平滑风电出力的风储联合系统能量管理协调控制研究

詹仲强，付菊霞

(1. 国网新疆电力有限公司电力科学研究院，新疆 乌鲁木齐 830011；2. 新疆大学电气工程学院，新疆 乌鲁木齐 830047)

0 引 言

风能有别于化石能源，具有清洁、可再生等特

科技项目：新疆维吾尔自治区高校科研重点项目(XJEDU20181005)

点，受到各国的广泛关注[1]，已成为中国电力发展的主要方向。但风能发电具有随机波动特性，严重影响大规模风电友好并网[2]，因此有必要采用储能系统维持电力系统的安全稳定运行[3]。

储能系统的主要功能是弥补能量的过剩与不足。目前，单一储能形式已不能在风能发电应用中同时满足储存容量大、响应速度快的要求[4-5]。基于此，结合蓄电池能量密度大和超级电容功率密度高的特点，采用蓄电池-超级电容构成的混合储能系统平抑风电功率波动，使两者优势互补，达到最优平抑效果。

文献[6-7]通过低通滤波方法获得目标并网功率和储能系统功率指令，但风速随机变化，使得低通滤波时间常数难以确定，可能存在频率混叠现象，不能精确提取风功率信号特征。文献 [8-9]采用经验模态分解 (empirical mode decomposition，EMD)方法和集合经验模态分解(ensemble EMD, EEMD)方法平滑风电出力，但这两种方法存在边界效应和模态混叠问题。虽然EEMD方法对模态混叠现象有所改善，但却不能完全避免。文献[10-11]采用小波包方法对风功率进行分解，但分解过程中需要指定分解层数，分解结果随分解层数的不同而改变，存在主观因素影响。

文献[12]提出一种基于规则的混合储能系统功率分配策略，在不考虑功率容量限制的情况下，该策略在经济性和动态特性方面具有很好的合理性。文献[13]提出一种混合储能系统模糊滑模控制策略，采用模糊控制器消除滑模控制器的高频抖振现象，具备平抑风电出力和提高系统抗扰性能的双重作用。文献[14]设计一种分层控制策略，包括装置层和系统层。采用前馈控制器及模糊优化的思想，进行补偿风电场出口的功率波动，实现风电可靠并网。文献[15]提出了一种基于模糊经验模态分解的蓄电池储能系统控制策略。该方案储能形式单一，但在缓解风电波动以及减少集成电池储能系统的过充/放电操作方面有所改进。

上述文献表明，采用合理的功率分解方法和有效的控制策略可以缓解风电功率波动对电网的冲击。采用滑动平均滤波算法和自适应小波包分解方法获得目标并网功率，以正常运行下风电场接入电网的双时间尺度有功功率变化最大限值为标准，进行对比分析，说明自适应小波包分解方法的分解效果更好。再从时频角度进行分析，根据蓄电池和超级电容充放电响应频率不同进行初次功率分配；再结合储能设备荷电状态(state of charge，SOC)和充放电功率需求，设计一种风储联合系统协调控制策略，保证蓄电池和超级电容工作在规定的出力区间，同时其SOC维持在合理范围。

1 目标并网功率获取方法

1.1 风储联合系统结构

在风电场并网侧加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动，图1为风储联合系统结构图。

图1 风储联合系统结构

针对风电场有功出力Pw，首先分别采用滑动平均滤波方法和自适应小波包分解方法，获取风电并网功率Pgrid，比较两种方法的优劣，选择合适的功率分解方法。再由混合储能系统的输出功率Ph补偿或消纳风电场并网功率缺额和盈余部分。最后，通过风储联合系统协调控制策略调节蓄电池输出功率Pb和超级电容输出功率Psc，实现两种储能设备间的能量流动，其中，Pb、Psc大于0表示充电，小于0表示放电。根据图1的功率流向可得

(1)

1.2 基于滑动平均滤波方法的风功率分解

采用滑动平均算法，对于M个非平稳风电功率采样数据，通过选择合适的滑动时间窗，对窗口内的风功率采样值做算术平均，然后将得到的平均值作为目标并网功率值，进而得到储能系统功率指令，如式(2)所示。

(2)

式中：i=N/2,N/2+1,…,M-N/2；Pw(i)为第i个采样风电功率数据；N为滑动时间窗的窗口长度偶数；Pgrid(i)为第i个目标并网分量数据；Ph(i)为第i个混合储能系统功率指令。

滑动时间窗的窗口长度N的选取直接影响风电功率的平抑效果，窗口长度N选取越大，得到的平抑效果越明显，同时储能系统吸收与消纳的能量就越多，导致储能系统的容量过大，设备成本也就相应提高；若窗口长度N选取较小时，并网功率分量的波动幅度增大，不能满足风电并网标准，影响电力系统的安全稳定运行。通过历史风电数据进行滑动时间窗窗口长度N的选择，以风电并网标准为约束条件，对N值进行校正，进而选择合适的N值。

