分布式可再生能源混合储能系统优化经济配置研究

分布式可再生能源混合储能系统优化经济配置研究

石毅 1, 刘明爽 2, 孙瑞 2, 李雪峰 2

欣旺达电子股份有限公司 广东深圳 518108

深圳市欣旺达综合能源服务有限公司 广东深圳 518132

摘要：为了提高可再生能源的入网利用效率，从而满足技术和经济性的高标准要求。本研究提出分布式可再生能源混合储能系统，进行风力发电建模和光伏发电建模；对超级容器储能系统进行数学建模；运用二次移动平均滤波法进行储能优化经济配置。结果表明：根据本研究提出的储能优化经济配置，能够合理分配混合储能系统中的储能和放能比例，超级电容器的额定功率大小是35.1kw，额定容量大小是1.89kwh，相比较而言锂电池的额定功率为26.9kw，容量为29.9kwh，可电池分配的额定功率小于超级电容，额定容量大于超级电容；压缩空气储能系统的额定功率大小是52.8kw，额定容量大小时409kwh，压缩空气储能系统适合容量大、低频次的功率进行储能和放能。结论：运用二次移动平均滤波法进行储能优化经济配置，能够对分布式可再生能源混合储能系统的储能和放能进行合理分配，提高可再生能源利用率。

关键词：分布式可再生能源混合储能系统；超级容器；优化经济配置

1.引言

由风电和光伏为主要组成部分的分布式可再生能源在近年的受关注度显著升高，并且迅速发展，其优点是低碳无污染，能够可持续利用。在能源结构转型的大环境下，电力行业内提高最迅速的能量来源是可再生能源，其年增长速度超过7%，发电量超过新增发电量的五分之二【1,2】。

我国是的能源丰富度在世界上名列前茅，而且风电和光伏的发展速度也是世界之最【3】。而因为风电和光伏具有很强的波动性以及间歇性，将其进行分布式电源利用时会产生很多问题，如电压波动以及电网不通畅，这就会导致很高的弃风率以及弃光率。2017年，新疆和甘肃的弃风率都超过了30%【4】，太阳能丰富地区的弃光率也依旧很高。在这种情况下就需要采取措施进行储能，否则就会造成巨大别的电量损失【5】。

基于此，本研究对分布式可再生能源进行建模，对超级电容器储能技术进行原理分析和数学建模，结合储能装置特性提出能够持续运行的储能容量配置方法，该方法能够对系统储能进行优化经济配置，提高储能利用效率。

2.方法

2.1分布式可再生能源建模

（1）风力发电建模：风力发电的制约因素有天气、气压、气温和时间等，不同天气条件下风机的工作量都不相同，风力发电机输出功率模型有两种，一种是基本功率方程模型，能够由风能功率计算得出，另一种是功率曲线模型，能够由风机功率特有曲线得出。基本功率方程模型如下式所示：

（1）

其中，代表空气的密度你，B代表发电机扫风面积，V代表风速度。

（2）光伏发电建模：光伏发电的决定因素是太阳能辐射情况和温度，因为天气不稳定会使得光伏发电出现很大的波动性。不稳定的太阳能辐射会对电网电压、调峰以及用户设备产生巨大影响【6】。光伏发电数学模型如下式所示：

（2）

其中，f代表光伏板发电率，O代表光伏板额定功率，I代表实时太阳辐射强度，I₁代表标准太阳辐射强度，λ代表功率温度系数，T代表实时温度，T₁代表标准温度。

2.2超级容器储能系统建模

本研究的分布式可再生能源混合储能系统包括超级容器、压缩空气储能和锂电池，针对超级电容器模型，其充放电过程中超级电容器的电压呈线性形式【7】。如果不看单体电阻值与电容值之间的差异性差别，能够在快速计算的条件下不会对超级电容器模块的外在特征造成影响。该模型电压计算如下式所示：

（3）

其中，U_s代表超级电容荷电情况，U代表实际电压，U_max代表电容端电压最大值，U_min代表电容端电压最小值。

2.3储能优化经济配置方法

本研究将发电功率与用电负荷功率相减，获得差额功率，该功率由混合储能系统提供。因为风电和光伏发电的不稳定性，差额功率内会存在不同频次的功率，外加各个储能系统的特点和成本因素，本研究运用二次移动平均滤波法将上述差额功率分成高频率、中频率和低频分量，高频率分量由超级电容器承担，中频率和低频率分量由其它储能系统承担。如果分量功率大于0，超级电容器充电，此时处于储能过程；如果分量功率小于0，超级电容放电，此时处于放能过程。

3.结果与讨论

本研究选择A地区用户实际负荷量信息以及实际风光资源信息进行模型验证。其负荷的最大值为110kw，24小时内该用户的总用电量为1698kw。储能系统的初始状态参数如下表1所示：

表1超级电容器主要参数

将储能优化经济配置结果如下图1所示：

图1储能系统配置结果

由上图可以看出超级电容器的额定功率大小是35.1kw，额定容量大小是1.89kwh，相比较而言锂电池的额定功率为26.9kw，容量为29.9kwh，压缩空气储能系统的额定功率大小是52.8kw，额定容量大小时409kwh。

由此可知，超级电容需要的容量比较小，可能原因是超级电容承载的功率频次较高、时间较短。锂电池分配的额定功率小于超级电容，额定容量大于超级电容，可能原因是锂电池不能够进行速度较快以及短时多次的充放电【8】。而压缩空气储能系统适合容量大、低频次的功率进行储能和放能。

4.结论

本研究提出了基于风电和光伏的分布式可再生能源储能息系统，包括超级容器、压缩空气储能和锂电池，针对超级容器进行等效电路模型模拟，并提出基于二次移动平均滤波法的优化经济配置方法。将优化配置方法用于实际案例可知在固定超级容器参数条件下，压缩空气储能进行主要储能和释能过程，其它储能技术能够弥补超级容器的不足之处，该方法具有很高的应用前景。本研究也存在不足之处，因为时间原因案例地区选择太过单一，不能完全测量所提出方法的稳定性和全全面性，这也是下一步研究的方向。

参考文献

1. 刘伦. 英国:2030年实现75%的电力来自可再生能源[J]. 国际城市规划, 2017(32):133-133.

2. 衣博文, 许金华, 范英. 我国可再生能源配额制中长期目标的最优实现路径及对电力行业的影响分析[J]. 系统工程学报, 2017, 032(003):313-324.

3. 吕文春, 马剑龙, 陈金霞,等. 风电产业发展现状及制约瓶颈[J]. 可再生能源, 2018, v.36(08):112-116.

4. 夏云峰. 2017年中国风电行业关键数据汇总[J]. 风能, 2018(3):34-36.

5. 屈姬贤, 刘纯, 石文辉,等. 基于风电接纳空间电量回归模型的弃风率快速计算方法[J]. 电网技术, 2017(01):80-86.

6. Prabhakaran P, Goyal Y, Agarwal V. Novel Nonlinear Droop Control Techniques to Overcome the Load Sharing and Voltage Regulation Issues in DC Microgrid. IEEE Transactions on Power Electronics, 2017, PP(99), pp. 1-1.

7. Yang H. Estimation of Supercapacitor Charge Capacity Bounds Considering Charge Redistribution. IEEE Transactions on Power Electronics, 2017, PP(99), pp. 1-1.

8. 程广玉, 高蕾, 顾洪汇,等. 高功率锂离子电池的研制及快充性能[J]. 电池, 2019(2):94-97.