风力涡轮机系统与压缩空气储能联合运行的建模与实验研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2026-01-07 22:33:13 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

1.1 行业背景

在全球能源转型向低碳化、清洁化推进的大背景下，风能作为最具开发潜力的可再生能源之一，其装机容量持续快速增长。风力涡轮机系统通过将风能转化为电能，为社会经济发展提供了大量清洁电力，成为能源结构优化的重要支撑。然而，风能本身具有显著的随机性和不确定性，导致风力涡轮机输出功率呈现强烈的间歇性和波动性。当大量风电接入电网时，会对电网的频率稳定、电压质量和调度运行带来严峻挑战，甚至引发弃风现象，造成宝贵能源的浪费，严重制约了风能的高效利用。

储能技术作为解决可再生能源波动性问题的关键手段，受到广泛关注。其中，压缩空气储能（CAES）技术凭借容量大、成本相对较低、使用寿命长、环境适应性强等优势，成为规模化消纳风电的理想选择。与传统储能技术相比，压缩空气储能无需依赖特定地质条件，能量密度较高，且可实现能量的时空转移，能够有效平抑风电波动，提升能源利用效率。

1.2 研究意义

开展风力涡轮机系统与压缩空气储能联合运行的建模与实验研究，具有重要的理论意义和工程实用价值。从理论层面，能够深入揭示联合系统的能量转换机理和协同运行规律，完善可再生能源与储能联合运行的理论体系；从工程层面，可为联合系统的优化设计、控制策略制定和规模化应用提供技术支撑，有效提升风电并网的稳定性和经济性，推动清洁能源产业的高质量发展。

二、风力涡轮机与压缩空气储能联合系统构成及运行机理

2.1 系统核心构成

风力涡轮机与压缩空气储能联合系统以能量管理与控制系统为核心，实现两者的协同运行，其典型结构主要包括以下核心部件：风力涡轮机、整流器、逆变器、压缩机、储气装置、膨胀机、发电机、换热器以及能量管理系统（EMS）。各部件协同工作，完成风能的捕获、转换、储存与高效利用的全流程。

其中，风力涡轮机系统主要由风轮、传动系统、发电机、控制系统等组成，负责将风能转化为机械能，再通过发电机转化为电能；压缩空气储能系统核心由压缩机、储气装置、膨胀机、换热器等构成，承担能量的储存与释放功能，根据运行工况的不同实现能量形态的转换。

2.2 核心运行机理

联合系统通过能量管理系统的智能调度，实现三种核心运行模式的动态切换，确保向电网输出稳定的电力：

1. 直接供电模式：当风力涡轮机输出功率与电网需求匹配时，风电经整流器、逆变器处理后直接接入电网，满足用户用电需求；

2. 储能模式：当风电出力过剩（大于电网需求）时，能量管理系统触发储能模式，控制多余电能驱动压缩机运行，将空气压缩至高压状态并储存于储气装置中，同时通过换热器移除压缩过程中产生的热量并储存，实现电能向空气势能的转换；

3. 释能模式：当风电出力不足（小于电网需求）时，能量管理系统启动释能模式，控制储气装置释放高压空气，经换热器换热升温后进入膨胀机膨胀做功，驱动发电机发电，补充电网电力缺口，实现势能向电能的逆向转换。

三、联合系统建模方法

联合系统建模采用“分部件建模-耦合集成”的思路，分别构建风力涡轮机系统模型和压缩空气储能系统模型，再通过能量管理策略实现两者的耦合，形成完整的联合系统模型。建模过程以数学方程为基础，结合仿真工具实现系统动态特性的精准描述。

3.1 风力涡轮机系统建模

风力涡轮机系统建模围绕风能捕获、机械能传递和电能转换全流程展开，核心包括气动模型、机械传动模型和发电机模型三部分：

1. 气动模型：描述风轮捕获风能的过程，核心方程为风轮捕获功率公式：\( P_{wind} = \frac{1}{2} \rho A v^3 C_p(\lambda, \beta) \)，其中\( \rho \)为空气密度，\( A \)为风轮扫掠面积，\( v \)为风速，\( C_p(\lambda, \beta) \)为风能利用系数，其值取决于叶尖速比\( \lambda \)和桨距角\( \beta \)。叶尖速比\( \lambda \)定义为\( \lambda = \frac{\omega R}{v} \)，\( \omega \)为风轮转速，\( R \)为风轮半径；

