光储联合发电系统调度优化控制策略_曹帅.pdf

2023，50(7)新能源发电与局域电网EMCA收稿日期:2023-03-10;收到修改稿日期:2023-04-07*基金项目:沈阳市科学技术计划项目(22322326)作者简介:吴鑫(1987)，男，硕士研究生，工程师，研究方向为电力调控控制。曹帅(1991)，男，硕士研究生，工程师，研究方向为电力调控控制。刘锦玉(1996)，女，硕士研究生，助理工程师，研究方向为电力调控控制。光储联合发电系统调度优化控制策略*曹帅1，吴鑫1，刘锦玉1，张译铎2(1中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司，辽宁 沈阳110168;2沈阳农业大学 信息与电气工程学院，辽宁 沈阳110866)摘要:传统储能控制的调节速度较慢，难以满足高比例新能源接入电网后的精准控制，提出将调度周期内误差率引入储能系统优化控制策略，利用误差率在电流闭环控制前加入反馈误差环节，对储能电池的DC/DC 双向控制器进行优化控制。以光储联合发电系统的有功出力与计划有功出力均方根误差最小为目标，模型中考虑了储能电池荷电状态和联合发电系统允许偏差的限制条件。给出了双向 DC/DC 变换器中BUCK/BOOST 电路的传递函数，然后给出了光储联合发电系统并网运行时 PQ 控制策略，采用有功功率和无功功率解耦控制。基于 MATLAB/Simulink 仿真平台，建立了光储联合发电系统的仿真系统，通过仿真结果分析，验证了提出控制策略的有效性。关键词:光储联合系统;调度优化;解耦控制;控制策略中图分类号:TM734文献标志码:A文章编号:1673-6540(2023)07-0089-06doi:1012177/emca2023077Scheduling Optimization Control Strategy of PV-and-StorageCombined Power Generation System*CAO Shuai1，WU Xin1，LIU Jinyu1，ZHANG Yiduo2(1Shenyang Institute of Computing Technology Co，Ltd，Chinese Academy of Sciences，Shenyang 110168，China;2School of Information and Electrical Engineering，Shenyang Agricultural University，Shenyang 110866，China)Abstract:The adjustment speed of traditional energy storage control is relatively slow，making it difficult to meetthe precise control after a high proportion of new energy is connected to the power grid The error rate in thescheduling cycle is introduced into the optimal control strategy of the energy storage system，and the feedback errorlink is added before the current closed-loop control using the error rate to optimize the control of the DC/DCbidirectional controller of the energy storage battery With the goal of minimizing the root-mean-square error betweenthe active output and the planned active output of the photovoltaic(PV)-and-storage combined generation system，themathematical model takes into account the limiting conditions of the state of charge of the energy storage battery andthe allowable deviation of the combined power generation system The transfer function of the BUCK/BOOST circuit inthe bidirectional DC/DC converter is givenThen the PQ control strategy for the grid-connected operation of the PV-and-storage combined generation system is given，and the active power and reactive power decoupling control isadopted Based on the MATLAB/simulink simulation platform，the simulation system of the PV-and-storage combined98新能源发电与局域电网EMCA2023，50(7)generation system is established The effectiveness of the control strategy proposed in this paper is verified by theanalysis of the simulation resultsKey words:PV-and-storage combined system;scheduling optimization;decoupling control;controlstrategy0引言近年来新型清洁能源开始飞速发展，据国家统计局公布的数据显示，截止 2022 年一季度末，我国光伏发电设备的装机容量为 32 TW，到 2030年我国光伏装机总容量将达到 12 TW 以上1。