作為未來重要的電力用戶,商業(yè)園區(qū)建設(shè)將成為智能電網(wǎng)建設(shè)的重要內(nèi)容之一。商業(yè)園區(qū)中儲能系統(tǒng)最基本的作用是進行負(fù)荷側(cè)的削峰填谷,在給園區(qū)帶來經(jīng)濟收益的同時,也保證了電網(wǎng)運行的安全性。提出了一種儲能系統(tǒng)削峰填谷的變參數(shù)功率差控制策略,基于園區(qū)典型日負(fù)荷預(yù)測曲線,對負(fù)荷狀態(tài)和儲能SOC狀態(tài)進行區(qū)間劃分,提出了對應(yīng)的子目標(biāo)函數(shù),采用適應(yīng)度函數(shù)變差系數(shù)排序法確定各子目標(biāo)函數(shù)權(quán)重,對目標(biāo)函數(shù)進行尋優(yōu),確定不同負(fù)荷區(qū)間與SOC區(qū)間的儲能系統(tǒng)控制策略。最后,以上海某商業(yè)園區(qū)為例進行了仿真,驗證了所提控制策略的有效性。

0 引言

近年來,隨著經(jīng)濟水平的快速發(fā)展,電力系統(tǒng)負(fù)荷呈現(xiàn)出峰谷差日益增大的特點,這會降低電力系統(tǒng)的經(jīng)濟性,并造成社會資源浪費[1],而這種現(xiàn)象在商業(yè)園區(qū)尤為嚴(yán)重。在商業(yè)園區(qū)中加入儲能系統(tǒng),利用儲能電池蓄能特性可實現(xiàn)削峰填谷。儲能通過自身的充放電特性,能夠延緩園區(qū)電網(wǎng)的容量升級改造,提高設(shè)備利用率和供電可靠性[2-3];同時,在部分實行峰谷電價地區(qū),用戶可通過儲能系統(tǒng)減小負(fù)荷峰谷差而受益。因此,儲能系統(tǒng)的使用在給電網(wǎng)安全運行帶來保障的同時,也給用戶側(cè)帶來經(jīng)濟收益。

目前,關(guān)于求解儲能系統(tǒng)削峰填谷策略的算法主要包括動態(tài)規(guī)劃算法、智能算法等。文獻[3]針對采用恒功率充放電策略運行的電池儲能系統(tǒng),結(jié)合序列二次算法提出了恒功率充放電優(yōu)化模型。文

獻[4]提出了基于動態(tài)規(guī)劃的削峰填谷控制策略,同時考慮了充放電深度對電池壽命的影響,但其限制了每日的充放電次數(shù),部分場景下由于負(fù)荷變化較大,儲能系統(tǒng)可能需要多次變化充放電狀態(tài)。文獻[5-7]采用智能算法求解含儲能裝置的最優(yōu)策略問題,但均未考慮SOC的狀態(tài)。文獻[8]比較了儲能系統(tǒng)恒功率控制方式與功率差控制方式的控制效果,結(jié)果表明：與功率差控制方式相比,恒功率控制較簡單,但其控制效果不如功率差的控制方式,并且恒功率控制對負(fù)荷預(yù)測精度要求較高。還有學(xué)者在進行儲能相關(guān)研究時提出了關(guān)于SOC的狀態(tài)區(qū)間劃分。文獻[9]中將SOC按大小劃分為5個區(qū)間,判斷SOC當(dāng)前工作區(qū)間,實時調(diào)整濾波常數(shù),建立了儲能系統(tǒng)的容量優(yōu)化配置方法。

本文針對商業(yè)園區(qū)儲能系統(tǒng),提出一種協(xié)調(diào)考慮削峰填谷效果和SOC狀態(tài)區(qū)間的變參數(shù)功率差控制策略。基于商業(yè)園區(qū)典型日負(fù)荷預(yù)測曲線,將負(fù)荷劃分為3個區(qū)間,引入2個SOC狀態(tài)控制變量,將SOC劃分為5個區(qū)間,引入4個充放電功率控制變量,為每個子空間制定控制策略,并基于目標(biāo)函數(shù)對變量進行滾動更新。

1 商業(yè)園區(qū)儲能系統(tǒng)削峰填谷的常參數(shù)功率差控制策略

1.1 商業(yè)園區(qū)電力系統(tǒng)構(gòu)成

商業(yè)園區(qū)電力系統(tǒng)一般由外部電網(wǎng)、分布式電源、儲能系統(tǒng)以及冷熱電負(fù)荷(包括空調(diào)負(fù)荷、樓宇負(fù)荷等,以下統(tǒng)稱為負(fù)荷)組成,如圖1所示。

