独立式混合动力发电站：柴油 + 太阳能 + 储能装置
本例展示了一种基于超级电容器的储能系统（SES）的离网柴油-太阳能发电站模型。该模型用于：
- 验证储能系统的控制算法
- 选择太阳能电站的参数
- 选择储能系统的功率、储能容量及储能器类型
- 计算因节省燃料而产生的经济效益
- 选择最佳的机组数量及柴油发电机组的装机容量
引言
数字建模在储能系统（SNES）控制算法的开发和验证中发挥着关键作用，它无需进行实地实验，即可研究电力系统的运行模式，并评估储能装置对系统稳定性和经济性的影响。
储能系统应用的前景方向之一是自主式混合动力发电装置（AGEU），该装置广泛用于为偏远设施（包括石油和天然气开采企业）供电。 此类电力系统的特点是：未与国家电网连接、负荷变化剧烈，且对供电可靠性要求较高。
在设计AGEU时，柴油发电机组的功率通常根据最大负荷来选定，结果导致装机容量利用率（KIUM）较低。 这导致柴油发电机组在非经济运行模式下工作，从而引发燃油消耗增加、设备加速磨损、技术保护装置频繁动作以及电力质量下降等问题。 此外，为确保供电可靠性，通常需要将发电机组的额定功率设定得过高，这降低了柴油发电机组的经济效益。
在AGEU中应用储能系统，可以平滑负荷的剧烈变化，提高频率和电压调节质量，确保发电机在接近经济运行模式的条件下工作，并降低对传统电源额定功率的要求。 因此，利用数字仿真技术开发和研究配备储能系统的AGEU演示模型，是验证控制算法和系统参数的重要任务。
模型描述
该10.5千伏电压等级的模型包括：
· 配备SD自动再同步装置（ARV）和自动再启动装置（ARS）的柴油发电机组（DGU），容量为3兆瓦；
· 装机容量为0.5兆瓦、未配备调节器的太阳能电站（СЭС）；
· 装机容量3兆瓦、储能容量400千瓦·时的储能系统，配备负荷功率突变平滑算法；
· 连接发电设备和负荷的电缆线路；
· 装机容量为3.3兆瓦的负荷（基荷——1.5兆瓦，可变负荷——0.5兆瓦，突变负荷——1.3兆瓦）。
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模型文件的导出
为使模型正常运行，需从文件系统中导出必要的依赖项：
using JLD2
@load "load_profile.jld2"; # 突变负荷曲线，瓦特·秒
@load "charging_curve.jld2"; # 超级电容器可用功率与电荷量的关系，瓦特(%)
@load "fuel_consumption_curve.jld2"; # 燃油消耗量与负荷的关系（升/小时（兆瓦））
@load "specific_fuel_consumption.jld2"; # 单位负荷下的单位燃料消耗量 k*kW·h（标准单位）
@load "solar_profile_pu.jld2"; # 太阳能电站日发电量曲线，单位：千瓦时（s）
导出依赖项的图表
using Plots
柴油发电机组的每小时燃油消耗量。 该依赖项用于模型中计算当前燃油消耗量以及整个仿真期间消耗的总燃油量。
plot(procent_of_load_vector, G_vector,
linewidth=2,
linecolor=:black,
marker=:circle,
markersize=5,
markercolor=:white,
markerstrokecolor=:black,
markerstrokewidth=1,
xlabel="负载，%",
ylabel="流量，升/小时",
grid=true,
gridalpha=0.2,
gridstyle=:dash,
framestyle=:box,
size=(800, 400),
dpi=150,
legend=false,
background_color=:white
)
起重运输机构的负载图片段。 在模型中用于设定突变负载曲线。
plot( t_vector[1:5000], load_vector[1:5000]./1e6,
linewidth=2,
linecolor=:black,
# marker=:circle,
markersize=5,
markercolor=:white,
markerstrokecolor=:black,
markerstrokewidth=1,
xlabel="时间，从",
ylabel="负荷，兆瓦",
grid=true,
gridalpha=0.2,
# gridstyle=:dash,
framestyle=:box,
size=(800, 400),
dpi=150,
legend=false,
background_color=:white,
)
hline!([0.33], # 平均功率
linecolor=:red,
linewidth=2,
linestyle=:dash,
)
突变负载的平均功率值：
average_power = sum(load_vector) / length(load_vector)/1e6
突变负载的最大功率值：
