适用于青藏高原地区的风光柴互补能源系统的优化设计

郭 进，陆运章，张佳亮，马一山，王一达，刘 松，谢 锋

(中国电子科技集团公司第四十八研究所，长沙 410111)

0 引言

随着环境问题和能源危机的日益严峻，作为可再生能源的重要形式，太阳能和风能越来越受到人们的关注。由于太阳能和风能具有空间和时间分布的互补性，因此，利用这种互补性设计的风光互补能源系统可以克服采用单一可再生能源形式时存在的能量密度低、稳定性差的缺点，十分适用于偏远、无电地区[1]。

青藏高原地区的面积约占我国国土面积的26%，是我国面积最大的高原，且其太阳能资源非常丰富。但青藏高原的海拔较高、空气稀薄、氧气含量低，且地形复杂、气候恶劣；同时，常住人口少且居住分散，因此，该地区不适合大规模建设电网[2]，导致电力供应短缺问题较为突出。

从目前已发表的成果来看，与风光互补能源系统相关的研究较多[3-5]，而与风光柴多能互补能源系统相关的研究较少[6]。针对青藏高原地区采用的能源系统研究多为小型户用能源系统[7]，装机容量较小，不适用于大功率负载；而针对在高原地区可为大功率负载供电的风光柴互补能源系统还尚无相关研究。

本文针对青藏高原地区的独特情况，对当前应用于青藏高原地区的风光柴互补能源系统(下文简称为“青藏高原风光柴互补能源系统”)进行了优化设计，通过对系统中光伏组件的安装倾角、蓄电池组的温度控制、能源控制、能源管理策略进行优化，设计出更适用于青藏高原地区的风光柴互补能源系统。

1 青藏高原风光柴互补能源系统的组成

由于青藏高原地区的柴油补给较为困难，青藏高原风光柴互补能源系统以光伏发电和风力发电为主，该能源系统配备的蓄电池组可在光伏电力或风电充足时存储多余的电能，而在其电力不足时释放电能作为补充，柴油发电机则作为该能源系统的备用电源。青藏高原风光柴互补能源系统的电力设备主要包括光伏阵列、光伏控制器、风电机组、风能控制器、柴油发电机、整流器、蓄电池组、离网逆变器、双电源配电箱，以及包括制氧机、照明设备等在内的负载设备等，其电力设备图如图1所示。

图1 青藏高原风光柴互补能源系统的电力设备图Fig. 1 Power equipment diagram of wind-PV-diesel hybrid energy system in Qinghai-Tibet Plateau

在青藏高原风光柴互补能源系统中，光伏控制器和风能控制器均采用模块化和热插拔设计，即使单个模块损坏，也不会影响其他模块的使用，且更换故障模块时无需将该能源系统断电。青藏高原风光柴互补能源系统可根据风电机组的输出功率、光伏阵列的输出功率及给蓄电池组充满电后的剩余电量来自动调配不同能源的使用与柴油发电机的启停；当青藏高原风光柴互补能源系统中的离网逆变器出现故障时，双电源配电箱可手动或自动切换至由柴油发电机供电。

2 青藏高原风光柴互补能源系统的优化设计

青藏高原风光柴互补能源系统的构造较为复杂，设计难度较大，本文从光伏组件的安装倾角、蓄电池组的温度控制、能源控制、能源管理策略几个方面对该能源系统进行优化设计，使该能源系统更适合在青藏高原地区应用。

2.1 光伏组件安装倾角的优化设计

设计青藏高原风光柴互补能源系统中的光伏阵列与风电机组的装机容量时，需要考虑该能源系统所在地各月份的太阳能资源与风能资源的分布情况[8]，从而使该能源系统在全年各月时的日均总发电量达到均衡，以便于尽可能减少柴油发电机的使用。

本文以某青藏高原风光柴互补能源系统为例进行优化设计分析。该能源系统位于青海省玉树藏族自治州的五道梁地区，该地区的天气严寒，年平均温度为-4.1 ℃；年日均太阳辐照量为4.9 kWh/m2，年平均风速为4.4 m/s，属于风、光资源均较丰富的地区。五道梁地区的气象资料具体如表1所示。

