8冯自平-基于复合储能的分布式能源系统控制策略.pdf

Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 基于复合储能技术的分布式能源 系统调控策略 第九届中国国际储能大会， 2019年 4月 24-26日，杭州 冯自平 中国科学院广州能源研究所 2019年 4月 24-26日，杭州 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 汇报内容 5 研究背景1 3 4 超容 -电池复合储电物理仿真平台 总结 基于复合储能的最优化控制策略研究 2 复合储能需要研究的关键科学问题 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 一、研究背景 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 多能互补分布式系统 ◆在全球范围内，可再生能源、分布式能源、多能互补、储能技术等大量新能源 技术都飞速发展，构建绿色低碳能源体系成为能源发展的趋势。 ◆国务院发布 《 关于推进“互联网 +”智慧能源发展的指导意见 》 ，指出：能源互 联网是推动我国能源革命的重要战略支撑。 特点： ⚫ 采用热电联供、可再生能源等多种形 式靠近用户端提供用能； ⚫ 能源负荷多样化、用户存在电、冷、 热等多种能源需求； ⚫ 区域能源供给多元化，多种可再生能 源能源进入。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 需求分析 存在 问题 重供给轻需求 重建设轻管理 并网不上网 、 离网的系统架构 ， 太阳能 、 风能等 可再生 能源利用率较低 ， 弃风弃光现象严重 系统 “ 源 -荷 ” 时空分布不均衡 ， 存在短期峰谷波动大 和长时间尺度下供能 、 用能差异性大的特点 调控手段简单 ， 多数为单一类型储能系统 ， 调控性能差 、 转换效率低 、 容量冗余大 采用 “电 -冷 -热”的多能态复合储能技术 ，是解决分布式系统能源供需侧 平衡、提高综合能源利用率、降低储能成本的有效方法。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 单一储能技术的缺点 优 点 缺 点 各种电池储电 电力可以满足多种需求 成本高昂 储冷、储热 成本低、可直接利用 无法满足电力需求 因此，单一储能技术无法同时满足能量储存和经济性之间的 平衡。这就需要多能态复合储能！ Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 二、复合储能需要研究的 关键科学问题 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 研究内容和关键技术 多能态复合储能系统集成及 智能调度技术 多能态复合储能系统的 最优化匹配技术 复合储能光伏微网系统的 能量管理技术 基于电 -冷 -热的多能态复合 储能系统最优化设计技术多能 态 复 合 储 能 关 键 技 术 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 1：优化设计技术研究 以可再生能源发电最大化输出为目标 ， 研究最佳的储容比 匹配设计方法。 将气象参数、功率平滑时间周期、用能系统 逐时负荷等相关参数纳入到设计计算模型中，同时兼顾储能 系统的经济性。 微网系统优化模型 多电源的微网系统构建模型 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 2：优化匹配技术研究 以可再生能源电力最大化利用为目标，通过储电、储冷、 储热方式，实现经济、高效的能量存储和本地化利用 ，实现微 网中可再生能源渗透率的最大化，减小可再生能源对传统供电 网络的冲击，实现源 -荷的有效互动。 微网系统优化匹配模型构建 智能监控与能量管理平台 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 3：系统集成及智能调度技术研究 以微网系统的电能高效调度为目标 ， 根据不同能态的储 能技术 ， 研究制定相应的运行控制策略 。 包括对储冷 /放冷 、 储电 /放电 、 储热 /放热的最优化调度特性展开系统研究 。 100kW PCS调度控制界面LFP/C电池的调度特性曲线 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2 .7 2 .8 2 .9 3 .0 3 .1 3 .2 3 .3 电压/V 电流/ A S O C 9 0 % S O C 8 0 % S O C 7 0 % S O C 6 0 % S O C 5 0 % S O C 4 0 % S O C 3 0 % S O C 2 0 % S O C 1 0 % 蓄冷系统的调度特性曲线 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 4：微网系统能量管理技术研究 针对并网运行和孤岛运行两种工作模式，研究能量的优 化与协调控制方法，实现系统的供需平衡及实时优化调度。 实现能量的最优化控制与管理，有效提高微网系统的运行 可靠性与安全性。 储冷系统的调度控制系统智能监控与能量管理平台 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 三、基于复合储能的最优化 控制策略研究 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 传统分布式系统控制方法 特点： ⚫ 无光伏发电系统、无储能系统 ⚫ 燃气机组为主要供能设备，运 行状态由负荷决定 ⚫ 电网、燃气管网可提供支撑 E H C G a s C C H P G a s B o i l e r W a s t e H e a t B o i l e r A b s o r p t i o n C h i l l e r P o w e r G r i d E l e c t r i c i t y T h e r m a l E n e r g y C o l d E n e r g y E l e c t r i c i t y U s e r s ’ L o a d H e a t C o l d 以电定热： 根据用户的用电需求，确定燃气机组发 电量，若不足由电网提供；继而得到产热量，不足 则由燃气锅炉提供，有多余则释放至环境。 以热定电： 根据用户的冷热需求，确定燃气机组产 热量，若不足由燃气锅炉提供；继而得到发电量， 不足则由电网提供，有多余则上网或者损耗。 