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MathWorks加速创新以助力开发未来电力系统

发布时间:2022-01-15 02:29   浏览次数:0   信息编号:217718   

  “碳达峰”是当今比较热门的话题之一,我国的目标是在2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和。而实现碳中和或是碳达峰的方式可以分为三个部分,即:能源生产、能源传输和能源利用。

  从能源生产的角度来实现碳达峰需要大幅提高清洁能源的占比,比方说风电、光伏、水电。但这类发电方式都具有波动性,在引入后,电力系统的供需平衡难度、安全稳定运行保障难度相应增大,所以要构建新型电力系统。

  在风电方面,由于风力发电会受到季节、气温、风速的影响,波动性非常大。将其并入电网后会对电网的造成冲击,影响电网的稳定性。那么我们该如何评估风电厂并网之后对整个电网造成的波动影响呢?以加拿大魁北克公司的风电厂为例,他们利用MATLAB和Simulink对整个风电厂的电气、机械和控制系统进行设计和仿真,进行动态仿真和功率预测。通过实时的仿真准确预测设备需求,以此来保证并网后电网的可靠性。

  在光伏方面,大多数光伏发电系统中,光伏产生的电能需要先储存在电池中,而电池容量的选择则是一个关键性的问题。如果电池容量选得过小,那么就会产生安全问题,如果是电池容量选择过大,则会增大整个系统的搭建成本。那么该如何找到经济合理性和安全性之间的平衡点呢?美国的Sandia国家实验室利用MATLAB和Simulink去模拟整个Hawaii的微电网,对光伏发电微电网配电系统进行建模和仿真,以此来评估光伏发电设施可靠运行所需的电池容量和控制系统。

  电网最终需要的是稳定的电力供应,而像风电、光伏这类可再生能源在供应电力的时候往往都具有波动性。因此与风电、光伏配套使用的储能系统也变成了重要的一环。储能系统可以吸收风能和太阳能产生的多余能量,储存起来供发电量少的时候使用。

  目前在储能行业,除了我们熟悉的电池储能以外,还有很多其它的储能方式发展也很快,比如飞轮储能和熔盐储能。

  飞轮储能就是将电能转化为动能进行存储。如果我们将飞轮想象成为一个“大陀螺”,那么飞轮储能的第一步就是用电机带动这个“大陀螺”转起来,此时能量就以动能的形式存储在飞轮中了。当我们需要用电时,可以让这个转起来的“大陀螺”带动发电机中的转子旋转,这样“大陀螺”中的动能又变为电能了。

  飞轮储能的特点可以总结为三点,第一,功率密度高,储电量大,可以在短时间提供巨大的能量输出。第二,使用寿命长。第三,快速充放电。正因为这样的特点,飞轮储能正在逐渐应用于电网调峰调频、能量回收、UPS电源等领域。

  而真的要将飞轮储能并入电网的时候,需要解决的问题也有很多。并网过程中最优先考虑的关键因素就是要保证对电网的冲击小一点,保证并网过程中的安全可靠性。以芬兰公司Teraloop的飞轮储能系统为例,他们通过使用MATLAB和Simulink对飞轮与现有电网系统的集成进行建模,以此来解决这样的问题。

  在能源传输方面,优化电网结构和提高能源传输的效率是目前行业关注的热点。其中,构建分布式能源系统就是优化电网结构的一种有效手段。电网结构的优化是十分复杂的,比如需要考虑风电、火电、水电这些能源采用什么样的配比才能达到最高效节能的状态而且还要符合经济性原则。以上海电气为例,上海电气集团的分布式能源规划和设计平台(DES-PSO平台)让该公司及其客户能够在建设大型能源生产项目之前评估这些项目的财务可行性。使用 MATLAB 开发基于能源生产子系统、负载和电网的模型计算投资回报的算法,然后使用 MATLAB Production Server 在生产 IT 系统中部署算法。在软件的开发过程中使用MATLAB节省了几个月的模型和算法的开发时间,并使算法易于部署为稳定、可靠的web应用程序的一部分,而无需重新编码。

