复合储能（共7篇）
复合储能 篇1
随着科技飞速的进步, 人类对能源的需求日益增加, 对能源的利用率提出了越来越高的要求。储能技术“削峰填谷”的作用对提升能源的利用效率具有重要意义。近年来相变储能材料在能源的充分利用研究领域中处于十分活跃的地位。相变材料 (P has e C han ge M ate ria l, PCM) 是指在一定的温度范围内可改变物理状态的材料, 以环境与体系的温度差为推动力, 实现储、放热功能。
随着微纳加工技术的发展, 航空航天领域中的电子元器件向高功率化、小型化等方向发展。随着飞行器速度不断提升, 电子元器件的温控问题已经成为影响器件可靠工作的关键。资料分析显示:电子元器件的温度每升高2℃可靠性下降10%, 因此航空航天领域中电子元器件可靠地温度控制是飞行器正常运行的重要保障。目前被广泛应用于解决电子元器件散热问题的导热界面材料不能满足航天领域电子元器件的温控需求, 对于此类处于较高温度的密闭环境体系中高密度电子元器件的热保护必须采用一种新型的热控技术, 即相变储热式温控技术。相变材料被提出装配于电子元器件和散热片之间, 通过相变过程的相变潜热吸收电子元器件工作产生的热量, 达到控制电子元器件温升, 保证电子元器件可靠性的目的。同时, 相变材料具有常温下呈固态, 可以制成垫片便于装配, 达到一定温度后融化润湿配合界面, 降低界面热阻, 是替代界面导热材料的新型热控材料。
针对目前复合相变储能材料存在的问题, 研制二元有机/无机纳米复合相变储能材料, 以无机层状化合物为载体基质、二元有机储能材料为工作成分, 利用插层离子交换技术将储能纳米粒子填充到无机片层纳米结构中, 提高单位质量导热性能, 通过溶胶-凝胶法制备出新型二元有机/无机纳米复合相变储能材料。在二元有机相变储能材料研究中, 从增加材料的导热系数和储能密度展开研究, 通过相变储能材料共混机理、复合相变储能材料优化设计, 为固-液相变储能材料的优化设计提供技术支持。最终研制出的二元有机/无机纳米复合相变储能材料兼具高储能密度与高导热性能, 将其应用于建筑节能领域 (如墙体保温材料、砂浆等) 、恒温保温纺织领域 (如冷库出入、井下作业人员等) , 可以有效提高能源的利用率。
1 复合相变储能材料优化设计
在复合相变储能材料的设计阶段, 体系的选取及合适的组分的确定都可以直接根据相图加以确定。
由于一些纯化合物具有较高的相变焓, 是很好的相变储能材料, 但其中大部分纯化合物的熔点高于实际应用要求的相变温度, 并不能直接应用。如果能把这些物质进行混合, 通过调节物质的比例来调节混合物相变温度, 使其相变温度范围落在具体应用领域的舒适度范围内, 并且具有较高的相变焓, 就获得了高品质的相变储能材料, 所以只有将它们进行复合, 才能制备出符合要求的相变储能材料, 即通过互相混合以降低相变材料的相变温度。
将两种纯化合物混合成理想溶液模型, 两组分体系混合能达到最低的熔点, 称为低共熔点。将纯化合物混合而成的溶液冷却, 则获得的低共熔点温度为混合后相变材料的计算相变温度。
通过施罗德 (Schroder) 公式计算可得到两种单体不同混合比例对应的不变温度。低共熔温度时呈三相平衡:
在定温定压时, 为使溶质A溶于溶剂B所形成的溶液和纯溶质A处于平衡, A在两相中的化学位必须相等。即:
公式中:µA* (S) (T, P) 为纯固体溶质A的化学位 (摩尔吉布斯能) 。在平衡时用饱和溶液中溶质A的摩尔分数xA为溶解度。
因为是理想溶液模型, 所以µAl=µA* (l) +RT lnx A, 因此,
对上式两边取全微分,
在一定压力时,
由此得出,
式中, xA为混合物主要成分A的摩尔分数;∆SlHA为纯化合物A的熔化潜热, J·mol-1;Tf为纯化合物A的熔化温度, K T含有化合物A的混合物的熔化温度, R为气体常数, 8.315 J·kmol-1。
材料的熔点受到材料纯度的影响, 纯度过低可能造成材料的熔点与其理论差值相差3℃, 因此选用的原材料首先要用DSC方法测量其相变温度和相变焓, 然后就可以利用测得的值 (Tf, ∆SlHA) 和公式 (4) 来计算二元混合物的低共熔点 (xA, T) 。
通过有机相变材料混合制成的二元复合相变材料, 属于新的混合有机相变材料, 其相变特性与原材料相比会发生很大改变, 相变温度区间一般相对较大。借鉴无机相变材料减小过冷度的方法, 在二元复合相变材料中添加形核剂, 加速相态转化, 可以减小材料相变温度区间。
2 复合相变储能材料制备研究
利用溶胶-凝胶法制备复合相变储能材料, 金属醇盐中加入纳米粒子经水解和缩聚反应形成溶胶, 通过搅拌使其混合均匀。在凝胶形成过程中, 相变储能材料与溶剂一起被裹入一定结构和尺寸的孔或“笼”维网络结构, 而相变储能材料则被均匀地分散、嵌入在二氧化硅的三维网络中, 使其很难再溢出;从而将有机相变材料和无机物的结构、物理和化学特性充分的结合起来。
此外, 凝胶孔大量地以闭合孔的形式存在, 在化学惰性的密闭孔中密封了大量的相变储能材料, 形成了所谓“笼效应”, 使得相变储能材料被包覆在“笼”中, 在宏观上始终呈现固体状态。
溶胶-凝胶法的主要原理是将酯类化合物或者金属醇盐溶于有机溶剂中, 形成均匀的溶液, 然后加入其他组分, 在一定温度下反应形成凝胶, 最后经干燥处理制成产品。基本反应为水解反应和聚合反应。
(1) 水解反应:对金属醇盐M (OZ) n而言 (其中n为M的原子价) , 金属醇盐的水解反应式如下:
(2) 缩聚反应:金属醇盐的缩聚反应与水解反应同时发生, 分为失水缩聚和失缩聚:
(3) 总反应:
式中, M为金属;Z为有机基团, 制备的溶胶中含有大量的水和醇, 经干燥、焙烘除去溶剂可得到具有网络结构的凝胶。
2.1 溶胶制备研究
溶剂:制取含金属醇盐和水的均相溶液是溶胶凝胶制备的关键, 以保证醇盐的水解反应在分子的水平上进行。
金属醇盐:过渡金属醇盐一般都具有配位数增高的趋向。带有部分正电荷的金属原子, 通过其空间轨道接受亲核配体提供的电子, 使配位数增高, 这通常要借助于溶剂化齐聚作用。
水的加入量:水的加入量习惯上以水与醇盐的物质的量比计量, 用R'表示。由于水本身是一种反应物, 水的加入量对溶胶的制备及其以后的工艺过程都有重要影响。研究表明水的加入量对溶胶的粘度, 溶胶向凝胶的转变以及胶凝化作用的时间均有影响。要获得清澈透明的凝胶必须在 的条件下。
水解温度:提高水解温度对醇盐水解速率是有利的, 特别是对水解活性低的醇盐 (如硅醇盐) 。为了缩短水解时间, 常常需要在加温条件下操作, 此时制备溶胶的时间和胶凝时间会明显缩短。
催化剂:催化剂可以是酸、碱或者它们的混合物, 在催化剂的作用下, 水金和属醇盐发生水解反应, 水解反应以及胶凝时间受到催化剂的种类的显著影响。
2.2 催化剂在溶胶-凝胶中的作用机理研究
溶胶-凝胶反应过程以及生成凝胶的结构及粒度受到催化剂的显著影响。在溶胶-凝胶法制各复合材料过程中, 胶体特性受催化剂种类的影响极大, 从而最终对复合材料的结构与性能起到只关注重要的影响作用。
加入溶液中的酸或碱起到调节溶液的酸碱度作用的同时具有催化作用。本文拟用氨水来调节溶胶的p H值。在氨水催化条件下, 氢氧根离子的作用使硅原子带负电性并导致其电子云向另一侧的-OZ基团偏移, 使该基团Si-OZ键减弱并最终断裂。水解机理如下:
水解过程由于位阻效应的影响, 通过不断聚合作用、水解作用形成一线性硅氧链, 随着硅氧链的伸展、交联, 最后形成了线性交联的三维无规网络结构。
3 复合相变储能材料的应用
我国大量的钢铁、机械制造等企业每年对于煤、电、天然气等需求非常严重, 尤其是电力负荷的需求, 日趋严重。采用复合相变储能材料, 可以用于工业余热回收、电力的峰调等, 有效解决我国日益严重的能源缺乏问题。
以普通的热水储热器与相变储能器为例, 同样的5 L供热水量, 同样的输出功率:200 k W, 同样的输入功率:19 6 k W。每天消耗的电费差别相当大, 相变储能器为379元/天, 热水储热器为1288元/天, 变储能器可节省电费:1288-379=909元, 单以次计算, 每年可节约电费33万余元, 节电效果非常明显。
节能环保、可持续发展是我国目前工业建设的发展趋势。相变储能材料能够有效地节约能源, 缓解能源问题, 提升能源利用效率, 提高热转换效率。尽管人们对相变储能技术的研究虽然只有几十年的历史, 但它的市场前景十分广泛己日益受到人们重视。
参考文献
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微网中的多元复合储能技术 篇2
微网在未来电网中有着良好的发展前景, 它对于保障供电可靠性、提高供电品质、集约应用分散的新能源, 以及能源的梯级利用等有独到的优势, 也有利于增强电网应对灾难的能力。微网还能以有源可控负荷的形式有机地融入智能电网。为了更好地实现微网的技术特性, 电能存储技术已成为微网的核心技术之一。本文根据微网的技术需求以及电能存储技术的发展现状和技术特点, 提出了多元复合储能概念, 主张在微网中将具有快速响应特性和具有大容量储能特性的储能技术协调控制, 以使微网获得更好的技术性能和更高的经济性指标。
1 微网中多元复合储能的必要性
微网是区别于大型电力系统的一个概念。虽然各国对微网的定义有不同侧重点, 但其基本目标均着眼于提高电力安全、保证可靠供电、改善供电品质、利用新能源、提高能源利用效率等基本目标[1,2,3]。2009年3月在国网电力科学研究院召开的“微网技术体系研究”工作会议将微网定义为:微网是指以分布式发电技术为基础, 靠分散型资源或用户的小型电站为主, 结合终端用户电能质量管理和能源梯级利用技术形成的小型模块化、分散式供能网络。微网能实现内部电源和负荷一体化运行, 并通过与主电网的协调控制, 平滑接入主网或独立自治运行, 充分满足用户对电能质量、供电可靠性和安全性的要求。由国内外对微网的定义可看出, 微网的功能主要体现在以下几方面[4,5,6,7]:①提高供电的可靠性;②集约应用分散性新能源;③改善供电品质。
基于这些基本功能, 要求微网既可独立运行, 也能连接到大电网运行。对大电网而言, 微网是一个可控的有源负荷单元, 一方面可以从大电网吸取能量, 另一方面也可以根据大电网运行的需要快速改变本单元的状态, 向大电网输出能量或是与大电网解除连接。对用户来说, 微网可以满足他们特定的需求:增加本地可靠性, 降低网络损耗, 保持本地电压。因此, 微网带来的其他利益主要有:提高能源的综合利用效率, 提高电力系统应对灾害的能力。
