CN109861273A - 一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法 - Google Patents

一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：该方法通过引入控制周期T内风电机组的预测平均功率并配合蓄电池组的控制，在平滑风电场的并网输出功率的同时，减少蓄电池组运行状态的转换次数。本发明的方法在满足并网风电场功率平滑要求的前提下，根据风电场的实时采样状况来调整蓄电池组的输出功率，在风电场的输出功率满足要求的情况下，维持蓄电池组的输出功率不变，以减少蓄电池组运行状态的转换次数，保护蓄电池组并延长蓄电池组的使用寿命；该方法较传统方法能够减少蓄电池充放电次数，很好地延长蓄电池寿命，且方法简单有效，便于实际工程应用。

Description

一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域，具体地说是一种能够满足并网风电场功率平滑要求、延长蓄电池组的寿命且简单可靠的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法。
背景技术
风电因为清洁、可开发容量大等突出优点得到了广泛关注，然而其具有很大的随机性和波动性，因此在风电场并网时需要对风电机组发出的波动功率进行平滑处理。蓄电池组储能装置具有快速吸收和释放功率的优点，因此在风电场中合理装备蓄电池组储能装置可有效平滑风电机组发出的波动功率，提高风电场输出功率的可控性，改善电能质量。
在蓄电池组储能装置用以平滑风功率的研究中，研究人员对于蓄电池组的关注多围绕蓄电池组的荷电状态(State of Charge，SOC)展开，力求在尽可能小的容量配额下避免蓄电池组的过充与过放以保护蓄电池组。此外，蓄电池组一般具有较大容量，其运行状态(即充电状态、放电状态和停运状态)转换的次数有一定局限性，不能频繁的切换其运行状态，否则会对蓄电池组的寿命造成很大负面影响。然而，现有研究鲜有关注蓄电池组的运行状态对其寿命的影响。
综上所述，在并网风电场功率平滑研究中，为进一步保护蓄电池组储能装置，延长其工作寿命，对其运行状态切换次数进行改善十分必要。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种能够满足并网风电场功率平滑要求、延长蓄电池组的寿命且简单可靠的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法；该方法在引入风功率预测技术以节省蓄电池组储能配额的基础上，根据风电场实时采样输出功率的波动情况，调整蓄电池组的输出功率，以减少蓄电池组运行状态转换的次数，延长其工作寿命。
本发明的目的是通过以下技术方案解决的：
一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：该方法通过引入控制周期T内风电机组的预测平均功率并配合蓄电池组的控制，在平滑风电场的并网输出功率的同时，减少蓄电池组运行状态的转换次数；该基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法所用公式为：Pfarm(k)＝Pturbine(k)+Pbattery(k) (1)；
式(1)中，Pfarm(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电场的并网输出功率，Pturbine(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电机组的输出功率，Pbattery(k)为控制周期T内第k次计算获得的蓄电池组的输出功率，Pbattery(k)为正值时代表发出功率、负值时代表吸收功率；
控制周期T内蓄电池组的输出功率Pbattery(k)的调整方法包括以下步骤：
S1、初始化：设定控制周期T和蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb，其中Tb<T；获取控制周期T内风电机组的预测平均功率Ppredict(T)；蓄电池组处于停运状态；令k＝1；
S2、以更新周期Tb对Pfarm(k)、Pturbine(k)、Pbattery(k)分别进行采样和计算，获取并网风电场第k次采样的Pfarm(k)、风电机组第k次采样的Pturbine(k)和蓄电池组第k次采样的Pbattery(k)，并计算Pfarm(k)与Ppredict(T)之间的功率差值ΔP：ΔP＝Pfarm(k)-Ppredict(T) (2)；
S3、判断该时刻ΔP的绝对值|ΔP|是否大于所设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A的一半，若进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4、维持蓄电池组输出功率不变，即Pbattery(k+1)＝Pbattery(k)，Pbattery(k+1)为下一采样控制时刻蓄电池组的输出功率，然后进入步骤S6；
S5、更新蓄电池组输出功率：Pbattery(k+1)＝Ppredict(T)-Pturbine(k) (3)，然后进入步骤S6；
S6、令k＝k+1，返回S2，进入下一采样时刻的控制。
所述步骤(S3)中设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A应满足GB/T19963-2011《风电场接入电力系统技术规定》的要求且该最大变化量极限值A应小于上述文件中所规定的限值。
