平抑光伏波動(dòng)的多儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略研究

蔡　放,許伯陽(yáng),鄭旭東

(1.東北電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院,吉林 吉林 132012; 2.國(guó)網(wǎng)遼寧省電力公司 大連市供電公司,遼寧 大連 116000)

?

平抑光伏波動(dòng)的多儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略研究

蔡放1,許伯陽(yáng)1,鄭旭東2

(1.東北電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院,吉林 吉林 132012; 2.國(guó)網(wǎng)遼寧省電力公司 大連市供電公司,遼寧 大連 116000)

為了提高光伏利用率，平抑光伏波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)造成的影響，研究了有效平抑光伏波動(dòng)的儲(chǔ)能控制策略，并比較了三種儲(chǔ)能策略。通過某區(qū)域電站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)仿真計(jì)算,結(jié)果表明:分布式儲(chǔ)能平抑后功率曲線波動(dòng)度以及儲(chǔ)能性能最差。集中式儲(chǔ)能波動(dòng)度和動(dòng)作次數(shù)雖有所降低,但是棄光量減少不明顯。類AGC儲(chǔ)能控制策略在儲(chǔ)能效能、棄光以及提高光伏入網(wǎng)規(guī)模優(yōu)勢(shì)明顯。

光伏功率波動(dòng);功率相消;儲(chǔ)能性能;類AGC控制儲(chǔ)能;功率曲線波動(dòng)度

截至2015年底,全國(guó)光伏電站裝機(jī)達(dá)到4318×104kW[1],由于光伏出力多依賴自然環(huán)境,具有不可控性,因此受電網(wǎng)調(diào)度約束控制,當(dāng)光伏出力波動(dòng)大于日前預(yù)測(cè)出力時(shí),多余的出力需要舍棄,這就造成棄光現(xiàn)象。據(jù)統(tǒng)計(jì),2015年全國(guó)大型光伏發(fā)電基地全年平均棄光率為10%,其中甘肅電網(wǎng)占比28%,所以平抑光伏波動(dòng)使其適應(yīng)確定性的電網(wǎng)預(yù)測(cè)出力,提高光伏利用率是光伏領(lǐng)域亟待解決的問題。

目前,儲(chǔ)能系統(tǒng)被認(rèn)為是有效平抑波動(dòng)最有效手段。文獻(xiàn)[2,3]在滿足負(fù)荷缺電率指標(biāo)下,采用閥控鉛酸電池系統(tǒng)作為儲(chǔ)能系統(tǒng)投資最小;文獻(xiàn)[4]確立考慮經(jīng)濟(jì)性的光伏儲(chǔ)能最優(yōu)容量;文獻(xiàn)[5]提出用小波包方法分解光伏輸出功率信號(hào),通過功率型儲(chǔ)能SOC的模糊控制優(yōu)化不同儲(chǔ)能間的功率分配,改善了光伏出力波動(dòng)的平抑效果。文獻(xiàn)[6]建立了基于鈉硫電池的儲(chǔ)能電站動(dòng)態(tài)性能分析與評(píng)價(jià)模型,提出了BESS動(dòng)態(tài)充放電控制策略。文獻(xiàn)[7]闡述儲(chǔ)能技術(shù)在電力系統(tǒng)中具有削峰填谷、提高電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性改善電能質(zhì)量等重要作用。

事實(shí)上,光伏波動(dòng)的不利源于全網(wǎng)的光伏功率波動(dòng),面向單站的功率平抑存在儲(chǔ)能的過度調(diào)控。只有當(dāng)站群功率波動(dòng)超出系統(tǒng)有功能力調(diào)節(jié)范圍時(shí),光伏-電網(wǎng)之間的源網(wǎng)矛盾才需要緩解。本文基于文獻(xiàn)[8]研究風(fēng)電領(lǐng)域的基礎(chǔ)上,在光伏領(lǐng)域比對(duì)了分布式儲(chǔ)能控制策略、集中式儲(chǔ)能控制策略與類AGC儲(chǔ)能控制策略,結(jié)果表明類AGC儲(chǔ)能控制策略在平抑效果、棄光、經(jīng)濟(jì)性、光伏入網(wǎng)規(guī)模等方面較其他兩種儲(chǔ)能策略有明顯優(yōu)勢(shì)。

