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    智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

    2024-12-17 00:00:00章鑫琨戴科星
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年20期
    關(guān)鍵詞:智能配電網(wǎng)控制策略

    摘 要:隨著能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和智能電網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,儲能系統(tǒng)在智能配電網(wǎng)中作用日益顯著。本文提出一種智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)設(shè)計方案。該方案結(jié)合先進電池管理系統(tǒng)、能量轉(zhuǎn)換技術(shù)和智能控制策略,其目的是提高配電網(wǎng)的供電可靠性和電能質(zhì)量。采用鋰離子電池作為主要儲能元件,利用雙向變流器與電網(wǎng)進行能量交互。儲能系統(tǒng)控制策略基于實時電價、負荷預(yù)測以及電網(wǎng)狀態(tài)等多源信息,可實現(xiàn)峰谷調(diào)節(jié)、需求響應(yīng)以及緊急備用電源等多重功能。該系統(tǒng)能夠進行遠程監(jiān)控和智能調(diào)度,便于運營管理和維護。試驗結(jié)果表明,該方法可以有效地平衡電網(wǎng)負荷,提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性,為智能配電網(wǎng)儲能技術(shù)應(yīng)用提供了新思路。

    關(guān)鍵詞:智能配電網(wǎng);儲能系統(tǒng);電池管理;能量轉(zhuǎn)換;控制策略

    中圖分類號:TM 76" " " " " " " " 文獻標志碼:A

    隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變,采用智能電網(wǎng)技術(shù)已成為電力行業(yè)發(fā)展的主要趨勢[1]。在這個背景下,儲能系統(tǒng)作為智能配電網(wǎng)的重要組成部分,其設(shè)計與應(yīng)用對提升電網(wǎng)穩(wěn)定性、優(yōu)化能源分配以及提高電能質(zhì)量具有重要作用。隨著鋰離子電池技術(shù)的不斷發(fā)展,儲能系統(tǒng)能夠更加高效地儲存與放出電能,為電網(wǎng)峰谷調(diào)節(jié)提供有力的技術(shù)支持[2-3]。同時,利用先進能量轉(zhuǎn)換技術(shù),采用智能控制策略,儲能系統(tǒng)根據(jù)電網(wǎng)實際需求快速響應(yīng),使電網(wǎng)負荷平衡并進行優(yōu)化[4-5]。此外,集成遠程監(jiān)控與智能調(diào)度功能提升了儲能系統(tǒng)的管理效率。本文研究智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)的設(shè)計理念與實現(xiàn)方法,為智能電網(wǎng)進一步發(fā)展提供參考。對儲能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點進行詳細闡述,為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和實踐者提供有價值的理論與實踐指導(dǎo),推動智能電網(wǎng)技術(shù)的進步與革新。

    1 配電網(wǎng)與儲能系統(tǒng)模型

    1.1 智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)

    智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)是電力系統(tǒng)中的重要組成部分,其集成了先進的儲能技術(shù)(例如電池儲能、飛輪儲能等)對電能進行存儲與釋放。當電力需求低谷時該系統(tǒng)能夠儲存多余的電能,當需求高峰時釋放,有效平衡電網(wǎng)供需關(guān)系,提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性[6-7]。同時,智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)提高了電網(wǎng)對可再生能源的接納能力,促進綠色能源的大規(guī)模應(yīng)用,減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴,智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)如圖1所示。

    1.2 配電網(wǎng)運行模型

    配電網(wǎng)的穩(wěn)定性是衡量其性能的關(guān)鍵,節(jié)點電壓的波動性是一個核心指標。為更精確地了解分布式電源接入配電網(wǎng)后對電壓的具體影響,須使用電壓偏移指標,該指標有助于量化評估電壓的變動情況。定義電壓偏移的平均程度Ulev,利用特定的計算模型得到這個指標,能夠反映配電網(wǎng)在一個完整運行周期內(nèi)的電壓穩(wěn)定性。Ulev能夠直觀地了解分布式電源接入對配電網(wǎng)電壓波動的具體影響,為配電網(wǎng)的優(yōu)化和運行提供有力的數(shù)據(jù)支持。量化評估能夠更好地理解配電網(wǎng)的運行狀態(tài),為后續(xù)的改進和升級提供科學(xué)的依據(jù)。引入電壓偏移指標,為配電網(wǎng)穩(wěn)定性提升提供新的方法。計算模型如公式(1)所示。

