海上风电-光伏-储能的多能源联合发电运行控制方法

杨 凯

（中国能源建设集团投资有限公司，北京 100022）

0 引 言

多能源联合发电是利用多种不同的能源形式进行发电，包括风能、光能、水能等。构建以新能源为主体的新型电力系统，尤其是海上风电，已成为推动能源转型、促进能源可持续发展的关键环节。传统的风电并网方式已难以满足日益增长的风电接入需求，因此探索新的风电并网技术和运行模式势在必行。

1 海上风电-光伏-储能多能源联合发电系统概述

多能源联合发电系统通过智能化管理，优化调度各种发电资源，实现高效、稳定和经济的能源供应[1]。例如，海上风电具有风能资源丰富、发电量大、稳定性好等优点，但受风速波动和季节性变化的影响较大；光伏发电则依赖于日照强度和时间，日间发电量大，夜间无发电能力。这些特性使单一能源发电存在间歇性和不稳定性问题。

为解决能源供应问题，在多能源联合发电系统中引入储能系统。储能系统可以吸收和储存电能，并在能源不足时释放储存的电能，以平衡能源供应，减少浪费。同时，提供快速响应的备用能源，提升电力系统的稳定性[2]。智能管理和优化调度是实现能源高效利用的关键，因此需要借助先进的能源管理系统，实时监测和预测能源需求与供应情况，制订最优的能源调度策略。

2 多能源联合发电运行控制方法

2.1 多能源联合发电系统运行模型

假设多能源联合发电系统由海上风电、光伏和储能3 个子系统组成。海上风电系统的运行模型可以用公式表示为

式中：ρ为空气密度；A为风轮面积；Cp为风能转化系数；V为风速。

光伏发电功率与光照强度和光伏组件特性有关，常用的光伏发电功率计算公式为

式中：η为光伏组件的转换效率；Apv为光伏组件的表面积；G为光照强度。

储能效果功率则与储能系统的特性和状态有关，常用的储能效果功率计算公式为

式中：SOC为储能系统的荷电状态；Ebatt为储能系统的总储能容量；Δt为时间间隔。其中，荷电状态表示储能系统当前储存电量与总容量的比例，取值范围为0 ～1。当荷电状态为0 时，储能系统电量为零，无法提供能量；当荷电状态为1 时，储能系统充满电量，能够提供最大能量。在其他荷电状态下，储能系统能够提供的能量介于两者之间。

2.2 多能源联合发电系统运行优化算法

多能源联合发电系统运行优化算法用于优化和管理多种能源联合发电系统。该算法基于对能源供应和需求的深度分析，提供更高效、环保和经济的能源解决方案。

通过对比改进前后的结果，深入分析算法的性能和效果。在算例中，特别考虑1 个包含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机等机组的冷热电联供系统，以验证该优化算法在实际应用中的可行性和有效性。多能源联合发电系统利用运行优化算法的算例结果如表1所示。

表1 多能源联合发电系统利用运行优化算法的算例结果

由测试结果可知，多能源联合发电系统利用运行优化算法后，燃气轮机功率减少10%，锅炉效率提升5 个百分点，电制冷机效率提高5 个百分点，系统总能耗降低5%，系统二氧化碳总排放量减少10%，总运行成本降低约5.33%。因此，利用运行优化算法有助于降低企业运营成本，提高经济效益。

2.3 多能源联合发电系统运行控制策略

多能源联合发电系统将风能、水能、太阳能等可再生能源通过系统化、智能化的方式整合起来，形成了互补优化的发电系统。在孤岛运行模式下，通过蓄电池和双向交流/直流（Alternating Current/Direct Current，AC/DC）变换器共同维持系统的电压、频率稳定，并制定交、直流系统之间功率平衡的控制方案。文章设计的基于风电-光伏-储能多能源联合发电系统由太阳能电池板、储能单元、整流器以及逆变器等组成。这样的拓扑结构可以使能量在不同组件间实现有效流动，满足系统需求。例如，太阳能电池板能量通过整流器直接输送到电网，储能单元在太阳下山前为电池充电。当系统需求超过太阳能电池板输出时，储能单元释放能量，以满足用电需求。

3 海上风电-光伏-储能多能源联合发电系统运行实验

3.1 实验设计与参数设置

为全面评估海上风电-光伏-储能多能源联合发电系统的性能，设计一套综合实验方案，以G 区域的新能源发电站作为测试目标[3]。同时，为模拟系统实际运行环境，基于IEEE39 节点标准数据和G区域的实际气象数据建立海上风电和光伏发电模型。系统进行初始化后，模拟不同天气条件和风速下的出力调整，并观察储能系统的充放电行为，记录各种条件下的数据，包括功率流动、电压稳定性、频率偏差等。通过数据分析，评估系统运行的稳定性、经济性，以及对电网容量需求的影响。

3.2 实验结果分析与讨论

根据设定的参数进行海上风电-光伏-储能多能源联合发电系统运行实验，发电系统的运行数据如表2 所示。

表2 发电系统的运行数据

由表2 可知，风速与风电发电量成正比关系。储能系统的充/放电功率受光伏发电量和海上风电发电量的共同影响。综合考虑光伏发电量和海上风电发电量可知，二者在不同天气条件下具有互补性，能够有效平衡电网负荷。在晴天时，光伏发电量较高而风电发电量较低；在阴天和雨天时，光伏发电量减少但风电发电量保持稳定或增加。这种互补性有助于平衡电网负荷和提供稳定的电力供应。

4 多能源联合发电系统运行控制方法优化

在并联直流电源系统中，原先的负荷分配方法是基于静态条件的，即一旦确定后，在较长的时间内都不会改变。然而在实际运行中，负载电流和各个电源模块的效率可能会随时间的推移发生变化。改进后的策略利用遗传算法进行实时优化，能够动态调整各电源模块的负荷分配，以提高系统的整体效率[4-5]。利用遗传算法优化后的负荷分配情况如表3 所示，电源模块A 为微功率电源，电源模块B 为小功率电源。

表3 优化后的负荷分配情况

由表3 可知，利用遗传算法优化多能源联合发电系统运行控制方法后，电源模块A 和电源模块B的负荷分配均得到改善，虽然不同时间点的总负载电流有所不同，但优化后的负荷分配更加合理，能够有效提高电源模块的工作效率。

电源模块的实际运行能力约束情况如表4 所示。

表4 电源模块的实际运行能力约束情况

由表4 可知，优化后，A 电源模块和B 电源模块的输出电压均得到略微提高；效率也有明显的提高，分别达到90%和92%。同时，两个电源模块的工作温度和电源噪声均有所下降。综合来看，优化后的电源模块在效率、温度和噪声等方面都有所改善，能够确保系统的稳定运行。

5 结 论

文章通过研究海上风电-光伏-储能多能源联合发电系统的运行控制方法，开展系统运行实验，证实该系统具有有效性和稳定性。实验结果表明，储能系统在平衡系统出力与负荷需求方面发挥着关键作用，能够有效满足电网容量需求。因此，可以对海上风电-光伏-储能的多能源联合发电系统及其运行控制方法进行进一步的推广应用。