王瑞妙 ,李 杰 ,郭利莎 ,姚 骏 ,高 晋 ,宋忠友
(1.重庆市电力科学研究院,重庆 401123;2.重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400044)
我国电网具有能源资源远离负荷中心的特点,在城市与农村配电系统的构建中,随着负荷的快速发展,采用的高压受电-变压器降压-低压配电的供电方式使得与用户直接相连的配电网变压器功率随着每日时间段负荷的变化而变化,由负荷引起的欠载或过载状态都将严重影响配电网变压器的使用寿命。为了实现配电变压器的稳定与可靠运行,解决用电峰时段系统有功缺额等问题,在配网末端系统采用相应容量的储能装置实现就地功率平衡可从一定程度上提高配电网的安全稳定运行能力。同时,用户负荷中普遍存在感应电动机等大型负荷[1],在运行过程中需对其进行无功补偿,而储能装置亦可向电网提供一定的无功支持,因此在配网末端系统引入储能装置可辅助实现无功就地平衡,这对进一步降低系统线损和延长配电变压器的使用寿命具有积极意义。
目前国内外针对接入电网的储能装置做了相关研究并提出了相应的控制方法。文献[2-3]研究了电池储能系统的建模与应用;文献[4]提出了蓄电池储能系统应用于微网削峰填谷的主动控制策略,但所提控制策略基于对微网负荷的短期预测[5],具有一定的误差;文献[6-7]针对电网电压幅值与频率波动问题,提出储能系统基于电压与频率下垂特性的功率控制策略,由于功率外环的调节器参数直接影响系统的稳定性,参数调节的不当会造成功率过补偿及电压波形畸变现象;文献[8-9]针对不同的储能系统提出相应的动态控制方案,所提控制策略在一定程度上解决了系统负荷峰谷差引起的功率波动问题,提高了系统的稳定性,但均未提出储能装置的容量配置方法;文献[10-12]通过建立满足系统约束条件的目标函数,研究了储能系统容量配置方法及优化原则,但储能控制装置的控制性能会因其容量的约束而发生变化。
针对上述文献中所提储能系统的控制策略与容量配置方案存在的问题,本文在搭建以储能为核心的交直流配网末端系统仿真平台基础上,提出了电池储能系统的功率优化控制策略,在实现配网末端与电池储能系统功率互济的基础上,进一步研究了基于系统负荷功率变化的电池储能系统容量配置方案。最后通过仿真算例验证了本文所提控制策略可增强配电变压器稳定运行能力,有助于提高系统供电可靠性。
本文所研究的配网末端系统通过400 V低压馈线将电能分配给两个用户。用户每日用电谷时段,处于欠载运行状态的变压器效率与功率因数较低,电能损耗严重;用户每日用电峰时段,处于过载运行状态的变压器会因过电流而产生较大的温升,降低其运行可靠性。通过在配网末端增加电池储能装置可保证变压器在用电峰谷时段的安全稳定运行,延长变压器的寿命,并有效提高系统供电质量。
图1 为配置电池储能系统BESS(battery energy storage system)的配网末端交直流系统结构。其主要采用基于电压源变换器VSC(voltage source converter)的交直流系统拓扑结构,电池组通过DC/DC变换器连接直流系统母线,直流系统母线通过变换器 C0、C1、C2与电网相连。
图中,Zl=∑(Ri+jXi),i=1,2,3,4,l=1,2 表示馈线 1 和 2 的等效电路参数;P1、P2和 Q1、Q2分别表示配网末端系统负荷1和2的有功和无功功率;ΔP1、ΔQ1和ΔP2、ΔQ2分别表示每日用电峰时段负荷1、2的有功和无功功率缺额。
在图1所示配网末端系统中,电池组可通过每日一充一放方式避免频繁充放电,即电池组在每日用户谷时段进行充电,在峰时段放电。由于电池组自身充放电存在上下限,为进一步延长其使用寿命,应避免出现过充过放现象,故系统运行存在约束条件为
式中 :SOC(t)为 BESS 当前 的 荷 电状态;SOC(min)、SOC(max)为 BESS 荷电状态的上下限。
图1 配网末端网络配置电池储能系统结构Fig.1 Configuration of terminal of the distribution network with BESS
