风电系统功率脉动特性分析及平抑策略探究

苏文涛， 温彩凤,2， 杜 乾， 张博鑫， 王 强， 陈忻屿

(1. 内蒙古工业大学能源与动力工程学院，内蒙古 呼和浩特 010051; 2. 风能太阳能利用技术教育部重点实验室，内蒙古 呼和浩特 010051; 3. 内蒙古电力（集团）有限责任公司乌海供电分公司，内蒙古 乌海 016000)

0 引 言

发展风力发电技术是我国实现“碳达峰、碳中和”战略目标的重要手段[1-2]。然而风电固有的脉动性和间歇性给电力系统安全稳定及电能质量带来隐患，影响到可再生能源消纳与用电可靠性[3-4]。在平抑功率脉动中，电池储能技术结合自身特性发挥着越来越重要的作用。因此，储能系统平抑风电功率脉动成为研究热点之一[5]。

文献[6]针对新能源功率输出平抑等应用场景进行综述，表明蓄电池在平抑风电系统功率脉动方面发挥重要作用。文献[7]根据电池特性搭建双电池储能系统，通过改变电池工作状态平抑风电功率脉动，但并没有指出所平抑具体脉动分量。本文结合储能特点，确定其平抑频段。文献[8]从频域角度探究电池储能特点，揭示了不同频段功率分布规律，但对系统平抑作用没有进一步探究，找出最优工况；文献[9]结合粒子群算法提出了一种计及风电功率脉动的储能系统平滑控制策略，有效降低功率脉动，但所提策略只是对关注参数优化，难以兼顾系统整体平衡。本文在降低功率脉动的同时，还考虑提高系统整体效率。

本文针对微网源-储-荷系统输出功率脉动问题，分析源系统功率脉动特性，探究铅酸蓄电池在平抑脉动功率的实用性，并结合粒子群算法（PSO）提出降低功率脉动优化策略。

1 功率平衡模型建立与优化控制策略

1.1 系统功率平衡模型

微网风电系统加装储能装置，构建其功率平衡模型：

式中：t——系统运行任意时刻；

P(t)——风-储联合输出功率。

2）功率脉动率 Vt(t)。

其中Δt为采集频率。

1.2 电池储能系统充放电模型

蓄电池荷电状态（SOC）是衡量电池性能稳定性的重要参考值，能够反映蓄电池工作状态。也是在利用储能装置进行制定控制策略的重要参考量[10]。数学表达式如下：

式中：CB——储能系统额定容量；

Δt——采样时间间隔。

为了达到更好的实验效果，将蓄电池SOC控制在[20%，80%]，在保证蓄电池充放电效率的同时，为系统提供更稳定电源[11]。

风电系统电池充放电状态变化条件：

1）状态不变：若风电出力全部被负载所吸收，则表示PB(t)=0，此时蓄电池不进行充放电，系统稳定。

2）充电状态：若 PW(t)＞PL(t)，那么此时风电输出功率过剩，则需要储能电池吸收这部分功率，蓄电池表现为充电状态，PB(t)＞0。

3）放电状态：若 PW(t)＜PL(t)，那么此时风电输出功率缺额，则需要储能电池释放自身功率补充缺额部分，蓄电池表现为放电状态，PB(t)＜0。

2 源-储-荷测试系统与测试方案

2.1 实验测试系统

图1为含电池储能系统的实验测试图，该系统主要由2.2 kW三相异步电动机、ZΗ07型应变式转矩转速传感器、300 W直驱式永磁同步发电机、整流器、4块12 V 100 Ah阀控式铅酸蓄电池、交流智能阻-感可调负载柜、Fluke Norma 5000功率分析仪组成。蓄电池组用来补充或吸收发电机发出的功率，达到调节系统功率脉动的作用。