电能存储技术对于满足微网的基本功能、实现更大的技术经济效益是十分重要的。微网对于电能存储的要求来源于4个方面:①为保证供电品质的储能, 如电压补偿;②为保障供电可靠性的储能, 如不间断电源;③为提高新能源发电并网性能的储能, 如平抑风力发电等新能源发电输出功率的间歇性、波动性;④为提高电能利用效率的优化能量管理的储能。不同的需求对储能的技术性能要求也不同:为保证供电品质所要求的储能要能快速响应系统的动态变化;作为不间断电源的储能要能满足负荷对电能容量的要求;为提高新能源发电并网性能的储能则既要有快速响应部分, 也要有一定的储能容量以满足负荷调节的需要;作为能量优化管理的储能则重点在储能容量。显然, 一种储能元件很难同时满足这些要求, 因此采用多元复合储能是必要的。多元复合储能就是将具有快速响应特性的储能系统和具有大容量储能特性的储能系统联合使用、协调控制, 从而最大限度地发挥储能技术的性能。
2 多元复合储能的技术方案
2.1 适用于微网的储能技术及其特性
储能技术形式多样, 在电力系统中已实现规模化应用的是抽水蓄能。但从微网的规模、特点等方面来看, 适用于微网的储能技术主要有电池类储能、超级电容器储能、飞轮储能和超导磁储能。表1是这些储能技术的主要动态响应特性[8]。
1) 电池类储能。
蓄电池种类较多, 如铅酸电池、锂电池、钠硫电池和钒液流电池等[9,10,11,12], 其技术虽成熟度不一, 但均较易实现大容量储能。但电池类储能的充放电速度、充放电次数等受到限制, 不能用于实现快速的动态功率补偿, 不能用于稳定电压波动、抑制动态振荡、平滑风力发电输出的快速变化。
2) 飞轮储能。
飞轮储能[13,14]利用电力电子变流器控制电机运行与电动机或发电机状态以实现电能的存储和输出, 电能以机械能的形式储存于电机转子及飞轮。飞轮储能密度主要取决于飞轮转子的转动惯量和转速。提高转速是获取更高储能密度的直接手段, 为此要求电机旋转部件, 特别是飞轮具有良好的抗拉强度。目前的碳素纤维复合材料飞轮转子承受的最大线速度可超过1 km/s, 储能密度可达到13.8 J/g, 预计今后几年研制的熔融石英材料的飞轮储能密度可达到48 J/g, 碳纳米管材料将使飞轮的储能密度提高到162 J/g。磁悬浮轴承是提高飞轮储能效率的基本方法, 随着超导技术的发展, 采用超导磁悬浮轴承的飞轮储能使轴承的摩擦因数降低到10-7, 更是大大提高了储能的能量密度和效率。飞轮储能的主要优点有:①储能密度高;②无过充放电问题, 寿命长;③可实现快速动态功率补偿。
3) 超导磁储能。
超导磁储能[15,16,17]一般由超导线圈及低温容器、制冷装置、变流装置和测控系统4个主要部分组成。其主要特点是:①响应速度快, 可以达到1 ms～5 ms;②储能效率高, 可达到90%以上;③可实现大功率输出。
4) 超级电容器。
超级电容器[18,19]的存储容量可以达到普通电容器的20倍～1 000倍。理论上超级电容器应具备很高的功率密度和循环寿命。与蓄电池和传统物理电容器相比, 超级电容器的主要技术特点体现在:①功率密度高, 可达102 W/kg～l04 W/kg, 远高于目前蓄电池的功率密度水平;②循环寿命长, 在几秒的高速深度循环1万次～50万次后, 超级电容器的特性变化很小, 容量和内阻仅降低10%～20%;③响应速度较快, 对过充电和过放电有一定的承受能力。
2.2 多元复合储能的组合模式
文献[8]较为全面地分析了现有储能技术的发展水平。从表1可以看出, 电池类储能过程中自损耗小, 储能时间长, 但循环寿命小, 响应速度慢, 只能作为负荷调节或紧急备用电源。飞轮、超级电容器、超导磁储能响应速度快, 输出功率大, 但储能过程中自损耗较大, 不适用于长时间的储能。按当前的技术水平, 飞轮、超级电容器、超导磁储能的成本均较高, 要实现大容量在技术上也有一定的困难, 主要适用于微网中的动态功率补偿以平滑功率、稳定电压或作为短时间的紧急备用电源。为满足微网的技术需求, 在微网中多元复合储能应以能实现大容量的电池类储能为基础, 配合具有快速响应特性的飞轮储能、超导磁储能或超级电容器, 由此获得4种复合储能模式。
2.3 多元复合储能的优越性
在微网的一些示范性工程中还未见到采用多元复合储能的实例。美国电力科学研究院和加利福尼亚州能量协会在圣拉蒙 (San Ramon) 建设的微网示范工程, 以及美国加利福尼亚州帕尔姆达尔 (Palmdale) 基地对微网分别采用飞轮储能和超级电容器储能[20]。但在这2项工程中, 储能技术主要对应系统的动态变化, 如稳定电网、维持电压、稳定频率、补偿瞬时负荷的变化等, 没有对应调节负荷、不间断电源等的要求, 因此, 二者均只采用单一的储能形式。
是否采用多元复合储能与微网中的负荷特性和电源特性有关。如果微网中同时含有对供电可靠性要求很高的敏感负荷和输出功率波动性很大的新能源, 多元复合储能技术就会成为必要。
在微网中同时应用具有大容量储能特性和具有快速功率响应特性的多种储能技术时, 由于不同储能形式对应不同需求, 其可独立控制。但是, 如果多种储能方式能实现协调控制, 将可使微网获得更好的技术性能和更高的经济指标。这是因为虽然电池类储能对于响应系统动态特性几乎是无能为力, 但飞轮、超导磁储能、超级电容器可以在一定程度上实现负荷调节, 充当紧急电源。多种储能的协调控制可优化系统结构、降低设备冗余度, 提高反应能力。
3 多元复合储能技术的研究课题
3.1 多元复合储能的控制策略
为实现多元复合储能的最优控制, 首先要研究储能器件的动态特性及其与变流器的电磁耦合问题, 以实现储能系统的最佳性能。其次要研究微网及其与大电网连接点的动态特性检测与诊断技术, 提高诊断速度和准确性。在此基础上, 研究储能系统响应微网需求的控制策略, 以及多种储能技术协调控制策略, 实现微网中的综合能量管理与控制。
3.2 多元复合储能的经济规划
在保证技术性能的同时, 微网应追求最经济的运行方式。不同储能技术不仅其动态特性不同, 其经济性能也差异巨大。表2是表1所列几种储能技术的经济指标[8]。
影响储能系统的经济性指标既包括制造成本、占地面积、运行维护成本、寿命, 也要考虑储能效率、自放电特性等。如何根据微网中动态补偿的功率需求量、调节负荷, 以及不间断电源的能量需求量, 结合储能系统的经济性指标来实现优化规划是微网储能技术的一个重要课题。
3.3 改善储能器件的技术经济特性
电池类储能技术较为成熟, 需要进一步提高的是寿命, 特别是充放电寿命。同时, 为了实现大容量, 也要研究储能器件的模块化并联技术。飞轮储能的发展要点在于高强度的飞轮材料和高稳定性的磁悬浮轴承。超导磁储能已经可以实现几兆焦级的储能, 制约用于大容量储能的主要因素是经济成本。超导磁储能成本的下降取决于超导材料和低温技术, 同时, 市场增长也会使成本下降。
4 结语
微网能有效地提高供电可靠性和供电品质, 也能为各类分散、小型的新能源发电并网提供接入平台, 这对于提高能源资源的利用效率、保护环境、增强电力系统应对紧急状态的能力等具有重要意义。作为智能化电网的一个有源负荷单元, 微网技术必将得到进一步的发展。
为满足微网的特性需求, 要求储能系统不仅具有大容量的储能能力, 还要具有高功率的快速响应能力。在当前储能技术水平下, 没有一种储能技术能同时满足这种需求, 需要不同储能技术的同时应用。在微网中, 虽然可以将单独控制的不同储能技术去对应某一特定的需求, 但如果实现复合多元储能的协调控制、综合规划, 将使微网获取最大的技术性能和经济性指标。目前, 复合多元储能模式的研究刚刚起步, 在控制策略、经济规划等方面存在诸多的研究课题。
摘要：储能技术被认为是微网的核心技术之一, 它在稳定电网运行及利用可再生能源方面有重要作用。阐述了微网中储能的作用和意义, 并结合适用于微网的几种储能方式, 如飞轮储能、超导磁储能、超级电容器和蓄电池, 分析了其技术特点。提出了未来微网中的多元复合储能应用模式, 并简要分析了应用多元复合储能的技术课题。
一种复合储能系统的改进控制方法 篇3
关键词：锂电池,超级电容,复合储能系统,低通滤波,功率分配控制
近年来, 我国大力发展清洁的可再生能源电源, 如光伏电站、风力发电厂等, 其装机容量在电力系统中的比例不断上升, 由于新能源电源输出功率随天气变化而变化, 不能制定出精确的发电计划, 因此大规模可再生能源并网会影响电力系统运行的稳定性和可靠性。在电源出口侧安装复合储能电站以平抑其输出功率波动, 一定程度上将不可控制的电源转化为可调度的电源, 这有助于减少对电力系统的冲击[1]。
复合储能系统是将不同种类的储能方式组合, 通过优化设计, 扬长避短, 以发挥单一储能方式所难以达到的性能的系统。目前, 成本过高是限制储能技术在新能源发电中大量推广应用的主要问题, 提高能量转换效率和降低成本是储能技术研究的重要方向[2]。
本文将分析复合储能系统的结构和组成功能, 根据系统控制目标设计控制方案, 并对系统进行仿真分析。同时, 本文将分析储能元件在特定条件下对系统的影响, 并提出相应的优化方案。
1 复合储能系统
本文研究的复合储能系统结构如图1所示, 由新能源发电装置、混合储能系统及各自的控制器组成。
复合储能系统中使用蓄电池和超级电容器两种储能元件。管理蓄电池和超级电容器的能量, 对于充分发挥二者的优势、提升混合储能系统性能起着重要作用。
综上可知, 复合储能系统的功能如下: (1) 稳定直流母线电压。 (2) 按照混合储能的能量管理方案, 在蓄电池与超级电容器之间实现功率的合理分配。
1.1 储能元件特性
考虑到新能源发电系统具有绿色环保的特点, 其储能装置也应当具备一定的环保性。为此, 本文选择能量密度大、污染少的磷酸锂铁电池和功率密度大、同样污染较少的超级电容组合, 实现新能源发电系统运行状态和可靠性优化的目标[3,4]。
超级电容和锂电池在技术性能上互补, 将两者通过电力电子器件连接使用, 可使系统兼具锂电池的高能量密度和超级电容高功率密度的优点, 同时还可优化锂电池的工作环境。这适用于瞬时功率较大、平均功率相对较低的波动性负载工作场合。
1.2 储能系统的拓扑
图1中的DC/DC变换器采用双向半桥直流变换器, 其拓扑结构如图2所示。其中, u1为储能元件两端电压, u2为直流母线电压[5,6]。当储能元件充电时, 即当能量由直流母线流向储能元件时, S1导通, S2关断;当储能元件放电时, 即当能量由储能元件流向直流母线时时, S1关断, S2导通[7]。
