原文发表在《电力电容器与无功补偿》2024年第6期。
https://www.chndoi.org/Resolution/Handler?doi=10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2024.06.015
基于典型风电场景的风储协同频率支撑容量优化配置
孙广宇，胡姝博，谢赐戬，马欣彤
(国网辽宁电力科学研究院，沈阳 110006)
一 内容简介
为了有效改善新能源渗透率下电网系统的调频能力和频率稳定性下降的问题，同时兼顾系统经济收益，文中提出了一种基于典型风电场景概率的飞轮储能与风电机组协同频率支撑容量优化配置方案。首先，利用改进的K-means聚类算法对风电年历史处理数据进行处理，得出4种风电典型运行场景及其概率；其次，基于风机和飞轮储能的特性建立风储联合系统运行模型和调频控制策略；最后，以年均经济收益最高为目标函数建立风储联合系统容量优化配置模型，并利用粒子群算法（PSO）对优化配置模型进行求解。通过仿真将该配置方案与只有风机的场景进行对比，结果显示所提出的配置方案在年经济收益和调频完成率上都有很大的改善，证明了该方案的合理性和有效性。
二 主要内容
风能是由于太阳辐射不均等原因而导致空气流动从而产生的能量，是太阳能诸多转换形式中的一种，其分布广泛，储量巨大，是重要的可再生能源。目前，风能被广泛用于发电，截止2023年9月底，我国的风电装机容量达到了4.0亿千瓦，占总装机容量的比重已达14.3%。然而，随着以风电为代表的新能源发电装机容量的增长，改变了电网原本的运行架构。相比于传统机组，风电与系统之间由电力电子变频器连接，使其机械和电气系统解耦[3]，导致风机无法响应系统频率的变化，使得系统惯性降低，调频能力和稳定性被削弱。
为了解决这一问题，现有的常见做法是风机通过超速或变桨距角控制的方式降低风能利用系数实现减载控制，降低稳态输出功率来预留出一部分功率应对系统调频需求，然而该做法使得风能利用率大大降低，风力发电的经济效益变差。
储能技术的出现为此问题的解决提供了更优的方案。通过储能的充放电配合风电机组来满足系统调频的要求，以此来提高风能利用率，保证经济效益。在诸多储能形式中，飞轮储能具有功率密度高、循环寿命长、响应时间短等特点，更适合用于为电网提供调频功率。
此前的相关研究已经针对风储联合系统调频容量配置方法做了一些探讨。有作者通过储能平抑风电波动，基于蚁狮算法进行储能容量优化配置；有作者基于风功率预测误差分析，采用非参数估计与经验分布相结合的方法建立容量优化模型；有作者考虑风电的集群效应，在风电机组间配备共享超级电容储能系统，并通过线性规划的方式对储能系统进行容量优化配置求解；有作者考虑频率和功率的相互影响，建立电网、风机和储能的频率响应模型，并制定联合调频策略，建立优化模型，并通过粒子群优化算法进行求解。
综上所述，目前的研究已经提供了风储联合系统调频容量配置的思路和方法，但是往往采用某一典型日的风电数据进行计算求解，使得结果不具备普适性，在实际运行中无法达到理想的调频效果和经济效益；还有很多研究只有储能系统参与调频出力，没有考虑风机和储能系统的协同作用。
因此，本文提出了一种基于典型风电场景概率的飞轮储能与风电机组协同频率支撑容量优化配置模型。采用改进的K-means聚类算法对风机年出力数据进行处理，得出几种能够代表风机不同出力特性的典型场景，建立风机和飞轮储能系统的协同调频控制策略，然后以系统年均收益最高为目标函数建立风储联合系统容量优化配置模型，利用粒子群算法进行求解，得出风储协同系统的最优运行配置。
1 容量配置策略整体逻辑框架
2 风电数据处理
2.1 K-means聚类算法
2.2 改进的K-means聚类算法
2.3 风电数据聚类结果及分析
3 风储联合系统建模和调频控制策略
3.1 风储联合系统建模
3.2 调频控制策略
4 风储联合系统容量优化配置模型
4.1 目标函数
4.2 约束条件
5 算例分析
5.1 容量配置数据及参数
5.2 容量配置结果分析
5.3 风储协同优势分析
5.4 不同风电场景运行结果分析
三 结论
随着风电并网的规模越来越大，电网频率稳定性相比于传统电网更差，需要风机预留功率提供频率支撑，然而这会使得风能利用率下降，经济性变差。因此，本文考虑在风机系统中加入飞轮储能，通过飞轮储能的充放电帮助风机提供频率支撑，提出了一种基于典型风电场景概率的飞轮储能与风电机组协同频率支撑容量优化配置模型，通过改进的K-means聚类算法对风机年出力数据进行典型场景划分，建立风机和飞轮储能系统的协同调频控制策略，并建立风储联合系统容量优化配置模型，利用粒子群算法进行求解，得出风储协同系统的最优配置方案。具体结论如下：
1）采用改进的K-means聚类算法进行风机场景划分，其中使用肘部曲线法和Davies-Bouldin（DB）指数进行最优聚类数的确定，得出了4种风机典型场景及概率；
2）提出了风储协同频率支撑控制策略，首先由风机的备用提供调频功率，如有缺额则根据飞轮储能系统的运行状态进行辅助补充，在无调频任务时由风机对飞轮储能系统SOC进行恢复，为下一次调频做准备；
3）基于所提出的控制策略，以年均经济收益最高为目标函数建立风储联合系统容量优化配置模型，并利用粒子群算法进行求解，得出了风储协同系统的最优配置方案，风机发电预留率为3.46%，飞轮储能系统容量为156.09 kW·h，飞轮储能系统功率为312.18 kW，相比于只有风机的系统在调频完成率和年均经济收益上都有了较大改善。
作者简介
孙广宇（1990—），男，工程师，主要研究方向为新能源及储能控制技术。E-mail：126543289@qq.com。
胡姝博（1989—），女，高级工程师，主要研究方向为系统及新能源优化技术。
谢赐戬（1980—），男，副高级工程师，主要研究方向为新能源及储能测试技术。
马欣彤（1993—），女，工程师，主要研究方向为新能源仿真及建模。
本文索引
孙广宇，胡姝博，谢赐戬，等. 基于典型风电场景的风储协同频率支撑容量优化配置[J]. 电力电容器与无功补偿，2024，45(6)：108-118.
SUN Guangyu，HU Shubo，XIE Cijian，et al. Optimization configuration of wind storage collaborative frequency support capacity based on typical wind power scenarios[J]. Power Capacitor & Reactive Power Compensation，2024，45(6)：108-118.
功补偿》简介
《电力电容器与无功补偿》是我国电力电容器行业唯一公开发行的科技期刊。以其技术性强、信息快、发行广，在电工行业有着广泛的知名度和影响力。2015年、2018年连续2次入编中文核心期刊。自创刊以来，先后被《中国核心期刊（遴选）数据库》、中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）、《中国学术期刊（光盘版）》、中国期刊全文数据库（CJFD）、知网数据库、万方数据库、重庆维普资讯数据库等收录。《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》首届《CAJ—CD规范》执行优秀期刊奖， 2016、2017年、2018年连续三年获第四届、第五届、第六届陕西省科技期刊优秀期刊奖。2021年获西部科技期刊联盟首届“西牛奖”十佳优秀中文科技期刊奖。
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