基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统的运行控制方法

摘要

本发明涉及控制领域，是一种基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统运行控制方法，其特点是:针对全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统,考虑全钒液流氧化还原电池分组控制的混合储能系统的控制策略；根据风电场预测出力设计混合储能系统的总充电功率，设定电化学电容器的动作区间以降低对全钒液流氧化还原电池的损耗，通过排序法实现对全钒液流氧化还原电池系统各单元快速、合理的调控，适用于优化风电并网性能储能系统的运行控制。

说明书

技术领域

本发明涉及控制领域，是一种基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统运行控制方法，适用于优化风电并网性能储能系统的运行控制。>

背景技术

风力发电以其无污染、一次能源可永久续用等优点成为发展低碳经济的重要选择。但是风能具有随机性、间歇性和不可准确预测性，而制定风电场出力计划主要以预测数据为依据，导致无法实现风电场实时出力对计划出力的跟踪，因此需调整常规电源补偿风电出力以实现电网的供需平衡。这必然会导致系统旋转备用容量的增加，造成燃料的浪费，从而违背发展低碳经济的初衷。>

储能由于能够实现对风电功率的时空平移而被认为是可调控风电出力的一种有效手段。受经济约束，能量型储能介质由于循环寿命有限，难以承担对风电功率的频繁调控任务。受技术条件约束，功率型储能介质由于能量密度较低，难以承担对风电功率长时间的调控任务。而由功率型-能量型储能介质构成的混合储能系统具有能量密度高、循环寿命长等优点，可完成长时间对风电功率的频繁调控任务。>

风力发电的目的在于以最小的储能配置将风电实际出力和预测出力的差值降低到一定范围内，功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统，其英文名称为：Hybrid Energy Storage System,缩写为：HESS。在HESS实际应用中，主要取决于储能介质的选择、控制策略及配置方法，以实现HESS成本的最小化。全钒液流氧化还原电池，其英文名称为：Vanadium Redox Flow Battery,缩写为：VRB，而VRB与其他能量型储能介质相比具有设计灵活、循环寿命长等优势，被认为是作为HESS能量型储能介质的最佳选择之一；电化学电容器，其英文名称为：Electrochemical Capacitor,缩写为：EC，EC技术条件较为成熟，一直被作为HESS功率型储能介质使用，因此可选取VRB和EC作为储能介质而构成混合储能系统，即HESS。目前关于HESS控制策略的设计主要考虑电池和EC之间的功率分配策略，并未考虑对电池的分组控制。>

发明内容

本发明解决的技术问题是,提出一种基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统的运行控制方法，根据功率型和能量型储能介质的优点来合理分配各自的充放电功率，根据全钒液流氧化还原电池子单元的荷电状态确定全钒液流氧化还原电池子单元的充放电功 率。>

解决其技术问题所采取的技术方案是，一种基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统的运行控制方法，其特征是，根据风电预测数据设计功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统总充放电功率，通过设定电化学电容器的动作区间以降低对全钒液流氧化还原电池的损耗，通过排序法实现对全钒液流氧化还原电池各单元充电任务的合理分配，它包括以下内容：>

(1)功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统总充电功率的设计>

以降低风电并网功率P_out(t)与预测功率P_ref(t)的差值为目标设计功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统总充电功率P_HESS(t)，设P_wind(t)为t时刻经HESS补偿前的风电功率，则风电并网功率与预测功率的差值μ(t)表示如下：>

μ(t)＝P_out(t)-P_ref(t)＝P_wind(t)-P_HESS(t)-P_ref(t) (1)>

设电网侧要求μ(t)不超过设定值ε(t)，则有：>

max{P_wind(t)-P_HESS(t)-P_ref(t)}≤ε(t) (2)>

即>

P_wind(t)-P_ref(t)-ε(t)≤P_HESS(t)≤P_wind(t)-P_ref(t)+ε(t) (3)>

式中：ε(t)在不同时刻取值不同，在负荷腰荷时段系统旋转备用容量充足，ε(t)取值偏大，负荷峰谷时段则反之，>

根据式(3)可确定功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统充电功率取值范围，>

满足μ(t)为零的功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统充电功率取P_wind-P_ref＝{…,P_wind(t)-P_ref(t),…}；>

