针对独立风光发电中混合储能容量优化配置研究.pdf

第４１卷第４期２０１３年２月１６日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｂｌ＿４１ＮＯ．４Ｆｅｂ．１６．２０１３针对独立风光发电中混合储能容量优化配置研究杨瑁，张建成，周阳，牛虎，梁廷婷（１．新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学），河北保定０７１００３２．国网新源张家口风光储示范电站有限公司，河北张家口０７５０００）摘要：为有效降低独立风光发电系统中混合储能系统的费用成本，需要合理的优化配置储能系统容量。通过分析超级电容器和蓄电池的储能特性，提出一种基于该类混合储能系统的能量管理策略，并分析了此能量管理策略下的系统负荷缺电率（ＬＰＳＰ）的计算流程。建立了以全生命周期费用（ＬＣＣ）理论为基础的储能装置年均费用为目标函数，以独立风光发电系统ＬＰＳＰ等可靠性指标为约束条件的储能容量优化模型，并运用改进粒子群算法对优化问题进行求解。通过算例结果分析，表明所提出的能量管理策略能够更加充分地发挥两种储能元件的互补优势，有效降低储能系统成本。关键词：风光发电系统；混合储能：蓄电池；超级电容器；能量管理策略Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｃａｐａｃｉｔｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｈｙｂｒｉｄｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍｉｎｓｔａｎｄ－ａｌｏｎｅｗｉｎｄ／ＰＶｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍＹＡＮＧＪｕｎ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎ．ｃｈｅｎｇ，ＺＨＯＵＹａｎｇ，ＮＩＵＨｕ，ＬＩＡＮＧＴｉｎｇ．ｔｉｎｇ（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｌｔｅｒｎａｔｅＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＳｏｕｒｃｅｓ（ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ），Ｂａｏｄｉｎｇ０７１００３，Ｃｈｉｎａ；２．ＺｈａｎｇｊｉａｋｏｕＷｉｎｄａｎｄＳｏｌａｒＰｏｗｅｒＥｎｅｒｇｙＤｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎＳｔａｔｉｏｎＣｏ．，Ｌｔｄ，ＳｔａｔｅＧｒｉｄ，Ｚｈａｎｇｊｉａｋｏｕ０７５０００，Ｃｈｉｎａ）—Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｃｏｓｔｓｏｆｓｔａｎｄａｌｏｎｅＷｉｎｄ／ＰＶｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｃｏｎｆｉｇｕｒｅｔｈｅｃａｐａｃｉｔｙｒａｔｉｏｏｆｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍｒｅａｓｏｎａｂｌｙ．Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｕｌｔｒａｃａｐａｃｉｔｏｒａｎｄｂａｔｔｅｒｙ，ａｎｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｔｈｅｈｙｂｒｉｄｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆＬＰＳＰｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ．Ａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｌｏｗｅｓｔａｖｅｒａｇｅａｎｎｕａｌｃｏｓｔｏｆｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒｉｎｇｄｅｖｉｃｅｂａｓｅｄｏｎｌｉｆｅｃｙｃｌｅｃｏｓｔｔｈｅｏｒｙａｓｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅ，ａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘｅｓｓｕｃｈａｓＬＰＳＰｏｆ—ｓｔａｎｄａｌｏｎｅＷｉｎｄ／ＰＶＳｙｓｔｅｍａｓｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ｔｈｅｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｓｓｏｌｖｅｄｂｙｉｍｐｒｏｖｅｄＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｉｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙｃｏｕｌｄｐｌａｙｔｈｅｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｗｏｓｔｏｒａｇｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｍｏｒｅａｄｅｑｕａｔｅｌｙ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅｃｒｅａｓｅｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍｃｏｓｔｂｙｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆａｎｅｘａｍｐｌｅ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．５１１７７０４７）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄ／ＰＶｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｈｙｂｒｉｄｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅ；ｂａｔｔｅｒｙ；ｕｌｔｒａｃａｐａｃｉｔｏｒ；ｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ中图分类号：ＴＭ６１５文献标识码：Ａ文章编号：１６７４．３４１５（２０１３）０４．００３８．０６０引言为了保护环境和人类的可持续发展，各种可再生能源的利用和研究已经日益受到人类的重视。目前众多可再生能源技术开发中，潜力最大、发展应用前景最好的是风能和太阳能。它们作为可再生的能源具有分布广泛、再生、无污染等优点，近年来基金项目：国家自然科学基金项目（５１１７７０４７）；国家科技支撑计划项目（２０１１ＢＡＡ０７Ｂ０２）得到了快速的发展【ｌ之】。风光发电系统是可再生能源发电系统的一种重要形式，其相对于风力发电或光伏发电具有更平稳的电力输出能力和更高的可靠性，同时还能降低对储能的要求【３Ｊ。目前，风光发电系统和光伏发电系统中常用的储能装置是铅酸蓄电池ＭＪ。蓄电池的比能量高，便于长期存储电能，能使整个风光发电系统的能量调节范围增加。但它循环寿命短、功率密度低、环境污染严重，加之风光发电系统输出功率的不稳定性和间歇性，往往导致蓄电池过早失效或容量损失，杨琚，等针对独立风光发电中混合储能容量优化配置研究．３９．加大了系统成本，限制风光发电系统的大规模快速发展。超级电容器作为一种新型的储能器件，具有功率密度大、充放电速度快、循环寿命长等无可替代的优良特性，可以有效抑制系统的短时功率波动，成为处理尖峰负荷的最佳选择。有关研究也表明，将蓄电池和超级电容器同时作为储能装置能够使蓄电池工作在优化的充放电状态，显著减少蓄电池充放电次数，延长其使用寿命Ｊ，从而大大降低系统运行成本。目前，国内外已经开展了对风光发电系统储能容量优化配置的研究【６。，但这些研究基本上仅考虑单一储能装置的容量优化，仍不能有效的降低储能成本。本文将超级电容器和蓄电池混合共同作为独立风光发电系统的储能装置，对独立风光发电中储能容量优化配置展开研究。１模型分析１．１风光发电系统结构与原理基于蓄电池／超级电容器混合储能的独立风光发电系统主要由风力发电机、光伏阵列、储能系统、逆变器、负载等部分组成，其结构简图如图１所示。图１基于混合储能的独立风光发电系统结构图Ｆｉｇ．１ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＷｉｎｄ／ＰＶｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｈｙｂｒｉｄｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍ在风光资源充足时，储能装置处于充电状态，将多余的电能存储起来，提高风光资源利用率；在风光资源不足或遇峰值负荷时储能装置释放储存的电能供给负荷，以保证系统平稳连续的供电；当遇到长期阴雨天气且风力较弱时，风光电源无法正常发电，储能系统仍能够满足重要负荷一定时间内的用电要求，提高系统的供电可靠性。１．２储能装置模型现建立蓄电池和超级电容器的数学模型，为下一节储能系统容量优化研究奠定基础。ａ．蓄电池组模型记单体蓄电池的标称额定容量为Ｃｈ（Ａｈ），额定电压为（Ｖ），则对于级联数量为ｍ的蓄电池组，其储能总量（单位ＭＷ．ｈ，本节统一能量单位Ｍｗ．ｈ，功率单位Ｍｗ）为Ｅｂ＝ｍ／１０。（１）假设给定蓄电池的最大放电深度为ＤＯＤ，则该蓄电池组最小的剩余能量Ｅｂ，姗ｉ＝ｍ（１一ＤＯＤ）／１０。（２）通常情况下，蓄电池以ＣＩＯ的时间率放电，则上述蓄电池组的额定输出功率为＝ｍＵｂ／１０（３）ｂ．超级电容器组模型假设超级电容器的电容值为端电压为则对于级联数量为的超级电容器储存的能量公式为＝Ｏ．５ｎ。。在实际的应用中，超级电容器的端电压会有一个工作范围，记为：～一，则该超级电容器组存储能量的上下限分别为Ｅｕ。＝０．５ｎＣｕ。／３．６ｘ１０（４）。ｉｎ＝０．５ｎ。ｔｎ／３．６ｘｌＯ（５）记单体超级电容器最大工作电流为Ｉｕ。，则级联数量为的超级电容器组的最大输出功率可表示为尸ｕ：ｎＵｕｃｍａｘＩ。／１０。（６）由于电源输出功率和负荷功率均具有很强的随机波动性，因此储能装置的储能量也在随时间相应地不断变化。当（）７７ｃ＞Ｐ，（ｋｔ）时储能装置处于充电状态，储能装置的储能量可以表示为…ｆＥｂ（ｋｔ）：［（一１）＋（ｋｔ）ｘｔｘｒｌｂ【。（）：。［（七一１）＋。（ｋｔ）ｘｔＸｒｌｕ。。当（幻）＜Ｐ，（ｋｔ）时储能装置处于放电状态，储能装置的储能量可以表示为ｉＥｂ（）＝Ｅｂ［（一１）ｆ卜Ｐｂ（ｋｔ）ｘｔ／ｑｂａｄ，。、【（）＝。［（七一１）小一（ｋｔ）ｘｔ／ｑｕ。ｄ式中：ｒｌｃ是系统逆变器的功率转换效率；（），巨．（ｋｔ）分别为蓄电池组和超级电容器组时刻的储能量；［（尼一１）］，。［（一１）ｔ］分别为蓄电池组和超级电容器组（尼一１）时刻的储能量；尸ｈ。（），。（）分别为蓄电池组和超级电容器组在ｋｔ时刻的充放电功率；７７ｂ，７７ｂｄ，ｑｕ。。，仇。ｄ分别为蓄电池细和超级电容器组充放电效率。电力系统保护与控制２混合储能系统能量管理策略２．１能量管理策略考虑到间歇式电源功率的波动性，并结合蓄电池和超级电容器互补的储能特性，提出适合该混合储能系统的能量管理策略如下：为充分发挥超级电容器功率密度大，循环寿命长，响应速度快的优势，同时有效回避其能量密度低的缺陷，超级电容器主要承担不平衡功率中的频繁波动功率；蓄电池只负责承担不平衡功率中的基本功率，这样可以有效避免蓄电池频繁充放电造成的小循环充放电现象，且蓄电池均以额定功率充放电，保证蓄电池处于优化的工作状态，延长蓄电池的使用寿命，提高储能系统整体的经济性。２．２ＬＰＳＰ计算流程所谓负荷的缺电率（ＬｏｓｓｏｆＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ＬＰＳＰ）就是在系统运行过程中，负荷缺电量（ＬＰＳ）与负荷总需求量的比值，满足下式Ｊ土．！－ＬＰＳＰ＝、＞ＬＰＳ（ｆ、ｆ、＞Ｅ１（ｆ、（９）』＿、』＿・、ｔ＝ｌｔ＝ｌ其中：ｆ为单位时间问隔；为总计算次数。针对上述能量管理策略，分析该风光发电系统的ＬＰＳＰ计算流程如图２。当风光电源功率足以满足负荷要求，即＝（Ｐｗ＋尸Ｄｖ）一＞０时，负荷缺电量（ＬＰＳ）为零，储能装置充电，具体过程见图３；当风光电源功率不足，即＝（尸Ｗ＋）一＜０时，储能装置放电弥补电源功率缺额，负荷缺电量（￡的计算示于图４。图２ＬＰＳＰ计算流程图Ｆｉｇ．２ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＬｏｓｓｏｆＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ图３储能装置充电时ＬＰＳＰ的计算流程图Ｆｉｇ．３ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＬｏｓｓｏｆＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｗｈｅｎｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒｉｎｇｄｅｖｉｃｅｉｓｃｈａｒｇｉｎｇ杨瑶，等针对独立风光发电中混合储能容量优化配置研究图４储能装置放电时ＬＰＳＰ的计算流程图Ｆｉｇ．４ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＬｏｓｓｏｆＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｗｈｅｎｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒｉｎｇｄｅｖｉｃｅｉｓｄｉｓｃｈａｒｇｉｎｇ３储能系统容量优化模型３．１优化目标函数—根据ＩＥＣ６０３００．３３（国际电工委员会制定的全寿命周期成本计算的标准）的规定【９】，设备的全寿命周期成本（ＬｉｆｅＣｙｃｌｅＣｏｓｔ，ＬＣＣ）是指整个寿命周期内所消耗的总成本，包括购置成本（ＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＣｏｓｔ），拥有成本（ＯｗｎｅｒｓｈｉｐＣｏｓｔ）和废弃成本（ＤｉｓｐｏｓａｌＣｏｓｔ）。ＬＣＣ＝ｃ『ａ０＋Ｃ０＋Ｃｄｉ（１０）其中：ＬＣＣ是全寿命周期成本；Ｃ是设备的购置ａａ成本；是设备的拥有成本（运行和维护成本）；；是设备的废弃成本（报废成本和残值）。对ＬＣＣ模型的主要构成要素进行具体的分析，将储能系统优化目标模型定义为四大成本之和，即ＩＥＣ标准中的购置成本、运行成本、维护成本以及处置成本，并给出具体的表达式【ＪＵＪｍｉｎＣ＝Ｃａ＋Ｃｏ。＋Ｃｍ。＋ｃ『ｄ。（１１）其中：Ｇ、指储能装置的购置成本（ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｃｏｓｔ），包括储能装置及其附加设备的购置成本；Ｃｏ指储能装置的运行成本（ｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｏｓｔ），包括储能装置的试验、安装、损耗、停运成本、人工费用等；Ｃ『瑚。指储能装置的维护成本（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｃｏｓｔ），包括故障前的检修成本和故障后的维修成本；指储能装置的处置成本（ｄｉｓｐｏｓａｌｃｏｓｔ），包括储能装置的报废成本和残值。上述优化目标模型克服了传统经济性优化问题中只注重降低初始购置成本的局限性，将储能装置电力系统保护与控制成本延伸到安装、运行、维护、失效报废等整个寿命期过程中使得优化结果更符合实际情况，更具有现实意义。３．２优化约束条件根据上述能量管理策略，并考虑独立风光发电系统的运行特性，研究适用于独立风光发电系统的储能系统容量优化配置的约束条件如式（１２）＝（（，）＋（，＂））仇：（蔚）～（（）＋（））ｌ≤（，＝（），（ｋｔ，）Ｐｃ一（Ｍ）≤≤（）（，）（）（Ｅ（ｋｔ，ｎ）”（）≤（）ｏｆｘ——≥（丘（一Ｅｌ（ｍ））ｒｌｂａｄ＋（（ｍ一巨．。ｔＴ１ｉ（）），兀ｃｄ×ｘｔｌｒｌｏｍ，（１２）式中：ｍ，表示蓄电池组和超级电容器组的个数；表示不平衡功率咖中基本功率所占比例；是额定负荷中重要负荷的比例系数。第一个公式属于系统合理性的要求；第二、三、四个公式是保证蓄电池和超级电容器正常运行的基本约束，可以看出为延长蓄电池寿命，蓄电池功率值设定为其额定功率；第五个公式体现了所提的能量管理策略，即蓄电池的功率输出维持在基本负荷以内；第六个公式表示用户对独立风光发电系统自主能力的要求，即当遇到连续阴雨且无风天气时，风机与光伏电源无法正常发电，储能系统仍能够保证重要负荷不问断供电小时数；第七个公式是指独立风光发电系统需要满足一定的供电可靠性，这里以负荷缺电率（ＬＰＳＰ）作为供电可靠性指标。４算例分析以某国家示范工程一期建设项目为例进行分析计算，该建设项目包含１００Ｍｗ的风电系统和４０Ｍｗ的太阳能光伏发电系统，假设当地负荷为８０ＭＷ，且独立运行，现在为其配置储能容量。详细参数如表１。本文采取５０个蓄电池单体、１００个超级电容器单体串并联分别组成蓄电池组和超级电容器组，根据图５所示，风电年发电预测数据、光伏年发电预测数据、负荷年用电预测数据，运用改进粒子群优化算法【ｌ】对优化问题进行求解。