根据电池组的荷电状态限制,图1所示配网末端系统存在2种工作模式:(1)当配网末端处于每日用电峰时段时,变换器C0处于封锁状态。其系统包括2种状态:①电池组处于正常放电状态,储能系统中DC/DC变换器以维持直流链母线电压恒定为目标进行控制,变换器C1、C2以电流闭环方式进行功率控制以实现有功互济及就地无功补偿;②电池组荷电状态达到下限 SOC(max),变换器C1、C2及DC/DC变换器退出功率互济控制模式。(2)当配网末端处于每日用电谷时段,系统包括2种状态:①电池组处于正常充电状态,变换器C1、C2处于封锁状态,变换器C0以稳定直流母线电压为目标进行控制,通过对DC/DC变换器的控制实现对储能装置电池组进行充电;②电池组荷电状态达到上限 SOC(max),变换器 C0处于封锁状态,此时变换器C1、C2处于封锁状态或准备进入功率互济控制模式。
配网末端系统采用分层控制模式与电池能量管理系统[13]相结合的控制方式,分层控制模式包括上层综合控制层与下层模块控制层,上层综合控制层作为配网系统控制策略的决策层,在系统运行的过程中根据对图1中两条馈线支路1、2处有功和无功功率变化及电池组荷电状态的实时监控,将对应的控制指令传递至下层模块。其中,负荷峰时段期间上层控制层若检测到支路1、2出现功率缺额,且电池组荷电状态满足约束条件时,发出变换器C1、C2及 DC/DC 变换器协同动作指令,直至 SOC(t)≤SOC(min),上层控制层发出DC/DC变换器封锁指令;在负荷谷时段期间,上层控制层发出变换器C0与DC/DC 变换器协同动作指令,直至 SOC(t)≥SOC(max),则发出DC/DC变换器封锁指令。
下层模块控制层是储能装置变换器与电压源变换器的具体控制层,当接受到上层综合控制层发出的控制指令后实施相应的控制流程。
配网末端在每日峰时段(8:00—22:00)处于过载运行状态时将导致系统出现功率缺额,此时变换器C0将处于封锁状态,变换器C1、C2与DC/DC变换器协同工作。
变换器C1与C2的控制目标均为平衡配网末端的有功与无功功率缺额,采用电流闭环控制策略可避免功率外环调节器参数对配网末端系统稳定性的影响。在d-q同步旋转坐标轴系下变换器C1与C2的输出电压d、q轴分量均为
式中:ω为电网电压角频率;L为进相电感;R为进相电阻;uld、ulq、ild、ilq分别为系统运行时电网电压、电流矢量的d、q轴分量,vld、vlq分别为变换器C1或C2的d、q轴电压分量。
为实现解耦控制,采用电网电压定向矢量控制方式,则变换器C1与C2的d、q轴电压控制方程为
式中,Klp、Kli分别为PI调节器的比例系数与积分系数。
由此可得变换器C1与C2的电流闭环控制框图,如图2所示。图中,Δuld、Δulq表示前馈补偿项。变换器C1或C2的d、q轴电流的参考指令值分别由支路1、2功率缺额给定,即
式中:ΔP1、ΔQ1、ΔP2、ΔQ2分别为系统过载运行时支路1和2实时功率缺额;ul1d和ul2d分别为馈线1和2电网电压d轴分量。
当配网末端在每日谷时段 (22:00—次日8:00)处于欠载运行状态时,配网末端可通过变换器C0与DC/DC变换器协同工作实现对电池组进行充电,其中变换器C1与C2不参与系统功率互济控制,即处于封锁状态,变换器C0以维持直流母线电压恒定为控制目标,其d、q轴控制电压方程为
图2 变换器C1与C2的控制框图Fig.2 Control block diagram of C1and C2
图3 变换器C0的控制框图Fig.3 Control block diagram of C0
式中:ugd、ugq、igd、igq分别为系统运行时配电变压器出口电网电压、电流的d、q轴分量;vgd、vgq分别为变换器 C0的 d、q 轴电压分量;Kgp、KgI分别为 PI调节器的比例系数和积分系数。
此时储能装置中DC/DC变换器对电池组进行恒流充电控制,由此可得变换器C0的电压、电流双闭环控制框图,如图3所示。图中Δugd、Δugq表示系统电压前馈补偿项。
电池组的充放电通过DC/DC变换器控制可实现电网与电池组间有功功率的双向流动。其拓扑结构如图4所示。
图4 DC/DC变换器系统拓扑Fig.4 Topology of DC/DC converter
