大规模储能系统控制模式研究

徐传进 吴 琪 徐正华 雷 凯 林云松

（东汽投资发展有限公司，四川 德阳，618000）

0 引言

随着可再生能源的大规模发展以及智能电网建设的需要，大规模电能存储以其可存可放、可调度、可控制的特点，成为了解决上述问题的有效途径和重要方案。

在可再生能源中，风能和太阳能以其取之不尽、用之不竭的优势，得到了迅速的发展，但风能和太阳能都存在能量密度低、稳定性差、间歇性的缺点[1]。随着风能和太阳能装机容量占电网容量比例的不断增加，对电网的电能质量和安全运行造成的影响也越来越大[2]。大规模储能系统可平滑风电、太阳能发电的输出功率，调节供电的连续性与稳定性，提高电能质量；同时，由于风电是 “反峰”电力，大规模储能系统可在用电低谷时将多余的风电存储起来，在用电高峰时送出，可提高风电利用率；最后，大规模储能系统具有调压调频、孤网运行等功能，可提高电网的安全运行。

在智能电网的发电、输电、变电、配电、用电等各个环节中，储能系统都得到了广泛应用[3]。在发电环节，储能系统可提高大规模风电、太阳能发电的安全并网运行能力，其容量配置需结合运行方式和应用目标进行计算；在输电环节，储能系统可充分利用现有的电网资源，提高输电线路输送能力和效率，降低输电成本，还可以通过频率、有功控制、无功控制来提高输电网运行的安全稳定性；在变配电环节，储能系统可显著提高电网稳定性和可靠性，减小电网供电峰谷差；在用电环节，储能系统可起到局部削峰填谷和备用电源的作用。所以，储能系统是构建智能电网的重要组成部分。

结合大规模储能系统在可再生能源领域和智能电网领域的应用，储能系统的运行控制模式可归结为波动平抑控制模式、调峰控制模式、调压调频控制模式、跟踪计划出力模式和孤岛控制模式。

1 储能系统工作原理

储能系统主要由以下几个部分组成：蓄电池堆 （BP）、 电池管理系统 （BMS）、 储能变流器（PCS）和储能电站监控系统（EMS）等，如图1所示。

图1 储能系统结构图

如图1所示，储能系统主要根据上级调度指令或控制目标，由储能电站监控系统分析并进行控制，同时与储能变流器及电池管理系统通讯，一方面采集储能变流器和蓄电池堆的实时状态信息；另一方面将具体控制指令下发，由储能变流器和蓄电池堆进行相应控制模式下的充放电，从而完成整个系统的控制目标[4]。

2 储能系统组成

2.1 蓄电池堆 （BP）

蓄电池堆是实现电能存储和释放的载体，其集成过程为：多只电芯 （Cell）并联形成单元电池（Unit）；多个单元电池串联构成电池模块（Block）；多个电池模块串联构成电池串 （BS）；多个电池串并联组成电池堆 （BP）。蓄电池堆集成的环节，又称为蓄电池的成组设计，基本原则有：

（1）单元电池中电芯的并联数一方面取决于电芯的额定容量，另一方面取决于电池连接的安全可靠性。为了避免单元电池的均流控制问题，在满足大容量电芯可靠性和安全性的前提下，应尽量减少单体电池的并联数。

（2）电池模块中的单元电池的串联数以方便管理和更换为原则，同时结合电池管理单元（BMU）的接口数目进行设计。

（3）电池组中电池模块的串联数应以储能变流器的工作电压范围为设计依据，但考虑到串联连接对电池容量的一致性要求较高，应在满足工作电压范围的前提下，尽量减少模块的串联数。

（4）蓄电池堆中电池组的串、并联数取决于储能系统的总容量、冗余度和运行模式。

2.2 电池管理系统 （BMS）

电池管理系统是用于监测、评估及保护电池运行状态的电子设备，应具备监测功能、运行报警功能、保护功能、自诊断功能、均衡管理功能、参数管理功能和本地运行状态显示功能等。

