CN103944175A - 风光储联合发电系统出力特性优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风光储联合发电系统出力特性优化方法，其步骤包括计算得到的典型日的风力场的发电功率和计算得到的典型日的光伏电站的光伏发电系统逆变器后交流输出功率，风光叠加出力经储能装置优化控制后，在一定程度上减轻了风光出力波动对电网造成的影响，同时可有效提高并网质量，通过智能控制调度系统调节储能装置充放电过程，可实现平滑风光储能系统出力功率的目标。

Description

风光储联合发电系统出力特性优化方法

技术领域

本发明涉及可再生能源技术领域，具体指的是一种风光储联合发电系统出力特性优化方法。 

背景技术

随着能源与环境问题的日益严峻，节能减排问题在世界范围内得到广泛关注。风能与太阳能作为可再生无污染的绿色能源，风力发电、光伏发电近年来得到了大力发展。风光发电依赖于变化的气象条件，有功出力会在不同时段间剧烈波动，比如前一时段输出功率很高，到下一时段又跌落到较低水平。系统中日益增加的大型风电与光伏发电等可再生能源对传统电网的可靠性及稳定性带来很大的冲击，这与系统需要平稳、确定的电能注入相矛盾。当大型可再生能源接入电力系统后，传统机组的爬坡速率往往不能满足可再生能源带来的大幅度、短时的功率波动要求，这就迫使电网对接入系统的可再生能源进行限制。 

由于风能和光能的间歇性和随机性，风、光独立运行系统很难提供连续稳定的能量输出，其资源的不稳定性和间歇性造成其能源品质较差，大规模并网势必会影响电网的安全稳定运行。以至于发展智能电网时，如何安全、可靠地接入各种可再生能源电源是当今面临的一大挑战。如果在风、光互补的基础上加入储能装置组成风光储联合发电系统，就可以充分利用风能和光能在时间及地域上的天然互补性，同时配合储能系统对电能的存储和释放，改善整个风光发电系统的功率输出特性，缓解风电、光电等可再生能源的间歇性和波动性与电力系统需要实时平衡之间的矛盾，降低其对电网的不利影响。 

在风光储联合发电系统运行过程中，根据电网用电需要及风速、光照预测，优化风电厂、光伏电站、储能电站的有功功率，制定合理的风光储联合发电计 划，是发挥风光储联合发电系统综合效益，实现安全性、经济性、环保性的重要内容，也是建设风光储联合发电智能全景优化控制系统必不可少的环节。基于风光发电出力在通常情况下是不可调度的，风光储系统联合调度的主要任务是确定储能装置的充放电过程，确保系统能够最大程度地达到预定控制目标。然而，目前尚没有有效的调度方法，实现风光储联合发电系统的有功优化调度。在实际运行中，电力系统调度中心往往根据运行经验，人工制定风光储联合发电系统的发电计划，从而难以保证调度运行的安全性和经济性，也给运行人员带来了巨大的工作量。 

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供一种风光储联合发电系统出力特性优化方法，解决现有技术中存在风、光独立运行供电系统很难提供连续稳定的能量输出，其资源的不稳定性和间歇性造成其能源品质较差，大规模并网势必会影响电网的安全稳定运行的不足。 

为实现上述目的，本发明提供了一种风光储联合发电系统出力特性优化方法，其步骤包括： 

1）利用测风塔与风机轮毂同高度的实测每10分钟平均风速，并查出对应该风速的风机功率，进而得出1年中每10分钟的风电场出力，选取某月份中一个典型日的风出力曲线，从曲线里可以看出该地区夏季白天风小，夜里风比较大，而且风的随机波动性较强，甚至在很短的时间内风速还有无规律的脉动变化，这种能量的不稳定性给风能的使用带来了困难，其中风力场的发电功率与风速间的关系如下： 

P_w=C_p(T_tsr)πρR²V³/2   (1) 

