迟 昆,李 媛,张 军,张中丹,王 涛
(1.国网甘肃省电力公司经济技术研究院,甘肃兰州 730050;2.国网甘肃省电力公司,甘肃兰州 730030)
大力发展太阳能发电、水力发电、风能发电等 可再生能源是解决能源危机的有效手段。在众多可再生能源中,风电成为电力行业发展的主要方向。风力发电对保护环境起到了很好的作用,因此风电场的建设规模日益增加。在建设过程中,由于风能具有不稳定性,容易使电网的运行状态变得不稳定。储能发电系统通过调度优化方法可实现风电的消纳[1-2]。为此,国内外专家学者对风电、储能构成的多能互补发电系统进行了相应地研究。相关学者利用可控柔性负荷对可控负荷发电系统进行了剖析,通过提升发电系统的负荷谷值来降低热负荷峰值,并在二级热网中增设储能系统,以此来实现风电消纳。该方法减弱了弃风现象,但发电系统的功率较高[3]。还有学者提出了基于熵理论的储能发电系统联合消纳弃风控制方法,该方法建立了消纳弃风的优化控制模型,以改进熵最小为弃风标准对风电弃风进行调控,再采用粒子群算法求解发电系统的储能功率,降低风电的不可靠性,并减少运营成本。该方法虽减少了投资成本,但风电消纳能力较低[4]。
为了解决以上问题,文中提出了多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制方法,该方法在分析消纳弃风基本原理的基础上,建立了多能互补发电系统消纳弃风模型,最后通过实验验证了该方法的性能。
该研究采用了可控柔性负荷配置多能互补发电系统的储能容量,从而消纳了少量的弃风,但大多数的弃风依然未被消纳。由于多能互补发电系统的调节性能较差,不能与风电场的风电储能功率进行高效交换,且多能互补发电系统中储能容量流动较快,具有较高的能量时移。因此,通过将储能技术与多能互补发电系统相结合来实现风电消纳,减少弃风现象,提升风电固有匹配能力[5]。
将储能技术与多能互补发电系统结合后,与风电出力进行匹配。根据弃风出现的规律对储能容量和互补发电系统进行调节。在调节过程中需要将弃风功率与发电系统的发电功率进行交换和转化,以达到提升发电系统的热负荷峰值,增强风电消纳的效果。同时,当多能互补发电系统不能消纳全部的风电弃风时,存储未被消纳的风电弃风,以便减少弃风电量和热负荷谷值,达到充分利用弃风功率的目的,实现多能互补发电系统储能联合弃风消纳[6-7]。
当多能互补发电系统的弃风消纳能力下降时,弃风电量将会迅速上升,在达到最大值后略下降。为了提升发电系统的弃风消纳能力、减少弃风电量以及弃风现象的发生,需要在发电系统中增设储能设备,储能设备的增设相当于在发电系统中建立了一个消纳弃风现象的屏障,当储能设备正常运行后,开始进行弃风消纳。弃风消纳能力与弃风电量之间的关系示意图如图1 所示。其中,弃风消纳能力通过消纳风电量来表示。
图1 弃风消纳能力与弃风电量之间的关系示意图
多能互补发电系统弃风消纳能力稳定时,储能容量保持恒定,增设储能设备可以保证发电系统的安全、稳定运行。当弃风消纳能力较低时,为了保持储能容量恒定,将发电系统电储热的储能容量设定为最大,并在多能互补发电系统中投入若干负荷,使发电系统的额定功率与工作功率相等[8]。当储能容量大于发电增量时,多能互补发电系统的弃风电量较少,弃风现象有效降低,但储能容量无法保持一直较高的状态。因为多能互补发电系统对储能容量的调节能力有限,一旦提高调节功率和额定功率,将增大储能容量匹配的成本,所以在多能互补发电系统中,需要将调节功率和工作功率设定为最佳功率,以此实现储能容量的合理配置。
为了确定最优的调节功率和工作功率,设多能互补发电系统的储能容量为PC,储能设备的调节功率为PE,发电系统的弃风消纳能力为PB,弃风电量为PWQ,则多能互补发电系统消纳弃风模型为:
式中,I1为储能设备,J1为多能互补发电系统,N1为储能设备集合,M1为多能互补发电系统的数量,K为储能容量利用率。当储能容量利用率最高时,求解此时的储能容量最优值,此时可进行稳定、高效地消纳弃风[9-10]。当储能容量的利用率较低时,储能设备的配置能力将会迅速下降,调节功率与工作功率将会下降,此时不能对弃风电量进行有效地弃风消纳。
由于多能互补发电系统在进行储能联合消纳弃风时采用了储能技术,并运用了储能设备,因此为消纳弃风电量设定了安全屏障。在采用储能技术调节功率期间,多能互补发电系统的调峰能力在迅速发生改变,弃风时间在不断延长,储能容量在不断增加,其中,弃风电量中的低谷弃风电量可影响弃风消纳的效率和时间,低谷弃风电量增加,弃风消纳效率增大,低谷弃风率也随之增大,低谷弃风率大约为弃风电量的80%。在对储能设备进行调试阶段,低谷弃风的比重不高,这是由于多能互补发电系统中的弃风消纳基本发生在低谷运行阶段,在调试阶段跟踪弃风发电系统的电储热,输出电储热的热量,可以降低储能调试成本,并缩短弃风消纳环节,降低弃风电量和弃风率[11-13]。
基于建立的消纳弃风模型,文中给出了多能互补发电系统储能联合消纳弃风的控制策略。消纳弃风控制策略如图2 所示。
图2 消纳弃风控制策略