max_power=maximum(load_vector)/1e6
功率为 3 兆瓦的柴油发电机组单位负荷下的单位燃料消耗量关系。 该图表直观地表明，在低负荷条件下，每生产 1 千瓦时电能所需的燃料量要显著更多。 虽然该模型中未采用此关系，但它揭示了孤立电力系统中的问题——在该系统中，发电机组通常在10%至40%的低负荷下运行 （如前所述，起重运输机械的平均负荷仅为0.33兆瓦，最大值为1.3兆瓦）
plot(procent_of_load_vector, g_vector,
linewidth=2,
linecolor=:black,
marker=:circle,
markersize=5,
markercolor=:white,
markerstrokecolor=:black,
markerstrokewidth=1,
xlabel="负载，%",
ylabel="能耗，克/千瓦时",
grid=true,
gridalpha=0.2,
gridstyle=:dash,
framestyle=:box,
size=(800, 400),
dpi=150,
legend=false,
background_color=:white
)
# 阴影区域对应50%以下的负载
vspan!(0, 50, fillalpha=0.08, linealpha=0)
# 50%的垂直边界
vline!([50], linestyle=:dash, linewidth=1)
# 文本摘要
annotate!(25, maximum(g_vector)*0.95, text("燃油\n单位消耗量增高的区域\n", 9, :black))
annotate!(52, minimum(g_vector)*1.05, text("", 8, :black))
**超级电容器根据电荷状态的变化而变化的可用功率。**该曲线在储能系统模型中设定，用于模拟实际储能装置的特性。 该曲线可在模拟过程中通过AnyMath的独立辅助模型获得，方法是向超级电容器、锂离子电池以及库中其他可用类型的储能装置施加电压。 本示例中不探讨曲线获取过程，而是以“已完成”文件的形式导出。
plot(SOC_vector./1e6, P_vector./1e6,
linewidth=2,
linecolor=:black,
markercolor=:white,
markerstrokecolor=:black,
markerstrokewidth=1,
xlabel="电量，%",
ylabel="SK的可用装机容量，兆瓦",
grid=true,
gridalpha=0.2,
gridstyle=:dash,
framestyle=:box,
size=(800, 400),
dpi=150,
legend=false,
background_color=:white
)
从该关系式可知，可用功率呈非线性变化。据此，可将储能系统的最小和最大充电量设定在10%至90%之间。
光伏电站日功率曲线图。
plot(t_hours_vector./3600, solar_power_pu_vector,
linewidth=2,
linecolor=:black,
marker=:circle,
markersize=5,
markercolor=:white,
markerstrokecolor=:black,
markerstrokewidth=1,
xlabel="时间，小时",
ylabel="太阳能电站装机容量，单位：千瓦",
grid=true,
gridalpha=0.2,
gridstyle=:dash,
framestyle=:box,
size=(800, 400),
dpi=150,
legend=false,
background_color=:white
)
柴油发电机组模型说明
.png)
发动机和调速器的模型如下所示：
.png)
总燃油消耗计算子系统
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储能系统模型描述
储能系统在电力系统中的概化结构图如下所示：
.png)
三相双向电压功率变换器（SPN）是储能系统接入电力系统连接方案中的主要元件之一。 开关控制主要采用正弦脉冲宽度调制（SPWM）原理。关于储能系统的详细模型，我们已在以下示例中进行过探讨：https://engee.com/community/ru/catalogs/projects/trekhfaznyi-invertor-s-sistemoi-upravleniia-na-kpm-ritm 和 https://engee.com/community/ru/catalogs/projects/istochnik-bespereboinogo-pitaniia 中的示例中进行了详细探讨。 此外，我们还在https://engee.com/community/ru/catalogs/projects/sravnenie-tekhnik-modelirovaniia-ac-dc-preobrazovatelei中讨论了变流器的建模技术。
