磷酸铁锂电池储能系统平抑风电功率波动研究

巨国娇，胡 洁，王 辉

(国网上海市电力公司青浦供电公司，上海 201700)



磷酸铁锂电池储能系统平抑风电功率波动研究

巨国娇，胡 洁，王 辉

(国网上海市电力公司青浦供电公司，上海 201700)

针对风力发电出力的随机性和间歇性，提出将磷酸铁锂电池储能系统用于平抑风力发电的功率波动。首先，以PNGV等效电路模型为基础，通过HPPC试验实现电池参数的辨识，建立反映磷酸铁锂电池充放电特性的仿真模型；然后，基于磷酸铁锂电池端电压变化小的特点，提出了电池直接耦合在储能系统直流母线上的拓扑结构，给出了储能变流器的功率解耦控制策略和平抑风能波动的控制目标；最后，利用MATLAB/Simulink软件，建立了风电—储能系统仿真模型。仿真结果显示，磷酸铁锂电池储能系统能有效平抑风力发电的功率波动。

磷酸铁锂电池；储能；风力发电

由于风具有间歇性和随机波动的特性，导致风力发电系统的输出功率波动较大。随着风电在电网中的比重越来越大，风电出力波动将引起电网电压和频率的剧烈波动，对电网的安全稳定运行造成巨大威胁。在风力发电中引入储能系统，能有效抑制风电功率波动，满足负荷的电能需求，提高电能质量。

目前，已有多种储能技术应用于风力发电中。文献[1]研究了电池储能系统平抑风电功率波动的控制策略，提出的控制策略能将风电系统的功率波动控制在10%以内，并进行了仿真分析，但是没有考虑电池的具体特点。文献[2] 利用全钒液流电池平抑风电场的功率波动，建立了电池的数学模型，仿真结果显示钒电池储能系统能有效改善并网风电场的电能质量和稳定性。文献[3-4]对超级电容在风力发电中的应用进行研究，但是与电池储能相比，超级电容的能量密度太低，只能在短时间内平抑风电的功率波动。文献[5] 综述了飞轮储能在风电中的应用及控制策略。文献[6-7]研究了超级电容与电池相结合的混合储能技术在风电中的应用，给出了混合储能系统的控制策略，利用超级电容吸收功率波动较快的部分，电池吸收功率波动缓慢的部分。

但是，这些研究还存在一些不足：①缺乏对电池的详细建模，储能系统在风电中的研究主要侧重在电路拓扑、控制方式方面，而对电池的建模过于简单，往往采用直流源或最简单线性模型，不能精确反映电池的实际性能；②对磷酸铁锂电池储能在风力发电中的应用研究还较少，这主要与大规模锂电池在风电中的应用研究刚刚开始有关。磷酸铁锂电池具有安全性高、循环寿命长、环保性好等优点，随着磷酸铁锂电池大规模成组技术的突破，磷酸铁锂电池的应用前景十分广阔。因此，本文在现有成果的基础上，对磷酸铁锂电池储能系统平抑风电功率波动进行研究。

1 磷酸铁锂电池建模与仿真研究

1.1 电池的PNGV等效电路模型

磷酸铁锂电池的PNGV等效电路模型如图1所示[8]。在图1中，UOC为开路电压；R0为内阻，反映了电池端电压U的突变性；CTP和RTP的并联支路用来描述电池的极化效应，其中CTP为极化效应产生的容抗，反映了电池端电压U的渐变性；RTP为电池内部浓度差极化和电化学极化产生的电阻；C0为累积电容，用于描述开路电压UOC随负载电流IL的时间累积效应。该模型兼具电容性和电阻性，符合实际电池的特点。

图1 电池的PNGV等效电路模型

根据电路定律可得：

(1)

电池的SOC采用安时法计算，可得：

(2)

式中SOC0——电池初始时刻的SOC值；

C——电池可放电电量，一般为电池标称容量。

1.2 模型参数辨识

从图1可知，建立PNGV等效电路模型需对模型中的电压、电阻、电容等参数进行辨识。以SE100AHA型磷酸铁锂电池为研究对象，通过《FreedomCAR电池试验手册》中提供的HPPC(Hybrid Pulse Power Characterization)试验获取。