根据图2 可知,在多能互补发电系统自身控制约束的基础上,对储能设备跟踪弃风进行优化控制。由于时序弃风功率影响着优化控制的进行,因此在对多能互补发电系统进行弃风消纳时,需要评估发电系统当前的运行状态。如果此时弃风功率高于多能互补发电系统的运行功率,并且无法满足电负荷要求时,储能设备可对风电场进行电制热,以此消纳弃风电量。在不同的弃风时段,多能互补发电系统的运行功率和弃风功率都有差异,多能互补发电系统的运行功率介于工作功率与额定功率之间。
当弃风功率高于多能互补发电系统的工作功率时,多能互补发电系统以工作功率运行;当弃风功率低于工作功率但高于额定功率时,多能互补发电系统以弃风功率运行;当负荷功率高于弃风功率并小于额定功率时,储能设备中的储能容量为充电量和放电量的总和,多能互补发电系统在放电时,其下限功率与上限功率不会影响储能设备的正常运行。然而多能互补系统在进行负荷充电时,上限功率和下限功率均影响储能设备的运行。如果下限功率高于上限功率,此时储能设备的调节能力最差,一旦上限功率高于下限功率,储能设备的调节能力将逐渐变强[14-16]。根据多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制策略,多能互补发电系统应尽可能使用风电,降低弃风电量,减少弃风现象的发生。
为了验证该文提出的多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制方法的实际工作效果,将基于熵理论的储能发电系统联合消纳弃风控制方法与文中方法进行对比实验。
实验在Matlab环境下搭建了一个包含风电的多能互补发电系统。该系统风电场的装机容量达100 MW,系统的运行功率为150 MW,储能设备的工作功率为20 MW。为了保证实验结果的有效性,文中设计了两种实验工况,以此提升发电系统的弃风消纳能力。
第一种实验工况:多能互补发电系统与储能设备都不工作,弃风电量全部由电负荷进行消纳,此时,弃风电量增加,弃风现象较多;第二种实验工况:多能互补发电系统与储能设备同时工作,同时对多能互补发电系统与储能设备进行控制,提升了弃风消纳的能力。
多能互补发电系统工作功率、储能设备工作功率以及消纳前后的实际工作功率为,在储能设备调节阶段,弃风功率低于多能互补发电系统的额定工作功率,多能互补发电系统以50 MW 的功率跟踪弃风电量工作,通过多能互补发电系统的储能技术全面消纳弃风电量,使得储能设备运行状态为停止状态。当多能互补发电系统中的热负荷峰值最高时,弃风电量显著增加,当前弃风功率高于多能互补发电系统的工作功率,多能互补发电系统以150 MW 的最大功率来消纳弃风,同时,储能设备开始运行,配合多能互补发电系统来消纳弃风,将多能互补发电系统消纳不完的弃风电量转换成电能,存储到储能设备中。当多能互补发电系统中的热负荷谷值最低时,弃风电量降低,储能设备将存储的电能释放出来,并对较低的弃风电量进行及时的消纳,以此减少储能设备的工作功率,减少成本。
以上为多能互补发电系统与储能设备对弃风电量的正常消纳情况,采用两种控制方法分别进行消纳弃风控制实验,实验对比结果如图3 所示。
图3 消纳弃风电量实验对比结果
通过对实验结果进行分析可知,采用该文提出的多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制方法后,弃风电量由原来的300 MW·h 降低到30 MW·h,文中方法的多能互补发电系统共消纳270 MW·h。而采用基于熵理论的储能互补发电系统消纳弃风控制方法后,弃风电量由原来的300 MW·h 降低到100 MW·h。基于熵理论的储能互补发电系统消纳弃风控制方法的多能互补发电系统,共消纳了200 MW·h 的弃风电量。相比之下,该文方法消纳的弃风电量比基于熵理论的储能发电系统消纳弃风控制方法消纳的弃风电量高了70 MW·h。以此证明了该文方法的弃风消纳能力高于基于熵理论的储能发电系统消纳弃风控制方法。
在对不同阶段的弃风电量进行消纳的过程中,两种方法的多能互补发电系统与储能设备的消耗功率变化情况如图4 所示。
图4 多能互补发电系统与储能设备的消耗功率变化情况
分析图4 可知,应用该文方法后,多能互补发电系统与储能设备的消耗功率随着消纳弃风电量的增加而逐渐降低,而基于熵理论方法的工作功率随着消纳弃风电量的增加而小幅度增加,而后再下降,但其消耗功率的数值始终高于该文方法,这说明该文提出的控制方法消耗的功率较低,消纳效率较高。
综上所述,该文提出的多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制方法消耗的功率较低,消纳弃风的能力较高。
为了解决基于熵理论的储能发电系统消纳弃风控制方法出现的消耗功率较高、消纳弃风能力较差等问题,文中提出了多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制方法,该方法给出了消纳弃风控制原理,建立了储能联合消纳弃风控制模型,并提出了多能互补发电系统储能联合消纳弃风的控制策略,最后通过实验研究表明,该文方法的消纳弃风能力较高、消耗的功率较低。