用于火电机组二次调频的混合储能系统容量配置优化方法
时间：2023-06-13 20:40:14 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
罗海荣，张庆平，徐帆，吴子衿，张爽
（1.国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，宁夏 银川 750011；
2.华北电力大学能源动力与机械工程学院，北京 102206；
3.国网宁夏电力有限公司银川供电公司，宁夏 银川 750011）
随着全球能源的日益紧张，在全球范围内开发和利用可再生能源，减少化石能源的使用，逐步向以清洁能源为主的能源结构转型的理念得到了国内外的广泛认可[1]。然而以风能、太阳能为主的可再生能源随机性与间歇性较强，且难以预测，当其大规模并网后会对电网的频率稳定带来显著影响，因本身往往不具备调频能力，所以加重了整个电网的调频负担[2]。目前我国电力系统的二次调频任务主要由火电机组来承担，但火电机组在参与调频过程中，存在着响应速度慢，在跟踪调频指令的过程中表现吃力等问题，且由于火电机组其自身特性，频繁调频对其安全性和经济性都将造成巨大影响，极大地损耗其寿命，故需要引入储能系统辅助火电机组调频[3]。目前常用的储能系统根据类型划分为能量型以及功率型[4]。能量型储能的循环寿命较短、响应速度相对较低、初始投资成本低，但具有较高的能量密度，主要有蓄电池储能、燃料电池等；
相反功率型储能循环寿命较长、响应速度快、初始投资成本高，但容量相对较低，主要有超级电容、飞轮储能等。
对于储能系统参与到火电机组的二次调频中，国内外学者展开了大量的相关研究，Marcos等[5]提出一种根据瞬时爬坡率和能量持续曲线来计算储能系统容量的方法。Holmberg 等[6]提出一种根据区域电网频率的波动来配置储能系统的方法。CHO 等[7]使用由锂离子电池和超级电容器组成的混合储能系统来应对电网频率的波动。DATTA 等[8]提出一种在负荷波动初期及区域控制偏差功率较大时参与调频，系统趋于稳定后储能系统逐渐退出运行的储能系统控制方法。牛阳等[9]使用铅酸电池和全钒液流电池来建立储能系统，并对其容量进行了优化。陈吉玲[10]采用压缩空气来辅助火电系统调频，并分析了不同储能系统容量对调频效果的影响。孙冰莹等[11]使用多目标粒子群算法优化了储能系统的出力。谢小荣等[12]介绍了北京石景山2 MW/0.5（MW·h）的锂电池调频工程,该储能系统采用恒定充放时间以及满补偿出力，结果表明，提高了整体系统24%的调频效果。崔杨等[13]从经济性方面提出一种计及需求响应与火储深度调峰定价策略的电力系统双层优化方法。贾燕冰[14]等使用集合经验模态分解方法，从经济性方面出发，优化了储能系统的配置。陈丽娟等[15]根据AGC 考核指标，优化了储能系统配置。黎淑娟等[16]使用钛酸锂电池，优化了储能系统应对电网中突发情况的能力。丁冬等[17]基于火电机组调频能力的理论计算和储能系统的调频工作原理，提出一种储能系统的配置方法。综上所述,目前储能系统辅助火电机组调频的研究主要基于电网频率波动和经济性等方面分析储能电池容量配置方法,尚未基于机组二次调频性能提升指标深入研究混合储能系统容量配置优化方法。
本文采用由飞轮和锂离子电池储能阵列组成的混合储能系统来辅助火电机组二次调频:首先,介绍组成各储能阵列的50 kW/50（MW·h）飞轮储能单元模型以及250 kW/500（MW·h）的锂离子电池单元模型和混合储能系统的拓扑结构，并分析其充放电特性; 然后,基于小波包分解（wavelet packet decomposition，WPD）方法，提出一种各储能阵列充放电指令分配方法;其次，以火电机组二次调频综合指标提高两倍为目标，提出一种混合储能系统容量配置优化方法；
最后，根据某额定装机容量250 MW的火电机组实际输出功率数据，通过构建的混合储能系统模型开展仿真实验，验证提出的混合储能系统容量配置优化方法。
根据文献[18]建立250 kW/50（MW·h）的飞轮储能单元模型和250 kW/500（MW·h）的锂离子电池储能单元模型。由于单个储能单元的容量不足以满足火电机组二次调频的需求，故将若干个飞轮储能单元与若干个锂离子电池储能单元通过DC/AC 变流器并联起来，构成一个飞轮储能阵列和一个锂离子电池储能阵列，再由飞轮储能阵列和锂离子电池储能阵列组成一个混合储能系统，其拓扑结构如图1所示。
图1 混合储能系统拓扑结构