    (1)

    式中:Ulev為電壓偏移的平均程度;T為計算周期統(tǒng)計時長;N為負荷節(jié)點數(shù);Ui,(t)為在v時段節(jié)點i的相電壓;Ui*為在t時刻的交流電壓;ΔUi,max為第i個節(jié)點所允許的最大電壓偏差值。

    線損率是評估配電網(wǎng)系統(tǒng)運行狀況的一個非常重要的指標。當大量的分布式電源(DG)接入配電網(wǎng)時,可能會導(dǎo)致功率反向流動,增加系統(tǒng)的有功網(wǎng)損,提高線損率。為了精確地衡量這種影響造成的損失,引入配電網(wǎng)線損率。該指標可以直觀地說明DG接入后配電網(wǎng)的損耗情況,有助于優(yōu)化配電網(wǎng)的運行策略。降低線損率不僅能提升能源利用效率,還能有效減少能源浪費,使配電網(wǎng)運行過程更環(huán)保,成本更低。定義配電網(wǎng)線損率指標,如公式(2)所示。

    (2)

    式中:ploss,ij,(t)為節(jié)點i與節(jié)點j之間線路中電網(wǎng)的線損率;Iij,(t)為在t時刻節(jié)點i與節(jié)點j之間線路中電流的有效值;Rij為線路 ij的等效電阻;Pij,(t)、Qij,(t)分別為線路ij在t時刻的有功負荷和無功負荷;Ui,(t) 為在v時刻節(jié)點i的相電壓;prloss 為在t時刻該系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的線損率;M為總支路數(shù),即電路中所有分支的數(shù)量。

    1.3 儲能系統(tǒng)配置模型

    儲能系統(tǒng)配置模型是優(yōu)化能源利用的重要手段。該模型綜合考慮了能源需求、電價波動以及可再生能源產(chǎn)出等多種因素,可以合理制定儲能設(shè)備最佳充放電策略。其不僅能提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性,當電價低時還能儲存電能,當電價高時釋放電能,降低成本。該模型能夠配合可再生能源使用,當風(fēng)力或太陽能發(fā)電過剩時,將多余電能儲存起來,當發(fā)電量不足時釋放儲存的電能,以平衡供需。

    1.3.1 目標函數(shù)

    儲能系統(tǒng)配置最小化成本目標函數(shù)如公式(3)所示。

    MinimizeCtotal

    Ctotal=Cinv+Coamp;m-Bsav" " " "(3)

    式中:Ctotal為儲能系統(tǒng)的總成本;Cinv為儲能系統(tǒng)的投資成本,與儲能容量Estorage和充/放電電功率Pcharge/discharge 有統(tǒng)計學(xué)意義;Coamp;m為儲能系統(tǒng)的運行和維護成本;Bsav 為使用儲能系統(tǒng)而節(jié)省的成本。

    1.3.2 約束條件

    約束條件如下。

    儲能容量約束:0≤儲能容量Estorage≤儲能的最大值Emax。?

