴晨,孙鸣.多能源发电微网实验平台及

其能量管理信息集成[J].电力系统自动化,2010,34(1):

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[2]  王伟,吴犇,金科,阮新波. 太阳能光伏/市电联合供电系统[J]. 电工技术学报. 2012(10):45-51

[3]  oyce Jihyun Kim, Rongxin Yin, Sila Kiliccote. Automated Price and Demand Response Demonstration for Large Customers in New York City using OpenADR. International Conference for Enhanced Building Operations ,Montreal, Quebec,  October 8-10, 2013

[4]  Onwuchekwa C. N, Kwasinski A. Analysis of boundary control for a multiple-input DC-DC converter topology[C].IEEE  Applied Power Electronics Conference, 2011:1232-1237.

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[6]  易灵芝,彭寒梅.基于空间矢量的三相光伏并网逆变器解耦控制研究[J].太阳能学 报,2010(1):72-78.

[7]  彭寒梅, 易灵芝, 徐天昊. 基于Buck变换器的开关磁阻发电机新型励磁模式[J]. 太阳能学报, 2012, 33(3): 432-438.

[8]  殷桂梁,张圣明. 微型水力发电机组系统建模与仿真. 电网技术文. 2012, 32(6):147-153