基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略

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1、基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略链接：www.china-nengyuan.com/tech/90487.html来源：中国新能源网china-nengyuan.com基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略1121211陈益哲，张步涵，王江虹，毛彪，方仍存，毛承雄，段善旭（1．电力安全与高效湖北省重点实验室(华中科技大学)，湖北省武汉市430074；2．湖北省电力公司，湖北省武汉市430074）0引言[1][2]微网是分布式电源接入电网的一种有效解决方案，是智能电网的重要组成部分。在微网中，风电和

2、光伏等分布式电源的输出具有间歇性和随机性的特点，1d中的负荷变化也较大，这给微网的稳定[3]运行带来了挑战。储能系统可以抑制微网的瞬时功率波动，改善微网电能质量，还能起到削峰填谷的作用，对维持微网的稳定运行起到很大作用。蓄电池能量密度大，技术成熟，成本较低，是目前微网中比较经济和容易实现的储能技术。目前，专家和学者针对蓄电池储能技术在分布式发电与微网中的应用问题开展了广泛研究，文献[4]采用有功功率实测值与参考值的差值控制方式，减小了风电的功率波动。文献[5]采用逆变器下垂控制策略，维持了微网从并网转孤网运行时

3、，微网的频率和电压稳定。文献[6]研究了超级电容器和蓄电池混合储能系统在微网中的应用，结合超级电容器和蓄电池2者的优点，在一定程度上延长了蓄电池的使用寿命。现有研究一般侧重于基于功率波动检测结果的控制策略，这种控制策略往往受储能体本身运行条件的限制，如蓄电池容量、充放电速度与充放电次数。考虑到蓄电池的功率密度小，不能短时释放较大功率，若用于平抑微网的瞬时功率波动，将会导致蓄电池频繁充放电，严重缩短蓄电池的使用寿命，增加储能系统维护的成本。因此，以蓄电池为储能体的储能系统最适于平抑微网中较长周期的负荷(如日负荷)

4、变动。本文从蓄电池本身的特性考虑，提出一种基于微网短期负荷预测的主动控制策略，研究蓄电池储能系统的结构和控制策略，建立微网的仿真模型，通过仿真验证这种控制策略的可行性。1微网短期负荷预测微网是智能电网的重要组成部分。智能电表是实现电网智能化管理的必须环节。智能电表的一个重要用途是用采集的负荷数据对负荷进行分析和预测[7]。对于整个微网，通过采集微网各用户智能电表中的历史负荷数据，对其日负荷曲线进行预测。这里的负荷是一个综合负荷的概念，不但包括传统负荷，而且包括分布式电源(风机、光伏等)的出力，将这些随机性较强的

5、新能源(风机、光伏)的功率波动和传统负荷的功率波动综合在一起考虑。目前，短期负荷预测主要采用时间序列法、支持向量机、神经网络、小波分析、专家系统等。经典的时间序列法计算量小，速度快，可以及时进行实时预测。但该方法没有考虑天气等因素，当天气变化剧烈时，预测精度会受影响。文献[8]提出了一种考虑气温等外界因素对负荷非线性影响的改进时间序列算法。文献[9]提出了一种提高时间序列气象适应性的短期电力负荷预测算法。文献[10-11]也考虑了气象因素对负荷的影响。这些改进算法都可以应用到微网的短期负荷预测中。页面1/11基

6、于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略链接：www.china-nengyuan.com/tech/90487.html来源：中国新能源网china-nengyuan.com图1是负荷预测到生成储能系统充放电指令的流程。本文要特别说明的是确定储能系统的充放电区间，即第4个步骤。这一步根据蓄电池的特性，对充放电策略进行优化。在获得日负荷曲线和日平均负荷的基础之上，根据蓄电池组容量和负荷的峰谷时间段，确定1个或多个充电区间和放电区间，这样可以有效避免蓄电池频繁充放电，延长蓄电池使用寿命，也可以避免蓄电池过度充电或

7、过度放电，起到保护蓄电池的作用。同时，在峰谷时间段充放电，可以有效起到削峰填谷的作用。风力的随机性一直是风机大规模应用的障碍。一般情况下，深夜至凌晨风力较大，白天风力较小，而负荷则集中在白天，深夜至凌晨较小。通过采用这种控制策略，可在深夜至凌晨吸收风机发出的多余电能，当白天负荷较大时将这些电能用于削峰，起到经济调度的作用。2蓄电池储能系统结构与控制策略页面2/11基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略链接：www.china-nengyuan.com/tech/90487.html来源：中国新能源网chin

8、a-nengyuan.com页面3/11基于短期负荷预测的微网储能系统主动控制策略链接：www.china-nengyuan.com/tech/90487.html来源：中国新能源网china-nengyuan.com3微网中的分布式电源模型3.1异步风力发电机模型本文微网中的分布式电源采用异步风力发电机和三相光伏发电电源。微网中适合使用小功率的异步风力发电机，图5为异步风力发电机仿真