1　站群內(nèi)光伏電站間能量的對(duì)消

單個(gè)光伏電站白天出力易受周圍環(huán)境影響,所以其功率波動(dòng)幅值較大,最大功率幅值波動(dòng)標(biāo)幺值為0.14。站群內(nèi)各光伏電站地理位置、光伏電站裝機(jī)規(guī)模等不同,當(dāng)12個(gè)光伏電站匯聚到330 kV匯集站,匯聚站內(nèi)最大功率幅值波動(dòng)標(biāo)幺值0.07、單站與站群波動(dòng)曲線如圖1所示。

圖1　單站與站群波動(dòng)圖

定義一個(gè)指標(biāo)I,定量評(píng)價(jià)功率波動(dòng)曲線的波動(dòng)程度,把I值稱為功率波動(dòng)曲線的波動(dòng)度。

(1)

波動(dòng)度I值越小,代表光伏電站的功率曲線波動(dòng)越平緩,對(duì)電網(wǎng)調(diào)度及儲(chǔ)能系統(tǒng)最佳。功率波動(dòng)度I值趨勢(shì)如圖2所示。

圖2　功率波動(dòng)度I值趨勢(shì)圖

由圖2知,隨著匯集站光伏電站的增加,匯聚內(nèi)群功率曲線波動(dòng)度愈來愈小,匯聚后群功率波動(dòng)較單站功率波動(dòng)平緩,站群出力相比單站更不易受環(huán)境影響。

以平抑n個(gè)電站輸出功率為例,從數(shù)學(xué)角度分析群出力更為平緩的原因。n個(gè)電站輸出功率分別為Psolar·1,…Psolar·n。其參考功率分別為Pref·1,…Pref·n。n電站匯聚后PΣsolar=Psolar·1+…+Psolar·n?？倕⒖脊β蕿镻Σref=Pref·1+…+Pref·n。

1號(hào)電站的波動(dòng)功率為

|ΔPf·1|=|Psolar·1-Pref·1|

(2)

n號(hào)電站的波動(dòng)功率為

|ΔPf·n|=|Psolar·n-Pref·n|

(3)

n個(gè)光伏電站總輸出功率與總參考值的偏差量為

|ΔPf|=|PΣsolar-PΣref|=|Psolar·1-Pref·1+…+

Psolar·n-Pref·n|

(4)

根據(jù)絕對(duì)值不等式可得:

|ΔPf|≤|Psolar·1-Pref·1|+…+|Pref·n-Pref·n|

(5)

ΔPinter=|ΔPf|-(|ΔPf·1|+…+|ΔPf·n|)

(6)

由式(5)、式(6)可知,單站功率波動(dòng)幅值之和相比站群的功率波動(dòng)大,由此若光伏電站需儲(chǔ)能平抑的光伏功率波動(dòng)方向不同,則會(huì)導(dǎo)致儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率的對(duì)消,對(duì)消功率為ΔPinter,對(duì)消的功率并未對(duì)減小光伏電站群出力與參考值之間的偏差產(chǎn)生影響,相當(dāng)于分布式平抑光伏電站出力時(shí)儲(chǔ)能系統(tǒng)做了部分無用功,增加儲(chǔ)能系統(tǒng)的調(diào)控負(fù)擔(dān),所以按照分布式與集中式配置儲(chǔ)能，則在平抑功率波動(dòng)上會(huì)有儲(chǔ)能調(diào)控性能上的差異。

2　平抑光伏波動(dòng)多儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制策略

2.1分布式儲(chǔ)能控制策略

分布式儲(chǔ)能控制策略如圖3所示,平抑時(shí)每個(gè)電站參考功率Pref·i為日前預(yù)測(cè)出力Pdispatch·i,每個(gè)光伏電站儲(chǔ)能裝置都要平抑該光伏電站的功率波動(dòng),以減小實(shí)際值與參考之間的偏差。

圖3　光伏電站分布式儲(chǔ)能控制策略圖

2.2集中式儲(chǔ)能控制策略

按照本文第一節(jié)介紹,為減小無用功對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的消耗,可以采用光伏電站集中式儲(chǔ)能控制策略，如圖4所示，對(duì)光伏電站群出力波動(dòng)進(jìn)行集中平抑。