磷酸铁锂电池的模型参数随电池SOC的变化而变化，因此在不同SOC下进行HPPC试验，计算得到PNGV模型参数如表1所示。基于最小二乘法原理对电池试验数据进行多项式拟合，以SOC为自变量，UOC为变量，得到的UOC-SOC关系函数为：

UOC=9.012SOC5-22.71SOC4+22.45SOC3

-11.01SOC2+2.885SOC+2.94

(3)

1.3 仿真分析

基于建立的模型参数，在MATLAB/Simulink环境中建立了电池模型，如图2所示。该模型由SOC计算模块、参数计算模块和输出电压计算模块组成，模型输入量为电池的充放电电流，输出量为电池端电压。

图2 磷酸铁锂电池仿真模型

令电池分别以0.3C、0.5C、1C、2C电流放电倍率放电，放电时初始SOC设为0.95，限定放电的SOC最小为0.05，仿真结果如图3所示。图3为不同放电倍率下电池端电压变化曲线，图4为不同放电倍率下电池SOC变化曲线。

图3 不同放电倍率下端电压曲线

图4 不同放电倍率下SOC曲线

由图3可知，电池的放电电压曲线可以简单分成三个阶段：放电初期，电池端电压有一个突然下降，放电电流越大，下降幅度越大，这是由于电池的内阻造成的；放电中期，电池的放电曲线趋于平缓，电压缓慢变化，此时PNGV模型的RC回路起主要作用；放电末期，电池的容量较小，电池电压迅速下降，此时内阻和累积电容起主要作用。电池放电电流越大，电池端电压下降越剧烈，对应电池的放电容量越小。

由图4可知，恒流放电时，电池SOC随时间变化近似成线性关系，放电电流越大，SOC下降越快。由0.3C标准放电电流的电压曲线和SOC曲线可见，在500～10 000 s时间段内，电池SOC从0.9变化到0.1，电池端电压仅变化了0.2V，电压随SOC变化十分缓慢。通过这些分析可知，仿真结果符合磷酸铁锂电池的特性，验证了建立的磷酸铁锂电池PNGV模型的有效性。

2 系统结构和控制策略

2.1 系统结构

从磷酸铁锂电池充放电曲线可以看出，电池的端电压在充放电过程中变化很小，因此提出了将电池组直接耦合在储能系统直流母线上的拓扑结构，如图5所示。锂电池组直接耦合在储能系统直流母线上，然后经过储能变流器接入风电场交流母线。该结构的特点有：①没有使用DC/DC变换器，简化了控制过程，减少了系统损耗；②储能系统的直流母线电压由磷酸铁锂电池组两端电压决定，在一定范围内随锂电池的SOC波动；③磷酸铁锂电池储能系统的功率取决于风电场功率、储能变流器的功率损耗和电网功率。

Pw——风电场的输出功率；PESS——储能系统的功率；Pg——经储能系统平抑后输入电网的功率。图5 储能系统拓扑结构

因此风电场、电网、储能系统的功率关系为：

Pw=PESS+Pg

(4)

2.2 储能变流器控制策略

在dq旋转坐标系下，储能变流器的电压为[9]：

(5)

有功功率和无功功率为：

(6)

式中P，Q——储能变流器输出的有功功率和无功功率；

ud，uq——储能变流器交流侧电压的d、q轴分量；

id，iq——储能变流器交流侧电流的d、q轴分量；

ed，eq——电网电压的d、q轴分量；

L，R——储能变流器的内部电感、电阻；

p——微分算子。

由交流电压q轴定向原则可知，ud=0，uq=us，就可以对有功功率P、无功功率Q实现解耦控制，控制框图如图6所示。在图6中，Pref、Qref分别为有功功率和无功功率的参考值。

图6 储能变流器解耦控制框图

2.3 风能平抑的控制目标

风速变化引起风电功率的波动，在复频域中，对风电功率Pw波动进行傅里叶变换(DFT)，按变化的频率范围可以分为三部分[9]：高频区(1 Hz及以上)、中频区(0.01～1 Hz)和低频区(0.01 Hz及以下)。由研究表明，风电功率波动低频量波动缓慢，功率变化较小，电力系统自动发电控制(AGC)可进行一定程度响应；高频量和中频量由于功率波动较快，并且变化较大，短时间(几秒至数分钟)内会对电网造成严重冲击，因此储能系统应该主要平抑该频段的波动功率[10]。

为了实现风能的平抑，储能系统所要输出的功率PESS为：

(7)

