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探究風光互補混合儲能系統的微電網優化及電能質量提升

 更新時間:2025-06-23 點擊量:239

 摘要:隨著可再生能源的快速發展,靈活、*效和經濟的能源存儲系統在維持電網功率平衡方面變得至關重要。本文

 

通過變分模態分解方法,建立了一個新能源混合儲能系統的容量優化微網模型,以實現風光互補微電網中儲能容量

 

的*優配置,從而提升供電質量。該方法基于頻域和時域之間的能量映射關系,采用交替方向乘子法迭代求解,以*

 

小化本征模函數的帶寬和。通過Hilbert變換和模態混疊能量計算,確定*佳分解模態數。在信號重構后,根據超電

 

 

容和電池的特性選擇高頻和低頻分界點,并計算相應的充放電功率及額定容量。*后的案例研究結果表明,所提出

 

的方法在經濟性和可行性上優于現有的能源存儲配置方法,不僅提高了電池的使用壽命,還可以降低年綜合成本。

關鍵詞:混合儲能系統;微網優化;電能質量;變分模態分解;交替方向乘子法

0.引言

隨著社會用電需求的增加,尋找和利用可再生能源成為一個全球性的問題。風能和光能無疑是*具有代表性的兩種可再生能源,然而這兩種能源都是天然不穩定、不連續的能源,其在使用過程中不可避免地存在功率波動的問題。傳統的電力系統往往在面對這種功率不穩定時,可能會產生電網電壓、頻率波動等問題,進而影響供電質量。因此,如何解決風光互補的可再生能源系統中的功率平衡問題就顯得至關重要。

在此背景下,引申出了混合儲能系統的應用。混合儲能系統是一種綜合利用多種儲能技術,進行聯合調度和控制,以實現電能儲存和釋放的*效能源管理系統。在風光互補的孤島直流微網系統中,混合儲能系統能夠充分發揮各個組件的優勢,平滑處理可再生能源發電與負載需求之間的功率不平衡。

回顧現有的研究,可以發現,雖有許多針對微網的優化研究來提升電能質量,但大部分都是以單一種類的能源為主,例如文獻研究了風能和太陽能的并網電能質量提升。對于風光互補混合儲能系統,文獻研究了儲能系統的電能質量提升,但是這些方法存在噪聲過大、參數選擇不合理等問題。針對上述問題,本文引入變分模態分解和交替方向乘子法兩種新方法處理微網優化和電能質量提升問題。

文獻提到的交替方向乘子法(AlternatingDirectionMethodofMultipliers,ADMM)也是一種有效的工具,尤其在處理復雜優化問題時具有顯著優勢。文獻在本文中,將利用交替方向乘子法求解基于混合儲能系統年綜合成本的優化配置模型。

本文提出了一種基于風光互補混合儲能系統的微網優化及電能質量提升研究方法。這種方法主要是通過變分模態分解,建立了一種新的儲能混合系統模型。這種模型不僅可以實現風光互補配電網中儲能容量的*優配置,而且還能提升供電質量。該方法的主要優點有兩方面。首先,它能有效地解決了風能和光能等可再生能源的不穩定問題,從而提高了電網的穩定性和效率。其次,引入交替方向乘子法作為優化算法,能有效地處理模型的復雜性,并求得*優解。

本文的第二章對新能源微電網中的不平衡功率建模,第三章使用變分模態分解方法進行容量配置,第四章建立了混合能量存儲系統的*優配置模型,第五章通過實際案例研究驗證本文提出方法的有效性,第六章總結本文研究內容并得出結論。

1.微電網的結構

微電網(Microgrid)是一種具有一定規模的、具備一定能源自主供應能力的,在正常情況下可以并網運行,在特殊情況下可以孤島運行的電力系統。一個微電網系統通常由分布式發電設備、負載、儲能設備和控制系統等組成。風光互補的孤島直流微電網是一種小規模的發電和配電系統,由分布式能源系統、負載、混合能源儲存系統、電力配送設備、控制器等組成。這種微電網可以實現自主運行、調節和控制。其結構如圖1所示。