2. 机械传动模型：描述机械能从风轮到发电机的传递过程，考虑转动惯量和阻尼特性，动态方程为：\( J_{total} \frac{d\omega_g}{dt} = T_m - T_g - B_{total} \omega_g \)，其中\( J_{total} \)为总转动惯量，\( \omega_g \)为发电机转速，\( T_m \)为机械扭矩，\( T_g \)为发电机扭矩，\( B_{total} \)为总阻尼系数；

3. 发电机模型：根据发电机类型（双馈感应发电机DFIG或永磁同步发电机PMSG）建立相应模型。DFIG采用五阶模型描述定子电压、磁链及转子电压、磁链的动态特性；PMSG采用二阶模型，通过d/q轴电压方程描述电能转换过程，实现对发电功率和电网电压的独立控制。

3.2 压缩空气储能系统建模

压缩空气储能系统建模聚焦储能和释能全流程的热力学特性与能量转换关系，核心包括压缩机模型、储气装置模型、膨胀机模型和换热器模型：

1. 压缩机模型：基于热力学过程构建，根据实际运行工况选择多变过程模型（考虑热量交换），描述压缩过程中压力、温度与功率的关系，核心参数包括压缩比、绝热效率和多变效率；

2. 储气装置模型：采用热力学平衡方程描述储气罐内压力和温度的动态变化，考虑气体泄漏和热交换损失，方程为：\( \frac{dP}{dt} = \frac{\gamma R T}{V} (q_{in} - q_{out}) \)，其中\( P \)为罐内压力，\( \gamma \)为气体比热容比，\( R \)为气体常数，\( T \)为罐内温度，\( V \)为储罐体积，\( q_{in} \)和\( q_{out} \)分别为进气和出气流量；

3. 膨胀机模型：与压缩机模型相呼应，基于多变膨胀过程构建，描述高压空气膨胀做功过程中压力、温度与输出功率的关系，核心目标是最大化膨胀效率；

4. 换热器模型：考虑压缩放热和膨胀吸热的能量回收，基于热平衡方程描述热量传递过程，提升系统整体能量效率，尤其对先进绝热式CAES（AA-CAES）的性能优化至关重要。

3.3 联合系统耦合建模

联合系统耦合建模的核心是引入能量管理系统模型，实现风力涡轮机与压缩空气储能系统的协同控制。通过整合前两部分建立的子模型，以电网功率需求和风电出力预测为输入，构建包含功率平衡方程和控制逻辑的整体模型。

功率平衡方程为：\( P_{wind} = P_{grid} + P_{charge} - P_{discharge} \)，其中\( P_{wind} \)为风电输出功率，\( P_{grid} \)为并网功率，\( P_{charge} \)为储能充电功率，\( P_{discharge} \)为释能放电功率。控制逻辑采用分层控制架构：本地层通过虚拟同步机（VSG）模型模拟同步发电机的惯量和阻尼特性；协调层基于模型预测控制（MPC）实现风储出力的滚动优化，目标函数为频率偏差最小化和储能寿命损耗均衡。建模工具选用MATLAB/Simulink，可搭建四机两区等典型电网模型，集成虚拟惯量控制和下垂控制模块，实现联合系统动态特性的仿真分析。

四、研究结果与展望

4.1 预期研究结果

通过建模与实验研究，预期可得到以下核心结果：建立的联合系统数学模型能够精准描述风储协同运行的动态特性，模型误差控制在合理范围内；实验验证联合系统可有效平抑风电功率波动，波动系数降低60%以上，并网功率稳态偏差≤额定功率的±1%；在调频场景下，联合系统可使频率最低点提升41%以上，调节时间缩短至15秒以内，显著提升电网稳定性；联合系统整体效率可达45%~55%，为系统优化提供数据支撑。

4.2 挑战与未来展望

当前联合系统面临的主要挑战包括：低风速下储能容量不足与高风速下风机机械应力过大的矛盾、多时间尺度协调控制（秒级一次调频与分钟级二次调频）的优化、储能系统寿命损耗与运行效益的平衡等。未来研究可从三方面展开：一是优化能量管理策略，引入人工智能算法提升工况自适应能力；二是研发高效换热器和新型储气材料，提升系统能量密度和效率；三是开展海上风电场与压缩空气储能联合运行的规模化实验，推动技术落地应用，为高比例可再生能源电网的构建提供更有力的支撑。