圖1 典型商業(yè)園區(qū)電力系統(tǒng)構(gòu)成

如圖1所示,實線代表能量流流動,虛線代表信息流流動,箭頭所示方向為能量及信息流動方向。

能量在城市電網(wǎng)、分布式光伏陣列、儲能系統(tǒng)以及負(fù)荷之間流動,實現(xiàn)了能源生產(chǎn)與消費間的互

動[10]。商業(yè)園區(qū)往往在建筑屋頂配備一定規(guī)模的分布式光伏陣列,用以滿足部分負(fù)荷需求,但規(guī)模相較園區(qū)負(fù)荷較小。考慮光伏不確定性對電網(wǎng)的沖擊,為鼓勵光伏發(fā)電就地消納,光伏陣列優(yōu)先為負(fù)荷側(cè)供電,剩余電量進行上網(wǎng)[11]。考慮用電持續(xù)性及光伏陣列規(guī)模有限,引入城市電網(wǎng)以滿足商業(yè)園區(qū)負(fù)荷需求。儲能系統(tǒng)的加入能夠?qū)ω?fù)荷的峰谷進行調(diào)節(jié),從而給商業(yè)園區(qū)用戶帶來一定的經(jīng)濟收益[12,13]。

商業(yè)園區(qū)能源中心主要實現(xiàn)對商業(yè)園區(qū)電力系統(tǒng)各部分的信息采集與監(jiān)控管理。本文將重點考慮能源中心中儲能系統(tǒng)的控制策略,以實現(xiàn)儲能系統(tǒng)的高效運行。

1.2 常參數(shù)功率差控制策略

恒功率控制是儲能系統(tǒng)最簡單的充放電控制策略,即在任一時刻儲能系統(tǒng)均以恒定功率進行充放電,該策略根據(jù)典型日負(fù)荷預(yù)測曲線提前制定儲能充放電計劃,但該控制策略對典型日負(fù)荷曲線的預(yù)測精度要求較高。而功率差控制則對典型日負(fù)荷曲線預(yù)測精度要求不高,同時,功率差控制考慮了儲能電池的容量約束、出力約束等。

常參數(shù)功率差控制策略根據(jù)日負(fù)荷預(yù)測曲線,計算得出儲能系統(tǒng)參與充電的上限功率與放電的下限功率。具體計算流程[8,14]如圖2所示。

圖2 常參數(shù)功率差控制策略流程

圖2中, Ec為總充電量; Ed為總放電量;ε為某一接近0的常數(shù); E為儲能系統(tǒng)容量;Δt為單位時間,本文選取為數(shù)據(jù)采樣分辨率。經(jīng)以上步驟計算,可確定儲能系統(tǒng)放電時負(fù)荷的下限功率P1與儲能系統(tǒng)充電時負(fù)荷的上限功率P2。通過確定儲能系統(tǒng)充放電時的負(fù)荷上下限值,能夠?qū)⒇?fù)荷狀態(tài)劃分為3個區(qū)間,如圖3所示。

圖3 負(fù)荷區(qū)間劃分

1)儲能充電區(qū)間(負(fù)荷I區(qū))：此區(qū)間滿足Pt≤P2Pt≤P2,其中Pt為t時刻的負(fù)荷功率。在此區(qū)間,儲能系統(tǒng)充電以增大負(fù)荷谷值,充電功率為

Pc=P2−Pt (1)

2)儲能靜置區(qū)間(負(fù)荷II區(qū))：此區(qū)間滿足P2

Pc=Pd=0 (2)

3)儲能放電區(qū)間(負(fù)荷III區(qū))：此區(qū)間滿足Pt≥P1Pt≥P1,此時儲能系統(tǒng)放電以減小負(fù)荷峰值,放電功率為

Pd=Pt−P1 (3)

常參數(shù)功率差控制策略通過負(fù)荷值確定儲能系統(tǒng)的充放電狀態(tài)以及出力大小,但該控制策略并未考慮SOC狀態(tài)。當(dāng)負(fù)荷曲線峰谷持續(xù)時間較長時,儲能系統(tǒng)長時間充放電會對SOC值產(chǎn)生影響,造成SOC越限,這會對儲能系統(tǒng)的壽命造成影響。

