风电储能容量优化计算

大型并网风电场储能容量优化方案

2012-08-17 00:00 原文链接

为减少大型并网风电场输出功率不稳定给系统频率造成的较大影响，在Matlab平台中仿真了风电机组输出功率随风速变化的规律，以风电机组输出功率特性函数和风电场风速概率分布函数为基础，提出了一种计算大型风电系统长时间稳定输出所需储能容量的方法，并用实际风电场数据验证了该方法的有效性，以期为风电场设计提供决策参考。

0 引言

风能是一种清洁的可再生能源，风力发电是风能利用的主要形式。风力发电作为一种特殊的电力，其原动力是风。自然界风的变化是很难预测的，风速和风向的变化影响着风力发电机的出力。风力发电机输出功率的不稳定性使风力发电具有许多不同于常规能源发电的特点。大规模风电场并网对系统稳定性[1-2]、电能质量[3-6]的影响不容忽视，如果这些问题得不到适当的处理，不仅会危及负荷端用电，甚至可能导致整个电网崩溃，而且会制约风能的利用，限制风电场的规模。

我国《可再生能源发展“十一五”规划》[7]指出，在“十一五”期间全国将重点建设约30

个10万kW以上的大型发电场和5个百万kW 级风电基地。大型风电并网将对电网运行的稳态频率产生一定影响。风电场优化输出[8]是保证电网频率稳定的重要技术问题。

文献[9]用飞轮储能系统来实现风电机输出功率补偿，具有储能密度大、充放电速度快且无环境污染的优点。

文献[10]仿真研究了串并联型超级电容器储能系统对平滑风力发电系统输出功率的影响，具有高功率密度、高充放电速度、控制简单、转换效率高、无污染等特点。

文献[11]研究了电池储能系统(battery energy storage system，BESS)在改善并网风电场电能质量方面的应用情况，具有快速的功率吞吐率和灵活的4 象限调节能力。

文献[12-14]对超导储能装置(superconducting magnetic energy storage，SMES)在并网型风力发电系统中的应用作了深入研究，发现超导储能系统具有良好的动态特性、4 象限运行能力和无损储能等优势。

储能技术在并网风电场中的应用已被广泛研究，相关学者正努力攻克大容量储能技术，并不断降低单位储能成本。目前，容量为5GW.h 的SMES已通过可行性分析和技术论证[1 5]。不过，按现有的储能方式，即风力发电机始终以最大功率点跟踪(maximum power poi nt tracking，MPPT)方式运行，当负荷较轻(如夜间)时，部分电能被储存，当负荷重且遇到弱风时，储能设备中的能力被转换成电能进行补偿，这时因为电网负荷的波动特性往往并不与风电功率的波动特性一致，仍存在如何合理选取储能容量大小的问题。另一种办法是降额发电，即在正常情况下，风电场不按照最大功率点跟踪的方式运行，而是按最大功率的一定百分比发电，当风力下降或上升时，相应地提升或降低发电能力，以减缓发电量的随机波动。这种方法直接影响了风能利用的效率，大大降低了运营利润，且调节能力有限。

本文将以实际风电场风速概率密度曲线为基础，研究大型风电场要达到长期有功功率稳定输出所需储能能量的计算方法，合理选取储能容量使风电场输出功率均匀，风能利用率最大。

1 风电场输出功率随风速的变化情况

电力系统频率波动的直接原因是发电机输入功率和输出功率之间不平衡。在传统的水电、火电发电机组并联运行的电力系统中，原动机功率是恒定不变的，这取决于本台发电机的原动机和调速器的特性，是相对容易控制的因素;发电机电磁功率的变化不仅与本台发电机的电磁特性有关，更取决于电力系统的负荷特性，是难以控制的因素，也是引起电力系统频率波动的主要原因[16]。然而在含有大型风电场的电力系统中，原动机功率波动频繁，难以预测，为便于研究，需要将负荷设为恒定值(或认为其波动由传统机组平衡)，来探讨风电场因风速波动给系统频率稳定带来的影响。

本文在Matlab7.6 的Simulink 平台中搭建了图1 所示的含大型风电场简化系统模型。该系统模拟由50台容量为1.5MW 双馈风电机组组成的风电场，每台风电机并联电容补偿容量为150kvar，这些发电机通过690V/10kV变压器升压后再经10kV/220kV升压变压器接入系统。本文采用Matlab7.6/Simulink7.1中双馈异步发电机的平均模型。该模型用程控电压源代替绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor，IGBT)电压源换流器，它不产生谐波，仿真时间更长，有利于研究风速变化后风电机组出力的变化规律。

当t=15s时，用这个模型对风速分别从11m/s降至9m/s 和3m/s 的过程进行仿真，风电场出力的变化情况如图2 所示。

从图2 可以看出：当风速下降幅度不大(11m/s降至9m/s)时，风电机组有功输出非线性下降，约15s后稳定;如果下降到启动风速以下，则有一个输出功率快速减少的过程，输出功率下降更快(历时约8s)。在实际风电场中，风速不可能只是呈现单一的减小变化，而是经常上下波动，这就使风电场输出功率波动频繁，从而使电力系统频率波动频繁。

2 风电机组输出功率特性函数

风力发电机空气动力数学模型为：

式中：PM为风电机额定功率;ρ为空气密度;Cp为风能转换效率系数;R为风力机叶轮半径;Vω为注入风速;λ为叶尖速比;β为桨距角。

风电场中上百台风力机布置在一起，一些风力机将处于其它风力机的尾流中，风力机的性能会受到影响，这会影响整个风电场总的有功功率输出[17]。受尾流效应的影响，风电场的输出功率与风速、风向有关，风电场的输出功率呈现出方向性。因此合理布置风力机，可以尽量减小风力机尾流的影响，提高风电场效率，使风电场的经济性达到最佳。相关研究结果[17]表明：在平坦地形的风电场中布置风力机时，可沿顺行方向菱形排列风力机，前后排风力机错开布置，间距可取风力机直径的8~10 倍，风力机左右间距可取风力机直径的2~ 3 倍，这样可以很好地减小风力机尾流效应的影响。

另外，风电场一般占地上百平方公里，在这样大的面积中，各台风机受风不可能一样，这也会影响风电场出力。不过，目前采用的数学模型基本上是假设风电场内所有风电机组的风速相同，把所有风电机组的输出功率相加作为风电场的输出功率，同时不考虑风电场内风速的变化。

本文不考虑尾流效应和风电场内部风机受风不均的影响，采用Matlab7.6/Simulink7.1 模型库中的风力机模型，该风力机模型的功率特性如图3所示。