基于儲(chǔ)能系統(tǒng)的光伏功率預(yù)測(cè)誤差補(bǔ)償控制

羅 桐，陳 巒，黃 琦，劉許洋

(電子科技大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院，四川成都611731)

基于儲(chǔ)能系統(tǒng)的光伏功率預(yù)測(cè)誤差補(bǔ)償控制

羅 桐，陳 巒，黃 琦，劉許洋

(電子科技大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院，四川成都611731)

受天氣等因素影響，光伏組件的輸出功率為非平穩(wěn)信號(hào)，波動(dòng)性大，直接并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)沖擊大。為保障光伏并網(wǎng)安全可靠運(yùn)行，通過控制儲(chǔ)能系統(tǒng)合理充放電平抑光伏功率。對(duì)光伏電站光伏組件輸出功率進(jìn)行小波包分析確定平抑目標(biāo)功率，再結(jié)合化學(xué)電池和超級(jí)電容的頻率響應(yīng)范圍，采用模型預(yù)測(cè)控制(MPC)算法控制全釩液流電池和超級(jí)電容組成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電，并在Matlab上進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，此種分析方法及控制策略平抑效果較好?；诖朔N補(bǔ)償控制方法確定電池容量，并把“M-界定”量化指標(biāo)運(yùn)用到描述電池能量波動(dòng)，從而確定電池的最大充放電功率等參數(shù)。

光伏功率；混合儲(chǔ)能系統(tǒng)；小波包分析；MPC控制；量化指標(biāo)

光伏發(fā)電最大的特點(diǎn)是輸出的隨機(jī)性、不連續(xù)性，光伏輸出還與輻照度、溫度呈現(xiàn)非線性關(guān)系。如果直接并網(wǎng)，對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、電能質(zhì)量、發(fā)電調(diào)度等方面都有較大影響。目前，為平抑光伏功率，常見的方法是增加相應(yīng)的儲(chǔ)能環(huán)節(jié)，按照其具體方式可分為物理、電磁、電化學(xué)和相變儲(chǔ)能四大類型。電化學(xué)儲(chǔ)能價(jià)格低廉、操作便捷、不受地理位置約束，但其充放電響應(yīng)速率較慢難以平抑高頻分量；超級(jí)電容響應(yīng)速率快，但其容量有限。結(jié)合各自優(yōu)缺點(diǎn)，采用基于全釩液流電池和超級(jí)電容組成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)。

文獻(xiàn)[1]提出一種基于天氣預(yù)報(bào)的光伏輸出功率短期預(yù)測(cè)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)光伏輸出功率的短期預(yù)測(cè)，但需要考慮光伏陣列安裝情況、當(dāng)?shù)氐乩砦恢谩⒕唧w天氣信息等參數(shù)，因此，適用性差且模型復(fù)雜。文獻(xiàn)[2]在驗(yàn)證了光伏波動(dòng)低頻特性的基礎(chǔ)上，提出利用儲(chǔ)能電池平抑光伏出力短期波動(dòng)的運(yùn)行策略及儲(chǔ)能電池最優(yōu)容量的評(píng)估方法，但其高頻分量只是通過低通濾波器濾除，未被合理利用，能量利用率低。文獻(xiàn)[3-4]從光伏輸出功率信號(hào)所包含的細(xì)節(jié)信息出發(fā)，闡述了基于小波包分解重構(gòu)獲得目標(biāo)功率的可行性，然而只是得到了平抑的目標(biāo)功率，并沒有指出化學(xué)電池具體可行的控制算法。文獻(xiàn)[5]指出傳統(tǒng)的比例積分微分(PID)控制存在明顯的滯后性，提出了采用模型預(yù)測(cè)控制(MPC)策略能夠有效地實(shí)時(shí)控制，但基于此種控制下的量化指標(biāo)及儲(chǔ)能裝置參數(shù)問題卻鮮有討論。文獻(xiàn)[6]介紹了一種“M-界定”的量化方法量化風(fēng)電波動(dòng)特性，并通過實(shí)際舉例能直觀反映風(fēng)電、光伏發(fā)電的輸出特性，卻未能將其與確定儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電參數(shù)等實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系起來。

