一种空调负荷和储能电池的协调控制策略

蔡博戎，袁越

（河海大学能源与电气学院，南京211100）

◆研究与探讨◆

一种空调负荷和储能电池的协调控制策略

蔡博戎，袁越

（河海大学能源与电气学院，南京211100）

微网集负荷、电源、储能及其控制与保护装置为一体,是分布式可再生电源接入智能电网的主要形式之一[1]。微网中的风能、太阳能等可再生能源具有随机性、间歇性等特点,随着其渗透率的升高,微网对电网的冲击也将增大,同时也给微网的安全稳定运行带来挑战。如何降低微网联络线功率的波动,减小微网对电网的冲击成为了备受关注的问题。目前多采用储能装置来平抑可再生能源功率波动[2],但无论采用单一型还是复合型储能设备,其建设和运行成本都较高,而引入负荷需求响应技术参与微网能量管理,可以提高微网的经济性。

温控负荷具有良好的储热特性和可调控性[3],通过傅里叶频谱分析可知,温控负荷功率变化的主要时间尺度和可再生能源发电波动的时间尺度是相匹配的,因此温控负荷是一种良好的应对可再生能源功率波动的需求响应资源[4]。

本文在频谱分析的基础上,提出一种适用于电池储能和温控负荷的超前控制策略,本策略可在完成当前功率平抑任务的前提下,通过电池储能和温控负荷预动,提高未来一段时间内混合储能系统的功率调节能力,实现更好的联络线功率平滑效果,同时降低充放电冗余度,减少空调负荷的控制次数。

1 微网控制结构及虚拟储能模型

1.1 微网的控制结构及储能系统

微网通常包含分布式电源、储能电池和负荷等元素。以一个包含风力发电系统、光伏发电系统、电池储能系统并通过联络线与主网进行能量交换的社区级并网微网系统为例,负荷为居民负荷,可进一步分为不可控负荷(电视、电脑、照明等）和可控的家居温控负荷(空调）,同时通过电池储能系统及联络线维持微网能量平衡。由于风光发电具有波动性,当可再生能源渗透率增加,会引起微网联络线功率波动加剧,将对主网产生冲击。为此,采用空调设备与储能装置配合平抑微网联络线功率波动。

负荷控制中心通过监测风机输出功率、光伏输出功率、不可控负荷功率、联络线功率,根据控制策略,计算储能电池和空调负荷功率响应目标,再依照控制算法选取控制对象,最后将控制信号发送给所选取的需求响应用户。

家居温控负荷(residential thermostatically controlled loads,RTCL）具有良好的热储能特性和可控性,已经成为需求响应控制技术的研究热点之一[5]。空调作为一种典型的家居温控负荷设备,在居民负荷中占有较大的比例,本文采用制热状态的空调负荷作为直接负荷控制对象。室内温度上升对应功率消耗,此时空调通过压缩机制热;空调关闭时,室内温度下降,电能消耗为零。空调机组可以在室内舒适温度范围内,自由安排压缩机工作时间,因此空调负荷具有短期的负荷转移能力,可视作一种虚拟储能。

1.2 经验模态分解及充放电冗余

经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD）是一种自适应的数据处理方法,可处理非平稳非线性的信号,已在多领域取得实际运用[6—7]。采用经验模态分解可将一个信号分解为一系列固有模态函数和一个余量r。余量r反映该信号的变化趋势,固有模态函数反映了原始联络线中不同时间尺度的波动,对于同一信号的固有模态函数的瞬时频率普遍低于

本文将温控负荷视作一种虚拟储能,因此由空调负荷及储能电池构成的微网有功功率平衡系统可视作混合储能系统。在介绍本文提出的混合储能系统控制策略之前,要先介绍充放电冗余的概念。

图1为采用经验模态分解法分解功率波动信号示意图。

图1 波动分解示意图

对于含混合储能的微网系统,通过频域分解分离出微网联络线功率波动,通常根据频率特性,将不同频段的波动功率交给不同特性的储能单元平抑。按照此策略,在图1中的阴影部分所示的时段内,将存在混合储能系统某一单元放出的电能将被另一单元吸收的情况,将高低频波动分量分别表示为则则存在