img1 

微電網系統中的每個單元都通過一個轉換器直接連接到電源總線。為了確保電力平衡和提高電力質量,這個過程由中央控制器控制。混合儲能系統的功率信號PHESS(t)以微電網中發電設備和負載的不平衡功率Ptun(t)為參考,不平衡Ptun(t)的計算如(1)所示:

img2 

其中,P1(t)為負載功率,Pw(t)為風力發電的輸出功率,Pv(t)為光伏發電的輸出功率。

2.       容量配置的變分模態分解

變分模態分解(MariationalModeDecomposition,VMD)的基本原理是通過變分約束自適應地將原始信號分解為帶寬受限的本征模函數(IntrinsicModeFunction,IMF)091。本文使用交替方向乘子法(AlternatingDirectionMultiplierMethodADMM)迭代地搜索變分模型的*優解,目的是*小化所有IMF分量帶寬之和,從而允許通過堆疊重構原始信號。

3.       變分模態分解的數學建模

在本文中,混合儲能系統的功率被看作原始信號,構建帶約束的變分模型如下:

img3 

 

其中{}=是通過對原始信號進行分解而獲得的本征模函數。=是每個本征模函數的相應中心頻率。à是關于時間t的偏導數。5(1)是沖激函數。然后引入二次懲罰項a將方程(2)轉化為無約束問題,如公式(3)所示。

img4 

使用交替方向乘子法(AltematingDirectionMethodofMultipliers,ADMM)選代更新“”、以"和入",然后利用傅里葉變換獲得獲得更新后的模函數及其相應的中心頻率。

 

img5 

其中(w)。i(w)和img6(w)分別是Phess(t)、ui(t)和λ(t)的傅里葉變換。上述迭代過程在滿足公式(6)的條件時停止。

img7 

3.1混合儲能系統的額定功率和額定容量

將微電網中的不平衡功率使用VMD分解為K個imf分量后,選擇合適的高低頻分界點,利用混合儲能系統對imyf分量進行平滑。重構的信號被分為兩部分:前N階imn分量的和作為高頻部分,大于N階的iny的和作為低頻部分。根據*級電容適用于平渭高頻波動、電池適用于平滑低頻波動的特性,可得公式(17)所示:

img8 

配置的能量存儲組件的額定功率應能夠平滑電源和負載之間的*

大功率不平衡。考慮到能量存儲組件的充放電效率,可以得到*級電容和電池的額定功率。

 

img9 

其中1..和1。分別是*級電容的充電和放電效率。1.和1.分別是電池的充電和放電效率。t時刻*級電容的SOC為:

img10 

其中SOC是電容初始SOC值。Δt是充放電指令時間間隔。E-是*級電容的額定容量。P.()是考慮充電和放電效率的*級電容功率參考值,如公式(21)所示:

img11 

考慮到SOC的約束條件,得到:

img12 

以得到如公式(23)所示的電容容量:

img13 

 

同理,可以獲得電池EBN的額定容量。

3.2混合儲能系統的*優配置模型

img14 


本文全面考慮了初始投資成本、運營維護成本和更換成本。然后,以優化變量和目標函數,建立了混合能量存儲系統的*優配置模型。該模型的流程圖如圖4所示。

(一)       目標函數

混合儲能系統的年度綜合成本:

img15 

混合儲能系統的初始投資成本如公式

img16 

其中c和c分別為電池單位功率和單位容量的投資成本。c和c分別為電容的功率和容量的投資成本。”為資本恢復系數如公式(26)所示:

img17 

其中,為折現率。為混合儲能系統的額定服務壽命。

 

4.       案例研究

img18 

為了驗證本文提出的模型的可行性和成本效益,以中國某地區一個典型微電網一天的數據為例進行分析。數據采樣間隔為5分鐘,采樣時間為24小時,采樣點數為288個。微電網的風電功率、光伏功率和負載功率數據如圖5所示。

