风电场复合储能系统容量配置的优化设计_张坤

PF1

PT1
PT1
1 1 sT2
* PT 2

* PF 2
电网侧 储能系统
PF2

PT2
1 基于复合储能的风电系统
1.1 风电系统的工作原理 如图 1 所示，在风电场出口与电网之间并入复 合储能系统，并通过合理地控制各储能系统的输出 功率 PF1、PF2 来平滑风电场输出功率 PG 的波动， 使风电系统的并网功率 PT2 实现较为平滑的输出。 通常所选用的复合储能系统在技术性能上一般具 有较强的互补性。例如：超级电容器和蓄电池复合 系统，蓄电池的能量密度大，成本相对较低，但功 率密度小，充放电效率低，循环寿命短，对充放电 过程敏感，大功率充放电和频繁充放电的适应性不 强；而超级电容器则相反，其功率密度大，充放电
* 考值 PT 1 的大小是通过 1 阶低通滤波器(滤波平滑时
：文献[8]根
据平滑时间常数–电池容量特性给出了平滑风电功 率波动的短期和长期的容量配置标准； 文献[9]提出 了平滑时间常数 – 电池容量特性和平滑时间常数 – 系统输出效率特性的风电输出功率波动平滑效果 的判据标准， 依据成本/性能比来得出最佳的电池容 量。 文献[10]提出了平滑时间常数–电池容量特性和 平滑时间常数 – 合成输出标准偏差特性的判据标 准，并依据成本/性能比来确定合适的时间常数，进 而得出最佳的储能系统特性参数。 本文根据风电系统接入电网的相关技术规 定[11]，提出了一种新的风电系统输出功率的平滑度 判据标准，通过 BP 神经网络
[12-15]
间常数为 T1)对风电场输出功率 PG 滤波来得到；并
* 网功率参考值 PT 2 的大小是通过 1 阶低通滤波器(滤
波平滑时间常数为 T2)对 PT1 滤波来得到。 只要适当 设置平滑时间常数 T1、T2 的大小，即可实现风电功 率波动的分频平滑控制。
PG
1 1 sT1
* PT 1
风电场

G
风电场侧 储能系统
电网侧储 能系统
波动等技术性能的同时，还能满足系统的经济性要 求，已成为目前需要迫切解决的问题。本文主要针 对这个问题来进行分析讨论，并在此基础上提出了 一套新的解决方案。 目前，芬兰和日本等国家对风电功率波动的平 滑化进行了比较深入的研究，并提出了应用储能平 滑风电波动的运算法则及评估标准
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中
国
电
机
工
程
学
报
第 32 卷
具有较强的互补性[6-7]， 将其用于平滑风电功率的波 动，可以大幅度提高系统的经济性能和技术性能。 然而影响复合储能系统经济性的主要因素就是各 储能系统的容量配比，因此，如何协调处理好它们 之间的关系，使复合储能系统在满足平滑风电功率

G PG PF1 DC/AC 变换器 PT1 PF2 DC/AC 变换器 PT2 电网
基金项目：国家重点基础研究wk.baidu.com展计划(2009CB219702)；国家自 然科学基金重点项目(50837003)。 The National Basic Research Program of China (973 Program) (2009CB219702); Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50837003).
图2 Fig. 2
平滑风电功率波动的传统控制策略
Basic smoothing control method for HESS
风电 /复合储能系统在传统控制策略下的工作 特性如图 3 所示。由图 3(a)可知：复合储能系统能 够对风电场的输出功率起到比较好的平滑作用。由 图 3(b)可知：风电场侧储能系统对风电波动功率的 高频分量起到比较好的平滑作用；电网侧储能系统 对风电波动功率的低频分量也起到了一定的平滑 作用。由图 3(c)可知：要达到上述对风电功率波动 的平滑效果，风电场侧储能系统所需的容量相对较 小，电网侧储能系统则需要较大的储能容量(仿真 中，两储能系统采用了相同的容量，即 Q1Q2
Optimal Design of Hybrid Energy Storage System Capacity for Wind Farms
ZHANG Kun1, MAO Chengxiong1, XIE Junwen1, LU Jiming1, WANG Dan1, ZENG Jie2, CHEN Xun2
4.2MWh)。
第 25 期
26 24 P (T 3 000s) 22 T2 2 20 18 PT1(T1120s) 16 14 12 0 20 10 30 t/min
够定量反映功率曲线平滑度的判据标准。 其次， 建立了复合 储能系统特性参数–风电功率平滑度的短期神经网络模型， 并在此基础上综合考虑了复合储能系统的技术性能和经济 性能， 建立了反映复合储能系统特性参数–风电功率平滑度、 复合储能系统成本特性的长期数学模型。 最后， 通过遗传算 法对该模型的目标函数进行寻优， 从而得到复合储能系统最 佳的特性参数组合。 算例分析表明所提出的方法是合理、 有 效的。 关键词：风力发电；复合储能系统；储能容量；平滑时间常 数；神经网络；遗传算法
建立了复合储能
系统特性参数–风电功率平滑度的短期神经网络模 型，并在此基础上综合考虑了复合储能系统的技术 性能和经济性能，建立了复合储能系统特性参数– 风电功率平滑度、复合储能系统成本特性的长期数 学模型，进而通过遗传算法[15-19]得到复合储能系统 最佳的特性参数组合。