因此，為解決上述問題，本文在Matlab軟件上根據(jù)已有光伏數(shù)據(jù)，對(duì)光伏組件輸出功率進(jìn)行傅里葉變換、小波包分析得到目標(biāo)功率，以此作為預(yù)測(cè)功率，再在Simulink下通過搭建、調(diào)用MPC控制模塊得到實(shí)際輸出功率，最后把“M-界定”量化指標(biāo)運(yùn)用到描述電池能量波動(dòng)上，從而確定電池充放電參數(shù)。整體方案安全可行，適用性強(qiáng)，能夠有效地平抑光伏電站的光伏功率，為解決光伏并網(wǎng)波動(dòng)性問題提供一定的理論基礎(chǔ)。

1 光伏輸出功率分析

1.1 小波包分析

小波分析方法繼承和發(fā)展了短時(shí)傅里葉變換局部化的思想，是一種窗口大小固定但其形狀可變，時(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局域化分析方法，即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率，在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率，被稱為數(shù)學(xué)顯微鏡，對(duì)信號(hào)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，但小波變換僅對(duì)低通濾波的結(jié)果進(jìn)行分析[7]。

小波包分解是一種更加精細(xì)的信號(hào)分析方法，它將頻帶進(jìn)行多層次劃分，對(duì)多分辨率分析沒有細(xì)分的部分進(jìn)一步分解，且能夠根據(jù)被分析信號(hào)的特征自適應(yīng)地選擇相應(yīng)的頻帶，使之與信號(hào)頻譜相匹配，從而提高分辨率。圖1為四層小波包分解的一個(gè)簡(jiǎn)易示意圖。

圖1 四層小波包分解

設(shè)光伏數(shù)據(jù)的采樣周期為Tm，由式(1)可以得到光伏功率的截止頻率fm。

對(duì)光伏輸出功率進(jìn)行j層小波包分解，則將頻帶0～fm分解為2j個(gè)互不重疊的頻帶，由式(2)可得到j(luò)層小波包分解后的帶寬f0：

各個(gè)頻帶的范圍為：n×f0～(n+1)×f0(j=1,2,…；n=0,1,2,…,2j)。

選用反應(yīng)時(shí)間Tb為1 h的全釩液流電池[4]，由式(3)可得參數(shù)m：

則第2～m個(gè)低頻段的功率分量記為低頻段PL，可以使用全釩液流電池平抑；余下的高頻分量記為高頻段PH，由超級(jí)電容平滑。

1.2 實(shí)際數(shù)據(jù)分析

調(diào)用實(shí)際的光伏數(shù)據(jù)，Tm=10 min，對(duì)一個(gè)月來的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換，在Matlab中仿真得到振幅和頻率間的關(guān)系如圖2。

圖2 光伏輸出功率幅頻特性曲線

由圖2得光伏輸出功率主要集中于0～0.5×10－4Hz，考慮四層小波包分解，由式(2)得到f0約為5.2×10－5Hz，n=0時(shí)，所得頻段與光伏功率主要頻率范圍較為接近，因此，可以將四層小波包分解后的第一個(gè)子頻段的分量作為平抑目標(biāo)，帶入數(shù)據(jù)到式(3)，算得m≈5。

文獻(xiàn)[4]介紹了一種能大幅減少計(jì)算量的等效功率計(jì)算方法，然而經(jīng)小波包分解后的頻域段并不是嚴(yán)格從低到高依次排列[8]，因此這種方法具有局限性，這里選擇(4，1)、(4，3)、(4，2)、(4，6)幾個(gè)頻段作為電池平抑頻段。

選擇一個(gè)月中任意一天的光伏數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分析，圖3為其在Matlab中按四層小波包分解得到的目標(biāo)功率曲線和原始功率曲線的對(duì)比圖。

圖3 原始功率曲線與目標(biāo)功率曲線

2 模型預(yù)測(cè)控制及其仿真分析

2.1 預(yù)測(cè)控制

在使用小波包分解重構(gòu)得到平抑目標(biāo)頻段、低頻段、高頻段后，還需要選擇合理的控制方法，控制蓄電池和超級(jí)電容組成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)適時(shí)、適量地充放電。當(dāng)光伏輸出功率高于目標(biāo)功率時(shí)，儲(chǔ)能系統(tǒng)充電，吸收多余電量；當(dāng)光伏輸出功率低于目標(biāo)功率時(shí)，儲(chǔ)能系統(tǒng)放電，使其接近目標(biāo)功率。

由于光伏輸出功率本身具有不確定性，且和光照、溫度等相關(guān)參數(shù)之間的關(guān)系非線性，要建立精確的解析模型比較困難，傳統(tǒng)的PID控制難以獲得良好的控制效果。

