基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法技术

基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法。涉及风电场混合储能系统组合方式以及容量控制方法。技术要点是。包括以下步骤：1)根据风电场预测风速计算传统控制模式下的风电场预测捕获功率；2)将风电场预测功率进行快速傅里叶变换，得到风电功率频谱特性曲线和输出功率高频信号、低频信号；3)利用机组本身惯性动能存储当对风电场输出功率进行第一次平滑，抑制机组有功出力的高频分量；4)采用锂电池储能完成对风电场输出功率波低频分量的平滑任务；5)建立评价指标，优化控制风电场锂电池容量。采用本发明专利技术技术方案，可提高电能质量和储能经济效益，延长电池寿命。

【技术实现步骤摘要】
基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法
本专利技术属于风电场有功功率控制
，尤其涉及到储能系统运行控制方法。
技术介绍
风力发电是解决环境污染和能源危机的重要途径，是我国实现“调结构、促转型”的战略重点和发展低碳经济的主要方向，也是我国能源发展的重点。但风能具有随机性、间歇性导致风电的波动性，带来风电电能质量和消纳方面的挑战。储能系统可按控制策略吸收和释放能量，是平滑风电输出功率的可用手段。可用于风电场的储能方式主要包括化学电池储能，飞轮储能，电磁储能，抽水储能，压缩空气储能，机组惯性储能。由于化学电池储能系统响应速度慢，难以平滑0.01～1Hz的风电功率波动，而电力系统对这一频段的功率波动十分敏感。飞轮储能响应时间快，且循环寿命长，维护方便，有很好的发展前景，但是目前在转子强度设计、低功耗磁轴承等技术方面急需突破。电磁储能包括超导储能和超级电容器储能，这两种储能方式本身具有概率密度高、充放电循环寿命长、充电时间短、可靠性高等优点，但价格过于昂贵，电容器耐压能力不够高，不宜在风电场中大容量应用。另外，从抽水和压缩空气储能能大范围平滑风电场输出功率输，但受地理条件的约束，建设局限性大，无法广泛应用。风电机组转子惯性储能，通过调节转子转速，将捕获的部分风能以动能的形式暂时存储在转子上，在需要的时候释放。此种储能方式响应速度快，能量密度高，能有效平滑高频功率波动，但由于转子储能容量和时间有限，难于抑制低频功率波动。可见，单一的储能方式很难达到理想的风电场功率平滑效果。因此需要合适的储能方式进行组合，通过混合储能实现对风电场输出功率波动平滑；需要合适的储能系统运行控制方法，在提升电能质量的同时延长储能设备使用寿命，降低储能投资和维护成本。
技术实现思路
本专利技术利用机组本身惯性储能和锂电池储能两种方式特性互补，组成混合储能系统。传统风电场输出功率波动大部分处于0.01～1Hz之间，能量主要集中在0～10-4Hz。利用机组本身惯性动能存储抑制0.01～1Hz之间的高频分量以及短时间内的波峰值，同时提供一种基于惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，锂电池储能平滑功率低频波动(10-5～0.01Hz)部分，该方法综合考虑储能系统的经济效益、锂电池寿命、功率平滑目标等因素，解决电池储能运行过程中频繁充放电转换以及过充和过放工作状态对锂电池寿命的带来不利影响问题。为实现上述目标，本专利技术提供了一种基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，它具体包括以下步骤：1、根据风电场预测风速，计算传统控制模式下风电场预测捕获的功率，vout0.5ρACp(λ,β)vf3(t)vin<vf(t)<vratePratevrate<vf(t)<vout---(1)]]>式中：表示机组预测捕获的风电功率；vf(t)表示风电场预测风速；ρ表示空气密度；vin、vrate、vout分别表示风电机组的切入风速、额定风速和输出风速；A为叶轮扫风面积；Cp(λ，β)是风能利用系数。风电场所有风电机组在t时刻预测捕获功率总和：式中：n表示风电场机组台数；分代表t时刻风电场预测捕获功率总和以及第i台机组预测捕获功率。2、对风电场预测捕获功率进行傅里叶变换，得到风电功率幅频特性曲线，将其划分为高频和低频两部分，高频部分覆盖的频率为0.01～1Hz，低频部分覆盖的频率为10-5～0.01Hz。3、利用机组本身惯性动能存储当对风电场输出功率进行第一次平滑，抑制机组有功出力的高频分量，包括如下步骤：(3-1)建立传统控制模式下风电机组系统模型。式中，ωm(t)表示t时刻系统机械转速；k＝0.5ρCp(λ，β)RA/λ，λ＝Rωm/vf，表示叶尖速比；R表示叶轮半径；Tm表示风电机组转矩；Te为发电机的电磁转矩；J表示系统等效转动惯量。(3-2)计算风电机组功率变化值ΔEw。风电机组功率在预测捕获功率和第一次平滑后输出功率之间Pout(t)变化，变化值由转子存储动能ΔEk进行补偿，具体如下所示：ΔEu＝ΔEk(6)转子储存能力受机组转速的限制，惯性动能存储范围表示风电机组可承受的最大转速；ωmin表示并网发电时允许的最小转速。(3-3)在传统风电机组模型上，建立基于转子惯性动能存储的风电机组控制系统。1)对传统控制模式下风电机组系统模型做线性化处理得到ΔEk和ΔPout三者之间关系如下：式中，P(t)＝Tωm(t)，T为转矩，P(t)为t时刻有功功率；表示预测捕获功率变化值；ΔPout表示风电机组第一次平滑输出功率变化值；Δωm表示为系统的机械转速变化值；0下标表示系统稳态量，下同。2)利用偏微分法，分别求取和Pout(t)的小信号扰动：式中，稳态时有且是关于vf(t)和ωm(t)的函数λ0＝Rωm0/vf0Cp0′＝dCp(λ)/dλ：3)进行拉普拉斯变换得到控制系统传递函数为：采用基于转子惯性动能存储的风电机组控制可以对整个系统的的波动起到低通滤波器的效果，其截止频率根据风机特性曲线，转动惯量和机组稳态转速调节。系统通过机组本身惯性动能存储对输出功率进行一次平滑，抑制高频分量。4、根据预测功率置信区间，确定风电场计划出力Pplan(t)，建立锂电池容量Eb与电池充放电时间之间的数学模型，通过调节锂电池充放电时间控制锂电池容量，完成对风电场输出功率波动处于的10-5～0.01Hz之间低频分量的平滑任务，输出功率跟踪风电场计划出力。(4-1)风电场短期调度策略。根据经机组惯性动能存储平抑后输出功率的置信区间确定锂电池充放电时计划出力Pplan(t)。锂电池充电时，由风电场预测输出功率置信区间最低功率曲线确定计划出力Pplan(t)；锂本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： A、根据风电场预测风速计算传统控制模式下风电场预测捕获的功率； B、对风电场预测捕获功率进行快速傅里叶变换，得到风电场输出功率高频信号和低频信号；C、利用机组本身惯性动能存储当对风电场输出功率进行第一次平滑，抑制机组有功出力的高频分量； D、根据预测输出功率置信区间，确定风电场计划出力Pplan(t)，建立锂电池容量Eb与电池充放电时间之间的数学模型，通过调节锂电池充放电时间控制锂电池容量，完成对风电场输出功率波低频分量的平滑任务； E、基于电池寿命和混合储能系统成本之间的权衡，考虑风电场预测功率置信水平，建立评价指标，优化控制风电场锂电池容量。