* PF 1
风电场侧 储能系统
0 引言
近年来，由于化石能源逐渐枯竭，温室效应造 成的地球暖化现象日益严重，因此可再生能源发电 得到了极大的关注和发展， 尤其是风力发电。 然而， 风电场因风速、风向等自然条件的变化而不能持续 地、稳定地输出电能，这在风电穿透功率比较高的 情况下，会对电网的电能质量及其稳定性产生较大 的影响[1-4]。文献[5]结合风力机变桨控制和发电机 变速控制，可实现单台风电机组输出较为平滑的有 功功率，然而风电场各机组之间的输出功率有可能 互补，同时也有可能相互叠加，从而导致风电场总 的输出功率仍可能存在较大波动性。另一方面，这 种控制方式也在一定程度上降低了风能的利用效 率。因此，在风电系统中配置一定容量的储能装置 将起到平抑功率波动、维持发电/负荷动态平衡、保 持电压/频率稳定的作用， 从而实现风力发电系统安 全、经济、高效、优质地运行。 鉴于复合储能系统(hybrid energy storage system， HESS)(如超级电容器和蓄电池)在技术性能上一般
DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.2012.25.016
第 32 卷 第 25 期 2012 年 9 月 5 日 文章编号：0258-8013 (2012) 25-0079-09
中
国 电 机 工 程 学 Proceedings of the CSEE 中图分类号：TM 71
[8-9]
风电/复合储能系统
图1 Fig. 1
风电/复合储能系统
Wind power system with HESS
效率高，循环寿命长，非常适合大功率充放电和循 环充放电的场合， 但其能量密度小， 成本相对较高。 因此，可将超级电容器置于风电场侧，并称之为风 电场侧储能系统，用于平滑风电波动功率的高频分 量；将蓄电池置于电网侧，并称之为电网侧储能系 统，用于平滑风电波动功率的低频分量，从而提高 系统的经济性能和技术性能。 图 2 为复合储能系统的基本平滑控制策略框 图。其中：经风电场侧储能系统调节后输出功率参
(1. State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology), Wuhan 430074, Hubei Province, China; 2. Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou 510080, Guangdong Province, China) ABSTRACT: According to the function and operating characteristics of hybrid energy storage system (HESS) for wind farm, an optimal design method of HESS capacity was proposed so that HESS can meet the technical requirements, such as smoothing out the wind power fluctuations and the economic requirement. In this paper, a quantitative criterion was proposed to identify the level of smoothing (LOS) of power curve firstly. Secondly, a short-term neural network model was established to reflect the relationship between characteristic parameters of HESS and LOS of output power transmitted to the grid. And then taken the technical and economic demand into the comprehensive consideration, a long-term mathematical model was established to reflect the relationship between characteristic parameters of HESS, LOS of output power transmitted to the grid and economic cost of HESS. Finally, genetic algorithm (GA) was used to determine optimal characteristic parameters of HESS by optimizing the objective function, which was derived from the built model. An example shows the rationality and effectiveness of the proposed method. KEY WORDS: wind power; hybrid energy storage system; capacity; smoothing time constant; neural network; genetic algorithm 摘要： 依据风电场复合储能系统的功能和工作特性， 提出了 一种复合储能系统(hybrid energy storage system， HESS)容量 的优化配置方法， 使其在满足平滑风电功率波动等技术性能 的同时，还能满足系统的经济性要求。首先，提出了一种能
报
Vol.32 No.25 Sep.5, 2012 ©2012 Chin.Soc.for Elec.Eng. 学科分类号：470·40
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文献标志码：A
风电场复合储能系统容量配置的优化设计
张坤 1，毛承雄 1，谢俊文 1，陆继明 1，王丹 1，曾杰 2，陈迅 2
(1．强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)，湖北省 武汉市 430074； 2．广东电网公司电力科学研究院，广东省 广州市 510080)