一般电池管理系统采用分级控制，分为电池管理单元 （BMU）和电池管理系统 （BMS）。BMU采集电池模块中各单元电池的电压和温度；BMS收集一个串联之路中的全部BMU信息，同时检测本电池串的电流，并实现各种保护措施。相应的，电池串的均衡管理也分为两级结构，BMU可实现电池模块中的单元电池之间的均衡，BMS可实现各电池模块之间的均衡，从而实现电池串内所有单元电池之间的均衡功能。

2.3 储能变流器 （PCS）

储能变流器是交/直流侧可控的四象限运行的变流装置，实现对电能的交直流双向转换。其结构主要由AC/DC交直变流器及辅助设备组成。为了实现对电池串的独立充放电控制，同时避免电池串之间的环流，也可在蓄电池堆和AC/DC交直变流器之间加入DC/DC直直变流器。

由于储能变流器是实现储能系统控制目标的关键硬件，根据储能系统在不同场合的应用需求，AC/DC交流变流器和DC/DC直直变流器应具备不同模式充电功能、不同模式放电功能、并网和离网的模式切换功能、保护功能、人机界面和通讯功能等。此外，AC/DC交直变流器还应具备孤岛检测功能、低电压穿越功能、有功和无功的控制功能等；DC/DC直直变流器还应具备电压切换功能、不同类型电源接入功能等。

2.4 储能电站监控系统 （EMS）

储能电站监控系统是整个储能系统的控制中枢，负责监控整个储能系统的运行状态，保证储能系统处于最优的工作状态。储能电站监控系统是联结电网调度和储能系统的桥梁，一方面接受电网调度指令，另一方面把电网调度指令分配至各储能支路，同时监控整个储能系统的运行状态，分析运行数据，确保储能系统处于良好的工作状态。

储能电站监控系统的主要功能有：SCADA功能、诊断预警功能、全景分析功能、优化调度决策功能和有功无功控制功能。监控系统通过对电池、变流器及其他配套辅助设备等进行全面监控，实时采集有关设备运行状态及工作参数并上传至上级调度层，同时结合调度指令和电池运行状态，进行功率分配，实现相应的控制策略和控制目标。

3 储能系统控制模式

鉴于储能在新能源发电接入和智能电网等领域的应用，本文对储能系统的波动平抑控制模式、调峰控制模式、调压调频控制模式、跟踪计划出力模式和孤岛控制模式的控制策略进行分析。

3.1 波动平抑控制模式

对于新能源发电的输出功率信号中的低频分量，由于其波动比较缓慢，功率变化率较小，注入电网时电力系统有充足的时间进行响应，然而高频分量会导致功率变化率变大，短时间内会对电网造成严重的冲击，给电网安全运行带来隐患。储能系统在波动平抑控制模式下可以通过其充放电来改变新能源输出功率的幅值，剔除新能源输出功率中的高频分量，减小功率的变化，使输出功率较为平滑。

这与信号处理中的低通滤波原理类似，低通滤波器通过对输入信号的幅值进行处理，去除高频分量，使输出信号更加平滑。而储能系统则通过其充放电来改变新能源输出功率的幅值，使注入电网的电能更为平稳。因而，利用储能系统对新能源并网功率的平抑控制可以通过储能系统的快速充放电控制实现，所以合理有效地对储能系统的控制是新能源输出功率波动平抑控制实现的关键。

图2是能量波动平抑控制预期效果图，当新能源输出功率大于该时刻经平抑后的实际并网功率时，需要控制储能系统快速吸收 “多余”功率；当新能源输出功率小于该时刻经平抑后的实际并网功率时，控制储能系统应快速补充相应的功率缺额。

图3是能量波动平抑控制流程图，通过对新能源输出功率值PW进行低通滤波处理，得出新能源并网的参考功率Pref。新能源输出功率值PW和参考的并网功率Pref间的差值△P=PW-Pref即为储能系统的工作功率PB=△P。

图2 能量波动平抑控制预期效果示意图 （PW为新能源输出功率；Pout为实际并网功率）

图3 能量波动平抑控制流程图

如图3所示，新能源输出功率值PW是输入信号，输出信号PB为储能系统的工作功率。采用一阶低通滤波器对新能源输出功率进行平抑控制时，其低通滤波模型为：

其中，τ为滤波时间常数。由于是对新能源采样输出功率进行平抑，故需要对式 （1）进行离散化处理，设平抑控制周期为T，在t=kT时刻：

从而可以计算出该时刻储能系统的工作功率

对新能源输出功率进行储能平抑控制前，要根据期望得到的平抑效果确定需要滤除的功率波动分量的频率，即截止频率fc，进而得到滤波时间常数τ。τ值决定了经平抑后风电场输出功率的平滑程度。