则输入电网的功率Pg为：

(8)

τ=1/2πf

τ——时间常数；

fc——截止频率，根据分析应使fc=0.01。

因此，图6中有功功率参考值Pref=-PESS，Qref可以设置为0，也可以根据需要设置。本文在仿真中使Qref=0。

3 仿真研究

3.1 仿真参数

在MATLAB/Simulink环境中建立了风电-储能系统模型，仿真中各部分的主要参数如下。

(1)风电系统采用永磁直驱型风力发电机组[10]，额定功率为6 MW；永磁同步发电机参数为：定子电阻0.001 Ω，d轴电感0.069 mH，q轴电感0.115 mH，磁极对数48；逆变器直流侧给定电压1 400 V。

(2)磷酸铁锂电池储能系统由2×438块磷酸铁锂电池组成。根据实际经验采用先并后串的成组方式，先将磷酸铁锂电池两两并联，再串联在一起。储能系统的容量为280.32 kWh，最大输出功率为840 kW。储能变流器的直流侧电压设置为1 400 V，交流侧电感为0.2 mH，电阻为0.001 mΩ，直流侧电容为0.02 F，电容初始电压为1 400 V。

3.2 仿真结果与分析

图7给出了某风电场在0～25 s内的风速变化曲线。图8～图9分别为风电系统发出的有功功率和风电机组的直流侧电容电压曲线。

图7 风速变化仿真曲线

图8 风电系统发出的有功功率

图9 机组直流侧电压

从图8可以看出，风电系统输出的有功功率波形，其随风速的变化而变化，风速变化较快时，功率波动也较剧烈；在仿真时间内，风电场输出最大功率为5.5 MW，最小功率为2.4 MW，功率波动达到3.1 MW，波动相当大。

从图9可以看出，风电系统直流侧电压始终在1 400 V上下波动，证明了风电系统控制策略的有效性，从而使发电机发出的有功功率通过逆变器全部输出。通过分析可知，风力发电系统输出的有功功率具有很大的波动性，因此在风力发电中引入储能系统来平抑风电的功率波动是十分必要的。

在风电系统中安装磷酸铁锂电池储能系统后，注入电网的功率曲线如图10所示。磷酸铁锂电池储能系统的功率曲线如图11所示。

图10 储能系统平滑风电系统有功功率

图11 储能系统的功率曲线

从图10可以看出，经过储能系统平抑后，输入到电网的功率Pg变得很平滑，在仿真时间内的功率波动小于0.8 MW，功率波动大大减小，这说明磷酸铁锂电池储能系统能够快速吞吐风电系统输出功率的波动成分。在图11中，当PESS为正时，表示储能系统(ESS)吸收功率，磷酸铁锂电池处于充电状态；当PESS为负时，表示储能系统输出功率，磷酸铁锂电池处于放电状态。

本文中磷酸铁锂电池的容量仅为风电系统额定容量的14%，就可大大减小风电系统的功率波动。随着储能配比容量的增加，一方面可提高平抑风电场功率波动的能力，另一方面也可提高整个风电场的备用容量，再辅以类似传统同步发电机外特性的控制策略，有望将随机性发电的风电场变为类似于传统电厂的可调度新能源发电站，彻底解决随机性新能源发电并网困难的局面。

4 结语

(1)通过HPPC试验辨识了电池PNGV等效模型参数，建立了其仿真模型，仿真结果符合电池特性，验证了模型的有效性。

(2)磷酸铁锂电池充放电过程中的端电压变化很小，因此提出了电池直接耦合在储能系统直流母线上的拓扑结构，该结构能节省一套DC/DC变换器，简化控制过程，降低系统损耗。将风电功率变化的高频量和低频量作为控制目标，与储能变流器功率解耦控制相结合，建立了储能系统的控制策略。仿真结果表明，所提出的磷酸铁锂电池储能系统控制策略能够有效地平抑风电功率波动。

(3)在风电系统中引入磷酸铁锂电池储能系统后，一是有利于风电系统实现最大风能捕获，实现风能利用的最大化；二是有利于电网的稳定运行，为风电大规模并网创造更好的条件。

[1] 李 蓓，郭剑波．平抑风电功率的电池储能系统控制策略[J]．电网技术，2012，36(8)：38-43.