  在提高能源传输的效率方面就不得不提到高压直流输电了,特别是在长距离输电的场景下,高压直流输电在效率方面的优势是非常明显的。但HVDC(高压直流输电)的控制和保护系统的开发是十分复杂的。以Alstom为例,他们使用基于模型的设计MBD为控制和保护系统建模、仿真、验证和生成代码和文档。传统的高压直流系统的保护算法,大约需要花费六个月的时间来开发和测试C语言程序,而同样的工作在使用MATLAB/Simulink的情况下可以在一周内完成。

  在能源利用方面,随着业界环保意识的增强,各种节能设计层出不穷。比如在一些大型建筑中,暖通空调系统的能耗甚至要占到整个全球建筑能耗的30%,因此如何使暖通空调系统更加节能就成为了业界的一个重要的研究方向。以澳大利亚的BuildingIQ为例,他们运用MATLAB里面的预测性算法、机器学习、深度学习等技术采集大量数据,对建筑节能的优化进行分析,最后制定出最优化的算法,并且在云端环境进行部署。最终开发出了他们的能源优化系统,使得大型商业建筑可以降低10-25%的能源成本。

  MathWorks中国区行业市场经理李靖远表示:MathWorks产品在电力行业的应用主要分为大数据和AI,数字孪生设计两大板块。其中,大数据和AI的应用主要有4个维度。通过数据分析和机器学习研究电网的特性,比如利用PMU(Phasor measurement unit)实时采集电网的动态数据在MATLAB中进行定量的电网稳定性分析;通过图像处理、深度学习等方式实现电力行业的智能化应用,比如通过无人机遥感图像实现电力巡线系统;简化和自动化能源交易和能源管理任务,运行MonteCarlo仿真进行估值和风险评估等;预测性维护也叫设备健康管理,通过MATLAB的预测性维护工具箱,识别故障、设计状态指示器,并估算关键设备(如变压器、电缆、断路器、发电机等)的剩余使用寿命,变计划性维护为预测性维护,极大地降低成本,提高效率。

  数字孪生技术的应用同样有4个维度。可再生能源与分布式能源并网,使用Simscape Electric评估具有分布式能源(DER)系统的性能。建模并行运行多工况条件下的并网响应,以评估系统是否满足并网规则;能源管理系统(EMS)使用MATLAB和Simulink可以构建数据驱动的基于物理实体的模型,建模并进行设备性能仿真,设计算法以实现设备的最佳控制;使用MATLAB和Simulink创建设备和系统的数字孪生模型,以执行预测性维护和系统优化;最后所有的大数据及数字孪生算法通过自动代码生成。

  对于MathWorks来说,未来电力系统发展分为三个部分。第一块是并网,对于分布式能源,需要评估它的并网过程中会对电网造成哪些冲击。第二块就是利用人工智能去进行电网的分析,比如说整个电网的大数据分析,电网的波动,电网的最优化的能源配比等等。第三块就是监控和实时控制,怎么样对电网进行实时的控制,通过模型的方式,通过数字孪生的方式对电网进行检测和实时控制。

  在并网方面,第一部分是可再生能源和电池的并网,第二部分就是使用PMU数据对整个电厂或者是系统进行验证,第三部分就是合规性监测,比方说IEEE的1547标准。我们可以通过仿真的方式来判断并网对整个电网进行冲击和影响。

  在监测与控制方面,所有的产品用在实际的系统之前,都要进行硬件在环测试。硬件在环测试属于实时的仿真与桌面仿真有一些区别。因此一定要测试在系统用于实时情况下它的响应的鲁棒性、系统的稳定性等等。以此来减少或避免直接应用在实际系统中的风险。另一方面,也可以通过云端进行相应的部署。

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