2 變參數(shù)功率差控制策略

基于常參數(shù)功率差控制策略,在滿足系統(tǒng)功率平衡的基礎(chǔ)上,本文充分考慮SOC狀態(tài),提出考慮SOC狀態(tài)的變參數(shù)功率差控制策略,使儲能系統(tǒng)盡可能避免出現(xiàn)在SOC過高/低區(qū)間,以延長其壽命。

2.1 SOC狀態(tài)區(qū)間劃分

通過引入Sup、Sdown兩個變量,將SOC狀態(tài)區(qū)間進行劃分,圖4中將SOC劃分為5個狀態(tài)區(qū)間,分別如下：

圖4 SOC狀態(tài)區(qū)間劃分

1)SOC越上限區(qū)。

Smax ≤ S(t) < 1

2)SOC高限值區(qū)。

Sup ≤ S(t) < Smax

3)SOC正常工作區(qū)。

Sdown ≤ S(t) < Sup

4)SOC低限值區(qū)。

Smin ≤ S(t) < Sdown

5)SOC越下限區(qū)。

0 < S(t) < Smin

式中：S(t)為t時刻的SOC值;Smax、Smin為儲能系統(tǒng)所允許的SOC的最大值與最小值;Sup、Sdown是控制SOC狀態(tài)劃分的參數(shù),且滿足下式約束

0 < Smin < Sdown < Sup < Smax < 1 (4)

2.2 變參數(shù)功率差控制原則

變參數(shù)功率差控制策略的原則之一是通過調(diào)節(jié)SOC高低限值區(qū)的充放電功率,盡量避免或縮短SOC處于越上下限區(qū)。為此,結(jié)合所劃分的SOC狀態(tài)區(qū)間,引入控制參數(shù)k1、k2、k3、k4,其控制原則如下：

1)SOC越上限區(qū)：此區(qū)間儲能不進行充電操作。

在負(fù)荷I區(qū),儲能系統(tǒng)靜置,由電網(wǎng)及光伏對園區(qū)負(fù)荷進行供電。

在負(fù)荷II區(qū)及III區(qū),儲能系統(tǒng)放電,且以充電上限值為目標(biāo)放電,考慮儲能系統(tǒng)功率約束,故放電功率：Pd=min(Pe,Pt−P2)Pd=min(Pe,Pt−P2);其中,Pe為儲能系統(tǒng)額定功率;Pt為負(fù)荷功率。

2)SOC高限值區(qū)：此區(qū)間根據(jù)所處負(fù)荷區(qū)間不同,儲能系統(tǒng)進行不同充放電操作。

在負(fù)荷I區(qū),儲能系統(tǒng)進行充電,但由于該區(qū)間內(nèi)SOC值已經(jīng)較大,過大的充電功率會使SOC進入越上限區(qū),此區(qū)間內(nèi)充電功率為

Pc=k1(P2−Pt)Pc=k1(P2−Pt) (5)

其中0 < k1 <1，這樣能夠使其在負(fù)荷I區(qū)進行填谷的同時,兼顧SOC的狀態(tài)。

在負(fù)荷II區(qū),儲能系統(tǒng)靜置。

在負(fù)荷III區(qū),儲能系統(tǒng)進行放電操作,由于此刻的SOC值較高,很容易進入越上限區(qū),需盡可能增大放電功率,同時放電還應(yīng)受到功率約束與負(fù)荷區(qū)間約束,故此時的放電功率為

在負(fù)荷II區(qū),儲能系統(tǒng)靜置。

在負(fù)荷III區(qū),儲能系統(tǒng)放電,放電功率為

Pd=k4(Pt−P1)Pd=k4(Pt−P1) (10)

其中0 < k4 <1，

5)SOC越下限區(qū)：與SOC越上限區(qū)相反。

在負(fù)荷I區(qū)及II區(qū),儲能系統(tǒng)充電功率為

Pc=min(Pe,P1−Pt)(11)

在負(fù)荷III區(qū),儲能系統(tǒng)靜置。

將上述控制策略整理如下表1所示,其中儲能系統(tǒng)功率放電為正,充電為負(fù)。

表1 變參數(shù)功率差控制策略

如表1所示,通過Sup、Sdown兩個參數(shù)變量能夠?qū)呻姞顟B(tài)區(qū)間進行劃分,通過控制參數(shù)k1、k2、k3、k4對每個區(qū)間充放電功率進行控制。協(xié)調(diào)考慮SOC狀態(tài)與負(fù)荷區(qū)間,共生成了15個充放電區(qū)間,每個區(qū)間對應(yīng)不同的充放電規(guī)則。通過對Sup、Sdown、k1、k2、k3、k4等6個變量進行滾動優(yōu)化,可實現(xiàn)協(xié)調(diào)考慮SOC狀態(tài)的變參數(shù)功率差控制策略。

