CN103036244A - 大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种大容量风电场用多级全钒液流电池储能的功率优化分配控制方法。该控制方法采用DC/AC变换器级联双向DC/DC变换器的全钒液流电池(VRB)储能系统接口，考虑多级并联的VRB在平抑风电场功率波动过程中荷电状态(SOC)值的差异，构建了以每级VRB组荷电状态大小为最优充放电电池组为首选依据，以充放电电压限值所对应的最大充放电功率为约束条件的优化功率分配单元，从而完成一种多级VRB储能系统的功率分配模块设计。该功率分配控制方法摒弃常规的平均功率分配原则，不仅能很好的平抑风电场功率波动，同时也可以有效地减少大容量储能系统每级VRB组的循环充放电次数，并确保电池工作于安全稳定运行区域。

Description

大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法

技术领域

本发明属于风电场运行的电池储能技术领域，特别涉及一种大容量风电场用多级全钒液流电池储能的功率优化分配控制方法，具体包括全钒液流电池储能系统在平抑风电场功率波动过程中对每级VRB组分配的平抑目标功率给定值的控制方法。 

背景技术

随着大规模风电并网，其输出功率的波动性和随机性对电网的安全稳定运行带来了影响，而储能技术是解决这些问题的有效手段之一，如在风电场并网出口侧安装一定容量的储能电站平滑风电场功率波动，增强网-源互动能力，一定程度上可减轻风电场对电网的冲击。现有储能技术主要有飞轮、超级电容、超导及电化学电池储能等，而以电化学电池储能技术最为成熟和经济。但是随着风电场容量的大幅增加，在电池储能系统平抑风电场功率波动过程中需要多级储能装置并联运行。 

全钒液流电池储能以其结构简单，重复重放电过程不会造成电池容量下降等优势正被逐步应用，但在实际并联的多级电池组运行中，受温度、自放电、电极材料相变等因素影响导致每级电池组的运行工作状态不同，造成荷电状态值有所差异。若每级电池组分配的平抑目标功率不当将会造成电池多次不必要的充放电循环及过电压现象的发生，可能会影响电池的使用寿命及安全稳定运行，从而造成风电功率平抑效能及储能利用率降低。因此，为了提高大容量风电场功率平抑的多级储能安全可靠运行能力，有必要研究考虑电池的自身充放电特性的多级储能优化功率分配控制策略。 

发明内容

有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种大容量风电场用多级全钒液流电池储能的功率优化分配控制方法，可以避免电池组多次不必要的充放电循环和充电电压过高或放电电压过低而造成电池损坏现象的发生。 

本发明的目的是这样实现的： 

本发明提供的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，包括以下步 骤： 

S1：检测VRB电池组实际运行工作状态时风电场的输出功率信号P_wind； 

S2：通过风电场输出功率信号P_wind来计算储能平抑目标功率给定值信号

S3：判断储能平抑目标功率给定值信号

的大小，当检测到

时，将向电池组进行充电；检测时，电池组将进行放电； 

S4：实时检测VRB电池组的实时荷电状态信号SOC，并比较实时荷电状态信号SOC值，选择实时荷电状态信号SOC值最小者作为最优充电电池组，将实时荷电状态信号SOC最大者作为最优放电电池组，并将最优充电电池组和最优放电电池组设置为目标电池组； 

S5：计算最优充电电池组的实时最大充电功率计算最优放电电池组的实时最大放电功率

S6：检测VRB电池组的外部端电压信号U_b，判断目标电池组的端电压信号U_b与其充电电压上限U_high的大小，目标电池组的端电压信号U_b与其放电电压下限U_low的大小， 