圖4　光伏電站集中式儲(chǔ)能控制策略圖

當(dāng)選擇PΣref=PΣdispatch的集中式儲(chǔ)能控制策略時(shí),站群內(nèi)所有電站的功率都匯集到330 kV匯集站。

需要平抑的波動(dòng)量較單站小,所需儲(chǔ)能系統(tǒng)吞吐電量會(huì)小,并且控制實(shí)現(xiàn)更直接,無需電站間儲(chǔ)能系統(tǒng)的通信協(xié)調(diào)。

2.3類AGC儲(chǔ)能控制策略

考慮到光伏的接入對(duì)電力系統(tǒng)的影響源于全網(wǎng),而非單站的光伏功率波動(dòng),并且電力系統(tǒng)是一個(gè)功率實(shí)時(shí)平衡的系統(tǒng),故只需調(diào)控站群的光伏功率不超過電力系統(tǒng)平衡的允許值,超出系統(tǒng)允許值的用儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行平抑,可有效的發(fā)揮電網(wǎng)對(duì)光伏的接納能力,提高光伏聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行安全性,此控制方式為類AGC儲(chǔ)能控制策略,如圖5所示。為此需要構(gòu)造電網(wǎng)接納光伏的運(yùn)行可行域。

圖5　類AGC儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略圖

對(duì)于某區(qū)域電網(wǎng)接納光伏可行域的計(jì)算方法為如下:

電網(wǎng)負(fù)荷、水電、光伏,火電平衡關(guān)系為

Pload(t)=PH(t)+Psolar(t)+PTh(t)

(7)

電網(wǎng)接納光伏可行域?yàn)?/p>

Psolarspace(t)≤Pload(t)-PH·min(t)-PTh·min(t)

(8)

當(dāng)部分光伏超出電網(wǎng)接納可行域時(shí),儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率及儲(chǔ)能容量為

(9)

式中:PH·min為水電站運(yùn)行最小出力;PTh·min為火電機(jī)組運(yùn)行最小出力。

2.4三種儲(chǔ)能控制策略的對(duì)比

三種儲(chǔ)能控制策略參數(shù)如表1所示。

表1　三種儲(chǔ)能控制策略參數(shù)Table 1　Three kinds of energy storage control strategy parameters

當(dāng)采用Pref·i=Pdispatch·i的分布式儲(chǔ)能策略時(shí),電站間功率的對(duì)消,各電站儲(chǔ)能系統(tǒng)作了部分無用功。對(duì)消的能量越大,n個(gè)儲(chǔ)能系統(tǒng)作的無用功就越多,n個(gè)儲(chǔ)能系統(tǒng)各自的吞吐電量就會(huì)越大,所需儲(chǔ)能總?cè)萘烤蜁?huì)越大。

當(dāng)選擇PΣref=PΣdispatch的集中式儲(chǔ)能策略時(shí),儲(chǔ)能系統(tǒng)避免了光伏電站間輸出功率之間能量的對(duì)消,但是由于未考慮光伏的可接納空間,因此仍會(huì)發(fā)生不必要的儲(chǔ)能過度調(diào)控。

當(dāng)選擇當(dāng)采用PΣref=Psolarspace的類AGC策略時(shí),在光伏功率波動(dòng)超出電網(wǎng)接納光伏范圍時(shí),儲(chǔ)能系統(tǒng)才需要?jiǎng)幼髌揭?儲(chǔ)能系統(tǒng)相當(dāng)于熱備用電源,減少了儲(chǔ)能系統(tǒng)不必要的調(diào)控,也能提高電網(wǎng)接納光伏的水平。

3　算例分析

3.1算例條件

某省總裝機(jī)920 MW光伏電站群如圖6所示,共有12個(gè)光伏電站。

多儲(chǔ)能控制系統(tǒng)計(jì)算條件如下：

1)閥控鉛蓄電池壽命動(dòng)作5000次,成本1500元/kW·h[9]。

2) 1 kW·h電減少0.98 kg CO2排放量[10]。

3) 儲(chǔ)能充放電效率70%,初始荷電狀態(tài)0.5,放點(diǎn)深度D=0.3[4],三種策略配置儲(chǔ)能總?cè)萘?、性能相同?/p>