表1 五道梁地区的气象资料Table 1 Meteorological data of Wudaoliang area

利用MATLAB软件对青藏高原风光柴互补能源系统建模，并对该能源系统的发电量情况进行分析。通过调整光伏组件的安装倾角，优化得到青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量，月日均总发电量最高时对应的光伏组件安装倾角即为其最佳安装倾角。在北半球，光伏组件的安装方向一般是朝南。不同光伏组件安装倾角时，青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量如表2所示。

由表2可知，当光伏组件安装倾角为40°时，青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量的平均值为191.4 kWh；其中，月日均总发电量的最低值出现在10月，为172.8 kWh。当光伏组件安装倾角为45°时，青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量的平均值为192.4 kWh，月日均总发电量的最低值也出现在10月，为178.5kWh(如图2所示)。当光伏组件安装倾角为50°时，青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量的平均值为191.5 kWh，月日均总发电量的最低值同样出现在10月，为177.4 kWh。发电量最小值预测能为后续配置负载容量提供依据。综上所述，五道梁地区的青藏高原风光柴互补能源系统中光伏组件的安装倾角优选为45°，方向朝南。

图2 光伏组件安装倾角为45°时青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量Fig. 2 When installation inclination of PV modules is 45°，total monthly daily average power generation of PV power generation and wind power generation of wind-PV-diesel hybrid energy system in Qinghai-Tibet Plateau

表2 不同光伏组件安装倾角时，青藏高原风光柴互补能源系统中光伏发电及风力发电的月日均总发电量Table 2 When installation inclination of PV modules is different，total monthly daily average power generation of PV power generation and wind power generation of wind-PV-diesel hybrid energy system in Qinghai-Tibet Plateau

2.2 蓄电池组温度控制的优化设计

在冬季时，五道梁地区的环境温度可低至-30 ℃，远低于蓄电池组的工作温度，因此需要对蓄电池组进行加热以使其能正常工作；而在夏季时，五道梁地区的环境温度较高，蓄电池组工作时会发热；此外，由于该地区的气压较低、空气密度小，因此蓄电池组的自然散热较慢，需要增加散热措施。

本文基于MSP430控制芯片，结合PID控制算法设计了一种蓄电池组温度控制模块，其可实现蓄电池组的温度控制目标，即：冬天时将蓄电池组的温度控制在5 ℃左右，夏天时将蓄电池组的温度控制在30 ℃左右。蓄电池组温度控制模块的系统包括控温和测温2个部分。其中，控温部分包括蓄电池组的升温和降温，升温时由加热电阻膜来加热，降温时则使用散热风扇；测温部分由温度传感器采集温度信号，然后转换电路将温度信号转化为电信号[9]。通过温度传感器、加热电阻膜和散热风扇的合理布局，可以将蓄电池组的温度控制在合理范围内，并使蓄电池组温度控制模块消耗的电量降至最低。蓄电池组温度控制模块的工作流程示意图如图3所示。

图3 蓄电池组温度控制模块的工作流程示意图Fig. 3 Schematic diagram of working flow of storage battery pack temperature control module

假定在蓄电池组的充放电过程中，其电芯为均匀发热体，忽略模组内部安装固定件的影响，利用ANSYS仿真软件对环境温度为20 ℃、蓄电池组以0.5 C的放电倍率进行放电时的情况进行仿真模拟，仿真模拟得到的蓄电池组的散热情况如图4所示。

从图4可以看出，在环境温度为20 ℃、以0.5 C放电倍率放电的情况下，蓄电池组达到温度平衡时其最高温度为31 ℃。由于蓄电池组的工作环境温度一般为5～45 ℃，因此31 ℃可满足蓄电池组的工作环境要求。

图4 环境温度为20 ℃、放电倍率为0.5 C放电时蓄电池组的散热仿真图Fig. 4 Heat dissipation simulation diagram of storage battery pack when ambient temperature is 20 ℃ and discharge rate is 0.5 C

2.3 能源控制优化设计

光伏控制器由多个模块化的MPPT控制器构成，其将接收太阳辐照量相同的光伏组件接入同一个MPPT控制器，然后根据光伏组件的总数量来确定所需使用的MPPT控制器数量，最大限度地追踪每一路光伏组件的最大输出功率。MPPT控制器的电路图如图5所示。