式中:ρ为空气密度；R为风力机半径；V为风速；C_p(T_tsr)为风机的风能利用系数；T_tsr为叶尖速比；风能利用系数为叶尖速比的函数； 

2）当光伏发电系统中光伏阵列布置方案确定、逆变器选型结束后,逆变器后最大交流输出功率只取会受到光强系数和组件转换效率温度修正系数的影响，针对每个月选取的典型日，计算得到典型日的小时平均发电功率分布，其 次将典型日的小时平均发电量按余弦分布规律离散得到5分钟的平均发电功率；随后利用典型日间隔5分钟输出功率的汇总数据，等值延拓得出当月光伏电站输出功率统计，进而以此推算得到光伏电站全年输出功率统计，本工程中光伏电站输出功率统计是通过以下计算结果进行修正后得出： 

N_el=E_qAηη_Tη_iη_nη_l×10^-3   （2） 

$\mathrm{\η}=\frac{P_{\mathrm{AZ}}\×{10}^3}{E_{s}A}\×100\%---\left(3\right)$

将式（3）带入式（2），可以得到： 

N_el=η_qη_Tη_iη_nη_lp_AZ=η_zp_AZ   （4） 

式中：N_el为光伏发电系统逆变器后交流输出功率；E_q为太阳辐射强度；A为组件安装面积；η为组件转换效率，太阳能光伏组件将太阳能转换成电能的能力；η_T为组件转换效率温度修正系数；η_i为组件安装方位角、倾角修正系数；η_n为逆变器效率系数；η_l为线路损失修正系数；E_s为标准状态下的日照强度；P_AZ为光伏系统的安装容量，光伏系统中太阳能组件标准输出功率的总和；η_z为光伏发电系统逆变器后交流输出功率综合修正系数；η_q为光强系数，  ${\mathrm{\η}}_q=\frac{E_q}{E_s};$

3）引入储能装置用于平滑风光叠加出力，使得风光输出功率的波动尽量平稳、波动性小，由于通常情况下，风电的实际出力波动较大，太阳能发电出力相对稳定，两者叠加出力尽管可在一定程度上弥补风电场出力波动加大的情况，但总体叠加出力波动仍较大，仍然不能满足电网出力平稳的稳定需求，另外，储能装置功率和容量的选择与风光发电输出的波动程度以及储能系统要求实现的控制目标有关，通常情况下，增加储能装置的功率和容量能够有效改善风光发电输出的稳定性； 

4）结合储能装置，对风电和光伏电站叠加出力进行优化，在优化计算中考虑储能电站的额定功率及实际容量大小，将储能电站的功率和容量作为边界条件进行约束总出力值的大小，最终可得到与储能电站容量相匹配的风光储总 出力曲线，该曲线具有典型的平抑风光出力波动的特性，本优化方法的计算流程如下： 

a、选取步骤1）中计算得到的典型日的风力场的发电功率和步骤2）中计算得到的典型日的光伏电站的光伏发电系统逆变器后交流输出功率，经叠加后得到的风光叠加出力曲线； 

b、设典型日出力总共有N个点，首先选取第一个点，输出功率为P1，设储能功率为P2，总容量为W； 

c、设经储能电池优化后风光叠加出力为X，若|P1-X|＞P2，则储能电池功率为P2*(P1-X)/|P1-X|;否则为P1-X； 

d、储能装置由零开始充电，第一次充电电量为储能装置的功率值加上第i次储能电池电量，设为Wi;若Wi＞W，则储能电池容量为W;否则若Wi＜0则储能电池容量为0，不则为Wi; 

e、风光储叠加出力为P1+（储能装置前一次电量—本次电量）； 

f、重复步骤d，经过m次迭代后，电池充满电或者反过来电池放电完毕，可采用单变量求解方法进行计算，也可编制相应程序进行计算，其算法核心是基于等出力原则，重点计算每个阶段总出力值大小。 

作为优选，其中优化方法的计算流程中步骤b中，对储能装置进行深充深放。 

作为优选，其中优化方法的计算流程中步骤d中，储能装置由零开始充电一小时，或者储能装置由满电开始放电一小时。 

作为优选，其中优化方法的计算流程中步骤f中，在储能装置放电过程中，从储能装置容量从满到放尽过程中，需假设一放电量的大小，对该值进行不断试算，最后将储能电池总容量放尽或充满。 

