10000926_不同工作模式下光储微网系统效率研究-solarbe文库

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不同工作模式下光储微网系统效率研究赵远哲，张臻，盛昊（河海大学机电工程学院，江苏 213022）摘要在微网系统设计时，其结构与能量管理策略随应用场景不同在不断变化。为了准确评估微网系统的性能，对其运行效率进行研究，从而得出最佳工作模式是非常有必要的。本文通过实地调研，设计搭建了 4kW 光储型微网系统，并且设计实施对比实验，得到不同工作模式系统的运行效率，探究了能量损失原因，并指出了进一步研究的方向。关键词光储微网系统；工作模式；系统效率。通讯作者张臻（1981），男，湖南，博士，主要研究方向光伏可靠性、高效光伏组件与系统。zhangzhenwl126.com 1 研究背景与内容近年来，将光伏发电与储能技术相结合形成的光储型微电网系统在工程上得到了越来越广泛的应用。而随应用场景不同，其设计时结构与能量管理策略也灵活多变 [1]。为了准确评估微网系统的性能，对其运行效率与经济性进行研究，从而得出最佳工作模式是非常有必要的 [2]。本文通过实地调研，设计搭建了 4kW 光储型微网系统，对其进行实验，研究了分布式光储微网系统的效率，具体内容如下（1）实地调研，设计搭建了 4kW 光储型微网系统；（2）分析对比了几种不同工作模式的能量管理策略；（3）对比了不同工作模式下系统的运行效率，并探究其能量损失原因。 2 实验微网系统搭建本次的实验系统由光伏阵列、逆变器、储能系统、可调交流负载构成，为了快速准确地收集实验数据，以及工作模式的切换，还配备了额外的辅助通讯模块，并通过电脑来控制工作模式的转换，所搭建的实验系统结构如图 1 所示图 2.1 实验微网系统结构图依据项目地点的相关环境参数，以及项目地点的屋顶结构，将两个组串以不同倾角安装（1）8 块组件采用 27°倾角正南竖置安装；（2）8 块组件采用 10°倾角正南横置安装。现场如下图所示图 2.2 27°安装阵列图 2.3 10°安装阵列总装机容量为 4160W，选取容配比为 1.1，依据计算结果，选取厦门科华公司的光伏储能逆变器（BPH-BL3600 ），按找国家标准 GB/T 33589-2017 计算后选用厦门科华公司的锂离子蓄电池（US2000）。此外，为模拟不同场景的负载情况，设计选用深圳建宏公司的可调交流负载（JH-RYF-5KWA220-W7K），调节范围为 100W3000W。 3 不同工作模式系统效率实验 3.1 自用优先模式当光伏能量充足时，光伏能量优先保证负载的用电，剩余电量进行电池充电，再多余的能量用于并网；当光伏能量不足时，光伏能量及电池放电保证负载的用电，优先保证负载使用光伏自发的能量。其能量管理流程如下所示图 3.1 自用优先模式能量管理流程图实验时间为 2018 年 5 月 1 日至 2018 年 5 月 5 日获得的数据如下所示表 3.1 自用优先模式发电量数据日期当日发电量 /kWh 当日并网电量 /kWh 当日购电量 /kWh 当日用电量 /kWh 峰值日照小时 /kW/㎡ /天 5 月 1 日 10.1 2.8 5.5 10.7 2.91 5 月 2 日 13.1 4.8 4.6 10.8 3.84 5 月 3 日 25.4 16.6 4.5 11 7.27 5 月 4 日 23.8 15.2 4.7 10.9 6.93 5 月 5 日 5 0 8.4 10.7 1.3 累计 77.4 39.4 27.7 54.1 22.26 对获得的相关实验数据进行一定处理 1、将每天 2400 的累计发电量、并网电量、购电量和用电量与昨天同一时刻相减获得当日的相应数据，并与采集到的当日数据进行比对，确认数据准确性； 2、为消除部分天气因素带来的计算误差，将每日测量得到的每分钟水平面辐照数据对时间积分，再进行标准化处理，得到每日水平面的峰值日照小时。将相关数据带入如下公式进行计算 FTeEPRhG 式中GT在 T 时间段内从电网购买电量 FT在 T 时间段内可调交流负载消耗电量计算所得的数据如下图所示 80.30 79.90 84.20 82.50 79.50 5月1 日 5月2 日 5月3 日 5月4 日 5月5 日 79.00 80.00 81.00 82.00 83.00 84.00 85.00 81.80 每日效率平均效率图 3.2 自用优先模式每日效率及平均效率 3.2 储能优先模式当电池未充满电时，光伏能量与电网能量共同优先给电池充电以保证电池尽量满电，从而应对关键负载的应急用电；当光伏能量充足时（大于充电能量），优先给电池充电，剩余能量向负载供电，再剩余能量用于并网。