计及风电接纳可行域的电池储能提高风电外送的控制策略

华 珊，李军徽，王 涛，张嘉辉，胡达珵，葛延峰

(1.东北电力大学，吉林 吉林 132012；2.国网吉林省电力有限公司，长春 130028；3.国网辽宁省电力有限公司，沈阳 110006)

为了应对化石能源危机和环境污染问题，以风力发电为代表的可再生能源得以发展和促进。由于风力发电具有波动性、低功率密度及反调峰特性[1-2]，导致弃风问题突出。弃风限电主要由于电网向下调峰能力不足以及输电通道容量阻塞[3]引起。弃风居高不下成为制约风电发展的瓶颈，利用大规模储能系统适时吸收和释放功率，可有效扩展风电接纳可行域，提高风电接纳能力。

为有效消纳风电，很多学者分别针对输电通道容量限制与利用规模化储能系统时间平移特性提高负荷低谷时段备用容量的控制策略方面做出了相关的研究，但基于综合考虑风电外送通道容量与电网向下调峰容量限制而利用储能去提升风电消纳的研究较少。文献[4]计及电网调峰容量不足引起的弃风，适时调控储能以松弛电网的调峰压力，使电网能够腾出更多的向下调节容量接纳风电。文献[5-6]应用电池储能削峰填谷，改善系统负备用不足的现状以松弛电网调峰瓶颈未考虑风电外送过程中通道容量的限制对风电并网功率的影响，导致风电并网功率描述不够全面，影响风-储系统经济性评估的准确性。在大规模风电并网过程中输电容量不足造成的弃风损失越来越严重的情况下，文献[7-8]提出了利用储能系统以改善输电线路弃风限电的模型，但并未考虑可送出风电功率在电网中越限功率的消纳问题。

为此，本文综合考虑风电功率外送通道容量及电网向下调峰容量限制，提出了以系统运行中风电消纳效果最优为目标的电池储能系统控制策略。

1 储能辅助风电入网机理分析

随着风电场群场群规模的扩大，各风电场时序功率相互抵消的事件会增加，从而导致场群最大功率标幺值的递减和持续出力时间的延长，即存在汇聚效应[9]。储能辅助风电集群外送联网示意图见图1，图中PCC为功率汇聚站；WF1、WF2、WFn为1号风电场，2号风电场以及n号风电场，PL与PT分别为负荷与火电机组功率。风电功率汇聚后，可发风电功率经输电通道外送,可送出风电功率的多少要受到通道容量的限制。继而并入电网参与系统调峰，风电消纳水平要受到电网中风电接纳可行域极限值的制约。

图1 储能辅助风电集群外送联网示意图

1.1 弃风成因分析

风电功率汇聚后，若可发风电功率超出外送输电通道容量，便会产生部分输电通道阻塞下的弃风电量。在负荷曲线不变的前提下，电网对于可送出风电功率的消纳实质上即为压低火电机组出力，而由风电替代此部分被削减的常规机组出力来匹配负荷。因此，电网能够消纳可送出风电功率最大值实际上由所有常规机组最小出力与负荷需求量决定。若可送出风电功率超出这个上限，为保证系统电压与频率的稳定，便会产生弃风。

在电网负荷低谷时段火电调峰机组留有的向下调节容量定义为低谷时段电网最大可接纳风电容量，其计算公式可表示为：

PWmax(t) =PLlow(t)-PGmin(t)

(1)

式中：t为系统调度运行时刻；PLlow为低谷负荷需求；PGmin为火电机组最小出力值；PWmax为电网最大可接纳风电功率。

弃风成因示意图见图2，如0到t1时段,会产生弃风电量1；在负荷低谷时段PW数值超过PWmax，如0到t2时段，则会有弃风电量2产生，PL为负荷需求。

图2 弃风成因示意图

1.2 储能提高风电消纳需求评估

在风电外送过程中，当满足PW(t)-Pline>0的条件下，会有一部分弃风电量Gt(为电网风电接纳极限值上的弃风电量)产生。

(2)

式中:PW(t)为可发风电功率；ft(t)为外送通道阻塞下的弃风功率。

(3)