2 复合储能系统控制策略
2.1 复合储能系统能量分配
新能源发电产生的功率为psource, 负载所需的功率为pload, 储能元件吸收或释放的功率为pe, 设储能系统向负载提供功率时, pe为正值。其中有
将新能源系统发出的功率减去负载的参考功率得到储能系统的功率值, 当该值为正时, 储能系统吸收功率, 当该值为负时, 储能系统提供功率给负载。
负载的功率与新能源电源产生的功率的差值为储能系统对负载的给定功率补偿值pess, ref。即
对pess, ref波动功率进行滤波处理, 超级电容吸收了波动较快的功率, 锂电池吸收波动较慢的功率。超级电容的迅速响应, 也减小了系统对锂电池最大输出/输入功率的要求;而超级电容本身由于功率密度大, 能响应短时间内的较大功率输出或输入。
波动较快的功率在零附近频繁变化, 超级电容充/放电的持续时间不长, 其储能容量可设计得比锂电池小很多。超级电容本身反复充放电的循环次数较多, 能适应频繁的充放电变化, 从而避免了锂电池的频繁充放电。
2.2 复合储能系统控制方案
复合储能系统有许多控制方法, 常用的有模糊控制法、PI控制法等。本文采用PI控制法。锂电池和超级电容采用如图4所示控制方法。
图4中外环为电压环, 内环为电流环。将直流母线电压与给定值比较后输入电压环PI, 电压环PI输出电流的给定值经过低通滤波器滤波得到锂电池的参考电流, 剩余部分即超级电容的参考电流。
2.3 控制方案存在的不足
复合储能系统能否发挥各储能元件的性能与其荷电状态 (SOC) 有很密切的关系。储能元件的荷电状态可由如下公式表示
锂电池
式中, C为电池存储容量;Cr为电池额定容量;
电池容量表达式
式中, i为电池电流;t为时间。
锂电池正常工作状态下的SOC会不断变化, 通常锂电池的SOC在[0.25, 1]内变化。
超级电容的荷电状态SOCSC为
式中, USCMAX和USCMIN分别为超级电容电压最大和最小限制, 对应的超级电容SOC值分别为1和0。由此可见, 超级电容的SOC与其端电压成正比。通常超级电容的SOC在[0.4, 0.95]内变化
当出现极端情况, 如储能元件长期处于充电或放电状态下时, 储能元件的SOC会脱离其工作状态。锂电池的SOC脱离工作状态, 会影响寿命, 严重时会造成爆炸。超级电容的SOC不在其工作范围时, 为保证输出功率的稳定, 超级电容的电流将有较大波动, 使系统的直流母线端电压不稳, 同时, 产生的大电流也会对电力电子器件造成损坏。
采用常规的能量分配方式没有考虑储能元件的荷电状态的变化, 当新能源电源出现极端条件时, 容易发生以下两种情况: (1) 超级电容的电流过大, 系统直流母线电压出现跳变, 通过电力电子器件的电流过大。 (2) 锂电池出现损坏甚至爆炸。
3 改进的控制策略
针对于传统的能量分配策略中没有考虑储能元件的荷电状态对复合储能系统直流母线电压的影响, 对能量分配方式进行改进。当某一储能元件SOC过低且储能系统处于放电状态时, 将该储能元件的给定电流设置为0, 起到使其停止放电的目的。此时复合储能系统变为单一储能元件的储能系统, 直到过度放电的储能元件的SOC恢复到正常状态, 系统才恢复成复合储能系统。即采用如图5控制方式。
表1可显示出当储能元件的SOC不在工作状态时, 对应的给定电流值, 表中SOCMIN为储能元件工作状态下的SOC值下限, SOCMAX为储能元件工作状态下的SOC值上限, 不同储能元件的上下限也不同。图6为改进后的控制方案, 其中锂电池的SOCMAX和SOCMIN分配别为100%和25%;超级电容的SOCMAX和SOCMIN分配别为95%和40%。通过逻辑器件连接, 当SOC超出范围后, 将对应的电流给定值设为0。
采用这种方法可防止当储能元件SOC过低时复合储能系统直流母线端的波动, 并防止由于储能元件过度放电而引起的器件损耗。
4 仿真分析
在Matlab/Simulink环境下, 搭建了锂电池-超级电容器并联控制系统电路模型如图7所示。电路参数设置:电感L=2.5 m H, 锂电池额定电压Ub=48 V, Ib=12 A, 超级电容器电容值C=19 F, 负载电阻R=33.3Ω。
仿真一种新能源电源, 使其输出的功率如图8所示。
采用这个电源作为新能源电源与储能元件和负载相接, 并测试系统的各项参数。当超级电容电压过低时, 将超级电容的初始SOC设置为0.4 (uSC=20 V) , 得到原方案结果与改进后的结果对比。
从图中可以看出, 采用原方案, 当超级电容电压过低时, 系统出现不稳定的情况, 直流母线电压跳变到400 V, 超调300%;而改进后的方案, 可使系统继续稳定运行。
采用改进后的方案防止电池发生过放。将电池的初始SOC设置为25%, 并将得到的结果行对比。
可在初始条件下时, 电池达到过放临界点, 此时电池放电电流为0。当t=1.1 s时, 电池的SOC恢复到25%以上才继续进行充电。同时对比直流母线的电压, 可以看出波动在2%以内。
当超级电容电压过高时, 将超级电容的初始SOC设置为0.95 (uSC=47.5 V) , 得到原方案结果与改进后的结果对比。
由上中可以看出, 采用原方案, 当超级电容电压过高时, 超级电容仍继续充电, 在t=2时, uSC=48 V;采用改进后的方案后, 超级电容的电压稳定在47.5 V不再增加。
当电池过充时, 将电池的初始SOC设置为100%得到的结果进行对比。
从图中可看出, 采用原方案, 当锂电池发生过充时, 电池的SOC持续上升, 在t=2 s时, 提升到100.05;而改进后的方案, 电池的SOC只是略微上升, 在t=1.8 s时, 到达最高值100.001。
5 结束语
针对新能源电源发电中产生的间歇性和波动性问题, 采用超级电容器与锂电池组成混合储能系统, 降低新能源电源发电的功率波动。改进了控制策略, 可以使系统的直流母线电压在储能元件SOC不在工作状态时时保持稳定, 并及时保护储能元件使其不会因过度充放电而造成损坏。
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复合储能 篇4
1 有机相变储能材料
1.1 有机相变储能材料和无机相变储能材料的比较
早期对相变储能材料的研究大多集中在价格低廉且易得的结晶水合物,但是渐渐发现结晶水合物在相变过程中会出现过冷现象,而且熔融不均一,这就导致在循环使用过程中出现无规变化或物质的逸出。因此具有低挥发性的无水有机物开始受到重视。虽然有机相变储能材料的储热能力相对较低,但很好的克服了无机相变储能材料固有的缺陷[5] ,如表1所示。
1.2 常用的几种有机相变储能材料
能作为有机相变储能材料的有机物主要是直链烷烃、酯类、醇类、脂肪酸及其衍生物。现在,被认为最有发展前途的有机相变储能材料是石蜡类、聚乙二醇、脂肪酸和十二醇。
1.2.1 石蜡类
石蜡类相变材料作为提炼石油的副产物,来源丰富,价格便宜,使其成为最常用的相变储能材料。但石蜡作为相变储能材料还存在不足之处:(1)热导率低;(2)与塑料的相容性差;(3)易燃。石蜡类相变材料的相变温度和溶解热会随着其碳链的增大而增大。
为了提高石蜡的热导率常添加一些热导率高的物质或者将石蜡封装成微小颗粒。
1.2.2 聚乙二醇
不同分子量的聚乙二醇的相变温度也不同,但一般处在45～70℃的范围内。柳乐仙等[7]对不同分子量的聚乙二醇的相变热性能做了系统的研究,研究表明,分子量在4000～15000范围之间的聚乙二醇最适宜做相变储能材料。以聚乙二醇做相变储能材料最突出的优点是可根据需要选定特定的分子量范围以得到合适的相变温度。
1.2.3 脂肪酸
脂肪酸中常用做相变储能材料的是十八酸(硬脂酸)、十六酸(棕榈酸)、十四酸(豆蔻酸)、十二酸(月桂酸)4种。
Sair等[8]对脂肪酸进行了热稳定性的鉴定,使脂肪酸经受不同次数的循环及加速循环测试,再利用DSC测其相变温度及相变焓。结果表明,在经历120、560、850、1200次的循环后,相变温度的变化范围为0.07～7.87℃,相变焓的变化为-1.0%～-27.7%。综上所述,脂肪酸具有很好的热稳定性,是适合用做相变储能材料的。但是,随着循环次数的增加,相变焓的降低是不规律的。
1.2.4 十二醇(dodecanol)
十二醇的突出优点是具有适宜的相变温度和很高的相变焓,而且通过共混可得低温相变材料。
李志广等[9]利用步冷曲线法研究了十二醇与脂肪酸二元体系的相变温度,分别绘制了十二醇与5种常见脂肪酸的二元T-X相图,所有的体系均具有最低共熔点,其共同特点是在最低共熔点处具有和纯物质相似的性质,能够同时析出两种固体成分,而温度保持不变。正是这一特点,使其可以成为具有很好可逆性的相变储能材料。这些体系的最低共熔温度均低于20℃,尤其是十二醇-癸酸体系最低共熔点低于10℃,为低温相变储能材料的应用提供了基础。当然如果采用不同于最低共熔点的组成,那么可以得到更宽的温度范围,该类相变储能材料的应用范围得到扩展。
2 复合相变储能材料的制备方法[10]
为防止相变储能材料的泄露,必须对其封装,使相变材料发生相变时,其外形保持稳定的形状而不变[11],才可将相变储能材料用于实际应用。定形技术主要有插层法,微胶囊法,溶胶凝胶法,化学接枝法和熔融/溶液共混法。
2.1 插层法
插层法是利用层状无机物作主体,将相变储能材料作为客体插入层状主体中制得复合相变储能材料。利用插层法制备定形相变储能材料是目前研究较多的一种方法,其优点是制备工艺简单、使用方便,缺点是由于插层制备的封装程度和封装效率较低,因此对使用环境要求相对苛刻。
李忠等[12,13]用熔融插层法将棕榈酸、癸酸被有效的密封在蒙脱土层间,制得了具有良好储热性能和稳定形状的复合相变储能材料。
2.2 微胶囊法
微胶囊法(又称微封装法)是将相变储能材料包裹在具有稳定外形的微胶囊内,可直接加工成型,使用安全方便[10]。微胶囊相变储能材料在保持相变储能的优点之外,还极大的弥补了有机相变储能材料热导率低的缺点[4],因此具有很好的发展前景。
Eun等[4]以乳液聚合的方法制备交联的聚氨酯乳胶粒,再将正十八烷滴加到乳液中,在乳化剂和搅拌器的作用下,正十八烷分散到聚氨酯的交联体系中,从而得到了具有相变储能性能的乳液,可将乳液直接涂到尼龙纤维织物上,这可以很好的改善织物的触摸手感。
Chu等[14]利用微胶囊技术制备出恒温胶粘纤维并已申请专利。
2.3 溶胶-凝胶法