2.3 變參數(shù)功率差控制策略的參數(shù)優(yōu)化

考慮到負(fù)荷有一定波動性,基于典型日負(fù)荷預(yù)測曲線,考慮控制策略在未來30 min內(nèi)的控制效果,對這6個控制變量的滾動更新,從而使控制策略有一定前瞻性和全局性。因此,本文的控制目標(biāo)將協(xié)調(diào)未來30 min內(nèi)的負(fù)荷側(cè)削峰填谷效果與SOC狀態(tài)。

2.3.1 目標(biāo)函數(shù)

為對本控制策略作用下的負(fù)荷側(cè)削峰填谷效果、SOC變化情況進行評價,并鼓勵光伏發(fā)電的就地消納,提高供電滿意度,定義以下子目標(biāo)函數(shù)。

1)負(fù)荷側(cè)評價指標(biāo)。

為對負(fù)荷側(cè)削峰填谷效果進行評價,本文定義目標(biāo)函數(shù)F1為

4)目標(biāo)函數(shù)權(quán)值確定。

綜上,本控制策略的目標(biāo)函數(shù)由F1,F2,F3,F4聯(lián)合構(gòu)成,即

minF=min{F1,F2,F3,F4} (17)

由于F1,F2,F3,F4分別代表目標(biāo)函數(shù)的不同特征,對以上4個目標(biāo)函數(shù)賦予一組權(quán)重系數(shù)λi (i=1,2,3,4),即

minF=λ1F1+λ2F2+λ3F3+λ4F4 (18)

為確定各子目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重λi,本文采用適應(yīng)度函數(shù)變差系數(shù)排序法。具體步驟如下。

1)設(shè)有n個子目標(biāo)函數(shù),分別計算出各子目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解min Fi(x),記為Xi (i=1,2,…,n)。

2)對各子目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解進行交互迭代,分別計算出對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值Fj(xi)。

3)計算各子目標(biāo)函數(shù)的不同解下的變差系數(shù)。

5)對上述權(quán)系數(shù)進行大小排序,變差系數(shù)大的目標(biāo)函數(shù)乘以較小的權(quán)值,變差系數(shù)小的目標(biāo)函數(shù)乘以較大的權(quán)值,以更好地均衡有效解的范圍。

2.3.2 約束條件

本文所提出的控制策略主要考慮了電網(wǎng)功率平衡約束、儲能系統(tǒng)自身約束(包括荷電狀態(tài)、充放電功率、容量)、對Sup、Sdown、k1、k2、k3、k4等6個控制參數(shù)的約束以及光伏功率倒送約束。

1)電網(wǎng)功率平衡約束。

為保證園區(qū)內(nèi)用電設(shè)備的正常工作,需滿足電網(wǎng)的功率平衡,即

Pgrid+PPV=Pload−Pess (21)

其中：PgridPgrid為城市電網(wǎng)對園區(qū)的輸出功率;PPVPPV為園區(qū)分布式光伏陣列輸出功率;PloadPload為園區(qū)負(fù)荷功率;PessPess為儲能系統(tǒng)出力。

2)儲能系統(tǒng)自身約束。

儲能系統(tǒng)自身約束見式[15]

Smin≤S(t)≤Smax (22)

0≤Pc≤Pe (23)

0≤Pd≤Pe (24)

其中：Smin一般取20%~30%;Smax一般取80%~100%;Pc、Pd分別為儲能系統(tǒng)充放電功率;Pe為儲能系統(tǒng)額定功率。本控制策略考慮了SOC在兩種極端區(qū)間的控制策略,這是由于儲能系統(tǒng)初始SOC可能存在越限情況。

儲能系統(tǒng)SOC、容量與充放電功率之間還應(yīng)滿足如下關(guān)系[16]。

2.3.3 動態(tài)自適應(yīng)粒子群算法

基于以上目標(biāo)函數(shù)和約束條件,本文采用動態(tài)自適應(yīng)粒子群算法對所引入Sup、Sdown、k1、k2、k3、k4等6個參數(shù)進行滾動尋優(yōu)。