图1 实验测试系统

2.2 测试方案

实验测试系统如图1所示，通过调节变频器频率控制电动机转速，进而驱动发电机运行。发电机输出三相电经AC/DC整流器后输出直流电供蓄电池充电以及直流负载箱用电。其中，设置有无蓄电池为参考变量，控制负载大小，对比不同工况系统输出功率变化，研究蓄电池在平抑功率脉动中所发挥的作用。记录不同转速、不同负载工况数据，分析功率脉动的变化规律，探究蓄电池储能系统对风电功率脉动的平抑程度。对实验数据采样处理，并计算得到功率脉动率等关键参数。其中，实验设置参数如表1所示。

表1 实验参数

2.3 发电机输出特性

根据实验方案得到某一工况为例，发电机输出功率在不同转速、不同负载时变化如图2所示。

图2 发电机输出功率

图中横坐标为发电机转速，纵坐标为发电机输出功率。当负载确定时，输出功率与电机转速整体呈正相关，转速在0～400 r/min范围功率增加缓慢；400～600 r/min内功率增加速率提高，到达电机额定转速附近时功率达到最大；在超过额定转速后继续增加转速，输出功率趋于平缓并且有小幅下降的趋势。

3 仿真模型与功率脉动特性分析

3.1 风电系统仿真模型

结合实验，在Matlab/Simulink中搭建风电系统仿真模型，进一步探究蓄电池储能对功率脉动的平抑作用，同时验证实验的准确性。在该仿真系统中，输入风速可根据实验采样规律变化，设置阶跃时间与负载大小，随时间改变负载阻值。发电机输出电能供负载与蓄电池工作，同时采集工作数据。

3.2 储能系统对功率脉动的影响分析

结合实验与仿真结果，对数据进行采样处理，计算得到系统有无蓄电池时发电机输出功率脉动量变化情况，如图3所示。

图3 系统功率脉动特性

图3中，横坐标为采样时间，纵坐标为计算得到该工况功率脉动量ΔP。如图3（a）所示，无蓄电池ΔP最大约为80 W，平均达到19.91 W左右；图3（b）为增加蓄电池之后ΔP变化情况，其中最大脉动量约为12 W，平均脉动量仅有2.27 W，约降低了85%。从整个采样时域内观察，在系统中加入蓄电池之后，整体脉动大幅下降，有效提升了系统的稳定性。但在发电机输出功率整个频域内，蓄电池所能平抑部分是有限的，故而需要结合仿真在频域内对功率脉动分析。

3.3 风电功率的频域特性分析

为进一步探究储能系统在平抑风电功率脉动中所发挥特性，从频域角度探究其作用。首先结合MTM功率谱对实验与仿真输出功率信号分析，得到功率谱信号[12]如图4、图5所示。

图4 实验功率谱图

图4为功率谱幅值随频率变化规律，通过实验数据得到的功率谱在添加蓄电池前后特征频率50 Ηz处幅值变化了5.57 dB，变化率为17.05%；图5中，通过仿真得到的功率谱变化幅值为6.18 dB，变化率为16.48%。当系统无蓄电池时，功率信号两个主频率51.25 Ηz和102.5 Ηz处的幅值分别为-6.61 dB和8.745 dB；当系统添加蓄电池后，两个主频率幅值分别为-14.1 dB和-0.913 6 dB。

图5 仿真功率谱图

结合功率谱分析，为确定蓄电池在不同频段平抑效果，本文采用db4小波对原始风电功率信号进行3层小波分解[13]。将有无蓄电池储能装置的风电功率分别进行处理，得到低频、中频、高频信号，如图6、图7所示。低频信号与原始功率信号相近，中频和高频信号幅值小于低频信号。蓄电池对功率信号不同频段都起到了平抑作用，功率脉动范围有所下降，尤其在中频段，功率脉动量由38 W降到了5 W，降幅约为86.84%。但由于高频信号频率较大，蓄电池响应速度未能及时跟踪，于是，蓄电池主要平抑中频信号部分。