本发明的有益效果：在一定程度上减轻了风光出力波动对电网造成的影响，同时可有效提高了并网质量，通过智能控制调度系统调节储能装置充放电过程，可实现平滑风光储能系统出力功率的目标。 

附图说明

图1为本发明风光储联合发电系统出力特性优化方法实施例中的储能装置不同配置情况下风光输出功率曲线图。 

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。 

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例进行详细描述。 

本发明提供了一种风光储联合发电系统出力特性优化方法，其步骤包括： 

1）利用测风塔与风机轮毂同高度的实测每10分钟平均风速，并查出对应该风速的风机功率，进而得出1年中每10分钟的风电场出力，选取某月份中一个典型日的风出力曲线，从曲线里可以看出该地区夏季白天风小，夜里风比较大，而且风的随机波动性较强，甚至在很短的时间内风速还有无规律的脉动变化，这种能量的不稳定性给风能的使用带来了困难，其中风力场的发电功率与风速间的关系如下： 

P_w=C_p(T_tsr)πρR²V³/2   (1) 

式中:ρ为空气密度；R为风力机半径；V为风速；C_p(T_tsr)为风机的风能利用系数；T_tsr为叶尖速比；风能利用系数为叶尖速比的函数； 

2）当光伏发电系统中光伏阵列布置方案确定、逆变器选型结束后,逆变器后最大交流输出功率只取会受到光强系数和组件转换效率温度修正系数的影响，针对每个月选取的典型日，计算得到典型日的小时平均发电功率分布，其次将典型日的小时平均发电量按余弦分布规律离散得到5分钟的平均发电功率；随后利用典型日间隔5分钟输出功率的汇总数据，等值延拓得出当月光伏电站输出功率统计，进而以此推算得到光伏电站全年输出功率统计，本工程中光伏电站输出功率统计是通过以下计算结果进行修正后得出： 

N_el=E_qAηη_Tη_iη_nη_l×10^-3   （2） 

$\mathrm{\η}=\frac{P_{\mathrm{AZ}}\×{10}^3}{E_{s}A}\×100\%---\left(3\right)$

将式（3）带入式（2），可以得到： 

N_el=η_qη_Tη_iη_nη_lp_AZ=η_zp_AZ   （4） 

式中：N_el为光伏发电系统逆变器后交流输出功率；E_q为太阳辐射强度；A为组件安装面积；η为组件转换效率，太阳能光伏组件将太阳能转换成电能的能力；η_T为组件转换效率温度修正系数；η_i为组件安装方位角、倾角修正系数；η_n为逆变器效率系数；η_l为线路损失修正系数；E_s为标准状态下的日照强度；P_AZ为光伏系统的安装容量，光伏系统中太阳能组件标准输出功率的总和；ηz为光伏发电系统逆变器后交流输出功率综合修正系数；η_q为光强系数，  ${\mathrm{\η}}_q=\frac{E_q}{E_s};$

3）引入储能装置用于平滑风光叠加出力，使得风光输出功率的波动尽量平稳、波动性小，由于通常情况下，风电的实际出力波动较大，太阳能发电出力相对稳定，两者叠加出力尽管可在一定程度上弥补风电场出力波动加大的情况，但总体叠加出力波动仍较大，仍然不能满足电网出力平稳的稳定需求，另外，储能装置功率和容量的选择与风光发电输出的波动程度以及储能系统要求实现的控制目标有关，通常情况下，增加储能装置的功率和容量能够有效改善风光发电输出的稳定性； 

4）结合储能装置，对风电和光伏电站叠加出力进行优化，在优化计算中考虑储能电站的额定功率及实际容量大小，将储能电站的功率和容量作为边界条件进行约束总出力值的大小，最终可得到与储能电站容量相匹配的风光储总出力曲线，该曲线具有典型的平抑风光出力波动的特性，本优化方法的计算流程如下： 

a、选取步骤1）中计算得到的典型日的风力场的发电功率和步骤2）中计算得到的典型日的光伏电站的光伏发电系统逆变器后交流输出功率，经叠加后得到的风光叠加出力曲线； 

b、设典型日出力总共有N个点，首先选取第一个点，输出功率为P1，设 储能功率为P2，总容量为W; 