LI Bei，GUO Jian-bo．Control strategy of battery energy storage system to smooth wind power fluctions[J]．Power System Technology，2012，36(8)：38-43.

[2] 毕大强，葛宝明，王文亮，等．基于钒电池储能系统的风电场并网功率控制[J]．电力系统自动化，2010，34(13)：72-78.

BI Da-qiang，GE Bao-ming，WANG Wen-liang．VRB energy storage system based power control of grid-connected wind farm[J]．Automation of Electric Power System，2010，34(13)：72-78.

[3] 刘金龙，李国庆，王振浩．超级电容器储能系统在风电场中的应用研究[J]．东北电力大学学报，2011，31(4)：75-79.

LIU Jin-long，LI Guo-qing，WANG Zhen-hao．Smoothing wind farm output power fluctuation based on EDLC energy storage[J]．Journal Of Northeast Dianli University，2011，31(4)：75-79.

[4] 翟 宇. 超级电容器成组技术在风力发电系统中的应用[D]. 北京：北京交通大学，2011.

[5] 曹文平，李伟华，王利鑫．基于风力发电的飞轮储能系统运行控制策略综述[J]．华东电力，2011，39(5)：783-787.

CAO Wen-ping，LI Wei-hua，WANG Li-xin．Overview the control strategy of flywheel energy storage system for the wind farm[J]．East China Electric Power，2011，39(5)：783-787.

[6] LI Wei．An Embedded Energy Storage System for Attenuation of Wind Power Fluctuations [D]：[Doctorate of Philosophy in Electrical Engineering]．Department of Electrical & Computer Engineering，McGill University，Montreal，Canada，2010.

[7] 蒋 平，熊华川．混合储能系统平抑风力发电输出功率波动控制方法设计[J]．电力系统自动化，2013，37(1)：122-127.

JIANG Ping，XIONG Hua-chuan．A control scheme design for smoothing wind power fluction with hybrid energy storage system[J]．Automation of Electric Power System，2013，37(1)：122-127.

[8] 张 宾，郭连兑，李宏义,等．电动汽车用磷酸铁锂离子电池的PNGV模型分析[J]．电源技术，2009，33(5)：417-421.

ZHANG Bin，GUO Lian-yue，LI Hong-yi．PNGV model analysis of LiFePO4 Li-ion battery for electric vehicle[J]．Chinese Journal of Power Sources，2009，33(5)：417-421.

[9] 李国杰，唐志伟，聂宏展．钒液流储能电池建模及其平抑风电波动研究[J]．电力系统保护与控制，2010，38(22)：115-119.

LI Guo-jie，TANG Zhi-wei，NIE Hong-yuan．Modelling and controlling of vanadium redox flow battery to smooth wind power fluctuations[J]．Power System Protection and Control，2010，38(22)：115-119.

[10]杨晓萍，郭 鑫．直驱式永磁风力发电机组并网控制[J]．电力系统及其自动化学报，2011，23(6)：121-126.

YANG Xiao-ping，GUO Xin．Control strategy of direct-drive permanent magnet synchronous generators wind turbine connected to grid[J]．Proceedings of the CSU-EPSA，2011，23(6)：121-126.

(本文编辑：赵艳粉)

Application of LFP Battery Energy Storage System in Smoothing Wind Power Fluctuation

JU Guo-jiao, HU Jie, WANG Hui

(State Grid Qingpu Electric Power Supply Company, Shanghai 201700, China)

For the randomicity and intermittence of wind power, the LFP battery energy storage system is proposed to smooth wind power fluctuation. Firstly, based on the PNGV equivalent circuit model, the parameters of battery is identified by HPPC test, and the simulation model is analyzed and established to show charge and discharge characteristics of LFP．Secondly，based on the characteristics of the little changes of lithium battery terminal voltage, the structure of lithium battery is adopted to directly couple to DC bus of hybrid energy storage system. Then the power decoupling control scheme is presented for an AC/DC converter and the control target to smooth wind power fluctuations. Finally, the simulation model of wind power-energy storage system is established using MATLAB/Simulink software package. The results show the LFP battery energy storage system can effectively smooth the wind power fluctuation.

LFP battery; energy storage; wind power generation

10.11973/dlyny201605011

巨国娇(1988)，女，硕士，工程师，从事变电站运行和储能电池管理工作。

TM912

A

2095-1256(2016)05-0582-05

2016-05-21