王汀元

【摘 ?要】論文基于一種較為先進的風(fēng)-光-儲混合發(fā)電的模型，通過分析風(fēng)能發(fā)電和光伏發(fā)電的特性，分別搭建風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電的數(shù)學(xué)模型，再基于數(shù)學(xué)模型，利用MATLAB/Simulink實驗平臺搭建仿真模型，運行得到結(jié)果后對其進行簡要分析。論文總結(jié)風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電的優(yōu)勢與劣勢，并制定能夠使其互補的控制策略，實現(xiàn)減少“棄風(fēng)、棄光”現(xiàn)象的目的。

【Abstract】This paper is based on a more advanced wind-photovoltaic-storage hybrid power generation model. By analyzing the characteristics of wind power generation and photovoltaic power generation， the paper constructs mathematical models of wind power generation and photovoltaic power generation respectively. Then， based on the mathematical models， the paper uses the MATLAB/Simulink experimental platform to construct a simulation model， and briefly analyzes the results after running. The paper summarizes the advantages and disadvantages of wind power generation and photovoltaic power generation， and formulates a control strategies that can complement each other to achieve the goal of reducing the phenomenon of "abandoning wind and solar energy".

【關(guān)鍵詞】風(fēng)光互補發(fā)電;控制系統(tǒng);混合儲能;建模

【Keywords】wind-photovoltaic hybrid power generation; control system; hybrid energy storage; modeling

【中圖分類號】TM61 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2021）12-0179-03

1 風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)模型的建立

1.1 風(fēng)力發(fā)電機組模型與控制系統(tǒng)

根據(jù)貝茨定律，可以得到風(fēng)機發(fā)電功率的數(shù)學(xué)模型：

式中，Cp為風(fēng)能利用系數(shù);ρ為空氣密度，單位是kg/m3;R為風(fēng)輪機的半徑，單位是m;V為風(fēng)速，單位是m/s。

通過式（1）可知，若在風(fēng)輪機半徑、風(fēng)速以及空氣密度為常數(shù)的情況下，風(fēng)機從風(fēng)能中獲取的功率隨著風(fēng)能利用系數(shù)Cp的增加而成線性增加。

其中，風(fēng)能利用系數(shù)Cp是關(guān)于葉尖速比λ和槳距角β的非線性函數(shù)。有如下關(guān)系式：

式中，ω為風(fēng)力角速度，單位是rad/s;n為風(fēng)機的轉(zhuǎn)速，單位是r/min。Cp和λ存在如下關(guān)系：

由圖1可知，當槳距角β一定時，Cp隨著λ的變化而變化，且在λ的變化過程中，存在一點λm使得Cp最大，從而使得風(fēng)機輸出的機械功率最大。故而，λnom被稱為最佳葉尖速比。

由上述可知，風(fēng)機輸出的機械轉(zhuǎn)矩為：

通過對數(shù)學(xué)模型的分析可得，槳距角β值為0時，風(fēng)能利用率最大;β值約為20時，風(fēng)能利用系數(shù)最小。β值越大風(fēng)能利用系數(shù)的值越小。通過物理模型，外界風(fēng)速小于額定風(fēng)速時，風(fēng)機的槳距角β一直保持為0，因而，由圖1可知，此時的風(fēng)能利用系數(shù)Cp是葉尖速比λ的函數(shù)，通過對葉尖速比λ的實時調(diào)節(jié)，可以得到一個最大的風(fēng)能利用系數(shù)Cpmax，從而使得輸出功率最大。

將葉尖速比λ的表達式帶入發(fā)電功率的公式中可以求出：

由以上可知，通過控制發(fā)電機的轉(zhuǎn)速，使其一直工作在最佳葉尖速比曲線上，可以實現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機最大功率追蹤的目的，此種最大功率點追蹤的方法稱為葉尖速比控制法。

1.2 光伏發(fā)電機組模型與控制系統(tǒng)

在光照條件下的PN結(jié)可以等效為一個二極管和一個電流源的并聯(lián)，依據(jù)這個原理可以將由光伏電池組成的系統(tǒng)等效為一個電路。其中，電路滿足的約束關(guān)系如下：