风电场在加入蓄电池组后，风电场的并网输出功率Pfarm的波动范围被限定在区间内，即满足如下公式：
式(4)中，Pfarm_max(T)为该控制周期T内风电场的并网输出功率的最大值，Pfarm_min(T)为该控制周期T内的风电场的并网输出功率的最小值。
所述步骤(S1)中的控制周期T根据功率平滑需求进行设定，在一个控制周期T结束后需更新风电机组的预测平均功率Ppredict(T)的值，进入下一控制周期。
所述步骤(S1)中的蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb为0.001秒～1秒。
本发明相比现有技术有如下优点：
1、本发明的方法通过引入风功率预测技术，力求在较小容量配额的基础上避免蓄电池组的过充与过放；在满足并网风电场功率平滑要求的前提下，根据风电场的实时采样状况来调整蓄电池组的输出功率，在风电场的输出功率满足要求的情况下，维持蓄电池组的输出功率不变，以减少蓄电池组运行状态的转换次数，保护蓄电池组并延长蓄电池组的使用寿命。
2、本发明的方法根据风电场的并网输出功率的波动情况设置蓄电池组的充放电功率，实现风电场的并网输出功率满足要求时蓄电池组的输出功率维持不变，而在风电场的并网输出功率越限时，更改蓄电池组的输出功率；同时在蓄电池组的输出功率设计中引入风电机组的预测平均功率，进一步提升了蓄电池组的响应速度和并网功率的平滑效果；该方法较传统方法能够减少蓄电池充放电次数，很好地延长蓄电池寿命，且方法简单有效，便于实际工程应用。
附图说明
附图1为带蓄电池组储能的并网风电场的拓扑结构；
附图2为本发明的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法的流程图；
附图3为传统的基于风功率预测技术的带储能风电场并网功率平滑方法流程图；
附图4为风电机组在波动风速下的输出功率(作为风电机组的预测功率)；
附图5为采用传统的基于风功率预测技术的带储能并网风电场功率平滑方法时风电场的输出功率；
附图6为采用本发明提出的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法时风电场的输出功率；
附图7为采用传统的基于风功率预测技术的带储能并网风电场功率平滑方法时蓄电池组的输出功率；
附图8为采用本发明提出的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法时蓄电池组的输出功率。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。
如图2所示：一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，该方法通过引入控制周期T内风电机组的预测平均功率并配合蓄电池组的控制，在平滑风电场的并网输出功率的同时，减少蓄电池组运行状态的转换次数；该基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法所用公式为：Pfarm(k)＝Pturbine(k)+Pbattery(k) (1)；
式(1)中，Pfarm(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电场的并网输出功率，Pturbine(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电机组的输出功率，Pbattery(k)为控制周期T内第k次计算获得的蓄电池组的输出功率，Pbattery(k)为正值时代表发出功率、负值时代表吸收功率；
控制周期T内蓄电池组的输出功率Pbattery(k)的调整方法包括以下步骤：
S1、初始化：设定控制周期T和蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb，其中Tb<T；获取控制周期T内风电机组的预测平均功率Ppredict(T)；蓄电池组处于停运状态；令k＝1；
S2、以更新周期Tb对Pfarm(k)、Pturbine(k)、Pbattery(k)分别进行采样和计算，获取并网风电场第k次采样的Pfarm(k)、风电机组第k次采样的Pturbine(k)和蓄电池组第k次采样的Pbattery(k)，并计算Pfarm(k)与Ppredict(T)之间的功率差值ΔP：ΔP＝Pfarm(k)-Ppredict(T) (2)；
S3、判断该时刻ΔP的绝对值|ΔP|是否大于所设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A的一半，设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A应满足GB/T19963-2011《风电场接入电力系统技术规定》的要求且该最大变化量极限值A应小于上述文件中所规定的限值(留有一定的裕量)；若进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4、维持蓄电池组输出功率不变，即Pbattery(k+1)＝Pbattery(k)，Pbattery(k+1)为下一采样控制时刻蓄电池组的输出功率，然后进入步骤S6；
S5、更新蓄电池组输出功率：Pbattery(k+1)＝Ppredict(T)-Pturbine(k)(3)，然后进入步骤S6；
S6、令k＝k+1，返回S2，进入下一采样时刻的控制。
在上述方法中，风电场在加入蓄电池组后，风电场的并网输出功率Pfarm的波动范围被限定在区间内，即满足如下公式：
式(4)中，Pfarm_max(T)为该控制周期T内风电场的并网输出功率的最大值，Pfarm_min(T)为该控制周期T内的风电场的并网输出功率的最小值。