溶胶-凝胶法最常见的是硅溶胶对相变储能材料的封装。就是以正硅酸乙酯为前驱体,乙醇为溶剂,在机械搅拌和盐酸的催化作用下,同时发生水解和交联得到硅溶胶,再经陈化过程,形成三维网络结构即得到凝胶。这种三维网络结构形成了具有一定空间和尺寸的“笼结构”。将相变储能材料加入到反应体系中,则相变储能材料能被有效的缚束在“笼结构”中,即使在液体状态下也不易泄漏。该反应条件温和,常温常压下即可制备,因此有很好的发展前景。
Deng、吕刚[15,16]等分别利用该技术研制出热性能稳定的聚乙二醇/二氧化硅和十二醇/二氧化硅复合相变储能材料。
2.4 化学接枝法
化学接枝法是一类重要的定形相变储能材料制备方法。其原理是通过高分子反应, 将相变储能材料接枝在熔点较高的大分子上,使其失去宏观流动性。利用化学接枝法制得的复合相变储能材料的显著优点是具有很好的热稳定性,材料本身可以直接加工成型,使用简单;缺点是热导系数低,不利于储放热的快速响应;同时作为骨架的大分子,对体系中起储放热作用的支链而言是一种杂质,破坏了支链结晶的完整性,一方面使相变储能材料的相变焓降低,另一方面又使复合材料的结晶在较低温度下就能被破环,相变温度降低。
姜勇等[17,18,19,20]对使用化学接枝法制备固-固相变储能材料进行了一系列大量的研究。他们将具有固-液相变性质的聚乙二醇和作为骨架结构的纤维素材料进行接枝反应,合成出一种具有固-固相变性能的新型纤维素/聚乙二醇相变储能材料。
王艳秋等[21]利用化学合成法制备出热稳定提高,热滞后性减小的聚乙二醇/涤纶固-固相变储能材料,最大相变焓可达112.02J/g。
2.5 熔融/溶液共混法
利用相变物质和基体的相容性,溶解在同一种溶剂(或熔融)后混合在一起,制成组分均匀的储能材料,此种方法比较适合制备工业和建筑用低温的定形相变材料。
Sari等[22,23,24]利用溶液共混法制备复合相变储能材料,对一系列的脂肪酸和树脂进行了系统的研究,制备方法是将脂肪酸和树脂分别溶解到氯仿中,再将脂肪酸溶液逐滴滴加到丙烯酸溶液中,在室温下使氯仿挥发即得到定性相变储能材料。并利用红外谱图,DSC曲线等验证了制备的复合材料具有很好的兼容性,热性能,及可循环使用性。
3 复合相变储能材料的测试表征
3.1 复合相变储能材料的热性能测试
复合相变储能材料的热性能主要包括储能温度范围,储能密度,导热系数,热稳定性和耐热性等。
储能材料的储能温度范围及储能密度是储能材料的最重要的两个指标,测试仪器常用DSC。用DSC测试复合相变储能材料,一方面从DSC曲线中的吸收峰所在的位置可以验证相变储能材料的存在和复合材料的相变温度;另一方面从吸收峰的面积可知材料相变焓,而且通过复合材料和纯相变储能材料的相变焓(J/g)做比较,还可以推算出复合相变材料中相变储能材料的质量分数(化学接枝法制备的复合相变材料除外)。当相变储能材料和大分子基体的分解温度差别很大时,也可以通过TG测试得知相变储能材料在复合材料中的含量。但是在DSC测量中,所用试样尺寸很小,样品的过冷现象特别严重,析出程度大大降低,因此为了解复合相变储能材料在工程应用中的特性,热分析法(TA)同样非常重要[25]。
热稳定性是指复合储能材料在工作温度下经历一定次数的热循环后各项热性能的保留率,是复合材料使用寿命的重要指标。其表征方法是进行热循环实验。用DSC测定储能温度和储能密度与热循环次数之间的关系,在经历一定次数热循环之后,储能温度和储能密度变化越小则表明热稳定性越好。
3.2 复合相变储能材料的泄露测试
相变储能材料封装的好坏,有无泄漏问题直接关系复合相变储能材料的使用寿命,是考查复合材料的重要标准之一。复合相变储能材料的泄露问题主要从两方面考查:(1)将复合相变储能材料置于合适的温度(略高于相变储能材料的熔点,低于其沸点,以保证相变储能材料处于液态但不至于蒸发)烘烤24h,观察有无液体泄露[7];(2)将复合材料置于工作温度经历一定次数的热循环后,观察有无液体泄露[22]。
3.3 相变储能材料化学稳定性的测试
为了确定相变储能材料和封装物质没有发生化学反应,可以分别对相变储能材料,封装物质及复合材料做红外测试,然后比较三者红外谱图。若没有发生化学反应,则复合材料的红外谱图应是相变储能材料和封装物质的红外谱图的加和,不能有多余位置的峰。
王立新等[26]以三聚氰胺-甲醛为壁材,十二醇为囊芯,采用原位聚合法制备了相变储热微胶囊,为确定囊芯和壁材是否发生化学反应,分别测试壁材,囊芯和微胶囊的红外谱图并加以比较,最终根据几个特征峰加以判断囊芯和壁材没有发生化学反应。
3.4 复合相变储能材料微观结构测试
扫描电子显微镜(SEM)可以直观的观察微胶囊的微观结构。一方面可以观察微胶囊的表面是否光滑,是否存在缺陷,这些是对微胶囊封装相变材料好坏的最直观的表现,直接关乎相变材料是否会发生泄露;另一方面可以观察相变储能微胶囊在复合材料中的分散是否均匀。后一项性能也可以通过透射电子显微镜(TEM)进行观察。
王立新等[27]对合成的微胶囊施加1.96×105Pa的压力,从扫描电镜照片中观察微胶囊的形态,微胶囊只是产生了凹陷,并未发生破裂,证明了所得的微胶囊具有相当的强度。
3.5 微胶囊粒径及其分布的测定
相变储能微胶囊的变化范围非常宽,与制备方法紧密相关。而相变储热微胶囊粒径大小及其分布直接影响材料的传热和加工性能,因此必须测试微胶囊的粒径及其分布[28]。乳液状态下的微胶囊可以通过激光粒度仪直接测其粒径及其分布。干燥后的固体微胶囊可以通过SEM测试来获取微胶囊的粒径及其分布。Zhang[29]等统计SEM照片上的200多个微胶囊的粒径,并利用Origin6.0 Professional进行数据分析得到了粒径大小及其分布。
4 结论
复合储能 篇5
在电力、通信等对供电质量要求较高的领域,通常要求其中的仪器设备不间断供电,即在无外界提供电能的情况下,电源系统还能持续为仪器设备提供稳定的电源,确保系统正常可靠工作。为此,必须采用储能元件,如蓄电池、超级电容器等。蓄电池具有储能密度大的特点,因此,在长待机时间的不间断电源系统中得到广泛应用[1]。但其缺点是功率密度低、充放电电流不能太大,因此,在对动态性能要求较高场合的应用受到限制。而超级电容器具有功率密度高的特点,瞬间可提供很大的功率;而且还具有更低的串联等效电阻、更长的使用寿命、更宽的温度工作范围和电压变化范围、免维护和可密封及无污染等优势[2]。但其缺点是能量密度低,储存同样的能量时,其体积要比蓄电池大得多。因此,将二者进行合理组合,利用蓄电池与超级电容器混合储能方式的复合电源系统可以使供电系统同时具有较高的能量密度和功率密度,并且极大地延长电源系统的使用寿命,提高电源系统的稳定性[3]。
但超级电容器的最低电压可以为0,如果在复合电源系统中,采取超级电容器与蓄电池直接并联方式,相当于将蓄电池短路,必然会损坏蓄电池,因此,必须在蓄电池与超级电容器之间加入某些形式的限流缓冲电路。可作为限流缓冲电路的形式较多,较为简单的是通过串接串联电阻来防止峰值电流超过电池允许的最大值,但由于电阻为耗能元件,会降低系统的整体效率,增加电容器的充电时间。另一种形式是将限流线性电压调节器(LDO)作为缓冲电路置于超级电容器和蓄电池之间,从而控制电池峰值电流。但使用LDO时,由于其无法提升电池电压,使得超级电容器的目标电压必须始终低于电池电压,特别是在电容器电压太低时,由于LDO属于线性电压调节器,会产生较大的损耗,致使该类缓冲电路的应用范围受到了一定限制。还有一种形式是在蓄电池和超级电容器之间加入DC-DC变换器,可以避免上述不足。由于功率变换器的存在,使得该形式与前2种形式相比具有较大的优势:首先,蓄电池组和超级电容器组的端电压可以不同,因而在设计上具有较大的灵活性;其次,由于可以通过控制功率变换器的开关导通比,将蓄电池的输出电流限定到安全可靠的范围,因而能够大大提高系统的功率输出能力。另外,由于蓄电池基本上以恒流输出方式工作,从而可优化蓄电池的放电过程[4]。而且,由于超级电容器组与蓄电池组之间的能量流动过程具有可控性,因而,在能量管理上更加灵活,可根据蓄电池的型号、负荷状况、当地的气候条件等具体情况,针对性地设计系统的能量管理过程[5]。由于功率变换器组成的缓冲电路具有上述诸多优势,因而,得到广泛应用。
本文提出了一种基于Buck变换器的缓冲电路,论述了电路的组成和原理,介绍了关键元件参数的设计方法,并通过一个实例进行了验证。
1 Buck变换器的组成和原理
Buck变换器又称降压变换器,其主电路结构如图1所示。
在图1中,Vi为输入电压,Vo为输出电压,VT为开关管,L为储能电感,iL为流过电感的电流,Ub为开关管控制电压;VD为续流二极管,C为输出滤波电容,RL为负载电阻。设开关周期为T,导通时间为Ton,则开关频率f=1/T,开关导通比d=Ton/T。
在开关管VT导通期间,二极管VD截止,输入电源通过电感L向负载提供电能,同时流过电感的电流iL线性增加,将电能转换成磁能储存在电感L中,当电感电流增加到大于Io后,电容进入充电状态。在开关管VT关断期间,二极管VD导通续流,流过电感的电流iL线性减小,在减小到Io之前,电感电流给负载供电,同时给电容充电;当iL减小到小于Io后,电容进入放电状态,向负载供电,以维持输出电压稳定。
Buck变换器工作时,开关导通和关断的等效电路分别如图2(a)、(b)所示。
(a)当开关VT导通时,VD截止。流过负载的电流为Io,流过电感的电流iL线性增加,负载两端的输出电压Vo为上正下负,电感L将电能转换成磁能并储存,当电感电流增加到大于Io后,一部分给负载供电,一部分给电容充电。其等效电路如图2(a)所示。
(b)当开关管VT关断时,电感L保持其电流iL不变,负载两端的电压仍为上正下负。电感电流iL在此阶段线性减小,在iL减小到Io之前,电感电流一部分给负载供电,一部分给电容充电,当iL减小到小于Io后,电容进入放电状态,和电感同时为负载供能,以维持输出电压和输出电流不变。其等效电路如图2(b)所示。
在蓄电池与超级电容器之间加入基于Buck变换器的缓冲电路后,可使蓄电池与超级电容器的端口电压进行灵活配置,并可防止蓄电池的短路以及大电流放电,保护蓄电池,延长其使用寿命。
2 基于TL494的Buck型缓冲电路设计
2.1 TL494的原理和特点
TL494是一种电压控制型脉宽调制控制集成电路,工作电压可达40 V,内有5 V的电压基准,死区时间可以调整,主要应用在各种开关电源中[6]。TL494的内部组成框图如图3所示。
TLA94是一款频率固定的脉冲宽度调制电路,主要由基准电压产生电路、振荡器、死区时间比较器、误差放大器、PWM比较器以及输出驱动电路等组成,其各引脚功能说明如下:
1、2脚分别为误差放大器1的同相输入端和反相输入端;3脚为补偿端,为了增加电路的稳定性,需外接补偿电路;4脚为死区时间控制端,从4脚加入死区控制电压可对驱动脉冲的最大宽度进行控制;5、6脚分别用于外接震荡电容和电阻,用以设置振荡频率;7脚为接地端;8、9脚及10、11脚分别为TL494内部末级2个输出晶体管的集电极和发射极;12脚为电源供电端;13脚为输出方式控制端;14脚为内部5V基准电压输出端;15、16脚分别为误差放大器2的反相输入端和同相输入端。
TL494内置了线性锯齿波振荡器,振荡频率可通过外部的定时电阻RT和定时电容CT进行调节,其振荡频率计算公式为:
输出脉冲的宽度调节是通过电容CT上的正极性锯齿波电压与另外2个控制信号进行比较来实现。功率输出管Q1和Q2受控于或非门,当双稳触发器的时钟信号为低电平时才会被选通,即只有在锯齿波电压大于控制信号幅值期间才会被选通,输出脉冲宽度将随着控制信号幅度的增大而减小。
TL494内置1个5.0 V的基准电压源,使用外置偏置电路时,可提供高达10 mA的负载电流,在典型的0℃～70℃温度范围50 mV温漂条件下,该基准电压源能提供±5%的精确度。
2.2 缓冲电路的设计
基于TL494的Buck变换器电路如图4所示。由于Buck变换器只有1个开关管,所以使用TL494控制电路时,TL494应采用单端输出方式,输出方式控制端13脚接低电平,2个输出晶体管的发射极E1、E2并联接地,集电极的输出端C1、C2并联输出驱动开关管;TL494内部的误差放大器1及其外围元件构成电压控制模式的调节器,其反相输入端2脚通过R3接到基准电压端(5 V),同相端1脚接到输出电压在R10和R11上的分压端,R1、R2和C3构成电压调节器的补偿网络;TLA94内部的误差放大器2及其外围元件构成输出过载保护电路的电流比较环节,其同相端16脚接输出电流采样信号;将14脚的基准电压经过分压后接到反相端15脚作为过电流保护的设定值,当电流流过R9产生的电压超过该设定值时,误差放大器2输出高电平,开关管关断,从而实现过电流保护;5、6脚所接的电容和电阻用来设定芯片的振荡频率。
蓄电池通过缓冲电路为超级电容器充电,当缓冲电路的输出电流过大或输出短路时,R9上产生的压降增加,当其增加到超过15脚的电压时,误差放大器2输出高电平,致使功率开关管关断,输出电流下降,从而限制了电流的进一步增加。当超级电容器充电完毕,缓冲电路正常工作时的输出电压为21 V,若由于某种原因致使输出电压有升高趋势时,电压误差放大器1的同相输入端1脚电压升高,其输出电压Ve增大,使PWM比较器的高电平输出脉冲宽度增大,芯片输出端8、11脚的高电平脉冲宽度也增加,功率开关管的导通比减小,输出电压将下降,最终使输出电压维持稳定。因此,该缓冲电路通过芯片内部的误差放大器及电路相关元件参数的设计实现了限流恒压的作用。
该电路的具体参数设计如下:输入电压VIN=24 V,输出电压VOUT=21 V,开关管的工作频率f=50 kHz,超级电容器的充电电流设定为1.5 A。本实例中,取CT=0.01μF时,则根据式(1)计算可得RT=2.2 kΩ。
电感值可根据式(2)进行计算[6]。
式中:VIN为输入电压;VOUT为输出电压;T为开关周期,等于开关管工作频率的倒数;RL为负载电阻。代入相关参数可得:L>38μH,实际电路中电感取值为100μH。
电路设计过流保护值为2 A,取R9=0.1Ω,则TL494设定的16管脚的电压(EA+)=0.2 V。15管脚的电压(EA-)与所接的2个分压电阻应满足如下关系:
其中VREF=5 V,(EA+)=(EA-)=0.2 V。取R8=5.1 kΩ时,计算可得R7=220Ω。
3 实验结果和分析
根据图4所示电路,并应用上述设计参数对电路进行实验,可得在超级电容充电起始和完成状态时的开关管输出电压波形分别如图5(a)和(b)所示。
从图5(a)中可以看出,当系统上电开始对超级电容器充电时,由于超级电容器的起始端电压为0,缓冲电路的输出端相当于短路,但是通过加入PWM控制的Buck变换器缓冲电路,可根据设定的最大充电电流,将开关管的开通占空比调至比较小的值,确保了蓄电池在超级电容器接近短路的情况下,维持对超级电容器的恒流充电方式,有效防止因超级电容器短路造成的蓄电池损坏,使系统工作安全可靠。
图5(b)为超级电容充电完成时的开关管输出电压波形,从图5(b)中可看出开关管的开通占空比很高,接近于1,从而使得超级电容器的端电压与蓄电池的电压接近相等,确保超级电容器储能最大,可维持大功率输出的时间更长。
4 结论
针对蓄电池与超级电容器之间不同的端电压,通过设计合适的DC-DC变换器拓扑及其参数,可方便实现蓄电池与超级电容器的组合储能,避免蓄电池与超级电容器直接并联时,由于超级电容器充电期间的短路现象对蓄电池造成的损坏。由DC-DC变换器构成的缓冲电路可使组合储能电源系统中的蓄电池以恒流输出方式工作,确保系统工作更为安全可靠。
摘要：针对超级电容与蓄电池组合储能技术中串联电阻及LDO存在的功耗大、系统配置不灵活及端电压不可调等问题,提出了一种基于Buck开关变换器的缓冲电路,采用电压控制型脉宽调制芯片TL494作为其核心控制器,可方便地实现限流恒压功能。根据复合储能电源系统的电气性能指标要求,提出了关键电路元件参数的设计方法,实例及实验结果验证了所提电路及设计方法的可行性。
关键词：蓄电池,超级电容器,缓冲电路,设计
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复合储能 篇6
不同于传统电网,微电网中的微电源等装置大多基于逆变器或小容量发电机,系统惯性小,阻尼不足,不具备传统电网的抗扰动能力[1];在微电网中,光伏发电、风电等可再生能源发电的间歇性与随机性、负荷的随机投切,以及微电源的离网、并网等过程给系统稳定运行和电能质量造成较大影响,引起电压和频率波动,甚至系统失稳[2]。储能装置通过功率变换装置可实现功率的四象限灵活调节,实现微电网内有功和无功功率的瞬时平衡,提高了系统稳定性[3]。由于储能系统的作用,微电网可实现微电源和负荷两组不相关随机变量的解耦,有效削弱风电和光伏发电等间歇性能源对微电网的负面影响。此外,储能还是微电网定制电力技术的物理基础,能满足用户对电能质量、供电可靠性和安全性的多种要求。
受限于储能技术的发展,目前尚不具备某单一形式储能,同时满足能量和功率的要求,且技术成熟,成本可接受;考虑到不同储能的特点,宜发展多元复合储能技术实现不同储能的优势互补,最大限度地发挥储能技术的性能。目前复合储能多由能量型储能(以电池类为主)与具有快速响应特性的功率型储能(如超级电容、飞轮储能等)构成。
围绕复合储能配置,文献[4]提出基于机会约束规划的混合储能优化配置方法,但其仅是成本最低的单目标优化方法;文献[5]基于神经网络的方法对复合储能平滑风电场中的功率波动进行优化,但其应用范围限于风电场平波;文献[6]利用复合储能平抑风光联合发电系统的输出功率在不同时段内的波动,阐述了复合储能控制方法和参数设计,但未考虑储能多种目标同步优化技术;文献[7]提出基于成本分析的混合储能优化配置方案,但止于单目标优化;现有复合储能应用多集中在储能控制方法和就某一单目标进行容量优化,较少考虑针对复合储能的多目标控制及求解算法。文献[8-10]提出了混沌多目标遗传算法、粒子群算法(PSO)等多目标优化算法,但对象并非储能装置,而是整个(微)电网。另外,上述复合储能优化都未能提供定量评估优化效果的指标,也缺乏单一储能与复合储能优化配置的对比,难以对优化结果进行有效评估。
本文以超级电容和蓄电池组成复合储能应用于微电网,建立复合储能的多目标优化的数学模型;针对目标函数权重计算提出了一种基于目标函数适应度离差平均值排序的方法;应用自适应权重PSO获取复合储能最优解;提出了定量反映可再生能源波动系数和微电网功率平衡程度的储能优化性能指标;并就微电网内单一储能和复合储能多目标优化效果进行了对比。
1 微电网复合储能多目标优化建模
本文中微电网配置如图1所示[11],包含风力发电、光伏电池及微型燃气轮机作为可控微源。复合储能在微电网发挥多重功效,本文将从复合储能成本、微电网功率平衡、可再生能源波动抑制等方面建立复合储能的多目标优化数学模型。
1.1 成本目标
微电网中复合储能的配置,应在满足微电网基本运行调度的情况下,使其费用最小[12]。据此可建立复合储能的成本目标函数f1:
式中:Euc和Ebat分别为微电网中需要优化配置的超级电容和储能的容量;η1和η2分别为超级电容和蓄电池能量变换的效率;ce1和ce2分别为超级电容和蓄电池单位容量价格,此成本中包含了储能变换设备和储能系统(储能本体和储能管理系统)的成本;cm为储能的维护成本,在复合储能参与微电网长期调度时,目标函数需考虑该成本;Pmax为复合储能的总功率。
1.2 可再生能源波动抑制目标
微电网中的调度周期一般常取一日、一个月、一个季度、一年和多年等。调度周期内总时段数的选择上,应保证在任一时段微电网功率分布基本维持不变。在此前提下,本文计算分析中认为微电网复合储能处于稳定状态,不计暂态过程。
设复合储能参与平滑可再生能源波动的时间为[t11,t12]。由于可再生能源发电功率变化较快,其调整周期以1min为单位。为表征复合储能对可再生能源发电功率波动的抑制效果,本文以调节后可再生能源功率变化差值的平方和最小建立优化目标函数f2,具体如下:
式中:i表示第i个时段;Pbat,i和Puc,i分别为蓄电池和超级电容的输出功率;Pdg,i为未经储能补偿的可再生能源实际发电功率,是光伏发电、风力发电和辅助微电源发电量之和;PDG,i为经复合储能补偿后的可再生能源输出功率值。
1.3 微电网中的功率需求匹配目标
微电网内任一时刻必须保证功率平衡,以维持微电网电压和频率的稳定[13]。若配置储能容量不足,则富余电能通过卸荷器释放,造成能源浪费;而发电不足时则必甩负荷,降低了微电网供电可靠性。
一般复合储能全程参与微电网内平抑负荷。设调节时间为[t21,t22],时间间隔为5min。以供求瞬时功率偏差与平均偏差的平方最小为原则,建立微电网功率需求匹配目标函数,如式(3)所示。
式中:PL，i为负荷功率;Pavg为经过储能平抑后的供求差异平均值。
微电网中还可设定其他复合储能优化目标,如供电可靠性、辅助微电源优化运行等,不再列出。
1.4 约束条件