双向DC/DC变换器的数学模型为
(1)当配网末端系统处于过载运行状态时,通过控制变换器C1、C2与DC/DC变换器协同工作,使得电池组处于放电模式,此时DC/DC变换器实现对直流母线电压的稳定控制。图5为具体的控制框图,图中Is为电池组放电电流。
(2)当系统处于欠载运行状态时,通过控制变换器C0与双向DC/DC变换器协同工作,使得电池组处于恒流充电模式,此时DC/DC变换器以对电池组进行恒流充电为目标进行控制。图6为具体的控制框图。
图5 电池组放电状态下DC/DC变换器控制框图Fig.5 Control diagram of DC/DC converter in BESS discharging
图6 电池组充电状态下DC/DC变换器控制框图Fig.6 Control block diagram of DC/DC converter in BESS charging
电池储能系统由相同的单体电池构成,需确定的参量包含2个方面:一个是单体电池的容量CBESS(单位:A·h),表示单体电池能够存储或释放的电量;另一个是电池的放电电流IBESS。两者关系为
式中:T为充放电时间,h。
对于由不同电压的电池构成的电池组,需确定电池组容量WBESS(单位:J)与电能量被存储或释放速度即功率PBESS对应,在放电电流随负荷变化的情况下,确定功率PBESS即确定放电电压UBESS。由此可知,配网末端电池储能系统容量配置需要确定3个量:容量WBESS、充电电压UBESS和放电电流IBESS。
电池组的容量WBESS表示电池组最大的充放电能力,通常可根据安时吞吐量与放电深度(DOD)之间的曲线关系选择50%的DOD可获得电池组较好的使用寿命[15]。储能电池容量WBESS可根据配网末端系统平均谷峰时段有功缺额确定,从数据统计角度考虑,综合配网末端一年内运行数据进行计算,计算公式为
式中:ΔPi为一年内每日谷峰时间段的有功缺额;TV为一日内谷峰时间段小时数。这里DOD取50%。
一般可选用3.2 V单体电池通过串并联构成储能系统中的电池组,故电池组在充放电过程中存在放电终止电压与充电上限电压。本文电池组恒定电压U0由直流母线电压与DC/DC变换器占空比δ确定,其电压充、放电上下限分别按3.2 V单体电池的充放电测试电压确定。根据文献[16]可知充、放电电压分别为
式中:UBESSc为充电电压;UBESSd为放电电压;K为极化阻抗;i为动态电流;I为电池电流对时间的积分;A为指数电压;B为指数容量。
放电过程中放电电流IBESS随负荷变化而变化,但其放电电流最大值应与充电电流最大值相匹配,通常可考虑按充电电流峰值进行限制。在恒流充电过程中,充电电流大小由电池容量与谷荷时间段内要求的充电小时数确定。则由式(7)可得
式中,Tc为电池充电时间,h。
为验证所提控制策略的可行性,在PSCAD仿真平台建立了配网末端交直流系统仿真模型,如图1所示。仿真系统的基本参数如下。变压器:额定功率630 kVA;一次侧额定电压10 kV,额定电流36.4 A;二次侧额定电压400 V,额定电流909 A;短路阻抗为6.23%;连接组号为Yyn0。根据第3节中建立的计算方法,确定了电池组的具体参数为:单体电池额定电压为3.2 V,最小容量(标称容量)为100 A·h,指数电压、指数容量、极化电阻分别为 0.267 V、0.616 A·h、0.024 6 Ω,恒定电压为 3.495 7 V。 电池组容量为300 A·h,额定电压为350 V,额定放电电流100 A,额定充电电流100 A。
图7 给出了馈线1大负荷运行时的系统状态,包括配电变压器运行状态与有功功率互济与无功补偿情况对比。在T=1.5 s时,对配网末端馈线1突加负荷;在T=3.0 s时,对系统实施控制。配网变压器电压与电流波形如图 7(a)、(b)所示,变换器 C1与图 1中支路 3处电流波形如图 7(c)、(d)所示。系统处于过载运行状态时,若未对变换器C1及DC/DC变换器进行协同控制,则变压器输出电流升至866 A,输出有功功率平均值由524 kW增加至562 kW,输出无功功率最大值由44.5 kvar增加至51.6 kvar,变压器运行稳定裕量及系统稳定性将降低。