粒子群算法(PSO)是一種隨機搜索、并行的優(yōu)化算法,具有收斂速度快、簡單易行等優(yōu)點[17]。粒子群優(yōu)化算法通過群體中個體之間的協(xié)作和信息共享來尋找最優(yōu)解。PSO中,粒子按下式進行位置與速度更新。

然而,由于快速的收斂算法,使得粒子群算法易早熟,從而陷入局部最優(yōu)中。粒子群算法中較大的慣性權(quán)因子有利于全局探索,但會使算法收斂速度降低;而較小的慣性權(quán)因子有利于算法的局部開發(fā),加速算法的收斂,但會使算法的全局性變差。動態(tài)自適應(yīng)粒子群算法考慮了慣性權(quán)因子w對算法的影響,對慣性權(quán)因子進行動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整,令

1)設(shè)置粒子個數(shù),迭代次數(shù)以及加速因子,并對粒子位置與速度進行初始化,使粒子初始位置位于限制范圍內(nèi)。

2)根據(jù)目標(biāo)函數(shù),計算每個個體的適應(yīng)度進行評價,并對個體最優(yōu)解與全局最優(yōu)解進行保存。

3)初次更新粒子位置與速度。

4)計算位置和速度更新后的適應(yīng)度值。

5)進行迭代運算,通過首次的個體最優(yōu)解

與全局最優(yōu)解對慣性權(quán)因子進行更新。之后帶入

式(33)和(34),更新粒子位置與速度。

6)判斷迭代結(jié)果是否滿足終止條件,若滿足,結(jié)束迭代并輸出結(jié)果。否則返回步驟5,再次進行迭代運算。

本文采用變參數(shù)功率差控制策略,其流程圖如圖5所示。

圖5 變參數(shù)功率差控制策略流程

3 算例分析

本文以上海某商業(yè)園區(qū)為例,對本控制策略的有效性進行分析。仿真所用日負(fù)荷預(yù)測曲線基于支持向量機算法得出[18],同時基于商業(yè)園區(qū)工作日的日負(fù)荷曲線整體相似的特點[19],得到了該商業(yè)園區(qū)的1月和10月工作日典型超短期日負(fù)荷預(yù)測曲線。

3.1 變參數(shù)功率差控制策略仿真

該商業(yè)園區(qū)源、儲、荷各部分配置如下：光伏系統(tǒng)裝機容量為3 MW;儲能系統(tǒng)為鋰電池,額定功率為1 MW,額定容量為2 MW?h;1月最大負(fù)荷6.5 MW,10月最大負(fù)荷5.8 MW。該商業(yè)園區(qū)1月和10月的工作日典型日負(fù)荷預(yù)測曲線及該月內(nèi)某日的光伏出力曲線如圖6所示。

圖6 商業(yè)園區(qū)1月和10月工作日典型日負(fù)荷預(yù)測曲線及光伏出力曲線

由圖6可發(fā)現(xiàn),10月負(fù)荷較1月負(fù)荷出現(xiàn)下降,但商業(yè)園區(qū)工作日的日負(fù)荷預(yù)測曲線形狀相似,這與工作日的負(fù)荷曲線相似有很大關(guān)系。商業(yè)園區(qū)負(fù)荷有兩個用電高峰時段,分別在上午10:30左右與下午14:30左右達到用電峰值,且峰值均會持續(xù)2~3h左右。11:30—13:00,負(fù)荷會出現(xiàn)短時的下降,在晚上22:00至凌晨5:00左右,負(fù)荷出現(xiàn)低谷。

基于該典型日負(fù)荷預(yù)測曲線,按照本控制策略的計算流程,分別計算得出：1月典型日負(fù)荷預(yù)測曲線均值Pavg=2.58 MW,放電下限P1=5.96 MW,充電上限P2=0.52 MW;10月典型日負(fù)荷預(yù)測曲線均值Pavg=2.40 MW,放電下限P1=5.21 MW,充電上限P2=0.50 MW。

基于圖6中1月與10月負(fù)荷數(shù)據(jù)進行仿真,考慮采樣數(shù)據(jù)的分辨率,每隔10 min對Sup、Sdown、k1、k2、k3、k4等6個參數(shù)進行更新一次。基于負(fù)荷預(yù)測曲線,以未來30 min的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)作為本區(qū)間的最優(yōu)解,這樣使本控制策略有了預(yù)見性和一定的全局性。