在上述方法中，步骤(S1)中的控制周期T根据功率平滑需求进行设定，在一个控制周期T结束后需更新风电机组的预测平均功率Ppredict(T)的值，进入下一控制周期；且控制周期T内的风电机组的预测平均功率Ppredict(T)由现有的常规风功率预测方法获取，如自回归滑动平均模型、人工神经网络、小波分析和支持向量机等，属于现有技术的范畴。同时，步骤(S1)中的蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb为0.001秒～1秒。
为了进一步描述本发明的技术特点和效果，以下结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案做进一步的描述。
一、实施例所对应的拓扑结构
本发明的实施例采用附图1所示的带蓄电池组储能的并网风电场的拓扑结构。其功率关系如图中箭头流向所示，其中Pturbine为风电机组的输出功率，Pbattery为蓄电池组的输出功率，Pfarm为风电场的并网输出功率。
二、本发明方法的实现
参见附图2，首先根据本发明的实施方法获取风电场每次采样时刻的风电场的并网输出功率，然后对风电场的并网输出功率进行判断，根据风电场的并网输出功率是否越限来调整下一采样时刻蓄电池组的输出功率，即可减少蓄电池组运行状态切换的次数，延长其工作寿命。
(1)具体的实现步骤
按本发明的方法给出的步骤并根据风电场的并网输出功率的波动情况，周期性调整蓄电池组的输出功率。具体如下：
一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，该方法通过引入控制周期T内风电机组的预测平均功率并配合蓄电池组的控制，在平滑风电场的并网输出功率的同时，减少蓄电池组运行状态的转换次数；该基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法所用公式为：Pfarm(k)＝Pturbine(k)+Pbattery(k) (1)；
式(1)中，Pfarm(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电场的并网输出功率，Pturbine(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电机组的输出功率，Pbattery(k)为控制周期T内第k次计算获得的蓄电池组的输出功率，Pbattery(k)为正值时代表发出功率、负值时代表吸收功率；
控制周期T内蓄电池组的输出功率Pbattery(k)的调整方法包括以下步骤：
S1、初始化：设定控制周期T和蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb，其中Tb<T；获取控制周期T内风电机组的预测平均功率Ppredict(T)；蓄电池组处于停运状态；令k＝1；
S2、以更新周期Tb对Pfarm(k)、Pturbine(k)、Pbattery(k)分别进行采样和计算，获取并网风电场第k次采样的Pfarm(k)、风电机组第k次采样的Pturbine(k)和蓄电池组第k次采样的Pbattery(k)，并计算Pfarm(k)与Ppredict(T)之间的功率差值ΔP：ΔP＝Pfarm(k)-Ppredict(T) (2)；
S3、判断该时刻ΔP的绝对值|ΔP|是否大于所设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A的一半，设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A应满足GB/T19963-2011《风电场接入电力系统技术规定》的要求且该最大变化量极限值A应小于上述文件中所规定的限值(留有一定的裕量)；若进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4、维持蓄电池组输出功率不变，即Pbattery(k+1)＝Pbattery(k)，Pbattery(k+1)为下一采样控制时刻蓄电池组的输出功率，然后进入步骤S6；
S5、更新蓄电池组输出功率：Pbattery(k+1)＝Ppredict(T)-Pturbine(k)(3)，然后进入步骤S6；
S6、令k＝k+1，返回S2，进入下一采样时刻的控制。
在上述方法中，风电场在加入蓄电池组后，风电场的并网输出功率Pfarm的波动范围被限定在区间内，即满足如下公式：
式(4)中，Pfarm_max(T)为该控制周期T内风电场的并网输出功率的最大值，Pfarm_min(T)为该控制周期T内的风电场的并网输出功率的最小值。
在上述方法中，步骤(S1)中的控制周期T根据功率平滑需求进行设定，在一个控制周期T结束后需更新风电机组的预测平均功率Ppredict(T)的值，进入下一控制周期；且控制周期T内的风电机组的预测平均功率Ppredict(T)由现有的常规风功率预测方法获取，如自回归滑动平均模型、人工神经网络、小波分析和支持向量机等，属于现有技术的范畴。同时，步骤(S1)中的蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb为0.001秒～1秒。
(2)仿真参数
风电场装机容量10MW；蓄电池组初始SOC为50％，额定容量1MW*h；控制周期T＝20min，仿真时长20min(实现一个控制周期)；蓄电池输出功率调节周期为Tb＝0.001s；仿真时间内所设定的并网风电场输出功率最大变化量极限值A为2MW。
三、实施例的结果分析