在满足fP(t)-PWmax(t)>0的条件下，便会产生一部分弃风电量Gz(为电网风电接纳极限值下的弃风电量)。

(4)

式中fP(t)为可送出风电功率。

(5)

式中fz(t)为电网风电接纳极限值下的弃风功率。

(6)

通过调控储能进行适时吸收和释放功率，在满足其自身运行状态及系统相关约束下，可以相应程度地消纳上述多余的弃风。

2 电池储能系统控制策略的设计

本文计及风电外送输电通道容量与电网中风电接纳可行域极限值两方面约束下总的弃风电量，以系统运行的弃风消纳效果为目标函数，综合考虑风电外送通道容量、风电接纳可行域极限值以及储能装置的运行状态等约束条件，提出了基于风电集群外送的电池储能控制策略的设计。

2.1 目标函数

以调控储能动作后，风储系统中剩余弃风电量最小为目标，总体目标函数如下：

F=min〔Gz(t)+Gt(t)-Gl(t)〕

(7)

式中Gl(t)为储能系统多接纳的风电电量。

2.2 约束条件

约束条件为电力系统实时功率平衡与电池储能系统的自身约束(包括荷电状态、充放电功率)等。

a.电力系统实时功率平衡的等式约束：

PESS(t)+PW(t)+PG(t)=PL(t)

(8)

式中：PESS(t)为t时刻储能充放电功率；PG(t)为t时刻火电机组出力。

b.常规火电机组出力及爬坡速率约束：

(9)

式中：PG,t+1、PGt分别为(t+1)时刻与t时刻的火电机组出力；Rmax为火电机组最大向上爬坡速率；Dmax为火电机组最大向下爬坡速率;g为重力加速度。

c.荷电状态约束：

SOC(t)=SOC(t-1)+PC(t)gΔt/Em

(10)

SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax

(11)

式中：PC(t)为储能总的充电功率；Em为储能的额定容量；SOC为储能的荷电状态；SOCmax、SOCmin分别为储能荷电状态上、下限。

d.充放电功率约束：

(12)

式中：Pc1(t)为储能消纳风电外送通道容量约束下弃风的充电功率；Pm为储能的额定功率;ηc为充电效率。

Ps(t)=Pm-Pc1(t)

(13)

式中Ps(t)为储能剩余的接纳空间。

(14)

式中Pc2(t)为储能消纳风电接纳可行域极限值下弃风的充电功率。

Pc(t)=Pc1(t)+Pc2(t)

(15)

0≤Pc(t)≤Pm

(16)

-Pm≤Pd(t)≤0

(17)

式中Pd(t)为储能系统的放电功率。

e.储能充放电状态约束：

Xt×Yt=0

(18)

式中Xt、Yt为储能充放电状态，其值为0、1，表明储能同一时刻只能充电或放电。

基于上述目标函数及约束条件，本文提出了基于风电外送的电池储能以提高风电消纳的控制策略，其结构框图见图3。将分为以下四个模块进行求解。

图3 控制策略流程图

模块一：求解风电外送通道容量下可送出风电功率及弃风功率，调控储能动作，确定出储能可提供的剩余风电接纳空间。

模块二：求解电网允许接纳风电最大值下的弃风功率，若储能可提供的剩余风电接纳空间高于此弃风功率，则储能足以接纳全部弃风电量，反之，仍会产生部分弃风。

模块三：确定出储能现阶段剩余可利用电量为：

Pnc(t)=〔SOCmax-SOC(t-1)〕×Em/Δt

(19)

模块四：实时更新储能充放电功率，若储能剩余可利用电量大于Pc1(t)，即储能足以接纳全部基于输电通道阻塞下的弃风，同时可接纳部分越出可行域限值下的弃风；反之，只能满足外送输电容量下的弃风需求；当负荷高峰期且风电接纳空间尚有裕度时，调控储能进行放电。

3 算例分析

3.1 算例条件

选取我国某省某区域的风电及负荷数据进行分析，该地区风电总装机容量为3 022 MW，包含三个风电场群A(198 MW)，B(591 MW)，C(2 233 MW)。火电机组在同一负荷高峰或低谷时段出力恒定，数据采样时间间隔为5 min。三个风电场群汇聚功率外送输电通道容量为2 057 MW，储能选取以下四种类型进行分析，其相关参数见表1[10]，其中循环寿命为100%DOD，DOD为放电深度。