对建立的飞轮储能单元以及锂离子电池储能单元模型进行充放电特性仿真分析。如图2所示，对飞轮储能单元与锂离子电池储能单元都给定目标功率信号Pref。其中，飞轮储能单元的响应时间为0.019 s，稳态时间为0.02 s，锂离子电池储能单元的响应时间为1.46 s，稳态时间为1.91 s。两者的稳态误差均在0.01%之下。
图2 储能单元充放电控制动态性能
2.1 AGC综合性能调频指标
火电机组二次调频效果主要从调节速率、响应时间、调节精度这三个方面来评价，火电系统AGC综合调频指标的计算公式[19]如下：
式中：k1为调节速率；
k2为响应时间；
k3为调节精度。为了避免机组响应AGC 指令时过调节过超调节，当k1大于5时，按照5来计算。
2.2 储能阵列充放电指令分配方法
混合储能系统参与火电机组二次调频的具体方式为机组从电网调度收到自动发电控制（automatic generation control,AGC）指令，通过火电机组与储能系统共同作用响应AGC 指令。由于火电机组响应速度较慢，储能系统利用自身响应速度快的特性先弥补短时间内机组出力与AGC 指令间的功率差值。随着火电机组功率逐渐上升能够满足响应AGC 指令，储能系统出力逐渐降低，从而确保储能系统和火电机组联合出力与AGC 指令保持一致，故混合储能系统的充放电指令为火电机组功率与AGC 指令的差值。得到的混合储能系统充放电指令作为一种典型的含间歇信号的非平稳、非线性信号，传统的低通滤波方法对其处理效果较差。
WPD方法在处理非平稳突变信号上具有良好的局部化和多分辨率特性，更加适用于电网调频指令信号分析[20],故本文采用WPD 方法处理混合储能系统充放电指令，提出一种储能阵列充放电指令分配方法：通过WPD将充放电指令分解为高频分量与低频分量，其中低频分量分配给锂离子电池储能阵列，高频分量分配给飞轮储能阵列。
在WPD 中，信号被分解成低频信号(低通滤波)和高频信号(高通滤波)，而后到下一层将近似信号和细节信号再一次分解。小波包分解公式如式(2)所示，各频带重构公式如式(3)所示：
式中：a为高通滤波器系数；
b为低通滤波器系数；
d为小波包分解系数；
n为分解层数；
j为频带节点号。k=M/2j，表示第j层的频带个数，M为时间序列S的采样点数。
以三层小波包分解为例，其分解结构如图3所示。
图3 小波包分解树
图3中(0,0)为传感器采集到的初始信号。信号在进行WPD 后，被分解为低频信号(1,0)和高频信号(1,1)，接着再对得到的信号进行分解，重复三次后，得到的各子信号的频率排序按照频率的高低依次排序。小波包分解后每层信号频段带宽见式（4）。
式中：fs为信号采样频率；
n为小波包分解层数。
2.3 混合储能系统容量配置优化方法
将充放电指令通过WPD 分解后分配给飞轮储能阵列与锂离子电池储能阵列的功率信号视为储能阵列各自的额定功率，再考虑到储能系统的充放电效率以及荷电状态(state of charge，SOC)，储能系统充放电需求电量Ef计算公式为
式中：n=[1,2,…N]，N为采样数据的个数；
pf[n]为飞轮储能单元充放电功率；
ηd为放电效率；
ηc为充电效率；
SOCmax、SOCmin为储能SOC 上下限值；
fs为采样频率；
SOCref为储能阵列初始SOC；
Erated,f即为配置的储能电量。
设定飞轮储能阵列的储能上限为85%，储能下限为15%，初始SOC 为60%；
锂离子电池储能阵列的储能上限为85%，储能下限为15%，锂离子电池储能阵列初始SOC 为60%，飞轮储能阵列和锂离子电池储能阵列的放电效率为90%，充电效率为90%[18]。
在一段调频周期内往往存在着多个AGC 指令，目前大部分的研究都选择让储能系统功率完全匹配这一调频周期内的全部AGC指令与机组功率差值。如果将目标设置为将二次调频效果提升为原先的两倍，并不需要储能系统功率完全与AGC 指令与机组功率的差值相匹配，储能系统只需减少机组功率和AGC 指令之间的差值，使机组功率到达AGC 指令所需的时间变短，就能将二次调频效果提升两倍及以上。在此控制目标下，当储能系统的功率大于AGC指令与机组功率差值的绝对值时，储能系统完全弥补这两者之间的差值；
当储能系统的功率小于AGC指令与机组功率差值的绝对值时，储能系统最大化出力，减少AGC指令与机组功率差值，相差的部分由火电机组来弥补；
当机组功率上升到储能系统的功率大于AGC指令与机组功率差值的绝对值时，储能系统的控制策略又变回储能系统完全弥补这两者之间的差值，且随着两者之间差值的减少而减少。