I=IL-ID-ISH ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

式中，I為光伏電池的工作電流;IL為光生電流;ID為PN結(jié)的結(jié)電流;在實際電路中，需要考慮光伏電池的內(nèi)阻RSH，流過它的電流即ISH，故基本的工作電路可列以下表達式：

在上述公式中，I0為恒定值，其大小與二極管的性質(zhì)有關(guān);q為電子電荷;VD為二極管兩端的等效電壓;V為二極管兩端的輸出電壓;T為光伏電池的工作溫度;k為玻爾茲曼常數(shù)。

光伏電池的最大功率點追蹤算法有許多，在工作時，大多采用改變直流側(cè)工作電壓來發(fā)揮調(diào)節(jié)輸出功率的作用。常見的最大功率點追蹤算法有：電壓控制法、電導(dǎo)增量法、擾動觀察法、模糊控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。

本文采用電導(dǎo)增量法對光伏電池實行MPPT控制。

光伏輸出特性曲線同樣是一條連續(xù)的單峰曲線，如圖2所示。

在峰值處有功率與電壓的導(dǎo)數(shù)為0，即dP/dU=0，電導(dǎo)增量法則是根據(jù)這一點，尋找該曲線上導(dǎo)數(shù)為0的點，即為最佳工作點。當實際工作環(huán)境產(chǎn)生變化，實際工作點在最佳工作點附近來回移動，控制系統(tǒng)通過對工作點功率對電壓的導(dǎo)數(shù)進行分析，可以實現(xiàn)對最大功率點的跟蹤。

2 儲能系統(tǒng)的充放電策略

2.1 基于天氣情況的控制策略

控制策略可以是根據(jù)不同的天氣情況下，光照、風(fēng)力不同的條件下整個系統(tǒng)的輸出發(fā)電量能否滿足用電端對電量的需求的變化情況進行制定的策略。

以下是對控制原理的介紹：系統(tǒng)會檢測對比系統(tǒng)的輸出電能功率與用電端的電力需求，如果輸出大于需求，那么多余電量會向儲能系統(tǒng)輸送，此時儲能系統(tǒng)是充電狀態(tài)。如果，輸出小于需求，那么儲能系統(tǒng)會輔助向用電端輸送電能，此時儲能系統(tǒng)處于放電狀態(tài)。具體工作模式如表1所示。

上表中，首先是根據(jù)天氣情況的風(fēng)力和光照強度不同分成4種情況，其次根據(jù)系統(tǒng)產(chǎn)生的電能功率和用電端負載用電需求情況對比分成7種情況。

2.2 基于儲能容量情況的控制策略

控制策略可以是為了提高資源利用率，并減少“棄風(fēng)、棄光”的情況（即減少受限于某種原因被迫放棄風(fēng)水光能，停止相應(yīng)發(fā)電機組或減少其發(fā)電量的情況），而采取的一種基于儲能容量情況的控制策略。其具體的操作邏輯是：通過監(jiān)測儲能系統(tǒng)中的蓄電池的SOC狀態(tài)，從而決定風(fēng)光互補系統(tǒng)發(fā)出的電能功率是全部提供給用戶，還是部分給用戶部分給儲能系統(tǒng)等。通過此套策略可以較好地處理上一控制策略中的“棄風(fēng)、棄光”難題，可以更好地節(jié)約能源，利用能源。其具體運行邏輯如表2所示。

下文對這幾種模式進行分析。當運行狀態(tài)處于模式1～4時，此時，儲能系統(tǒng)處于持續(xù)放電狀態(tài)，此時根據(jù)用電端不同的用電需求，對風(fēng)光互補發(fā)電的電能直接向用戶端輸送和從儲能系統(tǒng)中蓄電池向用戶端輸送電能等不同情況進行適時調(diào)整，此時系統(tǒng)狀態(tài)是比較繁忙的，都是由儲能系統(tǒng)向負載端進行電能輸送，分別在有風(fēng)有光、有風(fēng)無光、無風(fēng)無光幾種情況下運行，但是當SOC達到相應(yīng)下限時，剩余后期的不滿足的部分向電網(wǎng)取電，此時儲能系統(tǒng)的蓄電池又轉(zhuǎn)變?yōu)槌潆姞顟B(tài)。