【技术特征摘要】
1.基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：A、根据风电场预测风速计算传统控制模式下风电场预测捕获的功率；B、对风电场预测捕获功率进行快速傅里叶变换，得到风电场输出功率高频信号和低频信号；C、利用机组本身惯性动能存储对风电场输出功率进行第一次平滑时，抑制机组有功出力的高频分量；D、根据预测输出功率置信区间，确定风电场计划出力Pplan(t)，建立锂电池容量Eb与电池充放电时间之间的数学模型，通过调节锂电池充放电时间控制锂电池容量，完成对风电场输出功率低频分量的平滑任务；E、基于电池寿命和混合储能系统成本之间的权衡，考虑风电场预测功率置信水平，建立评价指标，优化控制风电场锂电池容量。2.如权利要求1所述的基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，其特征在于：所述步骤A中，根据风电场预测风速，计算传统控制模式下风电场预测捕获的功率具体方法如下：式中：表示机组预测捕获的风电功率；vf(t)表示风电场预测风速；ρ表示空气密度；vin、vrate、vout分别表示风电机组的切入风速、额定风速和输出风速；A为叶轮扫风面积；Cp(λ，β)是风能利用系数；风电场所有风电机组在t时刻预测捕获功率总和：式中：n表示风电场机组台数；分代表t时刻风电场预测捕获功率总和以及第i台机组预测捕获功率。3.如权利要求1所述的基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，其特征在于：所述步骤B中，对风电场预测捕获功率进行快速傅里叶变换，得到风电功率幅频谱特性曲线，将其划分为高频和低频两部分，高频部分覆盖的频率为0.01～1Hz，低频部分覆盖的频率为10-5～0.01Hz。4.如权利要求1所述的基于机组惯性储能的风电场储能锂电优化控制方法，其特征在于：所述步骤C中，利用机组本身惯性动能存储对风电场输出功率进行第一次平滑，抑制机组有功出力的高频分量，包括如下步骤：(1)建立传统控制模式下风电机组系统模型：式中，ωm(t)表示t时刻系统机械转速；k＝0.5ρCp(λ，β)RA/λ，λ＝Rωm(t)/vf(t)，表示叶尖速比；R表示叶轮半径；Tm表示风电机组转矩；Te为发电机的电磁转矩；J表示系统转动惯量，表示机组预测捕获的风电功率；vf(t)表示风电场预测风速；ρ表示空气密度；A为叶轮扫风面积；Cp(λ，β)是风能利用系数；(2)计算风电机组功率变化值ΔEw；风电机组功率在预测捕获功率和第一次平滑后输出功率之间Pout(t)变化，变化值由转子存储动能ΔEk进行补偿，具体如下所示：ΔEw＝ΔEk(6)转子储存能力受机组转速的限制，惯性动能存储范围ωmax表示风电机组可承受的最大转速；ωmin表示并网发电时允许的最小转速；(3)建立基于转子惯性动能存储的风电机组控制系统；对传统风电机组模型做线性化处理，给出ΔEk和ΔPout三者之间的数值关系，然后采用偏微分法，得到和Pout(t)的小信号扰动，进行拉普拉斯变换得到基于惯性动能存储的机组控制系统传递函数如下，其中ωm0代表系统初始机械转速：

【专利技术属性】
技术研发人员：段斌，王俊，苏永新，刘丹丹，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43