满足μ(t)不超过设定值ε(t)的功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统充电功率上限时，功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统充电功率取P_HESS-up＝{…,P_wind(t)-P_ref(t)+ε(t),…}；>

满足μ(t)不超过设定值ε(t)的功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统充电功率下限时，功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统充电功率取P_HESS-down＝{…,P_wind(t)-P_ref(t)-ε(t),…}；其中t为采样时刻，>

以充放电功率最小为原则，即可确定功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统的充电功率P_HESS如下式所示，>

(2)全钒液流氧化还原电池和电化学电容器充放电功率的设计>

全钒液流氧化还原电池与电化学电容器相比最大循环次数较少，由电化学电容器承担P_HESS(t)中幅值较小且频繁波动的功率成分，EC能量密度较低，因此由全钒液流氧化还原电池承担长时间的充放电任务，设P_EC(t)为t时刻EC的充电功率；P_BESS(t)为t时刻VRB的充电功率；P_EC.R为所配置EC的额定功率，则控制策略设计如下：>

当P_HESS(t)＜P_EC.R时>

$\left(\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{EC}}\left(t\right)=P_{\mathrm{HESS}}\left(t\right)\\ P_{\mathrm{BESS}\left(t\right)=0}\end{array}\right)---\left(4\right)$

式中：P_EC.R为所配置EC的额定功率，>

当P_HESS(t)＞P_EC.R时>

$\left(\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{BESS}}\left(t\right)=P_{\mathrm{HESS}}\left(t\right)\\ P_{\mathrm{EC}\left(t\right)=0}\end{array}\right)---\left(5\right)$

则t时刻VRB和EC能量计算公式如下：>

充电时：>

E_BESS(t)＝E_BESS(t-Δt)+P_BESS(t)Δtη_BESS.C (6)>

E_EC(t)＝E_EC(t-Δt)+P_EC(t)Δtη_EC.C (7)>

放电时：>

$E_{\mathrm{BESS}}\left(t\right)=E_{\mathrm{BESS}}(t-\mathrm{\Delta t})+\frac{P_{\mathrm{BESS}}\left(t\right)\mathrm{\Delta t}}{{\eta }_{\mathrm{BESS}.D}}---\left(8\right)$

$E_{\mathrm{EC}}\left(t\right)=E_{\mathrm{EC}}(t-\mathrm{\Delta t})+\frac{P_{\mathrm{EC}}\left(t\right)\mathrm{\Delta t}}{{\eta }_{\mathrm{EC}.D}}---\left(9\right)$

式中：Δt为采样时间间隔；η_BESS.C和η_EC.C、η_BESS.D和η_EC.D分别为全钒液流氧化还原电池和电化学电容器的充/放电效率；E_BESS(t)和E_EC(t)为t时刻全钒液流氧化还原电池和电化学电容器的能量，假定其初始值为0，>

电化学电容器的能量密度较低，故引入电化学电容器的容量约束：>

-P_EC.R/50≤E_EC(t)≤P_EC.R/50 (10)>

(3)全钒液流氧化还原电池子模块的调度策略>

由于全钒液流氧化还原电池最大循环次数有限，若所有全钒液流氧化还原电池单元接受同样的调度指令，不仅会造成对全钒液流氧化还原电池不必要的损耗，而且不利于对风电出力的精确控制，因此需将P_BESS(t)在各全钒液流氧化还原电池控制单元之间合理分配，其原则为：某一时刻投入运行的全钒液流氧化还原电池单元个数最少；功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统运行期间各全钒液流氧化还原电池单元的累计运行时间均等；算法计算速度满足实时控制要求；>

具体的调度策略如下：>

n_BESS.i为第i个全钒液流氧化还原电池单元的累计充放电次数，当充电周期开始时，将全钒液流氧化还原电池单元按n_BESS.i大小进行排序，n_BESS.i多者居右，在此充电周期内，从左至右选择全钒液流氧化还原电池单元投入运行，使其总充电功率刚好满足控制要求；当放电周期开始时，将全钒液流氧化还原电池单元按n_BESS.i进行排序，n_BESS.i多者居左，在此放电周期内，按从右至左顺序选择全钒液流氧化还原电池单元投入运行，使其总放电功率刚好满足控制要求，此算法可避免全钒液流氧化还原电池单元不必要的充放电，并避免工作任务集中于部分全钒液流氧化还原电池单元。>

