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3.2 能量状态反馈控制
当风电功率大于风电目标出力时,储能充电,反之放电。若严格执行该运行策略,需增大储能配置容量以避免储能过充过放,但这会显著增加储能投资成本,目前多通过引入能量状态反馈控制予以解决。能量状态反馈控制主要包括:传递函数法[31]、模糊控制法[32-34]、预先控制法[35]及动态优化法[17]。
文献[31]推导得出了荷电状态反馈控制传递函数,避免了储能过充过放。文献[32]采用模糊控制修正储能初始功率计划,虽可保证荷电状态处于合理范围,但削弱了风电平滑效果。文献[33]通过双层模糊控制,减小了单层模糊控制对风电平滑效果的不利影响。文献[34]通过优化模型确定储能最佳荷电状态范围,并采用模糊控制调整滤波时间常数,使其处于最佳荷电状态范围。文献[35]利用预
先控制调整超级电容储能、电池储能的输出功率,降低了超级电容储能端电压到达上下限的概率,减小了风-储联合系统综合出力的波动峰值。文献[17]构建了包含储能荷电状态反馈控制的控制优化模型,根据储能荷电状态调整模型约束条件,使储能荷电状态处于合理范围。
综上,传递函数法依赖于数学推导,具有较强的理论基础,但推导难度大,不易实现。模糊控制法与预先控制法均不需要储能细致模型,可扩展性强,但其控制参数多根据设计者的主观经验确定,存在一定局限性。动态优化法将能量状态反馈控制转化为数学优化问题,通过求解优化模型滚动更新储能功率计划。该方法控制精细,为能量状态反馈控制提供了一种重要思路。
3.3 储能内部单元功率分配
储能内部单元功率分配主要针对的是电池储能[36-37]。这是因为电池储能由储能单元经串并联构成,考虑到储能单元在充放电效率等方面的差异,各单元荷电状态的一致性难以仅通过平均分配功率的方法保证。
文献[36]依据储能内部单元荷电状态占比分配功率,并根据各单元初始荷电状态修正分配功率,减小了储能内部单元荷电状态的差异,但该分配策略仅计及了储能输出功率约束。文献[37]构建了以储能内部单元荷电状态差异最小为目标,考虑储能输出功率、充放电状态转换约束的功率分配模型。所提分配策略在保证储能内部单元荷电状态一致性的条件下,减小了储能内部单元的充放电转换次数,延长了储能寿命。
综上,快速准确估计储能内部单元的荷电状态是储能内部单元功率分配的关键。但是,电池容量会随温度漂移,随循环次数增加而减少,导致荷电状态估计产生较大误差,影响功率分配策略的控制效果。因此,构建考虑电池容量变化的荷电状态鲁棒估计方法显得尤为重要。
4 储能系统的功率容量配置方法
储能系统功率容量配置的目标为在满足风电波动限制指标要求的前提下,实现配置评价指标的最优化。目前,储能系统的功率容量配置方法主要包括:理论分析法、仿真分析法及优化模型法。需注意的是,上述方法均适用于不同规模风电场的储能规划。
4.1 理论分析法
理论分析法一般首先对历史数据进行分析与特征量提取,随后依托不同分析方法,例如一阶滤波、概率分析等时域分析方法,以及傅里叶变换等频域分析法,确定储能配置功率容量。
文献[38]基于一阶滤波传递函数,推导得出储能系统的最小配置容量,但无法保证平滑后的风电出力满足风电波动限制指标要求。文献[39]通过对比不同滤波时间常数下的风电平滑效果,确定最佳滤波时间常数,随后根据3σ原理确定储能配置功率。文献[40]对混合储能输出功率的绝对值进行概率分析,在得到其累计概率分布后,将给定置信水平的输出功率绝对值作为电池储能的配置功率,将输出功率绝对值的最大值与电池储能配置功率之差作为超级电容储能的配置功率。文献[41]采用试差法由高频段向低频段延伸,确定满足风电波动限制指标要求的最小补偿频段,将储能最大输出功率作为其配置功率,储能最大能量差与荷电状态允许范围之比作为其配置容量。文献[42]通过傅里叶变换得到风电功率频谱密度,利用储能平抑指定频段的风电功率波动,将储能最大输出功率作为其配置功率,储能最大能量差与荷电状态允许范围之比作为其配置容量。
综上,理论分析法逻辑清晰,求解速度快,但推导分析增大了实现难度。另外,该方法仅从技术层面给出储能配置方案,无法考虑储能系统的运行效益,影响了配置方案的合理性。
4.2 仿真分析法
仿真分析法通过调用风电平滑策略对储能待选方案进行仿真分析,确定满足风电波动限制指标要求的储能最小功率容量。
文献[17]提出了一种考虑双时间尺度风电波动限制指标的风电平滑策略,并对不同功率容量的储能系统进行仿真分析,得到了满足风电波动限制指标要求的储能最小功率容量。文献[43]提出了一种基于模型预测控制的风电平滑策略,并通过仿真分析确定了储能最佳配置方案。文献[44]根据不同风电场和储能系统的容量配比关系进行仿真分析,提出了一种配置大规模储能系统的方案。文献[45]提出了两种储能电站动态调度模型,通过仿真分析确定了两种场景下的储能最佳配置方案。
综上,仿真分析法原理简单,易于实现,但储能最终方案的优劣与待选方案的数量密切相关:若待选方案过少,难以保证最终方案的最优性;待选方案过多,仿真时间会显著增加。另外,该方法也仅从技术层面给出储能配置方案,未对储能进行全面的效益评价。
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