4) 各電站的額定容量和各自儲(chǔ)能容量配置如表2所示。

圖6　920 MW光伏電站群

光伏電站編碼/號(hào)光伏裝機(jī)容量/MW額定功率/MW儲(chǔ)能容量/MW·h1802.00162601.50123501.251041002.502051604.00326501.25107701.75148701.75149601.501210401.00 811501.2510121303.2526總計(jì)92023.00 184

3.2算例結(jié)果分析

3.2.1分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略平抑光伏波動(dòng)

儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電及容量變化曲線如7所示。

從圖7可以看出,在儲(chǔ)能系統(tǒng)性能方面，各電站發(fā)電功率特性各異,儲(chǔ)能系統(tǒng)存在“此充彼降”且調(diào)控頻繁,站群中儲(chǔ)能共動(dòng)作次數(shù)為107次,累計(jì)吞吐電量為30.49 MW。當(dāng)選擇閥控鉛蓄電池作為11號(hào)電站儲(chǔ)能系統(tǒng),投入到停運(yùn)僅運(yùn)行334 d。

分布式儲(chǔ)能策略平抑后各指標(biāo)如表3所示。

從表3中可以看出,平抑效果方面,經(jīng)儲(chǔ)能裝置平抑后,整體功率曲線波動(dòng)度有所下降,但平抑效果不好,平抑后部分電站曲線波動(dòng)程度仍大于面向匯聚站的群功率曲線的波動(dòng);在棄光方面,分布式儲(chǔ)能控制策略作用后棄光量仍然較大。

圖7　儲(chǔ)能充放電及容量變化曲線

電站/號(hào)波動(dòng)度棄光率/%動(dòng)作次數(shù)吞吐電量/MW10.25118.6101.198630.28320.0122.992060.24418.7111.9234110.29821.9152.9625

3.2.2集中式儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略平抑光伏波動(dòng)

集中儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電及容量變化曲線如圖8所示。

圖8　集中儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電及容量曲線圖

由圖8看出,在儲(chǔ)能系統(tǒng)性能方面,集中式儲(chǔ)能控制策略下,儲(chǔ)能日動(dòng)作次數(shù)共6次明顯降低,總吞吐電量為19.76 MW,較分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)吞吐量小。所以在滿足相同平抑指標(biāo)情況下,可以較分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)選取更小的儲(chǔ)能容量,更為經(jīng)濟(jì)。

在平抑效果方面,經(jīng)集中式儲(chǔ)能策略平抑后功率曲線波動(dòng)度I=0.194,比單站低,所以在平抑效果方面也比分布式儲(chǔ)能控制策略好。

在棄光方面,棄光率為14%,棄光量相比分布式儲(chǔ)能策略沒有明顯減少。

3.2.3類AGC儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略平抑光伏波動(dòng)

接納可行域與光伏出力關(guān)系如圖9所示。

圖9　接納可行域與光伏出力關(guān)系

從圖9(a)可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前光伏出力均在可行域空間范圍內(nèi),所以電網(wǎng)可以接受現(xiàn)有光伏裝機(jī)容量,無需儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)作。

從圖9(b)可以看到，假使光伏的裝機(jī)為現(xiàn)在裝機(jī)的1.45倍,負(fù)荷、水電、火電裝機(jī)均不變，則大部分時(shí)段都無需啟動(dòng)儲(chǔ)能系統(tǒng),儲(chǔ)能系統(tǒng)相當(dāng)于系統(tǒng)的熱備用電源,這樣可大大提高電網(wǎng)對(duì)光伏出力、波動(dòng)的接納能力。

儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電及容量曲線如圖10所示。由圖10可知,在儲(chǔ)能系統(tǒng)性能方面,儲(chǔ)能系統(tǒng)共動(dòng)作3次,總吞吐電量為20.90 MW·h,與集中式儲(chǔ)能策略基本持平,較分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)小。但動(dòng)作次數(shù)較集中式儲(chǔ)能策略少,調(diào)控性能得到進(jìn)一步優(yōu)化。