本发明的一种基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统的运行控制方法，其有益效果体现在：考虑风电功率预测误差和负荷峰、腰、谷时段对旋转备用需求不同设计储能系统总充电功率，根据全钒液流氧化还原电池和电化学电容器不同的特点设计其充电功率、基于全钒液流氧化还原电池子单元的荷电状态分配其充电功率，有效降低了全钒液流氧化还原电池单元不必要的损耗。>

附图说明

图1为功率型-能量型储能介质构成的混合储能系统充放电功率设计波形示意图；>

图2为全钒液流氧化还原电池单元分组控制示意图；>

图3为全钒液流氧化还原电池和电化学电容器充电功率波形示意图；>

图4为全钒液流氧化还原电池各单元充放电次数统计示意图。>

具体实施方式

下面利用附图和实施例，对本发明的基于全钒液流氧化还原电池与电化学电容器混合储能系统的运行控制方法做进一步说明。>

在本技术领域中，功率型与能量型储能介质构成的混合储能系统，其英文名称为：Hybrid Energy Storage System,缩写为：HESS；全钒液流氧化还原电池，其英文名称为：Vanadium Redox Flow Battery,缩写为：VRB；电化学电容器，其英文名称为：ElectrochemicalCapacitor,缩写为：EC。下面用英文缩写的名称进行叙述。>

本实施例基于东北地区某装机49.3MW风电场30天的运行数据，研究HESS的优化配置结果及HESS的工作性能，VRB和EC的技术经济参数如表1，表中：η_BESS.C、η_BESS.D和η_EC.C、η_EC.D分别为VRB和EC的充、放电效率；P_BESS.R-u/P_EC.R-u为VRB/EC子单元的额定功率；C_BESS.p/C_EC.p为VRB/EC单位功率成本；C_BESS.e/C_EC.e为VRB/EC单位容量成本；n_BESS.max/n_EC.max为VRB/EC的最大循环次数，>

表1VRB和EC技术经济参数>

在上述计算条件下，应用本发明对实施例所设计的混合储能控制策略改善储能介质运行次数的计算结果如下：>

(1)HESS总充电功率的设计>

以降低风电并网功率P_out(t)与预测功率P_ref(t)的差值为目标设计HESS总充电功率P_HESS(t)，风电并网功率与预测功率的差值μ(t)表示如下：>

μ(t)＝P_out(t)-P_ref(t)＝P_wind(t)-P_HESS(t)-P_ref(t) (1)>

设电网侧要求μ(t)不超过设定值ε(t)，则有：>

max{P_wind(t)-P_HESS(t)-P_ref(t)}≤ε(t) (2)>

即>

P_wind(t)-P_ref(t)-ε(t)≤P_HESS(t)≤P_wind(t)-P_ref(t)+ε(t) (3)>

式中：ε(t)在不同时刻取值不同，在负荷腰荷时段系统旋转备用容量较为充足，ε(t)取值偏大，负荷峰谷时段则反之，>

根据式(3)可确定HESS充电功率取值范围，满足μ(t)为零的HESS充电功率取P_wind-P_ref＝{…,P_wind(t)-P_ref(t),…}；满足μ(t)不超过设定值ε(t)的HESS充电功率上限时，HESS充电功率取P_HESS-up＝{…,P_wind(t)-P_ref(t)+ε(t),…}；满足μ(t)不超过设定值ε(t)的HESS充电功率下限时，HESS充电功率取P_HESS-down＝{…,P_wind(t)-P_ref(t)-ε(t),…}；其中t为采样时刻，>

以充放电功率最小为原则，即可确定HESS的充电功率P_HESS如下式所示，>

由上式可确定HESS的充电功率曲线如附图1中P_HESS所示。>

(2)VRB和EC充放电功率的设计>

VRB与EC相比最大循环次数较少，由EC承担P_HESS(t)中幅值较小且频繁波动的功率成分，EC能量密度较低，因此由VRB承担长时间的充放电任务，控制策略设计如下：>