图5 MPPT控制器的电路图Fig. 5 Circuit diagram of MPPT controller

本文中光伏控制器采用的MPPT控制器是在常规MPPT的基础上增加了充电管理功能，其充电管理模式包括：均充模式、恒压充电模式、浮充模式、MPPT充电模式和保护模式这5种。

1)当蓄电池组的电压过低并低于保护电压时，MPPT控制器会切断自身输出，从而进入保护模式；

2)当蓄电池组的电压低于均充电压且充电电流小于限流值时，MPPT控制器会进入MPPT充电模式；

3)当蓄电池组的电压低于均充电压且充电电流大于限流值时，MPPT控制器调整占空比，并以均充模式进行充电；

4)当蓄电池组的电压大于等于均充电压且充电倍率小于0.1 C时，MPPT控制器进入浮充模式；

5)当蓄电池组的电压大于等于均充电压、充电倍率大于等于0.1 C且充电电流小于限流值时，MPPT控制器进入恒压充电模式。

2.4 能源管理策略优化设计

在不同风速与不同太阳辐照量情况下，光伏控制器、风能控制器、蓄电池管理系统(BMS)模组会根据风力发电和光伏发电的输出功率，以及给蓄电池组充满电后的剩余电量情况，使青藏高原风光柴互补能源系统运行不同的工作模式[10-11]。

风力发电和光伏发电的输出功率依赖于风速和太阳辐照量，蓄电池组的充、放电功率情况依赖于该时刻蓄电池组的剩余电量及风力发电和光伏发电的总输出功率，若蓄电池组满电的情况下光伏电力和风力发电的总发电量还有富余电量，则富余电量可用于高原制氧。若蓄电池组的剩余电量低于20%，则离网逆变器发送控制信号来启动柴油发电机，给负载供电后，将多余的电量存储在蓄电池组内；当蓄电池组的剩余电量补充至70%后，柴油发电机停止工作。优化后的青藏高原风光柴互补能源系统采取的能源管理策略逻辑图如图6所示。

图6 优化后的青藏高原风光柴互补能源系统采取的能源管理策略逻辑图Fig. 6 Logic diagram of energy management strategy adopted by optimized wind-PV-diesel hybrid energy system in Qinghai-Tibet Plateau

基于上述能源管理策略的控制逻辑，优化后的青藏高原风光柴互补能源系统运行时的具体步骤为：

步骤1)：若当前该能源系统的负载功率PL小于等于该能源系统中风力发电和光伏发电的总输出功率PG，即PL≤PG，则运行步骤2)；若PL＞PG，则运行步骤5)。

步骤2)：当前状态为PL≤PG，若此时蓄电池组处于满电状态(即蓄电池组剩余电量占比SOC=100%)，则运行步骤3)；若此时蓄电池组并未处于满电状态(即SOC＜100%)，则运行步骤4)。

步骤3)：此时SOC=100%且PL≤PG，PG超过PL的部分为富余输出功率，该部分对应的电量为该能源系统的富余电量，将其用于高原制氧，然后运行步骤10)。

步骤4)：当前SOC＜100%且PL≤PG，则富余电量将存储在蓄电池组内，此时蓄电池组的实时充电功率PB=PL-PG(PB为正值表示放电，负值表示充电)，然后运行步骤10)。

步骤5)：当前PL＞PG，若此时SOC＞20%，则运行步骤6)；若此时SOC≤20%，则运行步骤7)。

步骤6)：此时该能源系统中风力发电和光伏发电的供电不足，且SOC＞20%，则蓄电池组开始放电以补充PG不足的部分，然后运行步骤10)。

步骤7)：此时该能源系统中风力发电和光伏发电的供电不足，且SOC≤20%，则启动柴油发电机补充PG不足的部分，若再有剩余电量则为蓄电池组充电。启动柴油发电机后，该能源系统依据SOC值来判断是否需要继续使用柴油发电机来发电，若当前SOC＞70%，则运行步骤8)；若当前SOC≤70%，则运行步骤9)。

步骤8)：此时SOC＞70%，柴油发电机停止工作，运行步骤10)。

步骤9)：此时SOC≤70%，柴油发电机供负载使用后的剩余发电量将继续存储在蓄电池组内，即PB=PL-PD-PG(其中PD为柴油发电机的额定输出功率)，然后运行步骤10)。