若U_b≤U_high，则以

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组进行恒功率充电， 

若U_b≥U_low，则以

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组进行恒功率放电， 

其中，k表示荷电状态相同的优先目标电池组个数， 

同时，控制其它VRB组功率给定值为0， 

若判断出U_b≥U_high，则以最优充电电池组的最大充电功率

等于目标功率给定值P_{Bx_ref}进行充电； 

若判断出U_b≤U_low，则以最优放电电池组的最大放电功率

等于目标功率给定值P_{Bx_ref}进行放电； 

S7：实时检测的VRB电池组的荷电状态信号SOC值，选择实时荷电状态信号SOC值最小者作为最优充电电池组，将实时荷电状态信号SOC最大者作为最优放电电池组，并将最优充电电池组和最优放电电池组设置为下一目标电池组；确定下一目标电池组承担剩余的储能平抑目标功率给定值为

S8：返回步骤S6，对下一目标电池组进行充电或放电功率分配； 

S9：切换到下一级VRB电池组，在有限的VRB电池组范围内继续进行步骤S4-S7； 

进一步，还包括以下步骤： 

S10：判断所有VRB电池组是否全部工作，重复步骤S1-S9； 

进一步，所述切换到下一级VRB电池组是通过以下步骤来实现的： 

S91：将分配到各级VRB电池组的充放电目标功率给定值P_{B_ref}与每级VRB电池组的实际充放电功率P_b作差，其差值通过比例积分器得到电流给定信号i_{L_ref}，在与各级电池侧电感平均电流i_L作差，其差值通过比例积分器得到电压信号，在经过PWM调制后控制双向DC/DC变换器中IGBT的导通与关断，从而控制各级VRB电池组的充放电。 

进一步，所述步骤S2中通过风电场输出功率信号P_wind来计算储能平抑目标功率给定值信号

是通过以下方式来实现的： 

将检测到的风电场输出功率信号P_wind经过低通滤波器1(1+Ts)得到注入电网的功率信号P_g，进而将注入电网的功率信号P_g与风电场输出功率信号P_wind作差得到储能平抑目标功率给定值信号

进一步，所述步骤S2中所述的储能平抑目标功率给定值，是风电输出有功功率中1Hz以上的高频波动会被风电机组惯性所吸收，0.01Hz以下低频波动被电网自动增益控制所补偿，因此，控制VRB电池组储能系统平抑0.01Hz~1Hz之间的功率波动，即平抑目标功率给定值为

其中，滤波时间常数T根据滤波器幅频特性及所抑制功率波动的截止频率来确定。 

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S4中选取最优充电电池组条件为： 

0.2＜min(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8 

选取最优放电电池组条件为： 

0.2＜max(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8 

进一步，所述步骤S5中目标电池组的实时最大充电功率为： 

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{ch}\arg e}^{\max }=\frac{U_{\mathrm{high}}^2-U_s\·U_{\mathrm{high}}}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}+\frac{U_{\mathrm{high}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}+\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}}$

目标电池组的最大放电功率为： 

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{disch}\arg e}^{\max }=\frac{U_s\·U_{\mathrm{low}}-U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}-\frac{U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}-\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}}$

其中，VRB电池组电堆电压U_s表达式为： 

$U_s=n\×(V_{\mathrm{equilibrium}}+2\frac{\mathrm{RT}}{F}\ln \left(\frac{\mathrm{SOC}}{1-\mathrm{SOC}}\right))$

式中，U_high、U_low分别为充电电压上限和放电电压下限；I_s为VRB电堆内部电流；R_reaction、R_resistive分别为VRB电化学反应内部损耗和电堆内部电流损耗的等效电阻；R_fixed为VRB等效流体阻抗；k_T为泵升损耗常数，n为电堆串联电池数；V_equilibrium为单体VRB电堆均衡电势；R为流体常数；T为温度；F为法拉第常数。 

进一步，所述步骤S9中判断所有VRB电池组是否全部工作，通过检测每级VRB电池组电源侧电感电流值i_L来判断，当i_L为正表示充电状态，为负表示放电状态。 

本发明的优点在于：本发明公开的一种大容量风电场用多级全钒液流电池储能的功率优化分配控制方法，在VRB储能系统平抑风电场功率波动过程中，摒弃常规的每级VRB平均功率分配策略，通过每级VRB组在实际运行中荷电状态(SOC)值的不同，构建了以每级VRB组荷电状态大小为最优充放电电池组首选依据，以充放电电压限值所对应的最大充放电功率为约束条件进行功率的分配，使得优化的功率分配策略在较好的平抑风电场功率波动基础上，有效地减少每级VRB组的循环充放电次数，延长其使用寿命，并避免电池组出现过压现象，确保电池工作于安全稳定运行区域。 