图6 无蓄电池不同频段的风电信号重构图

图7 有蓄电池不同频段的风电信号重构图

最后，通过计算得到频脉动分量ΔP的频率分布直方图，如图8所示。图中横坐标为功率脉动量变化范围，纵坐标为不同ΔP在该频段所占比例。图8（a）中 ΔP 范围为-40～38 W，图 8（b）中 ΔP 范围为-7～6 W，这意味着添加蓄电池前后风电信号中频段功率变化分别集中在这两个区间。增加蓄电池之后，ΔP的区间长度大幅减小，表明在该频段功率脉动量降低。

图8 中频功率信号分布直方图

通过对输出功率的频域分析，实验中所使用的蓄电池储能方式在平抑功率脉动时主要对中低频部分效果明显，起到良好的平抑效果。

4 基于PSO算法的优化策略研究

由以上实验与仿真分析可知，蓄电池储能系统可有效平抑功率脉动，但在实际应用中需要找出最佳运行工况配置系统设备参数。因此，结合PSO优化算法，以功率脉动极小化与系统效率最大化为目标提出优化策略。

粒子群优化算法是从一组随机解出发，采用迭代的方法寻找最优解，用适应度评价解的优劣，并通过追随当前搜索到的群体最优解和个体最优解寻找全局最优。通常PSO问题可表述如下[14]：

X——自变量。

基于上述实验仿真研究，依据各指标之间的关联性，进一步探究风电机组功率脉动极小化优化策略。根据式(5)得到以平抑发电单元功率脉动为目标的数学表示如下式：

其中f1表示相邻功率采样点差值求和后最小，N为采样点数PΗESS,i和PΗESS,i-1分别为第i个采样点和第i-1个采样点经储能系统平抑后输出功率。

基于实验参数配置将PSO算法的参数设为：粒子规模N=40，学习因子c1=c2=2，惯性因子=0.7，迭代次数χmax=60，迭代误差β=10-4，运行100次。得到的解集如图9所示。

图9 Pareto最优解分布

在图9中，x，y分别为目标函数f1，f2在其约束条件下得到的解，所有的解不均匀分布于Pareto曲线上。从解的结果来看：单一考虑功率脉动率极小化，PR最优可达到0.2%；单一考虑输出效率，η最大为0.8。由于功率脉动率与输出效率存在负相关关系，即功率脉动率越高，效率越低。选取最优解集中不同转速下功率脉动率与效率的最优解，如表2所示。

表2 PSO优化结果

由表可知，当系统转速为650 r/min、蓄电池容量60 Ah时，该工况PR最大；转速750 r/min、蓄电池容量80 Ah时，PR最小。PR最大时，该工况下输出效率最低为45.5%，而最高效率可以达到81.2%。在实际过程中，需要综合考虑这两个变量，找到其存在的最优解，即为图9中的工况4。该处功率脉动率1.21%，输出效率0.59。此时设计变量铅酸蓄电池SOC为80%，处于充电状态，转速为720 r/min，负载为8.6 Ω，在保证系统输出功率脉动率较低的同时有良好的输出效率。

5 结束语

本文通过实验与仿真分析验证蓄电池对功率脉动平抑效果，并在频域内分析其作用，提出基于PSO算法优化策略，得到以下结论：

1）储能的加入对于风电功率脉动有明显的平抑效果，有效提高系统电能质量。

2）本文从实验与仿真所得参数中利用小波变换与功率谱分析确定蓄电池所作用频段，在中频段蓄电池储能将功率由38 W降到了5 W，此时功率脉动率为1.984%，符合蓄电池容量大，响应慢的储能特性。

3）采用PSO算法，获得最佳运行工况，系统效率达到0.59，对应蓄电池SOC 80%，发电机转速720 r/min，负载8.6 Ω。在实际应用中具有一定的指导意义。

本文针对风电系统功率脉动的研究还存在以下预期：蓄电池对功率中频段信号平抑效果显著，高频段需要结合其他储能装置达到更好抑制效果；研究从实验数据到风电场实测数据的拓展。