摘 要：柔性功率控制系統(tǒng)對(duì)實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的功率控制至關(guān)重要。本文提出了復(fù)合儲(chǔ)能容量配置的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，包括成本最小化、可再生能源波動(dòng)抑制和供求平衡等方面。針對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化算法選擇，介紹了XGBoost算法的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。通過試驗(yàn)驗(yàn)證了濾波時(shí)間對(duì)輸出功率穩(wěn)定性和儲(chǔ)能裝置利用效率的影響。結(jié)果表明，不同濾波時(shí)間會(huì)影響系統(tǒng)響應(yīng)速度和輸出功率穩(wěn)定性。優(yōu)化儲(chǔ)能容量配置和選擇合適的控制算法，可以提高系統(tǒng)的功率控制效率和穩(wěn)定性，有效應(yīng)對(duì)可再生能源波動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)供需平衡。

關(guān)鍵詞：新能源電站；柔性功率控制；儲(chǔ)能分頻控制

中圖分類號(hào)：TM 619" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著全球?qū)稍偕茉吹男枨蟛粩嘣鲩L(zhǎng)，新能源電站也面臨如何實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定功率控制等問題。面對(duì)復(fù)雜功率控制環(huán)境中的新能源消納、儲(chǔ)能單元加入和多種發(fā)電形式的出力變化，柔性功率控制系統(tǒng)成為一種關(guān)鍵技術(shù)，并吸引了諸多研究者的關(guān)注。顏湘武等[1]研究了基于旋轉(zhuǎn)式潮流控制器的有源配電網(wǎng)柔性合環(huán)及緊急功率控制方法。劉岳坤等[2]研究了柔性直流輸電系統(tǒng)交流側(cè)導(dǎo)納矩陣建模及頻率耦合抑制策略。魯曉軍等[3]研究了基于電容能量的風(fēng)電柔性直流快速功率控制。陶征等[4]研究了基于柔性勵(lì)磁功率控制的載波同步策略。陳敦輝等[5]研究了采用能量平衡性分析的MMC柔直系統(tǒng)自適應(yīng)功率控制策略。吳攀等[6]提出了基于功率互濟(jì)的柔性互聯(lián)多微網(wǎng)孤島運(yùn)行多層協(xié)調(diào)控制策略。顧后生等[7]提出了多直流微電網(wǎng)群柔性互聯(lián)與控制策略。

1 柔性功率控制系統(tǒng)目標(biāo)設(shè)計(jì)

整理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)整體框架見表1。

儲(chǔ)能系統(tǒng)是新能源電站的重要組成部分，具有存儲(chǔ)和釋放電能功能，可以平衡供需間的差異，提高系統(tǒng)靈活性和穩(wěn)定性。因此，當(dāng)設(shè)計(jì)新能源電站柔性功率控制系統(tǒng)時(shí)，合理配置儲(chǔ)能裝置至關(guān)重要。因此本文考慮其儲(chǔ)能配置，分析其多目標(biāo)優(yōu)化，從復(fù)合儲(chǔ)能成本、功率供求平衡和可再生能源波動(dòng)抑制等多個(gè)角度建立復(fù)合儲(chǔ)能容量配置的優(yōu)化目標(biāo)，如公式（1）所示。

式中：f（x）為最終的多目標(biāo)聚合函數(shù)；fi（x）為分目標(biāo)函數(shù)，其數(shù)量為m；λi為該目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重。

根據(jù)實(shí)際需求，本文以多個(gè)角度建立了多目標(biāo)聚合函數(shù)，在其中權(quán)重λi反映了各個(gè)子目標(biāo)相對(duì)重要程度，從而形成一個(gè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，以指導(dǎo)決策者確定最佳混合存儲(chǔ)裝置容量分配方案。其中，成本是一個(gè)重要考量因素。最小化復(fù)合儲(chǔ)能系統(tǒng)的費(fèi)用可以降低整體運(yùn)營(yíng)成本，并提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益。成本目標(biāo)是指在滿足微電網(wǎng)基本運(yùn)行調(diào)度情況下，使復(fù)合儲(chǔ)能費(fèi)用最小。成本目標(biāo)函數(shù)包括儲(chǔ)能變換設(shè)備、系統(tǒng)成本以及維護(hù)成本，如公式（2）所示。

式中：f1（x）為成本目標(biāo)；Euc和Ebat分別為超級(jí)電容和蓄電池的儲(chǔ)能容量；ηuc和ηbat分別為超級(jí)電容和蓄電池的效率；cuc和cbat分別為超級(jí)電容和蓄電池的單位容量?jī)r(jià)格；cm為儲(chǔ)能維護(hù)成本。

模型在目標(biāo)函數(shù)中加入了與儲(chǔ)能變換設(shè)備、維護(hù)等相關(guān)的費(fèi)用項(xiàng)，可保證在滿足微網(wǎng)基礎(chǔ)調(diào)度需求下實(shí)現(xiàn)最佳經(jīng)濟(jì)性。