c、设经储能电池优化后风光叠加出力为X，若|P1-X|＞P2，则储能电池功率为P2*(P1-X)/|P1-X|;否则为P1-X； 

d、储能装置由零开始充电，第一次充电电量为储能装置的功率值加上第i次储能电池电量，设为Wi;若Wi＞W，则储能电池容量为W;否则若Wi＜0则储能电池容量为0，否则为Wi; 

e、风光储叠加出力为P1+（储能装置前一次电量—本次电量）； 

f、重复步骤d，经过m次迭代后，电池充满电或者反过来电池放电完毕，可采用单变量求解方法进行计算，也可编制相应程序进行计算，其算法核心是基于等出力原则，重点计算每个阶段总出力值大小。 

其中优化方法的计算流程中步骤b中，对储能装置进行深充深放。 

其中优化方法的计算流程中步骤d中，储能装置由零开始充电一小时，或者储能装置由满电开始放电一小时。 

其中优化方法的计算流程中步骤f中，在储能装置放电过程中，从储能装置容量从满到放尽过程中，需假设一放电量的大小，对该值进行不断试算，最后将储能电池总容量放尽或充满。 

其中，步骤f中假定放电量的大小跟储能电池优化后风光叠加出力为X是一个概念，需经迭代求解后得到，这里我们采用的是单变量求解方法，其非线性方程可以表示为f（X）=Y，这里Y为电池充满电（W）或者电池放电至0，与X建立非线性函数关系，考虑电池功率和容量大小的约束后求解，对于该类单变量的求解算法很多，可以采用二分法进行求解，也可以采用牛顿拉夫逊算法进行求解，这里采用二分法求解，二分法即经过不断试算进行求解，该算法简述如下： 

一般地，对于函数f（X）-Y=0,如果存在实数c,当X=c时f(c)-Y=0,那么把x=c叫做函数f(x)的零点。解方程即要求求解f(X)的零点。 

先找到a、b（一般可设b为储能装置的容量，a可取0），使f(a)，f(b)异号，说明在区间(a,b)内一定有零点，然后求f[(a+b)/2],现在假设 f(a)-Y<0,f(b)-Y>0,a<b。 

①如果f[(a+b)/2]-Y=0，该点就是零点， 

如果f[(a+b)/2]-Y<0,则在区间（(a+b)/2，b)内有零点，(a+b)/2→a，从①开始继续使用中点函数值判断。如果f[(a+b)/2]-Y>0，则在区间(a,(a+b)/2)内有零点，(a+b)/2→b，从①开始继续使用中点函数值判断。这样就可以不断接近零点，进行不断试算求解出X值。 

本发明实际的应用效果： 

在风、光互补的基础上加入储能装置，在充分利用风能和光能在时间及地域上的天然互补性的基础上，同时配合储能系统对电能的存储和释放，达到改善整个风光发电系统的功率时间曲线，缓解风电、光电等可再生能源的间歇性和波动性与电力系统需要实时平衡之间的矛盾，降低其对电网的不利影响，一方面可以使廉价的不稳定的能源变成稳定的具有较高价值的产品，有效减小可再生能源对系统的冲击和影响，提高可再生发电出力与预测的一致性，增加电网对可再生能源的吸收接纳程度；另一方面，通过储能系统的并网运行，对电网负荷进行适当的调整，还可以达到削峰填谷的作用，从而降低电力系统的备用容量，提高电力系统运行的经济性。 

通过本次提出的优化方法对风光出力波动进行控制和优化在一定程度上减轻了风光出力波对对电网造成的影响，同时可有效提高了并网质量，通过智能控制调度系统调节储能装置充放电过程，可实现平滑风光储能系统出力功率的目标。如图1所示，在智能控制调度系统的控制下，考虑储能装置的平抑作用，系统总出力功率平稳性最好：无储能装置补偿时，风光出力功率标准差为13.78MW，经过储能装置（100MWh、20MW）补偿后系统总出力功率标准差为9.48MW。 

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。 

Claims (4)

1.一种风光储联合发电系统出力特性优化方法，其特征在于，其步骤包括：

1）利用测风塔与风机轮毂同高度的实测每10分钟平均风速，并查出对应该风速的风机功率，进而得出1年中每10分钟的风电场出力，选取某月份中一个典型日的风出力曲线，其中风力场的发电功率与风速间的关系如下：