MPC采用多步預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正等控制策略，因而具有控制效果好、魯棒性強(qiáng)、對(duì)模型精確性要求不高的優(yōu)點(diǎn)[9]，在Matlab軟件中自帶模型預(yù)測(cè)控制圖形用戶接口(GUI)，方便實(shí)驗(yàn)和仿真。系統(tǒng)整體的控制流程框圖如圖4，X(t)為光伏組件輸出功率，Y(t)為平抑后的功率。

圖4 控制流程框圖

由于儲(chǔ)能系統(tǒng)起平滑功率的作用，因此可以把全釩液流電池和超級(jí)電容分別等效為參數(shù)不同的低通濾波器。令全釩液流電池的等效傳遞函數(shù)為G1(s)，其結(jié)果可由式(4)～(5)得到，其中T1為中間時(shí)間變量。

2.2 Matlab仿真及數(shù)據(jù)分析

為驗(yàn)證控制策略的可行性，在Matlab中構(gòu)建MPC控制模塊，并在Simulink中調(diào)用此模塊以及小波包分解后得到的各個(gè)頻段分量，搭建仿真圖如圖5所示。

圖5 MPC控制仿真圖

圖5中 Scope、Scope1、Scope2 對(duì)應(yīng)的輸出波形如圖6～8，分別得到全釩液流電池平抑低頻分量、超級(jí)電容平抑高頻分量的前后對(duì)比波形以及實(shí)際輸出功率與目標(biāo)功率的比較圖；Scope3、Scope4分別為整個(gè)儲(chǔ)能系統(tǒng)所需充放電功率P(t)和P(t)經(jīng)積分后的能量值。

圖6 全釩液流電池平抑低頻分量效果

圖7 超級(jí)電容平抑高頻分量效果

圖8 實(shí)際輸出功率與目標(biāo)功率

從圖6～7可以看出儲(chǔ)能系統(tǒng)能有效地平滑光伏組件輸出功率。當(dāng)PL＞0(PH＞0)時(shí)，電池(電容)充電，吸收多余電量；當(dāng)PL＜0(PH＜0)時(shí)，電池(電容)放電，向系統(tǒng)提供電量。因此，圖6～7中功率分量每正負(fù)變換一次，意味著儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換一次。低頻分量正負(fù)變換次數(shù)比高頻分量的次數(shù)少，正負(fù)脈沖持續(xù)的時(shí)間比高頻分量長(zhǎng)，充分結(jié)合了全釩液流電池大容量，超級(jí)電容快速充放電的特點(diǎn)，超級(jí)電容能有效減少全釩液流電池的充放電次數(shù)，延長(zhǎng)電池的使用壽命。

3 電池參數(shù)選擇

3.1 “M-界定”量化指標(biāo)

在風(fēng)電領(lǐng)域，對(duì)比常用的“階躍變化”量化指標(biāo)，“M-界定”方法能更為準(zhǔn)確地描述輸出功率的波動(dòng)量[10]。“M-界定”量化指標(biāo)大小為：

波動(dòng)量r(t)滿足：對(duì)任意t∈[τ,τ+Δτ]，有Mlow≤r(t)≤Mup。τ為起始時(shí)刻，Δτ為時(shí)間窗大小。為避免過高估計(jì)波動(dòng)量，定義M序列，設(shè)數(shù)據(jù)采樣周期為T，采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為N，數(shù)據(jù)序列為rn，令時(shí)間窗大小為Δτ=kT，則M序列為：

式中：m=(i－1)k，i=1,2,…l，l=(N/k)。對(duì)M序列大小排序，令觀察到的M值中有p%的數(shù)據(jù)低于pth，由式 (8)可以得到變量per，最接近per的整數(shù)記為z，取pth=MZ。

與風(fēng)電類似，把“M-界定”方法運(yùn)用到光伏功率上，通過實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算電池的最大充放電功率。由式(9)可以計(jì)算出儲(chǔ)能系統(tǒng)需要充放電功率P(t)。

用“M-界定”指標(biāo)描述P(t)，固定其時(shí)間窗為Δτ，由式(7)得到Mi序列，通過選擇合適的p值，可以得到p置信度下的電池在一個(gè)小時(shí)內(nèi)應(yīng)能承受最大充放電功率Mz。

3.2 實(shí)際電池參數(shù)