如图4所示，在上述控制策略下，储能系统只需要将机组功率与AGC 指令相差最大的调频区间的调频效果提升二倍，就能将整个调频周期内的调频效果全部提高至二倍以上。由式(1)可知，对综合调频指标影响最大的参数为k1，当一个区间内的k1提升到最大值时，综合调频指标也能达到最大值。故以此为基础来构建遗传算法，以混合储能系统功率作为遗传算法的个体，以找出将k1提升为最大值时的最小混合储能系统功率为目标，设定适应性函数，得式(7)：
式中：P1为机组跨出响应死区时的功率；
P2为机组到达调节死区时的功率；
Pb为机组标准调节速率，一般为机组容量的0.015/min；
PE为混合储能系统的容量；
PA为该时间段的机组平均调节功率。
通过该算法，得到满足将k1提升到最大值的最小储能系统功率，从而算出所需储能单元个数，通过式(5)、式(6)算出满足电量需求的最小储能单元个数，从而计算出能同时满足容量和电量的储能系统配置，具体流程如图4所示。
图4 混合储能系统配置方法
混合储能系统参与火电机组二次调频的方式如图5所示。
图5 火电机组-混合储能系统联合调频系统工作原理
火电机组和混合储能系统将各自的出力测量信号输送至测控装置，测控装置将其输送给远动装置，远动装置再将其合并成出力反馈，输送到电网调度EMS处，电网调度生成AGC指令，输送回远动装置；
远动装置再将其输送给机组和飞轮储能系统，同时测控系统将机组出力信号输送给混合储能系统，产生混合储能系统调频指令；
之后混合储能系统在通过高压厂用变压器后接入电厂高压母线，完成二次调频动作。此结构的优点是不改变原有机组接线方式，只需高压厂用变压器、高压厂用电系统设备满足储能系统接入要求，可充分利用原有设备，故可靠性高、造价较低、施工简单[21]。
如图6所示，选取某额定装机容量250 MW的火电机组某日0：00 ～12：00 的12 h 输出功率数据。计算得到混合储能系统充放电指令如图7所示，使用WPD 方法对充放电指令进行分解，获得飞轮和锂离子电池储能阵列的充放电指令。
图7 混合储能系统充放电指令
经过WPD 分解后的混合储能系统充放电指令如图8所示，锂离子电池储能阵列的最大电量变化为放电2 145（kW·h），飞轮储能阵列的最大电量变化为91（kW·h）。根据提出的混合储能系统容量配置方法可得：需要锂离子电池储能单元10个，组成一个2.5 MW/5 000（kW·h）的锂离子电池储能阵列；
飞轮储能单元5 个，组成一个1.25 MW/250（kW·h）的飞轮储能阵列；
两者共同组成一个3.75 MW/5 250（kW·h）的混合储能系统。混合储能系统的容量为该火电机组额定容量的1.5%。
图8 WPD分解后的各储能阵列充放电指令
使用混合储能系统参与火电机组二次调频，调频效果如图9所示。
图9 火电机组-混合储能输出功率与AGC指令对比
加入混合储能系统后，相比于原火电机组输出功率，可以发现：火电机组-混合储能系统的输出功率到达AGC 指令的响应速度更快，功率波动也更小。混合储能系统SOC变化如图10所示。锂离子电池储能阵列SOC在17.34%～70.04%之间变化，飞轮储能阵列SOC在23.88%～76.93%之间变化。根据WPD功率分配方法设置的各储能阵列在这个时间段没有超出设定的容量上下限，证明了提出的混合储能系统容量配置优化方法的有效性。
图10 各储能阵列SOC变化对比
选取上述数据中机组跨出响应死区的调节周期，分别计算他们未加入储能系统和使用混合储能系统的二次调频综合指标，计算结果如表1所示。
表1 二次调频综合指标对比
加入3.75 MW/5 250 kW·h 混合储能系统后，火电机组-混合储能系统的综合调频系数最低提升2.06 倍，最高提升3.78 倍，平均提升了2.58 倍，表明提出的混合储能系统容量优化配置方法满足提高火电机组二次调频能力2倍的目标。
1）建立了基于飞轮储能单元及锂离子电池储能单元控制的混合储能系统，并对储能单元的充放电性能特性进行了分析。
2）根据电网调频指令信号的特性，基于WPD方法，以火电机组二次调频综合性能指标提高两倍为目标，提出了一种混合储能系统容量配置优化方法。
3）根据某火电厂的运行数据，通过构建的混合储能系统模型开展仿真实验，其中混合储能系统的容量为火电机组额定容量的1.5%。火电机组-混合储能系统的二次调频综合指标最低提升2.06倍，最高提升3.78倍，平均提升2.58倍，验证了提出的混合储能系统容量配置优化方法的有效性。
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