微电网中复合储能的控制应考虑各储能荷电状态、储能最大功率限幅Plimit、瞬时功率平衡等方面的限制,以确保储能容量优化的合理性。
1)储能荷电状态SＯＯ的要求
为了防止过充过放对蓄电池循环寿命造成伤害,蓄电池在使用过程中,应在电池管理系统的指导下,严格控制其荷电状态上下限[14]。
SOC,min一般可取20% ~30%,SOC,max取80% ~100%。超级电容相应设置此类限制,可用其电压水平描述荷电状态。
2)能量约束
在储能装置能够保证足够的输出功率下,储能最大输出能量也应能达到负荷需求。超级电容和蓄电池下一时刻存储的能量关系为:
式中:k表示蓄电池或超级电容,Ek为相应的额定容量;n为匹配常数;T为控制周期;ΔEuc,i和 ΔEbat,i分别为超级电容和蓄电池储能变换能量;ΔEi为总能量缺额。
3)最大功率要求
为防止负荷用电时的突然大功率缺失,如大电机启动等引起电能质量骤降,复合储能装置必须能快速输出较大功率以支撑系统,即复合储能装置发出的总功率必须不小于最大瞬时功率缺失 ΔPmax:
同时,还要保证超级电容和蓄电池的储能不能超过各自最大功率以及各自变换器最大功率限制:
4)功率平衡约束
在任一时刻,都应保证微电网中的功率平衡:
式中:Ppv，i和Pw，i分别为光伏发电和风电输出功率;Ptr，i为微型燃气轮机输出功率;Ploss，i为卸荷器消耗的功率。
综上,微电网复合储能多目标优化数学模型为:
约束条件为式(4)至式(9)。
2 复合储能多目标优化算法
与单目标优化相比,多目标优化的复杂程度大大增加,需同时优化多个目标函数;这些目标之间往往不可比较,甚至相互冲突,一个目标的改善可能引起其他目标性能的下降。目前常用的多目标优化算法主要有古典多目标优化方法、基于进化的多目标优化方法、基于粒子群的多目标优化方法、基于协同进化的多目标优化方法[15-16]等。
为求解上述微电网复合储能容量优化的多目标函数,本文现将式(10)多目标优化模型中的多个子目标通过线性加权和的方法聚合为单一函数;并提出目标函数适应度离差排序法确定加权系数,再借助自适应权重PSO完成对复合储能多目标优化的容量最优化的求解。
2.1 线性加权和法聚合多目标函数
将复合储能的目标函数,按其重要程度,分别乘以一组权系数λj,然后相加,从而聚合为一个正系数的单目标函数,再对其在约束集合X上求最优解。本文中复合储能的多目标聚合目标函数为:
2.2 目标函数离差排序法确定权系数
目标函数中各子目标函数的权重系数λj直接反映了各目标函数的重要程度,对于较为重要的目标函数,相应的权系数较大,而不重要的目标函数,其相应的权系数较小,甚至为零。通常,每个目标函数的权系数是凭着决策者的经验决定的,但这样做主观性较强。为确定该系数,本文提出目标函数适应度离差排序法,通过数值计算的方法调整不同目标函数的期望值的加权系数,更具操作性。
离差也叫差量,是单项数值与平均值之间的差,反映了估计量与真实值之间的差距。储能某一目标函数的离差则描述了取不同容量的储能时与最优值之间的差距。它的表达式为:
式中:m为目标的个数;fij=fi(xj),为储能取不同配置时目标函数适应度值。
离差越大,说明该储能配置离最优解差距越大。离差排序法步骤如下。
1)设有m个目标,分别求出各单目标min fi(x),i=1,2,…,m的最优解,记作xi。
2)将各目标函数得到的最优解代入不同的目标函数,获取相应的目标函数值fij。
3)计算不同最优解xi时,各目标函数的离差δij。由于是与单目标最优解目标值比较,故离差均非负。
4)计算第i个目标的平均离差:
由于δii=0,故按m-1求取平均离差。
5)计算权系数:
由于离差均为非负,通过上述过程计算出的权系数均为正,且m
6)为了均衡有效解的范围,将上述权系数依大小进行排序。按照均差大的目标函数乘以较小的权系数,均差小的目标函数乘以较大的权系数,重新构造目标函数。
2.3 自适应权重PSO
PSO是对鸟群、鱼群觅食过程中的迁徙和聚集的模拟,是继遗传算法、蚁群算法后又一群体智能优化算法。PSO最大的特点在于概念简单,易于理解,且参数少,易于实现。PSO中,粒子按式(15)更新自身位置xij和速度vij:
式中:ij为粒子飞行的轨迹;t表示当前迭代次数;w为粒子飞行的动态惯性权重;c1和c2为学习因子,调节在自身最优位置pbest和全局最优位置gbest的牵引力度;r1和r2为介于0和1之间的随机数。
PSO参数中,惯性权重w是最重要的参数,较大的惯性权重有利于跳出局部极小点,便于提高算法的全局搜索能力,而较小的惯性系数则有利于对当前的搜索区域进行精确局部搜索,增强算法的局部搜索能力。在复合储能的多目标优化求解中,为平衡PSO的全局搜索能力和局部改良能力,本文提出的动态惯性权重调整方法,如式(16)所示。
式中:wmax和wmin分别为w的最大值和最小值;favg和fmin分别为当前所有粒子的平均目标值和最小目标值。
相对于固定权重和线性递减权重的方法,惯性权重w会随着粒子目标函数值而自动调整。当各粒子的目标值值趋于一致或者局部最优时,惯性权重增加以增大全局搜索能力,而当各粒子的目标值比较分散时,将使惯性权重减小以提高局部精度。算法具体实现过程如下。
步骤1:随机初始化种群中各粒子的位置和速度。
步骤2:评价每个粒子的适应度,将当前各粒子的位置和适应度值存储在各粒子的pbest中,将pbest中的最优个体的位置和适应度值存储于gbest中。
步骤3:使用式(15)更新粒子的速度和位置。
步骤4:使用式(16)更新惯性权重。
步骤5:对每个粒子,将其适应度值与其经历过的最佳位置比较,若较好,则将其作为当前粒子最优位置,比较当前所有pbest与gbest,更新全局gbest。
步骤6:若满足停止条件(达到预设的精度或迭代次数),搜索停止,输出结果,否则回到步骤3继续执行。
3 微电网复合储能多目标优化算例
3.1 复合储能多目标优化的评价指标
本文以24h为调度时长,统计4.5kW光伏发电、5kW风力发电、2kW热电联产微型燃气轮机和带有典型负荷的微电网在24h调度周期内,按储能成本最低、系统供求匹配及平抑可再生能源波动效果最好建立多目标优化函数,微电网结构见图1。图2是该微电网24h发电和负荷实际需求数据。
为了定量地描述微电网中复合储能的优化效果,本文定义了可再生能源波动系数h1和供求匹配系数h2作为储能多目标优化的评价指标。
定义1 可再生能源波动系数h1:
该系数通过相邻时间段上可再生能源发电功率偏差绝对值的累积,来表征储能对可再生能源发电功率的平滑效果;h1越小,平滑效果越好。
定义2 供求匹配系数h2:
式中:Pg，i为经过储能补偿后,微电网中全部发电量,除了可再生能源发电量PDG，i外,还包括微型燃气轮机的辅助发电量Ptr，i。
该系数描绘了负荷和供给之间的平衡关系,h2越小,系统供求匹配越好,即可再生能源浪费越小,同时甩负荷的几率也越小,供电可靠性更高。
图3为未投入复合储能补偿前,根据图2中数据计算的微电网中发电量与负荷需求的实时偏差e和可再生能源波动相邻时间段上功率变量d,根据定义,可得:h1=0.161,h2=0.179 9。
从图3可以看出,储能未投入前,可再生能源发电与负荷需求之间存在较大的功率差异,且多数情形下,可再生能源发电功率大于负荷实际需求,多余能量通过卸荷器释放,可再生能源利用率较低;而可再生能源发电的输出未经平滑,可再生能源相邻输出变化率波动较大,无法直接应用于负载。
3.2 储能多目标优化目标函数
为实现复合储能的多目标优化,以图1所示的微电网架构为基础,根据复合储能多目标优化的数学模型,在MATLAB中建立分析程序。光伏发电、风电、燃气轮机和典型负荷的数据按照1min为步长离散化后存放,便于程序读取;并假设在每个仿真步长 Δt内,储能充放电电流不变,蓄电池端电压不变,即每个仿真步长内,储能输出功率恒定。
设复合储能中超级电容最大功率限制为5kW,蓄电池储能最大功率限额为2.5kW;蓄电池和超级电容最大荷电状态SOC，max为1,最小荷电状态SOC，min为0.2,蓄电池和超级电容初始荷电状态均为0.8;为简化计算,成本中只考虑储能装置的成本,超级电容单位能量成本ce1为20 000元/(kW·h),蓄电池单位能量成本ce2设定为2 000元/(kW·h);储能装置充放电效率设定为100%,即不考虑损耗;由于以24h(1 440min)为调度单位,调度周期较短,暂不考虑年维护成本。
复合储能优化中,首先建立各子目标函数;其次,编写自适应权重PSO程序,根据已知微电网模型和参数,分别计算各子目标优化的储能容量;再者,按照目标函数离差排序法确定子目标函数权重,重新聚合新的多目标优化函数(已简化为单目标);最后,再次应用自适应权重PSO获取最优解。下面以可再生能源功率波动最小为例说明各子目标函数的建立方法。图4为该子目标函数建立流程。
构建该目标函数时,应注意以下方面。
1)约束条件的处理
考虑到多数求解约束条件的算法都是从无约束条件转化而来,本算例中多目标约束的条件,分别以各种限幅的关系和等式的关系隐含在目标函数和算法的迭代过程中。具体就是在生成目标函数和最优解的每一步求解迭代过程中,判断所得优化解是否在可行域中,即是否满足约束条件。
2)超级电容和储能的功率分配
由于超级电容和储能的不同特性,一般超级电容用以处理高频功率型分量,蓄电池处理低频分量。在构造可再生能源波动最小目标函数中,超级电容补偿功率分为两部分,其中Puc1，i用于补偿可再生能源发电功率中的高频成分,Puc2，i还需补偿供求功率缺额的高频成分。Puc1，i由可再生能源总功率减去其中的低频功率Plw，i获得;而低频功率Plw，i的计算采用一阶低通滤波算法;而Puc2，i则是通过式(19)高通滤波获得;其余部分由蓄电池储能提供。
式中:Th为滤波器的时间常数。
3)复合储能的充放电管理
为了保证超级电容电压和蓄电池荷电状态不越限,本文设置了储能防止过充过放控制策略:在复合储能能量交换过程中,首先,按照式(8)判断本次控制步长内储能输入、输出功率是否超过最大输出功率限制,若越限,则调节储能功率取相应限值。再者,分别计算补偿后储能的荷电状态SOCk。
若储能补偿功率为正(放电),且补偿后SOCk,i
反之,若储能补偿功率为负,且补偿后SOCk，i>SOCk，max,则储能充电至荷电状态上限后,停止充电,此时储能装置实际交换功率应为:
同理,可建立成本和功率平衡的目标函数。
3.3 基于目标函数离差排序法的目标函数权重确定