P_w=C_p(T_tsr)πρR²V³/2   (1)

式中:ρ为空气密度；R为风力机半径；V为风速；C_p(T_tsr)为风机的风能利用系数；T_tsr为叶尖速比；风能利用系数为叶尖速比的函数；

2）针对每个月选取的典型日，计算得到典型日的小时平均发电功率分布，其次将典型日的小时平均发电量按余弦分布规律离散得到5分钟的平均发电功率；随后利用典型日间隔5分钟输出功率的汇总数据，等值延拓得出当月光伏电站输出功率统计，进而以此推算得到光伏电站全年输出功率统计，本工程中光伏电站输出功率统计是通过以下计算结果进行修正后得出：

N_el=E_qAηη_Tη_iη_nη_l×10^-3   （2）

$\mathrm{\&eta;}=\frac{P_{\mathrm{AZ}}\&times;{10}^3}{E_{s}A}\&times;100\%---\left(3\right)$

将式（3）带入式（2），可以得到：

N_el=η_qη_Tη_iη_nη_lp_AZ=η_zp_AZ   （4）

式中：N_el为光伏发电系统逆变器后交流输出功率；E_q为太阳辐射强度；A为组件安装面积；η为组件转换效率，太阳能光伏组件将太阳能转换成电能的能力；η_T为组件转换效率温度修正系数；η_i为组件安装方位角、倾角修正系数；η_n为逆变器效率系数；η_l为线路损失修正系数；E_s为标准状态下的日照强度；P_AZ为光伏系统的安装容量，光伏系统中太阳能组件标准输出功率的总和；η_z为光伏发电系统逆变器后交流输出功率综合修正系数；η_q为光强系数，

${\mathrm{\&eta;}}_q=\frac{E_q}{E_s};$

3）引入储能装置用于平滑风光叠加出力，使得风光输出功率的波动尽量平稳、波动性小；

4）结合储能装置，对风电和光伏电站叠加出力进行优化，在优化计算中考虑储能电站的额定功率及实际容量大小，将储能电站的功率和容量作为边界条件进行约束总出力值的大小，最终可得到与储能电站容量相匹配的风光储总出力曲线，该曲线具有典型的平抑风光出力波动的特性，本优化方法的计算流程如下：

a、选取步骤1）中计算得到的典型日的风力场的发电功率和步骤2）中计算得到的典型日的光伏电站的光伏发电系统逆变器后交流输出功率，经叠加后得到的风光叠加出力曲线；

b、设典型日出力总共有N个点，首先选取第一个点，输出功率为P1，设储能功率为P2，总容量为W；

c、设经储能电池优化后风光叠加出力为X，若|P1-X＞P2，则储能电池功率为P2*(P1-X) /|P1-X|；否则为P1-X；

d、储能装置由零开始充电，第一次充电电量为储能装置的功率值加上第i次储能电池电量，设为Wi;若Wi＞W，则储能电池容量为W;否则若Wi＜0则储能电池容量为0，否则为Wi;

e、风光储叠加出力为P1+（储能装置前一次电量—本次电量）；

f、重复步骤d，经过m次迭代后，电池充满电或者反过来电池放电完毕，可采用单变量求解方法进行计算，也可编制相应程序进行计算，其算法核心是基于等出力原则，重点计算每个阶段总出力值大小。

2.根据权利要求1所述的风光储联合发电系统出力特性优化方法，其特征在于，其中优化方法的计算流程中步骤b中，对储能装置进行深充深放。

3.根据权利要求2所述的风光储联合发电系统出力特性优化方法，其特征在于，其中优化方法的计算流程中步骤d中，储能装置由零开始充电一小时，或者储能装置由满电开始放电一小时。

4.根据权利要求3所述的风光储联合发电系统出力特性优化方法，其特征在于，其中优化方法的计算流程中步骤f中，在储能装置放电过程中，从储能装置容量从满到放尽过程中，需假设一放电量的大小，对该值进行不断试算，最后将储能电池总容量放尽或充满。