基于波动风速下风电场的并网输出功率状况对本发明提出的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法的有效性进行分析，再将本发明提出的方法和传统的基于风功率预测技术的带储能并网风电场功率平滑方法进行比较，以验证本发明在减小蓄电池组储能设备运行状态转换次数、延长蓄电池组储能设备工作寿命方面的优越性。传统的基于风功率预测技术的带储能并网风电场功率平滑方法如附图3所示。
此时风电机组的输出状况如附图4所示，根据人工神经网络算法，在仿真开始前获取20min仿真时段的风电机组的预测平均功率Ppredict为5.27WM。
由附图5、附图6可知，此种状况下，无论是采用传统的基于风功率预测技术的带储能并网风电场功率平滑方法还是采用本发明提出的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，风电场的输出功率都处于4.27MW至6.27MW之间，均未超过所设定的输出功率最大变化量极限值2MW，说明此种状况下本发明提出的方法和传统的方法一样都可以满足并网风电场功率平滑要求。
由附图7、附图8可知，采用传统的基于风功率预测技术的带储能并网风电场功率平滑方法时，蓄电池的运行状态(即充电状态、放电状态和停运状态)切换了210次，而采用本发明提出的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法时，蓄电池组的运行状态切换了56次，可见本发明提出的方法能够显著减少蓄电池组的运行状态切换次数，延长了蓄电池组的工作寿命，节省工程成本。
上述实施例验证了本发明所提方法的有效性，同时上述实施例不以任何形式限定本发明，凡采取等同替换或等效变换的形式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围之内；本发明未涉及的技术均可通过现有技术加以实现。

Claims (5)

1.一种基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：该方法通过引入控制周期T内风电机组的预测平均功率并配合蓄电池组的控制，在平滑风电场的并网输出功率的同时，减少蓄电池组运行状态的转换次数；该基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法所用公式为：Pfarm(k)＝Pturbine(k)+Pbattery(k) (1)；
式(1)中，Pfarm(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电场的并网输出功率，Pturbine(k)为控制周期T内第k次采样获得的风电机组的输出功率，Pbattery(k)为控制周期T内第k次计算获得的蓄电池组的输出功率，Pbattery(k)为正值时代表发出功率、负值时代表吸收功率；
控制周期T内蓄电池组的输出功率Pbattery(k)的调整方法包括以下步骤：
S1、初始化：设定控制周期T和蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb，其中Tb<T；获取控制周期T内风电机组的预测平均功率Ppredict(T)；蓄电池组处于停运状态；令k＝1；
S2、以更新周期Tb对Pfarm(k)、Pturbine(k)、Pbattery(k)分别进行采样和计算，获取并网风电场第k次采样的Pfarm(k)、风电机组第k次采样的Pturbine(k)和蓄电池组第k次采样的Pbattery(k)，并计算Pfarm(k)与Ppredict(T)之间的功率差值ΔP：ΔP＝Pfarm(k)-Ppredict(T)(2)；
S3、判断该时刻ΔP的绝对值|ΔP|是否大于所设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A的一半，若进入步骤S4，否则进入步骤S5；
S4、维持蓄电池组输出功率不变，即Pbattery(k+1)＝Pbattery(k)，Pbattery(k+1)为下一采样控制时刻蓄电池组的输出功率，然后进入步骤S6；
S5、更新蓄电池组输出功率：Pbattery(k+1)＝Ppredict(T)-Pturbine(k)(3)，然后进入步骤S6；
S6、令k＝k+1，返回S2，进入下一采样时刻的控制。
2.根据权利要求1所述的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：所述步骤(S3)中设定的风电场的并网输出功率的最大变化量极限值A应满足GB/T19963-2011《风电场接入电力系统技术规定》的要求且该最大变化量极限值A应小于上述文件中所规定的限值。
3.根据权利要求1或2所述的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：风电场在加入蓄电池组后，风电场的并网输出功率Pfarm的波动范围被限定在区间内，即满足如下公式：
式(4)中，Pfarm_max(T)为该控制周期T内风电场的并网输出功率的最大值，Pfarm_min(T)为该控制周期T内的风电场的并网输出功率的最小值。
4.根据权利要求1所述的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：所述步骤(S1)中的控制周期T根据功率平滑需求进行设定，在一个控制周期T结束后需更新风电机组的预测平均功率Ppredict(T)的值，进入下一控制周期。
5.根据权利要求1所述的基于蓄电池组的风电场并网功率平滑方法，其特征在于：所述步骤(S1)中的蓄电池组的输出功率Pbattery的更新周期Tb为0.001秒～1秒。
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