對(duì)于超級(jí)電容，由于其容量較小，可以采用功率型儲(chǔ)能的SOC模糊自適應(yīng)控制[4]，利用儲(chǔ)能電池控制其荷電狀態(tài)處于安全范圍。然而，在全釩液流電池的最大充放電功率和容量問題上還需進(jìn)一步討論。根據(jù)一個(gè)月的光伏數(shù)據(jù)，取Δτ=1 h，l=360，在Matlab中分析并排序，得到序列Mi，如圖9。

圖9 光伏數(shù)據(jù)Mi序列

取p為 99.7，則由式(8)得：per=lp/100=360×99.7/100=358.92，z≈359，pth=Mr=555 kW，可以得出結(jié)論：99.7%置信度下的電池在一個(gè)小時(shí)內(nèi)能承受最大充放電功率Pmax應(yīng)至少為555 kW。為計(jì)算電池容量，控制光伏系統(tǒng)中電池每天的初始SOC為50%，令：

W(t)可由圖5中示波器Scope4得到，對(duì)一個(gè)月中某天電池所需得到的W(t)取絕對(duì)值|W(t)|，當(dāng)一個(gè)月中某天某個(gè)時(shí)刻|W(t)|取得最大值時(shí)，令Wmax=|W(t)|。在Simulink仿真中，圖10為取得Wmax時(shí)的W(t)輸出波形。

圖10 W(t)輸出波形

令η為全釩液流電池的能量效率，由式(10)得到電池容量Wb：

取η為75%，根據(jù)圖10數(shù)據(jù)，Wmax=5 925 kW·min，代入式(11)得到Wb=263.3 kWh。

通過上述方法，在已有的光伏數(shù)據(jù)下，可以得到所需儲(chǔ)能電池的最大充放電功率至少為555 kW，其容量也可確定至少為263.3 kWh。

4 結(jié)論

本文通過對(duì)實(shí)際光伏數(shù)據(jù)分析和仿真，主要做了以下工作：(1)從分析光伏數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)信息出發(fā)，對(duì)光伏數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換和小波包分解劃分不同的頻段，充分利用不同儲(chǔ)能裝置的優(yōu)點(diǎn)，合理選擇不同頻段功率分量作為平抑對(duì)象；(2)采用目前較為先進(jìn)的模型預(yù)測(cè)控制算法構(gòu)建控制流程圖控制儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電，通過對(duì)具體數(shù)據(jù)在Matlab中仿真分析，驗(yàn)證了整個(gè)系統(tǒng)的可行性和優(yōu)良性能；(3)用“M-界定”描述電池吸收和釋放能量的波動(dòng)情況，得出在其反應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)最大的充放電功率、電池容量等參數(shù)，對(duì)今后電池的合理選擇提供一定的理論基礎(chǔ)。

[1]丁毛毛，楊仁剛.基于天氣預(yù)報(bào)的光伏輸出功率短期預(yù)測(cè)[J].可再生能源，2014，32(4)：385-390.

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Compensation control of photovoltaic power prediction deviation based on energy storage system

LUO Tong,CHEN Luan,HUANG Qi,LIU Xu-yang
(School of Energy Science and Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu Sichuan 611731,China)

Influenced by factors such as weather,the output of photovoltaic modules was non-stationary signal.Its volatility was so violent that the power grid would face a strong impact if the photovoltaic power connects to grid directly.To ensure safe and reliable operation of the photovoltaic grid,the photovoltaic power could be stabilized by controlling energy storage system charging and discharging properly. Wavelet packet analysis was done on the output of the PV power station to determine the target power. Then,combining the frequency response range of chemical cell and super capacitor,the hybrid energy storage system was composed with vanadium redox flow battery and super capacitor charge and discharge using MPC control algorithm.And the simulation was done on Matlab.The result shows that the proposed analysis method and control algorithm have good performance.Finally,according to the method,the battery capacity was determined,and the fluctuation of the battery's energy capacity was described using M-bound to determine the parameters such as the maximum charge and discharge power.

photovoltaic power;hybrid energy storage system;wavelet packet analysis;MPC control;quantitative indicators

TM 615

A

1002-087 X(2017)10-1433-04

2017-03-22

電子科技大學(xué)研究生教研教改項(xiàng)目(YJX2013053,YJX2013054)；電子科技大學(xué)本科教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目(2013XJYZD019,2015XJYZD030,2015XJYYB084)

羅桐(1993—)，男，江西省人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電及其并網(wǎng)技術(shù)。