步骤10)：能源系统继续运行，回到步骤1)。

3 实例验证及结果分析

将本文提出的青藏高原风光柴互补能源系统的优化设计方法用于三江源国家公园五道梁生态保护站采用的风光柴互补能源系统的优化。该保护站位于青海省玉树州治多县境内(93.08°E、35.22°N)，海拔高度为4617 m；保护站无市电供应，站内有制氧机、照明设备和水泵等负载，负载的日均耗电量合计为98 kWh。

优化后该风光柴互补能源系统配置了144块单块面积为1.6 m2、光电转换效率为17.5%的光伏组件，总装机容量为40.32 kW；光伏组件朝南安装、安装倾角为45°；除此之外，该能源系统配置了1台3 kW的风电机组、1台50 kW的柴油发电机、40 kW的离网逆变器、360V/500Ah的蓄电池组，以及配套的光伏控制器、风能控制器、整流器、双电源配电箱等。风力发电、光伏发电及柴油发电的总输出功率达到93.32 kW。

2019年9月10日，优化后的风光柴互补能源系统中风力输出和光伏发电的输出功率随时间变化的曲线如图7所示。

图7 优化后的风光柴互补能源系统中风力发电和光伏发电的输出功率随时间变化的曲线Fig. 7 Variation curve of output power with time of wind power generation and PV power generation of optimized wind-PV-diesel hybrid energy system

从图7可以看出，光伏发电和风力发电的最大输出功率点出现在13:35，此时二者的总输出功率为25.21 kW。通过将风力发电和光伏发电的输出功率曲线根据时间进行积分，可得出全天风力发电的发电量为6.8 kWh，光伏发电的发电量为148.8 kWh，则全天风力发电与光伏发电的总发电量为155.6 kWh。

根据光伏发电的输出功率、风力发电的输出功率、蓄电池组的特性及负载的功率，对蓄电池组的SOC随时间变化的情况进行模拟，并与BMS记录的SOC实际值进行对比，具体结果如图8所示。

从图8可以看出，在SOC模拟曲线中，SOC模拟值在08:34时最小，此时SOC=75.1%；蓄电池组在15:20时充满。在SOC实际曲线中，SOC实际值在08:35时最小，此时SOC=74.72%，与模拟值的差值仅为0.38%；蓄电池组在15:27时充满，与模拟值的差值仅为7 min。

图8 负载功率与蓄电池组的SOC随时间变化的曲线Fig. 8 Variatiom curve of load power and SOC of storage battery pack with time

从图8的曲线还可以看出：由于13:00之后，光伏发电的输出功率较大，此时蓄电池组的电压升高较快，光伏控制器开始降低光伏发电的输出功率，导致SOC实际值的提升速度相对SOC模拟值而言较慢；在20:00之后，由于青藏高原地区的环境温度下降较快，蓄电池组虽有保温层可缓冲温度的降低幅度，但其温度还是会随着环境温度的下降而缓慢下降，此时蓄电池组的温度会比环境温度略高[12]，导致蓄电池组自身损失的功率减少，即以环境温度来估算蓄电池组因温度下降而带来的自身损失会偏大，从而导致SOC实际值相对SOC模拟值而言略大。

4 结论

本文对应用于青藏高原的风光柴互补能源系统中的风力发电与光伏发电、蓄电池组温度管理、能源控制、能源管理策略等方面进行了优化研究，并将优化方案用于实际工程项目中采用的风光柴互补能源系统，对优化方案在实际运行情况下的发电、储能与负载运行情况进行了统计。本文优化设计后的青藏高原风光柴互补能源系统的功率较大，风、光、柴发电的总输出功率可达93.32 kW；使用模拟方法得到的SOC模拟值与SOC实际值较为吻合，SOC模拟值的最小值与SOC实际值的最小值的差值仅为0.38%。同时，由于本文优化设计后的青藏高原风光柴互补能源系统具有环境适应性好、资源利用率高、建设成本低、供电稳定性好的特点，是青藏高原电力供应的较优选择。期望本文的研究结果可为青藏高原风光柴互补能源系统的大规模推广应用奠定基础。