設(shè)置動態(tài)自適應(yīng)粒子群算法粒子數(shù)n=50,最大迭代次數(shù)k=300,加速因子c1=c2=1.5;SOC上下

限Smin=0.2,Smax=0.8,儲能系統(tǒng)自放電率為0,充放電效率均為100%,設(shè)定最大光伏倒送功率

約束為1 MW。依圖5流程進行仿真,仿真結(jié)果如圖7—9所示。

圖7 變參數(shù)功率差控制策略作用下的SOC曲線

圖7中可看出儲能系統(tǒng)的SOC在整個周期內(nèi)均保持在的上下邊限[0.2,0.8]之間,實現(xiàn)了SOC變化范圍的有效控制。這是因為本文方法引入6個參數(shù)變量,通過優(yōu)化6個參數(shù)變量,而優(yōu)化儲能系統(tǒng)SOC區(qū)間與充放電功率,同時考慮未來30 min內(nèi)的控制效果,實現(xiàn)對當(dāng)前10 min內(nèi)6個變量的滾動更新。考慮到當(dāng)前儲能系統(tǒng)成本仍然較高,而保持SOC在較優(yōu)的變化范圍內(nèi)有利于延長儲能系統(tǒng)的壽命,有效降低儲能系統(tǒng)的運行成本。因此,本控制策略將有利于降低儲能系統(tǒng)的工程成本。

圖8 變參數(shù)功率差控制策略作用下1月荷側(cè)功率曲線

圖9 變參數(shù)功率差控制策略作用下10月負(fù)荷側(cè)功率曲線

由圖8及圖9可見,該控制策略下,儲能系統(tǒng)確實起到了削峰填谷的作用,儲能系統(tǒng)在22:00—6:00間進行充電操作,增大了原始負(fù)荷曲線的谷段負(fù)荷;儲能系統(tǒng)在9:00—12:00,13:00—15:00進行放電操作,減小了原始負(fù)荷曲線峰段負(fù)荷。本文提出的策略達到了兼顧儲能SOC性能指標(biāo)和削峰填谷的綜合優(yōu)化效果。

3.2 與常參數(shù)功率差控制效果對比

為了進一步驗證本文提出策略的控制效果,將本文提出的基于綜合目標(biāo)函數(shù)粒子群優(yōu)化的變參數(shù)功率差控制策略與常參數(shù)功率差控制策略進行了仿真對比,如圖10—13所示。

圖10 不同控制策略作用下1月負(fù)荷側(cè)功率曲線

圖11 不同控制策略作用下10月負(fù)荷側(cè)功率曲線

圖12 1月不同控制策略作用下SOC曲線

圖13 10月不同控制策略作用下SOC曲線

為對兩種控制策略進行評價,以負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差和峰谷差作為削峰填谷評價指標(biāo),得到不同控制策略下的結(jié)果如表2所示。

表2 不同控制策略作用下削峰填谷效果對比

由表2可見,相較原始負(fù)荷曲線,兩種控制策略都能夠有效減小負(fù)荷曲線的峰谷差和提高負(fù)荷側(cè)曲線的平滑度,起到了削峰填谷作用。相較常參數(shù)功率差控制策略,變參數(shù)功率差控制策略作用下的負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差更小。在最大峰谷差指標(biāo)上,變參數(shù)功率差控制策略稍微有所增大,這是由于其對SOC的協(xié)調(diào)考慮,在保證較優(yōu)的儲能電池SOC時,使得負(fù)荷曲線會出現(xiàn)短時的凹凸點,因此也稍微加大了負(fù)荷的峰谷差。

圖12—13是兩種方法SOC的曲線變化情況。從圖中可以看出常參數(shù)功率差控制策略作用下會使電池SOC出現(xiàn)越上限情況(SOC最大值超過0.8),這會對儲能系統(tǒng)壽命造成較大影響。而本算法的控制策略是在保證削峰填谷的同時兼顧使電池具備較優(yōu)的SOC運行狀態(tài),可有效減小SOC變化范圍。以圖12中1月仿真曲線為例,常參數(shù)控制策略下其變化區(qū)間為[0.4412,0.8168],變化大小為0.3756;變參數(shù)控制策略作用下變化區(qū)間[0.3992, 0.7209],變化大小為0.3217,與前者相比變化區(qū)間和變化范圍都有所減小。考慮到目前儲能系統(tǒng)成本較高,因此,本控制策略可有效降低儲能系統(tǒng)配置成本。