根據公式(1)計算每個采樣點的不平衡功率,即該時刻風電和光伏發電之間的功率差值,計算結果如圖6所示。

img19 

img20img21 

4.1分解模態數量

K是根據*小總模態混疊能量的原則確定的,當K=7時,模態混疊能量達到*小。因此,我們選定K=7作為基準值,對不同分解模態數量下的總模態混疊能量執行了歸一化處理。圖7展示了當分解模態數量由2遞增至35時,歸一化模態混疊總能量的變化趨勢。

img22 

當K的范圍從2到6時,表示一種欠分解狀態,各個imf之間存在相互重疊。隨著K的增加,分解出的imf數量增加,各模態之間的分離更加明顯。模態重疊的總能量通常會減小。當K為7時,imf之間明確分離,模態重疊的總能量達到*小。隨著K繼續增加,這表示過度分解狀態,會產生虛假分量。模態重疊能量呈現不規則的波動。因此,選擇K=7作為*優分解模態數。

4.2頻率分界點

混合儲能系統依據微電網中的功率不平衡狀況作為調控基準,其中,電池組件專門應對低頻功率波動,而*級電容則擅長處理高頻功率波動。若在設置高頻與低頻分界點時不夠*準,將直接影響電池與*級電容的充放電調度策略,進而干擾整體配置的優化效果。為實現綜合成本的*小化,我們將分界點設為優化參數,通過模擬不同分界點

下的成本變化,繪制出相應的成本曲線。利用公式(24)結合表1中的參數進行計算分析,結果顯示,在N=4的設定下,系統年綜合成本達到*低點。

具體而言,若分界點設定得過于偏小,電池的充放電指令中將摻雜過多高頻成分,這不僅提升了電池的初期投資成本,還可能縮短其使用壽命。相反,若分界點設置得過大,*級電容則需承擔過多低頻波動,同樣會增加其初始投資成本。

進一步觀察發現,當N值小于4時,電池需應對更多高頻波動,導致所需額定功率和容量較高。隨著N值的遞增,高頻波動得到有效轉移至*級電容進行平抑,從而使得電池的容量需求逐漸下降。然而,當N值超過4后,*級電容開始承擔更多低頻波動,迫使其額定功率和容量需求上升。綜合考慮,選擇N=4作為*優配置點,具體優化結果如表2所示。

img23 

4.3優化結果分析

(一)       成本分析

經驗模態分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一種自我適應的非線性,非平穩時間序列分析方法,它通過局部極值點找出信號內在振蕩模式,適合處理復雜動態行內和非線性分布。變分模態分解(VMD)是一個耗時較少的信號處理方法可以從觀測數據中識別并分離出固定譜寬的固有模式函數,并能避免EMD中模態混疊的問題。

本文旨在探討VMD相較于EMD在混合能源儲存系統中的應用優勢,以及混合能源儲存相較于單一能源儲存系統的優*性。為此,本文深入分析了四種不同的配置方案

方案1:采用單一*級電容作為能源儲存系統,其特點在于高功率密度但成本高昂

方案I:選用單一電池作為能源儲存系統,電池容量雖大,但成本效益與*級電容相比有所不同。

方案Ш:基于EMD技術的混合能源儲存系統,旨在結合多種儲能介質的優點,但受限于EMD的模態混疊問題。

方案IV:基于VMD技術的混合能源儲存系統,通過VMD有效解決了模態混疊和相似頻率模態難以分離的問題,實現了更優化的儲能配置。

根據前文公式計算得出的配置結果,方案Ⅱ中的電池容量顯著高于方案I中的*級電容容量,然而,*級電容的單位容量初始投資成本遠高于電池,使得方案I在經濟性上處于劣勢。進一步對比方案Ш與方案IV,基于VMD的混合能源儲存系統(方案IV)在配置結果上顯著優于基于EMD的系統(方案II),這主要歸功于VMD在信號處理上的優勢,有效降低了系統的額定容量和額定功率,進而減少了年度綜合成本。具體而言,VMD相較于EMD在成本上實現了15.9%的降低。