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中： 

图1为含多级全钒液流电池储能的风电场连接示意图； 

图2为双向DC/DC变换器控制框图； 

图3为多级VRB储能系统功率优化分配控制流程图； 

图4为VRB储能平抑风电功率波动效果图； 

图5为每级VRB在平抑过程中荷电状态变化曲线图； 

图6为每级VRB储能系统输出功率曲线图； 

图7为常规的平均功率分配策略下每级VRB输出功率曲线图； 

图8为每级VRB组在平抑过程中端电压及堆栈电压的变化曲线图。 

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。 

实施例1 

图1为含多级全钒液流电池储能的风电场连接示意图，图2为双向DC/DC变换器控制框图，图3为多级VRB储能系统功率优化分配控制流程图，如图所示：本发明提供的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，包括以下步骤： 

S1：检测VRB电池组实际运行工作状态时风电场的输出功率信号P_wind； 

S2：通过风电场输出功率信号P_wind来计算储能平抑目标功率给定值信号

是通过以下方式来实现的： 

将检测到的风电场输出功率信号P_wind经过低通滤波器1(1+Ts)得到注入电网的功率信号P_g，进而将注入电网的功率信号P_g与风电场输出功率信号P_wind作差得到储能平抑目标功率给定值信号

本实施例采用的储能平抑目标功率给定值

是风电输出有功功率中1Hz以上的高频波动会被风电机组惯性所吸收，0.01Hz以下低频波动被电网自动增益控制所补偿，因此，控制VRB电池组储能系统平抑0.01Hz~1Hz之间的功率波动，即平抑目标功率给定值为 其中，滤波时间常数T根据滤波器幅频特性及所抑制功率波动的截止频率来确定。 

S3：判断储能平抑目标功率给定值信号

的大小，当检测到时，将向电池组进行充电；检测

时，电池组将进行放电； 

S4：实时检测VRB电池组的实时荷电状态信号SOC，并比较实时荷电状态信号SOC值，选择实时荷电状态信号SOC值最小者作为最优充电电池组，将实时荷电状态信号SOC最大者作为最优放电电池组，并将最优充电电池组和最优放电电池组设置为目标电池组； 

本实施例中的选取最优充电电池组条件为： 

0.2＜min(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8 

选取最优放电电池组条件为： 

0.2＜max(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8 

所述步骤S5中目标电池组的实时最大充电功率为： 

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{ch}\arg e}^{\max }=\frac{U_{\mathrm{high}}^2-U_s\·U_{\mathrm{high}}}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}+\frac{U_{\mathrm{high}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}+\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}}$

目标电池组的最大放电功率为： 

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{disch}\arg e}^{\max }=\frac{U_s\·U_{\mathrm{low}}-U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}-\frac{U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}-\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}}$

其中，VRB电池组电堆电压U_s表达式为： 

$U_s=n\×(V_{\mathrm{equilibrium}}+2\frac{\mathrm{RT}}{F}\ln \left(\frac{\mathrm{SOC}}{1-\mathrm{SOC}}\right))$

式中，U_high、U_low分别为充电电压上限和放电电压下限；I_s为VRB电堆内部电流；R_reaction、R_resistive分别为VRB电化学反应内部损耗和电堆内部电流损耗的等效电阻；R_fixed为VRB等效流体阻抗；k_T为泵升损耗常数，n为电堆串联电池数；V_equilibrium为单体VRB电堆均衡电势；R为流体常数；T为温度；F为法拉第常数。 