将这种情况称作充放电冗余。提出充放电冗余度,来衡量这种非必要的损耗,充放电冗余度R

R是一个非负数,R越接近0,表明混合储能资源的非必要损耗越少。当R等于0,混合储能系统中不存在充放电冗余。

2 混合储能协调控制策略

2.1 微网联络线功率控制目标

则公式(7）可改写为

2.2 混合储能控制策略

原始控制策略：该策略通过频域分析法,得到微网原始联络线功率中的波动功率。再根据频率特性,令虚拟储能吸收高频波动分量,电池储能吸收低频波动分量即对于任意时刻t有本策略利用到了2种储能单元的频率互补特性,但存在大量的充放电冗余。

当前控制策略：本策略是在频域分解的基础上,基于充放电冗余消除的原则分配波动功率。该策略的原理为,在某一时刻,若高低频波动分量的正负号不一致,则使得混合储能其中的一个单元吸收全部的功率波动,从而避免充放电冗余。

其计算流程为：对于时刻t,当时,

当虚拟储能出力能力不足时,由电池储能补偿剩余功率波动,然而频繁改变充放电状态将会影响电池使用寿命,因此本文规定,这种补偿需以不改变储能电池充放电状态为前提。此外,电池储能的出力受到额定功率的约束,其最大出力是个固定值。综上t时刻电池储能的极限出力是个确定值,而t时刻虚拟储能出力的极限值可通过提前控制改变。因此,若t时刻存在一个大的功率波动,采用基于当前的控制策略,若此时可控开关组中的空调数不足以使得空调负荷的功率调节为目标功率则联络线功率会在t时刻产生一个大的波动。为此本文提出超前控制策略。

超前控制策略：本策略通过监测未来一个预测可信周期内的混合储能出力情况,决定当前混合储能能量控制策略。若前瞻周期内存在混合储能出力能力不足的情况时,通过变更混合储能运行模式,使得空调负荷预动,从而达到期望的功率平抑目标。该策略可分为当前、预先放电、预先充电3种模式,其计算流程如下。

当前模式：若预测时间段内未出现平抑能力不足,则混合储能只需满足当前平抑需求,其运行方式与当前控制策略相同。

预先放电模式：若预测时间段内,可控开启组的空调数不足,空调负荷无法减小至则需要通过提前减小空调负荷功率,使得在t时刻空调负荷能够调节至该模式计算步骤如下：

(1）获t取时刻高低频分量,计算大小,若小于0进入步骤(2）,大于0则进入步骤(3）。

预先充电模式：若预测时间段内混合储能缺乏功率波动吸收能力时,需要提前增大空调负荷功率,计算步骤如下。

引入预先充放电模式虽然会带来一定的充放电冗余,但同样也能加强混合储能系统调节能力,其效果将会在下一节中展示。

3 算例分析

3.1 实例介绍

本文算例采用一个社区级微网系统。假设社区内有1 000户居民空调设备参与需求响应控制,每个空调的额定功率为1 kW,室内温度上下限分别为电池额定容量为100 kWh,电池额定功率PB为100 kW,预测可信周期为10 min。

仿真中用到的温度、风电、光伏发电和不可控负荷的功率曲线如图2所示。

图2 室外温度、不可控负荷及风力、光伏发电曲线

3.2 算例结果与分析

分别采用本文所述的3种控制策略进行微网联络线功率平抑,平抑效果在图3、图4中给出。

图3 联络线功率

图4 温度曲线

可以看出,相比于原始策略和当前策略,本文提出的超前控制策略能够得到较好的联络线功率平滑效果,各策略下室内温度均处在温度设定区间内。

图5所示为第974 min到第984 min,3种策略下虚拟储能和电池储能放电功率。分析图5可以看出,由于受到电池使用寿命的约束,第984 min电池储能的放电功率为0 kW,功率波动调节需要靠削减空调负荷完成。然而原始控制策略和当前控制策略下空调可控开组空调台数不足,无法完成需要的负荷削减任务,联络线功率将会产生一个大的波动。为此,采用超前控制策略,在满足当前平抑需求的前提下,通过增加超前时段t∈[] 974,983期间电池储能充电功率,使得该时段内虚拟储能放电功率增大,从而使得该时段内空调负荷响应目标功率降低,进而使得第984 min所需要削减的负荷也将降低。3种策略下该时段空调目标功率如图6a所示。

由于超前控制策略下超前时段空调目标功率明显降低,如图6b所示,在预测时段内,超前策略下开启的空调数明显低于其他策略,因此需要在第984 min关闭的空调数量也将减少,可控开组的空调数量满足控制要求,从而成功平抑该时刻的功率波动。