表1 储能计算参数

3.2 方案及结果分析

本文拟定两个电池储能系统的配置方案，进而验证本控制策略的有效性。

方案1：将电池储能配置在风电场群功率汇聚点处，其中储能配置的额定容量Em为400 MW·h，额定功率为100 MW。

方案2：将电池储能分别配置在A、B、C三个场群功率外送出口处。所需配置的额定容量Ema、Emb、Emc分别为26.2、78.2和295.6 MW·h;额定功率Pma、Pmb、Pmc分别为6.5、19.5和74.0 MW。

3.2.1 两种方案下运行结果分析

方案1的弃风功率曲线见图4。当可发风电功率超出外送通道容量(0:05-2:15)时，产生部分弃风功率，可利用储能在满足额定功率限额内进行充电；当风电可送出功率超出电网最大可接纳风电值(0:05-4:35)时，产生另一部分弃风；在储能剩余风电接纳空间内并满足荷电状态不越限的情况下，可继续对其进行存储充电。方案2的弃风曲线见图5。

图4 弃风功率曲线图(方案1)

图5 弃风功率曲线图(方案2)

两种方案在配置不同种电池储能后均会提高电网中弃风消纳水平，且弃风消纳量的多少与储能充放电效率及自身荷电状态限额相关。见图6a，方案1配置铅炭电池时，弃风率改善幅度最小为14.6%，而配置磷酸铁锂电池电网中弃风率改善幅度最大为28.6%。

见图6b，方案2配置铅炭电池时，弃风率改善幅度最小为9.97%，而配置磷酸铁锂电池时，弃风率改善幅度最大为19.53%。

图6 配置不同类型储能系统前后电网中弃风功率对比图

图7为方案1中储能的充放电功率曲线，图8为荷电状态曲线图，以锂电池为例，当可发风电功率超出外送通道容量及电网允许风电入网的最大值(0:00-4:00)时，储能运行功率大于0，处于充电状态。当负荷高峰期且在风电接纳空间尚有裕度(17:00-21:00)时，调控储能系统进行放电。

图7 充放电功率曲线(方案1)

图8 SOC曲线(方案1)

3.2.2 两种方案结果对比分析

在配置储能前，两种方案产生的弃风为1 689.1 MW·h。调控储能动作后，系统中的弃凤消纳情况见表2。

表2中，GWH1和GWH2分别为两方案配置储能后系统中剩余的弃风电量；ΔGw1和ΔGw2依次为两个方案的弃风率改善幅度。在全寿命周期内，方案1中剩余的弃风电量始终低于方案2中未消纳的弃风电量，其中采用钠硫电池调控后电网中剩余弃风量最小。在配置同种电池情况下，从弃风率改善角度出发，方案1中弃风率改善幅度也在一定程度上高于方案2，可知配置磷酸铁锂电池后系统中弃风率改善幅度最大。

表2 两种方案配置储能后弃风数据对比

4 结论

本文针对风电功率外送通道能力及电网中风电接纳可行域限制引起的弃风问题，提出了基于风电外送的电池储能系统运行控制策略，通过仿真分析，对比了两种储能配置方案在本控制策略下的运行效果与分别加入不同中储能前后系统中弃风的消纳效果，得到以下结论。

a.本文提出了储能电池协调常规机组运行的风-储系统优化模型，储能电池的加入，可以进一步调高风电的利用空间。

b.相比于单独考虑输电通道容量阻塞与电网中风电接纳最大值限制的控制策略，综合考虑两方面因素，提出了以系统中风电消纳效果最优为目标的电池储能控制策略，可以显著改善弃风率，提高风电的入网规模。

c.对比分析两个储能配置方案下的运行效果，可知方案1下电网中弃风消纳效果更优。依次配置4种储能装置，方案1中配置磷酸铁锂电池后，电网中剩余弃风电量最少为822.63 MW·h且弃风率改善幅度最大为28.6%。