S5：计算最优充电电池组的实时最大充电功率

计算最优放电电池组的实时最大放电功率

S6：检测VRB电池组的外部端电压信号U_b，判断目标电池组的端电压信号U_b与其充电电压上限U_high的大小，目标电池组的端电压信号U_b与其放电电压下限U_low的大小， 

若U_b≤U_high，则以

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组进行恒功率充电， 

若U_b≥U_low，则以

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组进行恒功率放电， 

其中，k表示荷电状态相同的优先目标电池组个数， 

同时，控制其它VRB组功率给定值为0， 

若判断出U_b≥U_high，则以最优充电电池组的最大充电功率等于目标功率给定值P_{Bx_ref}进行充电； 

若判断出U_b≤U_low，则以最优放电电池组的最大放电功率等于目标功率给定值P_{Bx_ref}进行放电； 

S7：实时检测的VRB电池组的荷电状态信号SOC值，选择实时荷电状态信号SOC值最小者作为最优充电电池组，将实时荷电状态信号SOC最大者作为最优放电电池组，并将最优充电电池组和最优放电电池组设置为下一目标电池组；确定下一目标电池组承担剩余的储能平抑目标功率给定值为

S8：返回步骤S6，对下一目标电池组进行充电或放电功率分配； 

S9：切换到下一级VRB电池组，在有限的VRB组范围内继续进行步骤S4-S7；判断所有VRB电池组是否全部工作，通过检测每级VRB电池组电源侧电感电流值i_L来判断，当i_L为正表示充电状态，为负表示放电状态。 

所述切换到下一级VRB电池组是通过以下步骤来实现的： 

S91：将分配到各级VRB电池组的充放电目标功率给定值P_{B_ref}与每级VRB电池组的实际充放电功率P_b作差，其差值通过比例积分器得到电流给定信号i_{L_ref}，在与各级电池侧电感平均电流i_L作差，其差值通过比例积分器得到电压信号，在经过PWM调制后控制双向DC/DC变换器中IGBT的导通与关断，从而控制各级VRB电池组的充放电。 

S10：判断所有VRB电池组是否全部工作，重复步骤S1-S9； 

图4-8为多级VRB储能系统的功率优化分配控制效果图；图4为VRB储能平抑风电功率波动效果图，图5为每级VRB在平抑过程中荷电状态变化曲线图，图6为每级VRB储能系统输出功率曲线图，图7为常规的平均功率分配策略下每级VRB输出功率曲线图，图8为每级VRB组在平抑过程中端电压及堆栈电压的变化曲线图，图中，Us1表示第一级VRB组堆栈电压，Us2表示第二级VRB组堆栈电压，Ub1表示第一级VRB组端电压，Ub2表示第二级VRB组端电压，Pb1表示第一级VRB组实际充放电功率，Pb2表示第二级VRB组实际充放电功率,PB1表示第一级VRB组充放电功率给定值，PB2表示第二级VRB组充放电功率给定值。 

实施例2 

以下将结合附图，对本发明提供的实施例2进行详细的描述。 

如图1所示，1表示典型风电场，2表示电压型三相PWM逆变器，3表示多重双向DC/DC变换器，4表示全钒液流电池组，5表示无穷大系统；在典型风电场中包括风力机11与之连接的齿轮箱12，转子侧变流器13和网侧变流器14连接后并接在导线上；采用四象限交直流电压型PWM变换器级联多重双向BuckBoost直流变换器作为储能系统与电网之间进行能量交换的接口，通过升压变压器并联到风机出口处的电网母线上。通过控制双向DC/DC变换器，灵活的控制每级VRB组的充放电过程，完成平抑风电场功率波动任务。 

参见图2、图3具体说明双向DC/DC变换器的控制方法及多级VRB储能系统的功率优化分配控制方法具体步骤如下： 

（1）风电场并入电网后，检测得到风电场的输出功率信号P_wind，每级VRB组外部端电压传感器测得电池端电压信号U_b，每级VRB组侧电感电流传感器测得电感平均电流信号i_L，检测每级VRB组的实时荷电状态信号SOC。 