綜上所述,混合能源儲存系統相較于單一能源儲存系統展現出了明顯的優勢,而VMD技術則以其*特的優勢超越了EMD不僅在經濟性上有所提升,還通過減少不必要的充放電循環延長了電池的使用壽命。因此,方案IV--基于VMD的混合能源儲存系統,被推薦為風光互補微電網能源儲存配置的*優方案。

img24 

電池和SOC是其安全穩定運行的關鍵指標。通過分別比較EMD和VMD的SOC,可以證明所提出模型的可行性。兩種算法的SOCbat(t)趨勢基本一致且相對平坦。電池作為一種能量型儲能組件,電池主要用于平滑低頻波動。SOCsc(t)趨勢明顯。*級電容作為一種功率型儲能組件,*級電容主要用平滑高頻波動。基于EMD的SOCsc(t)比基于VMD的更平坦。這是由于EMD的模態混疊,導致低頻imf與高頻imf混合,使得*級電容可能持續充電和放電。此外,使用EMD時SOCsc(t)會跨越SOC限制,而VMD可以有效避免此問題。

5.Acrel-2000ES儲能柜能量管理系統

5.1系統概述

安科瑞儲能能量管理系統Acrel-2000ES,專門針對工商業儲能柜、儲能集裝箱研發的一款儲能EMS,具有完善的儲能監控與管理功能,涵蓋了儲能系統設備(PCS、BMS、電表、消防、空調等)的詳細信息,實現了數據采集、數據處理、數據存儲、數據查詢與分析、可視化監控、報警管理、統計報表等功能。在高級應用上支持能量調度,具備計劃曲線、削峰填谷、需量控制、防逆流等控制功能。

5.2系統結構

Acrel-2000ES,可通過直采或者通過通訊管理或串口服務器將儲能柜或者儲能集裝箱內部的設備接入系統。系統結構如下:

img255.3系統功能

5.3.1實時監測

系統人機界面友好,能夠顯示儲能柜的運行狀態,實時監測PCS、BMS以及環境參數信息,如電參量、溫度、濕度等。實時顯示有關故障、告警收益等信息。

img26 

5.3.2設備監控

系統能夠實時監測PCS、BMS、電表、空調、消防、除濕機等設備的運行狀態及運行模式

PSC數據PCS數據-電網 

PCS數據-交流PCS數據-直流PCS數據-狀態 

PCS監控:滿足儲能變流器的參數與限值設置;運行模式設置;實現儲能變流器交直流側電壓、電流、功率及充放電量參數的采集與展示;實現PCS通訊狀態、啟停狀態、開關狀態、異常告警等狀態監測。

BMS數據BMS數據-電池 

BMS監控:滿足電池管理系統的參數與限值設置;實現儲能電池的電芯、電池簇的溫度、電壓、電流的監測;實現電池充放電狀態、電壓、電流及溫度異常狀態的告警。

電表數據空調數據 

空調監控:滿足環境溫度的監測,可根據設置的閾值進行空調溫度的聯動調節,并實時監測空調的運行狀態及溫濕度數據,以曲線形式進行展示。

消防照明UPS數據 

UPS監控:滿足UPS的運行狀態及相關電參量監測。

5.3.3曲線報表

系統能夠對PCS充放電功率曲線、SOC變換曲線、及電壓、電流、溫度等歷史曲線的查詢與展示。

曲線報表SOC曲線

4.5.3.4策略配置

滿足儲能系統設備參數的配置、電價參數與時段的設置、控制策略的選擇。目前支持的控制策略包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制等。

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5.3.5實時報警

儲能能量管理系統具有實時告警功能,系統能夠對儲能充放電越限溫度越限、設備故障或通信故障等事件發出告警。

img43

5.3.6事件查詢統計

儲能能量管理系統能夠對遙信變位,溫濕度、電壓越限等事件記錄進行存儲和管理,方便用戶對系統事件和報警進行歷史追溯,查詢統計、事故分析。

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5.3.7遙控操作

可以通過每個設備下面的紅色按鈕對PCS、風機、除濕機、空調控制器、照明等設備進行相應的控制,但是當設備未通信上時,控制按鈕會顯示無效狀態。

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5.3.8用戶權限管理

儲能能量管理系統為保障系統安全穩定運行,設置了用戶權限管理功能。通過用戶權限管理能夠防止未經授權的操作(如遙控的操作,數據庫修改等)。可以定義不同級別用戶的登錄名、密碼及操作權限,為系統運行、維護、管理提供可靠的安全保障。

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6.相關平臺部署硬件選型清單

設備

型號

圖片

說明

儲能能量管理系統

Acrel-2000ES

 

img47 

實現儲能設備的數據采集與監控,統計分析、異常告警、優化控制、數據轉發等;