燃气机组低负载率运行 能源浪费严重 可再生能源接入性差 受限于电力政策 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 E H C G a s C C H P G a s B o i l e r W a s t e H e a t B o i l e r A b s o r p t i o n C h i l l e r P V E l e c t r i c i t y T h e r m a l E n e r g y C o l d E n e r g y E l e c t r i c i t y U s e r s ’ L o a d H e a t C o l d H E S S B E S S T E S S P o w e r G r i d 含复合储能的分布式系统拓扑 用户侧负荷预测 光伏发电模型 燃气轮机特性 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 改进型以电定热控制策略 系统电力供应的优先顺序为： 光伏系统 --燃气机组 --储电系统 --电网 系统热量供应的优先顺序为： 燃气机组 --储热系统 — 燃料锅炉 且 燃气轮机供热量由其发电量确定 储电系统调控判断条件： 光伏系统： MPPT； 燃气机组： 储电系统： PVe EL − PVeCCHP ELE − 补充发电； 且负载率 0.5； PVeCCHP ELE − 存储电能； Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 改进型以热定电控制策略 系统热量供应的优先顺序为： 燃气机组 --储热系统 — 燃料锅炉 系统电力供应的优先顺序为： 燃气机组 --光伏系统 --储电系统 --电网 且 燃气轮机发电量由其供热量确定 储热系统调控判断条件： 燃气机组：根据冷热需求确定； 储热系统： 存储量综合考虑用电需求。 tCCHP LE  补充热能； tCCHP LE  存储热能； Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 分布式系统能量及储能系统容量配置 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 L E N PV (kW ) t (h) 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 L E N PV (kW ) t (h)  24 ( ) ( ) 1 ( ) ( ) |L e G e L e G ee E t E t t Q E t E t  = − 储电系统容量     23 ( ) ( ) , s u m m e r 0 23 ( ) ( ) , w in te r 0 ( ) ( ) | ( ) ( ) | m a x ( , ) Lt H P t Lt H P t H P t Lt H P t Lt S t E t E t s e a s o n t W t E t E t s e a s o n t t S t W t Q E t E t Q E t E t Q Q Q = = = =  =−   =−   =     储热系统容量 分布式系统能量变化曲线 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比：冬季工况 100kw燃气机组 改进型以电定热控制策略 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） S E N out L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） S T Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 L E N out (kW ) t (h) 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 L T Q out (kW ) t (h) 100kw燃气机组 传统以电定热控制策略 基于复合储能系统调控， 100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高， 储电系统调节作用明显；仍然存在热能损失，但损失量有所减少。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比：冬季工况 60kw燃气机组 改进型以电定热控制策略 60kw燃气机组 传统以电定热控制策略 基于复合储能系统调控， 60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷 运行；但发热量不足，储热系统调节作用较弱。 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） S E N out L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out S T L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N gri d N out L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out L T Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比：夏季工况 100kw燃气机组 改进型以热定电控制策略 100kw燃气机组 传统以热定电控制策略 基于复合储能系统调控， 100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高， 但储电系统没有起作用；储热系统作用明显，减少了机组的启停运行。 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N out N gri d L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） S T Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N gri d N out L E Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比：夏季工况 60kw燃气机组 改进型以热定电控制策略 60kw燃气机组 传统以热定电控制策略 基于复合储能系统调控， 60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷 运行；储电系统、储热系统均起到了较好的调节作用。 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N out S E N gri d L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） S T Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N out N gri d L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out L T Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 负载率分析 针对两种不同容量机组，基于复合储能系统的调控方式均使得燃气机组 处于稳定运行的状态；同时选择 60kw燃气机组时，优化效果明显，机组 保持在较高的负载率运行。 