按照上述方法,分别建立各独立单目标的优化函数,借助自适应权重PSO,在约束条件的限制下,获取各单目标函数的最优解。本文采用的自适应权重PSO中,初始粒子数为24,学习因子均为2,最大惯性权重为0.9,最小惯性权重为0.4,迭代次数为2 000次。各子目标优化结果见表1。
从表1可见,不同补偿目标下,对储能容量的要求差异较大,对蓄电池和超级电容容量的需求也不尽相同。例如成本函数f1中希望成本越低越好,因此会较大程度牺牲其他方面的要求,此时储能优化容量最小;而功率平衡目标函数f3中,则希望储能容量越大越好。
将以上各组最优解分别代入不同的目标函数,每个目标函数可以求得多个目标适应度值,见表2。
通过表2可以计算不同目标函数与其最优解的离差δij,离差结果显示于表3,并可求得3个目标函数的平均离差。
最终求得离差均值u1=9 449 909.422,u2=15 961 020.653,u3=187 685 246.897;进而可求得目标函数权系数,λ1=0.044,λ2=0.075,λ3=0.881。对照表2可知,3个目标函数中,f2均值最大,f3次之,f1最小,按照权重的组合原则,对权系数重新排序,实际取目标函数权系数分别为:λ1=0.881,λ2=0.044,λ3=0.075。
重新聚合后的目标函数为:
再次对新聚合的目标函数实施PSO,最终可得该微电网中储能多目标优化管理的多目标最优解:超级电容容量为79 953 W ·h,蓄电池容量为417 159 W·h,优化的目标函数值f为1 881 919。
3.4 储能优化配置结果
为了对比单一储能与复合储能分别在多目标下的优化结果,本文就单一储能多目标优化和复合储能的多目标优化进行对比。优化目标最优解求取均采用自适应权重PSO和离差排序法。
1)单一储能多目标优化
现假设微电网中只采用蓄电池储能单一形式,仍然针对微电网中的需求匹配目标、成本和可再生能源优化目标进行储能优化配置。设成本、功率限制、初始储能状态等约束条件与复合储能优化相同。
应用上文方法,同样采用自适应权重PSO,可得到单一储能的优化配置结果。若只采用蓄电池储能,优化得到的蓄电池储能总容量应设置为673 024 W·h,初期投入约为1 346 048元。采用其对微电网进行补偿,其实际补偿效果如图5所示。
图5 中:Pbat，PV为用于平滑光伏输出功率波动的储能功率;PPV为经储能平衡后的光伏输出功率;Pbat,total为蓄电池储能的实时输出功率;SOC,bat为蓄电池储能的荷电状态。可以看到,受输出功率限幅的影响,在750~900min时间段上,微电网中少量的功率缺额未得到有效补偿。而在蓄电池储能的作用下,e均被储能装置所吸收;相对图3,可再生能源发电的波动也得到了一定程度的抑制。
但从蓄电池输出功率Pbat,total波形看,在400~750min时段上,需要蓄电池短时间内输出较大的功率,相邻时间段功率跃变较大,甚至长时处于功率限幅,且频率较高,不利于蓄电池的安全稳定工作。蓄电池的荷电状态变化范围在0.78~0.83,且储能容量配置得越大,其荷电状态的变化率越小,但其成本相应增加较多。
比对提出的储能优化指标,可再生能源波动系数h1= 0.032 769 8、功率平衡系数h2=0.002 537 6,相对于补偿前下降较为明显,说明储能的作用得到了很好的发挥。可见,采用单一形式的储能,如果储能装置容量足够大,且充放电速度较快,也可满足微电网需求,但受限于最大功率限幅,在部分时间点上补偿效果不尽如人意。受限于储能技术,目前单一形式储能较难同时提供足够的能量和较大的功率,采用复合储能才是解决这类问题的较好方法。
2)复合储能多目标优化
针对复合储能多目标优化模型,应用自适应权重PSO,经过251次迭代优化,可以求得优化后的超级电容容量为79 953 W·h,蓄电池容量配置为417 160 W·h,初期投入为2 753 192元。将优化结果代入微电网模型,补偿效果如图6所示。
图6 中:超级电容储能补偿分为两部分,其中Puc，PV用于平滑光伏可再生能源的输出功率波动,Puc，error则用于平抑微电网中功率差额部分的高频波动功率;Pbat为蓄电池储能的补偿功率曲线,用以弥补微电网中功率差额的低频波动,所需容量相对较大;SOC，uc为超级电容的荷电状态;PPV1为经超级电容平滑后的光伏输出功率波形。可以看到,经过具有快速补偿能力的超级电容补偿,可再生能源输出波动较大的问题得到了有效抑制;且平滑效果优于单一蓄电池储能补偿,在光伏输出功率变化波形上得以体现:d只相当于未补偿前功率变化率的1/25。
由于超级电容和蓄电池的互补作用,在整个调节过程储能均未出现荷电状态和功率限幅,且从总体容量上看,采用复合储能容量上也要小于单一储能的优化容量,充分发挥了超级电容可处理快速功率变换,以及蓄电池储能价格相对低廉的优点。虽然初期投资约为蓄电池单一储能的两倍,但后期维护费用和综合效益更好。
从优化指标上看,采用经多目标优化后的复合储能,可再生能源波动系数h1=0.019 1,约为单一储能优化的一半,而功率平衡系数h2≈0,均优于单一储能的优化指标。表4列出了补偿前、蓄电池单一储能多目标优化与复合储能多目标优化的优化评价指标。
综合各评价指标看,采用复合储能技术,微电网内可再生能源波动平滑效果更好,且实现了分布式发电与负荷的较好匹配。
4 结语
复合储能 篇7
配电系统因其处在用户距离最近环节, 其稳定结构直接关系到用户端供电可靠性与供电质量。因此随着经济的发展和供电需求的增加, 配电网将是未来智能电网发展的重点。微电网作为配电网的有机组成部分, 其发载的就地平衡在一定程度上增加了供电灵活性, 提高了电网利用率。但是微电网内部电源的间歇性以及配电网因其薄弱的放射式结构在干扰时所呈现出的弱稳定性、电能质量问题, 将直接影响配电网整体供电质量与供电可靠性[1,2]。文献[3]总结并提出了含有微电网的配电网供电可靠性算法, 算法中并没有考虑到微电网的极限运行情况以及电能质量问题;文献[4]对含分布式电源的配电网进行了电能质量评估计算, 计算结果表明电能质量问题主要体现在由于功率波动引起的电压波动与电压偏差。
储能技术由于具备对功率和能量的时间迁移能力, 成为电力系统满足供需平衡的一种全新思路和有效手段[5]。但其不菲的技术成本又成为储能技术大规模发展的瓶颈, 因此针对不同应用领域, 对其容量的合理配置[6]显得尤为重要。文献[7-8]基于平滑间歇性电源输出波动, 通过低通滤波将输出波动分解为高频、低频分量, 提出了多元复合储能系统容量优化计算的方法;文献[9-12]将储能系统应用于电力需求侧, 通过进行削峰填谷建立经济评估模型, 在经济约束下, 确定储能系统的最佳配置容量;文献[13]研究了微电网中考虑到极端供电情况下, 功率型与能量型储能系统的容量配置, 虽然考虑到了供电持续时间与功率波动, 但是未转化为供电可靠性指标。
在上述研究基础上, 本文针对含微电网的配电网, 改进并提出一种包含极端情况下的供电可靠性算法, 分析了基于网络空间拓扑最小路的可靠性评估流程及多元复合储能系统提高配电系统整体供电可靠性的机理, 提出一种多元复合储能系统容量计算方法, 通过实际算例进行仿真验证。
1 含微电网的配电网供电可靠性分析
微电网因其自治、稳定、灵活等特点, 一定程度上能够提高配电网的整体供电可靠性, 分别体现在离网运行时对网内的负荷以及并网运行时对中压馈线上的等效负荷。
1.1 离网运行模式
微电网在中压配电网发生故障或者出现电能质量问题时, 会自动脱离主网, 与未含有微电网的低压网络不同, 此时微电网内部的分布式电源还能继续给网内负荷供电, 维持供电的连续性。而传统低压网络通过熔断器与中压网络断开后, 网内负荷将停止供电。
此时低压配电网内用户可靠性参数可以表示为式 (1) 所示。
其中, λc、rc、Uc分别为低压负荷年故障停运率、平均停电持续时间、年平均停运持续时间;λi、ri分别为低压馈线年故障停运率和平均停电持续时间;λj、rj分别为中压馈线年故障停运率和平均停电持续时间;pm、pn分别为微电网与主网断开失败的概率 (即孤岛失效率) 和微电网极端条件下孤岛运行的概率, 此时微电网内部分布式电源因气象原因无法保证微电网孤岛运行所要求的最低持续时间;D、Y分别为低压网络用户所在馈线集合和中压网络用户所在馈线集合。
1.2 并网运行模式
微电网并网运行时对配电网供电可靠性的影响主要体现在中压网络, 如图1所示。
计算中压配电网可靠性时, 将低压网络负荷点作为整体参与计算。图中中压馈线l1、l2的极限传输功率为Pmax, 所带负荷总和分别为Pl1、Pl2, 负荷点Li功率为PLi。当馈线l2发生故障时, 断路器断开使得负荷L4、L5、L6失去供电。对于L6, 当Pmax-Pl1≥PL6时, 则可以通过网络重构实现继续供电, 且较容易实现;而对于负荷L4, 只有满足Pmax-Pl1-PL6-PL5≥PL4时, 才能通过网络重构重新供电, 较难实现。因此负荷L4必须等到线路故障清除, 断路器合闸后方能得到供电。
现负荷L6、L12加入微电网, 当馈线上发生故障时, 负荷会自动与主网断开, 此时对于负荷L4, 线路功率只要满足Pmax-Pl1-PL5+PL12≥PL4, 就可以实现网络重构, 较原先对重构功率的要求更容易实现。但是加入微电网的负荷有限, 其对供电可靠性的改善存在局限性。
因此中压馈线负荷点的供电可靠性参数可表示为:
其中, λp、Up分别为中压馈线上负荷年故障停运率和平均停电持续时间;tr、tq、tc分别为线路修理的平均时间、隔离开关和短路设备动作时间的最大值、隔离开关动作时间和重构完成时间的最大值;Y1、Y2、Y3分别为发生故障后负荷点必须等到故障完全修复后重获供电的区域、可以通过隔离开关隔离故障且在重合闸后由主网继续供电的区域、负荷点可由网络重构继续供电的区域, 且Y=Y1+Y2+Y3。
1.3 计及电压骤降的系统整体可靠性评估指标
微电网因其内部存在间歇性电源, 其发展加剧了配电网在扰动或故障下的电能质量问题, 其中电压骤降与短时供电中断引起的问题越发突出。另外, 随着用户配电自动化设备的增多和配电网拓扑结构向着短距离、高密度的方向发展, 突出了电压骤降问题的重要性。因此应该将电压骤降所带来的供电影响计入到供电可靠性中, 基于IEEE《配电网可靠性指标导则》标准, 提出计及电压骤降的系统整体可靠性指标如下:
其中, ISAIFI、ISAIDI、ICAIFI、ICAIDI、IASAI分别为系统平均停电频率、系统平均停电持续时间、用户平均停电频率、用户平均停电持续时间、平均供电可用率;δEITC、δUD分别为因电压骤降引起的敏感负荷用户等效停电概率和供电不可用时间;δEITCij、δUDij分别为负荷点i处j类用户的停运率和供电不可用时间;δEITCi为负荷点i处的停电率;Ni为负荷点i处的用户数;Nij为负荷点i处的j类用户数;pkg为k类敏感设备在第g次骤降事件中的停运概率;ak为k类敏感设备在负荷中所占比例;NE为可能使设备发生故障的电压骤降次数;NT为组成用户设备的类型总数;Tres为敏感设备因电压骤降停产后再次恢复供电所需时间;R、J分别为所有用户集合与不同类型敏感设备的用户集合。
2 基于空间拓扑最小路的评估流程
2.1 网络空间拓扑
含微电网的配电网网络空间拓扑由其原始网络图经初步元件简化及元件重定义基本步骤后得到[14], 如图2所示。图中元件不再对应实际物理元件而仅仅是一个无向节点加权连通图, SP代表源点, K代表开关, Z代表分区。各元件所包含信息描述如下。
分区 (空心节点) :分区编号、故障率、平均修复时间、年平均停电时间, 这类信息决定负荷点的故障率。
开关 (拓扑中的边) :边编号、开关操作时间, 这类信息决定负荷点的停电时间, 与分区参数一起决定负荷点的年平均停电时间。
电源点 (实心节点) :节点编号、容量。
2.2 基于最小路算法的可靠性评估流程
最小路为负荷点分区至电源点的路集中权最小者, 即为Rmin。具体定义如下:
a.在拓扑中负荷点分区到电源点所经过边b的组合B称为该负荷点分区的路R, 以B (R) 代表边集;
b.负荷点分区到电源点的路的集合称为该负荷点的路集;
c.对各边赋值一实数, 称为该边的权Q (b) , 整个拓扑变为一个赋权图;
d.图中任一路R的权表示为。
基于最小路算法的可靠性计评估算流程如图3所示。
图3中最小路搜索一般采用广度优先搜索法和深度优先所搜法, 经过逐一计算得到系统可靠性指标。
3 储能系统提高配电网供电可靠性机理分析
储能系统对功率和能量时间迁移的能力将优化配电网潮流, 提高配电系统供电灵活性。不同类型储能系统因其不同的功率能量特性对供电可靠性改善的机理存在差异。
3.1 能量型储能系统
能量型储能系统因其能量密度大的特点, 可视为一个能够吸收功率的“旋转备用容量”, 其较传统旋转备用容量更具灵活性与快速性, 对负荷供电可靠性的改善表现在帮助更多的用户在故障后通过网络重构实现持续供电。
如图4所示, 将电池储能配置于故障点处, 故障时给就近负荷点L4、L5供电, 馈送功率为ΔPL。加入能量型储能系统后, 线路l1功率只需要满足Pmax-Pl1-PL5+PL12+ΔPl+ΔPL≥PL4即可完成网络重构, 较之前更容易实现。其中ΔPl为因线路潮流的优化而减少的线路传输功率。
3.2 功率型储能系统
除故障对负荷供电可靠性造成不同程度影响外, 电能质量问题也是不可忽略的因素, 用户尤其以对电压敏感的用户为主。当供电电压骤降或骤升到一定幅值并持续一定时间将引起敏感负荷停运, 严重时同样将导致大面积停电, 增加系统停电频率, 恶化供电可靠性。如图5所示, 判断敏感负荷是否停运可借助设备敏感曲线 (CBEMA) , 图中U为标幺值, 后同。
ML、MH分别为某敏感设备低电压持续时间限值曲线和高电压限值曲线, 对系统电压骤降与骤升事件进行考核, 落在ML、MH两曲线之间的事件为正常, 落在ML曲线以下或MH曲线以上将引起敏感设备停运。
功率型储能系统因其高功率密度、长循环寿命、快速充放电特性可有效跟踪敏感用户用电电压的骤降与骤升, 稳定电压幅值并缩短低电压与高电压的持续时间, 减少敏感用户因电压骤降与电压骤升事件引起的停电, 从减少停电频率方面提高系统整体供电可靠性。
4 多元复合储能系统容量优化配置方法
能量型储能与功率型储能系统因不同的功率与能量密度特点, 其改善配电网供电可靠性的机理各异, 但两者的充放电策略以及容量配置存在耦合关系, 一方面能以最小的容量配置解决问题, 另一方面所设计的协调充放电策略优化了电池储能的充放电, 延长了电池的寿命。
4.1 储能系统充放电策略
如图6所示为能量型储能充放电流程图, 在负荷低谷时充电, 故障时或负荷高峰时放电。即正常运行时通过削峰填谷优化线路潮流, 故障时放电帮助更多负荷通过配电网重构恢复供电, 这里的故障为引起负荷失去供电的故障。
图中, soc为储能的荷电状态;Pn (kt) 为kt时刻系统有功调度值;PLmax、PLmin分别为最大负荷与最小负荷值;λ为峰荷转移比, 即转移功率与负荷总功率比值;Eb、Ebmax、Ebmin分别为电池储能剩余电量、电量上限与电量下限值。容量配置的大小直接与设定的峰荷转移比关联, λ越大所需容量越大。图7所示为超级电容器充放电流程图, 在电池储能满足充电条件下, 若λ (Pn (kt) -PLmin) ηb.chηb.inv<0.2 Pb, 即待充功率小于电池额定功率20%时, 超级电容器充电, 以避免电池频繁浅充, 提高电池储能利用率及寿命。其中ηb.ch、ηb.inv分别为电池储能充电效率与变流器效率, Pb为电池额定功率。
4.2 容量计算
将ISAIFI、ISAIDI、ICAIFI、ICAIDI、IASAI作为储能系统容量配置的技术考核指标[15], 如图8所示, 当不满足考核指标时会修正λ进而修正储能容量。T为总计算时间, Δt、Δλ分别为计算步长和修正量。
在满足技术考核指标下的储能系统容量取为:
储能系统容量计算公式如式 (6) 所示:
其中, ηc.ch、ηc.inv分别为超级电容器充电效率和变流器效率;Plim.b.ch、Plim.c.ch分别为电池储能与超级电容器的充电功率限值;socb.max、socb.min、socc.max、socc.min分别为电池储能与超级电容器的soc上、下限值。
5 算例仿真计算
图9所示为本文采用的IEEE配电网供电可靠性测试系统, 用户基本数据见表1。其中33 k V线路故障率为0.046, 修复时间为8 h;11 k V线路故障率为0.065, 修复时间为5 h;33 k V/11 k V变压器故障率为0.08, 修复时间为200 h;11 k V/0.415 k V变压器故障率为0.03, 修复时间为200 h。隔离开关动作时间为1 h, 重构过程持续时间为1.5 h。馈线载流量限制为1.6 MW。低压负荷点LP4、LP8、LP12、LP16加入微电网, 微电网孤岛失效率为0.3。微电网内各微源在并网运行时按自身功率输出特性及性价比因素决定各自的输出量以满足经济最大利益, 此时大电网将承受全部的公共耦合点功率需求变动量;在离网运行时由分布式电源在提供稳定频率电压的条件下, 按最大功率发电, 微电网离网模式下极限运行概率可对HOMER软件产生的风速、光照强度样本数据进行分析得到。初始峰荷转移比设为0.05, 且Δλ为0.01。计算总时间T为1 a。
如图10所示 (图中U为标幺值) , 由于超级电容器充放电的参与, 电池输出功率曲线较平坦, 起到了优化电池组工作状态的作用。电网发生故障时, 负荷缺电量QD在短时间内骤升且在t1时刻达到最大值, 电池储能系统启动供电, QD有所降低并在t2时刻电池储能系统放电完毕, t3时刻配电网完成重构, 由于储能系统在非故障时的移峰作用, 此时馈线有更多的功率传输裕度, QD近似成指数减少到t4时刻, 馈线达到传输极限。发生电压骤降时, 低电压的持续性超过敏感设备的极限曲线, 设备停止工作, 超级电容器快速充放电, 一方面提升了电压幅值, 另一方面缩短了低电压的持续时间, 避免了敏感设备的停运。
如图11所示, 峰荷转移比随着故障发生的次数最终趋于0.15, 依据式 (6) 计算电池储能系统容量为1 MW/4 MW·h, 超级电容器为200 k W/100 k W·h, 也可根据储能充放电功率曲线和对时间积分得到此配置。负荷点可靠性指标由最小路算法下最小路与非最小路计算之和得到, 加入储能前后部分低压负荷点可靠性参数如表2所示, 系统骤升、骤降事件如图12所示。由表2可见针对算例中第4条支路, 由于负荷LP4加入了微电网, 各可靠性指标均优于未加入微电网的其他低压负荷。
图12中DU、GU分别为算例中各类敏感负荷低压允许曲线与高压允许曲线的并集。分别统计了系统发生电压骤降与电压骤升事件, 计算结果表明, 由于超级电容器有效地跟踪了敏感负荷骤降与骤升电压, 使得能引起敏感负荷停运的电压骤降与电压骤升事件明显减少。具体表现为, 电压骤升事件中的骤升电压幅值平均值由未加超级电容的1.56 p.u.降为1.23 p.u.;电压骤升持续时间平均值由未加超级电容的210 ms缩短为120 ms。电压骤降事件中的幅值平均值由0.62 p.u.提高到0.85 p.u.;骤降持续时间平均值由205 ms缩短为130 ms。
系统可靠性指标计算结果见表3, 能量型储能系统对指标ISAIDI、ICAIDI及IASAI的改善起主导作用, 而功率型储能系统由于大幅减少了敏感设备停运率, 在改善停电频率指标ISAIFI、ICAIFI上有明显的作用。
6 结论
针对配电网薄弱的现状结构以及电能质量问题, 改进并提出了一种含微电网的新型配电网供电可靠性指标计算方法, 该方法计及因电压骤降骤升引起的敏感复合停运频次以及累计停运时间, 克服了可靠性指标常规计算方法的不真实性。分析了基于网络空间拓扑最小路的可靠性评估方法和多元复合储能系统提高配电系统整体供电可靠性的机理, 提出了多元复合储能系统容量配比计算方法。最后基于IEEE可靠性测试系统的仿真计算得到了如下结论。
a.相比较未加入微电网的低压负荷可靠性指标, 加入微电网的负荷点可靠性指标有明显改善。
b.能量型储能的配置对缺电持续时间及供电可用率相关指标ISAIDI、ICAIDI、IASAI有明显改善;功率型储能的配置对停电频率相关指标ISAIFI、ICAIFI有明显改善。
c.基于论文储能系统的充放电策略, 在满足ISAIDI、ICAIDI、IASAI、ISAIFI、ICAIFI供电可靠性指标下的多元复合储能系统最小容量配置取决于负荷日用电电量和负荷最大功率以及微电网容量。
摘要：提出了一种改进的含微电网的新型配电网供电可靠性指标计算方法。该方法计及因电压骤降、骤升引起的敏感复合停运频次及累计停运时间, 克服了可靠性指标常规计算方法的不真实性。分析了基于最小路的负荷点可靠性评估方法和多元复合储能系统提高配电系统整体供电可靠性的机理, 制定了正常、故障情况下的充放电策略, 在此基础上提出了多元复合储能系统容量配比计算方法。IEEE可靠性测试系统的仿真结果, 验证了所提方法的正确性与有效性。