    充放電功率約束:充/放電功率的最小值Pmin≤充/放電電功率Pcharge/discharge≤充/放電功率的最大值Pmax。

    能量平衡約束:儲能系統(tǒng)在充放電過程中的能量變化必須符合物理定律,滿足實際運行條件。

    配電網(wǎng)運行模型在電力系統(tǒng)中起到重要的作用,其可以保證電力從發(fā)電站穩(wěn)定、高效地傳輸至用戶端。為了進一步提升配電網(wǎng)的性能和適應(yīng)性,引入智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)。將儲能系統(tǒng)與配電網(wǎng)運行模型結(jié)合,可以更加靈活、高效地對電能進行管理。當電力需求處于低谷時,儲能系統(tǒng)能夠儲存多余的電能,當需求處于高峰時釋放,有效平衡供需關(guān)系,提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。儲能系統(tǒng)還能提升配電網(wǎng)對可再生能源的接納能力,促進綠色能源的大規(guī)模應(yīng)用。

    2 智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)控制策略

    多目標海洋捕食者算法與智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)的結(jié)合為現(xiàn)代電力系統(tǒng)的優(yōu)化提供了新的解決方案。該設(shè)計融合了先進的算法與儲能技術(shù),其目的是提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性與效率。多目標海洋捕食者算法具有獨特的尋優(yōu)機制,能夠在復(fù)雜的解空間中迅速找到最優(yōu)解,滿足儲能系統(tǒng)對充放電策略、成本控制以及效率最大化的多重需求。在智能配電網(wǎng)中,儲能系統(tǒng)十分重要,其不僅能平衡電網(wǎng)負荷,還能在緊急情況下提供備用電源。引入多目標海洋捕食者算法,儲能系統(tǒng)能夠更智能地進行充放電管理,根據(jù)電價波動、用戶需求以及可再生能源的產(chǎn)出情況實時調(diào)整儲能策略。設(shè)定海洋捕食者算法的參數(shù)并進行優(yōu)化,保證其能夠在多目標環(huán)境中高效運作。將算法與儲能系統(tǒng)的控制邏輯結(jié)合,不斷地迭代與優(yōu)化,找到儲能系統(tǒng)在經(jīng)濟效益與運行效率之間的最佳平衡點。

    從標準MPA算法的3個階段可以看出,在初期其收斂速度相對較慢,在后期會迅速收斂。在局部搜索方面該算法的性能較強。然而,其步長公式中大量使用隨機數(shù),導(dǎo)致在尋優(yōu)過程中存在一定的盲目性。當求解多目標函數(shù)優(yōu)化問題時,MPA算法的種群間缺乏信息交流,不能保證解的多樣性。為改進基礎(chǔ)MPA算法,降低獵物隨機生成的頻率,提高前期的收斂速度。這次調(diào)整的目的是減少算法的盲目性,并增強種群間的信息交流,保證在求解多目標函數(shù)優(yōu)化問題的過程中獲得更多樣化的解,如公式(4)所示。

    (4)

    式中:stepd i為此刻獵物的位置;Br為基于標準正態(tài)分布隨機數(shù)的布朗運動隨機生成策略;xid為捕食者的當前位置;pid為此刻獵物的位置;Le為萊維飛行的隨機生成策略。這些參數(shù)共同構(gòu)成算法的核心部分,其作用是模擬捕食者與獵物的動態(tài)關(guān)系。

    在三維目標優(yōu)化問題中,一種常見的策略是將每一維目標都等分為3份,參考點分布如圖2所示。在規(guī)范化超平面方面,采用這樣的劃分方式能夠生成10個分布均勻的參考點。在臨界層環(huán)境選擇階段,參考點廣泛且均勻分布能夠引導(dǎo)所選種群在真實的Pareto面上完成有效分布,因此對優(yōu)化過程來說十分重要。本文提出的多目標海洋捕食者算法(Multi Target Ocean Predator Algorithm,MTOPA)能夠全面探索Pareto最優(yōu)解集。MTOPA算法不僅提高了優(yōu)化效率,還增強了其在復(fù)雜多目標優(yōu)化問題中的適用性和魯棒性。

