基于本地儲能技術的分布式光伏并網(wǎng)優(yōu)化方案
作者：虞澤寬 電機系
指導老師：朱桂萍 電機系
關鍵詞：分布式光伏、儲能技術、智能電網(wǎng)
摘要
近年來，分布式光伏發(fā)展迅速。但光伏存在嚴重的時間尺度分布不均問題，且用戶負載曲線并不能完全與光伏輸出曲線相匹配。市面上的主流策略是，利用現(xiàn)有電網(wǎng)的電對光伏與負載的差量進行補償，不論正負。但現(xiàn)有的配電網(wǎng)結構是為電能單向流動設計的，因此難以適應本地上網(wǎng)的電能流動。若未來分布式光伏裝機容量占比升高，配電網(wǎng)將很難穩(wěn)定地實現(xiàn)平衡。
隨著儲能技術的發(fā)展，家用級儲能裝置日趨成熟，利用儲能裝置解決上述問題成為可能。在“自發(fā)自用，余電上網(wǎng)”前提下，我們希望盡可能減小上網(wǎng)電量，降低上網(wǎng)峰值。因此，我們面向本地上網(wǎng)的功率曲線，提出一系列可應用于該系統(tǒng)的調控算法，以優(yōu)化儲能的利用。
策略設計
在最原始的控制策略下，由于儲能充放功率有限且電量應控制在合理區(qū)間內，因此儲能電量很容易提前達到上限。改進的算法通過對本地上網(wǎng)功率峰值的學習與更新，判斷當前上網(wǎng)電量規(guī)模大小，并以此控制儲能通斷，使其忽略較小峰值，直接上網(wǎng)不儲能。在該策略的指導下，上網(wǎng)電量與峰值功率都能夠有所減小。該策略在先前的基礎上，較為合理地安排了儲能容量的分配。
更進一步地，我們應用了神經(jīng)網(wǎng)絡對光伏與負載進行預測。該算法采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡模型，利用歷史數(shù)據(jù)對光伏及負載未來走勢進行預測，并以此為參照指導儲能設備的通斷。通過預測，系統(tǒng)掌握了光伏出力更大時間范圍內的變動情況，使儲能容量能夠有效容納全天高峰，進一步優(yōu)化了調控效果。
成果展示
針對晴天天氣與典型家用負載曲線，我們進行了仿真測試，結果如圖1所示?？梢钥吹?，三種調控策略下本地上網(wǎng)的電量均顯著減小，應用了調控策略的情況下峰值功率也顯著降低，且預測算法的優(yōu)化作用明顯。三種策略對比如表1。
圖1 晴天仿真結果
表1 三種策略對比
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光伏接入模式 |
減小上網(wǎng)電量 |
減小上網(wǎng)功率峰值 |
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無儲能 |
- |
- |
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僅儲能 |
++ |
- |
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儲能+調控 |
+ |
+ |
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儲能+調控+預測 |
++ |
++ |
此外，我們還考慮到多種天氣場景，如圖2-圖3所示。在這些特殊情況下，我們的策略同樣能夠有效指導儲能，且一天結束時儲能電量能夠回到正常水平，策略具有一定的魯棒性。
圖2 多云天氣仿真結果
圖3 雨天仿真結果
未來展望
未來，我們的調控策略既能夠應用于單獨的家用儲能設備，為已安裝完成的家用光伏系統(tǒng)進行優(yōu)化，也能夠部署于新安裝的家用光伏控制器，成為其控制算法的有益補充，均能起到良好的調控效果。可以預見，本策略的應用能夠為分布式光伏的普及與能源清潔化起到推動作用。
圖4 系統(tǒng)示意圖