（2）将检测到的风电场输出功率信号P_wind经过低通滤波器1/(1+Ts)得到注入电网的功率信号P_g，进而将注入电网的功率信号P_g与风电场输出功率信号P_wind作差得到储能平抑目标功率给定值信号

其表达式为： 

$P_{\mathrm{b\; ref}}^{*}=P_{\mathrm{wind}*}\mathrm{sT}/(1+\mathrm{Ts})---\left(1\right)$

式中T为滤波时间常数，其值根据滤波器幅频特性及所抑制功率波动的截止频率来确定。 

（3）判断储能平抑目标功率给定值信号

的大小，当检测到

时，将向电池组进行充电；检测

时，电池组将进行放电。 

（4）选取最优充放电电池组。通过实时检测的每级VRB组荷电状态，并将SOC值进行比较，选择SOC值最小者作为最优的充电电池组或者以SOC最大者作为最优放电电池组。则选取最优充电电池组条件为： 

0.2＜min(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8    (2) 

选取最优放电电池组条件为： 

0.2＜max(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8    (3) 

（5）计算最优充电或放电电池组x的实时最大充电或放电功率

其表达式为 

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{ch}\arg e}^{\max }=\frac{U_{\mathrm{high}}^2-U_s\·U_{\mathrm{high}}}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}+\frac{U_{\mathrm{high}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}+\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}}---\left(4\right)$

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{disch}\arg e}^{\max }=\frac{U_s\·U_{\mathrm{low}}-U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}-\frac{U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}-\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}}---\left(5\right)$

此时判断目标电池组x的端电压信号U_b与其充电电压上限U_high或放电电压下限U_low的大小，若此时U_b≤U_high或U_b≥U_low则以等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组x进行恒功率充电或放电，其中k表示荷电状态相同的优先目标电池组个数。同时，控制其它VRB组功率给定值为0。若判断出U_b≥U_high或U_b≤U_low，则以x的最大 充电功率

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}或最大放电功率

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}进行充电或放电。 

（6）通过实时检测的每级VRB组SOC值继续选取下一目标电池组m，来承担剩余的平抑功率波动储能给定值

或并通过步骤（5）的计算分析过程对电池组m进行充电或放电功率分配。 

（7）判断n组VRB是否全部工作，在有限的n组VRB范围内继续进行步骤（4）、（5）、（6）。 

（8）将分配到各级VRB组的充放电目标功率给定值P_{B_ref}与每级VRB的实际充放电功率P_b作差，其差值通过比例积分(PI)器得到电流给定信号i_{L_ref}，在与各级电池侧电感平均电流i_L作差，其差值通过比例积分(PI)器得到电压信号，在经过PWM调制后控制双向DC/DC变换器中IGBT的导通与关断，从而控制各级VRB的充放电。 

在实际并联的多级电池组运行中，受温度、自放电、电极材料相变等因素影响导致每组电池的运行工作状态不同，造成荷电状态值有所差异。若每级电池组分配的平抑目标功率不当将会造成电池多次不必要的充放电循环和过电压现象，可能会影响电池的使用寿命及安全稳定运行，从而造成风电功率平抑效能及储能利用率降低。目前大多采用功率平均分配策略，即在平抑风电功率波动过程中，每级电池组平均分担充放电任务，时刻处于充放电工作状态，从而导致每级电池组充放电循环次数增加，影响使用寿命。基于此，本发明以每级电池组的荷电状态值作为吞吐功率的优选目标，以外部端电压作为电池安全充放电的约束条件，这样就可以在完成平抑效果的基础上，减少每级电池组充放电次数，并且防止了过压现象发生。 

实施例3 

由于每级VRB组实际运行工作状态不同，造成荷电状态有所差异，选择SOC值最小者作为最优的充电电池组或者以SOC最大者作为最优放电电池组，并以每级VRB组的充电电压上限和放电电压下限所对应的最大充放电功率为安全充放电约束条件，通过优化的多级全钒液流电池储能的功率分配控制，减少了电池组充放电循环次数，确保了电池组工作于安全运行区域。 