0 4 8 12 16 20 24 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 负载率 t （ h ） 夏季无储能 夏季有储能 冬季无储能 冬季有储能 0 4 8 12 16 20 24 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 负载率 t （ h ） 夏季无储能 夏季有储能 冬季无储能 冬季有储能 100kw燃气机组 60kw燃气机组 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 基于遗传算法的主动调控策略 智能算法的三个主要问题：目标函数、约束条件、适应度评价 目标函数 ： 运行经济性、污染物排放量 燃料费 环境成本 运行维护成本 M fo s s ilm in ( , )F F F= M F U O M E N E X1= [ ( ) ( ) ( ) ( ) ] T tF F t F t F t F t= + + + 大电网交互成本  = = = Ni iiMj jijP tPRfF 1 1 ,,2 ))(( 功率平衡约束 ： 复合储能约束 ： 污染物排放约束 ：  = N i jiiji EtPR 1 , tE ,m in E E ,m a x- in ouP P t P（ ） L E X B S D G i1( ) ( ) ( ) N iP t P t P P t== + +  L , H M T G B T S( ) ( ) ( )Q t Q t Q t Q t= + +（ ） i , m i n i i , m a x()S O C S O C t S O C 遗传算法步骤 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 经济最优运行的单目标功率分配结果 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10 0 0 5 10 15 20 PMT Pb u y Ps e ll Pb o ile r 遗传算法参数：种群规模 100，交叉概率 0.7，变异概率 0.05，最大进化代数 1000。 负荷功率变化 风电、光伏功率变化 ◆单目标优化下，节约了 22% 的运行成本，具有良好的经济 性。 ◆大约在 30代左右收敛，算法 收敛性较好。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 多目标优化的功率分配结果 ◆经济性指标和污染物排放指标同时得到 了优化：多目标优化所节约的运行费用， 相比单目标有所降低，但 CO2排放量明显 减少，实现了系统的综合最优运行。 分布式系统 运行成本 CO2排放量 含复合储能 2335.07 460.67 不含复合储能 2523.20 575.34 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 四、超容 -电池混合储电仿真平台建设 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 轨道交通再生电能的混合储能回收系统 牵 引 变 电 站 混 合 储 能 系 统 … … 制 动 电 阻 ◆系统包括 4部分：牵引变电站、轨道车辆、混合储能系统、制动电阻。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 系统拓扑及软硬件构成 电 网 配 电 线 路 直 流 母 线 K 上 位 机 监 控 系 统 D C D C 锂 电 池 储 能 系 统 D C D C 直 流 制 动 电 阻 柜 双 向 直 流 变 换 器 直 流 电 源 R S 4 8 5 双 向 D C / D C 变 换 器 2 超 级 电 容 储 能 系 统 D C D C 电 池 组 双 向 D C / D C 变 换 器 1 模 拟 地 铁 车 辆 混 合 储 能 系 统 248V/22Ah 5kw/8s Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage & Energy Conversion Technology 储能技术实验室 混合储能系统控制方法 U V s e t O V s e t V o s e t I o u t M a x I i n M a x I o u t A 区 间 （ 输 出 电 流 ） B 区 间 （ 空 闲 待 机 ） C 区 间 （ 输 入 电 流 ） D 区 间 （ 过 压 保 护 ） U I 注 ： I o u t ： 工 作 电 流 I o u t M a x ： 最 大 输 出 电 流 I i n M a x ： 最 大 输 入 电 流 U V s e t ： 欠 压 保 护 设 定 值 V o s e t ： 输 出 电 压 设 定 值 O V s e t ： 过 压 保 护 设 定 值 U D C b I s c k s c 1 k s c 2 k s c 3 s o c 3 s o c 2 s o c 1 放 电 静 置 U s c ,d s h U s c ,m a x U s c ,c h a U D C b _ r e f 充 电 I s c ,m a x d I s c ,m a x c 1 I s c ,m a x c 2 I s c ,m a x c 3 , m a x , ,, _ , , , m a x , m a x , m a x 0 () b a t d D Cb b a t d c h b a t d c h D Cb b a t c h a b a t r e f b a t b a t c h a D Cb b a t c h a D Cb b a t b a t c D Cb b a t I U U U U U I k U U U U U I U U    =  −      , m a x , ,, _ ( ) * , , , m a x (), m a x , m a x 0 () s c d D Cb s c d c h s c d c h D Cb s c c h a s c r e f S O Cs c s c c h a D Cb s c c h a D Cb s c S O Cs c c D Cb s c I U U U U U I k U U U U U I U U    =  −      _ _ _ _ ( ) ( ) () D Cb r e f D Cbv r e s H D Cb D Cb D Cb r e f D Cb D Cb r e f D Cb D Cb r e f UUP t P tI UU UU k U U U   −−−== − = − _ _ ()b a t b a t b a t re f D Cb sc sc sc re f D Cb H b a t sc I k U U I k U U I I I =−   =+_ [ ( ) ( ) ]D C b D C b re f v re sU U P t P t= + + 电压下垂控制 I s c _ r e f - U D C b 下 垂 曲 线 U D C b - + U S C P I I S C - + I s c _ r e f P W M 控 制 d s c