圖10　儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電及容量曲線圖

在平抑效果方面,平抑后功率曲線波動(dòng)度僅為0.013,比集中式控制策略表現(xiàn)更好,說明平抑后功率曲線波動(dòng)較小,比前兩種儲(chǔ)能控制策略更好地解決功率波動(dòng)的問題。

在棄光方面,棄光率僅為0.31%,棄光較前兩種儲(chǔ)能策略有明顯的改善。

3.2.4三種儲(chǔ)能控制策略的比較

三種儲(chǔ)能方式指標(biāo)對(duì)比如表4所示。

由表4可知，在相同的儲(chǔ)能參數(shù)配置下,當(dāng)采用類AGC控制儲(chǔ)能時(shí),相比分布式儲(chǔ)能控制策略,儲(chǔ)能動(dòng)作次數(shù)與吞吐電量都要比前者小,并且平抑效果也更好。同樣相比集中式儲(chǔ)能策略,多接納光伏電量1723.5 MW·h,棄光量減少了96.8%,CO2排放減少95.6%。儲(chǔ)能系統(tǒng)調(diào)控次數(shù)僅為3次,明顯降低。以3年為周期計(jì)算儲(chǔ)能系統(tǒng)成本,類AGC策略配置儲(chǔ)能僅需40 020萬(wàn)元,比集中式儲(chǔ)能策略配置儲(chǔ)能系統(tǒng)節(jié)省23 460萬(wàn)元,類AGC控制策略優(yōu)化了儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)及低碳效益。

表4　三種儲(chǔ)能方式指標(biāo)對(duì)比Table 4　Index comparison of three kind of energy strateg methods

4　結(jié)　語(yǔ)

本文依據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),分析了平抑光伏功率波動(dòng)所需儲(chǔ)能控制策略,并以某省920 MW光伏站群平抑功率波動(dòng)為例,對(duì)比了三種儲(chǔ)能控制策略,主要結(jié)論如下:

1) 匯聚站群光伏功率波動(dòng)較單站平緩,波動(dòng)度 較單站低,單站之間功率存在對(duì)消,平抑單站功率波動(dòng),儲(chǔ)能系統(tǒng)會(huì)做部分無用功。

2) 相比分布式儲(chǔ)能控制策略,類AGC策略儲(chǔ)能系統(tǒng)吞吐電量少,可以選取更小的最優(yōu)儲(chǔ)能容量,儲(chǔ)能所需容量成本降低。

3) 類AGC策略較集中式儲(chǔ)能控制策略多接納光伏1723.5 MW·h,并且大大減少棄光量,棄光量減少96.8%,增大電網(wǎng)對(duì)光伏的接納量。

4) 類AGC儲(chǔ)能策略大大減少CO2的排放,相比集中式策略減少95.6%的CO2排放,優(yōu)化了儲(chǔ)能的低碳效益。

5) 類AGC控制策略經(jīng)濟(jì)性最優(yōu),較集中式控制儲(chǔ)能節(jié)省23 460萬(wàn)元,優(yōu)化了儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)效益。

6) 在棄光、平抑效果、經(jīng)濟(jì)性以及接納光伏入網(wǎng)規(guī)模方面,類AGC最具優(yōu)勢(shì),其次為集中式儲(chǔ)能控制策略,最后為分布式儲(chǔ)能控制策略。

[1] 國(guó)家能源局. 國(guó)家能源局2015年光伏發(fā)電相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[R].

2016.

National Energy Administration. September 1, 2015 photovoltaic building information presentation released by the National Energy Administration[R]. 2016.

[2] 吳小剛, 劉宗歧, 田立亭, 等. 獨(dú)立光伏系統(tǒng)儲(chǔ)能光儲(chǔ)容量?jī)?yōu)化配置方法[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2015, 38(5), 1271-1276.

WU Xiaogang, LIU Zongqi, TIAN Liting, et al. Optimized capacity configuration of photovoltaic generation and storage energy device for stand-alone photovoltaic generation system[J].Power System Technology. 2015, 38(5): 1271-1276.