    3 試驗與結(jié)果分析

    在試驗部分,本文驗證了多目標海洋捕食者算法與智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)結(jié)合的有效性與性能。試驗構(gòu)建1個包括多種能源和儲能裝置的智能配電網(wǎng)模型,利用多目標海洋捕食者算法優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略以及容量配置。利用算法迭代找到了在經(jīng)濟成本、系統(tǒng)效率和供電可靠性等多個目標之間的最佳平衡點。根據(jù)各種情景規(guī)劃所得數(shù)據(jù),綜合評價指標值、儲能規(guī)劃方案和配電網(wǎng)運行結(jié)果見表1。同時,為了直觀展示配電網(wǎng)在不同場景中的運行狀態(tài),筆者制作了各個場景系統(tǒng)節(jié)點的電壓幅值圖(如圖3所示)。

    由圖3可知,在24 h內(nèi)配電網(wǎng)節(jié)點電壓的變化情況以及4個情景中電壓降呈現(xiàn)隨時間的變化趨勢。具體來說,情景一的電壓降初始值為1.02 V,在12 h~24 h階段逐漸下降,但是整體仍保持在較高水平。情景二的初始電壓降為1.01 V,略低于情景一,其下降速率與情景一相近,但是整體曲線更平緩。情景三的電壓降起始值為1.00 V,隨時間推移呈現(xiàn)先緩后快的下降趨勢。在前期,電壓降變化不大,但是進入后半段后,下降趨勢明顯加速。情景四的電壓降起始值為0.99 V,并隨時間呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定下降趨勢。整體來看,4個情景的電壓降隨時間均呈現(xiàn)下降趨勢,但是各自具有不同的特點和速率。這些變化反映了在不同條件下電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和供電質(zhì)量。對這些數(shù)據(jù)進行分析,可以更深入地了解電力系統(tǒng)的運行狀況,為未來電力規(guī)劃和管理提供有益的參考。

    為進一步驗證算法在求解儲能運行周期內(nèi)充放電功率的合理性以及儲能接入對配電網(wǎng)系統(tǒng)中新能源消納情況的影響,本文分析了儲能電池的充放電功率與其荷電狀態(tài)(SOC)之間的關(guān)系。儲能電池在一個完整運行周期內(nèi)的充放電功率變化以及對應(yīng)的SOC狀態(tài)曲線如圖4所示。由圖4可知,采用本文算法進行優(yōu)化,儲能電池的充放電功率呈現(xiàn)為動態(tài)平衡的狀態(tài)。當新能源發(fā)電量高于系統(tǒng)負荷時,儲能電池會進行充電,以儲存多余的電能;當新能源發(fā)電量不足時,儲能電池會進行放電,以補充系統(tǒng)的電能需求。采用這種動態(tài)的充放電策略不僅可以保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行,還提高了新能源的利用率。在充電過程中,SOC逐漸上升,說明電池正在有效地儲存電能;在放電過程中,SOC逐漸下降,但是始終保持在安全范圍內(nèi),避免了電池的過充或過放情況。這種合理的SOC管理策略不僅延長了儲能電池的使用壽命,還保障電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行。

    4 結(jié)論

    本文將先進的電池技術(shù)與能量轉(zhuǎn)換以及控制策略相結(jié)合,提升電網(wǎng)供電可靠性和電能質(zhì)量。鋰離子電池是儲能元件,其性能優(yōu)異,為配電網(wǎng)提供穩(wěn)定的能源支持。試驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)在平衡電網(wǎng)負荷、提高穩(wěn)定性以及節(jié)約成本方面表現(xiàn)突出,驗證了設(shè)計的有效性。系統(tǒng)能夠進行遠程監(jiān)控與智能調(diào)度,儲能系統(tǒng)管理與運營效率顯著提升。本文不僅為配電網(wǎng)儲能技術(shù)的應(yīng)用提供新的視角,還為智能電網(wǎng)的未來發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。隨著技術(shù)進步,成本降低,智能配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)能夠應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域,為電力系統(tǒng)更加智能、高效做出更大貢獻。

    參考文獻

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