根据GB/T 19963-2011《风电场接入电力系统技术规定》可知，当风电场装机容量在30～150 MW 之间时，其 1分钟级波动标准为风电有功功率变化量不超过总装机容量的 1/10，10分钟级波动标准为风电有功功率变化量不超过总装机容量的1/3。式(3)为t时刻，风电输出功率1 min及10 min最大功率波动量计算公式。

(3)

式中：l表示1 min或10 min内的采样个数；Δt表示风电功率数据采样间隔； ΔPgrid.1 min(t)表示t时刻1分钟功率波动量；ΔPgrid.10 min(t)表示t时刻10分钟功率波动量。

图2为滑动时间窗N值的校正流程图。首先要确定N的初值N0，然后对风功率数据做算术平均，将得到的平均值根据式(3)计算并网波动量，并与并网标准限值作比较，判断出是否同时满足双时间尺度并网标准；若不满足，N值增加2，继续进行判断，直至满足并网标准为止。

1.3 基于自适应小波包方法的风功率分解

对于非平稳、突变的风功率信号，相对于小波分解方法，小波包分解方法更具有应用价值，不仅可以实现信号低频部分的分解，也可以对信号的高频部分进行分解，最终的分解结果是将原始信号映射到2n(n为分解层数)个小波包子空间中，在结构上以二叉树的形式体现，是一种更加精细的信号处理方法，可以提高时频分辨率[10]。

采用DB6小波[16]对风电功率数据进行n层分解，得到其低频部分 an,0和高频部分 an,j(其中j1,2,, 2n-1)的功率指令。低频部分 an,0作为并网功率指令，高频部分 an,j作为混合储能系统的功率指令，如式(4)所示。

图2 滑动时间窗N值的校正流程

(4)

图3为满足1分钟级并网标准自适应小波包分解流程图。首先判断风电功率是否满足风电并网1分钟级波动标准，若满足标准条件，则直接进行并网；若不满足条件，进行小波包分解，给分解层数n设一个初值，将分解结果与并网标准进行比较，满足即并入电网，不满足条件时，n值增加1，继续上述操作，直到满足并网标准为止。同理，10分钟级并网标准与上述方法一致。

图3 满足1分钟级并网标准自适应小波包分解流程

1.4 分解结果比较分析

基于Matlab/Simulink仿真平台，采用新疆某风电场日有功出力数据进行验证分析。其中，该风电场总装机容量为49.5 MW，采样间隔Δt为10 s。图4为原始风电场有功出力曲线。

图4 原始风电场有功出力曲线

根据上述风电并网标准，装机容量为49.5 MW的风电场1 min和10 min的有功功率波动限值分别为

1 min: 49.5/10=4.95 MW

10 min: 49.5/3=16.5 MW

表1为滑动滤波算法数据统计，表2为小波包分解法数据统计。从表1中可以看出，时间窗N的选取直接影响风电的平抑效果。当N取24时，并网功率1 min最大波动量为4.70 MW，1分钟最大波动率为9.49%，满足了风电并网1分钟级波动标准，但却远远超过了10分钟级波动标准。所以需对N值继续增加，当N值为46时，同时满足双时间尺度并网标准。

表1 滑动滤波算法数据统计

表2 小波包分解法数据统计

从表2可以看出，当同时满足1分钟级和10分钟级并网标准时，优分解层数n为6。比较表1、表2可以看出，在同时满足并网标准的条件下，采用小波包分解方法得到的目标并网功率更加平滑。图5为采用不同平抑方法得到的目标并网功率。

图5 目标并网功率

从图5可以看出，在22～24 h之间时，采用滑动平均滤波方法获得的目标并网功率存在时间延迟，主要原因是由于滑动时间窗的选取，当滑动时间窗N值选取越大时，延迟时间越长，反之越小。综合上述分析，采用小波包分解方法获得目标并网功率和储能系统功率指令更具可靠性。

2 混合储能系统协调控制策略

由文献[17]可知，蓄电池充放电响应时间范围为数分钟到数小时，而超级电容充放电响应时间范围在数毫秒到数分钟之间，因此，选取1 min作为蓄电池和超级电容的充放电响应分界时间，对应响应频率为1.67×10-2Hz。即由蓄电池吸收频率小于1.67×10-2Hz的功率分量，超级电容吸收频率大于1.67×10-2Hz的功率分量。图6为混合储能系统功率指令频谱图，频率小于5.00×10-4Hz的能量已并入电网，大于 1.67×10-2Hz 以上的部分幅值很小，所以选取 1.67×10-2Hz 为蓄电池和超级电容器的分界频率是合理的。

图6 混合储能系统功率指令频谱

通过对小波包分解结果进行重构，各储能设备的功率指令计算公式为

(5)

式中：Pb_ref为蓄电池的参考功率指令；Psc_ref为超级电容的参考功率指令。

由于超级电容充放电次数达几十万次，使用寿命长，在对储能系统进行协调控制时，以超级电容优先充放电为主，对蓄电池充放电功率进行限幅处理，达到延长蓄电池使用寿命的目的。