策略控制:計劃曲線、需量控制、削峰填谷、備用電源等。

觸摸屏電腦

PPX-133L

E:\上海派諾思\平板說明書\PPX圖紙\133.2-Acrel.png133.2-Acrel 

1)承接系統軟件

2)可視化展示:顯示系統運行信息

交流計量表計

DTSD1352

 

img49 

集成電力參量及電能計量及考核管理,提供各類電能數據統計。具有諧波與總諧波含量檢測,帶有開關量輸入和開關量輸出可實現“遙信”和“遙控”功能,并具備報警輸出。帶有RS485 通信接口,可選用MODBUS-RTU或 DL/T645協議。

直流計量表計

DJSF1352

img50 

表可測量直流系統中的電壓、電流、功率以及正反向電能等;具有紅外通訊接口和RS-485通訊接口,同時支持Modbus-RTU協議和DLT645協議;可帶繼電器報警輸出和開關量輸入功能。

溫度在線監測裝置

ARTM-8

img51 

適用于多路溫度的測量和控制,支持測量8通道溫度;每一通道溫度測量對應2段報警,繼電器輸出可以任意設置報警方向及報警值。

通訊管理機

ANet-2E8S1

 

 

img52 

能夠根據不同的采集規約進行水表、氣表、電表、微機保護等設備終端的數據采集匯總;提供規約轉換、透明轉發、數據加密壓縮、數據轉換、邊緣計算等多項功能;實時多任務并行處理數據采集和數據轉發,可多鏈路上送平臺據。

串口服務器

Aport

 

img53 

功能:轉換“輔助系統”的狀態數據,反饋到能量管理系統中。1)空調的開關,調溫,及*全斷電(二次開關實現);2)上傳配電柜各個空開信號;3)上傳UPS內部電量信息等;4)接入電表、BSMU等設備

遙信模塊

ARTU-KJ8

 

HG9A9875 

1)反饋各個設備狀態,將相關數據到串口服務器;2)讀消防1/0信號,并轉發給到上層(關機、事件上報等);3)采集水浸傳感器信息,并轉發給到上層(水浸信號事件上報);4)讀取門禁程傳感器信息,并轉發給到上層(門禁事件上報)。

7.結束語

本文對微電網中的混合儲能系統進行了深入探討。首先,基于微電網的結構,對各個組件的功率流動進行了精確建模,并闡述了混合儲能系統在平衡源荷功率方面的重要作用。為此,本文引入了一種基于變分模態分解(VMD)的方法,該方法能夠將源荷功率不平衡分解為不同頻率的本征模態函數。通過以源荷功率不平衡的高頻和低頻分界點為優化變量,并以混合儲能系統的年度總成本*小化為優化目標,建立了混合儲能系統的*優配置模型。這一模型使得電池主要應對低頻波動,而*級電容則應對高頻波動,從而合理地分配了電池和*級電容的負荷,降低了各個組件的額定容量和額定功率。

案例研究表明,本文所提出的方法能夠準確確定*優的分解模態數量,并在此基礎上找到混合儲能系統的*佳頻率分界點。與其他方法相比,基于VMD的混合儲能系統*面考慮了系統的初步投資成本、運行維護成本和更換成本,以實現系統年度總成本的*小化。這不僅降低了系統的年度綜合成本還有效延長了電池的使用壽命。具體來說混合儲能系統中電池的使用壽命比單一儲能電池高出124%,而混合儲能系統的年綜合成本則比單一儲能*級電容低31%,比單儲能電池低22%。此外,該方法還能有效平滑源荷功率不平衡的低頻波動,解決經驗模態分解(EMD)存在的模態混疊和狀態of-charge(soc)限制越界問題,從而顯著提升電能質量。

本文為風光互補孤島直流微電網提供了一種創新的儲能配置思路。所提出的模型和方法不僅取得了顯著的經濟效益,還克服了以往配置方法的局限性,有望進一步推動混合儲能系統在微網優化和電能質量提升中的應用。研究的不足之處和下一步工作是根據實際應用情況對模型進行優化和改進,使其在微網的優化和運行中取得更好的效果。

參考文獻

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[3]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版.

 

 

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