采用本发明所述方法，以2MW风电机组和2级VRB组为例，对优化的功率分配控制策略有效性进行实验对比分析，其结果如图4-8所示： 

从图4中可以看出，风电机组输出功率随风速的变化而剧烈波动，最高波动瞬时幅值可达0.8MW左右，而经过2级VRB储能系统平抑后的有功功率波动幅值控制在0.45MW以内，注入电网的有功功率明显变平滑。由于充电时以SOC值较小的第1级VRB为优先选取对象，在放电情况下以SOC值较大的第2级VRB为优先选取对象，因此，经过一段时间2级VRB的荷电状态会相等，则由图5、6可知，92s时刻，2级VRB的荷电状态达到同一值，在92s之后分别承担相同的平抑任务。此外，图6所示，以前10s为例，从0时刻起，第2级VRB先进行放电，经过1s达到最大放电功率，此时投入第1级VRB，由2级VRB共同承担放电任务，而在3~5s时间内，充电任务由第1级VRB独立完成，此时，第2级VRB处于休息状态，之后在5~10s之间，第2级VRB独立承担放电任务，第1级处于非工作状态。进而有图6可以看出第1级电池组的充放电次数为20次，第2级电池组的充放电次数为19次。而图7中所示常规的功率平均分配策略下2级VRB平均分担着充放电任务，时刻处于充放电工作状态，每级VRB的充放电次数为27次。从图8的VRB电压变化曲线可以看出，在优化的功率分配控制策略下，当每级VRB分配的功率值过大而造成VRB端电压过高或过低时，可以保证电池端电压工作在充电电压上限620V和放电电压下限400V处，VRB尽最大能力吞吐功率。 

从实验结果图可以看出，与功率平均分配策略相比，以VRB组的充电上限电压和放电下限电压所对应的最大充放电功率为约束条件，基于每级VRB组荷电状态的功率优化分配控制策略，可以有效地较少每级VRB组的循环充放电次数，提高了VRB的工作效率，确保了VRB端电压工作于安全稳定运行区域。 

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。 

Claims (8)

1.大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：检测VRB电池组实际运行工作状态时风电场的输出功率信号P_wind；

S2：通过风电场输出功率信号P_wind来计算储能平抑目标功率给定值信号

S3：判断储能平抑目标功率给定值信号

的大小，当检测到

时，将向电池组进行充电；检测时，电池组将进行放电；

S4：实时检测VRB电池组的实时荷电状态信号SOC，并比较实时荷电状态信号SOC值，选择实时荷电状态信号SOC值最小者作为最优充电电池组，将实时荷电状态信号SOC最大者作为最优放电电池组，并将最优充电电池组和最优放电电池组设置为目标电池组；

S5：计算最优充电电池组的实时最大充电功率计算最优放电电池组的实时最大放电功率

S6：检测VRB电池组的外部端电压信号U_b，判断目标电池组的端电压信号U_b与其充电电压上限U_high的大小，目标电池组的端电压信号U_b与其放电电压下限U_low的大小，

若U_b≤U_high，则以

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组进行恒功率充电，

若U_b≥U_low，则以

等于充放电目标功率给定值P_{Bx_ref}对目标电池组进行恒功率放电，

其中，k表示荷电状态相同的最优充电电池组个数，

同时，控制除最优电池组以外的其它级VRB电池组功率给定值为0，

若判断出U_b≥U_high，则以最优充电电池组的最大充电功率

等于目标功率给定值P_{Bx_ref}进行充电；

若判断出U_b≤U_low，则以最优放电电池组的最大放电功率等于目标功率给定值P_{Bx_ref}进行放电；

S7：实时检测的VRB电池组的荷电状态信号SOC值，选择实时荷电状态信号SOC值最小者作为最优充电电池组，将实时荷电状态信号SOC最大者作为最优放电电池组，并将最优充电电池组和最优放电电池组设置为下一目标电池组；确定下一目标电池组承担剩余的储能平抑目标功率给定值为