超級(jí)電容和蓄電池具有性能差異，通常分別處理高頻功率和低頻功率分量，因此需要引入濾波器分配。保持穩(wěn)定且靈活的功率供應(yīng)對(duì)新能源電站至關(guān)重要。優(yōu)化配置復(fù)合儲(chǔ)能容量可以更好地平衡負(fù)載需求和可再生資源波動(dòng)間的差異，在不同時(shí)間尺度上實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，并減少對(duì)傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組的依賴。因此，相應(yīng)加入的目標(biāo)函數(shù)如公式（3）所示。

式中：Puc和Pbat分別為超級(jí)電容和蓄電池的補(bǔ)償功率；Pess為需補(bǔ)償功率；T為濾波時(shí)間；cT為濾波時(shí)間設(shè)置倍率，用于進(jìn)一步平衡新能源電站類型所導(dǎo)致的發(fā)電性能波動(dòng)頻率。

隨著可再生資源（例如風(fēng)力、太陽(yáng)能）占比增加，當(dāng)光照或風(fēng)速變化較大時(shí)會(huì)導(dǎo)致輸出功率波動(dòng)明顯?？蛇m當(dāng)配置復(fù)合儲(chǔ)能容量來緩解這種波動(dòng)，有助于提高整體系統(tǒng)穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)精度。新能源的功率平抑目標(biāo)為建立平滑后使可再生能源出力變化差值的平方和最小，如公式（4）所示。

式中：f2（x）為功率波動(dòng)的平抑目標(biāo)；Pi-1為平滑前出力；Pi為平滑后出力。

微電網(wǎng)供求平衡目標(biāo)以儲(chǔ)能補(bǔ)償后的各時(shí)間段負(fù)荷與調(diào)節(jié)后負(fù)荷均值偏差的平方和最小為目標(biāo)，如公式（5）所示。

式中：：f3（x）為供求平衡目標(biāo)函數(shù)；PL為負(fù)荷功耗；Pavg為平抑后的符合均值。

2 柔性功率控制系統(tǒng)約束條件分析

與此同時(shí)，微電網(wǎng)中復(fù)合儲(chǔ)能配置需考慮儲(chǔ)能荷電狀態(tài)、最大功率限幅和瞬時(shí)功率平衡等限制條件，以保證合理性。

儲(chǔ)能設(shè)備的荷電狀態(tài)對(duì)其性能和壽命具有重要影響，在優(yōu)化過程中補(bǔ)償前、后蓄電池和超級(jí)電容的荷電狀態(tài)，可以避免過度充、放電導(dǎo)致儲(chǔ)能設(shè)備損壞或降低效率。荷電狀態(tài)的約束條件分別如公式（6）、公式（7）所示。

式中：Sj-1，uc為補(bǔ)償前的蓄電池荷電狀態(tài)；Sj，uc為補(bǔ)償后的蓄電池荷電狀態(tài)； Sj-1，bat為補(bǔ)償前超級(jí)電容的荷電狀態(tài)；Sj，bat為補(bǔ)償后超級(jí)電容的荷電狀態(tài)；r為匹配常數(shù)。

其中，儲(chǔ)能補(bǔ)償功率規(guī)模存在最大上限，當(dāng)其超出限額時(shí)，對(duì)應(yīng)存在最大限額。如果儲(chǔ)能補(bǔ)償功率為負(fù)，則其儲(chǔ)能達(dá)到最大值后停止充電，需要修正實(shí)際交換功率，采取相應(yīng)措施以保障設(shè)備安全，并保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，如公式（8）、公式（9）所示。

式中：Smin，uc為蓄電池儲(chǔ)能最大放電即停止放電狀態(tài)；Smax，uc為蓄電池儲(chǔ)能不再充電即充電完成狀態(tài)；Smin，bat為超級(jí)電容儲(chǔ)能最大放電即停止放電狀態(tài)；Smax，bat為不再充電即充電完成狀態(tài)。

綜合目標(biāo)函數(shù)和約束條件，得到微電網(wǎng)中復(fù)合儲(chǔ)能容量管理的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。多種不可比較甚至沖突的優(yōu)化目標(biāo)需要借助多目標(biāo)優(yōu)化算法來尋找最佳解。

本文將XGBoost作為多目標(biāo)優(yōu)化算法。XGBoost即Extreme Gradient Boosting，來自華盛頓大學(xué)Carlos Guestrin實(shí)驗(yàn)室，是一類梯度提升算法，通常應(yīng)用于監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，也即用于分類和回歸。XGBoost利用一階導(dǎo)數(shù)信息ri和二階導(dǎo)數(shù)hi進(jìn)行迭代形成，并相加更新學(xué)習(xí)器。對(duì)于損失，XGBoost進(jìn)行二階泰勒展開，并額外加入正則項(xiàng)，從而平衡模型。因此，XGBoost是一種對(duì)輸入數(shù)據(jù)的要求不敏感的算法，從而能夠較好地應(yīng)用于實(shí)踐領(lǐng)域中。