当采用基本能量管理策略进行优化计算时，即不考虑对蓄电池的工作状态进行优化，蓄电池和超级电容器工作不分优先次序，平等的弥补不平衡负荷，优化计算结果如表２所示。表１系统参数Ｔａｂｌｅ１Ｓｙｓｔｅｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓ系统参数参数值风力发电厂额定容量／ＭＷ１Ｏ０光伏电站额定容量／ＭＷ４０负荷额定功率／ＭＷ８０逆变器效率０．９５额定容量／Ａｈ１ＯＯ额定电压～１２放电深度０．４蓄充电效率０．７电放电效率０．８池循环寿命／次１５００维护系数０．０２折旧系数０．０００６单价／元４００电容，Ｆ３５００额定电压～２．７超最小工作电压，Ｖ０．８级最大工作电流／Ａ１５００电充放电效率０．９８容循环寿命／次５０００００器维护系数０．００３单价／元３５００．７０８０．６５系统自主时间／ｈ２４ＬＰＳＰ０．０３０２０００４０００６０００８０００ｇｈ０２０００４０００６０００８０００ｔ／ｈ∞鲫∞加苫、件蠢删匿杨瑁，等针对独立风光发电中混合储能容量优化配置研究．４３．０２０００４０００６０００８０００ｈ图５风电功率／光伏发电功率，负荷功率０．５ｈ发电预测值Ｆｉｇ．５ＦｏｒｅｃａｓｔｏｆｈＭｆａｎｈｏｕｒｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒ／ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒ／ｌｏａｄｐｏｗｅｒ表２基本能量管理策略优化计算结果Ｔａｂｌｅ２Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｂａｓｉｃｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ优化参数数值蓄电池组数蓄电池折旧值超级电容器组数超级电容器折旧值ＬＰＳＰ年均最小费用／万元采用本文所提能量管理策略进行优化计算，优化计算结果如表３所示。表３新能量管理策略优化计算结果Ｔａｂｌｅ３Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｎｅｗｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ优化参数数值蓄电池组数蓄电池折旧值超级电容器组数超级电容器折旧值ＬＰｓＰ年均最小费用／万元１８２９Ｏ．１１３６１７８７７７Ｏ．０Ｏ１５２５０．０３００００６２７．７６６５７６通过表２和表３的数据可以看出，在相同的供电可靠性约束下，本文所提能量管理策略比基本策略计算所得年平均最小费用要少近２０万，同时可以发现蓄电池的折旧程度相差两倍多，因此本文所提能量管理策略可以使整个储能系统的运行年限延长，这就在相当程度上节省了储能开支。由此得出新的能源管理策略能够更加充分地发挥两种储能元件的互补优势，有效降低储能系统成本。根据表３优化结果数据，绘制蓄电池组和超级电容器组在一年中４３００ｈ－４４００ｈ时间段的输出功率变化曲线如图６所示，其中表示蓄电池输出功率，。表示超级电容器输出功率。由图６可以看出，由于超级电容器组的参与，蓄电池组的输出功率变化很平坦，峰值不平衡功率和频变不平衡功率主要由超级电容器组提供，这样可以有效地优化了蓄电池组的工作状态，延长了其使用寿命，最终减少了储能系统的运行维护等费用。图６超级电容器组，蓄电池组输出功率曲线Ｆｉｇ．６Ｐｏｗｅｒｃｕｒｖｅｓｏｆｕｌｔｒａｃａｐａｃｉｔｏｒｐｉｌｅ／ｓｔｏｒａｇｅｂａｔｔｅｒｙｐｉｌｅ５结论本文通过分析超级电容器和蓄电池的储能特性，建立了其数学模型；根据风光电站功率输出特性以及负荷功率波动特性，充分利用超级电容器和蓄电池优良的互补性，提出了适合该类混合储能系统的能量管理策略，并分析了此能量管理策略下的系统负荷缺电率（ＬＰＳＰ）的计算流程；建立以全生命周期费用（ＬＣＣ）理论为基础的储能容量优化目标函数，以独立风光发电系统负荷缺电率（ＬＰＳＰ）等可靠性指标为约束条件的优化模型，运用改进粒子群算法进行优化问题的求解。最后通过算例验证了所提能量管理策略能够更加充分地发挥两种储能元件的互补优势，有效降低储能系统成本。本文所提出的容量优化方法与策略为风光发电系统独立运行时储能系统的配置提供了方法，对于联网运行系统容量优化设计方法同样具有参考意义。