常參數(shù)功率差控制策略出現(xiàn)SOC值大于0.8情況的原因可分析如下：從圖6的原始負(fù)荷曲線中可以發(fā)現(xiàn),商業(yè)園區(qū)的原始負(fù)荷曲線存在峰谷區(qū)持續(xù)時間較長的特點,而常參數(shù)功率差控制策略在確定儲能動作邊界值之后,以負(fù)荷與邊界值P1、P2的功率差進行充放電,園區(qū)負(fù)荷谷值區(qū)最初在凌晨00:00—06:00出現(xiàn),由于長時間以最大功率差進行充電而使SOC進入越上限區(qū)。這種SOC指標(biāo)進入越上限區(qū)的過充行為,會縮短儲能電池的使用壽命,從而間接增加儲能系統(tǒng)的工程運行成本,因此常參數(shù)功率差控制策略是以犧牲電池的壽命為代價換取較小的峰谷差和削峰填谷效果。

考慮到常系數(shù)功率差控制進行充放電功率調(diào)節(jié)時所依據(jù)的僅僅是邊界值P1、P2,并未考慮SOC狀態(tài),無法根據(jù)SOC狀態(tài)調(diào)節(jié)儲能系統(tǒng)自身充放電功率,因此本文提出了綜合考慮削峰填谷和電池SOC狀態(tài)的變參數(shù)功率調(diào)節(jié)策略。具有以下優(yōu)點：在起到削峰填谷作用(見表2)的同時,還能夠有效調(diào)節(jié)SOC變化,將SOC一直控制在合理范圍內(nèi),這對儲能電池優(yōu)化運行和延長電池使用壽命具有重要意義,有很大的工程應(yīng)用價值。本文所提出的方法通過引入并動態(tài)更新Sup、Sdown、k1、k2、k3、k4等6個參數(shù),使得其能夠有效預(yù)見SOC變化,并根據(jù)SOC的狀態(tài)調(diào)節(jié)儲能系統(tǒng)出力,實現(xiàn)對SOC的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。該控制策略中,在保證削峰填谷的同時,整個過程都能夠有效將SOC控制在[0.3, 0.75]之內(nèi)(見圖12—13),真正達到了同時兼顧削峰填谷作用和優(yōu)化電池SOC運行狀態(tài)的雙重效果。

以基于1月份典型負(fù)荷預(yù)測曲線為例,仿真中對應(yīng)的Sup、Sdown、k1、k2、k3、k4等6個參數(shù)及各子目標(biāo)函數(shù)權(quán)重λi (i=1,2,3,4)的變化情況如圖14、圖15、圖16所示。

圖14 Sup與Sdown變化曲線

圖15 k1、k2、k3、k4變化曲線

圖16 λ1、λ2、λ3、λ4變化曲線

在上午00:00—6:00,兩種控制策略作用下,儲能系統(tǒng)均進行了充電操作;其中00:00—02:00左右,SOC一直處于正常工作區(qū),與此同時,Sup與Sdown兩參數(shù)一直處于動態(tài)更新之中,此時段內(nèi)兩條SOC曲線重合。在02:00左右開始,儲能系統(tǒng)SOC達到0.6左右,而Sup也更新至0.6左右,進入SOC越上

限區(qū),k1動作,有效減小了儲能系統(tǒng)出力。表現(xiàn)在圖8中則是負(fù)荷側(cè)曲線在00:00—06:00間會有凹點。同理可見k2、k3、k4出力時刻,對應(yīng)負(fù)荷側(cè)曲線均會間歇性出現(xiàn)小的凹凸點。由于本控制策略預(yù)估了未來30 min內(nèi)SOC的狀態(tài),故而k1、k2、k3、k4的變化有一定的波動性。Sup、Sdown又與當(dāng)前時刻k1、k2、k3、k4相關(guān),因此,這兩組參數(shù)相互協(xié)調(diào)。變系數(shù)控制策略由于SOC區(qū)間限制,會在SOC高限值區(qū)間內(nèi)降低充電速率,SOC曲線上升速率較常參數(shù)控制策略作用下的SOC曲線上升速率變慢。在上午9:00—12:00,出現(xiàn)負(fù)荷高峰,由于此時SOC均處于高限值區(qū),k2動作,有效增大了放電功率,表現(xiàn)在該段區(qū)間內(nèi)初始一段時間內(nèi)的SOC曲線下降速率大于常系數(shù)控制策略下的SOC曲線,而Sup也隨之滾動更新,11:00左右,SOC從高限值區(qū)進入正常工作區(qū),兩種控制策略下的曲線下降速率相同。同理,13:00—16:00及22:00—24:00區(qū)間內(nèi)的SOC曲線速率也會不同,但由于此時經(jīng)過一次放電或者第二次放電一段時間之后,SOC進入低限值區(qū),故而此時出現(xiàn)與之前時刻相反的情形。由圖16中可見,子目標(biāo)函數(shù)λ1與λ2所占權(quán)重在各時段內(nèi)均明顯高λ3與λ4因此,目標(biāo)函數(shù)對于負(fù)荷側(cè)曲線的波動性和SOC防止越限賦予了較大的權(quán)重,這與本控制策略中著重考慮了SOC變化特性和負(fù)荷側(cè)平滑度有關(guān),這與仿真中SOC曲線有較明顯下降的分析結(jié)果相一致。

