基于双回路SOC调节的风电场功率平滑控制_技术

针对风电并网发电系统的功率波动问题，研究了一种基于双回路SOC调节的混合储能系统风电场功率平滑控制策略。对含有全钒液流电池和锂电池的混合储能系统，通过双回路SOC调节控制，合理分配锂电池和液流电池的实际输出功率，并实时更新混合储能的荷电状态。

该控制策略实现了风电有功功率的平滑需求，并且使锂电池和全钒液流电池的SOC值稳定在安全范围内，可以有效减少锂电池的充放电次数，达到保护电池的目的。通过仿真实验，验证了控制方法的有效性。

风能已成为世界上主要的清洁能源之一，但风力发电具有间歇性、波动性、随季节变化等特点，大规模集中并网会造成电网发电与负荷偏差、频率不稳定等问题［1，2］。平滑风电场输出功率以减小大规模风电并网造成的问题具有极其重要的意义。

随着储能和电力电子技术的发展，利用储能技术平滑风电场输出功率、减少风电波动对电力系统的影响成为了近年来的研究热点［3］。［4］提出了一种移动平均法平滑风电功率的控制策略。该方法同时考虑储能电池荷电状态（State of Charge，SOC）和风电功率波动率，在平抑风电输出功率波动的同时减小储能电池使用次数。

［5］提出了一种利用模型预测控制（ModelPredicTIve Control，MPC）平滑风电场输出功率波动方法。该方法通过短期功率预测以并网风电功率的波动范围、电池储能荷电状态SOC、储能出力大小等为约束，滚动优化实现对储能的优化控制。

［6］提出了一种基于实测电池荷电状态的储能控制方法。该方法根据实测的电池荷电状态，实时调节滤波时间常数，使电池的荷电状态稳定在最优工作范围内，提高电池使用寿命。［7］为了平滑风电场输出功率的波动，提高风能的利用率，提出了基于虚拟理想粒子的多目标改进粒子群算法（parTIcle swamopTImizaTIon algorithm，PSO），并用该算法对模型进行了求解。

［8］提出了一种分布式光储直流供电系统功率平滑控制方法，采用最大功率跟踪法实现最大功率输出。［9］为了合理分配混合储能输出功率提出了一种基于电池荷电状态SOC的功率分配方法，利用等效时间常数作为功率分配效果的评判指标。

［10］提出了一种混合储能平抑风电输出功率波动新方法，利用蓄电池稳定直流母线电压，超级电容器快速补偿负载功率波动的高频分量，减小负载突变情况下对直流母线的冲击。［11］提出了一种基于经验模态分解技术平抑风电功率波动的混合储能功率控制方法，利用经验模态分解方法，对非平稳风功率进行分解，并使用超级电容器和蓄电池分别平抑风电功率的高频部分和低频部分。

［12］提出了基于小波包分解的风电功率平滑方法，在分析了风电功率的幅频特性后利用混合储能装置对不同频率的功率进行吸收。

锂电池和全钒液流电池的功率分配是实现储能平滑风电场输出功率的重点。在时域上，一般利用滑动平均法来计算储能所需的输出功率和并网功率，再检测锂电池和液流电池的荷电状态SOC进行各储能功率的分配，，但在分配过程中仍存在如滑动平均法的窗口大小选择困难、储能在高低电位时充放电的保护等问题。

在频域上，一般利用小波理论分配储能输出功率或者利用滤波器分配储能功率，但存在各频段的分界频率难以界定、锂电池和全钒液流电池出现正负相反的输出功率、控制指令延时等问题。

由于风力发电具有间歇性和随机性的特点，混合储能系统在对风电场输出功率进行平滑时，充放电的功率及其分布取决于风速变化，充放电平衡成为功率控制中必须解决的问题。由于储能系统的容量是有限的，会使其在平滑风电场输出功率时，有可能导致储能设备的SOC受限或者过充过放，进而无法利用储能设备的输出功率进行平滑风电场有功功率。

为了能够使混合储能系统可以长期有效的对风电场输出功率进行优化调节，设计有针对性的控制策略优化其SOC是十分必要的。