图5 不同策略下的混合储能出力对比

图6 不同策略下的空调目标功率和实际功率对比

最后,本文统计仿真时段内原始控制策略、当前控制策略、超前控制策略下空调开关次数,再计算得到3种策略下混合储能系统充放电冗余度和空调开关次数的平均值,结果如表1所示。从表中不难看出超前制策略和当前控制策略可显著的减少空调控制次数,降低充放电冗余度。将超前控制策略和当前控制策略做比较,可以看出超前控制策略下充放电冗余度略微升高,空调平均开关次数反而有所降低。这是因为,如图5所示,和当前控制策略相比,超前控制策略下超前时段内电池储能充电功率增加,虚拟储能充电功率降低,虽然造成了一定的充放电冗余,但由于虚拟储能的出力有所改变,综合起来更为接近自然状态,反而导致空调开关控制次数的降低。

表1 3种策略控制下参数比较

4 结束语

本文提出了一种应用于微网联络线功率平滑的温控负荷及储能电池超前控制策略,通过算例仿真与原始控制策略和当前控制策略进行比较。结果表明本策略可取得良好的联络线功率平滑效果,且能够有效的降低充放电冗余度。

在后续的研究工作中,将探索多种需求响应资源,如：电动汽车、电冰箱、热水器等之间的协调配合,并研究计及可再生能源出力预测误差的混合储能协调运行策略。D

[1]鲁宗相,王彩霞,闵勇,等.微电网研究综述[J]．电力系统自动化,2007,31(19）:101-102.

[2]娄素华,吴耀武,崔艳昭,等.电池储能平抑短期风电功率波动运行策略[J].电力系统自动化,2014,38(2）:16-22.

[3]LU N.An Evaluation of the HVAC Load Potential for Providing Load Balancing Service[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(3）:1 263-1 270.

[4]王成山,刘梦璇,陆宁.采用居民温控负荷控制的微网联络线功率波动平滑方法[J].中国电机工程学报, 2012,32(25）:36-43.

[5]LuN,ChassinDP.Astatequeueingmodelofthermostatically controlled appliances[J].IEEE Trans.On Power Systems, 2004,19(3）:1 666-1 673．

[6]Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings of the Royal Society of London A,1998(454）:903-995.

[7]孙承晨,袁越,CHOI San Shing,等.用于能量调度的风-储混合系统运行策略及容量优化[J].电网技术, 2015,39(8）:2 107-2 114.

A coordinated control strategy of air⁃conditioning load and energy storage battery

CAI Bo⁃rong,YUAN Yue
(College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China）

提出一种针对并网型微网的空调负荷和储能电池的超前控制策略,用于平抑微网联络线功率波动。首先,引入充放电冗余的概念,用于衡量由于混合储能系统不同单元充放电状态不一致导致的多余充放。其次,将空调负荷视作一种虚拟储能,构建混合储能系统,根据混合储能系统预测工作状态,实时调整当前控制策略。该方法可提高混合储能的功率波动调节能力,同时有效减少充放电冗余。最后,采用该策略对含1 000台空调的微网系统进行仿真,算例结果证实了本策略的有效性。

微网能量管理;需求响应;温控负荷;混合储能

In order to smooth the micro⁃grid tie⁃line power flow fluctuations,a new pre⁃control method of battery and virtual en⁃ergy storage is proposed in this paper.Firstly charging redundance is defined to describe the conflict between different units in hybrid energy storage system.Secondly,air condition is regarded as virtual energy storage,and control strategy is adjusted accorading to predic⁃tion data.This method can smooth tie⁃line power flow fluctuations and reduce the charging redundance.Finally,a micro⁃grid with 1 000 air conditioners is used as test example.Simulation result verifies the effectiveness of the proposed method.

microgrid energy management;demand re⁃sponse;thermostatically⁃controlled loads;hybrid energy storage

1009-1831（2017）02-0004-05

10.3969/j.issn.1009-1831.2017.02.002

TM714

B

2016-11-07；

2016-12-12

国家自然科学基金资助项目(51477041）

蔡博戎(1992）,男,江西九江人,硕士研究生,研究方向为微网能量管理、需求响应技术;袁越(1966）,男,陕西西安人,教授,博士研究生导师,研究方向为电力系统运行与控制、可再生能源发电系统、智能电网与微网技术。