蓄电池和超级电容工作在正常SOC范围(蓄电池为0.2～0.8；超级电容为0.1～0.9)，风储联合系统协调控制策略如表3所示。其中:SOCb、SOCsc分别为蓄电池和超级电容的SOC;Pb_a、Psc_a分别为协调控制后蓄电池和超级电容的充放电功率；Pb.min、Pb.max分别为蓄电池最小、最大功率限值，均大于0。

表3共有 60种工作模式，模式之间相互切换，下面说明几种典型的工作模式：

模式1：当蓄电池功率指令为充电状态，充电功率在0到Pb.min之间，且SOC小于0.8时，采用最小充电功率Pb.min对蓄电池进行充电，此时，当超级电容荷电状态在0.1～0.9之间时，不管是充电状态还是放电状态，均对蓄电池缺额功率进行补偿。当蓄电池荷电状态达到0.8时，切换至模式6。

模式12：当蓄电池功率指令为充电状态，充电功率在Pb.min～Pb.max之间，且荷电状态小于0.8时，采用Pb_ref对蓄电池进行充电，此时，当超级电容荷电状态大于等于0.9时，且处于充电状态，超级电容充电功率为0。当蓄电池荷电状态达到0.8时，切换至模式17。

模式55：当蓄电池功率指令为放电状态，放电功率大于Pb.max，且荷电状态小于等于0.2时，蓄电池放电功率为0，此时，当超级电容荷电状态小于等于0.1，且处于放电状态，超级电容放电功率为0。当蓄电池荷电状态大于0.2时，切换至模式60。

3 算例分析

仿真中，蓄电池和超级电容SOC初始值和期望值均设置为50%，额定充放电功率均为5 MW。

图7为采用小波包分解方法得到的各储能设备的功率指令，图8为采用协调控制方法得到的储能设备功率指令。从图7和图8可以看出，未对蓄电池进行功率限幅控制前，功率幅值可能出现超过蓄电池额定充放电功率的情况，会对蓄电池的使用寿命产生影响。经过对蓄电池进行限功率操作和实现储能设备间的功率流动之后，可以看出蓄电池承担大部分储能工作，具备能量型器件的特征。

表3 风储联合系统协调控制策略表

(续表)

运行模式Pb_refSOCbPsc_ref充电放电SOCscPb_aPsc_a21222324252627282930>Pb.max<0.8≥0.8√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.1Pb.max0Pb_ref- Pb.max +Psc_ref0Psc_refPb_ref- Pb.max+Psc_refPb_ref- Pb.maxPb_ref+Psc_ref0Psc_refPb_ref+Psc_refPb_ref31323334353637383940-Pb.min～0≤0.2>0.2√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.10-Pb.minPb_ref+ Psc_refPb_refPb_ref+Psc_refPsc_ref0-Pb_ref-Pb.min+Psc_ref-Pb_ref-Pb.min-Pb_ref-Pb.min+Psc_refPsc_ref041424344454647484950-Pb.min～-Pb.max≤0.2>0.2√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.10Pb_refPb_ref+ Psc_refPb_refPb_ref+Psc_refPsc_ref0Psc_ref0Psc_refPsc_ref051525354555657585960<-Pb.max～0≤0.2>0.2√√√√√√√√√√√√(0.1,0.9)≥0.9≤0.1(0.1,0.9)≥0.9≤0.10-Pb.maxPb_ref+ Psc_refPb_refPb_ref+Psc_refPsc_ref0Pb_ref+Pb.max+Psc_ref-Pb_ref+Pb.maxPb_ref+Pb.max+Psc_refPsc_ref0

图9为采用小波包分解方法得到的蓄电池和超级电容SOC曲线，图10为采用所提控制方法后得到的蓄电池和超级电容SOC。比较图9、图10可以看出，在同样的储能设备容量配置下，采用小波包分解方法按频率划分得到储能设备的充放电功率指令，其蓄电池SOC曲线出现超过上限0.8的时刻，而超级电容的SOC出现接近于1的时刻。在采用所提控制策略后，可有效改善两种储能设备的荷电状态，避免其出现过充过放现象，进而延长其使用寿命。

图7 采用小波包分解方法得到储能设备功率指令

图8 采用协调控制方法得到储能设备功率指令

图9 小波包分解方法

图10 协调控制方法

4 结 语

通过搭建风储联合系统数学模型，采用蓄电池-超级电容组成的混合储能系统平抑风电功率波动，可得出以下结论：

1)通过比较滑动平均滤波方法和自适应小波包分解方法对风电功率信号的平抑效果，得到自适应小波包分解方法更具有优势，目标并网功率更加平滑，也可避免滑动平均滤波方法出现的延迟现象。通过仿真结果表明，自适应小波包分解方法可以避免通过主观设定分解层数所带来的局限性，不仅对风电平滑效果好，同时也兼具了储能设备的容量配置最优。

2)设计一种风储联合系统协调控制策略，对经过频域分析得到的蓄电池和超级电容的功率指令进行储能设备间能量的再分配。这样，可以同时综合储能设备的频率和出力两方面的需求，使能量流动于不同储能设备之间，发挥各自储能设备的不同优势。