当P_HESS(t)＜P_EC.R时>

$\left(\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{EC}}\left(t\right)=P_{\mathrm{HESS}}\left(t\right)\\ P_{\mathrm{BESS}\left(t\right)=0}\end{array}\right)---\left(4\right)$

式中：P_EC.R为所配置EC的额定功率，>

当P_HESS(t)＞P_EC.R时>

$\left(\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{BESS}}\left(t\right)=P_{\mathrm{HESS}}\left(t\right)\\ P_{\mathrm{EC}\left(t\right)=0}\end{array}\right)---\left(5\right)$

则t时刻VRB和EC能量计算公式如下：>

充电时：>

E_BESS(t)＝E_BESS(t-Δt)+P_BESS(t)Δtη_BESS.C (6)>

E_EC(t)＝E_EC(t-Δt)+P_EC(t)Δtη_EC.C (7)>

放电时：>

$E_{\mathrm{BESS}}\left(t\right)=E_{\mathrm{BESS}}(t-\mathrm{\Delta t})+\frac{P_{\mathrm{BESS}}\left(t\right)\mathrm{\Delta t}}{{\eta }_{\mathrm{BESS}.D}}---\left(8\right)$

$E_{\mathrm{EC}}\left(t\right)=E_{\mathrm{EC}}(t-\mathrm{\Delta t})+\frac{P_{\mathrm{EC}}\left(t\right)\mathrm{\Delta t}}{{\eta }_{\mathrm{EC}.D}}---\left(9\right)$

式中：Δt为采样时间间隔；η_BESS.C和η_EC.C、η_BESS.D和η_EC.D分别为VRB和EC的充/放电效率；E_BESS(t)和E_EC(t)为t时刻VRB和EC的能量，假定其初始值为0，>

EC的能量密度较低，故引入EC的容量约束：>

-P_EC.R/50≤E_EC(t)≤P_EC.R/50 (10)>

(3)VRB子模块的调度策略>

由于VRB最大循环次数有限，若所有VRB单元接受同样的调度指令，不仅会造成对VRB 不必要的损耗，而且不利于对风电出力的精确控制，因此需将P_BESS(t)在各VRB控制单元之间合理分配，其原则为：某一时刻投入运行的VRB单元个数最少；HESS运行期间各VRB单元的累计运行时间均等；算法计算速度满足实时控制要求；>

具体的调度策略如下：>

如附图2所示，n_BESS.i为第i个VRB单元的累计充放电次数，当充电周期开始时，将VRB单元按n_BESS.i大小进行排序，n_BESS.i多者居右，在此充电周期内，从左至右选择VRB单元投入运行，使其总充电功率刚好满足控制要求；当放电周期开始时，将VRB单元按n_BESS.i进行排序，n_BESS.i多者居左，在此放电周期内，按从右至左顺序选择VRB单元投入运行，使其总放电功率刚好满足控制要求，此算法可避免VRB单元不必要的充放电，并避免工作任务集中于部分VRB单元；>

以ε(t)为0MW作为HESS工作的技术指标，得到VRB和EC日充电功率曲线分别如附图3所示，EC负责平抑0值附近频繁波动的功率分量，VRB承担其它时段的平抑任务，充放电次数显著降低；附图中P_EC并未达到EC的额定功率，这是由于EC容量密度较低、存在容量约束所导致。>

分别使风电场实际出力和预测出力的差值等于0MW、3MW和5MW作为HESS工作的技术指标，统计各VRB单元在30天内的充放电次数，结果如附图4所示，ε(t)为风电预测误差，N_BESS.i为第i各VRB单元的充放电次数。由附图4可知，随着技术指标的降低，VRB单元最大充放电次数由754次减少到453次，说明VRB承担的充放电任务逐渐减轻，与实际情况相符；在不同技术指标下各电池单元充放电次数相差不大，分别在0～81次、0～69次和0～63次变化，说明所设计控制策略合理分配了VRB单元的充放电任务。>

本发明的具体实施方式仅是对本发明的说明，所选风电场装机及储能系统容量规模并不构成对权利要求保护范围的限制，本领域技术人员不经过创造性劳动的等同替代，均在本发明保护范围内。>