参考文献［１］冬雷，廖晓钟，刘广忱，等．分布式风光互补发电系统及其多目标优化控制策略研究【Ｊ】．仪器仪表学报，２００５，２６（８）：７５０－７５３．——ＤＯＮＧＬｅｉ，ＬＩＡＯＸｉａｏｚｈｏｎｇ，ＬＩＵＧｕａｎｇｃｈｅｎ，ｅｔａ１．Ｍｕｌｔｉ－ｉｎｄｅｘｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰＶａｎｄｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｌｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ，２００５２６（８）：７５０－７５３．［２］刘立群，王志新，顾临峰．基于改进模糊法的分布式风光互补发电系统ＭＰＰＴ控制［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１１，３９（１５）：７０－７４，７９．如∞∞如加事毫料枢《Ｏ２９２４∞踮ｌ２ＯＯ００Ｏ４．．４４．．电力系统保护与控制—ＬＩＵＬｉ。ｑｕｎ，ＷＡＮＧＺｈｉｘｉｎ，ＧＵＬｉｎ－ｆｅｎｇ．ＭＰＰＴｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｆｕｚｚｙｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｙｂｒｉｄｗｉｎｄ－ｓｏｌａｒｐｏｗｅｒ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ—ａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１１，３９（１５）：７０７４，７９．［３］徐大明，康龙云，曹秉刚．风光互补独立发电系统的—优化设计［Ｊ］．太阳能学报，２００６，２７（９）：９１９９２２．‘—ＸＵＤａｍｉｎｇ，ＫＡＮＧＬｏｎｇ－ｙｕｎ，ＣＡＯＢｉｎｇｇａｎｇ．ＯｐｔｉｍａｌｄｅｓｉｇｎｏｆｓｔａｎｄａｌｏｎｅｈｙｂｒｉｄＷｉｎｄ／ＰＶｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｎｅｒｇｉａｅＳｏｌａｒｉｓＳｉｎｉｃａ，２００６，２７（９）：９１９．９２２．［４］李少林，姚国兴．风光互补发电蓄电池超级电容器混合储能研究［Ｊ］．电力电子技术，２０１０，４４（２）：１２１４．—ＬＩＳｈａｏｌｉｎ，ＹＡＯＧｕｏ－ｘｉｎｇ，Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｕｌｔｒａｃａｐａｃｉｔｏｒ／ｂａａｅｒｙｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｉｎＷｉｎｄ／Ｓｏｌａｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．—ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１０，４４（２）：１２１４．［５］周林，黄勇，郭珂，等．微电网储能技术研究综述［Ｊ］．—电力系统保护与控制，２０１１，３９ｆ７）：１４７１５２．ＺＨＯＵＬｉｎ，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇ，ＧＵＯＫｅ，ｅｔａ１．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｍｉｃｒｏｇｒｉｄ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１ｌ，３９（７）：１４７・１５２．［６］ＺｈａｏＹＳ，ＺｈａｎＪ，Ｚｈａｎｇｅｔａ１．ＴｈｅｏｐｔｉｍａｌｃａｐａｃｉｔｙｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｏｆａｎｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＷｉｎｄ／ＰＶｈｙｂｒｉｄｐｏｗｅｒｓｕｐｐｌｙｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｃ】／／ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＣｏｎｔｒｏｌ，ＯｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＡＰＳＣＯＭ２００９），８ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ，２００９：１－７．