配网变压器一般可取15%额定容量作为其稳定工作裕量,则本系统中变压器处于稳定运行状态时的功率为535.5 kVA,为维持变压器经济和稳定运行,需对配网末端功率缺额进行补偿。由图7(e)、(f)的对比可见,采用功率互济控制后,配电变压器输出端电流减小,电压有功和无功功率相对于系统稳定运行状态基本维持不变,实现了电池与电网的有功互济及无功功率的就地补偿。图7(g)、(h)所示的电池组处于放电状态,放电电流为100 A左右。
图7 馈线1大负荷状态时系统运行仿真结果Fig.7 Simulation results of system operation when feeder line1 with heavy load
图8 给出了馈线1和2大负荷运行时系统状态。在T=5 s、T=8 s时分别对配网末端馈线1和2突加负荷, 在 T=6.5 s、T=10 s时分别对系统 C1、C2及DC/DC 变换器实施协同控制。由图 8(b)、(d)的支路 3和4电流波形可见,系统处于过载运行方式下,通过协调控制变换器C1、C2及电池组可使配网末端两条馈线电流有效值由459 A、432 A分别下降至423 A、397 A;由图 8(e)、(f)可见,配网变压器吸收的有功功率分别由542 kW和544 kW均下降至525 kW,无功功率分别由460 kvar和455 kvar均下降至440 kvar,相对于系统的稳定运行状态基本维持不变。
图8 馈线1和2大负荷状态时系统运行仿真结果Fig.8 Simulation results of the system operation when feeder line 1 and 2 with heavy loads
图9 给出了配网末端系统欠载运行状态。由图9(a)、(c)、(d)可见,通过变换器 C0与 DC/DC 变换器的协同控制,直流母线电压基本稳定在700 V,电池组以100 A进行恒流充电时,配电变压器输出功率由欠载状态的504 kW上升至稳定运行状态的536 kW;电池组电压如图9(b)所示。
图9 配网末端系统欠载运行仿真结果Fig.9 Simulation result of the end of distribution network system at underloading
结合上述仿真分析可知,加入电池储能系统后,当负荷处于重载运行状态时,通过协调控制并网变换器与电池组,可以实现对配网末端的有功功率互济控制及无功功率就地补偿,系统末端电压水平得以有效维持,而线路末端电流也控制在合适范围以有效减小线损,配电变压器处于经济运行状态,从而有助于改善配网末端电压质量及系统的稳定性。
本文在建立的以储能为核心的交直流配网末端系统中,研究了电池储能系统的协同控制策略并提出了相应的功率优化控制策略。在储能系统向电网提供一定无功支持的同时,通过采用分层控制模式基本实现了配网末端系统负荷峰谷时段的有功和无功功率平衡,在此基础上提出了电池储能系统容量配置方案,并通过仿真验证了所提控制算法的可行性。所提控制策略与电池组容量配置方案同样适用于多条馈线的配网末端系统,对电力系统配电网发展具有一定意义。
[1]胡雪峰,杨卓,谭向宇,等.智能电网中大规模储能技术研究[J].智能电网,2013(3):8-13.Hu Xuefeng, Yang Zhuo, Tan Xiangyu, et al.Research on large-scale energy storage technology of smart grid[J].Smart Grid,2013(3):8-13(in Chinese).
[2]孔令怡,廖丽莹,张海武,等.电池储能系统在电力系统中的应用[J].电气开关,2008(5):61-64.Kong Lingyi,Liao Liying,Zhang Haiwu,et al.Application of battery energy storage system in power system[J].Electric Switchgear,2008(5):61-64.