其能量管理流程如下所示图 3.3 储能优先模式能量管理流程图实验时间为 2018 年 5 月 9 日至 2018 年 5 月 13 日，获得的数据如下所示表 3.2 储能优先模式发电量数据日期当日发电量 /kWh 当日并网电量 /kWh 当日购电量 /kWh 当日用电量 /kWh 峰值日照小时 /kW/㎡ /天 5 月 9 日 25.3 18.8 6.9 10.9 7.48 5 月 10 日 21.4 14.8 6.5 11 6.3 5 月 11 日 20.5 14.6 7.1 10.9 6.07 5 月 12 日 3.5 0.5 9.4 10.7 0.93 5 月 13 日 23.4 16.5 6.3 11 6.8 累计 94.1 65.2 36.2 54.1 27.58 将相关数据带入如下公式进行计算 FTeEPRhG 式中GT在 T 时间段内从电网购买电量 FT在 T 时间段内可调交流负载消耗电量计算所得的数据如下图所示 82.50 83.20 83.00 87.00 84.00 5月9 日 5月10 日 5月11 日 5月12 日 5月13 日 82.00 84.00 86.00 88.00 85.90 每日效率平均效率图 3.4 储能优先模式每日效率及平均效率 3.3 削峰填谷模式在当地峰谷电价相差较大的时候通过设置电池的充放电时间。即在用电高峰时段，把电池设置成放电模式；在电价便宜时段，把电池设置成充电模式给电池充电储能。基于削峰填谷模式，家庭除了可以最大使用光伏自发用电外，还可以合理利用峰谷时段电价差优化家庭的用电策略，节省更多的电费，给家庭提供更加经济的自用供电方案。由于其可以自由设置锂离子电池充放电时段、功率等，再加上不确定的天气因素影响，实验微网系统可能出现的工作状态随机性太大，所对应的经济效益也需结合实例具体分析，在此不做讨论。实验时间为 2018 年 5 月 16 日至 2018 年 5 月 20 日，获得的数据如下所示表 3.3 削峰填谷模式发电量数据日期当日发电量 /kWh 当日并网电量 /kWh 当日购电量 /kWh 当日用电量 /kWh 峰值日照小时 /kW/㎡ /天 5 月 16 日 21.3 14.7 6.4 10.8 6.41 5 月 17 日 14.7 8.8 6.7 10.9 4.13 5 月 18 日 14.9 8.4 6.4 10.9 4.35 5 月 19 日 6.7 2.3 8.3 11 1.9 5 月 20 日 3.1 0 10.1 10.7 0.87 累计 60.7 34.2 37.9 54.3 17.66 将相关数据带入如下公式进行计算 FTeEPRhG 式中GT在 T 时间段内从电网购买电量 FT在 T 时间段内可调交流负载消耗电量计算所得的数据如下图所示 81.40 86.50 82.80 84.80 79.40 5月9 日 5月10 日 5月11 日 5月12 日 5月13 日 78.00 80.00 82.00 84.00 86.00 88.00 83.00 每日效率平均效率图 3.5 削峰填谷模式每日效率及平均效率 3.4 不同工作模式效率差异分析从上述计算结果来看显然自用优先模式下系统的运行效率最低，约为 82；储能优先模式下系统的运行效率最高，约为 86；削峰填谷模式下系统的运行效率介于自用优先模式和储能优先模式，约为 83。与自用优先模式相比较，储能优先模式下系统运行效率明显提高，主要原因是储能装置几乎一直处于静止状态，所以系统中没有锂电池充放电损失。削峰填谷模式下系统的运行效率介于前两者之间，是因为锂电池的每日充放电次数与功率是固定不变的，不会有频繁的充放电过程和功率波动。 4 总结与展望本文实地调研，设计搭建了用于实验的微网系统，分析了微网系统的几种工作模式。设计相关实验，采集系统运行状态参数，计算出实际运行时自用优先、储能优先和削峰填谷三种工作模式的系统运行效率，分析了相较于传统并网光伏系统的能量损失和不同工作模式系统效率差异原因。然而，由于时间因素的影响，每组实验周期短，受天气影响因素很大，数据的代表性较差，后期仍需要进行长期实验，以消除天气及其他因素对系统运行效率的影响。感谢作者感谢江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX18_0537）以及江苏省重点研发计划（产业前瞻与共性关键技术 BE2017063）的支持。参考文献 [1] Khan M W, Wang J. The research on multi-agent system for microgrid control and optimization[J]. Renewable Sustainable Energy Reviews, 2017, 801399-1411. [2] 寇群. 分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战[J]. 中国科技纵横, 201721.