3 性能測(cè)試

立足于現(xiàn)有控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和算法選擇，本文利用光伏電站真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)新能源電站柔性功率控制系統(tǒng)中濾波時(shí)間對(duì)輸出功率穩(wěn)定性和儲(chǔ)能裝置的利用效率進(jìn)行性能測(cè)試。其中，新能源系統(tǒng)的輸出功率隨濾波時(shí)間常數(shù)的調(diào)整而變化的結(jié)果如圖1所示。

當(dāng)濾波時(shí)間常數(shù)增加時(shí)，新能源電站的輸出功率會(huì)隨之增加。原因是較長(zhǎng)的濾波時(shí)間允許系統(tǒng)更多地平均化輸入信號(hào)，從而使輸出功率更接近于負(fù)載需求的長(zhǎng)期平均水平。然而，當(dāng)濾波時(shí)間超過一定閾值（約4 s）后，輸出功率會(huì)急劇下降。原因是較長(zhǎng)的濾波時(shí)間導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)變慢，無法及時(shí)跟蹤負(fù)載需求的快速變化。這種現(xiàn)象可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)在瞬態(tài)條件下產(chǎn)生幅度過大的功率波動(dòng)，可能無法滿足對(duì)快速響應(yīng)性能有一定要求的應(yīng)用場(chǎng)景。

立足于功率平抑需要，平滑功率波動(dòng)后的發(fā)電功率變化結(jié)果如圖2所示。

對(duì)輸出功率進(jìn)行平滑處理后，其波動(dòng)幅度顯著降低，表明在處理過程中加入一定程度的平滑性能可使輸出功率更穩(wěn)定。采用適當(dāng)?shù)钠交幚矸椒梢杂行p少系統(tǒng)輸出功率的瞬態(tài)波動(dòng)，從而提高系統(tǒng)對(duì)負(fù)載需求變化的適應(yīng)能力。其中，新能源系統(tǒng)的儲(chǔ)能單元能量利用隨濾波時(shí)間常數(shù)的調(diào)整而變化的結(jié)果如圖3所示。

隨著濾波時(shí)間增加，儲(chǔ)能單元的利用日益增加，對(duì)儲(chǔ)能規(guī)模的挖掘曲線持續(xù)下探，現(xiàn)有儲(chǔ)能的利用效率逐漸提高。該結(jié)果反映出儲(chǔ)能單元的管控性能較好，較長(zhǎng)的濾波時(shí)間允許系統(tǒng)更好地預(yù)測(cè)和調(diào)整輸出功率，以匹配負(fù)載需求，并能減少由瞬態(tài)變化引起的頻繁充放電循環(huán)，從而延長(zhǎng)儲(chǔ)能裝置的使用壽命。如果儲(chǔ)能利用過度，其能量消耗過多，就會(huì)導(dǎo)致儲(chǔ)能耗盡，此后電力供應(yīng)難以維持穩(wěn)定水平，威脅發(fā)電性能和并網(wǎng)能力。

立足于功率平抑需要，對(duì)平抑化后的儲(chǔ)能單元消耗情況進(jìn)行計(jì)算與整理，其結(jié)果如圖4所示。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理后，輸出功率的波動(dòng)幅度也顯著減少，表明較長(zhǎng)的濾波時(shí)間可以提高系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)工況下對(duì)負(fù)載需求變化的適應(yīng)能力，并減少系統(tǒng)在瞬態(tài)條件下波動(dòng)幅度過大的可能性。較長(zhǎng)的濾波時(shí)間可以帶來更穩(wěn)定和可預(yù)測(cè)的輸出功率，但是也會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)速度變慢，在快速響應(yīng)性能要求較高的場(chǎng)景下性能不足。較短的濾波時(shí)間可以提高系統(tǒng)對(duì)快速負(fù)載需求變化的響應(yīng)速度，但是也可能導(dǎo)致輸出功率幅度較大、頻繁變化等問題。

4 結(jié)語(yǔ)

本文深入研究了新能源電站柔性功率控制系統(tǒng)中的儲(chǔ)能配置和多目標(biāo)優(yōu)，進(jìn)行了濾波時(shí)間對(duì)輸出功率穩(wěn)定性和儲(chǔ)能裝置利用效率的影響測(cè)試。結(jié)果顯示，不同濾波時(shí)間會(huì)影響系統(tǒng)響應(yīng)速度和輸出功率穩(wěn)定性。平滑處理可減少系統(tǒng)波動(dòng)，提高穩(wěn)定性，延長(zhǎng)儲(chǔ)能裝置壽命，在合理選擇和配置儲(chǔ)能設(shè)備方面具有重要意義，優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置和控制策略是關(guān)鍵。未來研究應(yīng)加強(qiáng)多目標(biāo)優(yōu)化算法選擇與智能算法優(yōu)化濾波參數(shù)的研究。

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