在进行波动平抑控制模式下，要求储能变流器和蓄电池堆具有快速大功率充放电的能力。

3.2 调峰控制模式

在调峰模式下，区别于波动平抑控制模式，储能系统此时主要用于平滑一个时间段 （小时级别）的输出功率，保证一个时间段的输出功率的相对平滑。

为了实现对一个时间段内的输出功率的平滑，需要引入新能源发电的功率预测功能，评估下一个时间段新能源具备的可能发电能力，用以制定储能系统的控制策略。

3.2.1 功率平滑参考值的确定

贵州省的旅游资源主要是自然景观和民族文化资源。“古苗疆走廊”沿线的民族文化遗产具有其自身鲜明的特色，但是在普通游客看来，这些旅游资源在云南同样存在并且云南的更加出名。比如：云南大理城、泸沽湖畔的摩梭人、苍山、洱海等。反观贵州，虽然有多样的民族文化资源“宝库”的称号，但是，长期以来，却被打上了“夜郎自大”、“黔驴技穷”等负面标识。并且，贵州虽不是边疆，但却常被视为边远之地。这些长久以来在人们心中形成的刻板印象，给贵州的对外宣传造成了巨大的阻力。除此以外，由于没有形成一套完整系统的旅游配套服务设施，景区开发程度还比较低，不足以支撑乡村旅游的健康发展。

功率平滑参考值是指：根据新能源发电预测得到的预测功率曲线，引入储能系统的充放电补偿后，二者功率平滑后所得到期望值。

当新能源发电有电网调度时，功率平滑参考值就是电网调度给定的功率；当没有电网调度计划时，需要自给定一个合理的参考值作为参考，作为平滑功率输出的目标。

在没有电网调度计划时，为了实现调峰模式的要求，首先必须优先确定接下来时间段的功率平滑参考值。本文制定该值的原则是：以功率平滑参考值作为参考，其与新能源功率预测曲线围成的区域必须满足：可充电区域的面积≥放电区域面积，且二者越接近越好，即：

如图4所示，只有当平滑参考值为Pref2时，才满足式 （5）的要求，也满足 “可充电区域的面积与放电区域面积越接近越好的原则”时，才能通过储能系统的充放电完成平滑功率到Pref2的目的。

3.2.2 储能电站充放电功率的确定

在确定了功率平滑参考值的情况下，可以确定调峰模式下储能系统的充放电功率。

图5 储能系统充放电功率示意图

以图5中的A、B、C、D、E为例，调峰模式下的控制策略为：

（1）估计各个区域的能量大小，以区域B为例：

图6 求解区域B能量示意图

在图5中，选取区域B的起点A为坐标原点，得到图6，其中：Pnext为新能源功率预测曲线，Pref为功率平滑参考值曲线， Pnext（k△ti）、 Pref（k△ti）分别为区域B中预测时间点为k△t时刻的新能源功率预测值、功率平滑参考值，区域B具有的能量即为区域B部分的图形面积：

（2）分别判断A、B、C、D、E区域的能量是否大于相应的能量阈值△；

（3）确定满足条件的区域B、E分别应为储能系统充电与放电，其余区域无需充放电，达到“削峰填谷”的作用；

（4）根据当前储能系统的充放电能力以及当前区域需要充或放的能量大小，确定当前储能系统的充放电功率大小。

在进行调峰控制模式下，要求储能系统的容量较大，根据目前研究及示范工程可知，此模式下储能系统的容量约为新能源发电系统容量的20%～30%。

3.3 调压调频控制模式

储能系统工作于调压调频控制模式时，主要用于无功功率输出调节、频率调节等，通过与监控系统或调度系统相配合，可以实现调压调频功能。储能变流器具有电压调节和频率调节的接口，储能电站监控系统通过该接口下发电压或频率期望值，即可实现调压调频。