［７３ＦａｔｅｍｅｈＪａｈａｎｂａｎｉＡｒｄａｋａｎｉ，ＧｈｏｌａｍｈｏｓｓｅｉｎＲｉａｈｙ，ＭｅｈｒｄａｄＡｂｅｄｉ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆａｎｏｐｔｉｍｕｍｈｙｂｒｉｄｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｉｃｅｓ［Ｃ】／／ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＥＥ），２０１０１８ｔｈＩｒａｎｉａｎ—Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ，２０１０：８４２８４７．［８］ＴｅｓｔａＡ，ｄｅＣａｒｏＳ，ＬａＴｏｒｒｅＲ，ｅｔａｌ。Ｏｐｔｉｍａｌｄｅｓｉｇｎｏｆ—ｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒｓｔａｎｄａｌｏｎｅｈｙｂｒｉｄＷｉｎｄ／ＰＶｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ［Ｃ】／／ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＤｒｉｖｅｓＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＭｏｔｉｏｎ（ＳＰＥＥＤＡＭ），２０１０ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎ，２０１０：１２９１－１２９６．１９ＪＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎ．Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅ—ｃｏｓｔｉｎｇ［Ｓ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｔａｎｄａｒｄ６０３００－３３，２００４．［１Ｏ］崔新奇，尹来宾，范春菊，等．变电站改造中变压器全生命周期费用（ＬＥＥ）模型的研究［Ｊ］＿电力系统保护与—控制，２０１０，３８（７）：６９７３．—ＣＵＩＸｉｎ－ｑｉ，Ｙ１ＮＬａｉｂｉｎ，ＦＡＮＣｈｕｎ－ｊｕ，ｅｔａ１．ＳｔｕｄｙｏｆＬＣＣｆｏｒｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｉｎｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ—Ｃｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（７）：６９７３．［１１］黄友锐．智能优化算法及其应用［Ｍ】．北京：国防工业出版社．２００８．—ＨＵＡＮＧＹｏｕｒｕｉ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ，２００８．［１２］姜文，严正．基于一种改进粒子群算法的含风电场电力系统动态经济调度［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（２１）：１７３－１７８．１８３．ＪＩＡＮＧＷｅｎ，ＹＡＮＺｈｅｎｇ．ＤｙｎａｍｉｃｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＩＰＳＯ【Ｊ】．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（２１）：ｌ７３．１７８．１８３．收稿日期：２０１２－０４－１８；—修回日期：２０１２－０５３０作者简介：杨瑁（１９８７一），女，硕士研究生，主要从事新能源发—电中储能容量优化配置研究；Ｅｍａｉｌ：ｙａｎｇｊｕｎ３８６６＠１２６．ｃｏｍ张建成（１９６５一），男，教授，博士，硕士生导师，研究方向为新型储能技术、电能质量控制技术、可再生能源发电控制技术等；周阳（１９８５一），男，硕士研究生，主要从事光伏储能和并网技术研究。