S8：返回步骤S6，对下一目标电池组进行充电或放电功率分配；

S9：切换到下一级VRB电池组，在有限的VRB电池组范围内继续进行步骤S4-S7。

2.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，其特征在于：还包括以下步骤：

S10：判断所有级VRB电池组是否全部工作，重复步骤S1-S9。

3.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流储能功率优化分配控制方法，其特征在于：所述切换到下一级VRB电池组是通过以下步骤来实现的：

S91：将分配到各级VRB电池组的充放电目标功率给定值P_{B_ref}与每级VRB电池组的实际充放电功率P_b作差，其差值通过比例积分器得到电流给定信号i_{L_ref}，在与各级电池侧电感平均电流i_L作差，其差值通过比例积分器得到电压信号，在经过PWM调制后控制双向DC/DC变换器中IGBT的导通与关断，从而控制各级VRB电池组的充放电。

4.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流储能功率优化分配控制方法，其特征在于：所述步骤S2中通过风电场输出功率信号P_wind来计算储能平抑目标功率给定值信号

是通过以下方式来实现的：

将检测到的风电场输出功率信号P_wind经过低通滤波器1(1+Ts)得到注入电网的功率信号P_g，进而将注入电网的功率信号P_g与风电场输出功率信号P_wind作差得到储能平抑目标功率给定值信号

5.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，其特征在于：所述步骤S2中所述的储能平抑目标功率给定值通过以下公式来计算：

$P_{\mathrm{b\; ref}}^{*}=P_{\mathrm{wind}*}\mathrm{sT}/(1+\mathrm{Ts});$

其中，滤波时间常数T根据滤波器幅频特性及所抑制功率波动的截止频率来确定，s表示复变量。

6.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，其特征在于：所述步骤S4中选取最优充电电池组条件为：

0.2＜min(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8；其中，SOC₁表示第一级VRB组荷电状态，SOC₂表示第二级VRB电池组的荷电状态，SOC_n表示第n级VRB电池组荷电状态；

选取最优放电电池组条件为：

0.2＜max(SOC₁，SOC₂……SOC_n)＜0.8。

7.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，其特征在于：所述步骤S5中目标电池组的实时最大充电功率为：

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{ch}\arg e}^{\max }=\frac{U_{\mathrm{high}}^2-U_s\·U_{\mathrm{high}}}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}+\frac{U_{\mathrm{high}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}+\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}};$

目标电池组的最大放电功率为：

$P_{\mathrm{bx}\_\mathrm{disch}\arg e}^{\max }=\frac{U_s\·U_{\mathrm{low}}-U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{reaction}}+R_{\mathrm{resistive}}}-\frac{U_{\mathrm{low}}^2}{R_{\mathrm{fixed}}}-\frac{k_T{I}_s}{\mathrm{SOC}};$

其中，VRB电池组电堆电压U_s表达式为：

$U_s=n\×(V_{\mathrm{equilibrium}}+2\frac{\mathrm{RT}}{F}\ln \left(\frac{\mathrm{SOC}}{1-\mathrm{SOC}}\right));$

式中，U_high、U_low分别为充电电压上限和放电电压下限；I_s为VRB电池组堆内部电流；R_reaction、R_resistive分别为VRB电池组电化学反应内部损耗和VRB电池组堆内部电流损耗的等效电阻；R_fixed为VRB电池组等效流体阻抗；k_T为泵升损耗常数，n为电堆串联电池数；V_equilibrium为单体VRB电堆均衡电势；R为流体常数；T为温度；F为法拉第常数。

8.如权利要求1所述的大容量风电场用全钒液流电池储能功率优化分配控制方法，其特征在于：所述步骤S9中判断所有VRB电池组是否全部工作，通过检测每级VRB电池组电源侧电感电流值i_L来判断，当i_L为正表示充电状态，为负表示放电状态。

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