當運行狀態(tài)處于模式5～10時，此時系統(tǒng)運行均在儲能系統(tǒng)的蓄電池的充電狀態(tài)，此時只需考慮SOC狀態(tài)。

其中，當運行狀態(tài)在模式5～7時，此時為蓄電池充電狀態(tài)。同理可在有風(fēng)有光和有光無光等狀態(tài)下運行，當SOC達到上限，此刻運行狀態(tài)和上述模式1～4相同，蓄電池又轉(zhuǎn)變?yōu)榉烹姞顟B(tài)。

當運行狀態(tài)在模式1～8時，完全處于自給自足的孤島狀態(tài)，處于一個守恒狀態(tài)。

當運行狀態(tài)在模式8～10時，雖然也是處于蓄電池充電狀態(tài)，但是其平衡時系統(tǒng)輸出電能功率與用電端需求相平衡。

3 風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)的建模與仿真分析

將仿真時間設(shè)置為1s，溫度設(shè)置為25℃，蓄電池初始電量設(shè)置為70%。為了使仿真過程更貼近實際，將整個仿真過程劃分為3個階段。光能在正常情況下，早上時逐漸增大，在中午升至最大，在下午逐漸減小;風(fēng)能一天中的變化較為隨機。所以，第一是有光無風(fēng)階段，第二是有光有風(fēng)階段，第三是無光有風(fēng)階段。分別對應(yīng)在0.3s時，風(fēng)速由4m/s變化為13m/s，光照強度由700W/m2變化為900W/m2;在0.6s時，風(fēng)速由13m/s變化為16m/s，光照強度由900W/m2變化為300W/m2，運行模型。

分析仿真所得結(jié)果，風(fēng)電和光電的負載消耗均維持在40kW左右，若風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電的總功率大于二者的負載消耗總和時，風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)為蓄電池充電;反之，蓄電池放電，為負載供電。通過蓄電池的荷電狀態(tài)可以看出其工作狀態(tài)。

在0～0.3s期間，系統(tǒng)模擬了有光無風(fēng)的情況，此時光伏發(fā)電輸出功率為50～60kW，大于光電負載消耗，光電蓄電池開始充電，荷電量增加;風(fēng)力發(fā)電的輸出功率較低，在1～2kW，遠遠無法滿足風(fēng)電負載，此時，風(fēng)電蓄電池開始對外供電，荷電量減小。

在0.3～0.6s期間，系統(tǒng)模擬了有光有風(fēng)的情況，風(fēng)電輸出功率在30kW左右，但是依然無法滿足風(fēng)電負載所需，所以蓄電池進一步對外供電，但是可以看出，SOC曲線的變化速度趨緩;光伏發(fā)電對外功率提升至70～80kW，光電蓄電池SOC上升趨勢增大，充電速度加快。

在0.6～1s期間，系統(tǒng)模擬了無光有風(fēng)的情況，風(fēng)電輸出進一步提升至50～60kW，已經(jīng)可以滿足負載消耗，故風(fēng)電蓄電池開始充電，SOC曲線上升;光電輸出下降至30kW以下，不足以提供負載足夠的電能，光電蓄電池開始對外供電。

4 結(jié)語

本文將風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)的仿真與實際天氣狀況進行了結(jié)合，研究了在不同天氣條件下的發(fā)電情況和充放電控制策略，將互補系統(tǒng)先拆解為獨立的發(fā)電系統(tǒng)進行數(shù)學(xué)模型的研究和仿真模型的建立，通過風(fēng)電和光電各自的算法實現(xiàn)最大功率點的追蹤。在通過簡單測試確保模型可靠后，分別與各自的蓄電池模型連接，再結(jié)合起來對負載供電。最終增加模擬負載功率的模塊，并制定了合適的控制策略，從而使發(fā)電系統(tǒng)在供電與充電模式之間切換，達到減少“棄風(fēng)、棄光”的目的。

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