3.3 與基于實際負(fù)荷曲線的控制效果對比

目前,針對儲能系統(tǒng)參與削峰填谷的控制策略大多是基于實際負(fù)荷曲線進行的,而本控制策略中采用了基于支持向量機算法得到的超短期負(fù)荷預(yù)測曲線,負(fù)荷預(yù)測曲線的引入主要為使本控制策略具有一定的全局性和前瞻性。本節(jié)中將通過對比基于預(yù)測負(fù)荷曲線和實際負(fù)荷曲線的控制策略作用效果,以上海商業(yè)園區(qū)1月某工作日實際負(fù)荷曲線與工作日典型負(fù)荷預(yù)測曲線進行仿真,從而論證了引入負(fù)荷預(yù)測曲線的優(yōu)越性。基于典型負(fù)荷預(yù)測曲線下該控制策略能夠通過協(xié)調(diào)考慮未來30 min內(nèi)的控制效果,對比不考慮負(fù)荷預(yù)測情況下,基于實際負(fù)荷曲線僅考慮當(dāng)下時刻的控制效果,圖17給出了兩種情況下的控制效果對比。

圖17 控制效果對比

由上圖看見,引入負(fù)荷預(yù)測曲線能夠明顯降低負(fù)荷側(cè)峰谷差,而實際負(fù)荷曲線下,由于未考慮下一時刻的控制效果,目標(biāo)函數(shù)僅以當(dāng)前整10 min內(nèi)的SOC狀態(tài)和負(fù)荷側(cè)波動性為主進行調(diào)節(jié),因此,減少了儲能的出力,其控制效果有所降低。

4 結(jié)論

本文提出了一種商業(yè)園區(qū)儲能系統(tǒng)的變參數(shù)功率差控制策略,主要內(nèi)容包括：

1)基于商業(yè)園區(qū)典型日負(fù)荷預(yù)測曲線,確定儲能系統(tǒng)動作上下限,將負(fù)荷劃分為3個區(qū)間。引入2個SOC狀態(tài)控制變量,將SOC劃分為5個區(qū)間。在不同SOC狀態(tài)區(qū)間與不同負(fù)荷區(qū)間,為儲能系統(tǒng)制定了不同充放電策略。

2)為評估儲能削峰填谷效果與SOC狀態(tài),引入4個子目標(biāo)函數(shù),采用適應(yīng)度函數(shù)變差系數(shù)排序法確定各子目標(biāo)函數(shù)權(quán)重,對加權(quán)后的目標(biāo)函數(shù)采用動態(tài)自適應(yīng)粒子群算法進行尋優(yōu),確定不同狀態(tài)區(qū)間和負(fù)荷區(qū)間儲能系統(tǒng)控制參數(shù)。

3)本控制策略是基于典型日負(fù)荷預(yù)測曲線制定的,因此,能夠統(tǒng)籌未來30 min內(nèi)的控制效果,通過與基于實際負(fù)荷曲線的控制效果對比,驗證了其前瞻性和優(yōu)越性。

4)由于控制策略中協(xié)調(diào)考慮了儲能系統(tǒng)SOC變化的影響,避免了儲能系統(tǒng)出現(xiàn)SOC越限情況,同時,可有效調(diào)節(jié)SOC變化范圍,考慮到目前儲能系統(tǒng)配置成本較高,通過有效降低SOC變化范圍能夠減小工程成本。

但由于目前對儲能削峰填谷效果評估缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),園區(qū)負(fù)荷預(yù)測精度仍有待提高,因此進一步研究園區(qū)負(fù)荷預(yù)測精度不同對本文控制效果的影響,將是論文后續(xù)研究內(nèi)容。

(本文作者：楊錫運, 董德華, 李相俊, 馬雪, 耿娜, 賈學(xué)翠)

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