廖少锋

(深圳市科陆电子科技股份有限公司)

0 引言

随着新能源在全球的推广和应用, 风能和太阳能系统的储能配置越来越受到重视。这是因为风能和太阳能的供给存在波动性, 造成电网的稳定性和可靠性问题, 需要采取一些手段来储存这些能源, 以满足学校、工厂或者市级或以上电网的需求。风能和太阳能系统的储能方法有很多种不同的方式: 如开放式系统、闭合式系统和电动车储能等。其中开放式系统和闭合式系统是比较常见的方式。在开放式系统中, 储能主要通过水泵储能、空气压缩储能和液压储能等方式实现。这种方式的储能成本比较低, 但是对环境的影响比较大。在闭合式系统中, 储能主要通过铅酸蓄电池、锂离子电池、超级电容器等方式实现, 这种方式的能耗比较低, 对环境影响也比较小。

1 新能源发电技术研究分析

将新能源供应与电力系统连接起来可以有效地实现环境保护目标, 并且可以考虑作为传统的以化石燃料为基础的能源供应的一个全新的替代方案。为了提供稳定和连续的电力供应, 储能系统被集成到电力系统中。通过技术开发, 太阳能、风能和储能相结合的解决方案正在开发[1-2]。新能源并网如图1 所示。

图1 新能源并网的配置

区域可再生电力经济优化模型将新能源发电与大型电网结合起来, 当可再生能源发电满足30%的每小时电力负荷时, 模拟的最低成本组合包括矿物燃料发电、内陆风力发电和电池储能。当可再生能源发电满足90%的电力负荷时, 成本组合最低的是内陆风力发电、蓄电池能源、化石燃料发电以及额外的海上风力发电。最后, 可再生能源发电满足99.9%的电力负荷, 成本最低的组合是内陆风力发电、海上风力发电、蓄电池能源、化石燃料发电和额外的太阳能。由于间歇性可再生能源的增加, 能源数量增加, 朝着增加可再生能源发电的方向发展[3-4]。新能源项目可以增加可再生能源供应。

针对太阳能和风力发电系统并网时供需不匹配、电力供应波动和间歇性等问题进行了研究, 成功的电网整合需要能量储存。随着锂离子电池价格的持续下降, 大型电池存储系统和V2G 操作已经成为公共事业公司的唯一能源。锂离子材料研究的目标是锂的回收过程和可持续性。与核能和化石能源相比, 可再生能源系统具有环境优势。采用电网一体化系统的发展基础是可再生能源份额的不断增加。

本文根据采用风力发电、光伏发电和储能分别达到110MW、50MW 和25MW。根据风能和太阳能储能示范站工程的历史数据, 分析了风能和太阳能的波动性, 提出了平滑风能和太阳能输出波动的储能系统容量配置技术。

2 新能源数学模型及储能配置分析

2.1 风能及光伏模型

风能可以被解释为一种动力源, 通过将风速推向安装在高塔上的涡轮机, 将其转化为机械动力, 然后产生电力, 从而产生电力。众多的风力涡轮机相互靠近, 以建立理想的发电能力的风力发电场。风力涡轮机产生的功率可表示为:

式中,Pw为风力功率(kW),A为涡轮叶片扫掠面积(m2),ρ为空气密度, 可取1.225 (kg/m3),V为风速(m/s),Cp为涡轮功率系数, 该系数与叶尖速比和叶片设计有关。风能转换效率系数, 将风能转化为可以利用的能量, 无论是电动的还是机械的,此常数的最大理论值0.593, 称为(贝茨极限)。由此可见, 一个风系统所能实现的最大功率为总风力的59.3%。

太阳能光伏发电是太阳能电池将太阳光转化为电能时产生的电能。太阳能电池基本上是一个在薄片或半导体层中的p-n 结构。太阳能的辐射可以通过光伏效应直接转化为电能, 最大功率输出表示如下:

式中,η是太阳能电池阵列的转换效率;A是阵列面积(m2);R是太阳辐射(kW/m2);t0是室外空气温度。

CAES 的功能是在非高峰期电力需求低时进行储能, 在高峰期电力需求高时进行再利用。计算机辅助设计系统(CAES) 在电网调度系统中有着广泛的应用, 如负荷转移、缓解电网调度系统的波动以及对电网系统进行管理和规范等。CAES 的主要部件包括压缩机、溶洞和膨胀机。CAES 系统有两种工作模式:第一种模式是压缩机在非高峰期从风电场或电网系统中消耗电力来压缩空气并储存在系统中; 第二种模式是储存在系统中的空气被气体加热然后进入涡轮发电的发电模式。发电成本(Pj,t) MW 等于燃气价格乘以热率值, 它可以表示为:

式中,和分别是产生功率的效率因子和注入空气的效率因子,和,t分别是在小时t的释放空气量和在小时t的注入空气量。

2.2 储能配置分析

在了解风能和太阳能输出功率波动的基础上, 以平滑风能和太阳能输出波动为目的配置储能系统。总结风能和太阳能联合储能系统的应用目标如下: 风能和太阳能联合储能系统输出的单位时间功率波动量λws小于电网允许的风能和太阳能的极限波动量λlim。在这里,λlim将风能和太阳能储能的联合输出作为一个热电或同性质的可调电源, 无需额外增加或操作措施, 以确保电力系统的安全稳定运行, 计算出最大功率变换器单位时间。如式(4) 所示。

式中,pss表示风能和太阳能结合的功率,pc表示储能系统的系统充放电功率,表示第i个约束条件下电网允许的风能和太阳能结合的极限增加速度,表示第i个约束条件下的电网允许的风能和太阳能联合功率极限降低了速度。此外λlim还需满足风电场与电力系统连接技术标注, 如表1 所示。

表1 风力发电厂有功功率变化限值推荐表

国内外基于低通滤波器的平滑风能和太阳能电力波动的研究相对成熟。基于低通滤波器的平滑风能和太阳能电力波动的基本原理是将风能和太阳能数据输入到低通滤波器中, 并对滤波器的输出进行平滑控制。风能和太阳能并网功率参考值、风能和太阳能并网功率值与风能和太阳能并网功率值的差值是电池储能系统应处理的功率值, 其中风能和太阳能并网功率参考值和电池储能系统应处理的功率值可用式(5)表示。

式中,Pout(s) 是平滑后的总输出,Pb(s) 是电池输出功率,T是平滑时间常数。

对Pb(s) 进行拉普拉斯逆变换, 进行时域积分:

B(t) 为t-t0时间段内需要配置的储能容量值,当t取不同的值时,B(t) 表示储能系统在不同时间段的不同容量要求。从理论上讲, 在计算储能系统的额定容量时, 只需要将储能系统在一定时间内需求的最大值作为储能系统的额定容量。

3 实验及分析

风能和太阳能输出具有一定的互补性, 但风能和太阳能联合输出的波动仍然很大, 通过配置蓄电池储能系统可以进一步平滑联合输出的波动。本部分根据工程的历史数据分析了风能和太阳能的储能比例。

图2 储能系统容量随时间常数T 的变化特性

从上图可以看出, 时间常数T的值越小, 与电网连接的能量参考值Pout跟踪风能和太阳能输出功率Pw的速度就越快, 反之亦然; 时间常数T的值越小, 所需的额定存储量就越大。能量容量越小, 反之则越大。因此,随着一阶低通滤波器时间常数的增加, 储能系统抑制风能和太阳能所需的储能容量也随之增加, 且一阶低通滤波器时间常数与储能容量增加之间存在非线性关系。

根据风光储能示范工程典型的风光数据和上述平滑控制方法, 对风光储能的平滑应用进行了比例分析。所获得的能量储存容量和波动性如下图3 所示。如果风能和太阳能联合波动性被抑制到5% /12min 或更少, 则需要25 兆瓦的能量储存; 如果风能和太阳能联合波动性被抑制到7% /12min 或更少, 则需要20兆瓦的能量储存; 如果风能和太阳能联合波动性被抑制到10% /12min 或更少, 则需要15 兆瓦的能量储存; 如果风能和太阳能联合波动性被抑制到15% /12min 或更少, 则需要5 兆瓦的能量储存。在考虑平滑效应的情况下, 15MW 储能结构可以将风能和太阳能联合波动抑制到10% /12min。

图3 能量储存率与波动的关系

当储能配置比为15% (蓄能总功率为25MW) 时,根据目前的预测水平, 风能和太阳能的实际输出偏差为5%及以上的概率为9%, 风能和太阳能的实际输出偏差为9%。10%及以上的概率为5%, 20%及以上的风太阳能输出偏差概率为1.5%。有较好的提高能力。

4 结束语

本研究以示范工程的历史数据为基础, 进行了平滑风能与太阳能联合输出波动的储能容量分配技术研究, 平滑风能波动的储能系统配置分析及计划输出跟踪。综合考虑, 储能配置为15%及25 兆瓦时, 这对平滑和跟踪计划输出已经达到了非常好的效果。