[3]杜问政.储能系统中蓄电池的建模与应用研究[D].北京:华北电力大学,2012:29-35(in Chinese).Du Wenzheng.The Modeling and Application Research in Energy Storage System of the Storage Battery[D].Beijing:North China Electric Power University,2012:29-35 (in Chinese).
[4]陈益哲.基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略[J].电网技术,2011,35(8): 35-40.Chen Yizhe.Active control strategy for microgrid energy storage system based on short-term load forecasting[J].Power System Technology,2011,35(8):35-40(in Chinese).
[5]周潮,邢文洋,李宇龙,等.电力系统负荷预测方法综述[J].电源学报,2012,10(6): 32-39.Zhou Chao,Xing Weiyang,Li Yulong,et al.Summarization on load forecasting method of electrical power system[J].Journal of Power Supply,2012,10(6):32-39(in Chinese).
[6]雷金勇,郝木凯,张兴,等.微网中储能系统功率控制策略及其动模实验[J].南方电网技术,2012,6(3):57-61.Lei Jinyong,Hao Mukai,Zhang Xing,et al.The power control strategy of energy storage system in microgrid and its dynamic simulation test[J].Southern Power System Technology, 2012, 6(3):57-61(in Chinese).
[7]鲁贻龙,王斌,曹祖亮,等.储能系统改善微网动态性能的研究[N].湖北工业大学学报,2010-2-25(1).Lu Yilong, Wang Bin, Cao Zuliang, et al.Research on storage system in improving the dynamical characteristic of microgrid[N].Journal of Hubei University of Technology,2010-2-25(1)(in Chinese).
[8]Duong Tran,Zhou Haihua,Khambadkone A M,et al.Energy Management and Dynamic Control in Composite Energy Storage System for Micri-Grid Applications[C]//36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society,2010:1818-1824.
[9]Sang Bingyu,Yang Bo,Zeng Pingliang,et al.Coordinated control method of distribution energy storage system for peak load shifting of network[C]//IEEE International Conference on Electricity Distribution,China,2014:525-527.
[10]桑丙玉,王德顺,杨波,等.平滑新能源输出波动的储能优化配置方案[J].中国电机工程学报,2014,34(22):3700-3706.Sang Bingyu,Wang Deshun,Yang Bo, et al.Optimal allocation of energy storage system for smoothing the output fluctuation of new energy[J].Proceedings of the CESS,2014, 34(22):3700-3706(in Chinese).
[11]杨珺,张建成,桂勋.并网风光发电中混合储能系统容量优化配置[J].电网技术,2013,37(5):1209-1216.Yang Jun,Zhang Jiancheng,Gui Xun.Capacity optimization of hybrid energy storage system in grid-connected wind and PV power generation system[J].Power System Technology, 2013, 37(5): 1029-1216(in Chinese).
[12]吴云亮,孙元章,徐箭,等.基于饱和控制理论的储能装置容量配置方法[J].中国电机工程学报,2011,31(22):32-39.Wu Yunliang, Sun Yuanzhang, Xu Jian, et al.Determination methodology for energy storage capacity based on saturation control theory[J].Proceedings of the CESS,2011,31(22):32-39(in Chinese).
[13]王淼,曹军威,魏超,等.储能电池管理系统仿真平台的设计与实现[J].智能电网,2013(3):59-67.Wang Miao,Cao Junwei,Wei Lu Chao,et al.Design and implementation of a battery management emulation system[J].Smart Grid,2013(3):59-67(in Chinese).
[14]刘晓东,李飞,方炜,等.直流微网中双向直流变换器的控制[J].电源学报,2014,12(5):40-44.Liu Xiaodong,Li Fei,Fang Wei,et al.Control of bi-directional DC converter in DC micro network[J].电源学报,2014,12(5):40-44(in Chinese).
[15]黄玲玲,符杨.风电场储能容量配置与评估研究[J].可持续能源,2013(3):89-94.Huang Lingling,Fu Yang.Optimization and evaluation of energy-storage capacity for wind farm[J].Sustainable Energy, 2013(3):89-94(in Chinese).
[16]齐琳.储能电池的建模与PSCAD仿真[J].电气应用,2014,33(11):85-89.Qi Lin.The modeling of the storage battery and the simulation in PSCAD[J].Electrotechnical Application,2014,33(11):85-89(in Chinese).