而在本例中，为了缩短研究长期机电瞬态过程时的计算时间，储能系统模型是基于三相可控电源开发的，未采用详细的功率变换器和超级电容器模型 （储能子系统由其外部特性决定）。该方案可将计算步长扩大几个数量级，从而降低了对计算能力的的要求，并能够计算持续数小时的机电过渡过程。
所提出的储能系统模型由定向部分（基础数学模块）和非定向部分（物理模型模块）组成。 定向部分由定向的基础数学模块构成，其中生成两个信号：动态负载模块的有功功率和无功功率。 在将功率信号传输至物理模型模块之前，信号前带有负号，因此动态负载模块将充当功率源。 下图展示了用于计算机电暂态过程并研究电力系统中控制算法的储能系统模型的结构图。
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储能系统模型包含以下功能模块：
1. 储能系统参数设定模块。
在此模块中设定储能系统的主要额定参数：
– 储能系统的总能量容量 W，瓦特·小时；
– 初始充电水平 SOC_start，%；
2. 额定有功功率限制。
有功功率 P_ref 的输入设定值受额定值 P_nom 的限制。这使得系统能够考虑转换设备在最大允许输出功率和输入功率方面的限制。
3. 电量水平（SOC）控制。
该模块根据储能装置的当前电量水平对有功功率进行限制。当电量水平（SOC）达到极限值（最小值和最大值）时，可用的放电或充电功率会自动降低。
此外，还实现了基于表格关系给定的超级电容器特性P(SOC)的限制，从而能够考虑低电量水平下可用功率的降低。
4. 无功功率限制。
实现了根据当前有功功率和额定有功功率对允许无功功率 Q 的检查。这确保了总功率限制得到遵守。
5. 储能系统响应动态模型。
有功功率和无功功率的变化动态通过具有指定响应时间的延迟来描述。
6. 荷电水平（SOC）计算。
充电状态（SOC）基于储能系统的当前有功功率、无功功率以及初始电量值进行计算。
7. 可测量量的生成。
模型输出生成以下信号：
– 有功功率 P，瓦特（W）；
– 无功功率 Q，var；
– 当前充电水平 SOC，%；
– 当前储能装置能量容量 W，瓦特·小时。
用于平滑负载功率的储能系统控制算法
用于调节独立电力系统频率的储能系统控制算法可对负载的突增/突降进行平滑处理。
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负载功率信号被送入加法器的输入端。 随后，该信号通过其中一个控制通道进行复制。其中一个信号经过一阶非周期环节，该环节中设定的时间常数 T 影响着从储能系统（SNES）向柴油发电机组（DGU）传输负载功率的平滑程度。 非周期性环节的输出端产生平滑负载信号。将负载信号与平滑负载信号相加后，即可得到来自储能系统的所需功率信号。该信号既可能是正值，也可能是负值。 正值对应功率输出（放电），负值对应功率消耗（充电）。
仿真结果
实验1和2. 在储能系统开启和关闭的情况下，对柴油发电机组进行0.5 MW负载的接入与卸载。仿真时长为20秒。算法时间常数为1秒。
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实验3. 在储能系统开启的情况下，对柴油发电机组施加0.5 MW的负载。模拟时长30秒。算法时间常数为5秒。
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实验4. 柴油发电机组在无SES和储能系统的情况下，应对起重机械的突变负荷。模拟时长为1000秒。
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实验5. 柴油发电机组在启用SES和储能系统的情况下，应对起重机械的突变负载。模拟持续时间为1000秒。 在模拟过程中，SES的功率从0增加到0.42 MW。储能系统根据平滑负载功率突变的算法运行。
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结论
- 本项目展示了一种用于计算机电暂态过程的AGEU模型。该模型旨在计算包含柴油发电机组（DGUs）、 储能系统和SES，同时也适用于开发和验证储能系统控制算法，以提高电力系统的可控性和可靠性。
- 开发了用于计算长期机电暂态过程的储能系统简化模型。
- 提出了储能系统控制算法。根据实验1和实验2的结果，可以认为，应用该储能系统控制算法对负荷突增/卸载时，在0.5兆瓦负荷突变且算法时间常数为1秒的条件下，将频率偏差从0.65赫兹降低至0.2赫兹。 在实验3中，当平滑算法的时间常数增加到5秒时，在0.5兆瓦负荷突增的情况下，频率偏差降至0.05赫兹。 根据实验4和实验5的结果，在自动调频系统（AGEU）运行且同步调频系统（SES）和储能系统（SNE）开启的情况下，柴油发电机的柴油消耗量从19升降至18.7升，频率调节质量有所提高 （最大偏差从1赫兹降至0.1赫兹，减少了10倍）。