目前，储能系统相对于大电网容量来说，本身装置容量非常小，调压调频作用尚不明显。但今后随着储能系统容量的增加，以及更多储能系统装置的投运，储能系统参与全网无功电压优化控制、频率调节的作用会越来越重要。

3.4 跟踪计划出力控制模式

储能系统工作在跟踪计划出力控制模式下，储能电站监控系统根据计划出力曲线，控制储能系统的充放电过程，使得整个电站的实际功率输出尽可能地接近计划出力，从而增加可再生能源输出功率的确定性。在该模式下，计划出力曲线既可以是根据自然条件预测得出的预测出力曲线，也可以是电网为其制定的计划出力曲线，其控制原则如下：

（1）充分利用自然资源，即优先由新能源发电满足出力需要，在新能源发电出力超出计划出力时，多余的能量应给储能电池充电；

（2）若新能源发电不能满足计划出力的需要，此时，若储能电池能量充足，则考虑由储能电池放电提供所需能量；

（3）根据储能电池容量和预测新能源出力曲线合理选择充放电区间，尽可能长时间地维持总输出功率满足预测出力曲线；

（4）若计划出力超出了电站的的调节范围，则应尽可能地调节电站出力接近计划出力曲线。

图7 跟踪计划出力控制模式控制策略图

该模式下系统控制流程如图7所示，在电网未给出计划出力时，新能源发电功率预测系统根据气象数据，预测出新能源发电系统在长期内 （一天或者数小时内）的出力曲线，作为发电站计划出力曲线，新能源发电短期功率预测系统根据气象数据（数小时内），预测出新能源发电在短期内的出力曲线，储能电站监控系统根据短期出力曲线和计划出力曲线，结合新能源发电实时运行数据，优化计算出储能系统充放电功率。

3.5 孤岛运行控制模式

储能系统运行在孤岛运行控制模式时，储能系统可以为孤网提供稳定的电压和频率，为就地负载继续提供电能。

储能变流器具有就地监控系统，可以通过对交流侧电压及频率的实时检测，在电网断电后迅速进行判断并在一定的时间内断开与电网的连接，继续为就地负载供电。

4 相关支撑技术

储能系统实现上述控制模式，还需其他相关技术的支撑，如风电场功率预测技术、蓄电池充放电控制技术等。

储能系统工作在调峰模式和跟踪计划出力模式下，均需要以新能源发电预测功率为控制依据。功率预测精确性直接影响着控制的效果，目前风电场功率预测主要依据现场实时气象数据，结合风力发电机组特性，利用先进的预测算法进行风力发电功率预测。

蓄电池堆是所有储能系统控制模式实现的基础，其通过与储能变流器相配合，进行相应的充放电。因此，对蓄电池堆充放电进行优化管理，增加蓄电池堆使用寿命，对提高储能系统工作可靠性和经济性具有极大的作用。通过蓄电池充放电控制技术，对蓄电池堆进行分组，结合储能系统各控制模式下的输出功率要求，并参考各蓄电池组的充放电能力及其他状态信息，进行最优的功率分配。

5 总结

在新能源发电功率预测技术、蓄电池充放电控制技术等支撑下，大规模储能系统通过其波动平抑控制模式、调峰控制模式、调压调频控制模式、跟踪计划出力控制模式及孤岛控制模式等，可使新能源发电输出功率更加平滑，更具可控性；并在智能电网建设的各个环节中得到广泛应用，提高智能电网的稳定性。因此，大规模储能系统在新能源发电接入和智能电网建设中将发挥越来越重要的作用。

随着国家风光储示范工程一期项目的实施，越来越多的机构和企业开始研究大规模储能系统的控制模式和应用效果。在不久的将来，随着相关技术的不断进步，大规模储能系统将成为解决新能源发电并网和智能电网建设的重要途径。

[1]郭成达.风光互补发电能量转换系统研究 [D].大连理工大学，2008

[2]刘卫,王文亮.大容量储能应用是改善 “垃圾电”的有效途径[J].中国发电,32

[3]甄晓亚,尹忠东,孙舟.先进储能技术在智能电网中的应用和展望[J].电气时代,2011，（1）：44-47

[4]刘波,郭家宝,袁智强,陈文升,唐勇俊.风光储联合发电系统调度策略研究[J].华东电力,2010，38（12）：1897-1899