王汀元

【摘 ?要】論文基于一種較為先進(jìn)的風(fēng)-光-儲(chǔ)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(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建仿真模型，運(yùn)行得到結(jié)果后對(duì)其進(jìn)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(shì)與劣勢(shì)，并制定能夠使其互補(bǔ)的控制策略，實(shí)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(bǔ)發(fā)電;控制系統(tǒng);混合儲(chǔ)能;建模

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

【中圖分類號(hào)】TM61 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】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(jī)組模型與控制系統(tǒng)

根據(jù)貝茨定律，可以得到風(fēng)機(jī)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(jī)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(jī)半徑、風(fēng)速以及空氣密度為常數(shù)的情況下，風(fēng)機(jī)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(jī)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(dāng)槳距角β一定時(shí)，Cp隨著λ的變化而變化，且在λ的變化過程中，存在一點(diǎn)λm使得Cp最大，從而使得風(fēng)機(jī)輸出的機(jī)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(jī)輸出的機(jī)械轉(zhuǎn)矩為：

通過對(duì)數(shù)學(xué)模型的分析可得，槳距角β值為0時(shí)，風(fēng)能利用率最大;β值約為20時(shí)，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(shí)，風(fēng)機(jī)的槳距角β一直保持為0，因而，由圖1可知，此時(shí)的風(fēng)能利用系數(shù)Cp是葉尖速比λ的函數(shù)，通過對(duì)葉尖速比λ的實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，可以得到一個(gè)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(dá)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(jī)的轉(zhuǎn)速，使其一直工作在最佳葉尖速比曲線上，可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)最大功率追蹤的目的，此種最大功率點(diǎn)追蹤的方法稱為葉尖速比控制法。

1.2 光伏發(fā)電機(jī)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(gè)二極管和一個(gè)電流源的并聯(lián)，依據(jù)這個(gè)原理可以將由光伏電池組成的系統(tǒng)等效為一個(gè)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(shí)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(dá)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(diǎn)追蹤算法有許多，在工作時(shí)，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(diǎn)追蹤算法有：電壓控制法、電導(dǎo)增量法、擾動(dòng)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(duì)光伏電池實(shí)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(diǎn)，尋找該曲線上導(dǎo)數(shù)為0的點(diǎn)，即為最佳工作點(diǎn)。當(dāng)實(shí)際工作環(huán)境產(chǎn)生變化，實(shí)際工作點(diǎn)在最佳工作點(diǎn)附近來回移動(dòng)，控制系統(tǒng)通過對(duì)工作點(diǎn)功率對(duì)電壓的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)最大功率點(diǎn)的跟蹤。

2 儲(chǔ)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(gè)系統(tǒng)的輸出發(fā)電量能否滿足用電端對(duì)電量的需求的變化情況進(jìn)行制定的策略。

以下是對(duì)控制原理的介紹：系統(tǒng)會(huì)檢測(cè)對(duì)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(huì)向儲(chǔ)能系統(tǒng)輸送，此時(shí)儲(chǔ)能系統(tǒng)是充電狀態(tài)。如果，輸出小于需求，那么儲(chǔ)能系統(tǒng)會(huì)輔助向用電端輸送電能，此時(shí)儲(chǔ)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(qiáng)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(fù)載用電需求情況對(duì)比分成7種情況。

2.2 基于儲(chǔ)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(jī)組或減少其發(fā)電量的情況），而采取的一種基于儲(chǔ)能容量情況的控制策略。其具體的操作邏輯是：通過監(jiān)測(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)中的蓄電池的SOC狀態(tài)，從而決定風(fēng)光互補(bǔ)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(chǔ)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(yùn)行邏輯如表2所示。

下文對(duì)這幾種模式進(jìn)行分析。當(dāng)運(yùn)行狀態(tài)處于模式1～4時(shí)，此時(shí)，儲(chǔ)能系統(tǒng)處于持續(xù)放電狀態(tài)，此時(shí)根據(jù)用電端不同的用電需求，對(duì)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電的電能直接向用戶端輸送和從儲(chǔ)能系統(tǒng)中蓄電池向用戶端輸送電能等不同情況進(jìn)行適時(shí)調(diào)整，此時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)是比較繁忙的，都是由儲(chǔ)能系統(tǒng)向負(fù)載端進(jìn)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(yùn)行，但是當(dāng)SOC達(dá)到相應(yīng)下限時(shí)，剩余后期的不滿足的部分向電網(wǎng)取電，此時(shí)儲(chǔ)能系統(tǒng)的蓄電池又轉(zhuǎn)變?yōu)槌潆姞顟B(tài)。

當(dāng)運(yùn)行狀態(tài)處于模式5～10時(shí)，此時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行均在儲(chǔ)能系統(tǒng)的蓄電池的充電狀態(tài)，此時(shí)只需考慮SOC狀態(tài)。

其中，當(dāng)運(yùn)行狀態(tài)在模式5～7時(shí)，此時(shí)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(yùn)行，當(dāng)SOC達(dá)到上限，此刻運(yùn)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(dāng)運(yùn)行狀態(tài)在模式1～8時(shí)，完全處于自給自足的孤島狀態(tài)，處于一個(gè)守恒狀態(tài)。

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

3 風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的建模與仿真分析

將仿真時(shí)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(shí)際，將整個(gè)仿真過程劃分為3個(gè)階段。光能在正常情況下，早上時(shí)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(jī)。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(duì)應(yīng)在0.3s時(shí)，風(fēng)速由4m/s變化為13m/s，光照強(qiáng)度由700W/m2變化為900W/m2;在0.6s時(shí)，風(fēng)速由13m/s變化為16m/s，光照強(qiáng)度由900W/m2變化為300W/m2，運(yùn)行模型。

分析仿真所得結(jié)果，風(fēng)電和光電的負(fù)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(fù)載消耗總和時(shí)，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)為蓄電池充電;反之，蓄電池放電，為負(fù)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(shí)光伏發(fā)電輸出功率為50～60kW，大于光電負(fù)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(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足風(fēng)電負(fù)載，此時(shí)，風(fēng)電蓄電池開始對(duì)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(fù)載所需，所以蓄電池進(jìn)一步對(duì)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(duì)外功率提升至70～80kW，光電蓄電池SOC上升趨勢(shì)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(jìn)一步提升至50～60kW，已經(jīng)可以滿足負(fù)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(fù)載足夠的電能，光電蓄電池開始對(duì)外供電。

4 結(jié)語

本文將風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的仿真與實(shí)際天氣狀況進(jìn)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(bǔ)系統(tǒng)先拆解為獨(dú)立的發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)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(shí)現(xiàn)最大功率點(diǎn)的追蹤。在通過簡單測(cè)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(duì)負(fù)載供電。最終增加模擬負(fù)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(dá)到減少“棄風(fēng)、棄光”的目的。

【參考文獻(xiàn)】

【1】邢立強(qiáng).風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)混合儲(chǔ)能的優(yōu)化控制研究[D].烏魯木齊：新疆大學(xué)，2020.

【2】劉高強(qiáng).風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)與控制[J].科技與創(chuàng)新，2020（18）：144-145.

【3】孟德越，劉偉，崔茂齊.風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制策略與并網(wǎng)研究[J].河北水利電力學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，31（2）：51-55+66.

【4】趙艷梅.風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電的技術(shù)難點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)[J].中國高新科技，2020（13）：77-78.

【5】萬永康，趙盛杰，宋鵬程，等.風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電控制策略研究[J].決策探索（中），2020（9）：65-66.