但是光伏发电效率受温度、光照等因素影响，其出力呈现出一定的不确定性2。随着光伏发电的普及，光伏发电出力不确定性对区域电网的调度产生了极大的挑战3。为了减少光伏出力不确定性对电网的影响，国内外学者提出利用光伏与储能电池组合成光储联合系统的方法，利用储能电池平滑光伏的有功出力4。文献 5 提出基于多电池组电池荷电状态(SOC)一致性的光伏功率波动平抑策略，试验证明了当有电池组作为储能参与时能有效减少光伏功率波动。文献 6 提出一种微燃机与储能电池惯量互补的控制方法，以达到抑制系统并网点波动的目的。文献 7 提出利用直流母线电压和光伏无功功率对光储联合发电系统进行控制，能有效提高系统遭遇故障时的暂态稳定性，但该方法投资较大。文献 8 提出了一种基于源网荷协同优化的配电网光储联合系统规划方法，该方法增加了投资商收益，但是忽略了弃光的问题。文献 9 以系统发电成本最小化和光伏消纳最大化为目标，提出一种调度优化策略。文献 1011 在构建光伏、蓄电池数学模型基础上，提出了以用电费用最低为优化目标，采用控制并网频率对智能小区进行能量的调度优化策略。目前关于光储联合系统的研究存在大量弃光、内部控制不够完善的缺点，如何保证光储联合发电系统的出力在不弃光的条件下满足区域电网的调度要求，成为了目前最棘手的问题之一。针对光储联合系统弃光现象严重、控制不精确的问题，本文对储能部分的控制策略进行改进，提出一种新型光储联合系统控制策略，保证在不弃光的前提下，使得光储联合发电系统的出力满足区域电网的调度要求。1光储联合系统设计11光储联合系统结构本文采取的光储联合系统结构如图 1 所示。主要包括光伏发电系统、储能系统和负载等 3 个结构模块12。光伏发电系统经直流变压模块升压，并入直流母线，在最大功率点跟踪(MPPT)模式运行;储能系统经双向直流变换器连入直流母线，实现能量双向流动。图 1光储联合系统的结构图12确定储能电池容量的数学模型及求解方法在调度周期内，且不弃光的前提下，利用储能电池的充放电调节光储联合发电系统的输出功率，实现光储联合发电系统的计划输出功率实时跟踪发电计划，即实现无偏差调度13。121数学模型(1)目标函数。确定储能电池容量的目标函数为minf(x)=Tt=1 PPV(t)+PS(t)PL(t)2(1)式中:T 为调度周期;PPV(t)为 t 时段光伏系统输出有功功率;PS(t)为 t 时段储能系统输出有功功率;PL(t)为 t 时段计划输出有功功率。(2)储能电池约束条件。SOC 是衡量电池的一个重要参数，即电池在一定的放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值11。储能电池的 SOC 需要满足约束如下Smin St Smax(2)式中:St为 t 时段电池的荷电状态;Smin、Smax分别为允许的最小、最大荷电状态。092023，50(7)新能源发电与局域电网EMCAt 时段电池的荷电状态为St=(1)St1Si(3)Si=PS(t)ct，PS(t)0PS(t)dt，PS(t)0(4)式中:为蓄电池的自持放电率;St为时间段内的电量变化，正值表示放电，负值表示充电;c为充电效率;d为放电效率;t 为每个时段的间隔时间。122求解方法本文采用粒子群算法求解 121 节中数学模型，确定储能电池的容量14，具体流程如图 2所示。图 2模型求解流程图2光储联合系统的控制模型为了实现无偏差调度优化，在调度周期内，光储联合系统需要实现精准控制，即在调度周期内误差率 的绝对值最小，表达式为=PPV(t)+PS(t)PL(t)PL(t)(5)同时需要满足储能电池的 SOC 约束，还需要满足光储联合发电系统有功出力约束条件:Pt，min Pt Pt，max(6)式中:Pt为光储联合发电系统出力;Pt，min、Pt，max分别为光储联合发电系统的允许偏移最小值和最大值。3光储联合系统控制策略31双向 DC/DC 变换器模型双向 DC/DC 变换器是实现直流电能双向流动的装置，主要应用于混合动力汽车和直流不间断供电系统等场合15。本文利用 DC/DC 变换器对光伏系统和储能系统进行控制，双向直流变换器采用经典 BUCK/BOOST 电路拓扑，具备升降压双向变换功能，即升降压斩波电路。其结构图如图 3 所示。图 3双向 DC/DC 变换器结构图图 3 中，Udc(t)、U(t)分别为直流母线电压和储能电池端电压;VT1、VT2 为开关管;L 为双向电感;C1、C2分别为储能侧等效电容和直流母线侧等效电容。BOOST 电路传递函数为GV1(t)=ILLt+(1 D)Udc(t)C2Lt2+Lt+(1 D)2(7)Gi1(t)=Udc(t)C1t+1dc()+(1 D)ILC2Lt2+Lt+(1 D)2(8)式中:IL为电感电流;D 为占空比;、dc分别为储能侧等效电阻和直流母线侧等效电阻。BUCK 电路传递函数为GV2(t)=Udc(t)C2Lt2+Lt+1(9)Gi2(t)=Udc(t)(C2t+1)C2Lt2+Lt+1(10)在 BUCK 电路中，电感除了实现储能作用外，还能实现降压的作用，若电感 L 的数值过小，会导致工作时，储存的磁能较少，难以降低电路电压。平波是电容在 BUCK 电路中的重要作用之一，若电容 C 的数值过小，会导致输出电压的脉动值过19新能源发电与局域电网EMCA2023，50(7)大。一般来说，开关频率越高，电感 L 的取值越小，电压脉动越小，电容 C 的取值越小。32光伏出力控制策略光伏电池于任何情况中，在光照强度与温度不变时，总有一点其功率输出值最大，这个点的位置根据光照和温度的不同而发生变化1