[3] 胡國(guó)珍, 段善旭, 蔡濤, 等. 基于液流電池儲(chǔ)能的光伏發(fā)電系統(tǒng)容量配置及成本分析[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2012, 27(5): 260-267.HU Guozhen, DUAN Shanrui, CAI Tao, et al. Sizing and cost analysis of photovoltaic generation system based on vanadium redox battery[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2012, 27(5):260-267.

[4] 劉冠群, 袁越, 王敏, 等. 考慮經(jīng)濟(jì)成本的光伏電站儲(chǔ)能容量配置[J]. 可再生能源, 2014, 32(1): 1-5.

LIU Guanqun, YUAN Yue, WANG Min, et al. Energy storage capacity determining of PV plant considering economic cost[J]. Renewable Energy Resource, 2014, 32(1): 1-5.

[5] 吳振威, 蔣小平, 馬會(huì)萌，等. 用于混合儲(chǔ)能平抑光伏波動(dòng)的小波包-模糊控制[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2014, 34(3):317-324.WU Zhenwei, JIANG Xiaoping, MA Humeng，et al. Wavelet packet-fuzzy control of hybrid energy storage systems for PV power smoothing[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(3):317-324.

[6] 丁明, 徐寧州, 畢銳, 等. 用于平抑可再生能源功率波動(dòng)的儲(chǔ)能電站建模及評(píng)價(jià)[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2011, 35(2): 66-71.

DING Ming, XU Ningzhou, BI Rui, et al. Modeling of bess for smoothing renewable energy output fluctuations[J]. Automation of Electric Power System, 2011, 35(2): 66-71.

[7] 高春雷. 儲(chǔ)能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 黑龍江電力, 2013, 35(5): 395-426.

GAO Chunlei. Application of energy storage technology in electric power system[J]. Heilongjiang Electric Power,2013, 35(2): 395-426.

[8] YAN Gangui, ZHENG Xudong. A quasi-automated generation control strategy for multiple energy systems to optimize low-carbon benefits[J]. Clean Energy, 2015, 3(1): 93-102.

[9] 國(guó)家電網(wǎng)公司“電網(wǎng)新技術(shù)前景研究”項(xiàng)目咨詢組. 大規(guī)模儲(chǔ)能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用前景分析[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2013, 37(1): 3-8.

Consulting Group of State Grid Corporation of China to Prospects of New Technologies in Power Systems. An analysis of prospects for application of large-scale energy storage technology in Power Systems[J]. Automation of Electric Power System,2013,37(1):

3-8.

[10] 嚴(yán)干貴, 王月, 李軍徽, 等. 匹配風(fēng)電接納可行域的儲(chǔ)能系統(tǒng)控制方法機(jī)器經(jīng)濟(jì)性評(píng)估[J]. 高電壓技術(shù), 2015, 41(7):2148-2155.

YAN Gangui, WANG Yue, LI Junhui, et al. Control methods and economic evaluation of energy storage system to match feasible area of wind power[J]. High Voltage Engineering, 2015, 41(7):2148-2155.

(責(zé)任編輯侯世春)

Control stategy studty of smoothing PV power fluctuation based on multiple energy storage systems

CAI Fang1, XU Boyang1, ZHENG Xudong2

(1.School of Electrical Engineering, Northeast DianLi University, Jilin 132012, China; 2.Dalian Power Supply Company, State Grid Liaoning Electric Power Corporation, Dalian 116000, China)

In order to improve the utilization of photovoltaic, stabilize PV fluctuation caused by power to influence of can effectively stabilize PV fluctuation of storage system control strategy, and compare the three storage strategies. Through calculating measured data of PV stations group, the results show that the distributed stragegy’s roughness of power curve and energy storage property are worst. The aggregated control’s solar loss doesn’t reduce significantly comparing with the distributed, but performing better on roughness of power curve and energy storage property than the distributed. The QAGC has obvious advantages of solar loss, roughness of power curve and improving scale of grid-connected PV stations.

PV fluctuation; energy offset; performance of energy storage; QAGC; roughness of power curve

2016-02-05；

2016-03-13。

蔡放(1989—),男，碩士研究生，研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電與并網(wǎng)。

TM74;TM911

A

2095-6843(2016)04-0351-06